Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.464 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1689-1697 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## USING FORWARD CHAINING METHODS TO DIAGNOSE CHOLESTEROL DISEASE USING THE WEB
Venny Octavia *1 , Jhonson Efendi Hutagalung 2 , Cecep Maulana 3
1,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia
2 Program Studi Teknik Komputer, STMIK Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 vennyoctavia2018@gmail.com , 2 jhonefendi12@yahoo.co.id , 3 cecep.maulana1977@gmail.com
(Naskah masuk: 12 Juli 2022, Revisi : 26 Juli 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
Cholesterol disease can attack humans, both young and adult, in this case it is necessary to do a quick diagnosis to provide basic knowledge about cholesterol disease to sufferers. Advances in expert systems can overcome this problem, namely by designing a web-based computer system that is integrated with databases and programming languages such as PHP-MySQL so that it can help cholesterol patients to diagnose the disease. The expert system application in its decision making uses a forward chaining inference engine where the goal driven data will start a search on the initial node to the goal node until it gets results. The results of the implementation of the system, namely the system provides questions in the form of symptoms that must be answered by the patient based on the symptoms experienced by the patient and the results of the process the system will provide information on what type of cholesterol disease he is experiencing in order to get a solution with treatment and handling. System that works with a knowledge base search that is able to provide decisions by utilizing an expert knowledge base.
Keywords : Cholesterol  Disease,  Diagnosis,  PHP-MySQL,  Expert  System,  Forward  Chaining,  Patients, Symptoms.

## PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KOLESTEROL BERBASIS WEB

## Abstrak
Abstrak  berbahasa  Indonesia  diletakkan  pada  bagian  ini.  Abstrak  memberikan  gambaran  umum  tentang  isi makalah  dan  harus  ditulis  dengan Times  New  Roman 10  dalam  format  satu  kolom  dan  linespacing  1.  Panjang abstrak maksimal 250 kata. Jika terdapat istilah-istilah asing yang belum dibakukan, ditulis dalam bentuk italic . Tidak  diperkenankan  melakukan  sitasi  di  bagian  abstrak.  Abstrak  seharusnya  mengandung  latar  belakang, permasalahan, tujuan penelitian/tujuan paper, metode, hasil dan kesimpulan.
Kata kunci : Diagnosa, Forward Chaining, Gejala, Pasien, Penyakit Kolesterol, PHP-MySQL, Sistem Pakar.

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  kemajuan  teknologi  informasi  dan komunikasi  hampir  menyentuh  semua  bidang  yang ada  saat  ini,  tak  terkecuali  bidang  kedokteran.  Pada bidang kedokteran saat ini sudah banyak memanfaatkan teknologi untuk membantu peningkatan  pelayanan  yang  lebih  baik  pada masyarakat luas, seperti CT scan, USG, sistem CAT ( Computerized  Axial  Tomography ),  SPECT  ( Single Photon Emission Computer Tomography ) dan Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit dengan mengadopsi  pengetahuan  dari  seorang  pakar  bidang spesialis ilmu  kesehatan, yaitu bidang permasalahan penyakit berkaitan dengan kadar lemak dalam tubuh (kolesterol).
Sistem  pakar  atau  expert  system  juga  sudah banyak  dikembangkan  oleh  sejumlah  peneliti  untuk berbagai bidang, namun yang banyak diimplementasikan  adalah  kesehatan.  Baik  manusia, hewan, maupun tumbuhan biasa didiagnosa penyakitnya  melalui  sistem  pakar.  Pada  manusia penyakit adalah penyebab gangguan kesehatan pada tubuh  manusia  yang  menyerang  sejumlah  orang. Manusia  seringkali  telah  mengetahui  tubuhnya mengalami  gangguan  kesehatan,  tetapi  tidak  tahu persis penyakit apa yang sedang menyerangnya serta bagaimana  cara  mengobatinya,  sehingga  untuk mengetahui  dan  mengatasi  penyakit  seorang  ahli yang  memahami  masalah  kesehatan  (dokter,  bidan, atau  perawat).  Kolestrol  merupakan  pernyakit  yang
tingkat  kejadianya  cukup  luas  dan  dapat  menyerang siapa saja tanpa memandang usia dan suku bangsa[1].
Berdasarkan ahli dari Clinical Research Support Unit  (CRSU)  Fakultas  Kedokteran  Universitas Indonesia,  Dr.  Nafrialdi,  PhD  menyatakan  bahwa 35%  penduduk  Indonesia  memiliki  kadar  kolesterol lebih  tinggi  dari  batas  normal.  Kendala  yang  terjadi saat  ini  adalah  ketidaktahuan  masyrakat  umum terhadap  penyakit  yang  dialami  di  karenakan mahalnya  biaya  yang  harus  di  keluarkan  untuk mengetahui  penyakit  lebih  dini  tanpa  harus berkonsultasi  ke  dokter.  Maka  perlu  adanya  sebuah sistem  yang  bisa  memudahkan  pasien  dalam mendiagnosis  penyakit  yang  dialami  secara  dini untuk  mencegah  penyakit  tersebut  ke  tingkat  yang lebih  tinggi,  serta  belum  adanya  informasi  tentang penyakit  Kolesterol  dan  gejalanya  sehingga  susah untuk mendiagnosa penyakit tersebu[2][3].
.  Sistem  pakar  pada  saat  ini  sudah  banyak digunakan manusia, seperti memudahkan masyarakat tanpa harus berkonsultasi  dengan dokter atau pakar, bisa mengetahui gejala penyakit lebih dini, atau juga bisa  sebagai  data  pendukung  saat  berkonsultasi dengan dokter atau pakar terkait sesuai dengan hasil dari  sistem  pakar  tersebut.  Sistem  pakar  dirancang agar  dapat  menyelesaikan  suatu  permasalahan tertentu  dengan  meniru  kerja  para  pakar  atau  ahli. Pengalihan keahlian dari para ahli ke komputer untuk kemudian  dialihkan  lagi  ke  orang  lain  yang  bukan ahli merupakan tujuan utama dari sistem pakar[4][5]. Untuk  membantu  mengatasi  permasalahan  tersebut penulis  membuat  program  sistem  pakar  yang  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  masalah-masalah penyakit  kolestrol  yang  di  alami  masyarakat umum[6].
Kolesterol adalah lemak yang terdapat di dalam aliran  darah  atau  sel  tubuh  yang  sebenarnya dibutuhkan  untuk  pembentukan  dinding  sel  dan sebagai bahan baku beberapa harmon. Kolestrol yang normal  harus  di  bawah  200  mg/dl[7][8].  Apabila  di atas 240 mg/dl, maka berisiko tinggi terkena penyakit seperti serangan Jantung atau Stroke, Kolestrol secara alami  bisa  dibentuk  oleh  tubuh,  selebihnya  didapat dari  makanan  hewani,  seperti  daging,  unggas,  ikan, margarin,  keju,  dan  susu[9].  Tidak  banyak  yang mengetahui  bahwa  kolesterol  merupakan  faktor risiko penyebab kematian di usia muda. Berdasarkan laporan  Badan  Statitstik  Kabupaten  Asahan  pada tahun  2020,  tercatat  sebanyak  12  ribu  orang menderita  penyakit  hipertensi  yang  sebagian  besar akibat kolesterol[10]. Secara normal kolesterol dapat diproduksi  oleh  tubuh  sesuai  dengan  kebutuhan namun dapat meningkat karena makan yang dimakan mengandung  kolesterol.  Kolesterol  yang  berlebihan dapat membuat penumpukan di pembuluh darah dan dapat  menimbulkan  penyempitan.  Karena  hal tersebut  dapat  menyebabkan  seseorang  terserang stroke dan jantung[11][12].
Pemeriksaan kolesterol biasanya dilakukan dari hasil rekam medis pasien dan dari hasil laboratorium.
Pembacaan  hasil  tersebut  biasanya  dilakukan  oleh dokter. Hal ini menyebabkan pasien harus menunggu jadwal yang ditentukan oleh dokter tersebut. Dan juga Gejala  awal  yang  dialami  pasien  karena  penyakit Kolesterol  masih  dianggap  remeh  dalam  hal pengobatannya[13][14].  Untuk  itu,  perlu  sebuah sistem  yang  membantu  dalam  meningkatkan  dan menambah  basis  pengetahuan,  dalam  hal  ini  sistem pakar  berperan  sebagai  rekan  kerja  (patner). Berdasarkan  tinjauan  yang  dilakukan,  diperoleh variabel atribut yang berhubungan dengan penyebab kolesterol,  yaitu  :  Jenis  Kelamin,  Usia,  I-2 Tekanan Darah,  Indeks  Massa  Tubuh  (IMT), Low  Density Lipoprotein (LDL), High  Density  Lipoprotein (HDL),  Total cholesterol (TC), Trigliserida (TGA) [10]dan  masih  banyak  lagi  yang  bisa  dijadikan pertimbangan  agar  prediksi  menjadi  akurat.  Untuk memprediksi  suatu  kasus  tentu  diperlukan  seorang pakar,  yang  bisa  membantu  dalam  memprediksi diagnosa  penyakit  hiperkolesterol.  Tingginya  kasus penderita  penyakit  hiperkolesterol  membuat  perlu adanya penangan khusus[15].
Dari  permasalahan  diatas,  maka  dibutuhkan sebuah  sistem  komputerisasi  yang  dapat  membantu dalam pendiagnosaan penyakit kolesterol[16]. Sistem tersebut  memerlukan  suatu  metode  yang  mampu memberikan hasil kesimpulan penyakit dan perkiraan kolesterol. Salah satu  metode yang dapat  digunakan adalah  metode Forward  Chaining [17].  Di  mana proses  inferensinya  dapat  menggunakan Forward Chaining . Metode Forward Chaining adalah metode pencarian  atau  teknik  pelacakan  [18]  yang  di  mulai dengan  informasi  dari  penggabungan rule untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau  tujuan. Pelacakan maju ini sangat baik karena seluruh proses akan dikerjakan secara berurutan maju[19][20].

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang telah  digambarkan  di  atas,  maka  dapat  diuraikan pembahasan  masing-masing  tahap  dalam  penelitian adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalahnya  dalam  penelitian  ini adalah  menemukan  masalah-masalah  yang terjadi  pada  pasien  yang  mengalamai  gejala penyakit Kolesterol sehingga sistem akan dapat menentukan  permasalahan  bagi  pasien  yang memiliki penyakit Kolesterol, membantu pasien dalam  mengatasi  solusi  dan  pengobatan  serta penanganan penyakit tersebut.
2. Analisis Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem  yang
sedang berlangsung, dengan demikian diharapkan peneliti dapat menemukan kendala- kendala  dan  permasalahan  yang  terjadi  untuk memudahkan  proses  mendiagnosa  penyakit Kolesterol  dengan  menggunakan  data  yang telah dikumpul dari dokter penyakit dalam yang ada  di  Rumah  Sakit  Umum  H.  Abdul  Manan
Simatupang  Kisaran  sehingga  peneliti  dapat mencari solusi dari permasalahan tersebut.
Gambar 1.  Kerangka Penelitian
3. Perancangan Sistem Suatu  tahapan  kegiatan  yang  dilakukan seseorang atau kelompok dalam merancang atau membuat sistem sebelum sistem dibuat dengan tujuan  sistem  yang  dibangun  sesuai  dengan kebutuhan  dalam  memecahkan  atau  dengan kebutuhan pengguna berkaitan dengan pengolahan, pengelolaan dan perolehan informasi yang diinginkan.
4. Pembangunan Sistem
Tahap Pembangunan merupakan tahap penyusunan  program  aplikasi  untuk  menarik kesimpulan.  Sistem  ini  diimplementasikan kedalam bahas pemrograman PHP dan database MySQL.  Data  penyakit,  gejala  dan  rule diperoleh dari  pakar. Pakarnya dokter spesialis penyakit  dalam  yakni  dr.  Darma,  Sp.PD  yang bekerja  di  RSU.  H.  Abdul  Manan  Simatupang Kisaran.
5. Uji Coba Sistem
Uji  coba  sistem  dilakukan  setelah  pembuatan modul  sistem  selesai  dibuat  dengan  percobaan pada komputer user interface . Dengan melakukan  uji  coba  ini  dapat  diketahui kekurangan  sistem  yang  telah  dibuat  berjalan dengan baik, apakah sistem yang dibuat sesuai dengan perancangan pada sistem yang dirancang,  dan  apakah  penanganan  kesalahan berfungsi  dengan  baik.  Pengujian  sistem diakukan dengan pengujian Black Box .
6. Implementasi Sistem
Suatu  proses  untuk  menempatkan  sistem informasi baru ke dalam sistem yang sudah ada (sistem lama). Pada kesempatan ini penulis akan membahas tahapan dalam melakukan
implementasi sistem informasi.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Sistem
Sistem  yang  sedang  berjalan  tidak  dapat mengatasi  solusi  dan  pengobatan  dari  penyakit Kolesterol.  Dengan  adanya  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  kolesterol  diharapkan  dapat membantu para dokter spesialis penyakit dalam untuk mendiagnosa penyakit kolesterol. Sistem  ini dirancang  untuk  memudahkan  para  penderita penyakit  kolesterol  dalam  mendiagnosa  penyakit yang diderita selain hal tersebut juga dapat membantu para  dokter  dalam  mendiagnosa  penyakit.  Namun sistem  ini  bukan  untuk  menggantikan  posisi  dokter spesialis penyakit dalam. Dapat dilihat pada gambar 2  merupakan  aliran  sistem  informasi  yang  sedang berjalan  mengenai  proses  diagnose  terhadap  pasien yang mengalami penyakit kolesterol.
Analisis Sistem Yang Berjalan Diagnosa Penyakit Kolesterol Pada R.S.U. H. Abdul. M.S Kisaran Pasien Pegawai
Formulir Data Pasien yang telah diisi Ambil Nomor antrian Formulir Data Pasien yang telah diisi Memanggil nomor Antrian A Nomor Antrian Formulir Isian Formulir Isian Mengisi Formulir Dokter Spesialis Anak Nomor Antrian Menunggu Antrian Melakukan Konsultasi Berikan resep Obat Resep Obat Resep Obat

## Gambar 2. Aliran Sistem Informasi Lama
Untuk  Analisa  Sistem  yang  diusulkan  dapat dilihat pada gambar 3.
Identifikasi Masalah Analisis Sistem Perancangan Sistem Uji Coba Sistem Implementasi Sistem Pembangunan Sistem

## 3.2. Data Penyakit Kolesterol
Masalah  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini adalah mengenai penyakit kolesterol. Beberapa jenis penyakit kolesterol dapat kita lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Jenis-Jenis Penyakit Kolesterol Kode Penyakit Nama Penyakit Definisi p001 Kolesterol LDL LDL  sering  disebut  kolesterol jahat karena kolesterol ini menyebarkan kolesterol ke seluruh tubuh p002 Kolesterol HDL HDL dianggap sebagai kolesterol baik karena membantu menghilangkan  kadar  kolesterol jahat dari aliran darah.
p003 Trigliserida Trigliserida  adalah  salah  satu jenis lemak utama yang mengalir di  dalam  darah  manusia  yang berfungsi untuk menyimpan
kalori  dan  menyediakan  energi untuk tubuh.
Tabel 2. data gejalaPenyakit Kolesterol

## 3.3. Rule
Rule adalah aturan yang mengkondisikan antara penyakit dengan gejala dengan aturan If and Then .
Tabel 3. Rule Gejala dengan Penyakit Rule Nama Penyakit Pertanyaan Gejala Fakta Ya Fakta Tidak Solusi 01 Kolesterol LDL g001 | Nyeri Dada g002 g007 lanj
02 Kolesterol LDL g002 | Pegal- pegal di Pundak
g003 g007 lanj
03 Kolesterol LDL g003 | Lingkaran abu, putih atau biru di sekitar kornea g004 g007 lanj
04 Kolesterol LDL g004 | Tumpukan lemak kuning pada kelopak mata g005 g007 lanj
05 Kolesterol LDL g005 | Tumpukan lemak di bawah kulit g006 g007 lanj
06 Kolesterol LDL
g006 | Merasa putus asa p001 g007 p001
07 Kolesterol HDL g007 | Terus merasa gugup g008 g018 lanj
08 Kolesterol HDL g008 | Sering bingung g009 g018 lanj
09 Kolesterol HDL g009 | Mudah marah dan gelisah g010 g018 lanj
10 Kolesterol
HDL g010 |
Kesulitan mengambil keputusan g011 g018 lanj
11 Kolesterol
HDL
g011 | Perubahan
suasana hati atau mood swing
g012 g018 lanj
12 Kolesterol
HDL g012 | Perubahan pola tidur atau pola makan g013 g018 lanj
13 Kolesterol
HDL g013 | Nyeri hebat yang terasa secara mendadak di bagian perut g014 g018 lanj
14 Kolesterol HDL g014 | Demam g015 g018 lanj 15
Kolesterol HDL g015 | Mual g016 g018 lanj
16 Kolesterol HDL g016 | Muntah g017 g018 lanj
17
Kolesterol HDL g017 | Nafsu Makan Berkurang p002 g018 p002

## 3.4. Analisa Rule Forward Chaining untuk mendiagnosa penyakit Kolesterol
Tabel 4. Analisa Data Rule Rule untuk penelusuran penyakit p001 (Penyakit LDL) R1 = IF g001 THEN g002, IF g002 THEN g003, IF g003 THEN g004, IF g004 THEN g005, IF g005 p001, ELSE g006. If  gejala  g001  adalah  ya  kemudian,  kemudian  dilanjutkan dengan  gejala  g002,  jika  jawaban  ya,  maka  di  lanjutkan  ke gejala  g003,  jika  jawaban  ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala g004,  jika  jawaban  ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala  g005, batas  penelusuran  berhenti  di  penyakit  p001  sehingga  di dapatkan  hasil  yaitu  R1,  jika  tidak  maka  akan  berlanjut  ke pertanyaan gejala g006 Rule untuk penelusuran penyakit p002 (Penyakit HDL) R2 = IF g006 THEN g007, IF g007 THEN g008, IF g008 THEN g009,  IF  g009  THEN  g010,  IF  g010  THEN  g011,  IF  g011 THEN g012, IF g012 THEN P002 ELSE g013.
If  gejala  g006  adalah  ya  kemudian,  kemudian  dilanjutkan dengan  gejala  g007,  jika  jawaban  ya,  maka  di  lanjutkan  ke gejala  g008,  jika  jawaban  ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala g009, , jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g010, , jika  jawaban  ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala  g011,  ,  jika jawaban  ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala  g012,  batas penelusuran  berhenti  di  penyakit  p002  sehingga  didapatkan hasil  yaitu  R2,  jika  tidak  maka  akan  berlanjut  ke  pertanyaan gejala g013.
Rule untuk penelusuran penyakit p003 (Trigliserida) R3 = IF g013 THEN g014, IF g014 THEN g015, IF g015 THEN g016,  IF  g016  THEN  g017,  IF  g017  THEN  g018,  IF  g018 THEN p003 ELSE g019.
If gejala g13 adalah ya kemudian, kemudian dilanjutkan dengan gejala g14, jika jawaban ya, maka di lanjutkan ke gejala g15, jika  jawaban  ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala  g16,  jika jawaban ya maka dilanjutkan dengan gejala g17, jika jawaban ya  maka  dilanjutkan  dengan  gejala  g18,  batas  penelusuran berhenti di penyakit p003 sehingga di dapatkan hasil yaitu R3, jika tidak maka akan berlanjut ke pertanyaan gejala g019.
Kode Gejala Gejala g001 Nyeri Dada g002 Pegal-pegal di Pundak g003 Lingkaran  abu,  putih  atau  biru  di  sekitar kornea g004 Tumpukan lemak kuning pada kelopak mata g005 Tumpukan lemak di bawah kulit g006 Merasa putus asa g007 Terus merasa gugup g008 Sering bingung g009 Mudah marah dan gelisah g010 Kesulitan mengambil keputusan g011 Perubahan suasana hati atau mood swing g012 Perubahan pola tidur atau pola makan g013 Nyeri  hebat  yang  terasa  secara  mendadak  di bagian perut g014 Demam g015 Mual g016 Muntah g017 Nafsu Makan Berkurang

## 3.5. Perancangan Database
Sebelum  menggunakan  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  penyakit  Kolesterol  terlebih  dahulu database sudah tersedia dan terpasang pada komputer dengan  benar.  Berikut database MySQL  ke phpMyAdmin . dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Database

## 3.6. Pembangunan Sistem
1. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang merupakan  halaman  yang  pertama  tampil  ketika pengguna  mengakses  halaman  sistem  pakar  Fungi. Pada bagian utama halaman ini terdapat menu utama seperti home ,  diagnosa,  info  penyakit, about ,  Jenis Penyakit  dan admin .  Bagi  pasien  yang  akan mendiagnosa  penyakit  dapat  langsung  menekan tombol mulai diagnosa yang akan diarahkan langsung ke  bagian  registrasi  pasien.  Adapun  tampilannya dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Utama Sistem Pakar
2. Halaman Utama Administrator Halaman  utama  administrator  merupakan halaman  utama  pada  bagian  administrator  untuk melakukan  semua  kegiatan  dalam  sistem.  Pada halaman utama ini terdapat menu yang dapat diakses
langsung  seperti  menu  penyakit  &  solusi,  menu gejala, menu relasi, laporan gejala, laporan user dan logout . Tampilannya seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Utama Administrator
Form Input Data Relasi Form data relasi digunakan untuk mengatur rule antar  penyakit  dan  gejala.  Langkahnya  tentukan penyakit  mana  yang  akan  diset  bobot  gejalanya kemudian  pada  tabel  dibawahnya  akan  ditampilkan gejala- gejala dengan menetukan aturan rule If Then . Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Form Input Data Rule
3. Form Data Pasien Form data Pasien digunakan untuk menampilkan  data  pasien  yang  melakukan  diagnosa di dalam sistem. Laporan data pasien ini pengguna ini didapatkan  berdasarkan  hasil  diagnose  oleh  pasien- pasien  yang  berhasil  melakukan  registrasi  dan diagnosa  penyakit.  Pada  laporan  ini  ditampilkan nama,  alamat,  penyakit  yang  diderita,  dan  tanggal diagnosa.  Adapun  tampilannya  dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Data Pasien
4. Form Regisrasi Pengguna
Form registrasi  pengguna  digunakan  untuk melakukan registrasi bagi penggunaaplikasi. Registrasi  pendiagnosa  ini  dilakukan  pertama  kali sebelum  diagnosa  yaitu  melengkapi  data  pribadi pasien  dengan  menginputkan  data  seperti  nama pasien, jenis kelamin, umur pasien, alamat dan email. Selanjutnya  pasien  menekan  tombol  registrasi  dan apabila  registrasi  berhasil  maka  data  akan  disimpan dalam tabel pasien serta akan diarahkan pada halaman diagnosa penyakit. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Form Registrasi Pendiagnosa
5. Form Diagnosa / Konsultasi
Form diagnosa  penyakit  digunakan  untuk memilih  penyakit  yang  diderit  aoleh  Pasien  untuk melakukan  proses  diagnosa  dan  mendapatkan  hasil. Pasien  yang  melakukan  diagnosa  dapat  memilih beberapa  gejala  yang  mungkin  dialami  oleh  pasien dan  dapat  memilih  gejala  lebih  dari  satu  dengan sembarang  pilihan  berdasarkan  gejala  yang  dialami. Setelah  memilih  gejala-gejala  maka  pasien  dapat menekan tombol proses diagnosa untuk mendapatkan hasil diagnosa pada halaman hasil diagnosa.  Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Form Diagnosa / KonsultasiPenyakit
6. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman  hasil  digunakan  untuk  menampilkan hasil  dari  proses  diagnosa  penyakit.  Hasil  proses diagnosa  menampilkan  hasil  dengan  identitas pendiagnosa pada bagian atas, kemudian ditampilkan informasi gejala-gejala yang dipilih sebelumnya pada tahap  diagnosa,  dan  hasil  diagnosa  pada  bagian bawah  dengan  menampilkan  nama  penyakit  yang terdeteksi,  penjelasan  definisi  penyakit  dan  solusi untuk  pengangannya  penyakit  kolesterol.  Adapun tampilaannya dapat dilihat seperti gambar 11.
Gambar 11. Halaman Hasil Diagnosa.

## 3.7. Uji Coba Sistem
Uji  coba  sistem  dengan  pengujian black  box berfokus  pada  persyaratan  fungsional  perangkat lunak. Test  case ini  bertujuan  untuk  menunjukkan fungsi  perangkat  lunak  tentang  cara  beroperasinya. Apakah pemasukan data telah berjalan sebagaimana
yang  diharapkan  dan  apakah  informasi  yang tersimpan dapat dijaga tingkat kemuthakhirannya.

## 3.8. Implementasi Sistem
Sistem  pakar  ini  dapat  diterapkan  untuk memudahkan pasien atau pun pengguna mengetahui gejala  awal  dari  penyakit  kolesterol  yang  diderita pasien  sehingga  dapat  lebih  cepat  mengetahui  cara penanganan  dalam  menyelesaikan  atau  dapat mengetahui  solusi  dari  penyakit  yang  telah  dialami pasien tersebut. Apliaksi sistem pakar dipasang pada komputer yang ada di Rumah Sakit Umum H. Abdul Manan  Simatupang  Kisaran  yang  digunakan  admin. Hasil  yang  didapatkan  dari  pembahasan  dari permasalahan  yang  ada  adalah  terciptanya  sebuah program sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit kolesterol.  Dimana  aplikasi  ini  tercipta  dengan  baik dikarenakan      penganalisaan  sistem,  perancangan program  berdasarkan data yang didapat  dari  metode yang  digunakan,  pengumpulan  data  yang  tepat sehingga apa yang dibutuhkan sistem dapat terpenuhi.
Tabel 5 Pengujian Sistem Dengan Black Box No Fungsi Cara Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil 1 2 3 4 5 1 Halaman Utama Membuka halaman utama dengan mengakses web site Menampilkan halaman  utama dan menyediakan fasilitas yang ada pada website . OK 2 Halaman info penyakit Membuka halaman  info jenis  penyakit dengan mengklik menu Info Penyakit Menampilkan Halaman  jenis- jenis  penyakit diare pada anak, serta keterangan tentang penyakit. OK 3 Halaman Petunjuk Konsultasi Membuka Halaman Petunjuk konsultasi dengan mengklik menu petunjuk konsultasi Menampilkan langkah langkah  dalam melakukan konsultasi. OK 4 Halaman Registrasi User Membuka form   isi Biodata dengan menginputkan biodata pasien. Biodata yang diinputkan masuk ke database dan menampilkan biodata telah tersimpan.
OK 5 Login ( user )
Masuk dengan username dan password terlebih dahulu ( user )
Data diverifikasi dengan data  yang  ada pada database
OK 6 Halaman Konsultasi Penyakit ( user ) Membuka Form Pemilihan Gejala dengan memilih gejala penyakit Gejala yang dipilih masuk ke database dan tersimpan. OK
7 Halaman Persentase Kemiripan Melihat hasil Persentase kemiripan pada Penyakit. Menampilkan gejala yang dimasukkan dan menghasilkan diagnosa OK 8 Halaman Hasil Konsultasi Melihat  hasil dari konsultasi. Menampilkan hasil  dari Konsultasi dengan menampilkan hasil diagnosa tertinggi  pada masing-masing penyakit OK
9 Login ( admin ) Masuk dengan username dan password terlebih dahulu ( admin ) Data diverifikasi dengan data  yang  ada pada database OK

## 4. DISKUSI
Perlu  adanya  pembatasan  atau  pemilihan makanan dan minuman yang akan dikomsumsi, jika sembarangan  dan  melebihi  batas  pemenuhan  gizi akan mengakibatkan kelainan dari kondisi tubuh kita, salah satunya adanya gejala dari  penyakit kolesterol yang kita rasakan. Pada sistem pakar ini pasien dapat menggunakan  aplikasi  untuk  mendiagnosis  gejala awal  dari  penyakit  kolesterol  tersebut.  Sehingga dengan terpasangnya aplikasi ini di sistem informasi dari RSUD H, Abdul Manan Simatupang juga dapat memudahkan  Asisten  dokter  atau  dokter  spesialis untu  mempercepat  proses  diagnosa  penyakit kolesterol.  Pasien  juga  tidak  perlu  datang  untuk konsultasi  secara  langsung  kepada  dokter  tetapi pasien dapat  melakukan diagnosa dengan jarak jauh karena  aplikasi  berbasis  web.  Penelitian  yang terdahlu  juga  telah  ada  yang  membahas  tentang sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kolesterol  tetapi penulisnya  belum  mencakup  gejala  awal  dari penyakit  koleterol  yang  mereka  bahas,  dan  pada penelitian ini membahas dari penyakit kolesterol dari ketiga  macam  sesuai  dengan  yang  dialami  pasien yakni, LDL, HDL dan Trigliserida.
Tujuan  dari  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar diagnose  penyakit  kolesterol  ini  bukan  untuk menggantikan pekerjaan dokter tetapai dipakai untuk alat komunikasi atau konsultasi antara pasien dengan dokter sehingga memudahkan dokter dalam menangani  atau  mengobati  pasien  denga  hasil diagnosa  yang  diperoleh  dari  proses  diganosa  yang dilakukan sistem. Sistem dapat memberikan informasi  mengenai  penyakit  dan  gejala  serta  solusi penanganan  terhadap  penyakit  Kolesterol.  Dengan diagnosa  berdasarkan  data-data  yang  diberikan  oleh pasien dengan kondisi gejala yang mereka alami dan data dari pakar kemudian disimpan sebagai database pengetahuan  dalam  sistem  pakar.  Di  analisa  dengan menggunakan  metode Forward  Chaining untuk penelusuran  gejala  untuk  memperoleh  penyakit  dan solusi sebagai kesimpulan, sehingga sistem pakar ini
dapat mendiagnosa dan menentukan solusi penanganan masalah pada saat pasien  dalam kondisi sakit.

## 5. KESIMPULAN
Sistem  pakar  yang  telah  selesai  dirancang  ini dapat  mendiagnosa  penyakit  kolesterol  sehingga dapat  diketahui  penyakit  apa  yang  dialami  oleh pasien.  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kolesterol mampu  memberikan  solusi  untuk  penanganan penyakit yang telah di diagnosa. Sistem yang berbasis web  dapat  di  akses  oleh  semua  pasien  penyakit kolesterol  karena  sistem  yang  dijalankan  pada aplikasi web. Sistem yang bekerja dengan penelusuran  basis  pengetahuan  yang  mampu memberikan  keputusan  dengan  memanfaatkan  basis pengetahuan  pakar  dengan  yang  akan  terjadi  pada saat diagnosa penyakit pasien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. T. Sihotang, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit  Kolesterol  Pada  Remaja  Dengan Metode Certainty Factor (Cf) Berbasis Web,” J. Mantik Penusa , vol. 15, no. 1, pp. 16–23,
2014, [Online]. Available: http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/manti k/article/view/161.
[2] Muafi,  A.  Wijaya,  and  V.  A.  Aziz,  “Sistem Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Pada Manusia  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” Core-IT J. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2020.
[3] M. J. Hakim, C. Adiwiharja, I. Kholil, and A. Sinnun,  “Ijns.org  Indonesian  Journal  on Networking and Security - Volume 8 No 3 – 2019,” vol. 8, no. 3, pp. 8–12, 2019.
[4] H.  S.  Arfajsyah,  I.  Permana,  and  F.  N. Salisah,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Android Untuk Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 4,
no. 2, p. 110, 2018, doi: 10.24014/rmsi.v4i2.5678.
[5] Z.  Hakim  and  R.  Rizky,  “Sistem  Pakar Menentukan  Karakteristik  Anak  Kebutuhan
Khusus  Siswa  Di  SLB  Pandeglang  Banten Dengan  Metode  Forward  Chaining,” Jutis ,
vol. 7, no. 1, pp. 93–99, 2019.
[6] S.  Rahmatullah,  D.  S.  Purnia,  and  A. Suryanto, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit  Mata  Dengan  Metode  Forward Chaining,” J.  Sentra  Penelit.  Eng.  dan Edukasi , vol. 10, no. 2, pp. 1–7, 2018.
[7] D. Maulina, “Metode Certainty Factor Dalam
Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit
Anak,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2020, doi: 10.24076/joism.2020v2i1.171.
[8] I.  Technology,  C.  Science,  A.  Personality, and F. Chaining, “No Title,” vol. 3, 2020.
[9] M.  D.  Ariyawan,  “Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Umum  Pada  Manusia Berbasis  Web,” J.  Elektron.  Ilmu  Komput.
Udayana , vol. 7, no. 2, pp. 59–67, 2018.
[10] A.  P.  Kusuma  and  M.  Sari,  “Perbandingan Metode  Forward  Chaining  Dan  Backward Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Ikan  Lele  Sangkuriang,” Antivirus J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 59–71, 2019, doi: 10.35457/antivirus.v13i1.727.
[11] F.  Luis  and  G.  Moncayo, Panduan  Tata Laksana  Dislipidemia .  Indonesia:  Perki, 2017.
[12] H.  Maryati,  “Hubungan  Kadar  Kolesterol dengan Tekanan Darah Penderita Hipertensi Di  Dusun  Sidomulyo  Desa  Rejoagung
Kecamatan  Ploso  Kabupaten  Jombang,” J. Keperawatan ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  128–137, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.umm.ac.id/index.php/keperaw atan/issue/view.
[13] C.  Kesuma  and  D.  N.  Kholifah,  “Sistem Informasi Akademik Berbasis Web Pada Lkp Rejeki  Cilacap,” EVOLUSI    J.  Sains  dan Manaj. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  82–88,  2019,  doi: 10.31294/evolusi.v7i1.5026.
[14] Rini,  “Sistem  Informasi  Pengolahan  Data Penanggulangan  Bencana  Pada  Kantor Badan  Penanggulangan  Bencana  Daerah (BPBD)  Kabupaten  Padang  Pariaman,”
Jurnal J-Click vol. 3, no. 2, p. 81-91, 2017.
[15] T. F. Parlaungan S. and D. Wisnu, “Rancang Bangun  Sistem  Pengidentifikasi  Travel  Bag Pada Kelompok Biro Perjalanan Umroh/Haji Berbasis  Web,” J.  Teknol.  dan  Komun. STMIK  Subang ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  26–40, 2020, doi: 10.47561/a.v13i1.167.
[16] Mia  Melinda,  Rohmat  Indra,  Erilyan  Redi, “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Publik Berbasis  Web  (Studi  Kasus  :  Desa  Durian
Kecamatan  Padang  Cermin  Kabupaten
Pesawaran)," Jurnal Tekno Kompak, Vol. 11, No. 1, 2017
[17] Andy  Antonius  Setiawan,  Arie  Lumenta, “Rancang  Bangun  Aplikasi  Unsrat  E- Catalog,” Jurnal  Teknologi   Informasi. ,  vol. 14, no. 4, pp. 1–9, 2019.
[18] A.  Ismail,  F.  Sumarsono,  Nuryana,  and  T. Kurniawan,  “Perancangan  Website  Data
Karyawan  Dengan  menggunakan  PHP  dan MYSQL,” J. Sist. basis data , no. January, pp.
1–8, 2019. [19] Kiky Mayanggi, “Sistem Informasi Penggalangan  Dana  Pada  Panti  Asuhan  Al- Arif Padang Matinggi Rantauprapat  Berbasis  Web,”  Journal  of
Student Development Informatics Management (JoSDIM), vol. 1, no. 2, pp. 12– 26, 2021.
[20] S.  Julianto  and  S.  Setiawan,  “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bus Pada Po. Handoyo Berbasis Online,” Simatupang,
Julianto Sianturi, Setiawan , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[21] S. A. Saputera and E. Yunita, “Desain Sistem Edutaiment  Berbasis  Web  di  Sekolah Menengah  Atas,”  Journal  Scientific  and Applied  Informatics.  vol.  2,  no.  2,  pp.  177– 184, 2019.
[22] H. Hairani, M. N. Abdillah, and M. Innuddin,
“Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit  Rematik  Menggunakan  Inferensi Forward Chaining Berbasis Prolog,”
InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol.
Jaringan) , vol. 4, no. 1, pp. 8–11, 2019, doi:
10.30743/infotekjar.v4i1.1377.
[23] T.  F.  Ramadhani,  I.  Fitri,  and  E.  T.  E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” JOINTECS (Journal Inf. Technol.
Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 81, 2020, doi:
10.31328/jointecs.v5i2.1243.
[24] V.  Viviliani  and  R.  Tanone,  “Perancangan Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  pada  Bayi dengan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis Android,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol.
5, no. 1, pp. 1–13, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1577.
[25] S.  Rofiqoh,  D.  Kurniadi,  and  A.  Riansyah, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada Tanaman  Karet  Menggunakan  Metode
Forward  Chaining,” Ranc.  Bangun  e-CRM pada Pasar Murah Solo , vol. 1, no. 1, pp. 54–
60, 2020.
[26] B. P. Putra, Y. Yunus, and Sumijan, “Sistem Pakar  dalam  Mendiagnosis  Penyakit  Mata dengan  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp. 128–133, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.122.
[27] Hafzihan Ihwana, Jhonson
Efendi Hutagalung,  and  Mardalius,  “Diagnosis  Of Human  Skin  Using  Forward  Cahining Method  Based  On,” Jurnal Teknik Informatika. ,  vol.  3,  no.  3,  hlm.  591–600, 2022,DOI:https://doi.org/10.20884/1.jutif.20 22.3.3.233.