WEBSITE SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT DENGAN FORWARD CHAINING (STUDI KASUS : PUSKESMAS TANGGULANGIN)
Awwaluddin Abdul Qohhar 1 , Moh Noor Al Azam 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Narotama Jl. Arief Rahman Hakim No.51, Klampis Ngasem, Kec. Sukolilo,
Surabaya, Jawa Timur 60117 e-mail: * 1 qqohharr@gmail.com , 2 noor.azam@narotama.ac.id

## Abstract
A website-based expert system for diagnosing skin diseases using the Forward Chaining method and the Laravel  Framework  at  the  Tanggulangin  Health  Center.  The  main  focus  of  research  is  to  improve accessibility,  accuracy  of  diagnosis,  and  public  awareness  of  skin  health.  Quantitative  approaches  and exploratory  design  are  applied  through  literature  studies,  interviews,  surveys,  system  design,  trials, evaluations,  and  improvements.  The  system  development  process  involves  collecting  data  from observations, interviews, and medical data to devise relational rules, tables of disease types, symptoms, and decision trees. The use of the Laravel Framework is the main foundation of system design, including user interface (UI) design, database structure, Forward Chaining inference logic, and diagnostic needs. System trials are conducted  with  test  scenarios to  evaluate the system's ability to  diagnose various skin disease conditions. Data analysis is carried out quantitatively, especially on test results, to assess system reliability.  The  results  of  this  study  provide  an  empirical  basis  for  recommendations  for  further development.  Hopefully,  this  system  can  make  a positive  contribution  in  the  process  of  diagnosing  skin diseases  at  the  Tanggulangin  Health  Center  and  increase  overall  public  skin  health  awareness.  This system is able to  provide  a diagnosis of skin  diseases based on the  symptoms inputted by the user. The evaluation carried out provides a positive picture regarding the effectiveness and satisfaction of users.
Keyword: Expert System, Forward Chaining Method, Laravel Framework, Skin Disease Diagnosis.

## PENDAHULUAN
Penyakit  kulit  merupakan  aspek  penting  dalam  kesehatan  yang  memerlukan  diagnosa yang cepat dan tepat (I Made Sudarma Adiputra et al., 2021). Puskesmas Tanggulangin, sebagai pusat  pelayanan  kesehatan  di  wilayah  Tanggulangin,  menghadapi  tantangan  dalam  mendeteksi dan  mengelola  penyakit  kulit  secara  efektif.  Karena  itu,  pengembangan  sistem  pakar  berbasis website dengan metode Forward Chaining menjadi relevan untuk meningkatkan proses diagnosa di tingkat lokal.
Metode Forward  Chaining adalah  pendekatan  yang  memulai  dari  informasi  awal  dan secara  berurutan  menerapkan  aturan  untuk  mencapai  kesimpulan  (Putra  et  al.,  2021).  Dengan mengintegrasikan  metode Forward  Chaining ke  dalam  aplikasi  untuk  sistem  pakar  berbasis website  menggunakan  Framework  Laravel  (Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Anjing Menggunakan  Metode Forward  Chaining Berbasis  Android,  n.d.),  diharapkan  dapat mempermudah proses diagnosa penyakit kulit di Puskesmas Tanggulangin.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  dan  menguji  aplikasi  sistem pakar untuk diagnosa penyakit kulit dengan metode Forward Chaining , menggunakan Website Framework Laravel. Selain memberikan solusi diagnosa penyakit kulit, pengembangan aplikasi ini  juga  bertujuan  untuk  meningkatkan  akses  terhadap  layanan  medis  di  Puskesmas Tanggulangin (Athallah et al., 2023).
Keberhasilan aplikasi ini dapat diukur tidak hanya dari segi akurasi diagnostik tetapi juga dampaknya  terhadap  akses  dan  peningkatan  layanan  perawatan  kesehatan  kulit  di  Puskesmas
Tanggulangin.  Melakukan  peninjauan  rutin,  mendengarkan  masukan  pengguna,  dan  membuat penyesuaian  berdasarkan  pengalaman  nyata  merupakan  langkah  penting  untuk  memastikan aplikasi Anda memberikan nilai nyata (Yola Hutasoit et al., n.d.-a).
Penelitian  ini  mengevaluasi  perkembangan  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit kulit  dengan  menggunakan  metode  forward  chaining.  Sejumlah  penelitian  terdahulu  telah dilakukan  oleh  berbagai  penulis,  mencakup  berbagai  aspek  pengembangan  sistem  pakar  untuk kesehatan kulit. Irwan Sapta Permana dan Yusuf Sumaryana (2018) mengusulkan sistem pakar dengan  metode  forward  chaining,  yang  memberikan  informasi  kondisi  kulit  berdasarkan  fakta yang  diperoleh  melalui  wawancara  langsung  dengan  bidan,  internet,  dan  buku  (Jurnal  et  al., 2018).  Sidik  Rahmatullah  dan  Rima  Mawarni  (2021)  fokus  pada  aplikasi  sistem  pakar  untuk deteksi  penyakit  kulit  pada  balita  di  Puskesmas  Cempaka  Sungkai  Selatan,  menggunakan metode Naïve Bayes dan forward chaining (Sidik Rahmatullah & Rima Mawarni, 2021). Amilia Trianasari  dan  Nanang  H  (2018)  mengembangkan  sistem  pakar  berbasis  web  untuk  konsultasi penyakit  kulit  di  Puskesmas,  dengan  metode forward  chaining (Trianasari  et  al.,  2018).  Heny Ispur  Pratiwi,  Richard  Kamardi  (2019)  Aplikasi  Web  ini  sudah  bisa  digunakan  untuk mendiagnosa  penyakit  Dermatitis  atopik  melalui  perangkat  komputer  yang  terhubung  internet tersedia  di  ruang  tunggu  klinik  kesehatan  atau  rumah  sakit  (Pratiwi  &  Kamardi,  2019). Penelitian  ini  merangkum  kontribusi-kontribusi  tersebut  guna  memberikan  wawasan komprehensif terkait pengembangan sistem pakar diagnosa penyakit kulit menggunakan metode forward chaining dalam berbagai konteks dan implementasi.
Adapun  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  mencakup  fokus  pada  keberadaan  website yang memberikan layanan konsultasi online di Puskesmas Tanggulangin. Pertanyaan mengenai tingkat  kerjasama  dan  dukungan  yang  dapat  diberikan  kepada  petugas  kesehatan  menjadi  titik fokus untuk membatasi ruang lingkup penelitian.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  yang  jelas,  yaitu  mengembangkan  dan  menguji  aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit kulit dengan metode Forward Chaining (Ilmi et al., 2021). Tujuan tersebut meliputi pengembangan aplikasi, integrasi metode Forward Chaining, uji validitas  dan  reliabilitas,  serta  evaluasi  kinerja  aplikasi  dalam  memberikan  diagnosa  penyakit kulit.  Manfaat  penelitian  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  aksesibilitas  terhadap  layanan medis,  memberikan  deteksi  dini  penyakit  kulit,  mengurangi  beban  staf  medis  melalui  skrining awal, dan memberikan pendidikan masyarakat mengenai kondisi kulit serta saran awal sebelum berkonsultasi dengan dokter kulit.

## METODE PENELITIAN
1. Jenis Penelitian
Metodologi  penelitian  ini    dirancang  dengan  menggunakan  pendekatan  kuantitatif untuk  menyelidiki  dan  menganalisis  data  terkait  pengembangan  sistem  pakar  berbasis website  untuk  mendiagnosa  penyakit  kulit  dengan  menerapkan forward  chaining (H.M. Sidik  Priadana  &  Denok  Sunarsi,  2021).  Studi  kasus  ini  dilakukan  di  Puskesmas Tanggulangin  dengan  tujuan  utama  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  proses diagnosa penyakit kulit.
2. Desain Penelitian
Penelitian  ini  mengadopsi  desain  penelitian  eksploratif,  yang  memungkinkan peneliti  untuk  mendapatkan  wawasan  yang  mendalam  tentang  konsep  sistem  pakar berbasis  website  dan  menerapkannya  dalam  diagnosa  penyakit  kulit  di  Puskesmas Tanggulangin.  Desain  ini  memberikan  keleluasaan  untuk  menjelajahi  dan  memahami aspek-aspek kritis dalam pengembangan sistem pakar (Permadi, 2018).
Gambar 1. Tahapan Penelitian
3. Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  merupakan  aspek  penting  dalam  mengevaluasi  efektivitas  dan akurasi  sistem  pakar  yang  mendiagnosa  penyakit  kulit  berbasis forward  chaining dengan menggunakan  framework  PHP,  khususnya  Laravel  (Ilmi  et  al.,  2021).  Penelitian  ini, terdapat  dua  jenis  variabel  utama  yang  perlu  diperhatikan  variabel  independent  dan variabel dependen.
4. Tahapan/Prosedur Penelitian
A. Studi Literatur :
• Identifikasi  literatur  terkait  sistem  pakar  dalam  diagnosis  penyakit  kulit. Review artikel ilmiah, buku, dan publikasi terkini tentang metode Forward Chaining .
• Pahami  perkembangan  terbaru  dalam  bidang  kecerdasan  buatan  yang  dapat diterapkan pada sistem pakar diagnostik (Manajemen et al., n.d.).
• Tinjau  literatur  terkait  PHP  Laravel  dan  integrasinya  dalam  pengembangan website.
B. Pengumpulan Data :
• Wawancara  dengan  ahli  dermatologi:  Kumpulkan  informasi  dari  praktisi  medis untuk memvalidasi kebutuhan dan persyaratan sistem(Yola Hutasoit et al., n.d.-b).
• Analisis  studi  kasus:  Teliti  kasus-kasus  penyakit  kulit  yang  kompleks  untuk memahami skenario diagnostik yang beragam.
• Kumpulan  data  dummy:  Persiapkan  data  dummy  untuk  pengujian  awal  dan perancangan basis data.
C. Perancangan Sistem :
• Rancang  antarmuka  pengguna:  Tentukan  layout  halaman  web,  navigasi,  dan elemen UI agar mudah dipahami oleh pengguna.
Gambar 2 . UX
• Desain  struktur  database:  Identifikasi  entitas  dan  atribut  yang  diperlukan,  serta hubungan antar data untuk mendukung fungsi sistem(Studi & Informasi, 2019).
• Kembangkan  logika  inferensi  Forward  Chaining:  Implementasikan  algoritma sesuai dengan kebutuhan diagnostik.
Gambar 3 . Flowchart Metode Forward Chaining
D. Uji Coba :
• Rancang  skenario  pengujian:  Buat  kasus  uji  berdasarkan  berbagai  kondisi  dan gejala penyakit kulit.
• Implementasikan  pengujian  fungsional:  Lakukan  pengujian  sistem  secara menyeluruh untuk memastikan bahwa semua fitur berfungsi dengan baik.
• Evaluasi kemampuan sistem dalam memberikan diagnosis yang tepat dan cepat.
E. Evaluasi :
• Pilih metrik evaluasi: Tetapkan parameter evaluasi performa sistem, seperti waktu respons, akurasi, dan keandalan.
• Analisis hasil uji coba: Evaluasi hasil uji coba untuk menilai sejauh mana sistem dapat memberikan kontribusi positif dalam diagnosis penyakit kulit.
• Terapkan  perbaikan:  Jika  ditemukan  masalah  selama  uji  coba,  identifikasi  solusi dan terapkan perbaikan yang diperlukan.
5. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  memiliki  beberapa  metode,  termasuk  observasi, wawancara, dan pengumpulan data medis (Abidin Achmad et al., 2018).
6. Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  yang  Anda  sebutkan  terfokus  pada  pengembangan  website dengan  menggunakan  framework  PHP  (Laravel)  sebagai  landasan  utama  (Gatot  Susilo, 2022).

## 7. Analisis Data
Proses  analisis  data  ini  pada  penelitian  yang  dilakukan  secara  kuantitatif  dengan menerapkan  metode  forward  chaining.  Penggunaan  metode  forward  chaining  membantu dalam  menggambarkan  alur  logika  inferensi  sistem  pakar,  memungkinkan  sistem  untuk menghasilkan diagnosis berdasarkan informasi yang diterima.
Data  hasil  pengujian  yang  diperoleh  dari  penggunaan  sistem  pada  website  akan menjadi  fokus  analisis.  Analisis  ini  dirancang  untuk  memberikan  wawasan  yang mendalam  tentang  seberapa  andal  sistem  pakar  dalam  memberikan  diagnosis  penyakit kulit(Rifqi & Iskandar, 2023). Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang  kuat  tentang  kinerja  sistem,  memvalidasi  kehandalan  forward  chaining,  dan memberikan landasan bagi peningkatan sistem di masa mendatang. Pendekatan kuantitatif yang  digunakan  akan  memberikan  landasan  empiris  yang  kokoh  untuk  mengambil kesimpulan dan rekomendasi berbasis data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Penelitian
Setelah  melalui  berbagai  tahapan  pengembangan  dan  implementasi,  sistem  pakar berbasis  website  dengan  Forward  Chaining  menggunakan  Framework Laravel  berhasil dikembangkan. Beberapa hasil utama yang diperoleh dari penelitian ini antara lain:
B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dapat  dilakukan  melalui  observasi,  wawancara,  dan pengumpulan  data  medis.  Observasi  memberikan  wawasan  langsung  tentang  interaksi pengguna dengan sistem, sedangkan wawancara memberikan pandangan para pakar medis dan  petugas  kesehatan  di  Puskesmas  Tanggulangin.  Pengumpulan  data  medis  dilakukan untuk memastikan adanya dataset yang representatif untuk melatih sistem pakar.
Langkah  selanjutnya  adalah  pengolahan  data.  Berdasarkan  data  yang  didapat menghasilkan  pada  proses  pengumpulan  data,  pengolahan  data  dilakukan  dengan menerapkan teknik rantai maju. Penerapan forward chaining pada penelitian ini dilakukan melalui  tabulasi,  aturan  relasional  sebagai  basis  pengetahuan,  dan  konstruksi  pohon keputusan.
a. Pembuatan Berbasis Aturan
 Identifikasi  kondisi  (gejala)  dan  keputusan  (diagnosis)  yang  akan  menjadi  dasar aturan.
 Tentukan  struktur  aturan  dengan  format  "Jika  kondisi  tertentu  terpenuhi,  maka keputusan adalah...".
 Buat  tabel  keputusan  berbasis  aturan  yang  mencakup  semua  kemungkinan
kombinasi  kondisi  dan  keputusan.  Beberapa  aturan  yang  dapat  disajikan  dalam tabel 2 - 4 berikut ini:
Tabel 1 Penyakit Kode Jenis Penyakit P1 Dermatitis Kontak Irritan P2 Dermatitis Kontak Alergi (Eksim Basah) P3 Dermatitis Atopik (Eksim Kering) P4 Dermatitis Seboroik P5 Psoriasis P6 Vitiligo P7 Skleroderma P8 Pemfigus vulgaris P9 Pemfigus foliaceus P10 Lupus Eritematosus Diskoid (DLE) P11 Bisul P12 Impetigo P13 Kusta P14 Cacar P15 Herpes Zoster (Cacar Ular) P16 Kurap P17 Tinea Cruris P18 Panu P19 Infeksi Parasit (Kudis) P20 Kanker Kulit (Melanoma) Tabel 2 Gejala Kode  Gejala G1 Kulit merah G2 Bengkak G3 Gatal G4 Ruam merah G5 Melepuh G6 Bernanah G7 Kulit kering G8 Pecah-pecah G9 Ketombe G10 Ruam pada wajah G11 Plak kulit bersisik G12 Nyeri G13 Bercak putih pada kulit G14 Kulit kaku G15 Pembengkakan G16 Lepuhan G17 Luka terbuka G18 Benjolan merah berisi nanah G19 Lepuhan berkerak G20 Nodul kulit G21 Kerusakan saraf G22 Ruam berbentuk sejajar G23 Sensasi terbakar
G24 Lecet merah bersisik G25 Ruam di lipatan paha G26 Bercak putih pada kulit G27 Gatal hebat G28 Lecet kecil atau benjolan G29 Perubahan pada tahi lalat b. Aturan relasional
• Tentukan hubungan antar aturan berbasis aturan yang sudah dibuat.
• Tabel  keputusan  yang  dihasilkan  digunakan  sebagai  basis  pengetahuan  dengan menggunakan  forward  chaining.  H.  Pemikiran  berbasis  aturan  dengan menggunakan  aturan  IF-[premise]-THEN-[consequence].  Dalam  aturan  ini, [premis]  pada  gejala  atau  kondisi,  dan  [akibat]  pada  jenis  penyakitnya,  sehingga dapat  dituliskan  sebagai  IF-[gejala]-THEN-[jenis  penyakit].  Setiap  keluhan  dan gejala  diberi  operator  "dan"  (&).  Berdasarkan  kaidah  tersebut  pernyataannya berbentuk  IF  [gejala  1]  dan  [gejala  2]  THEN  [jenis  penyakit].  Aturan  relasional dapat ditunjukkan pada Tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3 Aturan Relasi RULE IF THEN 1. G1 & G2 & G3 P1 2. G4 & G5 & G6 P2 3. G3 & G7 & G8 P3 4. G9 & G10 P4 5. G11 & G12 P5 6. G13 P6 7. G14 & G15 P7 8. G16 & G17 P8 9. G8 & G16 P9 10. G11 & G18 P10 11. G18 P11 12. G3 & G19 P12 13. G20 & G21 P13 14. G14 & G16 P14 15. G22 & G23 P15 16. G3 & G24 P16 17. G3 & G25 P17 18. G3 & G26 P18 19. G27 & G28 P19 20. G12 & G29 P20
c. Aturan pohon keputusan
Data  penyakit  dan  gejala  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  sistem  dan  sistem pakar  dijalankan  untuk  membuat  pohon  keputusan  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar di bawah ini (Putri et al., 2018).
Gambar 4 . Aturan Pohon Keputusan
Jika semua kondisi pertama terpenuhi, maka hasil selanjutnya akan ditampilkan sebagai  hasil  dari  kondisi  pertama.  Namun,  jika  hal  ini  tidak  terjadi,  maka  rangkaian maju akan melanjutkan pencarian hingga kondisi terakhir dan hasilnya ditemukan. Jika tidak  ditemukan  hasil,  berarti  penyakit  yang  dialami  pengguna  bukan  termasuk penyakit kulit.

## C. Perancangan Sistem
Dalam  perancangan  sistem,  digunakan  framework  PHP  Laravel  sebagai  dasar pengembangan website. Berikut beberapa poin yang mungkin relevan dalam perancangan sistem tersebut:
a) Logika Inferensi Forward Chaining :
Implementasi  logika  inferensi Forward  Chaining menunjukkan  adanya komponen kecerdasan buatan atau sistem yang dapat membuat keputusan berdasarkan pengetahuan  yang  ada. Forward  Chaining biasanya  digunakan  dalam  sistem  pakar atau  sistem  diagnostik  untuk  menghasilkan  output  berdasarkan  fakta-fakta  yang ditemukan.  Berikut  skema  dan  gambar  logika  forward  chaining  yang  dibuat  aturan pada gambar di bawah ini.
Gambar 5 . Skema Algoritma
Gambar 6 . Implementasi logika inferensi Forward Chaining
b) Desain Antarmuka Pengguna (UI):
Rancang antarmuka pengguna yang intuitif dan mudah digunakan. Pastikan pengguna  dapat  dengan  mudah  memasukkan  gejala  penyakit  kulit  yang  dialami dan  menerima  hasil  diagnosa  dengan  jelas.  Berikut  tabel  gambar  antarmuka website nya:
Gambar 7. Halaman utama pengguna
Gambar 8. Halaman diagnosa pengguna
Gambar 9 Halaman utama admin/pakar
Gambar 10 Halaman data penyakit
Gambar 11 Halaman data gejala
Gambar 12 . Halaman data aturan

## D. Uji Coba
Setelah  implementasi,  sistem  pakar  diuji  menggunakan  skenario  pengujian  yang mencakup  berbagai  kondisi  dan  kasus  diagnostik.  Pengujian  ini  memberikan  gambaran sejauh  mana  sistem  dapat  menganalisis  gejala  penyakit  kulit  dan  memberikan  diagnosis yang tepat. Berikut ini saat melakukan uji coba pada gambar di bawah.
Gambar 13 . Form diagnosa jika data aturan yang ada
Gambar 14 . Hasil dari data aturan yang ada dan berhasil
Gambar 15 . Form diagnosa jika data aturan yang tidak ada
Gambar 16 . Hasil dari data aturan yang tidak ada
Gambar 17 .  Form diagnosa jika data aturan yang tidak sesuai
Gambar 18 . Hasil dari data aturan yang tidak sesuai

## E. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  terhadap  efektivitas  dan  kepuasan  pengguna.  Metrik  evaluasi mencakup waktu respons sistem, akurasi diagnosis, dan tingkat kepuasan pengguna. Hasil evaluasi  menjadi  dasar  untuk  menilai  kontribusi  positif  sistem  dalam  diagnosis  penyakit kulit.
Hasil  evaluasi  ini  dapat  membentuk  dasar  untuk  menilai  kontribusi  positif  sistem pakar  dalam  diagnosis  penyakit  kulit.  Perlu  dicatat  bahwa  evaluasi  dapat  menjadi  suatu proses  yang  berkelanjutan  untuk  memastikan  sistem  terus  ditingkatkan  sesuai  dengan kebutuhan dan harapan pengguna.
Evaluasi  terhadap  waktu  respons,  akurasi  diagnosis,  dan  kepuasan  pengguna menjadi tolok ukur untuk menilai kontribusi positif sistem dalam diagnosis penyakit kulit. Berikut adalah tabel untuk  hasil black box testing evaluasi sistem pakar dalam diagnosis penyakit kulit:
Tabel 4 Black box testing No. Fitur Pengujian Langkah Pengujian Harapan Hasil Pengujian 1. Waktu Respons Sistem Rata-rata waktu diagnosis Berikan serangkaian gejala penyakit kulit kepada sistem. Sistem memberikan diagnosis dalam waktu yang wajar, menunjukkan responsivitas yang baik. 5 Detik 2. Akurasi Diagnosis Persentase diagnosis benar Berikan serangkaian gejala penyakit kulit yang sudah diketahui ke sistem. Sistem memberikan diagnosis yang akurat sesuai dengan gejala yang diberikan. 90% 3. Tingkat Kepuasan Pengguna Skor kepuasan (skala 1-5) 1. Berikan sejumlah pengguna  akses  ke sistem untuk mendiagnosis penyakit kulit. 2. Setelah pengguna menggunakan sistem, minta mereka untuk memberikan  umpan balik tentang pengalaman mereka. Pengguna memberikan umpan balik yang positif tentang kemudahan penggunaan, kejelasan informasi yang diberikan, dan kepuasan mereka terhadap diagnosis yang diberikan. 4

## KESIMPULAN
Dengan  hasil  pengembangan  sistem  pakar  berbasis  website  menggunakan  metode Forward  Chaining dan  Framework  Laravel,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  ini mampu  memberikan  diagnosis  penyakit  kulit  berdasarkan  gejala  yang  diinputkan  oleh pengguna.  Evaluasi  yang  dilakukan  memberikan  gambaran  positif  terkait  efektivitas  dan kepuasan  pengguna.  Berikut  adalah  kesimpulan  dari  hasil black  box  testing evaluasi  sistem pakar dalam diagnosis penyakit kulit:
1. Waktu  Respons  Sistem:  Rata-rata  waktu  diagnosis  yang  relatif  cepat,  sekitar  5  detik, menunjukkan  bahwa  sistem  responsif  terhadap  input  pengguna.  Hal  ini  penting  untuk memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan dan efisien.
2. Akurasi Diagnosis: Dengan tingkat akurasi sebesar 90%, sistem menunjukkan kemampuan yang  baik  dalam  mendiagnosis  penyakit  kulit  berdasarkan  gejala  yang  diberikan  oleh pengguna.  Ini  merupakan  indikasi  bahwa  sistem  memiliki  kualitas  dalam  memberikan diagnosis yang tepat dan relevan.
3. Tingkat  Kepuasan  Pengguna:  Skor  kepuasan  rata-rata  sebesar  4  dari  skala  1  hingga  5
menunjukkan  bahwa  pengguna  secara  umum  merasa  puas  dengan  pengalaman menggunakan  sistem.  Umpan  balik  yang  positif  mengenai  kemudahan  penggunaan, kejelasan  informasi  yang  diberikan,  dan  kepuasan  terhadap  diagnosis  yang  diberikan menegaskan  bahwa  sistem  memberikan  nilai  tambah  yang  signifikan  dalam  membantu pengguna dalam mendiagnosis penyakit kulit.
Dengan  demikian,  hasil black  box  testing menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  dalam diagnosis penyakit kulit memiliki kinerja yang baik secara keseluruhan, dengan waktu respons yang cepat, tingkat akurasi yang tinggi, dan tingkat kepuasan pengguna yang memuaskan. Ini mengindikasikan bahwa sistem memiliki kontribusi positif dalam diagnosis penyakit kulit dan dapat dijadikan alat yang berguna dalam layanan kesehatan.

## SARAN
Dalam  pengembangan  selanjutnya,  perlu  dipertimbangkan  untuk  memperluas  basis pengetahuan  sistem dengan menambahkan lebih banyak jenis penyakit dan  gejala. Selain  itu, meningkatkan  antarmuka  pengguna  dan  memperbaiki  logika  inferensi  dapat  meningkatkan kinerja dan kegunaan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidin  Achmad,  Z.,  Ida,  R.,  Program  Doktor  Ilmu  Sosial,  M.,  &  Airlangga,  U.  (2018). ETNOGRAFI  VIRTUAL  SEBAGAI  TEKNIK  PENGUMPULAN  DATA  DAN METODE  PENELITIAN.  In The  Journal  of  Society  &  Media (Vol.  2,  Issue  2). https://journal.unesa.ac.id/index.php/jsm/index
Athallah, G., Swandi Hulu,  I.,  Ikhlas,  S., &  Kurnia, Y. H. (2023). Penerapan Metode Forward Chaining  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kulit. JRIIN :  Jurnal  Riset  Informatika Dan Inovasi , 1 (2). https://jurnalmahasiswa.com/index.php/jriin Gatot  Susilo.  (2022). PENGEMBANGAN  APLIKASI  MEDIA  PEMBELAJARAN  DEVLABS DALAM MATERI KESETIMBANGAN KIMIA BERBASIS LITERASI SAINS .
I  Made  Sudarma  Adiputra,  Ni  Wayan  Trisnadewi,  Ni  Putu  Wiwik  Oktaviani,  &  Dst.  (2021).
Metodologi Penelitian Kesehatan .
Ilmi,  A.  F.,  Pipit,  D.,  &  Arnesia,  D.  (2021).  IMPLEMENTASI  METODE  FORWARD CHAINING  UNTUK  DIAGNOSA  PENYAKIT  COVID-19  DAN  SEJENISNYA BERBASIS  WEB  MENGGUNAKAN  FRAMEWORK  LARAVEL. Seminar  Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi STI&K (SeNTIK) , 5 (1). Jurnal,  H.,  Sapta  Permana,  I.,  &  Sumaryana,  Y.  (2018).  SISTEM  PAKAR  UNTUK MENDIAGNOSA  PENYAKIT  KULIT  DENGAN  METODE  FORWARD  CHAINING. JUMANTAKA , 1 (1).
Manajemen,  J.,  Agung  Laksono,  A.,  Syahlanisyiam,  M.,  &  Rosyani,  P.  (n.d.). Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Kulit  Dengan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining . https://journal.mediapublikasi.id/index.php/manekin
Permadi,  D.  (2018).  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  GIGI  DAN  MULUT BERBASIS  WEB  DENGAN  METODE  FORWARD  CHAINING. Jurnal  PROSISKO ,
5 (1).
Pratiwi,  H.  I.,  &  Kamardi,  R.  (2019).  Pengembangan  Sistem  Web  Sebagai  Diagnosa  Dini Penyakit Alergi Kulit Dermatitis Atopik Dengan Metode Forward Chaining. WIDYAKALA JOURNAL , 6 (2), 167. https://doi.org/10.36262/widyakala.v6i2.219
Prof. Dr. H.M. Sidik Priadana, M., & Denok Sunarsi, S. Pd. , M. M. CHt. ,. (2021). METODE PENELITIAN KUANTITATIF .
Putra, F. R. B., Fadlil, A., & Umar, R. (2021). Analisis Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Hewan  Sapi  Berbasis  Android.  In Jurnal  Sains  Komputer  & Informatika (J-SAKTI (Vol. 5, Issue 2).
Putri,  D.  D.,  Tanzil  Furqon,  M.,  &  Perdana,  R.  S.  (2018). Klasifikasi  Penyakit  Kulit  Pada Manusia Menggunakan Metode Binary Decision Tree Support Vector Machine (BDTSVM)
(Studi Kasus: Puskesmas Dinoyo Kota Malang) (Vol. 2, Issue 5). http://j-ptiik.ub.ac.id Rifqi,  M.  N.,  &  Iskandar,  A.  (2023).  Analisa  Sistem  Pakar  Menggunakan  Algoritma  Teorema Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP). Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , 4 (4), 797–805.
https://doi.org/10.47065/josyc.v4i4.4041 Satyaninggrat, L. M. W., Hamijaya, P. D. N., & Rahmah, K. (2023). Analisis Pemodelan Data Flow  Diagram  pada  Sistem  Basis  Data  Wisata  Kuliner  di  Kota  Balikpapan. MALCOM: Indonesian  Journal  of  Machine  Learning  and  Computer  Science , 3 (2),  236–246. https://doi.org/10.57152/malcom.v3i2.920
Sidik  Rahmatullah,  &  Rima  Mawarni.  (2021).  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT KULIT  PADA  BALITA  MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES  DAN FORWARD  CHAINING  STUDI  KASUS  PUSKESMAS  CEMPAKA  SUNGKAI SELATAN. Jurnal Informasi Dan Komputer , IX , 144–153. SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  KULIT  ANJING  MENGGUNAKAN  METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID . (n.d.). Studi, P., & Informasi, S. (2019). MODUL SISTEM BASIS DATA .
Trianasari,  A.,  Kom,  S.,  St,  N.  H.,  &  Pndjaitan,  J.  D.  I.  M.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Web.  In Jurnal  Esensi Infokom (Vol. 2, Issue 1).
Yola  Hutasoit,  R.  P.,  Khairul  Anam,  M.,  Studi  Teknik  Informatika,  P.,  &  Studi  Teknologi Informasi, P. (n.d.-a). Implementasi Metode Forward Chaining untuk Identifikasi Penyakit Kulit dan Alternatif Penanganannya . 6 (1), 2021.
Yola  Hutasoit,  R.  P.,  Khairul  Anam,  M.,  Studi  Teknik  Informatika,  P.,  &  Studi  Teknologi Informasi, P. (n.d.-b). Implementasi Metode Forward Chaining untuk Identifikasi Penyakit Kulit dan Alternatif Penanganannya . 6 (1), 2021.