## APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK IBU SIAGA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING
Ajeng Eka Rahmawati, Wahyudi Harianto, Danang Aditya Nugraha Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas PGRI Kanjuruhan Malang, Jl. S. Supriadi No.48, Bandungrejosari, Kec. Sukun, Kota Malang Ajengrahm31@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem  kekebalan  tubuh  sangat  berpengaruh  dalam  kesehatan  seseorang,  apabila  sistem  kekebalan  tubuh lemah  maka akan sangat rentan terhadap serangan berbagai  macam penyakit  yang dapat ditimbukan dari  virus maupun  bakteri.  Anak  usia  Balita  (0-5 tahun)  memiliki  sistem  kekebalan  tubuh  yang  rentan,  sehingga  mereka mudah  terserang  penyakit.  Orang  tua  akan  cenderung  merasa  khawatir  jika  anak  memiliki  beberapa  keluhan seperti batuk, pilek, ruam kemerahan dan beberapa gejala lain yang mungkin dapat menjadi petunjuk awal bahwa adanya suatu penyakit yang diderita Balita. Maka dari itu, dibuatlah suatu aplikasi sistem pendukung keputusan yang  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosis  gejala  penyakit  yang  ditimbulkan  dengan  memanfaatkan  metode forward chaining berbasis android. Penelitian akan dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu; analisis kebutuhan, desain, pengembangan dan pengujian. Hasil dari  beberapa tahap  yang dilakukan akan  menjadi  sebuah aplikasi berbasis  android  yang  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  gejala  keluhan  balita  sakit,  aplikasi  tersebut  akan menampilkan beberapa pertanyaan yang sesuai dengan gejala-gejala dari ke-16 penyakit Balita, kemudian sistem akan  memproses  inputan  berdasarkan  aturan  yang  sudah  dibuat  menggunakan  metode  forward  chaining,  dan sistem akan menampilkan hasil sementara diagnosa serta cara penanganan sesuai dengan panduan yang digunakan tenaga ahli medis. Melalui pengujian Blackbox kebutuhan fungsional sistem dapat berjalan dengan baik dan uji validasi keakuratan sistem sebesar 76%.
Kata kunci: Sistem pendukung keputusan, Penyakit Balita, Forward Chaining

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Imun  tubuh  setiap  orang  tentunya berbeda-beda  terutama  anak  usia  Balita  memiliki Sistem  Imun  yang  sangat  rentan  sehingga  nak  lebih mudah  terserang  suatu  penyakit.  Menurut  data  dari UNICEF  [1] Kejadian penyakit  Pneumonia, penyakit bawaan,  dan  diare  adalah  penyebab  kematian  utama pada  anak  usia  dini  yang  dimana  masing-masing mencakup  angka  36  %,  13  %  dan  10  %  dari  semua penyebab  kematian  balita  serta  komplikasi  neonatal, cedera, campak dan malaria di daerah endemis.
Orang  tua  memiliki  peran  penting  dalam membantu meningkatkan sistem imunitas anak dengan memberikan  berbagai  macam  asupan  nutrisi  yang tepat,  seperti  ASI,  buah-buahan  dan  sayur-sayuran hijau. Penyakit-penyakit yang dapat menyerang balita, seharusnya dapat dicegah dan ditangani dengan mudah oleh  tenaga  ahli  medis  dalam  mendiagnosa.  Dengan penanganan  yang  cepat  dan  tepat,  maka  balita  sakit akan  segera  mendapatkan  penanganan  yang  sesuai sehingga  dapat  membantu  dalam  menurunkan  angka kematian balita sakit. Masyarakat cenderung khawatir jika  ada  keluhan  semacam  sakit  kepala  atau  batuk merupakan petunjuk awal adanya suatu penyakit yang serius. Sehingga dibuatlah suatu pelayanan  informasi yang  memanfaat  kan  teknologi  untuk  membantu mendiagnosa gejala penyakit yang diderita bayi. [2]
Kemajuan  teknologi  saat  ini  sudah  banyak digunakan  untuk  membantu  mempermudah  dunia kesehatan  untuk  bisa membagikan informasi-
informasi  yang  bermanfaat  untuk  masyarakat  luas. Teknologi  smartphone  yang  paling  sering  digunakan adalah  android.  Smartphone  android  sendiri  sangat mudah  diakses  juga  dapat  dibawa  kemana-mana, dengan  fitur  maupun  aplikasi-aplikasi  yang  banyak bermanfaat bagi masyarakat untuk mencari informasi, atau  segala  sesuatu  yang  mempermudah  pengguna untuk mendapatkan apa yang mereka butuhkan.
Dalam  pengembangan  suatu  fitur  dalam  sebuah aplikasi  dibutuhkan  penerapan  model  pengembangan yang dapat mensukseskan suatu program dari tahap ke tahap.  metode forward  chaining adalah  suatu  model pengembangan  yang  memiliki  algoritma  yang berperan  penting  dalam  pembuatan  suatu  program system  pakar,  yang  dimana  dalam  sistem  pakar tersebut diperlukan Inference Mechanism (mekanisme inferensi)  yang  tidak  bergantung  pada  suatu  masalah tertentu  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  suatu kesimpulan  atau  lebih  mudahnya  menjalankan  suatu tindakan berdasarkan knowledge base (dasar pengetahuan). [3]
Dari  beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan sebelumnya,  melandasi  peneliti  membuat  suatu aplikasi  bebasis  android  yang  berjudul “APLIKASI PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  IBU  SIAGA MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING” Aplikasi  ini  nantinya  diharapkan  agar orang tua dapat mengetahui informasi tentang penyakit yang diderita anak balita serta tata cara penanganannya, dan kapan harus dilakukan rujukan ke
bidan atau dokter sehingga balita sakit tersebut dapat ditangani dengan tepat.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Representasi Knowledge
Gambar 1. Representasi Knowledge
Tujuan penelitian ini untuk menghasilkan sebuah aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat berjalan di sistem operasi android. Dimana aplikasi ini dapat  membantu  mendiagnosis  penyakit  balita menggunakan implementasi metode Forward Chaining. Berikut  merupakan  model  konsep  dari sistem pakar yang akan di bangun:

## Gambar 2. Konsep Sistem Pakar

## 2.2. Kajian Jurnal Terkait
Tujuan  kajian  jurnal  yaitu  untuk  mendapatkan suatu  perbedaan  antara  penelitian  satu  dengan  yang lainnya serta melakukan pengembangan dari penelitian terdahulu.
Angka kematian balita sakit dapat diminimalisir jika  penyebabnya  dapat  diketahui  sedini  mungkin. Tenaga ahli medis memiliki sebuah panduan atau tools yang disebut dengan Manajemen Terpadu Balita Sakit (MTBS)  yang  diasosiasikan  pertama  kali  oleh  WHO (World  Health  Organization) di  tahun  1996  dan diimplementasikan  di  pelayanan  kesehatan  dasar (puskesmas) tahun 2003. Dalam pelaksanaannya tidak berjalan  dengan  baik  karena  bagan  yang  terlalu Panjang dan tenaga ahli medis tidak memiliki banyak wajtu  untuk  mengisi  formular.  Pada  bagan  MTBS berisi  usia  bayi  kurang  dari  2  bulan  dan  2-59  bulan, menentukan  klasifikasi,  Tindakan/pengobatan  dari masing-masing  klasifikasi,  konseling  dan  pelayanan tindak  lanjut  bagi  pasien  bayi  yang  termasuk  pada
klasifikasi penyakit bahaya. [4]
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  atau Decision  support  systems  (DSS) merupakan  bagian dari  sistem  manajemen  yang  mampu  mengambil keputusan pada sebuah perusahaan atau organisasi. [5] Berikut merupakan komponen dari sistem pendukung keputusan yaitu:
a. Subsistem  Manajemen  Data  yaitu  data  yang terorganisir dalam database . Data yang digunakan berasal dari dalam ataupun luar lingkungan.
b. Subsistem  Manajemen  Model  sebagai  dasar simulasi  pengambilan  keputusan,  tujuan  masalah, komponen  terkait  dan  keterbatasan  masalah (kendala) dan hal-hal terkait lainnya
c. Subsistem  Antar  muka/ interface merupakan penggabungan dari manajemen data dan manajemen  model,  yaitu  Manajemen Database dan  Model  Basis  yang  tergabung  dalam  tiga komponen ( user interface ).
Forward  chaining akan  melakukan  prosesnya dengan  aturan-aturan  inferensi  untuk  mendapatkan data lainnya sampai kesimpulan didapatkan.
Gambar 3. Alur Proses Forward Chaining
Jika  kondisi  klausa  sesuai  dengan  situasi,  maka proses  akan  memberikan  aksi  atau  konklusi (kesimpulan).  Pengetahuan  dari  kaidah  produksi forward  chaining  dipresentasikan  ke  dalam  bentuk berikut:
Jika [premis] maka [konklusi] Jika [kondisi] maka [aksi] Jika [antecendent] maka [konsekuen] Untuk  menentukan  nilai  validasi  yang  dapat berawal  dari  fakta-fakta  yang  ada,  di  sajikan  rumus perhitungan sebagai berikut:
Persentasi validasi= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑣𝑎𝑙𝑙𝑖𝑑 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 × 100%
Aplikasi pada mobile merupakan perangkat lunak yang dibangun untuk melakukan tugas tertentu sesuai dengan  kebutuhan  pengguna.  Pembuatan  aplikasi membutuhkan  gambaran  jelas  dan  terstruktur  untuk membantu  programmer  dalam  pengembangannya. Perancangan merupakan tahap awal dalam pengembangan Aplikasi Ibu Siaga. [6]. Dalam aplikasi mobile juga memiliki komponen yang disebut dengan userinterface sebagai penghubung antara aplikasi dan pengguna agar dapat berinteraksi dengan mudah.  [7].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Model Penelitian Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  dan pengembangan Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan Ibu Siaga berbasis Android akan disajikan dalam dambar berikut:
Gambar 4. Langkah-langkah penelitian
Penjelasan dari masing-masing tahap sebagai berikut: 1. Analisis  merupakan  suatu  proses  pengumpulan data serta informasi sebagai bahan untuk keperluan produk, dalam penelitian  ini produk yang akan di hasilkan  adalah  sebuah  pengembangan  aplikasi diagnosis  berbasis  android  untuk  mendiagnosis suatu  gejala  penyakit  pada  balita.  Pengumpulan data  dan  informasi  kajian  awal  akan  dilakukan yaitu wawancara dan studi literatur.
2. Desain  dilakukan  dengan  merancang  model arsitektur  sistem  meliputi  perancangan  struktur data  yang  akan  diterapkan,  yaitu  meliputi  desain arsitektur  desain  software,  model  tampilan software (interface) dan algoritma program.
3. Pengembangan  dilakukan  dengan  pembutan  kode dengan menggunakan software Android studio.
4. Pengujian  dilakukan  guna  mengetahui  produk sudah  berjalan  sesuai  dengan  tujuan  penelitian serta  mengevaluasi  kesalahan-kesalahan  yang terjadi pada sistem.

## 3.2 Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  forward  chaining.  Metode forward  chaining  ini  memiliki  alur  menggunakan aturan  if-then  untuk  mencapai  sebuah  kesimpulan (konklusi) yang diawali dengan fakta.

## Tabel 1. Data Gejala Penyakit
Kode Gejala Nama gejala G1 Batuk G2 Diare G3 Demam G4 Napas normal G5 Napas cepat G6 Tarikan dinding dada kedalam G7 Bunyi yang kasar terdengar saat anak menarik napas (stridor) G8 Tinja lembek atau cair G9 Mata cekung G10 Rewel atau mudah marah G11 Haus atau bahkan minum dengan lahap G12 Cubitan kulit perut kembali lambat G13 Cubitan kulit perut kembali lambat > 2 detik G14 Darah dalam tinja G15 Diare lebih dari 14 hari G16 Suhu badan lebih dari sama dengan 37 derajat G17 Demam mendadak tinggi G18 Ruam merah pada badan G19 Batuk pilek atau mata merah G20 Nanah pada mata G21 Luka dimulut G22 Keruhan pada kornea mata G23 Luka pada mulut yang dalam atau luas G24 Pilek G25 Infeksi G26 Bintik perdarahan pada kulit (petekie) G27 Demam selama 2-7 hari G28 Nyeri ulu hati atau gelisah G29 Nadi sangat lemah G30 Perdarahan hidung (mimisan) atau gusi G31 Muntah bercampur darah seperti kopi G32 Tidak bisa minum atau menyusu G33 Memuntahkan semua makanan atau minuman
G34 Pernah atau sedang mengalami kejang G35 Letargis atau tidak sadarkan diri
Pada Tabel 1 berisi data gejala yang dimana data tersebut  menjadi  faktor  utama  yang  memuat  fakta- fakta  untuk  menentukan  sebuah  alur  yang  dapat mencapai sebuah konklusi.
Tabel 2. Data Nama Penyakit
Kode Nama Penyakit P1 Batuk bukan pneumonia P2 Pneumonia
P3 Pneumonia berat P4 Diare P5 Diare dehidrasi ringan
P6 Diare dehidrasi berat
P7 Diare parsisten P8 Diare parsisten berat P9 Disentri P10 Demam
P11 Campak
P12 Campak dengan komplikasi pada mata dan mulut P13 Campak dengan komplikasi berat
P14 Demam mungkin bukan DBD P15 Demam mungkin DB P16 Demam berdarah dongue (DBD)
Pada Tabel 2 berisi data beberapa penyakit yang digunakan sebagai konklusi.

## Tabel 3. Tabel Keputusan

## KG
KP
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12 P13 P14 P15 P16 G1 x  x  x G2 x  x  x  x  x  x G3 x x x x x x x G4 x G5 x G6 x G7 x G8 x  x  x  x  x  x G9 x  x G10 x G11 x G12 x G13 x G14 x G15 x  x G16 x x x x x x x G17 x x G18 x G19 x G20 x G21 x G22 x G23 x G24 x G25 x G26 x G27 x G28 x G29 x G30 x G31 x G32 x x x G33 x x x G34 x G35 x
Keterangan:
KG
: Kode gejala KP : Kode penyakit
Pada  Tabel  3  merupakan  tabel  keputusan  yang dapat  digunakan  untuk  pembuatan  pohon  keputusan dan  kaidah-kaidah forward  chaining yang  akan digunakan dalam pengembangan aplikasi.
Gambar 5 Depth First Search
Penerapan metode Forward Chaining
dipengaruhi depth  first  search sebagai  teknik penelusuran  secara  mendalam  dari  simpul  akar bergerak  menurun  pada  tingkatan  yang  berurut. Kriteria  dari  pemilihan  keputusan  untuk  menentukan penyakit balita terdiri dari 3 keluhan gejala utama yaitu batuk  (G1),  diare  (G2)  dan  demam  (G3).  Berikut  ini merupakan  hasil  analisis  yang  menghasilkan  kaidah- kaidah penerapan dari metode forward chaining.

## Tabel 4. Kaidah Forward Chaining
No
aturan
1 if rule 1 (G1) and (G4) then p1
2 if rule 2 (G1) and (G5) then p2
3 if rule 3 (G1) and (G6) and (G7) then p3
4 if rule 4 (G2) and (G8) then p4
5 if rule 5 (p4) and (G9) and (G10) and (G11) and (G12) then p5
6 if rule 6 p4 and (G9) and (G13) and (G32) and (G33) then  p6
7 if rule 7 p4 and (G15) then p7
8 if rule 8 p7 and (G32) and (G33) then p8
9 if rule 9 p4 and (G14) then p9
10 if rule 10 g3 and (G16) then p10
11 if rule 11 p10 and (G18) and (G19) then p11
12 if rule 12 p10 and (G20) and (G21) then p12
13 if rule 13 p10 and (G22) and (G23) and (G32) and (G33) and (G34) and (G35) then p13
14 if rule 14 p10 and (G24) and (G25) then p14
15 if rule 15 p10 and (G26) then p15
16 if rule 16 p10 and (G27) and (G28) and (G29) and
(G30) and (G31)
Kaidah  produksi forward  chaining dituliskan dalam  bentuk if-then ,  bagian if (premis)  dan  bagian then (konklusi atau kesimpulan).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis
Berdasarkan  hasil  wawacara  dan  studi  literatur dapat  diketahui  kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan non fungsional sistem.
Tabel 5. Kebutuhan Fungsional
No. Kebutuhan Deskripsi 1. Registrasi Sistem dapat menampilkan menu registrasi. User dapat mendaftarkan akun baru yang kemudian sistem akan memproses data dan mengirimkan ke database. 2. Login
Sistem dapat menampilkan menu login. User dapat menginputkan username beserta password.
3. Diagnosis Penyakit Sistem dapat menampilkan pertanyaan-pertanyaan yang akan dijawab oleh user sebagai inputan. Menampilkan  kesimpulan serta informasi yang cocok sesuai dengan inputan. 4. Histroy Diagnosis Sistem menampilkan kembali hasil dari diagnosis. User dapat melihat hasil dari diagnosis yang telah dilakukan sebelumnya. 5 Profil
Sistem menampilkan detail biodata user. 6. Tentang Aplikasi Sistem akan menampilkan informasi tentang aplikasi ibu siaga. 7. Logout
Sistem akan memproses pemutusan akses ke dalam aplikasi
Kebutuhan fungsional  merupakan  kebutuhan yang  berisi  tentang  proses  apa  saja  yang  akan dijalankan sistem
Tabel 6. Kebutuhan Non-Fungsional
No. Kebutuhan Deskripsi 1 Avability Sistem dapat berjalan sesuai dengan rancangan awal yaitu untuk melakukan diagnosis 2 Portability Sistem dapat diakses di platform android dengan minimal operasi sistem Nougat (7.0)
Kebutuhan non fungsional merupakan kebutuhan yang  diusulkan  peneliti  kepada  user  agar  tiap komponen yang akan dibangun mampu berjalan sesuai dengan versi perangkatnya

## 4.2. Desain
Berikut ini  merupakan rancangan UML aplikasi yang telah dibuat:
Gambar 6. Usecase Diagram Menu Diagnosis
Diagnosis  merupakan  menu  yang  dimana user dapat  mengakses  fitur  ini  untuk  mendiagnosis  awal suatu  gejala  yang  ditimbulkan  oleh  anak  dengan menjawab beberapa pertanyaan yang ada didalamnya.
Gambar 7. Activity Diagram Menu Diagnosis
User memilih  menu  diagnosis  dan  sistem  akan menampilkan layout input data anak. User menginputkan data anak berupa Nama, Jenis Kelamin dan usia anak, setelah itu sistem akan memproses data anak  dan  menyimpannya  pada  database.  Lalu  sistem menampilkan  pertanyaan-pertanyaan  yang  akan dijawab oleh user berdasarkan gejala yang ada, dengan pilihan jawaban ya/tidak. Jika jawaban sesuai dengan rule,  maka  sistem  akan  memproses  berdasarkan  rule atau  aturan  yang  telah  di  analisis  menggunakan implementasi  metode forward  chaining ,  kemudian hasil  dari  proses  tersebut  akan  diambil  data kesimpulan  yang  tersimpan  pada  database.  Sistem menampilkan  hasil  diagnosis  yang  meliputi;  nama anak,  jenis  kelamin,  usia,  gejala,  jenis  penyakit  dan penanganan.  Eksekusi  terakhir user menyimpan  data dengan mengklik tombol button yang ada pada layout, dan  database  akan  otomatis  menyimpan  data  hasil diagnosis.
Gambar 8. Sequence Diagram Menu Diagnosis
Terdapat satu aktor dan enam objek, yaitu menu diagnosis,  form  input  data  anak,  layout  pertanyaan, database  rule,  database  penyakit  dan  layout  hasil diagnosa.
Gambar 9. Class Diagram
Class  diagram  pada  penelitian  ini  memiliki sembilan tabel yaitu tabel data_user, tabel data_anak, tabel data_keluhan, tabel data_gejala, tabel data_rules, tabel data_penyakit, tabel data_solusi, tabel data_hasil_diagnosis, tabel history_diagnosis.
Gambar 10. Halaman Input Data Pasien

## 4.3. Pengembangan
Implementasi  metode  forward  chaining  pada aplikasi sistem pendukung keputusan untuk ibu siaga terdapat  pada  menu  diagnosis  untuk  menentukan penyakit  dan  penanganan  (solusi).  Berikut  ini merupakan penjelasan dari hasil layout dan sourcecode pada menu diagnosis.
Pada halaman input data pasien, user memasukkan nama balita sakit, usia dan jenis kelamin. Kemudian  user  dapat  mengklik  tombol  input  untuk dapat menampilkan pertanyaan.
Gambar 9. Halaman Pertanyaan Diagnosis
Setelah  user  melakukan  input  data  anak  dan sistem  selesai  memproses  data  anak  tersebut,  layout pertanyaan diagnosis akan ditampilkan pada textview dan terdapat dua button Iya dan Tidak untuk menjawab dari pertanyaan yang ditampilkan.
Pada halaman hasil diagnosa, akan menampilkan jenis penyakit dan informasi tentang cara penanganan untuk orang tua terkait balita yang sedang sakit.
Berikut  ini  merupakan  sourcecode  dari penerapan metode forward chaining:
Gambar 11. Sourcecode post jawaban ke class register
Fungsi  dari sourcecode pada  gambar  13  adalah untuk  mengirim  hasil  jawaban  pada  array  yang  telah selesai di looping ke class register diagnosis.
Gambar 1412. Sourcecode Registrasi Diagnosis
Pada  gambar  14  merupakan  sourcecode  yang berfungsi  untuk  mempost  data  ke  class  URLS.java. Data  tersebut  memuat  nama,  jika  (hasil  jawaban array),  id_anak  (dari  input  data  anak),  dan  id_user (session  login).  Dimana  didalam  class  URLS.java terdapat  file  API  yang  akan  memproses  data  untuk dicocokkan  dengan  rule  yang  ada  di  dalam  database dan menginputkan data hasil diagnosis pada database dan  menampilkannya  ke layout  interface ketika  aksi selesai dilakukan.

## 4.4. Pengujian
Pengujian  dilakukan  pada  “aplikasi  sistem pendukung  keputusan  untuk  ibu  siaga  menggunakan metode forward chaining berbasis  android” menggunakan  beberapa  uji  yaitu,  Blackbox  dengan mengamati dan membuktikan bahwa setiap fitur objek yang  dibangun  sesuai  dengan  tujuan  penelitian  yang diharapkan.  Lalu  uji  validitas  guna  mengetahui  nilai keakuratan  sistem  yang  dihasilkan  dengan  cara membandingkan  hasil  data  diagnosis  yang  diperoleh dari ahli pakar.
Tabel 7. Uji BlackBox Input Fungsi Output Hasil Klik aplikasi ibu siaga Membuka aplikasi ibu siaga Aplikasi terbuka dan menampilkan splashscreen Berhasil Klik registrasi Membuka form pendaftaran user baru Menampilkan layout menu utama Berhasil Klik login Memvalidasi username dan password dan mengakses menu utama Menampilkan layout menu utama Berhasil Klik profil Memuat biodata user Menampilkan biodata user Berhasil Klik ke menu awal Mengembalik an layout ke menu utama Menampilkan layout menu utama Berhasil Klik keluar Mengakhiri akses penggunaan aplikasi Menampilkan form login Berhasil Klik diagnosis Memulai diagnose Menampilkan input data anak yang akan di diagnosa Berhasil Klik input Menyimpan data anak yang di diagnose Menampilkan pertanyaan diagnosa Berhasil Klik tombol iya/tidak Mengganti dari satu pertanyaan ke pertanyaan lain Menampilkan pertanyaan- pertanyaan dan menampilkan hasil diagnosa Berhasil Klik menu utama Mengembalik an layout ke menu utama Layout menu utama Berhasil Klik history diagnosis Memuat data hasil diagnosis yang telah dilakukan sebelumnya Menampilkan nama anak dan tanggal diagnosa Berhasil Klik nama anak pada history diagnose Memuat hasil diagnosa anak yang telah dilakukan sebelumnya Menampilkan informasi hasil diagnosa, yaitu nama anak, usia, tanggal diagnose , jenis kelamin, jenis penyakit dan penangana. Berhasil Klik home Mengembalik an layout ke menu utama Layout menu utama Berhasil Setelah  uji blackbox dilakukan,  kemudian  akan dilakukan uji validitas sistem dengan membandingkan data  hasil  pakar  dengan  output  sistem,  hasil  tersebut akan disajikan dalam tabel 8.
Tabel 8. Hasil Uji Perbandingan Nama penyakit Hasil diagnosis pakar Hasil output sistem Batuk bukan pneumonia 1 1 Pneumonia 2 2 Pneumonia berat 4 3 Diare 1 1 Diare dehidrasi ringan 2 0 Diare dehidrasi berat 1 1 Diare parsisten 1 1 Diare parsisten berat 1 1 Disentri 1 1 Demam 1 1 Campak 1 1 Campak dengan komplikasi pada mata dan mulut 1 1 Campak dengan komplikasi berat 1 0 Demam mungkin bukan DBD 1 1 Demam mungkin DB 1 0 Demam berdarah dongue (DBD) 1 0 Jumlah hasil diagnose 21 21 Jumlah keakuratan 16 Jumlah tidak keakuratan 5
Dari  tabel  tersebut  dapat  dihitung  nilai  dari validasi  keakuratan  rule  penerapan  metode forward chaining dalam aplikasis sistem pendukung keputusan untuk  ibu  siaga.  Perhitungan  nilai  validitas  akan dihitung  menggunakan  rumus  validasi  (1)  yang terdapat pada forward chaining sebagai berikut: Nilai validasi keakuratan rule sistem adalah:
16 21 × 100% = 76%
Nilai validasi ketidak akuratan rule sistem adalah:

## 5
21 × 100% = 23,8%
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  tersebut, menunjukkan  bahwa  rule  yang  dibuat  berdasarkan penerapan  metode forward  chaining dengan  data pembanding  sebanyak  21  butir  menghasilkan  nilai validasi  keakuratan  sistem  sebesar  76%,  dan  nilai validasi  ketidakakuratan  sistem  sebesar  23,8%. Sehingga aplikasi  sistem dapat dinilai  bahwa  mampu berjalan dengan baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Peneliti  dapat  menyimpulkan  “Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan untuk Ibu Siaga menggunakan Metode Forward Chaining berbasis  android” memberikan  output  berupa  penyakit  beserta  dengan informasi  cara  penanganannya  sesuai  dengan  gejala yang  dialami  balita  sakit,  yang  dimana  aplikasi berjalan  sesuai  dengan  rule  diagnosa  berdasarkan pengetahuan  dari  tenaga  medis  (bidan)  dan  buku panduan  MTBS  dengan  tingkat  keakuratan  sebesar 76%.  Penelitian  ini  belum  sempurna.  Maka  dari  itu peneliti  menyarankan  kepada  peneliti  selanjutnya untuk  menambahkan  beberapa  hal  yang  akan dijelaskan  sebagai  berikut:  Aplikasi  ini  dapat dikembangkan  lagi  menggunakan  metode  lain  selain metode Forward Chaining , Menambahkan fitur admin yang  dapat  digunakan  oleh  ahli  pakar  untuk  dapat melihat  hasil  diagnosis  agar  dapat  memberikan informasi  lebih  kepada  user,  Menambahkan  fitur lokasi klinik atau rumah sakit terdekat, Menambahkan sistem  chatbot  untuk  konsultasi  online  yang  lebih spesifik dan efisien, Aplikasi dapat berjalan di website dan seluruh smartphone

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Unicef.org,  "Memberi  peluang  terbaik  untuk bertahan hidup bagi anak-anak," 2019. [Online]. Available: www.unicef.org/indonesia/id/kesehatan
[2] Ari  Sulistyawati,  “PENGARUH  KELAS  IBU BALITA TERHADAP PENINGKATAN
PENGETAHUAN  IBU  MERAWAT  ANAK
ISPA  DI  RUMAH,” Angew.  Chemie  Int.  Ed. 6(11), 951–952. , vol. 5, no. 2, 2020.
[3] J.  &.  C.  M.  G.  Moore,  "Design  of  decision support systems," 2011.
[4] I. Akil, P. Studi, M. Administrasi, and J. Timur, “ANALISA EFEKTIFITAS METODE FORWARD CHAINING DAN,” vol. 13, no. 1, pp. 35–42, 2017
[5] M.  Irsan,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Mobile Notifikasi  Berbasis  Android  Untuk  Mendukung Kinerja  Di  Instansi  Pemerintahan,” J.  Penelit. Tek.  Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  115–120,  2015, [Online]. Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/
view/9984/9752 [6] “View  of  ANALISIS  DAN  PERANCANGAN APLIKASI IBU SIAGA DENGAN PENDEKATAN METODE WATERFALL.pdf.” [7] “View  of  PROTOTIPE  DESAIN  USER INTERFACE APLIKASI IBU SIAGA MENGGUNAKAN LEAN UX.pdf.”