## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR PROSES PEMBELAJARAN KEPERAWATAN BERBASIS WEB
Aristoteles 1) , Lisa Suarni 2) , Dwi Sakethi 3) , Rico Andrian 4) , Dedy Miswar 5) , Rika Ningtias Azhari 6)
1,3,4 FMIPA, Ilmu Komputer, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia
2 Politeknik Kesehatan Tanjung Karang, Lampung Selatan, Indonesia
5 FKIP, Pendidikan Geografi, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia
6 FMIPA, Mahasiswa Sarjana MIPA, Universitas Lampung, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 aristoteles.1981@fmipa.unila.ac.id , 2 lisakausar@yahoo.co.id , 3 dwijim@gmail.com , 4 rico.andrian@fmipa.unila.ac.id , 5 dedy.miswar@fkip.unila.ac.id , 5 rikaningtiasazhari02@gmail.com
Abstrak− Proses  pembelajaran  keperawatan  di  Indonesia  masih  menganut  sistem  konvensional,  yaitu  pembelajaran melalui  di  kelas.    Kendala  yang  dihadapi  adalah  pembelajaran  tidak  sistematis  dan  terukur.  Solusi  yang  diberikan  pada penelitian  ini  adalah  proses  pembelajaran  melalui  aplikasi  berbasis  sistem  pakar  untuk  mengukur  kemampuan  mahasiswa dalam  menangani  permasalah-permasalahan  pada  kasus  ilmu  keperawatan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  rancang bangun  sistem  pakar  proses  pembelajaran  keperawatan  dengan  metode Forward  Chaining pada  116  data  gejala,  22  data diagnosa,  60  data  intervensi,  8  data  tipe  dan  864  data  uraian.  Pengujian  menggunakan black-box  testing .  Hasil  penelitian adalah terbentuknya aplikasi sistem pakar yang diterapkan pada mahasiswa keperawatan Poltekkes Tanjung Karang dengan tingkat kepuasan “sangat baik”.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Forward Chaining , Black-box Testing
Abstract− The nursing learning process in Indonesia still adheres to the conventional system, namely learning through the  classroom.  The  obstacle  faced  is  that  learning  is  not  systematic  and  measurable.  The  solution  given  in  this  study  is a learning process through an expert system-based application to measure students' abilities in dealing with problems in the case of nursing science. The purpose of this study was to design an expert system for the nursing learning process using the Forward Chaining method on 116 symptom data, 22 diagnostic data, 60 intervention data, 8 type data and 864 description data.  Testing  using  black-box  testing.  The  result  of  the  research  is  the  formation  of  an  expert  system  application  that  is applied to nursing students at Tanjung Karang Poltekkes with a "very good" level of satisfaction.
Keywords : Expert System, Forward Chaining, Black-box Testing

## 1. PENDAHULUAN
Pelayanan  keperawatan  adalah  bagaimana  perawat  memberikan  pelayanan  profesional  baik  dukungan secara  emosional  ataupun  yang  lainnya  yang  ditujukan  kepada  individu,  keluarga,  kelompok  maupun masyarakat  baik  yang  sehat  ataupun  sakit.  Pelayanan  kesehatan  itu  sendiri  adalah  upaya  pengorganisasian individu  atau  kelompok  ke  dalam  organisasi  untuk  mencegah  dan  meningkatkan  kesehatan  serta  memulihkan kesehatan individu, kelompok, keluarga serta masyarakat. Pelayanan kesehatan yang berkualitas saat ini menjadi tuntutan dari masyarakat untuk perawat khususnya yang menjadi salah satu pemberi layanan terbesar dari sistem pelayanan  kesehatan,  yang  berarti  jika  kualitas  pelayanan  keperawatan  buruk  maka  akan  buruk  juga  kualitas pelayanan  kesehatan  secara  keseluruhan.  Perawat  melakukan  pelayanan  kesehatan  menggunakan  proses  yang ilmiah yang disebut dengan asuhan keperawatan. Asuhan keperawatan yang diberikan oleh perawat sudah sesuai dengan  standar.  Standar  tersebut  telah  disusun  oleh  Persatuan  Perawat  Nasional  Indonesia  (PPNI).  Hubungan antara  kualitas  dan  standar  adalah  dua  hal  yang  berkaitan  erat,  karena  melalui  standar  itulah  dapat  diukur sebagai bukti bahwa layanan meningkat dan memburuk [1].
Pada  tahun  2020,  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  mengeluarkan  standar  profesi  keperawatan yang diharapkan dapat menjadi alat untuk mengukur  efikasi diri  dan menjadi pedoman  bagi tenaga kesehatan. Maka dari itu perawat harus melakukan  asuhan keperawatan sesuai dengan pedoman ini. Dalam buku Standar Profesi ini juga telah ditentukan kompetensi perawat D3 (Vokasi) dan perawat S1 (Ners) [2].
Seiring dengan perkembangan zaman, teknologi terus berkembang dan telah membuat langkah signifikan hingga mencapai puncak yaitu revolusi industri 4.0. Revolusi industri 4.0 menekankan pada digitalisasi. Jadi apa pun yang melibatkan produksi bisa lebih efektif dan efisien. Bagaimana memanfaatkan google drive dan teman- temannya sebagai “mesin” untuk menyimpan data di cloud . Teknologi yang memanfaatkan big data . Maka dari itu  sesuai  dengan  kemajuan  teknologi  Revolusi  Industri  maupun  Society  5.0  mahasiswa  juga  harus  memiliki kemampuan  untuk  memanfaatkan  teknologi  dalam  penerapan  proses  keperawatan.  Teknologi  tersebut  akan dirancang dalam bentuk Sistem Pakar Proses Keperawatan [3].

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Mahasiswa  yang  merupakan  calon  perawat  harus  mampu  menerapkan  proses  keperawatan  dalam mencapai  capaian  asuhan  keperawatan.  Sejalan  dengan  kemajuan  teknologi  Revolusi  Industri  maupun Society 5.0,  diharapkan  mahasiswa  keperawatan  mampu  beradaptasi  dengan  kemajuan  teknologi  tersebut,  dengan bantuan  Sistem  Pakar,  akan  lebih  mudah  bagi  perawat  masa  depan  untuk  mengenali  data  pasien,  menetapkan diagnosis keperawatan, menentukan hasil dan intervensi.
Sistem  Pakar  itu  sendiri  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  pakar  ke  dalam  komputer, sehingga  komputer  dapat  menyelesaikan  permasalahan  seperti  yang  dilakukan  oleh  pakar  [4].  Tetapi  untuk pakar  yang  ada  masih  sangat  terbatas  [5].  Menurut  [6]  sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  didesain  dan diimplementasikan  dengan  bantuan  bahasa  pemrograman  tertentu  untuk  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti yang dilakukan oleh pakar.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  dilakukanlah  pengembangan  sistem  pakar  proses  pembelajaran mahasiswa  keperawatan  berbasis  web  untuk  membantu  pembelajaran  keperawatan  dalam  analisis  pemecahan masalah pasien/klien.
Ada  beberapa  jurnal  yang  telah  membahas  penelitian  tentang  sistem  pakar.  Dalam  penelitian  [7] pengembangan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  telinga  hidung  dan  tenggorokan  pada  Balita  dengan menggunakan  metode Certainty  Factor .  Percobaan  [7]  ini  menggunakan  data  dari  hasil  wawancara  langsung dengan  dr.  Hasan  Rizky  Benokri  Sp.  THT  dan  menghasilkan  hasil  yang  sesuai  dengan  apa  yang  sudah dirancang.
Pada  [8]  mengembangan  sistem  pakar  yang  dapat  mengidentifikasi  gejla  stroke  menggunakan  metode naive  bayes.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan  data  dari  hasil  konsultasi  pasien  di  Rumah  Sakit  Otak  Dr. Drs. M Hatta Bukittinggi selama 7 bulan pada tahun  2021. Penelitian tersebut memiliki akurasi sebesar 100% dalam pengidentifikasi jenis penyakit stroke dari 10 sampel data yang digunakan.
Pada  penelitian  [9]  meneliti  diagnosis  gejala  penyakit  tuberkulosis  dengan  metode Dempster-shafer di UPTD  Puskesmas  Temon  II  dalam  bentuk  sistem  pakar.  Penelitian  [9]  menggunakan  metode  dempster-shafer dimana  data  yang  digunakan  dihasilkan  dari  wawancara  oleh  bapak  Agus  Priyana,  Amd.  Kep  yang  memiliki nilai kepercayaan lebih dari 80% dari perhitungan manual.
Penelitian  selanjutnya  yaitu  pengembangan  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit  Covid-19  dan sejenisnya  berbasis  web  [10].  Dikembangkan  dengan  menggunakan  Framework  Laravel  dan  menggunakan metode Forward  Chaining .  Data  yang  digunakan  berupa  data  dari  pakar  yaitu  dokter  yang  berisikan  gejala- gejala  penyakit  Covid-19  dan  sejenisnya  serta  yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang  lainnya.  Dari pengembangan  yang  dilakukan  maka  dihasilkan  bahwa  aplikasi  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit berdasarkan gejala-gejala yang dialami terutama penyakit Covid-19.

## 2. METODE PENELITIAN
Pengembangan  sistem  pakar  dilakukan  studi  literatur  terlebih  dahulu.  Tahap  selanjutnya  dilakukan pengumpulan data dengan  cara studi pustaka serta mewawancarai pakar.  Dari hasil pengumpulan data tersebut maka dihasilkan use case diagram sebagai user requirement.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pada use  case diagram  telah  ditampilkan  bahwa  ada  tiga  tingkatan  dalam user yaitu  mahasiswa,  dosen  dan admin. Di dalam use case diagram juga sudah diberikan batasan apa saja yang bisa dilakukan setiap user yang ada  pada  sistem.  Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  perancangan  sistem,  terdapat  proses  bisnis, activity diagram  serta entity  relation diagram  dalam  rancangan  sistem  tersebut.  Berikut  proses  bisnis, activity diagram serta entity relation diagram yang terdapat didalam sistem pakar.
Gambar 2 Proses Bisnis.
Pada  Gambar  2  sudah  ditampilkan  proses  bisnis  yang  berada  pada  penelitian  ini,  yaitu  mulai  dari  mahasiswa melakukan login serta menginputkan pasien yang ingin didiagnosa, dilakukannya diagnosa hingga sampai akhir selesai menyimpan data diagnosa pasien.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pada  Gambar  3  dijelaskan  alur  bagaimana  melakukan  diagnosa  pasien  oleh  mahasiswa,  mulai  dari  mahasiswa harus  melakukan  tambah  pasien  terlebih  dahulu  hingga  sistem  menyimpan  data  pasien  yang  sudah  didiagnosa oleh  mahasiswa.  Data-data  yang  digunakan  selanjutnya  dirangkum  kedalam entity  relation diagram  untuk penggambaran database dan relasinya agar lebih mudah dipahami oleh pengguna.
Gambar 4 Entity Relation Diagram.
Entity  Relation  Diagram  menjelaskan  hubungan  antar  tabel  dalam  database  sistem  pakar.  Di  dalam  tabel terdapat  atribut-atribut  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  ini.  Setelah  dilakukan  perancangan  sistem  dalam bentuk  activity  dan  entitiy  relation  maka  selanjutnya  melakukan  rancangan  antarmuka  (interface).  Rancangan antarmuka bertujuan untuk mempermudah pengguna dalam memahami sistem yang akan dibangun.
Gambar 5 Rancangan Halaman Gejala Penyakit.
Pada  rancangan  halaman  gejala  terdapat  beberapa  gejala  yang  harus  dipilih  oleh  mahasiwa  untuk  melanjutkan diagnosa.  Setelah  melakukan  perancangan  maka  selanjutnya  dilakukan  pengimplementasian  dengan menggunakan laravel8 untuk membangun sistem pakar.  Dalam suatu sistem pakar,  dibutuhkan data-data untuk megambil keputusan. Pada penelitian ini dibutuhkan data-data gejala, penyakit  dan juga intervensi. Di buatlah kode-kode  tertentu  untuk  mempermudah  dalam  pengimplementasian.  Gejala  akan  diberi  kode  “G”,  diagnosa akan diberi kode “D”, intervensi akan diberi kode “A”, tipe akan diberi kode “T” dan uraian akan diberi kode “U”. Berikut merupakan contoh dari data-data.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 1 Data Gejala. Kode Gejala Skor G1 Batuk tidak efektif 5 G2 Tidak mampu batuk 4 G3 Sputum berlebih 3 G4 Mengi, Wheezing dan atau ronkhi kering 2 G5 Mekonium di jalan napas (pada neonatus) 1 G6 Penggunaan otot bantu pernapasan 5 G7 Pola  napas  abnormal  (takipnea,  bradipnea,  hiperventilasi,  kusmaul, cheyne stokes) 4 G8 Fase ekspirasi memanjang 3 G9 Pernapasan purse lip 2 G10 Kapasitas vital menurun 1 G11 Mengeluh mual 5 G12 Merasa ingin muntah 4 G13 Tidak berminat makan 3 G14 Merasa asam di mulut 2 G15 Saliva meningkat 1 G16 Mengeluh nyeri 5 G17 Tampak meringis 4 G18 Bersikap protektif (posisi menghindari nyeri) 3 G19 Gelisah 2 G20 Berfokus pada diri sendiri 1
Data diatas merupakan data dari kumpulan gejala. Masing-masing dari gejala memiliki kode yang berbeda serta memiliki bobot skornya nya masing-masing juga. Bobot skor pada gejala mulai dari skor 1 sampai dengan 5.
Tabel 2 Data Diagnosa.
Kode Diagnosa D1 Bersihan jalan napas tidak efektif D2 Pola napas tidak efektif D3 Nausea D4 Nyeri Akut D5 Nyeri melahirkan D6 Ketidaknyamanan pasca partum D7 Intoleransi Aktivitas D8 Gangguan mobilitas fisik D9 Gangguan pola tidur D10 Hipovolemia D11 Hipervolemia D12 Ketidakstabilan kadar gula darah D13 Defisit Nutrisi D14 Risiko Infeksi D15 Risiko cedera D16 Hipotermia D17 Hipertermia D18 Perfusi Perifer Tidak Efektif D19 Risiko Syok D20 Gangguan eliminasi urine
Tabel  2  berisikan  nama-nama  dari  diagnosa  dan  juga  kode  data  diagnosanya.  Data-data  dari  diagnosa  ini membutuhkan data intervensi untuk melanjutkan kegiatan diagnosa.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 3 Data Intervensi.
Kode Intervensi A1 Latihan batuk efektif (A) A2 Manajemen jalan napas (B) A3 Pemantauan respirasi A4 Manajemen jalan napas A5 Pemantauan respirasi A6 Manajemen mual A7 Manajemen muntah A8 Manajemen Nyeri A9 Pemberian analgesik A10 Manajemen nyeri persalinan A11 Pengaturan posisi A12 Terapi relaksasi A13 Perawatan pasca persalinan A14 Manajemen nyeri persalinan A15 Manajemen energi A16 Terapi aktivitas A17 Dukungan ambulasi A18 Dukungan mobilisasi A19 Dukungan tidur A20 Edukasi aktivitas/ istirahat
Tabel  diatas  bisa  dilihat  bahwa  tabel  3  berisikan  beberapa  data  dari  data  intervensi  yang  digunakan  dalam pengembangan sistem pakar. Dari data gejala, diagnosa serta intervensi yang sudah dijabarkan, selanjutnya akan lebih  mengerucut  lagi  ke  data  tipe,  jika  ditampilkan  kedalam  sistem  nantinya  akan  memunculkan  menu  untuk dipilih mahasiswa apa yang ingin di diagnosa ke pasien.
Tabel 4 Data Tipe.
Kode Tipe T1 Respirasi T2 Rasa Nyaman T3 Aktifitas dan Istirahat T4 Nutrisi dan Cairan T5 Keamanan dan proteksi T6 Sirkulasi T7 Eliminasi T8
Perilaku
Dari  penjabaran  tabel  data  diatas,  akan  memberikan  uraian-uraian.  Berikut  beberapa  data  dari  uraian  untuk penelitian ini.
Tabel 5 Data Uraian.
Kode Uraian U1 Identifikasi Kemampuan batuk U2 Monitor adanya retensi sputum U3 Monitor tanda dan gejala infeksi saluran napas U4 Atur posisi semi Fowler atau Fowler U5 Jelaskan tujuan dan prosedur batuk efektif U6 Pasang perlak dan bengkok di pangkuan pasien U7 Anjurkan  tarik  napas  dalam  melalui  hidung  selama  4  detik,  ditahan    selama  2 detik,  kemudian  dikeluarkan  dari  mulut  dengan  bibir  mencucu  (dibulatkan) selama 8 detik U8 Anjurkan mengurangi tarik napas dalam selama 3 kali U9 Anjurkan batuk dengan kuat langsung setelah tarik napas dalam yang ketiga

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
U10 Buang sekret pada tempat sputum U11 Kolaborasi untuk pemberian Mukolitik atau ekspektoran jika perlu U12 Monitor Pola napas (frekuensi, ke dalaman dan usaha napas) U13 Monitor bunyi napas tambahan (grugling, mengi/wheezing, ronkhi kering) U14 Monitor sputum (jumlah, warna, aroma) U15 Pertahankan  kepatenan  jalan  napas  dengan  head-tilt  dan  chin-lift  (Jaw-thrust jika curiga thrauma servikal) U16 Posisikan semi Fowle atau Fowler U17 Berikan minum hangat U18 Lakukan Fisioterapi dada jika perlu U19 Lakukan penghisapan lendir kurang dari 15 detik U20
Lakukan hiperoksigenasi sebelum penghisapan endotrakheal
Untuk  mempermudah  dalam  mengetahui  hubungan  antara  4  data  yang  sudah  dilampirkan  berupa  data  gejla, diagnosa,  intervensi  dan  tipe,  maka  disusunlah  tabel  yang  berisikan  hubungan  antar  data-data  tersebut  yang terdapat pada tabel 5.
Tabel 6 Inference Engine. Tipe Gejala Diagnosa Keperawatan Intervensi Uraian
T1 G1 G2
G3 G4 G5 D1 A1
U1, U2, U3, U4, U6, U10, U5, U7, U8, U9 A2 U12, U13, U14, U 15, U16, U17, U18, U19, U20, U21, U22, U23, U24, U25 A3 U26, U27, U28, U29, U30, U31, U32, U33, U34, U35, U36, U37, U38, U39, U40 T1 G6 G7 G8 G9 G10 D2 A4 U41, U42, U43, U44, U45, U46, U47, U48, U49, U50, U51, U52, U53, U54
Tahap  terakhir  yang  dilakukan  setelah  implementasi  yaitu  pengujian.  Pengujian  pada  penelitian  ini  dilakukan dengan metode Black-box Testing.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  studi  memperlihatkan  bahwa  sistem  pakar  berbasis  web  yang  dikembangkan  ini  akan  digunakan  oleh mahasiswa  Poltekkes  Tanjung  Karang  dalam  proses  pembelajaran.  Pada  tahap  implementasi  menunjukkan bahwa  sistem  telah  dibangun  sesuai  dengan  perancangan  yang  sebelumnya  sudah  dibuat.  Berikut  salah  satu pengimplementasian pada menu diagnosa&intervensi dalam versi tampilan website.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pada  gambar  diatas,  terlihat  bahwa  terdapat  8  menu  diagnosa&intervensi  yang  bisa  dipilih  mahasiswa berdasarkan  keadaan  dan  gejala  yang  dialami  oleh  pasien.  Tampilan  halaman  pada  implementasi  telah  dibuat maka selanjutnya yang dilakukan adalah pengujian. Pengujian ini menggunakan metode black-box testing yang dilakukan  dengan  pengujian  internal  dan  eksternal.  Pengujian  internal  dilakukan  oleh  tim  peneliti  dengan menguji  kepakaran  dan  fungsional.  Penguji  kepakaran  menilai  apakah  sistem  telah  bisa  melakukan  keluaran sesuai  dengan  apa  yang  dikeluarkan  oleh  pakar.  Pengujian  fungsional,  tim  pengembang  menilai  apakah  setiap komponen  dalam website sudah sesuai dengan rancangan yang telah dirancang. Pengujian  eksternal dilakukan oleh  20  responden,  yang  termasuk  mahasiswa  Ilmu  Komputer  Unila,  mahasiswa  Poltekkes  Tanjung  Karang serta  dosen  Poltekkes  Tanjung  Karang.  Dalam  pengujian  ini  diajukan  tujuh  pertanyaan  yang  bertujuan  untuk menilai  apakah  sistem  yang  dibangun  sudah  sesuai  atau  belum  dalam  rancangan  dan  kebutuhan.  Berikut  hasil penilaian responden.
Tabel 7 Hasil Pengujian. No Pernyataan Jumlah Responden= 20 SS (5) S (4) CS (3) KS (2) TS (1) Total Index (%) 1 Sistem dapat membantu dan memberikan informasi pembelajaran keperawatan yang bermanfaat bagi mahasiswa 9 10 0 1 0 87
87% 2 Hasil diagnosa sudah sesuai dengan fakta yang ada 5 11 4 0 0 81
81% 3 Sistem dapat membantu mendiagnosa pasien dalam pembelajaran 2 12 6 0 0
76 76%
4
Sistem mudah dipahami dan digunakan 6 10 3 1 0 81 81% 5 Sistem dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan fungsinya 4 13 2 1 0 80 80% 6 Tampilan antarmuka sistem sudah baik dan sesuai 5 9 6 0 0 79 79% 7 Secara keseluruhan sistem dapat dikatakan baik dan sesuai 6 11 3 0
0 83 83% Total Rata-Rata 81%
Pada  pengujian  yang  telah  dilakukan  oleh  20  responden,  menghasilkan  rata-rata  penilaian  untuk  sistem  yang dibangun yaitu sebesar 81% yang berarti sistem pakar yang di bangun memiliki nilai “Sangat Baik”.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 1, Januari 2023, Page 1-9 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pakar  proses  pembelajaran  mahasiswa  keperawatan  dinilai  dapat  membantu  mahasiswa  Poltekkes Tanjung  Karang  untuk  menganalisis  dengan  baik  pasien  yang  di  diagnosa  dan  dapat  membantu  dosen  dalam pemantauan  kegiatan  diagnosa  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  yang  diajar.  Sistem  pakar  dibangun  dengan framework laravel 8 yang memiliki nilai “Sangat Baik” dengan total rata-rata yang diperolh oleh variabel sistem pakar proses pembelajaran sebesar 81%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penelitian ini mengucapkan terima kasih kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini yaitu  LPPM  Universitas  Lampung  yang  mendanai  skim  inovasi,  Jurusan  Ilmu  Komputer  dan  Laboratorium Rekayasa Perangkat Lunak Jurusan Ilmu Komputer FMIPA Universitas Lampung.

## REFERENCES
[1] Handayani  Sitorus,  Tri  Kurniati,  and  Aziz  Alimul  Hidayat,  "Pengaruh  Model  Supervisi  Klinik  Terhadao Kinerja  Perawat  dalam  Asuhan  Keperawatan  di  Instalasi  Rawat  Inap  2  RS  TNI  Jakarta  Tahun  2017," Jurnal Universitas Muhammadiyah Jakarta , 2017.
[2] Kemenkes,  "Peratutan  Menteri  Kesehatan  Tentang  Peraturan  Pelaksanaan  Undang-Undang  Nomor  38 Tahun 2014 Tentang Keperawatan," Kementerian Republik Indonesia , pp. 1-41, 2020.
[3] Rania  Septina  Dewi,  Evan  John  Simanungkalit,  and  Alindi  Masihi  Samasta  Bhuwana,  "Analisis  Desain Antarmuka pada Aplikasi 'Ruang Guru' di Era Society 5.0," SANDI (Seminar Nasional Desain) , vol. 1, pp. 1-8, 2021.
[4] Aristoteles,  Mita  Fuljana,  Joko  Prasetyo,  and  Kurnia  Muludi,  "Expert  System  of  Chili  Plant  Disease Diagnosis  Using  Forward  Chaining  Method  on  Android," International  Journal  of  Advanced  Computer Science and Applications (IJACSA) , vol. 8, no. 11, pp. 164-168, 2017.
[5] Aristoteles,  Kusuma  Adhianto,  Rico  Andrian,  and  Yeni  Nuhricha  Sari  ,  "Comparative  Analysis  of  Cow Disease  Diagnosis  Expert  System  using  Bayesian  Network  and  Dempster-Shafer  Method," International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA) , vol. 10, no. 4, pp. 227-235, 2019.
[6] Feri Fahru Rohman and Ami Fauzojah, "Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pakar untuk Menentukan Jenis Gangguan Perkembangan pada Anak," Media Informatika , vol. 6, pp. 1-23, 2008.
[7] Aribah Afif, "Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Telinga Hidung dan Tenggorokan pada Balita," 2020.
[8] Fajri  Karim,  Gunadi  Widi  Nurcahyo,  and  Sumijan,  "Sistem  Pakar  dalam  Mengidentifikasi  Gejala  Stroke Menggunakan Metode Naive Bayes," vol. 3, 2021.
[9] A  Y  Hiadayat  and  A  S  Purnomo,  "Sistem  Pakar  Diagnosis  Gejala  Penyakit  Tuberkulosis  dengan  Metode Dempster-Shafer Studi Kasus: UPTD Puskesmas Temon II," vol. 1, 2021.
[10] Ade  Fikriatul  Ilmi  and  Pipit  Dewi  Arnesia,  "Implementasi  Metode  Forward  Chaining  untuk  DIagnosa Penyakit Covid-19 dan Sejenisnya Berbasis Web Menggunakan Framework Laravel," vol. 5, 2021.