## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2019 Vol. 1 N o .   4 Hal:  42-52 e-ISSN: 2686-3154

## Diagnosis Penyakit Diabetes pada Masyarakat Awam Menggunakan Metode Backward Chaining
Don Luthvan 
Magister Teknik Komputer, Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK”  Padang
donluthvan9@gmail.com

## Abstract
Expert  system  is  a  system  that  seeks  to  adopt  human  knowledge  into  computers,  this  research  was  conducted  to  diagnose diabetes early. Disease data that were processed were sourced from the South Solok District General Hospital. The method used is Backward Chaining by using a goal-driven approach. The result of testing this method is that the user understands the danger of diabetes and knows how to prevent it. Trials conducted on an expert system for diagnosing diabetes, most people understand the characteristics and symptoms of diabetes and understand how to prevent it. So that this expert system can be recommended for ordinary people.
Keywords: Diabetes, Backward chain, PHP, MySQL, Expert System.

## Abstrak
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berupaya  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  dalam  komputer,  penelitian  ini  dilakukan untuk mendiagnosis diabetes sejak dini. Data penyakit yang diproses bersumber dari Rumah Sakit Umum Kabupaten Solok Selatan.  Metode  yang  digunakan  adalah  Backward  Chaining  dengan  menggunakan  pendekatan  goal-driven.  Hasil  dari pengujian metode ini adalah bahwa pengguna memahami bahaya diabetes dan tahu bagaimana cara mencegahnya. Uji coba dilakukan  pada  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  diabetes,  kebanyakan  orang  memahami  karakteristik  dan  gejala  diabetes serta memahami cara mencegahnya. Sehingga sistem pakar ini bisa direkomendasikan untuk orang awam.
Kata kunci: Diabetes, Backward Chaining . PHP , MySQL , Sistem Pakar.
© 2019 Jurnal SISFOTEK

## 1. Pendahuluan
Sistem  Pakar  pertama  kali  dikembangkan  pada  tahun 1960  dan  1970  dan  diterapkan  secara  komersial  pada tahun  1980.  Sistem  Pakar  banyak  digunakan  untuk membantu pengguna guna mengambil keputusan dalam salah satu bidang tertentu misalnya dibidang kesehatan, dimana  pasien/user  yang  jaraknya  jauh  dari  pusat layanan  kesehatan  bisa  menggunakan  Sistem  Pakar  ini untuk  mengetahui  gejala  awal  penyakit.  Sehingga pasien/user bisa melakukan pertolongan awal menjelang  mengunjungi  ke  pusat  layanan  kesehatan. Ada  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam penggunaan Sistem Pakar salah satunya adalah metode Backward Chaining.
Backward  Chaining  adalah  Penalaran  berdasarkan tujuan  (goal-driven),  metode  ini  dimulai  dengan membuat  perkiraan  dari  apa  yang  akan  terjadi, kemudian mencari fakta-fakta (evidence) yang mendukung  (atau  membantah)  hipotesa  tersebut. Backward chaining adalah suatu alasan yang berkebalikan dengan  hypothesis, potensial  konklusinya
mungkin akan terjadi atau terbukti, karena adanya fakta yang mendukung akan hypothesis tersebut.
Dengan  kata  lain,  prosesnya  dimulai  dari  initial hyphotesis or goal (Hipotesa awal atau tujuan)  melalui intermediete  hipothesis  or  sub  goals  (hipotesa  lanjutan atau  bagian  dari  tujuan)  yang  akan  memeriksa  semua hipotesa yang ada apakah hipotesa itu benar atau salah sehingga akhirnya akan menuju suatu Evidence (fakta).
Sistem  Pakar  pertama  kali  dikembangkan  pada  tahun 1960  dan  1970  dan  diterapkan  secara  komersial  pada tahun  1980.  Sistem  Pakar  banyak  digunakan  untuk membantu pengguna guna mengambil keputusan dalam salah satu bidang tertentu misalnya dibidang kesehatan, dimana  pasien/user  yang  jaraknya  jauh  dari  pusat layanan  kesehatan  bisa  menggunakan  Sistem  Pakar  ini untuk  mengetahui  gejala  awal  penyakit.  Sehingga pasien/user bisa melakukan pertolongan awal menjelang  mengunjungi  ke  pusat  layanan  kesehatan. Ada  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam penggunaan Sistem Pakar salah satunya adalah metode Backward Chaining.
Backward  Chaining  adalah  Penalaran  berdasarkan tujuan  (goal-driven),  metode  ini  dimulai  dengan membuat  perkiraan  dari  apa  yang  akan  terjadi, kemudian mencari fakta-fakta (evidence) yang mendukung  (atau  membantah)  hipotesa  tersebut. Backward chaining adalah suatu alasan yang berkebalikan dengan  hypothesis, potensial  konklusinya mungkin akan terjadi atau terbukti, karena adanya fakta yang mendukung akan hypothesis tersebut.
Dengan  kata  lain,  prosesnya  dimulai  dari  initial hyphotesis or goal (Hipotesa awal atau tujuan)  melalui intermediete  hipothesis  or  sub  goals  (hipotesa  lanjutan atau  bagian  dari  tujuan)  yang  akan  memeriksa  semua hipotesa yang ada apakah hipotesa itu benar atau salah sehingga akhirnya akan menuju suatu Evidence (fakta).
Metode Backward Chaining ini bisa digunakan juga di bidang kesehatan seperti menentukan nutrisi yang tepat bagi  ibu  hamil.  Dimana  Sistem  Pakar  dapat mendiagnosis dan  Menentukan nutrisi  yang tepat bagi ibu  hamil  serta  memberikan  rekomendasi  yang  tepat bagi  ibu  hamil.  Dengan  menggunakan  data-data sebelumnya  sehingga  Hasil  penerapan  metode  ini adalah  ibu  hamil  mengetahui  nutrisi  apa  yang  tepat digunakan  saat  hamil  serta  memberikan  solusi  yang tepat dengan gejala yang dipilih [1] .
Penerapan  metode  Backward  Chaining  lainnya  di dalam  kesehatan  adalah  pemilihan  menu  makanan berdasarkan  penyakit  dan  golongan  darah.  Dimana pengguna  terbantu  untuk  mengetahui  menu  makanan yang  bermanfaat  dan  baik  dikonsumsi  sesuai  dengan penyakit  dan  golongan  darah  dengan  menggunakan metode Backward Chaining [2] .
Selain  itu  Sistem  Pakar  ini  juga  membantu  orang  tua untuk mengambil keputusan terhadap tingkat kecanduan  game  pada  anak.  Dengan  menggunakan metode  Backward  Chaining  ini  dan  dibantu  dengan data-data  yang  tersedia  seperti  data  jenis  perilaku kecanduan  game  dan  data  gejala-gejala  perilaku kecanduan game. Hasilnya adalah orang tua mengetahui  tingkat  kecanduan  anak  terhadap  game serta memberikan rekomendasi [3] .
Sistem  Pakar  tidak  hanya  tersedia  di  PC  maupun Laptop tetapi tersedia di smartphone. Contohnya adalah pemilihan alat kontrasepsi yang cocok berbasis android, jadi  pengguna  bisa  melakukan  konsultasi  dan  hasil didapatkan  adalah  informasi  dan  rekomendasi  alat kontrasepsi  yang  terbaik.  Pengguna  bisa  melakukan konsultasi dimanapun pengguna berada hanya menggunakan smartphone saja [4]
Contoh  lain  penggunaan  Sitem  Pakar  adalah  Pusat Informasi  Konseling  Remaja  di  SMAN  2  Dumai. Dengan  menggunakan  Backward  Chaining,  siswa  bisa melakukan konseling dimana saja dan kapan saja. Data yang di ambil dengan  melakukan  wawancara langsung terhadap siswa sehingga mempermudah dalam
melakukan konseling tanpa memikirkan kapan guru BK hadir [5] .
Di  Arab  Saudi  Sistem  Pakar  juga  digunakan  untuk diagnosis  penyakit  psikologis.  Dengan  menggunakan metode  Backward  Chaining  serta  data-data  penyakit psikologis  serta  gejala-gejalanya  terdahulu,  maka pengguna  bisa  melakukan  konsultasi  online  dengan memasukkan  gejala  penyakit  yang  diderita.  Hasilnya pengguna  bisa  mengetahui  penyakit  apa  yang  diderita dan apa yang harus dilakukan [6] .
Kabupaten  Solok  Selatan  merupakan  daerah  dengan kasus  penderita  diabetes  tertinggi  bila  dibandingkan dengan  penderita  penyakit  lainnya.  Hal  ini  dibuktikan dengan  data-data  yang  dikeluarkan  oleh  RSUD Kabupaten  Solok  Selatan  yang  menunjukkan  bahwa penderita  diabetes  dari  tahun  ke  tahun  menunjukan peningkatan yang tinggi.

## 2. Metodologi Penelitian
Sistem  Pakar  adalah  sistem  komputer  yang  ditujukan untuk  meniru  semua  aspek  (emulates)  kemampuan pengambilan  keputusan  (decision  making)  seorang pakar.  Sistem  Pakar  memanfaatkan  secara  maksimal pengetahuan  khusus  selayaknya  seorang  pakar  untuk memecahkan masalah.
Pakar atau ahli ( expert ) didefinisikan sebagai seseorang yang  memiliki pengetahuan atau  keahlian  khusus  yang tidak  dimiliki  oleh  kebanyakan  orang.  Seorang  pakar dapat  memecahkan  masalah  yang  tidak  mampu dipecahkan kebanyakan orang. Dengan kata lain, dapat memecahkan  suatu  masalah  dengan  lebih  efisien namun  bukan  berarti  lebih  murah.  Pengetahuan  yang dimuat  ke  dalam  sisitem  pakar  dapar  berasal  dari seorang pakar atau pun pengentahuan yang berasal dari buku, jurnal, majalah dan didomentasi yang dipublikasikan  lainnya,  serta  orang  yang  memiliki pengetahuan  meskipun bukan ahli. Istilah sistem pakar ( Expert  System ).  Sering  disinonimkan  dengan  sistem berbasis  pengetahuan  (knowledge-based  system)  atau sistem  pakar  berbasis  pengetahuan  (knowledge-based expert system).
User  memberikan  informasi  atau  fakta  kepada  sistem dan menerima respon berupa saran ahli (advice/expertise).  Secara  internal,  sistem  terdiri  dari dua  komponen  utama  yaitu  basis  pengetahuan (knowledege  based),  berisi  pengetahuan  yang  akan digunakan  oleh  komponen  lainnya  yaitu  mesin onferensi  (inference  engine)  untuk  maneghasilkan kesimpulan  sebagai  respon  terhadap  kueri  yang dilakukan user. Gambar 1 dibawah ini mengilustrasikan konsep  dasar  sistem  pakar  berbasis  pengetahuan (knowledge based expert system).
Gambar 1.  Konsep dasar fungsi Sistem Pakar berbasis Pengetahuan
2.1 Konsep umum Sistem Pakar
Pengetahuan
yang dimiliki sistem pakar direpresentasikan  dalam  beberapa  cara.  Salah  satu metode yang paling umum digunakan adalah tipe rules menggunakan  format IF  THEN .  Banyak  sistem  pakar yang,  dibangun  dengan  mengekspresikan  pengetahuan dalam  bentuk  rules.  Bahkan,  pendekatan  berbasis pengetahuan ( knowledge-based approach ) untuk membangun sistem pakar telah mematahkan pendekatan  awal  yang  digunakan  pada  sekitar  tahun 1950-an  dan  1960-an  yang  menggunakan  teknik penalaran  (reasoning)  yang  tidak  mengandalkan pengetahuan.
Pengetahuan  tidak  tertulis  yang  dimiliki  oleh  seorang pakar  harus  diekstrasikan  melalui  wawancara  secara ekstensif oleh knowledge engineer . Proses pengembangan sistem pakar yang berhubungan dengan perolehan pengetahuan dari pakar  maupun sumber lain dan kodingnya disebut sebagai knowledge engineering . Tahapan  pengembangan  sistem  pakar  secara  umum terlihat pada Gambar 2 di bawah Ini.
Gambar 2. Pengembangan Sistem Pakar

## 2.2 Arsitektur Sistem Pakar
Adapun arsitektur Sistem Pakar terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Sistem Pakar
Pada  umumnya,  antar  muka  pemakai  juga  berfungsi untuk  menginputkan  pengetahuan  baru  kedalam  basis pengetahuan  sistem  pakar,  menampilkan  fasllitas penjelasan sistem dan memberikan tuntunan penggunaan  sistem  secara  menyeluruh  langkah  demi langkah  sehingga  pemakai  mengerti  apa  yang  harus dilakukan terhadap sistem.
Syarat  utama  membangun  antar  muka  pemakai  adalah kemudahan dalam menjalankan sistem. Semua kesulitan  dalam  membangun  suatu  program  harus disembunyikan,  yang  ditampilkan  hanyalah  tampilan yang interaktif, komunikatif dan kemudahan pakai.

## 2.3 Backward Chaining (Runut Balik)
Runut  balik  ( Backward  Chaining )  merupakan  strategi pencarian  yang  arahnya  kebalikan  dari  runut  maju ( Forward  Chaning ).  Proses  pencarian  dimulai  dari tujuan,  yaitu  kesimpulan  yang  menjadi  solusi permasalahan  yang  dihadapi.  Mesin  inferensi  mencari kaidah  kaidah  dalam  basis  pengetahuan  yang kesimpulannya  merupakan  solusi  yang  ingin  dicapai, kemudian  dari  kaidah  kaidah  yang  diperoleh,  masing- masing  kesimpulan  dirunut  balik  jalur  yang  mengarah ke kesimpulan tersebut.
Jika  informasi-informasi  atau  nilai  dari  atribut-atribut yang  mengarah  ke  kesimpulan  tersebut  sesuai  dengan data  yang  diberikan  maka  kesimpulan  tersebut merupakan  solusi  yang  dicari,  jika  tidak  sesuai  maka kesimpulan  tersebut  bukan  merupakan  solusi  yang dicari.  Runut  balik  memulai  proses  pencarian  dengan suatu  tujuan  sehingga  strategi  ini  disebut  juga goal- driven .
Ciri-  ciri  dari Backward  Chaining yaitu  Menggunakan pendekatan goal-driven, dimulai dari harapan apa yang akan  terjadi  (hipotesis)  dan  kemudian  mencari  bukti yang  mendukung  (atau  berlawanan)  dengan  harapan kita.  Sering  hal  ini  memerlukan  perumusan  dan pengujian  hipotesis  sementara.    Pada  metode  inferensi dengan backward  chaining akan  mencari  aturan  atau rule  yang  memiliki  konsekuen  (Then  klausa  .)  yang mengarah  kepada  tujuan  yang  di  skenariokan  /  di inginkan.  Gambar  4  dibawah  ini  adalah  diagram Backward Chaining / Runut Balik.
Gambar 4. Diagram Backward Chaining / Runut Balik
2.4 Langkah-langkah Kerja Backward Chaining
Langkah-langkah  kerja Backward  Chaining berisi tahapan-tahapan  sistematis  yang  dilakukan  dalam menyelesaikan  permasalahan  yang  akan  diteliti  dan yang berhubungan dengan metode Backward Chaining .
Adapun  Langkah-langkah  kerja Backward  Chaining dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5.  Langkah-langkah Kerja Backward Chaining
Berdasarkan  gambar  diatas  maka  dapat  dijelaskan langkah-langkah yang dilakukan adalah:
1. Mengidentifikasi Masalah
Tahap  identifikasi  masalah  merupakan  langkah  awal dalam  melakukan  suatu  penelitian.  Pada  tahap  ini peneliti  mendefinisikan  permasalahan  dengan  cara merumuskan  untuk  mengenalisa  lebih  jelas  masalah yang akan diselesaikan melalui penelitian.
2. Menganalisa Masalah
Pada  tahap  ini  peneliti  memahami  permasalahan dengan  ruang  lingkup  dan  batasan  yang  sudah ditentukan.  Dengan  menganalisa  permasalahan  yang ada  diharapkan  masalah  tersebut  lebih  mudah  untuk dipahami.
3. Menentukan Tujuan Penelitian
Setelah  dilakukan  perumusan  permasalahan,  maka langkah selanjutnya adalah menetapkan tujuan penelitian.  Tahap  ini  diperlukan  agar  penyusunan dalam penelitian ini tidak menyimpang dari tujuan awal sehingga mendapat hasil yang optimal.
4. Mempelajari Literatur
Tahap  ini  bertujuan  untuk  memahami  metode  dan mencari  referensi  yang  mendukung  dalam  pembuatan sistem  pengambilan  keputusan  ini  ataupun  sebagai dasar  ilmu  pengetahuan.  Literatur  yang  digunakan dalam  membahas  terkait  dengan  penelitian  maupun
metode  yang  digunakan  oleh  peneliti  adalah  metode Backward Chaining.
5. Mengumpulkan Data
Tahapan  mengumpulkan  data  merupakan  tahap pengumpulan  informasi-informasi  yang  diperlukan pada  penelitian  ini.  Beberapa  cara  pengumpulan  data yang digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut:
a.  Observasi  atau  melakukan  pengamatan  langsung  ke lokasi  untuk  melihat  langsung  kegiatan-kegiatan  yang dilakukan serta mengumpulkan data-data yang dibutuhkan dalam penelitian.
b.  Wawancara  atau  tanya  jawab  dengan  pihak-pihak terkait dengan penelitian sebagai salah satu sarana yang dilakukan dalam bertukar informasi serta ide-ide.
6. Masalah menggunakan Metode Backward Chaining
Tahapan selanjutnya yang dilakukan setelah pengumpulan data selesai adalah melakukan penyelesaian  masalah  menggunakan  metode  Backward Chaining.  Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Penalaran hipotesis dan menguji hipotesis
Penalaran  dimulai  dari  hipotesis  terlebih  dahulu,  dan untuk menguji kebenaran hipotesis tersebut harus dicari fakta-fakta yang ada dalam basis pengetahuan.
b. Menentukan Goal Driven
Pendekatan  ini  dimulai  dengan  kesimpulan  yang diinginkan dan bekerja secara mundur untuk menemukan fakta-fakta yang mendukung.
c. Mencari Rule dalam Knowledge Base
Penalaran runut balik/Backward Chaining akan mencari aturan-aturan  dalam  basis  data  sampai  menemukan Then  Clause  yang  cocok  dengan  tujuan  yang diinginkan. Selanjutnya proses pelacakan menggunakan bukti  untuk  mendukung  kesimpulan  (premis)  untuk aturan tersebut sebagai tujuan baru dan mencari aturan lain dengan tujuan baru sebagai kesimpulannya.

## d. Melakukan pelacakan pada Rule
Melakukan  pelacakan  hinggan  nilai  atribut  sesuai dengan  data  pada  kesimpulan  jika  informasi  atau  nilai dari  atribut-atribut  yang  mengarah  ke  kesimpulan terebut  sesuai  dengan  data  yang  diberikan  maka kesimpulan tersebut merupakan solusi yang dicari, jika tidak  sesuai  maka  kesimpulan  tersebbut  bukan merupakan solusi yang dicari.

## 7. Pengujian Sistem
Pada  tahap  pengujian  sistem  ini  dilakukan  untuk memastikan  pakah  aplikasi  Sistem  Pakar  yang dirancang  sudah  mencapai  tujuan  yang  diinginkan  dan apakah sudah layak di implementasikan kepada user.
8. Pengujian Hasil
Pengujian  hasil  dilakukan  agar  hasil  proses  yang dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi  sesuai  dengan  hasil proses  yang  dilakukan  secara  manual  sehingga  pada tahapan  ini  dilakukan  perbandingan  antara  hasil perhitungan  manual  dengan  hasil  dari  perhitungan metode  Backward  Chaining  dengan  bantuan  aplikasi yang  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  dan Database MySQL.
9. Implementasi Sistem
Setelah  pengujian  sistem  dan  pengujian  hasil  telah dilakukan maka langkah selanjutnya adalah implementasi  sistem  yang  bertujuan  untuk  melihat kehandalan  sebuah  sistem,  apakah  sistem  yang  dibuat sudah  sesuai  dengan  ketentuan  yang  telah  ada  dan sesuai dengan keinginan yang diharapkan.
10. Kesimpulan
Pada tahap ini diambil  kesimpulan  mengenai apa  yang sudah  dilakukan  dan  dicapai  selama  penelitian berlangsung.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
tahapan  analisa  dan  perancangan  mengikuti  alur  dan aturan  guna  mempermudah  dalam  analisa  dan perancangan  untuk  sistem  pakar.  Adapun  tahapan Analisa dan Perancangan ada pada Gambar 6.

## Gambar 6. Tahapan Analisa dan Perancangan
Pada  Gambar  6  hal  pertama  yang  perlu  dilakakukan adalah  menyiapkan  data-data  yang  telah  dikumpulkan untuk  kemudian  dianalisa  berdasarkan  data  yang  telah dikelompokkan.  Dimana  pada  penelitian  ini  data  yang digunakan  adalah  data  RM  (Rekam  Medik)  pasien diabetes di RSUD Kabupaten Solok Selatan pada tahun 2019,  Selanjutnya  pada  analisa  sistem  menjelaskan terkait masalah yang diteliti dan kemudian memecahkan  masalah  tersebut  menggunakan  metode Backward  Chaining  dengan  mengubah  parameter- parameter fungsi jaringan sehingga diperoleh paramater jaringan  yang  mampu  mengoptimalkan  kerja  jaringan. Setelah  itu  lakukan  perancangan  terhadap  sistem  yang digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  diagnosis  dari sistem pakar.

## 3.1. Data
Berdasarkan pada data yang telah diperoleh pada tahap pengumpulan  data  yang  telah  diperoleh  pada  tahap pengumpulan  data,  maka  selanjutnya  akan  dilakukan tahap  pelatihan  dan  pengujian  data.  Sumber  data  pada penelitian  ini  yaitu  3  sampel  pasien  penderita  diabetes pada tahun 2019. Data dipreroleh dengan meminta data RM pasien diabetes di RSUD Kabpuaten Solok Selatan selama tahun 2019 dan wawancara dengan dokter yang
ahli  dibidang  diabetes  di  RSUD  Kabpuaten  Solok Selatan.
Kebutuhan  data  dalam  sistem  pakar  ini  yaitu  dengan mengumpulkan  data  mengenai  sistem  pakar  yang  akan dibuat  yaitu  sistem  pakar  diabetes,  dengan  cara wawancara  dengan  seorang  pakar,  membaca  buku, artikel,  internet  dan  lain-lain  yang  diperlukan  seperti penyakit diabetes, gejala diabetes, pencegahan diabetes dan solusinya.
Berikut  data  yang  diambil  dari  penelitian  adalah  data rekam medik pasien untuk konsultasi penyakit diabetes dapat diliat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pasien Nama Umur (Tahun) Gejala Diagnosis Tn. A 51
 Letih  Jemari Kebas  Gatal-Gatal  Pusing
 Nyeri Kepala
 Nyeri Punggung
Diabetes Melitus Tipe 2
Ny. A 45  Letih  Jemari Kebas
 Tumit Nyeri
 Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari
 Berat Badan Turun
 Nyeri Ulu Hati
 Nyeri Kepala
 Pusing
Diabetes Melitus Tipe 2 Tn. B
44
 Letih  Jemari Kebas
 Gatal-Gatal  Tumit Nyeri  Pusing
 Kepala Terasa Nyeri
 Perut Terasa Nyeri
 Nyeri Perut Menyesak ke Ulu Hati
Diabetes Melitus Tipe 2 Ny. B 54  Letih
 Jemari Kebas
 Gatal-Gatal  Pusing
 Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari
 Nyeri Perut Diabetes Melitus Tipe 2 Ny. C 57  Letih  Jemari Kebas
 Gatal-Gatal  Badan Terasa Gatal
 Pusing
 Penglihatan Kabur Diabetes Melitus Tipe 2 Tn. C 21  Letih  Buang Air Kecil pada Malam Hari
 Jemari Kebas
 Pusing
 Sesak Nafas
Diabetes Melitus Tipe 1
Ny. D 17  Letih  Jemari Kebas  Nyeri Kepala
 Buang Air Kecil pada Malam Hari
 Sering Merasa Haus  Pusing Diabetes Melitus Tipe 1
Tabel 1. Data Pasien (lanjutan) Nama Umur (Tahun) Gejala Diagnosis Tn. D 24
 Letih
 Jemari Kebas  Gatal-Gatal  Sesak Nafas  Nyeri Perut Menyesak ke Ulu Hati  Pusing Diabetes Melitus Tipe 1
Tn. E 24
 Sesak Nafas  Letih
 Jemari Kebas
 Gatal-Gatal  Pusing
 Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari
 Berat Badan Turun
 Sering Merasa Haus
Diabetes Melitus
Tipe 1 Tn. F 19
 Berat Badan Turun  Sering Buang Air
Kecil pada Malam Hari
 Letih  Pusing 
Jemari Kebas
Diabetes Melitus Tipe 1

## 3.2. Analisa Sistem Backwad Chaining
Berikut  Flowchart  sistem  proses  sistem  pakar  dengan metode  Backward  Chaining  yang  dijelaskan  pada Gambar 6.
Start
Menentukan Tabel Keputusan Pakar Melakukan penyusunan rule Menentukan pohon keputusan Finish Hasil pelacakan (diagnosis) Menginputkan Data
Gambar 6. Tahapan Analisa dan Perancangan

## 3.3. Menyiapkan Data Input
Data  yang  diambil  untuk  penelitian  ini  adalah  data penyakit  diabetes.  Data  yang  didapat  ada  2  jenis penyakit terbesar di RSUD Solok Selatan. Berikut data penyakit yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jenis Penyakit
Kode Jenis Penyakit P001
Diabetes Melitus tipe 1
P002 Diabetes Melitus tipe 2
Pada  Tabel  2  terdapat  2  jenis  penyakit  diberikan  kode penyakit  seperti  P1  untuk  Diabetes  Melitus  tipe  1  dan P2  untuk  Diabetes  Melitus  tipe  2.  Hal  ini  dilakukan untuk  menginputkan  ke  dalam database penyakit nantinya.  Berdasarkan  Tabel  2  diatas  disebabkan  oleh beberapa gejala yang akan dijelaskan pada Tabel 3.
Tabel 3. Jenis Gejala Kode Gejala Gejala G001 Jemari Kebas G002 Letih G003 Pusing G004 Gatal-Gatal G005 Nyeri Kepala G006 Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari G007 Tumit Nyeri G008 Badan Terasa Gatal G009 Berat Badan Turun / Naik G010 Kepala Terasa Nyeri G011 Nyeri Perut G012 Nyeri Perut Menyesak ke Ulu Hati G013 Nyeri Punggung G014 Nyeri Ulu Hati G015 Penglihatan Kabur G016 Perut Terasa Nyeri G017 Sering merasa haus (polidipsia). G018 Sering  Merasa  Lapar  (Polifagia)  Tetapi  Berat Badan Turun Tanpa Sebab. G020 Mulut Kering. G021 Luka di tubuh yang Sulit Sembuh. G022 Pandangan Kabur. G023 Sesak Nafas
Berdasarkan  pada  tabel  3  setiap  gejala  akan  diberikan kode  gejala  seperti  G001  Jemari  Kebas,  G002  Letih, G003  pusing  dan  seterusnya  sampai  G022  Pandangan kabur  dimana  kode  G001  adalah  gejala  1. Pengkodean gejala  ini  dilakukan  untuk  mempermudah  penginputan data ke dalam database . Berdasarkan  tabel diatas akan dicari kesesuaian dengan gejala suatu penyakit tertentu yang ada dalam knowledge-based .
Dari  data  atau  pengetahuan  yang  didapatkan  berupa gejala  dan  penyakit  Diabetes  Melitus  maka  dapat disusun sebuah tabel antara gejala, penyakit, solusi, dan digabungkan  dengan  pengetahuan  dari  dokter  pakar dalam  mendiagnosa  penyakit  Diabetes  Melitus  maka akan  didapatkan  sebuah  tabel  relasi  antara  gejala, penyakit  dan  solusi.  Adapun  tabel  relasi  gejala, penyakit dan solusi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Relasi Penyakit dan Gejala Kode Penyakit Nama Penyakit
Gejala Solusi P001
Diabetes Melitus tipe 1 1. Jemari Kebas 2. Letih 3. Pusing 4. Gatal-Gatal 5. Nyeri Kepala 6. Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari 7. Sering merasa haus (polidipsia) 8. Sering Merasa Lapar (Polifagia) Tetapi Berat Badan Turun Tanpa Sebab 9. Mual dan Muntah 10. Mulut Kering 11. Luka di tubuh yang Sulit Sembuh 12. Pandangan
Kabur 13. Sesak Nafas 1. Pola makan yang sehat 2. Rajin olahraga 3. Hindari stres 4. Rajin cek kadar gula darah 5. Minum obat teratur P002 Diabetes Melitus tipe 2
1. Jemari Kebas 2. Letih 3. Pusing 4. Gatal-Gatal 5. Nyeri Kepala 6. Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari 7. Tumit Nyeri 8. Badan Terasa Gatal 9. Berat Badan Turun / Naik 10. Kepala Terasa Nyeri 11. Nyeri Perut 12. Nyeri Perut Menyesak ke Ulu Hati 13. Nyeri Punggung 14. Nyeri Ulu Hati 15. Penglihatan
Kabur
16. Perut Terasa Nyeri 1. Hindari Makan berlemak 2. Aktifitas Seperti Biasa 3. Cek Koloestrol, jantung dan Mata (1 X 6 Bulan) 4. Pola Hidup Sehat 5. Kontrol Gula Secara Berkala ( 1
X 1 Bulan)

## 3.4 Menentukan Tabel Keputusan Pakar
Membuat  tabel  keputusan  pakar  berguna  untuk mengetahui antara penyakit dan gejala serta mempermudah  dalam  pembentukan rule .  Untuk jelasnya akan di tampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Keputusan Pakar
Kode Gejala Kode Penyakit P001 P002 G001   G002   G003   G004   G005   G006   G007  G008  G009  G010  G011  G012  G013  G014  G015  G016  G017  G018  G019  G020  G021  G022  G023

## 
Pada  tabel  5  ditentukan  hubungan  antara  kode  gejala dan  kode  penyakit  karena  berguna  untuk  menentukan relasi  gejala  dengan  penyakit  seperti  G001  ada  pada P001  dan  P002,  G002  ada  pada  P001  dan  P002  dan seterusnya sampai G022 ada pada P001 tetapi tidak ada pada P002.

## 3.5 Melakukan Penyusunan Rule
Untuk  merepresentasikan  pengetahuan  digunakan metode  kaidah  yang  biasa  dalam  bentuk IF  –  THEN . Aturan-aturan  atau  rule  yang  digunakan  dalam  sistem pakar seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Kaidah aturan ( rule ) untuk penentuan gejala penyakit
No
Aturan ( Rule ) 1 IF Jemari Kebas AND Letih
AND Pusing AND Gatal-Gatal AND Nyeri Kepala AND Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari AND Sering merasa haus (polidipsia) AND Sering merasa lapar (polifagia) tetapi berat badan turun tanpa sebab AND Mual dan muntah AND Mulut kering AND Luka di tubuh yang sulit sembuh AND Pandangan kabu AND Sesak Nafas THEN Diabetes Melitus Tipe 1
Tabel 6. Kaidah aturan ( rule ) untuk penentuan gejala penyakit
(lanjutan)
No Aturan ( Rule ) 2 IF Jemari Kebas AND Letih
AND Pusing
AND Gatal-Gatal AND Nyeri Kepala AND Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari AND Tumit Nyeri AND Badan Terasa Gatal AND Berat Badan Turun / Naik AND Kepala Terasa Nyeri AND Nyeri Perut AND Nyeri Perut Menyesak ke Ulu Hati AND Nyeri Punggung AND Nyeri Ulu Hati AND Penglihatan Kabur AND Perut Terasa Nyeri THEN Diabetes Melitus Tipe 2
Pada  Tabel  6  jika  dituliskan  ke  dalam  kalimat  akan menghasilkan sebagai berikut: Untuk no.1 JIKA jemari kebas  DAN  letih  dan    Pusing  DAN  Gatal-Gatal  DAN Nyeri  Kepala  DAN  Sering  Buang  Air  Kecil  pada Malam  Hari  DAN  Sering  merasa  haus  (polidipsia) DAN Sering merasa lapar (polifagia) tetapi berat badan turun  tanpa  sebab  DAN  Mualdan  muntah  DAN  Mulut kering  DAN  Luka  di  tubuh  yang  sulit  sembuh  DAN Pandangan  kabur  DAN  Sesak  Nafas  MAKA  penyakit yang  diderita  adalah  Diabetes  Melitus  Tipe  1.  Untuk no.  2  JIKA  Jemari  Kebas  DAN  Letih  DAN  Pusing DAN  Gatal-Gatal  DAN  Nyeri  Kepala  DAN  Sering Buang  Air  Kecil  pada  Malam  Hari  DAN  Tumit  Nyeri DAN  Badan  Terasa  Gatal  DAN  Berat  Badan  Turun  / Naik  DAN  Kepala  Terasa  Nyeri  DAN  Nyeri  Perut DAN  Nyeri  Perut  Menyesak  ke  Ulu  Hati  DAN  Nyeri Punggung  DAN  Nyeri  Ulu  Hati  DAN  Penglihatan Kabur DAN Perut Terasa Nyeri MAKA penyakit yang diderita adalah Diabetes Melitus Tipe 2.

## 3.6  Menentukan Pohon Keputusan
Berdasarkan  aturan  pada  tabel  6  terlihat  faktor  yang mempengaruhi hasil mendeteksi penyakit diabetes yang memiliki  gejala-gejala  tertentu  sehinggan  dapat  dibuat pohon keputusan seperti pada Gambar 7.
P001 P002 G001 G002 G003 G004 G005 G006 G017 G018 G019 G020 G021 G022 G007 G008 G009 G010 G011 G012 G013 G014 G015 G016

## Gambar 7. Pohon Keputusan
Pada Gambar 7 alur yang terjadi pada pohon keputusan adalah  alur Backward  Chaining dimana  untuk mendapatkan  hasil  /  tujuan  maka  harus  dicari  ke belakang  seperti  P001  adalah  G022,  G021,  G020, G019,  G018,  G017,  G006,  G005,  G004,  G003,  G002 dan  G001  sedangkan  untuk  P002  adalah  G016,  G015, G014,  G013,  G012,  G011,  G010,  G009,  G008,  G007, G006, G005, G004, G003 G002 dan G001.

## 3.6 Hasil Pelacakan didapatkan (Diagnosis)
Setelah  dilakukan  proses  penyusunan  rule,  maka berikut  adalah  tabel  hasil  penyakit  dan  gejala  pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil proses pelacakan No Gejala Penyakit 1 G001, G002, G003, G004, G005, G006, G017, G018, G019, G020, G021, G022 P001 2 G001, G002, G003, G004, G005, G006, G007, G008, G009, G010, G011, G012, G013, G014, G015, G016 P002

## 3.7 Hasil dan Solusi
Setelah  didapatkan  hasil  proses  pelacakan  yang dilakukan  pada  Tabel  7  maka  dihasilkan  solusi  dari gejala-gejala dan penyakit seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil dan Solusi Nama Pasien Kode Gejala Gejala Kode Penyakit Nama Penyakit Tn. A G002 Letih P002 Diabetes Melitus Tipe 2
G001 Jemari Kebas G004 Gatal-Gatal
G003 Pusing G005 Nyeri Kepala
G013 Nyeri Punggung Ny. A G002 Letih P002 Diabetes Melitus Tipe 2
G001 Jemari Kebas G007 Tumit Nyeri G006 Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari G009 Berat Badan Turun G014 Nyeri Ulu Hati G005 Nyeri Kepala
G003 Pusing Tn. B G002 Letih P002 Diabetes
Melitus Tipe 2 G001 Jemari Kebas G004 Gatal-Gatal G007 Tumit Nyeri G003 Pusing G010 Kepala Terasa Nyeri G016 Perut Terasa Nyeri G012 Nyeri Perut Menyesak ke Ulu Hati
Ny. B G002 Letih P002 Diabetes Melitus Tipe 2
G001 Jemari Kebas
G004 Gatal-Gatal G003 Pusing G006 Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari G011 Nyeri Perut Ny. C G002 Letih
P002
Diabetes Melitus Tipe 2 G001 Jemari Kebas G004 Gatal-Gatal G008 Badan Terasa Gatal G003 Pusing G015 Penglihatan Kabur Tn. C G002 Letih P001 Diabetes Melitus Tipe 1 G006 Buang Air Kecil pada Malam Hari G001 Jemari Kebas G003 Pusing G023 Sesak Nafas Ny. D G002 Letih P001 Diabetes
Melitus Tipe 1 G001 Jemari Kebas G005 Nyeri Kepala G006 Buang Air Kecil pada Malam Hari G017 Sering Merasa Haus G003 Pusing
Tn. D G002 Letih P001 Diabetes Melitus
Tipe 1 G001 Jemari Kebas G004 Gatal-Gatal G023 Sesak Nafas G012 Nyeri Perut Menyesak ke Ulu Hati G003 Pusing
Tabel 8. Hasil dan Solusi (lanjutan) Nama Pasien Kode Gejala Gejala Kode Penyakit Nama Penyakit Tn. E
G023 Sesak Nafas P001 Diabetes
Melitus Tipe 1
G002 Letih G001 Jemari Kebas G004 Gatal-Gatal G003 Pusing G006 Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari G009 Berat Badan Turun
G017 Sering Merasa Haus Tn. F G009 Berat Badan Turun P001 Diabetes
Melitus Tipe 1 G006 Sering Buang Air Kecil pada Malam Hari
G002 Letih G003 Pusing G001 Jemari Kebas
Dari  Tabel 8  diatas  bisa  disimpulkan  bahwa  hubungan antara  gejala  dengan  kode  gejala  sangat  sesuiai  dan antara kode penyakit dengan penyakit juga sesuai. Pada kolom  solusi  akan  menampilkan  solusi  apa  yang  haris dilakukan  pengguna  saat  mengetahui  ada  penyakit  di dalam  tubuh  pengguna,  setiap  penyakit  mempunyai solusi yang berbeda tergantung dari hasil penyakit dari konsultasi yang dilakukan pengguna.

## 4.   Kesimpulan
Pada  sistem  pakar  diagnosa  Diabetes  Melitus  ini terdapat 2 jenis penyakit yang memiliki total 23 gejala. Solusi  diberikan  sebagai  langkah  awal  dalam menangani  penyakit  secara  dini  dan  bisa  dilakukan dirumah.  Sehingga  dapat  digunakan  untuk  membantu masyarakat  untuk  mengenali  atau  mendiagnosa  awal Diabetes  Melitus  secara  dini.  Diharapkan  aplikasi  ini selain  membantu  mendiagnosa  penyakit  Diabetes Melitus,  juga  di  harapkan  dapat  dapat  memberikan informasi  dan  edukasi  kepada  masyarakat  luas  secara umum.

## Daftar Rujukan
[1] Yuvidarmayunata,  Y.  (2018).  Sistem  Pakar  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  Backward  Chaining  untuk  Menentukan Nutrisi  yang  Tepat  bagi  Ibu  Hamil, INTECOMS:  Journal  of Information  Technology  and  Computer  Science ,  1(2),  pp.  231- 239. https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i2.302
[2] Julita,  R.  (2018).  Sistem  Pakar  Pemilihan  Menu  Makanan Berdasarkan  Penyakit  Dan  Golongan  Darah. Pseudocode , 5 (1), 56-67. https://doi.org/10.33369/pseudocode.5.1.56%20-%2067
[3] Latubessy,  A.,  & Jazuli,  A. (2017). Analisis Model Penelusuran Backward  Chaining  dalam  Mendeteksi  Tingkat  Kecanduan Game pada Anak. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer ,  5(4),
129-134. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.5.4.2017.129-134
[4] Lesmana,  Sabda,  L.  (2017).  Sistem  Pakar  Backward  Chaining Untuk  Pemilihan  Alat  Kontrasepsi  yang  Cocok  Berbasis Android. Jurnal  Edik  Informatika  Penelitian  Bidang  Komputer
Sains dan Pendidikan Informatika , 4(1), 10-22. https://doi.org/10.22202/ei.2017.v4i1.2533
[5] Fadel  A.,  Mardayulis  M.,  &  Yunita  P.  (2019). Aplikasi  Sistem Pakar  Pusat  Informasi  Konseling  Remaja  (Pik-R)  di  SMAN  2
Dumai  dengan  Metode  Backward  Chaining  Menggunakan Bahasa Pemograman PHP . INFORMATIKA , 10 (2), 47-55.
[6] Al-Hajji, A., Fatimah, A., AlSuhaibani, M., & Nouf, S. AlHarbi (2019). Online Knowledge-Based  Expert  System  (KBES)  For Psychological  Diseases  Diagnosis. 6th  International Conference on  Computer  Science  and  Information  Technology ,  57–71.  doi: 10.5121/csit.2019.90206