## PENERAPAN SISTEM PAKAR UNTUK DETEKSI DINI MENTAL ILLNESS DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWAD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEBSITE
Suliati, Sentot Achmadi, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia suliatizahra@gmail.com

## ABSTRAK
Kesehatan mental penting untuk dikembangkan, namun tidak setiap orang dapat mencapai mental yang sehat dengan mudah. angka penderita gangguan mental di Indonesia tiap tahun mengalami peningkatan sehinggah sudah seharusnya hal tersebut menjadi sebuah perhatian khusus. Faktor utama seseorang mengalami gangguan mental yakni adanya ketidakmampuan yang serius untuk beradaptasi dengan tuntutan lingkungan dan kondisi perubahan emosi,  pemikiran  atau  prilaku  (atau  kombinasi  dari  semuanya)  yang  bersifat  menghambat  dan  mengganggu aktivitas kehidupan sehari-hari. Salah satu upaya strategis untuk menghadapi masalah gangguan kesehatan mental adalah pemberian layanan konsultasi psikologi. Sayangnya hanya sedikit orang yang menyadarinya dan senang melakukanya.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  maka  akan  dibuatkan  sistem  pakar  deteksi  dini mental illness sebagai alat bantu yang menunjukan tingkat keparahan kondisi seseorang. Sistem pakar deteksi dini mental illness pada penelitian ini menggunakan metode forward chaining dan certainty factor . Hasil pengujian dengan menggunakan black box yaitu seluruh pengujian fitur-fitur pada halaman admin dan user berjalan 100% sesuai dengan yang diharapkan dan dirancang. Hasil dari pengujian pakar dengan melakukan perbandingan antara hasil kondisi diri pada sistem dengan hasil kondisi diri dari pakar dengan 6 penyakit menunjukan 100% akurat.
Kata kunci :  Sistem Pakar, Forward Chaining , Certainty Factor, Mental Illness.

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  mental  merupakan  sebuah  aspek penting  untuk  dikembangkan,  namun  tidak  semua orang  menyadarinya  dan  menerimanya.  Untuk mencapai  kondisi  mental  yang  sehat  setiap  individu memiliki reaksi yang berbeda-beda dalam menghadapi kondisi kesehatan mental dan tidak dapat disamaratakan.  Kesehatan  mental  sama  pentingnya dengan kesehatan fisik, keduanya memiliki keterkaitan  satu  sama  lain,  jika  seseorang  terganggu secara  fisik,  tidak  tertutup  kemungkinan  dia  akan terganggu  secara  mental  atau  psikis,  begitu  pula sebaliknya. Sehat dan sakit adalah kondisi biopsikososial  yang  terintegrasi  dalam  kehidupan manusia. Menurut WHO ( World Healt Organization ), Kesehatan  mental  adalah  keadaan  sejahtera  di  mana individu  dapat  menyadari  kemampuannya  sendiri, dapat  mengatasi  permasalahan  atau  tekanan  dalam kehidupan, dapat bekerja secara produktif [1].
Di  Indonesia,  berdasarkan  hasil  data  penelitian Riskesdas  2018  diketahui  bahwa  prevalensi  jumlah gangguan  depresi  pada  penduduk  Indonesia  semakin signifikan  dilihat  dari  peningkatan  jumlah  prevalensi gangguan depresi tahun 2013  berada pada prevalensi sebanyak  6%  dan  prevalansi  gangguan  depresi  tahun 2018 berada pada prevalensi sebanyak 9,8% [2].
Berdasarkan  data  diatas,  angka  penderita gangguan  mental  di  Indonesia  tiap  tahun  mengalami peningkatan sehinggah sudah seharusnya hal tersebut menjadi  sebuah  perhatian  khusus.  Salah  satu  upaya strategis  untuk  menghadapi  masalah  gangguan kesehatan mental adalah pemberian layanan konsultasi
psikologi,  yaitu  proses  pemberian  bantuan  kepada individu dalam upaya mencari solusi atas masalah atau gangguan  mental  yang  dialami.  Sayangnya  hanya sedikit  orang  yang  menyadarinya  dan  senang melakukanya.  Hal  tersebut  sangat  dipengaruhi  oleh rendahnya  kesadaran  masyarakat  terhadap  isu-isu kesehatan  mental  dan  kurangnya  akses  untuk pelayanan  konsultasi  psikologi  sehinga  masyarakat melakukan self  diagnosis terhadap  kondisi  dirinya sendiri.
Maka  dari  itu,  peneliti  tertarik  untuk  membuat sistem  pakar  untuk  deteksi  dini Mental  Illness menggunakan metode Forward chaining dan Certainty  Factor yang  berbasis  website  sebagai alternatif  untuk  melakukan  konsultasi  ke  pakar psikologi.  Pada  metode forwad  chaining data digunakan  untuk  membuat  atura-aturan  ( rules )  yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan menuju  ke  kesimpulan  akhir.  Sedangkan  metode certainty  factor menggunakan  suatu  nilai  untuk menggasumsi  derajat  keyakinan  seorang  pakar terhadap suatu data.
Sistem  pakar  ini  dibangun  berdasarkan  kaidah- kaidah  penalaran  ilmu  seorang  pakar  psikologi  yang digunakan  untuk  menggukur  skala  asesmen  diri  dan akan  ditransfer  ke  dalam  sistem.  Sehinggah  mampu memberikan penyelesaian problem masalah yang lebih baik.  Sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat  membantu masyarakat  umum  untuk  deteksi  dini  penyakit gangguan mental sejak dini secara tepat dan cepat.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penilitian Terkait
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sambani  dan kawan-kawan  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Gangguan Mental Pada Anak Menggunakan Metode Certainty  Factor Dan Forwad  Chaining Berbasis  Web”  menjelaksan  bahwa  penelitian  ini sudah  banyak  dilakukan  dengan  menggunakan berbagai  macam  metode.  Pada  penelitian  ini menggunakan metode certainty factor yang bertujuan untuk  mengatasi  ketidakpastian  dalam  pengambilan keputusan  dan  digunakan  untuk  mengukur  sesuatu apakah  pasti  atau  tidak  pasti.  Sedangkan  metode forwad  chaining digunakan  untuk  mengetahui  aturan yang  akan  dijalankan  maka  akan  dijalankan.  Pada penelitian data yang digunakan untuk penyakit dibatasi sebanyak 40 kode penyakit data gejala yang digunakan sebanyak  319  kode  data  gejala.  Bahasa  pemrogaman yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  bahasa pemograman  PHP  dan  penyimpanan  database menggunakan MSQL [3].
Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Mira Orisa  dan  kawan-kawan  dengan  judul  “Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Kambing Berbasis Web
Menggunakan  Metode Certainty  Factor ”  yaitu mempunyai  permasalahan  yang  dialami  oleh  para perternak  kambing  yang  berupa  masalah  terbatasnya pakar di daerah pedesaan untuk menangani penularan penyakit kambing ke ternak kambing lain. Sehinggah dibutuhkan  sebuah  sistem  untuk  dapat  mendiagnosis penyakit pada kambing agar membantu para perternak mendiagnosis  jenis  penyakit  dan  menegetahui  cara penaganan  penyakit  dengan  menjawab  pertanyaan gejala yang diajukan oleh sistem [4].

## 2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  merupakan  sistem  komputer  yang bertujuan  untuk  meniru  keseluruhan  aspek  yang digunakan dan memiliki kemampuan dalam pengambilan  keputusan  seorang  pakar.  Sistem  pakar menggunakan  secara  maksimal  pengetahuan  khusus sebaiknya seorang pakar untuk memecahkan masalah.
Pengetahuan yang  dimiliki  sistem  pakar dipresentasikan  dalam  beberapa  cara.  Metode  yang paling  umum  digunakan  yakni  metode  dengan  tipe rules menggunakan  format IF  THEN .  Pada  tahap membangun  sistem  pakar  dengan  mengekspresikan pengetahuan dalam bentuk rules . Pendekatan berbasis pengetahuan  digunakan  untuk  membangun  sistem pakar  telah  dihilangkan  pendekatan  awal  yang digunakan  pada  sekitar  tahun  1950  -  1960  yang menggunakan teknik penalaran yang tidak memanfaatkan pengetahuan [5].
2.3. Metode Forward Chaining Metode Forward  Chaining atau  metode  runut maju  merupakan  sebuah  metode  yang  menggunakan himpunan  aturan  kondisi-aksi.  Metode forward
chaining menggunakan data untuk menentukan aturan mana yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan.  Metode forwad  chaining sangat  cocok digunakan  dalam  menagani  masalah  pengendalian ( controlling ) dan peramalan ( prognosis ) [6].
2.4. Metode Certainty Factor
Metode Certainty  Factor atau  faktor  kepastian merupakan  sebuah  nilai  parameter  klinis  yang digunakan oleh  MYCIN untuk  menunjukan  besarnya kepercayaan.  Berikut  adalah  rumus  dari  metode certainty factor menurut [6] CF[H.E] = MB[H,E] – MD[H,E] Keterangan:
CF  =  Nilai  hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh fakta E.
MB  =  Ukuran  kenaikan  dari  suatu  kepercayaan hipotesis H yang dipengaruhi oleh fakta E. MD = Kenaikan dari ketidak percayaan terhadap hipotesis H dipengaruhi oleh fakta E. E = Evidence (peristiwa atau fakta). H = Hipotesis (Dugaan).
Untuk  menghitung  nilai  CF  yang  lebih  dari  1 gejala  yakni  dengan  menggunakan  rumus  persamaan berikut ini :
CFcombine (CF1, CF2) = CF1+CF2*(1–CF1)

## 2.5. Mental Illness
Menurut American  Psychiatric  Association (APA) Mental  illness merupakan  suatu  kondisi kesehatan  yang  berhubungan  dengan  perubahan emosi,  prilaku  atau  pemikiran  (atau  kombinasi  dari semuanya). Mental  illness berhubungan  dengan kesulitan  atau  masalah  yang  mengganggu  fungsih dalam kegitan sosial, pekerjaan, atau aktivitas keluarga [7] .
Mental illness bukan penyakit  yang  memalukan tetapi, suatu kondisi medis seperti penyakit lambung, cacar  air,  diabetes  dan  penyikit  medis  lainya.  Oleh sebab  itu,  Orang  yang  mengalami  gangguan  mental dapat  disembuhkan  dan  para  ahli  terus  memperluas pengetahuan  mengenai  penanganan  dan  perawatan khusus  untuk  membantu  orang  kembali  beraktivitas normal dalam kehidupan sehari-hari.

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Analisis Sistem
Analisis  kebutuhan  sistem  digunakan  untuk menganalisis secara keseluruhan kebutuhan komponen  yang  berhubungan  dengan  aplikasi  yang akan dibuat. Analisis ini bertujuan untuk memperoleh konsep  yang  sesuai  dengan  apa  yang  diharapkan. Ditahap  ini,  kebutuhan  sistem  ini  mencakup  dua bagian yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non- fungsional.
3.2. Flowchart User
3.3. Flowchart Admin
Gambar 2. Flowchart User
Pada  Gambar  2  merupakan  tampilan  flowchart metode,  flowchart  metode  adalah  sebuah  diagram yang  menjelaskan  alur  proses  metode  secara keseluruhan  pada  program.  Prosedur  awal  yakni dimulai  dari  star  dan  selanjutnya  masuk  ke  halaman konsultasi. Setelah memilih menu konsultasi user akan ditampilkan  pertanyaan  untuk  gejala  penyakit  dan memilih gejala yang dialami dengan mengklik tombol checkbox disamping gejala. Setelah sistem  mendapat jawaban dari user maka jawaban user akan dilanjutkan ke  proses  forward  chaining  yakni  sistem  akan melakukan  pencocokan  data  gejala  yang  dipilih user
dengan  data  aturan  yang  ada  pada  sistem  dan mengeluarkan  output  hasil.  Selanjutnya  hasil  output sistem  akan  dimasukan  ke  perhitungan  certainty factor.  Jika  jumlah  gejala  berjumlah  1,  maka  rumus yang  digunakan  adalah  “CF  =  MB-MD”  dan  jika jumlah  gejala  adalah  berjumlah  2,  maka  rumus  yang diguankan  adalah  “CFcombine =  CF1 +  CF2 x  (1  - CF1)” begituh seterusnya  hingga  jumlah gejala  lebih atau  sama  dengan  3,  tergantung  dari  jumlah  gejala penyakit.

## 3.4. Use case Admin
Gambar 3. Use case Admin

## 3.5. Use case Responden
Gambar 4. Use case Responden

## 3.6. Use case Keluarga Responden
Gambar 5. Use case Keluarga Responden

## 3.7. Perancangan Data Untuk Pihak Responden
Pada perancangan data sistem pakar deteksi dini Mental Illness ini data penelitian diperoleh berdasarkan pengetahuan pakar. Pakar dalam penelitian ini adalah Ibu Wulidia Azmiyya El Rifqiya, S.Psi.,  M.Psi.,  Psikolog  selaku  pakar  psikolog  klinis. Pada  perancangan  data  ini  digunakan  data input ataupun  data output untuk  dua  pihak  yakni  sebagai berikut ini :
1. Perancangan data gejala Data  gejala mental  illness untuk  pihak  responden digunakan sebagai data input sistem pakar. Data gejala untuk responden ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Gejala Responden Kode Gejala Nama Gejala GP01 Saya sulit untuk relaksasi GP02 Saya merasa tidak sabar terhadap sesuatu yang membuat saya bertahan denga napa yang saya lakukan GP03 Saya mudah tersentuh GP04 Saya merasahsedih dan murung GP05 Sayaktidak antusian terhadap sesuatu GP06 Saya merasattidak berharga GP07 Saya merasa hidup ini tidak berarti GP08 Saya Merasa mulut saya kering GP09 Saya mengalami kesulitan bernafas GP10 Saya mengalami gemetaran pada tangan
2. Perancangan data penyakit
Data  penyakit  digunakan  sebagai  data output sistem pakar  yang akan ditunjukkan untuk pihak responden. Data Penyakit ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Penyakit Responden Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Depresi P02 Anxiety P03 Stressor 3.8. Perancangan  Data  Untuk  Pihak  Keluarga
Responden
Perancangan data untuk pihak keluarga responden  hanya  akan  digunkan  untuk user dengan setatus pihak keluarga responden.
1. Perancangan data gejala
Data gejala untuk keluarga responden digunakan sebagai  data input sistem  pakar.  Data  Gejala  untuk keluarga responden ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Data Gejala Keluarga Responden
Kode Gejala Nama Gejala GKP01 Apakah anda mengetahui keluarga/orang terdekat anda mudah sedih berkepanjangan, kadang tanpa sebab yang jelas? GKP02 Apakah anda mengetahu keluarga/orang terdekat anda mati rasa atau tidak peduli dengan lingkungan sekitar?
Kode Gejala Nama Gejala GKP03 Apakah anda mengetahu keluarga/orang terdekat anda sering marah berlebihan dan sangat sensitif? GKP04 Apakah anda mengetahu keluarga/orang terdekat anda merasa putus asa dan tidak berdaya? GKP05 Apakah anda melihat keluarga/orang terdekat anda mengalami perubahan suasana hati yang drastis? GKP06 Apakah anda mengetahu keluarga/orang terdekat anda cenderung menarik diri dari lingkungan? GKP07 Apakah anda mengetahu keluarga/orang terdekat anda memiliki pemikiran untuk bunuh diri? GKP08 Apakah anda mengetahu keluarga/orang terdekat anda tidak mampu mengatasi stress atau masalah sehari-hari?

## 2. Perancangan data penyakit
Data  penyakit  untuk  keluarga  responden digunakan  sebagai  data output sistem  pakar,  dimana data penyakit diberikan batasan nama penyakit berupa pernyataan kondisi penyakit yang dapat diterima oleh pihak keluarga responden. Data Penyakit ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Data Penyakit Keluarga Responden
Kode Penyakit Nama Penyakit PK01 Level I PK02 Level II PK03 Level III

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  adalah  tahap  penerapan rancangan  sistem  yang  akan  dibuat  sebelum  menjadi suatu aplikasi yang siap untuk dijalankan. Implementasi pengembangan sistem Pakar deteksi dini mental  illness .  Setelah  melakukan  uji  coba,  sistem akan dianalisa apakah rancangan ini dapat memenuhi tujuan penelitian yang sudah dipaparkan.

## 4.2. Tampilan Halaman Home
Halaman  menu home adalah  halaman  pertama yang muncul pada saat program dijalankan. Pada menu home terdapat beberapa menu antara lain menu mental illness ,  menu  konsultasi,  menu  bantuan,  menu  about dan  menu  admin.  Menu home akan  memberikan informasi  dan  penjelasan  sesuai  dengan  tujuan pembuatan  website.  Dengan  begituh  pengunjung dengan  mudah  mengetahui  kegunaan  dari  website. Berikut  adalah  tampilan  halaman home seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Menu Halaman Home

## 4.3. Tampilan Halaman Mental Illness
Pada  halaman  menu mental  illness digunakan untuk  menginformasikan  tentang  seputar  pentingnya menjaga kesehatan mental dan hal-hal yang berkaitan dengan  teori-teori  mental.  Berikut  adalah  tampilan halaman mental illness seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Halaman Menu Mental Illness

## 4.4. Tampilan Halaman Konsultasi
Pada  halaman  menu  konsultasi,  terdapat beberapa  menu  yaitu  menu  sudah  punya  akun  dan belum punya akun, seperti pada Gambar 8. Pada menu belum  punya  akun  digunakan  oleh user untuk melakukan  pendaftaran user ,  seperti  pada  Gambar  9. Setelah user berhasil melakukan  pendaftaran, pendaftaran  akan  mendapatkan Username , password dan  pin  aktivasi.  Tujuan  dari  pin  aktivasi  adalah sebagai  nomor  token  yang  akan  digunakan  untuk proses  pendaftaran user dengan  status  keluarga responden.  Kemudian  pada  menu  sudah  punya  akun digunakan untuk aktivitas login dari user dengan satus responden  dan  keluarga  responden,  seperti  pada Gambar 10.
Gambar 8. Tampilan awal halaman menu konsultasi
Gambar 9. Tampilan halaman form pendaftaran pada
menu konsultasi
Gambar 10. Tampilan halam form login pada menu konsultasi
Setelah user berhasil  melakukan  proses login user ,  maka  akan  ditampilkan  halaman  menu  untuk melakukan  konsultasi  yakni  terdapat  beberapa tampilan  semua  gejala  yang  disusun  secara  runtut kebawah  dengan  aktivitas  mencentang.  Data  gejala yang  ditampilkan  sistem  untuk  pihak  responden  dan keluarga  responden  akan  berbeda.  Data  gejala  untuk pihak responden ditampilkan pada Gambar 11 dan data gejala  untuk  pihak  keluarga  responden  ditampilkan pada  Gambar  12.  Untuk  melakukan  konsultasi user dengan  status  sebagai  responden, user akan  memilih beberapa  gejala  sesuai  yang  dialaminya,  serta user dengan  satus  keluarga  responden  akan  memilih beberapa  gejala  yang  menggambarkan  kondisi  dari responden.  Kemudian  klik  tombol  submit  untuk mengetahui hasil deteksi dini mental illness .
Gambar 11. Tampilan halaman konsultasi output data gejala responden
Gambar 12. Tampilan halaman konsultasi outpu t data gejala keluarga responden
4.5. Tampilan Halaman Login Admin Pada  menu  halaman login admin,  terdapat  dua aktivitas  perintah  pengisian  yaitu Username dan password . Menu login admin digunakan hanya untuk admin,  dikarenakan  halaman  ini  terdapat  menu  data gejala, data penyakit, data aturan, data solusi, history konsultasi  dan  logout.  Berikut  adalah  tampilan halaman login admin  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Home login admin

## 4.6. Tampilan Halaman Dshboard
Pada  halaman  menu  dashboard  merupakan tampilan  utama  setelah login admin.  Pada  halaman dashboard terdapat beberapa menu yaitu menu gejala, menu penyakit, menu solusi, menu history konsultasi dan logou t yang hanya dapat diakses oleh admin saja. Berikut  adalah  tampilan  halaman  dashboard  seperti yang ditunjukkan pada Gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Dashboard Admin

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  penulis  paparkan  dari pembuatan sistem pakar berbasis web ini, Sistem pakar deteksi  dini mental  illness menggunakan  metode forward chaining dan certainty factor dapat digunakan untuk self  report kondisi  diri  dengan  tingkat kepercayaan  yang  telah  ditentukan  oleh  pakar.  Hasil pengujian  dengan  menggunakan Black  Box yaitu seluruh pengujian fitur-fitur pada halaman admin dan user berjalan  100%  sesuai  dengan  yang  diharapkan dan  dirancang.  Dari  hasil  perhitungan  aplikasi  dan perhitungan  manual  sistem  pakar  deteksi  dini mental illness menggunakan  metode certainty  factor dan forward chaining didapatkan hasil perhitungan 100% sama.  Hasil  dari  pengujian  pakar  dengan  melakukan perbandingan  antara  hasil  kondisi  diri  pada  sistem dengan hasil kondisi diri dari pakar dengan 6 penyakit menunjukan 100% akurat.
Terkait  dengan  pengembangan  aplikasi  yang lebih  baik,  peneliti  menyarankan  beberapa  hal  untuk diperhatikan  pada  aplikasi  sistem  pakar  deteksi  dini mental illness menggunakan metode forward chaining dan certainty  factor berbasis  website.  Untuk pengembangan  kedepanya,  diharapkan  sistem  ini dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode yang berbeda. Agar terjalin komunikasi antar user dan admin alangkah lebih baiknya jika diberi penambahan fitur komentar pada website Sistem Pakar Deteksi Dini Mental Illness.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   World Health Organitation, "Kesehatan mental: memperkuat  respons  kita,"  2018.  [Online]. Available: https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/mental-health- strengthening-our-response. [Accessed 13 Maret 2022].
[2]   RISKESDAS,  "Hasil  Utama  RISKESDAS 2018," 2018. [Online]. Available:
https://kesmas.kemkes.go.id/assets/upload/dir_
519d41d8cd98f00/files/Hasil-riskesdas- 2018_1274.pdf. [Accessed 15 Maret 2022].
[3]   E.  B. Sambani,  Y.  H.  Agustin  and  N.  S.  Tyas, "Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Gangguan Mental  Pada  Anak  Menggunakan  Metode Certainty Factor dan Forward Chaining Berbasis Web," Voice Of Informatics, pp. 67-80, 2020.
[4]   M.  Orisa,  P.  B.  Santoso  and  O.  Setyawati, "Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Kambing Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Certainty Factor," Jurnal EECCIS, pp. 151-156, 2014.
[5]   R.  Rosnelly,  Sistem  Pakar  Konsep  &  Teori, Yogyakarta: ANDI, 2012.
[6]   Kursini,  Aplikasi  Sistem  Pakar  Menentukan Faktor  Kepastian  Pengguna  Dengan  Metode Kuantitatif  Pertanyaan,  Yogyakarta:  ANDI  , 2008.
[7]   R.  Parekh,  "What  Is  Mental  Illness?,"  2018. [Online]. Available: https://www.psychiatry.org/patients- families/what-is-mental-illness.  [Accessed  20 Maret 2022].
[8]   Yuliana  and  Noviyanti,  "SISTEM  PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN KEJIWAAN
MENGGUNAKAN  METODE  FORWARD
CHAINING BERBASIS WEB," Jurnal TEKINKOM,  Volume  4,  Nomor  2  Desember 2021, pp. 221-229, 2021.
[9]   H.  Wadi,  Sistem  Pakar  Forward  Chaining dengan Java GUI & MySQL, Turida Publisher, 2020.
[10]  R. Dian, S. and Y. Yunus, "Sistem Pakar dalam Identifikasi  Kerusakan Gigi pada Anak  dengan Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  dan Certainty  Factor," Jurnal  Sistim  Informasi  dan Teknologi, pp. 65-70, 2020.
[11]  R.  Yusuf,  .  H.  Kusniyati  and  .  Y.  Nuramelia, "APLIKASI DIAGNOSIS GANGGUAN KECEMASAN  MENGGUNAKAN  METODE FORWARD  CHAINING  BERBASIS  WEB DENGAN  PHP  DAN  MYSQL," Studia Informatika: Jurnal Sistem Informasi, pp. 1-13,
2016.