## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  DIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU

## M. Ali Hanafiah
Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email: ikh.alie84@gmail.com

## Abstract
A decision support system for diagnosing lung disease by inserting sketches of x-ray images that have been copied  into  the  decision  support  system  for  lung  disease  diagnosis  and  symptoms  of  the  disease  to  be diagnosed at a later stage so that the type of disease is known. The purpose of this system is to support the decision to diagnose lung disease where there are input symptoms of the disease or scanned images, to determine the level or level of illness suffered by the patient or ordinary person. This program is run by using  hardware  (hardware)  that  has  minimal  specifications  are  as  follows  Intel  Pentium  II  200  Mhz Processor, 64 MB Memory, 10 GB Hard Drive, 1 MB VGA card, Monitor with a resolution of 800  600 pixels, Keyboard and Mouse; Whereas the software used to run this application is the MS-Windows 98 or MS-Windows  NT  /  2000  /  XP  operating  system  environment.  Steps  for  making  this  system  include: identifying problems and needs, collecting and selecting data that will be used as a complement, studying and  discussing  the  material  obtained  about  the  decision  system  for  diagnosing lung  disease  along  with forward chaining and production rules, designing interfaces with using Microsoft Visual Basic 6.0. and designing databases with Microsoft SQL Server 2000, making decision support systems for diagnosing lung disease, and testing and improving the systems made.
Keywords : Decision Support System, Lung Disease, Forward Chaining, Microsoft SQL Server 2000

## I. PENDAHULUAN
Seiring  berjalannya  waktu,  sampai sekarang ini diketahui bahwa penyakit paru-paru merupakan salah satu penyakit yang menyebabkan  angka  kematian  yang  tinggi  di negara  kita  Indonesia.  Bahkan  penyakit  ini merupakan  penyakit  yang  sangat  menakutkan bagi sebagian masyarakat di negeri ini.
Oleh  sebab  itu,  mengingat  banyaknya penyebab penyakit paru-paru terhadap jenis-jenis penyakit ini yang  belum banyak diketahui oleh masyarakat    khususnya  di  Indonesia,  sementara daya  ingat  manusia  khususnya  seorang  dokter atau paramedis non dokter mempunyai kapasitas yang  terbatas  untuk  mengingat  semua  jenis penyakit yang diketahui oleh dokter. Belum lagi bagaimana  cara  pendiagnosaannya,  maka  perlu dibuat sistem pendukung keputusan sebagai alat bantu bagi dokter maupun tenaga paramedis non dokter untuk mendiagnosa penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami pasien.
Dalam hal ini penulis membuat perangkat  lunak  sistem  pendukung  keputusan diagnosa  penyakit  paru-paru  dengan  masukan sketsa gambar hasil rontgen yang telah di copy ke
dalam  sistem  pendukung  keputusan  diagnosa penyakit  paru-paru  beserta  gejala  penyakitnya untuk  dilakukan  pendiagnosaan  pada  tahap berikutnya  agar  diketahui  jenis  penyakitnya. Metode  penelusuran  faktanya  menggunakan forward chaining . Cara representasi menggunakan Production  Rule yaitu  dengan bentuk pasangan kondisi aksi jika-maka ( if-then ).

## II. LANDASAN TEORI
Kecerdasan Buatan ( Artificial Intelligence ) Kecerdasan  Buatan  merupakan  ilmu yang belajar tentang kecerdasan, oleh karena itu, salah  satu  alasan  untuk  belajar  Kecerdasan Buatan  adalah  belajar  tentang  diri  kita  sendiri. Tetapi  tidak  seperti  filosofi  dan  psikologi,  yang juga  belajar  mengenai  kecerdasan,  Kecerdasan Buatan  berusaha  untuk  membuat  kecerdasan yang juga dapat belajar dari kecedasan tersebut. Alasan  lain  untuk  belajar  Kecerdasan  Buatan adalah  hasil  dari  kecerdasan  ini  sangat  menarik dan  sangat  berguna.  Kecerdasan  Buatan  telah menghasilkan  banyak  produk  yang  sangat mengesankan  dan  penting,  walaupun  produk tersebut masih dalam pengembangan. Walaupun
tak seorang pun dapat memprediksi masa depan secara detail , tetapi komputer dengan kecerdasan kita saat ini dan peradaban manusia di masa yang akan datang.
Kecerdasan  Buatan  adalah  suatu  studi yang mempelajari bagaimana membuat komputer-komputer  untuk  melakukan  sesuatu, yang pada  saat ini manusia dapat melakukannya dengan baik [1].
Kecerdasan  Buatan  adalah  ilmu  yang mempelajari  komputer  yang  memungkinkan untuk merasa, memberikan alasan dan bertindak.
Kecerdasan  Buatan  adalah  sistem  yang dapat  berpikir  seperti  manusia  dan  yang bertingkah  laku  seperti  manusia,  yang  dapat berpikir  secara  rasional  dan  dapat  bertindak secara rasional [2].
Tujuan  utama  dari  Kecerdasan  Buatan adalah  untuk  membuat  komputer  menjadi  lebih pintar,  sehingga  dapat  melakukan  suatu  tugas, yang  bila  dikerjakan  oleh  manusia  akan membutuhkan suatu keahlian.

## Sistem Informasi
Sistem informasi adalah suatu alat untuk menyajikan informasi sedemikian rupa sehingga bermanfaat bagi penerimanya [3], [4].
Sebuah  peran  baru  yang  penting  bagi sistem  informasi  muncul  di  tahun  1980-an  dan diharapkan terus berlanjut sampai ke tahun 1990- an. Peran tersebut adalah konsep peran strategis (strategic role) dari sistem informasi yang disebut strategic information systems (SIS). Pada konsep ini, sistem informasi diharapkan untuk memainkan  peranan  langsung  dalam  mencapai tujuan atau sasaran strategis dari perusahaan. Hal ini memberikan tanggung jawab baru bagi sistem informasi di dalam bisnis.
Sistem  informasi  mempunyai  3  tugas utama di dalam sebuah organisasi, yaitu:
 Mendukung kegiatan-kegiatan usaha
 Mendukung pengambilan keputusan manajemen
 Mendukung persaingan keuntungan strategis
Sistem Informasi untuk Pengambilan

## Keputusan
Sistem  informasi  adalah  sistem  informasi  yang dirancang  untuk  menyediakan  informasi  akurat,
tepat waktu, dan relevan yang dibutuhkan untuk pengambilan  keputusan  oleh  para  manajer. Konsep SIM adalah meniadakan pengembangan yang  tidak  efisien  dan  penggunaan  komputer yang  tidak  efektif.  Konsep  SIM  sangat  penting untuk  sistem  informasi  yang  efektif  dan  efisien oleh karena:
1. Menekankan  pada  orientasi  manajemen (management  orientation)  dari  pemrosesan informasi  pada  bisnis  yang  bertujuan mendukung pengambilan keputusan manajemen (management decision making).
2. Menekankan bahwa kerangka sistem (system framework) harus digunakan untuk mengatur penggunaan  sistem  informasi.  Penggunaan sistem  informasi  pada  bisnis  harus  dilihat sebagai  suatu  integrasi  dan  berhubungan, tidak sebagai proses yang berdiri sendiri.
Secara  garis  besar  SI  terdiri  dari  3 macam, yaitu (1) information reporting systems, (2)  decision  support  systems,  dan  (3)  executive information systems.
Pengertian Decision Support System ( DSS) Decision  Support  System (DSS)  adalah sekumpulan prosedur berbasis model untuk data pemrosesan  dan  penilaian  guna  membantu  para manajer dalam mengambil keputusan [5].
Sistem Pendukung Keputusan
merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu  pengambil  keputusan  dalam  situasi yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, di mana tidak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [6].
Secara umum ada dua teknik utama yang digunakan  dalam  mekanisme  atau  motor inferensi untuk pengujian aturan yaitu:
1. Penalaran Maju ( Forward Chaining )
Dalam  penalaran  maju,  aturan-aturan  diuji satu demi satu dalam urutan tertentu. urutan itu mungkin berupa urutan pemasukan aturan ke  dalam  basis  aturan  atau  juga  urutan  lain yang  ditentukan  oleh  pemakai.  Saat  setiap aturan  diuji,  sistem  akan  mengevaluasi apakah  kondisinya  benar  atau  salah.  Jika kondisinya  benar,  maka  aturan  itu  disimpan
kemudian aturan berikutnya diuji. Proses ini akan  berulang  ( iterative )  sampai  seluruh basis  aturan  teruji  dengan  berbagai  kondisi [7], [8].
Gambar 2.4  Penalaran Maju
2. Penalaran Mundur ( Backward Chaining ) Dalam penalaran mundur dimulai dari tujuan atau hipotesa  terlebih  dahulu,  dan  untuk  menguji kebenaran  hipotesis  tersebut  dicari  harus  dicari fakta-fakta  yang  ada  dalam  basis  pengetahuan [9].

## Anatomi Sistem Pernapasan
Anatomi  adalah  ilmu  mengenai  struktur tubuh dan hubungan bagian-bagiannya  satu sama lainnya.  Kata  anatomi  berasal  dari  yunani  yaitu ana  dan  tome,  yang  berarti  memotong  atau memisahkan.
Pernapasan  adalah  proses  ganda,  yaitu terjadi  pertukaran  gas  didalam  jaringan  atau pernapasan  dalam,  dan  pertukaran  gas  yang terjadi  didalam  paru  disebut  pernapasan  luar. Secara fungsional saluran pernapasan dibagi atas bagian  yang  berfungsi  sebagai  konduksi (pengantar  gas)  dan  bagian  yang  berfungsi sebagai respirasi (pertukaran gas). Adapun yang termasuk  ke  dalam  konduksi  adalah  rongga hidung,  rongga  mulut,  faring,  laring,  trakea, bronkus  dan  bronkiolus  non  respiratorius.  Pada bagian  respirasi  yang  terdiri  dari  bronkiolus respiratorius,  duktus  alveolaris  dan  sakus alveolaris.

## Organ-organ sistem pernapasan
Hidung,  Rongga  Mulut,  Faring  dan  Laring, Trakea, Bronkus, Alveoli, Paru-Paru, Diafragma, Pembuluh Limfe, Saraf.

## III. METODE PENELITIAN Pembangunan Sistem
Urutan  proses  dari  sistem  ini  mengikuti alur  yaitu  pada  saat  pemasukan  data  dilakukan pada query yang  telah  terbentuk.  Setiap pertanyaan  mengenai  gejala  penyakit  yang dialami  dari  data  yang  dimasukkan  selanjutnya sistem  akan  mengambil  keputusan  berdasarkan kaidah  dalam  basis  pengetahuan,  kemudian sistem  akan  memberikan  prediksi  dengan menemukan  jenis  penyakit  dari  gejala  yang dialami.

## Proses Penerimaan Pengetahuan
Untuk melakukan identifikasi
pendiagnosaan  penyakit  paru-paru  diperlukan pengetahuan mengenai:
1. Jenis-jenis penyakit paru-paru.
2. Gejala yang menyebabkan penyakit paru-paru.

## Penelusuran Pencocokan Fakta
Berikut yang  digunakan di dalam sistem keputusan yang dibangun ditampilkan gambar 2.

## Faktor Kepastian
Faktor  kepastian  menunjukkan  ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.Notasi faktor kepastian adalah sebagai berikut:
CF (H,E) = MB (H,E)- MD (H,E) CF (H,E) : certainty factor dari hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala (evidence ) E. Besarnya  CF  berkisar  antara  -1 sampai dengan 1. Nilai -1 menunjukkan ketidakpercayaan mutlak.
MB(H,E)  :  ukuran  kenaikan  kepercayaan ( measure of increased belief ) terhadap hipotesis  H  yang  dipengaruhi  oleh gejala E.
MD(H,E)  :  ukuran  kenaikan  ketidakpercayaan (measure of increased disbelief )
terhadap hipotesis H yang dipengaruhi oleh gejala E.

## Gambar 3.1  Penelusuran Pencocokan Fakta

## Metode Perancangan Data Flow Diagram ( DFD )
Diagram  konteks  dari  pada  sistem keputusan  pendiagnosaan  penyakit  paru-paru dapat dilihat pada gambar 3.2
Gambar 3.2 Diagram Konteks Sistem Keputusan Diagnosa Penyakit Paru-paru

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Tampilan Menu Splash
Menu  splash  berfungsi  untuk  meng- load sistem tampilan utama yang akan dijalankan.

## Tampilan Menu Utama
Menu  utama  berfungsi  untuk  meminta  memulai login sebagai pasien atau dokter.
Tampilan Menu Utama Pasien Menu aplikasi pasien berfungsi untuk
memudahkan  pengguna  dalam  menjalankan aplikasi.  Menu  aplikasi  pasien  terdiri  dari  File, Penelusuran, dan Help.

## Tampilan Form
Form  digunakan  untuk  menginput  atau mengelola  data.  Adapun  bentuk  masing-masing form dapat dilihat di bawah ini.

## 1. Form Registrasi
Form  registrasi  ini  menginput  data  pasien  yang terdiri  dari  nomor  pasien,  nama  pasien,  nama panggilan,  tanggal  lahir,  jenis  kelamin,  alamat, asal kota, pekerjaan, informasi laboratorium yang terdiri dari nomor lab, tes darah,  keterangan lab, dan pemilihan jenis penyakit jika jenis penyakit sudah  diketahui  sebelumnya.  Tombol  register pasien digunakan untuk menyimpan data, restart registrasi  digunakan  untuk  menset  kembali  data dari  awal,  dan  cancel  registrasi  untuk  menutup form.

## 2. Form List Pasien
Form  list  pasien  ini  mencatat  data  pasien  yang sudah  melakukan  registrasi  sebagai  nomor  urut registrasi  pasien  yang  terdiri  dari  nomor  pasien, nama pasien. Tombol close untuk menutup form.
3. Form Penelusuran Gejala
Form  penelusuran  gejala  penyakit  ini  mencatat data  segala  gejala-gejala  penyakit  yang  dialami pasien,  yang  terdiri  dari  beberapa  list  gejala penyakit,  list  perekaman  data  gejala  penyakit, pilih gejala, pilih keterangan. Tombol keterangan untuk  memilih  keterangan  mengalami  gejala penyakit  tersebut  dari  form  keterangan,  tombol tandai untuk menandakan gejala yang dipilih dan disimpan pada list perekaman data, tombol rekam untuk  menyimpan/merekam  data  yang  akan  di diagnosa  dan  memanggil  form  diagnosa  untuk memulai  proses  diagnosa,  tombol  hapus  untuk menghapus  beberapa  data  pada  list  perekaman data, tombol batal untuk membatalkan dan keluar form.
Pada  form  diagnosa  ini  mencatat  rekaman  data gejala-gejala  penyakit  dan  memproses  diagnosa untuk  mengetahui  jenis  penyakit  yang  dialami,
yang  terdiri  dari  informasi  diagnosis,  hasil diagnosa.  Tombol  diagnosis  untuk  memulai proses  diagnosa,  tombol  simpan  hasil  dan registrasi  untuk  menyimpan  data  diagnosa  dan memulai  registrasi  pasien  ke  form  registrasi pasien,  tombol  keluar  untuk  keluar  dari  form tanpa disimpan data hasil diagnosa.

## 4. Form Penelusuran Berdasarkan Gambar
Form  penelusuran  berdasarkan  gambar  ini menscan  gambar  yang  sesuai  dengan  jenis penyakit hasil USG untuk mendapatkan informasi jenis penyakit yang mendekati gambar paru-paru USG, yang terdiri dari beberapa 4 jenis picture,  frame  untuk  bagian  gambar  yang diproses,  dan  hasil  informasi  diagnosa.  Tombol diagnosis  untuk  memulai  scan  gambar  penyakit tersebut,  tombol  simpan  untuk  menyimpan  data sebagai  informasi  diagnosa  ke  from  registrasi, tombol keluar untuk keluar form.

## 5. Form  Penelusuran  Gejala  Berdasarkan Fakta
Form  penelusuran  gejala  penyakit  berdasarkan gambar  ini  mencatat  data  segala  gejala-gejala penyakit yang dialami pasien dan merekam data tersebut  kemudian  akan  diproses  berdasarkan gambar  satu  persatu  dengan  pencocokan  fakta, yang    terdiri  dari  beberapa  list  gejala  penyakit, faktor  kepastian,  list  perekaman  data  gejala penyakit,  informasi  diagnosa.  Tombol  tandai untuk  memilih  gejala  penyakit  tersebut,  tombol rekam untuk menyimpan data sebagai informasi diagnosa,  tombol  hapus  untuk  menghapus beberapa  gejala  yang  ada  pada  list  perekaman data,  tombol  batal  untuk  membatalkan  rekaman dan  keluar  form,  tombol  keterangan  untuk melihat  keterangan  nomor  yang  ditentukan, tombol proses untuk memulai proses pencocokan fakta  dengan  mengecek  satu  persatu  gambar berdasarkan  nomor  urut  gejala  yang  direkam sehingga menghasilkan fakta jenis penyakit yang dialami.

## 6. Form Basis Pengetahuan
Form  basis  pengetahuan  ini  memberi  informasi pengetahuan  segala  jenis  penyakit  yang  dialami pasien,  yang  terdiri  dari  beberapa  list  jenis penyakit,  informasi  pengetahuan,  gambar  paru yang dialami berdasarkan jenis penyakit.

## 7. Form Manual
Form manual  ini  memberikan  informasi bagaimana  menjalankan  sistem  aplikasi  pada sistem keputusan diagnosa penyakit paru-paru.

## 8. Form About
Form  about  ini  memberikan  informasi  sistem aplikasi pada sistem diagnosa penyakit paru-paru.
Tampilan Menu Utama Dokter ( Admin ) Menu  aplikasi  dokter  ( admin )  berfungsi untuk  memudahkan  dokter  untuk  merubah, menambah  dan  menghapus  data.  Menu  aplikasi dokter  terdiri  dari  File,  Penelusuran,  Help  dan Administrator .
Adapun  penjelasan  setiap  sub  menu adalah sebagai berikut:

## 1. Menu File
Keterangan sub menu file yaitu :
 Registrasi  Pasien  Baru:  Untuk memproses registrasi data baru.
 Tampilkan  List  Pasien:  Untuk menampilkan  list  pasien  yang sudah registrasi.
 Close:  Untuk  menutup  window yang aktif.
 Log Out: Untuk menutup aplikasi.
 Exit: Untuk keluar dari aplikasi.
2. Menu Penelusuran
Keterangan sub menu penelusuran yaitu:
 Gejala
Penyakit: Untuk memproses penelusuran gejala.  Berdasarkan Gambar: Untuk
memproses penelusuran berdasarkan  scan  gambar  jenis penyakit.
 Berdasarkan Fakta : Untuk memproses penelusuran berdasarkan fakta. 3. Menu Basis Pengetahuan Keterangan yaitu untuk mengetahui ilmu basis  pengetahuan  jenis  penyakit  paru- paru.
4. Menu Help
Keterangan sub menu help yaitu:
 Manual: Untuk mengetahui langkah-langkah cara kerja sistem.
 About: Untuk  mengetahui tentang sistem.
5. Menu Administrator
Keterangan  sub  menu  Administrator yaitu:
 Perubahan Data: Untuk melakukan perubahan  data  pada  jenis  dan gejala penyakit.
 Basis Pengetahuan:
Untuk mengetahui basis pengetahuan dan merubah data basis pengetahuan.  Laporan  Basis  Harian:  Untuk mengetahui  laporan  basis  harian dari pasien.
Pada setiap menu file, penelusuran  dan  help  setiap  form-form sama  dengan  sistem  aplikasi  untuk pasien  yang  sudah  diterangkan  diatas, sehingga pada menu aplikasi dokter akan dijelaskan pada menu administrator.
 Menu Administrator
1. Form Perubahan Data
Form  perubahan  data  ini  memberikan informasi  tentang  gejala  dan  jenis penyakit dan dapat menambah,
mengedit,  mencari  dan  menghapus  data yang terdiri dari list gejala dan list jenis penyakit. Tombol addnew untuk menambah data jenis dan gejala, tombol modify  untuk  mengedit jenis  dan  gejala penyakit,  tombol  search  untuk  mencari data,  tombol delete untuk  menghapus data, tombol close untuk keluar.
Pada  form addnew memberikan penambahan  data  yang  terdiri  dari penambahan jenis penyakit, penambahan gejala,  penambahan  keterangan  gejala, faktor  kepastian  jenis,gejala  dan  faktor kepercayaan  pada  keterangan,  dan  list tempat  sementara  gejala,  list  gejala  dan list  keterangan.  Tombol  tambah  gejala akan  menyimpan  data  gejala  pada  list tempgejala  (tempat  sementara),tombol tambah  keterangan  akan  menyimpan keterangan  gejala  penyakit  tombol simpan  untuk  menyimpan  data  sesuai masukan  data,  tombol  reset  untuk mengulang pengisian data, tombol cancel untuk keluar.
Pada  form  modify  memberikan perubahan  data  yang  terdiri  dari
perubahan  jenis  penyakit,  perubahan gejala,  perubahan  keterangan  faktor kepastian jenis,gejala dan faktor kepercayaan  pada  keterangan.  Tombol edit  akan  merubah  data  gejala  pada  list gejala, tombol tambah keterangan untuk menambah  keterangan  gejala  penyakit, tombol  simpan  untuk  menyimpan  data sesuai  masukan  data,  tombol  cancel untuk  keluar.  Berikut  dibawah  ini  form modify:
Pada  form search ini  untuk mencari data yang terdiri dari search for untuk mencari kata pada data yang dicari, look  in  untuk  mencari  berdasarkan  data jenis  atau  gejala  atau  pasien.  Tombol search akan memulai pencarian, tombol cancel untuk keluar. Berikut dibawah ini form search:

## 2. Form Basis Pengetahuan
Form basis pengetahuan ini memberi  informasi  pengetahuan  segala jenis penyakit yang dialami pasien, yang terdiri  dari  beberapa  list  jenis  penyakit, informasi  pengetahuan,  gambar  paru yang dialami berdasarkan jenis penyakit. Berikut  dibawah  ini  bentuk  form  basis pengetahuan:
Pada  form addnew untuk  basis pengetahuan
ini memberikan penambahan  data  yang  terdiri  dari penambahan basis pengetahuan dari jenis penyakit, penambahan gambar penyakit. Tombol  browser  untuk  mencari  gambar pada  directori  file  gambar,  tombol tambah  untuk  menyimpan  data  sesuai masukan  data,  tombol  reset  untuk mengulang pengisian data, tombol cancel untuk  keluar.  Berikut  dibawah  ini  form addnew untuk basis pengetahuan:
Pada  form modify untuk  basis pengetahuan ini memberikan pengeditan data  yang  terdiri  dari  pengeditan  basis pengetahuan dari jenis penyakit, pengeditan  gambar  penyakit.  Tombol browser  untuk  mencari  gambar  pada directori  file  gambar,  tombol  tambah untuk  menyimpan  data  sesuai  masukan data,  tombol  reset  untuk  mengulang
pengisian  data,  tombol  cancel  untuk keluar.

## 3. Form laporan Basis Harian
Form  laporan  basis  harian  ini  memberi informasi tentang pasien yang mendaftar sebagai pasien,  yang  terdiri  dari  beberapa  list  registrasi pasien.  Tombol  buat  laporan  untuk  membuat laporan,  tombol  addnew  untuk  menambah registrasi pasien, tombol modify untuk mengedit registrasi  pasien,  tombol  search  untuk  mencari pasien, tombol delete untuk menghapus registrasi pasien,  tombol  close  untuk  keluar  dari  form. Berikut  dibawah  ini  bentuk  form  basis pengetahuan:
Pada  form addnew untuk  laporan  basis harian  ini  memberikan  penambahan  data  yang terdiri dari penambahan pasien. Tombol tambah untuk  menyimpan  data  sesuai  masukan  data, tombol  reset  untuk  mengulang  pengisian  data, tombol cancel untuk keluar.
Pada  form modify untuk  laporan  basis harian  ini  memberikan  pengeditan  data  yang terdiri  dari  penngeditan  pasien.  Tombol  edit untuk  mengeditan  data  sesuai  masukan  data, tombol  reset  untuk  mengulang  pengisian  data, tombol cancel untuk keluar.
Pada  form  laporan  untuk  laporan  basis harian ini memberikan informasi data pasien dari list  pasien  yang  akan  dicetak  sebagai  output sistem.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  terhadap  sistem pendukung  keputusan  diagnosa  penyakit  paru- paru,  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan antara lain :
1. Suatu perangkat lunak ini sangat bermanfaat untuk  mendukung  keputusan  diagnosa penyakit paru-paru beserta gejala penyakitnya untuk dilakukan pendiagnosaan pada  tahap  berikutnya  agar  diketahui  jenis penyakitnya.
2. Penggunaan metode runut mundur ( Forward Chaining )  sudah  tepat  pada  penelitian  ini, karena  terlebih  dahulu  menentukan  tujuan
( goal ),  kemudian  bergerak  mundur  untuk dapat menarik kesimpulan.
3. Hasil  ( output )  dari  metode  yang  telah dirancang  ini  dalam  bentuk  form  laporan basis harian.

## Saran
Ada beberapa saran yang dapat dipaparkan, antara lain :
1. Diharapkan penggunaan metode ini digunakan  secara  efektif  kepada  seluruh pasien yang diduga memiliki penyakit paru- paru di Indonesia.
2. Metode  ini  dapat  memudahkan  para  medis dalam menentukan diagnosis penyakit paru- paru.
3. Sistem ini bagi penulis belum sempurna dan bermanfaat maksimal sesuai dengan harapan penulis karena belum tersinkronisasi dengan metode  yang  sedang  berjalan.  Untuk  itu, penulis berharap ada pihak atau peneliti lain yang berkenan mendukung, mengembangkan dan melanjutkan penelitian ini.
4. Sistem  ini  dapat  menjadi  alternatif  dalam pengambilan keputusan menentukan diagnosis penyakit paru-paru.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] Jamaluddin,  A.  K.  F.  Rustam,  A. Sahwawi,  A.  Sultan,  D.  T.  Pratama,  and A. P. Alimuddin, “Desain Robot Observasi  Karang  Autonomous  dengan Sistem Artificial Intelligence,” Hasanuddin Student J. , vol. 2, no. 1, pp. 89–95, 2017. [2] Supiyandi, “Penyelesaian Problema Tower of Hanoi Menggunakan Algoritma
A  *,” J.  TIMES ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–5, 2016.
[3] V.  M.  M.  Siregar,  “Sistem  Informasi Pendataan  Logistik  Aktiva  Tetap  PT. Bank  Central  Asia,  Tbk  Kantor  Cabang Pematangsiantar,” SISTEMASI , vol. 7, no. September, pp. 250–258, 2018.
[4] V.  M.  M.  Siregar,  “Sistem  Informasi Pembelian  Dan  Penjualan  Pakaian  Pada Galoenk  Distro  Pematangsiantar,” JurTI (Jurnal  Teknol.  Informasi) ,  vol.  1,  no.  2, pp. 219–227, 2017.
[5] V.  M.  M.  Siregar,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Insentif  Bulanan
Pegawai  Dengan  Menggunakan  Metode
Naïve Bayes,” SISTEMASI , vol. 7, no. 2, pp. 87–94, 2018.
[6] V.  M.  M.  Siregar,  “Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Siswa/i  SMA  Swasta  Binaguna  Tanah
Jawa  Dengan  Metode  Naive  Bayes,”  in Prosiding SenNasMUDI 2017 ISBN 978-
602-50396-1-4 , 2017, pp. 66–75.
[7] R. T. Alinse, “Sistem Pakar Menentukan Karakteristik  Dan  Bakat  Siswa  Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining,” J.  Pseudocode ,  vol.  5,  no.  1,
pp. 87–96, 2018.
[8] M.  Fauzi,  “Sistem  Pakar  Mendeteksi Kerusakan Keyboard Menggunakan Metode  Forward  Chaining,” J.  Sist.  Inf.
Kaputama ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  96–101, 2018.
[9] Pradita_pacitan@Yahoo.co.id,
“Penerapan  Metode  Backward  Chaining pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Tulang  Manusia,” IJNS  –  Indones.  J. Netw.  Secur. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  51–55, 2015.