## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol.21, No.2, Januari 2024, pp. 56 - 63 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 56
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyesuaian  Nutrisi Makanan  Berdasar  Rekam  Medis  Pasien  Berbasis Forward Chaining
Aries Setiawan 1 * , Retno Astuti Setijaningsih 2 , Juli Ratnawati 3 , Faik Agiwahyuanto 4 , Ida Farida 5 Ayu Ashari 6 , Jaka Prasetya 7
1 Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: arissetya_005@dsn.dinus.ac.id
2 Fakultas Kesehatan, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: retnoastuti@dsn.dinus.ac.id
3 Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: juli.ratnawati@dsn.dinus.ac.id
4 Fakultas Kesehatan, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: faik.agiwahyuanto@dsn.dinus.ac.id 5 Fakultas Ekonomi Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: ida.farida@dsn.dinus.ac.id
6 Fakultas Kesehatan, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: ayu.ashari@dsn.dinus.ac.id
7 Fakultas Kesehatan, Universitas Dian Nuswantoro, Jl. Imam Bonjol No. 207, (024) 3517261 e-mail: jaka.prasetya@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 06 Desember 2023 Received in revised form 08 desember 2023 Accepted 11 desember 2023 Available online 31 Januari 2024

## Keywords:
Sistem  Pendukung  Keputusan;  Nutrisi;  rekam medis; forward chaining
* Correspondece:
Telepon: +62 8156597076
E-mail: arissetya_005@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRACT
The nutritional formula needs to take into account the patient's health history. Providing certain foods
to  support  the  body's  recovery  after  treatment  for certain  diseases  may  not  necessarily  be  in accordance  with  the  history  of  previous  illnesses. Meeting  nutritional  intake  according  to  certain disease  conditions  is  not  easy,  especially  if  the patient  has  a  history  of  various  diseases,  so nutritionists  need  to  choose  to  provide  nutritional intake from a number of alternative foods that will be  provided.  An  artificial  intelligence-based management decision system is able to choose food that  is  balanced  with  the  various  complaints experienced  by  patients.  The  method  used  in  the food  management  information  system  in  medical records uses the forward chaining method, namely by  determining  in  the  future,  in  this  case,  food nutritional  information  that  is  suitable  for  the patient, by reading the facts that have been arranged as a representation to produce a conclusion. The use of  forward  chaining  is  needed  to  speed  up  the selection of the right nutrition. The comparison of manual  nutrient  selection  and  using  forward chaining is 86%.

## 1. INTRODUCTION
Ketidak  nyamanan  tubuh  karena  adanya  gejala  tertentu  merupakan  indikator  sesorang sedang  berada  dalam  kondisi  sakit.  Gejala  yang  timbul  berupa  gangguan  organisme  sebagai subsistem biologis, hal tersebut diakibatkan pola hidup yang kurang memenuhi unsur kesehatan, lingkungan yang kurang memenuhi standar sanitasi dan juga dari kondisi metabolisme pada tubuh seseorang  [1].  Selanjutnya dari  kondisi sakit  yang  dialami  sesorang  diperlukan  pengobatan  baik secara medis  atau  modern dan  pengobatan  tradisional.  Pada  pengobatan  medis  dilakukan  secara ilmiah serta telah mengikuti berbagai penelitian maupun ujicoba yang telah teruji.
Saat  sesorang memenuhi fase pengobatan dan tubuh menerima dengan baik maka tahap selanjutnya  adalah  melakukan  kondisi  pemulihan  dengan memberikan makanan ataupun  nutrisi, namun perlu memperhatikan kebutuhan zat gizi di dalam tubuh. Zat gizi diperlukan tubuh untuk menyusun  metabolisme,  memperbarui  sel  tubuh  serta  melakukan  pemeliharaan  untuk  proses pertumbuhan dan perkembangan [2].
Pemenuhan  gizi  bagi  pasien  tentunya  tidak  hanya memperhatikan  penyakit terakhir  yang dideritanya namun ahli gizi juga perlu memperhatikan riwayat rekam medis pasien tersebut [3]. Pemberian  makanan  tertentu  untuk  menunjang  pemulihan  tubuh  pasca  pengobatan  penyakit tertentu belum tentu sesuai dengan riwayat penyakit sebelumnya [4]. Pemenuhan asupan gizi sesuai kondisi penyakit tertentu tidak mudah, apalagi jika pasien memiliki catatan riwayat rekam medis dengan variatif penyakit [5], maka ahli gizi perlu lebih selektif dalam memberikan asupan gizi dari sejumlah  alternatif  makanan  yang  akan  diberikan  [6] . Sebagai  contoh  pasien  dengan  riwayat penyakit diabetes dan typus, akan ada beberapa makanan yang saling bertolak belakang, diabetes sangat baik dengan asupan gizi yang berasal dari biji-bijian utuh seperti oatmel, milet, beras merah atau juga biji bayam [7] sedangkan penderita typus harus mengkonsumsi makanan dengan bahan kategori lembut seperti bubur, mashed potato, roti untuk menjaga berat badan agar tidak menurun, pisang  dan  telur  [8].  Ahli  gizi  harus  mampu  memilah  makanan  yang  aman  untuk  memenuhi kebutuhan gizi makanan pasien [9], namun dengan banyaknya keluhan yang tercatat dalam kartu medis pasien, mungkin pasien mempunyai dua keluhan penyakit yang berbeda bahkan lebih dari itu maka akan mempersulit dalam penentuan menu gizi makanan yang seimbang.
Informasi  akan  nilai  gizi  sangat  perlu  untuk  kenyamanan  tubuh  pasien  ,  sehingga  ketika pasien  telah  mempunyai  pengetahuan  tentang  nilai  gizi  diharapkan  mampu  memilih  makanan sendiri sesuai dengan anjuran ahli gizi [10].
Tujuan dari penelitian ini adalah dihasilkannya sistem manajemen keputusan yang berbasis artificial  inteligent yang  mampu  memilih  kesesuaian  makanan  yang  seimbang  dengan  berbagai keluhan  yang  dialami  oleh  pasien.  Metode  yang  dipakai    dalam    sistem  informasi  manajemen kesesuaian  makanan  terhadap  catatan  medis  menggunakan  metode  forward  chaining  [11],  yaitu dengan  penentuan  informasi  ke  depan  dalam  hal  ini  menu  makanan  yang  sesuai  untuk  pasien dengan membaca fakta-fakta yang sudah disusun sebagai representasi untuk menghasilkan sebuah kesimpulan [12].

## RESEARCH METHODS
Pengolahan data dimulai proses penyediaan data, penerapan data, pencarian dan penyediaan hasil.
1. Ahli  gizi  melakukan  pencatatan  semua  nutrisi  makanan  untuk  setiap  penyakit  dan selanjutnya membuat tabel keluhan penyakit dan nutrisi [13].
2. Dokter melakukan analisa dan mencatat keluhan penyakit pasien, selajutnya menyerahkan hasil analisa diberikan ke petugas rekam medis
3. Petugas  rekam  medis  melakukan  pencatatan  data  rekam  medis  pasien  dan  disimpan  ke database rekam medis
4. Analisa  nutrisi  makanan,  dengan  mengambil  data  dari  database  rekam  medis,  dengan menggunakan  metode  forward  chaining  dihasilkan  nutrisi    makanan  yang  tepat  untuk diberika  pasien
Tahapan dari forward chaining dalam penelitian ini meliputi :
Gambar 1. Tahapan forward chaining

## RESULTS
Metode forward chaing digunakan untuk membantu dalam pemilihan [14] nutrisi makanan yang  tepat,  dari hasil percobaan  yang  dilakukan  pada  contoh  pasien  yang  menderita komplikasi penyakit P1, P4 dan P5 dapat dihasilkan perbandingan hasil seperti berikut :
Tabel 1. Perbandingan urutan nutrisi Pemilihan Nutrisi makanan secara manual Pemilihan nutrisi secara fordward chaining Urutan Nutiri Urutan Nilai 1 N1 N1 0,5 2 N2 N2 0,5 3 N8 N8 0,5 4 N3 N3 0,267 5 N5 N4 0,267 6 N4 N5 0,033 7 N6 N6 0,033 8 N7 N7 0,033 9 N9 N9 0,033 10 N10 N10 0,033 11 N11 N11 0,066 12 N14 N14 0,066 13 N15 N15 0,066 14 N16 N16 0,066
Terdapat  2  urutan  nutrisi  yang  berbeda  dari  perbandingan  pemilihan  secara  manual  dan menggunakan forward chaining, sehingga dihasilkan nilai akurasi sebesar 86%.

## DISCUSSION
Data riwayat rekam medis dengan kode penyakit  P dan nutrisi dengan kode N yang ada dalam penelitian. Basis aturan digunakan untuk menghimpun nutrisi yang sesuai dengan rekam
Pendataan Penyakit Pendataan Nutrisi Penentuan Basis Aturan Penentuan Probabilitas nilai Nutrisi Terhadap Penyakit Penentuan Nilai Total
medis pasien [15]. Berikut tabel data yang disediakan.
Tabel 2. Tabel data penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P1 Penyakit 1 P2 Penyakit 2 P3 Penyakit 3 P4 Penyakit 4 P5 Penyakit 5 Tabel 3. Tabel data nutrisi Kode Nutrisi Nama Nutrisi N1 Nutrisi 1 N2 Nutrisi 2 N3 Nutrisi 3 N4 Nutrisi 4 N5 Nutrisi 5 N6 Nutrisi 6 N7 Nutrisi 7 N8 Nutrisi 8 N9 Nutrisi 9 N10 Nutrisi 10 N11 Nutrisi 11 N12 Nutrisi 12 N13 Nutrisi 13 N14 Nutrisi 14 N15 Nutrisi 15 N16 Nutrisi 16 Tabel 4. Tabel Basis Aturan Penyakit Nutrisi P1 N1,N2,N3,N4,N5,N6,N7,N8,N9,N10 P2 N1,N2,N4,N8,N11 P3 N1,N2,N7,N9,N11,N12,N13 P4 N1,N2,N3,N8,N14 P5 N1,N2,N4,N8,N11.N15,N16 Contoh Penyakit yang dikeluhkan adalah P1,P4,P5 Tabel 5. Tabel Basis Aturan Keluhan Penyakit P1,P4 dan P5 Penyakit Gejala Penyakit P1 N1,N2,N3,N4,N5,N6,N7,N8,N9,N10 P4 N1,N2,N3,N8,N14 P5 N1,N2,N4,N8,N11,N15,N16
Probabilitas N N1 = 3/3 = 1 N2 = 3/3 = 1 N3 = 2/3 = 0,67 N4 = 2/3 = 0,67 N5 = 1/3 = 0,33 N6 = 1/3 = 0,33 N7 = 1/3 = 0,33 N8 = 3/3 = 1 N9 = 1/3 = 0,33 N10 = 1/3 = 0,33 N11 = 1/3 = 0,33 N14 = 1/3 = 0,33 N15 = 1/3 = 0,33 N16 = 1/3 = 0,33
Probabilitas N  Pada P1 N1(P1)= 1/10 = 0,1 N2(P1) = 1/10 = 0,1 N3(P1) = 1/10 = 0,1 N4(P1) = 1/10 = 0,1 N5(P1) = 1/10 = 0,1 N6(P1) = 1/10 = 0,1 N7(P1) = 1/10 = 0,1 N8(P1) = 1/10 = 0,1 N9(P1) = 1/10 = 0,1 N10((P1) = 1/10 = 0,1
Probabilitas N  Pada P4 N1(P4) = 1/5 = 0,2 N2(P4) = 1/5 = 0,2 N3(P4) = 1/5 = 0,2 N8(P4) = 1/5 = 0,2 N14(P4) = 1/5 = 0,2
Probabilitas N  Pada P5 N1(P5) = 1/5 = 0,2 N2(P5) = 1/5 = 0,2 N4(P5) = 1/5 = 0,2 N8(P5) = 1/5 = 0,2 N11(P5) = 1/5 = 0,2 N15(P5) = 1/5 = 0,2 N16(P5) = 1/5 = 0,2
Mencari nilai total N N1(total) = N1xN1(P1) + N1xN1(P4) + N1xN1(P5) = (1x0,1)+(1x 0,2) +(1x0,2)
=0,5 N2(total) = N2xN2(P1) + N2xN2(P4) + N2xN2(P5) = (1x0,1)+(1x 0,2) +(1x0,2) =0,5 N3(total) = N3xN3(P1) + N3xN1(P4) =(0,67x0,1) + (1x0,2) =0,267 N4(total) = N4xN4(P1) + N4xN4(P5) =(0,67x0,1) + (0,67x0,2) =0,201 N5(total) = N5xN5(P1) =(0,33x0,1) =0,033 N6(total) = N6xN6(P1) =(0,33x0,1) =0,033 N7(total) = N7xN6(P1) =(0,33x0,1)
=0,033
N8(total) = N8xN8(P1) + N8xN8(P4) + N8xN8(P5) =(1x0,1)+(1x0,2)+(1x0,2)
=0,5
N9(total) = N9xN9(P1) =(0,33x0,1) =0,033 N10(total) = N10xN10(P1) =(0,33x0,1) =0,033 N11(total) = N11xN11(P5) =(0,33x0,2) =0,066 N14(total) = N14xN14(P4) =(0,33x0,2) =0,066 N15(total) = N15xN15(P5) =(0,33x0,2) =0,066 N16(total) = N16xN16(P5) =(0,33x0,2) =0,066
Dari nilai total N diperoleh urutan nilai tertinggi sampai terendah sebagai berikut :
Tabel 6. Urutan Hasil N total Urutan N Nilai Urutan N Nilai 1 N1 0,5 9 N9 0,033 2 N2 0,5 10 N10 0,033 3 N8 0,5 11 N11 0,066 4 N3 0,267 12 N14 0,066 5 N4 0,267 13 N15 0,066
6 N5 0,033 14 N16 0,066 7 N6 0,033 8 N7 0,033
Jadi N1, N2 dan N8 merupakan kelompok nutrisi yang tepat untuk diberikan kepada pasien penderita komplikasi penyakit P1, P4 dan P5.

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Pemenuhan  gizi  bagi  pasien  tentunya  tidak  hanya  memperhatikan  penyakit  terakhir  yang dideritanya  namun  ahli  gizi  juga  perlu  memperhatikan  riwayat  rekam  medis  pasien  tersebut. Pemberian  makanan  tertentu  untuk  menunjang  pemulihan  tubuh  pasca  pengobatan  penyakit tertentu belum tentu sesuai dengan riwayat penyakit sebelumnya. Pemenuhan asupan gizi sesuai kondisi penyakit tertentu tidak mudah, apalagi jika pasien memiliki catatan riwayat rekam medis dengan variatif penyakit, maka ahli gizi perlu lebih selektif dalam memberikan asupan gizi dari sejumlah  alternatif  makanan  yang  akan  diberikan.  Sistem  manajemen  keputusan  yang  berbasis artificial inteligent mampu memilih kesesuaian makanan yang seimbang dengan berbagai keluhan yang  dialami  oleh  pasien.  Pada  contoh  diatas  pasien  dengan  komplikasi  penyakit  P1,P4  dan  P5 dapat diberikan support nutrisi N1, N2 dan N8. Nilai akurasi yang dihasilkan dari perbandingan pemilihan nutrisi secara manual dan menggunakan forward chaining adalah sebesar 86%.

## REFERENCES
[1] S. D. Krisna Triyono, "Konsep Sehat dan Sakit Pada Individu Dengan Urolithiasis (Kencing Batu) Di Kabupaten Klungkung, bali," Jurnal Psikologi Udayana, vol. 4, pp. 263-276, 2017.
[2]   D.  Arini,  "Sistem  Pakar  Penentuan  Jenis  Makanan  Sesuai  Penyakit  Pasien  Menggunakan Metode Forward Chaining," Jurnal STIKOM Surabaya, pp. 284-292, 2020.
[3]   Y.  "Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Masalah  Gizi  Pada  Balita  dan  Ibu  Hamil  Dengan Metode Forward Chaining," Jurnal JTIULM, vol. 4, pp. 21-34, April 2019.
[4]   S.  "Hubungan  Pola Makan  Dengan  Kadar  Gula  Darah  Pada  Penderita  Diabetes Mellitus," Jurnal Kesehatan Vokasional, vol. 3, pp. 29-34, 2018.
[5]   A. "Pemenuhan Kebutuhan Nutrisi Pada Anak Dengan Demam Tifoid Di Rumah Sakit Tk II Putri Hijau Medan Tahun 2021," Jurnal Keperawatan Flora, vol. 14, pp. 94-102, 2021.
[6]   N. "Metode Forward Chaining untuk Deteksi Penyakit Pada Tanaman Kentang," Jurnal of Information Technology, vol. 1, no. 2, pp. 7-20, 2020.
[7]   M.Natsir, "Panduan Asuhan Gizi Enternal," 2022.
[8]   N.  Ahmad,  "Metode  Forward  Chaining  untuk  Deteksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Kentang," Jintech, vol. 1, pp. 7-20, 2020.
[9]   "Implementasi  Forward  Chaining  Method  untuk  Analisis  Klasifikasi  Mineralogi  Batuan Beku," Jepin (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 8, pp. 80-86, 2022.
[10]  D.  Kusbianto,  "Implementasi  Sistem  Pakar  Forward  Chaining  Untuk  Identifikasi  Dan Tindakan Perawatan Jerawat Wajah," Jurnal Informatika Polinema, vol. 4, pp. 71-80, 2017.
[11]  "SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN FOOD COMBINING DENGAN METODE".
[12]  I.  N.  Salim,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Food  Combining  Dengan  Metode  Forward Chaining," Transformatika, vol. 13, pp. 67-71, 2016.
[13]  "Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Lupus  dengan  Metode  Forward  Chaining Menggunakan  Web," Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS), vol.  4,  p. 881−887, 2022.
[14]  S. "Analisis Sistem Pakar Dengan Metode Forward Chaining untuk Pengenalan Jenis Kulit Wajah pada Manusia," JIKOMSI [Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi], vol. 5, pp. 90-95, 2022.
[15]  N.  "Penerapan  Forward  Chaining  Untuk  Meningkatkan  Kemampuan  Memakai  Baju  Pada Anak Penyandang Disabilitas Intelektual Sedang," Jurnal Muara Ilmu Sosial, Humaniora, dan Seni, vol. 2, pp. 302-309, 2018.