## Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org
2020 Vol. 2 N o .   1 Hal:  15-22 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dalam Mengidentifikasi Penyakit Kandungan Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android
Adi Gunawan 1  , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 1, 2, 3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
adigunawan827@gmail.com

## Abstract
Maternal  Mortality  Rate  (MMR)  in  Indonesia  is  very  high,  so  that  maternal  health  problems  are  a  national  problem.  This problem  needs  to  get  top  priority.  The  health  of  pregnant  women  is  crucial  for  the  growth  of  the  fetus  they  contain. Pregnancy can cause a decrease in maternal resistance. This decrease will trigger the arrival of various diseases. For that we need  a  system  that  can  identify  uterine  diseases  quickly  and  accurately.  This  study  aims  to  identify  uterine  diseases  in pregnant  women  based  on  symptoms  experienced.  This  identification is  the  initial  information  that  is  useful  to  support  the decision  to  take  preventative  action.  Data  processed  in  this  study  were  20  patients.  This  data  is  sourced  from  the  Sungai Melati  City  Clinic  which  goes  to  an  obstetrician,  Dr.  Yandi  Zulkarnaen,  SpOG.  The  method  used  in  processing  data  is Android-based Forward Chaining. The results of this study include the name of the disease, description of the disease, and treatment solutions. After testing and calculating the level of system accuracy, a good degree of accuracy is obtained from the system  calculation  results  with  an  expert  decision  of  90%  of  the  20  test  data.  Based  on  the  level  of  accuracy,  the  expert system is very precise in identifying uterine diseases quickly.
Keywords: Maternal Mortality, Androit-Based Forward Chaining, Expert Systems, Gynecology, Pregnant.

## Abstrak
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  di  Indonesia  sangat  tinggi,  sehingga  masalah  kesehatan  ibu  merupakan  masalah  nasional. Masalah ini perlu mendapatkan prioritas utama.  Kesehatan ibu hamil sangat  menentukan terhadap pertumbuhan janin yang dikandungnya. Kehamilan dapat mengakibatkan terjadinya penurunan resistensi ibu. Penurunan ini akan memicu datangnya berbagai penyakit. Untuk itu diperlukan suatu sistem yang dapat mengidentifikasi penyakit kandungan secara cepat dan tepat. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  penyakit  kandungan  pada  ibu  hamil  berdasarkan  gejala  yang  dialami. Indentifikasi  ini  merupakan  informasi  awal  yang  berguna  untuk  mendukung  keputusan  dalam  mengambil  tindakan pencegahan. Data yang diolah dalam penelitian ini sebanyak 20 pasien. Data ini bersumber dari Klinik Melati Kota Sungai Penuh yang berobat pada dokter ahli kandungan dr. Yandi Zulkarnaen, SpOG. Metode yang digunakan dalam mengolah data adalah  Forward  Chaining  berbasis  android.  Hasil  penelitian  ini  berupa  nama  penyakit,  deskripsi  penyakit,  dan  solusi penanganan. Setelah dilakukan pengujian dan peritungan tingkat akurasi sistem, maka didapatkan tingkat akurasi yang baik dari  hasil  perhitungan  sistem  dengan  keputusan  pakar  sebesar  90%  dari  20  data  pengujian.  Berdasarkan  tingkat  akurasi tersebut, maka sistem pakar ini sangat tepat dalam mengidentifikasi penyakit kandungan secara cepat.
Kata kunci: Angka Kematian, Forward Chaining Berbasis Androit, Sistem Pakar, Penyakit kandungan, Ibu Hamil.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Angka Kematian Ibu (AKI) di Indonesia saat ini sangat tinggi,  sehingga    masalah  kesehatan  pada  ibu merupakan  masalah  nasional.  Masalah  ini  penting untuk  mendapatkan  prioritas,  terutama  terhadap  ibu hamil.  Kesehatan  pada  ibu  hamil  sangat  menentukan terhadap  pertumbuhan  janin  yang  dikandungnya, karena  kehamilan  dapat  mengakibatkan  terjadi  adanya penurunan  resistensi  ibu,  penurunan  ini  dapat  memicu datangnya berbagai penyakit pada kandungan.
Kandungan  merupakan  salah  satu  bagian  penting  yang berfungsi  sebagai  tempat  untuk  benih  calon  bayi. Fungsinya bagi  kehidupan  manusia terutama untuk ibu hamil  sangatlah  penting,  namun  jika  kurangnya sosialisasi  atau  informasi  tentang  penyakit  kandungan, dapat  menyebabkan  para  ibu  hamil  tidak  mengetahui bahwa  adanya  penyakit  dalam  kandungannya  [ 1 ].
Menurunkan  AKI  melahirkan  merupakan  tantangan besar  bagi  bangsa  Indonesia,  karena  kematian  ibu melahirkan  Indonesia  disebabkan  oleh  multi  faktor. Berbagai  faktor  dapat  menjadi  akar  masalah  yang mungkin belum dapat disentuh  hanya  melalui program kesehatan,  namun  harus  melibatkan  berbagai  sektor. Untuk  menurunkan  AKI  harus  dilakukan  dengan berbagai pendekatan [ 2 ].
Gejala  awal  penyakit  ini  merupakan  indikator  dalam pencegahan,  sehingga  dapat  dilakukan  pengobatan dengan baik. Sehingga dampak buruk bagi ibu hamil itu sendiri  dan  juga  benih  calon  bayi  yang  dikandungan nya  dapat  diatasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  penyakit  kandungan  secara  cepat  dan tepat, sehingga ibu hamil dapat melakukan pencegahan dengan  gejala  awal  penyakit  ini.  Untuk  itu,  diperlukan sistem pakar dalam bidang kesehatan dalam
mengidentifikasi  penyakit  kandungan.  Sistem  pakar telah  banyak  digunakan  dalam  membantu  pengguna mengambil  keputusan.  Seperti  pasien  yang  jaraknya jauh dari layanan kesehatan dapat menggunakan sistem pakar  untuk  mengetahui  penyakit  dari  gejala  yang dialami.  Pasien  dapat  melakukan  tindakan  yang menjadi  pertolongan  awal  sebelum  ke  layanan kesehatan.
Sistem  pakar  berkembang  semakin  cepat.  Kombinasi sistem  pakar  dengan  otomasi  dapat  mengubah  lingkup bisnis dalam berusaha. Beberapa perusahaan dan bisnis telah  berfokus  pada  penerapan  kecerdasan  buatan, sehingga  proses  otomatisasi  untuk  mendapatkan efisiensi  baru  yang  lebih  kualitas  [ 3 ].  Terdapat  2  tipe dalam sistem pakar, yaitu fakta dan prosedur. Tipe-tipe ini harus memiliki kemampuan untuk menalar [ 4 ][ 5 ].
Salah satu  metode yang digunakan dalam sistem pakar adalah Forward  Chaining [ 6 ][ 7 ][ 8 ][ 9 ].  Forward Chaining disebut juga sebagai metode untuk menghasilkan  kesimpulan  dengan  memulai  inferensi berbasis  data  yang  tersedia  [ 10 ][ 11 ][ 12 ][ 13 ].    Metode ini  merupakan  metode  inferensi  dalam  menghasilkan informasi  dari  fakta  yang  diketahui  atau  diasumsikan [ 14 ].    Berdasarkan  fakta  terdahulu,  maka  dilakukan penelitian  ini  untuk  mengidentifikasi  awal  penyakit kandungan  yang  berdasarkan  gejala-gejala  awal. Penelitian  ini  menggunakan  metode forward  chaining berbasis  android  agar  memudahkan  pengguna  dalam memanfaatkannya [ 15 ][ 16 ][ 17 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  adalah  aspek- aspek fenomena terhadap penyakit kandungan pada ibu hamil  yang  terdapat  pada  Klinik  Melati.  Fenomena tersebut diketahui dari gejala-gejala penyakit kandungan.  Untuk  memahami  gejala-gejala  tersebut, dilakukan pengumpulan data  dengan studi pustaka dan wawancara.
Setelah  mendapatkan  pengetahuan  mengenai  gejala penyakit  kandungan,  maka  dilakukan  formalisasi pengetahuan ke dalam bentuk formal. Tahap formalisasi  dikelompokan  dalam  modul-modul  dengan melakukan perhitungan secara manual dengan mengunakan metode Forward Chaining. Dan selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap  rule-rule (aturan)  yang  dihasilkan  kedalam  program  komputer. Tahapan  proses  dalam  penelitian  ini  disajikan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  pada  gambar  1,  maka disajikan  dalam  tulisan  ini  sub  proses  dari  pengolahan data  sistem  pakar.  Sebelum  pengolahan  data,  terlebih dahulu  dilakukan  analisis  data.  Analisis  data  yang dilakukan adalah:
a. Pattern  evaluation,  hasil  data  penelitian  yang  telah dilakukan  memunculkan  informasi  yang  dapat membentuk pola tertentu. Dalam tahap ini, dilakukan proses  identifikasi  untuk  melihat  pola  yang  menarik dan menganalisis hasil evaluasi.
b. Knowledge  presentation,  pola  informasi  yang dihasilkan  dapat  menjadi  pengetahuan  baru  yang dapat direpresentasikan oleh pihak Klinik Melati.
Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  kriteria-kriteria yang digunakan dalam melakukan identifikasi penyakit kandungan  di  Klinik  Melati  kota  Sungai  Penuh.  Dari data kriteria didapatkan, maka dilakukan proses:
a. Menetapkan aturan ( rule ) yang dibutuhkan, yaitu:
Jenis penyakit;
i. Diskripsi penyakit;
ii. Gejala-gejala penyakit;
iii. Solusi penyakit.
b.  Membuat  basis  pengetahuan  dari  data  aturan  ( rule ) yang  telah  ditentukan  sebelumnya  sebagai  basis pengetahuan;
c.  Mengolah  data  aturan  (rule)  dan  data  basis pengetahuan yang telah dibuat sebelumnya.
Selanjutnya  menguji  data  dengan  aplikasi  sistem. Tahap  ini  merupakan  pembangunan  aplikasi  sistem
menggunakan  perangkat  lunak  Android  Studio  dan Smartphone Android sebagai perangkat untuk menjalankan aplikasi yang dibangun sebagai implementasi.  Implementasi  sistem  yang  dibangun mengunakan  metode Forward  Chaining .  Sistem  diuji dengan  data  uji  penyakit  kandungan  dan  gejalanya untuk mendukung mengidentifikasi penyakit kandungan.  Tahap-tahap  pengujian  adalah  sebagai berikut:
a.  Aplikasi  sistem  pakar  berbasis  Android  yang  telah dibangun  akan  mengolah  data  jenis  penyakit,  diskripsi penyakit,  gejala-gejala  penyakit,  dan  solusi  dari penyakit kandungan.
b.  Hasil  pengolahan  data  pada  aplikasi  sistem  pakar berbasis  Android  akan  menghasilkan  aturan  ( rule )  dan basis  pengetahuan  dari  seorang  pakar  atau  spesialis penyakit kandungan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada hasil dan pembahasan ini terdapat tahapan analisa dan  perancangan  sistem.  Sistem  yang  dibangun bertujuan  untuk  memperoleh  hasil  pengetahuan  serta rule yang berhubungan dengan penyakit kandungan.

## 3.1 Analisa dan Perancangan
Sistem pakar ini menentukan jenis penyakit kandungan yang  dialami  oleh  pasien.  Bagan  alur  analisa perancangan disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahap Analisa dan Perancangan

## 3.1.1 Data
Data  yang  diolah  bersumber  dari  data  penyakit kandungan  pada  Klinik  Melati  Kota  Sungai  Penuh. Data  ini  digunakan  untuk  mengidentifikasi  penyakit kandungan.  Data  diolah  dengan  menggunakan  metode Forward  Chaining berdasarkan  pengetahuan  seorang pakar.  Dari  hasil  wawancara  beserta  penjelasan  yang diberikan  oleh  pakar  penyakit  kandungan,  terdapat  10 jenis  penyakit  yang  umum  yang  sering  dialami  oleh pasien  di  Klinik  Melati  yang  beliau  tangani,  dimana dari penyakit tersebut terdapat 67 total gejala.

## 3.1.2 Analisa Sistem
Dalam  tahapan  analisa  sistem  menggunakan  metode Forward  Chaining. Tahapan  prosesnya  dimulai  dari penelusuran terhadap fakta yang ada. Dimana tahapan- tahapan  dari  penyusunan  rule  dalam  sistem  pakar  ini berkonsultan  dengan  ahli  kesehatan  gigi  dan  mulut. Tahapan prosesnya adalah:
a. Mempersiapkan data input;
b. Menentukan tabel keputusan pakar (ahli);
c. Menentukan rule;
d. Melakukan proses pelacakan;
e. Menentukan pohon keputusan;
f. Hasil pelacakan identifikasi penyakit.

## 3.1.3 Perancangan
Sistem  dirancang  dalam  pengolahan  data  dan  prosedur untuk  mendukung  operasi  sistem. Prosedur  ini merupakan  gambaran  perangkat  lunak  yang  dibangun berdasarkan  struktur  sistem  yang  telah  dibuat. Perancangan  antar  muka  ini  meliputi  perancangan Tabel database, perancangan input dan  perancangan output.
3.2. Arsitektur Sistem
Arsitektur sistem yang dibangun merupakan implemetasi  dari  penelititan  ini.  Bentuk  arsitekturnya disajikan pada gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Sistem Pakar

## 3.2.1 Knowledge Base
Pada komponen knowledge base atau basis pengetahuan  berisikan  aturan-aturan  yang  ditetapkan oleh  pakar  dalam  menentukan  penyakit  kandungan. Aturan-aturan  tersebut  adalah  nama-nama  gejala penyakit  kandungan  dan  keterkaitan  gejala  tersebut dengan  nama  penyakit  yang  saling  terhubung  untuk  di lakukan  pelacakan  pada  mesin  inferensi  atau inference engine .

## 3.2.1.1. Mempersiapkan Data Input
Data  yang  diolah  adalah  data  gejala  dari  penyakit kandungan.  Data  ini  berjumlah  67  gejala  penyakit kandungan  yang  terdapat  pada  Klinik  Melati.  Berikut data gejala penyakit yang dapat disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Gejala Penyakit Kandungan.
Kode Gejala G001 Keluar flek G002 Keluar darah G003 Keluar darah yang berkepanjangan G004 Mual dan muntah berlebihan G005 Nyeri pada ari-ari G006 Pusing yang berkepanjangan G007 Nyeri saat buang air kecil G008 Perdarahan pervaginam G009 Perubahan gejala kehamilan secara drastis G010 Rasa nyeri dan sakit pada panggul dan perut G011 Disminore (rasa nyeri selama haid) G012 Haid tidak teratur / bulan 2 kali G013 Keputihan dan bau G014 Nyeri perut G015 Nyeri saat berhubungan intim G016 Pendarahan dalam jumlah banyak G017 Bengkak di pangkal paha G018 Benjolan atau pembengkakan di vagina G019 Rasa nyeri dan sakit pada panggul G020 Sakit dan nyeri di bagian intens saat aktivitas G021 Kram perut sebelum atau selama haid G022 Mengalami susah tidur G023 Nyeri pada punggung G024 Pusing dan sakit kepala G025 Hilang selera makan G026 Menggigil G027 Nyeri ulu hati G028 Tidak haid kurang lebih 2 bulan G029 Dehidrasi G030 Hipotensi atau tekanan darah rendah G031 Jantung berdebar G032 Mengeluarkan air liur secara berlebihan G033 Merasa stres, bingung, cemas G034 Sangat sensitif terhadap aroma G035 Keluar cairan G036 Nyeri pada perut bagian bawah G037 Gatal-gatal di bagian alat kelamin luar G038 Keputihan, peradangan, dan kemerahan pada genitalia eksterna G039 Nyeri pada bagian intens G040 Keluar air dibekas operasi G041 Nyeri sebelah kiri G042 Sakit pinggang berkepanjangan G043 Tidak haid dan tes kehamilan fositif G044 Buang air kecil sakit G045 Haid tidak teratur G046 Haid tidak berhenti G047 Sakit pinggang G048 Vagina gatal G049 Merasa depresi G050 Nyeri pada pinggul G051 Nyeri setelah berhubungan intim G052 Tubuh mudah kelelahan G053 Demam G054 Gatal-gatal dibagian perut dan kaki G055 Mual dan muntah biasa G056 Nyeri perut secara tiba-tiba G057 Sering merasa pusing G058 Dada terasa teregang G059 Masalah buang air kecil dan besar G060 Nyeri pada pinggul, panggung, dan paha G061 Haid banyak G062 Keluar darah dibagian intens G063 Nyeri haid G064 Nyeri saat terjadi penekanan pada panggul G065 Nyeri panggul setelah berhubungan intim G066 Terasa tertekan di bagian bawah usus besar G067 Perut terasa penuh dan kembung
Berdasarkan  gejala-gejala  pada  tabel  1  diatas,  maka didapatkan  data  jenis  penyakit  kandungan.  Data  ini digunakan untuk membuat aturan  ( rule ). Jenis penyakit tersebut dapat disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Jenis Penyakit Kandungan.
Kode Nama Penyakit P01 Abortus P02 Adenomiosis P03 Bartholinitis P04 Gangguan Haid P05 Hyperemesis Gravidarum P06 Infeksi Vagina P07 Kehamilan Ektopik P08 Kista Cokelat P09 Kista Ovarium P10 Mioma Uteri

## 3.2.2. Inference Engine
Dalam komponen inference engine atau mesin inferensi terdapat  prosedur  untuk  mencocokkan  fakta  dengan aturan agar mendapatkan keputusan. Pada penelitian ini fakta  ini  merupakan  nama-nama  gejala  dan  aturan. Aturan  ini  merupakanhubungan  antara  jenis  penyakit dengan  gejala  tersebut.  Pada  tahap  ini  akan  dibentuk suatu  mekanisme  inferensi.  Teknik  penalaran  dan penelusuran  yang  akan  digunakan  adalah Forward Chaining yang akan dibangun berdasarkan representasi pengetahuan yang telah dibahas pada tahap sebelumnya.  Dalam  analisa  sistem  ini  metode  yang digunakan ialah metode pelacakan runut maju. Tahapan prosesnya dimulai dari pembacaan terhadap fakta yang ada.
3.2.2.1. Menentukan Keputusan Pakar (Ahli)
Dalam memudahkan dalam membuat aturan dibutuhkan  keputusan  pakar  (ahli)  dalam  bidang  ini. Tujuan  penggunaan  tim  ahli  ini  adalah  untuk  validasi penyakit dan  gejala-gejala  yang  tepat,  sehingga  mudah dalam  membuat rule. Adapun  tabel  keputusan  pakar (ahli) dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Menentukan Keputusan Pakar (Ahli) Gejala Penyakit G001 √ G002 √ G003 √ G004 √ G005 √ G006 √ G007 √ G008 √ G009 √ G010 √ G011 √ G012 √ G013 √ G014 √ G015 √ G016 √ G017 √ G018 √ G019 √ G020
√
G021
√
G022 √ G023 √ G024 √ G025 √ G026 √ G027 √ G028 √ G029 √ G030 √ G031 √ G032 √ G033 √ G034 √ G035 √ G036 √ G037 √ G038 √ G039 √ G040 √ G041 √ G042 √ G043 √ G044 √ G045 √ G046 √ G047 √ G048 √ G049 √ G050 √ G051 √ G052 √ G053 √ G054 √ G055 √ G056 √ G057 √ G058 √ G059 √ G060 √ G061 √ G062 √ G063 √ G064 √ G065 √ G066 √ G067 √
3.2.2.2. Menentukan Rule
Berdasarkan  data  penyakit  dan  gejala  penyakit,  maka dibuatlah rule yang dapat disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Rule Penentuan Jenis Penyakit
No Mekanisme 1 IF G001 is true
IF G010 is true
AND G009 is true
AND G003 is true THEN P01 2 IF G007 is true AND (G008 OR G004) is true AND G007 is true THEN P01
3 IF G004 is true AND (G006 OR G003) is true
THEN P01
4 IF G005 is true AND (G001 OR G002) is true THEN P01 5 IF G012 is true AND (G015 OR G016) is true THEN P02
Tabel 4. Rule Penentuan Jenis Penyakit (lanjutan) No Mekanisme 6 IF G013 is true
AND (G011 OR G014) is true
THEN P02
7 IF G017 is true AND G018 is true AND (G019 OR G020) is true THEN P03 8 IF G022 is true AND G024 is true AND (G021 OR G023) is true
THEN P04
9 IF G033 is true AND (G030 OR G031) is true AND G032 is true THEN P05 10 IF G028 is true AND (G029 OR G034) is true
THEN P05
11 IF G025 is true AND (G026 OR G027) is true
THEN P05 12 IF G038 is true AND G039 is true THEN P06 13 IF G036 is true AND (G035 OR G037) is true THEN P06 14 IF G042 is true AND G040 is true AND G043 is true THEN P07 15 IF G041 is true AND G040 is true AND (G042 OR G043) is true THEN P07 16 IF G046 is true AND (G047 OR G050) is true AND (G044 OR G049 G052) is true THEN P08 17 IF G046 is true AND (G045 OR G051) is true AND G048 is true THEN P08 18 IF G054 is true AND G056 is true AND G057 is true
THEN P09
19 IF G056 is true
AND (G058 OR G059) is true
AND G053 is true
THEN P09
20 IF G053 is true AND G060 OR G054) is true AND G055 is true AND G057 is true THEN P09 21 IF (G066 OR G061 is true AND (G063 OR G062) is true THEN P10 22 IF G067 is true AND (G064 is true AND G065) is true THEN P10

## 3.2.2.3 Melakukan Proses Pelacakan
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diuraikan  bahwa  P01 merupakan penyakit Abortus, P02 merupakan penyakit Adenomiosis,  P03  merupakan  penyakit  Bartholinitis, P04  merupakan  penyakit  Gangguan  Haid,  P05 merupakan  penyakit  Hyperemesis  Gravidarum,  P06
merupakan  penyakit  Infeksi  Vagina,  P07  merupakan penyakit  Kehamilan  Ektopik,  P08  merupakan  penyakit Kista Cokelat, P09 merupakan penyakit Kista Ovarium dan P10 merupakan penyakit Mioma Uteri.   Sedangkan pada  tabel  4.2  menguraikan  gejala  untuk  G001  adalah Keluar  flek,  G002  adalah  Keluar  darah,  G003  adalah Keluar darah  yang berkepanjangan, G004 adalah Mual dan muntah berlebihan, G005 adalah Nyeri pada ari-ari, G006 adalah Pusing yang berkepanjangan, G007 adalah Nyeri  saat  buang  air  kecil,  G008  adalah  Perdarahan pervaginam,  G009  adalah  Perubahan  gejala  kehamilan secara  drastis,  G010  adalah  Rasa  nyeri  dan  sakit  pada panggul dan perut.
G011 adalah Disminore (rasa nyeri selama haid), G012 adalah  Haid  tidak  teratur  /  bulan  2kali,  G013  adalah Keputihan  dan  bau,  G014  adalah  Nyeri  perut,  G015 adalah  Nyeri  saat  berhubungan  intim,  G016  adalah Pendarahan  dalam  jumlah  banyak,  G017  adalah Bengkak  di  pangkal  paha,  G018  adalah  Benjolan  atau pembengkakan  di  vagina,  G019  adalah  Rasa  nyeri  dan sakit  pada  panggul,  G020  adalah  Sakit  dan  nyeri  di bagian  intens  saat  aktivitas.  G021  adalah  Kram  perut sebelum  atau  selama  haid,  G022  adalah  Mengalami susah  tidur,  G023  adalah  Nyeri  pada  punggung,  G024 adalah  Pusing  dan  sakit  kepala,  G025  adalah  Hilang selera  makan,  G026  adalah  Menggigil,  G027  adalah Nyeri ulu hati, G028 adalah Tidak haid kurang lebih 2 bulan,  G029  adalah  Dehidrasi,  G030  adalah  Hipotensi atau  tekanan  darah  rendah.  G031  adalah  Jantung berdebar,  G032  adalah  Mengeluarkan  air  liur  secara berlebihan, G033 adalah Merasa stres, bingung, cemas, G034  adalah  Sangat  sensitif  terhadap  aroma,  G035 adalah  Keluar  cairan,  G036  adalah  Nyeri  pada  perut bagian  bawah,  G037  adalah  Gatal-gatal  di  bagian  alat kelamin luar, G038 adalah Keputihan, peradangan, dan kemerahan pada genitalia eksterna, G039 adalah Nyeri pada  bagian  intens,  G040  adalah  Keluar  air  dibekas operasi.  G041  adalah  Nyeri  sebelah  kiri,  G042  adalah Sakit  pinggang  berkepanjangan,  G043  adalah  Tidak haid  dan  tes  kehamilan  fositif,  G044  adalah  Buang  air kecil  sakit,  G045  adalah  Haid  tidak  teratur,  G046 adalah  Haid  tidak  berhenti,  G047  adalah  Sakit pinggang,  G048  adalah  Vagina  gatal,  G049  adalah Merasa depresi, G050 adalah Nyeri pada pinggul.
G051  adalah  Nyeri  setelah  berhubungan  intim,  G052 adalah  Tubuh  mudah  kelelahan,  G053  adalah  Demam, G054 adalah Gatal-gatal dibagian perut dan kaki, G055 adalah  Mual  dan  muntah  biasa,  G056  adalah  Nyeri perut  secara  tiba-tiba,  G057  adalah  Sering  merasa pusing,  G058  adalah  Dada  terasa  teregang,  G059 adalah Masalah buang air kecil dan besar, G060 adalah Nyeri pada pinggul, panggung, dan paha. G061 adalah Haid  banyak,  G062  adalah  Keluar  darah  dibagian intens, G063 adalah Nyeri haid, G064 adalah Nyeri saat terjadi  penekanan  pada  panggul,  G065  adalah  Nyeri panggul  setelah  berhubungan  intim,  G066  adalah Terasa  tertekan  pada  bagian  bawah  usus  besar,  dan, G067  adalah  Perut  terasa  penuh  dan  kembung.
Keterangan  tersebut  merupakan  gejala-gejala  penyakit kandungan.  Tanda  centang  pada  tabel  3.4  merupakan relasi  antara  gejala  dengan  penyakit.  Proses  pelacakan dilakukan  dengan  menggunakan  relasi  antara  penyakit dan  gejala  dengan  memberikan  suatu  solusi  atau penanganan seperti layaknya seorang pakar (ahli).

## 3.2.2.4 Membuat pohon keputusan
Pohon keputusan terdiri dari gejala, penyakit, dan busur yang  menunjukkan  hubungan  antar  objek.  Adapun pohon keputusan dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Pohon Keputusan

## 3.2.2.5 Hasil Pelacakan Identifikasi Penyakit
Setelah  dilakukan  proses  penyusunan rule, maka dilakukan  pelacakan.  Tabel  hasil  pelacakan  penyakit yang dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Pelacakan Identifikasi Penyakit
No Gejala Penyakit 1. G010 AND G009 AND G003 P01 2. G007 AND (G008 OR G004) AND G007 P01 3. G004 AND (G006 OR G003) P01 4. G005 AND (G001 OR G002) P01 5. G012 AND (G015 OR G016) P02 6. G013 AND (G011 OR G014) P02 7. G017 AND G018 AND (G019 OR G020) P03 8. G022 AND G024 AND (G021 OR G023) P04 9. G033 AND (G030 OR G031) AND G032 P05 10. G028 AND (G029 OR G034) P05 11. G025 AND (G026 OR G027) P05 12. G038 AND G039 P06 13. G036 AND (G035 OR G037) P06 14. G042 AND G040 AND G043 P07 15. G041 AND G040 AND (G042 OR G043) P07 16. G046  AND  (G047  OR  G050)  AND  (G044 OR G049 G052) P08 17. G046 AND (G045 OR G051) AND G048 P08 18. G054 AND G056 AND G057 P09 19. G056 AND (G058 OR G059) AND G053 P09 20. G053  AND  (G060  OR  G054)  AND  G055 AND G057 P09 21 (G066 OR G061) AND (G063 OR G062) P10 22 G067 AND (G064 AND G065) P10
Fakta  yang  diperoleh  dari  teknik  iterasi  dan  pengujian sistem  dilakukan  dengan  peritungan  nilai  probabilitas, maka  dapat  didentifikasi  penyakit  dan  peritungan tingkat  akurasi  dengan  nilai  probabilitas.  Dalam
penelitian  ini  didapatkan  gejala-gejala  yang  dialami berdasarkan fakta adalah sebagai berikut:
a. G055 : Mual dan muntah biasa;
b. G057 : Sering merasa pusing;
c. G053 : Demam;
d. G054 : Gatal-gatal dibagian perut dan kaki.
Dari  empat  fakta  diatas  maka  proses  selanjutnya adalah  melakukan penelusuran terhadap fakta tersebut pada rule yang  telah  dibuat  untuk  menghasilkan kesimpulan. Berikut ini adalah tabel dalam melakukan pelacakan menggunakan Teknik iterasi yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Teknik Iterasi No Queue Rule Conclusion 1 R20, R18, R19 R20 P09 2 R18, R19 R18 NOT FOUND 3 R19 R19 NOT FOUND
Pada  Tabel  6  dimasukkan  R20,  R18,  dan  R19  pada queue karena  keempat  fakta  yang  dialami  oleh pengguna  terdapat  pada rule ke  20, rule ke  18,  dan rule ke  19.  Selanjutnya  pada  masing-masing rule tersebut  dilakukan  penelusuran  kesimpulan  dengan memasukkan pada kolom Rule . Setelah itu melakukan penelusuran  masing-masing rule yang  dimulai  dari rule  ke  20  atau  R20.  Ttujuannya  adalah  untuk mencocokkan  rule  tersebut  dengan  4  fakta  yang terjadi,  yaitu  (G055)  untuk  mual  dan  muntah  biasa, (G057)  untuk  sering  merasa  pusing,  (G053)  untuk demam,  dan  (G054)  untuk  gatal-gatal  dibagian  perut dan kaki.
Ke  20  buah  rule  terpenuhi,  maka  selanjutnya dimasukan  ke  kesimpulan  pada  kolom conclusion . Pada  penelusuran  dengan  4  fakta  diatas  ditemukan bahwa  R20  memenuhi  fakta  yang  dialami  pengguna, sedangkan  R18  dan  R19  tidak  memenuhi  fakta tersebut. Rule yang  tidak  memenuhi  fakta  secara otomatis  tidak  ditemukan  kesimpulan,  sehingga  pada kolom conclusion diisi  dengan  keterangan not  found . Dalam  teknik  iterasi  penelusuran  menggunakan metode Forward  Chaining menunjukkan  bahwa  P09 adalah  hasil  penelusuran,  dimana  pada  R20  atau rule ke 20 kesimpulannya adalah P09, dalam kasus ini P09 adalah penyakit Kista Ovarium.
Pengujian  terhadap  20  data  pasien  dilakukan,  maka hasil  ini  dibandingan  dengan  hasil  dari  pakar. Tujuannya adalah mengukur tingkat akurasi hasil yang didapatkan.  Keakuratan sistem terdiri dari level 0 dan level  1.  Level  0  diberikan  jika  hasil  diagnosa  sistem tidak  sama  dengan  hasil  diagnosa  pakar.  Level  1 diberikan jika diagnosa sistem dan pakar  memberikan hasil  yang  sama.  Perhitungan  nilai  probabilitas  (P) pada pengujian data adalah sebagai berikut:
Rumus Probabilitas : =   x 100%
Keterangan :
P : Probalilitas;
E : Event;
X : Jumlah kejadian yang terjadi;
N : Jumlah seluruh kejadian.
Hasil  pengujian  sistem  pakar  ini  terhadap  20  data pasien adalah sebagai berikut:
(Akurat) = x 100%
= x 100%
= 90 %. (Tidak akurat) =
x 100%
= x 100%
= 10 %.
Setelah  dilakukan  pengujian  dan  peritungan  tingkat akurasi  sistem,  maka  didapatkan  tingkat  akurasi sebebsar  90%  dan  tidak  akurat  sebesar  10%  dari  20 data  pengujian.  Berdasarkan  tingkat  akurasi  tersebut, maka  sistem  pakar  dengan  metode  forward  chaining sangat tepat dalam mengidentifikasi penyakit kandungan dengan cepat.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini dapat melakukan identifikasi awal  dalam penanganan  penyakit  terhadap  penyakit  kandungan secara  cepat  dan  tepat.  Tingkat  akurasi  sebesar  90% dari 20 data pasien sebagai pengujian,  maka penelitian ini  dapat  dimanfaatkan  dengan  tepat  guna  secara umum.

## Daftar Rujukan
[1] Astuti,  Y.,  &  Widayatun,  N.  (2018). Determinan  Perilaku Kesehatan  Ibu  Pada  Masa  Kehamilan:  Kasus  Kota  Medan .
Jurnal Kependudukan Indonesia, 13 (1), 39-54.
[2] Sumarmi,  S.  (2017).  Model  Sosio  Ekologi  Perilaku  Kesehatan dan  Pendekatan  Continuum of  Care  untuk  Menurunkan  Angka Kematian Ibu. The Indonesian Journal of Public Health, 12 (1), 129. DOI: https://doi.org/10.20473/ijph.v12i1.2017.129-141 .
[3] Shekhar,  S.  S.  (2019). Artificial  Intelligence  in  Automation . Artificial Intelligence, 3085 (06), 14–17.
[4] Fahrozi,  W.,  Indra,  E.,  &  Harahap,  C.  (2019). Sistem  Pakar Mendiagnosa  Kemusyrikan  Umat  Islam  dengan  Metode Forward Chaining. Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima (JUSIKOM PRIMA), 3 (1), 1-4.
[5] Nasir,  J.,  &  Jahro,  J.  (2018).  Sistem  Pakar  Konseling  dan Psikoterapi  Masalah  Kepribadian  Dramatik  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web. Rabit :  Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Univrab,  3 (1),  37–48.  DOI: https://doi.org/10.36341/rabit.v3i1.225 .
[6] Lizar,  Y.,  Jama,  J., Rizal,  F.,  Guci,  A.,  Loveri,  T.,  &  Muchlis, L. S. (2019). Implementation of computer damage diagnosis by expert system based using forward chaining and certainty factor methods. International  Journal  of  Scientific  and  Technology Research, 8(6), 141–144 .
[7] Viviliani,  V.,  &  Tanone,  R.  (2019).  Perancangan  Sistem Pakar Diagnosis  Penyakit  pada  Bayi  dengan  Metode  Forward Chaining  Berbasis  Android. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem Informasi, 5(1) . DOI:
https://doi.org/10.28932/jutisi.v5i1.1577
[8] Herawan Hayadi, B., Bastian, A., Rukun, K., Jalinus, N., Lizar, Y.,  &  Guci,  A.  (2018).  Expert  System  in  the  Application  of Learning Models with Forward Chaining Method. International Journal  of  Engineering  &  Technology,  7(2.29),  845. DOI: https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.29.14269 .
[9] Rumapea, Y. Y. pratiwi, & Yohanna, M. (2019). Sistem Pakar Penggunaan Jenis Ulos pada Acara Adat Batak dengan Metode Forward  Chaining  Berbasis  Web. Journal  of  Informatics  And
Telecommunication Engineering, 2 (2), 105.
DOI: https://doi.org/10.31289/jite.v2i2.2171 .
[10] Wiyandra,  Y.,  &  Yenila,  F.  (2018). Sistem  Pakar  Penentuan Kualitas  Kendaraan  Bekas  pada  Basoka  Motor  Dengan Menggunakan  Metode  Forward  Chaining. Jurnal  KomtekInfo, 5(1) .
[11] Sari,  M.,  &  Realize,  R.  (2019).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Osteoporosis  pada  Lansia  Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Berbasis  Web. Jurnal  Ilmiah  Informatika, 7( 01), 24-30. DOI: https://doi.org/10.33884/jif.v7i01.906 .
[12] Army,  W.  (2018). Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Menular dengan Metode Forward Chaining dan Certainty Factor. Jurnal Sains Dan Informatika, 4 (2), 171.
[13] Kurniati. (2019). Application of The Forward Chaining Method in  Down  Syndrome  Patients. Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Informasi , 12 (2), 75-84.
[14] Jalinus, N., Rizal, F., Wulansari, R. E., Zaus, M. A., &  Islami, S.  (2019).  Design  and  need  analysis  of  Computer  Devices’ expert  system  using  forward  chaining  method.  International Journal of GEOMATE, 17(61), 202–207.
DOI:
https://doi.org/10.21660/2019.61.icee408 .
[15] Maiyana, E. (2018). Pemanfaatan Android Dalam Perancangan Aplikasi  Kumpulan  Doa. Jurnal  Sains  Dan  Informatika,  4(1), 54–65 .
[16] Mariati  &  Saehu,  U.,  A.  (2018). Development  of  Android Application-Based  Accounting  Learning  Media  For  Basic Competency  of  Accounting  Cycle  On  Company  Services  of Smk-Bm  Level. IOSR  Journal  of  Research  &  Method  in Education (IOSR-JRME), 8(5), 52-59.
[17] Lu’mu. (2017). Learning  Media  of  Applications  Design  Based Android  Mobile  Smartphone. International  Journal  of  Applied Engineering Research ISSN, 12 (17), 973–4562.