## Implementasi Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Osteoporosis
Euis Musyarofah 1 , Rini Mayasari 2 , Agung Susilo Yuda Irawan 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komuter, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang
1 euis.16078@student.unsika.ac.id, 2 rini.mayasari@staff.unsika.ac.id,
3 agung@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Osteoporosis merupakan salah satu penyakit berisiko pada manusia, terutama pada orang lanjut usia. Penyakit osteoporosis ini tidak hanya menyerang lansia namun bisa menyerang pada orang berusia muda. Hal ini terjadi karena pola makan dan pola hidup seseorang yang tidak  teratur.  Forward  chaining  dan  certainty  factor  merupakan  salah  satu  metode  dalam sistem pakar. Pada penelitian ini metode  Forward chaining merupakan metode cara berfikir sebagai  mesin  inferensi  berdasarkan  fakta-fakta  yang  ada  guna  mendapatkan  suatu kesimpulan  serta  metode  certainty  factor  digunakan  sebagai  tolak  ukur  dari  hasil  nilai diagnosa  terhadap  suatu  penyakit.  Penelitian  ini  telah  berhasil  dan  tepat  menerapkan metode forward chaining dan certainty factor sebagai alat pengambilan keputusan serta tolak ukur pada sistem pakar penyakit osteoporosis.
Kata kunci: certainty factor, forward chaining, osteoporosis, sistem pakar.

## Abstract
Osteoporosis is one of the risky diseases for humans, especially the elderly. Yet, osteoporosis not  only  affects  the  elderly  but  also  young  people.  This  happens  because  of  a  person's irregular diet and lifestyle. Forward chaining and certainty factor is one method in an expert system. In this study, the forward chaining method is a method of thinking as an inference machine based on existing facts in order to get a conclusion, while certainty factors method is  used  as  a  measure  of  the  results  of  the  diagnostic  value  of  a  disease.  This  research  has been successful and precise in applying the forward chaining method and certainty factors as a decision making tool and benchmark in the osteoporosis expert system.
Keywords: certainty factor, forward chaining, osteoporosis, expert system.

## 1. Pendahuluan
Penyakit  osteoporosis  merupakan  masalah  kesehatan  yang  rentan  pada  orang  yang berusia  lanjut.  Penyakit  osteoporosis  adalah  penyakit  yang  terjadi  ataupun  mengiringi proses penuaan pada seseorang yang berakibat pula pada menurunnya masa tulang [1]. Menurut  penelitian  yang  mencatat  data  statistik  penderita  gangguan  tulang  dan  sendi yaitu Ministry of Health dan Arthritis Research UK, pada  tahun  2015  menyatakan  1  dari  3
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 101 - 112
wanita di atas usia 50 tahun akan mengalami patah tulang osteoporosis, seperti halnya 1 dari 5 pria berusia di atas 50 tahun [2].
Salah  satu  pemanfaatan  kemajuan  teknologi  yakni  dalam  bentuk  implementasi sistem  pakar.  Sistem  pakar  atau  biasa  disebut  dengan  knowledge base system yaitu  suatu aplikasi  komputer  yang  ditunjukkan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  atau pemecahan  persoalan  dalam  bidang  yang  spesifik.  Sistem  ini  bekerja  dengan menggunakan pengetahuan dan metode analisis yang telah didefinisikan terlebih dahulu oleh  pakar  yang  sesuai  dengan  bidang  keahliannya.  Sistem  ini  disebut  sistem  pakar karena fungsi dan perannya sama seperti seorang ahli yang harus memiliki pengetahuan, pengalaman  dalam  memecahkan  suatu  persoalan.  Sistem  biasanya  berfungsi  sebagai kunci  penting  yang  akan  membantu  suatu  sistem  pendukung  keputusan  atau  sistem pendukung eksekutif [3].
Sebelumnya telah dilakukan penelitian untuk diagnosa penyakit dan hama tanaman cabai  dengan  metode  forward chaining.  Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  yaitu penerapan  metode  forward  chaining  ini  memudahkan  dalam  memberikan  informasi berupa kesimpulan tentang penyakit tanaman cabai sehingga hal ini bisa menjadi acuan [4].  Penelitian  lainnya  menggunakan  metode  certainty  factor  sebagai  nilai  uji  tingkat keakurasian diagnosa secara manual maupun sistem. Hasil dari penelitian tersebut yaitu berupa  kesesuaian  identifikasi  jenis  kulit  wajah  pada  sistem  pakar  dengan  pakar  kulit yaitu  dengan tingkat akurasi sebesar 91%, sehingga sistem dapat membantu  user  untuk mengetahui jenis kulit wajah agar mendapatkan perawatan yang sesuai [5].
Sistem  pakar  ini  diimplementasikan  menggunakan  metode  forward  chaining  karena merupakan  metode  cara  berfikir  untuk  memperoleh  kesimpulan  dengan  melakukan penalaran berdasarkan fakta-fakta yang ada  guna mendapatkan suatu kesimpulan serta metode  certainty  factor  yang  digunakan  sebagai  tolak  ukur  dari  hasil  nilai  diagnosa terhadap  suatu  penyakit.  Tujuan  dari  penerapan  metode  forward  chaining  dan  certainty factor dalam sistem pakar diagnosis penyakit osteoporosis ini adalah untuk memberikan informasi  serta  mendiagnosa  penyakit  osteoporosis  dengan  hasil  dari  metode  certainty factor sebagai tolak ukur seberapa besar peluang terkena osteoporosis.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1.   Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan sebuah aplikasi komputer yang bertujuan untuk membantu dalam  pengambilan  keputusan  atau  pemecahan  masalah  dalam  bidang  spesifik  yang fungsi  dan  perannya  sama  seperti  seorang  ahli  atau  pakar  yang  harus  memiliki pengetahuan,  pengalaman  dalam  memecahkan  masalah  [3].  Sistem  pakar  merupakan sistem komputer  yang memanfaatkan secara  maksimal pengetahuan  khusus selayaknya seorang pakar dalam memecahkan masalah [6].

## 2.2.   Forward Chaining
Forward chaining adalah teknik pencarian  yang dimulai dengan fakta yang diketahui kemudian mencocokkan fakta-fakta tersebut dengan IF dari rule IF-THEN. Bila ada fakta yang cocok dengan bagian IF maka  rule tersebut dieksekusi. Bila sebuah  rule dieksekusi maka  sebuah  fakta  baru  (bagian  THEN)  ditambahkan  ke  dalam  database.  Dimulai  dari rule  teratas  setiap  kali  pencocokan  dan  setiap rule  hanya  boleh  dieksekusi  satu  kali  saja. Proses  pencocokan  berhenti  bila  tidak  ada  lagi  rule  yang  bisa  dieksekusi  [7].  Bentuk
Implementasi Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Osteoporosis
Euis Musyarofah, Rini Mayasari, Agung Susilo Yuda Irawan
representasi rule-based reasoning digunakan karena memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada  suatu  permasalahan  tertentu  dan  pakar  dapat  menyelesaikan  masalah  tersebut secara sistematis dan berurutan [8].

## 2.3.   Certainty Factor
Metode  certainty  factor  menunjukkan  ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau aturan.  Certainty factor  merupakan  nilai  parameter  klinis  yang  diberikan  MYCIN  untuk menunjukkan  besarnya  kepercayaan  [9],[10].  Kelebihan  dari  metode  certainty  factor adalah  dapat  mengukur  sesuatu  yang  pasti  atau  tidak  pasti  dalam  pengambilan keputusan  pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  [11],[12].  Rumus  dasar  certainty  factor ditunjukkan pada Persamaan (1)[13].
CF(h,e) = MB (h,e) – MD (h,e) (1)
Keterangan :
CF(h,e)     = Certainty Factor (faktor kepastian) dalam hipotesis h dipengaruhi oleh
evidence (gejala) e.
MB (h,e)   = Measure of Belief (tingkat keyakinan), merupakan ukuran kepercayaan dari hipotesis h dipengaruhi oleh evidence (gejala) e.
MD (h,e)   = Measure of Disbelief (tingkat ketidakyakinan), merupakan ukuran ketidak-
percayaan dari hipotesis h dipengaruhi oleh gejala e.
h = Hipotesa atau konklusi yang dihasilkan (antara 0 dan 1).
e = Evidence atau peristiwa atau fakta (gejala).
Perhitungan  selanjutnya  adalah  kombinasi  dua  atau  lebih  rule  dengan  evidence berbeda tetapi dalam hipotesis yang sama, yang ditunjukkan pada Persamaan (2) - (4).
Rule 1 CF(h,e₁) = CF₁ = C (e₁) x CF (Rule₁) (2) Rule 2 CF(h,e₂) = CF₂ = C (e₂) x CF (Rule₂) (3) CF Kombinasi (CF₁,CF₂) = CF₁ + CF₂ (1 – CF₁) (4)

## 2.4.   Osteoporosis
Osteoporosis  berasal  dari  kata  osteo  dan  porous,  osteo  berarti  tulang  serta  porous artinya  berlubang-lubang  atau  keropos.  Selain  faktor  berkurangnya  massa  tulang, penyebab  lain  dari  Osteoporosis  adalah  mengonsumsi  beberapa  macam  obat-obatan dalam  jangka  panjang  yang  dapat  merusak  tulang  seperti  obat  anti  kejang  dan  hormon tiroid yang diresepkan dalam dosis tinggi, dan terganggunya proses penyerapan kalsium, serta  cushing  yaitu  produksi  kortisol  tubuh  yang  berlebihan  [1],[14].  Beberapa  kondisi berikut dapat menjadi gejala terjadinya osteoporosis, yaitu sakit punggung, postur tubuh bungkuk,  menurunnya  tinggi  badan,  lebih  sering  mengalami  cedera/keretakan  tulang, berkurangnya kepadatan dapat membuat tulang rentan untuk retak, keretakan biasanya terjadi pada tulang belakang, pergelangan tangan, lengan, atau tulang pangkal paha.

## 3. Metodologi
Dalam  pembuatan  sistem  pakar  ini,  metode  pengembangan  sistem  pakar  yang digunakan  adalah  Expert System Development Life Cycle  (ESDLC)  [15].  Metode  ini  dipilih dengan alasan model pengembangan menggunakan tahapan yang dapat merepresentasikan  kebutuhan  pada  pembuatan  sistem  pakar  untuk  diagnosis  penyakit osteoporosis  berdasarkan  gejala  yang  dimasukkan.  Gambar  1  menjelaskan  tahapan- tahapan yang terdapat dalam Expert System Development Life Cycle (ESDLC) :
Gambar 1. Tahapan-tahapan ESDLC

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1.   Penilaian
Tahap  ini  merupakan  tahap  untuk  mengkaji  dan  membatasi  masalah  yang  akan diimplementasikan  dalam  sistem  [16].  Tahapan  ini  penting  untuk  tahapan  selanjutnya, karena  kesalahan  maupun  kekurangan  pada  tahapan  ini  akan  mempengaruhi  tahapan selanjutnya. Tahap penilaian yang dilakukan adalah analisis permasalahan. Berdasarkan hasil wawancara dengan seorang pakar dan didapatkan hasil analisis permasalahan yang dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Kurangnya pengetahuan dari pasien tentang penyakit osteoporosis
2. Solusi dalam mengenai penyakit osteoporosis
3. Biaya yang dibutuhkan ketika berobat terlalu mahal

## 4.2.   Akuisisi Pengetahuan
Pada tahap ini bertujuan untuk mengakuisisi pengetahuan pakar ke dalam sistem, di mana dilakukan dua tahapan dalam pelaksanaannya, yaitu antara lain :
Euis Musyarofah, Rini Mayasari, Agung Susilo Yuda Irawan

## 4.2.1   Pengumpulan data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  ada  dua  teknik  yang  digunakan  untuk  memperoleh pengetahuan  yang  dibutuhkan  oleh  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  osteoporosis  ini yaitu :
1. Data  primer  dilakukan  dengan  wawancara  langsung  kepada  pakar.  Wawancara dilakukan  dengan  melakukan  tanya  jawab  dengan  pihak  terkait  (dokter)  untuk mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  proses  pembuatan  dan pengembangan aplikasi.
2. Data  sekunder  dilakukan  dengan  studi  pustaka  untuk  memperoleh  pengetahuan dengan  membaca  literatur  yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini.  Setelah mendapatkan  referensi  yang  relevan  kemudian  mencari  informasi-informasi  yang dibutuhkan  dalam  penelitian.  Informasi  yang  didapat  digunakan  dalam penyusunan landasan teori, metodologi penelitian serta pembuatan aplikasi.
Hasil  dari  pengumpulan  data  yang  telah  dilakukan  tersebut  akan  ditampilkan berupa  kode  “P”  yang  berarti  jenis  penyakit  dan  kode  “G”  yang  berarti  gejala  dari penyakit osteoporosis serta relasi antar gejala dengan penyakit. Tabel 1 menjelaskan jenis dari  penyakit  osteoporosis,  sementara  Tabel  2  menjelaskan  jenis  gejala  penyakit osteoporosis dan Tabel 3 menjelaskan relasi penyakit dan gejala osteoporosis.
Tabel 1. Jenis Penyakit No Kode Penyakit Osteoporosis 1 P01 Bukan Osteoporosis 2 P02 Osteoporosis Primer 3 P03 Osteoporosis Sekunder 4 P04 Osteoporosis Idiopatik Tabel 2. Gejala Penyakit Osteoporosis No Kode Penyakit Osteoporosis 1 G01 Usia lebih dari 40 tahun 2 G02 Kelebihan berat badan 3 G03 Memiliki riwayat patah tulang 4 G04 Memiliki riwayat penyakit anggota keluarga yang mengidap osteoporosis 5 G05 Mengalami manopause 6 G06 Merasakan sakit punggung berkelanjutan 7 G07 Sering merokok 8 G08 Nyeri pada sendi 9 G09 Kekurangan hormon testoteron 10 G010 Sering konsumsi minuman keras 11 G011 Keretakan pada tulang punggung 12 G012 Konsumsi obat-obatan golongan steroid seperti Glukokortikoid 13 G013 Mengidap penyakit hipertiroidisme Tabel 3. Relasi Gejala dan Penyakit Osteoporosis No Kode Penyakit P1 P2 P3 1 G01 * * 2 G02 * * 3 G03 * * 4 G04 * 5 G05 * *
6 G06 * 7 G07 * 8 G08 * * * 9 G09 * 10 G010 * 11 G011 * * 12 G012 * 13 G013 * *

## 4.2.2   Representasi Pengetahuan
Teknik  representasi  pengetahuan  dalam  sistem  pakar  identifikasi  penyakit osteoporosis  adalah  dengan  menggunakan  kaidah  produksi.  Representasi  pengetahuan dengan  kaidah  produksi  sebagai  kaidah  aturan  (rule)  yang  berupa  IF  (kondisi/premis) THEN  (aksi/kesimpulan)  di  mana  kondisi  merupakan  bagian  awal  yang mengekspresikan  situasi  premis  (pernyataan  berawal  IF)  dan  aksi  merupakan  bagian yang  menyatakan  suatu  tindakan  tertentu  atau  kondisi  yang  diharapkan  jika  suatu situasi  atau  premis  bernilai  benar  (pernyataan  berawalan  THEN).  Tabel  4  menjelaskan rule pada penyakit osteoporosis.
Tabel 4. Rule Penyakit Osteoporosis No Kaidah Produksi 1 IF G01 and G02 and G03 and G05 and G08 and G11 and G13 THEN P01
2 IF G0 and G02 and G03 and G07 and G08 and G10 and G12 and G13 THEN P02
3 IF G04 and G05 and G06 and G08 and G09 and G11 THEN P03
Selain kaidah produksi, representasi pengetahuan juga dibuat dalam bentuk diagram pohon  (tree).  Diagram  ini  menggambarkan  pertanyaan  gejala  yang  ditampilkan  oleh sistem  untuk  menghasilkan  sebuah  kesimpulan  atau  keputusan.  Jika  user  menjawab “tidak” pohon akan menuju ke cabang kanan, seperti ditunjukkan Gambar 2 :
Euis Musyarofah, Rini Mayasari, Agung Susilo Yuda Irawan

## 4.2.3   Metode Certainty Factor
Dalam mengekspresikan derajat keyakinan digunakan suatu  nilai  yang disebut  nilai kepastian  atau  certainty  factor  (CF)  untuk  mengansumsikan  derajat  keyakinan  seorang pakar terhadap suatu  data. Berikut adalah tahapan-tahapan  untuk  perhitungan  nilai CF dari masing-masing penyakit :
1. Menentukan nilai bobot MB dan MD
Tahapan  pertama  yaitu  menentukan  nilai  bobot  MB  dan  MD  yang  diperoleh  dari seorang  pakar,  di  mana  nilai  MB  merupakan  bobot  nilai  yang  mempunyai  tingkat keyakinan  setiap  gejala  dari  masing-masing  penyakit,  sedangkan  nilai  MD  merupakan nilai ketidakyakinan setiap gejala dari masing-masing penyakit. Tabel 5 ini menjelaskan nilai MB dan MD dari masing-masing gejala pada penyakit Osteoporosis.
Tabel 5. Nilai bobot MB dan MD No Kode Nilai MB Nilai MD 1 G1 0,7 0,2 2 G2 0,6 0,3 3 G3 0,6 0,1 4 G4 1 0,1 5 G5 0,6 0,3 6 G6 0,7 0,2 7 G7 0,8 0,1 8 G8 0,6 0,2 9 G9 0,7 0,2 10 G10 0,8 0,1 11 G11 0,6 0,2 12 G12 0,7 0,1 13 G13 0,6 0,2

## 2. Menghitung nilai CF dari masing-masing gejala
Pada  Tabel  6  menjelaskan  hasil  perhitungan  nilai  CF  menggunakan  rumus  dasar certainty factor yang ditunjukkan pada Persamaan (1).
Tabel 6. Nilai bobot MB dan MD No Kode Nilai CF = MB- MD 1 G1 0,5 2 G2 0,3 3 G3 0,5 4 G4 0,9 5 G5 0,3 6 G6 0,5 7 G7 0,7 8 G8 0,4 9 G9 0,5 10 G10 0,7 11 G11 0,4 12 G12 0,6 13 G13 0,4

## 3. Menghitung nilai CF kombinasi dari masing-masing penyakit
Tahap  selanjutnya  adalah  proses  perhitungan  CF  kombinasi  yang  nantinya  akan mendapatkan hasil nilai tingkat kepercayaan pada masing-masing penyakit. Perhitungan
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 101 - 112
ini  menggunakan  rumus  CF  kombinasi  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  (4).  Berikut contoh perhitungan CF kombinasi pada penyakit osteoporosis primer :
CF Kombinasi (CF₁,CF₂) = CF₁ + CF₂ (1 – CF₁)
= 0,5 + 0,3 * (1 – 0,5)
= 0,5 + 0,3 * ( 0,5)
= 0,5 + 0,15 = 0,65
CF Kombinasi (CF₂,CF₃) = CF₂ + CF₃ (1 – CF₂)
= 0,65 + 0,5 * (1 – 0,65)
= 0,65 + 0,5 * ( 0,35) = 0,65 + 0,175 = 0,825
CF Kombinasi (CF₃,CF₄) = CF₃  + CF₄ (1 – CF₃)
= 0,825 + 0,3 * (1 – 0,825) = 0,825 + 0,3 * ( 0,175) = 0,825 + 0,525 = 0,8775
CF Kombinasi (CF₄,CF₅) = CF₄  + CF₅ (1 – CF₄)
= 0,8775 + 0,4 * (1 – 0,8775)
= 0,8775 + 0,4 * ( 0,1225) = 0,8775 + 0,049 = 0,9265
CF Kombinasi (CF₅,CF₆) = CF₅  + CF₆ (1 – CF₅)
= 0,9265 + 0,4 * (1 – 0,9265)
= 0,9265 + 0,4 * ( 0,735)
= 0,9265 + 0,0294 = 0,9559
CF Kombinasi (CF₆,CF₇) = CF₆  + CF₇ (1 – CF₆)
= 0,9559 + 0,4 * (1 – 0,9559)
= 0,9559 + 0,4 * ( 0,0441) = 0,9559 + 0,01764 = 0,97354
Dari hasil perhitungan di atas dapat diketahui bahwa tingkat kepercayaan dari hasil diagnosa terhadap penyakit osteoporosis primer sebesar 0,97354 atau 0,97%.

## 4.3.   Desain
Tahapan desain ini merupakan tahapan perancangan pembangunan perangkat lunak dan proses-prosesnya menggunakan pemodelan UML. Gambar 3 menunjukkan use case diagram sistem yang menjelaskan mengenai proses berjalannya sistem.
Implementasi Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Osteoporosis
Euis Musyarofah, Rini Mayasari, Agung Susilo Yuda Irawan

## Gambar 3. Use case diagram

## 4.4.   Pengujian
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pengujian.  Pengujian  dibagi  menjadi  dua  yaitu pengujian  sistem  dengan  menggunakan  black  box  testing  serta  melakukan  pengujian pakar.
1. Black Box Testing
Black  box  testing  atau  pengujian  kotak  hitam  dilakukan  dengan  membuat  kasus  uji yang  bersifat  mencoba  semua  fungsi  dan  memakai  perangkat  lunak  apakah  sesuai dengan spesifikasi yang dibutuhkan. Kasus uji yang dibuat untuk melakukan pengujian kotak hitam harus dibuat dengan kasus benar dan kasus salah [17]. Tabel 7 menjelaskan tentang pengujian black box testing pada menu utama.
Tabel 7. Pengujian Black Box Testing pada Menu Utama
No Data Masukan Hasil yang diharapkan Respon Sistem Hasil Uji 1 Menampilkan Halaman Utama Sistem menampilkan halaman yang berisi button-button. Sesuai harapan Diterima 2 Memilih Menu Melakukan Diagnosis Sistem menampilkan menu diagnosis Sesuai harapan Diterima 3 Memilih Menu Mengecek Daftar Penyakit Sistem menampilkan menu daftar penyakit Sesuai harapan Diterima

## 2. Uji Pakar
Pengujian  dengan  pakar  sangat  penting  dalam  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar, yang  berfungsi  untuk  menvalidasi  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan.  Apakah masukan serta keluaran yang ditampilkan oleh sistem sesuai dengan aturan pengetahuan pakar. Hasil akhir dari aplikasi diagnosis penyakit osteoporosis berupa persentasi tingkat keyakinan  pada  sebuah  penyakit  osteoporosis  yang  diderita.  Pengujian  pakar  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  seorang  dokter  spesialis  Orthopedi  guna  diagnosa penyakit  osteoporosis  yang  dihasilkan  tepat dan  sesuai.  Tabel  8  berikut  adalah  hasil  uji pakar.

## Tabel 8. Uji Pakar
No Gejala Kesimpulan Sistem Kesimpulan Pakar 1 IF G01 and G02 and G03 and G05 and G08 and G11 and G13 P01 Sesuai 2 IF G0 and G02 and G03 and G07 and G08 and G10 and G12 and G13 P02 Sesuai 3 IF G04 and G05 and G06 and G08 and G09 and G11 P03 Sesuai

## 4.5.   Dokumentasi
Pendokumentasian  ini  meliputi  cara  pengopreasian  sistem.  Dalam  proses pengoperasian  sistem user atau pengguna dapat menggunakan beberapa menu yang ada di dalam sistem. Gambar 4 menjelaskan  kesimpulan hasil diagnosa yang dilakukan  user dengan menjawab pertanyaan tentang gejala yang dialami oleh user.
Gambar 4. Contoh Hasil Diagnosa

## 4.6.   Pemeliharaan
Tahap  pemeliharaan  merupakan  tahapan  akhir  dari  metode  ESDLC  (Expert  System Development Life Cycle). Apabila terdapat jenis penyakit atau gejala baru yang muncul pada penyakit osteoporosis maka sistem pakar akan di-update untuk menyempurnakan sistem pakar yang telah dibuat untuk memenuhi kebutuhan penggunanya.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan yakni penggunaan metode forward chaining digunakan  untuk memperoleh kesimpulan dengan melakukan  penalaran  dari  suatu  masalah  kepada  solusinya  dan    metode  certainty factor dapat  memberikan  hasil  tingkat  keyaninan  yang  tinggi.  User  melakukan  diagnosa dengan  cara  menginputkan  beberapa  gejala  kemudian  sistem  memberikan  hasil informasi penyakit, nilai kepercayaan dan cara penanganannya. Penerapan sistem pakar diagnosa  penyakit  osteoporosis  dengan  memasukkan  penalaran  seorang  pakar  dapat dilakukan  sistem.  Sehingga  user  dapat  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  yang ditampilkan  sistem  dan  sistem  dapat  hasil  yang  sesuai  dengan  rule  yang  sudah dimasukkan.
Implementasi Metode Forward Chaining dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Osteoporosis
Euis Musyarofah, Rini Mayasari, Agung Susilo Yuda Irawan

## Daftar Pustaka
[1]   Yuhandri, "Diagnosia penyakit osteoporosis menggunakan metode certainty factor,"
Jurnal Resti, Vol. 2, no.1, pp. 422-429, 2018.
[2]   Ministry of Health, “World Osteoporosis Day 2015,” [online], https://www.moh.gov.sa/en/HealthAwareness/healthDay/2015/Pages/HealthDay-
2015-10-20.aspx, diakses 21 agustus 2020.
[3]   H. B. Herawan, Sistem Pakar, Yogyakarta, Depublish, 2018.
[4]   M.  A.  Fitriani  dan  C.  Febrianto,  “Penerapan  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit dan  hama  tanaman  cabai  dengan  metode forward  chaining,”  Sainteks, vol.  16,  no.  2, 2019.
[5]   Y. K. Kumarahadi, M. Z. Arifin, S. Pambudi, T. Prabowo, dan Kusrini, “Sistem pakar identifikasi jenis kulit wajah dengan metode certainty factor,” Jurnal Tikomsin, vol. 8, no. 1, 2018.
[6]   R. Rosnelly, ”Sistem Pakar Konsep dan Teori,” Yogyakarta, ANDI, 2012.
[7]   P. S. Ramadhan dan U. F. S. Pane, “Mengenal Metode Sistem Pakar,” Ponorogo, Uwais Inspirasi Indonesia, 2018.
[8]   N. Susilo, A. Riyadi, dan M. Fairuzabadi, " Sistem pakar diagnosa penyakit gigi dan mulut  menggunakan  metode  forward  chaining  berbasis  web,"  Prosiding  Seminar Dinamika Informatika (SENADI), 2018.
[9]  R.  D.  Heriyanto  dan  H.  Leidiyana,  "Sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  persendian menggunakan metode certainty factor," Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 4, no.1, 2020.
[10]  L.  Septiana,  "Perancangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ISPA  dengan  metode certainty factor berbasis Android,“ Jurnal Tecno Nusa Mandiri, vol. 13, no.2, 2016.
[11] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, dan Sunardi, “Analisis metode certainty factor pada sistem pakar diagnosa penyakit THT,” Jurnal Teknik Elektro, vol. 10, no. 1, 2018.
[12] E. Mulyanto dan V. Suhartono, Kecerdasan Buatan, Yogyakarta: Andi, 2010.
[13] Kusrini, “Aplikasi Sistem Pakar” Yogyakarta, 2008, Andi.
[14]H.  Tandra,  “Segala  Sesuatu  Yang  Harus  Anda  Ketahui  Tentang  Osteoporosis Mengenal, Mengatasi, dan Mencegah,” Jakarta, Gramedia Pustaka Utama, 2009.
[15] M.P.  Sari,  Realize,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Osteoporosis  Pada  Lansia Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web,” Jurnal  Ilmiah Informatika(JIF), vol.07, no.01, 2019.
[16]S. Kusumadewi, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Yogyakarta, Graha Ilmu, 2003.
[17] R.A.Sukamto  dan  M.  Shalahuddin,  Modul  Pembelajaran  Rekayasa  Perangkat  Lunak (Terstruktur dan Berorientasi Objek), Bandung, Modula, 2015.
Techné: Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 19 No. 02 Oktober 2020 Hal 101 - 112