SOLUSI PENGOBATAN PRODUK K-LINK DENGAN SISTEM PAKAR - M.Asrori Eko Cahyono; Nur Rochmah Dyah Pujiastuti (Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 2014)
K-link merupakan suatu instansi swasta yang bergerak dibidang penjualan suplemen kesehatan yang digunakan untuk terapi kesehatan dan dapat membantu penyembuhan penyakit dalam. Banyaknya konsumen yang memilih untuk datang langsung kekantor k-link untuk berkonsultasi dan kurangnya Customer service dalam melayani konsumen membuat antrian konsumen yang ingin berkonsultasi tentang solusi pengobatan dengan produk k-link. Customer service juga sering mendapat pertanyaan yang sama tiap konsumen maka costumer servis harus menjelaskan secara berulang â€“ ulang. Dari permasalahan yang ada maka muncullah rumusan tentang bagaimana membuat sebuah sistem yang mampu mendiagnosa penyakit dalam berdasarkan gejala-gejala yang dirasakan konsumen dan memberitahukan solusi pengobatannya dengan produk k-link. Sehingga sistem ini dapat membantu Customer service mendapatkan data lebih cepat dan membantu konsumen menghemat waktu dalam pelayanan konsultasi.Penelitian mengenai pendiagnosaan penyakit dalam yang dilakukan ini menggunakan metode penelusuran fakta Forward Chaining. Tahap pengembangan aplikasi diawali dengan tahap analisis dan definisi persyaratan yang menghasilkan rekayasa pengetahuan, kebutuhan data dan kebutuhan sistem. Tahap kedua yaitu perancangan sistem dan perangkat lunak yang menghasilkan perancangan proses yaitu Diagram Konteks, Diagram Alir Data, Entity Relationship Diagram, Mapping Table, Rancangan tabel dan perancangan menu dan antarmuka. Tahap ketiga yaitu implementasi dan pengujian unit dengan menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0Â  dan Microsoft Office Access 2007. Tahap selanjutnya adalah integrasi dan pengujian sistem menggunakanÂ  Alpha Test dan Black box Test.Dari penelitan yang dilakukan menghasilkan sebuah aplikasi tentang â€œSistem Solusi Pengobatan Produk k-Link Dengan Sistem Pakarâ€ yang dapat bekerja seperti layaknya seorang pakar, dimana yang dihasilkan mampu mendiagnosa 15 Peyakit dalam, 36 Penyebab, 19 Solusi, 47 Gejala. Hasil uji coba menunjukkan bahwa aplikasi ini layak dan dapat digunakan.Â Kata Kunci : Basis Pengetahuan, Penyakit Dalam, Forward Chaining