## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 138
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kecemasan Pada Difabel Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web
Raditha Larasaty 1 , Putri Taqwa Prasetyaningrum 2
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercubuana Yogyakarta Email: 1 191210058@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 putri@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstract
Anxiety disorders are a mental health condition that can disrupt the quality of life of people with disabilities. This research aims to create a web-based expert system for  Gumregah  Management  in  Argorejo  Village  to  facilitate  early  diagnosis  and treatment  of  anxiety  disorders.  With  limited  access  to  specialist  doctors,  the system uses the Forward Chaining method to ensure easy and accurate diagnosis. Test  results  showed  100%  accuracy  from  15  patients,  confirming  the  system's effectiveness in treating anxiety disorders in people with disabilities in areas with limited access to mental health services. This research contributes to solutions for diagnosing  and  providing  early  treatment  of  anxiety  disorders  in  people  with disabilities.
Keywords : Anxiety Disorder, Expert System, Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Gangguan  kecemasan  merupakan  suatu  kondisi  psikologis  di  mana seseorang  mengalami  tingkat  kecemasan  dan  ketakutan  yang  sangat tinggi,  yang  ditandai  dengan  berbagai  gejala  khusus  yang  muncul  pada penderitanya  [1].  Beberapa  faktor  yang  dapat  membuat  individu mengalami gangguan kecemasan, misalnya pengalaman traumatis, faktor biologis, pengalaman masa kecil, stres berlebihan, pola hidup, dan faktor keturunan[2]. Fenomena ini tidak hanya memengaruhi aspek psikologis, tetapi  juga  dapat memberikan  dampak  negatif  terhadap  kesehatan  fisik dan kesejahteraan penderitanya. Gangguan kecemasan seringkali menjadi salah  satu  tantangan  utama  dalam  kesehatan  mental  masyarakat, khususnya  pada  individu  difabel  [3].  Desa  Argorejo  Kecamatan  Sedayu, Kabupaten  Bantul,  memiliki  jumlah  difabel  yang  cukup  signifikan,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Raditha Larasaty, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 139
terutama  difabel  dengan  gangguan  mental.  Pengurus  Gumregah bertanggung  jawab  atas  pelayanan  difabel  di  desa  ini,  dan  meskipun terdapat seorang Dokter khusus yang menangani gangguan mental pada difabel,  kunjungan  dokter  hanya  dilakukan  setiap  tiga  bulan  sekali  saat kegiatan  skrining  kesehatan  mental  diadakan.  Hal  ini  menimbulkan tantangan  serius,  mengingat  gangguan  kecemasan  dapat  muncul  tanpa peringatan, memberikan dampak buruk jika tidak ditangani secara cepat.
Kesulitan  dalam  mendiagnosa  jenis  gangguan  kecemasan  pada  difabel, terutama saat  dokter  tidak  dapat  berkunjung, menjadi hambatan  serius bagi  Pengurus  Gumregah.  Penanganan  yang  tidak  tepat  dapat mengakibatkan  penurunan  sistem  kekebalan  tubuh,  peningkatan  risiko depresi, penyakit jantung, dan bahkan krisis mental, termasuk pemikiran bunuh diri atau upaya bunuh diri.
Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diperlukan sebuah solusi yang inovatif  dan  efektif.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan sebuah sistem pakar berbasis website. yang mana sistem ini  memiliki  kemampuan  untuk  membantu  orang  awam  menangani permasalahan  kompleks  yang  memerlukan  bantuan  dari  seorang ahli/pakar[4].  Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  Pengurus Gumregah  dalam  mendiagnosa  secara  dini  gangguan  kecemasan  pada difabel  dengan  mudah  dan  akurat  [5].  khususnya  saat  dokter  tidak tersedia. Dengan mengadopsi metode Forward Chaining , sistem pakar ini diharapkan  mampu  memberikan  solusi  yang  sesuai  dengan  fakta-fakta dan  aturan-aturan  yang  ada,  mirip  dengan  pendekatan  seorang  dokter dalam melakukan pemeriksaan bertahap[6].
Pada  contoh  penelitian  terdahulu,  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Deteksi Gangguan Kecemasan (Anxiety) Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis  Web,”  menciptakan  sebuah  sistem  pakar  berbasis  web  yang bertujuan  mendeteksi  dini  gangguan  kecemasan.  Penelitian  ini dilatarbelakangi  oleh  prevalensi  gangguan  kecemasan  yang  tinggi  di masyarakat  Indonesia,  namun  keterbatasan  jumlah  ahli  psikologi membuat  tidak  semua  penderita  mendapatkan  penanganan  yang memadai.  Oleh  karena  itu,  melalui  metode Forward  Chaining sebagai teknik  penalaran,  sistem  pakar  tersebut  membantu  orang  awam  dalam mendeteksi  gangguan  kecemasan  [7].  Sedangkan  pada  Penelitian  yang berjudul “Sistem Pakar Pendiagnosis Gangguan Kecemasan Menggunakan Metode Forward  Chaining Berbasis  Android”,  bertujuan  untuk

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
140 | Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kecemasan Pada Difabel .....
mengembangkan  sebuah  sistem  pakar  berbasis  Android  yang  dapat membantu dalam diagnosis gangguan kecemasan. Hal ini bertujuan untuk memberikan  akses  agar  lebih  mudah  kepada  masyarakat  yang membutuhkan  bantuan  dalam  mendeteksi  gangguan  kecemasan  tanpa harus  langsung  mengunjungi  ahli  kesehatan  mental.  Penelitian  ini dilakukan  mengingat  adanya  keterbatasan  akses  terhadap  layanan kesehatan jiwa, seperti keterbatasan jam kerja dan biaya yang tinggi untuk konsultasi langsung dengan ahli kejiwaan. Dengan menggunakan metode forward  chaining,  penelitian  ini  mengembangkan  sebuah  sistem  yang dapat  memberikan  diagnosis  awal  gangguan  kecemasan  dengan  lebih cepat dan tepat kepada masyarakat [1].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu  prosedur  yang  digunakan  untuk mendapatkan  informasi  dengan  tujuan  atau  manfaat  tertentu.  Metode pengembangan pada penelitian ini menggunakan metode pendekatan air terjun (Waterfall) yang memiliki beberapa tahap yaitu Pengumpulan Data, Analasisi  Data,  Desain  Sistem  dan  Implementasi  Sistem,  seperti  yang telihat pada Gambar 1 sebagai berikut.

## Gambar 1. Metode Waterfall

## 1) Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  data-data  yang diperlukan untuk menyelesaikan penelitian. Pengumpulan data diperoleh melalui wawancara langsung bersama pakar yaitu Mirza Adi Prabowo, M. Psi., Psikolog, serta data rekam medis difabel yang terdiagnosa gangguan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Raditha Larasaty, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 141
kecemasan yang belum diketahui pasti jenis penyakitnya dari Pengurus Gumregah.  Lalu  mendapatkan  informasi  lainnya  terkait  mengenai gangguan kecemasan melalui studi literatur.

## 2) Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengolah  data  menjadi informasi.  Dengan  menganalisis  data  apa  saja  yang  digunakan  dalam pembuatan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  gangguan  kecemasan. Seluruh data terkait gejala dan penyakit yang telah diperoleh dari pakar diproses  dengan  menggunakan  metode  forward  chaining  untuk mendapatkan  iterasi.  Prosesnya  dimulai  dengan  membuat  tabel  yang menghubungkan  kode-kode  tertentu  antara  penyakit  dan  gejala. Selanjutnya,  sistem  akan menggunakan  metode  forward  chaining  untuk melakukan  penalaran  berdasarkan  fakta-fakta  yang  ada,  sehingga menghasilkan  kesimpulan  mengenai  penyakit  dan  gejala  yang  mungkin terjadi.

## 3) Desain Sistem
Pada tahap desain sistem dilakukan pengembangan desain sistem dengan menggunakan UML (Unifield Modeling Language) , yang merupakan bahasa visual standar yang diperlukan untuk menentukan, mendokumentasikan, dan  membuat  perangkat lunak  [8].  UML  terdiri  dari  kumpulan  diagram yang  digunakan  untuk  menampilkan  unsur  sistem.    seperti  use  case diagram, sequence diagram, class diagram dan activity diagram.

## 4) Impelementasi Sistem
Pada  tahap  ini  melakukan  penerapan  dari  rancangan  desain  sistem  ke pengkodean program dan memulai berhubungan dengan perangkat lunak sistemnya [9].

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  memanfaatkan  pengetahuan  ahli untuk mengambil keputusan yang efektif untuk mengatasi masalah. Sistem pakar  dapat  dibedakan  dari  sistem  umum  lainnya  berdasarkan kemampuannya dalam menginfrensi berdasarkan pengetahuan ahli [10].

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 2.2. Forward Chaining
Forward  Chaining merupakan  teknik  pencarian  ke  depan  yang menggabungkan  aturan-aturan  untuk  mencapai  sebuah  tujuan.  Dengan teknik  ini,  mesin  inferensi  dapat  mengalihkan  penalaran  dari  suatu masalah kepada solusinya. Proses akan menghasilkan sebuah kesimpulan jika klausa premis sesuai dengan keadaan (bernilai TRUE ) [11]. K omputer akan  memecahkan  masalah  dengan  mencari  fakta  yang  sesuai dengan  bagian IF dari  aturan IF-THEN. Gambar  9  menunjukkan proses  pencarian  fakta  menggunakan forward  chaining ,  dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 2. Proses Forward Chaining

## 2.3. PHP
PHP merupakan bahasa pemrograman web server-side yang bersifat open source  yeng  terintegrasi  dengan  HTML  dan  berada  pada  server. Penggunaan PHP memungkinkan pembuatan situs web menjadi dinamis, menyebabkan  proses  pemeliharaan  situs  menjadi  lebih  mudah  dan efisien[12].

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Inferensi Pengetahuan
Metode forward  chaining digunakan  pada  proses  ini.  Dengan menggunakan  fakta-fakta  yang  ada  sebagai  titik  awal  dan  kemudian membandingkannya  dengan  bagian IF dari  aturan IF-THEN .  Jika  ada kesesuaian antara fakta dan bagian IF , maka aturan itu diterapkan. Hasil dari penerapan aturan itu yaitu fakta baru (bagian THEN ) yang disimpan ke dalam database. Dalam setiap pencocokan, dimulai terlebih dahulu dari rule teratas dan setiap rule hanya dapat dieksekusi sekali. Jika tidak ada lagi rule yang dieksekusi, proses akan berhenti. Data penyakit dan gejala gangguan  kecemasan  yang  diperoleh  melalui  wawancara  dengan  pakar dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 1. Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Gangguan Fobia Sosial P02 Gangguan Kecemasan Umum P03 Gangguan Obsesif Kompulsif Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Merasa  cemas  dan  khawatir  terus  menerus  tentang hal-hal sepele atau tidak penting G02 Jantung  berdebar-debar sangat  intens  saat  berada  di situasi sosial G03 Berkeringat berlebihan saat merasa cemas G04 Bagian tubuh menjadi gemetaran saat merasa cemas G05 Sering  merasa  takut  saat  berada  ditempat  umum (keramaian) G06 Selalu  merasa  resah/gelisah  dan  berpikiran  tidak realistis (negatif) G07 Merasa mual ketika berada di situasi sosial G08 Sering merasa mudah lelah atau lemas walaupun tidak melakukan aktivitas fisik yang berat G09 Sering  mengalami  pusing  atau  sakit  kepala  dengan tingkatan  bervariasi  dari  yang  ringan  hingga  parah saat merasa cemas

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Kode Gejala Nama Gejala G10 Kesulitan  bernafas  secara  normal  (sesak  napas)  saat merasa cemas G11 Kesulitan  dalam  konsentrasi/berpikir/susah  fokus dalam menjalani aktivitas sehari-hari G12 Sering mengalami ketakutan yang tidak realistis (tidak masuk akal) dan tidak bisa mengendalikan ketakutan tersebut sehingga timbul rasa cemas G13 Sulit  untuk  tidur  dan  berkurangnya  waktu  tidur (dibawah 5 jam) karena cemas G14 Perubahan  pola  makan  (kurang  nafsu  makan  atau sebaliknya) G15 Sering mengalami tegang/kaku/pegal pada otot akibat paparan  pemicu  seperti  situasi,  tempat,  atau  benda yang menimbulkan rasa cemas G16 Sering  mengalami  sakit  kepala/migrain/  akibat paparan  pemicu  seperti  situasi,  tempat,  atau  benda yang menimbulkan rasa cemas G17 Sering  mengalami  perubahan  emosi  mendalam (marah, frustrasi, atau depresi) akibat paparan pemicu seperti situasi, tempat, atau benda yang menimbulkan rasa cemas G18 Merasa  cemas  berlebihan  jika  tidak  melakukan  hal tertentu G19 Merasa takut akan dihakimi/diejek oleh orang lain

## 3.2 Rule-Rule
Aturan (rule) menjelaskan  tentang  tata  cara  untuk  memilih  gejala berdasarkan  penyakit.  Aturan  ini  dimulai  dengan  kondisi IF (Jika)  dan diikuti oleh aksi THEN (Maka). Aturan rule menggunakan forward chaining digambarkan pada Tabel 3, yang dapat dilihat sebagai berikut.
Tabel 3. Data Rule Rule If Then R1 G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G19 P01 R2 G08, G09, G10, G11, G12, G13 P02 R3 G13, G14, G15, G16, G17, G18 P03

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Raditha Larasaty, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 145
Keterangan 1) Rule 1: IF Merasa cemas dan khawatir terus menerus tentang hal-hal sepele atau tidak penting, AND Jantung berdebar-debar sangat intens saat berada di situasi sosial, AND Berkeringat berlebihan saat merasa cemas, AND Bagian tubuh menjadi gemetaran saat merasa cemas, AND
Sering  merasa  takut  saat  berada  ditempat  umum (keramaian),  AND
Selalu  merasa  resah/gelisah  dan  berpikiran  tidak  realistis(negatif), AND Merasa mual ketika berada di situasi sosial, AND  Merasa takut akan dihakimi/diejek oleh orang lain THEN Gangguan Fobia Sosial.
2) Rule 2: IF Sering  merasa  mudah  lelah  atau  lemas  walaupun  tidak melakukan  aktivitas  fisik  yang  berat, AND Sering mengalami  pusing atau sakit kepala dengan tingkatan bervariasi dari yang ringan hingga parah  saat  merasa  cemas, AND Kesulitan  bernafas  secara  normal (sesak  napas)  saat  merasa  cemas, AND Kesulitan  dalam konsentrasi/berpikir/susah  fokus  dalam  menjalani  aktivitas  sehari- hari, AND Sering  mengalami  ketakutan  yang  tidak  realistis  (tidak masuk  akal)  dan  tidak  bisa  mengendalikan  ketakutan  tersebut sehingga timbul rasa cemas, AND Sulit untuk tidur dan berkurangnya waktu  tidur(dibawah  5  jam)  karena  cemas THEN Gangguan
Kecemasan Umum.
3) Rule 3: IF Sulit untuk tidur dan berkurangnya waktu tidur(dibawah 5 jam) karena cemas, AND Perubahan pola makan (kurang nafsu makan atau sebaliknya), AND Sering mengalami tegang/kaku/pegal pada otot akibat  paparan  pemicu  seperti  situasi,  tempat,  atau  benda  yang menimbulkan  rasa  cemas, AND Sering  mengalami  sakit kepala/migrain/ akibat paparan pemicu seperti situasi, tempat, atau benda  yang  menimbulkan  rasa  cemas, AND Sering  mengalami perubahan  emosi  mendalam  (marah,  frustrasi,  atau  depresi)  akibat paparan pemicu seperti situasi, tempat, atau benda yang menimbulkan rasa cemas, AND Merasa cemas berlebihan jika tidak melakukan hal tertentu THEN Gangguan Obsesif Kompulsif.

## 3.3 Pemodelan Sistem
1) Use Case Diagram
Use case diagram merupakan merupakan gambaran dari relasi-relasi yang ada  antara actor dan user [13].  Use  Case  diagram  berfungi  untuk menampilkan atau menguraikan Kebutuhan yang diinginkan sistem. Use Case Diagram dapat dilihat pada Gambar 2.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 3. Use Case Diagram

## 2) Sequence Diagram
Sequence  diagram  merupakan  gambaran  dari  interaksi  antar  objek  di dalam dan di luar sistem berupa pesan yang tersusun dalam suatu urutan waktu yang dilakukan oleh seorang actor dalam menggunakan sistem [14]. Sequence Diagram Admin dan Pengguna dapat ditemukan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 4. Sequence Diagram Admin

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Raditha Larasaty, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 147
Gambar 5. Sequence Diagram Pengguna
3) Class Diagram
Class diagram merupakan diagram yang menunjukkan relasi antara class yang  sudah  memiliki  nama,  atribut,  dan  metode  [15].    Class  Diagram Admin  dan  Class  Diagram  Pengguna  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  dan Gambar 6.
Gambar 6. Class Diagram Admin
Gambar 7. Class Diagram Pengguna

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 4) Activity Diagram
Activity diagram merupakan diagram yang menampilkan serangkaian alur aktivitas  dalam  suatu  sistem  yang  sedang  dikembangkan.  Diagram  ini memperlihatkan  bagaimana  setiap  alur  dimulai,  menggambarkan kemungkinan  keputusan  yang  dapat  muncul,  serta  menunjukkan bagaimana  suatu  aktivitas  dapat  diselesaikan  [16].  Activity  Diagram Admin dan Periksa untuk Pengguna dapat ditemukan pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 8. Activity Diagram Admin
Gambar 9. Activity Diagram Periksa

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Raditha Larasaty, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 149

## 3.4 Hasil Implementasi Sistem
Hasil Implementasi sistem mencakup penerapan sistem yang telah diuji dan menghasilkan output sesuai dengan harapan. Hasil dari sistem yang dirancang  mencakup  diagnosis  awal  dan  penanganan  gangguan kecemasan. Rincian tentang hasil implementasi sistem dapat ditemukan pada gambar di bawah ini.

## 1) Tampilan Halaman Home Pengguna
Halaman ini merupakan tampilan awal pada saat user membuka website sistem pakar untuk diagnosa. Tampilan halaman Home User dapat dilihat pada Gambar 10 sebagai berikut.
Gambar 10. Tampilan Home
2) Tampilan Halaman Isi Form Biodata
Halaman ini berisi form biodata untuk diisi oleh Pengguna terlebih dahulu sebelum memilih gejala yang dialami, seperti yang terlihat pada Gambar 11.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 11. Tampilan Isi Form Biodata

## 3) Tampilan Halaman Pilih Gejala
Halaman  ini  berisi  gejala-gejala  gangguan  kecemasan.  Pengguna  dapat memilih  gejala  sesuai  yang  sedang  dialami  oleh  pasien,  seperti  yang terlihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Pilih Gejala
4) Tampilan Halaman Hasil Periksa
Halaman  ini  berisi  hasil  diagnosa  berdasarkan  gejala-gejala  yang  telah dipilih oleh pasien. Seperti yang terlihat pada Gambar 13.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Raditha Larasaty, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 151
Gambar 13. Tampilan Hasil Periksa

## 5) Hasil Validasi
Dari  hasil  analisis  dan  pengujian  sistem  dengan  penerapan  metode forward  chaining  pada  sistem  pakar  berbasis  web  untuk  mendiagnosis gangguan kecemasan, maka hasil pengujian sistem dapat berjalan sesuai dengan hasil yang diperoleh seorang pakar. Berikut hasil pengujian sistem yang telah dilakukan.

## Tabel 4. Hasil Validasi
No Nama JK  Umur Gejala Hasil Sistem Hasil Pakar Validasi 1 PSN01  P 37 G08, G09, G10, G11, G12, G13 Gangguan Kecemasan Umum Gangguan Kecemasan Umum Sesuai 2 PSN02  L 13 G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G19 Gangguan Fobia Sosial Gangguan Fobia Sosial Sesuai 3 PSN03  P 34 G08, G09, G10, G11, G12, G13 Gangguan Kecemasan Umum Gangguan Kecemasan Umum Sesuai 4 PSN04  P 13 G13, G14, G15, G16, G17, G18 Gangguan Obsesif Kompulsif Gangguan Obsesif Kompulsif Sesuai 5 PSN05  L 53 G08, G09, G10, G11, G12, G13 Gangguan Kecemasan Umum Gangguan Kecemasan Umum Sesuai

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
152 | Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kecemasan Pada Difabel .....
Dari  hasil  uji  validasi  15  data  pasien  pada  Sistem  Pakar  Diagnosa Gangguan  Kecemasan  Pada  Difabel  Menggunakan  Metode  Forward Chaining Berbasis Web, dapat disimpulkan bahwa sistem ini sesuai dengan data pakar, dan tingkat akurasi rata-rata mencapai 100%.
Sehingga  sistem  tersebut  memperoleh  hasil  yang  sesuai  dengan  hasil validasi pakar sebanyak 15 data pasien yang melakukan konsultasi dengan tingkat akurasi sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian sistem pakar diagnosa gangguan kecemasan pada difabel yang  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  diagnosa gangguan  kecemasan  ini  dapat  membantu  Pengurus  Gumregah  dalam memberikan  pelayanan  yang  lebih  baik  kepada  difabel,  khususnya  saat dokter  tidak  tersedia.  Sistem  pakar  ini  juga  digunakan  sebagai  sarana edukasi dan informasi tentang gangguan kecemasan dan gejala-gejalanya pada  difabel  serta  memfasilitasi  pengguna  yang  tidak  memiliki  latar belakang medis untuk mengenali gangguan kecemasan. Melalui sistem ini, pengguna dapat dengan mudah melakukan proses diagnosa dengan cepat dan akurat, sehingga mengurangi risiko terjadinya komplikasi dan krisis mental.  Sistem  pakar  diagnosa  gangguan  kecemasan  ini  dibuat  dengan desain  antarmuka  yang  menarik  dan  mudah  digunakan  sehingga  dapat meningkatkan  kenyamanan  dan  kepercayaan  pengguna  dalam menggunakan sistem.

## REFERENSI
[1] D. Eridani Et Al. , “Sistem Pakar Pendiagnosis Gangguan Kecemasan Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Android,” Edu Komputika , Vol. 5, No. 1, 2018.
[2] N. M. P. Batiari, B. Budiharto, And T. Suratmi, “Kecemasan Remaja: Faktor- Faktor  Risiko  Berdasarkan  Model  Ekologi  Sosial,” Insan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Raditha Larasaty, Putri Taqwa Prasetyaningrum | 153
Jurnal Psikologi Dan Kesehatan Mental , Vol. 7, No. 1, Pp. 36 – 53, Sep.
2022, Doi: 10.20473/Jpkm.V7i12022.36-53.
[3] V. Hofmann, “Anxiety In Students With Intellectual Disabilities: The Influence Of Staff-Perceived Social Acceptance And Rejection In The Classroom,” Front  Educ  (Lausanne) ,  Vol.  8,  2023,  Doi: 10.3389/Feduc.2023.1157248.
[4] R.  S.  Putra  and Y.  Yuhandri,  “Sistem  Pakar  Dalam  Menganalisis Gangguan  Jiwa  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” Jurnal Sistim  Informasi  Dan  Teknologi ,  Pp.  227 – 232,  Aug.  2021,  Doi:
10.37034/Jsisfotek.V3i4.70.
[5] R.  E.  Putri,  K.  M.  Morita,  D.  Y.  Yusman,  U.  P.  Pancabudi,  And  Y.
Bukittinggi,  “Penerapan Metode  Forward  Chaining  Pada  Sistem Pakar  Untuk  Mengetahui  Kepribadian  Seseorang  Application  Of Forward  Chaining  Method  In  The  System  Expert  To  Know
Someone’s  Personality,” Journal  Of  Information  Technology  And Computer Science (Intecoms) , Vol. 3, No. 1, 2020.
[6] R.  Rachman  and  D.  A.  Ahmad, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Gangguan Psikologi  Manusia  Dengan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis Website” Jurnal Responsif , Vol. 5, No. 2, 2023.
[7] Farajullah  and Murinto,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Dini  Gangguan Kecemasan  (Anxiety)  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining
Berbasis  Web,” Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika,  Vol.  7,  No.  1,
2019.
[8] S. Sandfreni, M. B. Ulum, And A. H. Azizah, “Analisis Perancangan Sistem  Informasi  Pusat  Studi  Pada  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Esa Unggul,” Sebatik , Vol. 25, No. 2, Pp. 345 – 356, Dec. 2021, Doi: 10.46984/Sebatik.V25i2.1587.
[9] Y.  Apridiansyah,  N.  D.  M.  Veronika,  R.  Oktarini ,  “Desain  Dan Implementasi Sistem Pakar Untuk Menentukan Tipe Autisme Pada Anak  Usia  4- 6  Tahun  Dengan  Metode  Forward  Chaining,” Jurnal Pseudocode, Vol. 4, No. 2, 2017.
[10]  W.  A.  Pratama,  I.  Made,  G.  Sunarya,  I.  Nengah,  And  E.  Mertayasa,
“Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Nyeri Akut Menggunakan Metode  Certainty  Factor  Dan  Forward  Chaining  Berbasis  Web,” Kumpulan  Artikel  Mahasiswa  Pendidikan  Teknik  Informatika (Karmapati) , Vol. 11, No. 2, 2022.
[11] S.  Sholikhah,  D.  Kurniadi,  And  A.  Riansyah,  “Sistem  Pakar Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Untuk  Diagnosa  Hama Dan Penyakit Tanaman Padi,” Sultan Agung Fundamental Research
Journal , Vol. 2, No. 2, 2021, Doi: 10.30659/Safrj.2.2.103-110.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 3, September 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
154 | Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kecemasan Pada Difabel .....
[12] E.  Hartati,  “Sistem  Informasi  Transaksi  Gudang Berbasis  Website Pada Cv. Asyura,” Jurnal Ilmu Komputer, Vol. 3, No. 1, 2022.
[13] M.  Irfan,  H.  Siregar,  And  J.  T.  Handoko,  “Pengembangan  Dan Integrasi Aplikasi Prediksi Jumlah Gagal Produksi Pc Meggunakan
Metode  Triple  Exponential  Smoothing  Pada  Sistem  Aplikasi
Produksi Di Pt Tera Data Indonusa,Tbk”.
[14] R. Winiarti, J. Sistem Informasi, And F. Ilmu Komputer, “Pembuatan Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Untuk  Mendiagnosa  Penyakitanak,” Jurnal Komtekinfo Fakultas Ilmu Komputer , Vol. 1, No. 2, 2014.
[15] R.  Sastra,  “Implementasi  Diagram  Uml  (Unified  Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Penggajian,” Jurnal Teknik  Komputer  Amik  Bsi ,  Vol.  7,  No.  1,  2021,  Doi: 10.31294/Jtk.V4i2.
[16]  H. Jurnal, D. Indra Andhika, M. Muharrom, E. Prayitno, And J. Siregar, “Rancang  Bangun  Sistem  Penerimaan  Dokumen  Pada  Pt. Reasuransi  Indonesia  Utama,”  Jurnal  Informatika  Dan  Teknologi Komputer, Vol. 2, No. 2, Pp. 136 – 145, 2022.