## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 2, Oktober 2022 Hal 188-193 https://djournals.com/klik

## Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Syaraf dengan Metode Forward Chaining
Joko Kuswanto 1,* , Leni Pebriantika 2 , Sulia Ningsih 3
1 Fakultas Teknik dan Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Baturaja, OKU, Indonesia
2,3 Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Program Studi Teknologi Pendidikan, Universitas Baturaja, OKU, Indonesia Email: 1,* ko.8515@gmail.com, 2 29leni@gmail.com, 3 sulia_ningsih@fkip.unbara.ac.id Email Penulis Korespondensi: ko.8515@gmail.com
Abstrak− Perkembangan  teknologi  informasi  yang  berkembang  pesat,  sangat  membantu  dalam  segala  aspek  bahkan  mampu memproses, mengadopsi dan berpikir layaknya manusia yang dinamakan dengan sistem pakar. Sistem pakar yang akan dibangun yaitu untuk mendiagnosa penyakit syaraf. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah forward chaining yang dianggap sederhana namun mudah untuk dipahami. Dengan adanya sistem pakar, diharapkan orang awam dapat menyelesaikan masalah rumit dalam hal ini penyakit syaraf yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli sendiri dengan adanya sistem pakar juga akan membantu aktifitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, menunjukan bahwa sistem pakar sudah layak digunakan untuk mendiagnosa penyakit syaraf.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Penyakit Syaraf; Forward Chaining
Abstract− The development of information technology that is developing rapidly, is very helpful in all aspects and even able to process, adopt and think like a human being called an expert system. The expert system that will be built is to diagnose neurological diseases. The method used in this study is forward chaining which is considered simple but easy to understand. With the existence of an expert system, it is hoped that ordinary people can solve complicated problems in this case neurological diseases that can actually  only be solved  with the help  of  experts.  For  experts  themselves,  the  existence  of  an  expert  system  will  also  help their  activities  as  a  very experienced assistant.  From the results of the tests that have been carried out, it shows that the expert system is suitable for use to diagnosea neurological disease.
Keywords : Expert System; Diagnosis; Neurological Diseases; Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit saraf merupakan penyakit yang menyerang sistem saraf pada manusia.  Penyakit saraf dapat menyerang siapa saja dan kapan saja. Sebagian besar masyarakat minim pengetahuan terkait dengan gejala-gejala terhadap penyakit saraf. Minimnya ilmu  pengetahuan cendrung membuat  penderita merasa panik, takut dan tidak bisa tenang, serta tidak tahu upaya  apa  yang  harus  dilakukan  untuk  melakukan  penanganan  dini  sehingga  dapat  mengakibatkan  terlambatnya penanganan pada penderita penyakit syaraf. Selain kurangnya pemahaman, masyarakat juga enggan untuk memeriksakan kesehatan sarafnya karena biaya yang mahal dan jarangnya tenaga spesialis syaraf di pedesaan.
Dalam  perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin  berkembang  pesat,  membuat  sebuah  proses  sistem menjadi maksimal [1]. Perkembangan dan pemanfaatan teknologi tersebut sudah ke berbagai bidang, salah satunya bidang medis.  Dalam  dunia  medis,  pemanfaatan  teknologi  sudah  menjadi  sesuatu  hal  yang  lumrah,  karena  sangat  membantu dalam  segala  aspek  seperti  pengarsipan  data,  media  informasi  dan  membantu  manusia  dalam  melakukan  beberapa pekerjan.  Bahkan  mampu  memproses,  mengadopsi  dan  berpikir  layaknya  manusia.  Teknologi  ini  dinamakan  dengan sistem pakar.
Sistem Pakar merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan ( artificial intelegent ) [2]. Sistem ini dirancang untuk  meniru  keahlian  pakar  untuk  menjawab  pertanyaan  dan  memecahkan  masalah  di  bidang  medis,  medis,  bisnis, ekonomi, dll. [3][4][5].
Sistem pakar telah banyak diterapkan dalam beberapa masalah, seperti untuk mendiagnosa penyakit ginjal pada manusia [6], diagnosa hama anggek [7], Diagnosa Pulmonary TB [8], Tanaman Melon [9]. Sistem pakar menggunakan metode forward chaining diterapkan dalam pemilihan tipe perumahan [10], mendiagnosis dini penyakit tuberkulosis [11]. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode forward chaining untuk mendiagnosa penyakit syaraf.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah salah satu cabang dari Artificial Intellegence yang memakai knowledge untuk menuntaskan masalah setingkat  seorang  pakar  dibidangnya  [12].  Tujuan  utama  dalam  pengembangan  sistem  pakar  adalah  mendistribusikan pengetahuan  dan  pengalaman  seorang  pakar  kedalam  sistem  komputer.  Sistem  pakar  adalah  program  komputer  untuk menyelesaikan  masalah  dengan  menggunakan  komputer  dengan  model  penalaran  manusia  dan  mencapai  kesimpulan yang sama dengan yang dicapai oleh seseorang jika berhadapan dengan masalah [13].

## 2.2 Metode Forward Chaining
Metode Forward Chaining atau yang sering disebut runut maju adalah teknik pencarian yang dimulai dengan fakta yang diketahui,  kemudian  mencocokkan  fakta-fakta  tersebut  dengan  bagian  IF  dari  rules  IF-THEN  [14].  Penelusuran  ini
dimulai  dengan  fakta-fakta  yang  diberikan  oleh  pengguna  terlebih  dahulu  untuk  dilakukan  pengujian  menggunakan aturan-aturan ( rule ) yang berakhir pada suatu kesimpulan yang berdasarkan fakta-fakta yang ada [15]. Kesimpulan akhir dapat berupa tujuan, hipotesa, penjelasan atau diagnosa.
Gambar berikut menunjukkan bagaimana cara kerja metode inferensi forward chaining [16]
Gambar 1. Cara Penalaran Forward Chaining
Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit syaraf ini membutuhkan basis pengetahuan dan mesin inferensi untuk mendiagnosa jenis penyakit syaraf pada manusia. Basis pengetahuan ini berisi fakta-fakta yang dibutuhkan oleh sistem, sedangkan mesin inferensi digunakan untuk menganalisa fakta-fakta yang dimasukkan pengguna hingga dapat ditemukan suatu  kesimpulan.  Sedangkan  pengetahuan  untuk  melakukan  diagnosis  dan  memberikan  saran  pengobatan direpresentasikan dalam bentuk kaidah produksi.
Basis  pengetahuan  yang  diperlukan  sistem  terdiri  dari  aturan  jenis  penyakit  syaraf,  gejala-gejala,  dan  cara pengobatannya.  Data-data  yang  menjadi  input  bagi  sistem  adalah  data  gejala  yang  didapat  dari  pemeriksaan  terhadap gangguan fisik seseorang. Data tersebut digunakan sistem untuk menentukan jenis panyakit yang menyerang atau diderita oleh seseorang. Pembuatan aturan gejala ditentukan pada tabel 1 dibawah ini:

## Tabel 1. Aturan Gejala
No  Aturan
1 IF demam AND kejang AND kesadaran menurun AND nyeri kepala yang kronik progresif AND muntah AND penglihatan kabur THEN Ensefalitis
2 IF nyeri kepala yang dapat menjalar ke tengku dan punggung AND tengkuk menjadi kaku AND kaku kuduk disebabkan oleh mengejangnya otot-otot ekstensor tengkut AND kesadaran menurun AND demam AND mudah kesal AND marah-marah AND muntah THEN Meningitis
3 IF timbulnya defisit neurologis secara mendadak AND gejala prodromal AND terjadi pada waktu istirahat AND terjadi  pada  bangun  pagi  AND  kesadaran  biasanya  tak  menurun  kecuali  bila  emvolus  cukup  besar  AND biasanya terjadi pada usia > 50 tahun AND mual AND muntah AND kesadaran menurun AND  cepat masuk koma THEN Strok
4 IF nyeri kepala berdenyut yang bersifat unilateral tetapi dapat bilateral AND mual AND muntah AND fotofobia AND fonofobia AND wajah pucat AND vertigo AND tinitus AND iritabel AND rasa kehabisan tenaga AND rasa lelah AND sangat lapar AND rasa gugup AND gelisah THEN Migren
5 IF Nyeri bersifat tajam AND nyeri bersifat menjemukan AND nyeri bersifat menusuk AND mual AND muntah AND  nyeri  sering  terjadi  pada  malam  hari  AND  nyeri  terjadi  pada  pagi  dini  hari  AND  wajah  merah  AND sindrom horner AND hidung tersumbat AND mata berair AND nyeri kepala THEN Nyeri kepala klaster
6 IF kehilangan kesadaran AND amnesia pasca-trauma yang berlangsung lebih dari 10 menit AND nyeri kepala AND  pusing  AND  ititabel  AND kurang konsentrasi AND  mudah lelah AND fotofobia THEN Nyeri  Kepala Pasca-Trauma
7 IF nyeri paroksismal yang tajam menyengat AND nyeri berlangsung singkat (detik atau menit) AND unilateral pada daerah distribusi nervus V (trigeminus) THEN Neuralgia Trigeminus
8 IF  nyeri  kepada  temporal  AND  penurunan  penglihatan  AND  malaise  umum  AND  demam  ringan  AND penurunan berat badan AND anoreksia AND kelemahan umum THEN Arteritis Temporalis
9 IF  mual  AND  muntah  AND  keringat  dingin  AND  muka  pucat  pasi  AND  ketidak  seimbangan  badan  AND nistagmus sehingga penglihatan kabur THEN Vertigo
10 IF  penurunan berat badan AND  keringat malam AND  demam subfebris AND  kakeksia AND  nyeri  vertebra AND nyeri  lokal infeksi  sering  dijumpai kemudian menghilang bila istirahat AND Tuberkulosis  AND  nyeri radikuler yang mengelilingi dada AND nyeri radikuler yang mengelilingi perut THEN Spondilitis

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Sistem
Hasil  akhir  dari  penerapan  sistem  pakar  ini  adalah  rekomendasi  kepada  pengguna  tentang  penyakit  syaraf.  Pengguna sistem  akan  mendapatkan  pengetahuan  tentang  penyakit  syafat  dengan  memilih  gejala-gejala  yang  ditawarkan  oleh sistem.  Gejala-gejala  tersebut  sebelumnya  telah  dimasukkan  ke  dalam  sistem  oleh  pakar  /  ahli.  Berikut  implementasi tampilan dari sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit syaraf:

## Gambar 2. Tampilan Utama
Untuk melakukan sesi konsultasi dengan menggunakan sistem, seorang pengguna akan diberikan sebuah tampilan data gejala penyakit. Pengguna diminta untuk  memilih minimal  satu  jenis gejala penyakit yang dialami. Daftar gejala yang dipilih akan digunakan sebagi acuan dalam data basis aturan. Setelah memilih gejala, sistem akan melanjutkan ke proses  diagnosa  untuk  menentukan  penyakit.  Proses  selanjutnya  akan  melakukan  penelusuran  terhadap  saran  tentang bagaimana melakukan pengobatan terhadap penyakit.
Setelah  data  gejala  dipilih,  langkah  selanjutnya  adalah  proses  diagnosa  jenis  penyakit  yaitu  dengan  mengklik tombol Diagnosa.
Gambar 4. Tampilan Hasil Diagnosa Gejala
Pada gambar 4 diatas menampilkan data jenis penyakit dari gejala-gejala yang telah dipilih sebelumnya. Penjelasan terkait  dengan  nama  penyakit  juga  diberikan  untuk  memberikan  pemahaman  lebih  detil  terkait  dengan  penyakit  yang dialami.  Untuk  penanganan  terhadap  penyakit,  pada  tampilan  ini  juga  ditampilkan  bagaimana  melakukan  pengobatan terhadap penyakit. Nama penyakit ditampilkan dengan memberikan besar presetase kemungkinan. Bersarnya presentase didapatkan  berdasarkan  banyaknya  jumlah  gejala-gejala  yang  telah  dimasukkan  pada  basis  aturan  yaitu  pada  aturan- gejala. Adapun perhitungan besarnya presentase penyakit adalah sebagai berikut:
BP = M/N x 100 % (1) Keterangan: BP = Besarnya Presentase M
= Jumlah gejala yang dipilih saat melakukan konsultasi N = Jumlah gejala pada basis aturan Contoh hitungan manual: Gejala yang dipilih:  berjumlah 4 gejala G001 (Demam), G002 (Kejang), G003 (Kesadaran menurun), G004 (Nyeri kepala yang kronik progresif) Gejala yang ada dalam basis aturan:  berjumlah 6 gejala G001  (Demam),  G002  (Kejang),  G003  (Kesadaran  menurun),  G004  (Nyeri  kepala  yang  kronik  progresif),  G005 (Muntah), G006 (Penglihatan kabur) Perhitungan: P001 (Ensefalitis) = 4/6 x 100 % = 67 %

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengetesan  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode blackbox testing ,  dimana  sistem  dilihat  langsung  pada  aplikasinya tanpa perlu mengetahui struktur programnya. Pengetesan ini dilakukan untuk menentukan bahwa program tersebut sudah layak atau belum untuk digunakan serta telah memenuhi kebutuhan yang diharapkan atau belum. Hasil dari pengetesan sistem terdapat pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Hasil Pengetesan Sistem No  Menu Fungsional Performen Stress Realibilitas 1 Penelusuran Penyakit Mengecek Penyakit Syaraf 2 detik Kesalahn minim karena pengguna hanya memilih pilihan gejala penyakit  yang ada Sistem akan memberikan dan menampilkan data penyakit syaraf baik dari gejala penyakit serta diagnosa penyakit yang akan tejadi yang sudah tersimpan di dalam sistem.
2 Penelusuran gejala Mengecek gejala penyakit 2 detik Kesalahn minim karena pengguna hanya memilih pilihan gejala penyakit  yang ada Sistem akan memberikan dan menampilkan data penyakit sesuai dengan gejala-gejala yang ditimbulkan dan yang sudah tersimpan di dalam sistem. 3 Penelusuran Diagnosa Mengecek Diagnosa penyakit 2 detik Kesalahn minim karena pengguna hanya memilih pilihan gejala penyakit yang ada Sistem akan memberikan dan menampilkan data pengobatan dan pencegahna penyakit baik dari jenis penyakit serta gejala penyakit yang akan tejadi yang sudah tersimpan di dalam sistem 4 Solusi Memberikan solusi dari segala penyakit yang diinputkan oleh pengguna 10 detik Kesalahan dapat diminimalisir karena terdapat rekaman data yang akan menyimpan seluruh input dari pengguna. Sistem memberikan solusi sesuai dengan masukan dari pengguna dan data telah tervalidasi oleh pakar yang pengetahuannya dapat dipertanggung jawabkan serta berdasar basis aturan yang ada. 5 Penyakit Menambahkan, menghapus, dan mengedit penyakit pada sistem 2 detik untuk tiap fungsi seperti fungsi tambah, edit, dan hapus. Sering terjadi kesalahan pada pemasukan  karakter. Akan menambahkan pada sistem sehingga validasi data dapat terus terjaga. 6 Gejala Menambahkan, menghapus, dan mengedit gejala penyakit pada sistem 2 detik untuk tiap fungsi seprti fungsi tambah, edit, dan hapus. Sering terjadi kesalahan pada pemasukan karakter atau type data. Akan menambahkan pada sistem sehingga validasi data dapat terus terjaga. 7 Penjelasan Memberikan penjelasan bagaimana cara mengunakan aplikasi 2 detik Tidak terjadi kesalahan karena hanya menampilkan cara kerja program Tidak bisa digunakan untuk melakukan pengecekan karena hanya merupakan cara menjalankan aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa: (1) penyakit syaraf dan gejala-gejalanya dapat dibentuk menjadi basis pengetahuan dalam bentuk kaidah produksi ( IF - THEN ), (2) metode yang  digunakan  adalah forward  chaining ,  (3)  proses  inferensi  akan  menghasilkan  kesimpulan  walaupun  gejala  yang dimasukkan  oleh  pemakai  ( user )  tidak  lengkap,  (4)  hasil  yang  diberikan  berupa  jenis  penyakit  syaraf  serta  saran pengobatan.

## REFERENCES
[1] H. Hasanah, R. Fatullah, dan I. Ilahi, “Rancang Bangun Sistem Informasi Jasa Laundry Pada Rumah Laundry Berbasis Android,” J. Unitek , vol. 14, no. 2, hal. 1–9, 2021, doi: 10.52072/unitek.v14i2.234.
[2] T. F. Ramadhani, I. Fitri, dan E. T. E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” JOINTECS , vol. 5, no. 2, hal. 81–90, 2018.
[3] S. Alim, P. P. Lestari, dan R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, hal. 26, 2020, doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.
[4] I. Gunaawan dan Y. Fernando, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA KUCING,” vol. 2, no. 2, hal. 239– 247, 2021.
[5] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, dan S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro , vol. 10, no. 1, hal. 30–35, 2018, doi: 10.15294/jte.v10i1.14031.
[6] S. Azhar, H. L. Sari, dan L. N. Zulita, “SISTEM PAKAR PENYAKIT GINJAL PADA MANUSIA,” vol. 10, no. 1, hal. 16–26, 2014.
[7] D. T. Yuwono, A. Fadlil, M. T. Informatika, U. Ahmad, dan D. Yogyakarta, “PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR,” vol. 04, no. 02, hal. 136–145, 2017.
[8] N. Novianti, D. Pribadi, dan R. A. Saputra, “Sistem Pakar Diagnosa Pulmonary TB Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, hal. 228–236, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3927.
[9] D.  R.  Pramudeka,  N.  Hidayat,  dan  R.  C.  Wihandika,  “Diagnosis  Penyakit  Tanaman  Melon  Menggunakan  Metode PROMETHEE,” vol. 2, no. 12, 2018.
[10]  O. Maliki dan F. Dangkua, “Sistem Pakar Tipe Perumahan Menggunakan Metode Forward Chaining,” vol. 4, no. 2, hal. 150– 157, 2018.
[11]  W. Supartini, “Sistem Pakar Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining Dalam Mendiagnosis Dini Penyakit Tuberkulosis di JawaTimur,” vol. 1, no. 3, hal. 147–154, 2016.
[12]  Sumardi, “Implementasi Metode Forward Chaining untuk Diagnosa Gangguan Kepribadian,” INFOKAM , vol. XVI, no. 1, hal. 65–76, 2020.
[13]  M. Y. Lubis, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Autoimun Menggunakan Metode Classical Probability,” vol. 2, no. 5, hal. 172– 177, 2022.
[14]  Juwanto dan A. Syaripudin, “SISTEM PAKAR DENGAN METODE FORWARD CHAINING UNTUK DIAGNOSA GEJALA COVID-19,” OKTAL , vol. 1, no. 05, hal. 531–540, 2022.
[15]  N. Ahmad dan Iskandar, “Metode Forward Chaining untuk Deteksi Penyakit Pada Tanaman Kentang,” JINTECH J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, hal. 7–20, 2020, doi: 10.22373/jintech.v1i2.592.
[16]  W. A. Sari, “Diagnosa Penyakit Saraf Manusia Dengan Metode Forward Chaining Dalam Sistem Pakar,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, hal. 2246–2260, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2273.