Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Backward Chaining

Read full text
Authors: Klabut Ratih Valiza Dwi Sabrina, Anita Fira Waluyo
Cited by: 0

Abstract

Gastric disorders are common health problems that require early detection to ensure appropriate treatment. This study examines the development of a web-based expert system to support the early diagnosis of gastric diseases by applying the Backward Chaining method as the inference mechanism and the Certainty Factor method to determine the level of diagnostic confidence. The knowledge base was constructed from symptom data and certainty weights obtained from medical experts, which were then integrated into the system to form a systematic inference process. System testing was conducted using 25 variations of symptom combinations to verify the performance of the backward chaining inference mechanism and certainty factor calculations. The evaluation results demonstrate that the system is capable of producing diagnostic outcomes that align with expert preferences, achieving an accuracy rate of 96%. This indicates that the reasoning process and confidence level calculations within the system operate as designed. The developed system has the potential to support early diagnosis of gastric diseases in a fast and accessible manner and can be utilized as a self-consultation tool for the general public. Keywords: Expert system; Backward chaining; Certainty factor; Gastric diseases Abstrak Gangguan lambung termasuk permasalahan kesehatan yang banyak ditemukan sehingga memerlukan deteksi sejak dini agar penanganan dapat dilakukan secara tepat. Penelitian ini mengkaji pengembangan sistem pakar berbasis web untuk mendukung diagnosis awal penyakit lambung dengan menggunakan metode Backward Chaining sebagai mekanisme inferensi serta Certainty Factor untuk menentukan tingkat keyakinan. Basis pengetahuan disusun dari data gejala dan bobot yang diperoleh dari pakar, selanjutnya diintegrasikan ke dalam sistem guna membentuk proses inferensi yang sistematis. Pengujian sistem dilakukan menggunakan 25 variasi kombinasi gejala untuk memverifikasi kinerja mekanisme inferensi backward chaining dan perhitungan certainty factor . Hasil evaluasi menunjukkan kemampuan diagnostik yang dimiliki oleh sistem penyakit lambung dengan aturan serta bobot keyakinan dalam basis pengetahuan, dengan tingkat kesesuaian terhadap preferensi pakar sebesar 96%. Hal ini menandakan bahwa proses penalaran dan perhitungan tingkat keyakinan pada sistem telah berjalan sesuai dengan perancangan. Sistem yang dikembangkan berpotensi mendukung proses diagnosis awal penyakit lambung secara cepat dan mudah diakses, serta dapat digunakan sebagai alat bantu konsultasi mandiri bagi masyarakat.

Fields of Study & Subjects

Edcuational Technology Systems Decision Support System Applications Artificial Intelligence in Healthcare

Publication details

Journal / source
Jutisi Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi
Volume
14
Issue
3
Pages
2295–2295
Publication date
27 January 2026
Language
EN