## DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES DENGAN METODE FORWARD CHAINING
Sri Hardani
Sistem Informasi
Universitas Bina Sarana Informatika http://www.bsi.ac.id/ sri.sin@bsi.ac.id
Abstract —Diabetes  is  a  disease  that  causes  many deaths. From year to year the number of people with diabetes is increasing. If known earlier, sufferers can control  their  disease  through  medication,  lifestyle changes,  and  eating  patterns.  With  the  technology that  helps  in  diagnosing  the  disease,  will  help patients to find out the disease without having to see a doctor. By applying the forward chaining method that  works  by  reading  the  facts  that  are  then applied  in  the  applicable  rules,  so  as  to  produce  a conclusion,  the  system  reads  the  symptoms complained of by the patient to find out the type of diabetes suffered .
Keywords :  expert  system,  diagnosis,  diabetes, inference engine, forward chaining.
Intisari —Penyakit  diabetes  merupakan  salah  satu penyakit  yang  mengakibatkan  banyak  kematian. Dari  tahun  ke  tahun  jumlah  penderita  penyakit diabetes  semakin  meningkat.  Jika  dikatahui  lebih awal,  penderita  dapat  mengendalikan  penyakitnya baik  melalui  pengobatan,  perubahan  gaya  hidup, dan  pola  makan.  Dengan  adanya  teknologi  yang membantu  dalam  mendiagnosa  penyakit,  akan membantu  pasien  untuk  mengetahui  penyakitnya tanpa harus ke dokter. Dengan menerapkan metode forward  chaining  yang  bekerja  dengan  membaca fakta-fakta  yang  ada  kemudian  diterapkan  dalam rule  yang  berlaku,  sehingga  menghasilkan  sebuah kesimpulan,  sistem  membaca  gejala-gejala  yang dikeluhkan pasien untuk mengetahui jenis penyakit diabetes yang diderita.
Kata  Kunci :  sistem  pakar,  diagnosa,  diabetes, inference engine, forward chaining.

## PENDAHULUAN
Diabetes  melitus  merupakan  penyakit gangguan  metabolitik  menahun  akibat  pancreas tidak memproduksi cukup insulin atau tubuh tidak dapat  menghasilkan  insulin  yang  diproduksi secara  efektif,  sehingga  terjadi  peningkatan konsentrasi glukosa di dalam darah (hiperglikemia)(Kementrian Kesehatan, 2014).
Secara  global,  jumlah  penderita  diabetes mengalami  peningkatan  signifikan  dari  tahun  ke tahun.  Diabetes  Atlas  edisi  ke-8  yang  diterbitkan oleh  Federasi  Diabetes  Internasional  2017 menyatakan  bahwa  425  juta  dari  total  populasi seluruh  dunia,  atau  sekitar  8,8  persen  orang dewasa  berumur  20-79  tahun  merupakan penderita  diabetes.  Tahun  2017  Indonesia menempati  urutan  ke-2  sebagai  negara  dengan jumlah penderita diabetes diantara negara-negara asia  pasifik.  Dengan  jumlah  penderita  diabetes sebanyak 10.578.401(Cho et al., 2018).
Sumber: (Cho et al, 2018)(Cho et al., 2018) Gambar1. Negara Dengan Jumlah Prevelensi Diabetes Terbanyak Di Kawasan Asia Pasifik
Peningkatan  jumlah  prevelensi  diabetes  di negara  berkembang  diakibatkan  gaya  hidup dimana  masyarakat  kurang  memperhatikan asupan  makanan  dan  kurangnya  aktifitas  fisik. Dalam  jangka  panjang,  penyakit  diabetes  yang tidak ditangani secara tepat, dapat mengakibatkan berbagai  komplikasi  pada  bagian  tubuh  lain. Komplikasi  yang  muncul  antara  lain  gangguan penglihatan bahkan dapat mengakibatkan kebutaan, luka yang susah disembuhkan, penyakit jantung,  ginjal,  hipertensi,  dan  stroke(Choubey  & Paul, 2017).
Diabetes  merupakan  salah  satu  penyebab utama  dari  kematian  akibat  penyakit  tidak menular(Susanti  &  Bistara,  2018).  Deteksi  dini pada  penderita  diabetes  dapat  membantu penderita  mengetahui  lebih  awal  penyakit  yang dideritanya, sehingga penderita dapat mengontrol melalui  suntik  insulin,  minum  obat,  menjaga  pola
makan,  dan  program  latihan  untuk  aktifitas  fisik (Choubey & Paul, 2017).
Saat  ini  perkembangan  teknologi  komputer dengan  sistem  pakar  telah  menjangkau  berbagai bidang,  termasuk  dunia  kesehatan.  Salah  satu penerapan  sistem  pakar  dalam  dunia  kesehatan adalah  untuk  mendiagnosa  penyakit.  Dengan diagnosa  awal,  makan  dapat  diberikan  saran kepada  pasien  apa  yang  harus  dilakukan  terkait penyakit  yang  diderita.  Sistem  pakar  merupakan program  komputer  yang  meniru  proses  dan penalaran  para  pakar  dalam  memecahkan permasalahan tertentu(Zeki, Malakooti, Ataeipoor, & Tabibi, 2012).
Dalam  sistem  pakar  diagnosa  diabetes, mengadopsi  pengetahuan  para  pakar  dalam mendiagnosa penyakit diabetes dan mengimplementasikan
dalam aplikasi
menggunakan  metode  pengambilan  keputusan yang ada dalam ilmu computer. Salah satu metode pengambilan  keputusan  yang  sering  digunakan adalah  forward  chaining.  Forward  chaining merupakan  salah  metode  mesin  inferensi  yang melakukan  pencarian  aturan  inferensi  sampai  ia menemukan suatu kondisi yang bernilai benar(Rupnawar, Jagdale, & Navsupe, 2016).

## BAHAN DAN METODE
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  metode yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Pengamatan ( Observation ) Pengumpulan data dengan melakukan pengamatan secara langsung pada pasien yang sudah terdiagnosa menderita diabetes.
2. Wawancara ( Interview ) Mengunpulkan data hasil wawancara penderita diabetes.
3. Studi Pustaka ( Literature Review ) Infromasi  tambahan  yang  diperoleh  dengan membaca  referensi  dari  buku-buku  dan literature    yang  berhubungan  dengan  dengan permasalahan  yang  dibahas  dalam  penelitian ini yaitu diagnosa diabetes.
Metode  inferensi  merupakan  kumpulan prosedur yang bertujuan melakukan penalaran(Salisah,  Lidya,  &  Defit,  2015).  Dalam penelitian  ini,  metode  inferensi  yang  digunakan adalah  metode forward  chaining .  Metode forward chaining bekerja  dengan  mencari  aturan  inferensi sampai  menemukan  kondisi  yang  bernilai  benar. Ketika  kondisi  tersebut  ditemukan  maka  dapat dibuat sebuah kesimpulan, maka akan menghasilkan  informasi  baru  yang  dapat ditambahkan  pada  data  set.  Mesin  inferensi bekerja dengan menggunakan sekumpulan kondisi dan  derivasi  sampai  akhirnya  memberikan
keputusan.  Dalam  pengerjaannya,  mesin  inferensi mempertimbangkan semua fakta dan aturan, serta memilahnya sebelum menyimpulkan solusi(Rupnawar et al., 2016).
Sumber: (Rupnawar et al., 2016) Gambar2. Cara Kerja Metode Forward Chaining
Dalam  gambar  di  atas  terdapat  sejumlah fakta yang merupakan kondisi yang dialami pasien. Fakta-fakta  ini  memberikan  sejumlah  keputusan dan  kemudian  keputusan-keputusan  ini  akhirnya memberikan  satu  hasil.  Definisi  standar  dari sistem  forward-chaining  adalah  bahwa  sistem beroperasi dengan mengulangi serangkaian urutan operasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  dijelaskan  hasil  penelitian yaitu  penerapan  metode  forward  chaining    dalam pengembangan  aplikasi  sistem  pakar  untuk mendeteksi penyakit diabetes. Dalam sistem pakar ini  mengimplementasikan  keahlian  seorang  pakar untuk menghasilkan sebuah kesimpulan.

## A. Alur Sistem
Sistem  pakar  ini  dikembangan  dengan model sesin inferensi yaitu forward chaining untuk mendiagnosa  penyakit  diabetes.  Sistem  akan menganalisa  fakta  yang  diperoleh  dari  inputan berdasarkan  role  yang  tersimpan  dalam  database sistem.  Role  yang  tersimpan  dalam  database merupakan  pengetahuan  pakar  yang  diadopsi  ke dalam sistem untuk dapat memberikan
kesimpulan  terhadap  fakta  yang  diiput  oleh pengguna.  Logika  percabangan  IF  –  Then diformulasikan untuk mendiagnosa apakah pasien termasuk dalam kategori diabetes tipe 1, diabetes tipe 2, prediabetes, atau gestational.
Sumber: (Hardani, 2019) Gambar 3. Workflow Diagnosa Penyakit Diabetes Gambar 3 diatas menunjukkan alur aplikasi diagnosa  penyakit  diabetes.  Setelah  pengguna menginput  data  singkat  pasien,  aplikasi  akan menampilkan  satu  persatu  pertanyaan  yang berhubungan  dengan  gejala  penyakit  diabetes. Pengguna dapat nenampilkan hasil diagnosa tanpa harus  menyelesaikan  semua  pertanyaan.  Jika sistem  menganggap  bahwa  jawaban  sudah  cukup, maka  sistem  akan  menampilkan  hasil  diagnosa. Jika  belum  cukup,  maka  pengguna  akan  diminta untuk menjawab pertanyaan berikutnya.
B. Knowledge Base
Tabel 1. Knowledge Base Diagnosa Penyakit Diabetes Gejala Tipe 1 Tipe 2 Pre diabetes Gestational G01    G02   
Gejala Tipe 1 Tipe 2 Pre diabetes Gestational G03    G04  G05    G06  G07   G08   G09   G10   G11  G12  G13  G14  G15  G16  G17  G18  G19  G20  G21   G22   G23   G24   G25   G26  G27  G28  G29  G30  G31  G32  G33   G34   G35   G36   G37   G38    G39  G40  G41   G42  G43   G44   G45   G46  
Gejala Tipe 1 Tipe 2 Pre diabetes Gestational G47   G48  G49   G50   G51   G52  G53   G54   G55   G56  G57  G58  G59  G60  Sumber: (Choubey & Paul, 2017)
Keterangan hasil diagnosa : 1. Diabetes tipe 1 Diabetes tipe 1 disebut juga diabetes mellitus yang tergantung  pada  insulin  (insulin-dependent diabetes  mellitus  -  IDDM).  Diabetes  tipe  1  dapat mencapai  5%  hingga  10%  dari  semua  kasus diabetes  yang  didiagnosis.  Faktor  risiko  kurang terdefinisi  dengan  baik  untuk  diabetes  tipe  1 dibanding  diabetes  tipe  2.  Faktor  genetik  dan lingkungan sangat berhubungan dalam perkembangan diabetes tipe ini.(Zeki et al., 2012)
2. Diabetes tipe 2
Diabetes tipe 2 disebut juga diabetes mellitus yang tidak  tergantung  pada  insulin  (non-insulin- dependent  diabetes  mellitus  -  NIDDM)  atau diabetes  yang  menyerah  orang  dewasa.  Diabetes tipe  2  dapat  mencapai  sekitar  90%  hingga  95% dari  semua  kasus  diabetes  yang  didiagnosis. Faktor  risiko  untuk  diabetes  tipe  2  meliputi  usia yang  lebih  tua,  obesitas,  riwayat  diabetes  pada keluarga,  riwayat  diabetes  gestasional,  gangguan toleransi  glukosa,  kurang  aktivitas  fisik,  dan  ras  / etnis (Zeki et al., 2012)
3. Pre diabetes
Prediabetes adalah keadaan hiperglikemia dengan parameter glikemik di atas normal tetapi masih di bawah ambang batas diabetes, artinya tidak cukup tinggi untuk masuk dalam kategori
diabetes(Bansal, 2015). 4. Gestational
Kasus  ini  terjadi  pada  2%  sampai  5%  dari semua kehamilan, tetapi biasanya akan menghilang  ketika  kehamilan  berakhir.  Wanita
hamil  memiliki  cukup  insulin,  tetapi  efek  insulin sebagian  diblokir  oleh  berbagai  hormon  lain  yang diproduksi  di  plasenta.  Kondisi  ini  disebut resistensi insulin.
Keterangan gejala : G01  :  Rasa haus meningkat G02  :  Sering buang air kecil G03  :  Nafsu makan bertambah G04  :  Penurunan berat badan G05  :  Kelebihan berat badan G06  :  Berat badan bervariasi G07  :  Gangguan penglihatan G08  :  Kelelahan G09  :  Mudah emosi G10  :  Infeksi kulit G11  :  Gatal-gatal pada kulit G12  :  Riwayat keluarga penderita diabetes G13  :  Depresi G14  :  Kesemutan G15  :  Nafas berbau buah-buahan G16  :  Mengompol
G17  :  Proses penyembuhan luka lama/sulit G18  :  Riwayat keluarga penderita diabetes selama kehamilan G19  :  Riwayat diabetes pada kehamilan sebelumnya G20  :  Pernah  melahirkan  bayi  dengan  berat  >  9 pounds (4,5kg)
G21  :  Insomnia
G22  :  Gemetaran G23  :  Berkeringat G24  :  Mudah Gelisah G25  :  Mudah merasa kebingungan G26  :  Mudah  rofe G27  :  Suasana hati mudah berubah G28  :  Mual G29  :  Muntah G30  :  Kulit kering G31  :  Sakit dan nyeri G32  :  Sering mengalami infeksi jamur G33  :  Mimpi buruk G34  :  Kejang G35  :  Mudah merasa sedih G36  :  Sering tidak sadar G37  :  Mati rasa G38  :  Infeksi mikotik vagina G39  :  Detak jantung cepat G40  :  Sering mengalami infeksi gusi G41  :  Impotency G42  :  Tekanan darah tinggi G43  :  Mengalami tidur berjalan G44  :  Membuat suara-suara yang tidak biasa G45  :  Keram kaki G46  :  Bicara tidak jelas G47  :  Wajah memerah G48  :  Kulit pucat G49  :  Kehilangan menstruasi
G50  :  Sakit perut
G51  :  Napas dalam-dalam G52  :  Area kulit yang gelap G53  :  Konsentrasi yang Sulit G54  :  Dehidrasi G55  :  Kurang koordinasi anggota tubuh G56  :  Riwayat penyakit jantung G57  :  Sindrom ovarium polikistik G58  :  Gula darah rendah pada bayi segera setelah melahirkan
G59  :  Ukuran  pinggang  lebih  dari  102  cm  pada pria dan 88 cm pada wanita G60  :  Rasio  pinggang  ke  pinggul  lebih  dari  0,9 pada pria dan 0,85 pada wanita
C. Rule
Berdasarkan knowledge  base pada  table  1, maka rule yang diterapkan pada sistem adalah:
1. Rule 1
Jika mengalami penurunan berat badan dan nafas  berbau  buah-buahan  dan  mengompol  dan mudah lelah dan suasana hati mudah berubah dan mual  dan  muntah  dan  kulit  tampak  pucat,  maka hasil diagnosanya adalah diabetes tipe 1.
2. Rule 2
Jika  berat  badan  mudah  naik-turun  dan proses  penyembuhan  luka  lama/sulit  dan  kulit kering  dan  merasa  sakit  dan  nyeri  dan  sering mengalami  infeksi  jamur  dan  detak  jantung  cepat dan  terdapat  area  kulit  yang  gelap,  maka  hasil diagnosanya adalah diabetes tipe 2.
3. Rule 3 Jika  mengalami  gatal-gatal  pada  kulit  dan memiliki riwayat  keluarga  penderita  diabetes  dan mengalami  depresi  dan  mudah  kesemutan  dan sering  mengalami  infeksi  gusi  dan  memiliki riwayat  penyakit  jantung  dan  mengalamin sindrom  ovarium  polikistik  dan  memiliki  ukuran pinggang  lebih  dari  102  cm  pada  pria  dan  88  cm pada  wanita  dan  memiliki  rasio  pinggang  ke pinggul  lebih  dari  0,9  pada  pria  dan  0,85  pada wanita,  maka  hasil  diagnosanya  adalah  pre diabetes.
4. Rule 4
Jika  memiliki  riwayat  keluarga  penderita diabetes selama kehamilan dan memilikin riwayat diabetes  pada  kehamilan  sebelumnya  dan  pernah melahirkan  bayi  dengan  berat  > 9  pounds  (4,5kg) dan memiliki tekanan darah tinggi dan kadar gula darah rendah pada bayi segera setelah melahirkan, maka  hasil  diagnosanya  adalah  gestational  atau diabetes saat kehamilan.

## D. Interface
Sumber: (Hardani, 2019) Gambar 4. Interface Informasi Pasien
Gambar  4  diatas  merupakan  tampilan  awal aplikasi,  dimana  pengguna  diminta  untuk menginput  data  singkat  pasien.  Pertanyaan “Sedang  Hamil”  adakan disabled jika  jenis  kelami adalah laki-laki
Sumber: (Hardani, 2019) Gambar 5. Interface Pertanyaan
Keterangan: Ketika klik tombol “Lihat Hasil Diagnosa”
1. Jika jawaban sudah memenuhi minimal syarat diagnosa,  maka  akan  ditampilkan  hasil diagnosa
2. Jika jawaban belum memenuhi minimal syarat diagnosa,  maka  akan  pesan  bahwa  jawaban belum memenuhi syarat diagnosa
Gambar  6  diatas  merupakan  hasil  diagnosa berdasarkan  analisa  jawaban  pengguna.  Dalam halaman  hasil  diagnosa  tersebut  ditampilkan  data singkat pasien, jawaban pengguna atas pertanyaan yang diberikan, dan hasil diagnosa.
Sumber (Hardani, 2019) Gambar 7. Interface Pesan Kesalahan
Seperti yang sudah dijelaskan pada alur aplikasi, pengguna  dapat  menampilkan  hasil  diagnose tanpa  harus  menyelesaikan  seluruh  pertanyaan di  aplikasi.  Namun  jika  jawaban  belum memenuhi  syarat  aplikasi,  maka  aplikasi  akan menampilkan  pesan  seperti  gambar  7  diatas, kemudian aplikasi akan menampilkan pertanyaan berikutnya.

## KESIMPULAN
Penerapan inferensi menggunakan Forward Chaining dalam  diagnosa  penyakit  diabetes menjadi  pilihan  tepat  karena  proses  diawali dengan adanya fakta-fakta yang diterapkan dalam role  untuk  mencari  sebuah  kesimpulan.  Dengan adanya  aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit  diabetes,  diharapkan  pasien  dapat mendiagnosa sendiri penyakit diabetes berdasarkan  gejala  yang  dialami.  Dengan mengetahui  lebih  dini,  pasien  dapat  mengambil tidakan  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan pengobatan atau pengendalian melalui perubahan gaya hidup dan pola makan.

## REFERENSI
Bansal,  N.  (2015).  Prediabetes  diagnosis  and treatment:  A  review. World  Journal  of
Diabetes , 6 (2),
296–303.
https://doi.org/10.4239/wjd.v6.i2.296
Cho,  N.  H.,  Shaw,  J.  E.,  Karuranga,  S.,  Huang,  Y., Rocha,  J.  D.,  Ohlrogge,  A.  W.,  &  Malanda,  B. (2018). IDF Diabetes Atlas : Global estimates
of  diabetes  prevalence  for  2017  and projections  for  2045. Diabetes  Research  and Clinical Practice , 138 , 271–281. https://doi.org/10.1016/j.diabres.2018.02.0 23 Choubey,  D.  K.,  &  Paul,  S.  (2017).  Rule  based diagnosis system for diabetes, (January).
Hardani,  S.  (2019).  Laporan  Akhir  Penelitian Sistem  Pendukung  Keputusan  Diagnosa Diabetes. Jakarta: Jakarta.
Kementrian  Kesehatan.  (2014).  Situasi  dan Analisis  Diabetes. Pusat  Data  Dan  Informasi Kementrian Kesehatan RI , (Diabetes).
Rupnawar,  A.,  Jagdale,  A.,  &  Navsupe,  S.  (2016). Study  on  Forward  Chaining  and  Reverse Chaining  in  Expert  System. International
Journal  of  Advanced  Engineering  Research and Science , 3 (12), 60–62. https://doi.org/10.22161/ijaers/3.12.12 Salisah,  F.  N.,  Lidya,  L.,  &  Defit,  S.  (2015).  SISTEM PAKAR PENENTUAN BAKAT ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Dan Manajemen Sistem Informasi , 1 (1), 62–66. Makan  Dengan  Kadar  Gula  Darah  Pada  Penderita Diabetes Mellitus. Jurnal Kesehatan Vokasional , 3 (1),  29–34.  Retrieved  from https://journal.ugm.ac.id/jkesvo/article/vie w/34080
Zeki, T. S., Malakooti, M. V, Ataeipoor, Y., & Tabibi, T.  (2012).  An  Expert  System  for  Diabetes Diagnosis. American  Academic  &  Scholarly Research  Journal , 4 (5),  1–13.  Retrieved  from http://www.aasrc.org/aasrj/index.php/aasrj /article/view/581