## APLIKASI SISTEM PAKAR  DIAGNOSA GEJALA PENYAKIT IBU HAMIL BERDASARKAN KELUHAN BERBASIS WEB
Lido Sabda Lesmana
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dharmas Indonesia, Jl. Lintas Sumatera KM.18-Koto Padang, Kec.Koto Baru, Kab.Dharmasraya,Sumatera Barat email: lidosabdalesmana11603@gmail.com

## Abstract
The health condition of both mother and fetus will have a big impact on the rate of miscarriage and many pregnant women die fighting for the fetus or unborn baby. Maternal mortality in Indonesia is still quite high. Based on the Millennium Development Goals (MDGs), the maternal mortality rate is set  at  102  per  100,000  births  in  2015.  An  expert  system  is  a  person's  expertise  or  expertise  in  a particular field  to  solve  a problem  based  on  the  symptoms  or  knowledge  base that  will  be  poured into a computerized system. Then with this expert system it is also hoped that many people can use the aid of internet access. In general, the expert system method that is usually used in a study is the Forward Chaining and Backward Chaining Methods. The information system to be built, the data is designed  based  on  information  obtained  from  specialists  in  the  midwifery  department,  both  from obstetricians  and  from  midwives  who  specifically  handle  cases  and  complaints  from  pregnant women.  While  the  method  used  to  detect  symptoms,  types  of  disorders  and  solutions  is  an  expert system using Forward Chaining. The step is to diagnose based on the complaint or disorder, new types  of  disorders  can  be  identified  and  given  an  initial  solution.  The  information  system  for diagnosing symptoms of pregnant women can answer complaints and provide solutions that are felt by pregnant women on a web-based expert system
Keywords : Pregnant, Expert System, Forward Chaining, Web

## Abstrak
Kondisi  kesehatan ibu  dan  janin  akan  memiliki  dampak  besar  pada  tingkat  keguguran  dan  banyak wanita  hamil  meninggal  karena  berjuang  untuk  janin atau  bayi  dalam  kandungan.  Kasus  kematian ibu  melahirkan  di  Indonesia  masih  tergolong  cukup  tinggi.  Berdasarkan  Sasaran  Pembangunan Milenium atau Millenium Development Goals (MDGs), angka kematian ibu ditetapkan pada angka 102 per 100.000 kelahiran pada tahun 2015. Tujuan penelitian adalah mendiagnosa gejala penyakit ibu  hamil  berdasarkan  keluahan  menggunakan  sistem  pakar.    Sistem  pakar  merupakan  kepakaran ataupun  keahlian  seseorang  pada  bidang  tertentu  untuk  memecahkan  sebuah  masalah  berdasarkan dari  gejala  atau  basis  pengetahuan  yang  akan  dituangkan  kedalam  sebuah  sistem  yang terkomputerisasi. Kemudian dengan sistem pakar ini juga diharapkan bisa dimanfaatkan oleh orang banyak  berbantuan  akses internet. Data  dirancang  berdasarkan  informasi  yang  diperoleh  dari spesialis  di  bagian  kebidanan  baik  dari  dokter  kandungan  dan  dari  bidan  yang  secara  khusus menangani  kasus  dan  keluhan  dari  ibu  hamil.  Sedangkan  metode  yang  akan  digunakan  untuk mendeteksi  gejala,  jenis  gangguan  dan  solusi  menggunakan Forward  Chaining .  Langkah  dalam penelitian ini adalah dengan mendiagnosa berdasarkan dari keluhan atau gangguan, jenis gangguan baru  dapat  diidentifikasi  dan  diberikan  solusi  awal.  Hasil  penelitian  bahwa  aplikasi  sistem  pakar diagnosa gejala penyakit ibu hamil bisa menjawab keluhan dan memberikan solusi yang dirasakan ibu hamil pada sistem pakar berbasis web.
Kata Kunci: kehamilan, sistem pakar, forward chaining , web

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi  kesehatan  ibu  dan  janin  akan berdampak besar pada tingkat keguguran dan banyak  juga  ibu  hamil  meninggal  dunia
karena memperjuangkan janin atau bayi yang ada  dalam  kandungan.  sebesar  226  per 100.000 kelahiran hidup. Kasus kematian ibu melahirkan  di  Indonesia  masih  tergolong cukup  tinggi.  Padahal  berdasarkan  Sasaran
Pembangunan  Milenium  atau Millenium Development Goals (MDGs), angka kematian ibu  ditetapkan  pada  angka  102  per  100.000 kelahiran  pada  tahun  2015.  Angka  kematian ibu  di  Indonesia  paling  tinggi  di  Asia (Propiona, 2010) dalam penelitian (Mardiyanti, 2016). Sedangkan  Badan  Litbang  Kesehatan, dalam laporan Riskesdas 2010 mengungkapkan bahwa angka kejadian keguguran  secara  nasional  adalah  4%.  Kalau dilihat per provinsi, angka ini bervariasi mulai terendah  2,4%  yang  terdapat  di  Bengkulu sampai  dengan  yang  tertinggi  6,9%  di  Papua Barat. Ada 4 provinsi yang mempunyai angka kejadian  lebih  dari  6%  dengan  urutan  dari yang  tertinggi  yakni  provinsi  Papua  Barat, Kalimantan  Tengah  dan  Kalimantan  Selatan masing-masing  6,3%,  serta  Sulawesi  Selatan 6,1%. untuk datanya bisa dilihat pada gambar 1  sesuai  yang  dijelaskan  pada  penelitian (Pranata & Sadewo, 2013):
Gambar  1.  Tingkat  Keguguran  Se-Indonesia 5 Tahun Terakhir Sumber: (Pranata & Sadewo, 2013).
Kehamilan resiko tinggi adalah kehamilan yang  akan  menyebabkan  terjadinya  bahaya dan  komlpikasi  yang  lebih  besar  baik terhadap  ibu  maupun  terhadap  janin  yang dikandungnya selama masa kehamilan.
Gangguan  dan  penyulit  pada  kehamilan  pada umumnya  ditemukan  pada  kehamilan  resiko tinggi. Secara garis besar, kelangsungan suatu kehamilan  sangat  bergantung  pada  keadaan dan kesehatan ibu, plasenta dan keadaan janin (Menur  Wahyu  Pangestika,  Beni  Irawan, 2013)
Tingginya angka kematian ibu, menigkatnya keguguran dan kehamilan berisiko  tinggi  disebabkan  oleh  beberapa faktor.  Beberapa  faktor  tersebut  adalah gangguan  kehamilan  ringan  yang  meliputi hamil normal, ISK (Infeksi Saluran Kencing) dan gastritis (maag).  Kegawatan Obstetri merupakan  keadaan  yang  mengancam  nyawa selama  kehamilan  atau  mendekati  cukup bulan,  meliputi  perdarahan  yang  terjadi  pada minggu  awal  kehamilan  ( Abortus ,  hamil anggur, hamil ekstrauteri (ektopik) terganggu) dan perdarahan pada minggu akhir kehamilan  selama  persalinan,  dan pasca persalinan ( Plasenta previa, Solusio ( abrupsio ) plasenta, Preeklamsia berat,
Ruptur  uteri,  Retensio  plasenta ( plasenta inkompletus ),  Syok hemoragik ,  Syok septic ( bakteri,endotoksin )  (Mulia,  2013).  Oleh sebab  itu  perlu  adanya  sistem  pakar  yang mendeteksi gejala penyakit ibu  hamil berdasarkan keluhan pada masa kehamilan. Sistem  pakar  yang  akan  dibangun  ini, datanya  dirancang  dan  didesain  berdasarkan informasi  yang  didapatkan  dari  pakar  khusus bagian  kandungan  baik  dari  dokter  spesialis kandungan  maupun  dari  bidan  yang  khusus menangangi  kasus  dan  keluhan  dari  ibu hamil. Sehingga dari informasi pakar tersebut akan  dituangkan  kedalam  sebuah  sistem berbasis web secara online.
Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis komputer  yang  memiliki  kemampuan  dalam pengambilan  keputusan  ( decision  making ) menggunakan  pengetahuan,  fakta,  prosedur inferensi, dan teknik penalaran seorang pakar sesuai bidangnya dalam memecahkan
masalah (Lisa Melyani, 2016).
Seorang yang bukan pakar/ahli menggunakan sistem pakar untuk meningkatkan kemampuan pemecahan
masalah, sedangkan seorang pakar menggunakan  sistem  pakar  untuk knowledge assistant (Wiji Setiyaningsih, 2013) .
Ada  dua  bagian  penting  dalam  sistem pakar,  yaitu  lingkungan  pengembangan  dan lingkungan konsultasi. Lingkungan pengembangan  digunakan  oleh  pembuatan sistem  pakar  untuk  membangun  komponen- komponennya dan memperkenalkan pengetahuan ke dalam knowledge base (basis pengetahuan). Lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna untuk berkonsultasi sehingga  pengguna  mendapat  pengetahuan dari sistem pakar seperti berkonsultasi dengan
seorang  pakar  (Aji,  Furqon,  &  Widodo, 2018).  Tujuan  pengembangan  sistem  pakar sebenarnya  bukan  untuk  menggantikan  peran manusia, tetapi untuk mensubstitusikan pengetahuan  manusia  ke  dalam  betuk  sistem, sehingga  dapat  digunakan  oleh  banyak  orang (Andi, 2009)
Peneliti  sebelumnya  telah  menerapkan sistem  pakar    pada  diagnosa  gangguan kesehatan  kehamilan  menggunakan  metode Forward  Chaining. Hasil  dari  penelitian adalah memberikan diagnosis masalah kesehatan  berdasarkan  fakta-fakta  yang  ada dikumpulkan dari wawancara dengan pengguna dalam sesi konsultasi (Fatah, 2017). Berdasarkan dari uraian diatas, maka pada penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah sistem dengan menggunakan  metode  sistem  pakar  untuk pengguna khususnya ibu hamil yang mengalami keluhan dan gejala yang dirasakan selama hamil.

## 2. METODE PENELITIAN
Desain  Penelitian  merupakan  langkah- langkah  atau  tahap  untuk  pelaksanaan membangun  sistem  yang  akan  dirancang.
Dengan  adanya  desain  penelitian  yang  sudah didesain
maka perancangan dan
pembangunan  sistem  kita  semakin  terarah secara  bertahap.  Kerangka  kerja  yang digunakan  bisa dilihat pada gambar 2 :
Identifikasi Masalah
Menentukan Tujuan Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Desain Sistem Pengujian Sistem Implementasi Sistem Analisis Masalah
Gambar 2. Kerangka Kerja
Berdasarkan  gambar  2.  diatas  bisa dijabarkan urutan-urutan langkah kerja seperti berikut ini :
1. Identifikasi Masalah Indentifikasi  masalah  adalah  bagaimana cara  peneliti  membagi  dan  mengelompokkan permasalahan  atau  kendala  yang  dijadikan sebuah  kasus  dan  member  solusi  kepada objek setelah melaksanakan penelitian.
Analisis  masalah  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  dua  metode,  yaitu  metode deskriptif dan metode komparatif.
a. Metode Deskriptif
Pada  metode  ini  data  yang  ada dikumpulkan, disusun, dikelompokkan, dan dianalisis sehingga diperoleh beberapa gambaran  yang  jelas  pada  masalah yang di bahas.
b. Metode Komperatif
Pada  metode  ini  analisis  dilakukan dengan  cara  membandingkan  teori dan  praktek,  sehingga  diperoleh gambaran yang jelas tentang persamaan  dan  perbedaan  di  antara keduanya.
2. Menentukan Tujuan Berdasarkan  uraian  diatas,  tujuan  yang akan dicapai dari penelitian ini adalah :
Untuk mendapatkan informasi bagi pengguna sistem  khususnya  ibu  hamil.  Karena  kondisi ibu  hamil  sangat  rentan  dengan  kondisi kesehatan  dan  janin.  Sakit  yang  dialami  ibu hamil akan berdampak kepada janin yang ada dalam kandungannya.
3. Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  bertujuan  untuk lebih  mengetahui  pengetahuan-pengetahuan atau knowledge yang  akan  diterapkan  dalam sistem  pakar  ini.  Literatur  yang  akan dipelajari  ini  ada  bersumber  dari  buku-buku yang  dikarang  pakar  yang  ahli  di  bidangnya, jurnal-jurnal  ilmiah  yang  dipublikasikan  di internet, majalah dan surat kabar.
4. Mengumpulkan Data Data  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber yang  ada.  Pengumpulan  data  pada  penelitian ini dilakukan dengan tiga metode, yaitu studi pustaka, metode observasi dan wawancara.
5. Desain Sistem Pada  tahap  desain  sistem  ini  akan
dilakukan  proses  desain  sistem  dimulai  dari perancangan  basis  data  untuk  menampung data-data statistical yang  didapatkan  dari hasil  wawancara  pada  pakar  yang  mengerti dan  paham  tentang  gejalan  penyakit  ibu hamil.
6. Pengujian Sistem Pengujian  sistem  dilakukan  dalam  konsep dari rancangan sistem pakar untuk mendiagnosa  penyakit  pada  ibu  hamil.  Pada sistem  ini  akan  memberikan  penjelasan macam-macam  penyakit  yang  dialami  ibu hamil.  Sehingga  sistem  yang  akan  dibangun ini  bisa  dimanfaatkan  oleh  pengguna  dengan maksimal  dan  proses  pengujian  dilakukan dengan menggunakan Blackbox testing .
7. Implementasi Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  pengkajian
kembali  kelayakan  dari  sistem  yang  telah dirancang,  apakah  sistem  tersebut  sudah sesuai atau masih perlu dilakukan peninjauan kembali atau penyempurnaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah-langkah  yang  harus  dilakukan dalam  merancang  sistem  pakar  mendiagnosa penyakit  pada  ibu  hamil  berdasarkan  gejala yang dirasakan adalah sebagai berikut :
1. Identifikasi  terlebih  dahulu  gejala yang  dirasakan  Ibu  Hamil  sebagai Jenis Gejala.
2. Cari  konklusi  berdasarkan list gejala dengan  kode  G.P  untuk  pengisian pertama  sekali  dari  nama  gejala. Jika ketemu,  tempatkan rule pada  kode Gangguan dengan Kode P berdasarkan  nomor rule yang  sudah
ditetapkan.
3. Kemudian knowledge  base akan
mencocokkan lagi aturan-aturan
sehingga menemukan sub goal.
4. Jika  tujuan  utama  tidak  ditemukan, maka inference  engine akan  mencari
sebuah  tujuan  baru  yang  dijadikan sub goal untuk  menemukan  IF_part dari sebuah rule .
5. Selanjutnya inference  engine akan mengulang  kembali  proses  pencarian
rule  hingga  tidak  menemukan  rule didalam knowledge base .
6. Setelah  semuanya Knowledge  Base
berjalan sesuai dengan metode Forward  Chaining, maka  baru  akan dimunculkan  Solusi  dari  Gangguan tersebut  untuk  sebagai  pertolongan pertama pada ibu Hamil.
Tabel 1. Knowledge Base Rule (IF-THEN) Kode Gangguan Keterangan P. 01 Anemia P. 02 Aneroksia P. 03 Deabetes Gestasional P. 04 Txoplasmosis P. 05 Pree-Eklamsia P. 06 Hyperemesis Gravidarum P. 07 Hidramnion P. 08 Oligohidramnion Tabel 2. Fakta-Fakta Kode Gejala Keterangan GP. 001 Sering buang air kecil GP. 002 Sering menarik diri dalam kegiatan sosial GP. 003 Demam

## GP. 004
Perut terasa lebih berat dari biasanya GP. 005 Kulit, bibir, dan kuku akan pucat. GP. 006 Pembesaran kelenjar getah bening di leher berukuran < 3 cm dan tidak nyeri GP. 007 Tubuh Kurus

## GP. 008
Kenaikan berat badan secara drastis GP. 009

## Mual dan muntah
GP. 010
Pusing.
GP. 011 Saat ketuban pecah apakah cairan yang keluar sangat sedikit.

## GP. 012 Pandangan kabur

## GP. 013 Tidak enak badan
GP. 014 Rasa nyeri pada ulu hati dan perut GP. 015 Sesak nafas GP. 016 Nyeri perut akibat pembesaran kelenjar getah bening di sekitar usus GP. 017 Mengalami infeksi pada daerah luka, kulit dan juga vagina GP. 018 Merasakan nyeri saat janin melakukan gerakan di dalam rahim GP. 019 Merasa kehausan GP. 020 Keringat malam GP. 021 Lelah GP. 022 Lemah GP. 023 Lesu GP. 024 Berat badan turun GP. 025 Pegal-pegal GP. 026 Jantung berdebar-debar GP. 027 Nyeri perut bagian atas, di bawah rusuk pada sisi kanan GP. 028 Berat badan menurun, walaupun nafsu makan meningkat GP. 029 Pembengkakan, terutama di sekitar wajah dan tangan GP. 030 Nyeri tenggorokan GP. 031 Bengkak pada kaki GP. 032 Sakit Kepala GP. 033 Sulit untuk konsentrasi GP. 034 Tidak nafsu makan GP. 035 Kelebihan protein dalam urin (proteinuria) GP. 036 Bintik – bintik merah pada kulit GP. 037 Suhu badan naik (dehidrasi) GP. 038 Tekanan darah tinggi

## 3.1 Proses Eksekusi
Proses  eksekusi  ini  dilakukan  untuk mengelompokkan  Fakta  Baru  berdasarkan gejala  yang  dirasakan  oleh  pengguna  sistem yaitu  ibu  Hamil.  Untuk  jelasnya  bisa  dilihat pada  gambar  3  sampai  gambar  10,  dengan proses  pencarian  fakta  baru  berdasarkan gejala-gejala  yang  dirasakan  oleh  ibu  hamil. Pada gambar 3 adalah proses pencarian fakta baru (P.01):
Fakta : GP01, GP02, GP03, GP04, GP05,
GP06, GP07, GP08, GP09, GP10, GP11,
GP12, GP13,GP14, GP15, GP16, GP17, GP18, GP18, GP19, GP20, GP20, GP21, GP22, GP23, GP24, GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30, GP31, GP32, GP33, GP34, GP35, GP36, GP37, GP38. (R3) : IF GP09, GP10, GP11, GP12 (R1) : IF GP01, GP02, GP03, GP04 (R2) : IF GP05, GP06, GP07, GP08 Proses Eksekusi Fakta Baru P.01 (R4) : IF GP13, GP14, GP15, GP16 (R5) : IF GP16, GP17, GP18, GP19 (R6) : IF GP19, GP20, GP21, GP22, GP23,GP24 (R7) : IF GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30 (R8) : IF GP31, GP32, GP33, GP34,GP35,GP36,GP,37,GP38
Gambar 3. Rule 1
Gambar 4 adalah proses lanjutan eksekusi pencarian  fakta  baru  dari  gejala  yang dirasakan dengan hasil fakta barunya diberikan kode (P.02):
Fakta : GP01, GP02, GP03, GP04, GP05, GP06, GP07, GP08, GP09, GP10, GP11, GP12, GP13,GP14, GP15, GP16, GP17, GP18, GP18, GP19, GP20, GP20, GP21, GP22, GP23, GP24, GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30, GP31, GP32, GP33, GP34, GP35, GP36, GP37, GP38. (R3) : IF GP09, GP10, GP11, GP12 (R1) : IF GP01, GP02, GP03, GP04 (R2) : IF GP05, GP06, GP07, GP08 Proses Eksekusi Fakta Baru P.02 (R4) : IF GP13, GP14, GP15, GP16 (R5) : IF GP16, GP17, GP18, GP19 (R6) : IF GP19, GP20, GP21, GP22, GP23,GP24 (R7) : IF GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30 (R8) : IF GP31, GP32, GP33,
GP34,GP35,GP36,GP,37,GP38
Gambar  5  akan  menampilkan  hasil eksekusi  dan  menampilkan  fakta  baru  yaitu dengan kode (P.03):
Fakta : GP01, GP02, GP03, GP04, GP05, GP06, GP07, GP08, GP09, GP10, GP11, GP12, GP13,GP14, GP15, GP16, GP17,
GP18, GP18, GP19, GP20, GP20, GP21, GP22, GP23, GP24, GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30, GP31, GP32, GP33, GP34, GP35, GP36, GP37, GP38. (R3) : IF GP09, GP10, GP11, GP12 (R1) : IF GP01, GP02, GP03, GP04 (R2) : IF GP05, GP06, GP07, GP08 Proses Eksekusi Fakta Baru P.03 (R4) : IF GP13, GP14, GP15, GP16 (R5) : IF GP16, GP17, GP18, GP19
(R6) : IF GP19, GP20, GP21, GP22, GP23,GP24
(R7) : IF GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30 (R8) : IF GP31, GP32, GP33, GP34,GP35,GP36,GP,37,GP38
Gambar 5. Rule 3
Proses  eksekusi  barikutnya  adalah  fakta baru dengan kode (P.04) seperti pada gambar 6:
Fakta : GP01, GP02, GP03, GP04, GP05, GP06, GP07, GP08, GP09, GP10, GP11, GP12, GP13,GP14, GP15, GP16, GP17, GP18, GP18, GP19, GP20, GP20, GP21, GP22, GP23, GP24, GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30, GP31, GP32, GP33, GP34, GP35, GP36, GP37, GP38. (R3) : IF GP09, GP10, GP11, GP12 (R1) : IF GP01, GP02, GP03, GP04 (R2) : IF GP05, GP06, GP07, GP08 Proses Eksekusi Fakta Baru P.04 (R4) : IF GP13, GP14, GP15, GP16 (R5) : IF GP16, GP17, GP18, GP19 (R6) : IF GP19, GP20, GP21, GP22, GP23,GP24 (R7) : IF GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30 (R8) : IF GP31, GP32, GP33, GP34,GP35,GP36,GP,37,GP38
Gambar 6. Rule 4
Fakta  baru  berikutnya  yang  ditemukan berdasarkan  hasil  eksekusi  adalah  dengan kode (P.05) pada gambar 7:
Fakta : GP01, GP02, GP03, GP04, GP05, GP06, GP07, GP08, GP09, GP10, GP11, GP12, GP13,GP14, GP15, GP16, GP17, GP18, GP19, GP20, GP20, GP21, GP22, GP23, GP24, GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30, GP31, GP32, GP33, GP34, GP35, GP36, GP37, GP38. (R3) : IF GP09, GP10, GP11, GP12 (R1) : IF GP01, GP02, GP03, GP04 (R2) : IF GP05, GP06, GP07, GP08 Proses Eksekusi Fakta Baru P.05 (R4) : IF GP13, GP14, GP15, GP16 (R5) : IF GP16, GP17, GP18, GP19 (R6) : IF GP19, GP20, GP21,
GP22, GP23,GP24 (R7) : IF GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30 (R8) : IF GP31, GP32, GP33, GP34,GP35,GP36,GP,37,GP38
Gambar 7. Rule 5
Hasil  eksekusi  baru  berikutnya  adalah diberi  dengan  kode  (P.06)  seperti  pada gambar 8:
Fakta : GP01, GP02, GP03, GP04, GP05, GP06, GP07, GP08, GP09, GP10, GP11,
GP12, GP13,GP14, GP15, GP16, GP17, GP18, GP19, GP20, GP21, GP22, GP23, GP24, GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30, GP31, GP32, GP33, GP34, GP35, GP36, GP37, GP38. (R3) : IF GP09, GP10, GP11, GP12 (R1) : IF GP01, GP02, GP03, GP04 (R2) : IF GP05, GP06, GP07, GP08 Proses Eksekusi Fakta Baru P.06 (R4) : IF GP13, GP14, GP15, GP16 (R5) : IF GP16, GP17, GP18, GP19 (R6) : IF GP20, GP21, GP22,
GP23,GP24
(R7) : IF GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30 (R8) : IF GP31, GP32, GP33, GP34,GP35,GP36,GP,37,GP38
Gambar 8. Rule 6
Kemudian akan diteruskan dengan pencarian  fakta  berikutnya  adalah  dengan kode (P.07) seperti pada gambar 9:
Fakta : GP01, GP02, GP03, GP04, GP05, GP06, GP07, GP08, GP09, GP10, GP11, GP12, GP13,GP14, GP15, GP16, GP17,
GP18, GP19, GP20, GP21, GP22, GP23, GP24, GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30, GP31, GP32, GP33, GP34, GP35, GP36, GP37, GP38. (R3) : IF GP09, GP10, GP11, GP12 (R1) : IF GP01, GP02, GP03, GP04 (R2) : IF GP05, GP06, GP07, GP08 Proses Eksekusi Fakta Baru P.07 (R4) : IF GP13, GP14, GP15, GP16 (R5) : IF GP16, GP17, GP18, GP19 (R6) : IF GP20, GP21, GP22,
GP23,GP24
(R7) : IF GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30 (R8) : IF GP31, GP32, GP33, GP34,GP35,GP36,GP,37,GP38
Gambar 9. Rule 7
Dan  proses  pencarian  fakta  terakhir  atau proses  eksekusi  adalah  (P.08)  seperti  pada gambar 10. 8 (delapan) proses pencarian fakta baru tersebut adalah berdasarkan dari delapan jenis  gangguan  yang  dirasakan  oleh  ibu hamil:
Fakta : GP01, GP02, GP03, GP04, GP05, GP06, GP07, GP08, GP09, GP10, GP11, GP12, GP13,GP14, GP15, GP16, GP17,
GP18, GP19, GP20, GP21, GP22, GP23, GP24, GP25, GP26, GP27, GP28, GP29, GP30, GP31, GP32, GP33, GP34, GP35, GP36, GP37, GP38. (R3) : IF GP09, GP10, GP11, GP12 (R1) : IF GP01, GP02, GP03, GP04 (R2) : IF GP05, GP06, GP07, GP08 Proses Eksekusi Fakta Baru P.08 (R4) : IF GP13, GP14, GP15, GP16 (R5) : IF GP16, GP17, GP18, GP19
(R6) : IF GP20, GP21, GP22, GP23,GP24 (R7) : IF GP25, GP26, GP27,
GP28, GP29, GP30
(R8) : IF GP31, GP32, GP33, GP34,GP35,GP36,GP,37,GP38
Gambar 10. Rule 8

## 3.2 Halaman Konsultasi
Halaman  konsultasi  ini  merupakan  proses eksekusi  berdasarkan  gejala  (GP)  yang dirasakan  dan  tepat  bagi  pengguna  sistem berdasarkan  dari rule yang  sudah  ditentukan dan  akan  disimpulkan  dengan  menggunakan Metode Forward Chaining.
Gambar 11. Tampilan About
Tampilan  about  pada  gambar  11  adalah tampilan  dasar  untuk  sistem  yang  dibangun dalam  mendiagnosa  gejala  penyakit  yang dirasakan oleh ibu hamil.

## Gambar 12. Proses Eksekusi pada sistem
Pada  gambar  12  merupakan  proses tahapan yang berjalan pada sistem berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan oleh pengguna sistem.

## Gambar 13. Hasil Proses Eksekusi Sistem
Pada  gambar  13  adalah  hasil  dari proses  dari  eksekusi  berdasarkan  gejala  yang dirasakan  dan  kemudian proses  tersebut  akan memberikan  solusi  kepada  ibu  hamil  untuk langkah-langkah lanjutan pada gejala penyakit yang dirasakan ibu hamil.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  dari  penjelasan  dan  uraian perancangan sistem untuk pemriksaan kondisi kandungan maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  pakar  dengan  menggunakan metode Forward Chaining dapat menjawab  keluhan  yang  dirasakan  ibu hamil berdasarkan dari data gejala yang dikumpulkan  dan  didapatkan  dari dokter spesialis kandungan .
2. Sistem  pakar  yang  dibangun  sudah berjalan  sesuai  dengan  perancangan desain sistem untuk memberikan solusi yang dibutuhkan oleh pengguna sistem.
3. Gejala ataupun keluhan  penyakit yang dirasakan  ibu  hamil  sudah  tersimpan dan  terintegrasi  ke  dalam database berdasarkan  dari  proses  iterasi  dan pengelompokkan  gejala  penyakit  ibu hamil .

## 5. DAFTAR PUSTAKA
AJI,  A.  H.,  FURQON,  M.  T.,  &  WIDODO,
A.  W.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa
Penyakit  Ibu  Hamil  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  (  CF  ). Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan  Ilmu  Komputer , 3 (5),  2127–2134.
Retrieved from
http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/1556 ANDI.  (2009).  Pengembangan  Sistem  Pakar Menggunakan  Visual  Basic . (2nd  ed.). Yogyakarta: Andi Offset.
FATAH,  Z.  (2017).  Sistem  Pakar  Diagnosa Gangguan Kesehatan Kehamilan Menggunakan Metode Forward Chaining, 1–7. LISA  MELYANI,  T.  L.  M.  (2016). Pengembangan  Aplikasi  Sistem  Pakar Informasi Kehamilan Berbasis Android.
MARDIYANTI, I. (2016). Kejadian Keguguran  Ditinjau  Dari  Umur  Ibu  Di
Bps  Ita  Ariani  Wonoayu  Sidoarjo.
Jurnal  Ilmiah  Kesehatan , 53 (9),  1689– 1699. MENUR  WAHYU  PANGESTIKA,  BENI IRAWAN,    DAN  Y.  B.  (2013).  Sistem
Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Ibu Hamil Berbasis Mobile. Institut Teknologi  Bandung  ICT  For  Smart Society | Think Ecosystem Act
Convergence , 1–10.
MULIA,  R.  (2013).  Pendeteksian  Diagnosa Penyakit  Kandungan  Pada  Ibu  Hamil Dengan  Menggunakan  Metode  Forward Chaining, 1–9.
PRANATA,  S.,  &  SADEWO,  F.  (2013).
Kejadian  Keguguran,  Kehamilan  Tidak Direncanakan  Dan  Pengguguran  Di Indonesia. Buletin  Penelitian  Sistem Kesehatan , 15 (2 Apr). https://doi.org/10.22435/bpsk.v15i2 WIJI SETIYANINGSIH, T. B. K. W. (2013). Sistem Pakar Diagnosa Penyulit Kehamilan Menggunakan Metode Forward  Chaining  Certainty  Factor Berbasis Web. Jurnal Mahasiswa
Fakultas Sains Dan Teknologi , 0 (0).