http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sindrom Metabolik pada Rumah Sakit Umum Daerah Tembilahan

## Expert System for Diagnosing Metabolic Syndrome at the Tembilahan Regional General Hospital
Samsudin*, Ilyas, Zulrahmadi, Faizal Tanjung
1,2,4 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri
3 Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri Jalan Provinsi Parit 1 Tembilahan Indragiri Hilir Riau Indonesia *e-mail: samsudinsadek@gmail.com
( received : 14 September 2023, revised : 16 September 2023, accepted : 19 September 2023)

## Abstrak
Penyakit Sindrom Metabolik merupakan salah satu penyakit yang dianggap sepele dan umum terjadi di masyarakat. Ketika penderita sudah merasakan dampak akibat penyakit tersebut, akan mempersulit pengobatan  dan  penyembuhan.  Untuk  mendeteksi  dini  penyakit  tersebut  maka  diperlukan  aplikasi Sistem pakar dengan metode Forward Chaining sehingga dengan adanya aplikasi ini mempermudah dalam  deteksi  dini  penyakit,  Metode  Pengembangan  sistem  ini  menggunakan  Metode Waterfall . Analisa  dan  Parancangan  sistem  menggunakan  UML.  Pengujian  sistem  menggunakan blackbox dimana  hasil  pengujian  sistem  diterima.  Pengujian  pengguna  aplikasi,  menggunakan  uji  Statistik dengan Uji Beta dengan tingkat kepercayaan 95% sistem dapat diterima dan dipercaya. Berdasarkan hasil tersebut sistem ini dapat menjadi solusi untuk mendeteksi lebih dini penyakit Sindrom Metabolik.
Kata kunci: Sindrom Metabolik, Sistem Pakar, Forward Chaining.

## Abstract
Metabolic syndrome is a disease that is considered trivial and common in society. When sufferers feel the effects of the disease, it will make treatment and healing difficult. To detect this disease early, an expert system application with the forward chaining method is needed so that this application makes it  easier  to  detect  disease  early.  The  method  for  developing  this  system  uses  the  waterfall  method. System analysis and design using UML. System testing uses a black box where system test results are received. Application user testing, using statistical tests with Beta testing with a 95% confidence level, the system can be accepted and trusted. Based on these results, this system can be a solution for early detection of metabolic syndrome.
Keywords: Metabolic Syndrome, Expert System, Forward Chaining

## 1 Pendahuluan
Beberapa  model  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  penyakit  sindrom metabolik  seperti  Sistem  Pakar[1], Machine  Learning [2],[3], Inferensi  Fuzzy [4],  sistem  yang dibangun  dengan  menggunakan  teknik-teknik artificial  intelligence [5]. Knowledge  base (basis pengetahuan),  berisi  fakta-fakta,  teori,  pemikiran  dan  hubungan  antara  satu  dengan  lainnya,  basis pengetahaun  tersebut  dimasukkan  kedalam  model,  nanti  akan  mempelajari  berdasarkan  pola  yang biberikan  dengan  adanya  pola  tersebut  model  akan  belajar  mengenalinya,  dengan  pengenalan  pola tersebut  sistem  dapat  memberikan  pengetahuan  atau  informasi.  dengan  kecerdasan  buatan  dapat menyelesaikan  berbagai    bidang    seperti  bidang  kesehatan,  keuangan,  otomotif,  hingga  Pertahanan dan Keamana Negara.
Seperti  yang  telah  diketahui  melalui  artikel  dan  dunia  nyata,  Sindrom  Metabolik  merupakan penyakit yang angka penderitanya sangat besar di  dunia. Prevalensi Obesitas merupakan merupakan salah satu penyebab penyakit Sindrom Metabolik dan dapat memicu penyakit penyakit lainnya, hal ini
kebanyakan  orang  selain  mengaitkan  obesitas  sebagai  bentuk  kesejahteraan  juga  banyak  jenis-jenis makanan  olahan  tanpa  memperhatikan  kadar  apa  yang  kandung  oleh  makanan  tersebut,  hingga makanan  tersebut  setelah  diolah  didalam  tubuh  tersebut  menjadikan  kadar  lemak    semakin  berlipat dan lebih dari seharusnya diasup tubuh setiap harinya [6].
Sistem  Pakar  merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pemikiran  dan  dan  pengetahuan manusia  ke  dalam  program  komputer,  agar  program  dikomputer  tersebut  dapat  menyelesaikan masalah  yang  spesifik  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli  atau  pakar.  Diagnosa  penyakit dengan  menggunakan  sistem  pakar  akan  mencatat  gejala-gejala  dari  pasien  dan  akan  mendiagnosa jenis  penyakit  yang  berbasis  pada  komputer  sehingga  dapat  membantu  pihak-pihak  terkait  dalam melakukan diagnosa pada pasien tersebut menggunakan metode Forward Chaining [7], [8].
Dibidang  kesehatan  banyak  manfaat  hasil  perkembangan  Pengetahuan  dan  Teknologi  dalam memberikan  pelayanan  kesehatan.  Hampir  di  semua  bidang  yang  berhubungan  dengan  pelayanan kesehatan,  mulai  melirik  pemanfaatan  komputer  untuk  meningkatkan  kinerjanya.  Namun  tidak  pada rumah sakit puri husada tembilahan yang masih belum menggunakan teknologi komputer sebagai alat bantu dalam penyelesain pekerjaan dalam mendiagnosa penyakit sindrom metabolik. Sedangkan pada masyarakat kesulitan untuk menentukan jenis penyakit sindrom metabolik yang dialaminya[4].
Selama  ini,  sistem  diagnosa  penyakit  bagi  pasien  masih  harus  melibatkan  dokter  secara langsung  dicatat  dan  dianalisa  secara  manual  medis.  dengan  kondisi  seperti  ini  tentunya  akan menimbulkan banyak kendala bagi tenaga pelayanan kesehatan. Salah satu alternatif untuk mengatasi kendala  tersebut  adalah  suatu  sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosa  penyakit  menggunakan  metode forward chaining [9], jadi penulis akan membangun sebuah sistem pakar untuk membantu pelayanan kesehatan dalam menangani pendiagnosa penyakit pada masyarakat yang terkena sindrom metabolik. Agar  pelayanan  kesehatan lebih  mudah  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  tersebut  dengan  mudah dan cepat.

## 2 Tinjauan Literatur
Dari  penelitin  terdahulu  penulis  dapat  menghubungan  dengan  domain  penelitian  tentang  sistem pakar, pada penelitian pada penelitian Fuzzy Expert Sindrom metabolik  yang diteliti oleh supadianto et  al  [6]  yang  menyimpulkan  bahwa  sidrom  metabolik  adalah  suatu  kondisi  yang  terjadi  pada seseorang  secara  bersamaan  seperti  peningkatan  tekanan  hepertensi,  kadar  gula  darah  yang hiperglikemia, kelebihan berat bandan (obesitas), serta kenaikan kadar kolesterol (displipidemia) tidak biasa.  Kondisi  ini  membuat  resiko  bagi  penderitanya  mengalami  penyakit  jantung,  stroke,  dan diabetes  mellitus  menjadi  sangat  tinggi.  Sindroma  metabolik  adalah  penyakit  yang  tidak  menular. Seseorang yang  memiliki sindroma metabolik  memiliki  risiko terhadap penyakit jantung dan stroke, karena dibutuhkan ahli dalam menganalisanya. Fuzzy Sistem Pakar ( Fuzzy Expert System ) merupakan bagian  dari  kecerdasan  buatan  menggunakan  logika fuzzy .  dimana  sistem  berusaha  megadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakuakan oleh para ahli. Penelitian ini mengembangkan suatu sistem agar pasien dapat melihat hasil analisa dari sindroma metabolik yang di deritanya dengan memanfaatkan aplikasi teknologi informasi. Nantinya: hasil sistem yang dikembangkan dalam penelitian setidaknya dapat membantu ahli (dokter) dalam  memberikan  kesimpulan  resiko  penyakit  yang  diderita  pasien  melalui  hasil  analisa  sindroma metabolik. Sistem ini akan melibatkan para pakar seperti dokter dan pasien, dimana dokter melakukan diagnosis  terhadap  hasil  analisa  sindrom  metabolik  pasien,  dan  pasien  biasa  melihat  hasil  diagnosis resiko  penyakit  yang  diderita.  Supaya  sistem  bekerja  sesuai  fungsi  manualnya  yaitu  kesimpulan dokter, maka system akan melalui tahap pengujian data dimana dalam pengujian ini akan dipakai Uji validitas.  Hasilnya  diharapkan  nilai  persentase  kesamaan  antara  hasil  diagnosa  dokter  dan  diagnosa sistem  memiliki  kesaamaan  lebih  dari  70%.  Itu  artinya  tidak  ada  perbedaan  atau  sedikit  sekali perbedaan antara hasil yang dikeluarkan sistem dengan hasil penilaian ahli yang dalam hal ini seorang dokter [6].
Silmi et al [10], Pratiwi [9] menelitian tentang Sistem pakar (expert system) secara umum adalah sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang  dan diimplementasikan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  tertentu  agar  komputer  dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh  para  ahli.  Saat  ini  sistem  pakar  tengah  banyak dikembangkan  dalam  berbagai  macam  bidang,  salah  satunya  dalam  bidang  kesehatan.  Sistem  pakar
dalam  bidang  kesehatan  banyak  dikembangkan  untuk  mendeteksi  berbagai  macam  penyakit  dengan menggunakan  berbagai  macam  metode,  salah  satunya  menggunakan  metode  inferensi  forward chaining. Metode inferensi forward chaining merupakan metode inferensi penelusuran ke depan yang dibuat dengan perancangan yang mudah dan sesuai dengan aturan yang ada. Masyarakat memandang kesehatan  sebagai  hal  yang  penting,  salah  satunya  berkait  dengan  penyakit  darah.  Pengetahuan masyarakat  umum  tentang  penyakit  darah  masih  minim,  masyarakat  masih  belum  dapat  mengetahui ataupun  menentukan  penyakit  darah  yang  dideritanya.  Penelitian  ini,  bertujuan  untuk  merancang sistem  pakar  yang  dapat  mendiagnosis  penyakit  darah  menggunakan  metode  inferensi  forward chaining.  Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  dalam  mendiagnosa  jenis  penyakit darah. Implementasi sistem pakar penyakit darah ini diharapkan memberikan kemudahan akses bagi penggunanya, melalui penggunaan media sarana berbasis web dan mobile web [10]
Pada  penelitian  Muafi  et  al  [11]  tentang  teknologi  sistem  pakar  Sejalan  dengan  majunya  dunia teknologi  informasi  saat  ini,  komputer  telah  menjadi  bagian  dari  kehidupan  sehari-hari.  Besarnya tingkat penggunaan komputer berbanding terbalik dengan pengetahuan pengguna mengenai masalah teknis  komputer.  Kasus  kerusakan  komputer  merupakan  kasus  yang  memerlukan  batuan  seorang pakar (teknisi) untuk menyelesaikan masalah dengan mengandalkan pengetahuan dari seorang pakar. Saat ini teknisi membutuhkan waktu yang cukup lama untuk memecahkan suatu masalah yang terjadi pada komputer pengguna. Pada penelitian ini dibuat sistem pakar yang berbasis perangkat lunak untuk mengatasi  kasus  kerusakan  perangkat  keras  (hardware)  pada  komputer.  Sistem  pakar  berbasis perangkat  lunak  (software)  ini  dapat  membantu  para  teknisi  untuk  mendiagnosa  kerusakan  pada perangkat  keras  (hardware  )  komputer  dengan  lebih  praktis  dan  cepat  sehingga  dapat  menghemat waktu. Perangkat lunak (software) yang akan digunakan adalah software sistem pakar yang berbasis web yang bersumber dari seorang ahli dalam bidang diagnosis dan cara penanganan kerusakan pada perangkat keras (hardware) komputer [12].
Endra dan Antika [13] penelitian tentang sistem pakar di  masyarakat di desa Labuhan Ratu VIII, kecamatan  Labuhan  Ratu  Kabupaten  Lampung  Timur  mayoritas  bekerja  sebagai  petani,  khususnya petani  padi.  Faktor  penghambat  produksi  pada  desa  tersebut  adalah  penyakit  yang  menyerang tanaman pada pada musim tanam sehingga menjadi permasalahan utama pada penelitian  ini. Tujuan penelitian ini untuk membangun aplikasi sistem pakar untuk membantu petani menyelesaikan masalah petani  dalam  mendiagnosa  penyakit  tanaman  padi  berbasis  android.  Data  yang  digunakan  pada penelitian ini terdiri dari 7 penyakit pada tanaman padi yaitu tungro, hawar daun bakteri (HDB),busuk batang,  busuk  pelepah,blast,  kerdil  rumput  dan  Hawar  pelepah  daun.  Metode  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah Metode Forward Chaining. Metode yang digunakan untuk membangun aplikasi sistem  pakar,  proses  pelacakan  metode  ini  yaitu  dari  data,  kemudian  mencocokkan  data  tersebut dengan  bagian  IF  dari  rules  IF-THEN.  Jika  sesuai  dengan  rules  yang  ada,  selanjutnya  rules  akan  di eksekusi  untuk  mendapatkan  suatu  kesimpulan.  Hasil  penelitian  ini  aplikasi  sistem  pakar  dengan menggunakan  Forward  chaining  dapat  digunakan  untuk  diagnosa  penyakit  tanaman  padi  dengan beberapa langkah yaitu memilih gejala, melakukan konsultasi, dan menampilkan hasil konsultasi [13].
Ashari  dan  Muniar  [14]    berpendapat  Penerapan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit pencernaan  dengan  pengobatan  dari  bahan  alami  menggunakan  metode  forward  chaining.  Metode forward  chaining  merupakan  metode  inferensi  untuk  penalaran  dari  suatu  masalah  dengan memberikan  solusinya.  Penelitian  ini  sebagai  produk  teknologi  terapan  yang  diharapkan  memberi manfaat sebagai media konsultasi atau instruktur bagi masyarakat pada umumnya, dan terkhusus bagi dokter  dan  paramedis  pada  klinik,  puskesmas  dan  rumah  sakit  dalam  memberikan  alteratif pencegahan  dan  pengobatan  secara  alami.  Perancangan  sistem  telah  dilakukan  melalui  aktivitas pengumpulan  data,  perancangan  rules,  perancangan  proses  dan  pengujian  sistem.  Tahun  pertama menghasilkan  produk  aplikasi  sistem  pakar  yang  telah  diimplementasikan pada  sejumlah  puskesmas dan  pada  tahun  kedua  dilakukan  pengujian  model  integrasi  sistem  pakar  terhadap  berbagai  gejala penyakit  pencernaan  yang  terjadi  dengan  memberikan  alternatif  solusi  pencegahan  penyakit berdasarkan  hasil  inference  yang  ditemukan  dengan  pengobatan  cara  alami.  Hasil  pengujian  sistem dinyatakan baik dengan tingkat akurasi 91,56% [14]
Hasil Penelitian Yanti dan Budiyanti [15], sistem pakar Virus Covid-19 saat ini menjadi pandemi di  masyarakat  dunia.  Virus  ini  menyebar  melalui  kontak  antar  manusia  ke  manusia  lain  dengan banyak  media.  Paru-paru  manusia  adalah  organ  tubuh  manusia  yang  rentan  terhadap  serangan  virus Covid-19.  Serangan  virus  ini  melalui  tahapan  yang  diprediksi  memakan  waktu  bebarapa  hari.
Tahapan  dari  seorang  melakukan  kontak  dengan  penderita  virus  covid-19  sampai  dinyatakan  positif berbeda.  Beberapa  faktor  yang  berperan  dalam  serangan  penyebaran  virus  ini  adalah  disamping kelemahan imunitas seseorang seperti usia, kekebalan tubuh, obesitas, riwayat kesehatan, kebersihan dan  suplemen  yang  dikonsumsi  seseorang.  Salah  satu  cara  menanggulangi  pandemi  covid-19  ini adalah  memberikan  informasi  yang  tepat  bagaimana  mencegah  penyebaran  virus  ini.  Informasi tersebut diharapkan dapat memberi masukan kepada semua orang agar menjaga terjadinya penularan. Peran  penting  dalam  kehidupan  seseorang  menjaga  kebersihan  dalam  aktifitas  sehari-hari  menjaga tidak  tertular  virus  ini  yang  banyak  kematian  akibat  tertular  oleh  Virus  Covid-19.  Pengetahuan  dan informasi  sedikit  oleh  seseorang  akan  terkena  dampak  jika  lalai  menjaga  kesehatan  dari  serangan Virus Covid-19. Situasi ini dibutuhkan seorang pakar yang sangat mengetahui virus dan semua bentuk gejala  penyakitnya.  Penelitian  ini  membantu  untuk  mendiagnosa  kesehatan  seseorang  dan mengantisipasi  jika  mempunyai  resiko  terkena  virus  Covid-19  dengan  merancang  dan mengimplementasikan.  Sistem  Pakar  Covid-19  dirancang  berbasis  web  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Pada sistem pakar ini diajukan beberapa pertanyaan. Setelah semua pertanyaan  terjawab,  maka  tampak  hasil  diagnosa  beserta  saran  yang  dapat  membantu  mendiagnosa dari serangan Virus Covid-19 [15].
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dikutip  pada  artikel  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pakar  digunakan  untuk  mendeteksi  berbagai  jenis  penyakit  Manusia,Penyakit  Hewan,  penyakit Tanaman,  deteksi  kerusakan  komputer,    dimana  dalam  penerapannya  berbasis  pengetahuan  yang diambil  dari  pakar.  Memasukkan  pengetahuan  yang  diproleh  dari  pakar  kedalama  sistem  dengan menggunaka logika inferensi kedepan atau inferensi kebelakang berbasis  pola, sehingga dengan pola yang  telah  dibentuk  digunakan  sebagai  dasar  dalam  mengambil  kesimpulan.  Sedangakan  dalam membuat  aplikasi  menggunakan  metode  pengembangan Sofware  Development  Live  Cycle (SDLC) yang dilakukan beberapa tahapan yaitu (1)Analisis, (2)Desain dan Perancangan ,(3) Impelementasi (4) Pengujian. Memasukkan pengetahuan kedalam sistem kemudian membangun aplikasi bisa berbentuk website atau aplikasi mobile dengan database Mysql, selanjutnya aplikasi tersebut diuji apakah sesuai dengan pakar, untuk menguji menggunakan black box, white box dan uji pengguna dengana uji T

## 3 Metode Penelitian
Metode Forward  Chaining digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  Penelusuaran  dan  identifikasi Penyakit  serta  solusi  yang  diberikan,  sedangkan  model Waterfall digunakan  untuk  pengembangan perangkat  lunak  yang  akan  dibuat.  Penelitian  ini  dilakukan  secara  bertahap,  seperti  yang direpresentasikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Desain Penelitian
Pada  Gambar  1.  Pada  tahap  perencanaan  ini  laksanakan  kegiatan  pengumpulan  data  terkait  tentang sindrom  metabolik  yang  dilasanakan  di  rumah  sakit  umum  daerah  (RSUD  Puri  Huda)  Tembilahan, wawancara  dengan  pakar  dan  ahli  dibidangnya  hal  ini  dilakukan  beberapa  kali  hal  ini  untuk memastikan bahwa data sesuai kepakaran. Dari data yang diproleh berbAgai sumber maka dilakukan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
analisis  pieces  hal  ini  dilakukan  untuk  mengalisa  dampak  sistem  yang  berjalan  saat  ini,  resiko,  dan lainnya. Untuk melihat hasil dari analisa maka dilakukanlah desain dan perancangan menggunakan ini menggunakan UML . Implementasi dari sistem ini menggunakan Bahasa PHP dan HTML yang sudah berbasis web. Pengujian ini menggunakan Black Box, dan megevaluasi sistem yang telah dibuat oleh pengguna dengan Pengujian Beta

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada tahap analisis dilakukan dengan mengksifikasikan penyakit, gejala, aturan, pembetukan pohon keputusan, dan pembentukan rule sesuai dengan ilmu kepakaran penyakit Sindrom Metabolik, tahap  ini  digunakan  sebagai  dasar  untuk  membangun  sistem  pakar.  Untuk  membangun  aplikasi dibuatlah kedalam model UML sebagai dasar pemetaan  sistem yang akan dibuat yang terdiri dari Use Case, Aktivity Diagram dan Class Diagram. Implementasi Sistem berbasis web menggunakan bahasa PHP dan database Mysql. Dalam pengujian sistem menggunakan Black box  yiatu menguji komponen komponen tampilan sistem hal ini untuk memastikan sistem berjalan sesusuai dengan fungsinya dan uji Beta digunakan untuk menguji tingkat kepuasan pengguna.

## A. Analisa Penyakit
Tabel  jenis  penyakit  dan  gejala  ini  digunakan  sebagai  pola  pencocockan  informasi  yang dimasukan oleh pemakai dan basis pengetahuan.

## 1. Tabel Penyakit
Pada table penyakit yang terdiri Kode Penyakit, nama penyakit : (P001) Kolestrol, (P002) Asam Urat,  (P003)Hipertensi,  (P004)Diabetes  Tipe  1,  (P005)Diabetere  Tipe  2,  (P006)Jantung,  (P007) Ostoeprosis
2. Tabel Gejala
Tabel Gejala dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Gejala Penyakit Sindrom Metabolik No Id_gejala Gejala 1 G001 Adanya benjolan berwarna merah 2 G002 sering mengalami kesemutan disebagian anggota badan 3 G003
sering mengalami rasa sakit pada sendi disertai pusing yang sering kambuh
4 G004 sering mengalami nyeri pada persendian 5 G005 kulit disekitar sendi yang terkena akan tampak bersisik 6 G006 sering mengalami rasa panas pada persendian 7 G007
sering terjadi sakit kepala disertai wajah yang kemerahan
8 G008 sering buang air kecil 9 G009 sering kelelahan saat melakukan aktivitas 10 G010 sering merasakan haus yang berlebih 11 G011
luka dan infeksi pada kulit dan saluran kemih yang keruh.
12 G012 Mulut kering dan penglihatan yang kabur. 13 G013 Sering mengalami kencing terutama pada malam hari 14 G014 Tubuh terasa lelah dan mudah mengantuk 15 G015 Air kencing yang keruh dan penyembuhan luka yang lama 16 G016 Sering mengalami nyeri pada dada 17 G017 Mengeluarkan keringat yang berlebih padahal tidak sedang berolahraga 18 G018 Lelah yang berlebih dan seeak napas disertai jantung yang berdeba 19 G019 Sering mengalami sakit punggung 20 G020 Postur pungung yang membungkuk. 21 G021
sering mengalami sakit pinggang.
Pada Tabel 1, ada 21 Jenis  Gejala dimana masing masing gelaja diberikan id_gejala, hal ini agar dapat membuat aturan, data ini diproleh dari hasil wawancara dengan pakar dirumah sakit umum daerah Tembilahan. Semua data gelaja sudah dirangkum untuk 7 jenis penyakit Sindrom Metabolik
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3. Tabel Aturan/ rule
Table Aturan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Pembentukan Rule Gejala Penyakit P001 P002 P003 P004 P005 P006 P007 G001 V G002 V G003 V G004 V G005 V G006 V G007 V G008 V G009 V G010 V G011 V G012 V G013 V G014 V G015 V G016 V G017 V G018 V G019 V G020 V G021 V
Pada Tabel 2, aturan pembentukan Rule mencocokan antara gejala dan penyakit, dari tabel 4 dapat  dilihat  Gejala  penyakit  diwakili  oleh  id_penyakit      dari  kode  G001  Sampai  dengan  G021, kemudian diwakili oleh penyakit yang ditandai dengan tanda Ceklis, hal ini menandakan bahwa yang terceklis itu adalah memenuhi penyakit tertentu

## Diagram Pohon Keputusan
Diagram pohon keputusan adalah suatu rancangan yang digunakan untuk membangun sistem pakar, diagram pohon keputusan akan mempermudah untuk menyusun basis pengetahuan dan aturan serta  menentukan  factor  kepastian  dari  mendiagnosa  penyakit  sindrom  metabolik  pada  manusia. Diagram  pohon  keputusan  ini  mengunkan  metode forward  Chaining dalam  mengidentifikasi  jenis penyakit sindrom metabolik yang menyerang manusia.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada Gambar 2, Diagrma Pohon Keputusan memperlihatkan  Aliran Keputusan Sistem Pakar dari  Diagnosa  21  Gejalan,  Hasil  Diagnosa  diproleh  Penyakit  yang  terdiri  dari  7  Penyakit  dan menghasilkan Solusi atau saran dari Sistem setiap terdeteksi penyakitnya.

## Pembentukan Rule
Dengan  pembentukan  aturan (rule) maka  dapat  dengan  mudah  mengetahui  hasil  akhir  pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Pembentukan Rule. No Gejala Penyakit Solusi 1 G001.Adanya benjolan berwarna merah Kolestrol 1. Kurangi makanan yang berkolestrol tinggi.
2. Kolestrol  tinggi  bisa  diturunkan  dengan  makanan yang  sehat  dan  mengandung  gizi  seimbang,    hindari dan  batasi makanan yang mengandung lemak sepertii santan, daging kambing, kerang dan gorengan.
G002.Sering mengalami kesemutan disebagian anggota badan.
G003.Sering mengalami rasa sakit pada sendi disertai pusing yang
sering kambuh. 2 G004. Sering mengalami nyeri pada persendian. Asam urat 1. Dapat  menempelkan  kantong  es  pada  bagian  sendi yang terasa sakit
2. Dapat mengkonsumsi obat pereda sakit colchines.
3. Dengan  menghindari  makanan  yang  memicu  asam urat seperti kacang-kacangan
4. Utamakan  makanan  yang  rendah  kalori  untuk mendukung  mendapatkan  berat  badan  ideal  kantong es pada bagian sendi
G005.Adanya benjolan berwarna merah.
G006. Sering mengalami rasa panas pada persendian.
3 G007.Sering terjadinya sakit kepala disetai wajah yang kemerahan Hipertensi
1. Dengan  perubahan  gaya  hidup  dan  mengkonsumsi obat  anti  hipertensi  bisa  menjadi  langkah  awal  yang efektif untuk mengurangi hipertensi.
2. Jika tekanan darah anda sangat tinggi harus diberikan perawatan secepatnya
3. Dengan  mengkonsumsi  makanan  rendah  lemak seperti seperti buah dan sayur.
4. Hindari makanan daging daging sapi dan kambing
G008. Sering buang air kecil
G009. Sering kelelahan saat melakukan aktivitas
4 G010. Sering merasakan haus yang berlebih Diabetes mellitus tipe 1 Dengan  menjaga  keseimbangan  glukosa  pada  darah, dengan  melakukan  pengobatan  insulin  disertai  pola makan yang sehat G011. luka dan infeksi pada kulit dan saluran kemih yang keruh. G012. Mulut kering dan penglihatan yang kabur 5 G013. Sering mengalami kencing terutama pada malam hari Diabetes mellitus tipe 2 1. Dengan menjaga pola makan yang teratur dangan pola gaya hidup sehat.
2. Dengan  mengkonsumsi  kulit  manggis  dan  bawang putih untuk mengurangi gula darah ditubuh
G014. Tubuh terasa lelah dan mudah mengantuk G015. Air kencing yang keruh dan penyembuhan luka yang lama G013. Sering mengalami kencing terutama pada malam hari 6 G016. Sering mengalami nyeri pada dada Jantung 1. Dengan megurangi merokok dengan melakukan pola hidup sehat. 2. Kurangi makanan yang mengandung kolestrol tinggi, memperbanyak konsumsi sayuran, mengkontrol kadar
gula dan menjaga berat badan G017. Mengeluarkan keringat yang berlebih padahal tidak sedang berolahraga G018. Lelah yang berlebih dan seeak napas disertai jantung yang berdebar 7 G019. Sering mengalami sakit punggung Osteoporosis 1. Jika seseorang didiagnosa mendrita penyakit osteoporosis dapat diberikan kalsium, jumlah kebutuhan untuk usia 50 thn keatas, vitamin D.
2. Dengan  mengkonsumsi  jenis  makanan  atau  minuman yang  mengandung  kalsium  dan  disamping  itu  juga dapat berjemur dipagi hari
3. Dengan  melakukan  olahraga  atau  aktivitas  fisik  yang dilakukan secara teratur.
4. Harus  melakukan  pencegahan  penyakit  osteorporosis
G020. Postur pungung yang membungkuk. G021.sering mengalami sakit pinggang.
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 1007-1018                                                                                                e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## sejak dini
Pada  Tabel  3,  Pembentukan  rule  atau  aturan  adalah  membuat  pola-pola  yang  mengatur  dan membentukan sebuah diagnosa gejala penyakit selanjutnya akan diketahuai penyakit pasien sehingga sistem akan memberikan solusi

## B. Desain dan Prancangan
Terdapat  banyak  sekali  perbedaan  antara  sistem  lama  yang  manual  dan  sistem  baru  yang terkomputerisasi. Terutama pada langkah–langkah proses dan rancangannya. Dikarnakan sistem yang baru ini menggunakan komputer. Untuk itu, berikut adalah penjelesan dari alur sistem yang baru yang akan  diusulkan,  yang  dibuat  pertama–tama  dalam  bentuk UML yang  menggunakan Use  Case Diagram ( business process ) : Use Case Diagram Login
Gambar 3. Use Case Diagram  Login
Pada  Gambar  3, use  case ,  Login  mengambarkan  dimana  seorang  petugas  masuk  kedalm menu  login  dimana  terdapat  menu  beranda  dimana  dalm  menu  beranda  terdapat  diagnosa  penyakit. Dimana  seoran  pasien  masuk  kemenu  beranda  dan  memilih  diagnosa  penyakit  dan  mendaftar  dan dapat  menu  jawab  pertanyaan  dan  hasil  analisa  penyakit  dimana  analisa  penyakit  terdapat  menu kembali dan Logout.
Activity Diagram Macam-macam Penyakit
(a) (b)
Gambar 4. Activity Diagram (a) macam-macam penyakit (b) Diagnosa Penyakit Pada Gambar 4, Gambar (a) Aktivity diagram proses macam macam penyakit mengambarkan bagai  mana  seorang  petugas  melakukan  tombol  macam-macam  penyakit  didalm  macam-macam penyakit  terdapat  tombol  lihat.  Gambar  (b)  Pada activity  Diagram pada  gambar  4,  mengambarkan bahwa pasien melakukan diagnosa penyakit, terdapat tombol daftar.
Class Diagram
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Class Penyakit  merujuk  kepada  pihak  yang  akan  berperan  sebagai  Admin  sekaligus  dalam mengoperasikan seluruh fitur yang akan dikembangkan dalam sistem.
Gambar 5. Class Diagram Diagnosa Penyakit Sindrom Metabolik
Pada  Gambar  5,  Class  Diagram  Diagnosa  Penyakit  Sindrom  Metabolik,  mengambarkan dimana  satu  admin  memiliki  banyak  data  pasien  dan  banyak  data  pasien  memiliki  satu  admin.  Satu data  pasien  memiliki  banyak  penyakit  dan  banyak  penyakit  memiliki  satu  data  pasien.Satu  jenis penyakit  memiliki  satu  hasil  dan  satu  hasil  memiliki  satu jenis  penyakit.Satu  hasil  memiliki  banyak aturan dan banyak aturan memiliki satu hasil.Satu admin memiliki banyak aturan dan banyak aturan memiliki satu admin.

## C. IMPLEMENTASI SISTEM
Tahapan  implementasi  sistem  merupakan  sebuah  tahapan  untuk  menerjemahkan  sebuah perancangan berdasarkan dari hasil analisa yang telah diatur dan mekanisme pembuatan sistem pakar, maka melakukan penerapan perangkat lunak dalam keadaan yang sesungguhnya. Implementasi sistem bertujuan  untuk  mengkonfirmasi  modul-modul  perancangan,  sehingga  pengguna  dapat  memberikan masukan kepada pengembangan sistem.

## Implementasi Program
Berikut adalah implementasi program sesuai dengan rancangan pada perancangan sistem yang telah  di  rancang  sebelum  nya  Berikut  ini  adalah  tampilan  pada  program  halaman  pengunjung  : Halaman  beranda  merupakan  halaman  utama  dari  website  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  sindrom metabolik. Halaman ini menampilkan menu yang dapat diakses oleh semua pengunjung, yaitu menu daftar  penyakit,  diagnosa  penyakit,  about  me,  dan  kontak.  Gambar  berikut  merupakan  tampilan halaman  beranda  pengguna    Berikut  ini  adalah  halaman  diagnosa,  halaman  ini  hanya  akan  muncul setelah pengguna melakukan pendaftaran. Pada halaman ini terdapat pertanyaan berupa gejala-gejala yang dialami dan pertanyaan tersebut bisa dijawab pada menu pilihan Benar (ya) atau Salah (Tidak) dan setelah menjawab bisa langsung menekan tombol jawab untuk mengkonfirmasi jawaban tersebut.

## Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Berikut  ini  adalah  halaman  hasil  diagnosa,  pada  halaman  ini  terdapat  informasi  pengguna yang di inputkan yaitu nama, jenis kelamin, alamat dan pekerjaan. Halaman merupakan halaman hasil akhir  analisa  penyakit,  yaitu  adanya  informasi  nama  penyakit,  penyebab,  gejala,  keterangan  dan solusi.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
(a) (b)
Gambar 6 . Desain (a)Halaman Hasil Diagnosa (b) Halaman Grafik Pada  Gambar  6,  (a)  Halaman  Hasil  Diagnosa    data  dapat  dilihat  berupa  data  pasien  yang melakukna diagnosa, hasil hasil diagnose penyakit dan solusi yang diberikan dari sistem untuk pasien. Gambar  (b)  Statistik  7  penyakit  penyakit  sindrom  metabolik  yang  terdiri  dari  kolektrol,  Asam  Urat, Hipertensi, Diabetes 1, Diabeters 2, Jantung, Oestoprosis.

## D. Pengujian Sistem
Adapun  metode  yang  digunakan  dalam  melakukan  pengujian  web  ini  yaitu  menggunakan metode black box testing dan  melakukan evaluasi sistem yang telah dibuat dengan pengujian beta .

## Pengujian Black Box
Proses  yang  di  lakukan  dalam  pengujian black  box adalah  pengujian  yang  dilakukan  dengan  cara menguji aplikasi dengan memasukkan data ke dalam form-form yang telah disediakan. Pada tahap ini merupakan kelanjutan dari tahap implementasi. Pengujian Black Box login dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian Black Box Login Benar
Input Data Penulisan Hasil Kesimpulan Jenis Pengujian Username = admin Huruf dan Angka  Username sesuai Username Benar  Login Password = admin Huruf dan Angka  Password sesuai Password Benar Login Nama = faisal234 Huruf dan angka  Nama tidak disimpan Nama salah Login Gagal Jenis Kelamin = laki-laki Huruf dan angka Jenis kelamin tidak disimpan Jenis Kelamin salah Login Gagal Alamat=Tembilahan Huruf dan angka  Alamat tidak disimpan  Alamat salah Login Gagal Kode Gejala = G006 Huruf dan Angka  Kode Gejala Ada Kode gejala benar  Gejala Penyakit Nama  Gejala=  Kesulitan berjalan  karena  rasa  sakit pada kaki. Huruf dan Angka  Nama Gejala Ada Nama gejala benar Gejala Penyakit
Pada Tabel 4, Pengujian black box adalah pengujian untuk menemukan kesalahan fungsi pada program.  Berikut  merupakan  pengujian  black  box  :  Pengujian  black  box  login  admin  dengan pengujian input username dan password dengan data yang benar, danmenunjukkan pengujian metode black box dengan input username, password dan akses yang benar dengan penulisan huruf dan angka serta  kesimpulan  bahwa  username  dan  password  benar.  Pengujian  black  box  login  admin  dengan pengujian  input  username,  password  dengan  data  yang  salah.  Pengujian  black  box  gejala  penyakit dengan pengujian input kode gejala dan nama gejala dengan data yang benar.

## Uji Kelayakan PascaSistem
Untuk melihat indikator ujia kelayakan setelah sistem dibuat dapat dilihat padat Tabel 5.
Tabel 5. Indikator Uji Kelayakan Pasca Sistem No Indikator Permasalahan Item 1. Mudah Digunakan Sistem  atau  aplikasi  web  tersebut  mudah  digunakan  oleh saudara X1 2 Mudah Dipelajari Sistem/aplikasi yang dibangun mudah dipelajari dan pahami X2 3 Tampilan Menarik Tampilan  pada  sistem  yang  ditampilkan  pada  sistem/aplikasi X3
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 1007-1018                                                                                                e-ISSN:2540-9719

## tersebut menarik
4 Informasi Lengkap Informasi dalam aplikasi/sistem ini sudah lengkap X4 5 Membantu Pengguna Aplikasi  dapat  membantu  mengetahui  penyakit  sindrom metabolik X5 6 Sesuai Kenyataan Aplikasi  ini  dapat  mengetahui  permasalahan  sindrom metabolik sesuai dengan kenyataan X6 7 Sesuai Kebutuhan Informasi  yang  diberikan  sesuai  dengan  kebutuhan  cara penanganan penyakit sindrom metabolic X7
Pada Tabel 5, ada Tujuh Variabel penilaian dalam pengujian Pegguna terhadap Sistem Pakar yang  telah  dibuat,  pengujian  Statistik  ini  menggunkan  pengujian  Beta  yang  tujuannya  adalah  untuk memastikan  aplikasi  ini  benar  dan  dapat  diterima  oleh  pengguna,  Untuk  menguji  indikator  maka diambil sampel kepada 10 orang sebagai sample.

## Uji Statistik Pasca Sistem
Tabel 6.  Hasil  One-Sample Test Pasca Sistem
Test Value = 0
T Df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Mudah Digunakan 30.769 9 .000 4.70000 4.3544 5.0456 Mudah Dipelajari 49.000 9 .000 4.90000 4.6738 5.1262 Tampilan Menarik 26.833 9 .000 4.00000 3.6628 4.3372 Informasi Lengkap 24.222 9 .000 3.70000 3.3544 4.0456 Membantu Pengguna 22.021 9 .000 4.70000 4.2172 5.1828 Sesuai Kenyataan 17.250 9 .000 4.60000 3.9968 5.2032 Sesuai Kebutuhan 12.944 9 .000 4.40000 3.6310 5.1690
Pada Tabel 6, hasil test pasca Sistem dapat dilihat Dari hasil pengujian disimpulkan nilai t = 30.769 dengan derajat kebebasan n-1 = 10-1 = 9 dan hasil sig (tailed-2) = .000 lebih kecil dari nilai α= 0.05,  maka  tingkat  kemudahan  penggunaan  dapat  diterima  dan  dipercaya  dengan  benar.  Hasil  uji reabilitas dengan t = 49.000 derajat kebebasan n-1 = 10-1 = 9 dengan sig (tailed -2)=.000 lebih kecil daripada alpha 0.5, sehingga dapat disimpulkan bahwa indikator mudah dipelajari dapat diterima dan dipercaya dengan benar. Hasil uji reabilitas dengan t = 26.833 derajat kebebasan n-1=10-1= 9 dengan sig  (tailed  -2)  =  .000 lebih  kecil dari  α=0.05 sehingga  dapat disimpulkan  variable tampilan  menarik dapat dipercaya benar. Hasil uji reabilitas dengan t = 24.222 derajat kebebasan n-1=10-1= 9 dengan sig  (tailed  -2)  =  .000  lebih  kecil  dari  α=0.05  sehingga  dapat  disimpulkan  informasi  lengkap  dapat dipercaya  benar.  Hasil  uji  reabilitas  dengan  t  =  22.021  derajat  kebebasan  n-1=10-1=  9  dengan  sig (tailed  -2)  =  .000  lebih  kecil  dari  α=0.05  sehingga  dapat  disimpulkan  variable  membantu  pengguna diterima dan dapat dipercaya benar. Hasil uji reabilitas dengan t = 17.250 derajat kebebasan n-1=20- 1= 19 dengan sig (tailed -2) = .000 lebih kecil dari α=0.05 sehingga dapat disimpulkan variable sesuai kenyataan  diterima  dan  dapat  dipercaya  benar.  Hasil  uji  reabilitas  dengan  t  =  12.944  derajat kebebasan  n-1=10-1=  9  dengan  sig  (tailed  -2)  =  .000  lebih  kecil  dari  α=0.05  sehingga  dapat disimpulkan variable sesuai kebutuhan diterima dan dapat dipercaya benar. Dapat disimpulkan bahwa tingkat kepercayaan 95% dapat diterima dan dipercaya.

## 5 Kesimpulan
Pengembangan  Sistem  Pakar  diagnosa  Sindrom  Metabolik  dapat  digunakan  dalam  deteksi  dini penyakit  tersebut,  pengembangan  aplikasi  ini  menggunakan  metode  waterfall,  yaitu  Prencanaa  yang dilakukan  mengumpulkan  bahan  bahan  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  diantaran:  wawacara,
observasi  dan  studi  literatur.  Pada  tahap  Analisa  dan  Perancangan  Sistem  menggunakan  Analisa SWOT,  dalam  Analisa  sistem  pakar  menggunakan  forward  Chaining  dengan  cara  mengkaslifikasi jenis  ciri  ciri,  gejalan  dan  jenis  penyakit  yang  dialami.  Dalam  perancangan  menggunakan  UML dimana  menggunakan  Activity  Diagram,  Squesnce  Diagram  dan  Classs  diagram.  Dalam  pengujian sistem  mengunakan  Black  box  Testing,  whitebox  testing  dan  pengujian  penerimaan  sistem  oleh pengguna  sebanyak  10  orang  yang  dimana  hasil  pengujian  beta  dengan  tingkat  kepercayaan  95% adalah sistem dapat diterima dan implementasikan .

## Referensi
[1] N. Buza and M. Dizdar, “Classification Of Metabolic Syndrome Patients Using Implemented Expert System,” CMBEBIH , vol. 62, pp. 601–602, 2017, doi: 10.1007/978-981-10-4166-2.
[2] C.  S.  Yu et  al. ,  “Predicting  metabolic  syndrome  with  machine  learning  models  using  a decision tree algorithm: Retrospective cohort study,” JMIR Med. Informatics , vol. 8, no. 3, pp. 1–17, 2020, doi: 10.2196/17110.
[3] M.  G.  Sghaireen et  al. ,  “Machine  Learning  Approach  for  Metabolic  Syndrome  Diagnosis Using Explainable Data-Augmentation-Based Classification,” Diagnostics , vol. 12, no. 12, pp. 1–21, 2022, doi: 10.3390/diagnostics12123117.
[4] M.  Zainudin et  al. ,  “Sistem  Inferensi  Fuzzy  Untuk  Prediksi  Sindrom  Metabolik  Bagi Penyandang Penyakit Ginjal Kronik,” vol. 8, no. 3, pp. 1407–1416, 2021.
[5] N. W. Hsu, K. C. Chou, Y. T. T. Wang, C. L. Hung, C. F. Kuo, and S. Y. Tsai, “Building a model for predicting metabolic syndrome using artificial intelligence based on an investigation of  whole-genome  sequencing,” J.  Transl.  Med. ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  1–12,  2022,  doi: 10.1186/s12967-022-03379-7.
[6] S.  Supadianto,  S.  Kusumadewi,  and  L.  Rosita,  “Fuzzy  Expert  System  Untuk  Membantu Diagnosis  Awal  Sindroma  Metabolik,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Elektron. ,  vol.  4,  no.  1,  pp. 30–39, 2021, doi: 10.36595/jire.v4i1.313.
[7] A.  F.  Setiawan  and  R.  N.  Wahidah,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Kedelai Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web,” Antivirus  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 64–72, 2016, doi: 10.35457/antivirus.v10i2.165.
[8] M. H. M. M. Ratih Fitri Aini, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ayam Dengan Metode Forward Chaining,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 1, no. 2, pp. 75–79, 2016, doi: 10.37438/jimp.v1i2.21.
[9] Z.  W.  D.  Pratiwi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Stunting  Pada  Balita  Menggunakan  Metode Forward Chaining,” vol. 6, no. 2, pp. 401–407, 2020.
[10] M.  Silmi,  E.  A.  Sarwoko,  and  F.  Chaining,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Web  Dan  Mobile  Web Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Darah  Pada  Manusia  Dengan  Menggunakan  Metode  Inferensi Forward Chaining Muhammad,” Masy. Inform. , vol. 4, pp. 31–38, 2018.
[11] M.  Muafi,  A.  Wijaya,  and  V.  A.  Aziz,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Pada Manusia  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” COREAI  J.  Kecerdasan  Buatan, Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2020, doi: 10.33650/coreai.v1i1.1669.
[12] Y.  Wijayana,  “Sistem  Pakar  Kerusakan  Hardware  Komputer  Dengan  Metode  Backward Chaining  Berbasis  Web,” Media  Elektr. ,  vol.  12,  no.  2,  p.  99,  2020,  doi: 10.26714/me.12.2.2019.99-107.
[13] R.  Y.  Endra  and  A.  Antika,  “Sistem  Pakar  menggunakan  Metode  Forward  Chaining  untuk Diagnosa Penyakit Tanaman Padi berbasis Android,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 6, no. 4, pp.
811–817, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.stmik-
mi.ac.id/index.php/jcb/article/view/113
[14] 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.
[15] S. N. Yanti and E. Budiyati, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Virus Covid-19 pada Manusia Berbasis Web Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 451, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.4944.