JURNAL DIGIT, Vol. 6 No.1 Mei 2016, pp.66~77 ISSN : 2088-589X
66
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU PADA ANAK DENGAN METODE FORWARD CHAINING Kusnadi1, Nanang Sanjaya2, Ihin Muslihin3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer CIC Cirebon Jl.Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat.Tlp : (0231)220250. E-mail :
[email protected],
[email protected],
[email protected]
Abstrak Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya sekedar mencari suatu informasi berkualitas yang sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan bantuan para ahli di bidangnya. Metode sistem pakar yang digunakan adalah forward chaining dengan pembuatan tabel keputusan dari data-data penunjang yang dikutip dari Buku Kuliah 3 Ilmu Kesehatan Anak, Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia. Dengan fasilitas yang diberikan untuk user dan administrator, memungkinkan baik user maupun administrator untuk menggunakan sistem ini sesuai kebutuhannya masing-masing. User diberi kemudahan dalam konsultasi layaknya dengan seorang dokter paru anak melalui beberapa pertanyaan yang harus dijawab user untuk mengetahui hasil diagnosanya. Sedangkan administrator dimudahkan dalam memanajemen sistem, baik proses tambah, maupun update data terbaru. Dari hasil pembahasan, disimpulkan bahwa sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak telah selesai dibuat. Tugas proyek ini diharapkan mampu memberikan informasi segala hal yang berhubungan dengan masalah kesehatan paru anak secara cepat dan efisien secara timbal baik antara user dan sistem. Kata kunci: Sistem pakar, kesehatan paru pada anak, forward chaining, user, administrator.
Abstract Expert system is a system that attempted to adopt human knowledge to a computer that is designed to model the ability to resolve problems such as befits an expert. With this expert system, any layman can solve the problem or just simply looking for an actual quality information can only be obtained with the help of experts in their field. Expert system method used is forward chaining with the making of a decision table of ancillary data cited from the book Lecture 3 Children, Health Sciences Faculty of medicine University of Indonesia. With the facilities provided for the user and the administrator, user administrator or allows both to use this system to fit his needs. The user is given the ease in consultation with a physician like her sons through some of the questions that must be answered by the user to know the results of diagnose. While the administrator be facilitated in the system, create a good process of add, or update the latest data. From the results of the discussion, it was concluded that the expert system of diagnosis of pulmonary disease in children has been completed. The task of the project is expected to provide information of all matters relating to children's lung health issues quickly and efficiently in the lead between the user and the system. Keywords: expert system, pulmonary health in children, forward chaining,user, administrator.
1.
Pendahuluan Kecerdasan buatan (Artificial Inteligence atau AI) didefinisikan sebagai kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu entitas buatan. Salah satu cabang dari Kecerdasan buatan adalah sistem pakar. Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dirancang untuk menirukan kemampuan menyelesaikan masalah seperti layaknya seorang pakar. Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya atau hanya mencari suatu informasi yang sebenarnya hanya
JURNAL DIGIT Vol. 6, No. 1 Mei 2016:66-77
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
67
dapat diperoleh dengan bantuan para ahli dibidangnya. Sistem pakar ini juga dapat membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang berpengalaman dan mempunyai pengetahuan yang dibutuhkan. Dalam pembuatannya, sistem pakar mengkombinasikan kaidah-kaidah penarikan kesimpulan (inference rules) dengan basis pengetahuan tertentu yang diberikan oleh satu atau lebih pakar. Kombinasi dari kedua hal tersebut disimpan dalam komputer, yang selanjutnya digunakan dalam proses pengambilan keputusan untuk penyelesaian masalah tertentu. Kesehatan adalah sesuatu yang diinginkan oleh setiap manusia. Bagi orang tua kesehatan anak merupakan sesuatu yang diutamakan dan diinginkan, terlebih mengingat usia anak-anak yang rentan terhadap penyakit merupakan ketakutan tersendiri bagi orang tua. Ketakutan ini bukanlah tanpa alasan, karena alasan biaya yang tidak cukup untuk melakukan konsultasi dan kurangnya tenaga medis menyebabkan orang tua terlambat mengetahui gangguan paru yang diderita pada anak-anak. Kebutuhan informasi yang cepat dan tepat dari seorang pakar kesehatan anak sangatlah dibutuhkan. Hal inilah yang mendorong pembangunan sebuah sistem pakar kesehatan paru anak untuk diwujudkan. Dengan mengetahui sejak dini gangguan paru pada anak-anak dapat mencegah terjadinya gangguan paru yang lebih serius. Aplikasi sistem pakar ini akan memberikan informasi kepada pengguna berupa diagnosa berdasarkan gejala yang dialami, dan saran tindakan yang dapat dilakukan. Dengan dibuatnya aplikasi sistem pakar daignosa penyakit paru pada anak diharapkan mampu memberikan informasi yang berhubungan dengan masalah kesehatan paru pada anak dan dapat dimengerti oleh pengguna awam. 1.1. Perumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang dikemukakan di atas, maka masalah yang akan diteliti dirumuskan sebagai berikut: 1. Bagaimana cara membuat sistem pakar menggunakan metode forward chaining dari data-data penyakit paru pada anak. 2. Bagaimana merancang sebuah sistem pakar yang dapat dimengerti dengan mudah oleh masyarakat awam? 3. Bagaimana cara mengatasi kurangnya tenaga medis dalam mendiagnosa penyakit paru pada anak? 4. Bagaimana mengatasi keterbatasan biaya untuk konsultasi dengan dokter spesialis penyakit paru? 1.2. Tujuan Penelitian Tujuan dari pembuatan aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak yaitu membangun sebuah sistem berbasis pengetahuan kedokteran dalam mendiagnosa penyakit paru pada anak. 2.
KAJIAN PUSTAKA
2.1. Kecerdasan Buatan Kecerdasan buatan yang disebut dengan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence merupakan ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti yang dilakukan manusia [1]. Inteligensia semu mengkombinasikan berbagai aspek seperti aspek psikologi, ilmu komputer, bahasa dan filosofi. Oleh karena itu, inteligensia semu disebut juga sebagai bidang multidisiplin dengan dua tujuan utama, yaitu: untuk menciptakan kemampuan komputer yang dapat membantu manusia memecahkan masalah, dan untuk memberikan kemudahan dalam menjelaskan penalaran, pembelajaran, mengerti, dan berpikir. 2.2. Sistem Pakar Sistem pakar merupakan cabang inteligensia semu yang penerepannya paling cepat dan berkembang luas penerapannya dari cabang-cabang inteligensia semu lainnya. Hal ini dikarenakan sistem ini dapat membantu dalam memberikan saran yang hampir menyerupai seorang ahli pakar dalam menyelesaikan masalah-masalah dalam domain yang spesifik. 2.2.1. Kelebihan Sistem Pakar Menurut Turban dan Frenzel (1992, pp94-98), sistem pakar memiliki beberapa kelebihan, yaitu: a. Meningkatkan output dan produktifitas
Sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak dengan metode forward chaining-( Kusnadi, Nanang Sanjaya, Ihin Muslihin)
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
68
Sistem pakar dapat bekerja lebih cepat dari manusia, sehingga dapat menghemat waktu dan biaya yang dikeluarkan. b. Meningkatkan kualitas Sistem pakar dapat meningkatkan kualitas dengan memberikan saran yang konsisten dan dapat mengurangi terjadinya kesalahan (error rate). c. Mengurangi downtime Banyak sistem pakar operasional digunakan untuk mendiagnosa kesalahan fungsi dan menentukan perbaikan-perbaikan yang harus dilakukan. Sistem pakar dapat mendeteksi kesalahan (malfunction) dalam produksi yang terjadi sehingga dapat mengurangi terjadinya kehilangan waktu yang sangat merugikan perusahaan. d. Menyimpan kepakaran yang langka. Kelangkaan kepakaran menjadi nyata pada situasi dimana hanya terdapat sedikit pakar untuk suatu masalah, seperti pakar tersebut pensiun atau meninggalkan pekerjaannya. Sistem pakar dapat digunakan untuk memperoleh keahlian yang dimiliki oleh pakar tersebut. 2.2.2. Keterbatasan Sistem Pakar Menurut Turban dan Frenzel (1992, pp98-99), sistem pakar juga memiliki keterbatasan, antara lain: a. Pengetahuan tidak selalu tersedia b. Kepakaran sulit didapat dari seorang pakar c. Pendekatan dari setiap pakar terhadap situasi yang dihadapi berbeda-beda d. Sulit bagi seorang pakar untuk menilai situasi yang baik ketika berada di bawah tekanan waktu e. Penggunaan sistem pakar memiliki keterbatasan kemampuan alami f. Sistem pakar bekerja dengan baik hanya pada ruang lingkup yang sempit g. Kosakata yang digunakan para pakar untuk mengekspresikan fakta dan hubungan biasanya terbatas dan tidak dimengerti oleh pakar lain h. Konstruksi sistem pakar menjadi mahal karena dibutuhkan bantuan dari knowledge engineer yang jarang dan mahal i. Kurang kepercayaan dari pengguna dapat menjadi halangan untuk penggunaan sistem pakar. 2.2.3. Komponen Sistem Pakar Menurut Turban (1995, pp 480-483), sistem pakar disusun oleh 2 bagian utama, yaitu: a. Lingkungan Pengembangan Lingkungan pengembangan digunakan oleh perancang sistem pakar untuk membuat komponen-komponen dan memperkenalkan pengetahuan ke dalam basis pengetahuan. b. Lingkungan Konsultasi Lingkungan konsultasi digunakan oleh non-pakar untuk memperoleh pengetahuan dan saran pakar. 2.3. Forward Chaining Forward chaining merupakan metode inferensi yang melakukan penalaran dari suatu masalah kepada solusinya. Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan menyatakan konklusi. Forward chaining adalah data-driven karena inferensi dimulai dengan informasi yang tersedia dan baru konklusi diperoleh. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward chaining. Contoh: Terdapat 10 aturan yang tersimpan dalam basis pengetahuan yaitu : R1 : if A and B then C R2 : if C then D R3 : if A and E then F R4 : if A then G R5 : if F and G then D R6 : if G and E then H R7 : if C and H then I R8 : if I and A then J R9 : if G then J JURNAL DIGIT Vol. 6, No. 1 Mei 2016:66-77
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
69
R10 : if J then K Faka awal yang diberikan hanya A dan E, ingin membuktikan apakah K bernilai benar. Proses penalaran forward chaining terlihat pada gambar dibawah :
Gambar 1.Forward Chaining. 2.4. PHP Pertama kali PHP dibuat oleh Rasmus Lerdorf pada tahun 1995 menggunakan nama PHP/FI yang memiliki kepanjangan Personal Home Page/Form Interpreter. Namun pada perkembangannya, pada tahun 1997, Andi Gutmans dan Zeev Suraski menulis ulang PHP yang kemudian sampai sekarang dikenal kependekan dari kata Hypertext Preprocessor. PHP tergolong sebagai perangkat lunak open source yang diatur dalam aturan general purpose licences (GPL). Pemrograman PHP sangat cocok dikembangkan dalam lingkungan web, karena PHP dikhususkan untuk pengembangan web dinamis. Maksudnya PHP mampu menghasilkan website yang terus menerus hasilnya bisa berubah-ubah sesuai dengan pola yang diberikan. Hal tersebut bergantung pada permintaan client browsernya (Opera, Internet Explorer, Mozzila, dan lain-lain). 2.5. MySQL MySQL adalah suatu sistem manajemen database. Suatu database adalah suatu koleksi data terstruktur. Data tersebut dapat berupa apa saja, dari list sederhana sampai sebuah galeri gambar. Untuk menambah, mengakses, dan memproses data yang tersimpan dalam sebuah database, dibutuhkan suatu sistem manajemen database seperti halnya MySQL. Sejak komputer menjadi suatu alat yang digunakan untuk menanggulangi data dalam ukuran besar, manajemen database memegang peranan utama dalam perhitungan, sebagai utilitas tunggal maupun sebagai bagian dari aplikasi lain. Salah satu keuntungan MySQL adalah MySQL merupakan perangkat lunak open source. Open source berarti dapat digunakan dan dimodifikasi oleh siapa saja. Semua orang dapat mengunduh MySQL dari internet dan menggunakannya secara gratis. Untuk administrasi database, seperti pembuatan database, pembuatan tabel, dan sebagainya, dapat digunakan aplikasi berbasis web seperti PHPMyAdmin. 2.6. Unified Modeling Language UML singkatan dari Unified Modeling Language yang berarti bahasa pemodelan standar. (Chonoles, 2003: bab 1) mengatakan sebagai bahasa, berarti UML memiliki sintaks dan semantik. Ketika kita membuat model menggunakan konsep UML, ada aturan-aturan yang harus diikuti. Bagaimana elemen pada model-model yang kita buat berhubungan satu dengan lainnya harus mengikuti standar yang ada. UML bukan hanya sekedar diagram, tetapi juga menceritakan konteksnya. UML diaplikasikan untuk maksud tertentu, biasanya antara lain untuk : 1. Merancang perangkat lunak. 2. Sarana komunikasi antara perangkat lunak dengan proses bisnis 3. Menjabarkan sistem secara rinci untuk analisa dan mencari apa yang diperlukan sistem Sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak dengan metode forward chaining-( Kusnadi, Nanang Sanjaya, Ihin Muslihin)
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
70
4. Mendokumentasi sistem yang ada, proses-proses dan organisasinya 3. Perancangan Sistem 3.1. Rancangan Umum Prosedur perancangan sistem secara umum untuk pembangunan sistem pakar untuk penyakit paru pada anak ini terdiri atas beberapa tahap, antara lain meliputi perancangan : 1. Data Perancangan data yang dimaksudkan adalah perancangan data-data yang berkaitan dengan pembuatan perangkat lunak, meliputi : a) Data input, termasuk di dalamnya data-data penunjang sebagai inputan pembuatan sistem. b) Data output, dari data input di atas, bagaimana sistem akan menggunakannya hingga didapatkan data baru sebagai output sistem. 2. Proses Perancangan proses yang dimaksudkan adalah bagaimana sistem akan bekerja, proses-proses apa yang digunakan, mulai dari masuknya data input yang kemudian diproses oleh sistem hingga menjadi data output. 3. Antarmuka Perancangan antarmuka disini mengandung penjelasan tentang penggunaan tree dan keterangannya serta struktur data yang kita gunakan dalam sistem yang kita buat. 3.2. Uraian Perancangan Sistem Perancangan sistem ini terdiri atas beberapa tahap yang akan diuraikan pada sub bab di bawah ini. 3.2.1. Perancangan Data Dalam perancangan data, akan dijelaskan bagaimana data-data yang terdapat dalam sistem sesuai dengan fungsinya sebagai data input ataupun data output sistem. 3.2.1.1. Data-Data Penyakit dan Gejala Klinis 1. Bronkitis, Gejala klinis : batuk kering, batuk berdahak setelah 2-3 hari, suara ada lendir, dahak kental dan kuning, sesak napas, mengeluh rasa sakit retrostenal, mengi. 2. Asma Episodik Jarang, Gejala klinis : sesak napas, mengi selama 3-4 hari, batuk selama 10-14 hari, produksi lendir berlebihan, terdapat pada usia 3-6 tahun, serangan 3-4x setahun, gejala timbul di malam hari. 3. Asma Episodik Sering, Gejala klinis : sesak napas, mengi, batuk, produksi lendir berlebihan, gejala timbul di malam hari, terjadi pada umur < 3 tahun, dan 8-13 tahun, serangan 3-4x setahun, hay fever. 4. Asma Kronik/Persisten, Gejala klinis : terjadi pada umur 6 bulan atau <3 tahun, gejala timbul di malam hari, gangguan pertumbuhan, sesak napas, mengi tiap hari, batuk, produksi lendir berlebihan. 5. Asma Episodik Berat dan Berulang, Gejala klinis : sesak napas, mengi, batuk, produksi lendir berlebihan, ISPA (infeksi saluran napas atas), pada anak kecil dan umur sebelum sekolah, 6. Asma Persisten pada Bayi, Gejala klinis : sesak napas, mengi dengan takhipnu selama beberapa hari atau beberapa minggu, batuk, produksi lendir berlebihan, umur 3-12 bulan. 7. Asma Hipersekresi, Gejala klinis : sesak napas, mengi, batuk, produksi lendir berlebihan, suara napas berderak, terdapat pada anak kecil dan umur permulaan sekolah, 8. Asma karena Beban Fisik, Gejala klinis : sesak napas, mengi, batuk, produksi lendir berlebihan, setelah melakukan kegiatan fisik 9. Asma dengan Alergen, Gejala klinis : sesak napas, mengi, batuk malam keras dan kering, batuk terjadi pada jam 1-4 pagi, produksi lendir berlebihan, pada umur 2-6 tahun, 10. Batuk Malam, Gejala klinis : sesak napas, mengi, batuk, produksi lendir berlebihan, asma pada jam 1-4 pagi,
JURNAL DIGIT Vol. 6, No. 1 Mei 2016:66-77
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
71
11. Asma Buruk di Pagi Hari, Gejala klinis : terjadi pada anak kecil dan bayi, suhu naik mendadak sampai 3940oC, disertai kejang demam yang tinggi, anak gelisah, pernapasan cepat dan dangkal, pernapasan cuping hidung, sianosis sekitar hidung dan mulut, disertai muntah dan diare. 12. Bronkopneumonia, Gejala klinis : badan menggigil, bayi kejang, suhu naik sampai 39-400C, sesak napas, pernapasan cuping hidung, sianosis sekitar hidung dan mulut, nyeri pada dada, batuk mula-mula kering dan berdahak, anak lebih suka tiduran pada sebelah dada yang terkena, 13. Pneumonia Lobaris, Gejala klinis : ISPA, batuk pilek, sesak napas, pernapasan dangkal dan cepat, anak gelisah, sianotik, pernapasan cuping hidung, mengi. 14. Bronkiolitis Akut, Gejala klinis : disebabkan oleh penyakit lain seperti : asma, bronkitis, bronkopneumonia 15. Atelektasis, Gejala klinis : terjadi 24 jam setelah operasi, dispnu (sesak napas), sianosis (kebiruan), takikardia (nadi cepat), nyeri dada, gelisah, kenaikan suhu badan. 16. Atelektasis Masif, Gejala klinis : dispnu ekspirator, ronki basah dan nyaring. 17. Emfisema Obstruktif, Gejala klinis : krepitasi (ada udara) di daerah kulit yang emfisematis. 18. Emfisema Bulosa, Gejala klinis : nyeri di sisi toraks yang terkena, dispnu, batuk, bersin, karena latihan jasmani yang berat. 19. Pneumotoraks, Gejala klinis : sesak napas, mengi, batuk, suara adanya lendir, setelah melakukan kegiatan fisik yang berlebihan. 20. Empiema Torasis, Gejala klinis : suhu mendadak tinggi, takikardia, dispnea, sianosis, batuk-batuk, tampak sakit berat, demam remiten. Data-data di atas adalah data tentang berbagai jenis penyakit paru pada anak beserta gejala-gejala klinis yang ditimbulkannya. Data tersebut merupakan data awal sebagai inputan dari sistem sebelum diproses menjadi data output. 3.3. Representasi Pengetahuan Representasi pengetahuan adalah proses yang bertujuan untuk mengorganisasikan pengetahuan dalam bentuk dan format tertentu untuk bisa dimengerti oleh komputer. 3.4. Pohon Keputusan Pohon keputusan merupakan salah satu metode representasi pengetahuan yang digunakan untuk memodelkan suatu permasalahan yang berbentuk rangkaian keputusan yang mengarah ke solusi.
Gambar 2. Pohon Keputusan Sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak dengan metode forward chaining-( Kusnadi, Nanang Sanjaya, Ihin Muslihin)
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
72
Keterangan : Pohon keputusan terdiri dari banyak node yang menggambarkan keputusan-keputusan yang mengarah kepada solusi. Anak panah putus-putus menggambarkan jika jawaban yang diberikan tidak, sedangkan anak panah utuh menggambarkan jika jawaban ya.
3.5. Analisa Perancangan Aplikasi
a. Use Case Diagram untuk Admin
Gambar 3. Use Case Diagram Admin b. Use Case Diagram untuk Pengguna
Gambar 4. Use Case Diagram untuk Operasional c. Activity Diagram Login Admin
JURNAL DIGIT Vol. 6, No. 1 Mei 2016:66-77
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
73
Gambar 5. Use Case Diagram untuk Konsumen d. Activity Diagram Kelola data Pertanyaan Admin
Gambar 6. Activity Diagram Kelola data Pertanyaan Admin
Sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak dengan metode forward chaining-( Kusnadi, Nanang Sanjaya, Ihin Muslihin)
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
e. Activity Diagram Kelola data Penyakit
Gambar 7. Activity Diagram Kelola data Penyakit Admin f. Activity Diagram Konsultasi
Gambar 8. Activity Diagram Konsultasi
JURNAL DIGIT Vol. 6, No. 1 Mei 2016:66-77
74
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
75
g. Sequence Diagram Admin
Gambar 9. Sequence Diagram Admin Squence Diagram Pengguna
h.
Gambar 10. Sequence Diagram Pengguna 4.
Implementasi Sistem Implementasi sistem merupakan hasil tampilan dari aplikasi yang telah dibuat mengacu kepada perancangan sistem dan perancangan tampilan program pada tahap sebelumnya. 4.1. Menu Halaman Pengguna
Gambar 11. Menu Beranda Pengguna Sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak dengan metode forward chaining-( Kusnadi, Nanang Sanjaya, Ihin Muslihin)
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
76
4.2. Submenu Konsultasi
Gambar 12. Halaman Konsultasi 4.3. Submenu Hasil Diagnosa
Gambar 4.3. Hasil Diagnosa 5.
Kesimpulan Dan Saran
5.1. Kesimpulan Setelah dilakukan analisa program, maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem telah mampu melakukan proses penalaran data dengan metode forward chaining. 2. Sistem admin dapat melakukan proses manajemen data untuk pertanyaan yang dibutuhkan, dan penyakit. 3. Dengan aplikasi sistem pakar ini pengguna dapat berinteraksi dengan sistem seperti dengan pakar. 5.2. Saran Saran dalam sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak adalah sebagai berikut: 1. Fasilitas yang diberikan oleh sistem ditambah lebih banyak lagi, misalnya ada tim medis atau pakar untuk menentukan obat bagi pengguna. 2. Perbaikan interface sesuai kebutuhan pengembangan sistem selanjutnya seperti perbaikan desain dan kelengkapan fasilitas.
JURNAL DIGIT Vol. 6, No. 1 Mei 2016:66-77
JURNAL DIGIT
ISSN : 2088-589X
77
DAFTAR PUSTAKA [1]. Behrman, Kliegman, Arvin, Ilmu Kesehatan Anak, 2000. [2]. Fakultas Kedokteran Universitas Indonesia. 1985.Buku Kuliah 3 : Ilmu Kesehatan Anak. Jakarta. [3]. Kusumadewi, Sri., Artificial Intelligence(Tenik Dan Aplikasinya). Graha Ilmu, 2003. [4]. Purwanto Yudhi, Pemrograman WeB dengan PHP, Elex Media Komputindo, 2001. [5]. Sidik Nur, Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mengetahui Bahaya Rokok dengan metode runut maju (forward chaining), Cirebon, 2012. [6]. Sidik Betha, MySQL, Informatika Bandung, 2003 [7]. Nugroho Bunafit, Aplikasi Sistem Pakar dengan PHP dan Editor Dreamweaver. Gava Media, 2014.
Sistem pakar diagnosa penyakit paru pada anak dengan metode forward chaining-( Kusnadi, Nanang Sanjaya, Ihin Muslihin)
