Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 1 - 6 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Sistem Pakar Diagnosis Penyakit ISPA pada Anak
Expert System for Diagnosing Acute Respiratory Infections in Children
Tasya Mutiara Diva 1* , Joni Maulindar 2 , Sri Sumarlinda 3 , Kautsar Prastudia Eko Binuko 4 1,2.3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa Surakarta
4 Program Studi Kedokteran, Universitas Muhammadiyah Surakarta
1 202020371@mhs.udb.ac.id, 2 joni_maulindar@udb.ac.id, 3 sri_sumarlinda@udb.ac.id, 4 prastudia@gmail.com

## Abstract
Acute  Respiratory  Tract  Infections  (ARTIs)  in  children  are  often  challenging  to  diagnose  due  to  their  similar  and  varied symptoms. Hence, the development of an expert system for diagnosing ARTIs in children is crucial. The aim of this research is to develop an expert system that can assist in the rapid and accurate diagnosis of ARTIs in children. The method employed is the forward chaining approach, where observed symptoms are linked to specific ARTIs through inference rules. Initially, the symptoms  of  ARTIs  and  related  diseases  are  identified,  forming  the  knowledge  base.  Subsequently,  the  forward  chaining algorithm is implemented in the system to facilitate the dissemination of information from observed symptoms to the correct diagnosis.  The  user  interface  is designed  to  facilitate  input  from users,  whether  doctors  or  parents,  regarding  their  child's symptoms.  Internal  testing  is  conducted  to  validate  the  system's  accuracy,  involving  medical  professionals  to  evaluate  and provide feedback on the generated diagnoses. The results indicate that bronchitis is the most likely disease in children based on  the  total  scores  of  observed  symptoms.  Treatment  recommendations  focus  on  symptomatic  care  and  complication prevention.  Thus,  the  use  of  an  expert  system  with  a  forward  chaining  approach  positively  contributes  to  supporting  the diagnosis of ARTIs in children by providing faster and more accurate diagnoses and appropriate treatment recommendations.
Keywords: acute respiratory tract infections (ARTIs), children, expert system, forward chaining, diagnosis

## Abstrak
Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) pada anak seringkali sulit untuk didiagnosis karena gejalanya yang mirip dan bervariasi. Oleh karena itu, pengembangan sistem pakar untuk diagnosis ISPA pada anak menjadi penting. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sistem  pakar  yang  dapat  membantu  dalam  proses  diagnosis  ISPA  pada  anak dengan cepat dan akurat. Metode  yang  digunakan adalah pendekatan forward chaining, di mana gejala-gejala yang diamati dikaitkan dengan penyakit ISPA tertentu melalui aturan-aturan inferensi. Pertama, gejala-gejala ISPA dan penyakit yang terkait diidentifikasi  dan  dibentuk  basis  pengetahuan.  Selanjutnya,  algoritma  forward  chaining  diterapkan  dalam  sistem  untuk memungkinkan penyebaran informasi dari gejala yang diamati ke diagnosis yang tepat. Antarmuka pengguna dirancang untuk memudahkan pengguna, baik dokter maupun orang tua, dalam memasukkan gejala anak. Uji coba internal dilakukan untuk memvalidasi  keakuratan  sistem,  melibatkan  profesional  medis  untuk  mengevaluasi  dan  memberikan  umpan  balik  terhadap diagnosis yang dihasilkan. Hasilnya menunjukkan bahwa bronkitis merupakan penyakit yang paling mungkin diderita anak berdasarkan skor total pada gejala-gejala yang diamati. Saran pengobatan yang diberikan berfokus pada perawatan simtomatis dan pencegahan komplikasi. Dengan demikian, penggunaan sistem pakar dengan pendekatan forward chaining memberikan kontribusi  positif  dalam  mendukung  proses  diagnosis  ISPA  pada  anak  dengan memberikan  diagnosis  yang  lebih  cepat  dan akurat serta saran perawatan yang sesuai.
Kata kunci: infeksi saluran pernapasan akut (ISPA), anak, sistem pakar, forward chaining, diagnosis
1. Pendahuluan
ISPA merupakan kelompok penyakit yang melibatkan berbagai kondisi, seperti flu, bronkitis, pneumonia, dan lainnya,  yang  sering  kali  sulit  dibedakan  berdasarkan gejalanya[1].  Kondisi  ini  dapat  menyebabkan  dampak serius terhadap kesehatan anak[2], termasuk komplikasi
berat dan bahkan kematian jika tidak ditangani dengan cepat dan tepat[3].
Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  adalah penyakit saluran pernapasan atas atau bawah, biasanya menular,  yang  dapat  menimbulkan  berbagai  spektrum penyakit yang berkisar dari penyakit tanpa gejala atau
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
infeksi  ringan  sampai  penyakit  yang  parah  dan mematikan,  tergantung  pada  patogen  penyebabnya, faktor lingkungan, dan faktor pejamu[4].
Kenyataan  bahwa  gejala  ISPA  pada  anak  seringkali mirip  dan  sulit  untuk  dibedakan  dapat  menimbulkan kesulitan  dalam  diagnosis  dini  oleh  orang  tua  atau bahkan oleh beberapa tenaga kesehatan[5]. Keterlambatan  dalam  identifikasi  dan  penanganan ISPA dapat berpotensi meningkatkan risiko komplikasi yang serius, mengakibatkan beban kesehatan yang lebih besar pada anak-anak dan sistem perawatan kesehatan secara keseluruhan[6].
Dalam  hal  ini,  pengembangan  sistem  pakar  untuk diagnosis ISPA pada anak menjadi sangat relevan dan mendesak[7].  Sistem  pakar  dapat  menjadi  solusi yang efektif  untuk membantu dalam proses diagnosa dengan memanfaatkan basis pengetahuan medis yang luas dan algoritma  inferensi  yang  cerdas[8].  Dengan  adanya sistem  pakar[9],  diharapkan  dapat  diperoleh  diagnosis yang lebih akurat dan cepat, membantu dalam memulai perawatan yang sesuai secara tepat waktu[10].
Tujuan  dari  pengembangan  sistem  pakar  ini  adalah memberikan  dukungan  yang  lebih  baik  dalam  proses diagnosis penyakit ISPA pada anak[11], baik bagi para orang  tua  yang  mungkin  mengalami  kebingungan mengenai  gejala  yang  muncul  maupun  bagi  tenaga medis  yang  ingin  memperoleh  panduan  awal  dalam membuat keputusan diagnostik[12]. Dengan memanfaatkan  teknologi  dan  basis  pengetahuan medis[13],  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat mengurangi  kesalahan  diagnosa[14],  mempercepat proses  pengenalan  penyakit[15],  serta  memberikan rekomendasi  perawatan  yang  lebih  tepat  dan personalisasi[16].

## 2. Metode Penelitian
Infeksi  Saluran  Pernapasan  (ISPA)  merupakan  suatu kondisi  infeksi  akut  yang  mempengaruhi  saluran pernapasan,  baik  bagian  atas  maupun  bawah.  Gejala ISPA dapat bervariasi, mulai dari ringan seperti batuk dan  pilek,  hingga  gejala  yang  lebih  serius  seperti kesulitan  bernapas.  ISPA  yang  parah  dapat  mengenai saluran pernapasan bagian bawah, seperti jaringan paru- paru, dan dapat mengakibatkan pneumonia. Pneumonia merupakan  penyakit  infeksi  yang  serius  dan  menjadi penyebab utama kematian pada balita[17].
Sistem    pakar    ( expert    system )    adalah    sistem  yang berusaha     mengadopsi      pengetahuan manusia  ke komputer,    agar    komputer    dapat  menyelesaikan masalah    seperti     yang     biasa  dilakukan   oleh   para ahli,  dan  sistem  pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu   permasalahan  tertentu  dengan meniru kerja dari para ahli[18].
Sistem  pakar  memiliki  beberapa  komponen  penting yang  bekerja  sama  untuk  memberikan  hasil  yang
optimal.  Pertama,  ada  basis  pengetahuan  (knowledge base) yang berisi informasi dan pengetahuan dari para ahli yang berhubungan dengan area spesifik yang ingin diselesaikan. Basis pengetahuan ini terdiri dari aturan- aturan  yang  terstruktur  dan  fakta-fakta  yang  relevan. Selanjutnya,  terdapat  mesin  inferensi  yang  bertugas untuk menerapkan aturan-aturan tersebut dan menggunakan fakta-fakta yang ada untuk menghasilkan kesimpulan atau solusi.
Selain  itu,  sistem  pakar  dapat  mencakup  juga mekanisme pembelajaran, di mana sistem dapat belajar dari pengalaman  dan  pengamatan  dalam memperbaiki kinerjanya seiring waktu. Hal ini bisa dilakukan dengan melibatkan  manusia  sebagai  pengguna  sistem  pakar yang  memberikan  umpan  balik  atau  melalui  teknik- teknik pembelajaran mesin.
Sistem  pakar  berpotensi  menjadi  alat  yang  sangat bermanfaat, terutama dalam bidang yang kompleks dan membutuhkan  keahlian  serta  pengalaman  yang mendalam.  Dalam  dunia  medis,  sistem  pakar  dapat membantu  dalam  diagnosis  penyakit  dan  memberikan rekomendasi  pengobatan  berdasarkan  gejala-gejala yang diinputkan oleh pengguna. Di bidang manufaktur, sistem  pakar  dapat  membantu  dalam  pemecahan masalah  teknis  dan  merekomendasikan  metode produksi yang efisien.
Meskipun  sistem  pakar  memiliki  kelebihan  dalam pemrosesan berbasis pengetahuan dan keahlian, namun ada juga beberapa tantangan yang harus dihadapi. Salah satunya adalah kebutuhan akan data yang akurat dan up- to-date agar sistem pakar dapat memberikan solusi yang valid.  Selain  itu,  pengembangan  sistem  pakar  juga melibatkan kerjasama dan komunikasi yang baik antara para ahli dan pengembang teknologi untuk memastikan bahwa  pengetahuan  yang  ada  benar-benar  dapat diadopsi dengan baik oleh komputer.
Dengan terus berkembangnya teknologi dan kemampuan komputasi, sistem pakar memiliki potensi besar  untuk  memberikan  kontribusi  yang  signifikan dalam  memecahkan  permasalahan  yang  rumit  dan membutuhkan  keahlian  tertentu.  Keberadaan  sistem pakar juga memberikan peluang bagi kolaborasi antara manusia  dan  teknologi,  di  mana  penggunaan pengetahuan  manusia  dan  kecerdasan  mesin  dapat saling melengkapi untuk mencapai hasil yang memadai dalam pemecahan masalah.
2.1 Metode Forward Chaining
Forward Chaining merupakan fakta untuk mendapatkan  kesimpulan  (conclusion)  dari  fakta tersebut  Penalaran  ini  berdasarkan  fakta yang  tersedia (data  driven),  yang  merupakan  kebalikan  dari  metode Backward Chaining. Metode ini melibatkan pengumpulan  fakta  yang  ada  untuk  membuat kesimpulan. Metode ini juga dikenal dengan aturan IF– THEN, di mana premis (IF) digunakan untuk mencapai
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
kesimpulan  (THEN),  atau  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
Ada dua pendapat mengenai implementasi metode ini. Pertama  dengan  mengintegrasikan  seluruh  data  yang diperoleh  ke  dalam  sistem  pakar.  Pendekatan  kedua dengan hanya menghadirkan elemen-elemen kunci dari data. Pendekatan pertama disarankan jika sistem pakar terintegrasi  secara  otomatis  dengan  proses  dan  dapat menerima  seluruh  data  dari  database.  Sementara  itu, pendekatan kedua memberikan keuntungan dalam segi waktu dan biaya dengan mengurangi jumlah data yang diproses dan hanya memilih data yang diproses[19].
Metode Forward  Chaining mengikuti  alur  logika  dari premis  menuju  kesimpulan  dengan  menghubungkan fakta-fakta yang ada. Pertama, sistem akan mengumpulkan  semua  fakta  awal  yang  diberikan. Kemudian, sistem akan menerapkan aturan-aturan yang ada  dalam  basis  pengetahuan  untuk  menghasilkan fakta-fakta  baru.  Proses  ini  terus  berlanjut  hingga sistem  mencapai  suatu  tujuan  atau  kesimpulan  yang diinginkan[20].
Selama  proses  forward  chaining,  sistem  akan menggunakan  aturan  IF-THEN  yang  ada  dalam  basis pengetahuan  untuk  menghubungkan  fakta-fakta  yang ada. Jika premis yang diberikan terpenuhi, maka sistem akan  menyimpulkan  kesimpulan  yang  sesuai  dengan aturan  tersebut.  Fakta  baru  yang  dihasilkan  kemudian akan  menjadi  premis  bagi  aturan-aturan  lainnya,  dan proses ini akan berlanjut sampai sistem mencapai goal atau tidak ada lagi aturan yang harus diterapkan[21].
Metode  ini  sering  digunakan  dalam  sistem  pakar,  di mana  sistem  dapat  mengumpulkan  fakta-fakta  dari pengguna  atau  sumber  data  lainnya,  kemudian menerapkan  aturan-aturan  dalam  basis  pengetahuan untuk  mencapai  suatu  kesimpulan. Forward  chaining juga  memungkinkan  sistem  pakar  untuk  melakukan penalaran berbasis fakta dan secara dinamis menyesuaikan  kesimpulan  berdasarkan  fakta-fakta yang ada[22].
Penggunaan forward chaining dapat memberikan solusi yang  efisien  dan  mampu  menangani  masalah  yang kompleks.  Namun,  perlu  diingat  bahwa  proses  ini membutuhkan pengumpulan dan pemrosesan data yang akurat dan lengkap agar bisa menghasilkan kesimpulan yang  valid.  Selain  itu,  penggunaan  metode  ini  juga harus  mempertimbangkan  ketersediaan  sumber  daya komputasi yang cukup untuk menangani kompleksitas permasalahan yang ada[23].
2.2 Metode Pengumpulan Data
Dalam  pengembangan  sistem  yang  dibangun,  penulis menggunakan  beberapa  alat  bantu  berupa  teknik pengumpulan data yang diterapkan dalam penelitian ini terdiri dari :
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dari  buku,  jurnal, atau ebook. Data yang diperoleh dan digunakan sebagai referensi untuk mengembangkan sistem pakar diagnosis penyakit ISPA pada anak.
Melakukan teknik pengumpulan data yang melibatkan interaksi langsung antara peneliti dengan pakar.
2.3 Metode Pengembangan Sistem.
Model  yang  digunakan  dalam  pengembangan  Sistem yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan forward chaining dengan cara mengidentifikasi gejala – gejala  ISPA  pada  anak  untuk  memperoleh  informasi mengenai kemungkinan anak pengidap penyakit ISPA.
Metode yang digunakan dalam mengimplementasikan model forward  chaining adalah  menggunakan waterfall .  Pengembangan sistem ini ( Waterfall ) biasa dikenal  dengan  model  sekuensial  linier  ( Sequential Linear ) atau alur hidup.
Tahap ini adalah awal dari proyek, di mana kebutuhan pelanggan atau  pengguna dikumpulkan dan dianalisis. Analisis  akan menggali  dari calon pengguna sehingga sebuah  sistem  komputer  akan  tercipta  yang  dapat menjalani tugas yang diinginkan oleh user.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  peneliti  akan  melakukan  analisis kebutuhan  yang  diperlukan  untuk  pengembangan sistem  pakar  diagnosa  penyakit  ISPA  pada  anak. Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  yang  dilakukan melalui wawancara dengan pakar dokter anak diperoleh 4 jenis data yaitu data penyakit, data gejala, data relasi atau rule serta nilai bobot gejala peyakit.
3.1 Data Penyakit
Data  penyakit  yang  disajikan  meliputi  empat  kode penyakit  dan  nama  penyakit  yang  terkait.  Kode  P01 merujuk pada penyakit mirip influenza (ILI), sedangkan P02 mengacu pada bronkitis, P03 adalah faringitis, dan P04  adalah  tonsilitis.  Informasi  ini  penting  untuk mengidentifikasi jenis penyakit yang mungkin dialami seseorang berdasarkan gejala yang muncul. Berikut ini data-data ditampilkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P 01 Influenza Like Common (ILI) P 02
Bronkitis P 03 Faringitis P 04 Tonsilitis

## 3.2 Data Gejala
Data gejala yang digunakan mencakup 17 gejala yang berbeda, mulai dari demam (GJ01) hingga warna merah pada  amandel  (GJ17).  Gejala-gejala  ini  mencakup berbagai kondisi kesehatan, seperti batuk-batuk, hidung tersumbat,  sakit  kepala,  sesak  nafas,  dan  lainnya. Informasi  ini  penting  untuk  membantu  identifikasi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
gejala yang dialami pasien dan memandu tenaga medis dalam  menentukan  diagnosis  serta  penanganan  yang tepat  sesuai  dengan  kondisi  yang  dialami  pasien. Berikut disajikan data gejala lengkap yang yang tersaji dalam Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Data Gejala Kode gejala Kode Penyakit P 01 P 02 P 03 P 04 GJ 01 10 10 10 10 GJ 02 10 10 5 GJ 03 10 10 5
GJ 04 10 5 10 5 GJ 05 5 10
10 GJ 06 10 10 GJ 07 5 5 10 10 GJ 08 5 5 5 5 GJ 09 5 10 10 GJ 10 GJ 11 5 5 GJ 12 10 10 5 5
GJ 13 5 GJ 14 GJ 15 10 10 GJ 16 5 5 5 GJ 17 10 Total 80 90 80 70
3.3 Data Kode rule
Rule yang  diberikan  menguraikan  hubungan  antara gejala  yang  dialami  oleh  pasien  dengan  kemungkinan penyakit yang mungkin terjadi. Misalnya, aturan untuk P01  menunjukkan  bahwa  jika  pasien  mengalami demam (GJ01), batuk-batuk (GJ02), hidung tersumbat (GJ03), sakit kepala (GJ04), sesak nafas (GJ05), nyeri tenggorokan  (GJ06),  tulang  dan  persendian  sakit (GJ09), bintik merah pada telapak tangan (GJ10), dan mata  berair  (GJ11),  maka  kemungkinan  besar menderita penyakit yang dikodekan sebagai P01, yaitu mirip  influenza.  Setiap  aturan  memberikan  panduan bagi  tenaga  medis  untuk  mendiagnosis  penyakit berdasarkan kombinasi gejala yang dialami pasien yang tersaji dalam Tabel 3, Tabel 4 dan Gambar 1.
Aturan-aturan  tersebut  memberikan  pedoman  penting bagi  tenaga  medis  dalam  mendiagnosis  penyakit berdasarkan gejala pasien. Pemahaman yang mendalam terhadap  hubungan  antara  gejala  dan  penyakit membantu  dalam  menetapkan  diagnosis  yang  akurat dan  pengobatan  yang  tepat.  Hal  ini  memungkinkan penanganan  yang  lebih  efektif  dan  pemulihan  pasien yang lebih cepat.
Kode  penyakit  dan  aturan  yang  diberikan  merupakan representasi dari beberapa kondisi atau gejala (GJ) yang dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  penyakit tertentu. Misalnya, aturan P01 menyatakan bahwa jika terjadi  kombinasi  gejala  GJ01,  GJ02,  GJ03,  GJ04, GJ05,  GJ06,  GJ09,  GJ10,  dan  GJ11,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  penyakit  P01  mungkin  hadir. Demikian  pula  dengan  aturan  lainnya,  di  mana kombinasi  gejala  tertentu  mengarah  pada  diagnosis
penyakit  tertentu.  Pendekatan  ini  mirip  dengan  sistem pendukung keputusan, di mana berbagai informasi atau gejala  digunakan  untuk  membuat  keputusan  atau diagnosis tertentu berdasarkan aturan-aturan yang telah ditentukan sebelumnya.
Tabel 3. Tabel.Data Rule Kode penyakit Aturan P 01 IF GJ01 AND GJ02 AND GJ03 ANG GJ04 AND GJ05 AND GJ06 AND GJ09 AND GJ10 ANG GJ11 THEN P01 P 02 IF GJ01 AND GJ02 AND GJ03 AND GJ04 AND GJ05 AND GJ06 AND GJ12 AND GJ13 THEN P02 P 03 IF GJ01 AND GJ02 AND GJ03 AND GJ06 AND GJ07 AND GJ08 AND GJ16 AND GJ15 THEN P03 P 04 IF GJ01 AND GJ02 AND GJ04 AND GJ06 AND GJ07 AND GJ08 AND GJ14 AND GJ16 AND GJ17 THEN P04
Gambar 1. Pohon Keputusan
Tabel 4. Tabel.Data Keputusan No Gejala
GJ01 Demam
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
GJ02 Batuk – batuk
GJ03 Hidung tersumbat / pilek / meler
GJ04 Sakit Kepala/ pusing GJ05 Sesak nafas GJ06 Sakit Tenggorokan / Nyeri telan GJ07 Nafsu makan berkurang / susah makan GJ08 Berkurangnnya indra pengecap  dan bau
GJ09 Tulang dan persendian anggota badan terasa sakit
GJ10 Bintik merah pada telapak tangan
GJ11 Mata Berair GJ12 Meriang dan menggigil
GJ13 Lesu/ lemas (Kelelahan) GJ14 Nyeri telinga
GJ15 Tenggorokan merah dan bengkak
GJ16 Suara Serak GJ17 Warna merah pada amandel (Bengkak)

## 3.6 Perancangan
Form pendaftaran pasien digunakan untuk menyimpan informasi pasien yang  akan dievaluasi melalui  sistem. Form pendaftaran pasien dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 2. Form Daftar Pasien
Form Konsultasi  berfungsi  untuk  memasukkan informasi  mengenai  gejala  pasien  yang  akan  dijalani pemeriksaan melalui sistem. Tampilan f orm konsultasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Form Konsultasi
Form hasil  konsultasi  berfungsi  untuk  memperoleh informasi  tentang  diagnosis  hasil  dari  gejala-gejala
yang  telah  dimasukkan  sebelumnya.  Tampilan form hasil konsultasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Form Hasil konsultasi

## 4. Kesimpulan
Dalam  pengembangan  sistem  pakar  untuk  diagnosis penyakit  ISPA  pada  anak,  gejala-gejala  yang  diamati seperti  demam,  batuk-batuk,  dan  sesak  nafas  telah dihubungkan  dengan  penyakit  ISPA  tertentu  melalui aturan-aturan  inferensi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa bronkitis  merupakan  penyakit  yang  paling  mungkin diderita anak berdasarkan skor total pada gejala-gejala yang  diamati.  Saran  pengobatan  yang  diberikan berfokus  pada  perawatan  simtomatis  dan  pencegahan komplikasi.  Dengan  demikian,  penggunaan  sistem pakar dengan pendekatan forward chaining memberikan  kontribusi  positif  dalam  mendukung proses diagnosis ISPA pada anak dengan memberikan diagnosis  yang  lebih  cepat  dan  akurat  serta  saran perawatan  yang  sesuai.  Meskipun  demikian,  validitas dan  akurasi  sistem  perlu  diverifikasi  melalui  uji  coba lebih  lanjut  sebelum  diimplementasikan  secara  luas dalam praktik klinis.
Pengembangan  sistem  pakar  dengan  pendekatan forward chaining untuk diagnosis penyakit ISPA pada anak  memiliki  beberapa  keuntungan.  Pertama,  sistem pakar  dapat  membantu  dokter  dalam  proses  diagnosis dengan  memberikan  pedoman  berdasarkan  fakta-fakta yang dihubungkan ke penyakit ISPA tertentu. Dengan mengamati  gejala-gejala  seperti  demam,  batuk-batuk, dan  sesak  nafas,  sistem  pakar  dapat  mengidentifikasi penyakit  yang  paling  mungkin  diderita  anak berdasarkan skor total dari gejala-gejala tersebut.
Selanjutnya,  sistem  pakar  juga  memberikan  saran
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
pengobatan yang difokuskan pada perawatan simtomatis  dan  pencegahan  komplikasi.  Ini  dapat membantu  dokter  dalam  memberikan  rekomendasi pengobatan  yang  sesuai  dengan  diagnosis  yang  telah diberikan oleh sistem pakar. Penggunaan sistem pakar dengan  pendekatan forward  chaining juga  dapat menghemat  waktu  dalam  proses  diagnosis,  karena sistem  pakar  dapat  secara  otomatis  menghubungkan gejala-gejala dengan penyakit yang sesuai.
Selain  itu,  implementasi  sistem  pakar  dengan pendekatan forward chaining juga dapat meningkatkan akurasi  diagnosa.  Dengan  menghubungkan  gejala- gejala  dengan  penyakit  tertentu  melalui  aturan inferensi,  sistem  pakar  dapat  menghasilkan  diagnosis yang  lebih  cepat  dan  akurat.  Namun,  perlu  diingat bahwa  validitas  dan  akurasi  sistem  pakar  perlu diverifikasi  melalui  uji  coba  lebih  lanjut  sebelum diimplementasikan secara luas dalam praktik klinis. Uji coba ini dapat melibatkan kolaborasi antara pakar medis dan ahli sistem pakar untuk memastikan bahwa sistem pakar memberikan hasil yang konsisten dan akurat.
Dengan  demikian,  penggunaan  sistem  pakar  dengan pendekatan forward chaining dalam diagnosis penyakit ISPA  pada  anak  memiliki  potensi  untuk  memberikan kontribusi  positif  dalam  mendukung  proses  diagnosis yang lebih cepat dan akurat. Namun, implementasi yang sukses  memerlukan  validasi  menyeluruh  dan  uji  coba yang  memadai  untuk  memastikan  keandalan  dan efektivitas sistem pakar.

## Daftar Rujukan
[1] R. Rahagia, G. Ariando, Z. A.Sasarari, A. Setiawati, and I. Aris Tyarini, “Factors associated with the incidence of ARI disease in children under five,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada , vol. 12, no. 2, pp. 406–413, 2023, doi: 10.35816/jiskh.v12i2.1108.
[2] Ufiyah Ramlah, “GANGGUAN KESEHATAN PADA ANAK USIA  DINI  AKIBAT  KEKURANGAN  GIZI  DAN  UPAYA PENCEGAHANNYA,” Ana Bulava J. Pendidik. Anak , vol. 2, no. 2, pp.
12–25, Dec. 2021,
doi:
10.24239/abulava.Vol2.Iss2.40.
[3] A.  Arba’atin,  F.  Hariyani,  N.  Pasiriani,  and  N.  N.  Murti, “Pengaruh  Pemberian  Jahe  Dan  Madu  Terhadap  Ispa  Pada Balita Di Desa Antutan Tahun 2023,” Aspiration Health J. , vol. 1, no. 3, pp. 427–434, 2023, doi: 10.55681/aohj.v1i3.187.
[4] J.  Simanjuntak  and  E.  Santoso,  “Klasifikasi  Penyakit  Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) dengan menerapkan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor”.
[5] M.  Ulfa,  “Analisa  Deteksi  Dini  dan  Stimulasi  Perkembangan Anak Usia Prasekolah,” Care J. Ilm. Ilmu Kesehat. , vol. 6, no. 3, p. 200, Nov. 2018, doi: 10.33366/cr.v6i3.1002.
[6] F.  N.  Qonita,  N.  A.  Salsabila,  N.  F.  Anjani,  and  S.  Rahman, “KESEHATAN  PADA  ORANG  LANJUT  USIA  (Kesehatan Mental  dan  Kesehatan  Fisik),” PSIKOWIPA  Psikol.  Wijaya Putra ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  10–19,  Jul.  2021,  doi: 10.38156/psikowipa.v2i1.42.
[7] R.  P.  Aryanto,  “Penerapan  Konsep  Non-deterministic  Finite Automata Dalam Diagnosa Penyakit ISPA,” vol. 13, 2023.
[8] M. Erkamim, M. Tonggiroh, N. Y. S. Munti, and Y. Rahmanto, “Implementasi  Dempster-Shafer  Theory  Sebagai  Mesin Inferensi  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Cerebral Palsy,” vol. 5, 2023.
[9] H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” J.  Edukasi Dan Penelit. Inform. JEPIN , vol. 6, no. 2, p. 250, Aug. 2020, doi: 10.26418/jp.v6i2.40914.
[10]  F.  F.  P.  Kilimandang  and  S.  Waluyo,  “PENERAPAN METODE  FORWARD  CHAINING  DALAM  SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  JENIS  PENYAKIT  MENULAR,”  vol. 2, 2023.
[11]  M.  T.  Hidayatuloh  and  T.  N.  Suharsono,  “Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA) Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” Digit.  Transform. Technol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  489–498,  Oct.  2023,  doi:
10.47709/digitech.v3i2.2894.
[12]  S. N. Luthfiyana and G. P. Utama, “PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK SISTEM PAKAR DIAGNOSIS  PENYAKIT  ANAK  BERBASIS  WEBSITE,” vol. 2, 2023.
[13]  E. Widianto, “PEMANFAATAN MEDIA PEMBELAJARAN BERBASIS  TEKNOLOGI  INFORMASI,” J.  Educ.  Teach. , vol. 2, no. 2, p. 213, Aug. 2021, doi: 10.24014/jete.v2i2.11707.
[14]  I. Gunaawan and Y. Fernando, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT  KULIT  PADA  KUCING  MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB,” vol. 2, no. 2.
[15]  A. J. Rozaqi, A. Sunyoto, and M. R. Arief, “Deteksi Penyakit Pada  Daun  Kentang  Menggunakan  Pengolahan  Citra  dengan Metode Convolutional Neural Network,” Creat.  Inf.  Technol. J. , vol. 8, no. 1, p. 22, Mar. 2021, doi:
10.24076/citec.2021v8i1.263.
[16]  M.  N.  Rifqi  and  A.  Iskandar,  “Analisa  Sistem  Pakar Menggunakan Algoritma Teorema Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit  Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva  (FOP),” J. Comput. Syst. Inform. JoSYC , vol. 4, no. 4, pp. 797–805, Aug. 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4041.
[17]  R.  F.  N.  Aryanti,  “Literatur  Review:  Pengaruh  Kualitas  Fisik Lingkungan  pada  Hunianterhadap  Kejadian  Infeksi  Saluran Pernafasan Akut (ISPA)”.
[18]  F.  Kesumaningtyas  and  R.  Handayani,  “PERANCANGAN SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  RHEUMATIC (REMATIK) DENGAN METODE FORWARD CHAINING”.
[19]  B.  Fachri,  R.  Nurleni,  R.  R.  Harahap,  and  I.  Iskandar, “PENERAPAN METODE FORWARD CHAINING DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT KULIT KEPALA,” J. Sci. Soc.
Res. , vol. 5, no. 2, p. 284, Jun. 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.922.
[20]  A. Yudha, E. D. Prasetyo, and R. R. Basir, “IMPLEMENTASI ALGORITMA  FORWARD  CHAINING  DAN  CERTAINTY
FACTOR UNTUK MENGETAHUI DIAGNOSA
KERUSAKAN MOBIL TOYOTA,” no. 1, 2023.
[21]  N.  Ahmad  and  Iskandar,  “Metode  Forward  Chaining  untuk Deteksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Kentang,” JINTECH  J.  Inf. Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  7–20,  Sep.  2020,  doi: 10.22373/jintech.v1i2.592.
[22]  A. M. Wibisono and B. N. Sari, “Sistem Pakar Penentu Profil Risiko Investasi,” JOINS J. Inf. Syst. , vol. 7, no. 1, pp. 79–89, May 2022, doi: 10.33633/joins.v7i1.6130.
[23]  Y.  Anggraini,  M.  Indra,  M.  Khoirusofi,  I.  N.  Azis,  and  P. Rosyani,  “Systematic  Literature  Review:  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,” J. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 01, 2023.