Implementasi Metode Forward Chaining Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Pada Perokok

Abstract

Human concern is decreasing in proportion to the increasing number of smokers in Indonesia each year. Lack of self-care, and lack of education about the dangers of a cigarette make some people reluctant to think about their health in the future. Even the majority of them ignored the bad effects caused by cigarette smoke. This is because the effects are not immediately apparent when they first smoke. Many smokers are reluctant to check themselves for various reasons. Because of this research makes an expert diagnosis system on smokers with a web-based forward chaining method. The application aims to make it easier for users to diagnose diseases early, as well as providing knowledge about diseases caused by cigarette smoke. This system is created by analyzing the needs needed, such as symptoms data, disease data, and treatment. Symptoms data will be grouped according to the type of disease accordingly.

Keywords : Expert System, Diagnosis, Forward Chaining, Web Based.

Abstrak- Kepedulian manusia kian menurun tidak sebanding dengan meningkatnya jumlah perokok di Indonesia setiap tahunnya. Kurangnya kepedulian pada diri sendiri, serta minimnya edukasi akan bahaya dari sebuah rokok membuat sebagian orang enggan memikirkan kesehatan mereka di masa mendatang. Bahkan mayoritas dari mereka tidak menghiraukan efek buruk yang ditimbulkan oleh asap rokok. Hal ini disebabkan karena efek yang ditimbulkan tidak langsung terlihat saat pertama kali mereka merokok. Banyak perokok yang enggan memeriksakan diri dengan berbagai alasan. Karena itu penelitian ini membuat sistem pakar diagnosis pada perokok dengan metode forward chaining berbasis web. Aplikasi bertujuan untuk mempermudah pengguna dalam mendiagnosa penyakit secara dini, serta memberikan pengetahuan tentang penyakit yang disebabkan oleh asap rokok. Sistem ini dibuat dengan menganalisa kebutuhan yang diperlukan, seperti data gejala, data penyakit, serta penanganannya. Data gejala akan dikelompokkan berdasarkan jenis penyakit yang sesuai.