## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24

## DIAGNOSA PENYAKIT TUMOR OTAK MENGGUNAKAN METODE WATERFALL DAN ALGORITMA DEPTH FIRST SEARCH
Mikhael Kristian 1) , Septi Andryana 2) , Aris Gunaryati 3)
1, 2, 3) Informatika, Fakulkas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jl. Sawo Manila No.61, RW.7, Pejaten Bar., Kec. Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, DaerahKhusus Ibukota Jakarta 12520 e-mail: kristianmikhael667@gmail.com 1) , septi.andryana@civitas.unas.ac.id 2) , aris.gunaryati@civitas.unas.ac.id 3)

## ABSTRAK
Tumor merupakan sebuah benjolan dapat tumbuh di seluruh bagian tubuh manusia secara tidak abnormal, tumor memiliki sifat bagian yaitu bersifat jinak maupun ganas. Jika tidak segera ditangani lebih cepat, maka akan semakin memburuk bagi imunitas maupun di bagian tubuh. Gejala pada umumnya yang menyertai tumor otak seperti nyeri di bagian kepala. Namun gejala  tersebut  sering  kali  diabaikan  dan tidak  melakukan penanganan  lebih cepat. Berdasarkan  pada kasus  tersebut,  hal yang dibutuhkan dalam melakukan diagnose secara instan yaitu membutuhkan sistem pakar pendeteksi diagnosa jenis penya- kit tumor otak. Sistem pakar dikembangkan dengan menggunakan Framework Codeigniter, Bootstrap, dan MySQL. Dalam perancangan sistem ini dibentuk dalam pemodelan UML metode ini menggunakan metode Waterfall sebagai tahapan dalam melakukan tahapan analisis sistem dan algoritma Depth First Search sebagai penelusuran jalur dalam mencari jenis tumor tersebut. Dalam proses diagnosa pada gejala manusia dimulai dari menampilkan seluruh data-data informasi terkait gejala tumor otak, kemudian menggambarkan kesimpulan, dan penelusuran pencarian fakta yang akurat dengan perintah IF-THEN. Pengujikan yang dilakukan menggunakan metode black box dan pengujian hasil diagnosa. Hasil persentase dan interpretasi dari hasil kuisioner yang diperoleh yaitu 92,25% persentase dan interpretasi.
Kata Kunci: Tumor Otak, Sistem Pakar, Metode Waterfall, Algoritma Depth First Search, Metode Black Box.

## ABSTRACT
A tumor is a lump that can grow in all parts of the human body abnormally, the tumor has the characteristic of being benign or malignant. If it is not supported sooner, it will worsen immunity as well as in the body. Common symptoms that accompany brain tumors include pain in the head. However, these symptoms are often ignored and do not get treated sooner. Based on this case, what is needed in an instant diagnosis requires an expert system to detect the type of brain tumor. Expert systems are developed using Codeigniter Framework, Bootstrap, and MySQL. In designing this system, it is formed in the UML mod- eling.  This  method  uses the Waterfall  method as a  stage  in carrying  out the  stages of  system  analysis and  the  Depth First Search algorithm as path search in finding the type of tumor. In the process of diagnosing human symptoms, it starts from displaying all information data related to brain tumor symptoms, then drawing conclusions, and searching for accurate facts with th IF-THEN command. Tests carried out using black box method and testing the  diagnostic results. The results of the proportion and interpretation of the results obtained from the questionnaire were 92,25% proportion and interpretation.
Keywords: Brain Tumor, Expert System, Waterfall Method, Depth First Search Algorithm, Black Box Method.

## I. P ENDAHULUAN
ISTEM PAKAR  merupakan  sebuah  sistem  yang  dapat  menyelesaikan  suatu  permasalahan  terkait  kasus penyakit  tumor  otak.  Suatu  sistem  pakar  mampu  menampung  sebuah  data  yang  berasal  dari  pengetahuan manusia,  sehingga  sistem  dapat  bekerja  secara  otomatis  dalam  membantu  para  tenaga  medis  untuk mendiagnosa jenis penyakit tumor pada masyarakat. Sebuah sistem pakar sangat banyak digunakan oleh para ahli khususnya pada dunia kesehatan yang sangat berguna dalam melakukan analisis, diagnose, konsultasi, membantu dalam pengambilan keputusan. Sistem pakar ini digunakan untuk mendeteksi jenis penyakit tumor otak [1].
Tumor  otak  merupakan  sebuah  pertumbuhan  sel  dalam  bentuk  benjolan  atau  jaringan  yang  tumbuh  tidak terkendali yang dapat mengakibatkan gejala kanker atau tidak menimbulkan gejala kanker pada otak. Tumor pada otak  adalah  bagian  dari  tumor  pada  sistem  saraf,  di  samping  tumor  spinal  dan  tumor  sarafperifer  [2].  Tumor memiliki dua jenis yang berbeda yaitu tumor jinak yang biasa disebut meningioma dan tumor ganas yang biasa disebut glioblastoma. Hal ini bukanlah penyakit biasa, pada kasus tersebut sangat membutuhkan penanganan yang lebih cepat agar dapat segera ditangani secara medis maupun terapis. Informasi dalam melakukan diagnosa sangat dibutuhkan, Oleh karena itu sistem pakar dikembangkan untuk dapat mendeteksi jenis tumor otak dalam berbasis web agar masyarakat dapat mengakses untuk mendiagnosa penyakit tumor otak.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  pendahulu pada diagnosa  penyakit tumor  otak  dilakukan  pada  penelitian yang  berjudul  Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Tumor  Otak  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor
S

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
(CF). Tujuan dari pada penelitian ini yaitu menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari informasi yang fakta  dari  beberapa  para  pakar  di  bidangnya  [2].  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  pendahulu  yaitu berjudul  Penerapan  Metode  Certainty  Factor  (CF)  Dalam  Pembuatan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Tumor Otak.  Tujuan  dari  penelitian ini  yaitu  untuk  mengetahui  gejala-gejala  yang  terjadi  terhadap  suatu jenis  penyakit tumor otak [3]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh pendahulu yaitu berjudul Segmentasi Citra Tumor Otak Menggunakan Support Vector Machine Classifier. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengenali citra atau objek yang sedang dipertimbangkan agar lebih mudah dipertimbangkan agar lebih mudah divisualkan [4].
Setelah peneliti melakukan studi literature dan analisis terhadap jurnal-jurnal dari penelitian yang sejenis, belum dilakukan  pengujian  secara  sistem  kehandalan  dengan  menggunakan  GT  Metrix,  dan  pada  jurnal  penelitian terdahulu tidak lengkap dengan rekomendasi apa saja setelah terdiagnosa penyakit tersebut berdasarkan gejala yang diberikan,  dan  oleh  karena  itu,  keterbaruan  penelitian  ini  yaitu  dilengkapi  dengan  rekomendasi  yang  diberikan seperti pada usulan ke dokter spesialis, rujukan rumah sakit, penanganan, pemeriksaan, dan pencegahan.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pengumpulan data penelitian dari aplikasi diagnosa jenis penyakit tumor otak yang digunakan dalam mendeteksi gejala penyakit yang dialami oleh manusia. Selain pengumpulan data berupa jurnal nasional, jurnal internasional, dan sumber-sumber data terpercaya, penelitian ini mempelajari setiap sistem pakar yang telah dibuat berdasarkan para penelitian sebelumnya. Berikut beberapa data yang diperoleh dari hasil pengumpulan data yaitu, melakukan observasi yang dilakukan dalam pengumpulan data mengenai jenis penyakit tumor otak dengan cara melakukan pengamatan dari gejala-gejala yang dirasakan oleh pasien [5]. Kemudian melakukan wawancara  yang dilakukan dalam  pengumpulan  data  yang  diperoleh  dalam  penelitian  sebuah  sistem  dengan  melakukan  wawancara  dan konsultasi secara online kepada dokter spesialis onkologi pada aplikasi Alodokter [5]. Dan kemudian melakukan studi literature yang dilakukan dalam pengumpulan data informasi terkait diagnosa jenis penyakit tumor otak terkait melalui berbagai sumber seperti jurnal medis, jurnal nasional, jurnal internasional, dan referensi yang terpercaya.
Penelitian ini,  menggunakan  Metode Waterfall sebagai  tahapan  dalam pengembangan  sebuah  sistem.  Metode Waterfall yang sering disebut metode air terjun yang merupakan metode yang dapat melakukan dalam pembuatan sebuah pembaruan sistem yang berjalan. Metode waterfall bersifat sistematis, dan rangkaian sistem perancangan software dilakukan secara urutan. Metode Waterfall memiliki tahapan dalam membangun sebuah software yaitu dimulai dari tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, penyebaran, dan pemeliharaan. Berikut rangkaian alur dalam pengembangan sebuah sistem pakar menggunakan metode Waterfall pada Gambar 1 sebagai berikut [6].

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24

## A. Analisis
Pengumpulan  data  berdasarkan  validasi  dari  dokter  terkait  dengan  penelitian  yang  didapat  berupa  analisa kebutuhan  dalam  melakukan  wawancara,  konsultasi,  dan  studi  literature,  sehingga  sistem  pakar  diagnosa  jenis penyakit tumor otak dapat memberikan sebuah hasil dalam melakukan tugas-tugas dalam mendiagnosa dari gejala tersebut. Data yang didapat dari referensi berupa data jenis penyakit tumor otak gejala, definisi, rujukan Rumah Sakit,  penanganan,  pemeriksaan,  pencegahan,  dan  spesialis.  Data  jenis  penyakit  tumor  yang  didapat  dari  hasil penelitian sebanyak 8 jenis penyakit tumor dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Jenis Penyakit Tumor Otak ID Penyakit Nama Penyakit P-01 Meningioma P-02 Glioblastoma Multiforme (GBM) P-03 Tumor Hipofisis (Adenoma Pituitari) P-04 Neuroma Akustik P-05 Craniopharyngioma P-06 Karsioma Pleksus Koroid P-07 Optic Glioma P-08 Astrositoma
Data  gejala  jenis  tumor  otak  merupakan  data  yang  berisikan  sebuah  indikasi keberadaan  penyakit  tumor  otak berdasarkan dari 8 jenis penyakit tumor otak. Masing-masing data gejala yang diperoleh dari jenis penyakit tumor otak berdasarkan hasil penelitian dari wawancara dan jurnal nasional maupun internasional yang didapat sekitar 51 data gejala yang diperoleh. Berikut hasil data gejala berdasarkan jenis penyakit tumor yaitu dari 8 jenis penyakit tumor otak.
Masing – masing data gejala berdasarkan kode gejala yaitu pada Gangguan ingatan (G-01). Penglihatan hilang (G-02). Kesadaran menurun (G-03). Nyeri kepala (G-04). Muntah dan mual (G-05). Nyeri kepala semakin mem- buruk (G-06). Kejang-kejang (G-07), Kebingungan mental (G-08). Nyeri kepala berat (G-09). Keluarnya  cairan putting (G-10). Sakit kepala (G-11). Lemah pada salah satu anggota badan (G-12). Sering lupa (G-13). Mual dan muntah berlebihan (G-14). Epilepsy atau ayan (G-15). Perubahan drastis pada indera penglihatan (G-16). Susah berbicara (G-17). Siklus menstruasi irregular atau amenorrhea (amenore) (G-18). Disfungsi seksual pria (G-19). Penglihatan ganda (G-20). Tidak sadarkan diri (G-21). Pilek (G-22). Masalah pada indera penciuman (G-23). Cush- ing’s syndrome (G-24). Penurunan pendengaran (G-25). Telinga berdengung / Tinitus (G-26). Gangguan keseim- bangan  (G-27).  Gangguan  sensasi  pada  wajah  (G-28).  Vertigo  (G-29).  Masalah  koordinasi  gerak  tubuh  (G-30). Perubahan  mental  muncul  secara  perlahan  selama  1-2  tahun  (G-31).  Susah  tidur  (G-32).  Masalah  dengan penglihatan  muncul  secara  perlahan  selama  1-2  tahun  (G-33).  Sakit  kepala  muncul  secara  perlahan  selama  1-2 tahun (G-34). Muntah dan mual muncul secara perlahan selama 1-2 tahun (G-35). Buang air kecil berlebihan (G- 36). Kelelahan (G-37). Kelebihan cairan di otak (Hidrosefalus) (G-38), Lekas marah (G-39). Mual dan muntah (G- 40),  Sakit  bagian  kepala  (G-41).  Sakit  kepala  hebat  dan  kronis  (G-42).  Gerakan  mata  tidak  disengaja  (G-43). Gangguan memori bila menekan saraf dibagian temporal (G-44). Kehilangan selera makan (G-45). Keterlambatan pertumbuhan (G-46). Ketidakmampuan untuk melihat ke atas (G-47). Perubahan mental, misalnya linglung, diso- rientasi,  penurunan  kemampuan  mengingat  serta  mudah  tersinggung  (G-48).  Lemas  pada  otot  lengan  atau  kaki salah satu sisi tubuh (G-49). Sakit kepala disertai mual dan muntah (G-50). Masalah penglihatan atau berbicara (G- 51) [8]. Hasil data gejala telah diklasifikasikan dengan menggunakan algoritma Depth First Search. Sehingga data gejala dapat direlasikan dengan data jenis penyakit tumor otak.
Setiap data jenis penyakit tumor masing-masing memiliki definisi, yang merupakan suatu penjelasan secara de- tail terkait masing-masing 8 jenis penyakit tumor otak. Masing-masing data tersebut diperoleh dari hasil wawancara yang didapat sebanyak 8 data definisi dari masing-masing jenis penyakit tumor otak. Berikut data definisi berdasar- kan pada data jenis penyakit tumor otak yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Data Definisi Dari Jenis Penyakit Tumor
ID Penyakit Definisi Dari Jenis Penyakit Tumor Otak P-01 Meningioma adalah tumor yang berasal dari selaput otak Bahasa medisnya me- ningens, meningioma sebagian besar ber- sifat jinak tapi jika dibiarkan akan se- makin ganas P-02 Glioblastoma Multiforme (GBM) adalah kanker ganas yang berasal dari sel-sel

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
saraf otak yaitu astrosit dan oligodendrosit P-03 Tumor Hipofisis (Adenoma Pituitary) adalah tumor jinak yang berasal dari kelenjar pituitari, lokasinya persis di belakang mata P-04 Neuroma Akustik adalah tumor jinak pada saraf penghubung telinga dan otak P-05 Craniopharyngioma adalah tumor jinak di regio sella atau supersella P-06 Karsioma Pleksus Koroid adalah kega- nasan pada pleksus chroid, pleksus chroid yang memproduksi cairan sere- brospinal P-07 Optic Glioma adalah glioma tumor jinak pada saraf optik P-08 Astrositoma adalah tumor jinak adalah bias ganas tergantung gradenya, grad- enya terdiri dari Grade 1-2 adalah jinak dan Grade 3-4 adalah tumor ganas
Setiap data jenis penyakit tumor memiliki rujukan rumah sakit yang berfungsi untuk  mendapatkan pengobatan utama di rumah sakit yang telah direkomendasikan khusus untuk jenis penyakit tumor otak. Masing-masing data tersebut diperoleh berdasarkan hasil wawancara yang didapat sebanyak 8 data rujukan rumah sakit dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Data Rujukan Rumah Sakit ID Penyakit Rujukan Rumah Sakit P-01 Rumah Sakit Pusat Otak Nasional Prof. Dr. dr. Mahar Mardjono Jakarta, RSCM P-02 Rumah Sakit Pusat Otak Nasional Prof. Dr. dr. Mahar Mardjono Jakarta, Rumah Sakit Siloam, Rumah Sakit Dharmais, RSCM P-03 Rumah Sakit Pusat Otak Nasional Prof. Dr. dr. Mahar Mardjono Jakarta, RSCM P-04 Rumah Sakit Kanker Dharmais P-05 Rumah Sakit Kanker Dharmais P-06 Rumah Sakit Pusat Otak Nasional Prof. Dr. dr. Mahar Mardjono Jakarta, RSCM P-07 Rumah Sakit Pusat Otak Nasional Prof. Dr. dr. Mahar Mardjono Jakarta, RS Kanker Dharmais, RSCM P-08 Rumah Sakit Pusat Otak Nasional, RS. Kanker Dharmais, RSCM
Setiap data jenis penyakit tumor memiliki penanganan medis untuk segera melakukan tindakan untuk mematikan sel jenis penyakit tumor otak dan pengangkatan tumor pada otak. Masing-masing data penanganan diperoleh dari hasil wawancara dan sumber data terpercaya yang didapat sebanyak 8 data dari masing-masing penanganan terse- but. Berikut data penanganan berdasarkan pada data jenis penyakit tumor otak yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Data Penanganan Dari Jenis Penyakit Tumor Otak
ID Penyakit Penanganan Jenis Tumor Otak
P-01 Operasi Pengangkatan Tumor, Kemoterapi, Radioterapi P-02 Operasi Kepala, Kemoterapi, Nanoparticle Therapy, Water Therapy, Terapi Radiasi P-03 Terapi Radiasi, Operasi P-04 Pembedahan Mikro, Radioterapi P-05 Operasi Pembedahan, Terapi Radiasi, Kemoterapi P-06 Operasi Bedah Saraf, Terapi Konservatif Medikamentosa

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
P-07 Pembedahan, Terapi Radiasi, Kemot- erapi P-08 Operasi Terapi Radiasi, Kemoterapi
Setiap data jenis penyakit tumor otak memiliki pemeriksaan lebih lanjut untuk segera mengetahui lebih detail lagi pada jenis penyakit tumor otak. Masing-masing data tersebut diperoleh dari hasil wawancara dan jurnal nasional yang didapat sebanyak 8 data. Berikut merupakan data pemeriksaan dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. Data Pemeriksaan Dari Jenis Penyakit Tumor Otak
ID Penyakit Pemeriksaan Jenis Tumor Otak P-01 CT Scan, MRI P-02 MRI, Pemeriksaan Neurologis, Tindakan Biopsi P-03 Tes darah maupun urin, MRI, Mengecek penglihatan untuk mengeliminasi P-04 Tes pendengaran dengan audiometri, tes garpu tala, Electronystagmography untuk mendeteksi gangguan keseimbangan me- lalui bola mata, CT Scan, dan MRI. P-05 Pemeriksaan Fisik Syaraf Kranial, Pemindaian Computed Tomography (CT) otak P-06 Pemeriksaan Fisik Syaraf Kranial, Pemindaian P-07 Pembedahan, Terapi Radiasi, Kemot- erapi P-08 Operasi Terapi Radiasi, Kemoterapi
Setiap data jenis penyakit tumor otak memiliki pencegahan agar dapat terhindar dari berbagai jenis penyakit tumor otak. Masing-masing data pencegahan diperoleh dari hasil wawancara dan sumber data terpercaya yang didapat sebanyak 8 data pencegahan. Berikut data pencegahan berdasarkan kode jenis penyakit tumor otak yaitu. Karena penyebab dari meningioma belum diketahui secara pasti, belum ada strategi pencegahan yang terbukti efektif dalam menghindari terjadinya meningioma (P-01). Berhenti mengkonsumsi minuman beralkohol, makan makanan yang bergizi, berhenti merokok, mengurangi paparan radiasi di daerah kepala (P-02). Untuk saat ini pencegahannya belum diketahui (P-03). Tidak semua neuroma akustik dapat dicegah, terutama  bila  penyakit  ini  berkaitan  dengan  kelainan  genetik  diturunkan  dari  orang  tua.  Namun  resiko terjadinya neuroma akustik dapat diturunkan dengan menghindari paparan suara bising, juga dengan melakukan konsultasi sebelum dan sesudah menjalani radioterapi (P-04). Untuk saat ini pencegahannya belum diketahui (P-05). Untuk saat ini pencegahannya belum diketahui (P-06). Pada saat ini tidak ada cara diketahui untuk mencegah atau mengurangi resiko glioma saraf optic pada anak (P-07). Mengikuti seluruh ketentuan yang diberikan oleh dokter pasca pengobatan, lakukan pemeriksaan ulang, secara berskala untuk memantau perkembangan penyakit serta kondisi kesehatan anda (P-08).
Setiap data jenis penyakit tumor memiliki dokter spesialis untuk melakukan konsultasi kepada dokter spesialis agar dapat mengetahui informasi lebih detail. Masing-masing data dokter spesialis diperoleh dari hasil wawancara yang didapat sebanyak 8 data dokter spesialis. Berikut data dokter spesialis dapat dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Data Dokter Spesialis ID Penyakit Dokter Spesialis P-01 Spesialis Onkologi Radiasi P-02 Dokter Bedah Saraf P-03 Spesialis Endokrinologi, Spesialis Bedah Saraf, Perawatan Utama, Oftalmologi, Dokter Onkologi Radiasi P-04 Ahli Onkologi, Ahli Hematologi Anak, Ahli Hematologi P-05 Ahli Bedah Saraf, Onkologi Radiasi, Hemato Onkologi, Radiologi P-06 Spesialis Saraf, Spesialis Bedah Saraf P-07 Spesialis Saraf, Spesialis Bedah Saraf, Spesialis Onkologi P-08 Ahli Bedah Saraf, Ahli Onkologi, Ahli Onkologi Radiasi, Ahli Saraf

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24

## B. Desain
Gunakan satu Proses desain pada aplikasi sistem pakar diagnosa yang memerlukan syarat untuk memenuhi kebu- tuhan sebuah perancangan aplikasi yang bertujuan dalam pembuatan desain tampilan aplikasi, arsitektur perangkat lunak, representasi antar muka, dan sebelum melakukan pengkodean. Tahapan yang dilakukan dalam kebutuhan perancangan aplikasi yang dibutuhkan yaitu melakukan perancangan usecase , flowchart , dan ERD. Berikut struktur usecase pada admin dan pasien dalam berinteraksi dengan sistem pakar dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut [7].

## Gambar 2. Perancangan Usercase Admin dan Pasien
Dalam melakukan diagnosa dengan sistem pakar hal yang dilakukan oleh pasien sebelum diagnosa yaitu pasien harus  memiliki  akun  agar  dapat  melakukan  diagnosa  dan  disetujui  oleh  admin  sistem  pakar.  Pasien  dapat melakukan pendaftaran terlebih dahulu untuk dapat melakukan diagnosa. Berikut alur pendaftaran pasien dalam penggunaan sistem pakar pada Gambar 3.

## Gambar 3. Flowchart Proses Pendaftaran Akun Pasien
Berdasarkan  alur  flowchart  pada  Gambar  3  menjelaskan  alur  pendaftaran  alur  pendaftaran  akun  pasien  yang diminta  oleh  sistem  untuk mengisi  seluruh  form  biodata  pasien,  sehingga  pasien  dapat mengakses  sistem  pakar diagnosa  dengan  akun  yang  telah  didaftar  dan  disetujui  oleh  admin.  Pasien  diminta  untuk  memilih  gejala  yang tersedia di sistem pakar diagnosa jenis penyakit tumor otak. Setelah pasien memilih gejala yang dirasakan, hasil

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
jawaban  tersebut  akan  diproses  berdasarkan  aturan  yang  dirancang  sistem  pada  data  yang  diperoleh  dengan mengimplementasikan Algoritma Depth First Search . Berdasarkan Gambar 4 yang menunjukan relasi hubungan tiap masing-masing tabel dalam database yang akan digunakan dalam penyimpanan data admin maupun data pasien [7].
Gambar 4. Hubungan Relasi Database atau ERD

## C. Sistem Pakar
Sistem  pakar  biasa  disebut  dengan expert  system merupakan  sebuah  sistem  yang memiliki  pengetahuan  sama dengan manusia yang diciptakan dalam sebuah bentuk program, agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan [9]. Sistem pakar mampu meniru dalam penyelesaian suatu masalah dari seperti para ahli. Dengan menggunakan sistem pakar, pengguna yang awampun mampu mencari solusi yang sulit ditemukan tanpa harus diselesaikan oleh bantuan para ahli. Para ahli sangat menyetujui dengan adanya sistem pakar, karena sistem pakar sangat membantu dalam aktivitasnya sebagai pendamping yang berpengalaman.

## D. Algoritma Depth First Search
Setiap alur Pertanyaan pada data gejala yang diperoleh dalam sistem yang ditampilkan, dilakukan dengan proses pencarian  pada  semua  turunannya  sebelum melakukan  pencarian  terhadap  setiap  node  yang  sejenis  [10]. Proses pencarian dilakukan mulai dari node akar yang sejenis yang lebih tinggi, pencarian tersebut akan melakukan peru- langan hingga mendapatkan hasil tujuan. Setelah mendapatkan hasil tujuan maka proses pencarian akan berhenti melakukan perulangan, meskipun terdapat tujuan lainnya.
Dalam pencarian jenis penyakit tumor otak dilakukan dengan membuat simpul sebagai titik pertama, kemudian titik-titik  tersebut  akan  melalui  hingga  ke  titik  berakhir  dimana  titik  tersebut  merupakan  titik  tujuan  akhir  atau sebagai jenis penyakit tumor otak yang dicari. Dengan menggunakan algoritma Depth First Search , simpul yang telah dilalui akan tersimpan ke dalam suatu tumpukan yang disebut dengan stack . Setiap antrian berfungsi untuk menyesuaikan berbagai simpul yang akan dilalui dengan sesuai dengan urutan stack . Berdasarkan pencarian data pada  algoritma Depth  First  Search memiliki  cara  kerja  yang  dilakukan dalam   pencarian  suatu  node  dan  solusi dalam pencarian akhir [11].
Berikut penjelasan pseudocode dalam  penggunaan  algoritma Depth  First  Search sebagai  berikut.  Pada  fungsi init(), algoritma DFS dapat menjalankan sebuah fungsi pada node tersebut [12]. karena grafik tersebut kemung- kinan mempunyai dua bagian yang terputus sehingga dapat dipastikan bahwa algoritma DFS mencakup pada tiap simpul. Penggunaan dalam algoritma DFS dapat menjalankan pada tiap simpul.
Pseudocode Pada Algoritma DFS Depth (A, B) B.visited = true for each i ∈ A.Adj[B] if i.visited == false Depth (A, i) Init () { for each B ∈ A B.visited = false for each B ∈ G Depth (A, B) }
Berikut cara kerja pada algoritma Depth First Search  pada langkah-langkah yang ditentukan berdasarkan cara kerjanya yaitu pada langkah pertama memasukkan sebuah simpul pada ujung akar ke dalam Stack . Langkah kedua

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
mengambil  simpul  dari stack teratas, kemudian  melakukan  pengecekan  Apakah  sifat  tersebut  merupakan tujuan atau solusi. Langkah ketiga, apabila simpul adalah tujuan atau solusi, maka proses pencarian terhadap node berhenti dan keluaran tersebut akan dikembalikan. Langkah keempat apabila simpul bukan tujuan atau solusi, maka seluruh masukkan dari simpul yang bertetanggaan pada simpul anak ke dalam stack . Langkah kelima apabila stack tidak memiliki tumpukan antrian dan simpul telah dicek, maka pencarian terhadap node akan berhenti dan keluaran ter- sebut akan dikembalikan sebagai hasil tujuan atau solusi yang tidak diketahui. Langkah keenam mengulangi pada pencarian dari Langkah kedua.

## Gambar 5. Pohon Keputusan Algoritma Depth First Search
Pohon  keputusan  merupakan  perancangan  yang  digunakan  untuk  mengaplikasikan  dalam  bentuk  keputusan dengan algoritma Depth First Search . Tujuan menggunakan pohon keputusan yaitu untuk proses pencarian yang dilakukan  hingga  node  akar  terakhir  sebagai  hasil  tujuan.  Berdasarkan  pada  Gambar  5  pengurutan  dalam  pene- lusuran yaitu : G-01 – G-02 – G-03 – G-04 – G-05 – P-01 – P-02 – G-06 – G-06 – G-07 – G-08 – P-03 – P-04 – G-09 – P-05 – P-06 – G-10 – G-11 – G-12 – G-13.
Mencari tujuan pada hasil akhir yang didapat oleh expand node dari node list pada node-node akar berdasarkan tabel pencarian. Pada kode G-01 memiliki keturunan yaitu G-02, G-06, G-11. Kemudian G-02 memiliki keturunan yaitu G-03, G-04, G-06, G-11. Kemudian kode G-03 tidak memiliki keturunan, maka dilanjutkan ke kode G-04, kemudian dari kode G-04 memiliki keturunan yaitu G-05, G-06, G-11. Setelah itu dilanjutkan pada kode G-05 yang memiliki  keturunan P-01, P-02.  Maka  hasil  expand  node  sebagai  solusinya  yaitu  pada  kode  P-02. Berikut tabel yang dapat dilakukan dalam penelusuran pada simpul dapat dilihat pada Tabel 7 [13].
Tabel 7. Mencari Tujuan Berdasarkan Tabel Expand Node Node List {G-01} G-01 {G-02, G-06, G-11} G-02 {G-03, G-04. G-06, G-011} G-03 - G-04 {G-05, G-06, G-11} G-05 {P-01, P-02}
P-02
Not Expand

## E. Data Kasus yang Dialami Pasien
Berdasarkan kasus yang dialami oleh pasien terhadap jenis penyakit tumor otak memiliki jenis penyakit tumor otak yang berbeda – beda dari beberapa kasus yang dialami oleh pasien. Dalam pengujian tingkat akurasi sistem dari  uji  terhadap  kasus  pasien  sebanyak  8  kasus  pasien.  Pengujian  tingkst  akurasi  sistem  dengan  menggunakan sistem yang diperoleh dari hasil yang sama dengan pengujian secara manual maupun berdasarkan wawancara dok- ter.
Hasil  akurasi  sistem  yang  diperoleh  dari  hasil  wawancara  dokter,  referensi  jurnal  dan sumber  data  terpercaya sebesar 100%. Hasil tersebut menyatakan bahwa pasien yang melakukan  diagnosa dengan menggunakan sistem pakar yaitu sesuai dengan hasil dari konsultasi dokter. Hal ini sistem pakar untuk mendiagnosa jenis penyakit tumor otak sangatlah akurat untuk melakukan diagnosa.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24

## F. Aturan IF-THEN Pada Algoritma Depth First Search

## Gambar 6. Pohon Penelusuran Algoritma Depth First Search
Pohon penelusuran pada Gambar 6 merupakan sebuah analisis algoritma Depth First Search terhadap jenis pen- yakit tumor otak berdasarkan data yang telah diperoleh [14]. Setelah pengumpulan data, maka penelusuran terhadap jenis penyakit tumor otak dapat dibuat sebagai himpunan kaidah dengan menggunakan aturan IF THEN , aturan ini meliputkan IF sebagai pasien yang akan memilih gejala tersebut dan THEN sebagai solusi. Berikut contoh kasus menggunakan pohon penelusuran dalam aturan IF THEN sebagai berikut [15].
Role IF THEN Pada Algoritma DFS IF Sakit Kepala (G-37) AND Lekas Marah (G-38) AND Kelebihan Cairan di Otak (Hidrosefalus) (G-39) AND Mual atau Muntah (G-40) THEN Karsinoma Pleksus Koroid (P-06)
Analisa menggunakan sebuah aturan IF-THEN terhadap sistem pakar yang dibangun berdasarkan aturan yang diterapkan pada algoritma Depth First Search . Penggunaan aturan IF THEN berfungsi sebagai pencarian yang akan dicari sebagai node tujuan dengan menggunakan aturan IF THEN . Aturan IF THEN akan melakukan suatu tindakan kondisi yang dapat mengevaluasi benar atau salahnya pada tindakan suatu pernyataan. Berdasarkan aturan diatas hasil tersebut menunjukkan JIKA Sakit Kepala DAN Lekas Marah DAN Kelebihan cairan di otak (hidrosefalus) DAN Mual dan muntah, Maka jenis penyakit tumor terdeteksi Karsinoma Pleksus Koroid.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi
Implementasi  merupakan  tahapan  dalam menerapkan  fasilitas  yang  ada  dari  tahapan  desain  sistem  yang  telah dikembangkan berdasarkan tahapan metode Waterfall . Implementasi dapat dirancang dalam bentuk program ap- likasi  yang  digunakan  untuk  kebutuhan  dari  user  pada  penggunaan  aplikasi  diagnosa  penyakit tumor  otak  [16]. Hasil implementasi dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8 sebagai hasil pada tampilan yang berjalan dengan baik sesuai dengan harapan ataupun memerlukan penelitian yang lebih lanjut.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24

## Gambar 7. Halaman Dashboard Pasien
Gambar 8. Halaman Diagnosa Penyakit Tumor Otak

## B. Pengujian Sistem Pakar
Tahapan pengujian dengan menggunakan sistem pakar berdasarkan salah satu pasien dengan contoh kasus pasien A, hasil pemeriksaan dengan perbandingan menggunakan sistem pakar untuk mengetahui ketepatan dalam hasil diagnosa terhadap jenis penyakit tumor otak. Pengujian terhadap sistem pakar dapat menggunakan metode pen- carian terhadap node yang sejenis yaitu menggunakan algoritma Depth First Search . Berdasarkan hasil pengujian terhadap contoh kasus pasien A dapat dijelaskan pada Gambar 9 sebagai berikut [1].

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
Keterangan berdasarkan pada Gambar 9 yaitu PS sebagai pasien pada kasus A. Hal ini dilakukan dengan pen- carian secara manual terhadap node yang sejenis, sehingga menghasilkan tujuan akhir dari node tersebut. Berdasar- kan kasus gejala yang telah dipilih oleh pasien A berdasarkan pencarian secara manual sebagai berikut. Gejala pada G-01 : Gangguan ingatan, G-02 : Penglihatan hilang, G-03 : Nyeri kepala, G-04 : Muntah dan mual, dan G-05 : Kejang – kejang.
Berdasarkan gejala tersebut maka hasil pencarian terhadap node yang sejenis yaitu menderita penyakit Menin- gioma Stadium I. Kemudian dilanjutkan pembuktian dengan menggunakan sistem pakar diagnosa jenis penyakit tumor otak, dengan paparan pertanyaan dari masing-masing gejala, pasien A sebagai pasien di sistem pakar harus mengisi gejala yang dirasakan. Hasil tersebut merupakan hasil diagnosa pada penyakit tumor otak dengan penyakit yang diderita oleh pasien A yaitu Meningioma Stadium I dapat dilihat berdasarkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Diagnosa Berdasarkan Sistem Pakar
Pengujian terhadap user dalam melakukan pengisian kuisioner dari 8 pertanyaan terhadap 25 responden dari user yang  menggunakan  sistem  pakar.  Perhitungan  pada  persentase  dari  setiap  pertanyaan  yang  dipaparkan  untuk mengetahui hasil dalam bentuk diagram. Berikut perhitungan dari persentase dari pertanyaan yang dipaparkan se- bagai berikut. Hasil jawaban oleh responden pada pertanyaan pertama yaitu Sangat Setuju sebanyak 9 orang, Setuju sebanyak 5 orang, Tidak Setuju 0 orang, dan Sangat Tidak Setuju sebanyak 0 orang  [7]. Berdasarkan persamaan dari i, ii, iii, dan iv yaitu sebagai berikut.
Skor tertinggi = 4 x 25 = 100 Skor terendah = 1 x 25 = 25 Hasil = (18 x 4) + (7 x 3) + (0 x 2) + (0 x 1) Hasil = 72 + 21 + 0 + 0 + 0 = 93
Persentase Interpretasi = 93 𝑥 100% 100 = 93 %
Maka  hasil  dari  persentase  interpretasi  dari  pertanyaan  pertama  yaitu  93  %.  Hasil  tersebut  akan  memberikan sebuah hasil dari pengujian sistem pakar terhadap user dalam pemakaian sebuah sistem. Hasil perhitungan selan- jutnya dari pertanyaan kuisioner secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 8 sebagai berikut.
Tabel 8. Penilaian Kuisioner Terhadap User
Pertanyaan Jawaban Responden Jumlah Hasil Persentase Interpretasi STS
(1) TS (2)
S (3) SS (4)
Fitur dalam sistem pakar memudahkan saya 0 0 7 18 93 93 % Sistem pakar
mudah dipa- hami 0 0 10 15 90
90 %
Pengoperasian sistem pakar sangat mudah 0 0 8 17 92
92 % Sistem pakar memberikan pesan
0 2 5 18 95 95 %

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
kesalahan jika terjadi error
Informasi yang sangat
jelas
0 0 9 16 91 91 %
Tampilan sis- tem menarik 0 0 4 21 96 96 % Mendiagnosa secara akurat 0 0 7 17 89 89 % Hasil diagnosa sesuai ber- dasarkan gejala
0 1 6 18 92
92 %
Total 738 92,25 %
Berdasarkan pada Tabel 8 yang merupakan hasil dari perhitungan pada persentase dari setiap pertanyaan dalam kuisioner. Hasil jawaban oleh responden dari total jumlah hasil sebanyak 738 dan rata-rata persentase interpretasi sebanyak 92,25 %. Dapat disimpulkan rata-rata jawaban responden sangat menyetujui terkait pada sistem pakar yang digunakan dalam melakukan diagnose jenis penyakit tumor otak. Berikut diagram lingkaran pada salah satu seorang user , terkait pertanyaan kuisioner dapat dilihat pada Gambar 11 [7].

## Gambar 11. Diagram Lingkaran Salah Satu User
Pengujian dengan menggunakan metode Black Box terhadap sistem. Metode Black Box merupakan pengujian yang dilakukan terhadap fungsional pada web sistem pakar. Pengujian terhadap metode Black Box dengan menguji menu-menu di setiap sistem pakar dan melakukan input data. Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 8 yang meru- pakan pengujian terhadap menu-menu dibagian halaman pasien sebagai berikut [17].
Tabel 9. Pengujian Metode Black Box Terhadap Halaman Pasien Menu Masukkan Keluaran Keterangan Dashboard User -
Halaman
Dashboard User ditampilkan Sukses
Diagnosa Penyakit Mengisi  form data gejala Menampilka n hasil penyakit
Sukses Daftar Penyakit - Menampil- kan daftar penyakit Sukses Informasi Kesehatan -
Menampil- kan infor- masi kesehatan Sukses
Kontak Kami Mengisi form pesan masukan pasien kepada admin Pesan ma- sukan ber- hasil masuk ke admin Sukses

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
Chat Menanyakan atau konsultasi kepada dokter Pesan masuk berhasil terkirim ke dokter Sukses Chatbot Menanyakan terkait infor- masi tumor otak dengan percakapan secara virtual Pesan ber- hasil terkirim ke database chatbot dan pesan dapat dibales
secara otom- atis Sukses
Pengujian aplikasi sistem berbasis website dilakukan tahapan testing menggunakan GTMetrix yang merupakan salah satu tools online yang dapat digunakan untuk menganalisa performance dari sebuah website yang akan diuji. Dengan menggunakan matriks sebuah website dapat dinilai dari tingkat performa sebuah website Berdasarkan sis- tem dan sebagian besar berasal dari open source milik Google. GTMetrik mampu memberikan sebuah hasil nilai dan rekomendasi dari setiap web yang dicek, dengan menggunakan kombinasi PageSpeed dan YSlow . Hasil  dari  pengujian PageSpeed dari  aplikasi  Sistem  Pakar  Deteksi Penyakit  Tumor  Otak  adalah  pada  bagian Serve Scaled Images dan Minify JavaScript , yang mana pada bagian tersebut menampilkan hasil grade paling ter- endah dalam pengujian PageSpeed . Pada bagian Serve Scaled Images menjelaskan untuk mengoptimalkan gambar- gambar  pada  sistem  pakar  untuk  mengurangi  ukurannya  sebesar  225.8  KiB  atau  pengurangan  sekitar  95%.  Se- dangkan pada bagian Minify JavaScript menjelaskan untuk mengurangi ukurannya hingga 82,6 KiB atau pengu- rangan sekitar 49%. Hasil tersebut dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 12. Pengujian Sistem Pakar Menggunakan GTMetrix
Performance  scores merupakan  sebuah  halaman  dalam  analisa  website  yang  berisikan  hasil  dari  PageSpeed Score dan YSlow Score yang diuji dengan GTMetriks. Pengujian Performance scores dapat memberikan rekomen- dasi dimana terdapat kekurangan pada sebuah website dari kecepatan dalam mengakses sistem pakar. Berikut pen- jelasan pada Gambar 11 mengenai pengujian sistem pakar sebagai berikut.
PageSpeed Score pada sistem pakar memiliki score C(74%). Rekomendasi berdasarkan analisis GTMetrix ada- lah dengan melakukan optimasi pada sistem pakar yang memiliki hasil terendah. Sementara Y slow pada sistem pakar  memiliki skor B(80%). Pada  sistem  pakar  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  menyebabkan  penurunan performa. Hasil tersebut memberikan rekomendasi untuk meningkatkan performa pada halaman sistem pakar dan memberikan secara rinci statistis pada halaman sistem pakar.
Page details merupakan  sebuah  halaman  dalam  analisa  website  yang  berisikan  jangka  waktu  dalam  memuat sebuah halaman website, ukuran data dalam website, dan akses permintaan terhadap pengguna. Page details juga memberikan  solusi  dan  rekomendasi  terhadap  kekurangan  dalam  website.  Berikut  penjelasan  pada  Gambar  11 mengenai pengujian sistem pakar sebagai berikut.
Fully Loaded Time pada sistem pakar memiliki waktu untuk memuat halaman yaitu 3.8 detik. Kemudian pada Total  Page  Size pada  sistem  pakar  memiliki  ukuran  total  halaman  yaitu  842Kb.  Kemudian  pada Request pada sistem pakar memiliki aktivitas dimana seorang pasien maupun admin meminta ke server yaitu 34.

## IV. K ESIMPULAN
Hasil  kesimpulan  dari  penelitian  ilmiah  yang  dilakukan  antara  lain,  diagnosa  jenis  penyakit  tumor  otak menggunakan Algoritma Depth First Search dapat memudahkan dalam mencari jenis tumor otak dengan akurat. Sistem memberikan rekomendasi terkait tempat pemeriksaan, penanganan, pencegahan, rujukan rumah sakit dan dokter spesialis yang terbaik di Indonesia secara mudah. Pengembangan sebuah sistem menggunakan metode Wa- terfall sehingga  sebuah  pembaharuan  sistem  yang  berjalan  dapat  dilakukan  dengan  cara  berurutan  dalam  pem- bangunan sebuah sistem.

## D AFTAR P USTAKA
[1] B. A. Permadi, Harun Mukhtar, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING DAN DEPTH FIRST SEARCH,” vol. 5, no. 2, pp. 49–55, 2016.
[2] Y. Lestari, Mesran, Suginam, and Fadlina, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tumor Otak Menggunakan Metode Certainty Factor ( CF
),” Infotek , vol. 2, no. 1, pp. 82–86, 2017, [Online]. Available: https://ejurnal.amikstiekomsu.ac.id/index.php/infotek/article/view/98.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 01, Juni 2021 : 11 – 24
[3] K. D. Prebiana and L. G. Astuti, “Penerapan Metode Certainty Factor ( CF ) Dalam Pembuatan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tumor Otak,” vol. 8, no. 3, pp. 315–324, 2020.
[4] A. N. Rais and D. Riana, “Segmentasi Citra Tumor Otak Mengunakan Support Vector Machine Classifier,” Semin. Nas. Inov. dan Tren 2018 , pp. 152–155, 2018.
[5] D. S. Dwi Putra, “Expert System Diagnosis of Television Damage with Depth  First  Search  Method  Using  Vb.Net Programming Language,” Tech-E , vol. 1, no. 2, p. 50, 2018, doi: 10.31253/te.v1i2.24.
[6] Ridwansyah, “Aplikasi Program untuk Mendiagnosa Penyakit Kandungan Menggunakan Metode Waterfall,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. III, no. 2, pp. 7–11, 2017.
[7] E. M. Sari, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil Menggunakan Metode Depth First Search Berbasis Web,” p. 15, 2017.
[8] D. Susanti and Suhendri, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Mangga Dengan Algoritma Depth First Search Berbasis Mobile,” Sintak , pp. 24–32, 2017.
[9] G. R. Syahputra, M. Irsan, and I. Harsadi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Aedes Aegypti Berbasis Web,” JIMTEK  J. Ilm. Mhs. Fak. Tek. , vol. 1, pp. 55–59, 2020.
[10] H. Noviyarto and Y. S. Sari, “Analysis And Design Expert System To Identify Injuries Because Of Sports,” Int. Educ. J. Sci. … , pp. 1–6, 2019, [Online]. Available: http://iejse.com/journal/index.php/iejse/article/view/45.
[11] A. T. Kusuma, C. Suhery, and Y. Brianorman, “Aplikasi Pendukung Keputusan Panduan Wisata Berbasis Mobile Menggunakan Metode Pencarian Buta dan Terbimbing (Studi Kasus: Kota Pontianak),” Coding J. Komput. dan Apl. Untan , vol. 03, no. 2, pp. 23–32, 2017.
[12] M. Y. Syuhada, “JOURNAL OF INFORMATICS AND Perbandingan Algoritma Greedy Search dan Algoritma Depth-First- Search pada Pencarian Kota dengan Graph Romania Problem Comparison of Greedy Search Algorithm and Depth-First-Search Algorithm on City Search with Romanian Graph Pr,” vol. 1, no. 2, pp. 58–60, 2018.
[13] M. J., R. L., and S. P., “Comparative Analysis of Search Algorithms,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 179, no. 50, pp. 40–43, 2018, doi: 10.5120/ijca2018917358.
[14] J. Sundari et al. , “Expert System to Detect Human’s Skin Diseases Using Forward Chaining Method Based on Web Mobile,” MATEC Web Conf. , vol. 218, pp. 1–7, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201821802015.
[15] P. Studi, M. Informatika, P. Ayam, and F. Chaining, “Expert Sistem Untuk Mendiagnosa Penyakit Ayam Menggunakan Metode Forward Chaining,” vol. 1, no. 4, pp. 269–278, 2020.
[16] R. A. Sihombing, “Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Gangguan pada Sistem Hepatobiliaris Berbasis Android Mobile,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 3, no. 1, p. 98, 2018, doi: 10.30998/string.v3i1.2736.
[17] E. Rahmawati, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Tek. Elektro , vol. 8, no. 2, pp. 64–69, 2016, doi: 10.15294/jte.v8i2.7436.