## PENERAPAN SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PADA KEHAMILAN

## Kresna Ramanda
Program Studi Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jalan Damai no.8 Warung Jati barat, Margasatwa Jakarta Selatan
kresna.kra@nusamandiri.ac.id
Abstract  —  Expert  system  is  computer-based system that uses knowledge, the fact, and technique of  reasoning  in  solving  the  problem  usually  only can  be  resolved  by  an  expert  in  a  particular  field. Expert system adds value on technology to assist in handling  the  information  age  that  is  increasingly sophisticated.  Pregnancy  is  a  physiological phenomenon that starts with fertilization and ends with labor. During pregnancy, the mother  and the fetus  is  a  function  inseparable  unit.  Although  it looks with a healthy pregnancy condition does not mean  mother  and  fetus  in  good  condition  is  fine. But  lack  of  information  or  socialization  about pregnancy disease will cause them to know that the new disease with her pregnancy after an advanced stage.  The  application  of  expert  system  is producing the exodus of the possibility of a disease of  pregnancy  suffered  based  on  symptoms  felt  by the user . This system uses a method of tracing fore (  forward  chaining)  to  find  a  solution  or  the possibility of diseases suffered by the user.
Intisari  —  Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan  tehnik  penalaran  dalam  memecahkan masalah  yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu. Sistem pakar  memberikan  nilai  tambah  pada  teknologi untuk membantu dalam menangani era informasi yang  semakin  canggih.  Kehamilan  adalah  suatu fenomena  fisiologis  yang  dimulai  dengan pembuahan  dan  diakhiri  dengan  proses persalinan.  Selama  kehamilan,  ibu  dan  janin adalah  unit  fungsi  yang  tak  terpisahkan. Meskipun  terlihat  dengan  kondisi  kehamilan yang  sehat  bukan  berarti  ibu  dan  janin  dalam keadaan  baik  –  baik  saja.  Namun  kurangnya informasi  atau  sosialisasi  tentang  penyakit kehamilan  akan    menyebabkan  mereka  baru mengetahui  adanya  penyakit  yang  menyertai kehamilannya  setelah  stadium  lanjut.  Aplikasi Sistem  Pakar  ini  menghasilkan  keluaran  berupa kemungkinan  penyakit  kehamilan  yang  diderita berdasarkan  gejala  yang  dirasakan  oleh  user. Sistem  ini  menggunakan  metode  penelusuran kedepan  (Forward  Chaining)  untuk  menemukan solusi  atau  kemungkinan  penyakit  yang  diderita oleh user.
Kata  Kunci:  Forward  Chaining,  Penyakit Kehamilan, Sistem Pakar.

## PENDAHULUAN

## BAHAN DAN METODE
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang memanfaatkan  pengetahuan  manusia  yang ditangkap di sebuah komputer untuk memecahkan masalah yang biasanya membutuhkan  keahlian  manusia  (Naser  dan Zaiter,  2008).  Seiring  dengan  perkembangan teknologi  yang  sangat  pesat,  pada  bidang kedokteran  saat  ini  juga  telah  banyak memanfaatkan  teknologi  untuk  membantu peningkatan  pelayanan  kesehatan  terhadap pasien.  Dengan  banyaknya  aktifitas  yang dilakukan  oleh  dokter  mengakibatkan  bidang sistem  pakar  mulai  dimanfaatkan  untuk membantu  pekerjaan  para  ahli/pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  kehamilan  yaitu  dengan suatu program aplikasi komputer yang dirancang untuk  mengambil  keputusan  seperti  keputusan yang  diambil  oleh  seorang  atau  beberapa  orang pakar.  Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar mengkombinasikan  kaidah-kaidah  penarikan kesimpulan  (inference  rules)  dengan  basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu atau  lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu. Kombinasi  kedua  hal  tersebut  disimpan  dalam komputer,  yang  selanjutnya  digunakan  dalam proses pengambilan keputusan untuk menyelesaikan  masalah,  dan  memberikan informasi kepada pasien mengenai jenis penyakit kehamilan yang di derita oleh pasien.
Kehamilan  adalah  suatu  fenomena  fisiologis yang  dimulai  dengan  pembuahan  dan  diakhiri dengan proses persalinan. Selama kehamilan, ibu dan janin adalah unit fungsi yang tak terpisahkan. Meskipun  terlihat  dengan  kondisi  kehamilan yang  sehat  bukan  berarti  ibu  dan  janin  dalam keadaan  baik  –  baik  saja.  Namun  kurangnya informasi  atau  sosialisasi  tentang  penyakit kehamilan  akan    menyebabkan  mereka  baru mengetahui  adanya  penyakit  yang  menyertai kehamilannya setelah stadium lanjut (Frieyadie & Aryanti, 2013).
1. Konsep dasar Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis komputer  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar (Kusrini,2008).  Pakar  yang  dimaksud  disini adalah  orang  yang  mempunyai  keahlian  khusus yang  dapat  menyelesaikan  masalah  yang  tidak dapat  diselesaikan  oleh  orang  awam.  Sebagai contohnya  dokter  adalah  seorang  pakar  yang mampu  mendiagnosis  penyakit  seorang  pasien dan  kemudian  memberikan  penjelasan  tentang penyakit  tersebut.  Contoh  lainnya  misalnya montir adalah seorang yang mempunyai keahlian dan  pengalaman  dalam  memperbaiki  atau menyelesaikan  kerusakan  motor  ataupun  mobil. Sistem  pakar  biasanya  dianggap  berhasil  ketika sistem  pakar  tersebut  mampu  mengambil keputusan  seperti  yang  dilakukan  oleh  pakar aslinya  baik  dari  sisi  proses  pengambilan keputusannya dan juga hasilnya.

## 2. Struktur Sistem Pakar
Komponen  utama  pada  struktur  sistem pakar  meliputi  Basis  Pengetahuan  /  Knowledge Base,  Mesin  Inferensi  /  Inference  Engin,  Working Memory, dan Antarmuka Pemakai / User Interface (Kusrini,2006).  Struktur  sistem  pakar  dapat ditunjukan pada gambar dibawah ini
Knowledge Base Domain Knowledge
Working Memory
Case/Inferred facts Conclusion Inference Engine User Case Facts Conclusion
(Kusrini,2006)

## Gambar 1. Struktur Sistem Pakar
Sebuah  sistem  pakar  disusun  oleh  dua bagian utama, yaitu a.  Lingkungan  Pengembangan  (development environment)
Lingkungan  pengembangan  sistem  pakar digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar.
b.  Lingkungan
Konsultasi (Consultation Environment) Lingkungan  konsultasi  digunakan  oleh pengguna yang bukan pakar dalam memperoleh pengetahuan.
Komponen-komponen dalam sistem pakar untuk kedua bagian tersebut dapat dilihat pada gambar berikut
Sumber : Arhami,2005 Gambar 2. Arsitektur Sistem Pakar 1.  Antarmuka Pengguna Antarmuka pengguna (user interface)
merupakan  mekanisme  yang  digunakan  oleh pengguna dan sistem pakar untuk berkomunikasi.  Antar  muka  menerima informasi  dari  pemakai  dan  mengubahnya kedalam  bentuk  yang  dapat  diterima  oleh sistem  dan  sebaliknya  antarmuka  juga menerima  informasi  dari  sistem  dan menyajikannya kedalam bentuk yang dimengerti oleh pemakai. Jadi pada bagian ini terjadi dialog antara program dan pemakai.
2.  Basis Pengetahuan Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman, formulasi, dan penyelesaian  masalah.  Komponen  sistem pakar ini disusun atas dua elemen dasar yaitu fakta  dan  aturan. Fakta  merupakan  informasi tentang  obyek  dalam  area  permasalahan tertentu,  Aturan  merupakan  informasi tentang  cara  memperoleh  fakta  baru  dari fakta yang telah diketahui.
3.  Akuisisi Pengetahuan Akuisisi  pengetahuan  (knowledge  acquisition) adalah  akumulasi,  transfer  dan  transformasi keahlian  dalam  menyelesaikan  masalah  dari sumber  pengetahuan  kedalam  program komputer. Knowledge engineer akan menyerap pengetahuan yang selanjutnya akan ditransfer  kedalam  basis  pengetahuan. Pengetahuannya  diperoleh  dari  pakar  yang dilengkapi  dari  buku,  basis  data,  laporan penelitian dan pengalaman si pemakai.
4.  Mesin Inferensi Mesin  inferensi  merupakan  otak  dari  sebuah sistem pakar dan dikenal juga dengan sebutan struktur  kontrol  (control  structure)  atau  rule
interpreter  (dalam  sistem  pakar  berbasis kaidah). Komponen ini mengandung mekanisme  pola  pikir  dan  penalaran  yang digunakan  oleh  pakar  dalam  menyelesaikan suatu  masalah.  Mesin  inferensi  akan memberikan  metodologi  untuk  penalaran tentang  informasi  yang  ada  dalam  basis pengetahuan  dan  workplace  kemudian memformulasikan kesimpulan. Terdapat  dua  pendekatan  untuk  mengontrol inferensi dalam sistem pakar berbasis aturan, yaitu  pelacakan  kebelakang  dan  pelacakan kedepan.Didalam  proses  mekanisme  ini digunakan pelacakan maju (forward chaining), yang dimana pelacakan dimulai dari informasi masukan  ,  dan  selanjutnya  mencoba menggambarkan kesimpulan. Pelacakan kedepan  mencari  fakta  yang  sesuai  dengan bagian IF dari aturan IF-Then.
Sumber : Arhami,2005 Gambar 3. Proses forward chaining
5.  Workplace Workplace  merupakan  area  dari  sekumpulan memori  kerja  (working  memory)  yang digunakan  untuk  merekam  hasil  dan kesimpulan  yang  dicapai.  Ada  tiga  tipe keputusan yang dapat direkam yaitu a. Rencana, bagaimana menghadapi masalah
b. Agenda,  aksi  yang  potensial  yang  sedang menunggu untuk dieksekusi
c. Solusi, calon aksi yang akan dibangkitkan.
6.  Fasilitas Penjelasan
Fasilitas penjelasan adalah komponen tambahan yang akan meningkatkan kemampuan  sistem  pakar.  Fasilitas  ini  juga berguna  dalam  memberikan  penjelasan kepada pemakai mengapa komputer meminta suatu  informasi  tertentu  dari  pemakai  dan dasar apa yang digunakan komputer sehingga dapat menyimpulkan suatu kondisi.
7.  Perbaikan Pengetahuan Pakar memiliki pengetahuan untuk menganalisis  dan  meningkatkan  kinerjanya serta  kemampuan  untuk  belajar  dari kinerjanya.  Kemampuan  tersebut  penting dalam pembelajaran terkomputerisasi sehingga  program  akan  mampu  menganalisis penyebab  kesuksesan  dan  kegagalan  yang dialaminya.
3.

## Penyakit Kehamilan
Berikut macam-macam penyakit kehamilan:
a) Kehamilan Ektopik (Kehamilan Di luar Kehamilan)
b) Anemia Kehamilan
c) Kehamilan Ganda (Gemelli)
d) Premature Rupture of Membranes(PROM)
e) Gestational Diabetes
f) Tekanan darah tinggi atau Pregnancy
Induced Hypertension (PIH)
g) Eklampsia
h) Preeklampsia
i) Blighted Ovum
j) Keguguran (Abortus)
k) Toxoplamosis
l) Rubella (Campak Jerman)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Rancang Algoritma Pakar Dalam  penyusunannya,  sistem  pakar mengkombinasikan  kaidah-kaidah  penarikan kesimpulan  (inference  rules)  dengan  basis pengetahuan  tertentu  yang  diberikan  oleh  satu atau  lebih  pakar  dalam  bidang  tertentu. Kombinasi  dari  kedua  hal  tersebut  disimpan dalam  komputer,  yang  selanjutnya  digunakan dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk penyelesaian  masalah  tertentu.  Suatu  sistem pakar disusun oleh tiga modul utama yaitu :
a. Modul Penerimaan Pengetahuan (Knowledge   Acquisition Mode) Sistem berada pada modul ini, pada saat ia menerima pengetahuan dari pakar. Proses mengumpulkan pengetahuan-pengetahuan yang akan digunakan untuk pengembangan  sistem,  dilakukan  dengan bantuan  knowledge  engineer.  Peran knowledge engineer adalah sebagai penghubung  antara  suatu  sistem  pakar dengan pakarnya.
b. Modul Konsultasi (Consultation Mode) Pada  saat  sistem  berada  pada  posisi memberikan  jawaban  atas  permasalahan yang  diajukan  oleh  user,  sistem  pakar berada  dalam  modul  konsultasi.  Pada modul ini, user berinteraksi dengan sistem dengan  menjawab  pertanyaan-pertanyaan yang diajukan oleh sistem.
c. Modul Penjelasan (Explanation Mode) Modul ini menjelaskan proses pengambilan  keputusan  oleh  sistem (bagaimana  suatu  keputusan  dapat diperoleh).
2. Basis Pengetahuan
Isi  dari  basis  pengetahuan  adalah  fakta- fakta  dan  aturan-aturan  yang  dipakai  oleh beberapa  pakar  dengan  dilandasi  pengetahuan
yang diperoleh dari pengalaman beberapa pakar.
Untuk merepresentasikan
pengetahuan digunakan  metode  kaidah  produksi  yang biasanya  ditulis  dalam  bentuk  Jika-Maka  (If- Then).  Fakta-fakta  atau  aturan-aturan  yang digunakan dalam sistem pakar ini adalah:

## 3. Tabel Pakar
Tabel  pakar  merupakan  fakta-fakta  yang diperoleh  dari  pakar,  ilmu  pengetahuan,
penelitian  dan  pengalaman-pengalaman  mereka dalam mengidentifikasi gejala penyakit
Kehamilan.  Adapun  data-data  yang  telah  di kumpulkan adalah sebagai berikut : Tabel 1. Tabel Gejala Kode Gejala Gejala G001  Mual G002  Muntah
G003  Mudah lelah
G004  Pusing (sakit kepala)
G005  Sesak nafas G006  Kenaikan tekanan darah G007  Demam
G008  Wajah pucat G009 Lemas/letih lesu yang berkelanjutan G010 Mimisan (keluar darah dari hidung) G011 Pertambahan berat badan lebih besar G012 Terdapat bercak darah (spotting)
G013  Tegangnya payudara
G014  Kejang
G015  Rasa haus/lapar yang berlebihan G016  Mata berkunang-kunang G017  Kehilangan nafsu makan G018  Sering buang air kecil
G019 Rahim ibu tumbuh lebih cepat daripada yang seharusnya G020  Kesadaran menurun (lemah) G021  Penglihatan menjadi kabur
G022  Sakit di perut bagian kanan atas
G023
Keluarnya cairan disertai bau yang khas
G024  Nyeri kepala di daerah frontal G025  Sering gelisah
G026  Wajah merah
G027  Tengkuk terasa pegal G028  Mudah marah
G029  Telinga berdengung
G030  Sukar tidur
G031  Rasa berat di tengkuk G032  Nyeri di daerah organ hati
G033  Tidak menstruasi
G034  Nyeri pada seluruh bagian perut G035  Syok G036  Nyeri bahu
G037 Nyeri perut yang disertai perut menegang. G038  Tidak enak badan G039  Merasa lemas (tidak fit)
G040  Perut tidak nyaman G041  Tubuh terasa loyo
G042  Nyeri di bagian tengah perut
G043 Perut mulas/tegang yang teramat sangat G044 Keluarnya bercak-bercak darah terus-menerus G045 Mengeluarkan gumpalan berwarna keabuan-abuan dari vagina G046  Punya riwayat keguguran G047 Saat hamil mengalami perdarahan G048 Pembesaran kelenjar limfa dileher bagian belakang G049  Rasa sakit di otot G050  Gangguan penglihatan G051 Pembengkakan kelanjar getah bening di bagian belakang leher G052 Bintik-bintik (ruam) muncul di wajah
G053  Gatal
G054  Kulit mengelupas halus
G055  Pendarahan dari liang sanggama G056  Terjadi pembesaran perut
G057 Bertambahnya ukuran rahim yang lambat G058 Tidak dapat melihat cahaya yang terang G059  Sedikit buang air kecil (BAK) G060  Cenderung mudah cedera
Sumber : Hasil penelitian (2015)
Tabel 2. Tabel Rule Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Kehamilan Ektopik (Kehamilan Di luar Kehamilan) P02 Anemia Kehamilan P03 Kehamilan Ganda (Gemelli) P04 Premature Rupture of Membranes(PROM) P05 Gestational Diabetes P06 Tekanan darah tinggi atau Pregnancy Induced Hypertension (PIH) P07 Eklampsia P08 Preeklampsia P09 Blighted Ovum P10 Keguguran (Abortus) P11 Toxoplamosis P12 Rubella (Campak Jerman) Sumber : Hasil penelitian (2015) a. Rule-rule pada pakar Rule 1    : Jika  Mual  Dan  Muntah  Dan  Wajah Pucat  Dan  nyeri  panggul  Dan Terdapat  bercak  darah  (spotting)
Dan  Kesadaran  menurun  (lemah) Dan  Tidak  menstruasi  Dan  Nyeri pada seluruh bagian perut Dan Syok Dan  Nyeri  bahu    Dan  Nyeri  perut yang disertai perut menegang Maka penyakit  =  Kehamilan  Ektopik (Kehamilan Di luar Kehamilan) Rule 2    : Jika  Mual  Dan  Muntah  Dan  Mudah Lelah  Dan  Sesak  Nafas  Dan  Wajah Pucat  Dan  Mata  berkunang  kunang Dan Kehilangan Nafsu Makan  Maka penyakit = Anemia Kehamilan Rule 3    : Jika  Mual  Dan  Muntah  Dan Pertambahan  Berat  Badan  Lebih Besar  Dan  Rasa  Haus  /  lapar  yang berlebihan  Dan  Rahim  ibu  tumbuh lebih cepat daripada yang seharusnya  Dan  Nyeri  di  daerah organ  hati  Maka  penyakit  = Kehamilan Ganda (Gemelli) Rule 4    : Jika  Keluarnya  cairan  disertai  bau yang  khas  Dan  Pendarahan  dari liang  sanggama  Maka  penyakit  = Premature Rupture of Membranes(PROM) Rule 5    : Jika  Mudah  lelah  Dan  Kenaikan tekanan darah Dan Rasa haus/lapar yang  berlebihan  Dan  Sering  buang
air kecil Maka penyakit =
Gestational Diabetes. Rule 6    : Jika Mudah lelah Dan Pusing (sakit kepala)  Dan  Sesak  nafas  Dan Mimisan (keluar darah dari hidung)
Dan  Sering  gelisah  Dan  Wajah merah  Dan  Tengkuk  terasa  pegal Dan  Mudah  marah  Dan  Telinga berdengung Dan Telinga berdengung  Dan  Sukar  tidur  Dan Rasa  berat  di  tengkuk  Maka penyakit  =  Tekanan  darah  tinggi atau Pregnancy Induced Hypertension (PIH) Rule 7    : Jika  Mual  Dan  Kenaikan  tekanan darah Dan Kejang Dan Nyeri kepala di  daerah  frontal  Dan  Gangguan penglihatan  Maka  penyakit  = Eklampsia.
Rule 8    : Jika  Mual  Dan  Muntah  Dan  Mudah lelah Dan Pusing (sakit kepala) Dan Sesak  nafas  Dan  Kenaikan  tekanan darah  Dan  Pertambahan  berat badan  lebih  besar  Dan  Penglihatan menjadi  kabur  Dan  Sakit  di  perut bagian  kanan  atas  Dan  Tidak  dapat melihat  cahaya  yang  terang  Dan Sedikit  buang  air  kecil  (BAK)  Dan Cenderung  mudah  cedera    Maka penyakit = Preeklampsia.
Rule 9    : Jika  Mual  Dan  Muntah  Dan Terdapat  bercak  darah  (spotting) Dan  Tegangnya  payudara  Dan Terjadi  pembesaran  perut  Dan Bertambahnya  ukuran  rahim  yang lambat    Maka  penyakit  =  Blighted Ovum.
Rule 10   :  Jika  Pusing  (sakit  kepala)  Dan Mimisan (keluar darah dari hidung) Dan  Tegangnya  payudara  Dan Tidak  enak  badan  Dan  Merasa lemas  (tidak  fit)  Dan  Perut  tidak nyaman Dan Tubuh terasa loyo Dan Nyeri  di  bagian  tengah  perut  Dan Perut  mulas/tegang  yang  teramat sangat  Dan  Keluarnya  bercak- bercak  darah  terus-menerus  Dan Mengeluarkan  gumpalan  berwarna keabuan-abuan  dari  vagina  Dan Punya  riwayat  keguguran  Dan  Saat hamil mengalami perdarahan  Maka penyakit = Keguguran (Abortus).
Rule 11   :  Jika  Pusing  (sakit  kepala)  Dan Demam  Dan  Lemas/letih  lesu  yang berkelanjutan  Dan  Pembesaran kelenjar  limfa  dileher  bagian belakang  Dan  Rasa  sakit  di  otot Maka penyakit = Toxoplamosis.
Rule 12   :  Jika  Demam  Dan  Lemas/letih  lesu yang berkelanjutan Dan Pembengkakan kelanjar getah bening  di  bagian  belakang  leher
Dan Bintik-bintik (ruam) muncul di wajah  Dan  Gatal  Dan  Kulit mengelupas  halus  Maka  penyakit  =
Rubella (Campak Jerman).
b. Pohon Keputusan Pakar
Suatu pohon adalah hierarki struktur yang terdiri  dari  node  (simpul)  yang  menyimpan informasi  atau  pengetahuan  dan  cabang  yang menghubungkan  node.  Sebuah  pohon  keputusan dibuat  untuk  memudahkan  dalam  pengambilan keputusan.  Diagram  keputusan  merupakan gambaran  secara  sederhana  permasalahan  dan pemecahannya.
G01 G23 G55 P04 G51 G52 G53 P12 G54 G07 G09 G48 P11 G49 G58 G21 G59 P08 G60 G22 G02 G05 G03 G11 G06 G19 G32 P03 G15 G33 G36 G35 G34 G37 P01 G20 G12 G08 G17 P02 G16 G24 P07 G50 G14 G47 G38 G39 G42 G41 G40 G43 P10 G44 G45 G46 G56 P09 G57 G13 y G10 G04 y t y G18 P05 y G25 G26 G29 G28 G27 G30 P06 G31 y
Sumber : Hasil penelitian (2015) Gambar 4. Pohon Keputusan Pakar
Proses  pengoperasian  terhadap  basis pengetahuan  atau  informasi  terlebih  dahulu diubah  ke  dalam  bentuk  pohon  keputusan (diagram  tree)  dan  rules.  Hal  ini  dilakukan  agar proses  penyelesaian  masalah  lebih  mudah dilakukan. Sistem pakar ini menggunakan metode pelacakan  ke  depan  (Forward  chaining)  dan menggunakan  metode  penelusuran  best  first seacrh.  Metode  ini  digunakan  untuk  mencapai kesimpulan  yang  terbaik  dengan  waktu  yang relatif  singkat  tanpa  mengurangi  tujuan  yang akan dicapai.

## Implementasi sistem pakar
Implementasi  dari  aplikasi  sistem  pakar dilaksanakan  dengan  cara  pertama  dengan menekan tombol diagnosa di menu utama, yang kemudian akan muncul pertanyaan-pertanyaan yang  harus  dijawab  oleh  pengguna  dengan jawaban  “Ya”  maupun  “Tidak”  seperti  pada gambar dibawah ini.
Sumber : Hasil penelitian (2015) Gambar 5. Diagnosa pertanyaan 1

## Sumber : Hasil penelitian (2015)
Gambar 6. Diagnosa pertanyaan 2
Setelah proses menjawab pertanyaan  akan tercetak  hasil  akhir  atau  solusi  dari  sistem pakar. Dimana pengguna juga akan mendapatkan  informasi  mengenai  penyakit yang mungkin diderita beserta solusi pencegahan dan pengobatannya yang diberikan oleh pakar.
Sumber : Hasil penelitian, 2015

## Gambar 7. Hasil analis akhir dari sistem pakar
Pada  from  analisa  akhir  yang  tertera  pada gambar  diatas  memperlihatkan  rincian  dari seluruh pertanyaan yang dijawab oleh mahasiswa  secara  rinci  hingga  kesimpulan  dari solusi yang diberikan. Informasi yang didapatkan pada  form  analisa  akhir,  diharapkan  dapat digunakan  oleh  pengguna  untuk  memahami penyakit  apa  yang  mungkin  di  derita  oleh pengguna tersebut.

## KESIMPULAN
Aplikasi  sistem  pakar  dalam  bidang kedokteran yang dibuat dengan proses penelusuran  maju  (forward  chaining)  mampu
mengenali jenis penyakit pada manusia, terutama jenis  penyakit  kehamilan.  Aplikasi  sistem  pakar ini  dapat  menjadi  sarana  untuk  menyimpan pengetahuan  tentang  penyakit  terutama  yang berkenaan dengan jenis penyakit kehamilan dari para  pakar  atau  ahlinya.  Sistem  pakar  mampu membantu  pasien  maupun  dokter  dalam menyediakan  sistem  pendukung  keputusan  dan saran  dari  pakar.  Aplikasi  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  pada  kehamilan  telah mampu  membantu  para  pengguna  dalam mendalami  dan  mengetahui  tentang  penyakit yang mungkin pengguna derita.

## REFERENSI
Arhami,  muhammad.  2005.  Konsep  dasar  sistem
Kusrini. 2008.  Aplikasi  Sistem  Pakar  Menentukan Faktor Kepastian Pengguna dengan Metode Kuantifikasi Pertanyaan.Yogyakarta : Andi. Kusrini.  2006.  Sistem  Pakar  Teori  dan  Aplikasi. Yogyakarta : Andi Offset.
Naser,  A.  dan  Zaiter,  A.  2008.  An  Expert  System
For  Diagnosing  Eye  Disease  Using  Clips.
Journal  of  Theoretical  and  Applied Information Technology.
Nugroho,  Adi.  2010.  Rekayasa  Perangkat

## Lunak.Yogyakarta: Andi Offset
Sutanta,  Edhy.  2004.  Sistem  Basis  Data. Yogyakarta : Graha Ilmu. Rusmawan, Uus. 2007. Konsep  Dan Implementasi Visual  Basic.  Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo.

## BIODATA PENULIS
Kresna  Ramanda,  M.Kom, memperoleh gelar sarjana komputer  (S.Kom),  jurusan sistem  informasi  STMIK  Nusa
Mandiri  Jakarta,  lulus  tahun 2012.
Memperoleh gelar magister  komputer  (M.Kom) program pasca sarjana magister  ilmu  komputer  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta,  lulus  tahun  2014.  Sebagai  tenaga pengajar di STMIK Nusa mandiri Jakarta. Tertarik pada  bidang  penelitian  data  mining,  software enginerring, computasi dll.
pakar, Yogyakarta : Andi.
Diagnosa  Gangguan  Kehamilan  Berbasis Web  dengan  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  pada  Rsia  Rp  Soeroso. Pilar  Nusa  Mandiri:  Journal  of  Computing and Information System, 9(1), 62-68.
Frieyadie , F  dan Aryanti , H .  2013. Sistem Pakar