## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT TELINGA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING
Ahsana Azmiara Ahmadiham, Ekat Rueh Daya Leluni, Ressa Priskila, Viktor Handrianus Pranatawijaya Teknik Informatika, Universitas Palangka Raya Jalan Yos Sudarso Palangka Raya, Indonesia ahsanaazmiara@mhs.eng.upr.ac.id

## ABSTRAK
Telinga, khususnya sebagai bagian dari sistem THT, sangat penting untuk dirawat dalam menjaga kesehatan pendengaran dan keseimbangan tubuh. Di samping itu, disayangkan bahwa masih banyak masyarakat yang sering mengabaikan  dan  meremehkan  pentingnya  penanganan  penyakit  telinga.  Kebiasaan  ini  menyebabkan  bahwa ketika penderita mencari perawatan medis, seringkali kondisinya sudah dalam keadaan parah karena keterbatasan akses  ke  dokter  spesialis  THT,  biaya  pemeriksaan  yang  mahal,  dan  keterlambatan  diagnosis.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan suatu teknologi yang mempermudah pasien untuk mengidentifikasi gejala penyakit telinga secara dini seperti  kecerdasan  buatan.  Salah  satu  contoh  aplikasinya  adalah  sistem  pakar.  Sistem  pakar  ini  memudahkan warga dalam melakukan konsultasi diagnosis atas penyakit yang di alami oleh pasien penyakit telinga. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghasilkan sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendiagnosa penyakit telinga  pada  manusia  dengan  metode forward  chaining .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  pakar  ini  dapat menampilkan  hasil  persentase  diagnosis  penyakit  telinga  yang  didapatkan  dari  gejala  yang  dipilih  pengguna dengan  mencocokkannya  dengan  basis  aturan.  Penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  memberikan  diagnosis penyakit telinga yang dirasakan oleh pasien dan memberikan solusi atas penyakit tersebut, tanpa harus menemui dokter spesialis THT.
Kata kunci :  Penyakit Telinga, Kecerdasan Buatan, Sistem Pakar, Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Telinga, hidung, tenggorokan (THT) merupakan organ  penting  yang  terdapat  pada  tubuh  manusia karena  berhubungan  dengan  sistem  pendengaran  dan pernafasan [1]. Telinga, khususnya sebagai bagian dari sistem  THT,  sangat  penting  untuk  dirawat  dalam menjaga  kesehatan  pendengaran dan keseimbangan tubuh . Risiko terkena penyakit dan mendapat masalah kesehatan  lainnya  meningkat  jika  perawatan  telinga tidak  dilakukan  dengan  baik  dan  benar.  Penyakit telinga  adalah  kondisi  medis  yang  biasanya  ditandai dengan  gejala  seperti  nyeri,  keluarnya  cairan  seperti darah  atau  nanah,  gangguan  pendengaran,  sensasi telinga  penuh  atau  berdengung,  gatal-gatal  di  dalam telinga,  dan  pusing  atau  vertigo.  Pada  tahun  2019 diperkirakan  terdapat  sekitar  466 juta  orang  di  dunia mengalami gangguan pendengaran, 34 juta diantaranya terjadi pada anak-anak [2]. Data Indonesia menunjukkan  prevalensi  ketulian  cukup  tinggi  yaitu 4,6  %,  yaitu  penyakit  telinga  18,5  %,  gangguan pendengaran  16,8%,  ketulian  berat  0,4%,  populasi tertinggi di kelompok usia sekolah (7-18 tahun )[3].
Di  samping  itu,  disayangkan  bahwa  masih banyak  masyarakat  yang  sering  mengabaikan  dan meremehkan pentingnya penanganan penyakit telinga. Kebiasaan  ini  menyebabkan  bahwa  ketika  penderita mencari perawatan medis, seringkali kondisinya sudah dalam  keadaan  parah  karena  keterbatasan  akses  ke dokter spesialis THT, biaya pemeriksaan yang mahal, dan  keterlambatan  diagnosis.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  suatu  teknologi  yang  mempermudah pasien untuk mengidentifikasi gejala penyakit telinga
secara  dini.  Teknologi  tersebut  adalah  kecerdasan buatan. Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence merupakan  salah  satu  bagian  ilmu  komputer  yang membuat  agar  mesin  (komputer)  dapat  melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan  manusia [4] . Salah satu aplikasi dari kecerdasan buatan adalah sistem  pakar.  Sistem  pakar  ini  memudahkan  warga dalam  melakukan  konsultasi  diagnosis  atas  penyakit yang  di  alami  oleh  pasien  penyakit  telinga.  Sistem pakar  itu  sendiri  merupakan  sebuah  system  yang menerapkan  kemampuan  seorang  ahli  dibidang tertentu  dan  diterjemahkan  dalam  sebuah  program komputer [5].
Pada penelitian sebelumnya dengan tema sejenis yaitu  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  telinga  telah banyak diteliti. Metode yang digunakan adalah metode naïve bayes yang dilakukan oleh [6] dan metode fuzzy mamdani yang  dilakukan  oleh  [7].  Namun,  pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem pakar penyakit  telinga  menggunakan  metode forward chaining .  Jika  dibandingkan  dengan  metode naïve bayes dan fuzzy  mamdani ,  metode forward  chaining dapat  membantu  diagnosis  penyakit  telinga  dengan lebih akurat karena sistem pakar dapat mempertimbangkan  semua  fakta  yang  relevan  dan mencocokkannya dengan aturan-aturan yang terpercaya,  kemudian  dapat  langsung  menuju  ke kesimpulan  yang  paling  mungkin  berdasarkan  fakta- fakta  yang  dikumpulkan.  Metode  ini  menggunakan alur  berpikir  yang  sistematis  dan  terstruktur,  yang memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi
korelasi antara gejala-gejala yang ada dan menghasilkan diagnosis yang akurat dengan cepat [8].
Metode forward  chaining berarti  bahwa  sistem mengumpulkan pelacakan maju atau kedepan dengan kumpulan fakta – fakta serta menerapkan aturan atau rule  dan  ketentuan  yang  sesuai  dalam  basis pengetahuan untuk mencapai kesimpulan [9]. Aturan- aturan  ini  dibuat  berdasarkan  pengetahuan  medis tentang  penyakit  telinga  dan  hubungannya  dengan gejala-gejala yang muncul. Manfaat utama dari sistem pakar menggunakan metode forward chaining adalah mampu melakukan evaluasi sistematis terhadap setiap gejala  yang terhubung  dengan penyakit  yang dialami pasien dengan mencocokkannya sehingga menghasilkan kesimpulan serta solusi diagnosis [10].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menghasilkan  sistem  pakar  yang  dapat  digunakan untuk  mendiagnosa  penyakit  telinga  pada  manusia dengan  metode  forward  chaining.    Sistem  pakar  ini dapat digunakan untuk menghitung tingkat persentase kepastian penyakit telinga yang dirasakan oleh pasien dan  memberikan  solusi  atas  penyakit  tersebut,  tanpa harus menemui dokter spesialis THT.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  Buatan  atau Artificial  Intelligence merupakan  salah  satu  bagian  ilmu  komputer  yang membuat  agar  mesin  (komputer)  dapat  melakukan pekerjaan seperti dan sebaik yang dilakukan manusia. Pada awal diciptakannya, komputer hanya difungsikan sebagai  alat  hitung  saja.  Namun  seiring  dengan perkembangan jaman, maka peran komputer semakin mendominasi  kehidupan  umat  manusia.  Komputer tidak lagi  hanya digunakan sebagai alat  hitung,  lebih dari itu, komputer diharapkan untuk dapat diberdayakan  untuk  mengerjakan  sesuatu  yang  bisa dikerjakan oleh manusia [4].

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  cabang  dari  aplikasi Artificial  Intelligent (AI)  [11].  Sistem  pakar  adalah suatu sistem yang menggunakan pengetahuan manusia yang  terekam  dalam  komputer  umtuk  memecahkan persoalan  yang  biasanya  memerlukan  keahlian manusia  [12].  Sistem  ini  bekerja  untuk  mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang menggabungkan dasar pengetahuan untuk menggantikan  seorang  pakar  dalam  menyelasaikan suatu  masalah  [13].  Tujuan  utamanya  adalah  untuk memberikan solusi atau rekomendasi atas permasalahan  yang  kompleks  dengan  memanfaatkan pengetahuan yang tersimpan dalam basis pengetahuan. Pemanfaatan  sistem  pakar  pada  bidang  kesehatan digunakan  untuk  peningkatan  pelayanan  kesehatan yang lebih baik [14].

## 2.3. Penyakit Telinga
Masalah  gangguan  telinga  dan  pendengaran masih menjadi  masalah  di  seluruh  dunia.  Penyakit telinga  di  antaranya  serumen,  infeksi  telinga luar/telinga  tengah  juga  menjadi  kasus  yang  sering ditemui  [15]. Selain  itu,  salah  satu  penyakit  telinga adalah  gangguan  pendengaran.  Dapat  disebabkan banyak  faktor,  dapat  mengenai  semua  umur,  sejak lahir sampai usia lanjut.

## 2.4. Diagnosa Penyakit Telinga
Diagnosa  adalah  istilah  yang  diadopsi  dari bidang  kedokteran  sebagai  proses  penentuan  sifat suatu  penyakit  dari  gejala  yang  ditimbulkannya  [16]. Diagnosa penyakit telinga merupakan proses identifikasi  dan  penentuan  jenis  penyakit  yang memengaruhi telinga seseorang. Diagnosis yang tepat diperlukan  untuk  pengobatan  yang  efektif  dan menghindari komplikasi yang lebih serius.

## 2.5. Penelitian Terkait
Beberapa penelitian sebelumnya yaitu [6] dan [7] telah  mengembangkan  sistem  pakar  untuk  diagnosa penyakit telinga. Namun, implementasinya menggunakan metode-metode inferensi yang berbeda. Penelitian  ini  akan  mengisi  celah  tersebut  dengan mengembangkan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit telinga  berbasis  web  menggunakan  metode forward chaining ,  sehingga  memberikan  akses  yang  lebih mudah  bagi  pengguna  dan  meningkatkan  efisiensi diagnosa.

## 2.6. Forward Chaining
Forward Chaining adalah pendekatan penelusuran  maju  dimana  fakta  yang  didapat  serta dengan bagian IF dari rule IF - THEN setelah diawali dengan  fakta  pertama.  Jika  proses IF telah dikumpulkan  serta  sesuai  akan  muncul  fakta selanjutnya atau fakta yang siap yang akan dieksekusi menuju tahapan rule selanjutnya. Setiap bagian IF baru atau  fakta  yang  baru  diberikan  dalam  proses  saat berjalan menuju kesimpulan (eksekusi) akan menghasilkan output baru pada komponen THEN yang dimasukkan ke dalam database [17].
Forward  chaining juga  merupakan  sebuah metode inferensi yang dimulai dengan data driven, di mana  semua  data,  aturan  atau rule akan  dijelajahi untuk  mencapai  akhir  yang  diharapkan  [18].  Metode ini  bekerja  dengan  mengidentifikasi  fakta-fakta  awal yang  tersedia  dan  secara  iteratif  menerapkan  aturan- aturan  yang  terdapat  dalam  basis  pengetahuan  untuk menghasilkan  kesimpulan  atau  diagnosis  akhir. Prosesnya dimulai dari fakta-fakta awal yang diketahui dan terus berlanjut hingga mencapai kesimpulan yang diinginkan.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  tahapan  penelitian yang  sistematis  dan  terstruktur,  diawali  dengan perumusan masalah, studi literatur, pengumpulan data, identifikasi  masalah,  analisis  sistem,  perancangan software ,  implementasi,  pengujian  sistem,  dan pengujian blackbox . Tahapan  ini  digambarkan  dalam Gambar 1, dan setiap tahapnya dijelaskan secara detail untuk memastikan penelitian berjalan dengan baik dan menghasilkan temuan yang valid dan bermanfaat.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 3.2. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  dalam  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengidentifikasi  tantangan  dalam merancang  sebuah  sistem  pakar  berbasis  web  yang menggunakan  metode forward  chaining untuk mendeteksi  penyakit  telinga.  Sistem  pakar  ini diharapkan mampu memberikan diagnosa yang akurat berdasarkan gejala yang dirasakan oleh pengguna serta solusi yang efektif untuk mengatasi penyakit tersebut.

## 3.3. Studi Literatur
Hasil  data  yang  telah  terkumpul  dalam  sistem pakar  diagnosa  penyakit  telinga  berasal  dari  metode dan tahapan langkah pengumpulan data. Data ini akan menjadi  dasar  pengetahuan  bagi  sistem  pakar  ini. Meneliti  buku  Ilmu  Kesehatan  THT  dan  Gangguan Sistem  Pendengaran  adalah  cara  untuk  mendapatkan informasi tentang penyakit THT serta jenis gejala yang terkait  dengan  penyakit  tersebut.  Selain  itu,  dengan membaca  jurnal  sebelumnya  untuk  menilai  dan menggunakannya  sebagai  referensi  saat  mengerjakan data penelitian.

## 3.4. Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  data  yang  komprehensif mengenai penyakit telinga, penulis melakukan dialog wawancara  dengan  memberikan  pertanyaan  terkait dengan  masalah  telinga.  Wawancara  ini  bertujuan untuk  memahami  mengenai  bagaimana  hubungan gejala dan penyakit telinga. Sebagai subjek wawancara dalam penelitian ini, Dr. Rahmat Hidayat Sp.THT-KL , seorang  spesialis  THT,  menjadi  sumber  informasi utama mengenai penyakit telinga.

## 3.5. Analisa Sistem
Dalam  analisis  sistem  pembuatan  sistem  pakar diagnosis penyakit telinga berbasis website menggunakan forward  chaining ,  kami  mengkaji aspek-aspek  seperti  pengumpulan  data,  kesesuaian
algoritma,  database,  interface,  pengujian,  dan penggunaan.  Kami  perlu  memastikan  bahwa  sistem pakar  dapat  mengambil  keputusan  yang  tepat berdasarkan  data  yang  diberikan,  memberikan informasi  yang  relevan  dan  tepat,  dan  digunakan dengan mudah dan efektif oleh pengguna.

## 3.6. Perancangan Software
Sistem  pakar  ini  dirancang  untuk  membantu mendiagnosis  penyakit  telinga  secara online dengan menggunakan  metode forward  chaining .  Sistem  ini akan  menanyakan  serangkaian  pertanyaan  kepada pengguna  tentang  gejala  yang  mereka  alami,  dan kemudian  menggunakan  aturan-aturan  yang  terdapat dalam  basis  pengetahuannya  untuk  menentukan diagnosis  yang  paling  mungkin  dan  memberikan solusinya.

## 3.7. Implementasi
Implementasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit telinga berbasis web ini melibatkan beberapa langkah penting,  seperti  pemilihan  bahasa  pemrograman  dan alat  bantu,  pembuatan  basis  data,  pengembangan antarmuka pengguna, pengujian sistem, dokumentasi, dan penerapan sistem. Antarmuka pengguna dirancang agar  mudah  digunakan  dan  dipahami,  dengan pengujian sistem dilakukan secara manual dan dengan data uji untuk memastikan keakuratan diagnosis.

## 3.8. Pengujian Sistem
Tujuan  utama  pengujian  sistem  adalah  untuk mengevaluasi  akurasi  diagnosis  sistem  pakar  yang menggunakan  metode forward  chaining dalam mendeteksi  penyakit  telinga.  Pengujian  ini  akan mengukur kemampuan sistem dalam mengidentifikasi penyakit  yang  tepat  berdasarkan  gejala  yang dimasukkan oleh pengguna.

## 3.9. Pengujian Blackbox
Pengujian blackbox merupakan  bagian  penting dalam  implementasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit telinga untuk memastikan sistem bekerja dengan baik dan  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  dirancang. Pengujian  ini  dilakukan  tanpa  mengetahui  detail internal  sistem,  hanya  berfokus  pada  input  dan outputnya.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji kelayakan  sistem  agar  dapat  diaplikasikan  kepada masyarakat [19].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Daftar Penyakit Telinga
Berikut  adalah  daftar  penyakit  dalam  penelitian dan  aplikasi  yang  bersumber  dari  hasil  wawancara dengan dokter spesialis THT.
Tabel 1. Jenis penyakit telinga
Kode Nama penyakit P01 Otitis eksterna P02 Otitis media P03 Gendang telinga pecah
Kode Nama penyakit P04 Kolesteatoma
P05 Presbikusis

## 4.2. Daftar Gejala Telinga
Berikut adalah daftar gejala penyakit telinga.
Tabel 2. Gejala penyakit telinga Kode Gejala G01 Gatal pada liang telinga G02 Sakit, terutama saat telinga disentuh atau ditarik G03 Keluar cairan bening pada telinga G04 Keluar cairan berwarna kuning atau bening dan berbau G05 Gangguan pendengaran (Pendengaran menurun) G06 Telinga terasa penuh atau tersumbat G07 Demam G08 Muncul benjolan dileher atau sekitar telinga G09 Vertigo dan pusing G10 Telinga berdenging G11 Nyeri Telinga G12 Demam disertai pilek

## 4.3. Aturan Forward Chaining
Tabel 3. Aturan (rule) forward chaining No Aturan (rule) 1. Jika [G01] [G02] [G03] [G04] [G05] [G06]
[G07] [G11] Maka P01
2. Jika [G04] [G05] [G06] [G07] [G08] [G10]
[G12] Maka P02
3. Jika [G05] [G09] [G10] [G11] Maka P03
4. Jika [G03] [G04] [G05] [G06] [G10] [G11]
Maka P04 5. Jika [G04] [G05] [G10] Maka P05

## 4.4. Halaman Beranda
Pada  halaman  Beranda  adalah  halaman  utama atau  bagian  depan  dari  website  yang  memuat  menu- menu dari website yaitu beranda, konsultasi dan logout pasien.
Gambar 2. Tampilan menu beranda pasien

## 4.5. Halaman Konsultasi
Pada  halaman  Konsultasi  berisi  form  untuk pasien  memasukkan  data  diri  dan  memilih  atau mencentang gejala yang dirasakan pada telinga. Pasien dapat  mengklik  tombol  proses  agar  sistem  dapat memproses  hasil  diagnosa  penyakit  telinga  sesuai dengan gejala yang dipilih pasien.
Gambar 3. Tampilan menu konsultasi data diri pasien
Gambar 4. Tampilan menu konsultasi keluhan pasien

## 4.6. Halaman Hasil Konsultasi
Pada  halaman  Hasil  Konsultasi  menampilkan data  diri  dan  gejala  yang  telah  dipilih  oleh  pasien. Selain  itu  halaman  ini  menampilkan  hasil  diagnosa yaitu  berupa  persentase  penyakit  dan  solusi  atas penyakit tersebut.
Gambar 5. Tampilan menu hasil konsultasi pasien
Gambar 6. Tampilan menu hasil konsultasi berdasarkan keluhan pasien

## 4.7. Hasil Pengujian Sistem
Besarnya  presentase  didapatkan  berdasarkan banyaknya jumlah gejala-gejala yang telah dimasukkan  pada  basis  aturan  yaitu  pada  aturan- gejala.  Adapun  perhitungan  besarnya  presentase  [20] adalah sebagai berikut :
BP = m/n x 100% (1)
Keterangan:
BP = Besarnya Presentase m = Jumlah gejala yang dipilih saat melakukan konsultasi
n = Jumlah gejala pada basis aturan
Berikut  ini  adalah  contoh  proses  perhitungan metode forward  chaining pada  diagnosa  penyakit telinga dengan gejala-gejala berikut:

## Tabel 4. Pilihan gejala pasien
Kode Gejala G01 Gatal pada liang telinga G02 Sakit, terutama saat telinga disentuh atau ditarik G03 Keluar cairan bening pada telinga G04 Keluar cairan berwarna kuning atau bening dan berbau G05 Gangguan pendengaran (Pendengaran menurun) G06 Telinga terasa penuh atau tersumbat G07 Demam G11 Nyeri Telinga Maka proses perhitungannya adalah: P01 (Otitis Eksterna) = 8/8 x 100% = 100% P04 (Kolesteatoma) = 5/6 x 100 % = 83% P05 (Presbikusis) = 2/3 x 100% = 67% P02 (Otitis Media) = 4/7 x 100% = 57 % P03 (Gendang Telinga Pecah) = 2/4 x 100%
= 50%
Dari  hasil  perhitungan  diatas  dengan  gejala- gejala  yang  dipilih  pasien,  maka  dapat  dilihat  hasil perhitungan  diatas  bahwa  presentase  dari  5  jenis penyakit telinga didapatkan nilai tertinggi yaitu 100% pada  penyakit  Otitis  Eksterna.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  penyakit  telinga  dengan  gejala G01, G02, G03, G04,  G05, G06, G07 dan   G11 adalah penyakit  telinga  “Otisis  Eksterna”  dengan  nilai presentase 100%.

## 4.8. Hasil Pengujian Blackbox
Pada  penelitian  ini  juga  menggunakan  hasil pengujian blackbox seperti rancangan pengujian yang telah dibuat. Dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil uji blackbox Kasus uji Hasil yang didapat Hasil uji Login Dapat memasukkan username dan password pengguna Berhasil masuk ke halaman beranda Kelengkapan data diri dan keluhan Dapat memasukkan data diri dan dapat memilih gejala sesuai keluhan yang dialami pengguna Pengguna berhasil memilih gejala yang dialami Tombol “Proses” dalam menu konsultasi Memproses hasil konsultasi penyakit berdasarkan gejala yang dipilih pengguna Pengguna berhasil masuk ke menu hasil konsultasi Hasil konsultasi Keluhan Pengguna dapat melihat hasil konsultasi dari sistem diagnosa Berhasil menampilkan hasil konsultasi seperti data diri, gejala yang dipilih, diagnosa penyakit dan solusi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sistem pakar  dengan  metode forward  chaining dapat menampilkan  hasil  persentase  diagnosis  penyakit telinga.  Hasil  persentase  tersebut  didapatkan  dari gejala yang dipilih pengguna dengan mencocokkannya dengan  basis  aturan.  Pada  pengujian black  box , aplikasi dapat sistem pakar dapat bekerja dengan baik sesuai harapan pengguna.
Pada penelitian ini terdapat beberapa kekurangan seperti  tampilan  yang  sederhana,  dan  keterbatasan cakupan  penyakit  telinga  yang  tersedia  dalam  daftar penyakit  sistem  pakar  ini.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian selanjutnya dapat melakukan penyempurnaan agar sistem ini menjadi lebih menarik, interaktif dan memiliki cakupan penyakit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Siti  Nurhayati,  Mursalim  Tonggiroh,  and  Nur Aini,  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Telinga Hidung  Tenggorokan  Menggunakan  Dempster Shafer,” J. Sains Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, pp. 43–48, 2022.
[2]  I.  F.  Martanegara,  Wijana,  and  S.  Mahdiani, “Tingkat  pengetahuan  kesehatan  telinga  dan pendengaran  siswa  SMP  di  Kecamatan  Muara Gembong  Kabupaten  Bekasi,” JSK  J.  Sist. Kesehat. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  140–147,  2020, [Online]. Available: https://journal.unpad.ac.id/jsk_ikm/article/view/ 31281
[3]  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia. Accessed:  Apr.  05,  2024.  [Online].  Available: https://p2ptm.kemkes.go.id/informasi- p2ptm/sejumlah-dokter-puskesmas-di-pemkot- cimahi-dilatih-deteksi-dini-dan-tatalaksana- gangguan-pendengaran
[4]  S. Latif, “Kecerdasan Buatan Untuk
Mendiagnosa  Penyakit  Fungi  Pada  Manusia Menggunakan  Penalaran  Backward  Chaining Berbasis  Web,” J.  FATEKSA  J.  Teknol.  dan Rekayasa , vol. 6, no. 2, pp. 81–100, 2021.
[5]  H.  A.  Kurnia,  Y.  Widiastiwi,  and  A.  Zaidiah, “Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Konsultasi Psikologis Anak Berbasis Web,” Inform.  J. Ilmu Komput. ,  vol.  17,  no.  1,  p.  1,  2021,  doi: 10.52958/iftk.v17i1.2185.
[6]  P. S. I. Pratiwi,  Mg.  Rohman, and M. Sholihin, “Sistem  Pakar  Penyakit  Telinga  Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Gener. J. , vol. 7, no. 2, pp. 70–82, 2023.
[7]  A.  Y.  Labolo,  A.  Anas,  B.  Betrisandi,  and  W. Yunus,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani Untuk  Mendeteksi  Penyakit  Telinga  Pada Puskesmas Marisa,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  69–73,  2022,  doi: 10.51876/simtek.v7i1.126.
[8]  D. F. H, O. Satifa, and N. M. P. A, “Sistem Pakar Diagnosa Pada Penyakit Tht Menggunakan,” vol. 1, no. 3, pp. 594–603, 2023.
[9]  P.  Alicia,  “Sistem  Pakar  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  dalam  Mengidentifikasi Penyakit  Kambing,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  4, no. 4, pp. 7–10, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.216.
[10]  M.  Elan  and  K.  Handoko,  “Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Ikan  Arwana Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Dan Defth  First  Search  Berbasis  Web,” J.  Comasie , 2022.
[11]  A.  Arifin,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Dini  Penyakit Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Variable- Centered Intelligent Rule System Berbasis Web Menggunakan Metode Variable Centered Intelligent Rule System,” p. http://repository.uin- suska.ac.id/630/,  2011,  [Online].  Available: http://repository.uin-suska.ac.id
[12]  M.  R.  Handoko  and  Neneng,  “Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis Web,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[13]  R. I. Borman, R. Napianto, P. Nurlandari, and Z. Abidin,  “Implementasi  Certainty  Factor  Dalam Mengatasi  Ketidakpastian  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kuda  Laut,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v7i1.602.
[14]  A. Revaldo, Y. Yupianti, and I. Y. Beti, “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gangguan  Tidur Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web (Studi  Kasus :  Uptd  Puskesmas  Telaga  Dewa Kota Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 19, no.
1, pp. 44–51, 2023, doi:
10.37676/jmi.v19i1.3314.
[15]  Y. Nurrokhmawati, “Edukasi Kesehatan Telinga dan  Pendengaran  melalui  Media  Sosial,” J. Abdimas Kartika Wijayakusuma , vol. 3, no. 2, pp. 151–160, 2022, doi: 10.26874/jakw.v3i2.159.
[16]  M.  Darmawan  and  W.  Agung,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Mental  Ilsess  Pada  Anak  Korban Broken  Home  Menggunakan  Metode  Forward Chaining Berbasis Android,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 5, pp. 844–855, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i5.5111.
[17]  A.  A.  Rifa,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT THT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN
METODE FORWARD CHAINING  PADA  KLINIK  TOMANG,”  in Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) , 2023, pp. 946–955.
[18]  D.  Y.  Alindi,  R.  Idmayanti,  and  T.  Lestari, “Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pada  Tanaman  Cabai  Menggunakan  Metode Forward Chaining Berbasis  Android,” JITSI    J. Ilm.  Teknol.  Sist.  Inf. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  74–81, 2023, doi: 10.30630/jitsi.4.2.117.
[19]  P. Wahyuningsih and S. Zuhriyah, “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Campak  Rubella  Pada  Anak Expert  System  of  Diagnosis  a  Rubella  Measles Disease  for,”  vol.  8,  no.  1,  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202182710.
[20]  P.  S.  Informatika et  al. ,  “Sistem  pakar  untuk perlindungan tanaman padi menggunakan metode forw ard chaining,” vol. 7, no. 1, pp. 31– 39, 2020.