Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E- ISSN 2503-2933 1905
Analisis Expert System Diagnosis Penyakit Obesitas Pada Orang Dewasa Menggunakan Backward Chaining Method
Aulia Hayani Lubis* 1 , Fauriatun Helmiah 2 , Ari Dermawan 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi STMIK Royal Kisaran;
2* Prodi Manajemen Informatika STMIK Royal Kisaran
3 Prodi Manajemen Informatika STMIK Royal Kisaran e-mail: 1 aulialubis2011@gmail.com , * 2 fauriatunh@gmail.com , 3 aridermawan451@gmail.com

## Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem pakar diagnosis penyakit obesitas pada  orang  dewasa  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL,  metode backward  chaining  cocok  diterapkan  pada  diagnosis  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  obesitas pada orang dewasa menggunakan PHP dan MySQL sehingga dapat diakses secara online oleh pengguna  dan  implementasi  metode  backward  chaining  pada  sistem  pakar  dapat  membantu proses  diagnosis  penyakit obesitas  pada  orang  dewasa  dan  solusinya  dengan cepat dan akurat. Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  kualitatif  dengan  menggunakan  metode  backward chaining.  Diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  obesitas pada orang dewasa dengan metode Backward Chaining dapat memberikan informasi mengenai gejala  serta  solusi  dari  penyakit  tersebut  dan  dapat  digunakan  kapanpun  serta  tidak membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  mendiagnosanya.  Sistem  ini  dapat  membantu  kerja dokter dan memudahkan  masyarakat untuk mendiagnosa penyakit obesitas pada orang dewasa yang diderita serta upaya pencegahannya.
Kata kunci —Expert System, Penyakit Obesitas, Backward Chaining Method.

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  build  an  expert  system  for  diagnosing  obesity  in  adults using the PHP programming language and MySQL database, the backward chaining method is suitable to be applied to the diagnosis of an expert system for diagnosing obesity in adults using PHP and MySQL so that it can be accessed online by users and implementation the backward chaining method on an expert system can help diagnose obesity in adults and provide solutions quickly  and  accurately.  The  research  method  used  is  qualitative  using  the  backward  chaining method. It is hoped that the result of this study is that an expert system for diagnosing obesity in adults  with  the  Backward  Chaining  method  can  provide  information  about  the  symptoms  and solutions  of  the  disease  and  can  be  used  at  any  time  and  does  not  require  a  long  time  to diagnose.  This  system  can  help  doctors  work  and  make  it  easier  for  the  public  to  diagnose obesity in adults and their prevention efforts .
Keywords —Expert System, Obesity Disease, Backward Chaining Method.
1906 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
Pada  Umumnya  manusia  normal    mempunyai  berat  badan  seimbang  sesuai  dengan umurnya.  Berarti,  jika  umur  seseorang  bertambah  maka  berat  badannya  pun  akan  ikut bertambah  namun  terkontrol  dan  tidak  berlebihan.  Jika  hal  ini  tidak  terjadi  dengan baik  sehingga  terjadinya  peningkatan  berat  badan,  maka  orang  tersebut  akan mengalami obesitas yang merupakan penyakit homeo stasis energi yang berlebihan akibat ketidakseimbangan asupan energi dengan energi yang digunakan  dalam  kaitannya  dengan  tuntutan  tubuh.  Obesitas  meningkatkan  risiko penyakit,  yang  berimplikasi  pada  penurunan  produktifitas  dan  usia  harapan  hidup seperti  hipertensi,  penyakit  kardiovaskuler,  diabetes  mellitus,  kanker,  osteoporosis dan lain-lain.[1]
Obesitas  berasal  dari  bahasa  Latin  yang  berarti  lemak  atau    gemuk  sehingga  secara harfiah  yang  dapat  diartikan  sebagai  kelebihan  makanan.  Menurut  WHO,  obesitas  adalah penyakit  kelebihan  lemak  yang  berdampak  negatif  pada  kesehatan,  menyebabkan  umur lebih  pendek atau  meningkatkan  masalah-masalah kesehatan  pada  tubuh.[2]  Obesitas tidak hanya  mempengaruhi  kesehatan  fisik,  tetapi  juga  psikologis,  sosial,  bahkan  spriritual. Obesitas  juga  berkonstribusi  pada  peningkatan  biaya  perawatan  kesehatan  akibat  adanya pengaruh  sosial  dan  penurunan kualitas  hidup  karena  banyak  penyakit  dan  masalah  yang dihadapi oleh orang gemuk.
Pakar  atau  expert  diartikan  sebagai  seseorang  yang  memiliki  keahlian  atau pengalaman yang tidak dimiliki kebanyakan orang. Para ahli dapat memecahkan masalah yang  kebanyakan  orang  tidak  dapat  memecahkannya.  Yang  artinya  dapat  memecahkan masalah dengan lebih efektif dan efisien, tetapi itu tidak berarti lebih mudah. Pengetahuan yang  dimuat  ke  dalam  sistem  pakar  dapat  berasal  dari  pakar  atau  mereka  yang  memiliki pengetahuan tetapi bukan pakar, serta pengetahuan dari buku, jurnal, jurnal, dan dokumen lain yang diterbitkan.[3]
Analisis  merupakan  suatu  kegiatan  yang  mempelajari  dan  mengevaluasi  struktur masalah  yang  terjadi.[4]  Analisis  adalah  perincian  suatu  hal  terhadap  bagian-bagiannya dan menelaah bagian tersebut serta hubungan antar bagian untuk memperoleh penjelasan yang tepat dan pemahaman arti keseluruhan.[5] Berdasarkan beberapa pengertian analisis di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  adalah  proses  penjabaran  suatu  permasalahan sehingga dapat memahami hal tersebut dengan baik.
Metode  sistem  pakar  yang  digunakan  adalah backward  chaining dimulai  dari sebuah  tujuan  dan  kesimpulan  dari  permasalahan  yang  akan  menjadi  solusi.  Metode inferesinya  dengan  mencari  rule  yang  mempunyai (Then  Klausa  ..) setelahnya  akan diarahkan  pada  tujuan  yang  diinginkan.  Basis  pengetahuannya  merupakan  kesimpulan atau  solusi,  kemudian  digunakan  runut  balik  agar  mengarah  pada  kesimpulan  tersebut. Jika  sesuai  dengan  basis  pengetahuan,  maka  hasilnya  itu  merupakan  solusi  sebagai jawaban.  Jika  tidak  sesuai  dengan  basis  pengetahuan,  maka  hasilnya  bukan  solusi  yang menjadi jawabannya.[6]
Pada  penelitian terdahulu,  Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa  Obesitas  pada  Anak  dengan Menggunakan  Metode Backward  Chaining. Penelitian  ini  membahas  mengenai  obesitas  pada anak,  memberikan  solusi  kepada  pasien  dalam  memberikan  informasi  mengenai  terapi  yang dapat dilakukan jika anak mengalami obesitas.[7]
Pada  penelitian  Pembuatan  Aplikasi  Panduan  Gizi  Seimbang  Berbasis  Android  Dengan Menggunakan  Metode Backward  Chaining membahas  tentang  bagaimana  makanan  dapat berpengaruh  kepada  tubuh.  Karena  kelalaiannya  seringkali  jumlah  kalori  yang  masuk  dalam tubuh  berlebih  berakibat  buruk  bagi  kesehatan  tubuh  pada  umumnya  menimbulkan  penyakit
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933 1907
obesitas  atau  kelebihan  berat  badan  yang  dapat  memicu  penyakit  lainnya  seperti  Diabetes, Jantung Koroner, Hipertensi dan lain-lain.[8]
Kemudian pada penelitian Sistem Pakar Pemilihan Menu Makanan Berdasarkan Penyakit Dan  Golongan  Darah  membahas  pentingnya  untuk  mengetahui  menu  makanan  apa  saja  yang bermanfaat  dan  baik  dikonsumsi  serta  makanan  yang  sebaiknya  dihindari  yang  sesuai  dengan golongan  darah  dengan  membuat  sistem  pakar  untuk  menentukan  makanan  diet  vegetarian berdasarkan golongan darah.[9]

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka kerja penelitian memudahkan peneliti dalam melakukan penelitian karena akan  menjadi  landasan  dalam  penelitian.  Adapun  kerangka  kerja   yang  peneliti  lakukan adalah:
1. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan  data  adalah teknik  atau  cara  yang  dilakukan oleh  peneliti untuk mengumpulkan  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  guna  memperoleh  informasi  yang dibutuhkan  dalam  rangka  mencapai  tujuan  penelitian.  Sementara  itu  instrumen pengumpulan data merupakan alat yang digunakan untuk mengumpulkan data. Karena berupa  alat,  maka  instrumen  pengumpulan  data  dapat  berupa  kuesioner,  wawancara, studi pustaka dan dokumentasi.
2. Analisa  Data
Analisa  data  adalah  suatu  kegiatan  mengubah  data  hasil  penelitian  menjadi  informasi yang  dapat  digunakan  untuk  mengambil  kesimpulan  dalam  suatu  penelitian.  Adapun cara mengambil kesimpulan bisa dengan hipotesis maupun dengan estimasi hasil.
3. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  adalah  sebuah  kegiatan  merancang  dan  menentukan  cara mengolah  sistem  informasi  dari  hasil  analisa  sistem  sehingga  dapat  memenuhi kebutuhan  dari  pengguna  termasuk  diantaranya  perancangan user  interface ,  data  dan aktivitas proses.
4. Membangun Sistem Membangun  sistem  informasi  baru  merupakan  bentuk  perubahan  organisasi  yang direncanakan.  Banyak  Perusahaan  atau  organisasi  yang  menggunakan  manajemen proses  bisnis  untuk  membangun  dan  merancang  ulang  alur  kerja  sistem  serta  proses bisnis dengan harapan mencapai terobosan produktivitas yang dramatis
5. Uji Coba Sistem
Uji  Coba  Sistem  yaitu  suatu  proses  yang  dilakukan  untuk  menilai  apakah  yang dirancang telah sesuai dengan apa yang diharapkan, ataupun merupakan suatu kegitan guna mengevaluasi keunggulan dan kelermahan terhadap sesuatu sistem.
6. Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen yaitu desain sistem yang disetujui dan menguji, menginstal, memulai, serta menggunakan sistem yang baru atau sistem yang diperbaiki.
Backward  chaining adalah  pendekatan  yang  dimotori  tujuan (goal-driven). Dalam pendekatan  ini  pelacakan  di  mulai  dari  tujuan,  selanjutnya  dicari  aturan  yang  memiliki tujuan tersebut untuk kesimpulannya. Selanjutnya  proses pelacakan menggunakan premis untuk  aturan  tersebut  sebagai  tujuan  baru  dan  mencari  aturan  lain  dengan  tujuan  baru sebagai  kesimpulannya.  Proses  berlanjut  sampai  semua  kemungkinan  di  temukan.  Jadi
1908 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933
permasalahan  utama  dari backward  chaining adalah  mencari  kaitan  antara  fakta-fakta yang  ada  terhadap  hipotesa-  hipotesa.  Fakta  yang  ada  disebut  sebagai  bukti  atau kesimpulan  dalam  metode backward  chaining yang  mengindikasikan  jika  fakta  tersebut digunakan  untuk  mendukung  hipotesa,  dengan  cara  yang  sama  bukti  atau  kesimpulan yang dikehendaki digunakan untuk membuktikan sebuah rule .[10] Permasalahan  utama  dari backward  chaining adalah  mencari  kaitan  antara fakta- fakta  yang  ada  terhadap  hipotesa-hipotesa.  Fakta  yang  ada  disebut  sebagai  bukti  atau kesimpulan  dalam  metode backward  chaining yang  mengindikasikan  jika  fakta  tersebut digunakan  untuk  mendukung  hipotesa,  dengan  cara  yang  sama  bukti  atau  kesimpulan yang dikehendaki digunakan untuk membuktikan sebuah rule.[11]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  kebutuhan  masukan  yang  berupa  data  masukan  yaitu  data  penyakit  dan  data gejala dari penyakit obesitas pada orang dewasa Adapun datanya masukan dari analisis expert system diagnosis  penyakit  obesitas  pada  orang  dewasa  menggunakan backward  chaining method adalah:
Tabel  dibawah  ini  merupakan  tabel  data  gejala  dan  tabel  keputusan  pakar  berdasarkan data gejala dan data penyakit dengan tujuan untuk memudahkan dalam membaca dan membagi dalam pembuatan rule yang akan dimasukkan kedalam system .
Tabel 2. Data Gejala Tabel 3.  Keputusan Pakar Kode Gejala Gejala G01 Makan Tidak Teratur G02 Sering  Mengkonsumsi  Gula Berlebih G03 Jarang Berolahraga G04 Lemak  Pada  Bagian  Atas (Wajah, Leher, Dada) G05 Sesak Nafas G06 Mendengkur G07 Nyeri Punggung G08 Lemak  Pada  Bagian  Bawah (Perut, Pinggul, Paha) G09 Duduk Sangat Lama G10 Kurang Gerak G11 Varieses G12 Nyeri Sendi/Lutut
Kode Gejala Kode Penyakit P01 P02 P03 P04 P05 G01 √ G02 √ G03 √ G04 √ G05 √ G06 √ G07 √ G08 √ G09 √ G10 √ G11 √ G12 √ G13 √ Kode Jenis Penyakit P01 Obesitas Android/Buah Apel P02 Obesitas Genoid/Pear P03 Obesitas Hyperplastic P04 Obesitas Hypertropic P05 Obesitas Gabungan (Tipe Hyperplastic dan Hypertropic)
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933 1909
Chaining Method ] lear, implies research results (First Author) G13 Hamil G14 Cepat Lelah G15 Berat Badan Selalu Meningkat G16 Tekanan Darah Tinggi G17 Banyak Hal Yang Dipikirkan G18 Sulit Mengontrol Pikiran G19 Cemas G20 Sulit Tidur G21 Dagu Rangkap G22 Poliphagia (banyak makan) G23 Polidipsia (banyak minum) G24 Ngorok G25 Penurunan Kesadaran G26 Depresi/Stres G27 Lelah berkepanjangan G28 Kesemutan G29 Konsentrasi Menurun G30 Kram G14 √ G15 √ G16 √ G17 √ G18 √ G19 √ G20 √ G21 √ G22 √ G23 √ G24 √ G25 √ G26 √ G27 √ G28 √ G29 √ G30 √ Tabel 4. Kaidah Produksi Rule Aturan R01 IF (G01 AND G10 AND G17 AND G18 AND G24 AND G27) THEN P01 R02 IF (G02 AND G08 AND G09 AND G16 AND G25 AND G26) THEN P02 R03 IF (G03 AND G07 AND G11 AND G15 AND G19 AND G20) THEN P03 R04 IF (G04 AND G05 AND G12 AND G21 AND G23 AND G28) THEN P04 R05 IF (G06 ANG G13 AND G14 AND G22 AND G29 AND G30) THEN P05
Metode backward  chaining digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan  aturan rule yang berfokus pada tujuan untuk memperkirakan hal yang akan terjadi setelah dibuktikan dengan  fakta  pendukung.  Penjelasan  lebih  lanjut  dan  dibuatkan  analisa  menggunakan  metode backward chaining . 1. Analisa Obesitas dengan kode “P01” Rule 01 untuk hasil analisa obesitas dengan kode “P01” IF ( G01 = “ Apakah Anda Merasa Makan Tidak Teratur? ” AND G10 = “Apakah Anda Merasa Kurang Gerak?” AND G17 = “ Apakah Anda Merasa Banyak Hal Yang Dipikirkan?” AND G18 = “ Apakah Anda Merasa Sulit Mengontrol Pikiran?” AND G24 = “ Apakah Anda Merasa Ngorok?” AND G27 = “ Apakah Anda Merasa Lelah berkepanjangan?” )
1910 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933
THEN P01 ( Obesitas Android/Buah Apel)
2. Analisa Obesitas dengan kode “P02”
Rule 02 untuk hasil analisa obesitas dengan kode “P02” IF ( G02 = “ Apakah Anda Merasa Sering Mengkonsumsi Gula Berlebih? ” AND G08 = “Apakah Anda Merasa Adanya Lemak Pada Bagian Bawah (Perut, Pinggul, Paha)?” AND G09 = “ Apakah Anda Merasa Duduk Sangat Lama?” AND G16 = “ Apakah Anda Merasa Tekanan Darah Tinggi?” AND G25 = “ Apakah Anda Merasa Penurunan Kesadaran?” AND G26 = “ Apakah Anda Merasa Depresi/Stres?” ) THEN P02 ( Obesitas Genoid/Pear)
3. Analisa Obesitas dengan kode “P03”
Rule 03 untuk hasil analisa obesitas dengan kode “P03” IF ( G03 = “ Apakah Anda Merasa Jarang Berolahraga? ” AND G07 = “Apakah Anda Merasa Nyeri Punggung?” AND G11 = “ Apakah Anda Merasa Memiliki Varieses?” AND G15 = “ Apakah Anda Merasa Berat Badan Selalu Meningkat?” AND G19 = “ Apakah Anda Merasa Cemas?” AND G20 = “ Apakah Anda Merasa Sulit Tidur?” ) THEN P03 ( Obesitas Hyperplastic)
4. Analisa Obesitas dengan kode “P04”
Rule 04 untuk hasil analisa obesitas dengan kode “P04”
IF ( G04 = “ Apakah Anda Merasa Adanya Lemak Pada Bagian Atas (Wajah, Leher, Dada)? ” AND G05 = “Apakah Anda Merasa Sesak Nafas?” AND G12 = “ Apakah Anda Merasa Nyeri Sendi/Lutut?” AND G21 = “ Apakah Anda Merasa Dagu Rangkap?” AND G23 = “ Apakah Anda Merasa Polidipsia (banyak minum)?” AND
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933 1911
G28 = “ Apakah Anda Merasa Kesemutan?” ) THEN P04 ( Obesitas Hypertropic)
5. Analisa Obesitas dengan kode “P05”
Rule 05 untuk hasil analisa obesitas dengan kode “P05” IF ( G06 = “ Apakah Anda Merasa Mendengkur? ” AND G13 = “Apakah Anda Merasa Hamil?” AND G14 = “ Apakah Anda Merasa Cepat Lelah?” AND G22 = “ Apakah Anda Merasa Poliphagia (banyak makan)?” AND G29 = “ Apakah Anda Merasa Konsentrasi Menurun?” AND G30 = “ Apakah Anda Merasa Kram?” ) THEN P05 (Obesitas Gabungan Tipe Hyperplastic dan Hypertropic)
Implementasi
Tahap  implementasi  system  merupakan  tahap  yang  berdasarkan  pada  hasil  analisis  dan perancangan  sebelumnya  diterjemahkan  kedalam  suatu  bentuk  bahasa  pemrograman  untuk diolah,  kemudian  computer  menjalankan  fungsi-fungsi  yang  telah  didefenisikan  sehingga mampu  memberikan  layanan-layanan  kepada  penggunanya.  Pembuatan  sistem  informasi  ini digunakan  beberapa  perangkat  lunak,  yaitu google  chrome sebagai web  browser ,  PHP sebagai bahasa  pemograman,  XAMPP  sebagai web server dan  MySQL  sebagai database  management system.
Halaman Utama
Tampilan  halaman  utama  merupakan  halaman  yang  pertama  kali  ditampilkan  ketika pengguna  mengakses website. Tampilan  halaman  beranda  terdiri  dari  menu  konsultasi,  menu profil instansi, menu pakar dan menu login.

## Halaman Registrasi
Tampilan halaman akan tampil ketika pengguna  mengklik  menu daftar . Pengguna dapat masuk  ke  dalam  sistem  dengan  menggunakan username , password, nama  lengkap,  jenis kelamin,  umur,  alamat,  dan  no  hp.  Jika username , password, nama  lengkap,  jenis  kelamin, umur,  alamat,  dan  no  hp  cocok,  maka  pengguna  akan  diarahkan  ke  halaman  berdasarkan  hak akses yang dimiliki pengguna.
1912 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 3. Tampilan Halaman Utama
Gambar 4. Tampilan Halaman Registrasi
Halaman Login Halaman login akan  tampil  ketika  pengguna  mengklik  menu login. Pengguna  dapat masuk  ke  dalam  sistem  dengan  menggunakan username dan password. Jika password dan username cocok,  maka  pengguna  akan  diarahkan  ke  halaman  berdasarkan  hak  akses  yang dimiliki pengguna.
Halaman Konsultasi
Tampilan halaman konsultasi akan tampil ketika pengguna memilih dan mengklik menu konsultasi. Halaman konsultasi menampilkan pilihan penyakit yang dapat dipilih pengguna.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933 1913
lear, implies research results (First Author)
Gambar 5. Tampilan Halaman Login
Gambar 6. Tampilan Halaman Konsultasi
Halaman Pertanyaan Kosultasi
Tampilan halaman akan tampil ketika pengguna telah  memilih salah satu penyakit yang digunakan,  maka  akan  tampil  halaman  pertanyaan  dengan  pilihan  tombol  yaitu  tombol  ya, tombol tidak, dan tombol batal.
Halaman Hasil Konsultasi
Tampilan  halaman  akan  tampil  ketika  pengguna  menjawab  pertanyaan  konsultasi  dan menjawab  sesuai  dengan  keadaan  yang  dialami  maka  mengklik  tombol  ya  ataupun  mengklik tombol tidak. Setelah selesai menjawab pertanyaan konsultasi maka sistem akan menampilkan hasilnya.
1914 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933
Gambar 7. Tampilan Halaman Pertanyaan Konsultasi
Gambar 8. Tampilan Halaman Hasil Konsultasi
Halaman Cetak Hasil Konsultasi Tampilan  halaman  akan  tampil  ketika  pengguna  telah  selesai  melakukan  konsultasi  maka pengguna mengklik tombol cetak sehingga menampilkan halaman cetak hasil konsultasi.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933 1915
Gambar 9. Tampilan Halaman Cetak Hasil Konsultasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan judul analisis expert system diagnosis  penyakit  obesitas  pada  orang  dewasa  menggunakan backward  chaining  method diperoleh beberapa kesimpulan yaitu:
1. Membangun  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  obesitas  pada  orang  dewasa  menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL sehingga dapat diakses secara online ketika sudah dihosting dan dapat melakukan konsultasi online antara pasien dan dokter.
2. Pembuatan system menerapkan metode backward chaining yang menghasilkan alur mandur pada  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  obesitas  pada  orang  dewasa  menggunakan  PHP  dan MySQL  karena  memberikan  pilihan  penyakit  yang  diderita  kepada  pasien,  kemudian menjawab  pertanyaan  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami  dan  memberikan kesimpulannya.
3. Implementasi  metode backward  chaining pada  sistem  pakar  dapat  membantu  proses diagnosis  penyakit  obesitas  pada  orang  dewasa  dengan  membantu  pasien  untuk  mengenali gejala-gejala  yang  ditimbulkan  dan  memberikan  tindakan  yang  tepat  untuk  mengatasi serangan penyakit obesitas tersebut.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  judul  analisis expert  system diagnosis  penyakit  obesitas  pada  orang  dewasa  menggunakan backward  chaining  method diperoleh beberapa saran yaitu:
1. Pada  aplikasi  analisis expert  system diagnosis  penyakit  obesitas  pada  orang  dewasa menggunakan backward chaining method menggunakan data gejala fisik yang dialami oleh pasien, diharapkan peneliti selanjutnya melakukan pengembangan sistem dengan mengambil gejala  berdasarkan  hasil  pemeriksaaan  laboratorium  sehingga  hasil  diagnosa  menjadi  lebih tepat dan akurat.
1916 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1905-1916 E-ISSN 2503-2933
2. Demi  melakukan  pemeliharaan  keakuratan  data  pada  sistem  pakar  diagnosis  penyakit obesitas  pada  orang  dewasa  menggunakan backward  chaining  method diperlukan  proses update basis pengetahuan secara berkala.
3. Demi melakukan pengembangan sistem pada diagnosis penyakit obesitas pada orang dewasa dengan menggunakan metode lainnya sehingga dapat dilihat perbandingannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  P.  Delima  and  R.  T.  Prasetio, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Komplikasi  Obesitas  pada Remaja Menggunakan Metode Cetainty Factor,” eProsiding Sist. Inf. , Vol. 2, No. 1, pp. 54–60, 2021.
[2] A. Sumbono, Metabolisme Energi dan Obesitas Seri Biokimia Pangan Dasar . Deepublish, 2021.
[3] D.  Luthvan, “Diagnosis  Penyakit  Diabetes  pada  Masyarakat  Awam  Menggunakan Metode Backward Chaining,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , pp. 42–52, 2019.
[4] I. H. Santi, Analisa Perancangan Sistem . NEM, 2020.
[5] I. Magdalena, Desain Evaluasi Pembelajaran SD . CV Jejak (Jejak Publisher), 2021.
[6] S.  A.  Rahmah,  A.  Voutama,  and  S.  Sobur, “Sistem  Pakar  Diagnosis  Obesitas  pada Orang Dewasa Menggunakan Metode Backward Chaining,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , Vol. 4, No. 2, pp. 169–177, 2021.
[7] N.  Syafitri  and  A.  Apdian, “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Obesitas  pada  Anak Dengan Menggunakan Metode Backward Chaining,” IT J. Res. Dev. , Vol. 1, No. 1, pp. 1–8, 2016.
[8] G. A. Pamungkas, R. R. Isnanto, and K. T. Martono, “Pembuatan Aplikasi Panduan Gizi Seimbang  Berbasis  Android  Dengan  Menggunakan  Metode  Backward  Chaining,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , Vol. 4, No. 2, pp. 369–379, 2016.
[9] R. Julita , “Sistem Pakar Pemilihan Menu Makanan Berdasarkan Penyakit dan Golongan Darah,” Pseudocode , Vol. 5, No. 1, pp. 56–67, 2018.
[10]  N.  IBRAHIM,  J.  D.  Irawan,  and  K.  Auliasari, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ibu Hamil Dengan Metode Backward Chaining dan Metode Certainty Factor,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , Vol. 5, No. 2, pp. 605–610, 2021.
[11]  K. Malik, “Sistem Pakar Mendeteksi Kerusakan Gitar Menggunakan Metode Backward Chaining Berbasis Web,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , Vol. 1, No. 2, pp. 44–54, 2017.