## ISSN 2085-4579

## Sistem Pakar Menentukan Penyakit Ginjal dengan Metode Forward Chaining
Wahyu Alfandry Pulungan 1 , Dwini Medelfii 2
1, 2 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Padang, Padang, Indonesia andripulungan31@gmail.com
Diterima 30 Desember 2019 Disetujui 15 Juni 2020
Abstract —Selection  of  issues  regarding  the  kind  of kidney disease  as a sample of this study, is the fact that diseases  Kidney  is  an  important  organ  in  our  body's metabolic  system,  because  the  density  of  activity,  we often  forget  to  take  care  of.  Irregular  diet,  inadequate intake  of  fiber  and  mineral  water,  as  well  as  the consumption  of  food  or  drink  high  calorie  instant, unwittingly  aggravate  the  kidneys.  Starting  from  the filtration,  reabsorption,  to  augmentation  of  nutrients that under to the  kidneys via the blood. The  purpose of this research is to build an expert system Kidney disease using  Visual  Basic  6.0  programming  language  that  is capable  of  providing services to the  public and  delivery of  information  related  to  kidney  disease.  In  this research, data collection is done by using the method of observation, interviews, and literature. From the results of this study indicate that the presence of kidney disease diagnosis  expert  system  in  humans  can  provide significant benefits, among others, the processing of data and  consultation  process  carried  out  quickly  and produce  a  fairly  accurate  report,  thus  making  the  job more effectively and efficiently.
Index  Terms— Disease,  Expert  System,  Human, Kidney

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan
teknologi informasi telah mengalami  perubahan  secara  cepat  dan  dinamis. Hal  ini  dipengaruhi  oleh  kebutuhan  individu  yang menginginkan  perubahan  yang  lebih  baik  lagi  dari teknologi  informasi  yang  sudah  ada.  Sehingga    peran dari  teknologi  informasi  semakin  berguna  dan  dapat berkembang  di  berbagai  bidang  termasuk  pada bidang kesehatan.
Penyakit ginjal adalah salah satu yang memerlukan seorang pakar untuk membantu mendiagnosa maupun mencegah,  dikarenakan  penyakit  ini  mudah  sekali menyerang  tubuh  manusia  terutama  usia  dewasa  dan lanjut  usia.  Namun  sayangnya,  seorang  pakar  tidak bisa setiap saat menangani pasien dengan penyakit ini dikarenakan  waktu  serta  tenaga  yang    dimiliki  oleh pakar terbatas.
Berdasarkan permasalahan tersebut, maka program Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Ginjal Menggunakan  metode Forward  Chaining ini  dapat
membantu  masyarakat  untuk  dapat  melakukan pencegahan serta pengobatan secara dini.

## II. ME TODE PENELITIAN
Dalam  membuat Sistem Pakar diagnosa penyakit ginjal,  ada  beberapa  metode  penelitian  yang difokuskan pada tahap perancangan sistem.

## A. Perencanaan
Fase  perencanaan  dimulai  dari  kebutuhan  akan suatu  sistem  yang  berguna  untuk  membantu  seorang pakar  sehingga  sistem  ini  diharapkan  bisa  menjadi asisten  pada  pakar  tersebut.  Jika  bermanfaat  maka dilakukan studi kelayakan. Studi kelayakan mempertimbangkan  apakah  gagasan  tersebut  masuk akal dan dimengerti oleh konsumen.

## B. Analisis
Fase  ini  melakukan  wawancara  dan  observasi  di rumah  sakit  atau  pakar  langsung,  menanyakan  dan menjawab pertanyaan penting seperti siapa pengguna sistem,  data  –  data  yang  dibutuhkan  sistem  pakar diagnosa  penyakit  ginjal,  jika  sebelumnya  sudah  ada sistem  yang  berjalan  maka  sistem  dianalisa  bersama untuk mengarah ke sistem yang baru.

## C. Desain
Fase  desain  menandai  bagaimana  sistem  yang baru  akan  bekerja,  mempertimbangkan  semua  detail perangkat  keras,  perangkat  lunak,  infrastruktur,  antar muka  pengguna.  Dalam  fase  ini,  antar  muka pengguna, form , display ,  program,  dan  laporan,  serta database dan file ditetapkan.

## D. Pengolahan Data / Metode
Fase  pengolahan  data  adalah  dimana  data diproses  dengan  menggunakan  suatu  metode  yang dapat  memudahkan  dalam  pengolahan  data.  Metode Forward  Chaining bisa  disebut  juga  dengan data driven yaitu  proses  pencarian  atau  pengolahan  data dikendalikan oleh data yang diberikan. Sehingga data yang dicari lebih akurat dan pasti, kasus ini mengenai mendiagnosis penyakit ginjal.

## E. Implementasi
Fase  implementasi  adalah  pengujian  sistem  yang telah  selesai  dibuat  dan  siap  digunakan  dalam mendiagnosa  penyakit  ginjal.  Untuk  pengujian    ini menggunakan metode Black Box .

## III. T INJAUAN P USTAKA

## A. Sistem Pakar
Sistem  pakar  dapat  didefinisikan  sebagai  sistem berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan, fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan masalah  yang  biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh seorang  pakar  dalam  bidang  tersebut.  Sistem  pakar merupakan  cabang  dari Artificial  Intelligence (AI) yang cukup tua karena sistem ini mulai dikembangkan pada  pertengahan  1960.  Sistem  pakar  yang  muncul pertama  kali  adalah General-purpose  problem  solver (GPS) yang dikembangkan oleh Newel dan Simon.
Sampai  saat  ini  sudah  banyak  sistem  pakar  yang dibuat,  seperti  MYCIN  untuk  diagnosis  penyakit, DENDRAL  untuk  mengidentifikasi  struktur  molekul campuran  yang  tak  dikenal,  XCON  dan  XSEL  untuk membantu  konfigurasi  sistem  komputer  besar, SOPHIE  untuk  analisis  sirkuit  elektronik,  prospektor digunakan di bidang geologi untuk membantu mencari dan  menemukan  deposit,  FOLIO  digunakan  untuk membantu  memberikan  keputusan  bagi  seorang manager  dalam  stok  dan  investasi,  DELTA  dipakai pemeliharaan lokomotif listrik diesel, dan sebagainya. Seseorang  yang  bukan  pakar  menggunakan  sistem pakar  untuk  meningkatkan  kemampuan  pemecahan masalah,  sedangkan  seorang  pakar  menggunakan sistem pakar
untuk
knowledge
assistant (Sutojo dkk, 2010).

## B. Ciri-ciri Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan program-program praktis yang menggunakan strategi heuristic yang dikembangkan  oleh  manusia  untuk  menyelesaikan permasalahan-permasalahan  yang  spesifik  (khusus). Heuristic merupakan  suatu  strategi  untuk  melakukan pencarian  masalah  secara  selektif,  yang  memandu proses  pencarian  yang  dilakukan  disepanjang  jalur yang memiliki kemungkinan sukses paling besar.
Disebabkan  oleh  keheuristikannya  dan  sifatnya yang  berdasarkan  pada  pengetahuan,  maka  umumnya sistem pakar memiliki ciri-ciri:
1. Terbatas pada domain keahlian tertentu.
2. Dapat  memberikan  penalaran  untuk  data- data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Dapat  menjelaskan  alasan-alasan  dengan cara yang dapat dipahami.
4. Bekerja berdasarkan kaidah/ rule tertentu.
5. Mudah dimodifikasi.
6. Basis pengetahuan dan mekanisme inferensi terpisah.
7. Keluarannya bersifat anjuran.
8. Sistem  dapat  mengaktifkan  kaidah  secara searah  yang  sesuai,  dituntun  oleh  dialog dengan pengguna.

## C. Manfaat Sistem Pakar
Sistem pakar menjadi sangat populer karena sangat banyak  kemampuan  dan  manfaat  yang  diberikannya, diantaranya :
1. Meningkatkan  produktivitas,  karena  sistem pakar dapat bekerja lebih cepat daripada manusia.
2. Meningkatkan kualitas, dengan memberi nasehat yang konsisten dan
mengurangi kesalahan.
3. Membuat seseorang yang awam bekerja seperti layaknya seorang pakar.
4. Meningkatkan kemampuan
untuk menyelesaikan  masalah  karena  sistem  pakar mengambil sumber pengetahuan dari banyak pakar.
5. Bisa  digunakan  sebagai  media  pelengkap dalam  pelatihan.  Pengguna  pemula  yang bekerja  dengan  sistem  pakar  akan  menjadi lebih  berpengalaman  karena  adanya  fasilitas penjelas yang berfungsi sebagai guru.
6. Mampu menangkap pengetahuan dan kepakaran seseorang.
7. Dapat beroperasi dilingkungan
yang berbahaya.
8. Meningkatkan  kapabilitas  sistem  komputer. Integrasi sistem pakar dengan sistem komputer lain  membuat  sistem  lebih  efektif  dan mencakup lebih banyak aplikasi.

## D. Komponen Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama yaitu development
environment
dan consultation environment .

## ISSN 2085-4579
Gambar 1. Hubungan komponen sistem pakar

## E. Forward Chaining
Forward Chaining adalah suatu metode pengambilan keputusan yang umum digunakan dalam sistem pakar.
Proses  pencarian  dengan  metode Forward Chaining berangkat  dari  kiri  ke  kanan,  yaitu  dari premis  menuju  kepada  kesimpulan  akhir,  metode  ini sering disebut datadriven yaitu pencarian dikendalikan oleh data yang diberikan.
Forward  Chaining juga  disebut  penalaran  maju yaitu  aturan  –  aturan  diuji  satu  demi  satu  dalam urutan  tertentu.  Mesin  inferensi  akan  mencocokan fakta  atau statement dalam knowledge  base dengan situasi yang dinyatakan dalam rule bagian IF.
Tabel  1. Metode Forward Chaining
No Rangkaian Kedepan 1 Perencanaan,pemantauan,control saat sekarang ke masa depan
2 Anitisident terhadap akibat
3 Dara yang digerakan,penalaran atas dasar
4 Kerja maju untuk menemukan
5 Pemecahan yang mengikuti fakta
6 Pencarian melebar pertama untuk mempermudah
7 Antisident menentukan pencarian
8 Penjelasan yang tidak dipermudah

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisa Pengetahuan
Pengembangan suatu sistem pakar dimulai dengan mengidentifikasi masalah dan menganalisa pengetahuan  yang  akan  dimasukan  kedalam  sistem pakar.  Analisis  pengetahuan  dilakukan  dengan langkah  awal  menggambarkan  operasi  keseluruhan dari sistem pakar, yaitu:
1. Memberikan  atau  menampilkan  seluruh gejala  yang  dialami  oleh  pasien,  pengguna akan  memilih  gejala  yang  sesuai  dengan hasil pengamatannya.
2. Memberikan  hasil identifikasi penyakit pada pasien  sebagai  kesimpulannya.  Dari  gejala- gejala tersebut akan diketahui penyakitnya.
3. Proses  analisa  pengetahuan  diawali  dari pengetahuan  dan  kemudian  dilanjutkan dengan representasi pengetahuan. Tabel  2. Data gejala Kode Nama Gejala G1 Nyeri pinggang hebat(kolik)
G2 Nyeri pada saat buang air kecil
G3 Demam
G4 Kencing sedikit
G5 Kencing merah/darah
G6 Sering kencing
G7 Hilang nafsu makan
G8 Lelah dan lemah G9 Bermasalah dalam tidur G10 Otot terkedut dan kejang
G11 Bengkak pada area kaki
G12 Timbul rasa gatal G13 Nyeri pada saat buang air kecil
G14 Urin berwarna pink, merah dan cokelat G15 Mual dan muntah G16 Sering buang air kecil
G17
Nyeri punggung, pinggul atau pangkal paha G18 Nyeri pada perut G19 Nanah atau darah pada urin
G20 Tubuh terasa sangat lelah sekali tanpa sebab apapun G21 Rasa nyeri pada sisi yang tidak hilang
G22 Adanya darah dalam urin
G23 Tekanan darah tinggi
G24 Darah dalam air kencing G25 Rasa lemah serta kurang tidur
G26 Sakit kepala G27 Sesak nafas

## B. Analisa Tabel dan Data Gejala
Langkah  pertama  dalam  mengembangkan  sistem pakar adalah  mengidentifikasikan  permasalahan  yang akan  dikaji.  Data-data  yang  akan  digunakan  untuk mendiagnosa penyakit ginjal disajikan pada Tabel 2.

## C. Anlisa Tabel Penyakit Ginjal

## Tabel  3. Data tabel gejala
KODE NAMA PENYAKIT DEFINISI
P1
Gagal ginjal akut Gagal ginjal akut adalah tidak berfungsinya ginjal secara mendadak yang membuat ginjal kehilangan
kemampuan dalam menjaga hemeostatis tubuh P2 Gagal ginjal kronis Gagal ginjal merupakan penyakit yang disebabkan melemahnya fungsi ginjal akibat hal hal tertentu yang terjadi selama rentang waktu tiga bulan P3 Batu ginjal Batu ginjal atau nefrolitiasis merupakan penyakit yang disebabkan adanya pengumpulan yang berbentuk batu ginjal pada seorang dan bergerak turun ke ureter atau pipa kemih P4 Infeksi  ginjal Infeksi ginjal atau pielonefritis merupakan infeksi yang terjadi di saluran kandung kemih dan bisa merambat hingg ke ginjal P5 Kanker ginjal Kanker ginjal merupakan tumor ganas yang berasal dari urinary tubular ephithelium, secara umum pertumbuhannya agak lambat, akan tetapi terkadang  juga bisa sangat cepat, dapat tumbuh pada setiap bagian dari renal parenchyma. P6 Gagal ginjal Gagal ginjal atau dikenal sebagai gangguan fungsi ginjal, dimana gagal ginjal untuk
menyaring hasil
metabolisme
Gambar 2. Pohon keputusan

## D. Perancangan Sistem
Untuk  menghasilkan  sistem  pakar  diagnosa penyakit ginjal 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  adalah 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  4. Hubungan kode gejala
Kode Gejala Kode Penyakit Ginjal PY- 01 PY- 02 PY- 03 PY- 04 PY- 05 PY- 06 PY- 07 G001 * G002 * * * * * G003 * * * * * G004 * G005 * G006 * * * G007 * * G008 * G009 * G0010 * G0011 * * * G0012 * * G0013 * G0014 * * G0015 * G0016 * * * G0017 * * G0018 * G0019 * * G0020 * * G0021

## Keterangan
 PY: Penyakit
 PY-01: Gagal ginjal akut
 PY-02: Kanker ginjal,
 PY-03: Sindrom nefrotik
 PY-04: Pielonefritis
 PY-05: Hidronefrosis
 PY-06: kanker kandung kemih
 PY-07: Infeksi saluran kemih

## E. Diagram Konteks
Diagram konteks merupakan salah satu alat bantu dalam melakukan analisis terstruktur. Dalam diagram konteks  juga  digambarkan  entitas  eksternal  yang merupakan  brainware  yang  menghasilkan  data  yang akan diolah sistem maupun tujuan.
Gambar 3. Diagram konteks diagnosa penyakit ginjal

## F. Diagram Alir Data (DAD)
DAD  merupakan  alat  pembuatan  model  yang memungkinkan untuk menggambarkan sistem sebagai suatu  jaringan  proses  fungsional  yang  dihubungkan satu  sama  lain  dengan  alur  data  baik  secara  manual maupun  komputerisasi.  Berikut  diagram  alir  data sistem pakar diagnosa penyakit ginjal.
Gambar 4. Diagram alir data level 0

## V. S IMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan uraian permasalahan dan pembahasan pada  bab  sebelumnya  tentang  penyusunan  penelitian pada  pembahasan  masalah  diagnosa  penyakit  ginjal, maka dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Sistem  ini  dibangun  untuk  menyimpan keahlian  seorang  pakar  penyakit  ginjal, sehingga  sistem  ini  dapat  dijadikan  sebagai asisten  pandai  di  bidangnya  sebagai  sumber pengetahuan oleh user . 2. Diagnosa penyakit ginjal memberikan informasi  hasil  konsultasi  berupa  jenis penyakit serta saran pencegahan.
3. Penalaran  yang  digunakan  menggunakan Forward  Chaining yaitu  penalaran  yang berdasarkan  fakta  –  fakta  dalam  hal  ini adalah gejala yang ada untuk menarik kesimpulan.
4. Dengan adanya program diagnosa penyakit ginjal memudahkan dokter untuk mengetahui    penyakit  ginjal  yang  ada sesuai  dengan  gejala-gelaja  yang  ada  dan juga memudahkan dokter untuk memberikan  obat  yang  tepat  karena  sistem ini memberikan informasi tentang pengobatan  selain  itu  tanpa  adanya  tenaga spesialis  pun  dokter  bisa  dengan  cepat memberikan  solusi  masalah  pengobatan penyakit ginjal.
5. Metode Forward  Chaining berhasil  di implementasikan dalam sistem pakar diagnosa penyakit ginjal.
6. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ginjal  ini memudahkan  dokter  untuk  mendeteksi penyakit  ginjal  sehingga  dengan  cepat pasien  bisa  diobati  dengan  pengobatan yang intensif sehingga menyebabkan pasien lebih cepat sembuh.

## B. Saran
Untuk meningkatkan kualitas sistem pakar ini, ada beberapa hal yang perlu ditambahkan dalam penulisan selanjutnya :
1. Perlu  adanya  penambahan  data  untuk  jenis penyakit  ginjal  beserta  gejala  sehingga informasi yang didapatkan semakin banyak.
2. Apabila  ada  penambahan  data  secara kompleks, haruslah mendesain pohon keputusan  yang  baru  dan  database  yang cukup  fleksibel  sehingga  memudahkan dalam melakukan menajemen sistem. 3. Perlu  adanya  pengembangan    sistem  pakar diagnosa penyakit ginjal dengan
menggunakan  metode  yang  lain  sehingga dapat dihasilkan  kesimpulan  atau  hasil akhir yang lebih detil dan variatif.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Kusrini. 2002. Sistem Pakar Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Andi Publisher.
[2] Muhammad  Arhami.  2006.  Konsep  Dasar  Sistem  Pakar. Jakarta: Andi Publisher.
[3] Hartati dan iswanti. 2008. Sistem Pakar dan Pengembangannya. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4] Sri  Kusumadewi.  2003.  Artificial  Intelligence  (teknik  dan aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[5] As’adi  Muhammad.  2012.  Serba  –  Serbi  Gagal  Ginjal. Yogyakarta:  Diva Press.
[6] Madcoms. 2002. Pemrograman Borland Delphi 7.
Yogyakarta: Andi Publisher.
[7] Arhami, M. (2005). Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi Offset.
[8] Daniel  &  Virginia,  G.  (2010).  Implementasi  Sistem  Pakar untuk  Mendiagnosis  Penyakit  dengan  Gejala  Demam menggunakan  Metode  Certainty  Factor.  Jurnal  Teknologi,  6 (1): 26-36.
[9] Kusrini.  (2008).  Aplikasi  Sistem  Pakar  Menentukan  Faktor Penguna. Yogyakarta: Andi Offset.