## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KEJIWAAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Abhirama Saputra* 1) , Ade Eviyanti 2) , Yulian Findawati 3)
1. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
2. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
3. Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Diagnosa; Forward Chaining; Penyakit Kejiwaan; Sistem Pakar.
Keywords: Diagnose; Expert System; For- ward Chaining; Mental Disease.

## Article history:
Received 20 May 2023 Revised 3 June 2023 Accepted 17 June 2023 Available online 1 December 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i4.4228
* Corresponding author. Abhirama Saputra E-mail address: 191080200055@umsida.ac.id
Permasalahan penyakit kejiwaan merupakan penyakit gangguan yang biasanya diderita oleh seseorang tanpa diketahui secara mudah ciri dan gejalanya karena pada umumnya cenderung diabaikan. Sebagian masyarakat yang menderita penyakit kejiwaan terkadang enggan memeriksakan penyakit tersebut ke pakar kejiwaan seperti Psikolog ataupun Psikiater. Salah satu penyebabnya dikarenakan beberapa akses keterbatasan seperti jumlah pakar Psikologi ataupun Psikiater yang dinilai terbatas. Melalui keterbatasan tersebut, sistem pakar diharapkan mampu memecahkan sebuah masalah tersebut agar masyarakat dapat melakukan konsultasi secara mandiri. Tujuan lain dibangunnya sistem pakar ini adalah untuk membantu masyarakat melakukan konsultasi secara online tanpa harus datang ke tempat  praktik, sehingga dapat mempermudah pasien. Sistem pakar ini menggunakan data yang bersumber dari pakar dan menggunakan metode forward chaining dalam melakukan riset. Teknik pencarian forward chaining adalah metode yang dimulai dengan menggunakan fakta yang ada, kemudian mencocokkannya dengan aturan yang telah ditentukan. Sistem ini telah diuji oleh pihak terkait untuk memastikan keakuratannya, dan menghasilkan informasi dengan lebih cepat dan efisien. Hasil pengujian validitas dari penggunaan metode forward chaining ini memiliki akuarasi sebesar 100 % dari 12 data uji.

## ABSTRACT
The problem of mental illness is a disorder that is usually suffered by someone without easily knowing the characteristics and symptoms be- cause in general they tend to be ignored. Some people who suffer from mental illness are sometimes reluctant to have the disease checked by a psychiatric expert such as a psychologist or psychiatrist. Through these limitations, the expert system is expected to be able to solve a problem so that people can consult independently. The primary objective of develop- ing this expert system is to facilitate online consultations, eliminating the need for individuals to physically visit the practice site. This approach aims to provide convenience for patients by enabling them to seek medi- cal advice remotely. This expert system uses data sourced from experts and uses the forward chaining method in conducting research. The for- ward chaining search technique is a method that starts by using existing facts, then matches them with predetermined rules. This system has been tested by related parties to ensure its accuracy, and produce information more quickly and efficiently. The result of testing the validity of using the forward chaining method have an accuracy of 100 % from 12 data testing.

## I. P ENDAHULUAN
llah SWT menganugerahkan kenikmatan luar biasa serta berharga berupa kesehatan. Kesehatan merupakan suatu hal yang diinginkan tiap-tiap jiwa yang ada di dunia ini. Pada dasarnya kesehatan sendiri terdapat 2 jenis, yaitu kesehatan fisik/jasmani dan kesehatan jiwa/mental. Gangguan kesehatan fisik biasanya dapat segera diketahui karena pada umumnya gejala tersebut dapat ditunjukkan secara langsung yang dapat dilihat oleh mata. Sedangkan gangguan kesehatan jiwa sedikit cukup rumit dan tidak dapat diketahui dengan mudah dikarenakan terkadang seseorang tidak menyadari bahwa dirinya mengalami gangguan kesehatan jiwa. Secara A
umum, gangguan jiwa yang dialami individu tercermin dari interaksi, cara berpikir, proses, komunikasi, penampilan, dan aktivitas sehari-hari.[1]. Gangguan jiwa adalah gangguan yang mempengaruhi psikologi atau perilaku, biasanya berhubungan dengan gangguan kesehatan jiwa, stres, depresi, dan juga tidak berhubungan dengan sifat normal manusia pada umumnya. Penyakit mental dapat menyerang siapa saja kapan saja. Gangguan jiwa itu sendiri adalah suatu sindrom atau pola berpikir yang bermakna secara klinis yang berhubungan langsung dengan distres dan menyebabkan hendaya (kecacatan) pada satu atau lebih kehidupan. Gangguan fungsi mental meliputi fungsi psikologis, biologis, dan spiritual [2].
Dengan berkembangnya teknologi, maka dikembangkan pula sistem teknologi yang dapat mengadaptasi proses berpikir manusia yang biasa disebut Artificial Intelligence (AI) . Sistem pakar adalah sebuah metode dalam bidang kecerdasan buatan yang mengandung pengetahuan khusus yang digunakan untuk menyelesaikan masalah tertentu, dalam hal ini masalah kesehatan jiwa [3]. Perawatan untuk gangguan kejiwaan dapat diberikan secara mandiri dan oleh keluarga bila didukung oleh konseling yang tepat kecuali peran psikiater terlibat. Masalahnya, bagaimanapun, peran psikiater tidak sebesar peran profesional medis lainnya. Hal ini menyebabkan masyarakat cenderung enggan berkonsultasi kepada profesional kejiwaan atau psikiater dikarenakan adanya diskriminasi dan representasi rasa malu terhadap lingkungan sekitar. Oleh karena itu, berdasarkan permasalahan yang dihadapi, kasus tersebut dapat terselesaikan dengan menggunakan sistem pakar[1].
Karena masih banyak yang kurang kesadaran akan masalah kesehatan mental, maka dalam penelitian ini dibuat sebuah aplikasi berbasis web mengenai sistem pakar diagnosa penyakit kejiwaan dengan menggunakan metode forward chaining sebagai metode utama yang dapat memungkinkan diagnosis gangguan jiwa berdasarkan gejala yang ada. Beberapa jurnal penelitian mengenai sistem pakar dengan mengunakan metode forward chaining cukup banyak dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Referensi jurnal pertama berjudul Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kejiwaan Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining dan Certain Factor . Pada penelitian ini menggunakan 2 metode sekaligus dalam melakukan diagnosa penyakit kejiwaan, yaitu forward chaining dan certain factor. Media aplikasi yang digunakan berbasis web dan memiliki tingkat akurasi 100 % dalam melakukan diagnosa  [4].  Referensi jurnal kedua  berjudul Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Skizofrenia dengan Forward Chaining dan Bayesian Network . Dalam melakukan diagnosa nya, penelitian ini juga menggunakan 2 metode sekaligus, yaitu forward chaining dan bayesian network . Penelitian ini menggunakan media aplikasi berbasis web yang dimana dapat melakukan diagnosa dengan tingkat akurasi sebesar 87 % [5].  Jurnal referensi yang ketiga berjudul Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Menentukan Obat Generik Pada Penyakit Kulit Menggunakan Metode Forward Chaining .  Penelitian ini menggunakan media aplikasi berbasis android serta menggunakan metode forward chaining dalam melakukan diagnosa nya. Tingkat akurasi uji keberhasilan diagnosa yang dihasilkan dari penelitian ini sebesar 100 % [6]. Sehingga jika dibandingkan dengan beberapa penelitian sebelumnya, tujuan dari penelitian ini dilakukan untuk melakukan diagnosa penyakit kejiwaan menggunakan metode forward chaining yang dimana metode ini memiliki tingkat akurasi ketepatan yang cukup tinggi serta sangat mudah dan akurat dalam melakukan diagnosa penyakit gangguan jiwa yang memperhatikan gejala gangguan jiwa untuk memberikan informasi yang akurat tentang penyebab dan solusi pengobatannya. Media sistem aplikasi yang digunakan pun berbasis web agar memudahkan masyarakat dalam mengaksesnya.

## II. METODE PENELITIAN
A. Penyakit Jiwa
Merupakan masalah Kesehatan masyarakat khususnya di Indonesia. Penyakit mental dapat mempengaruhi orang-orang dari segala usia. Biasanya disebabkan oleh kebingungan pikiran, persepsi, dan perilaku orang yang kesulitan dalam menyesuaikan diri dengan lingkungan, masyarakat, orang lain, dan diri sendiri. Pemahaman seseorang tentang penyakit kejiwaan didasarkan pada dugaan faktor penyebab terkait dengan konteks biopsikososial [7] .

## B. Sistem Pakar
Pada tahun 1960, pengertian sistem pakar pertama kali ditemukan oleh Simon dan Newel. Sistem pakar menggunakan informasi yang diinput ke dalam sistem komputer oleh seorang pakar untuk pemecahan suatu masalah dan menemukan solusinya. Seseorang yang bukan ahli dalam bidang tersebut memanfaatkan sistem pakar untuk manaikkan kemampuan memecahkan suatu masalah dan menemukan solusi yang diinginkan [2]. Pengetahuan sistem pakar berfungsi sebagai dasar untuk menjawab sebuah pertanyaan (saran). Kepakaran merupakan pengetahuan khusus komprehensif yang didapatkan melalui proses pendidikan  serta pengalaman [8].
C. Forward Chaining Forward Chaining adalah model komputasi top-down . Proses dimulai dengan mempertimbangkan fakta yang telah diketahui atau diterapkan sesuai dengan aturan yang berlaku, yang mengarah pada penghasilan fakta baru yang konsisten dengan fakta yang sudah diketahui sebelumnya. Selanjutnya, langkah ini diikuti dengan mencapai tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya [9]. Metode Forward Chaining juga didefinisikan sebagai teknik pencarian fakta yang diketahui dengan menggunakan bagian variable IF dimana mengikuti aturan IF-THEN . Jika ada sebuah fakta yang cocok sesuai dengan aturan IF, aturan langsung berlaku. Dan ketika IF dijalankan, menghasilkan fakta baru (THEN), yang dimasukkan ke dalam database [10]. Forward Chaining merupakan strategi yang digunakan dalam menarik fakta yang telah diketahui dengan cara membuat aturan yang mempunyai fakta sesuai dengan premis sebelum membuat kesimpulan [5].
D. Flowchart Flowchart adalah deskripsi grafis atau penjelasan tentang rincian proses, langkah-langkah dan urutan. Flowchart berisi diagram dengan aliran dan deskripsi untuk menyelesaikan masalah dari tiap langkah-langkah yang harus diambil [11].
E. Data Flow Diagram (DFD) DFD  (Data Flow Diagram) merupakan gambaran visual tentang bagaimana alur sistem bekerja dan menggambarkan pergerakan data di dalamnya. DFD mengindikasikan asal data, bagaimana data tersebut keluar dari sistem, metode penyimpanan data, proses-proses yang menghasilkan data, serta interaksi antara data yang saling terkait [12].
F. Entity Relation Diagram (ERD) ERD adalah desain representasi berupa bagan dari suatu sistem yang secara langsung berkaitan dan melayani fungsi di dalam suatu proses. ERD juga bisa diartikan sebagai pendekatan permodelan basis data relasional berdasarkan kumpulan data ataupun potongan struktur data [13].
G. PHP PHP merupakan bahasa pelengkap HTML yang dapat digunakan dalam pembuatan aplikasi dinamis yang biasa digunakan untuk komputer. Sintaks yang ditentukan sepenuhnya diproses oleh server dan kemudian dikirim ke browser dalam bentuk hasil. Bahasa tersebut kemudian disimpan di server dalam bentuk skrip dan diproses oleh server. Bahasa scripting juga dikenal sebagai nama lain dari PHP yang terintegrasi dengan HTML [14].
H. MySQL MySQL adalah salah satu server basis data yang sangat populer dan terkenal di kalangan pengembang. MySQL termasuk dalam kategori RDBMS (Relational Database Management System). RDBMS merupakan jenis program yang memungkinkan pengguna basis data untuk membuat, mengelola, dan mengakses data dalam model relasional. Dalam model ini, terdapat hubungan antara tabel-tabel yang ada dalam database. MySQL menggunakan bahasa SQL sebagai bahasa untuk mengakses dan mengelola databasenya. MySQL memiliki lisensi "FOSS License Exception" dan juga tersedia versi komersial. MySQL juga membawa tag "Sumber Terbuka Terpopuler di Dunia". MySQL dapat digunakan pada berbagai platform, termasuk Windows dan Linux. MySQL tersedia untuk versi Windows dan Linux, sehingga pengguna dapat menginstal dan menjalankannya pada kedua sistem operasi tersebut [15].
I. Basis Pengetahuan Basis pengetahuan merupakan rancangan kaidah produksi yang digunakan untuk membuat aturan-aturan yang disimpan sebagai basis data[16]. Berikut adalah basis pengetahuan dari “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gangguan Kejiwaan Menggunakan Metode Forward Chaining” :
TABEL 1. Jenis Penyakit Gangguan Kode Nama Penyakit Gangguan P01 Gangguan Depresi P02 Gangguan Kecemasan akan Perpisahan P03 Gangguan Fobia Spesifik P04 Gangguan Kecemasan Sosial P05 Gangguan Kecemasan Umum P06 Gangguan Menimbun Barang (Hoarding) P07 Gangguan Trikotilomania P08 Gangguan Insomnia P09 Hypersomnolence P10 Conduct Disorder P11 Kleptomania P12 Gangguan Anorexia Nervosa TABEL 2. Gejala Penyakit Gangguan Kode Gejala Penyakit Gangguan G01 Perasaan sedih yang mendalam G02 Kehilangan ketertarikan atau kesenangan G03 Kurang tidur atau tidur berlebihan hampir setiap hari G04 Rasa letih atau tidak ada energi hampir setiap hari G05 Perasaan tidak berharga dan rasa bersalah yang berlebihan G06 Memikirkan tentang kematian secara berulang-ulang G07 Muncul ide bunuh diri dengan rencana yang spesifik G08 Penolakan untuk tidur tidak di rumah atau tidur tanpa ada orang terdekat G09 Mimpi buruk yang berulang-ulang tentang perpisahan G10 Mengeluh berulang tentang gejala fisik ketika berpisah dengan orang terdekat G11 Objek atau situasi fobia hampir selalu memancing ketakutan/kecemasan tiba-tiba G12 Objek atau situasi fobia secara aktif dihindari G13 Situasi sosial hampir selalu memicu rasa takut atau cemas. G14 Situasi sosial dihindari dengan ketakutan dan kecemasan yang intens G15 Rasa takut atau cemas yang muncul tidak sesuai dengan kenyataan G16 Adanya rasa cemas dan khawatir yang berlebihan G17 Individu merasa kesulitan dalam mengontrol rasa cemas G18 Rasa cemas dan khawatir berhubungan dengan rasa gelisah G19 Mudah lelah, sulit berkonsentrasi, mudah marah, dan gangguan tidur G20 Kesulitan dalam membuang atau berpisah dengan suatu barang G21 Perilaku menarik rambut secara berulang-ulang yang menyebabkan rambut rontok G22 Percobaan berulang untuk mengurangi/mengentikan menarik rambut G23 Ada keluhan berulang mengenai ketidakpuasan tidur G24 Kesulitan untuk mulai tidur G25 Kesulitan tidur muncul meskipun terdapat kesempatan yang cukup untuk tidur G26 Rasa kantuk berlebihan meskipun sudah tidur selama paling tidak 7 jam G27 Periode tidur atau terlelap yang berulang dalam satu hari yang sama G28 Episode tidur utama yang sangat lama, lebih dari 9 jam perhari G29 Kesulitan untuk bangun sepenuhnya setelah bangun secara tiba-tiba
G30 Agresi kepada Orang dan Hewan G31 Sering merundung ( bully ), mengacam, atau mengintimidasi orang lain G32 Sering memulai perkelahian fisik G33 Menggunakan senjata yang bisa mengakibatkan bahaya fisik G34 Berbuat kejam secara fisik kepada orang lain G35 Berbuat kejam secara fisik kepada hewan G36 Memaksa seseorang untuk melakukan aktivitas seksual G37 Kegagalan yang berulang dalam menahan dorongan untuk mencuri barang G38 Perasaan naiknya tekanan saat sebelum melakukan aksi pencurian G39 Kesenangan, kepuasan, atau kelegaan ketika melakukan aksi pencurian G40 perasaan takut yang intens terhadap bertambahnya berat dasan G41 Merasa terganggu dalam memandang berat badan atau bentuk tubuh sendiri TABEL 3 Rule RULE IF THEN 1 G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07 P01 2 G08, G09, G10 P02 3 G11, G12 P03 4 G13, G14, G15 P04 5 G16, G17, G18, G19 P05 6 G20 P06 7 G21, G22 P07 8 G23, G24, G25 P08 9 G26, G27, G28, G29 P09 10 G30, G31, G32, G33, G34, G35, G36 P10 11 G37, G38, G39 P11 12 G40, G41 P12

## J. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini diperlukan informasi serta data seperti gejala penyakit jiwa, penyebab penyakit jiwa, diagnosis penyakit jiwa, serta solusi atau cara penyembuhan penyakit jiwa. Untuk mengumpulkan informasi dan data, dilakukan dengan pengamatan langsung objek yang menjadi fokus utama penelitian, melakukan wawancara dengan responden terkait, serta mengumpulkan informasi dari sumber-sumber yang relevan me- lalui studi kepustakaan.
1. Observasi Melakukan observasi dengan pengamatan dan pencatatan terhadap objek yang akan dijadikan sebagai penelitian. Penulis melakukan observasi disekitar tempat praktek Psikiater/Psikolog Lembaga “Berdaya Official”.
2. Wawancara Wawancara dengan melakukan sesi interview secara online dengan seorang pakar dari Psikolog dan juga Psikiater yang ahli dibidang kejiwaan . Setelah selesai melakukan wawancara dapat ditemukan be- berapa permasalahan serta data pendukung dalam membangun sistem pakar diagnosa penyakit kejiwaan.

## 3. Studi Kepustakaan
Pengumpulan data dengan studi pustaka merujuk beberapa referensi seperti buku, jurnal, dan artikel yang mendukung objek penelitian penulis dan dilakukan perbandingan dengan mempelajari penelitian terdahulu yang telah dilakukan sebelumnya.
K. Kerangka Kerja Penelitian Dalam metode ini terdapat tahapan kerangka kerja yang dilakukan penulis untuk melakukan penelitian yang diawali dengan identifikasi kebutuhan, membangun prototype, pengkodean sistem,  dan  pengujian sistem. Proses tahapan kerangka kerja sebagai berikut :

## Gambar 1. Alur Kerangka Penelitian
1. Identifikasi  Kebutuhan  : Langkah awal dalam mengidentifikasi kebutuhan user berdasarkan latar belakang permasalahan dan penelitihan demi menunjang keberhasilan dalam penelitian.
2. Membangun Prototype : Data berdasarkan identifikasi kebutuhan akan dituangkan ke dalam persiapan pembangunan prototype yang dimulai dengan merancang UML yang terdiri dari beberapa diagram seperti flowchart , DFD , ERD , dan pohon keputusan.
3. Pengkodean Sistem Aplikasi : Melakukan pengkodean dengan Bahasa pemrograman untuk membuat sistem berjalan dan bekerja sesuai dengan prototype yang telah dibangun.
4. Pengujian Sistem Aplikasi : Melakukan pengujian sistem yang telah dibangun sesuai dengan pedoman prototype.
L. Pengujian Black Box Metode pengujian Black Box Testing, juga dikenal sebagai pengujian kotak hitam, difokuskan pada sistem aplikasi yang telah dikembangkan, tanpa memperhatikan desain dan kode program yang digunakan. Pengujian ini bertujuan untuk memastikan bahwa fungsi, masukan, dan keluaran dari sistem sesuai dengan harapan yang telah ditentukan dalam penelitian. Dalam pengujian ini, aspek-aspek internal dari sistem tidak diperhatikan, sehingga pengujian lebih berfokus pada hasil yang dihasilkan oleh sistem [17].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini berupa website yang dapat digunakan user dalam mendiagnosis penyakit kejiwaan secara pribadi menggunakan metode forward chaining yang tahapannya sebagai berikut :
1. Identifikasi Kebutuhan Pada tahap awal yaitu mengidentifikasi dan mengumpulkan kebutuhan dengan melakukan wawancara dengan pihak Psikiater/Psikolog pada lembaga “Berdaya Official” yang diwakili oleh Septiani Ayu Na- wangsari, M.Psi., sebagai seorang Psikolog untuk pengidentifikasian dan mendapatkan kebutuhan data demi membantu berjalannya proses pembuatan aplikasi.
2. Membangun Prototype Setelah mendapatkan data yang dibutuhkan, maka tahap selanjutnya yaitu mempersiapkan pem- bangunan sebuah prototype yang dimulai dengan merancang UML yang terdiri dari beberapa diagram seperti Flowchart , DFD, ERD, dan pohon keputusan.
Pada gambar 2, tahap awal user dapat memulai diagnosa mandiri dengan mengisi registrasi dan men- jawab beberapa pertanyaan terkait kondisi kejiwaan yang dideritanya. Setelah menyelesaikan pertanyaan berupa gejala penyakit, maka sistem pakar akan melakukan 2 tahapan proses. Apabila fakta tidak sesuai dengan premis, maka akan dicek kedalam basis aturan dan melakukan proses ulang. Jika fakta telah sesuai dengan premis, maka akan menampulkan hasil konsultasi berupa diagnosa berdasarkan kondisi user .
Gambar. 2. Flowchart User
Data flow diagram (DFD) pada gambar 3 memiliki 2 subject yaitu Admin dan User . Admin akan melakukan olah manajemen data terhadap sistem yang kemudian akan diberikan feedback oleh sistem berupa data diagnosis, data aturan, dan data penyakit kepada admin. Sedangkan user akan memilih gejala penyakit kejiwaan yang dialami nya, selanjutnya sistem memberikan feedback konsultasi berupa hasil beserta solusi yang berguna bagi user.

## Gambar. 3. Data Flow Diagram (DFD)
Pada bagian ERD terdapat 5 entitas yaitu hasil, konsultasi, gejala, diagnosa, dan admin. Masing-masing entitas memiliki atribut pendukung. Entitas admin memiliki 2 atribut yaitu username dan password . Ad- min akan memproses pelayanan dengan entitas konsultasi yang memiliki atribut id, kode_gejala, dan jawaban. Entitas konsultasi dapat melakukan 2 proses kerja dengan 2 entitas berbeda, yaitu gejala dan hasil. Entitas gejala memiliki atribut keterangan, kode_gejala, dan nama gejala. Entitas gejala akan melakukan proses diagnose yang memiliki atribut kode_diagnosa, nama_diagnosa, solusi, dan penyebab. Kemudian entitas diagnose akan melakukan proses terakhir dengan entitas hasil yang memiliki 7 atribut seperti id, hasil_konsultasi, tgl, no_hp, jenis_kelamin, alamat, dan nama.

## Gambar 4. ERD
Pada gambar 5 sangat berkaitan dengan aturan rule yang telah dibuat seperti pada tabel 3. Terdapat total 12 penyakit kejiwaan yang dimasukkan ke dalam sistem. Dan masing penyakit diberikan kode (P01 – P12). Setiap penyakit diikuti oleh beberapa gejala yang diberikan kode (G01 – G41).

## Gambar. 5. Pohon Keputusan
3. Pengkodean Sistem Aplikasi Setelah dilakukan evaluasi terhadap prototype yang dibuat, tahap selanjutnya adalah melakukan pengkodean dengan membuat sistem back end terlebih dahulu dengan menggunakan Xampp dan Visual Studio Code . Xampp digunakan sebagai localhost server yang dapat digunakan  dengan database di
MySQL, sedangkan Visual Studio Code digunakan sebagai text editor untuk menulis script dari PHP. Kemudian menerapkan desain prototype yang telah ditulis ke dalam kode pemrograman HTML dan CSS pada Visual Studip Code .
4. Pengujian Sistem Aplikasi Tahap berikutnya yaitu pengujian sistem. Pengujian sistem dilakukan untuk menemukan kesalahan pada sistem yang dibuat untuk memastikan fungsi dari semua fitur sesuai dengan apa yang kita harapkan dan dapat berjalan dengan baik. Berikut ini adalah hasil tampilan dari website yang telah dibuat. Pada gambar 6 dan gambar 7, terlihat tampilan awal ketika pengguna dan administrator memasuki sistem ap- likasi. Untuk user dapat langsung memulai konsultasi dengan cara melakukan klik pada tombol “Mulai Konsultasi”.
Gambar. 6. Tampilan awal user dan admin sebelum login
Gambar. 7. Tampilan admin setelah melakukan login
Pada gambar 8, 9, 10, 11, dan 12 merupakan tampilan dashboard admin yang didapat ketika selesai melakukan login . Gambar 8 menampilan data-data dari user yang telah melakukan registrasi untuk melakukan konsultasi beserta hasil konsultasi yang diperoleh user. Untuk gambar 9 menampilkan data pedoman mengenai aplikasi sistem pakar yang dimana berisi mengenai seluruh data penyakit, penyebab, beserta solusi yang bisa diupdate kapan pun. Pada gambar 10, terdapat tampilan input gejala yang diberi kode dengan G01 – G41. Disitu admin dapat melakukan input beserta update gejala terbaru mengenai gejala penyakit kejiwaan. Sedangkan pada gambar 11 dan gambar 12 merupakan satu kesatuan yang berisi mengenai aturan atau rule yang telah ditetapkan untuk melakukan proses data kecerdasan buatan.
Gambar. 8. Dashboard Admin
Gambar. 9. Dashboard admin bagian input penyakit
Gambar. 10. Dashboard admin bagian input gejala
Gambar. 11. Dashboard admin bagian input pengetahuan
Gambar. 12. Dashboard admin bagian input aturan atau rule
Gambar 13 merupakan tampilan form registrasi untuk user sebelum melakukan konsultasi. Data registrasi user akan tersimpan dalam database dan dapa dibuka melalui dashboard admin.
Gambar. 13. Halaman registrasi user
Gambar 14 menampilan pertanyaan gejala yang harus dijawab oleh user . Total pertanyaan gejala ter- dapat 41 gejala. Setelah user menjawab seluruh pertanyaan tersebut, maka hasil konsultasi akan lang- sung muncul seperti pada gambar 15
Gambar. 15. Hasil konsultasi user
Tabel 4 menunjukkan hasil dari Black Box Testing pada runtutan proses hasil dari aplikasi berbasis web yang telah dibuat
TABEL 4 Pengujian Black Box No Kelas Uji Butir Uji Hasil 1 Login Admin Verifikasi username dan password admin Berhasil 2 Dashboard Admin Berhasil Menampilkan data user yang telah melakukan registrasi dan konsultasi serta melakukan input data penyakit, gejala, solusi, beserta rule kedalam sistem 3 Form Pendaftaran User Berhasil Menampilkan form registrasi bagi user
4 Menampilkan 41 pertanyaan gejala yang harus dijawab oleh user Berhasil Konsultasi User 5 Menampilkan hasil konsultasi user Berhasil Hasil Konsultasi User
Tabel 5 merupakan hasil uji tingkat akurasi metode forward chaining yang dihasilkan dari penelitian ini. Melalui 12 data percobaan yang telah dilakukan, hasil sistem apliasi yang telah dibuat menunjukkan kesesuaian dengan dengan hasil pakar. Sehingga hasil uji dalam penelitian ini memiliki tingkat akurasi sebesar 100 %.
TABEL 5 Hasil Uji Tingkat Akurasi Metode Forward Chaining NO Kasus Hasil Sistem Hasil Pakar Keterangan 1 G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07 Gangguan Depresi Gangguan Depresi Sesuai 2 G08, G09, G10 Gangguan Kecemasan Akan Perpisahan Gangguan Kecemasan Akan Perpisahan Sesuai 3 G11, G12 Gangguan Fobia Spesifik Gangguan Fobia Spesifik Sesuai 4 G13, G14, G15 Gangguan Kecemasan Sosial Gangguan Kecemasan Sosial Sesuai 5 G16, G17, G18, G19 Gangguan Kecemasan Umum Gangguan Kecemasan Umum Sesuai 6 G20 Gangguan Menimbun Barang (Hoarding) Gangguan Menimbun Barang (Hoarding) Sesuai 7 G21, G22 Gangguan Trikotilomania Gangguan Trikotilomania Sesuai 8 G23, G24, G25 Gangguan Insomnia Gangguan Insomnia Sesuai 9 G26, G27, G28, G29 Hypersomniance Hypersomniance Sesuai 10 G30, G31, G32, G33, G34, G35, G36 Conduct Disorder Conduct Disorder Sesuai 11 G37, G38, G39 Kleptomania Kleptomania Sesuai 12 G40, G41 Gangguan Anorexia Nervosa Gangguan Anorexia Nervosa Sesuai
Berdasarkan 3 penelitian terdahulu yang telah dijelaskan [4][5][6], bahwasannya terdapat persamaan dibandingkan dengan penelitian ini. Pada penelitian ini diperoleh hasil uji akurasi sebesar 100 % dari 12 data uji yang telah dilakukan, dikarenakan metode forward chaining bekerja dengan mengumpulkan fakta atau gejala penyakit kejiwaan yang kemudian diolah menjadi kesimpulan.. Hal ini menunjukkan bahwa metode forward chaining cukup efektif serta akurat dalam melakukan diagnosa dan menarik kesimpulan yaitu sebesar 87 % - 100 % tingkat akurasi meskipun menggunakan media aplikasi berbasis web ataupun android.

## IV. KESIMPULAN
Dengan menerapkan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kejiwaan menggunakan metode Forward Chain- ing , individu yang membutuhkan informasi tentang penyakit kejiwaan dapat dengan cepat dan akurat melakukan konsultasi secara online, bahkan dari mana pun mereka berada. Aplikasi ini telah dirancang dalam bentuk web untuk memudahkan masyarakat dalam melakukan konsultasi. Aplikasi sistem pakar ini menggunakan metode forward chaining yang bekerja dengan mengumpulkan fakta atau data gejala penyakit yang kemudian diolah menjadi kesimpulan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] W. Wahid, G. W. Nurcahyo, and S. Sumijan, “Sistem Pakar Metode Forward Chaining untuk Psikoterapi Kejiwaan terhadap Penyakit Kepribadian Genetik,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.72.
[2] P. P. Larasati, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Skizofrenia Menggunakan METODE CERTAINIY FACTOR BERBASIS WEB,” vol. 3, no. 1, pp. 227–234, 2019.
[3] A. Setiadi, Y. Yunita, and I. P. Nugroho, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Forward Chaining,” J. Pendidik. Inform. dan Sains , vol. 8, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.31571/saintek.v8i1.1034.
[4] F. Nuraeni, R. E. G. Rahayu, and M. R. Renaldi, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kejiwaan Berbasis Web Menggunakan Forward Chaining dan Certainty Factor,” J. Algoritm. , vol. 19, no. 2, pp. 620–629, 2022, doi: 10.33364/algoritma/v.19-2.1169.
[5] A. Salam, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Skizofrenia Dengan Forward Chaining Dan Bayesian Network,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 6, no. 1, pp. 72–82, 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4371.
[6] R. Z. Alhamri, A. Izzah, and K. Eliyen, “Pengembangan Sistem Pakar Berbasis Android untuk Menentukan Obat Generik pada Penyakit Kulit Menggunakan Metode Forward Chaining,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.35314/isi.v6i1.1578.
[7] P. Andriyani, Z. Azmi, F. Rizky, and A. Calam, “Implementasi Certainty Factor Untuk Diagnosa Penyakit Psoriasis,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p. 94, 2021, doi: 10.53513/jis.v19i2.2637.
[8] Meriyam Yunita & Tri Widodo, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan jiwa Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis Web,” Informatika , vol. 4, no. 1, pp. 166–174, 2021.
[9] M. A. Kurnia Cahyana and P. Simanjuntak, “Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Kusta Dengan Metode Forward Chaining,” Comput.  Sci. Ind. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 31–37, 2020, [Online]. Available: https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comasiejournal/article/view/1703.
[10] T. F. Ramadhani, I. Fitri, and E. T. E. Handayani, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 81, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i2.1243.
[11] M. Muliadi, M. Andriani, and H. Irawan, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Kamar Hotel Berbasis Website (Web) Menggunakan Data Flow Diagram (Dfd),” JISI J. Integr. Sist. Ind. , vol. 7, no. 2, p. 111, 2020, doi: 10.24853/jisi.7.2.111-122.
[12] F. Soufitri, “Perancangan Data Flow Diagram Untuk Sistem Informasi Sekolah (Studi Kasus Pada Smp Plus Terpadu),” Ready Star , vol. 2, no. 1, pp. 240–246, 2019.
[13] P. Gede, S. Cipta, and G. S. Mahendra, “PIUTANG BERBASIS WEBSITE PADA TOKO INTI ALAM,” vol. 3, no. 2, pp. 94–104, 2022.
[14] R. Hermiati, Asnawati, and I. Kanedi, “Pembuatan E-Commerce Pada Raja Komputer Menggunakan Bahasa,” J. Media Infotama , vol. 17, no. 1, pp. 54–66, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/view/1317.
[15] R. F. Ramadhan and R. Mukhaiyar, “Penggunaan Database Mysql dengan Interface PhpMyAdmin sebagai Pengontrolan Smarthome Berbasis Raspberry Pi,” JTEIN J. Tek. Elektro Indones. , vol. 1, no. 2, pp. 129–134, 2020, doi: 10.24036/jtein.v1i2.55.
[16] H. Hairani, M. N. Abdillah, and M. Innuddin, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Rematik Menggunakan Inferensi Forward Chaining Berbasis Prolog,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 4, no. 1, pp. 8–11, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1377.
[17] I. Effendy and M. S. Monika, “Sistem informasi penerimaan siswa baru berbasis web pada sma pgri 2 palembang menggunakan framework codeigniter 4,” vol. 8, no. 2, pp. 486–499, 2023.