INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 13487-13496 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendeteksi Penyakit Hipotensi dengan Metode Forward Chaining
Cahya Dwi Setiawan 1 ✉ , Agustina Srirahayu 2 , Pipin Widyaningsih 3
Universitas Duta Bangsa Surakarta Email: 202030119@mhs.udb.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Hipotensi, atau tekanan darah rendah, ialah keadaan medis yang bisa mengakibatkan pusing, pingsan, dan dalam kasus ekstrim, syok juga kematian. Diagnosa yang cepat dan akurat sangat penting untuk mengatasi  kondisi  ini  dengan  efektif.  Riset  ini  memakai    sebuah  perangkat  sistem  pakar  yang menerapkan model forward chaining untuk proses pendeteksian penyakit hipotensi. Sistem pakar ini dirancang untuk membantu tenaga medis dalam melakukan diagnosa awal untuk pasien yang diduga mengalami hipotensi. Forward chaining ialah metode penalaran yang memulai proses dari fakta-fakta yang  tersedia  menuju  kesimpulan,  yang  cocok  untuk  diterapkan  dalam  diagnosa  medis  karena kemampuannya  untuk  menelusuri  dan  memproses  data  indikasi  secara  bertahap.  Sistem  ini mengumpulkan  data  indikasi  dari  pemakai  melalui  serangkaian  pertanyaan  dan  memproses  data tersebut  untuk  mencapai  diagnosis  yang  akurat.  Implementasi  aplikasi  ini  menerapkan  bahasa pemrograman Python dan didukung oleh basis pengetahuan yang komprehensif terkait dengan indikasi dan kondisi yang berhubungan dengan hipotensi. Uji coba sistem menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi  dalam  mengidentifikasi  hipotensi,  serta  kemampuan  untuk  memberikan  rekomendasi penanganan awal yang efektif. Dengan demikian, aplikasi sistem pakar ini diajukan agar bisa dipakai sebagai alat bantu yang berharga pada praktik  medis, khususnya dalam diagnosa dan penanganan hipotensi.
Kata Kunci: Diagnosa Hipotensi, Diagnosa Medis, Forward Chaining, Hipotensi, Sistem Pakar

## Abstract
Hypotension, or low blood pressure, is a medical condition that can cause dizziness, fainting, and in extreme  cases,  shock  and  death.  Rapid  and  accurate  diagnosis  is  crucial  to  effectively  manage  this condition. This research develops an expert system application that uses the forward chaining method to detect hypotension. This expert system is designed to assist medical professionals in making initial diagnoses for patients suspected of having hypotension. Forward chaining is a reasoning method that starts from available facts and moves towards conclusions, making it suitable for medical diagnosis due to its ability to trace and process symptom data step by step. The system collects symptom data from users  through  a  series  of  questions  and  processes  this  data  to  reach  an  accurate  diagnosis.  The implementation  of  this  application  uses  the  Python  programming  language  and  is  supported  by  a comprehensive  knowledge  base  related  to  symptoms  and  conditions  associated  with  hypotension. System testing shows a high level of accuracy in detecting hypotension, as well as the ability to provide effective initial treatment recommendations. Therefore, this expert system application is expected to be a valuable tool in medical practice, particularly in the diagnosis and management of hypotension.
Keywords: Diagnostic Systems, Forward Chaining, Hypotension, Hypotension Diagnosis, Expert Systems

## PENDAHULUAN
Pada  era  masa  kini  teknologi  informasi  tengah  menjadi  bintang  dalam  hal perkembangan,  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  tersebut  bisa  mengirimkan sebuah pesan kepada pemakai dalam mencari sebuah informasi secara cepat dan akurat. Teknologi  informasi  harus  dimanfaatkan  dengan  baik  bagi  manusia,  karena  dengan teknologi informasi bisa membantu aktivitas pekerjaan bagi manusia (Agustini & Masudah, 2020; Taufik et al., 2022). Teknologi informasi diartikan sebagai teknologi yang mengelola data menjadi informasi dan mendistribusikan data atau informasi tersebut dalam batasan ruang dan waktu.
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  diadopsi  manusia  untuk  mempermudah seseorang dalam menentukan diagnosa melalui sistem komputer (Nugroho & Bani, 2022). Permasalahan diagnosa penyakit bisa memanfaatkan teknologi yang memahami indikasi, penyebab,  dan  pengobatan,  seperti  sistem  pakar.  Sumardi  mendefinisikan  sistem  pakar sebagai  suatu  bidang  Artificial  Intelligence  yang  menerapkan  pengetahuan  dalam menuntaskan masalah setingkat seorang pakar di bidangnya (Pradnyana & Permana, 2018). Pada  saat  penentuan  indikasi  dan  penyakit  membutuhkan  forward  chaining.  Forward chaining mungkin menerapkan teknologi, seperti sistem pakar, untuk memahami indikasi, penyebab,  dan  pengobatan.  Sumardi  menggambarkan  sistem  pakar  sebagai  salah  satu bidangnya (Hasdiana, 2018). Karena pemakaian perangkat ini ialah mengetahui indikasi, lalu
dari indikasi itu menyatakan hasil penyakit maka menerapkan model forward chaining ialah model yang sesuai.
Peneliti  melakukan  observasi  ke  Puskesmas  Masaran  II  Jl.  Gronong,  Sidodadi,  Kec. Masaran, Kabupaten Sragen, Jawa Tengah. Peneliti bertemu dengan Bapak Joko Sriyono, S.Kep selaku senior kesehatan di puskesmas, untuk memperoleh informasi tentang bahaya darah rendah atau disebut hipotensi. Kurangnya pemahaman dan kesadaran warga untuk penyakit  darah,  beserta  indikasi  atau  indikatornya,  turut  berkontribusi  untuk  rendahnya kesadaran warga untuk kondisi ini. Tak hanya itu, sebagian orang enggan  mengunjungi rumah sakit atau laboratorium karena harus mengantri dan mengeluarkan biaya. Jadi, tanpa disadari, tekanan darah rendah bisa saja menjadi akut, yang bisa menyebabkan stroke dan penurunan  fungsi  organ  jantung.  Untuk  mencegah  terjadinya  darah  rendah  agar  tidak semakin  parah,  warga  harus  mengetahui  penyebab,  indikasi,  serta  penanganannya (Kurniawan  et  al.,  2023).  Oleh  sebab  itu,  dikembangkanlah  sistem  yang  bisa  diterapkan untuk  mengidentifikasi  darah  rendah  melalui  indikasi  yang  dirasakan  pada  tubuh  serta memberikan anjuran penanganannya. Sistem ini bisa membantu warga dalam mengetahui segala hal menyangkut darah rendah.
Riset ini menerapkan model Forward Chaining karena model ini cocok untuk diagnosa penyakit,  karena  mampu  mengenali  jenis  penyakit  berdasarkan  indikasi  yang  dipenuhi. Algoritma forward chaining ialah pencarian maju yang dimulai dari beberapa fakta-fakta dengan  mencari  pedoman  yang  sesuai  dengan  dugaan/hipotesis  yang  muncul  menuju suatu  hasil  atau  kesimpulan  (Cahyadi,  2022).  Fokus  permasalahan  yang  hendak  dibahas ialah bagaimana mengembangkan sebuah sistem pakar untuk menentukan aplikasi sistem pakar untuk mengidentifikasi penyakit hipotensi dengan model forward chaining, yang bisa memberikan  hasil  diagnosis  berbentuk  keterangan  dan  saran  awal  untuk  setiap  jenis penyakit berdasarkan indikasi yang dialami oleh pasien (user) dengan menerapkan model forward chaining.

## METODE PENELITIAN
Jenis dan Sumber Data
Jenis dan sumber data yang diterapkan untuk riset :
a. Data Primer
Penelitian  pengembangan  atau  research  and  development  ialah  aktivitas  riset dasar untuk mendapatkan informasi kebutuhan pemakai untuk menghasilkan produk yang bisa dilaksanakan untuk mengurangi permasalahan dalam kegiatan saat proses pembelajaran (Feriandy et al, 2023).
b. Data Sekunder
Data yang diperoleh dari studi pustaka atau buku-buku, jurnal riset dari peneliti lain yang mempunyai tema yang sama.

## Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang diterapkan untuk riset :
a. Observasi
Metode  observasi  ialah  model    yang  diterapkan  pada  cara  pengumpulan  data dengan diamati langsung serta di catat secara sistematis pada penderita hipotensi.
b. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  Bapak  Joko  Sriyono,  S.Kep  Yang  merupakan  ahli kesehatan  di  Puskesmas  Masaran  II.  Dari  hasil  riset  itu  hendak  diterapkan  menjadi acuan  dan  bahan  dalam  membangun  aplikasi  diagnosis  sistem  pakar  untuk mengidentifikasi penyakit hipotensi dengan model forward chaining.
c. Studi Pustaka
Metode studi pustaka ini diterapkan untuk mencari referensi dari riset yang sudah dilakukan, jurnal dan laporan terkait (Rizal, 2020).

## Metode Pengembangan
Tahapan Software Development Life Cycle merupakan tahapan yang hendak penulis gunakan  untuk  pembuatan  website  implementasi  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi penyakit hipotensi dengan metode forward chaining dengan Metode pengembangan SDLC (Software Development Life Cycle) dari Rosa & Shalahuddin, 2016 yaitu, sebagai berikut :
Gambar 1 Metode SDLC Sumber :Menurut Rosa & Shalahuddin (2016)
a. Definisi Analisis
Pada tahap ini, peneliti harus menganalisa apa yang diperlukan pada pembuatan sistem, seperti kebutuhan fitur-fitur yang terdapat pada web, peralatan yang hendak
diterapkan, desain website, dan sebagainya.
b. Desain
Langkah  selanjutnya  peneliti  merancang,  mendesain  database  dan  mendesain mockup  interface  serta  membuat  website  implementasi  sistem  pakar  untuk mengidentifikasi penyakit hipotensi dengan metode forward chaining. Pada proses ini, perancangan sistem dirancang menerapkan diagram UML meliputi use case diagram, activity diagram, dan class diagram (Rosa & Shalahuddin, 2018).
c. Pengkodean
Penulis pada tahap ini merancang code sesuai yang diinginkan pemakai. Setelah sistem baru  berhasil  dibuat, penulis menguji  dan menerapkannya di dalam sebuah komputer.  Dan  jika pemakai telah mencoba  dan  sesuai keinginannya, maka sistem tersebut bisa diterapkan. Lalu secara perlahan-lahan data yang diinput di rubah dari sistem lama ke sistem baru. Testing menerapkan black box testing yang menguji untuk detail perancangan. Dengan testing ini penulis bisa menguji sistem secara detail. Jika terjadi bug/error bisa segera diperbaiki.
d. Pengujian Sistem
Dalam  tahap  ini  penulis  hendak  mengintegrasikan  pemakai  yaitu  petugas administrasi dengan sistem. Dimana kontribusi berbentuk data informasi indikasi dan jenis penyakit hipotensi (Emita Utomo, 2018).

## Analisis Data
Pada bagian hasil dan pembahasan, riset ini menguraikan implementasi aplikasi sistem pakar  untuk  mengidentifikasi  penyakit  hipotensi  menerapkan  metode  forward  chaining. Aplikasi  ini  dirancang  untuk  membantu  tenaga  medis  dalam  melakukan  diagnosis  awal untuk pasien yang diduga mengalami hipotensi. Hasil implementasi mencakup berbagai fitur  utama  yang  mendukung  fungsionalitas  aplikasi,  seperti  halaman  cetak  hasil pemeriksaan, daftar pasien, detail indikasi, dan riwayat pemeriksaan pasien.
Tabel 1. Data Hipotensi No. Kode Hipotensi  Nama Hipotensi 1 HP01 Ortostatik 2 HP02 Postprandial 3 HP03 Vasovagal 4 HP04 Akut
Tabel ini menyajikan daftar jenis-jenis hipotensi yang diidentifikasi dalam sistem pakar. Setiap  jenis  hipotensi  memiliki  kode  unik  (HP01,  HP02,  HP03,  HP04)  dan  nama  yang menjelaskan jenis hipotensi tersebut, seperti ortostatik, postprandial, vasovagal, dan akut. Kode-kode  ini  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  dan  mengelola  data  penyakit  dalam sistem.
Tabel 2. Data Indikasi No. Kode Indikasi Nama Indikasi 1 G01 Penglihatan Kabur 2 G02 Nyeri Dada 3 G03 Sulit Konsentrasi 4 G04 Sakit Kepala 5 G05 Sesak Nafas 6 G06 Mual 7 G07 Jantung Berdebar 8 G08 Kelelahan 9 G09 Pusing 10 G10 Terjatuh 11 G11 Pingsan 12 G12 Keringat Dingin 13 G13 Sakit Leher 14 G14 Kantuk 15 G15 Denyut Nadi Lemah 16 G16 Merasa Bingung 17 G17 Mudah Lelah 18 G18 Nyeri Otot
Tabel ini mencantumkan berbagai indikasi yang diterapkan dalam sistem pakar untuk mendiagnosis hipotensi. Setiap indikasi diberi kode unik (G01 hingga G18) dan nama yang menjelaskan kondisi tersebut, seperti penglihatan kabur, nyeri dada, sulit konsentrasi, sakit kepala, sesak nafas, mual, jantung berdebar, kelelahan, pusing, terjatuh, pingsan, keringat dingin, sakit leher, kantuk, denyut nadi lemah, merasa bingung, mudah lelah, nyeri otot. Indikasi-indikasi  ini  diterapkan  sebagai  input  dalam  proses  forward  chaining  untuk mencapai diagnosis.

## Tabel 3. Rule
No. Rule 1 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 THEN HP01 2 IF G01 AND G02 AND G09 AND G10 AND G11 THEN HP02 3 IF AND G01 AND G09 AND G12 AND G18 THEN HP03

## 4 IF AND G06 AND G07 AND G13 AND G14 AND G15 AND G16 AND G17 THEN HP04
Tabel  ini  menunjukkan  aturan-aturan  (rules)  yang  diterapkan  dalam  sistem  pakar untuk  menentukan  diagnosis  hipotensi  berdasarkan  kombinasi  indikasi  yang  muncul. Misalnya,  jika  indikasi  G01,  G02,  G03,  G04,  G05,  G06,  G07,  dan  G08  muncul  secara bersamaan, maka sistem hendak memberikan diagnosis HP01. Aturan-aturan ini dirancang untuk  mencocokkan  indikasi  yang  dialami  pasien  dengan  jenis  hipotensi  yang  mungkin diderita.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini, hasil riset yang bertujuan untuk membangun aplikasi sistem pakar yang bisa mengidentifikasi penyakit hipotensi menerapkan metode forward chaining dipaparkan secara detail. Implementasi aplikasi ini mencakup berbagai fitur utama yang esensial untuk fungsionalitasnya. Pertama, fitur cetak  hasil  pemeriksaan memungkinkan pemakai untuk mencetak  laporan  diagnosis  yang  mencakup  detail  indikasi  pasien  dan  hasil  diagnosis, memberikan dokumentasi fisik yang berguna bagi pasien atau tenaga medis. Selanjutnya, halaman daftar pasien menampilkan semua pasien yang terdaftar dalam sistem, termasuk informasi dasar dan riwayat pemeriksaan mereka, memudahkan pengelolaan data pasien.
Detail  indikasi  pasien  ditampilkan  dalam  halaman  khusus,  diterapkan  oleh  sistem untuk melakukan diagnosis dengan metode forward chaining, menghasilkan kesimpulan mengenai  jenis  hipotensi  yang  mungkin  diderita.  Dashboard,  sebagai  halaman  utama, memberikan  ringkasan  informasi  mengenai  pemakaian  aplikasi,  seperti  statistik  jumlah pasien,  jenis  hipotensi  yang  sering  terdiagnosis,  dan  data  penting  lainnya,  memberikan gambaran umum tentang kinerja sistem dan tren kesehatan pasien. Halaman data indikasi dan  data  penyakit  memungkinkan  administrator  untuk  mengelola  data  indikasi  dan informasi  penyakit  secara  efisien,  memastikan  data  yang  lengkap  dan  akurat  untuk diagnosis yang tepat.
Halaman  detail  diagnosis  dan  hasil  diagnosis  memberikan  penjelasan  lengkap
mengenai hasil diagnosis yang diberikan oleh sistem, termasuk indikasi pendukung dan saran  penanganan  awal.  Halaman  relasi  penyakit  dan  indikasi  menampilkan  hubungan antara  berbagai  indikasi  dan  jenis  hipotensi,  membantu  memahami  bagaimana  sistem mencapai kesimpulan diagnosis. Landing page, sebagai halaman pertama yang dilihat oleh pemakai,  memberikan  gambaran  umum  tentang  fungsi  dan  manfaat  aplikasi  serta  cara pemakaiannya.  Terakhir,  halaman  riwayat  periksa  pasien  menyimpan  catatan  lengkap semua  pemeriksaan  yang  telah  dilakukan,  membantu  dalam  melacak  perkembangan kesehatan pasien dari waktu ke waktu. Dengan mengimplementasikan fitur-fitur ini, aplikasi sistem  pakar  diharapkan  bisa  membantu  tenaga  kesehatan  mendiagnosis  penyakit hipotensi  secara  cepat  dan  akurat,  serta  memberikan  informasi  yang  bermanfaat  bagi pasien mengenai kondisi kesehatannya.
Gambar 2 Halaman Dashboard
Gambar 3 Halaman Data Penyakit
Gambar 4 Halaman Daftar Pasien
Tabel 4. Data Hasil Pasien
No. Data Pasien Hasil 1 Pasien1 Sah 2 Pasien2 Sah 3 Pasien3 Sah
4 Pasien4 Sah
5 Pasien5 Sah 6 Pasien6 Sah 7 Pasien7 Sah 8 Pasien8 Tidak Sah
Pjumlah(Akurat)=  (Jumlah Akurat)/(Jumlah Data)  ×100 % Pjumlah(Akurat)=  7/8  ×100 %=87 %
Tabel ini mencantumkan hasil sahasi data pasien yang telah diperiksa menerapkan sistem  pakar.  Hasil  'Sah'  menunjukkan  bahwa  diagnosis  yang  diberikan  sistem  sesuai dengan  kondisi  pasien  yang  sebenarnya,  sementara  hasil  'Tidak  Sah'  menunjukkan ketidaksesuaian.  Dari  delapan  pasien  yang  diuji,  tujuh  diantaranya  memiliki  hasil  sah, menunjukkan tingkat akurasi sistem sebesar 87%.

## SIMPULAN
Pemahaman mendalam tentang konsep sistem pakar, forward chaining, diagnosa, dan  penyakit  hipotensi  menjadi  pondasi  yang  kuat  dalam  proses  pengembangan. Landasan  teori  ini  tidak  hanya  memberikan  pemahaman  yang  mendalam,  tetapi  juga memastikan bahwa pendekatan yang diterapkan tepat dan efektif dalam membangun aplikasi yang relevan. Sumber daya yang sangat berharga dalam memperoleh wawasan yang berharga dalam proses pengembangan ialah tinjauan pustaka, yang memungkinkan peneliti  untuk  mempelajari  pendekatan  yang  telah  berhasil  diterapkan  dalam  konteks yang serupa.
Selanjutnya, metode riset yang tepat menjadi kunci dalam memperoleh data yang relevan  dan  akurat  untuk  pengembangan  aplikasi.  Observasi,  wawancara,  dan  studi pustaka memberikan informasi yang diperlukan untuk memahami kebutuhan pemakai dan mendasari desain serta implementasi aplikasi. Dari definisi kebutuhan hingga operasi dan  pemeliharaan,  setiap  tahapan  dalam  Software  Development  Life  Cycle  (SDLC) memberikan  kerangka  kerja  yang  terstruktur  dan  sistematis  dalam  pengembangan aplikasi. Setiap langkah dalam SDLC memainkan peran penting dalam memastikan bahwa aplikasi  yang  dihasilkan  tidak  hanya  berkualitas  tinggi  tetapi  juga  relevan  dengan kebutuhan pemakai.
Dengan  demikian,  membangun  aplikasi  sistem  pakar  untuk  mengidentifikasi penyakit  hipotensi  dengan  metode  forward  chaining  memerlukan  pemahaman  yang mendalam, pemakaian metode  riset yang tepat, dan penerapan tahapan SDLC secara
efisien. Dengan pendekatan ini, diharapkan aplikasi yang dikembangkan bisa memberikan kontribusi yang signifikan dalam upaya deteksi dini dan penanganan penyakit hipotensi, serta meningkatkan kesehatan warga secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustini,  D.  R.,  &  Rofiqoh,  D.  (2020).  Pengaruh  Media  Dadu  Putar  Terhadap  Kemampuan Keaksaraan Anak Kelompok B. Jurnal PAUD Teratai, 9(1), 1-14.
Cahyadi, C. (2022). Pengaruh Kualitas Produk Dan Harga Untuk Keputusan Pembelian Baja Ringan Di Pt Arthanindo Cemerlang. Ekon dan Manaj. Bisnis, vol. 1, pp. 60 – 73, 2022.
Emita, I., & Utomo, K. P. (2019). Reward Dan Punishment Berpengaruh Terhadap Kualitas Kerja Pegawai. Jurnal Administrasi Kantor, 7(1), 11-20.
Feriandy,  F.,  Wahyu,  E.  R.,  Nugraha,  A.,  &  Nurry,  G.  R.  (2023).  Pengaruh  Pemberian  Reward Terhadap  Mutu  Pelayanan  Pada  Kantor  Pusat  Bank  BNI  di  Jakarta  Pusat.  Aliansi:  Jurnal Manajemen dan Bisnis, 18(1), 125-134.
Hasdiana, U. (2018). No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における 健康関連指標に関する共分 散構造分析 Title, vol. 11, no. 1. 2018. [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/978- 3-319-59379-1%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-420070-8.00002-
7%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ab.2015.03.024%0Ahttps://doi.org/10.1080/07352689.2018.
1441103%0Ahttp://www.chile.bmw-motorrad.cl/sync/showroom/lam/es/
Kurniawan, H., Syafa'at, F., Budihartono, E., Lorosae, T. A., Apriana, D., Marisa, M., ... & Rahman, E.
(2023).  BELAJAR  WEB  PROGRAMMING:  Referensi  Pengenalan  Dasar  Tahapan  Belajar Pemrograman Web Untuk Pemula. Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
Nugroho, F., & Bani, A. U. (2022). Penerapan metode dempster shafer pada sistem pakar diagnosa penyakit usus halus. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(1), 243-250.
Pradnyana,  I.  M.  A.,  &  Permana,  A.  A.  J.  (2018).  Pengembangan  Prototipe  Sistem  Informasi Manajemen Prestasi Dan Beasiswa Undiksha (Praba). JST (Jurnal Sains Dan Teknologi), 7(1), 37-48.
Rizal, R. (2020). Pengaruh Sistem Reward dan Punishment Untuk Peningkatan Kualitas Pelayanan Di Kantor BPJS Kesehatan Provinsi Gorontalo,” Proceeding of IICSDGs, vol. 1, pp. 21– 38, 2020. Shalahuddin,  M.,  &  Rosa,  A.  S.  (2018).  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi Objek Edisi Revisi. Jakarta: Informatika.
Taufik, A., Sudarsono, G., Sudaryana, I. K., & Muryono, T. T. (2022). Pengantar teknologi informasi.
Yayasan Drestanta Pelita Indonesia, 1-113.