## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 125-135 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Expert System for Early Diagnosis of Kidney Disease Using Forward Chaining Method

## Sistem Pakar Diagnosa Awal Penyakit Ginjal Menggunakan Metode Forward Chaining
Teddy Hidayat 1* , Nopi Ramsari 2
1 Faculty Information System and Informatics, Universitas Kebangasaan Republik Indonesia, Bandung, Indonesia
2 Faculty computer science and informatics, Universitas Nurtanio Bandung, Bandung, Indonesia
E-Mail: 1 teddyhidayat@ukri.ac.id, 2 nopiramsarihatta@gmail.com
Received Jul 10th 2023; Revised Aug 30th 2023; Accepted Sept 18th 2023 Corresponding Author: Teddy Hidayat

## Abstract
The  kidney  is  a  vital  organ  in  the  body's  metabolic  system.  A  significant  portion  of  society  still  lacks  a  comprehensive understanding of the critical role of the kidney in the human body, compounded by the various diseases that can manifest in the kidney area. People have a limited grasp of the symptoms associated with kidney diseases. Kidney diseases require specialized  doctors  for  diagnosis,  incurring  relatively  high  costs,  and  the  number  of  expert  kidney  specialists  in Indonesia  remains  limited.  Due  to  the  restricted  knowledge  about  kidney  diseases  and  the  scarcity  of  kidney  specialist doctors, it becomes challenging for the public to make early diagnoses of kidney diseases. The development methodology used  is  the  Extreme  Programming  (XP).  This  study  constructs  an  expert  system  application  for  early  kidney  disease diagnosis  using  the  inference  method  known as  forward  chaining.  A  survey  was  conducted on 20 respondents  selected through sampling to assess the design and user-friendliness of the developed application. After conducting the UAT (user acceptance task) test, the average percentage of UAT results answered by respondents was 84.4% to assess the design and ease of use of the expert system application for kidney disease.
Keyword: Expert System, Extreme Programming Method, Forward Chaining, Kidney

## Abstrak
Ginjal  merupakan  organ  penting  dari  sistem  metabolisme  dalam  tubuh.  Sebagian  besar  masyarakat  masih  kurang memahami  bagaimana  pentingnya  peranan  ginjal  di  tubuh  manusia,  terlebih  lagi  berbagai  macam  penyakit  yang  dapat muncul di area ginjal. Masyarakat kurang memahami gejala-gejala apa saja yang terdapat pada penyakit ginjal. Penyakit ginjal  membutuhkan  dokter  spesialis  untuk  mendiagnosanya  dan  membutuhkan  biaya  yang  relatif  besar  disamping jumlah dokter spesialis ahli ginjal di Indonesia masih belum banyak. Karena adanya keterbatasan pengetahuan mengenai penyakit  ginjal  dan  jumlah  dokter  spesialis  ginjal  sehingga  menyulitkan  masyarakat  untuk  mendiagnosa  awal  dalam penyakit  ginjal.  Metodologi  pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah  metodologi  Extreme  Programming  (XP). Penelitian  ini  membangun  aplikasi  sistem  pakar  untuk  diagnosis  awal  penyakit  ginjal  dengan  menggunakan  metode inferensi  yaitu  metode  forward  chaining.  Dilakukan  survey  terhadap  20  responden  yang  dipilih  secara  sampling  untuk menguji  desain  dan  kemudahan  penggunaan  dari  aplikasi  yang  dibangun  Setelah  dilakukan  pengujian  UAT  (user acceptance  task)  maka  hasil  jawab  oleh  responden  rata-rata  persentase  UAT  sebesar  84,4  %  untuk  menilai  desain  dan kemudahan penggunaan aplikasi sistem pakar penyakit ginjal.
Kata Kunci: Extreme Programming Method, Forward Chaining, Ginjal, Sistem Pakar

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  merupakan  penyebab  gangguan  kesehatan  pada  tubuh  manusia  dan  semua  itu  tidak  asing bagi masyarakat. Ini semua merupakan kendala yang sering dihadapi oleh masyarakat [1]. Ginjal merupakan salah satu organ dalam yang terpenting dalam menjaga kelangsungan hidup manusia karena berperan dalam sistem  metabolisme  tubuh.  Peranan  atau  fungsi  dari  ginjal  beraneka  ragam  diantaranya  yaitu  menyaring darah,  menyaring  dan  membuang  limbah,  memantau  dan  mengendalikan  keseimbangan  air  dalam  tubuh,
mengatur  sel  darah  merah  dan  masih  banyak  lagi.  Angka  kematian  para  penderita  penyakit  ginjal  yang semakin meningkat, dikarenakan kurangnya pengetahuan dan informasi mengenai gejala awal penyakit ginjal disertai fasilitas kesehatan terutama rumah sakit yang khusus menangani penyakit ginjal di Indonesia masih sangat terbatas. Keterlambatan pendeteksian penyakit ginjal maka akan berakibat fatal dikemudian hari. Pada umumnya  penderita  baru  mengetahui  terjangkit  penyakit  ginjal  setelah  terjadi  masalah  serius  pada  ginja. Oleh sebab itu, apabila ginjal mengalami masalah kesehatan maka akan ada beragam kompilasi yang dapat terjadi pada tubuh, seperti anemia, penumpukan limbah dan racun, gangguan elektrolit, munculnya penyakit jantung,  bahkan  sampai  meningkatkan  resiko  kematian  untuk  penderitanya. Kerusakan  pada  ginjal  akan bertambah  parah jika penderita dinyatakan sudah terindikasi penyakit ginjal tetapi penderita tidak memiliki kesempatan untuk memeriksa kesehatan atau pun lamban dalam menangani penyakit ginjal.  Penyakit ginjal termasuk  ke  dalam  penyakit kardiovaskular  yang  berisiko  tinggi,  yang  memiliki  angka  kematian  dan  biaya perawatan yang tinggi [2].  Selain itu perlu adanya upaya kemandirian masyarakat dalam upaya melakukan pencegahan  dan  meminimalkan  resiko  penyakit  ginjal  sejak  dini  [3].  Masyarakat  perlu  pengetahuan  akan penyakit  ginjal  sehingga  dapat  dideteksi  awal  dan  dapat  mencegah.  keterlambatan  dalam  penanganan penyakit  ginjal.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  dukungan  teknologi  komputer  di  bidang  kesehatan.  Salah satunya  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  awal  penyakit  ginjal  [4].  Munculnya  teknologi kecerdasan  buatan  dalam  bidang  kesehatan  memacu  pengembangan  aplikasi  sistem  pakar  untuk  layanan kesehatan, salah satunya adalah proses diagnosa penyakit [5].
Sistem  Pakar  adalah  salah  satu  cabang dari AI yang dikembangkan semenjak tahun 1960, dimana sistem  pakar  merupakan Program  AI ( Artificial Intelligent ) yang mengandung pengetahuan dari satu atau lebih pakar sebagai basis   pengetahuan   yang   diperoleh  dari   pengalaman   atau   pengetahuan khusus dari pakar  (ahli)  yang  ditransfer  dari  manusia  ke  komputer  mengenai  suatu  bidang  tertentu  dengan  melakukan penalaran  terhadap    fakta-fakta    dan  aturan  kaidah  pada  basis  pengetahuan  sehingga  mencapai  kesimpulan dan  dapat  membantu  memecahkan  permasalahan  [6][7].  Sistem  pakar  memiliki  dua  bagian  utama,  yaitu lingkungan  pengembangan  dan  lingkungan  konsultasi.  Lingkungan  pengembangan  digunakan  untuk memasukkan  pengembangan  pakar  ke  dalam  lingkungan  sistem  pakar  sedangkan  lingkungan  konsultasi digunakan  oleh  nonpakar  untuk  memperoleh  pengetahuan  dan  nasihat  pakar  [8].  Solusi  untuk  beberapa masalah  secara  alami  dimulai  dengan  pengumpulan  informasi.  Penalaran  diterapkan  pada  hal  ini  informasi untuk  mendapatkan  kesimpulan  yang  logis.  Misalnya,  dokter  biasanya  mulai  mendiagnosis  pasien  dengan menanyakannya tentang gejala yang dideritanya, kemudian dokter menggunakan informasi ini untuk menarik kesimpulan  yang  masuk  akal  [9].  Sistem  pakar  ginjal  ini  tersedia  untuk  masyarakat  umum  yang  mungkin belum  sempat  untuk  melakukan  pemeriksaan  secara  langsung  ke  dokter  spesialis  ginjal,  sehingga  dapat melakukan  diagnosis  awal  dengan  menggunakan  aplikasi  ini.  Metode  yang  ada  pada  sistem  pakar  seperti forward chaining, naïve bayes, certainty factor (CF) serta beberapa metode lainnya. Naïve Bayes merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data[10]. Metode CF adalah metode yang digunakan  untuk  mengakomodasi  ketidakpastian  pemikiran  ( inexact  reasoning )  seorang  pakar  [11].  Untuk Penelitian  aplikasi  sistem  pakar  pendiagnosisan  penyakit  ginjal  yang  dilakukan  menggunakan  metode forward  chaining .  Metode  ini  dimulai  dengan  serangkaian  fakta  untuk  menemukan  aturan  yang  sesuai dengan asumsi yang dibuat, mengarah pada kesimpulan [12]. Forward chaining seringkali tanpa query yang spesifik  [13].  Jika  klausa premis sesuai  dengan  situasi,  maka  proses  akan  menyatakan  konklusi  [14].  Dari aplikasi  sistem  pakar  tersebut  maka  dilakukan  pengujian  secara  fungsional  dengan  menggunakan  metode Blackbox yaitu metode UAT dengan tujuan agar aplikasi ini dapat digunakan oleh masyarakat umum.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Teknik  penelitian  adalah  tata  cara  melakukan  penelitian,  meliputi  metode  pengumpulan  data  dan analisis data, meliputi:
1. Metode Studi Pustaka
Literatur  yang  digunakan  adalah  berupa  artikel  dan  jurnal  yang  berkaitan  dengan  penelitian  tentang Sistem Pakar dan Forward Chaining . Literatur yang digunakan diambil dari internet[2]dan [15].
2. Metode  wawancara  Yaitu  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  tanya  jawab  langsung terhadap  seorang  ahli  dalam  hal  ini  seorang  dokter,  dan  pasien  agar  mendapat  data  dan  fakta  yang akurat.
3. Metode  pengembangan  sistem,  aplikasi  sistem  pakar  penyakit  ginjal  menggunakan  metode pengembangan sistem Extreme Programming (XP) . XP adalah model pengembangan perangkat lunak yang  menyederhanakan  berbagai  tahapan  pengembangan  sistem  menjadi  lebih  efisien,  adaptif  dan fleksibel [16]. Pada Metode XP, tidak diperlukan pembuatan dokumentasi dan persyaratan proyek. XP berorientasi pada tim, yang berarti bahwa semua tim bertanggung jawab untuk menyelesaikan proyek dengan  sukses.  XP  digunakan  ketika  ukuran  tim  kecil[17].  XP  menganggap  proyek  pengembangan perangkat lunak sebagai sistem dari empat variable kontrol yaitu Biaya, Waktu, Kualitas dan Cakupan [18].

## 2.1 Metode pengembangan XP
Menurut  Pressman  dalam  bukunya  yang  berjudul Software Engineering ,  edisi  keenam,  proses Extreme Programming memilik  kerangka  kerja  yang  terbagi  menjadi  empat  konteks  aktivitas  utama.Empat konteks tersebut adalah Planning, Design, Coding dan Testing . Keempat aktivitas inilah yang akan menghasilkan sebuah  perangkat  lunak yang  didasari  dengan  konsep  model Extreme Programming .  Selain  gambar  dibawah  ini yang memberikan kesimpulan bagaimana penggunaan Extreme Programming , akan dijelaskan mengenai empat konteks tersebut secara lebih detail.
Gambar 1. Metodologi Extreme Programming (XP)
Extreme Programming[19], terdiri dari : 1. Planning
Proses pengumpulan informasi kemudian menyeleksinya (dibantu oleh seorang pakar) sehingga sesuai dengan  kebutuhan  sistem  yang  akan  dibangun.  Pada  penelitian    ini    pakar    yang  dimaksud  adalah seorang  dokter ahli ginjal selain itu untuk data penyakit dan gejala diambil dari jurnal Penelitian yang telah ada[15].
2. Design
Proses  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat  oleh  peneliti.  Untuk  perancangan  Penelitian  ini menggunakan Unified Modeling language (UML).
Secara  umum  Aplikasi  Kidney  Diagnosis  ini  dirancang  untuk  mempermudah  proses  diagnosis penyakit  ginjal  bagi  masyarakat  yang  belum  mempunyai  kesempatan  untuk  konsultasi  langsung  ke rumah  sakit  atau  dokter  spesialis  ginjal.  Ada  dua  golongan  pengguna  pada  sistem  diagnosis  ini. Golongan  pengguna  tersebut  adalah  :Admin  bisa  mengakses front  end Aplikasi  Kidney  Diagnosis. Admin  juga  berhak  mengakses back  end pada  aplikasi  untuk  memproses  penambahan,  perubahan, penghapusan seluruh data yang ada sedangkan User dapat mengakses Aplikasi Kidney Diagnosis pada bagian front  end . User bisa  mengakses  beberapa  menu,  diantaranya  yaitu:  Menu  diagnosis  penyakit ginjal,  Menu  melihat  informasi  dari  data-data  penyakit  ginjal  yang  hanya  ada  pada  aplikasi,  Menu informasi  dari  fungsi  ginjal,  Menu  informasi  untuk  pencegahan  penyakit  ginjal,  Menu  informasi pengobatan penyakit ginjal, Menu informasi dari rumah sakit yang terdapat dokter spesialis ginjal dan Menu cara penggunaan Aplikasi Kidney Diagnosis.
Gambar 3. Class Diagram Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Ginjal
Gambar 4. Use Case Diagram Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Ginjal
Tabel 1. Peran Aktor Admin
Aktor Use Case Deskripsi Admin Login Admin melakukan login sebelum masuk sistem dan melakukan kegiatan lain. Mengelola gejala Admin dapat mengelola seluruh data gejala. Mengelola penyakit Admin dapat mengelola seluruh data penyakit. Mengelola rule Admin dapat mengelola seluruh data rule . Mengelola diagnosis
Admin dapat mengelola seluruh data diagnosa.
Aktor Use Case Deskripsi Mengelola informasi Admin dapat mengelola seluruh data informasi. Mengelola user Admin dapat mengelola seluruh data-data user admin. Tabel 2. Peran Aktor User
Aktor Use Case Deskripsi User Mendiagnosis penyakit ginjal User dapat mendiagnosis penyakit ginjal. Melihat informasi User dapat melihat informasi dari penyakit ginjal.
Gambar 5. Activity Diagram Mengubah Gejala
Pada gambar 5 terlihat aktivitas admin akan mengubah data gejala. Admin masuk ke menu gejala, lalu admin  harus  mencari  terlebih  dahulu gejala  yang  akan  diubah.  Apakah  data  gejala  tersebut  ada  atau tidak.  Jika  data  gejala  tidak  ditemukan  berarti  data  tersebut  tidak  ada  atau  belum  dimasukkan.  Jika data gejala ditemukan maka admin akan memilih tombol “Edit” pada data tersebut. Akan muncul form dengan  isian  data  gejala  tersebut,  ubah  data  yang  diinginkan,  jika  sudah  klik  tombol  “Simpan”. Selanjutnya  sistem  akan  memvalidasi  apakah data  yang diubah  sudah  sesuai  atau  belum,  jika  belum sesuai maka akan muncul  notifikasi data gagal diubah, dan jika sudah sesuai akan muncul notifikasi data berhasil diubah dan berhasil disimpan.
Pada  gambar  6  terlihat  aktivitas  admin  akan  menambahkan  penyakit  beserta rule -nya  (gejala  dari penyakit tersebut). Admin masuk ke menu penyakit, kemudian admin harus mencari terlebih dahulu penyakit yang  akan  ditambahkan  tersebut.  Apakah data  penyakit  baru  tersebut  sudah  ada  atau  tidak. Jika  data  penyakit  ditemukan  maka  admin  tidak  perlu  memasukkan  data  tersebut.  Tetapi  Jika  data penyakit  tidak  ditemukan  maka  data  baru  akan  ditambahkan.  Admin  dapat  mengeklik  tombol “Tambah”, akan muncul form yang harus diisi berupa data penyakit dan jika form sudah terisi dengan benar klik tombol “Simpan”. Nantinya sistem akan memvalidasi apakah data yang dimasukan sudah sesuai atau belum, jika belum sesuai maka akan ada notifikasi data gagal ditambahkan, dan jika sudah sesuai akan ada notifikasi data berhasil ditambahkan dan disimpan. Jika data sudah berhasil disimpan
maka  langkah  selanjutnya  adalah  memilih  tombol  tambah  “Gejala”  ( rule )  pada  penyakit  yang  baru ditambahkan tadi. Setelah itu akan muncul daftar gejala yang sudah terdapat dalam sistem, lalu admin akan memilih beberapa gejala yang sesuai dengan penyakit yang sebelumnya ditambahkan.
Gambar 6. Activity Diagram Menambah Penyakit dan Rule
3. Coding
Pada  Penelitian  ini  aplikasi  dibuat  menggunakan  database  MySQL  dan  framework  PHP  yaitu Code Eigniter (CI).
4. Testing
Merupakan      fase      ujicoba      dari      sistem  yang  dibangun peneliti.    Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui      sudah      terpenuhi  atau  belum  kebutuhan  sistem  yang  dibangun.  Pengujian  dengan memberikan  task  kepada  responden  dan  penyebaran  kuesioner  acceptance    test,    dan  hasilnya    akan dianalisis  berdasarkan rekap  hasil  pengisian  kuesioner  dan  perhitungan  nilai Acceptance Test .
(1)
Hasil    pengukuran  UAT    dapat    digunakan    untuk    mengkonfirmasi    kesesuaian  sistem    yang dirancang  dengan  sistem  yang dibutuhkan  oleh  pengguna [20].

## 2.2 Metode Forward Chaining
Metode  ini  mencari  ketentuan inferensi hingga  menciptakan antecedent yang  benar  (IF-THEN). Setelah ketentuan sesuai rules ini ditemukan, maka mesin keputusan dapat menarik kesimpulan ataupun hasil (THEN) [15].
Gambar 7. Metode Forward Chaining
Berikut ini merupakan tabel pakar yang terdapat dalam Aplikasi Kidney Diagnosis berbasis website .
Tabel 3. Daftar Penyakit Penyakit Ginjal Id Penyakit Jenis Penyakit PG1 Infeksi Ginjal PG2 Batu Ginjal PG3 Gagal Ginjal Akut PG4 Gagal Ginjal Kronis PG5 Nefropati Diabetik PG6 Sindrom Nefrotik Tabel 4. Daftar Gejala Gejala Penyakit Ginjal Id Gejala Jenis Gejala G1 Bau urine yang tidak seperti biasa G2 Sakit pinggang atau punggung G3 Demam G4 Mual G5 Lemas G6 Nyeri pada saat buang air kecil G7 Ada darah atau nanah dalam urine G8 Sering buang air kecil G9 Urine berwana seperti teh G10 Pembengkakan pada bagian kaki G11 Jarang buang air kecil G12 Sesak nafas G13 Nafsu makan menurun G14 Sakit di bagian perut G15 Tremor pada tangan G16 Pucat G17 Gatal-gatal G18 Keram otot G19 Sulit tidur G20 Urine berbusa G21 Pembengkakan di sekitar mata G22 Mual dan muntah G23 Pembengkakan pada wajah G24 Pembengkakan pada lengan G25 Berkurangnya konsentrasi G26 Diare G27 Berat badan bertambah akibat penumpukan cairan
Tabel 5. Daftar Rule
Pengetahuan Diagnosa Penyakit Ginjal Id Gejala Id Penyakit PG1 PG2 PG3 PG4 PG5 PG6 G1 ✓ G2 ✓ ✓ ✓ G3 ✓ ✓ G4 ✓ ✓ ✓ G5 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ G6 ✓ ✓ G7 ✓ G8 ✓ ✓ G9 ✓ G10 ✓ ✓ ✓ G11 ✓ G12 ✓ ✓ G13 ✓ ✓ ✓ G14 ✓ G15 ✓ G16 ✓ G17 ✓ ✓ G18 ✓ G19 ✓ ✓ G20 ✓ ✓ G21 ✓ ✓ G22 ✓ G23 ✓ G24 ✓ G25 ✓ G26 ✓ G27 ✓
Gejala-gejala  yang  ada  pada  kaidah  sistem  pakar  ini  yaitu  lebih  dari  satu  dan  dihubungkan  dengan menggunakan operator AND [15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Implementasi Aplikasi Sistem Pakar Penyakit Ginjal
Ketika  pengguna  memasuki  Aplikasi  Sistem  pakar  penyakit  ginjal (Kidney  Diagnosis) maka  yang akan  muncul  pertama  kali  adalah  tampilan  beranda  yang  memiliki  beberapa  informasi  seputar  aplikasi  dan tombol untuk melakukan diagnosis.
Gambar 8. Home Admin
Halaman ini digunakan untuk memilih gejala penyakit yang dirasakan oleh pengguna. Dari hasil pilihan pada halaman ini, maka akan muncul diagnosa jenis penyakit
Gambar 9. Pilih Gejala Diagnosa

## 3.2 Pengujian User Acceptance Task (UAT)
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  wawancara  dan  survey. Kuesioner  sebagai  alat  pengumpulan  informasi  dengan  mengajukan  serangkaian  pertanyaan  tertulis  untuk tanggapan  tertulis  dari  responden.  Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini memberikan  Kuesioner  Tes  Aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  dini  penyakit  ginjal  kepada  pengguna  yang terlibat dalam Penelitian. Pertanyaan yang diajukan dalam survey ini ditunjukkan pada Tabel 1. Aspek User Acceptance  Testing  (UAT)  ini  meliputi  dua  hal:  (1)  Desain  menggambarkan  tampilan  aplikasi  ( user interface ).  (2)  Kemudahan  menggunakan  aplikasi  tersebut.  Pada  pengujian  sistem  ini  pengujian  yang dilakukan yaitu pengujian untuk pengguna (Pasien). Nilai bobot di setiap jawaban adalah: (1) A=5; (2) B=4; (3) C=3; (4) D=2 dan (5) E=1. Jumlah responden UAT yang terlibat adalah 20 orang. Detail hasil UAT dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Kuisioner  Untuk Pengujian User Acceptance Test No Pertanyaan Skala Penilaian SB B C K SK 1 Tampilan  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ginjal menarik 12 5 3 2 Aplikasi  sistem  pakar  penyakit  ginjal  dapat  membantu pengguna  untuk  mendiagnosa  awal  penyakit  ginjal  dengan memberikan  pengetahuan  dan  informasi    tentang  penyakit ginjal 11 3 3 3 0 3 Fitur/menu  yang  ada  pada  aplikasi  sistem  pakar  penyakit ginjal mudah dimengerti oleh pengguna 9 5 4 1 1 4 Aplikasi  sistem  pakar  penyakit  ginjal  mudah  dioperasikan oleh pengguna 10 8 0 2 0 5 Aplikasi sistem pakar dapat diakses dengan mudah 9 9 1 0 1
Berikut  hasil  dari  perhitungan  dari  pertanyaan  pertama  User  Acceptance  test  pada  penggunaan aplikasi sistem pakar penyakit ginjal:
Total skor pengujian  = 12x5+5x4+3x3+0x2+0x1 = 60+20+9+0+0= 89
Skor tertinggi
= 5x20 = 100
=  89/100 x 100% =  89 %
Berikut hasil dari perhitungan dari pertanyaan kedua User Acceptance test pada penggunaan aplikasi sistem pakar penyakit ginjal:
Total skor pengujian  = 11x5+3x4+3x3+3x2+0x1 = 55+12+9+6+0= 82
Skor tertinggi
= 5x20 = 100
=  82/ 100 x 100% =  82 %
Berikut hasil dari perhitungan dari pertanyaan ketiga User Acceptance test pada penggunaan aplikasi sistem pakar penyakit ginjal:
Total skor pengujian   = 9x5+5x4+4x3+1x2+1x1
= 45+20+12+2+1= 80 Skor tertinggi
= 5x20 = 100
=  80/ 100 x 100% =  80 %
Berikut  hasil  dari  perhitungan  dari  pertanyaan  keempat User  Acceptance  test pada  penggunaan aplikasi sistem pakar penyakit ginjal:
Total skor pengujian  = 10x5+8x4+0x3+2x2+0x1 = 50+32+0+4+0= 86
Skor tertinggi
= 5x20 = 100
=  86/ 100 x 100% =  86 %
Berikut hasil dari perhitungan dari pertanyaan kelima User Acceptance test pada penggunaan aplikasi sistem pakar penyakit ginjal:
Total skor pengujian   = 9x5+9x4+1x3+0x2+1x1 = 45+36+3+0+1= 85
Skor tertinggi
= 5x20 = 100
=  85/ 100 x 100% =  85 % Tabel 7. Hasil Pengujian UAT No Pertanyaan Hasil Pengujian 1 Pertanyaan 1 89% 2 Pertanyaan 2 82% 3 Pertanyaan 3 80% 4 Pertanyaan 4 86% 5 Pertanyaan 5 85% Rata-rata hasil pengujian 84,4%
Dari tabel diatas, maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem pakar penyakit ginjal dapat diterima sebesar 84,4% oleh pengguna.

## 4. KESIMPULAN
Dengan membuat Aplikasi sistem pakar penyakit ginjal menggunakan metode forward chaning dapat membantu  dan  mempermudah  masyarakat  untuk  melakukan  diagnosa  awal  penyakit  ginjal  serta mendapatkan  informasi  dan  pengetahuan  mengenai  penyakit  ginjal  sehingga  dapat  dilakukan  deteksi  dini terhadap  penyakit  tersebut.  Setelah  dilakukan  pengujian  UAT  maka  hasil  jawab  oleh  responden  rata-rata persentase  UAT  sebesar  84,4  %  untuk  menilai  desain  dan  kemudahan  penggunaan  aplikasi  sistem  pakar penyakit ginjal.

## REFERENSI
[1] A.  Nurkholis,  A.  Riyantomo,  and  M.  Tafrikan,  “Sistem  Pakar  Penyakit  Lambung  …  SISTEM PAKAR PENYAKIT LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” Jurnal Momentum , vol. 13, no. 1, pp. 32–38, 2017.
[2] H.  W.  Putra,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Ginjal  Dengan  Metoda  Forward  Chaining,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 5, no. 1, p. 7, 2019, doi: 10.22216/jsi.v5i1.4081.
[3] A.  Akbar,  F.  Alfikrie,  D.  Hatmalyakin,  and  ...,  “Kemandirian  Masyarakat  Dalam  Pencegahan  Dan Deteksi  Dini  Penyakit  Ginjal  Di  Desa  Lemukutan  Kecamatan  Sungai  Raya  Kepulauan  Kabupaten Bengkayang …,” Jurnal Buletin Al … , 2022.
[4] M.  Dewi  and  M.  Saefudin,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar  Identifikasi  Tentang  Penyakit  Ginjal Dengan  Mengunakan  Metode  Forward  Chaining,” Jurnal  Ilmiah  KOMPUTASI ,  vol.  17,  no. September, 2018.
[5] B. F. Yanto, I. Werdiningsih, and E. Purwanti, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Anak Bawah  Lima  Tahun  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” Journal  of  Information  Systems Engineering and Business Intelligence , vol. 3, no. 1, p. 61, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.1.61-67.
[6] Jeffry  and  Syahrul  Usman,  “Penerapan  Metode  Certainty Factor  dan  Forward  Chaining  pada  Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Ginjal,” Indonesian  Journal  of  Intellectual  Publication ,  vol.  1,
no. 1, pp. 21–32, 2021, doi: 10.51577/ijipublication.v1i1.35.
[7] S.  H.  Liao,  “Expert  system  methodologies  and  applications-a  decade  review  from  1995  to  2004,” Expert Systems with Applications , vol. 28, no. 1, pp. 93–103, 2005, doi: 10.1016/j.eswa.2004.08.003.
[8] N.  Aini,  R.  Ramadiani,  and  H.  R.  Hatta,  “Sistem  Pakar  Pendiagnosa  Penyakit  Tuberkulosis,” Informatika  Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer ,  vol.  12,  no.  1,  p.  56,  2017,  doi: 10.30872/jim.v12i1.224.
[9] A. Al-Ajlan, “The Comparison between Forward and Backward Chaining,” International Journal of Machine Learning and Computing , vol. 5, no. 2, pp. 106–113, 2015, doi: 10.7763/ijmlc.2015.v5.492.
[10] M.  Ridho  Handoko,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Selama  Kehamilan  Menggunakan  Metode Naive Bayes Berbasis Web,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[11] A.  H.  Aji,  M.  T.  Furqon,  and  A.  W.  Widodo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu  Hamil Menggunakan Metode Certainty Factor ( CF ),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3, no. 5, pp. 2127–2134, 2018.
[12] F.  Masya,  H.  Prastiawan,  and  S.  Mubaroq,  “Application  Design  to  Diagnosis  of  Bone  Fracture  ( Traditional ) using Forward Chaining Methods,” International Research Journal of Computer Science (IRJCS) , vol. 3, no. 09, pp. 23–30, 2016.
[13] I.  Akil  Program  Studi  Manajemen  Administrasi  ASM  BSI  Jakarta  Jl  Jatiwaringin  Raya  No  and  J. Timur, “Analisa Efektifitas Metode Forward Chaining Dan Backward Chaining Pada Sistem Pakar,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, p. 35, 2017.
[14] R.  R.  Fanny,  N.  A.  Hasibuan,  and  E.  Buulolo,  “Renalis  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor Dengan Penulusuran Forward Chaining,” Median Informatika Darma , vol. 1, no. 1, pp. 13–16, 2017.
[15] A.  Sembiring,  S.  Andryana,  and  A.  Gunaryati,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Mobile  Untuk  Diagnosis Penyakit  Ginjal  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan Pembelajaran Informatika) , vol. 6, no. 1, pp. 139–148, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1932.
[16] A.  Fatoni  and  D.  Dwi,  “Rancang  Bangun  Sistem  Extreme  Programming  Sebagai  Metodologi Pengembangan Sistem,” Prosisko , vol. 3, no. 1, pp. 1–4, 2016.
[17] A.  Shrivastava,  I.  Jaggi,  N.  Katoch,  D.  Gupta,  and  S.  Gupta,  “A  Systematic  Review  on  Extreme Programming,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol.  1969,  no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1969/1/012046.
[18] T. Dudziak, “XP overview,” 2000.
[19] B.  Muslim,  Yadi,  and  M.  Harta,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Penyakit  Ginjal  Berbasis  Web Menggunakan  PHP  DAN  MYSQL,” Jurnal  Ilmiah  Betrik ,  vol.  8,  no.  03,  pp.  115–122,  2017,  doi: 10.36050/betrik.v8i03.72.
[20] A.  N.  Alfian,  M.  Y.  Putra,  R.  Rafsanjani,  and  A.  P.  Witjaksono,  “User  Acceptance  Test  Terhadap Aplikasi  Augmented  Reality  Quivervision  3D  Sebagai  Media  Pembelajaran  Mewarnai,” INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL : Journal of Informatics , vol. 6, no. 2, p. 197, 2022, doi: 10.51211/itbi.v6i2.1663.