Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disebabkan Nyamuk dengan Metode Forward Chainning
Nur Nafi’iyah dan Endang Setyati Program Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya

## ABSTRAK
Sistem  pakar  merupakan  aplikasi  yang  digunakan  untuk  membantu  dalam  menyelesaikan  masalah tertentu. Aplikasi sistem pakar ini untuk menentukan diagnosa penyakit yang disebabkan nyamuk. Aplikasi ini  diimplementasikan  dengan  menggunakan  Visua  Basic  6.0  dengan  menggunakan  database  MySql.  Data diperoleh  melalaui  observasi  dan  dianalisis  dengan  menggunakan  metode  forward  chainning  untuk menelusuri penyakit yang disebabkan nyamuk.
Kata kunci: Sistem Pakar, Forward Chainning, Penyakit yang Disebabkan Nyamuk

## ABSTRACT
Artificial  Intellegence  is  an  application  used  to  assist  in  solving  specific  problems.  The  application  of Artificial Intellegence is used to determine and to diagnose diseases caused by mosquitoes. This application is implemented  by  using  Visual  Basic  6.0  and  MySql  database.  Data  obtained  through  the  international observation and analyzed using chainning forward method to trace the diseases caused by mosquitoes.
Keywords : Artificial Intellegence, Forward Chainning, diseases caused by mosquitoes

## PENDAHULUAN
Penerapan sistem pakar dewasa ini merupakan suatu alternatif lain yang disuguhkan  oleh  perkembangan  ilmu  teknologi, terutamanya kecerdasan buatan untuk mambantu  memecahkan  masalah  dalam  hal tertentu.  Dalam  kehidupan  sehari-hari  di masyarakat  sistem  pakar  dapat  diaplikasikan dalam berbagai bidang, misalnya kesehatan. Kesehatan  bagi  manusia  sangatlah  penting.
Akan  tetapi  kesehatan  belum  mendapat  tempat di  hati masyarakat  sebagai  hal  yang vital. Orang lebih  banyak  menuruti  kanikmatan  untuk memuaskan  keinginan  semata.  Sedangkan  cara hidup  yang  sehat  justru  menjadi  beban  yang seolah merugikan. Semisal, ketika kita membawa  makanan  yang  menyisakan  sampah, cenderung  lebih  suka  membuang  sampah  di sembarang  tempat.  Sehingga  menyebabkan lingkungan  menjadi  kotor  dan  menimbulkan sarang nyamuk. Karena nyamuk dapat menyebabkan  penyakit  demam  berdarah  dan penyakit  malaria.  Untuk  itu,  sebagai  rasa kepedulian  terhadap  lingkungan  dan  kesehatan masyarakat,  diperlukan  sebuah  tanggung  jawab untuk menjaga kebersihan.
Berdasarkan kondisi di atas, maka diperlukan  tindak  lanjut  untuk  membantu mencegah  terjadinya  penyakit  demam  berdarah ataupun malaria. Maka dengan adanya perkembangan  teknologi  dibangunlah  sebuah sistem  informasi  yang  bisa  membantu  untuk
mendiagnosa penyakit yang disebabkan nyamuk.
Sistem informasi ini disebut sebagai sistem pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  yang disebabkan  nyamuk  agar  bisa  bermanfaat  bagi masyarakat, dan bisa membantu bidang kesehatan
dalam
mencegah ataupun menanggulangi  penyakit  demam  berdarah  dan malaria.
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  metode  forward  chainning.  Metode forward  chainning  merupakan  metode  yang menggunakan  sekumpulan  fakta  yang  telah diketahui  kemudian  fakta  tersebut  dicocokkan dengan  premis  dari  rule,  sehingga  diperoleh fakta baru dan sampai menghasilkan goal.
Ruang lingkup penelitian ini adalah mendeteksi  dan  mendiagnosa  penyakit  yang disebabkan  nyamuk  dengan  metode  forward chainning.  Sehingga  dapat  mencegah  penyakit demam  berdarah  dan  malaria.  Tujuannya  untuk membantu  dunia  kesehatan  dalam  mencegah terjadinya  penyakit  yang  disebabkan  nyamuk sejak  dini.  Dan  merancang  sistem  pakar  yang bermanfaat.

## KAJIAN TEORI
1. Sistem Pakar Sistem  pakar  merupakan  salah satu bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis komputer yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah
sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar.  Pakar yang  dimaksud  di  sini  adalah  orang  yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat diselesaikan oleh orang awam. (Kusrini, 2008)
Sistem  pakar  dikatakan  berhasil  ketika mampu  mengambil  keputusan  yang  seperti pakar  aslinya  baik  dari  sisi  proses  pengambilan keputusan  maupun  hasil  keputusan  yang diperoleh.
Sebuah sistem pakar mempunyai 2 komponen  utama  yaitu  basis  pngetahuan  dan mesin  inferensi.  Basis  pengetahuan  merupkan tempat  menyimpan  pengetahuan,  di  mana pengetahuan  ini  diambil  dari  pengetahuan pakar.  Mesin  Inferensi  merupakan  otak  dari aplikasi sistem pakar.
Mesin inferensi digunakan untuk menuntun user  memasukkan  fakta,  dari  inputan  user tersebut mesin inferensi melakukan pengolahan dengan  berdasarkan  basis  pengetahuan  yang sudah  tersimpan  sehingga  diperoleh  suatu kesimpulan.
Representasi pengetahuan merupakan metode  yang  digunakan  untuk  mengkodekan pengetahuan  dalam  sebuah  sistem  pakar. Representasi  dimaksudkan  untuk  menangkap sifat-sifat  penting  masalah  dan  membuat informasi  itu  dapat  diakses  oleh  prosedur pemecahan masalah. (Kusrini, 2008)
Ada  banyak  cara  untuk  mempresentasikan pengetahuan,  diantaranya  adalah  representasi logika, jaringan semantik, frame (bingkai), script (naskah), kaidah
produksi (aturan produksi/rule).
Berikut  merupakan  gambar  konsep  dasar sistem pakar:
Gambar 1. Konsep Dasar Sistem Pakar
User  merupakan  pengguna  sistem  pakar yang  membutuhkan  solusi,  saran  atau  pelatihan dari permasalahan yang ada. (T. Sutojo, 2011) Basis pengetahuan mengandung pengetahuan yang diperlukan untuk memahami,
memformulasikan  dan  menyelesaikan  masalah. Basis  pengetahuan  terdiri  dari  dua  elemen dasar,  yaitu:  fakta,  dan rules (aturan).  Fakta adalah  situasi,  kondisi  atau  permasalahan  yang ada.  Dan  rule  untuk  mengarahkan  pengguna pengetahuan dalam memecahkan masalah.
Mesin  inferensi  adalah  sebuah  program yang berfungsi untuk memandu proses penalaran  terhadap  suatu  kondisi  berdasarkan pada basis pengetahuan yang ada, memanipulasi dan mengarahkan kaidah, model, dan fakta yang disimpan  dalam  basis  pengetahuan  untuk mencapai  solusi  atau  kesimpulan. Dalam prosesnya, mesin inferensi menggunakan strategi  pengendalian,  yaitu  strategi  yang berfungsi sebagai panduan arah dalam melakukan  proses  penalaran.  Ada  tiga  teknik pengendalian  yang  digunakan,  yaitu: forward chainning , backward  chainning ,  dan  gabungan dari kedua teknik tersebut.

## 2. Teknik  Inferensi  Forward  Chainning  dan Backward Chainning
Pada  sistem  pakar  berbasis  rule,  domain pengetahuan  direpresentasikan  dalam  sebuah kumpulan  rule  berbentuk IF-THEN ,  sedangkan data direpresentasikan dalam sebuah  kumpulan fakta-fakta  tentang  kejadian  saat  ini.  Mesin inferensi  membandingkan  masing-masing  rule yang tersimpan pada basis  pengetahuan dengan fakta-fakta  yang  terdapat  dalam  database.  Jika bagian IF (kondisi) dari rule cocok dengan fakta, maka  rule  dieksekusi  dan  bagian  THEN  (aksi) diletakkan  dalam  database  sebagai  fakta  baru yang ditambahkan.

## Forward Chainning
Forward  chainning adalah  teknik  pencarian yang  dimulai  dengan  fakta  yang  diketahui, kemudian  mencocokkan  fakta-fakat  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  kali pencocokan,  dimulai  dari  rule  teratas.  Setiap rule  hanya  boleh  dieksekusi  sekali  saja.  Proses pencocokan  berhenti  bila  tidak  ada  lagi  rule yang  bisa  dieksekusi.  Metode  pencarian  yang digunakan  adalah  DFS  ( Depth-First  Search ),  BFS ( Breadth-First Search atau Best First Search ). Forward chainning juga berarti menggunakan himpunan  antara  kondisi-aksi.  Dalam  metode ini,  data  digunakan  untuk  menentukan  aturan mana  yang  akan  dijalankan,  kemudian  proses menambahkan  data  ke  memori  kerja.  Proses diulang sampai ditemukan suatu hasil.
User
Basis Pengetahuan Mesin Inferensi Fakta Keahlian
Berikut  ini  contoh  cara  kerja  metode forward chainning :
Misal  diketahui  sistem  pakar  menggunakan 5 buah rule:
Rule 1: IF (Y AND D) THEN Z Rule 2: IF (X AND B AND E) THEN Y Rule 3: IF A THEN X Rule 4: IF C THEN L Rule 5: IF (L AND M) THEN N
Cara kerja:
Sampai  seterusnya  dan  proses  dihentikan  jika rule  tersebut  sudah  dieksekusi  semua.  Rule dieksekusi  jika  fakta  di  database  sesuai  dengan rule.  Jika  fakta  tidak  sesuai  dengan  database maka hipotesis tersebut bernilai salah.

## Backward Chainning
Backward  chainning adalah  metode inferensi  yang  bekerja  mundur  ke  arah  kondisi awal,  proses  diawali  dari  goal  (yang  berada  di bagian  THEN  dari  rule  IF-THEN),  kemudian pencarian  mulai  dijalankan  untuk  mencocokkan apakah  fakta-fakta  yang  ada  cocok  dengan premis-premis  di  bagian  IF.  Jika  cocok,  rule dieksekusi,  kemudian  hipotesis  dibagian  THEN ditempatkan  di  basis  data  sebagai  fakta  baru. Jika  tidak  cocok,  simpan  premis  di  bagian  IF  ke dalam stack sebagai sub  goal .  Proses  berakhir jika goal ditemukan atau tidak ada rule yang bisa membuktikan kebenaran dari sub goal atau goal.

## PEMBAHASAN
1. Rancangan Sistem Pakar
Dalam  pembuatan  sistem  pakar,  fakta  dan pengetahuan  yang  berhubungn  dengan  gejala-
gejala orang menderita penyakit yang disebabkan nyamuk digunakan untuk
mengambil suatu kesimpulan. Fakta dan pengetahuan  tersebut  diperoleh  dari  observasi dan  sumber  lain,  misal:  buku,  jurnal  di  internet. Fakta  dan  pengetahuan  yang  telah  diperoleh akan ditransformasikan oleh pembuat sistem ke bentuk  basis  pengetahuan  yang  tersimpan  di database. Dan berikut tabel yang digunakan:
Tabel 1. Tabel Gejala: Kode Gejala G1 Merasakan Demam Tinggi G2 Otot Terasa Nyeri G3 Nafsu Makan Menurun G4 Mual-mual G5 Denyut Nadi Lemah G6 Tubuh Terasa Ngilu G7 Persendian Membengkak G8 Stamina Menurun G9 Nyeri di Persendian G10 Ingin Muntah G11 Leher dan Punggung Terasa Kaku G12 Kedinginan G13 Mudah Mengantuk G14 Mudah Terangsang G15 Tubuh Terasa Sakit G16 Sakit Kepala G17 Tenggorokan Sakit Saat Menelan G18 Ada Bintik-bintik Berwarna Merah G19 Panas Tubuh Tinggi G20 Lemas dan Lemah
Tabel  gejala  di  atas  jika  direpresentasikan dalam  database  sistem  pakar  maka  akan menjadi tabel pertanyaan yang digunakan untuk mendapatkan fakta atau gejala dari user.
Tabel 2. Tabel Pertanyaan:
Tabel 3. Tabel Hasil Diagnosa: Kode Hasil Diagnosa D1 Penyakit Demam Berdarah D2 Penyakit Demam Kuning D3 Penyakit Cikungunya D4 Penyakit Encephalitis D5 Penyakit Malaria D6 Penyakit Demam Tabel diagnosa di
atas jika direpresentasikan  ke  dalam  basis  pengetahuan
Database:
A B C D E
Basis Pengetahuan: Rule 1: IF (Y AND D) THEN Z Rule 2: IF (X AND B AND E) THEN Y Rule 3: IF A THEN X Rule 4: IF C THEN L Rule 5: IF (L AND M) THEN N
Database: A B C D E Fakta Baru: X
Basis Pengetahuan: Rule 1: IF (Y AND D) THEN Z Rule 2: IF (X AND B AND E) THEN Y Rule 3: IF A THEN X Rule 4: IF C THEN L Rule 5: IF (L AND M) THEN N
yang  di  simpan  di  database  sistem  pakar  maka menjadi tabel solusi:
Tabel 4. Tabel Solusi
2. Diagram Konteks
Mekanisme inferensi dengan metode forward chainning untuk sistem pakar mendiagnosa penyakit yang disebabkan nyamuk memiliki  tahapan  yang  sederhana  karena menggunakan  ekspresi  logika  dalam  kaidah produksi dengan menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:
1) Langkah 1: ajukan pertanyaan pada user 2) Langkah  2:  tampung  inputan  dari  user sebagai premis rule pada database
3) Langkah  3:  melakukan  pengecekan  inputan yang  telah  ditampung  pada  database,  jika ditemukan  maka  ulangi  langkah  1  sampai dengan langkah 3, jika tidak ditemukan maka berikan output hasil diagnosa
4) Langkah 4: berikan hasil diagnosa
Dari  langkah-langkah  di  atas  maka  dapat digambarkan bagaimana alur kerja sistem pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  yang  disebabkan nyamuk:
Gambar 2. Diagram Konteks Sistem pakar Pengetahuan yang diperoleh dari ahli pakar akan  disimpan  di  database  sebagai  basis pengetahuan dan user dapat menjawab pertanyaan yang diajukan sistem agar diperoleh inputan gejala yang akhirnya menghasilkan hasil diagnosa.

## Relasi Tabel
Basis  pengetahuan  pada  sistem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit yang disebabkan nyamuk berasal  dari  sumber  pengetahuan  fakta.  Fakta pengetahuan mengenai penyakit yang disebabkan  nyamuk  diperoleh  dari  ahli  pakar. Pengetahuan  tersebut  disimpan  di  database. Berikut relasi antar tabel dalam database:
Gambar 4. Relasi antar Tabel Sistem Pakar Jika  kita  gambarkan  alur  dari  program tersebut,  maka  perhatikan  flowchart  di  bawah ini:
Gambar 5. Flowchart Sistem Pakar
Keterangan dari relasi tabel di atas adalah:
Basis Pengetahuan: Berisi: gejala-gejala jenis penyakit Database:
Berisi: Tabel Pertanyaan Tabel Solusi
Mesin Inferensi: Berisi: Prosedur untuk mencocokkan fakta dan aturan. Hasilnya: menjawab variabel gejala penyakit.Prosedur untuk menghubungkan kode pertanyaan dengan kode hasil diagnosa
Form User: Berisi: Prosedur untuk membaca masukan data dari pengguna yaitu gejala penyakit yang dikeluhkan. Prosedur menampilkan hasil
Start Tampilkan pertanyaan
Simpan jawaban user sebagai fakta
Proses pencocokan oleh mesin inferensi Apakah cocok dengan fakta di database? Tampilkan hasil diagnosa Start Y
Tabel pertanyaan digunakan untuk memperoleh  gejala  yang  dirasakan  user  dan sebagai  inputan  fakta.  Fakta  dari  user  disimpan di  tabel  tempat  dan  kemudian  mesin  inferensi sistem  pakar  melakukan  pengecekan  sehingga diperoleh hasil diagnosa dari tabel solusi.

## 3. Implementasi Sistem
Pada  saat  progran  dijalankan  tampil awalnya adalah:
Gambar 6. Form Awal Tampil  awal  digunakan  untuk  memulai pada form pertanyaan selanjutnya.
Gambar 7. Form Pertanyaan Merupakan  form  yang  digunakan  untuk mengajukan  pertanyaan  ke  user.  Dan  hasil jawaban  pertanyaan  user  akan  di  simpan  di tabel  yang  sudah  disediakan.  Jika  pertanyaan tersebut  sudah  dijawab  keseluruhannya  oleh user maka akan tampil form hasil diagnosa.

## Gambar 8. Form Hasil Diagnosa

## 4. Analisis
Hasil  dari  pengembangan  sistem  pakar yang  menggunakan  metode forward  chainning ini adalah pengguna dapat melakukan konsultasi berdasarkan gejala yang terjadi dengan menjawab  pertanyaan  yang  disajikan  oleh sistem, kemudian sistem melakukan penyimpanan  dari  hasil  inputan  pengguna  dan juga  mencocokkan  dengan  basis  pengetahuan
yang  tersimpan  di  database.  Sehingga  akan menghasilkan kesimpulan dari hasil diagnosa.
Saat  membuat  sistem  pakar  lebih  baik menggunakan metode yang dapat  menghasilkan diagnosa  dan  kesimpulan  yang  akurat.  Karena sebuah  sistem  dikatakan  berhasil  jika  sistem tersebut  dapat  menghasilkan  kesimpulan  yang benar sesuai dengan ahli pakar yang asli.
Pada penelitian ini, metode yang digunakan menggunakan runut maju ( forward chainning ) di mana  saat  melakukan  pencocokan  sistem  akan menyimpan  fakta  baru  ke  tabel  tempat  dan mencocokkannya dengan fakta yang ada di basis pengetahuan,  kemudian  akan  menghasilkan kesimpulan hasil diagnosa.
Dalam  membuat  sistem,  gunakan  interface yang  menarik  dan  jelas.  Sehingga  saat  user menggunakan  sistem  tersebut  dapat  dibaca dengan  benar  dan  dapat  digunakan  dengan nyaman. Contohnya: buatlah tampilan yang tidak merusak  mata,  yaitu  dengan  membuat  warna background  putih  dan  tulisan  berwarna  hitam. Sehingga  user  tidak  kesulitan  saat  membaca pertanyan yang ditampilkan.

## PENUTUP

## Simpulan
1.  Implementasi  dari  sistem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit yang disebabkan nyamuk ini  sudah  dapat  digunakan  untuk  membantu bidang  kesehatan  dalam  mendeteksi  gejala penyakit  yang  disebabkan  nyamuk  sehingga dapat  mengurangi  kematian  akibat  penyakit demam berdarah ataupun lainnya.
2. Dalam sistem pakar ini menggunakan metode forward  chainning,  di  mana  cara  kerjanya berdasarkan  fakta.  Dari  fakta-fakta  tersebut dicocokkan  dengan  basis  pengetahuan  sehingga diperoleh kesimpulan.
3.  Dalam  membuat  sebuah  sistem  ataupun aplikasi,  peneliti  menggunakan  tampilan  yang nyaman  dan  user  friendly  agar  user  dapat memanfaatkan  sistem  tersebut  semaksimal mungkin. Saran 1. Diharapkan sistem dapat melakukan penambahan
dan pengeditan basis pengetahuannya  melalui  database  yang  ada, sehingga  dibutuhkan  seorang  admin  yang mampu melakukan pembaharuan basis pengetahuan sistem pakar.
2. Sistem ini belum menyediakan  fasilitas  terapi ataupun solusi yang maksimal. Sehingga dibutuhkan perbaikan agar sistem menjadi lebih bermanfaat.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Kusrini.  2008. Aplikasi  Sistem  Pakar ,  Andi, Yogyakarta.
2. Ramadhan,  Mukhlis.  Mei  2011. Sistem  Pakar dalam Mengidentifikasi Penyakit Kanker pada Anak Sejak Dini dan Cara Penanggulangannya . Vol. 10. No. 2 3. Sudarmawan.  2007. Interaksi  Manusia  dan Komputer ,  Andi. Yogyakarta.
4. Sutojo.  2011. Kecerdasan  Buatan ,  Andi. Yogyakarta.
5. Tutik,  Gusti  Ayu  Kadek  A.  2009. Penerapan
Forward  Chainning  pada  Program  Diagnosa
Anak Penderita Autisme . Vol. 5. No. 2.