## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGELOMPOKAN STATUS KADAR KOLESTEROL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DI PUSKESMAS ARJUNO
Christian Tedjo Kurniawan Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang christian.tdjoe@gmail.com

## ABSTRAK
Puskesmas Arjuno merupakan suatu instansi yang bergerak di bidang pelayanan kesehatan masyarakat. Pelayanan kesehatan tersebut salah satunya adalah pemeriksaan kadar kolesterol. Kendala yang terjadi di Puskesmas Arjuno adalah proses  rekap  data  hasil  pemeriksaan  kadar  kolesterol  pasien  masih  dilakukan  dengan  menggunakan  buku  besar  dan micorosoft  excel  .Sistem  rekap  data  yang  masih  dilakukan  dengan  cara  manual  menyebabkan  kinerja  staf  Puskesmas Arjuno menjadi tidak efektif dari segi ketelitian dan efisiensi waktu.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System ( DSS )  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah. SPK bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik. Sehubungan  hal  tersebut,  maka  dirancanglah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  status  kadar  kolesterol  yang  dapat membantu pengguna untuk menentukan status kadar kolesterol dalam darah. Algoritma yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor ( K-NN ). K-NN adalah  sebuah  algoritma  untuk  mengklasifikasikan  suatu  data  baru  yang  belum  diketahui kelasnya berdasarkan similaritas dan mayoritas dengan kelas yang telah ada.
Dari  hasil  pengujian  yang  berbeda  yaitu  pengujian  fungsi  berdasarkan  sistem  operasi  yang  berbeda,  sistem  dapat berjalan dengan baik pada masing-masing fungsinya. Pengujian validitas sistem juga menunjukan bahwa kinerja sistem sudah  mencapai  91%  dan  tingkat error sebesar  9%  dengan  artian  kinerja  sistem  sudah  cukup  baik.  Pengujian user dilakukan  dengan  mencari  10  responden  didapatkan  penilaian  sistem  dari  5  poin  yang  diujikan  dengan  hasil  70% memberikan jawaban baik, 28% memberikan jawaban cukup serta 2% memberikan jawaban kurang.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Pemeriksaan Kadar Kolesterol, K-Nearest Neighbor (K-NN).
1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar belakang
Masalah  kesehatan  merupakan  permasalahan  yang sangat  penting  untuk  diperhatikan,  salah  satunya  adalah kadar  kolesterol.  Pemeriksaan  dini  jumlah  kadar kolesterol di dalam darah sangat penting untuk dilakukan, agar  status  kesehatan  tubuh  seseorang  dapat  diketahui lebih  awal  sebelum  timbul  gejala-gejala  hiperkolesterol. Penelitian  Interheart  (dalam  Jufri  et  al,  2015)  pada  52 negara yang mencakup 30.000 orang menunjukkan bahwa hampir  50%  serangan  jantung  dapat  dikaitkan  dengan kadar  kolesterol  darah  yang  abnormal.  Orang  dengan kadar  kolesterol  yang  abnormal,  tiga  kali  lebih  berisiko mendapat  serangan  jantung  dan  penyakit  kardiovaskuler, lain dibandingkan mereka yang memiliki kadar kolesterol normal. Pemeriksaan dini jumlah kadar kolesterol di dalam darah  sangatlah  penting  untuk  dilakukan,  agar  status kesehatan  tubuh  seseorang  dapat  diketahui  lebih  awal sebelum timbul gejala hiperkolesterol.  Pemeriksaan kadar kolesterol  meliputi  kolesterol  total  yang  tediri  dari kolesterol  baik  ( HDL atau High-Density  Lipoprotein ), kolesterol jahat ( LDL atau Low-Density Lipoprotein ), dan trigliserida  yang  akan  diketahui  dengan  cara  melakukan pengecekan darah.
Puskesmas  Arjuno  adalah  salah  satu  puskesmas yang  menyediakan  jasa  pemeriksaan  jumlah  kadar kolesterol  di  dalam  darah.  Hasil  pemeriksaan  pasien  di Puskesmas  Arjuno  akan  direkapitulasi  secara  manual setiap 3 bulan sekali dengan cara melakukan pencatatan ke dalam  buku  besar.  Proses  rekapitulasi  hasil  pemeriksaan kadar  kolesterol  pasien  akan  diklasifikasikan  oleh  staf Puskesmas  Arjuno  berdasarkan  kelompoknya,  yaitu normal, ambang batas tinggi dan tinggi. Selain melakukan rekapitulasi  data  pasien  pada  buku  besar,  Puskesmas Arjuno juga melakukan rekapitulasi data hasil pemeriksaan  pasien  tersebut  menggunakan Microsoft Excel yang kemudian akan dicetak dan dikirimkan kepada Dinas Kesehatan.
Sistem  rekapitulasi  hasil  pemeriksaan  kadar kolesterol  pasien  yang  dilakukan  secara  manual  ternyata memiliki  kekurangan.  Salah  satu  kekurangannya  adalah dalam  pencatatan  hasil  pemeriksaan  kadar  kolesterol  ke dalam buku besar membutuhkan waktu yang cukup lama untuk  menyelesaikannya.  Selain  itu  juga  dibutuhkan ketelitian dalam setiap penulisan hasil pemeriksaan kadar kolesterol  pasien  tersebut,  guna  menghindari  kesalahan dalam  pencatatan.  Hal  tersebut  berdampak  pada  kinerja
staf Puskesmas Arjuno yang menjadi tidak efektif dari segi efisiensi waktu.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  sistem rekap  data  yang  sudah  ada  di  Puskemas  Arjuno  perlu dikembangkan.  Beberapa  penelitian  terkait  penggunaan Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  judul  “Penerapan Algoritma Klasifikasi  Nearest  Neighbor ( K-NN )  Untuk Mendeteksi Penyakit Jantung” yang dilakukan oleh Lestari (2014)  dapat  membantu  mengambil  keputusan  untuk mendeteksi  penyakit  jantung.  Dari  penelitian  yang  telah dilakukan  sebelumnya,  penulis  menjadikan  bahan  acuan untuk  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pengelompokan  Status  Kadar Kolesterol  Menggunakan  Algoritma K-Nearest  Neighbor ( K-NN )  Di  Puskesmas  Arjuno”.  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  ini  dapat  mempercepat  proses pengelompokan  status  kadar  kolesterol  pasien  dan  dapat membantu  proses  pengolahan  data  hasil  pemeriksaan kadar kolesterol pasien menjadi lebih mudah dan tepat.

## 1.2. Rumusan masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan  sebelumnya,  maka  penulis  dapat merumuskan  masalah  yang  akan  dibahas  sebagai berikut :
1. Bagaimana  menerapkan  algoritma K-Nearest Neighbor pada  sistem  pendukung  keputusan berbasis kasus pada status kadar kolesterol?
2. Bagaimana  membuat  sistem  yang  menerapkan algoritma K-Nearest  Neighbor dalam  sistem pendukung keputusan berbasis kasus pada status kadar  kolesterol  dengan VB.Net pada Visual Basic 2010 ?

## 1.3. Batasan masalah
Adapun  batasan  malah  yang  diterapkan  dalam pembuatan sistem ini agar menjadi lebih spesifik dan mudah  dimengerti.  Batasan  -  batasan  masalah tersebut antara lain :
1. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari data laporan tahunan hasil tes darah pasien di Puskemas Arjuno, Kota Malang.
2. Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diantaranya  adalah  kolesterol  total,  kolesterol jahat  ( LDL ),  kolesterol  baik  ( HDL ),  serta trigliserida  di  dalam  darah  yang  diperoleh  dari Puskemas Arjuno, Kota Malang.
3. Data  pendukung  yang  digunakan  sebagai  acuan menentukan  kadar  kolesterol  normal  pasien adalah standar kadar kolesterol yang dikeluarkan  oleh  US  National  Cholesterol Education  Program  (NCEP)  hasil  revisi  tahun 2001.
4. Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah algoritma K-Nearest Neighbor ( K-NN ).
5. Sistem  yang  dibagun  mengunakan Microsoft Visual  Studio  2010 dan  mengunakan  basis  data MySQL .

## 1.4. Tujuan
Dari permasalahan yang telah dirumuskan, maka dapat  diketahui  tujuan  dari  pembuatan  sistem  ini, yaitu :
1. Menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor pada  sistem  pendukung  keputusan  berbasis kasus pada status kadar kolesterol.
2. Membuat sistem yang menerapkan algoritma K- Nearest  Neighbor dalam  sistem  pendukung keputusan  berbasis  kasus  pada  status  kadar kolesterol  dengan VB.Net pada Visual  Basic
2010 .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kolesterol
Kolesterol  merupakan  senyawa  lemak  yang diproduksi oleh berbagai sel dalam tubuh, dan sekitar seperempat  kolesterol  yang  dihasilkan  dalam  tubuh diproduksi oleh sel-sel hati. Tingkat kolesterol tinggi dapat  meningkatkan  risiko  penyakit  jantung, stroke , dan  buruknya  sirkulasi  darah  sebab  kolesterol  tidak dapat  diedarkan  langsung  oleh  darah  karena  tidak larut  dalam  air.  Jenis  Kolesterol  ada  3  yaitu  kolesterol baik atau HDL , kolesterol jahat atau LDL dan trigliserida atau VLDL . HDL merupakan  jenis  kolesterol  yang  dapat melarutkan kolesterol jahat dalam tubuh dan biasa disebut sebagai  kolesterol  baik. LDL merupakan  jenis  kolesterol sangat berbahaya sehingga sering disebut kolesterol jahat. Selain HDL dan LDL ,  jenis  kolesterol  lain  yang  penting untuk  diketahui  adalah  jenis  kolesterol VLDL atau trigliserida ,  yaitu  suatu  jenis  lemak  yang  terdapat  dalam darah  dan  berbagai  organ  dalam  tubuh  (Khairani  and Sumiera, 2015).

## 2.2. Penilaian Status Kadar Kolesterol
Kadar  kolesterol  normal  di  dalam  tubuh manusia  biasanya  akan  mengalami  peningkatan seiring  dengan  usia  yang  semakin  bertambah  akibat dari jumlah kolesterol yang dihasilkan didalam tubuh lama  kelamaan  akan  semakin  menumpuk,  dan  hal lainnya akan semakin diperparah dengan mengkonsumsi makanan yang mengandung kolesterol tinggi  serta kurangnya  melakukan aktifitas fisik  atau  olahraga  rutin  (Malik,  2014).  Pedoman profil  lemak  darah  untuk    kadar  kolesterol  normal dalam  darah  menurut  US  National  Cholesterol Education  Program  (NCEP)  hasil  revisi  tahun  2001 dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Profil Lipid menurut NCEP tahun 2001
Profile Lipid Test Parameter Optimal Interme-diate High Total Cholesterol < 200 200–239 > 239 LDL Cholesterol < 130 130–159 > 159 HDL Cholesterol > 60 40–60 < 40 Triglyceride < 150 150– 199 > 199
Keterangan : 1. Kolesterol  total  kurang  dari  200 mg/dL , merupakan takaran  kadar kolesterol  yang  normal. Artinya jumlah kadar  kolesterol LDL , HDL , serta Trigliselida masih  kurang  dari  angka  200 mg/dL . Kolesterol  total  berada  pada  angka  200–239 mg/dL , masih tergolong kolesterol cukup. Kolesterol  total  lebih  dari  ukuran  239 mg/dL merupakan ukuran kadar kolesterol yang tinggi.
2. Semakin  kecil  kadar LDL dalam  darah,  maka semakin kecil risiko terkena penyakit jantung dan stroke .
3. Berbanding  terbalik  dengan  kadar HDL ,  semakin tinggi kadar HDL , maka akan semakin kecil risiko terkena penyakit jantung dan stroke .
4. Kadar trigliserida yang tinggi dapat meningkatkan kadar kolesterol dalam tubuh.

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Sulaksono et al. (2008), Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System adalah sistem  berbasis  komputer  yang  dibangun  dengan  tujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi,  serta  mengarahkan  pengguna  informasi  agar dapat  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih baik  dan  berbasis  fakta  ( evidence ).  Sistem  pendukung keputusan  yang  baik  harus  mampu  menggali  informasi dari database ,  melakukan  analisis,  serta  memberikan interprestasi dengan format yang mudah untuk digunakan atau  dipahami  oleh  orang  yang  tidak  mempunyai  dasar kemampuan  pengoperasian  komputer  yang  tinggi sekalipun.

## 2.4. K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma K-Nearest  Neighbor adalah  sebuah algoritma  untuk  mengklasifikasikan suatu data baru  yang belum  diketahui  kelasnya  berdasarkan  similaritas  dan mayoritas dengan kelas yang telah ada. Prinsip kerja K-NN adalah mencari jarak terdekat antara data yang dievaluasi dengan K tetangga  ( neighbor )  terdekatnya  dalam  setiap kelas  tertentu. K-NN akan  memilih K -tetangga  terdekat untuk menentukan hasil klasifikasi dengan melihat jumlah kemunculan  dari  kelas  dalam K -tetangga  yang  terpilih. Rumus  perhitungan  jarak  dapat  dilihat  pada Persamaan 1 (Hermaduanti and Kusuma, 2008) :
dengan : d : jarak data ke – i                      p : dimensi data X 1i : sampel data ke – i                i : variabel data X 2i : data uji ke - i

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  adalah  penelitian deskriptif.  Penelitian  dilaksanakan  pada  bulan  Juni  –  Juli 2016  di  Puskesmas  Arjuno  Malang.  Sampel  dalam penelitian  ini  berjumlah  122  orang  yang  diambil  dengan cara random sampling. Algoritma  yang digunakan dalam penelitian ini adalah K- Nearest Neighbor ( K-NN ).

## 3.1. Diagram blok
Diagram blok merupakan diagram yang digunakan untuk menggambarkan proses kerja sistem pada  suatu  komputer  agar  lebih  mudah  dipahami. Diagram blok sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram blok
3.2. Diagram IPO (Input Proses Output)
Diagram IPO merupakan  suatu    representasi visual dari sebuah proses  atau kegiatan. Diagram ini memuat  semua  daftar  karakteristik input ,  proses  dan output .  Diagram IPO pada  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Data tes darah digunakan sebagai input Sistem menentukan status kadar kolesterol Data akan disimpan di database MySQL Sistem menghasilkan keluaran berupa laporan dan grafik pasien
Sistem menentukan status kadar kolesterol

## Gambar 2. Diagram IPO pada sistem

## 3.3. Struktur Menu
Pada  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  kasus untuk  menentukan  status  kadar  kolesterol pasien terdapat tiga struktur menu yang dibedakan berdasarkan hak akses. Struktur menu tersebut yaitu struktur menu administrator, kepala puskesmas dan  staf puskemas.

## 3.4. Struktur Menu Administrator
Struktur  menu  pada  halaman  administrator terdapat  lima  menu  yaitu  menu  cek  status,  data pasien,  grafik pasien,  laporan dan  hak akses.  Struktur menu  halaman  administrator  dapat  dilihat  seperti pada Gambar 3.
Halaman utama admin Cek status Manipulasi data user Hak akses Laporan Grafik pasien Data pasien Data tanggal Data tanggal Lihat persamaan kasus Manipulasi data pasien Data kasus Input kasus

## Gambar 3. Struktur menu administrator

## 3.5. Struktur Menu Kepala Puskesmas
Struktur  menu  pada  halaman  kepala  puskesmas terdapat  dua  menu  yaitu  grafik  pasien  dan  laporan. Struktur  menu  halaman  kepala  puskesmas  dapat dilihat seperti pada Gambar 4.
Halaman utama kepala puskesmas Grafik pasien Data tanggal
Laporan Data tanggal
Gambar 4.  Struktur menu kepala puskesmas

## 3.6. Struktur Menu Staf Puskesmas
Struktur  menu  pada  halaman  staf  terdapat  dua menu yaitu cek status dan data pasien. Struktur menu halaman staf dapat dilihat seperti pada Gambar 5.
Halaman utama staff Cek status Input kasus Data pasien Data kasus Manipulasi data pasien
Lihat persamaan kasus

## Gambar 5. Struktur menu staf
3.7. Flowchart Algoritma Pada Sistem Flowchart algoritma dapat didefinisikan sebagai bagan  yang  menunjukkan  arus  pekerjaan  secara keseluruhan  dari  algoritma.  Bagan  ini  menjelaskan urutan dari prosedur yang ada di dalam  algoritma K- Nearest Neigbor yang dapat dilihat seperti pada Gambar 6.
Start Input data pasien Hitung Jarak kasus baru dengan kasus lama di database Urutkan data berdasarkan jarak terkecil Status kadar kolesterol Pilih kelas mayoritas berdasarkan k Apakah kasus baru perlu disimpan Data pasien Simpan data kasus baru Y T End Gambar 6. Flowchart algoritma K-Nearest Neighbor pada sistem

## 3.8. Flowchart Sistem
Flowchart sistem  dapat  didefinisikan  sebagai bagan  yang  menunjukkan  arus  pekerjaan  secara keseluruhan  dari  sistem.  Bagan  ini  menjelaskan urutan  dari  prosedur  yang  ada  di  dalam    sistem. Flowchart pada  sistem  yang  dibagi  menjadi  tiga  hak akses  yaitu flowchart admin,  kepala  puskesmas  dan staf.

## 3.9. Flowchart Admin
Flowchart admin menggambarkan langkah–langkah jalan program pada  hak akses sebagai admin yang dapat dilihat seperti pada Gambar 7.
Start Validasi Halaman admin Cek status? Data pasien? Grafik pasien? Laporan? Hak akses? Logout? End Data pasien Cek status kadar kolesterol Status kadar kolesterol Simpan data pasien? Data pasien CRUD data pasien? Simpan data pasien Grafik pasien per tahun Cetak data pasien Data user & hak akses CRUD data user? Username & Password CRUD data pasien Cetak grafik pasien? Cetak data pasien? Cetak grafik pasien Laporan Data Pasien CRUD data user T T T T T T T T T T T Y Y Y Y Y Y Y Y Y T Y Y Y Gambar 7. Flowchart Sistem Admin

## 3.10. Flowchart Kepala Puskesmas
Flowchart kepala  puskesmas  menggambarkan langkah–langkah  jalan  program  pada  hak  akses  sebagai kepala puskesmas yang dapat dilihat seperti pada Gambar 8.
Start Validasi Halaman admin Grafik pasien? Laporan? Logout? End Grafik pasien per tahun Cetak data pasien Username & Password Cetak grafik pasien? Cetak data pasien? Cetak grafik pasien Laporan Data Pasien T T T T T T Y Y Y Y Y Y
Gambar 8. Flowchart sistem kepala puskesmas

## 3.11. Flowchart Staf
Flowchart staf puskesmas menggambarkan langkah–langkah  jalan  program  pada  hak  akses    sebagai staf yang dapat dilihat pada Gambar 9.
Start Validasi Halaman admin Cek status? Data pasien? Logout? End
Data pasien Cek status kadar kolesterol Status kadar kolesterol Simpan data pasien? Data pasien CRUD data pasien? Simpan data pasien Username & Password CRUD data pasien T Y T T T T T Y Y Y Y Y Gambar 9. Flowchart sistem staf 3.12. Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram ( DFD )  merupakan  alat untuk perancangan sistem yang berorentasi pada alur data  dengan  konsep  dekomposisi  dapat  digunakan untuk  mengambarkan  analisis  maupun  rancangan sistem  yang  mudah  digunakan.  Dalam  rancangan sistem, DFD yang  digunakan  adalah DFD  Level  0 dan DFD level 1 . 3.13. DFD Level 0 DFD Level 0 atau bisa disebut diagram konteks merupakan  bagimana  sistem  berinteraksi  dengan external entity . Berikut gambaran diagram DFD level 0 yang di tampilkan pada Gambar 10.
0 SPK Status Kadar Kolesterol Admin Data user, data akses user, data kasus pasien baru, data tanggal Data akses user, Data kasus pasien baru Laporan kasus pasien, informasi status kadar kolesterol Data akses user, data tanggal Akses user, akses halaman, info status pasien, laporan kasus pasien, informasi status kadar kolesterol Akses halaman, info status pasien Kepala Puskesmas Staf

## Gambar 10. DFD level 0
3.14. DFD Level 1 DFD Level 1 menunjukkan proses-proses utama yang  terjadi  didalam  sistem  yang  sedang  dibangun. Berikut tampilan DFD Level 1 yang penulis rancang, ditampilkan pada Gambar 11.
5 Melihat grafik status kadar kolesterol 1 Mengelola data user 3 Cek Status 4 Cetak laporan 2 Login Tb_user Tb_pasien Admin Staff Kepala Puskesmas Informasi status kadar kolesterol pasien Data tanggal Data tanggal Data user Akses user Data akses user Akses halaman Akses halaman Akses halaman Data akses user Data akses user Data kasus pasien baru Info status pasien Info status pasien Data kasus pasien baru Laporan kasus pasien Laporan kasus pasien Akses user Akses halaman Info status pasien Data tanggal Data tanggal Informasi status kadar kolesterol pasien Laporan kasus pasien Data kasus pasien baru Informasi status kadar kolesterol pasien Data user
Gambar 11. Rancangan DFD Level 1

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Hasil  akhir  dari  sistem  pendukung  keputusan pengelompokan  status  kadar  kolesterol  dapat  dilihat  dari gambar-gambar berikut ini :
4.2. Tampilan Login Halaman login merupakan  tampilan  paling  awal ketika sistem dijalankan. User harus masuk terlebih dahulu dengan mengunakan username dan password yang telah terdaftar pada sistem. Berikut tampilan login dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. User login

## 4.3. Tampilan Halaman Staf Puskesmas
Halaman staf puskesmas merupakan tampilan yang akan  muncul  ketika user masuk  kedalam  sistem  dengan hak  akses  staf  puskesmas  yang  dikhususkan  untuk mengecek status kadar kolesterol dan melihat data pasien yang  tersimpan  di  dalam  sistem.  Berikut    tampilan halaman staf dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Halaman staf puskesmas

## 4.4. Tampilan Halaman Kepala Puskesmas
Halaman  kepala  puskesmas  merupakan  tampilan yang  akan  muncul  ketika user masuk  kedalam  sistem dengan  hak  akses  kepala  puskesmas  yang  dikhususkan untuk melihat grafik dan laporan pasien. Berikut tampilan halaman kepala puskesmas dapat dilihat pada Gambar 14.

## Gambar 14. Halaman kepala puskesmas

## 4.5. Tampilan Halaman Admin
Halaman  administrator  merupakan  tampilan  yang akan muncul ketika user masuk dengan hak akses admin. Menu  pada  halaman  administrator  yaitu,  cek  status,  data pasien,  grafik  pasien,  laporan  dan  hak  akses.  Berikut tampilan halaman administrator dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Halaman admin

## 4.6. Tampilan Halaman Cek Status
Halaman  cek  status  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  menginputkan  data  pasien  baru  yang akan di analisis berdasarkan dengan data pasien lama yang berada  pada database guna  menentukan  status  kadar kolesterol.  Berikut  tampilan  halaman  cek  status  dapat dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 16. Halaman cek status

## 4.7. Tampilan Halaman Data Pasien
Halaman  data  pasien  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  memanipulasi  data  pasien.  Manipulasi yang dimaksud adalah menambah, mengubah, menghapus data pasien yang berada dalam database . Berikut tampilan halaman data pasien dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Halaman data pasien

## 4.8. Tampilan Halaman Grafik Pasien
Halaman  grafik  pasien  merupakan  halaman  yang digunakan untuk menampilkan perkembangan data status kadar  kolesterol  pasien  tiap  periodik  berdasarkan  data pasien  yang  masuk.  Berikut  tampilan  halaman  grafik pasien dapat dilihat seperti pada Gambar 18.

## Gambar 18. Halaman grafik pasien

## 4.9. Tampilan Halaman Laporan
Halaman  laporan  merupakan  halaman  yang digunakan untuk membantu user dalam mencetak laporan periodik  data  pasien  yang  akan  diberikan  pada  Dinas
Kesehatan. Berikut tampilan halaman laporan dapat dilihat seperti pada Gambar 19.
Gambar 19. Halaman laporan

## 4.10. Tampilan Halaman Hak Akses
Halaman  hak  akses  merupakan  halaman  untuk mengatur  hak  akses login untuk  user.  Hak  akses  dalam sistem  dibedakan  menjadi  tiga  yaitu  hak  askses  sebagai admin,  kepala  puskesmas  dan  staf.  Berikut  tampilan halaman hak akses dapat dilihat seperti pada Gambar 20.
Gambar 20. Halaman hak akses

## 4.11. Pembahasan
Pembahasan  merupakan  sebuah  tahapan  yang dilakukan untuk mengetahui hasil dari implementasi yang sudah  dibuat  dengan  tujuan  mengevaluasi  tingkat keberhasilan sistem setelah dijalankan.

## 4.12. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  dilakukan  untuk  menguji fungsi  dari  sistem  atau  perangkat  lunak.  Pengujian dilakukan dengan mengunakan 3 macam operating system yang berbeda, yaitu Windows 7 Ultimate 32-bit , Windows 8 Professional 64-bit dan Windows 10 Professional 32-bit . Hasil  pengujian  fungsional  yang  telah  dilakukan  dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Pengujian fungsi
No Fungsi yang diuji Windows Versi 7 (x86) 8 (x64) 10 (x86) 1 Login sesuai hak akses    2 Cek status pasien    3 Simpan data pasien dan user    4 Lihat data pasien dan user    5 Ubah data pasien dan user    6 Hapus data pasien dan user    7 Cari data pasien dan user    8 Lihat grafik pasien    9 Cetak laporan    10 Tambah hak akses baru    11 Logout    Keterangan :  : Sukses,  : Gagal
Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 2 dapat dijelaskan  bahwa  pengujian  secara  fungsional  pada beberapa  sistem  operasi  yang  berbeda  berhasil  dan berjalan dengan baik.

## 4.13. Pengujian Validitas Sistem
Pengujian  validitas  sistem  dilakukan  untuk  melihat nilai  validitas  dari  sistem  yang  telah  dibangun.  Sistem dikatakan  memiliki  kinerja  tinggi  apabila  output  yang dihasilkan oleh SPK memiliki nilai yang sama dengan data sampel.  Hasil  pengujian  sistem  pendukung  keputusan yang telah dilakukan dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Pengujian validitas
No Nama Pasien Status SPK Hasil 1 S.B ABT ABT True 2 S.A ABT ABT True 3 T.N ABT N False 4 H.W T T True 5 N.A ABT ABT True 6 D.P N N True 7 A.R ABT ABT True 8 R.D T T True 9 M.M N N True 10 E.Y T T True 11 N N N True 12 I.H ABT ABT True ... ... ... ... ... 121 T.H ABT ABT True 122 G.S T T True Keterangan :
N : Normal, ABT : Ambang Batas Tinggi, T : Tinggi
Berdasarkan pengujian validitas yeng telah dilakukan maka diperoleh :
Kinerja SPK = = = 91% Erorr
=  100% – 91% = 9%
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  Tabel  3 menunjukkan  bahwa  kinerja  sistem  mencapai  91% dengan tingkat error 9%. Dengan hasil tersebut dapat dikatakan bahwa kinerja sistem sudah cukup baik.

## 4.14. Pengujian User
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  seberapa akurat  sistem  yang  telah  dibuat,  pengujian  dilakukan dengan  memberikan  kuesioner  kepada  10  responden mengenai  program  yang  telah  dibbuat.  Tabel  pengujian dari responden tersebut ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian user No Uraian Jawaban (%) Total (%) Y C K 1 Tampilan aplikasi tertata dan jelas 90 10 - 100 2 Mudah digunakan (User Friendly) 70 30 - 100 3 Respon tampilan cepat (responsif) 60 40 - 100 4 Hasil dan informasi sesuai 60 40 - 100 5 Memiliki fungsi tepat sasaran 70 20 10 100 Jumlah 350 140 10 500 Rata-rata 70% 28% 2% 100%
Keterangan :
Y : Ya , C : Cukup, K : Kurang
Berdasarkan  hasil  pengujian  user  pada  Tabel  4 dapat  dijelaskan  bahwa  responden  memilih  jawaban ya yang dapat diartikan baik sebanyak 70%, jawaban cukup  sebanyak  28%  dan  jawaban  kurang  sebanyak 2%. Hasil tersebut menunjukan bahwa sebagian besar responden  menilai  kinerja  aplikasi  sudah  cukup sesuai dengan yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Dari  beberapa  tahap  pengujian  yang  telah dilakukan  maka  didapat  beberapa  kesimpulan diantaranya :
1. Berdasarkan pengujian fungsional, aplikasi yang dibuat  dapat  berjalan  diberbagai  jenis  sistem operasi Windows dengan  beberapa  ketentuan yang  mendukung seperti ketersediaan Microsoft Net Freamework .
2. Berdasarkan pengujian validitas sistem, didapatkan  kinerja  sistem  sebesar  88,5%  dan error sebesar  11,5%  dengan  artian  kinerja sistem sudah cukup baik.
3. Berdasarkan hasil  kuesioner yang telah didapat, menunjukan  bahwa  sebagian  besar  responden menilai  kinerja  aplikasi  sudah  cukup  sesuai dengan yang diharapkan

## 5.2. Saran
Adapun  beberapa  saran  yang  dapat  diberikan setelah dilakukan beberapa pengujian diantaranya :
1. Untuk  pengembangan  selanjutnya,  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  pengelompokan status  kadar  kolesterol  dapat  dikembangkan dengan algoritma lain seperti genetika.
2. Aplikasi sistem pendukung keputusan pengelompokan  status  kadar  kolesterol  dapat dikembangkan berbasis website sehingga pengguna  tidak  perlu  menginstal  aplikasi  pada komputer.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hermaduanti,  N.  and  Kusumadewi,  S.,  2008. Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Sms
Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Dengan  Metode K-Nearest  Neighbor .  In Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI) (Vol.  1, No. 1).
[2] Jufri,  N.N.,  Wirjatmadi,  B.  and  Adriani,  M., 2015. Combined  Food  (Bekatul  dan  Lemak) Menurunkan  Kadar  Kolesterol  Total .  Jurnal Kedokteran Brawijaya, 28 (3), pp.208-212.
[3] Khairani, R. and Sumiera, M., 2005. Profil lipid pada penduduk lanjut usia di Jakarta . Universa Medicina , 24 (4), pp.175-183.
[4] Lestari,  M.,  2015. Penerapan  Algoritma Klasifikasi  Nearest  Neighbor  (K-NN)  Untuk Mendeteksi  Penyakit  Jantung . Faktor  Exacta , 7 (4), pp.366-371.
[5] Malik,M.A.,2014. Gambaran  Kadar  Kolesterol Total  Darah  Pada  Mahasiswa  Angkatan  2011
Fakultas Kedokteran Universitas SAM
Ratulangi  Dengan  Indeks  Massa  Tubuh  18,  5- 22, 9 kg/m2 . Jurnal e-Biomedik, 1(2).
[6] Sulaksono,  J.,  Jauhari,  M.H.  and  Hariri,  F.R., 2014. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode  Learning  Vector  Quantization .  Semnas Tekno Media Online, 2 (1), pp.2-04.