Vol. 12, No. 1, September 2021, pp. 7 – 16 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## APLIKASI DETEKSI DINI COVID-19 TERHADAP KARYAWAN PADA PERUSAHAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB
Gerhana Yuhandika 1 , Popy Meilina 2 ,
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jakarta, Jl Cempaka Putih Tengah 27, 10510, Jakarta
gerhanayuhandika@gmail.com 1 , popy.meilina@umj.ac.id 2 ,

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi deteksi covid-19 berbasis web. Yang terdapat 3  aktor,  yaitu:admin,karyawan,manager,  menu  yang  terdapat  pada rule admin  adalah menu dashboard dan  menu  data  master  terdapat  submenu  data  master  gejala,karyawan, user,role user. Pada rule karyawan terdapat menu untuk mengisi kuisioner dan melihat kartu pass. Pada rule manager terdapat menu dashboard dan menu data deteksi covid-19 . Aplikasi ini dilakukan dengan menggunakan metode forward chaining yang terdiri dari 7 gejala, yaitu: (G1)=Batuk,
(G2)=Pilek,  (G3)=Sakit  tenggorokan,  (G4)=Demam,  (G5)=Sesak  napas,  (G6)=hilangnya indra  penciuman  atau  indra  perasa,  (G7)=Pernah  melakukan  perjalanan  jauh  atau  memilik hubungan  kontak  erat  dengan  pasien covid-19. Dari  7  gejala  menghasilkan  128  kombinasi, yang dikelompokkan menjadi 4 kategori gejala, yaitu: (BB)=beresiko besar, (BK)=beresiko kecil, (ODP)=ODP, dan (SH)=sehat, dengan 8 aturan rule, yaitu: (R1)BB=H1, (R2)BK=H2, (R3)ODP=H3, (R4)sehat=H4, (R5)=BB+BK=H1, (R6)=BB+ODP=H1, (R7)=BK+ODP=H3, (R8)=BB+BK+ODP=H1,  untuk  mendapatkan  4  hasil  keputusan,  yaitu:  (H1)=Tidak  boleh masuk anda beresiko besar, (H2)=Boleh masuk anda beresiko kecil, (H3)=Tidak boleh masuk anda  ODP,  (H4)=Boleh  masuk  anda  sehat.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dari  128  data mendapatkan nilai akurasi sebesar 100%.
K ata kunci: Deteksi Dini Covid-19, Forward Chaining, 4 Hasil Keputusan.

## Abstract
This  study  aims  to  create  a  web-based  covid-19  detection  application.  There  are  3  actors, namely: admin, employee, manager, the menu contained in the admin rule is the dashboard menu and the master data menu has a symptom master data submenu, employees, users, and user roles. In the employee rule there is a menu to fill out the questionnaire and view the pass card. In the rule manager there is a dashboard menu and a COVID-19 detection data menu. This  application  is  carried  out  using  the  forward  chaining  method  which  consists  of  7 symptoms, namely: (G1) = Cough, (G2) = Colds, (G3) = Sore throat, (G4) = Fever, (G5) = Shortness of breath, (G6 ) = loss of sense of smell or taste, (G7) = Have you ever traveled far or  have  close  contact  with  a  COVID-19  patient.  Of  the  7  symptoms  produced  128 combinations, which are grouped into 4 symptom categories, namely: (BB) = high risk, (BK) =  small  risk,  (ODP)  =  ODP,  and  (SH)  =  healthy,  with  8  rules,  namely:  (R1)BB=H1, (R2)BK=H2, (R3)ODP=H3, (R4)healthy=H4, (R5)=BB+BK=H1, (R6)=BB+ODP=H1, (R7 )=BK+ODP=H3,  (R8)=BB+BK+ODP=H1,  to  get  4  results,  namely:  (H1)=You  are  not allowed to enter, you are at great risk, (H2)=You are allowed to enter, you are at low risk, ( H3)=You  are  not allowed to  enter  ODP,  (H4)=You  are  allowed to  enter,  you  are  healthy. Based on the test results of 128 data get an accuracy value of 100%.
Keywords: Covid-19 Detection, Forward Chaining, 4 Result.
1. Pendahuluan
Meluasnya penyebaran wabah virus Corona  ( Covid-19 )  membuat  sebagian  besar perusahaan  di  Indonesia  merasa  cemas  dan waspada  terhadap  wabah  tersebut.  Sebagian perusahaan telah mengeluarkan peraturan baru yang  dibuat  untuk  mengantisipasi  penyebaran wabah virus tersebut, yaitu dengan melakukan proses scrining hasil data kesehatan karyawan sebagai syarat karyawan diperbolehkan masuk ke  dalam  perusahaan,  sebagaimana  gejala- gejala dari  wabah  virus tersebut  salah  satunya adalah meningkatnya suhu tubuh diatas 38 ̊ C, sesak  nafas  bukan  penyakit  asma,  serta hilangnya indra perasa atau penciuman.
Proses Scrining menurut    (Rasjidi,  2010)
“memiliki  arti  yang  sama  dengan  deteksi  dini atau  pencegahan  sekunder,  yaitu  pemeriksaan atau tes yang dilakukan pada orang yang belum menunjukkan  adanya  gejala  penyakit  untuk menemukan penyakit yang belum terlihat atau masih  berada  pada  stadium  praklinik  jurnal”. Dalam  melakukan  proses  scrinning  hasil  data kesehatan  karyawan  pada  perusahaan  masih menerapkan  sistem  secara  sederhana  yaitu dengan  menggunakan  form  kertas  pengisian data  kesehatan  karyawan  yang  terdapat kekurangan  pada  saat  proses  pengisian  data kesehatan  ini  terjadinya  penumpukan  antrian yang  menyebabkan  kerumunan  karyawan karena  belum  adanya  aplikasi  deteksi  dini Covid-19 terhadap karyawan pada perusahaan. Dengan  adanya  permasalahan  di  atas,  maka tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  sebuah aplikasi  deteksi  dini Covid-19 terhadap karyawan pada perusahaan dengan menggunakan  konsep  sistem  pakar  dengan metode forward chaining.
Berdasarkan  data  dari  Kemenkes  bahwa pengertian Covid-19 (Kemenkes, 2021)
“ Coronavirus merupakan  keluarga  besar  virus yang menyebabkan penyakit pada manusia dan hewan.  Pada  manusia  biasanya  menyebabkan penyakit  infeksi  saluran  pernapasan, mulai  flu biasa  hingga  penyakit  yang  serius  seperti Middle  East  Respiratory  Syndrome  (MERS) dan  Sindrom  Pernafasan  Akut  Berat  / Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS) .
Coronavirus  jenis  baru  yang  ditemukan  oleh manusia di Wuhan Cina, pada Desember 2019, kemudian diberi nama Severe Acute
Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2  (SARS- COV2) , dan menyebabkan penyakit Coronavirus  Disease-2019  (COVID-19) yang
memiliki  gejala  seperti  demam  diatas  38C, batuk  dan  pilek,  gangguan  pernafasan  dan hilangnya indra perasa atau penciuman”.
Sistem  Pakar  menurut  Hayadi  (Hayadi & Rukun, 2016) “Sistem Pakar atau Expert System biasa disebut juga  dengan Knowledge  Based  System yaitu suatu aplikasi komputer yang ditunjukan untuk membantu pengambilan keputusan atau pemecahan  persoalan  dalam  bidang  spesifik. Sistem  ini  bekerja  dengan  menggunakan pengetahuan  dan  metode  analisis  yang  telah didefinisikan  terlebih  dahulu  oleh  pakar  yang sesuai  dengan  bidang  keahliannya.  Sistem  ini disebut  sistem  pakar  karena  fungsi  dan perannya sama seperti seorang ahli yang harus memiliki  pengetahuan,  pengalaman  dalam memecahkan suatu persoalan. Sistem biasanya berfungsi  sebagai  kunci  penting  yang  akan membantu  suatu  sistem  pendukung  keputusan atau sistem pendukung eksekutif”.
Menurut  Mulyanto  (Mulyanto,  2015)  dalam penelitian yang dilakukan Mujiastuti (Mujiastuti, 2018)
“mekanisme  dari  metode  forward  chaining dimulai dengan memasukkan sekumpulan fakta yang diketahui, kemudian fakta – fakta tersebut akan  dicocokkan  dengan aturan  –  aturan  yang menjadi  basis  pengetahuan  sistem.  Aturan  – aturan tersebut bekerja dengan menggunakan if –  then  rules  yang  ada  pada  sistem.  Apabila terdapat  fakta  yang  cocok  dengan  bagian  if, maka  aturan  tersebut  akan  dieksekusi.  Dari hasil  eksekusi  tersebut  akan  terbentuk  fakta baru  dan  dicocokkan  lagi  terhadap  aturan  – aturan  yang  ada.  Proses  pencocokkan  akan berhenti  apabila  tidak  ada  lagi  aturan  yang dapat dieksekusi atau sudah mencapai konklusi yang  hasilnya  cocok  dengan  fakta  akhir  yang diketahui”.
2 Hasil Dan Pembahasan
Tahapan  dalam  analisa  proses  ini dilakukan dengan menggunakan metode Forward  Chaining (runut  maju). Forward chaining dilakukan mulai dari kalimat-kalimat yang  ada  dalam  Knowledge  Base  dan melakukan pengeksekusian untuk mendapatkan fakta-fakta baru. Forward Chaining melakukan penelusuran  dengan  cara user menjawab pertanyaan  yang  disediakan  oleh  sistem, kemudian  sistem  akan  memberikan  hasil  dan solusi  terhadap  karyawan  boleh  masuk  atau tidak  boleh  masuk  ke  dalam  perusahaan. Berdasarkan  fakta  yang  ada  dalam  Analisa
proses berupa data dari kemenkes mendapatkan gejala pada Tabel 1.
Tabel 1 Gejala Kode Nama Gejala G1 Batuk G2 Pilek G3 Sakit Tenggorokan G4 Demam diatas 38̊C
G5 Sesak napas bukan riwayat asma
G6 Hilangnya indra perasa dan indra penciuman
G7 Pernah  melakukan  perjalanan  jauh(zona merah)  atau  memiliki  hubungan  kontak  erat dengan pasien Covid-19 Keterangan:
G1 = Batuk G2 = Pilek G3 = Sakit Tenggorokan G4 = Demam diatas 38 Celcius G5 = Sesak Nafas bukan riwayat asma G6 = Hilangnya fungsi indra perasa atau indra penciuman G7 = Pernah melakukan perjalanan jauh atau ke zona merah dan Pernah melakukan kontak atau memiliki hubungan erat dengan pasien Covid- 19.
Berdasarkan  gejala  pada  tabel  1  maka mendapatkan pengelompokkan kategori Covid- 19 seperti pada tabel 2
Tabel 2 Kategori Covid-19 Kategori Indikasi Gejala Beresiko Besar -Demam diatas 38̊C -Sesak  napas  bukan        riwayat asma -Hilangnya  indra  perasa  dan indra penciuman Beresiko Kecil -Batuk -Pilek -Sakit Tenggorokan ODP -Pernah  melakukan  perjalanan jauh(zona merah) atau memiliki hubungan  kontak  erat  dengan pasien Covid-19 Sehat - All False

## Keterangan:
Beresiko Kecil  = - Batuk - Pilek - Sakit Tenggorokan Beresiko Besar  = - Demam
- Sesak Nafas bukan riwayat asma - Hilangnya Indra Penciuman Dan indra perasa
ODP              =  -Pernah melakukan perjalanan jauh atau ke zona merah dan
Pernah  melakukan  kontak atau memiliki hubungan erat dengan pasien Covid-19
Sehat               = All False
Berdasarkan  gejala  pada  tabel  1  maka mendapatkan pertanyaan kuisioner seperti pada tabel 3
Tabel 3 Kuisioner Kode Nama Pertanyaan P1 Apakah anda merasakan Batuk P2 Apakah anda merasakan Pilek
P3 Apakah anda merasakan Sakit Tenggorokan
P4 Apakah anda merasakan Demam diatas 38̊C P5 Apakah  anda  merasakan  Sesak  napas  bukan riwayat asma P6 Apakah  anda  hilang  indra  perasa  dan  indra penciuman
P7 Apakah  dalam  14  hari  terakhir  anda  Pernah melakukan  perjalanan  jauh  (zona  merah)  atau memiliki  hubungan  kontak  erat  dengan  pasien Covid-19
Keterangan: P1=Apakah anda meraskan Batuk P2=Apakah anda meraskan Pilek P3=Apakah anda meraskan Sakit Tenggorokan P4=Apakah anda meraskan Demam diatas 38̊C P5=Apakah anda meraskan Sesak Nafas bukan riwayat asma
P6=Apakah  anda  hilang  fungsi  indra  perasa atau indra penciuman P7=Apakah anda dalam 14 hari terakhir pernah melakukan  perjalanan  jauh  zona  merah  dan Pernah  melakukan  kontak  atau  memiliki hubungan erat dengan pasien Covid-19.
Berdasarkan  gejala  pada  tabel  2  dan kategori Covid-19 pada  tabel  3  maka mendapatkan hasil keputusan seperti pada tabel 4
Tabel 4 Hasil Keputusan Kode Nama Hasil Keputusan H1 Tidak Boleh Masuk Anda Beresiko Besar
H2 Boleh Masuk Anda Beresiko Kecil H3 Tidak Boleh Masuk Anda ODP H4 Boleh Masuk Anda Sehat
Keterangan: H1 = Tidak Boleh Masuk Anda Beresiko Besar H2 = Boleh Masuk Anda Beresiko Kecil H3 = Tidak Boleh Masuk Anda ODP H4 = Boleh Masuk Anda Sehat
Berdasarkan  gejala  pada  tabel  2  dan kategori Covid-19 pada  tabel  3  serta  hasil keputusan  seperti  pada  tabel  4,  maka mendapatkan rekomendasi pada tabel 5.
Tabel 5 Rekomendasi Kode Solusi S1 Anda harus test swab dan isolasi mandiri S2 Anda harus periksa ke fasilitas kesehatan
S3 Anda harus test swab dan isolasi mandiri
S4 Tetap  jaga  kesehatan  dan  selalu  mentaati protokol kesehatan
Keterangan: S1 = Anda harus test swab dan isolasi mandiri S2 = Anda harus periksa ke fasilitas kesehatan S3 = Anda harus test swab dan isolasi mandiri S4 = Tetap jaga kesehatan dan selalu mentaati protokol kesehatan

## Melakukan Aturan Rule
Berdasarkan  gejala  pada  tabel  2  dan kategori Covid-19 pada  tabel  3  dengan  hasil keputusan  pada  tabel  4  maka  mendapatkan aturan rule seperti pada tabel 6

## Tabel 6 Aturan Rule
Id_ rule Keterangan Hasil Keputusan R1 Beresiko Besar H1 R2 Beresiko Kecil H2 R3 ODP H3 R4 Sehat H4 R5 Beresiko Besar dan Beresiko Kecil H1 R6 Beresiko Besar dan ODP H1 R7 Beresiko Kecil dan ODP H3 R8 Beresiko Besar dan Beresiko Kecil dan ODP H1
Keterangan: R1 = IF Beresiko Besar THEN H1 R2 = IF Beresiko Kecil THEN H2 R3 = IF ODP THEN H3 R4 = IF Sehat THEN H4 R5 = IF Beresiko Besar AND IF Beresiko Kecil THEN H1 R6 = IF Beresiko Besar AND IF ODP THEN H1 R7 = IF Beresiko Kecil AND IF ODP THEN H3 R8 = IF Beresiko Besar AND IF Beresiko Kecil AND IF ODP THEN H1

## Tabel 7 Total Banyaknya Cara Dari Aturan Rule
Id_ rule Keterangan Hasil Keputusan Total R1 Beresiko Besar H1 7 R2 Beresiko Kecil H2 7 R3 ODP H3 1 R4 Sehat H4 1
R5 Beresiko Besar dan Beresiko Kecil H1 49 R6 Beresiko Besar dan ODP H1 7 R7 Beresiko Kecil dan ODP H3 7 R8 Beresiko Besar dan Beresiko Kecil dan ODP H1 49 Total 128

## Menentukan banyaknya Peluang
Menentukan  Peluang  banyaknya  cara kombinasi  yang  ada  dari  7  pertanyaan  yang sudah dibuat dengan memilih 1 jawaban dari 2 jawaban  yang  ada,  pilihan  jawaban  tersebut adalah Iya atau Tidak,
Diketahui : J (jawaban) = 2 P (Pertanyaan) = 7 Ditanyakan : Banyaknya Peluang ? Jawab ; 2 7 = 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 x 2 = 128

## Tabel 8 Iterasi Forward Chaining
Kode Kode Gejala Id Aturan Rule Kode Hasil Keputusan K1 G1,G2,G3,G4,G5,G6,G7 R8 H1 K2 G1, G2, G3, G4, G5, G7 R8 H1 K3 G1, G2, G3, G4, G6, G7 R8 H1 K4 G1, G2, G3, G4, G7 R8 H1 K5 G1, G2, G3, G5, G6, G7 R8 H1 K6 G1, G2, G3, G5, G7 R8 H1 K7 G1, G2, G3, G6, G7 R8 H1 K8 G1, G2, G3, G7 R7 H3 K9 G1, G2, G4, G5, G6, G7 R8 H1 K10 G1, G2, G4, G5, G7 R8 H1 K11 G1, G2, G4, G6, G7 R8 H1 K12 G1, G2, G4, G7 R8 H1 K13 G1, G2, G5, G6, G7 R8 H1 K14 G1, G2, G5, G7 R8 H1 K15 G1, G2, G6, G7 R8 H1 K16 G1, G2, G7 R7 H3 K17 G1, G3, G4, G5, G6, G7 R8 H1 K18 G1, G3, G4, G5, G7 R8 H1 K19 G1, G3, G4, G6, G7 R8 H1 K20 G1, G3, G4, G7 R8 H1 K21 G1, G3, G5, G6, G7 R8 H1 K22 G1, G3, G5, G7 R8 H1 R23 G1, G3, G6, G7 R8 H1 K24 G1, G3, G7 R7 H3 K25 G1, G4, G5, G6, G7 R8 H1
K26 G1, G4, G5, G7 R8 H1 K27 G1, G4, G6, G7 R8 H1 K28 G1, G4, G7 R8 H1 K29 G1, G5, G6, G7 R8 H1 K30 G1, G5, G7 R8 H1 K31 G1, G6, G7 R8 H1 K32 G1, G7 R7 H3 K33 G2, G3, G4, G5, G6, G7 R8 H1 K34 G2, G3, G4, G5, G7 R8 H1 K35 G2, G3, G4, G6, G7 R8 H1 K36 G2, G3, G4, G7 R8 H1 K37 G2, G3, G5, G6, G7 R8 H1 K38 G2, G3, G5, G7 R8 H1 K39 G2, G3, G6, G7 R8 H1 K40 G2, G3, G7 R7 H3 K41 G2, G4, G5, G6, G7 R8 H1 K42 G2, G4, G5, G7 R8 H1 K43 G2, G4, G6, G7 R8 H1 K44 G2, G4, G7 R8 H1 K45 G2, G5, G6, G7 R8 H1 K46 G2, G5, G7 R8 H1 K47 G2, G6, G7 R8 H1 K48 G2, G7 R7 H3 K49 G3, G4, G5, G6, G7 R8 H1 K50 G3, G4, G5, G7 R8 H1 K51 G3, G4, G6, G7 R8 H1 K52 G3, G4, G7 R8 H1 K53 G3, G5, G6, G7 R8 H1 K54 G3, G5, G7 R8 H1 K55 G3, G6, G7 R8 H1 K56 G3, G7 R7 H3 K57 G4, G5, G6, G7 R6 H1 K58 G4, G5, G7 R6 H1 K59 G4, G6, G7 R6 H1 K60 G4, G7 R6 H1 K61 G5, G6, G7 R6 H1 K62 G5, G7 R6 H1 K63 G6, G7 R6 H1 K64 G7 R3 H3 K65 G1, G2, G3, G4, G5, G6 R5 H1 K66 G1, G2, G3, G4, G5 R5 H1 K67 G1, G2, G3, G4, G6 R5 H1 K68 G1, G2, G3, G4 R5 H1 K69 G1, G2, G3, G5, G6 R5 H1 K70 G1, G2, G3, G5 R5 H1
K71 G1, G2, G3, G6 R5 H1 K72 G1, G2, G3 R2 H2 K73 G1, G2, G4, G5, G6 R5 H1 K74 G1, G2, G4, G5 R5 H1 K75 G1, G2, G4, G6 R5 H1 K76 G1, G2, G4 R5 H1 K77 G1, G2, G5, G6 R5 H1 K78 G1, G2, G5 R5 H1 K79 G1, G2, G6 R5 H1 K80 G1, G2 R2 H2 K81 G1, G3, G4, G5, G6 R5 H1 K82 G1, G3, G4, G5 R5 H1 K83 G1, G3, G4, G6 R5 H1 K84 G1, G3, G4 R5 H1 K85 G1, G3, G5, G6 R5 H1 K86 G1, G3, G5 R5 H1 K87 G1, G3, G6 R5 H1 K88 G1, G3 R2 H2 K89 G1, G4, G5, G6 R5 H1 K90 G1, G4, G5 R5 H1 K91 G1, G4, G6 R5 H1 K92 G1, G4 R5 H1 K93 G1, G5, G6 R5 H1 K94 G1, G5 R5 H1 K95 G1, G6 R5 H1 K96 G1 R2 H2 K97 G2, G3, G4, G5, G6 R5 H1 K98 G2, G3, G4, G5 R5 H1 K99 G2, G3, G4, G6 R5 H1 K100 G2, G3, G4 R5 H1 K101 G2, G3, G5, G6 R5 H1 K102 G2, G3, G5 R5 H1 K103 G2, G3, G6 R5 H1 K104 G2, G3 R2 H2 K105 G2, G4, G5, G6 R5 H1 K106 G2, G4, G5 R5 H1 K107 G2, G4, G6 R5 H1 K108 G2, G4 R5 H1 K109 G2, G5, G6 R5 H1 K110 G2, G5 R5 H1 K111 G2, G6 R5 H1 K112 G2 R2 H2 K113 G3, G4, G5, G6 R5 H1 K114 G3, G4, G5 R5 H1 K115 G3, G4, G6 R5 H1
K116 G3, G4 R5 H1 K117 G3, G5, G6 R5 H1 K118 G3, G5 R5 H1 K119 G3, G6 R5 H1 K120 G3 R2 H2 K121 G4, G5, G6 R1 H1 K122 G4, G5 R1 H1 K123 G4, G6 R1 H1 K124 G4 R1 H1 K125 G5, G6 R1 H1 K126 G5 R1 H1 K127 G6 R1 H1 K128 - R4 H4

## Membuat Pohon Keputusan
Berdasarkan  7  gejala  mendapatkan  4  hasil keputusan

## Gambar 1 Pohon Keputusan
Berdasarkan  Gambar  3.4  dari  7  gejala mendapatkan 4 hasil keputusan, yaitu:
H1   =    (G4,  G5,  G6),  (G4,  G5),  (G4,  G6), (G5, 56), (G4), (G5), (G6).
H2   =  (G1,  G2,  G3),  (G1,  G2),  (G1,  G3), (G2,G3),(G1),(G2),(G3).
H3   =   (All False, G7). H4  =   (All False)
tampilan login Admin  dari  aplikasi sistem pendukung keputusan kelas unggulan.  Setiap  jenis user harus  melalui proses login dahulu  sebelum  dapat
menggunakan  fungsi-fungsi  yang  ada  di aplikasi.
Gambar 2 Tampilan Login Aplikasi Deteksi Dini Covid-19
Setelah  admin berhasil login, muncul  menu utama  pada  admin.  Berikut  tampilan  pada gambar 3
Gambar 3 Tampilan Halaman Dashboard Admin
Pada menu ini, admin dapat menambahkan, merubah  maupun  mengapus  data  gejala. Berikut Tampilan pada Gambar 4:

## Gambar 4 Tampilan Data Master Gejala
Pada menu ini, admin dapat menambahkan, merubah maupun mengapus data karyawan. Berikut Tampilan pada Gambar 3.4 :

## Gambar 5 Tampilan Data Master Karyawan
Pada menu ini, admin dapat menambahkan,
merubah
maupun mengapus  data user .  Berikut  Tampilan pada Gambar 6 :
Gambar 6 Tampilan Data Master User
Pada  menu  ini  admin  dapat  melihat  data master role  user. Berikut  Tampilan  pada Gambar 3.6 :

## Gambar 7 Tampilan Data Role User
Pada  menu  ini,  karyawan  dapat  mengisi kuisioner detesi Covid-19 . Berikut Tampilan pada Gambar 8:

## Gambar 8 Tampilan Kuisioner Karyawan
Pada  menu  ini,  karyawan  dapat  notifikasi bahwa  karyawan  sudah  mengisi  kuisioner detesi Covid-19 .  Untuk  melihat  kartu  pass karyawan klik  button  view pass  Berikut Tampilan pada Gambar 9:
Gambar  9 Tampilan View Pass
Pada  menu  ini,  karyawan  dapat  melihat kartu  pass  karyawan  untuk  dapat  hasil keputusan  boleh  masuk  atau  tidak  boleh masuk  ke  dalam  perusahaan,  Berikut Tampilan pada Gambar 10:

## Gambar 10 Tampilan Kartu Pass
Pada menu ini, manager dapat melihat data deteksi Covid-19 karyawan  yang  sudah mengisi kuisioner, manager dapat mengapprove  data  deteksi  karyawan,  dan juga  dapat  menghapus  data  deteksi karyawan, Berikut Tampilan pada Gambar 11:
Gambar 11 Tampilan Data Deteksi

## 3 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembuatan  aplikasi yang dilakukan maka dapat disimpulkan yaitu:
1. Aplikasi deteksi dini Covid-19 ini dibuat dengan  harapan  dapat  mempermudah karyawannya pada saat pengisian kuisioner deteksi dini Covid-19 . 2. Aplikasi deteksi dini Covid-19 ini dibuat dengan  harapan  dapat  mempermudah manager  pada  saat  melihat  hasil  data kuisioner karyawannya. 3. Dengan  menggunakan  metode forward chaining yang  terdiri  dari  7  gejala menghasilkan  128  cara  kombinasi.  Dari 128 cara kombinasi tersebut di kelompokkan  menjadi  4  kategori  dan memperoleh 8 aturan rule untuk mendapatkan  4  hasil  keputusan  dan mendapatkan  nilai  keakurasian  sebesar 100% dari 128 data yang diuji.
4. Pada aplikasi deteksi dini Covid-19 yang sudah  dibuat  terdapat  tiga  aktor  yaitu admin,  karyawan  dan  manager.  Menu yang terdapat pada rule admin yaitu menu dashboard ,  data master ,  data  kuisioner karyawan, dan pada data master terdapat sub  sub  tersendiri.  Seperti  data master gejala , master karyawan, master user dan master rule  user .  Pada rule karyawan terdapat menu kuisioner deteksi Covid-19 dan View Pass  masuk  perusahaan.  Pada rule manager  terdapat  menu dashboard , dan data kuisioner deteksi Covid-19.

## Daftar Pustaka
B., Herawan Hayadi, Kasman Rukun. (2016).
WHAT IS EXPERT SYSTEM.
Yogyakarta: Deepublish. Covid19.go.id. (2020, Juni 09). Seri Panduan Adaptasi Kebiasaan Baru Part 2 Berada Pada Tempat Kerja Atau Usaha . Retrieved from covid19.go.id: https://covid19.go.id/edukasi/masyara kat-umum/seri-panduan-adaptasi- kebiasaan- baru-2-berada-di-tempat- kerjausaha Kemenkes. (2021, Januari 23). Pertanyaan dan jawaban terkait Covid-19 . Retrieved from Kemenkes.go.id: https://www.kemkes.go.id/article/view /20030400008/FAQ-Coronavirus.html
Rasjidi, I. (2010). Epidemiologi Kanker Pada Wanita. Jakarta: Agung Seto.