## PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT PENYEBAB STROKE
Adilla Laela Tusifaiyah 1) , Nareswara Anindhita Yoga Saptono 2)
1,2) Sistem Informasi Universitas AMIKOM Yogyakarta email : adilla.24@students.amikom.ac.id 1) , nareswara.1999@students.amikom.ac.id 2)

## Abstraksi
Forward  chaining merupakan  salah  satu  teknik inference  engine yang  melakukan  pelacakan  ke  depan berdasarkan  fakta-fakta  yang  telah  diketahui  untuk  mendapatkan  kesimpulan.  Dalam  penelitian  ini, forward chaining digunakan  untuk  diagnosa  penyakit  yang  berpotensi  menyebabkan  stroke  dengan  cara  melengkapi aturan-aturan dalam pembuatan pohon keputusan. Teknik breadth-first search akan digunakan untuk menelusuri pohon keputusan dimana nod e awal pohon pencarian dilambangkan dengan G01. Dataset yang digunakan untuk membangun  basis  pengetahuan  adalah dataset penelitian  sebelumnya.  Dengan  pengembangan  metode  ini diharapkan  dapat  membantu  diagnosa  penyakit  penyebab  stroke  sehingga  dapat  segera  dilakukan  pencegahan dan pengobatannya.

## Kata Kunci :
Forward Chaining , Diagnosa, Penyebab, Stroke

## Abstract
Forward  chaining  is  one  of  the  inference  engine  techniques  that  traces  forward  based  on  known  facts  to  get conclusions.  In  this  research,  forward  chaining  is  used  to  diagnose  diseases  that  have  the  potential  to  cause strokes  by  completing  the  rules  in  making  a  decision  tree.  The  breadth-first  search  technique  will  be  used  to trace the decision tree where the initial node of the search tree is denoted by G01. The dataset used to build the knowledge  base  is  a  previous  research  dataset.  The  development  of  this  method  is  expected  to  help  diagnose stroke-causing diseases so that prevention and treatment can be done immediately.

## Keywords :
Forward Chaining, Diagnosis, Causes, Stroke

## 1. Pendahuluan
Stroke  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  cukup berbahaya  di  Indonesia.  Penyakit  stroke  ditandai dengan mati rasa di wajah, kaki, lengan, maupun di salah  satu  sisi  tubuh  yang  disertai  dengan  adanya kebingungan  dan  sulit  berbicara.  Biasanya  penyakit ini  sering  diketahui  ketika  telah  parah.  Bila  ditemui riwayat  menderita  stroke  di  keluarga,  maka  akan lebih  baik  untuk  diwaspadai  karena  kita  berpeluang lebih  besar  menderita  stroke.  Usia,  ras,  etnik,  atau jenis  kelamin  merupakan  faktor  pemicu  yang  tidak dapat  diubah.  Namun,  ada  faktor  pemicu  yang  bisa diubah  yaitu  dengan  adanya  penyakit  lain  seperti jantung, hipertensi, ginjal, diabetes, obesitas [1].
Faktor yang dapat menjadi penyebab penyakit stroke di  antaranya  tekanan  darah,  riwayat  fibrilasi  atrium, kolesterol,  diabetes  dan  lain  sebagainya.  Selama  ini penanganan  penyakit  stroke  masih  dilakukan  secara manual. Pasien melakukan pemeriksaan pada dokter spesialis  penyakit  syaraf,  kemudian  dokter  akan melakukan  diagnosa  pada  pasien  dengan  cara mengajukan  pertanyaan  berupa  keluhan  yang dialami oleh pasien, serta faktor  - faktor yang dapat memicu terjadinya stroke [2].
Penelitian yang dilakukan oleh Rosmala Dwi (2018) [1] bertujuan untuk memanfaatkan metode backward chaining dalam  menganalisa  gejala  penyakit penyebab  terjadinya  stroke  yang  ditunjukan  oleh pasien. Penelusuran dilakukan dengan menggunakan teknik breadth-first  search ,  dimulai  dari node awal kemudian ke node selanjutnya secara berurut sampai sebuah node dapat  memenuhi  seluruh  kaidah  yang telah ditetapkan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Puspitawuri  Annisa, dkk  (2019)  [2]  mendapatkan  kesimpulan  bahwa metode K-Nearest  Neighbor dan Naive  Bayes dapat diterapkan untuk melakukan diagnosis tingkat risiko penyakit  stroke  dengan  tingkat  akurasi  pada  data latih  seimbang  sebesar  96,67%  dan  pada  data  latih tidak seimbang sebesar 100%.
Kemudian  penelitian  selanjutnya  oleh  Bagus  Ferry Yanto,  dkk  (2017)  yakni  Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Pada  Anak  Bawah  Lima  Tahun Menggunakan  Metode Forward  Chaining [3] , menunjukkan  tingkat  akurasi  sistem    yang  telah dibuat sebesar 82% menggunakan 50 data uji coba.
Kanggeraldo
Jansen, dkk (2018) dalam penelitiannya  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis
Penyakit Stroke Hemoragik dan Iskemik Menggunakan Metode Dempster Shafer ”[4], menghasilkan  nilai  akurasi  sistem  sebesar  97% sehingga  sistem  dapat  dijadikan  alternatif  untuk diagnosis penyakit stroke.
Dengan  adanya  permasalahan  tersebut,  peneliti memberikan  solusi  berupa  pemanfaatan  metode forward chaining untuk diagnosa penyakit penyebab stroke yang dialami oleh penderita, diharapkan dapat membantu  dalam  diagnosa  penyakit  yang  menjadi penyebab  utama  pasien  menderita  stroke.  Sehingga tindakan  awal  dapat  dilakukan  untuk  membantu mengurangi  resiko  terburuk  dari  penyakit  stroke yang diderita.

## Penyakit stroke
Stroke  disebabkan  oleh  gangguan  suplai  darah menuju  otak  sehingga  menimbulkan  kelumpuhan pada saraf [5].

## Forward Chaining
Forward chaining adalah teknik pelacakan ke depan yang  dimulai  dari  fakta-fakta  yang  ada  untuk mendapatkan  kesimpulan.  Fakta-fakta  tersebut dicocokan  dengan  bagian  IF  THEN.  Apabila  fakta cocok dengan bagian IF, maka rule akan dieksekusi menjadi  sebuah  fakta  baru,  yang  ditambahkan  ke dalam database [7].

## Teknik Breadth-first search
Merupakan  teknik  penelusuran  data  yang  dilakukan secara  menyeluruh  pada  semua node dalam  setiap tingkatan node [8].

## 2. Metode Penelitian
Dalam melakukan penelitian ini diperlukan beberapa metode agar mencapai hasil yang diharapkan, desain dari  penelitian  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Dataset penelitian ini mengambil data sekunder dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rosmala  Dwi,  2017 dengan judul “Pemanfaatan Certainty  Factor dalam Menentukan  Jenis  Penyakit  Penyebab  Stroke”[5]. Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  studi  literatur,  observasi, wawancara, dan angket.
a. Studi literatur
Untuk  mendukung  penelitian,  peneliti melakukan  pengumpulan  referensi  melalui buku dan literatur lainnya yang berhubungan  dengan  penyakit  penyebab stroke [5].
b. Observasi Dengan  melakukan  pengamatan  langsung di  Klinik  rehabilitasi  penderita  stroke  Dr. Suradi, Sp. S [5].
c. Wawancara Data  didapatkan  secara  langsung  dengan melakukan  tanya  jawab  pada  dokter penyakit  saraf  dan  penyakit  penyebab stroke [5].
d. Angket
Memberikan daftar pertanyaan tertulis yang dijawab oleh para penderita stroke, kemudian dijadikan sebagai sampel penelitian [5].

## 2.2 Metode Analisis Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  terhadap  studi literatur  untuk  mendapatkan  pemahaman  mengenai metode  yang  digunakan,  yaitu  metode forward chaining. Kemudian,  data-data  yang  diperoleh dijadikan aturan-aturan menggunakan metode forward  chaining untuk dimasukkan ke dalam basis pengetahuan.

## 2.3 Alur Metode Forward Chaining
Dalam  sebuah  sistem  pakar  dibutuhkan inference engine yang mengandung mekanisme pola pikir dan penalaran  seorang  pakar  untuk  menyelesaikan masalah. Teknik inference engine pada penelitian ini adalah forward  chaining. Alur forward  chaining dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Alur Forward Chaining Langkah 1 :
mengajukan  pertanyaan  gejala pada pasien.
Langkah 2 : menampung inputan gejala- gejala yang dialami oleh pasien.
Langkah 3 : memeriksa rule berdasarkan
premis  yang  ada  menggunakan metode forward chaining.
Langkah 4 : bila rule ditemukan maka
konklusi rule akan  ditambahkan pada database, bila  terdapat premis  baru  maka  langkah  satu sampai  empat  diulang.  bila rule tidak ditemukan, maka diberikan
default output.
Langkah 5 : memberikan
keterangan keterangan dan solusi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Ada  beberapa  tahapan  yang  digunakan  dalam menyelesaikan  permasalahan  dengan  menggunakan forward chaining .

## 3.1 Basis Pengetahuan
Membangun basis pengetahuan yang berisi representasi  pengetahuan  dari  seorang  pakar  untuk membuat kesimpulan dari penyakit-penyakit penyebab  stroke  berdasarkan  gejala  -  gejala  yang dirasakan  oleh  pasien  [8].  Diawali  dengan memberikan  kode  beberapa  jenis  penyakit  yang menjadi sampel dalam  penelitian  ini,  seperti  pada Tabel 1.
TABEL 1 TABEL PENYAKIT [5] Kode Penyakit Nama Penyakit P1 Hipertensi P2 Jantung P3 Diabetes mellitus
Kode Penyakit Nama Penyakit P4 Hiperkolesterolemia/dislipidemia P5 Kolesterol darah P6 Obesitas P7 Asam Urat P8 Ginjal P9 Umur
Sedangkan pada Tabel 2 berisi data gejala yang telah sesuai  dengan  jenis  -  jenis  penyakit  yang  dapat digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  penyebab stroke.
TABEL 2 TABEL GEJALA [5] Kode Gejala Nama Gejala G01 Sakit kepala G02 Pusing G03 Migrain G04 Pendarahan dari hidung G05 Wajah kemerahan G06 Mudah lelah G07 Penglihatan kabur G08 Mual berlebihan G09 Berkeringat G10 Cemas G11 Tegang G12 Nyeri pada bagian tubuh G13 Denyut jantung tidak teratur G14 Pembengkakan  pada  kaki dan perut G15 Cepat haus G16 Sering kencing G17 Penurunan berat badan G18 Berat badan berlebihan G19 Mengalami  aterosklerosis secara spontan
Kode Gejala Nama Gejala G20 Kurang aktivitas G21 Mudah mengantuk G22 Kaki bengkak G23 Rasa  sakit  atau  pegal  pada tengkuk kepala G24 Pegal sampai ke pundak G25 Selulit G26 Sakit pada lutut G27 Varices G28 Sulit bernafas G29 Sendi terasa nyeri G30 Sendi meradang G31 Sendi bengkak G32 Sendi panas G33 Sendi kaku G34 Kaki keseleo G35 Benjolan  disekitar  sendi yang meradang G36 Tidak keluar urin G37 Nafsu makan menurun Mual, pucat, kencing sedikit, kram G38 Merasa anemia G39 Proporsi lemak bertambah G40 Sakit pada lambung G41 Sakit pada usus
Kemudian    dari  tabel  penyakit  dan  tabel  gejala, dibuat  sebuah  tabel  keputusan  yang  digunakan sebagai  acuan  dalam  pembuatan  pohon  keputusan dan pembuatan rule [8], seperti pada Tabel 3.

## TABEL 3 TABEL KEPUTUSAN JENIS PENYAKIT BERDASARKAN GEJALA [5]
Kode Penyakit Kode Gejala P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9
Kode Penyakit Kode Gejala P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 G01 X  X X G02 X G03 X G04 X G05 X G06 X  X X G07 X G08 X G09 X G10 X G11 X G12 X G13 X G14 X G15 X G16 X G17 X G18 X X G19 X G20 X G21 X G22 X G23 X G24 X G25 X G26 X G27 X G28 X G29 X G30 X
Kode Penyakit Kode Gejala P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 P 7 P 8 P 9 G31 X G32 X G33 X G34 X G35 X G36 X G37 X G38 X G39 X G40 X G41 X 3.2 Penyajian Aturan
Berdasarkan representasi pengetahuan untuk diagnosa  penyakit  penyebab  stroke  maka  disusun aturan ( rule) yang tersaji pada Tabel 4.
TABEL 4 TABEL ATURAN DIAGNOSA PENYAKIT [5]
No Aturan (Rule) 1 IF  sakit  kepala  AND  pusing  AND  sering migrain AND pendarahan di hidung AND wajah kemerahan AND mudah lelah AND penglihatan kabur THEN hipertensi
2 IF sering kelelahan AND mual berlebihan
AND  sering  berkeringat  AND  merasa cemas  AND  tegang  AND  nyeri  pada bagian  tubuh  AND  sakit  kepala  AND denyut  jantung  tidak  teratur  AND pembekakan  pada  kaki  dan  perut  THEN jantung
3 IF  cepat  haus  AND  sering  kencing  AND penurunan  berat  badan  THEN  diabetes mellitus
4 IF  berat  badan  berlebihan  AND  sakit kepala  AND  mengalami  aterosklerosis secara  spontan  AND  kurang  aktivitas
THEN hiperkolesterolemia/dislipidemia
5 IF  mudah  lelah  AND  mudah  mengantuk

## No
Aturan (Rule)
AND kaki bengkak AND rasa sakit/pegal ditengkuk  kepala  bagian  belakang  AND pegal sampai ke pundak THEN kolesterol
6 IF berat badan meningkat tidak jelas AND selulit AND sakit lutut AND varices AND sulit bernafas THEN obesitas
7 IF  sendi  terasa  nyeri  AND  sendi  terasa meradang AND sendi terasa membengkak AND sendi terasa panas AND sendi kaku AND  kaki  keseleo  AND  benjolan disekitar sendi THEN asam urat
8 IF  tidak  keluar  urin  AND  nafsu  makan menurun  AND  mual  AND  pucat  AND kencing  sedikit  AND  kram  AND  sering merasa anemia THEN ginjal
9 IF  proporsi  lemak  bertambah  AND  sakit pada  lambung  AND  sakit  pada  usus
THEN usia
3.3 Implementasi Metode Forward Chaining
Seorang  pasien  ingin  berkonsultasi  apakah  dia menderita hiperkolesterolemia? Variabel-variabel yang digunakan: G01 = sakit kepala G18 = berat badan berlebihan G19 = mengalami aterosklerosis secara spontan G20 = kurang aktivitas P4 = hiperkolesterolemia Apabila  diketahui  fakta  bahwa  berat  badan berlebihan,  kurang  aktivitas.  Dengan  metode forward  chaining ,  apakah  menderita  penyakit hiperkolesterolemia?
Diketahui sistem pakar diagnosis penyakit hiperkolesterolemia dengan rule-rule pada Tabel 5.
TABEL 5 ATURAN DALAM BASIS PENGETAHUAN
NO Rule 1 IF berat badan berlebihan AND kurang aktivitas THEN sakit kepala
2 IF kurang aktivitas THEN mengalami aterosklerosis secara spontan 3 IF mengalami aterosklerosis secara
spontan AND sakit kepala THEN hiperkolesterolemia
R1 = IF G18 AND G20 THEN G01 R2 = IF G20 THEN G19 R3 = IF G19 AND G01 THEN P4
Penyakit  hiperkolesterolemia  didapat  melalui  3 proses rule , yaitu : R1 , R2, dan R3. Premis G18 dan
G20 digunakan untuk menentukan aturan mana yang akan dijalankan.
Bila premis yang diketahui cocok dengan bagian IF, maka rule akan  dijalankan  dan  sebuah  fakta  baru akan  ditambahkan  ke  dalam  database.  Setiap rule hanya  boleh dijalankan  sekali saja. Proses pencocokan  dimulai  dari rule teratas  dan  akan berhenti bila tidak ada lagi rule yang bisa dijalankan [6].
3.4 Implementasi Teknik Breadth-first search
Penelusuran dimulai dari nod e awal pohon pencarian yang  dilambangkan  dengan  G01,  kemudian node yang telah dikunjungi disimpan pada sebuah antrian q. Node - node tersebut  diperlukan  sebagai  acuan untuk  mengunjungi  semua node yang  bertetangga dengan node tersebut.  Setiap node yang  telah dikunjungi hanya  satu  kali  masuk  ke dalam  antrian. Urutan  langkah  dari breadth-first  search dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Urutan langkah dari Breadth-first search
Maka penyelesaian
pencarian
penyakit hiperkolesterolemia  dengan  teknik breadth-first search yaitu: Penelusuran  dimulai  dari node G01  kemudian penelusuran  terhadap node G06,  G15,  G18,  G29, G36,  G39.  Setelah  penelusuran node G01,  G06, G15,  G18,  G29,  G36,  G39,  dilanjutkan  dengan pencarian dari anak node G01 (G02, G06, G18) dan G21,  G16,  G25,    G30,  G37,  G40,  dan  seterusnya hingga pencarian selesai atau berakhir pada P4.

## 4. Kesimpulan
Dari penelitian yang telah dilakukan untuk diagnosa penyakit  penyebab  stroke  dapat  diambil  beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Metode forward  chaining dapat  digunakan untuk
menelusuri
penyakit hiperkolesterolemia melalui 3 proses rule . 2. Implementasi  teknik  pencarian breadth  - first search
untuk penyakit hiperkolesterolemia  membutuhkan  waktu yang  lama  karena  teknik  ini  melakukan pencarian secara melebar dengan mengunjungi node secara pre-order .
Saran  untuk  peneliti  selanjutnya  yaitu  dapat menambahkan  uji  akurasi  untuk  mengetahui seberapa akurat dan efisien metode yang digunakan.

## Daftar Pustaka
[1] R.  Dwi,  “Metode  Backward  Chaining  Untuk Diagnosa Penyebab Stroke Pada Pasien Penderita,” Expert. Manag. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 49–55, 2018.
[2] A.  Puspitawuri,  E.  Santoso,  and  C.  Dewi, “Diagnosis  Tingkat  Risiko  Penyakit  Stroke Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan Naïve  Bayes,” Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 3319–3324, 2019.
[3] B.  F.  Yanto,  I.  Werdiningsih,  and  E.  Purwanti, “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 1, p. 61, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.1.61-67.
[4] J. Kanggeraldo, R. P. Sari, and M. I. Zu, “Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Stroke Hemoragik  dan  Iskemik  Menggunakan  Metode Dempster  Shafer,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  498–505, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.268. [5] R. Dwi, “Jurnal  Sistem  Informasi  dan Telematika,” Pemanfaat.  Certain.  Factor  Dalam Menentukan Jenis Penyakit Penyebab Stroke , vol. 8, 2017. [6] W. Verina, “Penerapan  Metode  Forward
Chaining  untuk  Mendeteksi  Penyakit  THT,” J.
Tek. Inform. Dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 123–
138, 2015.
[7] T.  Sutojo,  E.  Mulyanto,  and  V.  Suhartono, Kecerdasan  Buatan .  Yogyakarta:  Andi  Offset,
2011.
[8] F.  Nuraeni,  Y.  H.  Agustin,  and  E.  N.  Yusup, “Aplikasi  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Di  Al
Arif  Skin  Care  Kabupaten  Ciamis,” Semin.  Nas. Teknol. Inf. Dam Multimed. , pp. 6–7, 2016.