## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 993 − 1000 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2124

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes dengan Menggunakan Metode Bayes Berbasis Web
Shella Dwi Pratiwi 1,* , Jhonson Efendi Hutagalung 2 , Suparmadi 3
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia
2 Teknik Komputer, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia
3 Manajemen Informatika, STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* shelladwipratiwi091@gmail.com, 2 jhonefendi12@yahoo.co.id, 3 suparmadi43@gmail.com Email Penulis Korespondensi: shelladwipratiwi091@gmail.com Submitted: 17/08/2022 ; Accepted: 25/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak- Diabetes Melitus merupakan salah satu penyakit tidak menular dengan proporsi tertinggi di Indonesia dan merupakan penyebab kematian tertinggi eenam di negara ini. Khususnya di Kabupaten Asahan jumlah dari penderita Diabetes yang meninggal semakin lama semakin bertambah sehingga perlu ada penanganan yang efektif sehingga penyakit Diabetes ini tidak lagi di ditakuti oleh masyarakat karena mudah dalam pengobatannya. Banyak pasien yang mengalami penyakit Diabetes ini semakin parah karena tidak dapat mendeteksi gejala awal dari penyakit Diabetes masih dianggap sepele. Belum adanya informasi penyakit Diabetes dan gejalanya  sehingga  sulit  untuk  mendiagnosa  penyakit  tersebut.  Dalam  diagnosa  penyakit  DM  ini  terbatas  pada  diagnosa konvensional  dengan  para  dokter.  maka  perlu  dibangun  sebuah  sistem  pada  aplikasi  komputer  guna  membantu  mendiagnosa penyakit DM. Untuk mengetahui tingkat penyakit DM, maka dibuat sistem pakar diagnosa dengan metode yang digunakan dalam kasus  ini  adalah  metode  Bayes.  Metode  ini  merupakan  sebuah  pendekatan  untuk  sebuah  ketidaktentuan  yang  diukur  dengan probabilitas.  Pendekatan  Bayes  pada  saat  klasifikasi  adalah  mencari  probabilitas  tertinggi dengan  masukan  atribut-atribut  yang diperlukan serta kemungkinan dari penyakit dan gejala-gejala yang berkaitan. Hasil dari implementasi sistem yaitu pemilihan gejala sesuai dengan kasus mengalami penyakit diabetes tipe 1 karena memiliki bobot = 2 lebih tinggi dari hasil bobot dari penyakit yang lainnya, sistem memberikan hasil dari proses tersebut sistem akan memberikan informasi penyakit DM jenis apa yang dialaminya guna mendapatkan solusi dengan pengobatan.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Penyakit Diabetes Mellitus; Bayes; Gejala; Solusi
Abstract -Diabetes  Mellitus  is  one  of  the  non-communicable  diseases  with  the  highest  proportion in  Indonesia  and  is  the  sixth highest cause of death in this country. Especially in Asahan District, the number of people with diabetes who died is increasing over time, so there needs to be effective treatment so that diabetes is no longer feared by the public because it is easy to treat. Many patients  who  experience  diabetes  are  getting  worse  because  they  cannot  detect  the  early  symptoms  of  diabetes,  which  is  still considered trivial.  There  is no information  about diabetes  and its symptoms,  making  it  difficult to diagnose  the disease.  In  the diagnosis  of  DM  disease  is  limited  to  conventional  diagnoses  with  doctors.  it  is  necessary  to  build  a  system  on  a  computer application to help diagnose DM. To determine the level of DM disease, an expert diagnostic system was made with the method used in this case is the Bayes method. This method is an approximation to an uncertainty that is measured by probability. Bayes' approach at the time of classification is to find the highest probability by inputting the required attributes and the probability of the disease and related symptoms. The results of the implementation of the system are the selection of symptoms according to the case of experiencing type 1 diabetes because it has a weight = 2 higher than the weight results of other diseases, the system provides the results of the process the system will provide information on what type of DM he is experiencing in order to get a solution with treatment.
Keywords: Expert System; Diabetes Mellitus; Bayes; Symptoms; Solution

## 1. PENDAHULUAN
Selama ini komputer dapat dipakai untuk membantu orang dalam memecahkan masalah. Semakin cerdas  sistem itu dan semakin ditingkatkan level penanganan informasinya, maka semakin aktif peranan yang dimainkan oleh komputer dan  bahkan  selama  ini  telah  terjadi  peningkatan  minat  dalam  menggunakan  komputer  untuk  kecerdasan  buatan. Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ) adalah kegiatan menyediakan mesin seperti komputer dengan kemampuan untuk menampilkan perilaku yang dianggap cerdas jika diamati oleh manusia. Konsep sistem pakar didasarkan pada asumsi bahwa pengetahuan pakar dapat disimpan dan  diaplikasikan ke dalam komputer, kemudian diterapkan oleh orang lain saat dibutuhkan. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputerisasi yang ditujukan untuk membantu  pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai persoalan  yang  tidak  terstruktur.  Komponen  sistem  dapat  diakses  dengan  mudah  oleh user untuk  memberikan dukungan pada pengambilan keputusan .
Pengimplementasian  sistem  pakar  ke  dalam  komputer,  dengan  menghasilkan  beberapa  manfaat  seperti keakurasian,  kecepatan, dapat  diakses  kapan pun  sehingga dapat  meringankan  tugas dari  para  pakar  di  bidangnya. Salah  satu  pemanfaatan  sistem  pakar  adalah  bidang  kesehatan  ataupun  kedoktera  yakni  penanganan  dari  penyakit Diabetes.  Diabetes  adalah  penyakit  kronis  serius  yang  terjadi  karena  pankreas  tidak  menghasilkan  cukup  insulin (hormon yang mengatur gula darah atau glukosa), atau ketika tubuh tidak dapat secara efektif menggunakan insulin yang  dihasilkannya.  Diabetes  adalah  masalah  kesehatan  masyarakat  yang  penting,  menjadi  salah  satu  dari  empat penyakit  tidak  menular  prioritas  yang  menjadi  target  tindak  lanjut  oleh  para  pemimpin  dunia.  Jumlah  kasus  dan prevalensi diabetes terus meningkat selama beberapa dekade terakhir. Diabetes Melitus merupakan salah satu penyakit tidak menular dengan proporsi tertinggi di Indonesia dan merupakan penyebab kematian tertinggi keenam di negara

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 993 − 1000 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2124
ini.  Khususnya  di  Kabupaten  Asahan  jumlah  dari  penderita  Diabetes  yang  meninggal  semakin  lama  semakin bertambah  sehingga  perlu  ada  penanganan  yang  efektif  sehingga  penyakit  Diabetes  ini  tidak  lagi  di  ditakuti  oleh masyarakat karena mudah dalam pengobatannya. Banyak pasien yang mengalami penyakit Diabetes ini semakin parah karena tidak dapat mendeteksi gejala awal dari penyakit Diabetes masih dianggap sepele. Belum adanya  informasi penyakit Diabetes dan gejalanya sehingga sulit untuk  mendiagnosa penyakit tersebut.
Berdasarkan penyebabnya, DM dapat diklasifikasikan menjadi 4 kelompok yaitu DM tipe 1, DM tipe 2, DM gestasional dan DM tipe lain. Diabetes Melitus tipe 1 adalah kenaikan kadar gula darah karena kerusakan sel beta pankreas sehingga produksi insulin tidak ada sama sekali, penderita diabetes tipe ini membutuhkan asupan insulin dari luar. Diabetes Melitus tipe 2 adalah kenaikan kadar gula darah karena penurunan sekresi insulin yang rendah olah kelenjar  pankreas.  Diabetes  Melitus  gestasional  ditandai  dengan  kenaikan  kadar  gula  darah  pada  masa  kehamilan, biasanya terjadi pada minggu ke-24 kehamilan dan kadar gula darah akan kembali normal setelah persalinan. Pasien juga kadang tidak dapat melakukan konsultasi antara pasien dengan dokter spesialis penyakit Dalam untuk mengatasi permasalahan pengobatan penyakit Diabetes karena terbatas oleh waktu kerjanya masing-masing dan mahalnya biaya konsultasi [1].
Guna mengetahui tingkat penyakit DM, maka dibuat sistem pakar diagnosa dengan metode yang digunakan dalam kasus ini adalah metode Bayes. Metode ini merupakan sebuah pendekatan untuk sebuah ketidaktentuan yang diukur  dengan  probabilitas.  Pendekatan  Bayes  pada  saat  klasifikasi  adalah  mencari  probabilitas  tertinggi  dengan masukan  atribut-atribut  yang  diperlukan  serta  kemungkinan  dari  penyakit  dan  gejala-gejala  yang  berkaitan.  Oleh karena itu, kebutuhan informasi yang cepat dan tepat dari seorang pakar kesehatan sangatlah dibutuhkan. Hal inilah yang mendorong pembangunan sebuah sistem pakar diagnosa penyakit Diabetes dengan meminta diagnosa dari user. Penelitian ini berkembang dikarena ada penelitian dari Bagas Irvan Bagaskara dengan judul Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Gigitan Serangga Menggunakan Teorema Bayes . Dari penelitian yang dilakukan, kesimpulan yang  dapat  diperoleh  adalah  sistem  yang  dirancang  dengan  implementasi  metode teorema  bayes dapat  digunakan untuk  membantu  dalam  diagnosis  kulit  akibat  gigitan  serangga.  Diagnosa  tersebut  akan  diproses  dalam  sistem, kemudian hasilnya akan disampaikan lagi ke user . Diharapkan sistem yang dilaksanakan dalam penelitian ini mampu memberikan informasi yang optimal dengan timbal balik dari user dan sistem. Sistem tersebut adalah suatu sistem yang berbasis komputerisasi yang ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur. Komponen sistem dapat diakses dengan mudah oleh user untuk memberikan dukungan pada pengambilan keputusan[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Pada  bab  ini  akan  diuraikan  metodologi  penelitian  dan  kerangka  kerja  penelitian.  Kerangka  kerja  ini  merupakan langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penyelesaian masalah  yang  akan  dibahas. Adapun kerangka kerja penelitian ini dapat digambarkan pada gambar 1:

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Dari gambar 1 dapat dijelaskan:
a. Identifikasi Masalah
Masalah yang diidentifikasi dalam penelitian ini adalah mendiagnosa penyakit Diabetes pada Rumah Sakit Umum H. Abdul Manan Simatupang Kisaran belum dilakukan secara akurat, efektif dan efisien.
b. Analisa Masalah
Setelah  mengindentifikasi  masalah  yang  akan  diteliti,  maka  masalah-masalah  tersebut  perlu  dianalisis.  Analisa masalah untuk mengetahui penyakit Dibabetes dimana kurangnya pengetahuan para pasien untuk mengidentifikasi gejala dan penyakit Diabetes., biaya yang mahal dan waktu  yang lama untuk melakukan identifikasi penyakit serta terbatasnya sarana pelayanan untuk konsultasi pasien kepada Dokter Spesialis Penyakit Dalam.
c. Studi Literatur
Selain data yang diperoleh dari tempat penelitian, penulis juga mengumpulkan literatur-literatur yang berhubungan dengan  penelitian,  yaitu  mengumpulkan  buku-buku dan  jurnal  yang  berkaitan  dengan  sistem  pakar  dengan algoritma Bayes . d. Analisa Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 993 − 1000 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2124
Setelah melakukan studi literatur, maka analisa sistem tersebut perlu dianalisis seperti analisa kelemahan sistem, analisa  kebutuhan  sistem  dan  analisa  kelayakan  sistem.  Hal  ini  perlu  dilakukan  agar  tidak  ada  kendala  dalam pemecahan masalah tersebut.
e. Perancangan Sistem
Pada tahapan perancangan sistem, yang perlu dilakukan adalah:
a. Model data menggunakan flowmap dan UML (Unified Modeling Language)
b. Perancangan database dengan menggunakan sql server 2008
c. Perancangan user interface dengan perancangan input dan output
f. Pengujian sistem
Pengujian  sistem  merupakan  sebuah  tahapan  yang  sama  juga  pentingnya  dari  tahapan  sebelumnya,  ditahap pengujian ini akan diketahui apakah  sistem yang dirancang sudah bisa digunakan jauh dari kata error sehingga untuk dapat digunakan di Rumah Sakit Umum Daerah H. Abdul Manan Simatupang Kisaran seperti black box sebagai media untuk mengkomunikasikan proses dan prosedur terhadap pemrograman.
g. Implementasi sistem.
Tahap ini merupakan pengembangan lebih lanjut dari tahap perancangan sistem. Pada tahap ini dilakukan proses pembangunan  sistem  atau  aplikasi  berdasarkan  rancangan  yang  telah  dibuat  dengan  menggunakan  Bahasa pemrograman PHP dan database Mysql .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adanya  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  Diabetes  Mellitus  diharapkan  dapat  membantu  dokter  spesialis untuk  mendiagnosa  penyakit  Diabetes  Mellitus.  Sistem  ini  dirancang  untuk  memudahkan  para  pasien  dalam mendiagnosa penyakit, selain hal tersebut juga dapat membantu dokter dalam mendiagnosa penyakit. Namun sistem ini bukan untuk menggantikan posisi pakar hanya saja memudahkan para dokter sepesialis tersebut.
Masalah yang dibahas dalam penelitian ini adalah mengenai penyakit Diabetes Mellitus. Beberapa jenis penyakit Diabetes Mellitus dapat kita lihat pada tabel 1.
Tabel 1. Jenis-Jenis Penyakit Diabetes Mellitus No Kode Penyakit Nama Penyakit Definisi Solusi 1 P001 Diabetes Tipe 1 Diabetes tipe ini muncul ketika pankreas sebagai pabrik insulin tidak dapat atau kurang mampu memproduksi insulin. Dapat diobati dengan : 1.Insulin. Dokter akan menyuntikkan  insulin  beberapa  kali  dalam sehari. 2.Sistem  pankreas  buatan.  Sistem  pankreas buatan adalah serangkaian alat yang dirancang  untuk  meniru  fungsi  pankreas dalam mengatur kadar gula darah. 3. Obat-obatan. 4. Pola makan sehat. 5. Olahraga. 2 P002 Diabetes Tipe 2 Diabetes  tipe  ini  adalah  yang paling banyak dijumpai. Biasanya  terjadi  pada  usia  di atas 40 tahun, tetapi bisa pula timbul pada usia di atas 20 tahun. Pengobatan dengan insulin dan bisa timbul pada usia yang masih remaja. Pengobatan : 1. Mengonsumsi Makan sehat.
2. Rutin Melakukan Aktivitas Fisik
3. Pantau Kadar Gula Darah
4. Mengonsumsi Obat Diabetes • Jika tidak dapat mempertahankan kadar gula darah dengan diet dan olahraga, dokter mungkin akan meresepkan obat diabetes yang membantu menurunkan kadar insulin. Berikut ini beberapa jenis obat yang diberikan:
• Metformin untuk mengurangi kadar glukosa darah.
• Sulfonilurea untuk meningkatkan produksi insulin dalam pankreas.
• Pioglitazone sebagai pemicu insulin.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 993 − 1000 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2124
3 P003 Diabetes Tipe 3 ( melitus gestasional) Diabetes  gestasional  adalah diabetes  yang  berlangsung selama masa kehamilan sampai proses persalinan. • Mengonsumsi makanan bergizi lengkap dan seimbang, terutama sayuran, buah-
buahan, dan biji-bijian
• Membatasi konsumsi makanan cepat saji dan makanan atau minuman yang mengandung gula tinggi
• Makan dalam porsi kecil, tetapi lebih sering • Makan dengan jadwal yang teratur • Rutin berolahraga baik sebelum atau selama kehamilan sesuai kondisi
kesehatan • Memulai kehamilan dengan berat badan ideal

## 3.1 Penerapan Metode Bayes
Beberapa jenis gejala dari jenis penyakit Diabetes Mellitus dapat kita lihat pada tabel 2.
Tabel 2. Gejala Penyakit Diabetes Mellitus Kode Gejala Gejala G001 Poliuria (banyak kencing) G002 Polidipsia (banyak minum) G003 Polifagia (banyak makan) G004 kram (sering terjadi kram pada otot) G005 Semutan (rasa kesemutan) G006 Rasa tebal (pada ujung kaki tangan ato kaki) G007 Lapar (cepat lapar) G008 turun BB tiba-tiba tanpa alasan jelas G009 kulit (kelainan pada kulit menjadi kering) G010 Gatal (gatal sekitaran kemaluan) G011 Luka (luka yang sukar sembuh) G012 Keputihan (keputihan karena kelainan pada ginjal kalogi) G013 Bisul (sering muncul bisul ditubuh) G014 Lemah (tubuh cepat terasa lemah) G015 Konsentrasi (konsentrasi mudah terganggu/kurang fokus) G016 Berat badan turun drastis G017 Infeksi (mudah terkena infeksi) G018 Gemetar (gemetar karena kelebihan lapar) G019 sering pingsan G020 Keringat (banyak keringat, terutama keringat dingin) G021 Berdebar (detakan jantung tidak normal) G022 Pusing (sering pusing) G023 Gelisah (suka gelisah) G024 Koma (hilang kesadaran)
Untuk mengatasi masalah ketidakpastian maka dapat digunakan penalaran statistik. Teori Bayesian digunakan sebagai alat pengambil keputusan untuk memperbaharui tingkat kepercayaan diri dari suatu informasi.  Formula dari metode Bayes ditampilkan pada persamaan (1).
𝑃 (𝐻 𝐸)
⁄ = 𝑃(𝐸 𝐻 ⁄ )∗𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (1)
Proses Perhitungan Nilai Bayes LAMI a. [G002] Polidipsia (banyak minum), dimana Nilai Probablitas Gejala : 0.3 b. [G004] kram (sering terjadi kram pada otot), dimana Nilai Probablitas Gejala : 0.5 c. [G008] turun BB tiba-tiba tanpa alasan jelas, dimanan Nilai Probablitas Gejala : 0.5 Proses Perhitungan Kasus: P001 ( Diabetes Tipe 1) nilai probabilitas P001 = 0.11 Gejala yang di alami : G002 H (P001|G002) = [H(G002|P001) * H(P001)] / H(P001|G002) = 0.3 * 0.11 [ H (G002|P001) x H(P001) + H (G002 = 0.3 |P001=0.11) + 0.3 x 0.11=0.033)[nilai evidence=0.033](G002|P002) x H(P002) + H (G002 = 0 |P002=0.11) +

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 993 − 1000 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2124
0 x 0.11=0)[nilai evidence=0](G002|P003) x H(P003) + H (G002 = 0 |P003=0.22) +
0 x 0.22=0)[nilai evidence=0](G002|P004) x H(P004) + H (G002 = 0 |P004=0.3) + 0 x 0.3=0)[nilai evidence=0](G002|P005) x H(P005) + H (G002 = 0 |P005=0.6) + 0 x 0.6=0)[nilai evidence=0](G002|P006) x H(P006) + H (G002 = 0 |P006=0.3) + 0 x 0.3=0)[nilai evidence=0](G002|P007) x H(P007) + H (G002 = 0 |P007=0.13) + 0 x 0.13=0)[nilai evidence=0]]sum 0.033 H(P001|G002 = 0.033 0.033 H(P001|G002 = 1 Maka dapat disimpulkan penyakit : P001 |bobot = 2 Nama Penyakit: Diabetes Tipe 1
Definisi Penyakit : Diabetes tipe ini muncul ketika pankreas sebagai pabrik  insulin tidak dapat atau kurang mampu  memproduksi  insulin.  Akibatnya,  insulin  tubuh  kurang  atau  tidak  ada  sama  sekali.  Glukosa  menjadi menumpuk  dalam  peredaran darah  karena  tidak  dapat diangkut ke dalam  sel.  Diabetes  tipe  1  juga  disebut  insulin- dependent-diabetes karena si pasien sangat tergantung pada insulin. Ia memerlukan suntikan insulin setiap hari untuk mencukupi kebutuhan insulin dalam tubuh. Karena biasanya terjadi pada usia yang sangat muda, dulu diabetes tipe ini juga disebut juvenile diabetes.
Solusi Penanganan : Dapat diobati dengan: 1. Insulin. Dokter akan menyuntikkan insulin beberapa kali dalam sehari. 2. Sistem pankreas buatan. Sistem pankreas buatan adalah serangkaian alat yang dirancang untuk meniru fungsi pankreas dalam mengatur kadar gula darah. 3. Obat-obatan. 4. Pola makan sehat. 5. Olahraga.

## 3.2 Implementasi Sistem
a. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang  merupakan  halaman  yang  pertama  tampil  ketika  pengguna mengakses halaman sistem pakar. Adapun tampilan halaman utama dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Utama Sistem Pakar Penyakit Diabetes Mellitus
b. Form Input Data Rule
Form data rule digunakan untuk mengatur rule antar penyakit dan gejala. Adapun tampilan halaman data rule dapat dilihat pada gambar 6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 993 − 1000 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2124
Gambar 6. Form Input Data Rule
c. Halaman Proses Diagnosa
Halaman proses diagnosa merupakan halaman pasien melakukan pemilihan gejala yang dialamin pasien pada sistem yang memberikan tampilan pilhan gejala. Tampilan proses diagnonsa seperti pada gambar 7.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 993 − 1000 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2124
d. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman hasil digunakan untuk menampilkan hasil dari proses diagnosa penyakit. Adapun tampilaannya dapat dilihat seperti gambar  8.

## Gambar 8. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Sistem pakar ini dapat diterapkan untuk memudahkan pasien atau pun pengguna dalam mengetahui gejala awal dari  penyakit  Diabetes  Mellitus  yang  diderita  sehingga  dapat  lebih  cepat  mengetahui  cara  penanganan  dalam menyelesaikan atau dapat mengetahui solusi dari penyakit yang telah dialami pasien tersebut. Hasil yang didapatkan dari pembahasan dari permasalahan yang ada adalah terciptanya sebuah program sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Diabetes Mellitus. Dimana aplikasi ini tercipta dengan baik dikarenakan penganalisaan sistem, perancangan program berdasarkan data yang didapat dari metode yang digunakan, pengumpulan data yang tepat sehingga apa   yang dibutuhkan sistem dapat terpenuhi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  teori  pada  perancangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Diabetes  Mellitus  dapat disimpulkan  sebagai  berikuti  yaitu  :  (1)  Sistem  pakar  dapat  mendiagnosa  penyakit  Diabetes  Mellitus  untuk  dapat diketahui  penyakit  apa  yang  dialami  oleh  pasien.  (2)  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Diabetes  Mellitus  mampu memberikan solusi untuk penanganan penyakit yang telah di diagnosa. (3) Sistem yang berbasis web dapat di akses oleh semua pasien penyakit penyakit Diabetes Mellitus karena sistem yang dijalankan pada aplikasi web . (4) Sistem yang  bekerja  dengan  memanfaatkan  basis  pengetahuan  baru  dan  basis  pengetahuan  lama  mampu  memberikan keputusan dengan menghasilkan penyakit diabetes 1 berdasarkan gejala yang dipilih pasien.

## REFERENCES
[1] A. Jeklin, “Pengelolan Penyakit Diabetes,” no. July, pp. 1–23, 2018.
[2] O.  K.  Dewi  and  A.  S.  Purnomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kelamin  Dengan  Teorema  Bayes,”  KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 257–267, 2021, doi: 10.24002/konstelasi.v1i2.4235.
[3] J.  Martin  and  A.  R. Tanaamah,  “Perancangan  Dan  Implementasi  Sistem  Informasi  Penjualan  Berbasis  Desktop  Website Menggunakan  Framework  Bootstrap  Dengan  Metode  Rapid  Application  Development,  Studi  Kasus  Toko  Peralatan  Bayi ‘Eeng Baby Shop",  vol. 5, no. 1, pp. 57–68, 2018, doi: 0.25126/jtiik.201851547.
[4] Agus Irawan, “Perancangan Sistem Informasi Penjualan Pakaian Pada C.V. NonNith INC Berbasis Online,” 2017.
[5] Rozi Irnaldi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Cabai Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android,” vol. 2, no. 1, pp. 165–174, 2019.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 993 − 1000 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2124
[6] K.  Saputra,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Pariwisata  Berbasis  Website  Sebagai  Media  Promosi  Di  Singkawang- Kalimantan Barat,” J. Ekon. dan Bisnis Indones., vol. 2, no. 1, pp. 11–16, 2017, doi: 10.37673/jebi.v2i1.48.
[7] M. R. Fahzi and S. Suroto, “Sistem Informasi Pengendalian Kegiatan Pembangunan Pada Pemerintah Kota Batam,” J. Ilm. Zo. Komput., vol. 7, no. 3, pp. 17–35, 2017.
[8] Noviani, D. A. Prambudi, and F. Mulyadi, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Backward Chaining Berbasis Web,” Bul. Poltanesa, vol. 21, no. 2, pp. 50–57, 2020, doi: 10.51967/tanesa.v21i2.322.
[9] N. Nurmayanti, “Sistem Informasi Sekolah Berbasis Web Pada Smk Karya Dharma 1 Abung Selatan Provinsi Lampung Utara,” J. Inf. dan Komput., vol. 6, no. 1, pp. 10–19, 2018, doi: 10.35959/jik.v6i1.64.
[10]  H. S. Arfajsyah, I. Permana, and F. N. Salisah, “Sistem Pakar Berbasis Android Untuk Diagnosa Penyakit Gigi Dan Mulut,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 4, no. 2, p. 110, 2018, doi: 10.24014/rmsi.v4i2.5678.
[11]  J.  Sistim,  M.  I.  Pati,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Sistem  Pakar  dengan  Metode  Forward  Chaining  untuk  Diagnosis Penyakit dan Hama Tanaman Semangka,” vol. 2, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i4.74.
[12]  A. H. Permana, R. A. Asmara, and A. R. Tri, “Sistem Pakar Diagnosa Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Apel  Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Inform. Polinema, vol. 1, no. 3, p. 7, 2017, doi: 10.33795/jip.v1i3.106.
[13]  A. S. Aribowo, S. Khomsah, and L. Belakang, “MENGGUNAKAN PROBABILITAS BAYES DAN MESIN INFERENSI Lingkungan  Konsultasi  Knowledge  Base  Agenda  Inference  Engine  Lingkungan  Pengembangan  Working Memory,” vol. 2011, no. semnasIF, pp. 51–58, 2011.
[14]  Emmi, “Tanaman Terong Hijau Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Android,” 2020.
[15]  R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.
[16]  “BAB SHELLA.” .
[17]  H. Larasati and S. Masripah, “Analisa Dan Perancangan Sistem Informasi Pembelian Grc Dengan Metode Waterfall,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 13, no. 2, pp. 193–198, 2017.
[18]  D.  Etika  Profesi  and  Henderi,  “ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI  KEPEGAWAIAN MENGGUNAKAN UNIFIED MODELING LANGUAGE (UML) Analysis And Design Of Employee Information System Use Unified Modeling Language (UML),” Ijccs, vol. x, No.x, no. 1, pp. 22–33, 2018.
[19]  D. A. N. Mysql, “Perancangan Website Data Karyawan Dengan Menggunakan Php,” no. January 2019, 2020.
[20]  Fitri Ayu and Nia Permatasari, “perancangan sistem informasi pengolahan data PKL pada divisi humas PT pegadaian,” J. Infra tech, vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018, [Online]. Available:
http://journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/download/33/25.
[21]  R.  Hariyanto  and  K.  Sa’diyah,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  dan  Hama  Pada  Tanaman  Tebu  Menggunakan  Metode Certainty  Factor,”  JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.31328/jointecs.v3i1.500.
[22]  M. Arifin, S. Slamin, and W. E. Y. Retnani, “Penerapan Metode Certainty Factor Untuk Sistem Pakar Diagnosis Hama Dan Penyakit Pada Tanaman Tembakau,” Berk. Sainstek, vol. 5, no. 1, p. 21, 2017, doi: 10.19184/bst.v5i1.5370.
[23]  A. A. S. Nugraha, N. Hidayat, and L. Fanani, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes – Certainty Factor Berbasis Android,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 2, pp. 650– 658, 2018.
[24]  K. A. Aryani, D. G. H. Divayana, and I. M. A. Wirawan, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Jerawat di Wajah dengan Metode Certainty Factor,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, p. 96, 2017, doi: 10.23887/janapati.v6i2.11496.
[25] Amanda, Mohd Siddik, Mhd.Ihsan, "The application of the dempster shafer method for diagnostic on content health web based on", Jurnal Teknik Informatika (JUTIF)DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.245Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 601- 610p-ISSN:2723-3863e-ISSN: 2723-3871
.