## Sistem Prediksi Gejala Virus Korona dengan Metode Forward Chaining
Mochammad Bagus Priyantono, Adam Achmad Rachmawan, Lalu Agung Purnama Budi,
# Kartika Candra Kirana
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang Jalan Semarang No. 5, Malang, Jawa Timur, Indonesia
# Kartika.candra.ft@um.ac.id

## Abstrak
Keberadaan  teknologi  yang  semakin  berkembang  membuat  pemanfaatan  teknologi  di  berbagai  bidang  mulai diterapkan.  Salah  satunya  dalam  memprediksi  dini  gejala  penyakit  Korona.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sistem  prediksi  gejala  dini  penyakit  Korona.  Sistem  ini  dikembangkan  dengan  menggunakan kolaborasi Java dan Swi Prolog. Proses prediksi pada sistem ini dilakukan menggunakan metode Forward Chaining . Proses prediksi pada sistem ini diperoleh dari fakta-fakta yang diperoleh dari gejala yang dialami pasien. Data-data mengenai gejala pasien tersebut diperoleh melalui hasil  studi literatur . Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibuat mampu memprediksi gejala dini penyakit Korona. Sistem ini dapat memprediksi dengan tingkat presisi sebesar 94,9%, recall sebesar 88,6%, dan akurasi sebesar 95%.
Kata kunci: prediksi, penyakit Korona, Forward Chaining , akurasi

## Abstract
The  existence  of  technology  which  is  increasingly  developing  makes  utilization  of  technology  in  various  fields begin to applied. One of them is in predicting early Corona disease. This study aims to develop a prediction system for early korona disease problems. This system was developed using the collaboration of Java and Swi Prolog. The prediction process on this system is done by using the Forward Chaining method. Prediction process on this system is obtained from facts obtained from facts received by patients. Data about questions obtained through the results of the literature study. The research results show that the system was able to predict early Corona disease. This system can predict with a precision of 94.9%, a recall of 88.6%, and an accruracy of 95%.
Keywords: prediction, Corona disease , Forward Chaining , accuracy

## I. P ENDAHULUAN
Covid-19  (penyakit  Korona)  merupakan  sebuah penyakit  yang  dapat  menular  melalui  sistem pernapasan.  Penyakit  ini  diketahui  diduga  berasal dari  salah  satu  kota  di  China.  Setelah  penyakit  ini pertama kali muncul, penyakit ini telah menginfeksi sekitar 1.400 orang di Kota Wuhan, China. Penyakit ini  pun  dapat  memberikan  gejala  yang  bermacam- macam  kepada  seseorang  yang  terjangkit  [1]. Namun,  sayangnya  seorang  petugas  medis  tidak
bisa  setiap  saat  dalam  menangani  seseorang  dalam memprediksi dini gejala penyakit ini.
Perkembangan teknologi informasi telah mengalami  perkembangan  yang  sangat  pesat. Keberadaan  teknologi  informasi  dalam  membantu memudahkan  pekerjaan  pun  banyak  dibutuhkan hampir  di  seluruh  bidang,  salah  satunya  bidang kesehatan. Penerapan teknologi kesehatan bertujuan  agar  meningkatkan  kesadaran  dan kemauan  masyarakat  untuk  hidup  sehat  melalui informasi  dari  aplikasi  kesehatan  tersebut  [2]. Dalam  bidang  kesehatan  sendiri  kemajuan
teknologi  informasi  sudah  sangat  menunjang pelayanan.  Khususnya  di  dunia  medis,  dengan perkembangan  pengetahuan  yang  begitu  cepat, tentunya  dapat  memudahkan  dalam  mendeteksi suatu  penyakit  [3].  Terutama  seperti  pada pembahasan sebelumnya mengenai penyakit Korona  yang  mudah  menyebar.  Oleh  karena  itu, diperlukan  suatu  sistem  prediksi  yang  dapat mendeteksi terjangkitnya seseorang dengan menggunakan  suatu konsep kecerdasan buatan.
Seperti  halnya  pada  penelitian  A.  Zein  (2020) yang  membahas  penerapan  dalam  mendeteksi penyakit  Korona  dengan X-Ray dan  menggunakan Deep Learning [4]. Namun, pada penelitian tersebut harus melakukan pelatihan terhadap detektor Covid- 19  secara  berulang-ulang  (melakukan  iterasi) sehingga  memerlukan  waktu  yang  lama.  Adapun penelitian lain dengan menggunakan metode konsep sistem pakar dalam mendeteksi  suatu penyakit juga telah  dilakukan.  Seperti  pada  penelitian  A. Nurkholis  dengan  menggunakan  metode Forward Chaining dimana pada penelitian tersebut dilakukan proses  prediksi  suatu  penyakit  dengan  data  gejala yang  diperoleh  dari  studi  literatur.  Penelitian tersebut  menunjukan  nilai  keakuratan  sebesar  75% atau  dapat  dikatakan  baik  [5].  Adapun  penelitian berikutnya  dengan  menggunakan  metode  sejenis yakni  pada  penelitian  N.  Aini  yang  membahas sistem  pakar  pendiagnosa  penyakit  Tuberkulosis. Penelitian  tersebut  juga  menggunakan  metode Forward  Chaining pada  pencarian  gejala  dalam mendiagnosa penyakit Tuberkolosis. Pada penelitian  ini  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  85% sehingga  bisa  dikatakan  sistem  ini  dapat  berjalan dengan baik [6].
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  di  atas  dapat diketahui  bahwa  pembuatan  sistem  pendeteksi penyakit  menggunakan X-Ray dalam  mendeteksi seseorang  yang  telah  terjangkit  virus  Korona  [4] dinilai  kurang  efektif  karena  hasil  yang  diperoleh belum  sepenuhnya  dinyatakan  terinfeksi  virus Korona  tanpa  adanya  pengujian  laboratorium. Dengan  demikian  sangat  perlu  dalam  menerapkan sistem  yang  dapat  dapat  mengolah  suatu  data dengan  aturan-aturan  yang  baku  seperti  halnya sistem pakar [5], [6]. Konsep sistem pakar dianggap mampu  dalam  mendeteksi  penyakit  pada  seseorang seperti halnya pada beberapa penelitian di atas.
Dengan  adanya  permasalahan  dan  beragamnya penelitian di atas, maka tujuan penelitian ini  adalah mengembangkan  sebuah  sistem  prediksi  penyakit Korona dengan menggunakan konsep sistem  pakar.
Penelitian ini dapat berkontribusi untuk meminimalisir  penularan  penyebaran  virus  Korona dengan harapan dapat membantu masyarakat dalam memprediksi  gejala-gejala  akibat  virus  Korona. Metode pencarian data pada sistem ini menggunakan  metode Forward  Chaining yang beracuan pada Dataset
Kagle
yang merepresentasikan  gejala-gejala  yang  dialami masyarakat di China dikarenakan keterbatasan data yang ada.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Kerangka Penelitian
Metode  penelitian  yang  penulis  gunakan  untuk pengembangan perangkat lunaknya yaitu menggunakan  model  air  terjun  ( waterfall ).  Model ini  merupakan  pendekatan  perangkat  lunak  secara terurut yang dimulai dari studi literatur, pengembangan sistem, implementasi, dan pengujian  sistem  [7],  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## B. Metode Forward Chaining
Metode  prediksi  pada  sistem  ini  menggunakan metode Forward Chaining . Metode ini merupakan  strategi  yang  digunakan  dalam sistem pakar untuk mendapatkan kesimpulan/keputusan  yang  dimulai  dengan menelusuri  fakta-fakta  yang  terjadi .  Proses dilakukan  dengan  menambahkan  data  ke  memori kerja.  Proses  kemudian  diulang  sampai  ditemukan suatu hasil [8].
Gejala-gejala  yang  dialami  oleh  pengguna  akan diprediksi  melalui rule berdasarkan  studi  literatur dalam  jaringan  yakni Novel  Corona  Virus  2019 Dataset .  Adapun  data-data  gejala  yang  di  proses menjadi rule merupakan  gejala-gejala  awal  yang muncul  secara  spontan  (tidak  berdasarkan  hasil prediksi  pusat  kesehatan)  yang  dialami  masyarakat China  [9].  Adapun  tampilan dataset yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 2.
Penentuan  gejala  didasarkan  pada  studi  literatur gejala-gejala yang terdapat pada dataset  Gambar 2. Data-data  gejala  cirus  Korona  berdasarkan  hasil studi  literatur  dapa  dilihat  pada  Tabel  1.  Dari beberapa  gejala  yang  didapat  pada  hasil  studi literatur  akan  menghasilkan  suatu  hasil  keputusan berupa  suatu  prediksi.  Pada  penelitian  ini  terdapat tiga  hasil  keputusan  yakni  berpotensi  besar  positif Korona,  berpotensi  kecil  positif  Korona,  dan
beresiko.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Forward  Chaining untuk  menuju  hasil  keputusan atau  prediksi.  Adapun  hasil  keputusan  pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Gambar 1. Kerangka penelitian
Gambar 2. Tampilan dataset
Tabel 1. Gejala-gejala virus Korona
Kode Keterangan G1 Demam G2 Pusing G3 Bersin-bersin G4 Batuk G5 Sakit tenggorokan G6 Kelelahan G7 Nyeri dada G01 Tidak demam G02 Tidak pusing G03 Tidak bersin G04 Tidak batuk G05 Tidak tenggorokan
G06 Tidak kelelahan
G07 Tidak nyeri dada
Sistem ini menggunakan rule bertingkat ataupun tidak bertingkat. Pada rule bertingkat terjadi karena adanya  beberapa  penyakit  yang  memiliki  gejala awal  atau  disebut  juga  dengan  gejala  umum  yang mirip. Rule penyakit  yang  tidak  bertingkat merupakan  penyakit  yang  belum  ada  penyakit  lain yang memiliki gejala umum yang mirip. Gambaran rule yang  akan  digunakan  berdasarkan  gejala ditunjukkan pada Tabel 3.
Pada rule tersebut  terdapat  beberapa  hasil keputusan  yang  sama  namun  dengan  gejala  yang berbeda.  Hal  ini  dikarenakan  berdasarkan  hasil penelitian yang didapat menunjukan adanya gejala- gejala  yang  berbeda  namun  dengan  penetapan status  yang  sama  terhadap  seseorang.  Adapun urutan pada setiap rule diurutkan berdasarkan hasil keputusan dengan gejala yang lebih banyak terjadi.
Tabel 2. Hasil keputusan Kode Keterangan H1 Berpotensi besar positif Korona H2 Berpotensi kecil positif Korona H3 Beresiko Tabel 3. Gambaran rule Rule Kode Gejala Kode Keputusan 1 G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7 H1 2 G1, G02, G3, G4, G5, G6, G7 H1 3 G1, G02, G3, G4, G05, G6, G7 H1 4 G1, G02, G3, G4, G05, G6, G07 H1 5 G1, G02, G3, G4, G5, G06, G07 H2 6 G1, G2, G3, G04, G5, G06, G07 H2 7 G01, G2, G3, G4, G5, G06, G07 H2 8 G1, G2, G3, G4, G05, G06, G07 H2 9 G01, G02, G3, G4, G5, G06, G07 H3 10 G01, G2, G3, G04, G5, G06, G07 H3 11 G1, G02, G3, G04, G5, G06, G07 H3 12 G1, G2, G03, G04, G5, G06, G07 H3
Pada  bagian  ini  menjelaskan  diagram tree. Pohon  keputusan  digambarkan  mirip  sebuah  pohon dengan  cabang-cabang  dan  ranting-ranting  [10]. Diagram tree menjelaskan  konsep  yang  di aplikasikan pada sistem ini dengan berdasarkan rule yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Tiap-tiap  hasil keputusan digambarkan pada tree sesuai gejala yang telah ditentukan pada langkah sebelumnya. Diagram tree yang dibuat dapat dilihat seperti pada Gambar 3.
Proses  berikutnya  yaitu  memprediksi  gejala-gejala yang  dialami  oleh  pengguna,yang  akan  diprediksi dengan  menggunakan  metode Forward  Chaining dengan  melihat  kondisi-kondisi rule yang  telah dibuat  sebelumnya.  Adapun flowchart proses prediksi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Forward Chaining

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi
Sistem  yang  telah  dibuat  memiliki  dua  halaman utama  yaitu  halaman  konsultasi  dan  halaman  hasil prediksi.  Pada  halaman  konsultasi  dilakukan interaksi  antara  sistem  dan  pengguna.  Pengguna akan  memberikan  informasi  kondisi  tubuh  mereka melalui pertanyaan-pertanyaan gejala yang dialaminya.  Pada  halaman  ini  terdapat  berbagai pertanyaan  seputar  gejala  penyakit  virus  Korona. Pengguna  hanya  menjawab  “y”/”t”  yang  berarti  ya (mengalami)  atau  tidak  (tidak  mengalami)  seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Pada halaman hasil prediksi  menampilkan hasil prediksi dari jawaban yang diperoleh dari pengguna. Pada  prediksi  ini  akan  diperoleh  hasil  sesuai  rule yang  telah  dibuat  sebelumnya  dengan  metode Foward  Chaining dan  akan  diperoleh  apakah pengguna  positif  terpapar  virus  Korona  atau  tidak. Contoh  tampilan  halaman  hasil  prediksi  dapat dilihat pada Gambar 6.

## B. Pengujian Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap sistem  yang  telah  dibuat.  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan  60  data  uji  pada  tiga  hasil keputusan  yang  telah  dibuat  pada  sistem  ini.  Data uji  yang diperoleh dari berbagai  sumber  yang telah valid.  Setiap hasil keputusan terdiri atas 20 data uji. Setiap dataset kemudian diuji menggunakan  sistem prediksi dan diperoleh hasil akhir seperti ditunjukkan pada Tabel 4.
Gambar 6. Halaman hasil prediksi Tabel 4. Hasil pengujian sistem No Keputusan TP FN FP TN Presisi Recall Akurasi 1 Berpotensi Besar Positif Korona 18 2 0 40 100% 90% 96,7% 2 Berpotensi Kecil Positif Korona 19 1 2 38 90,4% 95% 95% 3 Berisiko 17 4 1 39 94,4% 80,9% 93,3% Rata-rata 94,9% 88,6% 95%
Berdasarkan  hasil  pengujian,  dapat  dilihat bahwa  nilai  presisi  terkecil  diperoleh  pada  hasil keputusan  “berpotensi  kecil  positif  Korona” yakni sekitar  90  %.  Hal  ini  dikarenakan dua  kondisi  dari data uji bukan memiliki keputusan “berpotensi kecil positif Korona” terdeteksi sebagai hasil “berpotensi kecil  positif  Korona”  sehingga  meningkat  nilai  FP ( False  Positif ) menjadi  bernilai  2  dan  mengurangi TP  ( True  Positif )  menjadi  bernilai  18.  Nilai recall terendah diperoleh pada hasil keputusan  “beresiko” yakni  sebesar  80,9%.  Hal  dikarenakan  pada  empat kondisi  dari  data  uji  pada  keputusan  ini  tidak terdeteksi  sama  sekali  pada  sistem  prediksi sehingga  meningkatkan  nilai  FN  ( False  Negatif ) menjadi  bernilai  4.  Rata-rata  dari  nilai  presisi adalah  94,9%,  nilai recall sebesar  88,6%, dan  nilai akurasi  sebesar  95%.  Dari  hasil  pengujian  sistem dapat diketahui berdasarkan rata-rata tersebut dapat disimpulkan  bahwa  sistem  prediksi  menggunakan Forward Chaining baik digunakan untuk memprediksi gejala penyakit Korona.
Adapun didapatkan analisis perbandingan antara penelitian  sekarang  dengan  penelitian  terdahulu
yakni  pada  penelitian  ini  lebih  menggunakan kondisi  dengan  gejala-gejala  yang  ada,  sedangkan pada  peneliti  terdahulu  perlu  menggunakan  X-ray dengan  menggunakan Deep  Learning [4].  Metode penelitian yang digunakan serupa dengan penelitian [5]  dan  [6]  yaitu Forward  Chaining. Perbedaannya terletak  pada  objek  penelitian  yaitu  jika  penelitian ini  ditujukan  untuk  deteksi  dini  penyakit  Korona, sedangkan  penelitian  sebelumnya  untuk  deteksi penyakit  lambung  dan  Tuberkolosis.  Sistem  yang dibuat juga memiliki karakteristik mudah digunakan  dengan  desain  yang  sederhana.  Dengan demikian, diharapkan sistem ini mampu memberikan kontribusi bagi pencegahan penyebaran penyakit Korona.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  prediksi  gejala  dini  penyakit  Korona dengan  metode Forward  Chaining telah  berhasil dirancang  dan  diuji.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  sistem  dapat  bekerja  dengan  nilai  akurasi presisi, recall ,  dan  akurasi  di  atas  88%.  Dengan adanya  sistem  ini,  maka  akan  memudahkan
masyarakat  dalam  pemeriksaan  secara  dini  dan mandiri  tanpa  harus  merasa  khawatir  untuk mencegah  resiko  yang  lebih  tinggi.  Pada  sistem  ini pula  tentunya  akan  sangat  mudah  dipahami  oleh pengguna  karena  memiliki  desain  yang  sederhana dan sangat mudah digunakan dan dipahami. Dengan demikian  sistem  ini  baik  digunakan  unuk meminimalisir  terjadinya  penyebaran  Covid-19  di kehidupan  masyarakat.  Dari  penelitian  ini  masih banyak  lagi  yang  perlu  dikembangkan  seperti menggabungkan dengan sistem diagnosis mengenai gejala virus Korona atau sejenisnya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  diberikan  kepada  pihak Kepala  Laboratorium  Teknik  Elektro,  Universitas Negeri  Malang  yang  berkontribusi  dalam  hal menyediakan  fasilitas  sarana  dan  prasana  dalam mendukung penelitian ini.

## R EFERENSI
[1] (2020) CNBC Indonesia. [Online]. Avaiable: https://www.cnbcindonesia.com/market/202001260 71929-17-132759/awas-efek-viruskorona-di-pasar- bisa-lebih-besar-dari-sars
[2] S.  Walyani  and  E.  Elisabeth, Materi  Ajar  Lengkap Kebidanan  Komunitas ,  Yogyakarta:  Pustaka  Baru Press, 2014.
[3] A.  Yani,  “Pemanfaatan  Teknologi  Dalam  Bidang Kesehatan Masyarakat,” PROMOTIF:  Jurnal
Kesehatan  Masyarakat ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  97-103 2018.
[4]    A.  Zein,  “Pendeteksian  Virus  korona  Dalam Gambar X-Ray Menggunakan  Algoritma Artificial Intelligence Dengan  Deep Learning Python),” Jurnal  Teknologi  Informasi  ESIT ,  vol.  15,  no.  01, pp. 19-23, 2020.
[5]    A.  Nurkholis  and  D.  S.  Lestari,  “Sistem    Pakar Penyakit  Lambung  Menggunakan  Metode  Forward Chaining,”  in Prosiding  SNST ke-7,  Semarang, 2016, pp. 1-6.
[6]   R.  N.  Aini  and  H.  R.  Hatta,  “Sistem  Pakar Pendiagnosa Penyakit Tuberkulosis,” Jurnal Informatika Mulawarman , vol. 12, no. 1, pp. 56-63,
2017.
[7]  A.  S.  Rosa  and  M.  Shalahuddin, Modul
Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek) ,  Bandung: Modula, 2011.
[8]    I.  P.  W.  Ariawan,  D.  B.  Sanjaya,  and  D.  G.  H. Divayana, “An Evaluation of the Implementation of Practice Teaching Program for Prospective Teachers at Ganesha University of Education Based on CIPP-Forward Chaining,” International  Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence , vol. 5, no. 2, pp. 1-5, 2016.
[9]   (2020) Novel  korona Virus 2019 Dataset. [Online]. Avaiable:
https://www.kaggle.com/sudalairajkumar/novel- korona-virus-2019dataset#COVID
19_open_line_list.csv
[10]  J.  A.  Sidette,  E.  Sediyono,  and  O.  D.  Nurhayati, “Pendekatan Metode Pohon Keputusan
Menggunakan  Algoritme  ID3  Untuk  Sistem Informasi Pengukuran Kinerja PNS,” Jurnal Sistem Informasi Bisnis , vol 2, pp. 75-85, 2014.