## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
journal homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Rancang Bangun Aplikasi Informasi Awal Penyakit Tulang Belakang dengan Metode Forward Chaining

## Cynthia Hayat
Universitas Kristen Krida Wacana cynthia.hayat@ukrida.ac.id Angelina A Latuny Universitas Kristen Krida Wacana angelina.2013si2016@civitas.ukrida.ac.id

## Abstract
Health  is  an  important  thing  in  human  life including  spinal  health.  Types  of  spinal  diseases include scoliosis, lordosis, kyphosis, osteoporosis. The development  of  the  initial  information  application  for spinal  disease  uses  a  forward  chaining  method  that aims  to  let  the  public  know  the  initial  symptoms.  In collecting  data  on  symptoms  and  data  of  the  disease, three experts performed, namely orthopedic specialists,  neurologists,  and  medical  rehabilitation. The  next  stage  is  making  rule-based,  making  decision trees (explaining the flow of the rules made. The design process  by  making  UML  design,  database  design which  will  then  be  processed  in  the  inference  engine. Implementation,  carried  out  by  coding  which  is implemented into a user interface based application In this application the user can choose the symptoms that are felt after that the system will display the results of the  information  from  the  symptoms  chosen,  as  in  the rule  method  chosen,  with  the  existence  of  this  expert system is expected to help patients to find out the initial information on spinal disease.
Keywords: Spinal Disease, Expert System, Forward Chaining.

## Abstrak
Kesehatan  adalah  hal  penting  dalam  kehidupan manusia diantaranya kesehatan tulang belakang. Jenis penyakit  tulang  belakang  diantaranya  skoliosis, lordosis, kifosis, osteoporosis. Pengembangan aplikasi
informasi awal penyakit tulang belakang ini menggunakan metode forward chaining yang bertujuan agar masyarakat dapat mengetahui gejala – gejala awal yang di rasakannya.  Dalam pengambilan data  mengenai gejala dan data penyait dilakukan oleh tiga  pakar  yaitu  dokter  spesialis  orthopedi,  spesialis saraf,  dan  rehabilitasi  medis.  Tahapan  selanjutnya dengan  pembuatan  rule-based,  pembuatan  pohon keputusan  (menjelaskan  tentang  alur  dari  rule  yang dibuat.  Proses  perancangan  dengan  membuat  desain UML,  desain  database  yang  kemudian  akan  diproses di  inference  engine.  Implementasi,  dilakukan  dengan melakukan  coding  yang  diimplementasikan  ke  User Interface  aplikasi  berbasis  mobile.  Dalam  aplikasi tersebut  user  dapat  memilih  gejala  –  gejala  yang dirasakan  setelah  itu  sistem  akan  menampilkan  hasil informasi  dari  gejala  yang  di  pilih,  seperti  pada  rule metode  yang  dipilih.  Dengan  adanya  sistem  pakar  ini diharapkan  dapat membantu pasien untuk mengetahui informasi awal penyakit tulang belakang.
Kata  Kunci  :  Penyakit  tulang  belakang,  Sistem  pakar, Forward chaining.

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  dapat  digambarkan  dengan  kondisi  fisik serta  fungsi  pikiran  yang  dapat  bekerja  dengan baik.Kesehatan  merupakan  hal  yang  penting  dalam kelangsungan  hidup  manusia.  Tubuh  yang  sehat  dapat meringankan  dalam  melakukan  berbagai  macam aktivitas  tanpa  kendala.    Dengan  kondisi  yang  baik,
kehidupan sehari – hari akan menjadi lebih tenang dan produktivitas akan meningkat . Salah satu bagian tubuh yang  paling  penting  adalah  tulang  belakang,  dimana meliputi  tulang  leher    ( vercival ),  bagian  tengah belakang ( thoracal ), dan bawah belakang/ lumbal/pinggang).  Tulang  belakang   tidak  sekadar penopang  dan  pembentuk postur  tubuh,  tetapi  juga merupakan  bagian  tubuh  yang  melindungi sumsum tulang  belakang  berisi  jaringan  saraf.  Oleh  sebab  itu, menjaga kesehatan  tulang  belakang sangat  penting. Beberapa  penyakit  tulang  belakang  sebagian  besar disebabkan  kebiasaan  sehari-hari  yang  salah  seperti salah  pada  postur  tubuh  dan  aktivitas  keseharian. Penyakit  tulang  belakang  yang  disebabkan  kesalahan postur  tubuh  diantaranya  skoliosis,  kifosis,  lordosis, dan oesteoforosis. (Ikatan Dokter Indonesia, 2016)
Kurangnya  kesadaran  masyarakat  akan  kesahatan tulang  belakang  disebabkan  minimnya  pengetahuan dasar  masyarakat  mengenai  penyakit  tulang  belakang. Selain  itu  kurangnya  tenaga  medis  di  bidang spesialisasi  tulang  belakang  di  Indonesia  menjadi faktor pendorong. Menurut hasil laporan tahunan pada tahun 2018 Ikatan Dokter Indonesia, hanya terdapat 80 tenaga  medis  spesialis  orthopedi  dimana  satu  dokter spesialis  berbanding  dengan    20.000  penduduk      yang mengakibatkan antrean untuk berobat ataupun berkonsultasi menjadi panjang. (Ikatan Dokter Indonesia, 2016)
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  motivasi  agar masyarakat  awam  dapat  memperoleh  informasi  awal seputar  penyakit  tulang  belakang.  Pendekatan  yang digunakan  dalam perancangan aplikasi dengan memakai  konsep  sistem  pakar  dimana  menggunakan pengetahuan,  fakta,  dan  juga teknik  penalaran  tertentu dalam  memecahkan  masalah,  yang  mana  masalah tersebut  adalah  sebuah  masalah  yang  biasanya  dapat dipecahkan  oleh  seorang  pakar  di  dalam  bidang  atau disiplin ilmu tertentu  (Aldo, 2019) (Junadi, 2016).
Penelitian yang dilakukan oleh Minarni dan Ariani pada  2013  dengan  merancang  perangkat  lunak diagnosa  penyakit  mata  khusus  ganguan konjungtiva dengan  metode forward  chaining berbasis web . Penelitian  tersebut  menggunakan inferensi  forward chaining pelacakan  maju  untuk  mendapatkan  solusi berdasarkan  fakta  yang  ada.  Hasil  perancangan  akan memberikan  informasi  kepada user bagaimana mengenali dan mengetahui jenis penyakit mata khusus gangguan konjungtiva beserta solusinya.
Beberapa  penelitian  di  bidang  medis  dengan menggunakan    diantaranya,  penelitian  yang  dilakukan oleh Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Limfoma (Aldo, 2019),  Diagnosa  Jenis  Penyakit  Epilepsi  pada  Anak (Junadhi,  2016).  Sedangkan  penelitiian  dengan  judul Diagnosis  Kanker  Darah  pada  Anak  dengan  Metoda Breadth First Search pada Inferensi Forward Chaining yang  dilakukan  oleh  Yoyon  Efendi  merupakan  salah
satu  penelitian  dengan  menggunakan  metode Foward Chaining (Efendi, 2016).
Berdasarkan beberapa studi pendahuluan yang telah dilakukan,di  atas,  aplikasi  ini  dirancang  untuk memberikan  informasi  awal  pada  penyakit  tulang belakang berbasis mobile melalui pengolahan data dari gejala-gejala  yang  terkait  dengan  penyakit  tulang belakang  (IKGD,  2014).  Metode  yang  digunakan dalam    perancangan    aplikasi  ini  adalah  metode forward  chaining yang  dimana  metode  ini  akan melakukan  pencarian  yang  dimulai  dengan  informasi berupa gejala-gejala yang dialaminya untuk menghasilkan suatu kesimpulan.

## 2. Metode
Penelitian ini dilakukan melalui 5 tahapan yaitu :
1. Tahap 1: Perencanaan,  dengan melakukan identifikasi masalah kemudian memberikan usulan penyelesaian masalah dan
melakukan
pengumpulan data.
2. Tahap  2:  Analisis,  dilakukan  dengan  membuat knowledge based/ rule based kemudian membuat analisis dengan pohon keputusan.
3. Tahap  3:  Perancangan,  setelah  tahapan  analisis selesai,  akan  dilakukan  proses  perancangan dengan  membuat  desain  UML,  desain  database yang kemudian akan diproses di inference engine 4. Tahap 4: Implementasi, dilakukan dengan melakukan  coding  yang  diimplementasikan  ke User Interface aplikasi berbasis mobile
5. Tahap  5: Testing ,  dilakukan  dengan black  box testing dan validasi user

## 2.1 Pengumpulan Data
Instrumen  penelitian  merupakan  suatu  alat  yang digunakan untuk mengumpulkan data yang dibutuhkan peneliti.  Jenis  instrumen  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  wawancara.  Wawancara yang  dilakukan  adalah  wawancara  terbuka  antara peneliti  dan  narasumber  pada  Maret  2018.  Pakar  yang digunakan  sebagai  sumber  wawancara  adalah  dokter spesialis  saraf,  dokter  spesialis  orthopedik,  dan  dokter spesialis  rehabilitasi  medik  di  salah  satu  RS  swasta  di kota Tangerang.
Sumber    data  dilakukan  dengan  dua  cara  yaitu dengan data primer yang berasal dari hasil wawancara dengan pakar tentang tulang belakang, meliputi data  – data  gejala,  dan  data  –  data  penyakit  mengenai penyakit  tulang  belakang.  Sedangkan  data  sekunder berasal  dari  hasil  pengamatan,  jurnal  penelitian terdahulu, dan sumber ilmiah lainnya.
Rancang Bangun Aplikasi Informasi Awal Penyakit Tulang Belakang dengan Metode Forward Chaining
1. Data Gejala. Pada  tabel  1  di  bawah  ini  menjelaskan  gejal- gejala pada penyakit tulang belakang.

## Tabel 1. Data gejala
No Data Gejala
1. Nyeri dibagian pinggul
2. Nyeri dibagian lutut
3. Nyeri dibagian leher
4. Gangguan pernapasan
5. Ganguan keseimbangan
6. Nyeri dibagian punggung
7. Salah satu bahu lebih tinggi dari yang lain
8. Salah satu tulang belikat lebih menonjol dari yang lain
9. Masalah pernapasan karena berkurangnya ruang gerak paru
10.  Postur terasa membungkuk
11.  Adanya lengkungnya di bagian tulang belakang lebih dari 40 derajat .
12.  Punggung terasa kaku.
13.  Nyeri saat membungkuk
14.  Kesulitan berjalan
15.  Kehilangan tinggi badan
16.  Kelainan bentuk tulang
17.  Bagian pantat dan perut  tampak menonjol
18.  Nyeri dibagian kaki
19.  Otot pada tulang punggung menegang
2. Data Penyakit
Tabel 2 di bawah ini menjelaskan jenis penyakit tulang belakang.
Tabel 2. Data penyakit No. Data Penyakit 1. Skoliosis 2. Kifosis 3. Lordosis 4 Oesteoporosis

## 2.2 Rules – Based System
Dalam  aplikasi  diagnosa  awal  penyakit  tulang belakang  ini,  terdapat rule  –  based  system dimana sistem  berbasis  aturan  dengan  menyimpan  dan memanipulasi  pengetahuan  untuk  menginterpretasikan informasi  dalam  cara  yang  bermanfaat  (Hadianto, 2016) . P engetahuan  disimpan  dalam  bentuk  kaidah atau  aturan  –  aturan if  –  then aplikasi  sistem  pakar diagnosa awal penyakit tulang belakang menggunakan metode forward chaining seperti dijelaskan pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Rules - based system diagnosa penyakit tulang belakang.
No. Rules.
Rule 1. If Nyeri dibagian pinggul. OR Nyeri dibagian lutut. OR Nyeri dibagian leher OR Gangguan pernapasan. OR Gangguan keseimbangan. OR Salah satu bahu lebih tinggi dari yang lain OR Salah satu tulang belikat lebih menonjol dari yang lain OR Masalah pernapasan karena berkurangnya ruang gerak paru OR Nyeri pada punggung THEN Skoliosis Rule 2. IF Bagian pantat dan perut  tampak menonjol OR Nyeri dibagian pinggul OR Nyeri dibagian kaki OR Otot pada tulang punggung menegang OR Nyeri dibagian lutut THEN Lordosis
Rule 3. IF Postur terasa membungkuk OR Adanya lengkungnya di bagian tulang belakang lebih dari 40 derajat . OR Punggung terasa kaku. OR Nyeri pada punggung OR Nyeri dibagian leher OR Nyeri saat membungkuk OR Nyeri dibagian lutut OR Kesulitan berjalan THEN Kifosis Rule 4. IF Nyeri dibagian pinggul OR Kehilangan tinggi badan OR Kelainan bentuk tulang OR Nyeri dibagian lutut OR Postur badan membungkuk THEN Oesteoporosis Rule 5. IF Nyeri dibagian pinggul OR Nyeri dibagian leher OR Postur tubuh yang membungkuk THEN Lordosis
Rule 6. IF Kehilangan tinggi badan OR Kelainan bentuk tulang THEN Oesteoporosis
Rule 7. IF Lengkungan di bagian tulang belakang lebih dari 40 derajat OR Punggung terasa kaku OR Nyeri saat membungkuk OR Kesulitan berjalan THEN Kifosis
Rule 8. IF Nyeri di bagaian pinggul OR Nyeri dibagian lutut OR Nyeri dibagian leher OR Gangguan pernapasan
OR Mengalami kesulitan berjalan THEN Kifosis Rule 9. IF Nyeri dibagian pinggul OR Pantat dan perut tampak menonjol OR Nyeri dibagian kaki OR Otot tulang punggung menegang
THEN Lordosis
Rule
10. IF Nyeri dibagian pinggul OR Nyeri dibagian lutut OR Nyeri saat membungkuk OR Kesulitan berjalan THEN Kifosis Rule
11. IF Kesulitan berjalan OR Kehilangan tinggi badan OR Kelainan bentuk tulang THEN Oesteoporosis

## 2.3 Analisis Pohon Keputusan
Analisis  pohon  keputusan  merupakan  suatu rancangan  yang  digunakan  untuk  membangun  sistem sebuah  sistem  pakar  (Arlis,  2017;  Handayani,  2016). Di  dalam  diagram  pohon  keputusan  akan  dicari  solusi akhir  dari  setiap  penelusuran.  Diagram  pohon keputusan  akan  mempermudah  untuk  menyusun  basis pengetahuan  dan  aturan  dari  setiap  penelusuran diagnosis awal penyakit tulang belakang.
Pengkodean  daftar  jenis  penyakit  dan  daftar  gejala seperti tertera pada tabel 4 dan tabel 5 di bawah ini.

## Tabel 4. Daftar jenis penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Gejala Penyakit Skoliosis P002 Gejala Penyakit Kifosis P003 Gejala Penyakit Oesteoporosis P004 Gejala Penyakit Lordosis
Tabel  daftar  jenis  penyakit  mengklasifikasikan jenis-jenis  penyakit  yang  ada  pada  tulang  belakang terdiri  dari  gejala  penyakit scoliosis ,  gejala  penyakit kifosis ,  gejala  penyakit osteoporosis ,  dan  gejala penyakit lordosis .
Tabel 5. Daftar gejala Kode Gejala Nama Gejala G001 Nyeri dibagian pinggul. G002 Nyeri dibagian lutut. G003 Nyeri dibagian leher G004 Gangguan pernapasan. G005 Gangguan keseimbangan
G006 Salah satu bahu lebih tinggi dari yang lain G007 Salah  satu  tulang  belikat  lebih menonjol dari yang lain G008 Masalah pernapasan karena berkurangnya ruang gerak paru G009 Nyeri pada punggung G010 Postur terasa membungkuk G011 Adanya lengkungnya di bagian tulang belakang lebih dari 40 derajat G012 Punggung terasa kaku. G013 Nyeri saat membungkuk G014 Kesulitan berjalan G015 Kehilangan tinggi badan G016 Kelainan bentuk tulang G017 Bagian  pantat  dan  perut    tampak menonjol G018 Nyeri dibagian kaki G019 Otot
pada tulang punggung menegang
Tabel  daftar  gejala  mengklasifikasikan  gejala- gejala  penyakit  yang  ada  pada  tulang  belakang.  Total gejala yang diklasifikasikan sebanyak 19 gejala.
Gambar  1  di  bawah  merepresentasikan  pohon keputusan dapat di jelaskan bahwa G adalah gejala dan P  adalah  penyakit.  Pada  gambar  tersebut  jika user mengalami nyeri di bagian pinggul akan muncul nyeri dibagian lutut dan jika user mengalami nyeri dibagian lutut akan muncul nyeri di bagian leher dan seterusnya sampai  masalah  pernapasan  karena  kurangnya  gerak paru, user mengalami  gejala  tersebut  sampai  didapat hasil diagnosanya. Tetapi jika user pada saat di bagian salah satu bahu lebih tinggi  tidak mengalaminya maka sistem akan mengeluarkan gejala LBP (low back paint) berikutnya  yaitu  punggung  terasa  kaku,  jika user mengalaminya  maka  akan  muncul  nyeri  saat membungkuk  dan  jika user mengalami  nyeri  saat membungkuk  maka  sistem  akan  mengeluarkan kesulitan  berjalan  dan  seterusnya  sampai  tampak lengkungan dibagian tulang belakang dan menemukan diagnosa  penyakitnya.  Jika user tidak  mengalami kesulitan berjalan maka sistem selanjutnya mengeluarkan  diagnosa  berikutnya  yaitu  LBP (low back  paint) , user mengalami  kehilangan  tinggi  badan maka akan muncul selanjutnya kelainan bentuk tulang dan mendapatkan diagnosa penyakitnya.

## Gambar 1. Pohon keputusan
Jika user tidak  mengalami  nyeri  dibagian  lutut maka    sistem  akan  mengeluarkan  gejala  berikutnya yaitu  nyeri  dibagian  kaki,  dan  jika user mengalami nyeri  dibagian  kaki  maka  sistem  mengeluarkan  gejala bagian  pantat  dan  perut  tampak  menonjol  dan berikutnya sampai mendapatkan diagnosa penyakitnya.

## 3. Hasil Penelitian

## 3.1 Analisa Pengguna
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisa  terhadap aktifitas  yang  dilakukan  dalam  aplikasi  yang  berasal dari  kebutuhan  fungsional.  Aplikasi  yang  dibangun menggunakan  satu  jenis  pengguna  yaitu  masyarakat sebagai user. Tabel 6 berikut ini merupakan penjelasan fungsi  dari  masyarakat  selaku user atau  apa  saja  yang dapat dilakukan user dalam aplikasi yang di bangun
Tabel 6.  Analisa pengguna admin login kelola data gejala kelola data penyakit logout <<include>> <<include>> <<include>>

## Gambar 2. Use Case diagram untuk sisi admin
Pada  gambar  2  menjelaskan    diagram use  case menjelaskan tentang fungsi yang dapat dilakukan oleh aktor. Pada admin bisa melakukan fungsi login , kelola data  penyakit,  kelola  data  gejala ,  logout .  Sistem menampilkan form  login yang  berisi username dan password, sistem menampilkan form data gejala, form data penyakit, dan tombol logout user Daftar Konsultasi Hasil konsultasi <<include>> <<include>>

## Gambar 3. Use case diagram untuk sisi user
Gambar  3  menjelaskan    diagram use  case menjelaskan tentang fungsi yang dapat dilakukan oleh aktor. User hanya  dapat  melakukan  fungsi  daftar, konsultasi  dan  melihat  hasil  konsultasi.  Sistem mengeluarkan  form  daftar  berisi  nama  lengkap,  jenis kelamin,  umur.  Sistem  juga  menampilkan  gejala  - gejala yang akan dipilih dan hasil diagnosa.
No Deskripsi Pengguna 1. Dapat melihat gejala – gejala yang di rasakan
2. Dapat melihat hasil diagnosa 3. Dapat melihat info penyakit
Nyeri dibagian pinggul Nyeri dibagian lutut Nyeri di bagian leher Gangguan pernapasan Gangguan keseimbangan Nyeri punggung Salah satu bahu lebih tinggi Salah satu tulang belikat lebih menonjol
Masalah pernapasan karena berkurangnya gerak paru skoliosis LBP (LOW BACK PAINT) Punggung terasa
kaku
Nyeri saat membungkuk Kesulitan berjalan
Postur terasa membungkuk Tampak lengkungan di bagian tulang belakang
kifosis LBP (LOW BACK PAINT) KEHILANGAN TINGGI BADAN KELAINAN BENTUK TULANG OESTEOPOROSIS PENGEROPOSAN OESTEOPOROSIS Nyeri di bagian kaki Otot pada tulang punggung menegang Bagian pantat dan perut tampak menonjol lordosis LBP (LOW BACK PAINT) Y Y Y Y Y Y T Y Y Y T T Y Y T Y T Y Y Y T Y Y Y T Y T
Title user sistem Ph as e mengakses aplikasi menampilkan aplikasi mengisi data diri menyimpan ke database melakukan konsultasi menapilkan hasil konsultasi User sistem Gambar 4. Activity diagram user
Pada  gambar  4 activity  diagram user ini menunjukkan  tahapan  proses  aktifitas  yang  dapat dilakukan pada setiap fungsi dalam aplikasi. Di gambar tersebut  menjelaskan user menggunakan  aplikasi  dari mengakses hingga menemukan hasil konsultasi.
Title
admin
sistem Ph as e mengakses aplikasi menampilkan aplikasi mengisi username dan password menapilkan halaman utama Kelola data gejala logout admin sistem Y T kelola data penyakit
Gambar 5.  Activity diagram admin
Pada  gambar  5 activity diagram  admin  ini menunjukkan  tahapan  proses  aktifitas  yang  dapat dilakukan pada setiap fungsi dalam aplikasi. Di gambar tersebut menjelaskan admin menggunakan aplikasi dari login hingga logout .

## Gambar 6. Class diagram
Pada  gambar  6 class diagram  ini  menunjukkan hubungan  antara  tabel  dalam  database.  Dalam class diagram  tersebut  ada  nama  tabel,  atribut,  fungsi. Terdapat tabel user, admin , gejala, penyakit.

## 3.2 Rancangan Database
Pada  merancang  sistem  aplikasi  diagnosa  awal penyakit tulang belakang terdapat basis data yang akan digunakan untuk menyimpan data yang diperlukan.

## Tabel Login.
Pada  tabel  7  login  berisikan username dan password yang dapat di akses oleh admin .
Tabel 7. Login
Nama Field Tipe Data Lenght Keterangan Username * Varchar 50 Nama  akun  yang diguanakan  untuk login Password Varchar 50 Kata sandi

## Tabel Gejala
Pada  tabel  8  master_gejala  merupakan  tabel  untuk menyimpan data – data gejala.
Rancang Bangun Aplikasi Informasi Awal Penyakit Tulang Belakang dengan Metode Forward Chaining

## Tabel 8. Master_gejala
Nama Field Tipe Data Lenght Keterangan Id gejala * Int 6 Kode gejala Gejala Varchar 100
Data gejala

## Tabel Penyakit
Pada  tabel  9  master_penyakit  merupakan  tabel untuk menyimpan data – data penyakit.
Tabel 9. Master_penyakit
Nama Field Tipe Data Lenght Keterangan Id  penyakit * Int 6 Kode penyakit Penyakit Varchar 50 Data penyakit Solusi Text - Solusi yang diberikan

## Tabel Pertanyaan
Pada  tabel  10  data  merupakan  tabel  untuk menyimpan  data  –  data  pertanyaan  berupa  gejala  – gejala.

## Tabel 10.  Data pertanyaan
Nama Field Tipe Data Lenght Keterangan Pertanyaan * Text - Pertanyaan  – pertanyaan berupa  gejala yang ada If yes Int 1 Ya, untuk gejala yang dirasakan If no Int 1 Tidak,  untuk gejala yang tidak dirasakan

## 3.3 Implementasi

## Gambar 7. Aplikasi halaman konsultasi
Pada  gambar  7  aplikasi  halaman  konsultasi  ini adalah  tampilan  konsultasi  untuk user dimana user dapat  memilih  gejala  yang  dirasakan  pada  penyakit tulang  belakang.  kemudian user mengklik  ya  lalu sistem  menampilkan  gejala  berikutnya.  Halaman Diagnosa setelah user konsultasi gejala yang di rasakan lalu sistem menampilkan halaman diagnosa yaitu hasil dari  diagnosa  gejala-gejala  yang  telah  di  pilih  oleh user .

## 3.4 Pengujian Black box
Pengujian black  box ini  dilakukan  dengan menggunakan semua jenis smartphone android dengan sistem operasi minimal 4.4 Kitkat. Aplikasi digunakan pada smartphone dengan  berbasis android dengan sistem operasi minimal 4.4 (Nazrudin, 2015).  Aplikasi ini  sudah  di  testing  di  beberapa smartphone dengan spesifikasi yang berbda sebagai berikut : 1. Handphone Samsung Galaxy Grand Prime
Operating system Android 4.4.4 Kitkat Memory ram 1 GB
2. Handphone Samsung Galaxy J5 (2016) Operating system Android 6.0.1 Marshmallow Memory ram 2 GB.
3. Handphone Oppo F1S
Operating system Android 6.0.1 Marshmallow Memory ram 3 GB
4. Handphone Xiaomi Redmi 3 Pro Operating system Android 5.1 Lolipop Memory ram 3 GB
Tabel 9. Pengujian black box
N o Kasus diuji Pengujian Hasil  yang diharapkan Hasil pengujian 1. Tampilan awal Mengisi form nama, jenis kelamin, umur Ketika klik next masuk ke tampilan diagnosa Sesuai Harapan 2. Halaman Konsultasi Gejala Memilih gejala yang dirasakan oleh user, Ketika mengklik Iya / tidak akan masuk ke gejala Sesuai Harapan 3. Halaman diagnosa Setelah mengetahui diagnosa penyakit, lalu mengklik info penyakit dan back to home Ketika mengklik info penyakit muncul info penyakit dan ketika mengklik back to home muncul halaman utama Sesuai
Harapan 4. Halaman admin Setelah admin mengisi username dan password lalu klik login Ketika mengklik login  admin berhasil masuk ke halaman selanjutnya
Sesuai Harapan 5. Halaman Gejala Dapat menambahk an gejala ketika  klik tambah maka  akan masuk ke bagian tambah gejala dan setelah di tambah maka klik tambah Ketika  klik tambah akan masuk ke bagian tambah gejala dan setelah itu klik  tambah maka muncul tambahan gejala Sesuai Harapan 6. Halaman penyakit Dapat menambahk an  penyakit dan menambahk an solusi ketika  klik tambah maka  akan masuk ke bagian tambah penyakit dan  solusi, Ketika  klik tambah akan masuk ke bagian tambah penyakit dan solusi dan  setelah itu klik tambah maka muncul tambahan penyakit Sesuai Harapan dan  setelah di tambah maka klik tambah dan solusi
a. Tampilan Awal dan Halaman Konsultasi Gejala

## Gambar 8. Tampilan Awal dan Halaman Konsultasi Gejala
b. Halaman Diagnosa dan Halaman Admin
Gambar 9. Halaman Diagnosa dan Halaman Admin
c. Halaman Gejala dan Halaman Penyakit
Gambar 10. Halaman Gejala dan Halaman Penyakit
Rancang Bangun Aplikasi Informasi Awal Penyakit Tulang Belakang dengan Metode Forward Chaining
Berdasarkan  hasil  pengujian black  box testing untuk  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  awal  penyakit tulang  belakang,  maka  hasil  pengujian  sudah  berjalan sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Tetapi  tidak  menutup kemungkinan  dapat  terjadinya  kesalahan  suatu  saat pada  saat  aplikasi  sedang  digunakan,  yaitu  pada  saat masuk untuk menggunakan aplikasi tersebut dikarenakan  aplikasi  ini  menggunakan  koneksi internet.  Karena  setiap  koneksi  ke  jaringan  yang digunakan user berbeda  –  beda  tergantung  lokasi tempat user berada  dan  jaringan  yang  didapat  oleh user .

## 4. Simpulan
Dalam  penerapan  konsep  sistem  pakar  ini pengumpulan  data  dilakukan  dengan  wawancara  pada tiga  dokter  spesialis,  data  yang  didapatkan  dari wawancara di olah menjadi 11 rule base dan alurnya di gambarkan  ke  dalam  pohon  keputusan.  Berdasarkan hasil perancangan dan pengujian, aplikasi system pakar yang  dibangun  dapat  memberikan  informasi  awal penyakit  tulang  belakang  dengan  output  kemungkinan dari penyakit tulang belakang. Aplikasi ini diharapkan bermanfaat bagi masyarakat awam dalam memperoleh informasi  dan  gejala  –  gejala  awal  seputar  penyakit tulang belakang.

## 5. Referensi
Agustin  Junadhi.  (2016).  Diagnosa  Jenis  Penyakit  Epilepsi pada  Anak  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal SATIN: Sains dan Teknologi, Vol 2 No 2 A  Nurkholis.,  Dina  Sri  Lestari,.  (2016).  Sistem  Pakar
Penyakit  Lambung    Menggunakan  Metode Forward
Chaining ” Prosiding SNST ke-7
Ardi  Dasril  Aldo.  (2019). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Limfoma  dengan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal SATIN: Sains dan Teknologi, Vol 5 No 1
Ikatan  Dokter  Indonesia.  (2016).  Laporan  Tahunan  IDI Tahun 2015.
I  K  D  G  Supartha.,  Ida  Nirmala  Sari.  (2014).    Sistem  Pakar Diagnosa  Awal  Penyakit  Kulit  Pada  Sapi  Bali  Dengan Menggunakan  Metode Forward  Chaining dan Certainty Factor. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), Volume 3 Nomor 3
S.Nazruddin.  (2015).  Android  :  Pemrograman  Aplikasi Mobile  Smartphone  dan  Tablet  PC  Berbasis  Android, Revisi Kedua : Bandung : Informatika.
Srititi Handayani. (2016). “Sistem Pakar Untuk Memprediksi Jenis Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) Dengan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  (Studi Kasus  Dinas  Kesehatan  Dan  Sosial  Kota  Sawahlunto)”.
Jurnal SATIN: Sains dan Teknologi, Vol 2 No 2
Syafri  Arlis.  (2017). Diagnosis  Penyakit  Radang  Sendi Dengan  Metode  Certainty  Factor. Jurnal  SATIN:  Sains dan Teknologi, Vol 3 No 1
W  Hardianto.,  Jusak,.  Sulistiowati,  “Rancang  Bangun Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit THT Berbasis Web Dengan  Menggunakan  Metode Certainty  Factor ”,
Jurnal JSIKA, Volume 5 Nomor 4 Tahun, 2016
Yoyon  Efendi.  (2016).  Diagnosis  Kanker  Darah  Pada  Anak Dengan  Metode  Breath  First  Search  Pada  Inferensi Forward Chaining”. Jurnal SATIN: Sains dan Teknologi, Vol 2 No 1