Vol. 12, No. 1, September 2021, pp. 46 – 50 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT MENINGITIS MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Desti Fitriati 1 , Iqbal Gibran 2
Universitas Pancasila desti.fitriati@univpancasila.ac.id 1 , 4515210035@univpancasila.ac.id 2

## Abstrak
Meningitis  merupakan  suatu  penyakit  yang  cukup  serius  dan  berbahaya.  Di Indonesia kasus meningitis terjadi cukup banyak dikarenakan penderita meningitis yang  tidak  mengetahui  bahwa  dirinya  terserang  meningitis.  Hal  ini  karena  gejala awal  penyakit  meningitis  menyerupai  sakit  kepala  biasa.  Kurangnya  informasi masyarakat tentang gejala dan penyebab utamanya membuat proses penanganannya menjadi lambat sehingga dapat menyebabkan dampak yang semakin parah. Untuk menangani permasalahan tersebut, pada penelitian ini dibuatlah suatu sistem pakar yang  dapat  membantu  dalam  pencegahan  dini  terhadap  penyakit  tersebut.  Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli. Sistem yang dibuat menggunakan data gejala dan penyakit meningitis untuk mendiagnosis  pasien.  Metode  yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  metode penalaran maju atau forward chaining. Metode forward chaining adalah . Hasil pada sistem yang dibuat mampu mendiagnosa berdasarkan gejala  – gejala yang terjadi dengan akurasi sebesar 76,66 % dan nilai kappa sebesar 0,67.
Kata Kunci: Penyakit, Meningitis, Sistem Pakar, Forward Chaining

## Abstract
Meningitis is a fairly serious and dangerous disease. In Indonesia cases of meningitis occur quite a lot because of meningitis sufferers who do not know that he is suffering from meningitis. This is because the early symptoms of meningitis are like regular headaches. The lack of public information about its symptoms and its main causes makes the handling process slow so that it can cause an increasingly severe impact. To deal with the problem, in this research, a system of experts can assist in early prevention of the disease. The expert system is a system that seeks to adopt human knowledge to the computer, so that the computer can solve problems as usual by experts. Systems created using symptomatic data and meningitis disease to diagnose patients. The methods used in this system are forward-reasoning or forward chaining methods. The  forward  chaining  method  is. The  results  on  the  system  are  able  to diagnose based on symptoms – symptoms that occur with an accuracy of 76.66% and kappa value of 0,67.
Keywords: Disease, Meningitis, expert system, Forward Chaining

## 1. Pendahuluan
Kesehatan adalah salah satu faktor utama yang  berguna  bagi  setiap  manusia  untuk melakukan  segala  aktivitas  sehari  –  hari
(Hidayah,  2017).  Kesehatan  pada  manusia terdiri  dari  2  yaitu  kesehatan  jasmani  dan rohani.  Kesehatan  jasmani  adalah  kesehatan yang berkaitan dengan kondisi tubuh kita yang memberikan  kemampuan    untuk  menjalani
segala  aktifitas  sehari-hari,  tanpa    rasa  lelah yang  berarti.  Sedangkan  kesehatan  rohani adalah kesehatan yang berkaitan dengan batin seseorang yang senantiasa aman dan tentram. Kedua  jenis  tersebut  merupakan  hal  yang perlu  diperhatikan  secara  serius,  karena merupakan  aset  berharga  yang  perlu  dijaga dan  perlu  diperhatikan,  agar  hidup  menjadi lebih  baik  dan  angka  usia  hidup  masyarakat meningkat.  Untuk  menjaga  kesehatan  bisa dimulai dengan menerapkan pola hidup yang sehat,  dengan  cara  makan  makanan  yang bergizi  dan  mengkonsumsi  vitamin  atau antibodi agar tidak mudah terserang penyakit yang mengganggu kesehatan.
Namun banyak masyarakat  yang  kurang memperhatikan  kesehatan  mereka.  Hal  ini mengakibatkan  banyak  dari  mereka  yang secara mendadak terserang penyakit berbahaya. Selain kurangnya kepedulian akan kesehatan,  masalah  pertambahan  jumlah penduduk  yang  relatif  cukup  cepat  juga membuat  mudahnya  penyakit  menyebar. Penyebaran  penyakit  yang  terjadi  saat  ini cukup  berdampak,  karena  banyak  dari masyarakat  yang  tidak  mengetahui  proses penyebaran dari penyakit – penyakit yang ada.
Salah  satu  contoh  penyakit  cukup berdampak  negatif  dan  mengkhawartikan masyarakat saat ini adalah penyakit meningitis.  Meningitis  adalah  suatu  penyakit infeksi  cairan  otak  disertai  radang  yang mengenai  piameter  (lapisan  dalam  selaput otak) dan arakhnoid serta dalam derajat yang lebih  ringan  mengenai  jaringan  otak  dan medula  spinalis  yang  superfisial  (Ratniasih, 2017).  Meningitis  merupakan  masalah  yang serius  sehingga  dibutuhkan  cara  yang  akurat dan efisien untuk mendiagnosisnya.
Meningitis  termasuk  ke  dalam  sepuluh macam penyakit paling berbahaya di dunia. Di Indonesia jumlah kasusnya lebih banyak lagi. Pada  tahun  2000  dan  2001  terdapat  masing- masing 1.937 dan 1.667 kasus kematian atau 9,4 kasus per 1.000.000 penduduk. Berdasarkan  etiologi,  gambaran  klinis,  dan gambaran  cairan  serebrospinalis  (CSS), terdapat  tiga  jenis  meningitis,  yaitu  serosa, purulenta, dan aseptik (Pangandaheng, Mawuntu, & Karema, 2017).
Dalam  bidang  kedokteran,  penanganan penyakit  meningitis  sudah  dilakukan  dengan maksimal. Penanganan yang diberikan berupa
pemberian  vaksinasi  dan  antibiotik  agar penyakit  ini  tidak  menyebar  lebih  banyak  ke orang  lain.  Namun  kurangnya  informasi mengenai  gejala  –  gejala  dan  diagnosis  awal dari penyakit meningitis menjadi permasalahan  di  masyarakat  sehingga  sering terjadi  keterlambatan  penanganan  terhadap penyakit tersebut dan mengakibatkan kematian  dan  membuat  angka  kematian menjadi tinggi.
Penelitian mengenai penyakit meningitis pernah  dilakukan  oleh  Muhammad  Syukron Hasibuan.  Pada  penelitiannya,  dibuat  sebuah sistem  berbasis  website  yang  mengadopsi keahlian  seorang  pakar  dalam  melakukan diagnosis  penyakit  meningitis.  Hasil  yang didapatkan adalah sistem bisa berfungsi untuk mendeteksi  penyakit  meningitis  dengan metode  yang  digunakan  (Lisnawita,  Lhaura Van  &  Lindra,  2016).  Penelitian  mengenai penyakit  meningitis  juga  dilakukan  Mona Pradipta Hardiyanti dan kawan – kawan. Pada penelitiannya, mereka membuat sebuah sistem pakar  untuk  mendeteksi  penyakit  meningitis. Jenis penyakit yang diteliti hanya 2 jenis, yaitu meningitis  bakterialis  dan  tuberkulosis. Sistem yang dibuat berbentuk aplikasi mobile yang  mengadopsi  keahlian  seorang  pakar dalam  melakukan  pendeteksian  penyakit. Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan metode  forward  chaining.  Hasil  yang diperoleh sistem dapat berfungsi dengan baik (Hardiyanti, Isnanto, & Windasari, 2017).
Untuk membantu mengurangi keterlambatan penanganan penyakit meningitis dan memberikan informasi mengenai penyakit meningitis dan penyebab - penyebabnya, maka pada penelitian ini dibuat sebuah  sistem  yang  dapat  mendiagnosis penyakit  meningitis  agar  dapat  membantu mengurangi  penyebaran  dan  dampak  yang ditimbulkan dari penyakit tersebut. Nantinya, sistem  yang  dirancang  berbasis  website dengan menerapkan metode forward chaining dalam  mengolah  rule  pengetahuan  yang diperoleh  dari  pakar  mengenai  penyakit meningitis dan menghasilkan ketepatan dalam diagnosisnya.  Metode  forward  chaining digunakan  karena  mampu  menyediakan banyak  informasi  dari  jumlah  data  yang sedikit.  Metode  forward  chaining  adalah sebuah  metode  pencarian  ke  depan  yang dimulai dengan menggunakan informasi yang
ada  dan  menggabungkan  aturan  untuk menghasilkan  suatu  kesimpulan  atau  tujuan. Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling umum diterapkan dalam sebuah sistem pakar (Rahmawati, 2016).

## 2. Metodologi Penelitian

## Gambar. 1.  Tahapan Penelitian.
Gambar  diatas  adalah  diagram  alir  tahapan penelitian pada pembuatan sistem ini. Berikut adalah penjelasan tiap kegiatan : 1.  Pengumpulan  Data  :  pada  tahap  pertama, dilakukan  proses  pengumpulan  data.  Metode yang digunakan pada tahap pengumpulan data ini  adalah  kuesioner.  Data  yang  diperlukan pada  penelitian  ini  berupa  data  -  data mengenai  gejala  -  gejala  yang  dialami responden  terkait  penyakit  meningitis  yang diderita. Responden dalam peneltian ini yaitu pasien laki - laki dan perempuan yang berusia 20 - 65 tahun di RS citama.
2.  Filtrasi  Data  :  pada  tahap  ini,    dilakukan proses filtrasi atau pemilahan, data - data yang sudah dikumpulkan lalu dipilah lagi agar dapat diolah  dan  diujikan  kedalam  sistem. pemilahan dilakukan agar data semakin valid. Data  yang  telah  dipilah  dan  difiltrasi berjumlah 30.
3. Pengetahuan Pakar : pada tahap ini peneliti melakukan  wawancara  dengan  narasumber yaitu  pakar  yang  memahami  betul  tentang penyakit  meningitis,  pakar  tersebut  bernama dr.  M.  Rifai  S.Ps  yang  bekerja  di  RS  Halim
Jakarta.  Wawancara  ini  dilakukan  untuk mengetahui  tentang  gejala,  penyebab  utama, serta jenis - jenis penyakit meningitis. 4.  Basis  Aturan  :  pada  tahap  ini,  setelah didapatkan data gejala berjumlah 10 dan jenis penyakit meningitis berjumlah 3 yaitu serosa, purulenta, dan aseptik. Lalu penulis meminta tolong  kepada  pakar  untuk  dibuatkan  pohon keputusan  dan  rule  untuk  membantu  proses pembuatan sistem. Nantinya pohon keputusan dan rule yang sudah dibuat akan diterapkan ke dalam sistem.
5.  Implementasi  :  Pada  proses  ini  dilakukan pembuatan sistem dengan pengujian data yang didapat  dari  data  pasien,  sistem  yang  dibuat yaitu sistem berbasis website. Sistem
6. Hasil Diagnosis : pada tahap ini dilakukan pengujian  sistem,  pada  proses  pengujian dilakukan  pengujian  data  dengan  mencoba semua  gejala  yang  dialami  responden  ke dalam  sistem  untuk  mendapatkan  hasil diagnosisnya. Hasil diagnosis yang diperoleh berupa jenis penyakit meningitis. 7. Evaluasi Hasil: Data akhir hasil pengujian selanjutnya  dievaluasi  untuk  menentukan keakuratan sistem dengan membuat confusion matrix serta kappa index dari 30 data pasien yang telah valid
A. Daftar Diagnosis dan Daftar Gejala
Berikut adalah daftar diagnosis, daftar gejala  dan  pohon  keputusan  penyakit meningitis yang telah diperoleh melalui studi literatur dan wawancara bersama pakar.
TABEL 1
DAFTAR DIAGNOSIS Kode Nama Diagnosis D01 Meningitis Purulenta D02 Meningitis Serosa D03 Meningitis Aseptik D04 Tidak Terindikasi Meningitis
TABEL 2
DAFTAR GEJALA Kode Nama Gejala G001 Demam Tinggi > 38 ℃
G002 Muntah – Muntah G003 Nyeri Kepala Kuat G004 Penurunan Kesadaran G005 Fotopobia (takut terhadap cahaya) G006 Kejang – Kejang G007 Kaku Kuduk (kaku pada bagian leher yang kuat) G008 Malaise atau Lesu G009 Nafsu Makan Menurun G010 Nyeri Punggung

## B. Pohon Keputusan dan Basis Aturan
Gambar. 2.  Pohon Keputusan.

## Basis Aturan :
Rule 1 : IF G001 THEN D04
Rule 2 : IF G001 AND G002 THEN D04
Rule 3 : IF G001 AND G002 AND G003

## THEN D04
Rule 4 : IF G001 AND G002 AND G003
AND G006 THEN D03
Rule 5 : IF G001 AND G002 AND G003
AND G006 AND G004 THEN D04
Rule 6 : IF G001 AND G002 AND G003 AND G006 AND G004 AND G5 THEN

## D04
Rule 7 : IF G001 AND G002 AND G003 AND G006 AND G004 AND G005 AND G007 THEN D01
Rule 8 : IF G001 AND G002 AND G003

## AND G008 THEN D04
Rule 9 : IF G001 AND G002 AND G003
AND G008 AND G009 THEN D04
Rule 10 : IF G001 AND G002 AND G003
AND G008 AND G009 AND G010 THEN D02

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada tahap ini, data yang diperoleh dari 30  data  pasien,  dimana  terdiri  dari  7
Meningitis Purulenta, 7 Meningitis Serosa, 6 Meningitis Aseptik, dan 10 Tidak Terindikasi Meningitis.
Gambar. 3.  Data Hasil Pengujian
Gambar  diatas  adalah  gambaran  hasil pengujian  data  menggunakan confusion matrix . Dimana diperoleh Jumlah True Positif 13 dari 30 data, False Positif 0 dari 30 data,
False  Negatif yang diperoleh  7 dari  30  data, dan True Negatif 10 dari 30 data.
Akurasi  = (3+5+5+10) 30 = 23 30 =  0,7666 x  100%  = 76,66%
Σ𝑃 𝑖𝑒 =  0,039 + 0,062 + 0,046 + 0,111 = 0,258 Σ𝑃 𝑖𝑖 =  0,098 + 0,164 + 0,165 + 0,333 = 0,76 Σ𝑃 𝑖+ 𝑃 𝑖+ =   (0,163 ∗ 0,228) +   (0,262 ∗ 0,229) + (0,23 ∗ 0,198)   +   (0,333 ∗ 0,333) = 0,25391
Maka Koefisien Cohens Kappa sebesar :
Σ𝑃𝑖𝑖 − Σ𝑃𝑖+𝑃𝑖+ 1− Σ𝑃𝑖+𝑃𝑖+ = 0,76 – 0,25391 1−0,25391
= 0,67

## 4. Kesimpulan dan Saran
A. Kesimpulan Berdasarkan  pembahasan  yang  telah dilakukan bab-bab sebelumnya, penelitian ini memiliki kesimpulan :
1. Sistem Pakar yang dibuat berdasarkan dari pengetahuan pakar.
2.  Sistem  tersebut  dapat  menampilkan  hasil dari diagnosa yang diisi oleh pengguna. Hasil tersebut  berdasarkan  gejala-gejala  yang  di jawab dari pertanyaan pada sistem. 3. Sistem pakar diagnosis penyakit meningitis ini  dapat  membantu  masyarakat  dalam memperoleh  informasi  dan  solusi  tentang penyakit meningitis.
4.  Pada  tahap  evaluasi  diperoleh  akurasi sebesar  76,66  %  dan  nilai  cohens  kappa sebesar 0,67.
B. Saran
Berdasarkan kesimpulan dari pembahasan diatas,  maka  sebagai  saran  alternatif  yang dapat  dijadikan  masukan  adalah  penulis berharap  nantinya  sistem  pakar  ini  dapat dikembangkan lagi fungsi fitur yang ada agar lebih  canggih  dan  diharapkan  diadakan  lagi penelitisn mengenai penyakit meningitis agar dapat  memeberikan  wawasan  lebih  kepada masyarakat  mengenai  penyakit  meningitis

## Daftar Pustaka
Esti  Rahmawati  &  Hari  Wibawanto.  (2016).
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Paru- Paru  Menggunakan  Metode  Forward Chaining .  Semarang:  Jurnal  Teknik Elektro, Vol. 8 No. 2, 2016.
Eka  A.  S.  S.  Pangandaheng,  Arthur  H.P. Mawuntu, & Winifred Karema. (2017). Gambaran  Tingkat  Pengetahuan  dan Perilaku Masyarakat Tentang Penyakit Meningitis  di  Kelurahan  Soataloara  II Kecamatan Tahuna Kabupaten Kepulauan Sangihe . Manado: Jurnal e- Clinic  (eCl),  Volume  5,  Nomor  2,  Juli Desember 2017.
Muhammad  Syukron  Hasibuan.  (2016).
Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Miningitis dengan Menggunakan Metode  Dempster  Shafer .  Medan: Jurnal  Riset  Komputer  (JURIKOM), Volume : 3, Nomor: 1, Februari 2016.
Mona Pradipta Hardiyanti, R. Rizal Isnanto, & Ike Pertiwi Windasari. (2017). Aplikasi Sistem  Pakar  Berbasis  Mobile  Untuk Diagnosis  Dini  Meningitis .  Semarang: Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 5(2), 2017, 83-88. DOI : 10.14710/jtsiskom.5.2.2017.83-88. Ni Luh Ratniasih. (2017). Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Meningitis Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Berbasis  Web .  Bali:  Jurnal  Sistem  dan Informatika.
Nurul Hidayah. (2017). Pengaruh Penyuluhan Terhadap Perilaku Masyarakat Tentang Kandungan  dan  Dampak  Pestisida pada Sayuran Segar . Malang:
NurseLine  Journal  Vol.  2  No.  1  Mei 2017: 23-29.