## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi

## Sistem Pakar Deteksi Penyakit Ginekologi Menggunakan Metode Forward Chaining
Anita Ratnasari 1 , Yuwan Jumaryadi 1,* , Grace Gata 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Program studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 anita.ratnasari@mercubuana.ac.id, 2,* yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id, 3 grace.gata@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi: yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id
Abstrak− Penyakit ginekologi merupakan suatu penyakit yang ditakuti oleh wanita. Beberapa penyakit yang berkaitan dengan penyakit ginekologi  seperti  mioma  uteri,  kista  rahim,  kanker  serviks  merupakan  jenis  penyakit  ginekologi.  Penelitian  ini  mengembangkan sebuah  sistem  pakar  agar  dapat  membantu  mendeteksi  penyakit  ginekologi  menggunakan  metode  forward  chaining.  Metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  waterfall.  Adapun  metode  waterfall  terdiri dari 5  tahapan,  yaitu perencanaan,  analisis,  desain,  implementasi,  dan  sistem.  Dengan  dikembangkan  sistem  ini  dapat  membantu  pendeteksian  penyakit Ginekologi secara dini berdasarkan gejala yang ada sehingga dapat mencegah terjadinya dampak negatif akibat penyakit tersebtu.
Kata Kunci: Forward Chaining; Mioma Uteri; Kista Rahim; Kanker Serviks; Penyakit
Abstract− Gynecological disease is a disease that is feared by women. Several diseases related to gynecological diseases such as uterine fibroids,  uterine  cysts,  cervical  cancer  are  types  of  gynecological  diseases.  This  research  develops  an  expert  system  to  help  detect gynecological diseases using the forward chaining method. The system development method used in this research is waterfall. The waterfall method consists of 5 stages, namely planning, analysis, design, implementation, and system. By developing this system, it can help detect gynecological diseases early based on existing symptoms so as to prevent the negative effects of these diseases.
Keywords : Forward Chaining; Uterine Myoma; Uterine Cyst; Cervical Cancer; Disease

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang sangat cepat membawa perkembangan komputer semakin maju [1][2][3], bahkan teknologi sekarang sudah banyak digunakan pada beberapa bidang seperti kesehatan [4][5][6], pendidikan [7], dan bisnis [2]. Pada umumnya  pasien  harus  menunggu  dengan  waktu  yang  lama  agar  dapat  berkonsultasi  dengan  dokter  yang  menangani penyakit  Ginekologi.  Selain  itu  sebagian  besar  masyarakat  belum  terlatih  secara  medis,  sehingga  apabila  mengalami gejala penyakit yang diderita belum oleh seseorang belum memahami cara untuk menganggulanginya.
Sesuai  Keputusan  No.129/Menkes/SK/IV/2008  mengenai  standar  pelayanan  minimal  rumah  sakit,  agar  dapat meningkatkan pelayanan rumah sakit maka waktu tunggu pelayanan rawat jalan tidak melebihi 60 menit [8]. Berdasarkan permasalahan  tersebut  maka  akan  dikembangkan  sebuah  sistem  untuk  dapat  membantu  proses  konsultasi  pasien. Ginekologi merupakan cabang ilmu kedokteran yang mempelajari dan menangani penyakit-penyakit sistem reproduksi wanita (rahim, vagina dan ovarium) [9]. Ginekologi mempelajari mengenai gangguan menstruasi [10], perdarahan uterus abnormal  [11],  keputihan  [12],  endometriosis  [13],  radang  panggul  [14],  bartolinitis  [15],  mioma  uteri  [16],  tumor ovarium [17], dan infertilitas [18].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Oktaviansyah,  dkk  (2022)  membahas  mengenai  sistem  pakar  yang  dapat mendiagnosa penyakit presbiopi, sistem yang dikembangkan  mampu memberi kesimpulan berdasarkan fakta yang ada [19]. Penelitian yang dilakukan oleh Kalua, dkk (2023) mampu mendiangnosa  beberapa penyakit malaria berdasarkan kriteria  yang  ada  [20].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ramadhani,  dkk  (2020)  dilakukan  penelitian  untuk mengembangkan  sistem  menggunakan  Forward  Chaining.  Dalam  penelitian  tersebut  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan  100  data,  dan  didapatkan  akuras  94%  terhadap  data  yang  digunakan  [21].  Kemudian  penelitian  yang dilakukan oleh Bugis, dkk (2022) dilakukan penelitian untuk mengdiagnosa penyakit lupus. Sistem yang dikembangkan dapat digunakan untuk memudahkan seseorang mengetahui gejala awal penyakit lupus [22].
Berdasarkan penelitian terdahulu  yang telah dilakukan,  maka diperlukan sistem pakar untuk  mengetahui gejala awal dari penyakit ginekologi. Adapun Forward chaining dipilih karena merupakan metode yang sederhana dan efektif untuk  sistem  pakar,  dan  penerimaan  data  baru  dapat  memicu  inferensi  baru,  yang  membuat  mesin  lebih  cocok  untuk situasi  dinamis  di  mana  kondisi  cenderung  berubah  [23][24].  Berdasarkan  pertimbangan  terhadap  permasalah  diatas, maka  akan  dikembangkan  sistem  pakar  yang  mampu  mendiagnosa  penyakit  Ginekologi  mendeteksi  awal  penyakit tersebut, sehingga dapat membantu memberikan solusi awal terhadap penyakit tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Peneliti menerapkan metode forward chaining karena dapat digunakan untuk merepresentasikan skenario pada pembuatan sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  gejala  penyakit  Ginekologi  bedasarkan  gejala  yang  diinputkan.  Pada  Gambar  1 merupakan tahapan dalam penelitian ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi
Analisa kebutuhan untuk mencari informasi mengenai penyakit Ginekologi
Mengumpulkan data, daftar gejala, dan jenis penyakit Ginekologi
Penerapan forward chaining untuk penentuan rules dan pengujian terhadap daftar gejala
Rancangan dan Implementasi data uji pada sistem yang dikembangkan
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar 1 merupakan tahapan dalam penelitian yang dilakukan. Pada penelitian yang dilakukan dimulai dari Analisa  kebutuhan  untuk  mencari  informasi  mengenai  penyakit  Ginekologi,  mengumpulkan  daftar  gejala  dan  jenis penyakit  Ginekologi,  menerapkan  forward  chaining  untuk  penentuan  rules  dan  pengujian  terhadap  daftar  gejala,  dan mengembangkan sistem untuk mengimplementasikan rancangan yang telah dibuat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode Forward Chaining
Berikut ini merupakan tabel dari gejala dan jenis penyakit ginekologi. Tabel 1, 2, dan 3 menjelaskan gejala-gejala dari penyakit ginekologi dan jenis penyakitnya, selain itu dalam tabel tersebut juga terdapat nama gejala dan nama penyakit dan juga dimasing-masing tabel terdapat nama dan id seperti tabel gejala maka ada nama gejala dan id gejala, begitu juga tabel penyakit ada nama penyakit dan id penyakit, tabel tersebut dibuat dalam perancangan websiteyang akan dibuat
Tabel 1. Tabel Gejala dan Penyakit
Nama Gejala Nama Penyakit
Siklus menstruasi tidak lancar Kanker Serviks Keputihan abnormal
Keputihan berbau tidak sedap Merasa lelah Nyeri panggul Anemia saat perdarahan Nyeri perut bagian bawah Perdarahan abnormal setelah berhubungan Nyeri perut bagian bawah
Kista Rahim
Perut terasa penuh Pembesaran perut bagian bawah
Mual
Muntah Sakit punggung bagian bawah
Nyeri panggul Menstruasi tidak teratur Mioma Uteri Sering buang air kecil Nyeri panggul Terasa benjolan Nyeri saat menstruasi terus-menerus
Perdarahan abnormal saat menstruasi Ada perasaan kenyal di perut bagian bawah
Tabel 2. Tabel Gejala ID Gejala Nama Gejala G001 Siklus menstruasi tidak lancar G002 Keputihan abnormal

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi
ID Gejala Nama Gejala G003 Keputihan berbau tidak sedap G004 Merasa lelah G005 Nyeri panggul G006 Anemia saat perdarahan G007 Nyeri perut bagian bawah G008 Perdarahan abnormal setelah berhubungan G009 Perut terasa penuh G010 Pembesaran perut bagian bawah G011 Mual G012 Muntah G013 Sakit punggung bagian bawah G014 Menstruasi tidak teratur G015 Sering buang air kecil G016 Terasa benjolan G017 Nyeri saat menstruasi terus-menerus G018 Perdarahan abnormal saat menstruasi G019 Ada perasaan kenyal saat diraba Tabel 3. Tabel Jenis Penyakit ID Penyakit  Nama Penyakit DG001 Kanker Serviks DG002 Kista Rahim DG003 Mioma Uteri

## 3.1.1 Perancangan Pohon Keputusan
Pohon  Gambar 2 merupakan  pohon keputusan  yang  menjelaskan gejala  untuk  mendeteksi  penyakit ginekologi, seperti pertanyaan  Apakah  pasien  mengalami  siklus  menstruasi  tidak  lancar?  Jika  jawabannya  “ya”  maka  akan  ada  gejala berikutnya untuk mendiagnosa penyakitnya tapi jika jawabannya “tidak” maka aka  muncul jawaban “belum terdeteksi” atau muncul pertanyaan baru yang akan mengarah pada pertanyaaan untuk menetukan penyakit lain.
Siklus  mens tidak lancar Keputihan abnormal
Belum terdeteksi Ya Tidak Keputihan berbau tidak sedap Belum terdeteksi Ya Tidak Merasa lelah Belum terdeteksi Ya Tidak Nyeri panggul Belum terdeteksi Ya Tidak Anemia saat perdarahan
Nyeri perut bagian bawah
Belum terdeteksi Perdarahan abnormal setelah berhubungan
Perut terasa penuh Kanker Serviks Ya Tidak Tidak Tidak Pembesaran perut bagian bawah Belum terdeteksi
Mual
Belum terdeteksi Muntah Sakit Punggung bagian bawah Nyeri Panggul Kista Rahim Belum terdeteksi Belum terdeteksi Belum terdeteksi Ya Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Sering buang air kecil Menstruasi tidak teratur Belum terdeteksi Terasa benjolan Nyeri saat menstruasi terus-menerus Perdarahan abnormal saat menstruasi Ada perasaan kenyal di perut bagian bawah Belum terdeteksi Belum terdeteksi Belum terdeteksi Mioma Uteri Belum terdeteksi Ya Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi

## 3.1.2 Analisis Forward Chaining
Analisis forward chaining dapat berbentuk sebuah rule. Rule tersebut akan menjelaskan penyakit berdasarkan gejalanya. Rule tersebut akan terdiri dari informasi masukan yang berupa gejala(if), lanjutan gejala-gejala(and), dan diagnosis(then). a. Rule 1
IF Siklus menstruasi tidak teratur
ANDKeputihan abnormal AND Keputihan berbau tidak sedap AND Merasa lelah AND Merasa lelah AND Nyeri panggul AND Anemia saat perdarahan AND Nyeri perut bagian bawah AND Perdarahan abnormal setelah berhubungan THEN Kanker Serviks b. Rule 2
IF Nyeri perut bagian bawah ANDPerut terasa penuh AND Pembesaran perut bagian bawah AND Mual AND Muntah AND Sakit punggung bagian bawah AND Nyeri panggul THEN Kista Rahim c. Rule III
IF Nyeri panggul AND Menstruasi tidak teratur ANDSering buang air kecil AND Nyeri panggul AND Terasa benjolan AND Nyeri saat menstruasi terus-menerus AND Perdarahan abnormal saat menstruasi AND Ada perasaan kenyal di perut bagian bawah THEN Mioma Uteri

## 3.2 Implementasi
Tujuan dari implementasi antarmuka untuk menggambarkan secara singkat cara penggunaan dari Sistem Informasi yang dikembangkan.
a. Rancangan Data Pasien
Pada Gambar 3 merupakan perancangan data pasien. Pada halaman ini administrator dapat menginputkan mengenai pasien atau  seseorang  yang  mengalami  keluhan  mengenai penyakit  ginekologi. Jika terjadi kesalahan penginputan data, maka administrator dapat mengubah atau menghapus data tersebut.
Gambar 3. Rancangan Data Pasien
b. Rancangan Data Gejala
Pada Gambar 4 merupakan perancangan data gejala yang ada. Pada halaman ini administrator dapat menginputkan mengenai gejala-gejala terhadapt suatu penyakit. Jika terjadi kesalahan penginputan data, maka administrator dapat mengubah atau menghapus data tersebut.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 4. Rancangan Data Gejala
c. Rancangan Data Penyakit
Pada Gambar 5  merupakan perancangan data penyakit. Pada halam  ini  terdapat data Id Penyakit, Nama Penyakit, Pengobatan,  dan  pencegahan.  Jika  ternyata  ada  kesalahan  penginputan  yang  dilakukan,  maka  administrator  bisa mengubah atau menghapus data penyakit yang telah diinputkan.
Gambar 5. Rancangan Data Penyakit
d. Rancangan Relasi
Pada Gambar 6 merupakan halaman relasi antara penyakit dan gejala yang dialami oleh pasien. Pada Halaman ini dapat dilihat relasi antara suatu penyakit dengan gejala  yang ada. Gejala yang diinputkan oleh seseorang nantinya akan dianalisis oleh sistem untuk diberitahukan mengenai penyakitnya.
Gambar 6. Rancangan Relasi
e. Rancangan Hasil Diagnosa
Pada Gambar 7 merupakan perancangan hasil diagnosa. Pada halaman ini dapat dilihat penyakit yang dialami oleh seseorang berdasarkan gejalan yang diberikan. Selain itu pada halaman ini juga diberikan pengobatan awal yang dapat dilakukan oleh seseorang.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 7. Rancangan Hasil Diagnosa
f. Rancangan Riwayat Diagnosa
Pada  Gambar  8  merupakan  perancangan  riwayat  diagnosa.  Pada  halaman  ini  seseorang  dapat  mengetahui  jenis penyakit Ginekologi yang dialaminya dan juga pengobatan yang dapat dilakukan. Hal ini dapat diketahui bedasarkan gejala-gejala yang dialaminya.
Gambar 8. Rancangan Riwayat Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil penelitian yang telah diuraikan pada bab sebelumnya, maka penulis menarik beberapa kesimpulan  diantaranya  bahwa  dalam  menentukan  gejala  penyakit,  admin  harus  membuat  pohon  keputusan  terlebih dahulu  dalam  penggunaan  metode  forward  chaining.  Dalam  perancangan  sistem  pakar  penyakit  ginekologi  ini  akan diberikan  solusi  untuk  penyakit  yang  diderita  dari  pengobatan  dan  pencegahan.  Perancangan  sistem  pakar  penyakit ginekologi ini dapat memudahkan pasien dalam melakukan diagnosa. Adapun saran yang diberikan dalam penelitian ini adalah agar  melakukan backup data secara rutin setiap bulan untuk  mengantisipasi  kerusakan data dalam sistem. Dan Selalu memperbarui dan menambah data gejala dan data penyakit agar dapat meningkatkan pelayanan pada rumah sakit.

## REFERENCES
[1] E. Purwanto, B. P. C. Utomo, and H. Permatasari, “Prototype sistem informasi monitoring penjualan,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 4, pp. 761–768, 2022, doi: 10.25126/jtiik.202294880.
[2] N. Qois and Y. Jumaryadi, “Implementasi Location Based Service Pada Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Berbasis Android,” SISTEMASI, vol. 10, no. 3, pp. 550–561, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1369.
[3] K. Munthe, T. R. A. Syahputra, A. A. Pasuli, and M. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan  Medan  Sinembah  Menerapkan  Metode  ROC  dan  MOORA,”  Bull.  Informatics  …,  vol.  1,  no.  1,  2022,  [Online]. Available:
https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/article/view/5%0Ahttps://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/article/download/5/4
[4] V. Ayumi and I. Nurhaida, “Klasifikasi Chest X-Ray Images Berdasarkan Kriteria Gejala Covid-19 Menggunakan Convolutional Neural Network,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics), vol. 4, no. 2, pp. 147–153, 2021, doi: 10.36085/jsai.v4i2.1513.
[5] H. Asnal, M. Efendi, T. Arita Fitri, and M. K. Anam, “Sistem Pendukung Keputusan Penunjukan Supplier Pengadaan Perangkat Kesehatan Pada Instalasi Farmasi RSUD Arifin Achmad Pekanbaru Dengan Metode Multifactor Evaluation Process,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 98–105, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.618.
[6] V. Ayumi and H. Noprisson, “Rancang Bangun Aplikasi Monitoring Pemberian Obat Bagi Pasien,” J. Sci. Appl. Informatics,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 5, Mei 2023 Hal 188-194 https://djournals.com/resolusi
vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2018.
[7] G.  Feng,  M.  Fan,  and  Y.  Chen,  “Analysis  and  Prediction  of  Students’  Academic  Performance  Based  on  Educational  Data Mining,” IEEE Access, vol. 10, pp. 19558–19571, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3151652.
[8] MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA, “Standar Pelayanan Minimal Rumah Sakit,” Indonesia, 2008.
[9] A.  Gebretsadik,  N.  Bogale,  and  D.  Dulla,  “Descriptive  epidemiology  of  gynaecological  cancers  in  southern  Ethiopia: retrospective cross-sectional review,” BMJ Open, vol. 12, no. 12, p. e062633, 2022, doi: 10.1136/bmjopen-2022-062633.
[10]  R.  Liu  et  al.,  “Application  of  fMRI  techniques  in  the  study  of  acupuncture  for  gynecological  diseases:  A  review,”  Medicine (Baltimore)., vol. 102, no. 10, p. e33268, 2023, doi: 10.1097/md.0000000000033268.
[11]  Y. Wada, Y. Takei, T. Minezumi, H. Hirashima, and H. Fujiwara, “Characteristics of submucosal leiomyomas that could cause severe  hemorrhage  with  relugolix:  an  observational  study,”  BMC  Womens.  Health,  vol.  23,  no.  1,  pp.  1–7,  2023,  doi: 10.1186/s12905-023-02241-2.
[12]  H. Lazhar, A. Slaoui, S. Rostoum, N. Caidi, L. Chat, and A. Baydada, “Primary signet ring cell carcinoma of the cervix: About an uncommon case report,” Int. J. Surg. Case Rep., vol. 105, no. January, p. 107950, 2023, doi: 10.1016/j.ijscr.2023.107950.
[13]  M. Sun and W. Jiang, “Ovarian clear cell carcinoma with or without endometriosis origin in a single institution cohort,” Discov. Oncol., vol. 14, no. 1, 2023, doi: 10.1007/s12672-023-00649-8.
[14]  A. S. Adilgereyeva, I. A. Abdelazim, and G. A. Zhurabekova, “Clinical and pathological features of women with adnexal masses admitted as emergency cases to the Gynaecology Department of West Kazakhstan University,” Prz. Menopauzalny, vol. 18, no. 3, pp. 180–183, 2019, doi: 10.5114/pm.2019.90377.
[15]  M. Alhashemi et al., “Adenoid Cystic Carcinoma (ACC) of the Bartholin’s gland misdiagnosed for three times: a case report,” BMC Womens. Health, vol. 23, no. 1, p. 156, 2023, doi: 10.1186/s12905-023-02320-4.
[16]  O. Munteanu et al., “Our Experience in Using the Endovascular Therapy in the Management of Hemorrhages in Obstetrics and Gynecology,” Diagnostics, vol. 12, no. 6, pp. 1–11, 2022, doi: 10.3390/diagnostics12061436.
[17]  V.  A.  Capozzi  et  al.,  “Urologic  Complication  after  Laparoscopic  Hysterectomy  in  Gynecology  Oncology :  A  Single-Center Analysis and Narrative Review of the Literature,” Med., vol. 58, no. 12, pp. 1–15, 2022.
[18]  A.  I.  Rufai,  M.  M.  Bello,  and  G.  C.  Michael,  “Association  between  Family  Functionality  ,  Sociodemographic  Factors  ,  and Severity  of  Depression  in  Women  with  Infertility  Attending  a  Gynecology  Clinic  in  Northwest  Nigeria,”  J.  Neurosci.  Rural Pract., vol. 12, no. 2, pp. 246–253, 2022.
[19]  M.  Oktaviansyah,  R.  Tamara,  and  I.  Fitri,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Menerapkan  Metode  Certainty Factor dan Forward Chaining,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 645, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3542.
[20]  A.  L.  Kalua,  Veronika  H,  and  D.  T.  Salaki,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Malaria  dengan  Certainty  Factor  dan Forward Chaining,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 22–34, 2022, doi: 10.58602/itsecs.v1i1.10.
[21]  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.
[22]  I. W. Bugis, J. E. Hutagalung, and I. R. Harahap, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Lupus dengan Metode Forward Chaining Menggunakan Web,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 881–887, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2121.
[23]  Imamah, W. Agustiono, E. M. Rochman, and N. Firdaus, “Mobile Expert System Using Forward Chaining for Diagnosing Teak Tree Disease,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1569, no. 2, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1569/2/022072.
[24]  A. Al-Ajlan, “The Comparison between Forward and Backward Chaining,” Int. J. Mach. Learn. Comput., vol. 5, no. 2, pp. 106– 113, 2015, doi: 10.7763/ijmlc.2015.v5.492.