e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 December 31, 2023 – Hal. 137

## Optimalisasi Aplikasi Mommy Care dengan Metode Forward Chaining untuk Penanganan Keluhan Ibu Hamil
Erlangga 1* , Angga Saputra 1 , Delfita Sari 1 , Fenty Ariani 1 , Ari Kurniawan Saputra 2 1 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung, Lampung, Indonesia
2 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung Lampung, Indonesia
1* erlangga@ubl.ac.id , 1 syaputrhaangga@gmail.com , 1 delfitasari97@gmail.com , 1 fenty.ariani@ubl.ac.id , 2 ari.kurniawan@ubl.ac.id
ABSTRACT – Optimization of the Mommy Care Application Using the Forward Chaining Method for Handling Complaints of Pregnant Women. Pregnancy is a crucial phase in a woman's life, often considered the most beautiful moment. During this period, a mother needs to prepare herself as best as possible to welcome the birth of her child. However, there are various problems and discomforts that may be experienced during the nine months of pregnancy. This article discusses the use of the Forward Chaining method in expert systems, where users select facts relevant to their condition, and conclusions are drawn based on these facts. The results of this study show that this system can facilitate access for individuals who want to self-diagnose, seek information, and get advice on how to quickly handle complaints during pregnancy. This expert system can also reduce costs, as it can be implemented without the need for direct consultation with an expert.

## Keywords: Expert System; Forward Chaining; Handling Complaints of Pregnant Women; Optimization of Mommy Care Application; Self-Diagnosis.
ABSTRAK – Kehamilan merupakan fase krusial dalam kehidupan seorang wanita, seringkali dianggap sebagai momen yang paling indah. Selama periode ini, seorang ibu perlu mempersiapkan diri dengan sebaik-baiknya untuk menyambut kelahiran anaknya. Namun, ada berbagai masalah dan ketidaknyamanan yang mungkin dialami selama sembilan bulan kehamilan.  Artikel  ini  membahas  penggunaan  metode  Forward  Chaining  dalam  sistem  pakar,  di  mana  pengguna memilih fakta-fakta yang relevan dengan kondisinya, dan kesimpulan ditarik berdasarkan fakta-fakta tersebut. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  dapat  memfasilitasi  akses  bagi  individu  yang  ingin  mendiagnosis  diri sendiri, mencari informasi, dan mendapatkan saran tentang cara cepat menangani keluhan selama kehamilan. Sistem pakar ini juga dapat mengurangi biaya, karena dapat diimplementasikan tanpa perlu konsultasi langsung dengan seorang pakar.
Kata Kunci: Diagnosis Mandiri; Forward Chaining; Optimalisasi Aplikasi Mommy Care; Penanganan Keluhan Ibu Hamil; Sistem Pakar.

## 1. PENDAHULUAN
Kehamilan  merupakan  salah  satu  tahap  dalam kehidupan manusia yang penuh dengan perubahan fisik dan  psikologis.  Selama  kehamilan,  ibu  hamil  akan mengalami berbagai perubahan dalam tubuhnya, seperti pertumbuhan  janin,  perubahan  hormon,  perubahan fungsi  organ  reproduksi,  dll.  Perubahan-perubahan  ini dapat  menimbulkan  berbagai  keluhan  pada  ibu  hamil, seperti nyeri pinggang, nyeri bahu leher, nyeri punggung bawah,  mual-mual,  sembelit-sembelit  keringat  dingin (sudoripedia), dll. Keluhan-keluhan ini dapat mempengaruhi  kesehatan  ibu  hamil  sendiri  maupun janinnya [1],  [2]. Menurut  data  dari  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, pada tahun 2022 terdapat sekitar 4,5 juta ibu hamil di Indonesia, dan sekitar 15% di antaranya  mengalami  komplikasi  kehamilan  yang berpotensi  mengancam  jiwa  ibu  maupun  bayi.  Oleh karena itu, topik tentang kehamilan dan keluhan-keluhan
yang  dialami  oleh  ibu  hamil  merupakan  topik  yang penting dan relevan untuk diteliti dan dikembangkan.
Ibu  hamil  juga  cenderung  lebih  rentan  terhadap penyakit-penyakit  tertentu  selama  kehamilannya. Beberapa  penyakit  yang  sering  dialami  oleh  ibu  hamil adalah anemia (kekurangan zat besi), hipertensi (tekanan darah  tinggi),  diabetes  (penyakit  ginjal),  infeksi  saluran kemih  (ISK),  dll.  Penyakit-penyakit  ini  dapat menyebabkan  komplikasi  pada  kehamilan  maupun menyebabkan  kematian  ibu  hamil  maupun  bayi.  Untuk mencegah  atau  mengatasi  keluhan-keluhan  pada  ibu hamil  serta  penyakit-penyakit  pada  kehamilannya,  ibu hamil membutuhkan informasi-informasi terkini seputar kesehatannya  selama  kehamilannya [3],  [4],  [5],  [6]. Informasi-informasi  ini  dapat  berasal  dari  berbagai sumber,  seperti  dokter  spesialis  bidanan  (bidanspes), bidanspes  lainnya  (bidanspes  lain),  internet  (media online), buku-buku kesehatan reproduksi (media cetak), dll.  Namun,  sumber-sumber  informasi  ini  memiliki beberapa  kelemahan,  seperti  terbatasnya  waktu  dan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 December 31, 2023 – Hal. 138
tenaga ahli yang tersedia, keterbatasan jam praktek kerja, banyaknya  pasien  yang  mengantri,  kesalahan  dalam diagnosa, kurangnya akurasi dan validitas data, dll. Hal ini menunjukkan  adanya  gap  atau  masalah  yang  belum terselesaikan oleh sumber-sumber informasi yang ada.
Untuk mengisi gap atau masalah tersebut, penelitian ini mengembangkan sebuah aplikasi sistem pakar berbasis Forward Chaining untuk mendiagnosa keluhan ibu hamil. Aplikasi  ini  dinamakan  Mommy  Care,  yang  merupakan sebuah aplikasi berbasis web yang dapat diakses oleh ibu hamil  melalui  perangkat  komputer  atau  smartphone. Aplikasi  ini  menggunakan  metode  Forward  Chaining, yaitu sebuah metode penalaran yang dimulai dari fakta- fakta yang diketahui menuju kesimpulan yang dicari [1], [7],  [8]. Dalam  aplikasi  ini,  fakta-fakta  yang  diketahui adalah  keluhan-keluhan  yang  dialami  oleh  ibu  hamil, sedangkan  kesimpulan  yang  dicari  adalah  diagnosa penyakit  yang  diderita  oleh  ibu  hamil.  Aplikasi  ini menggunakan basis pengetahuan yang dikumpulkan dari wawancara  langsung  dengan  bidan,  internet,  dan  buku sebagai  referensi.  Aplikasi  ini  juga  dilengkapi  dengan fitur-fitur lain, seperti kolom hubungi, artikel kesehatan, tips  kehamilan,  dll.  Aplikasi  ini  diharapkan  dapat membantu ibu hamil dalam mendapatkan informasi yang akurat,  cepat,  dan  mudah  tentang  kesehatannya  selama kehamilan.
Novelty  dari  penelitian  ini  yaitu  berupa pengembangan  dari  penelitian  sebelumnya,  dimana penelitian  sebelumnya  sekedar  mengintegrasikan mikrokontroler  yang  dilengkapi  sensor  suhu,  tekanan darah,  dan  detak  jantung  ke  sistem  saya [9]. Penelitian terbaru  ini  mengembangkan  aplikasi  sistem  pakar berbasis Forward Chaining untuk mendiagnosa keluhan ibu hamil. Penelitian lainnya juga menggunakan metode- metode  lain  seperti  Dempster-Shafer,  Decision  Three, atau  Certainty  Factor,  yang  memiliki  kelemahan- kelemahan  tertentu  dalam  hal  akurasi,  efisiensi,  atau fleksibilitas.  Metode  Forward  Chaining  memiliki kelebihan  dalam  hal  kemampuan  untuk  menangani ketidakpastian, kompleksitas, dan dinamika dari data dan pengetahuan  yang  berkaitan  dengan  kesehatan reproduksi. Sementara itu, dari beberapa penelitian yang serupa  lainnya  yang  sama-sama  menggunakan  metode Forward Chaining  didapatkan  data bahwa  untuk  sistem pakar dalam penelitian tersebut menggunakan diagnosis 6 penyakit  27  gejala [10],  [11]; 15  penyakit  61  gejala [12], dan 8 penyakit 45 gejala pada ibu hamil [13] dan data ini yang  kami  jadikan  sebagai  referensi  tambahan  dalam penelitian.  Penerapan  metode  Forward  Chaining  pada aplikasi  Mommy  Care  ini  sudah  sesuai  dengan  konsep green  computing, yaitu  mengusung  sistem paperless (tanpa kertas)  sehingga  data  atau  informasi  pasien  mudah ditemukan serta tersimpan dalam bentuk dokumen dan membantu mengurangi dampak lingkungan [14]. Dengan  adanya  optimalisasi  aplikasi  ini  diharapkan dapat  membantu  ibu  hamil  dalam  menangani  keluhan mereka  dan  mempermudah  peran  dokter  dalam mendiagnosis  penyakit  ibu  hamil.  Aplikasi  ini  juga diharapkan  dapat  membantu  pihak  klinik  atau  rumah
sakit dalam memberikan pelayanan kesehatan untuk ibu hamil tanpa menggantikan peran dokter atau bidan.

## 2. METODOLOGI
Penelitian ini menerapkan metode Design and Creation untuk  menghasilkan  produk  berdasarkan  iptek.  Produk yang dihasilkan adalah peningkatan dari sistem e-health yang sudah ada sebelumnya, yang berbasis Android dan Arduino, dengan tujuan untuk memantau kesehatan ibu hamil  secara  real-time [9]. Peningkatan  ini  dilakukan dengan  mengintegrasikan  sistem  pakar  menggunakan metode  Forward  Chaining  untuk  mengoptimalkan aplikasi  Mommy  Care  dalam  menangani  keluhan  ibu hamil.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mencakup  8  jenis  penyakit  dan  45  gejala  yang  biasa dialami oleh ibu hamil, yang diperoleh melalui wawancara di  Klinik  Pratama  Bersalin  Wede  Pratama  Bandar Lampung dan Rumah Bidan Desa/Polindes Desa Pagar Dewa Lampung Barat. Data tambahan lainnya diperoleh dari jurnal dan sumber online.
Berikut  ini  adalah  Kerangka  Kerja  Penelitian  yang pada penelitian ini. Kerangka ini memberikan gambaran visual  tentang  bagaimana  penelitian  ini  dirancang  dan dilaksanakan; Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Forward Chaining
Tahap awal dari penelitian ini melibatkan pelacakan yang didasarkan pada kumpulan data penyakit dan gejala yang telah dikumpulkan. Penelitian ini mengukur dengan metode inferensi, yang memfasilitasi penalaran dari suatu masalah menuju solusinya. Apabila klausa premis sesuai dengan situasi, maka proses tersebut akan menghasilkan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 December 31, 2023 – Hal. 139
konklusi.  Pendekatan  data-driven  digunakan  dalam inferensi  ini,  dimana  proses  dimulai  dengan  informasi yang tersedia dan kemudian konklusi ditarik. Selanjutnya, proses  penalaran  dilakukan  berdasarkan  aturan  dan kaidah  yang  telah  ditetapkan  dalam  metode  Forward Chaining. Berikut ini adalah data gejala, data penyakit dan solusi yang digunakan. Dalam penelitian ini, 45 gejala atau keluhan  yang  biasa  dialami  oleh  ibu  hamil  digunakan
sebagai data (Tabel 1), bersama dengan 8 jenis identifikasi penyakit  (Tabel  2),  dan  8  solusi  yang  ditawarkan  untuk mengatasi  keluhan  tersebut  (Tabel  3).  Untuk mempermudah  proses  penghitungan  aturan  dan pencocokan antara gejala dan penyakit dalam pembuatan sistem,  digunakan  Kode  Gejala  (KG),  Kode  Penyakit (KP), dan Kode Solusi (KS).
Tabel 1. Data Gejala atau Keluhan Ibu Hamil
Kode Gejala Gejala atau Keluhan [15] dalam [13] KG001 Sakit kepala KG002 Mual dan muntah KG003 Mudah lelah dan lesu KG004 Demam KG005 Nyeri perut
KG006 Pendarahan tanpa nyeri
KG007 Nyeri pada tulang panggul KG008 Kesadaran menurun KG009 Tekanan darah lebih dari 140/90 atau lebih KG010 Sesak nafas KG011 Oedema pada jari, tangan dan mata KG012 Flek atau pendarahan berwarna coklat dan bergelembung seperti busa KG013 Nyeri ulu hati KG014 Mual dan muntah terus menerus KG015 Kenaikan suhu badan KG016 Pendarahan ringan KG017 Dehidrasi KG018 Pendarahan keluar banyak
KG019 Syok KG020 Gangguan kencing KG021 Nyeri perut bagian atas KG022 Keluar cairan berbentuk gelembung mirip buah anggur KG023 Tidak ada tanda-tanda adanya janin
Kode Gejala Gejala atau Keluhan [15] dalam [13] KG024 Gelisah KG025 Rahim yang tampak lebih besar dari usia kandungan KG026 Gangguan penglihatan KG027 Pendarahan berulang-ulang KG028 Nyeri pada bahu dan leher KG029 Pendarahan di trimester akhir KG030 Pendarahan yang disertai nyeri KG031 Nyeri pada bagian kandung kemih KG032 Darah berwarna merah kehitaman KG033 Kurang bergeraknya bayi yang berada dalam kandungan KG034 Rahim terasa sakit KG035 Rambut Rontok KG036 Sakit dan rasa terbakar saat berkemih KG037 Sering berkemih, tapi air seni yang keluar hanya sedikit KG038 Cairan urine keruh KG039 Sakit perut bagian bawah KG040 Lidah mengering dan kotor KG041 Kontraksi berlangsung cepat KG042 Kulit, bibir dan wajah terlihat pucat KG043 Berat badan turun KG044 Detak jantung tidak teratur KG045 Nyeri punggung
Penelitian  ini  menggunakan  45  gejala  atau  keluhan yang  sering  dirasakan  oleh  ibu  hamil  (Tabel  1),  8 identifikasi macam penyakit (Tabel 2), dan 8 solusi yang diberikan terhadap keluhan tersebut (Tabel 2). Sementara penggunaan Kode Gejala (KG), Kode Penyakit (KP), dan Kode Solusi (KS) dilakukan untuk memudahkan dalam penghitungan rules dan mencocokkan antara gejala dan penyakit dalam pembuatan sistem.
Tabel 2 mencakup 8 (delapan) solusi untuk berbagai jenis penyakit, yang disederhanakan dengan kode KS001, yang merujuk pada solusi pertama, dengan aturan bahwa solusi  pertama  adalah  untuk  penyakit  pertama.  Sebagai ilustrasi, KS001, yang mencakup konsumsi suplemen zat besi,  peningkatan  asupan  vitamin  C,  dan  konsumsi sayuran dan buah yang kaya asam folat, merupakan solusi untuk penyakit Anemia.
Tabel  2. Jenis Penyakit [16] dalam [13] dan Solusi atau Tindakan Penanganan Keluhan Ibu Hamil
Kode Penyakit Nama Penyakit Kode Solusi Solusi atau Tindakan Penanganan Sumber KP001 Anemia KS001 1. Mengkonsumsi suplemen zat besi 2. Menambah asupan vitamin C 3. Mengkonsumsi sayur dan buah yang mengandung asam folat [16] dalam [13] KP002 Hiperemesis Gravidarum KS002 1. Makan dengan porsi kecil tetapi sering 2. Makanan diselingi oleh makanan berupa biskuit, roti kering dengan teh 3. Makanan yang berlemak dilarang karena pada umumnya menyebabkan mual 4. Mengkonsumsi makanan yang mengandung vitamin B1, vitamin B6, vitamin B complex, vitamin C [15] dalam [13]
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Kode Penyakit Nama Penyakit Kode Solusi Solusi atau Tindakan Penanganan Sumber 5. Obat-obatan yang sering dipergunakan adalah Chlorpromazin yang tidak hanya menenangkan jiwa tapi juga bersifat anti muntah
Ibu hamil yang menderita Hiperemisis Gravidarum harus di rawat di rumah sakit jika: 1. Segala yang dimakan dan diminum dimuntahkan, apalagi kalau berlangsung sudah lama 2. Berat badan sangat turun 3. Lidah kering KP003 Preeklampsia KS003 1. Istirahat sebanyak mungkin 2. Penggunaan garam dikurangi 3. Pemeriksaan kehamilan 2 kali dalam seminggu 4. Mengkonsumsi obat anti hypertensip Ibu hamil yang menderita preeklampsia harus dirawat di rumah sakit, jika: 1. Tensi 140/90 atau lebih 2. Proteinuria [15] dalam [13] KP004 Solusio Plasenta KS004 1. Ibu hamil akan dirawat di rumah sakit jika usia kehamilan dibawah 34 minggu. Detak jantung normal dan kondisi tergolong ringan
(pendarahan berhenti, perut tidak sakit, uterus tidak tegang, janin hidup, dilakukan tirah baring dan observasi ketat, kemudian tunggu persalinan spontan
2. Jika usia kehamilan sudah diatas 34 minggu dan solusio plasenta
membahayakan ibu dan janin yang dikandung, maka dokter akan melakukan proses persalinan, dengan operasi caesare, jika ibu hamil mengalami pendarahan yang parah, maka transfusi darah akan dilakukan [15] dalam [13] KP005 Kehamilan Ektopik KS005  Sel telur yang telah dibuahi tidak akan bisa tumbuh dengan normal jika tidak di dalam rahim. Karena itu, jaringan ektopik harus diangkat untuk menghindari komplikasi yang dapat berakibat fatal. 1. Wanita yang dicurigai mengalami kehamilan ektopik segera dibawa ke rumah sakit untuk menjalani penanganan secepatnya. Kehamilan ektopik yang terdeteksi secara dini tanpa rasa nyeri yang signifikan dan tidak ada janin yang berkembang secara normal dalam rahim umumnya ditangani dengan suntikan. Obat ini akan menghentikan pertumbuhan sekaligus menghancurkan sel-sel yang sudah terbentuk.
2. Kehamilan ektopik juga dapat ditangani dengan operasi. Prosedur ini biasanya dilakukan melalui operasi lubang kunci atau laparoskopi. Tuba fallopi yang ditumbuhi jaringan ektopik akan diperbaiki [15] dalam [13] KP006 Plasenta Previa  KS006 1. Ibu hamil yang mengalami sedikit pendarahan biasanya tidak membutuhkan perawatan dirumah sakit, tapi harus tetap waspada.
Dokter akan menganjurkan istirahat dirumah, bahkan ada ibu hamil yang dianjurkan untuk terus berbaring dan hanya boleh duduk atau berdiri jika benar-benar diperlukan.
2. Berhubungan seks sebaiknya juga dihindari yang berpotensi memicu pendarahan pada penderita placenta previa begitu juga dengan olahraga. 3. Apabila terjadi pendarahan yang banyak, ibu hamil dihimbau segera ke rumah sakit. [15] dalam [13] KP007 Molahidatidosa (Hamil Anggur) KS007  Operasi pengangkatan jaringan pada hamil anggur merupakan metode penanganan utama. Langkah ini dapat dilakukan melalui beberapa prosedur yang meliputi: 1. Kuret
2. Histerektomi atau pengangkatan rahim. Proses ini hanya dilakukan jika Anda tidak ingin memiliki keturunan lagi. [15] dalam [13] KP008 Infeksi Saluran Kemih KS008  Penanganan Infeksi saluran kemih yaitu dengan pemakaian antibiotik, dan meningkatkan cairan. [17] dalam [13]
Tabel  3  menampilkan  data  fakta  penyakit  yang dialami oleh Ibu Hamil beserta Gejala-gejalanya. Tabel ini menggambarkan  hubungan  antara  penyakit  dan  gejala yang  terkait.  Data  penyakit  disajikan  dalam  urutan tertentu,  dengan  gejala-gejala  yang  relevan  dan  sesuai
dengan penyakit tersebut. Sebagai ilustrasi, gejala seperti Sakit kepala, Mudah lelah dan lesu, Sesak nafas, Rambut Rontok, Kulit, bibir dan wajah terlihat pucat, dan Detak jantung tidak teratur merupakan fakta yang menunjukkan penyakit Anemia.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Tabel 3. Data Fakta Penyakit Ibu Hamil dengan Gejala-gejala
Jenis Penyakit Gejala-Gejala Anemia 1. Sakit kepala 2. Mudah lelah dan lesu 3. Sesak nafas 4. Rambut Rontok 5. Kulit, bibir dan wajah terlihat pucat 6. Detak jantung tidak teratur Hiperemesis Gravidarum 1. Pendarahan tanpa nyeri 2. Kesadaran menurun
3. Mual dan muntah terus menerus 4. Kenaikan suhu badan 5. Dehidrasi 6. Nyeri perut bagian atas 7. Lidah mengering dan kotor 8. Berat badan turun Preeklampsia 1. Sakit kepala 2. Mual dan muntah 3. Tekanan darah lebih dari 140/90 atau lebih 4. Sesak nafas 5. Oedema pada jari, tangan dan mata
6. Nyeri ulu hati 7. Nyeri perut bagian atas 8. Gangguan penglihatan Solusio Plasenta 1. Pendarahan yang disertai nyeri 2. Darah berwarna merah kehitaman 3. Kurang bergeraknya bayi yang berada dalam kandungan 4. Rahim terasa sakit
5. Kontraksi berlangsung cepat
Jenis Penyakit Gejala-Gejala 6. Nyeri punggung Kehamilan Ektopik 1. Nyeri perut 2. Nyeri pada tulang panggul
3. Pendarahan ringan
4. Syok
5. Gangguan kencing
6. Gangguan penglihatan
7. Nyeri pada bahu dan leher Plasenta Previa 1. Pendarahan tanpa nyeri
2. Pendarahan keluar banyak
3. Pendarahan berulang-ulang
4. Pendarahan di trimester akhir Molahidatidosa (Hamil Anggur) 1. Flek atau pendarahan berwarna coklat dan bergelembung seperti busa
2. Nyeri pada tulang panggul
3. Nyeri perut bagian atas
4. Keluar cairan berbentuk gelembung mirip buah anggur
5. Tidak ada tanda-tanda adanya janin
6. Gelisah
7. Rahim yang tampak lebih besar dari usia kandungan
Infeksi Saluran Kemih   1. Demam
2. Nyeri pada bagian kandung kemih
3. Sakit dan rasa terbakar saat berkemih
4. Sering berkemih, tapi air seni yang keluar hanya sedikit
5. Cairan urine keruh
6. Sakit perut bagian bawah
Tabel 4 menampilkan fakta gejala dengan kode-kode yang berkaitan dengan penyakit tertentu. Sebagai contoh, KG042 merujuk pada gejala kulit, bibir dan wajah terlihat pucat, KG003 merujuk pada gejala Mudah lelah dan lesu, KG010 merujuk pada gejala sesak nafas, KG001 merujuk
pada  gejala  sakit  kepala,  KG044  merujuk  pada  gejala detak  jantung  tidak  teratur,  dan  KG035  merujuk  pada gejala rambut rontok. Dengan demikian, fakta dari gejala- gejala  tersebut  mengindikasikan  penyakit  Anemia,  yang ditandai dengan kode penyakit KP001.
Tabel 4. Relasi Gejala dan Penyakit Gejala-gejala Ibu Hamil Penyakit Nama Penyakit KG042, KG003, KG010, KG001, KG044, KG035 KP001 Anemia KG014, KG021, KG043, KG040, KG015, KG006, KG017, KG008 KP002 Hiperemesis Gravidarum KG009, KG010, KG021, KG026, KG011, KG002, KG013, KG001 KP003 Preeklampsia KG030, KG041, KG032, KG033, KG034, KG045 KP004 Solusio Plasenta KG005, KG026, KG016, KG007, KG028, KG019, KG020 KP005 Kehamilan Ektopik KG006, KG027, KG018, KG029 KP006 Plasenta Previa KG012, KG021, KG007, KG022, KG023, KG024, KG025 KP007 Molahidatidosa (Hamil Anggur) KG036, KG037, KG038, KG039, KG004, KG031 KP008 Infeksi Saluran Kemih
Tabel 5 menunjukkan relasi antara kode gejala dan kode penyakit dengan sistem urutan dari atas ke bawah. Tabel  ini  dapat  dibaca  dengan  melihat  penyakit  yang berurutan ke bawah dan gejala-gejala yang terkait, seperti antara KG001 dan kode penyakit KP001. KP001 adalah kode untuk penyakit Anemia yang memiliki gejala seperti: KG001  :  sakit  kepala,  KG003  :  mudah  lelah  dan  lesu,
KG010 : sesak nafas, KG035 : rambut rontok, KG042 : kulit, bibir dan wajah terlihat pucat, dan KG044 : detak jantung tidak teratur. Hasil relasi ini memudahkan dalam pencarian  data  penyakit  yang  berguna  untuk  proses pembuatan  pohon  keputusan  dalam  diagnosis  penyakit yang dialami oleh ibu hamil.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Tabel 5. Relasi Kode Gejala dan Penyakit
Kode Gejala Kode Penyakit KP001  KP002  KP003  KP004  KP005  KP006  KP007  KP008 KG001 √ √ KG002 √ KG003 √ KG004 √ KG005 √ KG006 √ √ KG007 √ √ KG008 √ KG009 √ KG010 √ √ KG011 √ KG012 √ KG013 √ KG014 √ KG015 √ KG016 √ KG017 √ KG018 √ KG019 √ KG020 √ KG021 √ √ √ KG022 √ KG023 √ KG024 √ KG025 √ KG026 √ √ KG027 √ KG028 √ KG029 √ KG030 √ KG031 √ KG032 √ KG033 √ KG034 √ KG035 √ KG036 √ KG037 √ KG038 √ KG039 √ KG040 √ KG041 √ KG042 √ KG043 √ KG044 √ KG045 √
Langkah Penerapan Metode Forward Chaining Langkah awal dalam proses ini adalah pembentukan aturan  atau rules. Tahap  ini  melibatkan  penyajian  ulang pengetahuan yang diperlukan oleh sistem dalam bentuk aturan  produksi  untuk  mendapatkan  hasil  atau kesimpulan dari aturan yang telah ditetapkan sebelumnya. Pengetahuan ini kemudian disusun dalam aturan-aturan yang terdapat pada tabel gejala, berdasarkan pengetahuan yang telah diperoleh sebelumnya.
R1 : IF KG001 AND KG003 AND KG010 AND KG035 AND KG042 AND KG044 THAN KP001.
R2 : IF KG006 AND KG008 AND KG014 AND KG015 AND KG07 AND KG021 AND KG040 AND KG043 THAN KP002.
R3 : IF KG001 AND KG002 AND KG009 AND KG010 AND KG011 AND KG013 AND KG021 AND KG026 THAN KP003.
R4 : IF KG030 AND KG032 AND KG033 AND KG034 AND KG041 AND KG045 THAN KP004.
R5 : IF KG005 AND KG007 AND KG016 AND KG019 AND KG020 AND KG026 AND KG028 THAN KP005.
R6  : IF KG006 AND KG018 AND KG027 AND KG029 THAN KP006.
R7 : IF KG007 AND KG012 AND KG021 AND KG022 AND KG023 AND KG024 AND KG025 THAN KP007.
R8 : IF KG004 AND KG031 AND KG036 AND KG037 AND KG038 AND KG039 THAN KP008.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Tabel 6. Penyajian Aturan (Rules) Kode Rules  Aturan (Rules) R1 IF Sakit kepala IS TRUE AND Mudah leleh dan lesu IS TRUE AND Sesak nafas IS TRUE AND Rambut rontok IS TRUE AND Kulit, bibir dan wajah terlihat pucat IS TRUE
AND Detak jantung tidak teratur IS TRUE THEN Penyakit Anemia. R2 IF Pendarahan tanpa nyeri IS TRUE AND Kesadaran menurun IS TRUE AND Mual dan muntah terus menerus IS TRUE
AND Kenaikan suhu badan IS TRUE AND Dehidrasi IS TRUE AND Nyeri perut bagian atas IS TRUE AND Lidah mengering dan kotor IS TRUE
AND Berat badan turun IS TRUE THEN Penyakit Hiperemesis Gravidarum. R3 IF Sakit kepala IS TRUE AND Mual dan muntah IS TRUE AND Tekanan darah lebih dari 140/90 atau lebih IS TRUE
AND Sesak nafas IS TRUE AND Oedema pada jari, tangan dan mata IS TRUE
AND Nyeri ulu hati IS TRUE
AND Nyeri perut bagian atas IS TRUE AND Gangguan penglihatan IS TRUE THEN Penyakit Preeklampsia. R4 IF Pendarahan yang disertai nyeri IS TRUE AND Darah berwarna merah kehitaman IS TRUE AND Kurang bergeraknya bayi yang berada dalam kandungan IS TRUE AND Rahim terasa sakit IS TRUE AND Kontraksi berlangsung cepat IS TRUE AND Nyeri punggung IS TRUE THEN Penyakit Solusio Plasenta. R5 IF Nyeri perut IS TRUE
AND Nyeri pada tulang panggul IS TRUE AND Pendarahan ringan IS TRUE AND Syok IS TRUE AND Gangguan kencing IS TRUE AND Gangguan penglihatan IS TRUE AND Nyeri pada bahu dan leher IS TRUE THEN Penyakit Kehamilan Ektopik. R6 IF Pendarahan tanpa nyeri IS TRUE
AND Pendarahan keluar banyak IS TRUE AND Pendarahan berulang-ulang IS TRUE AND Pendarahan di trimester akhir IS TRUE THEN Penyakit Plasenta Previa.
R7 IF Flek atau pendarahan berwarna coklat dan bergelembung seperti busa IS TRUE
AND Nyeri pada tulang panggul IS TRUE AND Nyeri perut bagian atas IS TRUE AND Keluar cairan berbentuk gelembung mirip buah anggur IS TRUE AND Tidak ada tanda-tanda adanya janin IS TRUE AND Gelisah IS TRUE AND Rahim yang tampak lebih besar dari usia kandungan IS TRUE THEN Penyakit Molahidatidosa (Hamil Anggur).
R8 IF Demam IS TRUE
AND Nyeri pada bagian kandung kemih IS TRUE AND Sakit dan rasa terbakar saat berkemih IS TRUE AND Sering berkemih, tapi air seni yang keluar hanya sedikit IS TRUE AND Cairan urine keruh IS TRUE AND Sakit perut bagian bawah IS TRUE THEN Penyakit Infeksi Saluran Kemih.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 December 31, 2023 – Hal. 144
Aturan  atau rules yang  telah  ditetapkan memungkinkan pembentukan pohon keputusan, seperti yang digambarkan pada Gambar 2. Pohon keputusan ini menggunakan penalaran berdasarkan aturan-aturan yang ada  untuk  mencapai  kesimpulan  dari  aturan  tersebut. Sebagai contoh, jika KG001 merujuk pada sakit kepala, KG010 merujuk pada sesak nafas, KG003 merujuk pada
mudah  lelah  dan  lesu,  KG035  merujuk  pada  rambut rontok,  KG042  merujuk  pada  kulit,  bibir  dan  wajah terlihat  pucat,  dan  KG044  merujuk  pada  detak  jantung tidak teratur, maka ini mengindikasikan penyakit Anemia, dengan  kode  penyakit  KP001.  Untuk  penyakit  ini, terdapat  solusi  dengan  kode  KS001,  dan  proses  ini berlanjut hingga penyakit ke-8.
Gambar 2. Pohon Keputusan Metode Forward Chaining untuk Penanganan Keluhan Ibu Hamil

## Perhitungan Metode Forward Chaning
Dalam  penelitian  ini,  kami  menerapkan  Metode Forward  Chaining  pada  aplikasi  Mommy  Care  untuk menangani keluhan yang dialami oleh ibu hamil. Berikut adalah contoh penerapannya. Gejala yang diamati adalah: KG001,  KG014,  KG021,  KG030.  Mesin  inferensi
kemudian melakukan pencocokan gejala tersebut dengan aturan keputusan sebagai berikut: (1) KG001 = KP001, (2)  KG014  =  KP002,  (3)  KG021  =  KP002,  KP003, KP007,  dan  (4)  KG030  =  KP004.  Berikut  adalah gambaran  pencocokan  antara  Kode  Gejala  dan  Kode Penyakit; Gambar 3.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Gambar 3. Ilustrasi Pencocokan Gejala dan Penyakit untuk Penanganan Keluhan Ibu Hamil
Rumus  yang  digunakan  adalah  pada  Formula  1, dimana P(A) = nilai kemungkinan; n(A) = banyak gejala yang di deteksi pada penyakit tertentu; dan n(S) = jumlah total gejala yang dimiliki penyakit tertentu.

## ( Formula 1)
Kemungkinan penyakit dari gejala pada contoh adalah: KP001 (Anemia) = ⅙ x 100% = 16%
KP002 (Hiperemesis Gravidarum) 2/8 x 100% = 25% KP003 (Preeklampsia) = ⅛ x 100% = 12.5% KP004 (Solusio Plasenta) = ⅙ x 100% = 16% KP007 (Molahidatidosa) = ⅐ x 100% = 14.2%. Berdasarkan perhitungan di atas, nilai kemungkinan terbesar  adalah  KP002.  Maka,  hasil  akhirnya  adalah KP002  yaitu  Hiperemesis  Gravidarum.  Penentuan  ini dapat dilihat melalui gejala-gejala yang ada pada ibu hamil.

## Tampilan Aplikasi Mommy Care 2.0
Aplikasi  Mommy  Care  2.0  dirancang  dengan berbagai fitur yang dapat membantu ibu hamil. Halaman utama aplikasi ini menampilkan berbagai menu, termasuk
Cek  Jantung,  Cek  Suhu,  Cek  Tensi  Darah,  Trimester, Keluhan, HPL, Artikel, Riwayat Pengecekan, Logout, dan Profil User; Gambar 4.
Salah  satu  fitur  utama  adalah  menu  Keluhan (Gambar  5),  yang  memungkinkan  pengguna  untuk memasukkan  gejala  yang  mereka  alami.  Setelah  gejala dimasukkan,  aplikasi  secara  otomatis  akan  mendeteksi penyakit yang mungkin terkait dengan gejala tersebut dan memberikan  solusi  yang  sesuai.  Setelah  pengguna memasukkan  gejala  dan  menekan  tombol  cek,  aplikasi akan  menampilkan  nama  penyakit  yang  dideteksi  oleh sistem  berdasarkan  gejala  yang  telah  dimasukkan  oleh pengguna.  Detail  penyakit,  termasuk  nama  penyakit, keterangan  penyakit,  gejala  penyakit,  dan  solusi  untuk penyakit tersebut, juga ditampilkan. Pengguna kemudian dapat  menyimpan  informasi  ini  ke  Riwayat.  Riwayat penyakit  menampilkan  berbagai  aktivitas  riwayat  pada sistem atau kegiatan akses di aplikasi Mommy Care. Selain itu,  menu  Artikel  menyediakan  berbagai  artikel  tentang kesehatan  selama  kehamilan  yang  mungkin  dibutuhkan oleh  pengguna.  Dengan  demikian,  Mommy  Care menyediakan  sumber  daya  yang  berharga  untuk mendukung kesehatan ibu hamil.
Gambar 4. Tampilan Aplikasi Mommy Care
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2

## Gambar 5. Tampilan Aplikasi Mommy Care Penanganan Keluhan Ibu Hamil

## 4. KESIMPULAN
Artikel ini membahas tentang pengembangan sebuah aplikasi  mobile  yang  dirancang  untuk  membantu  ibu hamil  dalam  memantau  kesehatan  mereka.  Aplikasi  ini menyediakan  informasi  kesehatan  yang  penting  dan memungkinkan pengguna untuk melakukan pengecekan suhu, detak jantung, dan tekanan darah mereka sendiri, sehingga  mengurangi  kebutuhan  untuk  mengunjungi klinik atau rumah sakit.
Selain  itu,  aplikasi  ini  juga  dilengkapi  dengan  fitur keluhan  yang  memudahkan  diagnosa  penyakit berdasarkan  gejala  yang  dialami  selama  kehamilan. Aplikasi ini juga mampu menganalisis gejala yang terlihat dan  tidak  terlihat  untuk  mencari  solusi.  Dengan penerapan sistem pakar, aplikasi ini dapat menghasilkan solusi  penyakit  yang  sesuai  dengan  gejala  yang  dialami oleh  ibu  hamil,  sehingga  mempercepat  proses  diagnosa dibandingkan dengan metode manual.
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  artikel  ini menyarankan  penambahan  fitur  chat  langsung  dengan dokter untuk memudahkan pengguna jika ada pertanyaan. Selain  itu,  penambahan  jenis  penyakit  dan  gejala  yang lebih  banyak  juga  disarankan  untuk  meningkatkan efektivitas aplikasi. Terakhir, penambahan fitur kesehatan ibu  hamil  lainnya  juga  dapat  dipertimbangkan  untuk pengembangan aplikasi di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  G.  Soulissa,  “Hubungan  kehamilan  dan penyakit  periodontal  (Relationship  between pregnancy and periodontal disease),” J. PDGI , vol. 63, no. 3, pp. 71 – 77, 2014.
[2] W.  B.  Zulfikar  and  N.  Lukman,  “Perbandingan Naive Bayes Classifier Dengan Nearest Neighbor Untuk  Identifikasi  Penyakit  Mata,” J.  Online Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  82 – 86,  2016,  doi: 10.15575/join.v1i2.33.
[3] H.  R.  Ulinuha,  “Perancangan  Aplikasi  Mobile SMS  Otomatis  Penentu  Lokasi  Berbasis Android,” 2013.
[4] M.  E.  Apriyani  and  A.  Qodir,  “Perancangan Aplikasi Kunjungan Kehamilan Berbasis Android,” J. Integr. , vol. 6, no. 1, pp. 46 – 50, 2014.
[5] J.  Minardi  and  S.  Suyatno,  “Sistem  Pakar  untuk Diagnosa  Penyakit  Kehamilan  Menggunakan Metode  Dempster- Shafer  dan  Decision  Tree,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7,  no.  1,  p.  83,  Apr.  2016,  doi: 10.24176/simet.v7i1.491.
[6] N.  I.  Riwayanto,  “Aplikasi  Diagnosa  Keluhan Selama  Masa  Kehamilan  Berdasarkan  Tingkat Certainty Factor Berbasis Android,” UPN Jatim, 2012.
[7] W. Verina, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Mendeteksi Penyakit THT,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, p. 123, 2015.
[8] F.  Ariani,  M.  Marpitalia,  E.  Erlangga,  and  Y. Yulfriwini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Ayam Broiler dengan Metode Forward Chaining,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 9, no. 1, Jun. 2019, doi: 10.36448/jmsit.v9i1.1227.
[9] E. Erlangga, D. Sari, A. Saputra, A. K. Puspa, and Y.  Aprilinda,  “Mommy  Care:  Inovasi  Cerdas untuk  Monitor  Kondisi  Ibu  Hamil  dengan Mikrokontroler  dan  Aplikasi,” Expert  J.  Manaj. Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 13, no. 1, p. 56, 2023, doi: 10.36448/expert.v13i1.3168.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
[10]  A.  Anisa,  S.  Muharni,  and  M.  A.  Syaputra, “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  untuk Mendiagnosa  Gangguan  pada  Kehamilan  Ibu,” Int.  Res.  Big-Data  Comput.  Technol.  I-Robot ,  vol.  4, no.  1,  pp.  36 – 40,  May  2020,  doi: 10.53514/ir.v4i1.172.
[11]  A.  Mukhayaroh,  H.  Destiana,  and  R.  Aulianita, “Metode  Forward  Chaining  dalam  Mendeteksi Tanda Bahaya dan Komplikasi pada Kehamilan,” J.  nfortech ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  30 – 38,  2022,  doi: https://doi.org/10.31294/infortech.v4i1.12792.
[12]  G.  P.  R.  Pratama,  K.  A.  Sekarwati,  and  R. Susiloatmadja,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk Identifikasi  Penyakit  pada  Ibu  Hamil  dengan Metode  Forward  Chaining  Berbasis  Android,”
Format  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 125 – 135, Jan. 2020, doi: 10.22441/format.2020.v9.i2.004. [13] R.  Maryani  and  D.  Haryanto,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  pada  Ibu  Hamil  dengan Metode Forward Chaining,” JUMANTAKA , vol.
1, no. 1, pp. 151 – 160, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.stmik- dci.ac.id/index.php/jumantaka/article/view/278
[14]  W. Susanty, T. Thamrin, Erlangga, and A. Cucuc, “Document  Management  System  Based  on Paperless,” in International Conference on Engineering and  Technology  Development  (ICETD) ,  Indonesi,
2012, pp. 135 – 138.
[15]  B.  O.  dan  G.  Fakultas  Kedokteran  Universitas Padjadjaran, Obstetri  Patologi .  Bandung:  Elstar Offset, 1984.
[16]  I.  Bayu et  al. , Asuhan  Kehamilan  Berbasis  Bukti . Jakarta: Sagung Seto, 2013.
[17]  D.  Prabantini, Keperawatan  Medikal  Bedah . Yogyakarta: Andi, 2014.