Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4258

## SISTEM PAKAR REKOMENDASI OBAT BERDASARKAN GEJALA
PENYAKIT

## MENULAR UMUM
DI

## MASYARAKAT  MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD CHAINING
Salsabila Aprilia 1* , Ria Agustin 2 , Marthalena 3 , Viktor Handrianus Pranatawijaya 4 , Ressa Priskila 5
1,2,3,4,5 Jurusan Teknik Infromatika, Fakultas Teknik, Universitas Palangkaraya

## Riwayat artikel:
Received: 27  Maret  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Sistem Pakar, Penyakit Menular umum, Forward chaining , Rekomendasi obat
Corespondent Email: salsabilaaprilia12@mhs.eng.u pr.ac.id
Abstrak. Penyakit  menular  umum  menjadi  masalah  kesehatan  yang  serius dikalangan  masyarakat  dengan  dampak  yang  signifikan  dan  dapat mengganggu kegiatan sehari hari. Agar dapat membantu menangani diagnosa gejala awal penyakit menular dan memberikan rekomendasi obat yang sesuai, penelitian  ini  mengembangkan  sistem  pakar  berbasis website untuk merekomendasikan obat berdasarkan gejala penyakit menular umum, dengan menggunakan  metode forward  chaining . Forward  chaining merupakan penalaran  berdasarkan  fakta  dan dimulai  dari  bawah  ke  atas. Forward chaining dimulai dari fakta yang sebelumnya sudah diketahui terlebih dahulu, baru setelah itu fakta-fakta akan dicocokkan dengan IF dari aturan IF-THEN. Sistem  ini  memberikan  diagnosa  awal  dan  saran  pengobatan  yang  relevan . Penelitian  ini  mencakup  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data,  analisis, perancangan,  implementasi,  dan  pengujian  sistem.  Hasil  Implementasi menunjukkan sistem mampu memproses gejala dan memberikan rekomendasi obat  yang  tepat.  Penelitian  ini  berperan  penting  dalam  meningkatkan efektivitas  penanganan  penyakit  menular  di  masyarakat  melalui  teknologi informasi.
Abstract. Common infectious diseases are becoming a serious health problem among  the  public  with  a  significant  impact  and  can  interfere  with  daily activities. In order to help deal with fast and precise diagnoses, this research develops a web-based expert system to recommend drugs based on symptoms of common infectious diseases, using the forward chaining method. The system provides  initial  diagnosis  and  relevant  treatment  suggestions.  By  analyzing the similarities and differences in previous research, this website is designed to overcome the constraints on access to health services and public knowledge about  medicines.  This  research  includes  problem  identification,  data collection,  analysis, design,  implementation,  and  system  testing.
Implementation  results  show  the  system  is  able  to  process  symptoms  and provide appropriate drug recommendations. This research plays an important role  in  improving  the  effectiveness  of  handling  infectious  diseases  in  the community through information technology.
1. PENDAHULUAN
Penyakit  Menular  sangat  umum terjadi pada masyarakat yang menyebabkan  kondisi  kesehatan  menjadi tidak  baik.  Penyakit  menular  merupakan suatu  penyakit  disebabkan  oleh  virus, bakteri, hingga jamur yang penyebarannya sangat  cepat  terjadi,  dari  satu  individu  ke individu lain, atau bisa melalui vektor dan lingkungan. Dampak dari penyakit menular sangat dapat memengaruhi Kesehatan  individu  yang  menimbulkan beban  ekonomi,  waktu,  dan tenaga. Salah satu  penyakit  menular  yang  masih tergolong  tinggi  di  indonesia  adalah penyakit  Tuberkulosis  paru.  Jika  dilihat data di Indonesia, berdasarkan data insiden sebesar  842.000  kasus  per  tahun  dan notifikasi kasus TB sebesar 569.899 kasus maka  masih  ada  sekitar  32%  yang  belum ternotifikasi  baik  yang  belum  terjangkau, belum terdeteksi maupun tidak terlaporkan [2].
Namun,  dalam  praktiknya,  terdapat berbagai rintangan yang seringkali membatasi  kemampuan  seseorang  untuk mengakses layanan kesehatan yang layak. Keterbatasan  infrastruktur  sering  terjadi pada  akses  layanan  kesehatan,  terutama terbatasnya sumber daya medis, dan jarak rumah  sakit  yang  jauh  membuat  banyak masyarakat kesulitan mendapatkan layanan  kesehatan  yang  memadai.  Faktor lain  yang  penting  adalah  kurangnya pengetahuan masyarakat tentang pengobatan  dan  gejala  penyakit,  yang dapat  meningkatkan  risiko  penularan penyakit secara cepat.
Dalam  era  globalisasi  saat  ini, penyakit menular memiliki tingkat penyebaran  yang  cepat.  Oleh  karena  itu, diagnosa  dini  dan  pengobatan  yang  tepat menjadi  krusial  untuk  meminimalkan dampak
tersebut. Dibutuhkan
pengembangan alat yang dapat membantu masyarakat  menangani  penyakit  menular secara  efektif.  Dengan  meningkatnya kebutuhan  dan  kesulitan  yang  dihadapi manusia, peran komputer menjadi semakin penting dalam menyelesaikan masalah [8].
Beberapa  penelitian  sebelumnya menunjukkan  persamaan  dan  perbedaan. Misalnya,  penelitian  sebelumnya  [sitasi] memiliki  perasamaan  dengan  penelitian saat  ini  yang  terletak  pada  metode  yang digunakan, yaitu metode Forward chaining .  Namun,  perbedaannya  terletak pada  diagnosa  dimana  pada  penelitian sebelumnya  hanya  mendiagnosa  gejala penyakit  menular  dan  hasil  dari  diagnosa tersebut  adalah  jenis  dari  penyakit menularnya  sesuai  dengan  gejala  yang dipilih  sedangkan  penelitian  saat  ini  akan mendiagnosa gejala penyakit menular dan memberikan  hasil  diagnosa  berupa  jenis penyakit beserta persentase keakuratannya dan  memberikan  rekomendasi  obat  yang sesuai dengan penyakit menular pengguna. Selain  itu,  pada  penelitian  [13]  akan membahas  tentang  sistem  pakar  diagnosa awal penyakit menular seksual menggunakan  metode Certainty  factor . sistem  yang  dibangun  membantu  tenaga medis  dan  memudahkan  pasien  dalam mendiagnosa  penyakit  menular  seksual tanpa  berkonsultasi  langsung  dengan dokter, sehingga pasien tidak perlu merasa malu.
Pada penelitian ini akan dikembangkan  sebuah  aplikasi  berbasis website sistem pakar untuk merekomendasikan obat yang sesuai pada gejala pasien menggunakan metode Forward  chaining ,  mencakup  beberapa informasi  obat  seperti  detail  obat  dan kemungkinan penyakit yang di derita.
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[7]. Perusahaan-perusahaan kesehatan  dan  kelompok  akademis  di seluruh  dunia  telah  mengakui  dan mempelajari lebih dalam potensi teknologi AI  untuk  meningkatkan  bidang  kesehatan [12]. 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar dikenal sebagai sistem yang mengadopsi pengetahuan manusia ke dalam  komputer  dan  memungkinkan komputer  untuk  menyelesaikan  masalah dengan  kemampuan  yang  sebanding dengan para ahli [1]. Cara kerja sistem ini adalah  menyajikan  satu  set  pernyataan yang  berguna  sebagai  memori  kerja  dan satu  set  aturan  yang  akan  menentukan tindakan berdasarkan set pernyataan [15]. 2.3 Ciri-Ciri Sistem Pakar
Dikutip  dari  [11]  umumnya  sistem pakar memiliki ciri-ciri:
1. Terbatas pada domain keahlian tertentu.
2. Dapat  memberikan  penalaran  untuk datadata yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Dapat menjelaskan alasan-alasan dengan cara yang dapat dipahami.
4. Bekerja berdasarkan kaidah/rule tertentu.
5. Mudah dimodifikasi.
6. Basis  pengetahuan  dan  mekanisme inferensi terpisah.
7. Keluarannya bersifat anjuran.
8. Sistem  dapat  mengaktifkan  kaidah secara  searah  yang  sesuai,  dituntun oleh dialog dengan pengguna.
4.4 Obat
Obat  merupakan  racun  yang  jika  tidak digunakan  sebagaimana  mestinya  dapat membahayakan  penggunanya,  tetapi  jika
obat  digunakan  dengan  tepat  dan  benar maka  diharapkan  efek  positifnya  akan maksimal  dan  efek  negatifnya  menjadi seminimal mungkin.[3].

## 4.5 Penyakit Menular
Penyakit  menular  adalah  penyakit yang  dapat  mengalami  penularan  melalui berbagai  media  yang  disebabkan  oleh berbagai macam unsur biologis, mulai dari partikel  virus  yang  paling  sederhana hingga organisme yang paling rumit, yang memiliki kemampuan untuk menyebabkan penyakit pada manusia [5].
4.6 Metode Forward chaining Forward chaining merupakan penalaran  berdasarkan  fakta  dan  dimulai dari  bawah  ke  atas. Forward  chaining dimulai dari fakta yang sebelumnya sudah diketahui terlebih  dahulu,  baru setelah itu fakta-fakta  akan  dicocokkan  dengan IF dari  aturan IF-THEN .  Jika  ternyata terdapat fakta yang cocok dengan IF , rule atau  aturan  akan  dieksekusi  dan  menjadi aturan  baru  yang  disebut THEN dan kemudian  dimasukkan  ke  dalam  database [4]. Forward  chaining disebut  juga bottom-up  reasoning atau  pertimbangan dari bawah ke atas [10]. Dalam metode ini, data  digunakan  untuk  menentukan  aturan mana  yang  akan  dijalankan,  kemudian aturan tersebut dijalankan [14]. Cara kerja metode Forward  chaining dapat  dilihat:
Gambar 1. Metode Forward chaining
3. METODE PENELITIAN
3.1  Tahapan Penelitian
Pada saat melakukan sebuah penelitian  tentunya  membutuhkan  tahapan yang  akan  di  lakukan  oleh  peneliti  dalam melakukan penelitian. adapun alur tahapan penelitian  yang  akan  dilakukan  dalam
pembuatan  sistem  pakar  pada  penelitian dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 2 . Kerangka Kerja Penelitian 3.2 Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  adalah  tahapan  yang memiliki tujuan untuk menjelaskan masalah apa saja yang akan ditelaah pada penelitian  ini.  Permasalahaan  tersebut adalah bagaimana cara merancang sebuah website sistem pakar yang dapat memberikan rekomendasi obat berdasarkan  gejala  penyakit  menular umum dengan metode Foward Chaining . 3.3 Pengumpulan Data Dalam Penelitian ini, kami menggunakan  pengumpulan  data  melalui wawancara  dan  melakukan  studi  literatur. Peneliti  melakukan  wawancara  tanya jawab  dengan  pakar  untuk  memperoleh wawasan  yang  dalam  mengenai  obat. Selain  itu,  peneliti  juga  melakukan penelusuran  literatur,  yang  berfokus  pada jurnal  ilmiah  dan  situs website kesehatan terpercaya.
3.4 Analisis dan Perancangan Sistem
Tahap  analisa  dan  perancanaan sistem  akan  dilakukan  analisa  terhadap sistem yang akan dibuat. terdiri dari desain tampilan  sistem  sampai  dengan  tampilan file sistem. dalam tahap ini akan dilakukan proses  perencanaan website untuk  sistem pakar rekomendasi obat penyakit menular berbasis gejala umum. perencanaan sistem ini  di  lakukan  dengan  cara  menganalisa
gejala penyakit menular dan memberekian rekomendasi obat yang sesuai. Melakukan pengembangan  sistem  yang  dilakukan dengan  mendeskripsikan  konsep  masalah, formalisasi, implementasi dan pengujian.[9] 3.5 Implementasi Sistem Implementasi sistem pada penelitian ini  adalah  tahap  konsep  dan  perancangan sistem  yang  telah  di  analisis  sebelumnya, implementasi  melibatkan  pembangunan website sistem  pakar  yang  tujuannya memberikan rekomendasi obat bagi penyakit  menular  umum  yang  terjadi  di masyarakat.  Proses  pada  implementasi sistem menitik beratkan pada transformasi rancangan  sistem  agar  menjadi  sebuah solusi teknologi yang interaktif dan mudah digunakan oleh pengguna.
3.6 Pengujian Sistem
Pada tahap pengujian sistem, penulis akan melakukan pelatihan serta pengujian setelah melakukan pengumpulan data dan pengimplementasian  sistem  pakar  guna mengetahui  apakah  sistem  yang  telah dibuat dan dirancang sudah sesuai dengan tujuan  yang  diharapkan.  berikut  ini mekanisme pengujian yaitu:
1. Mengelompokkan  jenis  dan  gejala penyakit  menular  sehingga  menjadi sebuah  tabel  yang  datanya  lebih terperinci.
2. Membuat sebuah rule atau aturan yang memuat gejala penyakit menular.
3. Hasil dari rule tersebut kemudian akan menghasilkan suatu rekomendasi obat penyakit menular yang dilihat berdasarkan gejala yang di derita oleh pasien.
4. Menguji  kesesuaian  anatara  gejala dengan  rekomendasi  obat  yang  di berikan.  pengujian  ini  dilakukan dengan  mengambil  sampel  data berupa kuesioner dari uji coba website sistem pakar oleh pengguna.
3.7 Testing
Dalam  tahap  testing  dan  evalusi sistem,  penelitian  di  fokuskan  pada
verifikasi  dan  validasi  dari  sistem  yang dikembangkan,  tujuan  dari  tahapan  ini memastikan website sistem  pakar  yang telah  dibangun  bekerja  dengan  sesuai dengan  kebutuhan  yang  telah  ditentukan. dan bebas dari bug .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada hasil dan pembahasaan ini akan disampaikan  hasil  penelitian  tentang pengembangan sistem pakar pada jurnal ini dengan  menggunakan  metode forward chaining .  Perancangan  aturan  atau rule pada  sistem  ini  menggunakan  metode runut  maju  atau Forward  chaining . Peneliti memilih metode ini karena metode ini  cocok  untuk  mengetahui  penyakit berdasarkan gejala-gejala
yang dirasakan.[5] 4.1 Data Penyakit Menular
Pada  Daftar  data  penyakit,  didapati sebanyak  15  penyakit  menular  dengan nama dari penyakit dan diberi pengkodean dengan  kode  PM001  sampai  PM010  bisa diliat pada table 1 dibawah.
Tabel 1. Data penyakit Menular Kode Penyakit PM001 Influenza PM002 DBD PM003 Pneumonia PM004 Tuberkolosis PM005 Cacar Air PM006 Tipes PM007 Rubella PM008 Cacingan PM009 Malaria PM010 Chikungunya PM011 Tetanus PM012 Scabies PM013 Kutu Air PM014 Kurap PM015 Sinusitis

## 4.2 Data Gejala
Tabel dibawah ini menjelaskan data dari  gejala  yang  diderita  dari  setiap penyakit yang menular. Tabel 2. Data Gejala Kode Gejala G001 Demam G002 Menggigil G003 Nyeri tubuh/Nyeri Otot G004 Mual dan muntah G005 Sakit kepala G006 Batuk G007 Dada Nyeri G008 Dahak di tenggorokan G009 Pilek dan hidung tersumbat G010 Bersin-bersin G011 Sakit Tenggorokan G012 Nafsu makan turun G013 Sakit menelan G014 Diare atau sembelit G015 Sakit perut G016 Ruam merah seluruh badan G017 Gatal disekitar anus G018 Batuk kering, hidung berair G019 Nyeri tulang G020 Berat badan menurun G021 Sesak napas G022 Kelelahan dan Lemas G023 Ruam dikulit G024 Pernapasan atau detak jantung cepat G025
Pembengkakan dan nyeri sendi G026 Kekakuan Otot G027 Gatal yang parah G028 Gatal dan nyeri di Kulit kaki G029 Kulit gatal dan bersisik

## 4.3 Data Obat
Data  obat  pada  tabel  dibawah merupakan  nama  obat  umum  untuk penyakit menular yang terdapat pada tabel penyakit.
Tabel 3. Data obat Kode Obat B001 Ibuprofen B002 Trolit B003 Penisilin B004 Isoniazid B005 Acyclovir B006 Ciprofloxacin B007 Analgesik B008 Combantrin B009 Doxycycline B010 Naproxen B011 Metronidazol B012 Scabimite B013 Kalpanax B014 Fungiderm B015 Iliadin

## 4.4 Aturan
Dalam riset yang kami lakukan, kami memerlukan data  tentang penyakit,  gejala dan
obat yang terkait untuk
mengidentifikasi obat yang baik dan sesuai melalui  penerapan  metode Forward chaining . Hal ini penting untuk
memastikan diagnosis yang diberikan tepat untuk gejala penyakit menular umum yang sedang  diteliti.  Kami  telah  menyusun sebuah  basis  pengetahuan  yang  berisi informasi  esensial  yang  diperlukan  dalam menangani kasus di bidang ini.
Basis  pengetahuan  tersebut  juga dilengkapi  dengan  beragam  aturan  dan prinsip yang berguna untuk menangani isu- isu  yang  muncul  dalam  proses  diagnosis. Berikut ini aturan yang dibangun berdasar aturan forward chaining :
Tabel 4. Aturan No. Aturan R1 IF [G001] AND [G009] AND [G010] AND [G011] THEN [B001] R2 IF [G001] AND [G003] AND [G004] AND [G005] AND
[G023]
THEN [B002] R3 IF [G001] AND [G006] AND [G021] AND [G003] THEN [B003] R4 IF [G001] AND [G006] AND [G010] AND [G012] AND [G020] AND
[G022] THEN [ B004 ]
R5
IF [G001]
AND [G003] AND [G005] AND [G012] AND [G022] AND
[G023] THEN [ B005 ]
R6
IF [G001] AND [G002] AND [G003] AND [G005] THEN [B006]
R7
IF [G001] AND [G005] AND
[G009] AND [G016]
THEN [B007] R8 IF [G015] AND [G017] AND [G020] AND [G022] THEN [B008] R9 IF [G001]
AND [G002] AND [G003] AND [G004] AND [G005] AND [G006] AND [G022]
AND [G024] THEN [B009] R10 IF [G001] AND [G003] AND [G004] AND [G019] AND [G025] THEN
[B010]
R11 IF [G001] AND [G002] AND [G013] AND [G025] THEN [B011]
R12
IF [G023] AND [G027] THEN [B012] R13 IF [G028] THEN [B013] R14 IF [G029] THEN [B014] R15 IF [G001] AND [G005] AND [G008] AND [G018] THEN [B015]

## 4.5 Implementasi Sistem
Tahap
selanjutnya
adalah
implementasi  sistem  berupa  konsultasi pengguna.  Untuk  melakukan  konsultasi, tahap  pertama  yang  dilakukan  oleh  sistem adalah  menampilkan  semua  gejala  secara bergantian yang nantinya akan dijawab oleh pengguna  berupa  jawaban  ya  atau  tidak sesuai  dengan  gejala  yang  dirasakan. Setelah  semua  pertanyaan  telah  di  jawab pengguna,  maka  sistem  akan  mencetak gejala  yang  di  pilih  pengguna  dan  akan melanjutkan  ke  proses  diagnosa  untuk
menentukan  jenis  penyakit  menular  dan rekomendasi obat yang sesuai.
Sistem  ini  menggunakan  metode penulusuran  maju  dimana  data-data  gejala yang dipilih oleh pengguna akan di jadikan sebagai acuan untuk menentukan kemungkinan  indikasi  penyakit  menular dan rekomendasi obat yang sesuai.
1. Halaman Diagnosa Berikut  ini  tampilan  sistem  pakar rekomendasi  obat  berbasis  gejala penyakit menular umum di Masyarakat adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Tampilan Daftar gejala Gambar  1  akan  menampilkan  pertanyaan mengenai  gejala-gejala  penyakit  menular secara bergantian ketika pengguna mengklik tombol Ya atau Tidak.
2. Halaman Daftar Gejala Selanjutnya pada gambar 2 sistem akan menampilkan daftar gejala yang telah di pilih oleh pengguna.
Gambar 2. Gejala yang dipilih
pengguna
3. Halaman Hasil Diagnosa Pada gambar 3 akan menampilkan hasil diagnosa  penyakit  beserta  persentase
nya. Selain itu juga terdapat rekomendasi obat berserta deskripsinya.
Gambar 3. Hasil Diagnosa Penyakit

## 4.6 Pengujian
Besarnya persentase didapatkan dari banyaknya  jumlah  gejala-gejala  yang diinputkan pada basis aturan atau rule yaitu pada  aturan-gejala.  Adapun  perhitungan besarnya  persentase  penyakit  [6]  adalah sebagai berikut:
BP = m/n x 100% Ket:
BP = Besarnya Persentase m =  Jumlah  gejala  yang  dipilih  saat melakukan konsultasi n =  Jumlah  gejala  pada  basis  aturan
atau rule
Contoh perhitungan secara manual: Gejala yang dipilih: 1. G001 : Demam 2. G006 : Batuk 3. G007 : Dada Nyeri 4. G009 : Pilek dan Hidung Tersumbat 5. G010 : Bersin-Bersin 6. G020 : Berat Badan Menurun 7. G022 : Kelelahan dan Lemas Gejala  yang  ada  dalam  basis  aturan  atau rule: 1. G001 : Demam 2. G006 : Batuk 3. G010 : Bersin-Bersin 4. G012 : Nafsu Makan Turun 5. G020 : Berat Badan Menurun 6. G022 : Kelelahan dan Lemas
Perhitungan: R4 (Tuberkolosis) = 5/6 x 100% = 83% Perbandingan  hasil  pengujian  dengan sistem  pakar  dan  diagnosis  pakar  dan diagnosis  pakar  adalah  pada  Tabel  5  dan Tabel 6 berikut ini:
Tabel 5. Gejala Penyakit No Kode Gejala 1 G001 Demam 2 G009 Pilek dan Hidung Tersumbat 3 G010 Bersin-Bersin 4 G011 Sakit Tenggorokan Tabel 6. Perbandingan Hasil Konsultasi Sistem Pakar Pakar Influenza 100% Influenza

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sebuah  aplikasi  web berbasis  sistem  pakar  dengan  memeriksa gejala  yang  pengguna  rasakan  dan  akan memberikan  obat  menggunakan  metode Forward chaining . Dengan melalui pengumpulan data, penyakit dan obat, serta Pembangunan  aturan  berdasarkan  metode Forward  chaining ,  sistem  pakar  ini  telah berhasil dikembangkan.
Sistem  pakar  berbasis  web  ini memiliki  potensi  besar  dalam  membantu Masyarakat  menamgani  penyakit  menular yang  efektif  dan  efisien  dengan  obat  yang tepat.
Meskipun demikian, terdapat kekurangan yang perlu diperhatikan, seperti keterbatasan  cakupan  penyakit  menular yang  tersedia  dalam  basis  pengetahuan
sistem  pakar  ini.  Kemungkinan  untuk pengembangan  selanjutnya,  memperluas cakupan penyakit menular, yang mencakup penambahan dan pembaruan data penyakit dan obat secara berkala.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih kepada  pihak-pihak  terkait  yang  telah memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Alamsyah,  A.  P.  D.  (2019).  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal. International Journal of Artificial Intelligence, 6(1), 53-74.
[2]   Andika, F., Safira, A., Mustina, N., & Marniati, M.  (2020).  Edukasi  tentang  Pemberantasan Penyakit Menular pada Siswa di SMA Negeri 5 Kota  Banda  Aceh.  Jurnal  Pengabdian  Kepada Masyarakat Bidang Kesehatan, 2(1), 29-33.
[3]  Depkes RI. (2008). Profil Kesehatan Indonesia. PT. Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
[4]  Firdaus,  M.  B.,  Habibie,  D.  S.,  Suandi,  F., Anam,  M.  K.,  &  Lathifah,  L.  (2021). Perancangan Game OTW SARJANA
Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer, 6(2), 66-74.
[5]        Kilimandang,  F.  F.  P.,  &  Waluyo,  S.  (2023, October). Penerapan Metode Forward Chaining Dalam  Sistem  Pakar  Diagnosa  Jenis  Penyakit Menular.  In  Prosiding  Seminar  Nasional Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Informasi
(SENAFTI) (Vol. 2, No. 2, pp. 956-965).
[6] Kuswanto,  J.  (2020).  Sistem  Pakar  Untuk Perlindungan  Tanaman  Padi  Menggunakan Metode  Forward  Chaining.  Jurnal  Ilmiah Edutic:  Pendidikan  dan  Informatika,  7(1),  31-
39.
[7]   Latif,  S.  (2021).  Kecerdasan  Buatan  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Fungi  Pada  Manusia Menggunakan  Penalaran  Backward  Chaining Berbasis  Web.  Jurnal  FATEKSA:  Jurnal Teknologi dan Rekayasa, 6(2), 81-100.
[8]   Lestari,  A.,  Wijaya,  H.,  Riyadi,  N.  S.,  & Rosyani,  P.  (2023).  Systematic  Literature Review: Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Manusia  Menggunakan  Metode  Backward Channing.  Buletin  Ilmiah  Ilmu  Komputer  dan Multimedia (BIIKMA), 1(1), 71-77.
[9]  Nawangnugraeni,  D.  A.  (2021).  Sistem  Pakar Berbasis  Android  untuk  Diagnosis  Diabetes Melitus  dengan  Metode  Forward  Chaining.
Komputika: Jurnal Sistem Komputer, 10(1), 19- 27.
[10] Prasetyo, W. D., & Wahyudi, R. (2019). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ternak Sapi Menggunakan  Metode  Forward  Chaining Berbasis Website Responsif: Expert System For Diagnosing  Cattle  Diseases  Using  Forward Chaining  Method  Based  On  Responsive Website. Jurnal Teknologi dan Terapan Bisnis, 2(1), 13-21.
[11] Pulungan, W. A., & Medelfii, D. (2020). Sistem Pakar  Menentukan  Penyakit  Ginjal  dengan Metode  Forward  Chaining.  Ultim.  InfoSys, 11(1), 27-32.
[12] Ranschaert, Erik R., Sergey Morozov, andPaul R.  Algra, eds. (2019). Artificial intelligence in medical  imaging:  opportunities,  applications and risks. Springer.
[13]  Rozi,  A.  F.  (2023).  Sistem  Pakar  Diagnosa Awal Penyakit Menular Seksual Menggunakan Metode  Certainty  Factor.  Jurnal  Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 11(3s1).
[14] Sulistianingsih, I. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Menu Makanan Sehat untuk Pasien Rawat Inap. Jurnal
Teknik dan Informatika, 6(1), 6-11. [15] Zalmi, W. F. (2023). Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Gigi Dan Mulut Dengan Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. INFORMATIKA, 11(1), 43-53.