## Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining
Bagus Fery Yanto 1) , Indah Werdiningsih 2) , Endah Purwanti 3)
1)2)3) Program Studi S1 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Kampus C Mulyorejo, Surabaya
1) bagus.fery.yanto@gmail.com
2) indah_werdiningsih@yahoo.co.id
3) endahpurwanti@fst.unair.ac.id
Abstrak—  Anak-anak  pada  usia  2  bulan sampai  5  tahun  (Balita)  lebih  rentan  terkena  penyakit.  Lingkungan sangat mempengaruhi kesehatan Balita. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi sistem pakar diagnosa  penyakit  pada  Balita  berbasis  mobile.  Penelitian  ini  terdiri  dari  tiga  tahap.  Tahap  pertama  adalah pengumpulan  data  dan  informasi  dari  Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit  (MTBS)  dan  wawancara  dengan Bidan.  Dari  pengumpulan  data  dan  informasi  tersebut  ditemukan  fakta  penyakit,  keluhan,  gejala  dan  saran penanganan.  Tahap  kedua  adalah  pembuatan  rule  dengan  18  penyakit.  Tahap  ketiga  adalah  implementasi aplikasi  sistem  pakar  berbasis  mobile  dengan  fitur  diagnosa  penyakit,  riwayat  diagnosa  dan  kumpulan penyakit.  Aplikasi  sistem  pakar  yang  dibuat  dapat  mendiagnosa  penyakit  dan  memberikan  saran penanganan. Hasil evaluasi dari 50 data uji coba menghasilkan tingkat akurasi sebesar 82%, dimana 41 hasil diagnosa yang benar dan 9 diagnosa yang salah.
Kata  Kunci—  Sistem  Pakar,  Forward  Chaining,  Diagnosa  Penyakit,  Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit,

## Knowladge Base
Abstract—  Children  at  the  age  of  2  months  to  5  years  (toddlers)  are  more  susceptible  to  disease  contagious. Environmental condition significantly influences the children health. This  research aimed to create a mobile- based expert system application to diagnose disease in toddlers. This research consist of three stages. The first stage  were  data  and  information  collection  from  Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit    (MTBS)  and  interview with  medical  staffs.  From  the  first  stage,  we  can  discover  the  disease  facts,  signs,  symptoms  and  treatment advices. The second stage was the construction of rules for 18 diseases. The third stage was the implementation of mobile-based expert system application with features of disease diagnosis, diagnosis history and collection of disease diagnosis. Expert system application made able to diagnose the disease and provide treatment advice. The results of evaluation using 50 testing data provides the level of accuracy of 82%, where 41 diagnosis result were true and 9 diagnosis were false.
Keywords—  Expert  System,  Forward  Chaining,  Disease  Diagnosis,  Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit,

## Knowledge Base
Article history: Received 16 February 2017; Received in revised form 30 March 2017 & 11 April 2017; Accepted 19 April 2017; Available online 28 April 2017

## I. PENDAHULUAN
Anak-anak,  terutama  Balita  pada  usia  2  bulan sampai  5  tahun  lebih  rentan  terhadap  penyakit. Pada  usia  tersebut,  Balita  mudah  terkena penyakit yang dari lingkungan tidak sehat. Berdasarkan riset yang  dilakukan  pemerintah  Indonesia  penyakit atau  masalah  kesehatan  yang  menyerang  Balita masih  berkisar  pada  yaitu  gangguan  perinatal, penyakit-penyakit infeksi, dan masalah kekurangan gizi  (Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan,  2007)  Kebanyakan  penyakit  tersebut seharusnya  bisa  dicegah  dan  ditangani  dengan mudah  apabila  tenaga  medis  bisa  mendiagnosa penyakit  dengan  cepat  dan  tepat.  Dengan penanganan  yang  cepat  dan  tepat  akan  membantu dalam  menurunkan  angka  kematian  Balita  di Indonesia. Oleh karena itu, maka dibutuhkan suatu sistem  yang  memiliki  kemampuan  untuk  dapat
mendiagnosa  gejala  penyakit  pada  Balita  seperti halnya seorang ahli atau pakar.
Bidan merupakan tenaga medis yang disiapkan dalam  penanganan  kesehatan  ibu  dan  anak. Pengalaman  dan  pengetahuan  yang  dimiliki  bidan dalam  menangani  Balita  sakit  dapat  digunakan sebagai  pendukung  dalam  pembuatan  aplikasi sebagai seorang pakar.
Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit  (MTBS) adalah  suatu  pendekatan  yang  terpadu  dalam tatalaksana  Balita  sakit  (Wijaya,  2009)  MTBS merupakan  suatu  bentuk  strategi  upaya  pelayanan kesehatan yang ditujukan untuk menurunkan angka kematian, kesakitan dan kecacatan bayi dan Balita di negara – negara  berkembang.
Kecerdasan  Buatan  sudah  sering  digunakan dalam  aplikasi  medis  sebagai  solusi  pelengkap untuk  menemukan  solusi  dalam  permasalahan
medis (Obot, 2010). Munculnya teknologi kecerdasan  buatan  dalam  bidang  kesehatan memacu  pengembangan  aplikasi  sistem  pakar untuk  layanan  kesehatan,  salah  satunya  adalah proses diagnosa penyakit. Dengan menggabungkan pendekatan  MTBS,  pengetahuan  Bidan  dan kecerdasan buatan akan dibuat sistem pakar  untuk mendiagnosa penyakit pada Balita.
Sistem  pakar  merupakan  bidang  studi  pada Kecerdasan  Buatan  yang  sudah  ada  dalam beberapa  dekade  (William  P.  Wagner,  2017). Sistem  pakar  dapat  digunakan  untuk  mendiagosa penyakit  balita,  misalnya  sistem  pakar  untuk mendeteksi  penyakit  paru-paru  kronis  yang diderita  oleh  bayi  secara  dini    (Marcin  Ochab, 2016).
Metode forward chaining merupakan salah satu dari  metode  dalam  sistem  pakar    (Cut  Fiarnia, 2015).  Pada  penelitian  sebelumnya  sistem  pakar yang  menggunakan  metode  forward  chaining memberikan  hasil  diagnosa  sesuai  dengan  fakta  – fakta  yang  diinputkan  user.    Sistem  pakar  dengan metode  forward  chaining  dalam  bidang  diagnosa kesehatan  telah  digunakan  dalam  beberapa penelitian diantaranya Pembuatan Aplikasi Diagnosa  Penyakit  Jantung  Berdasarkan  Faktor Resiko  dan  Gejala  dengan  Metode  Forward Chaining  dan  Certainly  Factor  (Dewi,  2009). Implementasi  Metode  Forward  Chaining  untuk Pendeteksian  Dini  Penyakit  Diabetes  Melitus (Harahap,  Suyanto,  &  Ariyanto,  2009),  dan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular pada  Balita  dengan  Metode  Forward  Chaining (Yohan Kurnia Putra Tjumoko, 2012).
Pada penelitian ini akan dibangun sistem pakar berbasis  rule  based  sistem  menggunakan  metode forward  chaining.    Penggunaan  metode  forward chaining  di  penelitian  ini  karena  program  aplikasi sistem  pakar  yang  dibangun  membutuhkan  suatu masukan  data  dari  user  dan  pendekatan  yang terdapat  dalam  MTBS  berupa  inferensi,  dimana basis  pengetahuan  yang  terdapat  dalam  MTBS diekstrak  kedalam  sistem  pakar.  Dengan  dibuat dan  dirancang  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat mendiagnosa  penyakit  pada  Balita  dengan  cepat dan tepat.

## II. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian terdiri  dari  pengumpulan  data  dan  informasi, pengolahan  data  dan  informasi,  perancangan, implementasi, ujicoba dan evaluasi.

## A. Pengumpulan Data dan Informasi
Pengumpulan  data  dan  informasi  dilakukan dengan cara studi pustaka dan wawancara.
Studi pustaka: Studi pustaka dilakukan dengan cara  memahami  dan  mempelajari  lebih  dalam pendekatan MTBS dan penyelesaian  masalah.

## Wawancara:  Wawancara  dilakukan  dengan
Bidan  untuk  mengetahui  cara  dalam  menuntukan gejala yang diderita Balita.

## B. Pengolahan Data dan Informasi
Pengolahan  data  dilakukan  melalui  beberapa tahapan  yaitu  studi  pustaka,  wawancara,  analisis data dalam basis pengetahuna.
Studi  pustaka:  Hasil  dari  studi  pustaka pendekatan  MTBS  dikumpulkan  data  mengenai penyakit, keluhan, gejala dan saran penanganan.
Wawancara:Hasil wawancara digunakan sebagai  acuan  dalam  proses  mendiagnosa  dan tambahan keterangan dalam basis pengetahuan.
Analisis  data  dalam  basis  pengetahuan:Data yang  sudah  didapat  dimasukkan  dalam  basis pengetahuan kemudian dipilah mana yang dijadikan  sebagai  inputan  sistem  dan  output sistem.

## C. Pengolahan data dan informasi
Dari  data  yang  sudah  didapatkan  dari  analisa data  kemudian  dikunsultasikan  dengan  Bidan. Setelah  itu  data  yang  sudah  diperoleh  dijadikan aturan  menggunakan  metode  forward  chaining. Dari  aturan-aturan  yang  sudah  dibuat  dimasukkan ke dalam basis pengetahuan (knowledge base).

## D. Perancangan Sistem
Pada  penelitian  ini  alur  aplikasi  sistem  pakar yang akan dibuat dapat dilihat pada Gambar 1

## Gambar 1.  Gambaran Umum sistem
Berikut penjelasan gambaran umum sistem : 1.  Input,  merupakan  pertanyaan-pertanyaan  yang muncul dalam aplikasi sistem pakar.
2.  Knowledge base (domain pengetahuan), pengetahuan mengenai klasifikasi penyakit berdasarkan  buku  bagan  MTBS  yang  dijadikan sebagai rule-based.
3.  Working  memory,  fakta-fakta  yang  diinputkan oleh pengguna kedalam aplikasi sistem pakar. 4.  Inference  Engine,  proses  pencocokan  fakta- fakta  yang  ada  pada  working  memory  dengan
domain  pengetahuan,  untuk  menrik  kesimpulan dari masalah yang dihadapi.
5.  Klasifikasi  penyakit,  hasil  kesimpulan  dari proses diagnosa sistem pakar 6.  Tindakan/pengobatan,  tata  cara  penanganan yang bisa dilakukan oleh pengguna.
Diagram  yang  digunakan  dalam  perancangan aplikasi  yang  dibuat  adalah  use  case  diagram  dan acyivity diagram

## E. Implementasi sistem
Implementasi  pada  sistem  dilakukan  untuk membangun  aplikasi diagnosa  penyakit  pada  anak Balita.  Aplikasi  yang  dibangun  berbasis  mobile yang menggunakan sistem operasi Android dengan Java  sebagai  bahasa  pemrogramannya.Tools  yang digunakan  dalam  implementasi  sistem  adalah Android Studio 1.0.

## F. Pengujian sistem
Pengujian dilakukan dengan menggunakan satu data  uji  coba.  Hasil  uji  coba  data  sampling digunakan  untuk  melihat  respon  sistem  ketika menerima inputan.

## G. Evaluasi sistem
Berdasarkan  pengujian  sistem,  evaluasi  sistem dilakukan  dengan  mencocokkan  50  hasil diagnosa bidan  dengan  hasil  diagnosa  sistem.  Evaluasi  ini dilakukan  untuk  mengukur  akurasi  aplikasi  yang dibangun dalam mendiagnosa penyakit.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data dan Informasi
Pengumpulan  data  dan  informasi  dilakukan beberapa  tahap  yaitu  studi  wawancara,  dan  studi pustaka.  Berikut  adalah  hasil  dari  tahapan pengumpulan data dan informasi.
1) Hasil  Wawancara  :  berdasarkan  hasil wawancara diketahui cara mengetahui gejala yang dialami  Balita.  Untuk  menentukan  keluhan  dan gejala  yang  dialami  oleh  Balita  dapat  dilakukan dengan cara tanya jawab dengan orang tua tentang keluhan,  pemeriksaan  fisik  secara  langsung  dan pemeriksaaan penunjang
2) Studi  Pustaka  :  Studi  pustaka  untuk peneyelesaian  masalah  diambil  dari  buku,  jurnal dan  skripsi  mengenai  metode  forward  chaining. Hasil  studi  pustaka  yang  dilakukan  diperoleh langkah-langkah  metode  forward  cahining.  Dari pendekatan  MTBS  didapatkan  data  dan  iformasi mengenai fakta gejala, penyakit dan keluhan yang dialami oleh Balita yang ditampilkan pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3

## B. Pembuatan Rule Based
Dari  fakta  yang  sudah  didapat  kemudian dirubah  menjadi  aturan  (rule)  berdasarkan  18 penyakit. Berdasarkan penyakit tersebut dihasilkan 108  aturan,    Aturan  yang  dibuat  berdasarkan  dari
domain  pengetahuan  pakar.  Tabel  4  menunjukkan contoh  beberapa  aturan  yang  dibuat  berdasarkan penyakit.
T ABEL 1.T ABEL G EJALA
Kode Gejala G1 Anak tidak bisa minum atau menyusu G2 Anak memuntahkan makanan yang dimakan G3 Anak menderita kejang G4 Anak tampak letargis atau tidak sadar G5 Napas Normal G6 Napas cepat G7 Tarikan dinding dada ke dalam G8 Stridor G9 Berak cair atau lembek G10 Mata cekung G11 Cubitan kulit perut kembali lambat G12 Gelisah, rewel/mudah marah G13 Haus, minum dengan lahap G14 Cubitan kulit perut sangat lambat G15 Anak tampak letargis atau tidak sadar G16 Tidak bisa minum atau malas minum G17 Diare 14 hari atau lebih G18 Ada darah dalam tinja G19 Suhu badan melebihi 37.5º C G20 Kaku kuduk (anak tidak bisa menunduk hingga dagu mencapai dada) G21 Ruam kemerahan di kulit G22 batuk pilek atau mata merah G23 Luka di mulut yang dalam atau luas G24 Kekeruhan pada kornea mata G25 Luka di mulut G26 Mata bernanah
G27 Demam 2 - 7 hari
G28 Demam mendadak tinggi dan terus menerus G29 Nyeri di ulu hati G30 bintik bintik merah G31 Muntah bercampur darah / seperti kopi G32 Tinja berwarna hitam G33 Perdarahan dihidung dan gusi G34 Syok dan gelisah G35 Infeksi G36 Pilek
T ABEL 2.T ABEL P ENYAKIT Kode Klasifikasi Penyakit Kode Klasifikasi Penyakit P1 Tanda Bahaya Umum P10 Disentri P2 Batuk P11 Demam
P3 Pneumonia
P12 Demam dengan Tanda Bahaya
Umum P4 Pneumonia Berat P13 Campak P5 Diare P14 Campak dengan komplikasi berat P6 Diare Dehidrasi Ringan P15
Campak dengan komplikasi P7 Diare Dehidrasi
Berat P16
Demam
Mungkin DBD P8 Diare Persisten
P17 DBD P9 Diare Persisten Berat P18 Demam bukan DBD
T ABEL 3.T ABEL K ELUHAN
Kode Keluhan K1 Batuk K2 Diare K3 Demam

## C. Penerapan Metode Forward Chaining
Dalam sistem pakar yang dibangun penelusuran menggunakan adalah forward chaining,  apabila  bagian  premis  (jika)  terpenuhi maka  bagian  konklusi  (maka)  juga  akan  bernilai benar.  Berikut  langkah  –  langkah  penelusuran dengan forward chaining:
Langkah 1: mengajukan pertanyaan kepada user Langkah 2 :  menampung  inputan  dari  user  sebagai fakta  yang  diketahui  pada  short  term memory  yang  disimpan  pada  tiap variabel pertanyaan yang diajukan Langkah 3: memeriksa rule berdasarkan fakta pada short  term  memory  menggunakan metode forward chaining.
Langkah 4 : jika rule ditemukan maka konklusi rule ditampung  pada  short  term  memory, apabila  ada  fakta  baru  maka  langkah satu  sampai  dengan  langkah  empat diulang.  Jika  rule  tidak  ditemukan maka berikan default output.
Langkah 5 : memberikan solusi.
TABEL 4. ATURAN UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT Rule IF THEN 1 G1 OR G2 OR G3 OR G4 P1 2 K1 AND G5 P2
3 K1 AND G6 P3 4 K1 AND P1 OR G7 OR G8 P4 5 K2 AND G9 P5
6
P5 AND G10 AND G11 OR G12 OR G13 P6 7 P5 AND G10 AND G14 OR G15 OR G16 P7
8 P5 AND G17 P8 9 P8 AND P6 OR P7 P9 10 P5 AND G18 P10 11 K3 AND G19 P11 12 P1 AND P11 OR G20 P12 13 P11 AND G21 AND G22 OR G25 P13 14 P13 AND P1 AND G23 OR G24 P14
15 P13 AND G25 OR G26 P15 16 P11 AND G27 AND G28 AND G29 OR G30 P16 17 P11 AND G27 AND G28 AND G31 OR G32 OR G33 OR G34 P17 18 P11 AND G35 OR G36 P18

## D. Perancangan Sistem
Untuk  mempresentasikan  tiap  fitur  yang terdapat  dalam  aplikasi  digunakan  use  case
diagram  yang  ditampilkan  pada  Gambar  2. Adapun  proses  yang  disusun  berdasarkan  fitur yang dibuat sebagai berikut:
1) Melakukan diagnosa :proses ini
menggambarkan  proses  diagnosa  sistem  pakar. Dalam  proses  ini  pengguna  terlebih  dahulu menginputkan nama, umur dan alamat Balita yang akan  didiagnosa.  Setelah  itu  aplikasi  akan memunculkan  pertanyaan-pertanyaan  gejala  yang harus  dijawab  oleh  user.  Dari  jawaban  yang diinputkan  oleh  user,  aplikasi  akan  menampilkan hasil  diagnosa  beserta  tindakan  yang  akan diberikan dan dapat menyimpan hasil diagnosa.

## 2)
Melihat    kumpulan  penyakit:  proses  ini dapat  digunakan  oleh  user  untuk  menambah wawasan  mengenai  penyakit-penyakit  yang  dapat dialami  oleh  Balita.  Pada  proses  ini  akan ditampilkan beberapa penyakit yang dapat dialami oleh Balita.  Apabila pengguna memilih salah satu penyakit  akan  muncul  detail  penyakit,  gejala  dan penanganannya.
3) Melihat  riwayat  pasien:  pada  proses  ini digunakan  untuk  melihat  data-data  hasil  diagnosa Balita  yang  sudah  diproses.  Fitur  ini  semua  data pasien  yang  sudah  diproses  oleh  aplikasi  akan ditampilkan.  User  dapat  melihat  detail  diagnosa yang  dilakukan  oleh  aplikasi.  Selain  itu  untuk memudahkan  user  untuk  melakukan  pencarian berdasarkan nama.
System
user Melakukan diagnosa Melihat riwayat pasien Melihat kumpulan penyakit Gambar 2. Use Case Sistem yang Dibangun

## E. Implementasi Sistem
Implementasi penelitian ini dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  Java  berbasis Android  dan  database  SQLite.  Database  SQLite digunakan untuk menyimpan hasil output aplikasi. Berikut implementasi yang dilakukan:
1) Diagnosa Penyakit Balita :fitur ini digunakan untuk mendiagnosa penyakit pada Balita. Sebelum melakukan  proses  diagnosa  dilakukan  pengguna harus  memasukkan  data  identitas  Balita  pada
antarmuka  home.  Antarmuka  home  terdapat  dua fitur  yaitu,  fitur  pertanyaan  dan  fitur  hasil diagnosa.  Setelah  memasukkan  data  identitas maka akan memulai mendiagnosa dengan mengisi pertanyaan pada antarmuka pertanyaan. Kemudian akan menghasilkan hasil diagnosa pada antarmuka hasil  diagnosa.  Halaman  antarmuka  pertanyaan dan  hasil  diagnosa  dapat  dilihat  pada  Gambar  3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Halaman antarmuka pertanyaan

## Gambar 4. Halaman antarmuka Hasil Diagnosa
2) Riwayat  Diagnosa  :  Fitur  riwayat diagnosa  digunakan  untuk  melihat  riwayat diagnosa  pasien  dan  pencarian  berdasarkan  nama Balita.  Untuk  membuka  fitur  ini  pengguna menekan  icon  “Riwayat”.  Antarmuka  riwayat pasien dan pencarian dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6.
Gambar 5. Halaman antarmuka Riwayat Pasien
Gambar 6. Halaman antarmuka Hasil Pencarian
3) Penyakit  :  Fitur  ini  pengguna  dapat mempelajari  penyakit  pada  balita.  Fitur  ini  dapat dibuka dengan menekan icon berlambang penyakit.  Ketika  dibuka  akan ditampilkan beberapa  penyakit,  yaitu  :  Pneomania,  Diare, Demam,  Campak,  dan  Demam  Berdarah  Dengue. Dengan  mengklik  nama  penyakit,  akan  muncul detail  penyakit,  gejala  dan  tindakan.  Halaman detail penyakit dapat dilihat pada Gambar 7
Gambar 7. Halaman detail penyakit
T ABEL 5.T ABEL P ENGUJIAN D ATA Data Gejala yang Dialami Diagnosa Bidan Output Sistem Keterangan Data 1 Suhu badan 38,5 C,anak batuk selama 42hari, nafas dalam satu menit 43 kali, Agak pucat, Pneumonia Demam Tidak Sesuai Data 2 Suhu badan 37,5 C, keluhan batuk, nafas cepat, nafas dalam satu menit 43 kali, batuk selama 3 hari, agak pucat Pneumonia Pneumonia Sesuai Data 3 Suhu badan 38,5 C, keluhan batuk, nafas normal, nafas dalam satu menit 35 kali, batuk selama 4 hari, agak pucat Demam Batuk Tidak Sesuai Data 4 Suhu badan 37,5 C, keluhan batuk, nafas  38 kali dalam satu menit, batuk selama 3 hari, agak pucat Batuk Batuk Sesuai Data 5 Suhu badan 38 C,anak batuk selama 1 hari, nafas dalam satu menit 45 kali, Agak pucat, Pneumonia Demam Tidak Sesuai . . . . . . . . . . . . . . . Data 50 Suhu badan 38 C, anak batuk pilek selama 3 hari, nafas 41 kali dalam satu menit Demam Batuk Tidak Sesuai Jumlah Sesuai 41 Jumlah Tidak Sesuai 9
F. Uji Coba Sistem
Uji  coba  digunakan  untuk  menguji  seberapa baik  kinerja  dari  aplikasi  yang  dibuat.  Hasil ujicoba  sistem  untuk  50  data  dapat  dilihat  pada Tabel 5.

## G. Evaluasi Sistem
Evaluasi  sistem  dilakukan  dengan  mengujikan 50  data  uji  coba  untuk  mengevaluasi  akurasi sistem.    Berdasarkan  Tabel  5,  maka  dari  50  data yang  diujikan,  41  data  menunjukkan  hasil  yang sama  dengan  hasil  diagnosa  pakar  sehingga  hasil presentase akurasi sistem pakar sebesar 82 %.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian maka disimpulkan bahwa  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa penyakit  pada  Balita  menggunakan  metode forward  chaining  dapat  dilakukan  dengan  tiga tahap.  Tahap  pertama  adalah  pengumpulan  data dan  informasi  dari  MTBS  dan  wawancara.  Tahap kedua  adalah  pembuatan  rule  berdasarkan  18 penyakit  menggunakan  metode  forward  chaining. Tahap  ketiga  adalah  implementasi  aplikasi  sistem pakar  berbasis  android  dengan  fitur  diagnosa penyakit, riwayat diagnosa dan kumpulan penyakit.  Hasil  evaluasi  menunnjukkan  tingkat akurasi  sistem  yang  telah  dibuat  sebesar  82% dengan menggunakan 50 data uji coba.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan,  D.  K. (2007).  Laporan  Nasional  Riset  Kesehatan Dasar (Riskesdas). Indonesia.
Cut Fiarnia, A. S. (2015). Automated Scheduling System for  Thesis  and  Project  Presentation  Using Forward  Chaining  Method  With  Dynamic Allocation  Resources.  Procedia  Computer Science, 209-216.
Dewi,  A.  (2009).  Pembuatan  Aplikasi  Diagnosa Penyakit Jantung Berdasarkan Faktor Resiko dan Gejala dengan Metode Forward Chaining dan Certainly Factor.
Harahap,  E.,  Suyanto,  &  Ariyanto,  E.  (2009). Implementasi  Metode  Forward  Chaining Untuk  Pendektesian  Dini  Penyakit  Diabetis Mellitus. Bandung: Telkom University.
Marcin  Ochab,  W.  W.  (2016).  Expert  System Supporting  an  Early  Prediction  of  The Brochopulmonary  Dysplasia.  Computers  in
Biology and Medicine, 236-244.
Obot, O. U. (2010). Experimental Comparison of Fuzzy Logic  and  Analytic  Hierarchy  Process  for Medical Decision Support Systems. Computer
Methods  and  Programs  in  Biomedicine,  123- 130.
Wijaya, A. M. (2009). Manajemen Terpadu Balita Sakit (MTBS)  atau  Integrated  Management  of Childhood Illaness (IMCI). Indonesia.
William  P.  Wagner.  (2017).  Trends  in  Expert  System Development  :  A  Longitudinal  Content Analysis  of  Over  Thirty  Years  of  Expert System  Case  Studies.  Expert  System  With Applications, 85-96.
Yohan  Kurnia  Putra  Tjumoko,  A.  S.  (2012).  Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Menular Pada  Balita  Dengan  Metode  Forward Chaining. JSIKA, 1-8.