Sistem Pakar Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor Untuk Mengidentifikasi Penyakit Pertusis Pada Anak
Herman Susilo
Stikes Syedza Saintika, Jl. Prof. Hamka No. 228 Air Tawar Timur Padang e-mail : susilo4719@gmail.com
Abstract: One  of  the  diseases  belonging  to  infectious  diseases  is  pertussis  disease.  This  is whooping cough or often also known as the cough of the day that often attacks children. This disease  is  caused  by  bacteria  Bordetella  Pertussis.  According  to  WHO  data,  this  patient ranges from 30 to 50 million cases per year. The impact of this disease can lead to death. To be faster in analyzing these conditions, will enable the technology computer to be detected as early as possible. The purpose of this early detection is to facilitate in finding information, one of  the  right  method  is  to  use  forward  channeling  and  certainty  factor,  in  this  method  is diagnosed  based  on  two  factors,  namely  the  key  of  an  expert  and  user.  Expert  system  that allows  to  help  doctors  and  patients  to  know  the  symptoms  of  disease  in  children  and  the expected solution
Keywords : Expert system, pertussis, forward chaining, certainty factor.
Abstrak: Salah  satu  penyakit  yang  tergolong  kedalam  penyakit  menular  adalah  penyakit pertusis.  Istilah  lain  dari  penyakit  ini  adalah  batuk  rejan  atau  sering  juga  dikenal  dengan istilah  batuk  seratus  hari  yang  sering  menyerang  anak-anak.  Penyakit  ini  diakibatkan  oleh bakteri  Bordetella  Pertusis.  Menurut  data  WHO,  penderita  penyakit  ini  berkisar  sekitar  30 sampai  50  juta  kasus  per  tahunnya.  Dampak  akhir  dari  penyakit  ini  dapat  menyebabkan kematian.  Untuk  lebih  cepat  dalam  menganalisis  penyakit  ini  diperlukan  suatu  teknologi komputer  agar  dapat  dideteksi  sedini  mungkin.  Tujuan  dari  deteksi  dini  ini  adalah  agar memudahkan  dalam  mengidentifikasi  penyebarannya,  salah  satu  metode  yang  tepat  adalah menggunakan  metode  forward  chaning  dan  certainty  factor,  pada  metode  ini  pengambilan diagnosa berdasarkan dua faktor, perserntase keyanikan dari seorang pakar dan user. Sistem pakar  yang  dikembangkan  diharapkan  dapat  membantu  para  doktek  dan  pasian  agar  dapat mengetahui gejala penyakit pertusis pada anak serta solusi yang diharapkan Kata kunci: Sistem pakar, pertusis, forward chaining, certainty factor.

## PENDAHULUAN
Menurut  data  WHO,  penderita penyakit pertussis berkisar sekitar 30 sampai 50  juta  kasus  per  tahunnya.  Dampak  akhir dari  penyakit  ini  dapat  menyebabkan kematian.  Penyakit  Pertusis  dapat  diderita oleh  semua  orang  tetapi  penyakit  ini  lebih serius  bila  terjadi  pada  bayi.  Penyakit pertusis  terlebih  dahulu  menyerang  saluran pernapasan  bagian  atas  melalui  udara ataupun  percikan,  kuman  pathogen  dapat mencapai saluran napas bagian bawah ketika sistem pertahanan tubuh menurun (Sumiyati, 2015).  Pertusis  dalam  kondisi  berat  dapat menyebabkan komplikasi pneumonia, terutama  pada  anak  kurang  gizi  dan  anak dengan gangguan sistem imun (Monita, Yani
dan  Lestari,  2015).  Untuk  lebih cepat dalam menganalisis  penyakit  ini  diperlukan  suatu teknologi  komputer  agar  dapat  dideteksi sedini  mungkin.  Tujuan  dari  deteksi  dini  ini adalah agar memudahkan dalam mengidentifikasi gejala, resiko dan penyebarannya. Penerapan teknologi informasi dalam  pelayanan  sistem  kesehatan  sangat diperlukan  (Puspita,  Sanjaya  dan  Ummi, 2015).  Begitu  juga  teknologi  informasi pengolahan  data  penyakit  pertusis.  Tujuan dari  penerapan  teknologi  informasi  ini  agar dalam  pemberian  pelayanan  yang  lebih cepat, efektif  dan  efisien. Salah  satu  metode untuk memberikan penerapan sistem informasi  adalah  dengan  penerapan  sistem
pakar.  Hasil  sistem  pakar  nantinya  akan dapat  memberikan  informasi  yang  benar untuk mendiagnosis secara medis.
Sistem  pakar  merupakan  sebuah aplikasi  berbasis  komputer  yang  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  (Mutsaqof,
Wiharto  dan  Suryani,  2015).  Sistem  Pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu dengan  meniru  kerja  dari  para  ahli,  dengan keberadaan  Sistem  Pakar,  orang  awam  pun dapat  menyelesaikan  masalah  yang  cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Forward Chaining merupakan pencocokan  fakta  atau  pernyataan  dimulai dari  bagian  kiri  (IF  dulu),  dengan  kata  lain penalaran  dimulai  dari  fakta  terlebih  dahulu untuk menguji kebenaran hipotesis(Hariyadi, 2016).
Metode Forward  Chaining adalah penalaran  dari  bawah  ke  atas  karena penalaran  dari evidence (fakta)  pada  level bawah  menuju  konklusi  pada  level  atas  di dasarkan  pada  fakta.  Pelacakan  ke  depan adalah pendekatan yang dimotori data (data- driven), sedangkan  Metode Certanty  Factor menunjukkan  ukuran  kepastian  terhadap suatu  fakta atau  aturan. jadi  Pelacakan  maju ini sangat baik digunakan dalam menidentifikasi  penyakit  pertusis  pada  anak serta  didukung  dengan  ukuran  kepastian dalam  mengidentifikasi  penyakit  pertusis pada  anak  yang  mana  nantinya  bisa  diakses secara online.

## METODE PENELITIAN
Untuk  memberikan  panduan  dalam penyusunan penelitian ini maka perlu adanya susunan  kerangka  kerja  yang  jelas,  yang dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan identifikasi  terhadap  ruang  lingkup penelitian yang bertujuan untuk menjaga konsistensi  dari  penelitian  ini  sehingga penelitian ini lebih terarah dan tercapainya  tujuan  dari  penelitian  yang diharapkan.  Ruang  lingkup  masalah yang  akan  diteliti  harus  ditentukan terlebih dahulu, karena tanpa menentukan serta mendefinisikan batasan  masalah  yang  akan  diteliti  yaitu
Membangun sistem pakar berbasis WEB dengan  metode forward  chaining dan certanty  factor untuk  mengidentifikasi penyakit  pertusis  pada  anak,  maka  tidak akan  pernah  didapat  suatu  solusi  yang terbaik dari masalah tersebut.
2. Menganalisis Masalah Analisis masalah bertujuan untuk memahami masalah yang telah ditentukan ruang lingkup atau batasannya.  Dari  hasil  analisis  masalah, maka  diharapkan  Sistem  Pakar  yang dibangun hendaknya mampu memberikan solusi dalam mengidentifikasi  penyakit  pertusis  pada anak. 3. Menentukan Tujuan Setelah rumusan permasalahan didapatkan,  maka  langkah  selanjutnya adalah  menetapkan  tujuan.  Manfaat  dari menentukan  tujuan  ini  yakni  berguna untuk  memperjelas  kerangka,  batasan, ruang lingkup, dan sasaran dari kegiatan penelitian  yang  ingin  dicapai  dalam melakukan  mengidentifikasi  penyakit penyakit pertusis.
4. Mempelajari Literatur Mempelajari  literatur  bertujuan  untuk lebih mengetahui pengetahuan- pengetahuan  yang  akan  diterapkan dalam  Sistem  Pakar  ini.  Studi  pustaka meliputi, Sistem Pakar, penyakit pertusis,  dan  metode Forward  Chainin,
merode  Cerainty  Factor. Literatur  yang akan  dipelajari  ini  ada  bersumber  dari buku-buku  yang  berhubungan  dengan laporan  penelitian,  jurnal-jurnal  ilmiah yang  dipublikasikan  di  internet,  majalah dan surat kabar.
5. Mengumpulkan dan Analisa Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data dan informasi untuk lebih mengetahui mengenai  sistem yang diteliti.
Berikut  bentuk  tabel  keputusan  yang saling keterkaitan dalam setiap atributnya sebagai berikut:
1. Certainty factor rule . Untuk mendapatkan tingkat kepercayaan dapat dengan cara mewawancarai  seorang  seorang  pakar dengan aturan aturan CF( rule ) , dilihat
dari certanity factor dengan berpedoman dari tabel in  terpretasi certainty factor. Adapun tabel interprestasi  certainty  factor  dapat dilihat pada tabel 1: Tabel 1. Certainty Factor Rule No Jawaban ( User ) CF 1 Tidak Tahu 0.2 2 Mungkin 0.4 3 Kemungkinan Besar 0.6 4 Hampir pasti 0.8 5 Pasti 1.0 (sibagariang : 2015) 2. Gejala-gejala pada penyakit menular  pada  penyakit  pertusis (batuk rejan) pada anak.
Data gejala ini diperoleh dari lapangan setelah melakukan wawancara  dengan seorang  pakar,  terdapat  satu  gejala utama  dan  tiga  fase  gejala  penyakit pertusis  pada  anak,  adapun  gejala- gejala  serta  pembobotan  setiap  gejala dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Gejala Penyakit No Kode Gejala Bobo t 1 G1 Batuk terus menerus yang berlangsung 1- 10 minggu 0.8 2 G2 Kataralis (1-2 minggu) batuk apda mala hari dan filek 0.8 3 G3 Spasmodic (Tegang otot) 2-4 minggu dan batuk semakin keras diakhiri bunyi whoop 0.7 4 G4 Konvacelled (1-2 minggu) ditandai berhentinya bunyi whoop 0.6 3. Pencegahan  penyakit  pertusis  pada anak 3.1. Pemberian  imunisasi  DPT  pada bayi dan DT pada anak SD. 3.2. Bayi 0-1 tahun diberikan vaksin DPT  3X,  mulai  umur  2  bulan dan selang minimal 1 bulan 3.3. Diulang pemberian
4. Cara  pengobatan  Penyakit  Pertusis pada anak Adapun  cara  pengobatan  penyakit pertusis adalah sebagai berikut : 4.1. Diberikan aktibiotik Enitromicin/ penisiln/ azint tronycin 4.2. Diberikan Supourtif untuk mengencer batuk dan oksige O 2

## 6. Desain Sistem
Rancangan  sistem  yang  akan  dibangun untuk  sistem  pakar  berbasis  WEB dengan  metode forward  chaining dan certanty  factor untuk  mengidentifikasi penyakit pertusis pada anak  yakni : a. Perancangan Database Dalam  perancangan database untuk
Sistem  Pakar  ini  merupakan  alat bantu yang digunakan adalah context diagram, data flow diagram dan juga entity relationship diagram (ERD). b. Penyusunan Basis Data Basis data merupakan suatu pengorganisasian  sekumpulan  data yang saling berhubungan satu dengan lainnya sehingga memudahkan aktifitas untuk memperoleh  informasi.  Basis  data dari sistem merupakan hasil pencatatan  input-input  yang  telah dilakukan.  Basis  data  sistem  dapat dibaca  dan  diisi  oleh user dan  juga admin pada saat menjalankan sistem.
Data  penunjang  yang  didapatkan berupa suatu kesimpulan, fakta-fakta dan  aturan  yang  mengatur  proses pencarian data yang saling berhubungan satu sama lain disimpan  ke  dalam  basis  data sebagai media penyimpanan. c. Perancangan Struktur Tabel Setelah dilakukan perancangan basis data, kemudian dirancanglah struktur tabel yang berguna untuk menentukan entitas-entitas dan atribut-atrubut yang dibutuhkan
dalam  merancang  suatu  aplikasi Sistem Pakar. d. Perancangan Interface
Pada  tahap  ini,  program  tampilan antarmuka   pemakai   dirancang dengan menggunakan prinsip mudah digunakan dan mudah dipahami oleh user .  Untuk  rancangan  antarmuka pembuatan program dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan  database MySQL, dengan berbasis WEB. 7. Implementasi Sistem
Implementasi sistem menggunakan bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL. Adapun tujuan dalam implementasi sistem adalah untuk melihat keandalan sebuah sistem, apakah sistem  yang  kita  buat  sudah  sesuai dengan  ketentuan  yang  telah  ada  dan sesuai dengan keinginan yang diharapkan. 8. Pengujian Sistem Pengujian sistem dilakukan untuk memastikan  apakah  aplikasi  Sistem Pakar  yang  dirancang,  sudah  mencapai tujuan  yang  diinginkan  dari  penelitian.
Adapun  mekanisme  pengujian  sistem sebagai berikut :
a. Pengujian  sistem  dilakukan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman PHP  dan  database  MySQL  dengan berbasis WEB.
b. Data yang digunakan dalam pengujian  hasil  adalah  penyakit pertusis. c. Kriteria dalam menentukan keberhasilan pengujian sistem adalah hasil yang dikeluarkan sistem sesuai dengan penyakit pertusis yang akan diidentifikasi 9. Analisa Hasil
Pada tahap ini adalah kelanjutan dari pengujian sistem, tujuan analisa hasil adalah melihat sejauhmana fungsi sistem yang telah dirancang bekerja pada responden.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisa inferensi Forward Chaining
Proses  identifikasi  dilakukan  saat  gejala yang  diinputkan  sesuai  dengan rule dan aturan  yang  telah  ditetapkan  kemudian
dari proses rule tersebut akan ditemukan hasil identifikasi berupa penyakit
pertusis  pada  anak.  Berikut  algoritma secara  umum  dalam  mengidentifikasi penyakit  pertusis  berdasarkan  aturan Forward Chaining.
Algoritma  proses rule pada forward chaining:
1. Data
2. Menentukan  gejala  penyakit  pertussis pada anak
3. Menentukan rule berdasarkan  data yang telah ada
4. Jika rule sesuai maka ditemukan hasil
5. Rule belum  ditemukan,  sistem  akan melakukan pelacakan
kembali berdasarkan rule yang ditelah ditetapkan
6. Sistem akan menampilkan hasil identifikasi, pencegahan dan pengobatan
Pada  tahapan  selanjutnya  untuk proses forward  chaining pada  sistem  pakar penyakit  pertusis  pada  anak,  akan  dilakukan alur  proses  kerja  yang  akan  digambarkan dalam bentuk flowchart
Untuk  lebih  jelasnya  tentang  implementasi forward  chaining metode forward  chaining dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Menentukan  gejala  penyakit  pertusis pada anak.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan seorang  pakar  terdapat  4  gejala  pada penyakit  pertusis  sesuai  dengan  yang terdapat  pada  tabel  4.2  yang  ditadai dengan  kode  G1,  G2,  G3  dan  G4,  data gejala tersebut akan diinputkan kedalam sistem.
2. Menentukan rule berdasarkan data yang diperoleh Pada penyajian fakta berdasarkan representasi  pengetahuan  yang  sudah dijelaskan  di  atas,  untuk  perencanaan identifikasi  penyakit  pertusis,  maka disusun daftar aturan ( rule ) yang sesuai dengan  prosedur  yang  telah  ditentukan, untuk  lebih  jelasnya  dapat  seperti berikut :
IF Batuk terus menerus yang berlangsung 1-10 minggu True AND Kataralis (1-2 minggu) batuk apda mala hari dan filek True AND Spasmodic  (Tegang  otot)  2-4 minggu  dan  batuk  semakin  keras diakhiri bunyi whoop True AND Konvacelled (1-2 minggu) ditandai berhentinya bunyi whoop True THEN Penyakit Pertusis 3. Jika rule ditemukan maka akan ditemukan hasil Pada tahap ini jika rule ditemukan akan menghasilkan  tampilan  berupa  jenis penyakit  berdasarkan  terhadap  gejala yang telah diinputkan.
a. Basis  pengetahuan  dari  jenis penyakit  serta  kode  penyakit, dapat dijelaskan sebagai berikut :
Kode Penyakit : P001 = Penyakit Pertusis (batuk Rejan) b. Basis  pengetahuan  dari  cara pengobatan serta kode pengobatan  dapat  dilihat  pada tabel berikut :
Tabel  3.    Jenis  penyakit,  pencegahan  dan pengobatan Penyaki t pertusis Keterangan Pencega han a. Pemberian imunisasi DPT pada bayi dan DT pada anak SD b. Bayi  0-1    tahun  vaksin  DPT 3X,  mulai  umur  2  bulan  dan selang mininal satu bulan
c. Diulang pemberian Pengoba tan a. Pembereian antibiotik enitromisin/  penisilin/  azith tronycin b. Pemberian Suportif (pengencer batuk), dan Oksigen (O 2 )
4. Jika rule tidak  ditemukan  sistem  akan melakukan pelacakan kembali berdasarkan aturan/ rule yang ditetapkan.
5. Sistem  akan  menghasilkan  identifikasi penyakit pertusis
Berdasarkan  data  gejala  dan  data penyakit yang ada didalam sistem, maka hasil  yang  akan  ditampilkan  didalam sistem tersebut.

## B. Pengujian
Metode Certainty  Factor (Faktor Kepastian) diperkenalkan  oleh  Shortliffe Buchanan dalam pembuatan MYCIN. Certainty  Factor adalah  nilai  parameter klinis yang diberikan MYCIN untuk menunjukan  besar  kepercayaan.  Rumus dasar  factor  kepastian  (Sibagarian,  2015), Certainty  Factor memperkenalkan  konsep keyakinan dan ketidakyakinan yang diformulasikan  dalam  rumus  dasar  sebagai berikut :
CF[H,E]=MB[H,E]-MD[H,3]…..(1)
Keteranan : CF [H,E]         = Faktor Kepastian MB [H,E]         = Ukuran kepercayaan
terhadap hipotesis H, jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
MD [H,E]         = Ukuran ketidakpercayaan
terhadap hipotesa H, jika diberikan Evidence e
(antara 0 dan 1) E                      = Evidence (peristiwa atau fakta) H                      = Hipotesa (dugaan) 4.3.2.1 Algoritma Proses Certainty Factor 1. Data
2. Inisialisasi  gejala-gejala  penyakit pertusis pada anak
3. Tampilkan  gejala  penyakit  pertusis dan nilai Certainty factor (CF)
4. Proses  gejala  penyakit  pertusis  pada anak
5. CF kombinasi penyakit pertusis pada anak
6. Hasil  nilai  kombinasi  CF  (CF Combine )
Algoritma  Certainty  Factor  akan  dijelaskan sebagai berikut :
Analisa Data 1. Data
2. Inisialisasi gejala-gejala penyakit menular pada balita Pertanyaan yang dipilih user : 1. Batuk terus menerus yang berlangsung 1-10 minggu 2. Kataralis  (1-2  minggu)  batuk  apda mala hari dan filek
3. Spasmodic (Tegang otot) 2-4 minggu dan  batuk  semakin  keras  diakhiri bunyi whoop
4. Konvacelled  (1-2  minggu)  ditandai berhentinya bunyi whoop
5. Tampilkan  Kategori  penyakit  CF Pakar dan CF User
Tabel 4. Kategori CF Pakar Tabel 5. Nilai CF user Jawaban User Kode Bobot Tidak CF1 0.0 Mungkin CF2 0.4 Kemungkinan Besar CF3 0.6 Hampir Pasti CF4 0.8 Pasti CF5 1.0 3. Proses  kondisi  penyakit  pertusis  pada anak Proses Hasil : CF[H,E]=CF[H] x CF[E] ..(2)  CF Gejala 1 : CF[H,E] = CF[pakar] * CF[user] = 0.8*1.0
= 0.8
 CF Gejala 2 :
CF[H,E] = CF[pakar] * CF[user]
= 0.8*0.8 = 0.64
 CF Gejala 3 : CF[H,E] = CF[pakar] * CF[user] = 0.7*0.6
= 0.42
 CF Gejala 4 : CF[H,E] = CF[pakar] * CF[user] = 0.6*0.4
= 0.24
4. CF  kombinasi  penyakit  pertusis  pada anak
 CF combine1 ( CF gejala1 , CF gejala2 )   = CF gejala1 + CF gejala2 * (1-CF gejala1 )
= 0.8 + 0.64
CF old1 = 0.928
 CF combine2 (CF old1 , CF gelala3 ) =
CF old1 + CF gejala3 * (1-CF old1 ) = 0.928 + 0.42 CF old2 = 0.95824
 CF combine3 (CF old2 , CF gejala4 ) = CF old2 + CF gejala4 (1- CF old2 ) = 0.95824 + 0.24 CF old3  = 0.97 CF old3 merupakan CF penyakit,
berdasarkan  hasil  perhitungan  CF  diatas, maka nilai CF penyakit 0.97.
5. Hasil Nilai Kombinasi Nilai CF
Setelah didapat didapat nilai CF penyakit selanjutnya menghitung persentase keyakinan  terhadap  penyakit  dengan persamaan :
Persentase   = CF penyakit * 100 = 0.97 * 100 = 97 %
6. Hasil tingkat keyakinan CF Penyakit Untuk  melihat  tingkat  keyakinan  dari perhitungan  nilai  CF  penyakit  dapat dilihat dari ketentuan berikut :
1. Jika  nilai  CF  penyait    >=0  dan <=0.35 : Tidak Tahu;
2. Jika  nilai  CF  >0.35  dan  <=0.55  : Mungkin Pertayaan Nilai CF Pakar 1. Batuk terus menerus yang berlangsung 1-10 minggu 0.8 2. Kataralis (1-2 minggu) batuk apda mala hari dan filek 0.8 3. Spasmodic (Tegang otot) 2-4 minggu dan batuk semakin keras diakhiri bunyi whoop 0.7 4. Konvacelled (1-2 minggu) ditandai berhentinya bunyi whoop 0.6 Jawaban User Kode Tidak Tahu CF1 Mungkin CF2 Kemungkinan Besar CF3 Hampir Pasti CF4 Pasti CF5
3. Jika  nilai  CF  >0.55  dan  <=0.75  : Kemungkinan Besar
4. JIka  nilai  CF  >0.75  dan  <=0.95  : Hampir Pasti
5. JIka nilai CF >0.95 dan <=1.0 : Pasti
Berdasarkan berdasarkan ketentuan diatas  dan  jika  dibandingkan  dengan nilai  CF  penyakit  =  0.97,  maka  tingkat keyakinan  berdasarkan  ketentusn  adalah PASTI.
C. Implementasi System
Setelah  melakukan  analisa  sistem pada  proses  perancangan  Sistem  pakar penyakit petusis pada anak tahapan selanjutnya implementasi sistem pakar.  Pada tahap implementasi sistem pakar ini dijelaskan bagaimana langkah-langkah pengoperasian sistem pakar dalam melakukan  indentifikasi  penyakit  pertusis pada  anak.  Implementasi  serta  pengujian sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP (Hypertext Preprocessor) yang berbasis website .
Berikut  ini  adalah  tampilan  halaman  dari sistem  pakar  penyakit  menular  pada  balita yang telah dibuat.
1. Halaman Login
Halaman  login  adalah  halam  awal dari  sistem  pakar  ini,  dimana  user  diminta untuk  menginutkan  username  dan  password yang  valid,  jika  proses  validasi  sesuai  user akan  menuju  halam  home.  Tampilan halaman  login  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :

## Gambar. 1. Fom Login
2. Halaman home
Halaman  home  adalah  halaman  setelah proses  login  selesai,  halaman  home  ini
terdapat  beberapa  menu,  yaitu  input  data user,  input  data  penyakit,  input  data  gejala, indentifikasi  penyakit  dan  logout,  adapun tampilan  halam  home  dapat  dilihat  pada gambar berikut :

## Gambar. 2 Halaman Home
3. Halaman data user
Pada  halaman  ini  aplikasi  akan menampilkan semua data user dari pengguna sistem,  yang  mana  dari  ini  yang  nantinya digunaka  untuk  proses  login  ke  sistem, adapun  tampilan  dari  data  user  dapat  dilihat pada gambar berikut :

## Gambar. 3 fom data user

## 4. Halamn data penyakit
Halaman  ini  menampung  semua  data penyakit,  penyebab,  pencegahan  dan pengobatan  penyakit  pertusis  yang  telah diinputkan  user  kedalam  sistem,  adapun tampilan  halaman  data  penyakit  dapat dillihat pada gambar berikut :

## Gambar. 4 Fom data penyakit
Jika ingin menambahkan data penyakit baru, sistem telah menyediakan tombol Tambah penyakit  yang  berfungsi  untuk menambahkan  data  penyakit  baru, adapun tampilan tambah data penyakit  dapat  dilihat  dari  gambar berikkut :

## Gambar. 5 Form tambah data penyakit
5. Halaman data gejala Halaman data gejala berfungi menampilkan  semua  data  gejala  yang terkait dengan penyakit pertusis, dimana input data gejala dilengkapi dengan nilai Certainty Factor pakar, adapun tampilan data  gejala  dapat  dilihat  dari  gambar berikut :

## Gambar. 6 Form data gejala
Aksi  tambah  data  gelaja  dapat  dilakukan dengan mengklik tombol tambah gejala agar data gejala baru dapat ditambahkan kedalam system.

## 6. Form Identifikasi
Halaman  ini  berisikan  daftar  gejala- gejala  penyakit  pertusis    sejumlah  empat gejala  yang  timbul  pada  balita,  usr  akan memilih  semua  gejala  berdasarkan  gejala- gejala  yang  tampak  pada  anak,  kemudian
user  diminta  untuk  menjawab  tingkat keyakinan  yang  terkait  dengan  gejala  yang timbul  pada anak,  adapun tampilan  halaman identifikasi  penyakit  dapat  dilihat  pada gambar berikut :

## Gambar. 7 form identifikasi penyakit
7. Form Hasil Proses Identifikasi
Hasil  proses  identifikasi  didapat apabila user telah memilih semua gejala dan menjawab nilai keyakinan sesuai gejala yang ada  bayi anak,  adapun  tampilan  porses  hasil identifikasi pada sistem ini dapat dilihat pada gambarberikut.

## Gambar. 8 Form hasil identifikasi penyakit

## SIMPULAN
Kesimpulan  dapat  diambil  dari penjelasan  dan  hasil  penelitian  yang  sudah dilakukan implementasi dan evaluasi di atas, maka  dapat  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Hasil pengujian dengan menggunakan  metode Forward Chaining dan certainty  factor , didapatkan nilai tingkat keyakinan  penyakit  pertusis  pada anak 97%.
2. Penerapan  sistem  pakar  diagnosa penyakit pertusis pada anak dapat
membantu user dalam penggunaan dan melakukan proses identifikasi penakit pertusis. 3. Metode forward  chaining pada sistem pakar yang telah dibangun dapat  memberikan  hasil  optimal kepada pengguna dalam pengambilan suatu keputusan berdasarkan output ditampilkan sistem.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih  kepada  Stikes  Syedza  Saintika yang  telah  memberikan  dorongan  dan masukan  dalam  penulisan  penelitian  ini, serta  kepada  UPI  YPTK  Padang  yang  telah banyak memberikan masukan dan bimbingan dalam penulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ghozali.  M.F,  Eviyanti.  A .  Sistem  Pakar Dini  Penyakit  Leukemia  dengan
Metode  Certanty  Factor. Kineka . 2016;  Vol.1  No.  3.  Halaman  :  135- 146.
Halim.S, Hansun. S. Penerapan Metode Certainty Factor dalam Sistem Pakar Pendeteksi Resiko Osteoporosis dan Osteoarthritis. ULTIMA Computing. 2015; Vol. VII, No. 2. Halaman : 59-69 Hariyadi,  M.  K .  (2016).  Pengembangan Sistem  Pakar  Berbasis  Aturan  Untuk Menentukan  Mata  Kuliah  Yang  Akan Diambil  Ulang  (Remedial)  Dengan
Metode  Forward  Chaining. Menara
Ilmu , X (64),  62–74.  Retrieved  from
http://joernal.umsb.ac.id/index.php/me narailmu/article/view/96 Monita. O, Yani. F.F, Lestari.Y .  Profil Pasien Pneumonia Komunitas di
Bagian Anak RSUP DR. M. Djamil
Padang Sumatera Barat. Jurnal Kesehatan Andalas. 2015; 4(1) :
halaman : 218-226 Mutsaqof.A.A.N,    Wiharto  ,Suryani.E . Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis Penyakit Infeksi Menggunakan Forward Chaining. Jurnal ITSMART.2015.  Vol  4.  No  1. Halman : 43-47 Puspita.  K,  Sanjaya.  A,  Ummi.  K .  Sistem Pakar  Penelusuran  Bakteri  Chlamydia Trachomatis  Menggunakan  Forward Chaining. CSRID Journal.  2015; Vol.7 No.2. Halaman. 124-134 Ramdhani.  A,  Isnanto.  R,  Windasar.  I.P. Pengembangan  Sistem  Pakar  Untuk Diagnosis Penyakit Hepatitis Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty  Factor. Jurnal  Teknologi dan Sistem  Komputer. 2015; Vol.3, No.1. Halaman : 58-64. Sumiyati .  Hubungan  Jenis  Kelamin  Dan Status Imunisasi Dpt Denganpneumonia  Pada  Bayi  Usia 0-12  Bulan,  Jurnal  Kesehatan  Metro Sai  Wawai.  2015;  Volume  VIII No.2. Halaman : 63-69 Sunarya. I.M.G, Wirawan. I.M.A, Sukendry.N.M.N . Sistem Pakar Pendeteksi Gizi Balita dan Alternatif Pencegahan  Menggunakan  Metode Certainty  Factor. Jurnal  Nasional Pendidikan Teknik Informatika.2017; Volume 6, Nomor 1. Halaman : 50-59 Saputra. D,  Lestari.U, Sutanta. E. Sistem
Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kucing Berbasis Web Menggunakan Frameworkcodeigniter Web Based Expert System For Diagnosing Cat Disease Using Codeigniter Framework. Jurnal SCRIPT.2015; Vol. 3 No. 1. Halaman : 29-38. Suparth.  I.K.D.G,  Sari.I.N .    Sistem  Pakar
Diagnosa  Awal  Penyakit  Kulit  Pada Sapi  Bali  dengan  Menggunakan MetodeForward chaining dan Certainty  Factor. Jurnal  Nasional Pendidikan Teknik Informatika.2014; Volume 3, Nomor 3. Halaman : 110-117 . Sibagariang . B. Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Sapi dengan Metode Certainty  Factor Berbasis  Android.
Jurnal TIMES. 2015; Vol.IV. Nomor
: 2. Halaman : 35-39
Verina. W .  Penerapan Metode Forward Chaining untuk Mendeteksi Penyakit THT. Jatisi. 2015; Vol. 1 No. 2. Halaman : 123-128.
Wijaya. E .  Analisis Penggunaan Algoritma Breadth First Search Dalam Konsep Artificial Intellegencia. Jurnal TIME.2013; Vol. II No 2. Halaman  : 18-26