## SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN KEJIWAAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING BERBASIS WEB
Yuliana 1)* , Noviyanti 2) 1,2 Teknologi Informasi, Institut Shanti Bhuana email: yuliana@shantibhuana.ac.id , noviyanti@shantibhuana.ac.id

## Abstract
According to WHO, mental health is a physical condition of a person's sense of well-being, so that there is the  ability  to  manage  the  normal  stresses  of  life,  to  be  able  to  work  productively  and  to  complete  task detecting a disease with a computer will make it easier for medical personnel and the public to determine conclusions in the form of solutions and handling. One form of technological progress is an expert system which is part of artificial intelligence by utilizing one method, namely forward chaining. This study uses the forward chaining method by providing information to diagnose 9 disease data and 22 symptom data accompanied  by  disease  data,  symptoms,  explanations  of  types  of  diseases,  causes,  and  solutions  for patients.  A  web-based  expert  system  can  diagnose  mental  disorders  so  that  patients  can  do  digital consultations about their illnesses. Based on the results of the analysis on the system, data from the number of  visitors  showed  that  the  percentage  of  respondents'  answers  was  98.99%  already  user  friendly  and responsive. And the results of system testing using black boxes  show a 100% percentage, until it can be concluded that the expert system application is feasible to use.
Keywords : Expert System, forward chaining, mental illness,  Web

## 1. PENDAHULUAN
Paradigma kesehatan mental di masa ini tentu sering kita lihat dan baca informasinya dari berbagai media yang sering ditemukan diberbagai  lingkungan  sekitar  kita  bahkan ditemukan  juga  di  masyarakat  perkampungan atau  desa  yang  jauh  dari  rumah  sakit  jiwa.  Cara penanganan  penderita  mental  pun  terkadang kurang  tepat  dan  kurang  memadai  karena sipenderita dianggap dapat membuat ketenangan orang-orang  disekitarnya  menjadi  terancam, sehingga  masyarakat  memisahkan  atau  bahkan menjauhkan si penderita dari masyarakat.  Hal ini dapat  menyebabkan  penderita  semakin  sulit untuk bisa sembuh. Menurut WHO (World Healt Organization) ,  kesehatan  mental  adalah  suatu kondisi  kesejahteraan  seseorang  yang  disadari, sehingga terdapat kemampuan dalam menjalankan kehidupan yang normal, untuk bisa beraktivitas  secara  produktif  dan  sukses  dalam menyelesaikan  tugas,  serta  berperan  aktif  pada komunitasnya. [1]
Penyebab  masalah  kesehatan  mental yang  dipicu  dari  kurang  adanya  kesadaran masyarakat dalam memahami  kesehatan mental, sehingga mereka memilih lebih baik untuk diam dan melakukan penanganan sendiri, dengan cara tradisional  atau  lebih  percaya  kepada  dukun. Beberapa  hal  yang  menjadi  pemicu  dalam kesehatan mental yaitu kurangnya pendampingan pelatihan tentang kesehatan mental, pengetahuan dan  informasi  tentang  kesehatan  mental  dan masih  tinggi  pemikiran  kurang  tepat  pada masyarakat  terhadap  penderita  kelainan  mental. [2]
Berbicara  mengenai  kesehatan  mental pada bidang kesehatan maka dalam penelitian ini peneliti  mengangkat  topik  kesehatan  dan teknologi.  Dengan  semakin  berkembangnya kemajuan  teknologi  sangat  mendukung  dalam berbagai  penanganan  masalah  [3]–[7],  [8]–[16], termasuk  penanganan  masalah  kesehatan  pada masyarakat  umum  [17],  [18].  Penanganan diagnosa dini pada suatu penyakit dilakukan agar
penyakit  yang diderita  tidak semakin bertambah parah.  Dengan  dilakukan  pendeteksian  suatu penyakit melalui peran digitalisasi bisa membantu  dan  mempermudah  tenaga  medis dalam  hal  ini  perawat,  petugas  rumah  sakit maupun masyarakat awam dalam mendefinisikan penyakit  lalu  diberi  informasi  saran,  penyebab dari  penyakit  dan    kesimpulan  berupa  solusi sehingga bisa dipelajari dan ditangani.
Berawal  dari  seorang  pasien  bernama Jeki sekarang sudah almarhum, beliau mengalami penyakit  mental,  yang  kebiasaannya  adalah mengkonsumsi  makanan  tidak  layak  untuk  di konsumsi oleh manusia pada umumnya, contoh; besi  direndam  lalu  airnya  di  minum,  nasi  di campur  berbagai  serbuk  minuman.  Melalui identifikasi  masalah  yang  dimulai  dari  seorang pasien  dan  berbagai  pasien  lainnya  yang  ada  di suatu  desa,  sedangkan  desa  tersebut  jauh  dari Rumah  Sakit  jiwa,  namun  hanya  mengandalkan puskesmas terdekat.
Peran digitalisasi pada kemajuan Teknologi  yang  biasa  kita  sebut Expert  System telah  diterapkan  diberbagai  masalah  seperti, sistem  pakar  pendeteksian  kerusakan  hardware pada  komputer  maupun  laptop  dengan  tujuan untuk  membantu  para  user  pemula  mengetahui letak kerusakan pada komputer dengan menerapkan metode mesin inferensi sistem pakar [19], diagnosa mental Ilness Psikosis menggunakan  metode certainty  factor dengan hasil  suatu  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan diagnosa mental ilness psikosis yang mampu  membuat  suatu  keputusan  yang  sama layaknya  psikolog  [20].  Implementasi  metode forward chaining juga dirancang untuk digunakan  membantu  user  dalam  mendiagnosis penyakit tanaman jagung [21].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, maka  dirancang  suatu  sistem  pakar  yang  dapat digunakan  untuk  membantu  pasien  dalam memperoleh  informasi  mengenai  penyakit  yang diderita  dengan  melakukan  konsultasi  di  dalam sistem  tersebut.  Sistem  pakar  ini  dirancangn untuk  mengadopsi  kemampuan  seorang  pakar yaitu  dokter  atau  tenaga  medis  [22].    Dengan menerapkan  metode Forward  chaining yang
menggunakan  teknik  pencarian  atau  teknik pelacakan maju  berdasarkan informasi  yang  ada dan  digabungkan  dengan  rule/aturan  untuk menghasilkan  kesimpulan  dan  tujuan.[23]. Dengan metode Forward chaining ini komputer akan menganalisa permasalahan dengan mencari fakta yang cocok pada bagian  IF dari aturan  IF- THEN  [24] . Metode forward  chaining juga mampu menyediakan berbagai informasi dengan hanya  jumlah  kecil  dari  data.  [25].  Sistem  yang dirancang  ini  berbasis web dan  memanfaatkan bahasa  pemrograman  PHP  kemudian  disimpan kedalam database beserta  tabel-tabel  untuk mendukung dalam penampungan data [26].

## 2. METODE PENELITIAN
Berikut adalah tahapan alur proses  yang dilakukan dalam pelaksanaan penelitian, sebagai berikut dapat dilihat dalam gambar 1.
Gambar 1. Alur proses penelitian
Berdasarkan  alur  penelitian dalam gambar 1 diatas, maka:
(1)  Dengan  mempelajari  studi  literatur pada  sistem  pakar  yang  dilakukan  adalah mereview  jurnal  dan  mencari  bahan  buku  yang berkaitan dengan penelitian.
(2)  Pengumpulan  data  berupa  kegiatan observasi  di  Puskesmas  Ledo  yang  berada  di Kecamatan Ledo Kabupaten Bengkayang, Kalimantan  barat.  puskesmas  ini  adalah  tempat pelayanan  kesehatan  yang  terdekat  dari  desa, namun  belum  ada  dokter  psikolog,  yang  ada hanya  perawat  pemegang  bagian  jiwa.  Dengan dilakukan wawancara untuk mendapatkan informasi  yang  dibutuhkan  sebagai  bahan  dasar penelitian.
(3)  Kemudian  didapatkan  data;  berupa data gejala dan data nama penyakit lalu di analisa menggunakan  metode forward  chaining .  Untuk mendapatkan sumber data dan basis pengetahuan
yang nantinya akan disimpan didalam basis data peneliti  mewawancari  seorang  tenaga  lulusan psikologi  yaitu  Ibu  Rufina  Neniryana  S.  Bere, S.Psi., M.Si.
(4)  Analisis  sistem  dan  perancangan sistem  untuk  proses  pengolahan  data  yaitu perancangan proses input dan output, pemodelan data  dan  desain  antarmuka.  Analisis  sistem  ini untuk  membangun  basis  pengetahuan  sebagai penunjang  data  seperti  data  gejala  dan  data penyakit.  Setelah  dianalisa  data  gejala  dan penyakit kemudian dilakukan mekanisme menganalisa  suatu  masalah  untuk  mencari jawaban  atau  kesimpulan  yang  terbaik  dengan menggunakan  pohon  pengetahuan  atau  mesin inferensi.  Kemudian  alur  selanjutnya  (5) mengimplementasi sistem dan (6) evaluasi sistem pada proses ini dicek kembali sistem yang belum (7) layak digunakan jika sudah layak maka lanjut di (8) hasil akhir.
Gambar 2. Flowchart Metode Forward Chaining

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan hasil dan pembahasan dilakukan proses tahapan menganalisa sistem dan melakukan perancangan sistem.

## 3.1 Analisa Sistem
Analisis  sistem  dilakukan  menganalisis data yang sebelumnya dikumpulkan berdasarkan proses  yang  ada  dan  informasi  yang  dibutuhkan secara  fungsinya  masing-masing  dan  juga sebagai bahan kebutuhan sistem untuk merancang  atau  membuat  basis  pengetahuan sebagai  pelengkap  data  berupa  data  gejala  dan data penyakit pada gangguan kejiwaan. 1. Data Gejala gangguan kejiwaan Data ini berjumlah 22 gejala yang dirujuk dari data puskesmas Ledo pada sumber data yang telah  disiapkan.  Data  gejala  tersebut  akan digunakan  sebagai  fakta  dalam  pengambilan keputusan  hasil  diagnosa  gangguan  kejiwaan, dapat dilihat dalam tabel 1. dan juga disertakan id gejala untuk pembeda gejala-gejala yang lainnya. Sedangkan  pada  kolom  gejala  digunakan  untuk menjelaskan  kepada  pasien  gejala  apa  yang sedang  dirasakan  dengan  sebuah  pertanyaan.
Berikut ini adalah tabel gejala. Tabel 1. Data Gejala Id Gejala Gejala G01 Apakah Anda sering menderita sakit kepala? G02 Apakah Anda tidak nafsu makan? G03 Apakah Anda sulit tidur? G04 Apakah Anda mudah takut? G05 Apakah Anda merasa tegang, cemas atau kuatir? G06 Apakah tangan Anda gemetar? G07 Apakah pencernaan Anda terganggu/ buruk? G08 Apakah Anda sulit untuk berpikir jernih? G09 Apakah Anda merasa tidak bahagia? G10 Apakah Anda menangis lebih sering? G11 Apakah Anda merasa sulit menjalani aktivitas sehari-hari secara normal ? G12 Apakah Anda sulit untuk mengambil keputusan? G13 Apakah pekerjaan Anda sehari-hari terganggu? G14 Apakah Anda tidak mampu melakukan hal-hal yang bermanfaat dalam hidup? G15 Apakah Anda kehilangan minat pada berbagai hal?
G16 Apakah Anda merasa tidak berharga?
G17 Apakah Anda mempunyai pikiran untuk mengakhiri hidup? G18 Apakah Anda merasa lelah sepanjang waktu? G19 Apakah Anda mengalami rasa tidak enak di perut? G20 Apakah Anda mudah lelah?
G21 Apakah Anda merasa kesulitan dalam pengendalian emosi, seperti mudah marah ?
G22 Apakah Anda mengalami gangguan dalam
berbicara, atau sering telat dalam berbicara
?

## 2. Data Penyakit Gangguan Kejiwaan
Data  ini  berjumlah  9  penyakit  yang dirujuk  dari  data  puskesmas  Ledo  pada  sumber data yang telah disiapkan. Data penyakit diproses berdasarkan fakta dalam pengambilan keputusan hasil  diagnosa  gangguan  kejiwaan,  dapat  dilihat pada  tabel  2  yang  disertakan  Id  penyakit  dan nama penyakit, keterangan yang diberi penjelasan  singkat  dari  nama  penyakit.  Dapat dilihat dalam tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Data Penyakit IdPenyakit Nama Penyakit Po1 Gangguan Mental Organik P02 Gangguan Penggunaan NAPZA (Alkohol, zat dan tembakau) P03 Skizofrenia  dan  Gangguan  Psikotik Kronik Lain P04 Gangguan Psikotik Akut P05 Gangguan Bipolar P06 Gangguan Depresi P07 Gangguan  Neurotik  ( ansietas) (Panik,
ansietas menyeluruh, campuran ansietas dan depresi, obsesif kompulsif, penyesuaian, somatoform
P08 Retardasi  Mental P09 Gangguan  kesehatan  jiwa  anak  dan remaja  (perkembangan  pervasif  dan hiperkinetik) 3. Mesin Inferensi
Pada tahap ini mesin inferensi atau pohon keputusan yang fungsi dan pola penalaran sistem digunakan oleh seorang pakar. Alur proses dalam mengalisa  suatu  masalah  dan  mencari  jawaban atas  kesimpulan  yang  ada.  Proses  pelacakan pohon kesimpulan  dimulai dengan mencocokkan
kaidah  dalam  basis  pengetahuan  berdasarkan fakta yang ada didalam basis data. [27]
Maka  digambarkan  implementasi  alur forward  chaining dalam  bentuk (Decision  Tree) pohon  keputusan  dalam  gambar  3.  Sebagai berikut.
Gambar 3. Pohon Keputusan

## 4. Menentukan Aturan atau Rule
Berdasarkan  data  penyakit  dan  gejala, maka  proses  dalam  menentukan  rule  aturannya sebagai berikut pada tabel:
Tabel 3. Aturan atau Rule Kode Aturan IF (Jika) Then(Maka) R1 G01 and G05 and G08 and G011 and G012 P01 R2 G03 and G05 and G07 and G014 and G018 and G019 and G020 P02 R3 G03 and G04 and G08 and G09 and G011 and G012 dan G013 dan G014 dan G015 P03 R4 G02 dan G03 dan G05 dan G08 dan G09 dan G014 dan G015 dan G016 dan
G017 P04
R5
G02 and G03 and G05 and G09 and G011 and G012 and G013 and G014 dan G015 and G016 and G017 P05
R6
G01 and G02 and G05 and G08 and G09 and  and G011 and G015 and G016
and G020 P06 R7 G04 and G05 and G07 and G08 and G016 P07 R8 G021 and G022 P08 R9 G01 and G02 and G04 and G05 and G08 and G09 and G012 and G015 and G017 and G021
P09
Pada  tabel  diatas  menjelaskan  basis pengetahuan  yang  diimplementasi  oleh  sistem pakar.  Maka  selanjutnya  adalah  melakukan pengujian terhadap rule  pada tabel tersebut.
Contoh Kasus: Pasien A mengunjungi puskesmas untuk melakukan pemeriksaan atas sakit yang dialaminya,  pasien  tersebut  mengalami  gejala yang  ditandai  sakit  kepala  (G01),  tidak  selera makan  (G02),  mudah  lelah(G020),  mengalami kecemasan/kawatir(G05), sulit tenang(G08), tidak  bahagia(G09),  sulit  menjalani  aktivitas sehari-hari  secara  normal(G011),    tidak  mampu untuk melakukan sesuatu hal yang bermanfaat(G014), kehilangan minat melakukan aktivitas(G015),  merasa  dirinya  tidak  berharga (tidak percaya diri)(G016).
Dari  contoh  kasus  diatas  adalah  berupa gejala yang sedang diderita pasien dalam proses pencarian  dengan  menerapkan  metode forward chaining adalah:  Fakta  :  G01,  G02,  G05,  G08, G09, G011, G014, G015, G016, G020. Output/hasil  diagnosa  :  pasien  mengalami gangguan depresi.

## 3.2 Perancangan Sistem
1.
Use case Diagram
Tahapan  uses  case  diagram  merupakan tahap  dalam  merancangkan  hubungan  antara pengguna  dengan  sistem  maka  dirancang use case  diagram dapat  dilihat  dalam  gambar  4. berikut.
Gambar 4. Use Case Diagram

## 2. Diagram Konteks
Diagram  konteks  digunakan  untuk menggambarkan  sistem  secara  keseluruhan. Dalam  tahap  diagram  konteks  dibuatkan  untuk menyimpan  data  yang  akan  terinput  ke  dalam sistem  dan  sumber  informasi  yang  dihasilkan oleh sistem dan tujuan  dari sistem.
Gambar 5. Diagram Konteks
3. Diagram Jenjang Diagram jenjang digunakan untuk menampilkan  seluruh  proses  yang  ada  pada sistem. Dalam diagram jenjang dijelaskan bahwa prosesnya  menurun  dalam  4  proses  yaitu, registrasi,  login,  proses  data,  dan  cetak  hasil diagnosa. Dalam proses data diturunkan kembali sesuai  dengan  kebutuhan  sistem  yaitu  proses pengolahan  basis  pengetahuan  dan  proses konsultasi. kemudian pada Proses basis pengetahuan diturunkan  kembali yaitu olah data gejala,  olah  data  penyakit  dan  olah  data  aturan. Diagram jenjang sistem pakar diagnosa gangguan kejiwaan ditunjukkan dalam Gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Diagram jenjang
4. Diagram Alur Data Level 1 Pada  DAD  Level  1  terdapat  dua  proses yaitu  proses  olah  basis  pengetahuan  dan  proses konsultasi untuk menginput data yang mendukung basis pengetahuan yaitu terdapat data gejala,  data  penyakit  dan  data  aturan  yang kemudian    diolah  menjadi  basis  pengetahuan pada  sistem.  Sedangkan  proses  konsultasi digunakan oleh pasien dalam mendapatkan solusi atau  hasil  diagnosa  dan  hasilnya  dapat  dicetak. Diagram  Alur  Data  Level  1  sistem  pakar diagnosa  gangguan  kejiwaan  ditunjukkan  dalam Gambar 7.
Gambar 7. DAD Level 1
5. Diagram Alur Data Level 2
Proses  diagram  alur  data  level  2  adalah proses  input  basis  pengetahuan.  Data  yang didapatkan  berupa  data  dari  pasien  yang  akan diinput  ke  dalam  penyimpanan  data  agar digunakan  dalam  proses  pengolahan  basis pengetahuan.  Diagram  Alur  Data  level  2 ditunjukkan dalam Gambar 8.
Gambar 8.  DAD Level 2
6. Diagram Alur Data Level 3 Diagram  Alur  data  level  3  merupakan
proses  konsultas,  terdapat  data  penyimpanan dalam  menginput  data  ke  dalam  sistem, kemudian disimpan untuk diproses sehingga akan menghasilkan  diagnosa  dari  basis  pengetahuan. Diagram Alur Data level 3 sistem pakar diagnosa gangguan kejiwaan ditunjukkan dalam Gambar 9.
Gambar 9.  DAD Level 3
7. Perancangan Entity Relationship Diagram Pada bagian ERD ini Untuk
menggambarkan  hubungan  antar  entitas  pada sistem.  Untuk  menghubungkan  antar  entitas
Entity  Relationship  Diagram menggunakan beberapa  notasi  dan  simbol. Entity  Relationship Diagram dari  sistem  pakar  diagnosa  gangguan kejiwaan ditunjukkan dalam Gambar 10.
Gambar 10.  Entity Relationship Diagram

## 3.3 Implementasi Sistem
1. Tampilan Home/ Beranda
Menampilkan  halaman  home  yang  berisi penjelasan  sistem  pakar  dan  menu-menu  sistem login dan mulai konsultasi.
Gambar 11. Tampilan Halamn Utama

## 2. Tampilan Form Isi Data Konsultasi
Pada  saat  pasien  ingin  mulai  konsultasi maka  di  arahkan  untuk  mengisi  data  pribadi seperti nama lengkap, no hp, jenias kelamin dan alamat  dan  tanggal  konsultasi  sudah  diatur  oleh sistem  secara  otomatis.  Berikut  pada  gambar  12 halaman form data konsultasi.
Gambar 12. Form Data Konsultasi
3. Halaman Konsultasi
Setelah  mengisi  data  konsulta  di  halaman form  data  konsultasi  maka  Pada  halaman konsultasi ini, pasien diarahkan untuk menjawab setiap pertanyaan berupa data gejala yang sedang di  derita  oleh  pasien  dan  pasien  meng-klik  “Iya atau tidak”. Berikut pada gambar 13.
Gambar 13. Halaman Konsultasi
4. Halaman Hasil Konsultasi Pada halaman hasil konsultasi, didapatkan keseluruhan data pasien seperti biodata konsultasi,  gejala  yang  dipilih,  hasil  analisa  dan nama  penyakit  yang  diderita  lalu  dijelaskan penyebab  serta  solusi  untuk  pasien  yang  sedang konsultasi.  Dapat  dilihat  pada  gambar  14. Berikut:
Gambar 14. Halaman Hasil Konsultasi
5. Halaman Laporan/cetak hasil konsultasi
Dalam  halaman  ini  telah  disediakan  pada pasien  untuk  mencetak  data  konsultasi.  Lihat pada gabar 15 berikut.
Gambar 15. Cetak Laporan Hasil Konsultasi

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian  dari  sistem  yang  telah dibuat  dengan  menggunakan  Black-Box.[28] Hasil  pengujiannya  seperti  yang  ditunjukkan oleh table 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Tabel pengujian halaman pengunjung
No Pengujian yang dilakukan Hasil yang diharapkan Keterangan 1 Form Konsultasi Pengunjung menginput biodata diri pada form yang Valid
disediakan oleh sistem 2 Pertanyaan Konsultasi Button Ya dan Tidak Pengunjung memilih tombol button Ya dan tidak. Valid 3 Cetak Laporan Hasil konsultasi menampilakn laporan  akhir hingga pengunjung boleh memilih simpan atau cetak/print Valid

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  sistem  pakar  diagnosa kejiwaan ini sebagai berikut:
1. Mampu  mendiagnosa  penyakit  gangguan kejiwaan dengan gejala-gejala yang ada di dalam  database  sehingga  bisa  digunakan oleh  pasien  dalam  berkonsultasi  secara digital  mengenai  penyakit  yang  mungkin sedang diderita oleh pasien tersebut.
2. Mampu  mendeteksi  gejala  gangguan kejiwaan  seseorang  untuk  mengurangi tingkat resiko kejiwaan. Berupa solusi dan penyebab  penyakit  yang  derita  yang disaran oleh sistem.
3. Membantu  dan  meringankan  tim  medis (dalam  penelitian  ini  medis  puskesmas ledo)  dalam    menangani  pasien  gangguan kejiwaan.  Sistem  pakar  ini  juga  dapat menambah pengetahuan kepada medis dan pasien.
4. Ketepatan  hasil  diagnosa  secara  manual pada  sistem  diagnosa  gangguan  kejiwaan dapat  digunakan  oleh  pegunjung  dalam mendiagnosa gangguan jiwa pada pasien.
5. Berdasarkan  hasil  analisa  pada  sistem dalam penggunaan sistem data didapatkan dari  jumlah  pengunjung  menunjukkan bahwa  persentase  jawaban  responden 98,99% sudah user friendly dan responsive.
6. Dan  hasil  pengujian  sistem  menggunakan black  box  menunjukan  presentase  100%
hingga dapat disimpulkan  bahwa aplikasi sistem pakar layak untuk digunakan.

## 5. REFERENSI
[1] W. H. Organization, Mental Health: New
Understanding, New Hope (Public Health) .  World  Health  Organization
(October 1, 2001), 2001.
[2] A.  C.  Aula,  “Paradigma  Kesehatan Mental,” 2019. .
[3] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  Evaluation  of  E32  Long Range  Radio  Frequency  915  MHz  based on  Internet  of  Things  and  Micro  Sensors Data,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol.
10, no. 11, 2019, doi: 10.14569/IJACSA.2019.0101106.
[4] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Review of the Blockly Programming on M5Stack Board and MQTT Based for
Programming  Education,”  in 2019  IEEE 11th International Conference on Engineering  Education  (ICEED) ,  Nov. 2019, pp. 102–107, doi: 10.1109/ICEED47294.2019.8994922.
[5] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Study of  LoRa  Performance  in  Monitoring  of Patient’s  SPO2  and  Heart  Rate  based IoT,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11, no. 2, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110232.
[6] P.  D.  P.  Adi  and  A.  Kitagawa, “Performance  Evaluation  of  LoRa ES920LR 920 MHz on the Development
Board,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. , vol. 11, no. 6, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110602.
[7] P. Dani Prasetyo Adi and A. Kitagawa, “A performance of radio frequency and signal strength  of  LoRa  with  BME280  sensor,”
TELKOMNIKA (Telecommunication
Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 2, p. 649, Apr. 2020, doi: 10.12928/telkomnika.v18i2.14843. [8] J. Simatupang and S. Sianturi, “PERANCANGAN SISTEM
INFORMASI  PEMESANAN  TIKET BUS PADA PO. HANDOYO BERBASIS ONLINE,” J. Intra Tech , vol.
3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[9] V.  Sihombing  and  G.  J.  Yanris, “PENERAPAN  APLIKASI  DALAM
MENGOLAH  ASET  DESA  (STUDI KASUS: KEPENGHULUAN SRI
KAYANGAN),” J.  Mantik  Penusa ,  vol. 4, no. 1, pp. 12–15, 2020.
[10] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742-
6596/1007/i=1/a=012049.
[11] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012014, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899X/1088/1/012014.
[12] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision Support  System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899x/1088/1/012027.
[13] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[14] V. M. M. Siregar, S. Sonang, A. T. Purba, H. Sugara, and N. F. Siagian,
“Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi:
10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[15] J.  Simatupang  and  E.  S.  Hendarti, “Implementasi  Sistem  Informasi  Job
Portal Pada BPJS Ketenagakerjaan Berbasis Web,” J. Intra Tech , vol. 5, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[16] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[17] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  87–92,  2019,
[Online]. Available:
http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/
Tekinkom/article/view/78.
[18] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “A Study of  LoRa  Performance  in  Monitoring  of Patient’s  SPO2  and  Heart  Rate  based IoT,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol.
11, no. 2, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0110232. [19] P. Savitri, “Implementasi Metode Forward Chaining Dalam Sistem Pendeteksi  Kerusakan  Hardware  Pada Komputer Dan Laptop Berbasis
Android,” Infotronik    J.  Teknol.  Inf.  dan Elektron. , vol. 3, no. 1, pp. 46–55, 2018, doi: 10.32897/infotronik.2018.3.1.7.
[20] G.  V.  G.  Putri,  “Sistem  pakar  diagnosa mental ilness sikosis dengan menggunakan metode certainty factor,” J.
Inovtek Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no.
2, pp. 164–168, 2018.
[21] Nurlaeli, “Implementasi Metode Forward
Chaining Dalam Sistem Diagnosa (Penyakit Dan Hama Tanaman Jagung),” p. 12, 2016.
[22] D.  V.  S.  T.Sutojo,Edy  Mulyanto,
Kecerdasan Buatan .
Yogyakarta:
Yogyakarta : Andi Offset, 2011, 2011.
[23] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta: Andi, 2005.
[24] M.  K.  B.  Herawan  Hayadi,  S.Kom.,
SISTEM  PAKAR  (Penyelesaian  Kasus Menentukan Minat Baca Kecenderungan, dan  Karakter  Siswa  dengan  Metode Forward Chaining) . Yogyakarta, 2018.
[25] J.  Durkin, Expert  System:  Design  and Development. New  Jersey:  Prentice  Hill
Internasional, 1994.
[26] A. Hanif, Basis Data Basis Data , Revisi. Bandung: Informatika Bandung, 2016.
[27] P.  D.  K.  Rukun  and  M.  K.  B.Herawan Hayadi, S.Kom., Sistem Informasi
berbasis  Expert  System .  Yogyakarta,
2018.
[28] Pressman,  R.S., Rekayasa  Perangkat Lunak (Pendekatan Praktisi) Edisi 7 , 7th ed. Yogyakarta: Andi, 2012.