## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan RistekDikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d  Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 2 (2020) 81 - 90

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Berbasis Web Dengan Metode

## Forward Chaining
Teuku Feraldy Ramadhani 1 , Iskandar Fitri 2 , Endah Tri Esti Handayani 3
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional 1 teukuferal@gmail.com, 2 tektel2001@yahoo.com, 3 endahteh@gmail.com

## Abstract
One  of  the  diseases  that  is  often  underestimated  by  some  people  is  Acute  Respiratory  Infection  (ARI).  Acute  Respiratory Infection (ARI) is an upper or lower respiratory tract disease, usually contagious and can cause a variety of diseases ranging from asymptomatic and mild infections to severe and deadly diseases. ARI is one of the diseases that must be considered by the wider community because it can cause death, especially in children and toddlers. Based on these considerations, we need an expert system that is able to diagnose ARI based on the web using the forward chaining method. This  expert system was created  by  utilizing  the  PHP  and  MySQL  programming  languages  as  a  database.  This  study  aims  to  be  able  to  help  the community to diagnose ARI based on the symptoms suffered. The benefit of making this research is that people who suffer from ARI can be helped and can be dealt with quickly and appropriately. The results of testing the validity of the application, this expert system has a system accuracy value of 94% from 100 test data.
Keywords: ARI; forward chaining method; expert system; diagnose; web based.

## Abstrak
Salah satu penyakit yang sering dianggap remeh oleh sebagian masyarakat adalah penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA). Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) adalah penyakit saluran pernafasan atas atau bawah, biasanya menular dan dapat menimbulkan berbagai spektrum penyakit yang berkisar dari penyakit tanpa gejala dan infeksi ringan sampai penyakit yang  parah  dan  mematikan.  Penyakit  ISPA  merupakan  salah  satu  penyakit  yang  harus  diperhatikan  oleh  masyarakat  luas karena  dapat  menyebabkan  kematian,  terutama  pada  anak-anak  dan  balita.  Berdasarkan  pertimbangan  tersebut  maka diperlukanlah sebuah sistem pakar yang mampu mendiagnosa penyakit ISPA berbasis web dengan metode forward chaining . Sistem  pakar  ini  dibuat  dengan  memanfaatkan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  database.  Penelitian  ini bertujuan  agar  dapat  membantu  masyarakat  untuk  mendiagnosis  penyakit  ISPA  berdasarkan  gejala-gejala  yang  diderita. Manfaat  dari  pembuatan  penelitian  ini  adalah  agar  masyarakat  yang  menderita  penyakit  ISPA  dapat  terbantu  dan  dapat ditangani  dengan  cepat dan tepat . Hasil dari pengujian validitas aplikasi, sistem pakar ini  memiliki nilai keakuratan sistem sebesar 94% dari 100 data uji.
Kata kunci: ISPA; metode forward chaining ; sistem pakar; diagnosa penyakit; berbasis web.
© 2020 Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi pada saat ini telah menjangkau hampir semua  bidang  kegiatan dalam  aktifitas  manusia.  Seluruh  aktifitas  kini  tidak bisa  lepas  dari  peranan  perangkat  elektronik, khususnya  komputer.  Tak  terkecuali  di  bidang
kesehatan  kini  banyak  memanfaatkan  teknologi dalam  memberikan  pelayanan  kesehatan.  Hampir  di semua  bidang  yang  berhubungan  dengan  pelayanan kesehatan mulai menggunakan pemanfaatan komputer  untuk  meningkatkan  kinerjanya.  Selama ini,  kegiatan  diagnosa  penyakit  bagi  pasien  masih
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
harus melibatkan dokter secara langsung dengan cara dicatat  dan  dianalisa  secara  manual.  Salah  satu penyakit  yang  sering  dianggap  remeh  oleh  sebagian masyarakat adalah penyakit Infeksi Saluran Pernafasan  Akut  (ISPA).  Penyakit  ISPA  merupakan salah  satu  penyakit  yang  harus  diperhatikan  oleh masyarakat luas karena dapat menyebabkan kematian, terutama pada anak-anak dan balita.
Berdasarkan  pertimbangan  di  atas  maka  maka diperlukanlah  sebuah  sistem  pakar  yang  mampu mendiagnosa  penyakit  ISPA  berbasis  web  dengan metode forward  chaining .  Batasan  masalah  dari perancangan  sistem    pakar  ini  yaitu  menerapkan kemampuan  seorang  pakar  ke  dalam  sistem  yang dapat  membantu  memberikan  solusi  untuk  diagnosa penyakit  ISPA.  Sistem  pakar  ini  dibuat  dengan memanfaatkan  bahasa  pemrograman  PHP  dan MySQL sebagai database .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  agar  dapat membantu  masyarakat  untuk  mendiagnosis  penyakit ISPA  berdasarkan  gejala-gejala  yang  diderita.  Juga dapat mempermudah masyarakat dalam mendiagnosis  ISPA  melalui  web  sehingga  dapat diakses dimana saja dan kapan saja. Adapun manfaat dari  pembuatan  penelitian  adalah  agar  masyarakat yang  menderita  penyakit  ISPA  dapat  terbantu  dan dapat  ditangani  dengan  cepat  dan  tepat  dengan adanya  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit ISPA  menggunakan  metode Forward  Ch aining berbasis web ini.
Beberapa  jurnal  penelitian  yang  mengenai  hal  ini sudah banyak dilakukan oleh penelitian sebelumnya, beberapa  jurnal  acuan  diambil  sebagai  referensi. Jurnal penelitian pertama berjudul Implementation of Decision  Tree  And  Dempster  Shafer  On  System Expert  For  Lung  Disease  Diagnosis .  Penelitian tersebut  menggunakan  metode dempster  shafer ,  dari hasil penelitian yaitu mampu mendiagnosis penyakit paru-paru  dengan  tingkat  akurasi  sistem  sebesar 83,08%[1]. Jurnal selanjutnya berjudul Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes .
Hasil dari penelitian tersebut adalah sistem memiliki tingkat akurasi proses pengujian sebesar 83,33% dari 30 data uji [2]. Jurnal selanjutnya berjudul Diagnosis Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Pada  Anak Menggunakan Forward  Chaining Dan Certainty Factor .  Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  sistem memiliki  tingkat  akurasi  proses  pengujian  sebesar 90,91% [3]. Jurnal selanjutnya berjudul Perancangan Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  ISPA  dengan Metode Certainty  Factor Berbasis  Android.  Pada penelitian  tersebut  tidak  dijelaskan  perhitungan manual serta hasil data uji akurasi  sistem  [4]. Jurnal selanjutnya berjudul Aplikasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit ISPA Berbasis Speech Recognition Menggunakan  Metode Naive  Bayes
Classifier .  Penelitian  tersebut  menggunakan  metode yang berbeda yaitu metode naive bayes classifer , dan hasil  dari  penelitian  yaitu  mampu  mendiagnosis penyakit  ISPA  dengan  menggunakan  suara  dan memberikan  solusi  serta  menyarankan  lokasi  rumah sakit terdekat [5].
Jurnal  selanjutnya  berjudul  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Saluran  Pernapasan  Pada Anak  (Studi  Kasus  :  RSAB  Harapan  Kita  Jakarta). Penelitian  tersebut  menggunakan  metode forward chaining . Pada penelitian tersebut tidak menyertakan tabel-tabel  data  seperti  penyakit,  gejala,  dan  relasi. Penelitian tersebut juga tidak memasukkan hasil data uji  akurasi  dari  sistem  tersebut  [6].  Jurnal selanjutnya  berjudul Certain  Factor  Analysis  For Extra  Pulmonaty  Tubercolosis  Diagnosis .  Penelitian tersebut  menggunakan  dua  metode  yang  berbeda yaitu  metode certainty  factor dan  metode forward chaining ,  dan  hasil  dari  penelitian  tersebut  memiliki tingkat akurasi sebesar 85% [7].
Jurnal  selanjutnya  berjudul  Sistem  Pakar  Berbasis
Web Dengan Metode Forward Chaining Mendiagnosis  Dini  Penyakit  Tuberkulosis  Di  Jawa Timur.  Pada  penelitian  tersebut  memiliki  tampilan interface yang  sederhana,  kemudian  data  tabel  tidak menjelaskan  jenis-jenis  penyakit  dan  gejala  dengan spesifik dan hanya menggunakan kode  penyakit dan kode  gejala.  Hasil    penelitian  yaitu  berdasarkan pengujian  akurasi  sistem  sebesar  93,33%  dari  15 data  uji  [8].  Jurnal  selanjutnya  berjudul Diabetes Mellitus  Diagnosis  Expert  System  with  Web-Based Forward  Chaining permasalahan  yang  diambil  adalah penyakit diabetes  mellitus dan  metode yang digunakan adalah metode Forward Chaining . Hasil dari penelitian ini  adalah  berdasarkan  pengujian  validasi  perangkat lunak tingkat akurasi pada sistem tersebut sebesar 90% [9].    Jurnal  selanjutnya  berjudul Expert  System  To Detect  Human’s  Skin  Diseases  Using  Forward Chaining Method Based On Web Mobile . Permasalahan yang  diambil  adalah  penyakit  kulit  pada  manusia  dan metode  yang  digunakan  adalah  metode Forward Chaining .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi tersebut  dapat  memenuhi  kebutuhan user ,  diagnosa yang  akurat  dan  tampilan  antarmuka  yang  baik sehingga pengguna akan lebih mudah untuk mempelajarinya [10].
Jurnal  selanjutnya  berjudul  Sistem  Pakar  Untuk Diagnosa Penyakit Tulang Berbasis Web Menggunakan Metode Forward  Chaining .  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  aplikasi sistem pakar ini memiliki kategori baik dari  segi  tampilan,  kemudahan,  dan  kinerja  sistem sehingga aplikasi sistem pakar ini dapat digunakan oleh masyarakat  umum  dengan  mudah  [11].  Jurnal selanjutnya berjudul Penerapan Sistem Pakar Diagnosa Dini  Penyakit  Lambung  Menggunakan  Metode Forward  Chaining .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah mampu  memberikan  hasil  berupa  diagnosa  dan  cara
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
menangani  penyakit  lambung  secara  cepat  dan  tepat [12].  Jurnal  selanjutnya  berjudul  Sistem  Pakar Pendeteksi Penyakit Mata Berbasis Android . Penelitian tersebut menggunakan metode forward chaining. Hasil dari  penelitian  ini  dihitung  berdasarkan  dari  hasil pengujian  validitas  aplikasi,  didapat  nilai  yang diperoleh  adalah  86,66%  [13].  Jurnal  selanjutnya berjudul  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Pada Anak Bawah Lima Tahun Menggunakan  Metode Forward Chaining . Hasil dari penelitian ini menunjukkan  tingkat  akurasi  sistem  adalah  82%  [14]. Jurnal  selanjutnya  berjudul Knowledge  Representation and  Forward  Chaining    in  the  Diagnosis  of  Fungal Skin  Diseases. Permasalahan  yang  diambil  adalah penyakit  jamur pada kulit dan  metode yang digunakan adalah metode Forward Chaining . Hasil dari penelitian ini  menunjukkan  sistem  pakar  yang  dibuat  dibanding dengan  diagnosa  dokter  memiliki  tingkat  akurasi sebesar 97,1% [15].

## 2. Metode Penelitian
2.1. ISPA
Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA)  adalah penyakit  saluran  pernafasan  atas  atau  bawah,  biasanya menular  dan  dapat  menimbulkan  berbagai  spektrum penyakit  yang  berkisar  dari  penyakit  tanpa  gejala  dan infeksi  ringan  sampai  penyakit  yang  parah  dan mematikan [16].
2.2. Sistem Pakar
Sistem  pakar  atau Expert  System yaitu  suatu  aplikasi komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan  keputusan  atau  pemecahan  persoalan dalam  bidang  yang spesifik. Sistem  ini  bekerja dengan menggunakan  pengetahuan  dan  metode  analisis  yang telah  didefinisikan  terlebih  dahulu  oleh  pakar  yang sesuai dengan bidang keahliannya [17].
2.3. Metode Forward Chaining
Metode Forward  Chaining adalah  teknik  pencarian yang  dimulai  dengan  fakta  yang  diketahui,  kemudian mencocokan fakta-fakta tersebut dengan bagian IF dari rules IF-THEN.  Bila  ada  fakta  yang  cocok  dengan bagian  IF,  maka rule tersebut  dieksekusi.  Bila  sebuah rule dieksekusi,  maka  sebuah  fakta  baru  (bagian THEN)  ditambahkan  ke  dalam database .  Setiap rule hanya boleh dieksekusi sekali saja [17].
2.4. Metode Pengambilan Data
Pengambilan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  suatu informasi  yang  dibutuhkan  dalam  mencapai  tujuan penelitian. Pada metode pengambilan data penelitian ini meliputi :
1. Studi Literatur
Melakukan  pencarian  dan  pembelajaran  dari berbagai macam literatur, artikel, maupun dokumen yang  menunjang  pengerjaan  tugas  akhir  ini
khususnya  yang  berkaitan  dengan  sistem  pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  Infeksi  Saluran Pernafasan Akut (ISPA).
2. Wawancara
Wawancara  merupakan  teknik  pengumpulan  data dengan    melakukan  tanya  jawab  terhadap  pakar untuk mendapatkan data secara jelas.
2.5. Metode Perancangan
Gambar 1. Tahap Proses Penelitian
Pada  Gambar  1 menunjukkan tahapan  proses penelitian.  Tahapan  proses  dilakukan  dalam  beberapa tahapan yang meliputi:
Analisa Kebutuhan merupakan proses membuat analisa terhadap  sistem  yang  akan  dirancang  dan  data  yang akan diperoleh secara terstruktur dengan menggunakan pemodelan.  Pemodelan  sistem  ini  yaitu  berupa perancangan database ,  pembuatan flowchart ,  dan diagram UML  untuk  mempermudah  proses-proses selanjutnya.
Perancangan  sistem  merupakan  proses  pembuatan desain  atau  sistem  berdasarkan  data  yang  ada  dan menerapkannya  pada  model  yang  sudah  dibuat. Pembuatan  sistem  merupakan  proses  pembuatan  dan dikembangkan  sesuai  dengan  desain  sistem  yang  telah ditetapkan pada tahap sebelumnya. Sistem pakar untuk
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
mendiagnosa  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA) ini dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai database . Pengujian  sistem  merupakan  proses  dimana  sistem akan  di  uji  coba.  Proses  uji  coba  ini  dibutuhkan  agar memastikan  supaya  sistem  yang  telah  dibuat  sudah sesuai  dengan  desain  yang  telah  ditetapkan  dan  tidak ada error yang terdapat pada sistem. Berdasarkan nilai keakuratan aplikasi sistem pakar dengan  menggunakan rumus tingkat akurasi pada rumus 1 :
(1)
Dengan  mencari  nilai  keakuratan  dalam  pengujian, diperlukan  jumlah  data  yang  sesuai  dengan  apa  yang akan di uji coba. Serta juga membutuhkan jumlah kasus yang  ada  yang  akan  menghasilkan  nilai  keakuratan dalam  sebuah  uji  coba.  Penarikan  kesimpulan merupakan  proses  pengambilan  kesimpulan  dari pembahasan dan hasil dari penelitian.
2.6. Flowchart
Gambar 2. Flowchart
Pada Gambar 2  menggambarkan tahapan proses sistem pakar  dari  mulai  sistem  dijalankan  hingga  sistem berakhir. Dalam sistem ini, pengguna tidak perlu login terlebih  dahulu  karena  pengguna  hanya  perlu  mengisi data diri pada saat sebelum melakukan konsultasi. Pada tampilan  awal,  sistem  akan  menampilkan  menu  utama yang  terdiri  dari  menu  konsultasi,  menu  artikel,  dan menu tentang.
2.7. Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram
Pada  Gambar  3  menggambarkan use  case  diagram sistem  pakar  yang  menunjukkan  proses  dari  sistem yang terdiri dari 2 aktor dan 8 use case .
2.8. Activity Diagram
Pada  Gambar  4  menggambarkan activity  diagram dari sistem  pakar  pada  proses  diagnosa  yang  menjelaskan aktivitas antara pengguna dengan sistem.
Gambar 4. Activity Diagram

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Dari  hasil  pengambilan  data  yang  dilakukan  melalui studi  literatur  dan  wawancara,  dapat  dikelompokkan menjadi  4  data  berupa  data  penyakit,  data  gejala,  data aturan  relasi  atau rules dan  data  nilai  bobot  gejala penyakit.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
Tabel 1. Daftar Data Penyakit ISPA Kode Nama Penyakit P001 Bronkitis P002 Sinusitis
P003 Bronkiolitis P004 Pneumonia P005 Faringitis P006 Epiglotitis P007 Pleuritis
P008 Common Cold P009 ILI (Influenza Like Illness)
Pada  Tabel  1  menunjukkan  daftar  data  jenis-jenis penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA) beserta  kode  dan  nama  penyakit.  Setelah  jenis-jenis sudah ditentukan  maka selanjutnya adalah  menentukan gejala-gejala dari penyakit ISPA tersebut.
Tabel 2. Daftar Data Gejala Kode Nama Gejala G001 Demam G002 Batuk-Batuk G003 Hidung Tersumbat/Pilek G004 Sakit Kepala/Pusing G005 Sakit Tenggorokan G006 Susah Menelan G007 Badan Lemas & Lesu G008 Sesak Nafas G009 Bersin-Bersin G010 Frekuensi Nafas Cepat G011 Suara Nafas Kasar G012 Nafsu Makan Berkurang G013 Suara Serak G014 Gelisah G015 Susah Tidur G016 Nyeri Di Dada G017 Berkurangnya Kemampuan Indra Penciuman G018 Wajah Terasa Nyeri Atau Tertekan G019 Bau Mulut G020 Sakit Gigi G021 Nyeri Sendi Atau Nyeri Otot G022 Berkeringat Dan Menggigil G023 Batuk Dengan Dahak Kental Berwarna Hijau, Kuning, Atau Disertai Darah G024 Diare G025 Mual Atau Muntah G026 Nyeri Bahu Dan Punggung G027 Hidung Berair G028 Nyeri Telinga G029 Mata Berair G030 Dehidrasi
Pada  Tabel  2  menunjukkan  daftar  data  gejala  pada penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut    (ISPA) dengan  kode  dan  nama  gejala.  Kemudian  langkah selanjutnya  adalah  menentukan rule atau  aturan  relasi dengan  menggunakan  metode forward  chaining . Alasan  digunakannya  metode  tersebut  karena  metode ini  cocok  diterapkan  untuk  mengetahui  gejala-gejala penyakit  ISPA,  jenis-jenis  penyakit  ISPA  dan bagaimana cara penanganannya.
Tabel  3  menunjukkan  tabel rules atau  aturan  relasi dengan  menggunakan  metode forward  chaining untuk menentukan hasil diagnosa dari gejala  yang diinputkan pengguna.
Tabel 3. Tabel Rules Relasi
Aturan
Relasi Kaidah Relasi R1 IF G001 AND G002 AND G003 AND G007 AND G008 AND G011 AND G023 AND G027 THEN P001 R2 IF G001 AND G002 AND G003 AND G004 AND G008 AND G009 AND G010 AND G013 AND G015 AND G017 AND G018 AND G019 AND G020 THEN P002 R3 IF G001 AND G002 AND G007 AND G008 AND G010 AND G011 AND G012 AND G015 AND G030 THEN P003 R4 IF G001 AND G002 AND G004 AND G008 AND G010 AND G012 AND G016 AND G023 AND G024 AND G025 THEN P004 R5 IF G001 AND G002 AND G004 AND G005 AND G006 AND G007 AND G009 AND G012 AND G013 AND G025 THEN P005 R6 IF G001 AND G004 AND G005 AND G006 AND G011 AND G013 AND G014 THEN P006 R7 IF G001 AND G002 AND G008 AND G010 AND G016 AND G021 AND G022 AND G023 AND G026 THEN P007 R8 IF G001 AND G002 AND G003 AND G004 AND G009 AND G013 AND G017 AND G027 AND G029 THEN P008 R9 IF G001 AND G002 AND G003 AND G004 AND G005 AND G006 AND G007 AND G008 AND G009 AND G010 AND G011 AND G012 AND G013 AND G017 AND G022 AND G029 THEN P009 Tabel 4. Nilai Bobot Gejala Penyakit Kode Gejal a
Kode Penyakit P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 G1 5 5 5 5 5 5 5 10 5 G2 10 5 10 10 15 5 10 5 G3 15 10 10 5 G4
5 5 5 5 10 5
G5 20 15 5 G6 15 15 5 G7 15 10 5
5 G8 10 5 15 10 10 5 G9 5 5 10 5 G10 5 15 15 10 5 G11 15 15 15 5 G12 5 5 10 5 G13 5 10 15
10 5
G14 15 G15 5 5 G17 5 10 10 G18 20 G19 5 G20 10
G21 15
G22
10 15 G23 10
10 15 G24 10 G25 10 G26
15
G27 15
10 G28
10
G29 10 10
G30
10 Total 95 100 90 95 90 85 100 90 100
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
Tabel 4 menunjukkan tabel nilai bobot gejala penyakit. Pada  kasus  penelusuran  pohon  keputusan  tidak  semua gejala  terdeteksi  sesuai  fakta,  untuk  itu  dibutuhkanlah seorang pakar untuk  memberikan  nilai  bobot pada tiap gejala-gejala,  baik  gejala  yang  umum  maupun  gejala yang khusus. Untuk  gejala umum diberikan persentase sebesar  10%  dan  untuk  gejala  khusus  diberikan persentase  sebesar  20%.  Jika  suatu  penyakit  memiliki persentase  lebih  dari  50%  maka  penyakit  tersebut terdeteksi,  dan  jika    kurang  dari  persentase  50%  maka penyakit tersebut diragukan.
Contoh kasus 1.
Tabel 5. Contoh Kasus 1
Kode Jawaban Bobot Keterangan G001 Ya 5 Menuju G004 G004 Ya 5 Menuju G005 G005 Ya 15 Menuju G006 G006 Ya 15 Menuju G011 G011 Ya 15 Menuju G013 G013 Ya 15 Menuju G014 G014 Ya 15 Kesimpulan
Penyakit P006
Pada  Tabel  5  terdapat  contoh  kasus  1  gejala  terpenuhi dengan total bobot 85% maka penyakit yang terdeteksi yaitu penyakit Epiglotitis.
Contoh kasus 2.
Tabel 6. Contoh Kasus 2 Kode Jawaban Bobot Keterangan G001 Ya 5 Menuju G002 G002 Ya 5 Menuju G008 G008 Ya 10 Menuju G010 G010 Ya 10 Menuju G016 G016 Ya 15 Menuju G021 G021 Ya 15 Menuju G022 G022 Ya 10 Menuju G023 G023 Ya 15 Menuju G026 G026 Ya 15 Kesimpulan Penyakit P007
Pada  Tabel  6  terdapat  contoh  kasus  2  gejala  terpenuhi dengan  total  nilai  bobot  100%  maka  penyakit  yang terdeteksi yaitu Pleuritis.
3.1. Pohon Keputusan
Pohon keputusan adalah sebuah grafik yang mendeskripsikan  antar  objek-objek  yang  kemudian dihubungkan  dengan  garis-garis  berlabel  (“ya/Y”  atau “tidak/T”),  alasan  digunakannya  pohon  keputusan tersebut  yaitu  lebih  mudah  dipahami.  Dibawah  ini adalah  contoh  pohon  keputusan  dengan  kode  penyakit (P)  dan  gejala  (G)  untuk  sistem  pakar  diagnosa penyakit ISPA yang digambarkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Algoritma Pohon Keputusan

## 3.2. User Interface
Pengguna  dapat  berinteraksi  dengan  aplikasi  sistem pakar dengan mengakses melalui web. Dengan aplikasi ini,  pengguna  dapat  berkonsultasi  layaknya  konsultasi dengan pakar/dokter secara langsung dan mendapatkan informasi tentang penyakit ISPA.
Pada  Gambar  6  merupakan  menu home yaitu  menu utama dalam sistem. Di dalam menu ini terdapat semua menu  yang  ada  di  dalam  sistem  seperti  menu konsultasi, menu artikel, dan menu tentang.
Gambar 6. Menu Home
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
Pada  Gambar  7  merupakan  menu  isi  data  diri,  yaitu menu  dimana  pengguna  dapat  melakukan  proses diagnosa dengan mengisi data diri terlebih dahulu.
Gambar 7. Menu Isi Data Diri
Pada  Gambar  8  merupakan  proses  diagnosa,  yaitu setelah  mengisi  data  diri,  maka  pengguna  dapat memulai proses diagnosa dengan memilih gejala sesuai dengan gejala yang dirasakan.
Gambar 8. Proses Diagnosa
Pada  Gambar  9  merupakan  hasil  diagnosa,  yaitu  hasil dari  proses  diagnosa  akan  ditampilkan  ketika  sistem telah  selesai  mencocokkan  data  gejala  yang  dipilih dengan data rules pada database .
Gambar 9. Hasil Diagnosa
Pada  Gambar  10  merupakan  laporan  hasil  diagnosa, yaitu  menu  laporan  yang  menampilkan  hasil  dari diagnosa  pengguna  kemudian  hasil  diagnosa  dapat dicetak  ataupun  disimpan  dalam  bentuk soft  copy maupun hard copy.
Gambar 10. Laporan Hasil Diagnosa
Pada  Gambar  Pada  Gambar  11  merupakan  menu artikel,  yaitu  menu  yang  berisi  artikel  kesehatan  yang berhubungan dengan saluran pernafasan.

## Gambar 11. Menu Artikel
Pada Gambar 12 merupakan menu tentang, yaitu menu yang berisi informasi mengenai perancang sistem.
Gambar 12. Menu Tentang

## 3.3. Hasil Pengujian Validitas
Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui  kelayakan sistem  yang  telah  dibuat  apakah  sudah  sesuai  dengan rancangan. Pengujian pada penelitian ini menggunakan pengujian  akurasi  validitas.  Hasil  dari  pengujian akurasi  validitas  dapat  menunjukkan  perbandingan antara  hasil  diagnosa  kasus-kasus  yang  terjadi menggunakan  aplikasi sistem pakar dan  hasil diagnosa dari pakar.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
Tabel 7. Hasil Pengujian Validitas No Gejala Hasil Diagno sa Sistem Hasil Diagno sa Pakar Keaku ratan
1 Sakit Kepala/Pusing, Sakit Tenggorokan, Susah Menelan, Suara Nafas Kasar,
Suara Serak, Gelisah
Epiglot itis 80%, Faringi tis 50%
Epiglot itis Sesuai 2 Sakit Kepala/Pusing, Sakit Tenggorokan,
Susah Menelan, Suara Nafas Kasar, Suara Serak. Epiglot itis 65%, Faringi tis 50% Epiglot itis
Sesuai 3 Demam, Sakit
Tenggorokan, Susah Menelan, Suara Nafas Kasar, Suara Serak, Gelisah. Epiglot itis 80%, Faringi tis 50% Epiglot itis Sesuai 4 Sakit Kepala/Pusing, Sakit Tenggorokan, Susah Menelan, Suara Nafas Kasar Epiglot itis 50% Epiglot itis Sesuai 5 Batuk-Batuk, Badan
Lemas dan Lesu, Sesak Nafas, Frekuensi Nafas Cepat, Suara Nafas Kasar Bronki olitis 65%, Bronkit is 50% Bronki olitis Sesuai 96 Demam, Batuk- Batuk, Sesak Nafas,
Frekuensi Nafas Cepat, Suara Nafas Kasar, Nyeri di Dada. Pleuriti s 60%, Pneum onia 55%, Pneum onia Tidak Sesuai 97 Demam, Sesak
Nafas, Frekuensi Nafas Cepat, Nyeri Dada, Nyeri Sendi dan Otot. Pleuriti s 55% Pleuriti s Sesuai
98 Demam, Batuk-
Batuk, Sakit Kepala/Pusing, Sakit Tenggorokan, Susah Menelan, Bersin- Bersin Faringi tis 65% Faringi tis Sesuai 99 Demam, Batuk- Batuk, Hidung Tersumbat/Pilek, Badan Lemas dan Lesu, Sesak Nafas Bronkit is 55% Bronkit is Sesuai 100 Batuk-Batuk,
Hidung Tersumbat/Pilek, Badan Lemas dan Lesu, Sesak Nafas, Suara Nafas Kasar Bronkit is 65%, Bronki olitis 50%
Bronkit is Sesuai
Dari  hasil  pengujian  validitas  aplikasi,  maka  dari  100 jumlah  data  kasus  yang  di  uji,  94  data  menampilkan hasil  yang  sesuai  dengan  hasil  diagnosa  pakar.  Satu diantaranya menampilkan hasil yang tidak sesuai untuk
mendapatkan  hasil  diagnosa  pakar.  Hasil  yang  tidak sesuai bisa berupa dalam beberapa faktor dalam sebuah penelitian.  Kemudian  didapatkan  nilai  keakuratan sistem  sebesar  94%,  kemudian  dapat  disimpulkan bahwa sistem pakar yang dirancang dinilai berhasil.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  penelitian  terhadap sistem  pakar  diagnosa  penyakit  infeksi  saluran pernafasan  akut  (ISPA)  berbasis  web  dengan  metode forward  chaining ,  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan bahwa  sistem  pakar  dapat  digunakan  untuk  membantu masyarakat  dalam  mendiagnosa  awal  penyakit  ISPA. Sistem  dapat  menerapkan  kemampuan  layaknya seorang  pakar  dalam  memberikan  solusi  untuk diagnosa penyakit ISPA. Tampilan interface sederhana sehingga dapat memudahkan pengguna dalam berinteraksi  dengan  sistem.  Hasil  pengujian  validitas menunjukkan  tingkat  akurasi  sistem  yang  dibuat sebesar 94% dengan menggunakan 100 data uji coba.

## Daftar Pustaka
[1]  A.  M.  Alfatah,  R.  Arifudin,  and  M.  A.  Muslim, “Implementation  of  Decision  Tree  and  Dempster Shafer  on  Expert  System  for  Lung  Disease Diagnosis,” Sci. J. Informatics , vol. 5, no. 1, p. 57, 2018, doi: 10.15294/sji.v5i1.13440.
[2]  B.  Sasangka  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes,” JMAI (Jurnal Multimed. Artif. Intell. , vol. 3, no. 2, pp. 45–51, 2019, doi: 10.26486/jmai.v3i2.83.
[3]  I.  Wahyuni  and  C.  Kusumawati,  “Diagnosis Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  pada  Anak Menggunakan  Forward  Chaining  dan  Certainty Factor,” Semin.  Nas.  Inov.  Teknol.  UN  PGRI Kediri , vol. 1, no. 2, pp. 427–434, 2017.
[4]  L. Septiana, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Ispa  Dengan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Android,” None , vol. 13, no. 2, pp. 1–7, 2016.
[5]  M.  Marlina,  W.  Saputra,  B.  Mulyadi,  B.  Hayati, and  J.  Jaroji,  “Aplikasi  sistem  pakar  diagnosis penyakit ispa berbasis speech recognition menggunakan  metode  naive  bayes  classifier,” Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  8,  no.
1, pp. 58–70, 2017, doi:
10.31849/digitalzone.v8i1.629.
[6]  M.  Septiani  and  S.  J.  Kuryanti,  “Sistem  Pakar untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Saluran  Pernapasan pada  Anak,”  vol.  2,  no.  April  2018,  pp.  23–27, 2019.
[7]  Ramadiani,  N.  Aini,  H.  R.  Hatta,  F.  Agus,  Z. Ariffin,  and  Azainil,  “Certain  factor  analysis  for extra  pulmonary  tuberculosis  diagnosis,” Int. Conf.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci.  Informatics ,  vol.
2017-Decem,  no.  September,  pp.  19–21,  2017, doi: 10.1109/EECSI.2017.8239098.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90
[8]  W.  Supartini  and  H.  Hindarto,  “Sistem  Pakar Berbasis  Web  Dengan  Metode Forward Chaining Dalam  Mendiagnosa  Dini  Penyakit  Tuberkulosis Di  Jawa  Timur,” Kinetik ,  vol.  1,  no.  3,  p.  147, 2016, doi: 10.22219/kinetik.v1i3.123.
[9]  R.  Rusdiansyah,  S.  Setiawan,  and  M.  Badrul, “Diabetes Mellitus Diagnosis Expert System With Web-Based  Forward  Chaining,” SinkrOn ,  vol.  3, no. 2, p. 61, 2019,
doi:
10.33395/sinkron.v3i2.10055.
[10]  J.  Sundari et  al. ,  “Expert  System  to  Detect Human’s  Skin  Diseases  Using  Forward  Chaining Method  Based  on  Web  Mobile,” MATEC  Web Conf. , vol. 218, pp. 1–7, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201821802015.
[11]  I. A. Wisky and D. Akhiyar, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Tulang  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” J. Sains  dan  Teknol.  J.  Keilmuan  dan  Apl.  Teknol. Ind. ,  vol.  19,  no.  1,  p.  46,  2019,  doi: 10.36275/stsp.v19i1.126.
[12]  R.  I.  Samsudin,  “Penerapan  Sistem  Pakar Diagnosa  Dini  Penyakit  Lambung  Menggunakan Metode Forward Chaining,” Sistemasi , vol. 7, no.
1, pp. 30–37, 2018.
[13]  Aditiawarman, H. Nasution, and Tursina, “Sistem Pakar Pendeteksi Penyakit Mata Berbasis Android,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2, pp. 57–61, 2017.
[14]  B.  F.  Yanto,  I.  Werdiningsih,  and  E.  Purwanti, “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada Anak  Bawah  Lima  Tahun  Menggunakan  Metode Forward Chaining,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 1, p. 61, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.1.61-67.
[15]  H.  Mustaifidah  and  V.  A.  N.  Fatimah, “Knowledge Representation and Forward
Chaining  in  the  Diagnosis  of  Fungal  Skin Diseases,” Adv. Sci. Lett. , vol. 24, no. 1, pp. 103– 107, 2018, doi: 10.1166/asl.2018.11932.
[16]  G.  Taubmann,  H.  Jones,  and  H.  D.  Rudolph, “Investigation of the ν1-2ν2 fermi diad of OF2 by means  of  IR-MW  double  resonance,” J.  Mol. Struct. ,  vol.  97,  no.  C,  pp.  285–288,  1983,  doi: 10.1016/0022-2860(83)90204-1.
[17]  B.  H.  Hayadi, Sistem  Pakar .  Yogyakarta: Deepublish, 2016.
(JOINTECS) Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 5 No. 2 (2020) 81 – 90

## Halaman ini sengaja dikosongkan