## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159

## Penerapan Metode Dempster Shaper Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Mellitus
1 Aandanu, 2 Jeperson Hutahaean, 3 Elly Rahayu
1 Program Studi Sistem Informasi, 2 Sistem Informasi, 3 Sistem Informasi, STMIK Royal, Kisaran, Indonesia Email: 1,* aandanu20@gmail.com, 2 jepersonhutahean@gmail.com, 3 ellyrahayu68@gmail.com Email Penulis Korespondensi: aandanu20@gmail.com Submitted: 21/08/2022 ; Accepted: 26/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak- Penyakit Diabetes Mellitus (DM) dapat didiagnosa berdasarkan data fakta ataupun gejala yang dialami pengguna sistem dan kadang gejala awal yang dialami pasien penyakit DM masih biasa saja sehingga dianggap dalam kondisi masih sehat.  Dengan memperhatikan data fakta ataupun gejala-gejala yang dialami, diharapkan sistem ini dapat mendiagnosa tipe pada penyakit DM, sehingga gangguan atau penyakit dapat terdeteksi lebih awal dan penangannya. Terutama pasien yang ada di Rumah Sakit Umum Abdul Manan Simatupang Kisaran perlu ditangani dengan cepat karena berdasarkan jumlahnya cukup banyak pada setiap tahunnya. Kemajuan sistem pakar dapat mengatasi permasalahan ini yaitu dengan merancang sebuah sistem komputer berbasis web yang terintegrasi  dengan  database  dan  bahasa  pemrograman  seperti  PHP-MySQL  sehingga  dapat  membantu  penderita  untuk mendiagnosa gejala-gejala dan tipe penyakit tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sebuah sistem pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  Diabetes  Mellitus  berbasis  web.  Aplikasi  sistem  pakar  dalam  pengambilan  keputusan  ini menggunakan metode Dempster Shaper dalam menghadapi suatu permasalahan, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Peluang atau probalitas ini dapat berupa hasil suatu kejadian. Pada analisa permasalahannya sehingga didapatkan persentasi dari tipe penyakit tersebut.  Hasil dari implementasi sistem yaitu sistem memberikan pilihan berupa gejala-gejala yang harus dipilih oleh pasien berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien dan hasil dari proses tersebut adalah penyakit diabetes tipe 3 sebesar 50,6 % lebih tinggi dari penyakit diabetes lainnya. Sistem juga akan memberikan informasi dalam penanganan penyakit diabetes tersebut
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Diabetes; Diagnosa; PHP- MySQL; Dempster Shaper; Web
Abstract -Diabetes Mellitus (DM) can be diagnosed based on factual data or symptoms experienced by system users and sometimes the initial symptoms experienced by DM patients are still normal so they are considered to be in a healthy condition. By paying attention to the factual data or symptoms experienced, it is hoped that this system can diagnose the type of DM disease, so that the disorder or disease can be detected early and handled. Especially patients at the Abdul Manan Simatupang General Hospital Kisaran need to be treated quickly because based on the number of them quite a lot each year. Advances in expert systems can overcome this problem, namely by designing a web-based computer system that is integrated with databases and programming languages such as PHP-MySQL so that it can help sufferers to diagnose the symptoms and types of the disease. The purpose of this research is to build an expert system for diagnosing Diabetes Mellitus on a web-based basis. The application of the expert system in making this decision uses the Dempster Shaper method in dealing with a problem, often answers that do not have full certainty are found. This probability or probability can be the result of an event. In the analysis of the problem so that the percentage of the type of disease is obtained. The result of the implementation of the system is that the system provides options in the form of symptoms that the patient must choose based on the symptoms experienced by the patient and the result of the process is type 3 diabetes which is 50.6% higher than other diabetes diseases. The system will also provide information in the management of diabetes.
Keywords: Expert System; Diagnosis; Diabetes Mellituss; PHP-MySQL; Dempster Shaper; Web

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  Melitus  (DM)  merupakan  penyakit  menahun  yang  dapat  diderita  seumur  hidup.  DM  akan  memberikan dampak  terhadap  kualitas  sumber  daya  manusia  dan  peningkatan  biaya  kesehatan  yang  cukup  besar.  Akan  tetapi, tingkat kesadaran masyarakat akan dampak buruk yang ditimbulkan oleh DM masih rendah dan banyak masyarakat yang tidak menyadari dirinya sedang berada dalam resiko diabetes mellitus. Salah satu penyebabnya adalah kurangnya pengetahuan tentang diabetes mellitus dan juga keterbatasan waktu maupun biaya untuk konsultasi ke dokter. Oleh karena  itu,  perlu  adanya  sebuah  media  edukasi  kepada  pasien  dan  keluarganya  yang  bertujuan  untuk  memberikan pemahaman mengenai gejala, pencegahan, dan informasi umum seputar DM. Teknologi komputer pada bidang system pakar  yang  sangat  pesat,  hasil  dari  pemikiran  dan  pelatihan  pakar  dapat  diadopsi  dengan  menggunakan  teknologi Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence ),  khususnya  sistem  pakar.  Komputer  dapat  bertindak  sebagai  konsultan yang cerdas dalam lingkungan keahlian tertentu sebagai hasil dari himpunan pengetahuan dari beberapa orang pakar. Dengan adanya sistem pakar, proses konsultasi akan menjadi lebih mudah, efektif dan efisien. Metode yang digunakan dalam  kasus  ini  adalah  metode Dempster  Shaper .  Metode  ini  merupakan  sebuah  pendekatan  untuk  sebuah ketidaktentuan  yang  diukur  dengan  probabilitas.  Pendekatan Dempster  Shaper metode  ketidakpastian  untuk menghasilkan  diagnosis  yang  akurat.  Karena  penambahan  atau  pengurangan  fakta  baru  dalam  bentuk  informasi tentang gejala dan penyakit{1].
Sistem pakar adalah suatu cabang dari disiplin ilmu komputer yang berdasarkan kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence )  yang  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah seperti yang biasa dilakukan para ahli. Guna mengetahui tingkat penyakit DM, maka dibuat sistem pakar diagnosa Diabetes berbasis web dengan metode Dempster shaper . Dalam menghadapi suatu permasalahan, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian penuh. Peluang atau probalitas ini dapat  berupa hasil suatu kejadian. Pada analisa  permasalahannya,  tipe  penyakit  DM  dapat  didiagnosa  berdasarkan  data  fakta  ataupun  gejala  yang  dialami

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
pengguna sistem dan kadang gejala awal yang dialami pasien penyakit DM masih biasa saja sehingga dianggap dalam kondisi  masih  sehat.   Dengan memperhatikan data fakta ataupun gejala-gejala yang dialami, diharapkan sistem ini dapat  mendiagnosa  tipe  pada  penyakit  DM,  sehingga  gangguan  atau  penyakit  dapat  terdeteksi  lebih  awal  dan penangannya. Terutama pasien yang ada di Rumah Sakit Umum Abdul Manan Simatupang Kisaran perlu ditangani dengan cepat karena berdasarkan jumlahnya cukup banyak pada setiap tahunnya. Pada tahun 2021 pasien penderita penyakit Diabetes Melitus adalah berjumlah 191 orang. Jumlah pasien dapat dilihat setiap bulannya pada tabel 1. 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 atau pasien. Diagnosa tersebut akan diproses dalam sistem, kemudian hasilnya akan disampaikan lagi ke user . Juga belum  adanya  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  Diabetes  di  Rumah  Sakit  Umum  Abdul Manan Simatupang Kisaran.
Tabel 1. Jumlah Pasien Sakit Diabetes Mellitus Tahun 2021 No Bulan Jumlah 1 Januari 17 2 Februari 18 3 Maret 21 4 April 26 5 Mei 20 6 Juni 16 7 Juli 13 8 Agustus 2 9 September 10 10 Oktober 15 11 Nopember 22 12 Desember 11 Total 191
Terbatasnya dana pasien karena belum mampu secara langsung melakukan konsultasi dengan dokter spesialis penyakit Dalam karena mahalnya biaya dan terbatas waktu dalam melakukan aktifitas. Diharapkan sistem 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
Kerangka  kerja  penelitian  memudahkan  peneliti  dalam  melakukan  penelitian  karena  akan  menjadi landasan  dalam penelitian, dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  yang  telah  digambarkan  di  atas,  maka  dapat  diuraikan  pembahasan masing-masing tahap dalam penelitian adalah:
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalahnya  dalam  penelitian  ini  adalah  menemukan  masalah-masalah  yang  terjadi  dalam mendiagnosa  gejala  dari  penyakit  yang  dialami  pasien  sehingga  dapat  membantu  pasien  dalam  mengatasi penanganan penyakit diabetes mellitus.
b. Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem  yang  sedang  berjalan.  Dengan  demikian,  diharapkan  peneliti  dapat menemukan  kendala-kendala  dan  permasalahan  yang  terjadi  untuk  memudahkan  proses  mendiagnosa  penyakit Diabetes Mellitus dengan menggunakan data yang telah dikumpul  dari  pakar yang ada di  Rumah Sakit Umum Daerah Abdul Manan Simatupang Kisaran sehingga peneliti dapat mencari solusi dari permasalahan tersebut.
c. Perancangan Sistem

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
Suatu tahapan kegiatan yang dilakukan seseorang atau kelompok dalam merancang atau membuat sistem sebelum sistem  dibuat  dengan  tujuan  sistem  yang  dibangun  sesuai  dengan  kebutuhan  dalam  memecahkan  atau  dengan kebutuhan pengguna berkaitan dengan pengolahan, pengelolaan dan perolehan informasi yang diinginkan.
d. Pembangunan Sistem
Tahap  Pembangunan  merupakan  tahap  penyusunan  program  aplikasi  untuk  menarik  kesimpulan.  Sistem  ini diimplementasikan kedalam bahas pemrograman PHP dan database MySQL.
e. Uji Coba Sistem
Uji coba sistem dilakukan setelah pembuatan modul sistem selesai dibuat dengan percobaan pada komputer user interface . Dengan melakukan uji coba ini dapat diketahui kekurangan sistem yang telah dibuat berjalan dengan baik, apakah sistem yang dibuat sesuai dengan perancangan pada sistem yang dirancang, dan apakah penanganan kesalahan berfungsi dengan baik.
f. Implementasi Sistem
Suatu  proses  untuk  menempatkan  sistem  informasi  baru  ke  dalam  sistem  yang  sudah  ada  (sistem  lama).  Pada kesempatan ini saya akan membahas tahapan dalam melakukan implementasi sistem pakar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Sistem

## 3.1.1 Analisis Masalah
Untuk  mengidentifikasi  masalah,  maka  harus  dilakukan  analisis  terhadap  kinerja,  informasi,  keamanan  aplikasi, efesiensi dan pelayanan terhadap pengguna sistem. Dari analisis ini biasanya terdapat beberapa masalah  dari beberapa masalah tersebut ditemukan sebuah masalah utama dari sistem yang sedang dianalisa. Adapun masalah-masalah dari sistem adalah sebagai berikut:
a. Pasien  tidak  bisa  secara  langsung  dapat  melakukan  konsultasi  dengan  dokter  sepesialis  penyakit  dalam  karena mahalnya biaya dan terbatas waktu dalam melakukan aktifitas di rumah sakit.
b. Sulitnya  mendapatkan  informasi  tentang  penyakit  Diabetes  Mellitus  dan  gejalanya  sehingga  sulit  untuk  dapat mendiagnosa penyakit tersebut.
c. Gejala yang dialami pasien karena penyakit Diabetes Mellitus masih dianggap remeh dalam hal pengobatannya.

## 3.1.2 Aliran Sistem Lama
Untuk analisa sistem informasi lama dapat dilihat pada gambar 3.
Analisis Sistem Yang Berjalan Diagnosa Penyakit Diabetes Pada R.S.U. H. Abdul. M.S Kisaran
Pasien Pegawai Formulir Data Pasien yang telah diisi Ambil Nomor antrian Formulir Data Pasien yang telah diisi Memanggil nomor Antrian A Nomor Antrian Formulir Isian Formulir Isian Mengisi Formulir Dokter Spesialis Penyakit Dalam Nomor Antrian Menunggu Antrian Melakukan Konsultasi Berikan resep Obat Resep Obat Resep Obat Gambar 2. ASI Lama

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
Analisis  prosedur  yang  sedang  berjalan  pada  Rumah  Sakit  Umum  Abdul  Manan  Simatupang  Kisaran  dapat dijabarkan secara rinci pada keterangan berikut ini:
a. Pegawai  memberikan  formulir  isian  kepada  pasien,  kemudian  pasien  mengisi  formulir  data  pasien  dan memberikan kepada pegawai.
b. Pegawai memberikan nomor antrian kepada pasien.
c. Pasien menunggu antrian untuk konsultasi dan pegawai memanggil nomor antrian pasien tersebut.
d. Pasien menemui dokter spesialis penyakit Paru untuk melakukan konsultasi.
e. Dokter  spesialis  merekap  data  konsultasi  maka  memberikan  resep  obat  ke  pegawai  kemudian  pegawai memberikan ke pasien.

## 3.1.3 Aliran Prosedur Baru
Analisa sistem informasi baru dapat dilihat pada gambar 3.
Pasien Admin Data Base Input Data Rule Input Data Gejala Laporan Hasil Diagnosa Hasil Diagnosa Hasil Diagnosa Input Data Diagnosa Input Data Penyakit

## Gambar 3. ASI Baru
Analisa sistem prosedur diagnosa penyakit Diabetes Mellitus yang diusulkan pada Rumah Sakit Umum Daerah H. Abdul Manan Simatupang Kisaran adalah sebagai berikut:
a. Pasien melakukan diagnosa ke sistem pakar diagnosa penyakit Diabetes Mellitus dan pasien memasukkan data pasien terlebih dahulu.
b. Sistem akan memberikan pertanyaan berupa gejala-gejala apa saja yang diderita oleh pasien yang tersimpan di dalam basis data pengetahuan bagi sistem dalam mendiagnosa penyakit.
c. Pasien  memilih  gejala  yang  dialami,  sistem  akan  memberikan  hasil  diagnosa  berdasarkan  gejala-gejala  yang diderita oleh pasien. Hasil berupa data penyakit dan solusi pengobatannya.
d. Admin menginput data penyakit, data gejala dan data rule apabila ada update data.

## 3.1.4 Analisa Dempster Shaper Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes Mellitus
Menentukan Nilai Densitas (m) Awal Gejala Yang dipilih : 8 | Lapar (cepat lapar) 11 | Luka (luka yang sukar sembuh) 15 | Konsentrasi (konsentrasi mudah terganggu/kurang fokus)
Densitas (m) Awal
Tabel 2. Densitas (m) Awal No  Gejala Penyakit  Densitas  Plausability 1 15 | Konsentrasi (konsentrasi mudah terganggu/kurang fokus)  P3 0.75 0.25 2 11 | Luka (luka yang sukar sembuh) P2 0.6 0.4 3 8 | Lapar (cepat lapar) P1 0.3 0.7
Menentukan Nilai Densitas (m) Baru

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
Tabel 3. Aturan kombinasi untuk m 3
M 2 y1{P3} 0.75 M y2 {θ} 0.25
M 1 {P2} 0.6 M{θ} 0.4count data M = 2 x2
kosong θ
Notice: Undefined variable: nilaiX1Y1 in
C:\xampp\htdocs\diabetes_ds\konsultasifm.php on line 160 P2 0.15P3 0.3θ 0.1
Merujuk pada rumus [DST-07] evidential conflict-nya belum ada, maka nilainya adalah k=0, sehingga dapat dihitung berdasarkan persamaan [DST-06]: P3 0.3 P3 0.45]θ]0.15]P2]m 2 {P2} =0.15 /(1-(0.15 m 2 {P2} = 0.27272727272727 0.3]P3]m 2 {P3} =0.3 /(1-(0.3 m 2 {P3} = 0.54545454545455 Sehingga dari perhitungan #5 didapatkan : m 11 (θ) = 0.45 m 11 (P2) = 0.27272727272727 m 11 (P3) = 0.54545454545455 Tabel 2 :Aturan kombinasi untuk m 3
M 2 y1{P1} 0.3 M y2 {θ} 0.7
m 2 {P2} 0.27272727272727m 2 {P3} 0.54545454545455 M{θ} 0.18181818181818count data M =3
x2 kosong θ 0.3P2 0.19090909090909kosong θ 0.19090909090909P3 0.38181818181818P1 0.054545454545455θ
0.12727272727273
Merujuk pada rumus [DST-07] evidential conflict-nya belum ada, maka nilainya adalah k=0, sehingga dapat dihitung berdasarkan persamaan [DST-06]: P1 0.054545454545455 P1 0.24545454545455]θ]0.19090909090909]P2]m 3 {P2} =0.19090909090909 /(1-(0.19090909090909 m 3 {P2} = 0.25301204819277 0.38181818181818]P3]m 3 {P3} =0.38181818181818 /(1-(0.38181818181818 m 3 {P3} = 0.50602409638554 0.054545454545455]P1]m 3 {P1} =0.054545454545455 /(1-(0.054545454545455 m 3 {P1} = 0.072289156626506 Sehingga dari perhitungan #5 didapatkan : m 11 (θ) = 0.24545454545455 m 11 (P2) = 0.25301204819277 m 11 (P3) = 0.50602409638554 m 11 (P1) = 0.072289156626506
3.2 Pembahasan
3.2.1 Pembahasan Interface
Pembahasan interface atauh asil output dari pada perancangan aplikasi web merupakan antarmukau ntuk berinteraksi antara user dengan sistem. Interface yang dihasilkandari perancangan ini semuanya di akses melalui halaman browser

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
seperti mozila  firefox dan google  chrome . Interface untuk  pengisian  data  dinamakan  dengan  halaman  form  seperti form registrasi Pasien, form diagnosa, form input penyakit, form input gejala, form input rule dan laporan.
a. Halaman Utama Aplikasi
Halaman  utama  atau  halaman  selamat  datang  merupakan  halaman  yang  pertama  tampil  ketika  pengguna mengakses  halaman  sistem  pakar  penyakit  Diabetes  Mellitus.  Pada  bagian  utama  halaman  ini  terdapat  menu  utam aseperti home , diagnosa, info penyakit, about , help dan admin . Bagi pasien yang akan mendiagnosa penyakit dapat langsung  menklik  tombol  mulai  diagnosa  yang  akan  diarahkan  langsung  ke  bagian  registrasi  pasien.  Adapun tampilannya dapat dilihatpada gambar berikut:
Gambar 4. Halaman Utama Sistem Pakar Penyakit Diabetes Mellitus
b. Halaman Login Admin
Form login administrator digunakan utuk melakukan login para administrator untuk masuk kehalaman utama aplikasi. Untuk login admin ini pengguna harus memasukkan username dan password sehingga dapat diberikan hak akses ke sistem pakar. Tampilan form login admin dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Form Login Administrator
c. Halaman Utama Administrator
Halam anutama administrator merupakan halaman utama pada bagian administrator untuk melakukan semua kegiatan dalam sistem. Pada  halaman utama ini terdapat menu yang dapat diakses langsung seperti menu penyakit & solusi, menu gejala, menu relasi, laporan gejala, laporan user dan logout . Tampilannya seperti pada gambar  6.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
d. Halaman Data Penyakit
Halaman data penyakit digunakan untuk menginputkan data penyakit dan untuk menampilkan penyakit. Untuk menginputkan  data  penyakit  maka  admin  harus  menginputkan  kode  penyakit,  nama  penyakit,  dan  solusi penanganannya  dan  klik  tombol  simpan  untuk  menyimpannya  kedalam database ,  untuk  mengedit  dapat  menekan tombol edit dan hapus untuk menghapus data. Tampilannya seperti pada gambar 7.:
Gambar 7. Halaman Data Penyakit e. Form Input Data Gejala Form data  gejala  digunakan  untuk  menginputkan  dan  menampilkan  data  gejala  .Untuk  menginputkan  data gejala  maka  admin  harus  menginputkan  kode  gejala,  gejala  dan  jenis  penyakit  dan  klik  tombol  simpan  untuk menyimpannya  kedalam database ,  untuk  mengedit  dapat  menekan  tombol edit dan  hapus  untuk  menghapus  data. Tampilannya seperti pada gambar 10.:
Gambar 8. Form Input Data Gejala
f. Form Input Data Relasi Form data  Relasi  digunakan  untuk  mengatur rule  antar  penyakit  dan  gejala.  Langkahnya  tentukan penyakit mana yang akan diset bobot gejalanya kemudian pada tabel dibawahnya akan ditampilkan gejala-gejala dengan empat himpunan yaitu rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi. Pada masing-masing bagian ini harus diinputkan bobot yang mungkin untuk tiap gejala dalam jangkauan nilai dan apabila semua bobot angka diinputkan dapat menekan tombol simpan untuk menyimpannya kedalam tabel aturan. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 9.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
Gambar 9. Form Input Data Relasi
g. Form Laporan Pengguna
Form laporan  pengguna  digunakan  untuk  menampilkan  data  pasien-pasien  yang  melakukan  diagnosa  di  dalam sistem. Laporan pengguna ini didapatkan berdasarkan hasil diagnosa oleh pasien-pasien yang berhasil melakukan registrasi  dan  diagnosa  penyakit.  Pada  laporan  ini  ditampilkan  nama,  kelamin,  umur,  alamat,  penyakit  yang diderita, dan tanggal diagnosa. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman Laporan Pengguna
h. Form Regisrasi Pengguna
Form registrasi pengguna digunakan untuk melakukan registrasi bagi penggunaaplikasi. Registrasi pendiagnosa ini  dilakukan  pertama  kali  sebelum  diagnosa  yaitu  melengkapi  data  pribadi  pasien  dengan  menginputkan  data seperti nama pasien, jenis kelamin, umur pasien, alamat dan email. Selanjutnya pasien menekan tombol registrasi dan apabila registrasi  berhasil maka data akan disimpan dalam tabel pasien serta akan diarahkan pada halaman diagnosa penyakit. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 11.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
i. Form Diagnosa / Konsultasi
Form diagnosa penyakit digunakan untuk memilih penyakit yang diderita oleh pasien untuk melakukan proses diagnosa  dan  mendapatkan  hasil.  Pasien  yang  melakukan  diagnosa  dapat  memilih  beberapa  gejala  yang  mungkin dialami  oleh  pasien  dan  dapat  memilih  gejala  lebih  dari  satu  dengan  sembarangpilihan  berdasarkan  gejala  yang dialami. Setelah memilih gejala-gejala maka pasien dapat menekan tombol proses diagnosa untuk mendapatkan hasil diagnosa pada halaman hasil diagnosa. Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Form Diagnosa / Konsultasi Penyakit
j. Halaman Hasil Proses Diagnosa
Halaman  hasil  digunakan  untuk  menampilkan  hasil  dari  proses  diagnosa  penyakit.  Hasil  proses  diagnosa menampilkan  hasil  dengan  identitas  pendiagnosa  pada  bagian  atas,  kemudian  ditampilkan  informasi  gejala-gejala yang  dipilih  sebelumnya  pada  tahap  diagnosa,  dan  hasil  diagnosa  pada  bagian  bawah  dengan  menampilkan  nama penyakit  yang  terdeteksi,  penjelasan  definisi  penyakit  dan  solusi  untuk  pengangannya  penyakit  Diabetes  Mellitus. Adapun tampilaannya dapat dilihat seperti gambar 13.

## Gambar 13. Halaman Hasil Diagnosa

## 3.2.2 Hasil Implementasi Sistem
Aplikasi sistem pakar diagnose penyakit Diabetes Mellitus berbasis web ini digunakan untuk memberikan berbagai informasi  kepada  pasien  penderita  yang  meliputi  informasi  penyakit,  gejala  maupun  cara-cara  pencegahan  suatu penyakit  yang  diderita  oleh  pasien  tersebut  dengan  sistem  berbasis web dapat  diakses  oleh  masyarakat  umum khususnya  bagi  pasien  yang  mengalami  penyakit  Diabetes  Mellitus.  Peranan  utama  dari  sistem  pakar  diagnosa penyakit  Diabetes  Mellitus  ini  adalah  untuk  mendiagnosa  penyakit-penyakit  yang  mungkin  diderita  oleh  pasien. Pengguna  dapat  melakukan  diagnosa  dengan  melakukan  registrasi user pada  sistem,  selanjutnya  sistem  akan memberikan pilihan dari gejala-gejala yang dialami pasien untuk diproses dalam pengambilan keputusan penyakit. Implementasi sistem pada bagian admin pakar dimana semua kegiatan dalam sistem dapat dikontrol penuh dan dapat memanipulasi data. Admin dapat melakukan input data seperti data penyakit, data gejala, mengatur relasi untuk bobot

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 983 − 992 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2159
masing-masing penyakit dan melihat laporan pengguna. Admin juga dapat melakukan pengeditan dan penghapusan data.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  teori  pada  perancangan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  Diabetes  Mellitus  dapat disimpulkan sebagai berikut : (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 memanfaatkan basis pengetahuan pakar dengan yang akan terjadi pada saat diagnosa pasien.

## REFERENCES
[1] C. E. Widodo, D. Fisika, F. Sains, and U. Diponegoro, “Prototype sistem pakar diagnosis penyakit diabetes,” Youngster Phys. J., vol. 6, no. 2, pp. 175–180, 2017.
[2] R. Damanik, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular Pada Balita Dengan Metode Bayes,” Inf. Syst. Dev., vol. 3, no. 2, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/isd/article/view/194/72.
[3] D. P. Indah, A. Anton, and U. Radiyah, “Sistem Pakar Deteksi Karakteristik Dan Kepribadian Diri Menggunakan Metode Forward Chaining,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. 3, no. 1, pp. 34–43, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i1.87.
[4] M. I. Sanni, “Pernapasan Akut Menggunakan Metode Forward Chaning ( Studi Kasus Pada Poliklinik Toray Synthetics Kota Tangerang ),” vol. 4, no. 2, pp. 171–186, 2018.
[5] A. Aranta, “( Expert System for Diagnosis Diseases of Rice Plant Using Forward Chaining and,” no. January, 2020.
[6] Kementrian kesehatan republik indonesia, “Tetap Produktif, Cegah Dan Atasi Diabetes Mellitus,” pusat data dan informasi kementrian kesehatan RI. 2020.
[7] R. W. Gayatri, A. N. Kistianita, V. S. Virrizqi, and A. P. Sima, Diabetes Mellitus Dalam Era 4 . 0. 2019.
[8] B. A. Tahun, R. F. Zainal, S. Alim, M. Hamza, and S. Islam, “Sistem Pakar Klasifikasi Dan Diagnosa Penyakit Burung Murai Batu Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” vol. 3, no. 2, pp. 62–66, 2022, doi: 10.37802/joti.v3i2.220..
[9] Harison and A. Syarif, “Sistem Informasi Geografis Sarana Pada Kabupaten Pasaman Barat,” J. TEKNOIF, vol. 4, no. 2, pp. 40–50, 2016.
[10]  T. Torres, “Perancangan Sistem Penjualan Berbasis Web Pada Toko Join Mart,” p. 111, 2017.
[11]  R. R. Muharto, “IJIS Indonesian Journal on Information System ISSN 2548-6438,” IJIS-Indonesia J. Inf. Syst., vol. 4, no. April, pp. 69–76, 2019.
[12]  N. Nahlah, A. Amiruddin, and F. Amansyah, “Perancangan Website Sekolah pada SDN 103 Kabupaten Sinjai sebagai Salah Satu  Sarana  Pembelajaran  Online  dan  Penyajian  Informasi,”  INTEK  J.  Penelit.,  vol.  4,  no.  2,  p.  92,  2017,  doi: 10.31963/intek.v4i2.149.
[13]  Ashari and A. Y. Muniar, “Penerapan Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pencernaan Dengan Pengobatan Bahan Alami,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. 2016, no. November, pp. 2407–1846, 2016.
[14]  H. N. Putra, “Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) dalam Perancangan Aplikasi Data Pasien Rawat Inap pada Puskesmas Lubuk Buaya,” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 67–77, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/sinkron/article/view/130.
[15]  D. F. Waidah, Lestari, and I. G. Friansyah, “Aplikasi Sistem Informasi E-learning Berbasis Web Dengan Php Dan Mysql Di Prodi Informasi Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Karimun,” J. Chem. Inf. Model., vol. 1.no.3.
[16]  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.
[17]  M.  Tabrani,  Suhardi,  and  H.  Priyandaru,  “Sistem  Informasi  Manajemen  Berbasis  Website  Pada  UNL  Studio  Dengan Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Ilm. M-Progress, vol. 11, no. 1, pp. 13–21, 2021.
[18]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Dempster Shaper,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[19]  Y. Yuliyana and A. S. R. M. Sinaga, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes,” Fountain Informatics J., vol. 4, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[20]  I. W. Priyana, “Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Mata Dengan Metode Teorema Bayes,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ., vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2016, doi: 10.21107/edutic.v2i1.1551.
[21]  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.
[22]  T. T. Gultom, “Penerapan Metode Demster Shafer Pada Sistem Pakar Terhadap Penyakit Rabies Hewan,” vol. 1, no. 2, pp. 92–98, 2021, doi: 10.54259/satesi.v1i2.70.