Tersedia online di: journal.gunabangsa.ac.id

## Journal of Health (JoH)
ISSN ( online ): 2407-6376 | ISSN (print): 2355-8857
1
Design of a Human Health Diagnosis System Through Desktop Application-Based Digital Screening Using Forward Chaining and Neural Network Methods
Perancangan Sistem Diagnosis Kesehatan Manusia Melalui Screening Digital Berbasis Desktop Application Menggunakan Metode Forward Chaining dan Neural Network Indis Dwi Agustin 1 *, Nurahmad Hadi Cahyadi 2 , Mifta Aulia Ramadhani 3 , Mujtaba Fa’akuli Zazila 4 , Am Maisarah Disrinama 5

## Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya

## ABSTRACT
One of the problems with hospital services is that queues are important because they affect hospital productivity. Hospital queues can be caused by the large number of patients and the length of time the patient is treated. According to the Regulation of the Minister of Health of the Republic of Indonesia Number 30 of 2022, the standard of patient satisfaction with health services must reach ≥ 90% where one indicator is the length of waiting time. Long waiting times or queues can cause medical services to be less than optimal, especially for patients who have emergency complaints. Therefore, to increase the productivity of hospital services, a human health diagnosis system was designed through digital screening to make it easier for doctors to diagnose patient illnesses. The design of this disease diagnosis system was carried out using methods using forward chaining and neural network methods. This innovation is also equipped with severity level detection and treatment recommendations to patients. This research aims to create a knowledge model that can predict patient disease. The effectiveness test was carried out by taking 15 samples of respondents who had different symptoms. The results of this research were that the accuracy level of patient disease diagnosis testing reached 86.6% with the functional capability of the designed diagnostic application functioning at 100%. With this innovation, diagnosis of symptoms of human disease can be carried out precisely and precisely so that it can help medical personnel in increasing hospital productivity and the level of health in every community in Indonesia.
Keywords: Disease Diagnosis, Forward Chaining, Productivity, Neural Network, and Hospital

## INTISARI
Masalah pelayanan rumah sakit salah satunya antrian merupakan hal yang penting karena mempengaruhi produktivitas rumah sakit. Atrian rumah sakit dapat disebabkan karena banyaknya pasien serta lamanya penanganan pasien. Menurut  Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor   30 Tahun 2022, standar kepuasan pasien terhadap pelayanan kesehatan harus mencapai ≥ 90 % dimana salah satu indikatornya yaitu lama waktu tunggu. Lamanya waktu tunggu atau antrian dapat menyebabkan pelayanan medis menjadi kurang maksimal terutama pada pasien yang memiki keluhan darurat. Oleh karena itu, untuk meningkatkan produktivitas pelayanan rumah sakit dilakukan perancangan sistem diagnosis kesehatan manusia melalui screening digital untuk memudahkan dokter dalam mendiagnosa penyakit pasien. Perancangan sistem diagnosis penyakit ini dilakukan menggunakan metode menggunakan metode forward chaining dan neural network .  Pada inovasi ini juga dilengkapi dengan deteksi tingkat keparahan dan rekomendasi pengobatan kepada pasien. Tujuan dari penelitian ini yaitu menciptakan model pengetahuan yang dapat memprediksi penyakit pasien. Pada

## INFORMASI ARTIKEL
Diterima Direvisi : : 31 Agustus 2023 11 September 2023 Disetujui :  12 September 2023 Dipublikasi :  15 Januari 2024 KORESPONDENSI
Indis Dwi Agustin indisdwi@student.ppns.ac.id
Copyright © 2024 Author(s)
Di bawah lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License .
pengujian efektivitas dilakukan dengan mengambil 15 sampel responden yang memiliki gejala berbeda-beda. Hasil dari penelitian ini yaitu didapatkan tingkat akurasi pengujian diagnosis penyakit pasien mencapai 86,6% dengan kemampuan fungsional aplikasi diagnosis yang dirancang dapat berfungsi 100% . Dengan adanya inovasi ini, diagnosis gejala penyakit manusia dapat dilakukan secara tepat dan tepat sehingga dapat membantu tenaga medis dalam meningkatkan produktivitas rumah sakit dan derajat kesehatan pada setiap masyarakat di Indonesia.
Kata kunci : Diagnosa Penyakit, Forward Chaining, Produktivitas. Neural Network, Rumah Sakit.

## PENDAHULUAN
Kesehatan adalah harta yang tak ternilai harganya bagi setiap manusia, hal ini membuat setiap orang rela melakukan segala daya untuk menjaga kesehatan fisiknya (Sihombing, 2018). Rumah Sakit merupakan salah satu sarana pelayanan kesehatan yang diselenggarakan baik oleh pemerintah  maupun  swasta (Parendreng dkk., 2019). Rumah sakit berperan penting dalam melayani kesehatan masyarakat. Namun dalam pelayanannya, rumah sakit memiliki banyak kekurangan salah satunya  yaitu dari segi pelayanan. Salah satu masalah pelayanan rumah sakit yaitu adanya antrian karena banyaknya pasien serta lamanya penanganan pasien. Berdasarkan  Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor   30 Tahun 2022, standar kepuasan pasien terhadap pelayanan kesehatan harus mencapai ≥ 90 % dimana salah satu indikatornya yaitu lama waktu tunggu. Lamanya waktu tunggu atau antrian dapat menyebabkan pelayanan medis menjadi kurang maksimal terutama pada pasien yang memiki keluhan darurat (Prabowo, 2019). Saat ini masih belum terdapat sistem yang mempercepat dari segi antrian dan penanganan pasien.
Menurut    Undang-undang Republik Indonesia Nomor 44 Tahun 2009, rumah sakit merupakan institusi pelayanan kesehatan yang memiliki karakteristik tersendiri sesuai dengan perkembangan ilmu pengetahuan kesehatan, kemajuan teknologi, dan kehidupan sosial yang mampu meningkatkan pelayanan serta dapat terjangkau bagi masyarakat agar tercipta derajat kesehatan yang setinggi-tingginya. Oleh karena itu, untuk meningkatkan produktivitas pelayanan rumah sakit dilakukan perancangan sistem diagnosis kesehatan manusia melalui screening digital berbasis berbasis Artificial Intelligence (AI) guna memudahkan screening awal pasien .
Perancangan sistem diagnosis ini menggunakan Artificial Intelligence(AI) adalah bidang keilmuan  yang membuat  komputer menirukan  kebiasaan manusia (Maulana & Rochmawati, 2020). Pada penelitian ini sistem diagnosis kesehatan manusia ini dirancang dalam bentuk desktop application. Metode pada penelitian ini menggunakan metode forward chaining dan neural network untuk memudahkan dokter dalam mendiagnosa penyakit pasien. Penelitian diagnosa penyakit yang dilakukan oleh Sugihartono (2019), didapatkan sebuah bahwa teknologi yang dibuat dalam penelitian tersebut dapat membantu dan mempercepat kerja dokter jantung dalam mendiagnosa awal penyakit jantung.  Pada  penelitian ini, pengetahuan akan diagnosa penyakit dari dokter akan dimodelkan dan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi. Metode neural network membantu dalam tahap screening awal diagnosis penyakit pasien. Dengan metode neural network , penyimpulan hasil kesehatan didapatkan dari input keluhan pasien. Dari input tersebut akan dihasilkan ouput berupa diagnosis penyakit yang dialami oleh pasien atau pengguna.
Tujuan dari penelitian ini yaitu menciptakan model pengetahuan yang dapat memprediksi penyakit pasien.  Dengan adanya inovasi ini, diagnosis penanganan pasien  akan terlaksana secara cepat dan tepat khususnya pada kasus masalah kesehatan pasien yang serius. Diharapkan pelayanan rumah sakit akan meningkat dengan digitalisasi penanganan pasien yang berdampak pada meningkatnya derajat kesehatan pada setiap masyarakat di Indonesia.

## METODE
Penelitian ini dilakukan dengan melakukan kombinasi antara metode forward chaining dan algoritma neural network .  Dalam Penelitian ini
penulis menggunakan kombinasi dari Metode forward chaining dan algoritma neural network untuk diagnosis kesehatan manusia berdasarkan gejala yang dialami. Penelitian diagnose penyakit yang dilakukan oleh Sugihartono (2019), didapatkan sebuah bahwa teknologi yang dibuat dalam penelitian tersebut dapat membantu dan mempercepat kerja dokter jantung dalam mendiagnosa awal penyakit jantung. Melalui hasil yang positif dari penelitian tersebut, penulis mencoba melakukan research dengan menggabungkan dua algoritma berbeda yaitu forward chaining dan neural network untuk menghasilkan sebuah sistem diagnosis penyakit dengan akurasi yang lebih baik dari penelitian sebelumnya.
Metode forward chaining merupakan teknik peramalan yang dimulai dengan menentukan aturan melalui menggabungkan fakta untuk menghasilkan suatu kesimpulan atau tujuan (Fanny dkk., 2017). Teknik forward chaining juga sering digunakan untuk proses inferensia yang memulai penalarannya  dan sekumpulan data menuju kesimpulan yang dapat ditarik (Rezky & Syahputra, 2017). Penggunaan algoritma neural network ditujukan untuk mengetahui validitas tingkat akurasi sistem diagnosis kesehatan
manusia. Neural network adalah sebuah pendekatan komputasi yang menerapkan pola kerja jaringan saraf manusia (Herdiansah dkk., 2022). Pada neural network terdiri atas satu atau beberapa unit neuron yang mempunyai sebuah fungsi aktivasi yang menentukan keluaran dari unit tersebut (Ahmad Hania, 2017).
Data yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu  data  primer dan sekunder. Data primer didapatkan dari wawancara terhadap satu dokter umum selaku expert judgement mengenai penentuan jenis penyakit, penentuan gejala penyakit, serta pembobotan gejala dari tiap penyakit.  Selain itu penelitian ini menggunakan pengumpulan data berupa kuisioner untuk mengetahui efektivitas inovasi yang dirancang dalam menentukan jenis penyakit pasien. Adapyn sampel yang diambil yaitu 15 orang responden acak dengan keluhan atau gejala penyakit yang berbeda-beda.  Data sekunder didapatkan dari studi literatur mengenai pemodelan algoritma forward chaining dan neural network (NN) yang didapatkan melalui jurnal, artikel, maupun literatur lain. Berikut Gambar 1. merupakan diagram alir agar penelitian ini berjalan secara sistematis dan terstruktur.
Metode Neural Network (NN) pada penelitian ini menggunakan Algoritma Multilayer Perceptron (MLP). Multilayer Perceptron(MLP) merupakan pengembangan neural network yang digunakan sebagai pemodelan pada data time series (Mukhtar dkk., 2021).  Pemilihan metode berupa neural network MLP karena dapat menghasilkan pemodelan yang baik. Multilayer Perceptron mempunyai satu atau lebih lapisan tersembunyi antara lapisan input dan output (Githa Pratiwi dkk., 2019).  Data latih yang digunakan dalam pembuatan model ini diperoleh melalui kuisoner yang disebarkan pada masyarakat luas dengan total 156 responden. Kemudian ditentukan jumlah hidden layer sebesar 11 yang diperoleh dari jumlah kelas + 1. Setelah
model terbentuk, Langkah berikutnya adalah mengukur confusion matrix , akurasi, latency pada sistem yang dimiliki penulis dan menyimpan model latih dalam file serial . Implementasi sistem diagnosa penyakit yang dirancang, penulis menggunakan aplikasi dalam bentuk desktop untuk memudahkan visualisasi percobaan diagnosis kesehatan manusia dengan kombinasi metode forward chaining dan neural network melalui software visual basic.net . Sebelum melakukan pemrograman, langkah yang dilakukan adalah perancangan untuk itu digunakan UML. Berikut usecase diagram yang menunjukan relasi antara calon pasien dan aplikasi pada Gambar 2.
Gambar 2 . Use Case System
Berdasarkan Gambar 2. calon pasien akan dilakukan pengenalan identitas sebagai langkah awal. Selanjutnya pasienakan dimonitoring tanda-tanda vitalnya serta dilakukan penginputan gejala yang nantinya sebagai tahapan  screening pemgkategorian penyakit. Dari data screening tersebut akan dilakukan pengambilan kesimpulan
jenis penyakit yang harus divalidasi oleh dokter terlebih dahulu. Jika dokter memvalidasi jenis penyakit  yang disimpulkan, maka hasil jenis penyakit pasien akan muncul serta data dari semua tahapan yang telah dilakukan akan masuk kedalam database dokter.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perancangan Sistem Pakar
Untuk menghasilkan sistem pakar diagnosis kesehatan manusia yang baik diperlukan pembuatan basis aturan dan basis pengetahuan yang lengkap dan baik agar proses inferensi berjalan dengan baik. Mekanisme inferensi pada sistem pakar ini mengacu pada penelitian Hakim (2019) yaitu melakukan penalaran maju dengan menggunakan aturan berdasarkan urutan dan pola tertentu. Selama proses konsultasi antar
sistem dan pemakai mekanisme inferensi menguji gejala sesuai dengan aturan demi satu untuk memperoleh hasil diagnosa berupa penyakit yang diderita.
Tabel 1 . Gejala yang Serinng Dialami oleh Manusia ID Gejala  Nama Gejala ID Gejala Nama Gejala G01 Demam G21 Nyeri dada G02 Nyeri Tenggorokan G22 Susah nafas G03 Hidung tersumbat G23 Penglihatan kabur G04 Sakit kepala G24 Mudah emosi G05 Bersin-bersin G25 Mudah gelisah G06 Hidung Berair G26 Lemas G07 Pusing G27 Pernapasan cepat G08 Kelelahan G28 Kulit pucat G09 Nyeri otot dan sendi G29 Denyut jantung meningkat G10 Sakit perut G30 Penurunan berat badan G11 Kehilangan nafsu makan G31 Luka sulit sembuh G12 Ruam kulit G32 Rasa haus berlebih G13 Intensitas BAB meningkat G33 Sering BAK G14 Konsistensi tinja cair G34 Infeksi berulang G15 Perut kram G35 Kaku pagi hari G16 Mual dan muntah G36 Lemah otot G17 Dehidrasi G37 Suara serak G18 Perut kembung G38 Nyeri saat menelan G19 Sering bersendawa G39 Nyeri telinga G20 Gangguan pencernaan G40 Pendarahan ringan G41 Batuk (Sumber: Expert Judgement , 2023) Tabel 2 . Penyakit yang sering dialami oleh manusia ID Penyakit Nama Penyakit P01 Flu dan Batuk P02 Tipes P03 Diare P04 Maag P05 Darah Tinggi P06 Darah Rendah P07 Kencing Manis P08 Rematik P09 Radang Tenggorokan P10 DBD (Sumber: Expert Judgement , 2023)
Setelah ditentukan gejala dan kelompok penyakit yang akan digunakan dalam penelitian ini, dilanjutkan dengan pembuatan aturan atau rule gejala dalam menentukan sebuah penyakit melalui teknik decision tree atau pohon keputusan bersama dengan seorang expert .
Pohon Keputusan
Pohon keputusan digunakan sebagai dasar untuk membangun kumpulan aturan yang diperlukan dalam memprediksi penyakit yang diderita oleh pasien  berdasarkan gejala-gejala yang ada dengan persetujuan oleh expert judgment yaitu dokter sebagai bentuk legalitas pengambilan sebuah keputusan berdasarkan seorang pakar (Kusbianto dkk., 2017).
Gambar 3 . Visualisasi Pohon Keputusan
Berdasarkan Gambar 3. Gejala dari suatu pasien nantinya akan dianalisis melalui pemilihan gejala lain yang nantinya akan memunculkan beberapa opsi gejalapenyerta penyakit. Dari input gejala-gejala tersebut, nantinya akan menghasilkan output berupa jenis penyakit yang diderita oleh pasien tersebut. Aturan Klasifikasi
Berikut merupakan aturan atau rule yang digunakan dalam sistem diagnosis awal penyakit manusia yang digambarkan melalui pohon keputusan pada penelitian ini. Terdapat 10 aturan yang telah ditentukan oleh penulis dalam mendiagnosis penyakit dalam pengembangan pola pemodelan kecerdasan buatan dengan menggunakan metode forward chaining .
Tabel 3. Aturan Diagnosis Penyakit Forward Chaining No If Then And And Or Or Or 1 P01 G01, G02, G41 G03, G04, G05 G06, G07, G08, G09, G10 2 P02 G01, G10, G12 G07, G11, G10 - 3 P03 G01, G14, G13 G15, G16 G08, G17 4 P04 G01, G10 G15, G16 G18, G19, G20 5 P05 G07, G24 G21, G22 G23, G25 6 P06 G07, G26, G27 G28, G29 - 7 P07 G30, G31, G32 G08, G23, G34 - 8 P08 G09, G11 G08, G01 G35, G36 9 P09 G37, G38 G01, G02 G39 10 P10 G01, G16, G12 G07, G08, G09 G40

## Arsitektur Neural Network
Berikut merupakan arsitektur jaringan neural network multilayer perceptron untuk membangkitkan fungsi sigmoid Model didapatkan dari keseluruhan dataset dan menghasilkan nilai confidence sebesar 100% dan waktu latency latih selama 0.025679detik.
Gambar 4 .  Visualisasi Arsitektur Neural Network

## Implementasi Sistem
Hasil dari implementasi sistem yang dibuat, pengguna dapat melakukan login dan melihat tampilan awal seperti yang tertuang dalam Gambar 3. Pengguna akan menempelkan RFID card pada hardware yang sudah disediakan untuk mengetahui identitas pengguna kemudian monitoring suhu tubah dan denyut nadi pengguna secara realtime seperti Gambar 4. Setelah identitas sudah terbaca, pengguna dapat menekan tombol pilihan umur untuk melanjutkan screening dengan menekan checkbox pada gejala
yang dirasakan dan dilanjutkan dengan menekan tombol diagnose seperti Gambar 5. maka aplikasi akan mengirimkan kotak pesan berisi diagnosa awal yang didapatkan dengan algoritma forward chaining . Tahap terakhir dari aplikasi yang dibuat adalah melakukan validasi dengan cara screening melalui  pertanyaan gejala yang sudah dikerucutkan oleh sistem, kemudian pengguna akan mendapatkan hasil berupa diagnosa penyakit, rekomendasi obat dan langkah penyembuhan dengan mengimplementasikan metode neural network.
Gambar 5 . Halaman Login Aplikasi
Gambar 6 . Halaman Login Aplikasi
Gambar 7 . Screening Pertama
Gambar 8 . Screening Lanjutan dan Hasil Diagnosa

## Pengujian Fungsional Aplikasi
Pada penelitian ini dilakukan pengujian fungsional dari tiap-tiap fitur aplikasi yang
dikembangkan  untuk mendiagnosis penyakit manusia. Berikut merupakan tabel hasil pengujian aplikasi diagnosis kesehatan manusia.
Tabel 4. hasil pengujian fungsional aplikasi Pengujian Fitur Aplikasi Hasil Diharapkan Hasil Pengujian Button Login Menampilkan message box “login berhasil” jika user dan password benar dan jika salah makan menampilkan message box “login gagal”. Sesuai Button Find Device Jika hardware sudah terhubung pada PC maka monitor dashboard akan menampilkan record suhu, pulse, dan identitas pasien sesuai dengan RFID card yang sudah diregistrasikan. Sesuai Button Pilihan Umur Akan mengarahkan pengguna untuk masuk kedalam form screening diagnosis awal Sesuai Check Box Gejala Memberikan informasi kepada sistem bahwa pengguna aplikasi sedang merasakan gejala tersebut. Sesuai Button Diagnosis Screening Awal Akan menampilkan message box hasil penyakit berdasarkan gejala yang telah dipilih. Sesuai Button Clear Akan merefresh seluruh data input gejala yang sudah dipilih pengguna sebelumnya. Sesuai Button Diagnosis Screening Kedua Akan menampilkan hasil diagnose secara pasti dengan dilengkapi Langkah penyembuhan dan tingkat keparahan penyakit dari pengguna berdasarkan gejala yang dipilih. Sesuai

## Pengujian Akurasi Sistem
Pengujian akurasi dilakukan untuk menemukan persentase ketepatan dalam proses pengklasifikasian terhadap data testing yang diuji. Tingkat akurasi dihitung dengan menggunakan rumus berikut (Saputra dkk., 2017):
Akurasi = ∑ 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚ℎ ∑ 𝑚𝑚𝑡𝑡 x 100%
Keterangan:
∑ 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚ℎ = Jumlah data dengan diagnosis benar
∑ 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚ℎ = Jumlah data testing
Tabel 5. hasil pengujian akurasi sistem No Sampel Diagnosis Expert Diagnosis System Akurasi 1 Sampel A Flu Batuk Flu Batuk 1 2 Sampel B Flu Batuk Flu Batuk 1 3 Sampel C Radang Tenggorokan Radang Tenggorokan 1 4 Sampel D Demam Biasa Tipes 0 5 Sampel E Hipertensi Hipertensi 1 6 Sampel F Maag Maag 1 7 Sampel G Diare Diare 1 8 Sampel H Flu Batuk Flu Batuk 1 9 Sampel I Flu Batuk Flu Batuk 1 10 Sampel J Maag Diare 0 11 Sampel K Maag Maag 1 12 Sampel L Diare Maag 0 13 Sampel M Radang Tenggorokan Radang Tenggorokan 1 14 Sampel N Flu Batuk Flu Batuk 1 15 Sampel O Diare Diare 1
Berdasarkan tabel 5 telah dilakukan pengujian sistem diagnosis penyakit dengan menggunakan 15 sampel data pasien dan didapatkan hasil akurasi berdasarkan persamaan berikut:
Akurasi = ∑ 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚ℎ ∑ 𝑚𝑚𝑡𝑡 x 100%
Akurasi = 13 15 x 100% = 86,6%
Nilai keakurasian si stem  sebesar  86,6  %, hal menunjukkan bahwa sistem diagnosis penyakit menggunakan gabungan metode forward chaining dan neural network dapat berfungsi cukup baik sesuai dengan expert yaitu seorang dokter.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan data dari 15 sampel yang telah diambil, 13 diantaranya akurat atau dapat diterima. Hal ini berarti model pengetahuan menggunakan algoritma forward chaining dan neural network pada aplikasi sistem diagnosis kesehatan manusia berhasil dibangun dengan tingkat akurasi pengujian diagnosis mencapai 86,6%  dengan  kemampuan  fungsional  aplikasi diagnosis yang dirancang dapat berfungsi 100%. Pada inovasi ini juga dilengkapi  dengan deteksi tingkat keparahan dan rekomendasi pengobatan kepada pasien.  Diharapkan dengan adanya
konfigurasi pemodelan algoritma forward chaining dengan neural network ini dapat mendiagnosis gejala penyakit manusia yang diimplementasikan melalui aplikasi sehingga dapat mempercepat antrian rumah sakit. Percepatan antrian rumah sakit akan berkontribusi dalam meningkatkan produktivitas rumah sakit dan derajat kesehatan pada setiap masyarakat di Indonesia.

## APRESIASI
Penelitian dilatar belakangi oleh beberapa pihak yang telah memberikan sumbangsih untuk mendukung berjalannya penelitian ini sampai selesai. Adapun penulis ucapkan terimakasih kepada Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia yang telah memberikan dukungan berupa pendanaan melalui  Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) tahun 2023, Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya yang telah memfasilitasi penulis dalam melakukan penelitian, Para dokter yang telah bersedia menjadi expert judgement dalam penelitian ini.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penelitian ini didasari untuk menjadi luaran dalam Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) tahun 2023. Penelitian ini tidak terlepas dari dukungan beberapa pihak utamanya
Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia yang telah memberikan dukungan berupa pendanaan melalui Program Kreativitas Mahasiswa (PKM) tahun 2023. Oleh karena itu, dengan publikasi ilmiah ini diharapkan dapat bermanfaat dan dapat dijadikan evaluasi bagi penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad Hania, A. (2017). Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, & Deep Learning. Jurnal Teknologi Indonesia , 1 (June), 1–6. https://amt-it.com/mengenal- perbedaan-artificial-inteligence-machine- learning-deep-learning/
Fanny, R. R., Hasibuan, N. A., & Buulolo, E. (2017). Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor Dengan Penulusuran Forward Chaining. Median Informatika Darma , 1 (1), 13–16.
Githa Pratiwi, P., Ketut Gede Darma Putra, I., & Purnami Singgih Putri, D. (2019). Peramalan Jumlah Tersangka Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) , 7 (2), 143. https://doi.org/10.24843/jim.2019.v07.i02. p06
Hakim, Z., & Rizky, R. (2019). Sistem Pakar Menentukan Karakteristik Anak Kebutuhan Khusus Siswa Di SLB Pandeglang Banten Dengan Metode Forward Chaining. Jutis , 7 (1), 93–99.
Herdiansah, A., Borman, R. I., Nurnaningsih, D., Sinlae, A. A. J., & Al Hakim, R. R. (2022). Klasifikasi Citra Daun Herbal Dengan Menggunakan Backpropagation Neural Networks Berdasarkan Ekstraksi Ciri Bentuk. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (2), 388. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.406 6
Kementrian Kesehatan RI. (2009). UU no. 44 Tahun 2009 Tentang Rumah Sakit. Undang- Undang Republik Indonesia , 1 , 41. https://peraturan.go.id/common/dokumen /ln/2009/uu0442009.pdf
Kusbianto, D., Ardiansyah, R., & Hamadi, D. A.
(2017). Implementasi Sistem Pakar Forward
Chaining Untuk Identifikasi Dan Tindakan Perawatan Jerawat Wajah. Jurnal Informatika Polinema , 4 (1), 71. https://doi.org/10.33795/jip.v4i1.147
Maulana, F. F., & Rochmawati, N. (2020). Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network. Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) ,
1 (02), 104–108.
https://doi.org/10.26740/jinacs.v1n02.p10
4-108
Mukhtar, H., Muhammad, R., Reny Medikawati, T.,
& Yoze Rizki. (2021). Peramalan Kedatangan Wisatawan Mancanegara Ke Indonesia Menurut Kebangsaan Perbulannya Menggunakan Metode Multilayer Perceptron. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , 2 (2), 113–119. https://doi.org/10.37859/coscitech.v2i2.33 24
Parendreng, Tasnim, & Kamalia, L. O. (2019). Kontribusi Bauran Pemasaran Terhadap Keputusan Pasien Untuk Memilih Layanan Kesehatan Di Rumah Sakit Umum Daerah Kabupaten Kolaka Timur. Jurnal Kesehatan Masyarakat , 9 (2), 159–169.
Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor  30 Tahun 2022. (2022). Indikator Nasional Mutu Pelayanan Kesehatan Tempat Praktik Mandiri Dokter  dan Dokter Gigi, Klinik, Pusat Kesehatan Masyarakat, Rumah Sakit, Laboratorium Kesehatan, dan Unit Transfusi Darah. Advanced  Drug Delivery Reviews , 89–91.
Prabowo, Y. A. (2019). Rancang Bangun Aplikasi Rekam Medis dan Antrian dengan Metode Kombinsi First in First Out dan Priority Service pada RSIA Putri Surabaya. Doctoral Dissertation, Institut Bisnis Dan Informatika Stikom Surabaya , 8 (5), 55.
Rezky, S. F., & Syahputra, M. B. (2017). Sistem Pakar Gigi dan Mulut Menggunakan Aplikasi Android Studio Metode Forward Chaining. Seminar Nasional Teknologi Informatika , 978–602.
Saputra, S., Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik, P., & dan Ilmu Pengetahuan Alam, M. (2017). Komparasi Algoritma Berbasis

## Neural Network Dalam Mendeteksi Penyakit
Hepatitis. Faktor Exacta , 10 (1), 40–49.
Sihombing, R. A. (2018). Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Gangguan pada Sistem Hepatobiliaris Berbasis Android  Mobile.
STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi
Teknologi) ,
3 (1), 98. https://doi.org/10.30998/string.v3i1.2736
Sugihartono, T.,  Putra, R. R. C., & Ardiansyah, D. (2019). Penerapan Aplikasi Diagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Forward Chaining  Berbasis Mobile. Jurnal
Informatika , 19 (2), 127–135.
https://doi.org/10.30873/ji.v19i2.1523