## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM DAN FORWARD CHAINING

## Anggun Lenteraningati, Jajam Haerul Jaman, Chaerur Rozikin
Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang 1910631170161@student.unsika.ac.id)

## ABSTRAK
Penyakit  diabetes  melitus  atau  kencing  manis  merupakan  penyakit  menahun  tidak  menular.  Berdasarkan hasil riskesdas tahun 2018 terhadap remaja umur ≥ 15 tahun, bertambah  sebesar 0,5% dibanding tahun 2013. Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  komputer  yang  dapat  membantu  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada dengan menggunakan pengetahuan pakar yang tersimpan di basis pengetahuan. Metode Fuzzy Inference System dan Forward  Chaining merupakan  metode  inferensi  berbasis  aturan,  metode  ini  dapat  digunakan  untuk mendiagnosis penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk mendiagnosis penyakit diabetes melitus berdasarkan gejala. Terdapat sebanyak 19 gejala penyakit diabetes melitus yang digunakan dalam penelitian. Gejala-gejala tersebut merupakan gejala umum yang biasa dialami oleh penderita penyakit diabetes melitus. Sedangkan variabel yang digunakan untuk menentukan tingkat risiko penyakit diabetes melitus adalah variabel makan, minum dan buang air  kecil  dimalam  hari.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  sistem  pakar  berbasis website yang  dapat  membantu mendiagnosis penyakit diabetes melitus berdasarkan gejala yang dialami dengan keluaran berupa jenis diabetes yang diderita, tingkat risiko dan solusinya. Berdasarkan hasil evaluasi sistem dengan menggunakan metode User Acceptance  Test (UAT)  dari  segi  manfaat  dan  tampilan,  tingkat  penerimaan  pengguna  terhadap  sistem  pakar diagnosis penyakit diabetes  melitus  yaitu sangat baik dengan nilai persentase  manfaat sebesar 81,4% dan nilai persentase tampilan sebesar 83,2%.
Kata kunci :  Diabetes Melitus, Forward Chaining, Fuzzy Inference System, Sistem Pakar, User Acceptent Test

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  diabetes  melitus  atau  kencing  manis merupakan penyakit menahun tidak menular. Penyakit ini  disebabkan  oleh  tingginya  kadar  glukosa  dalam tubuh yang melewati batas normal. Berdasarkan hasil penelitian  yang  diadakan  pada  tahun  2018  oleh RISKESDAS (Riset Kesehatan Dasar), hasil diagnosis dokter  terhadap  remaja  berumur  ≤  15  tahun menunjukkan  bahwa  jumlah  remaja  yang  menderita diabetes  melitus  di  Indonesia  mencapai  2%.  Hal  ini membuktikan  bahwa  terjadi  penambahan  jumlah penderita penyakit diabetes melitus sebesar 0,5% jika dibandingkan  dengan  hasil  RISKESDAS  pada  tahun 2013.  Berdasarkan  hasil  pengecekan  kadar  glukosa, persentase  penderita  penyakit  diabetes  melitus bertambah  dari  6,9%  menjadi  8,5%.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  hanya  sebanyak  25%  yang menyadari bahwa dirinya menderita  diabetes melitus [1].
Alasan penderita penyakit diabetes melitus tidak menyadari menderita penyakit diabetes melitus adalah karena  minimnya  pengetahuan  terkait  penyakit diabetes  melitus,  gejala  yang  mirip  dengan  kondisi sakit biasa dan jarang melakukan konsultasi ke dokter. Terdapat  beberapa  alasan yang menyebabkan masyarakat  jarang  melakukan  konsultasi  ke  dokter karena  mahalnya  biaya  pemeriksaan,  ketersediaan dokter  di  setiap  daerah,  jauhnya  jarak  rumah  dengan tempat  praktik  dokter  dan  waktu  yang  dikeluarkan untuk pergi ke tempat praktik dokter [2].
Sistem pakar merupakan sistem yang menggunakan  pengetahuan  pakar  yang  tersimpan
dalam  suatu  sistem  komputer  dengan  tujuan menyelesaikan suatu permasalahan yang memerlukan kemampuan yang dimiliki oleh seorang pakar. Seperti namanya,  sistem  pakar  sangat  bertumpu  dengan pengetahuan  yang  diperoleh  dari  pakar  yang memberikan  keahliannya  dan  pengalaman  yang dimilikinya [3].
Berdasarkan  penjelasan  yang  diberikan  di  atas, maka dilakukan penelitian dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Metode Fuzzy  Inference  System dan Forward  chaining ”. Penggunaan  metode Fuzzy  Inference  System pada penelitian ini bertujuan untuk memberikan persentase nilai dari gejala dan untuk menentukan tingkat risiko dari  penyakit  diabetes  melitus  yang  dialami. Sedangkan penggunaan metode Forward chaining ini bertujuan  untuk  mencari  fakta-fakta  yang  ada  untuk mendapatkan kesimpulan. Dalam penelitian ini fakta- fakta  yang  dimaksud  yaitu  gejala-gejala  umum  yang dialami  penderita  diabetes  melitus  dan  kesimpulan yang  dimaksud  yaitu  hasil  diagnosa  jenis  penyakit diabetes  melitus  yang  diderita  dan  solusi  yang disarankan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar Menurut Kusumadewi, Sistem pakar merupakan suatu  prosedur  komputer  yang  dibuat  dengan  tujuan untuk  meniru  pengetahuan  pakar  dengan  cara pemindahan pengetahuan ke program komputer untuk bisa  menangani  suatu  permasalahan  seperti  seorang pakar atau ahli [4].
Sedangkan menurut Kuniati dkk dalam penelitiannya, secara umum sistem pakar yaitu sistem yang  dibuat  supaya  mampu  meniru  keahlian  seorang pakar  melalui  pengetahuan  yang  diberikan,  dengan tujuan supaya  mampu  mengatasi suatu  masalah  yang ada  layaknya  seorang  pakar  dalam  menyelesaikan masalah [5].

## 2.2. Logika Fuzzy
Logika fuzzy pertama  kali  diperkenalkan  pada tahun 1965 oleh Prof. Lotfi A. Zadeh. Salah satu ciri pertama  dari  penalaran  logika fuzzy adalah  derajat keanggotaan atau nilai keanggotaan [6]
Menurut  Kusumadewi  et  al  [7],  logika fuzzy digunakan untuk sejumlah alasan, yaitu :
1. Konsep yang mudah dipahami. Dalam penalaran fuzzy ,  konsep  matematis  sangat  sederhana  dan mudah dipahami.
2. Fleksibel.
3. Dapat mentoleransi data-data yang sangat tepat.
4. Dapat  memodelkan  secara  kompleks  fungsi- fungsi non linier
5. Dapat  merancang  dan  menerapkan  pengalaman dari  pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui proses pelatihan terlebih dahulu.
6. Dapat berkolaborasi secara konvensional dengan teknik-teknik kendali.
7. Didasari dari bahasa alami.
2.3. Fuzzy Inference System
Fuzzy  inference  system merupakan  kerangka kerja komputasi yang disebut sebagai sistem penalaran fuzzy yang  didasari  dari  teori  himpunan fuzzy ,  aturan fuzzy dalam  bentuk  pernyataan  IF-THEN,  dan penalaran fuzzy .  Untuk  memperoleh  nilai  yang  jelas sebagai output sistem, hasil gabungan di defuzzifikasi [8]. Struktur sistem inferensi fuzzy terdiri dari tiga bagian, yaitu :
1. Basis  aturan  atau rule  base ,  yang  terdiri  dari aturan fuzzy IF-THEN .
2. Fungsi  keanggotaan  yang  digunakan  dalam aturan fuzzy dijelaskan dalam database atau basis data.
3. Mekanisme penalaran proses untuk mendapatkan kesimpulan  berdasarkan  fakta  dan  aturan  yang dikumpulkan [7].
Tiga tahap umumnya digunakan untuk mengimplementasikan  pendekatan  logika fuzzy ,  yang dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Tahap fuzzifikasi , yaitu pemetaan dari input tetap ke himpunan fuzzy .
2. Tahap inferensi, yaitu tahap pembentukan aturan fuzzy .
3. Tahap defuzzifikas i  yaitu  tahap  mengubah  nilai fuzzy menjadi nilai tertentu [6].
2.4. Forward Chaining
Forward  chaining merupakan  skema  yang dipakai pada suatu sistem pakar dengan tujuan untuk memperoleh  keputusan/kesimpulan  yang  diawali
melalui fakta-fakta yang ada [9] dengan bagian IF dari rules IF-THEN [10].
Terdapat  beberapa  tahapan  metode Forward Chaining dalam pembuatan sistem pakar, antara lain :
1. Mendefinisikan  masalah  dengan  menentukan domain masalah dan akuisisi pengetahuan.
2. Mendefinisikan  data  masukan  untuk  kebutuhan metode Forward  Chaining ketika  memulai inferensi.
3. Mendefinisikan  struktur  pengendalian  data dengan tujuan membantu mengatur pengeksekusian aturan.
4. Menuliskan kode dasar domain pengetahuan.
5. Menguji  sistem  untuk  mengetahui  bagaimana sistem beroperasi.
6. Merancang antarmuka untuk basis pengetahuan.
7. Mengembangkan sistem.
8. Mengevaluasi sistem yang telah dikembangkan.
2.5. Expert System Development Life Cycle
ESDLC  atau  Siklus  Hidup  Pengembangan Sistem Pakar adalah suatu pendekatan sistematis untuk membangun  sistem  pakar  yang  efektif  dan  efisien. Menurut Durkin, metode ESDLC terdiri dari 6 (enam) tahapan,  yaitu  Penilaian  ( assessment ),  Akuisisi Pengetahuan ( knowledge acquisition ), Desain ( design ), Pengujian ( test ), Dokumentasi
( documentation ), dan Pemeliharaan ( maintenance ).
2.6. Unified Modeling Language (UML)
UML  adalah  sekumpulan tools atau  peralatan berupa  diagram  untuk  perancangan  sebuah  sistem yang  nantinya  diimplementasikan.    UML  merupakan metodologi di dalam pengembangan sistem berorientasi  objek  dan  alat  untuk  mendukung pengembangan sistem.
UML  terdiri  dari  beberapa  diagram  diantaranya Use Case Diagram, Class Diagram, Activity Diagram dan Sequence Diagram . a. Use Case Diagram Use  Case  Diagram merupakan  diagram  yang mengilustrasikan  interaksi  antara actor dengan sistem. Use case juga mendeskripsikan fungsionalitas  yang  diharapkan  dari  suatu  sistem [11].
Komponen Use  Case  Diagram terdiri  dari use case,  actor,  system  boundary , association, generalization, extend , dan include . Use case bisa mempunyai  banyak extend ,    di  mana  arah  relasi extend diawali dari extend ke arah use case utama. b. Class diagram
Class  diagram merupakan  salah  satu  diagram UML yang biasa digunakan untuk mengilustrasikan  struktur  kelas  dalam  suatu sistem. Class diagram juga dapat digunakan untuk memvisualisasikan  hubungan  antar  kelas  serta menjelaskan  rincian  masing-masing  kelas  pada model  desain  ( logical  view )  dari  suatu  sistem. Menurut  Utama  dalam  [11], class  diagram mengilustrasikan  struktur  dan  deskripsi class,
package dan objek sekaligus hubungan antar kelas. Terdapat  3  (tiga)  area  pokok class  diagram yaitu nama class , atribut dan metoda. c. Activity diagram
Activity diagram atau diagram aktivitas merupakan diagram  yang  digunakan  untuk  mengilustrasikan setiap  alur  aktivitas  dalam  suatu  sistem.  Diagram aktivitas juga bisa digunakan untuk menggambarkan proses serupa yang mungkin saja terjadi di dalam sebagian aktivitas.
d. Sequence Diagram
Menurut  Andi  dalam  [12], Sequence  diagram merupakan diagram yang mendeskripsikan urutan proses dari setiap use case yang dibuat. Terdapat 4 komponen sequence diagram yaitu actor, interface atau boundary ,  proses  pembacaan  atau control , nama table atau entity . Boundary adalah class yang berinteraksi secara langsung dengan actor . Control atau controller adalah class yang berperan sebagai penghubung antara boundary dan entity , sedangkan entity merupakan class tempat menyimpan data
2.7. Black-Box Testing Menurut  Fatoni  dalam  [13], Black-box  testing atau  yang  dikenal  dengan  pengujian  fungsional merupakan  suatu  cara  pengujian  aplikasi  tanpa  harus mengetahui  seperti  apa  struktur  dalam  program  yang diuji.  Melalui  hasil  dari  pengujian black-box  testing dapat diketahui apa saja permasalahan dalam program yang perlu diperbaiki
2.8. User Acceptance Testing (UAT)
User  Acceptance  Testing (UAT)  biasanya dilakukan  sebelum  diluncurkannya  suatu  fitur  pada sebuah  aplikasi.  Menurut  Syafarwan  dalam  [13], pelaksanaan pengujian User Acceptance Testing dapat membantu  pengembang  untuk  memahami  apakah rancangan  yang  sudah dibangun telah sesuai  harapan pengguna atau masih perlu diperbaiki kembali. Dalam penerapannya  teknik  ini  biasa  dilakukan  pada  saat akhir  proses  pengujian  atau  ketika  sistem  sudah  siap digunakan.  Adapun  maksud  dari  dilakukannya pengujian  ini  adalah  untuk  membangun  perangkat lunak yang sesuai dengan kebutuhan pengguna.

## 2.9. Diabetes Melitus
Kadar  glukosa  yang  lebih  tinggi  dari  batas normal  didefinisikan  sebagai  diabetes  melitus, penyakit  (kronis)  yang  bermanifestasi  sebagai gangguan  metabolisme.  Jenis  diabetes  melitus dikategorikan  berdasarkan  apa  yang  menyebabkan peningkatan kadar gula darah [1]. Ada beberapa jenis penyakit kencing manis, antara lain: a. Diabetes  Melitus  Tipe  1.  Diabetes  melitus  ini terjadi  karena  adanya  kerusakan  pada  sel  beta pankreas,  sehingga  meningkatkan  kadar  glukosa dan mencegah produksi insulin, dan menyebabkan seseorang  terkena  diabetes  melitus  tipe  1.  Pada diabetes melitus tipe ini pankreas yang seharusnya
menghasilkan hormon insulin untuk memecah gula darah tidak dapat menghasilkan hormon insulin.
b. Diabetes Melitus Tipe 2. Diabetes melitus tipe ini adalah  diabetes  melitus  yang  diakibatkan  karena terjadi penurunan sekresi insulin rendah pankreas, sehingga menyebabkan peningkatan gula darah.
c. Diabetes  Melitus  Gestasional,  Peningkatan  gula darah  selama  kehamilan  adalah  ciri  yang menentukan dari jenis diabetes melitus ini. Ketika kadar  gula  darah  kembali  normal  setelah melahirkan,  kelainan  ini  biasanya  bermanifestasi pada minggu ke-24 kehamilan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  pengembangan  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan pendekatan konvensional dengan  metode ESDLC ( Expert  System Development Life Cycle ). Alasan metode ESDLC digunakan sebagai metode pengembangan adalah karena metode ESDLC merupakan  metode  pengembangan  perangkat  lunak khusus  untuk  pengembangan  sistem  pakar.  Metode ESDLC  memiliki  proses  yang  terus  berulang  karena adanya tambahan pengetahuan  baru di  mana sesudah sistem selesai dibuat dan diuji coba.  Selain itu, metode ESDLC  memiliki  pendekatan  lebih  spesifik  dalam pengembangan sistem pakar.
Sedangkan  metode  yang  digunakan  untuk merepresentasikan  pengetahuan  pakar  yaitu  metode Fuzzy Inference System dan Forward Chaining . Fuzzy Inference System digunakan untuk mendapatkan nilai akurasi  dari  sistem  pakar  yang  dibuat  dan Forward Chaining dipilih  untuk  mengumpulkan  fakta-fakta yang  ada  sehingga  menghasilkan  kesimpulan. Rancangan  penelitian  dari  sistem  pakar  diagnosis diabetes melitus ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Dari  Gambar  2  dapat  dilihat  alur  rancangan penelitian  dari  pembuatan  sistem  pakar  diagnosis penyakit  diabetes  mellitus  ini.  Terdapat  5  tahap metode  ESDLC  yang  digunakan  dalam  penelitian, yaitu  :  penilaian,  akuisisi  pengetahuan,  desain, implementasi, dan dokumentasi
.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes  Melitus  Menggunakan Fuzzy  Inference System dan Forward Chaining ini, dilakukan  melalui kegiatan  studi  literatur  dan  wawancara  langsung dengan pakar bernama dr. Arif Gunawan, Sp.PD salah satu  dokter  spesialis  penyakit  dalam  di  RSUD Karawang.
Berdasarkan  hasil  wawancara  yang  dilakukan dengan  dr.  Arif  Gunawan,  Sp.PD  selaku  dokter spesialis  penyakit  dalam  di  RSUD  Karawang, diperoleh sebanyak 19 gejala penyakit diabetes melitus dan  3  tipe  penyakit  diabetes  melitus  yang  disusun dalam tabel Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Gejala diabetes melitus
No. Gejala 1 Sering merasa lapar
2 Sering merasa haus
3 Sering buang air kecil dimalam hari
4 Penurunan berat badan tidak normal dalam 2 – 4 minggu
5 Mudah lelah
6 Kesemutan
7 Kulit terasa panas atau seperti tertusuk-tusuk jarum
8 Rasa kebas di kulit
9 Kram
10 Kelelahan
11 Mudah mengantuk
12 Penglihatan kabur
13 Gigi mulai goyah dan mudah lepas
14 Kemampuan seksual menurun
15 Impotensi
16 Keturunan penderita diabetes melitus
17 Sedang hamil
18 Umur < 30 tahun
19 Umur > 30 tahun
Dari  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  terdapat sebanyak  19  gejala  penyakit  yang  biasa  dialami  oleh penderita diabetes melitus.
Tabel 2. Jenis/tipe diabetes melitus No. Nama Penyakit 1 Diabetes Melitus Tipe 1
2 Diabetes Melitus Tipe 2
3 Diabetes Melitus Gestasional
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa terdapat 3 tipe penyakit diabetes melitus. Selanjutnya untuk mempermudah  pengelolaan  data  ke  dalam  sistem pakar,  setiap  gejala  penyakit  diabetes  dan  jenis diabetes yang ada diberi kode unik. Tabel kode gejala dan  kode  jenis  diabetes  melitus  dapat  dilihat  pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Kode gejala Kode Gejala Gejala G01 Sering merasa lapar G02 Sering merasa haus G03 Sering buang air kecil dimalam hari G04 Penurunan berat badan tidak normal dalam 2 – 4 minggu G05 Mudah lelah G06 Kesemutan G07 Kulit terasa panas atau seperti tertusuk- tusuk jarum G08 Rasa kebas di kulit G09 Kram G10 Kelelahan G11 Mudah mengantuk G12 Penglihatan kabur G13 Gigi mulai goyah dan mudah lepas G14 Kemampuan seksual menurun G15 Impotensi G16 Keturunan penderita diabetes melitus G17 Sedang hamil G18 Umur < 30 tahun G19 Umur > 30 tahun
Dari Tabel 3 dapat dilihat bahwa terdapat 19 kode gejala yang terdapat dalam penelitian ini. Setiap kode gejala  diawali  dengan  huruf  G  yang  merupakan singkatan dari kata Gejala.
Tabel 4. Kode Tipe Diabetes Melitus Kode Jenis Tipe Diabetes Deskripsi TDM01 Diabetes Melitus Tipe 1 Kondisi di mana tubuh tidak lagi memproduksi insulin karena kenaikan kadar gula darah dalam tubuh. Hal ini disebabkan karena terjadi kerusakan pada sel beta-pancreas. TDM02 Diabetes Melitus Tipe 2 Kondisi di mana terjadi kenaikan gula darah karena rendahnya sekresi  insulin oleh kelenjar pankreas. Penyebab diabetes melitus tipe 2 ini karena faktor hereditas dan obesitas sehingga terjadi resistensi insulin. Sehingga mengakibatkan otot menjadi tidak bisa memakai glukosa dalam tubuh. TDM03 Diabetes Melitus Gestasional Diabetes yang terjadi karena kenaikan kadar gula dara pada masa kehamilan. Diabetes melitus ini biasanya terjadi pada minggu ke-24 usia kandungan. Kadar gula darah penderita diabetes melitus jenis ini akan kembali normal setelah proses melahirkan.
Dari Tabel 4 dapat dilihat bahwa terdapat 3 Kode tipe diabetes melitus. TDM pada awal kode merupakan singkatan  dari  Tipe  Diabetes  Melitus.  Pada  Tabel  4 juga  terdapat  deskripsi  dari  masing-masing  tipe diabetes melitus.
Berdasarkan  hasil  wawancara  bersama  dr  Arif Gunawan, Sp.PD, maka diperoleh relasi antara setiap gejala  dengan  setiap  jenis  penyakit  diabetes  melitus yang disusun dalam Tabel  5.
Tabel 5. Relasi gejala dengan tipe diabetes melitus
Kode Gejala Kode Penyakit TDM01 TDM02 TDM03 G01 √ √ √ G02 √ √ √ G03 √ √ √ G04 √ √ √ G05 √ √ √ G06 √ √ √ G07 √ √ √ G08 √ √ √ G09 √ √ √ G10 √ √ √ G11 √ √ √ G12 √ √ √ G13 √ √ √ G14 √ √ G15 √ √ G16 √ √ √ G17 √ G18 √ G19 √
Dari  Tabel  5  dapat  dilihat  relasi  antara    gejala dengan tipe diabetes melitus.

## 4.1. Fuzzy Inference System
Setelah  semua  data  telah  terkumpul  langkah selanjutnya  yaitu  penerapan  metode Fuzzy  Inference System .  Berikut  langkah-langkah  penerapan Fuzzy Inference System menggunakan metode Tsukamoto : 1. Menentukan Variabel Input dan Output Variabel Input :  Makan,  Minum,  dan  Buang  Air Kecil.
Variabel Output : Tingkat Risiko 2. Pembentukan Himpunan Fuzzy
Dari 4 variabel yang telah ditentukan sebelumnya, selanjutnya  dilakukan  pembentukan  himpunan fuzzy dari  masing-masing  variabel.  Berikut  hasil pembentukan himpunan fuzzy dari masing-masing variabel :
a. Variabel  Makan  dibagi  menjadi  2  himpunan fuzzy yaitu NORMAL dan SERING.
b. Variabel  Minum  dibagi  menjadi  2  himpunan fuzzy yaitu NORMAL dan BANYAK.
c. Variabel  Buang  Air  Kecil  dibagi  menjadi  2 himpunan fuzzy yaitu NORMAL dan SERING.
d. Variabel  Tingkat  Risiko  dibagi  menjadi  3 himpunan  yaitu  RENDAH,  SEDANG  dan TINGGI.
3. Pembentukan  Fungsi  Keanggotaan  Himpunan Fuzzy . Setelah  pembentukan  himpunan fuzzy selesai dilakukan,  tahap  selanjutnya  yaitu  pembentukan fungsi keanggotaan himpunan fuzzy . Kurva fungsi keanggotaan himpunan fuzzy setiap variabel dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
4. Menentukan  Derajat  Keanggotaan  Himpunan Fuzzy .
a. Pada input variabel  MAKAN  terdiri  atas himpunan fuzzy NORMAL  dan  SERING. Derajat keanggotaan dari himpunan NORMAL berdasarkan kurva ditentukan oleh rumus :
𝜇𝑚𝑘𝑛𝑁𝑂𝑅𝑀𝐴𝐿[𝑤] =   { 1 5−𝑥 5−1 0 ; 𝑥≤1
1 ≤w ≤5 𝑤≥5
(1)
Sedangkan  untuk  derajat  keanggotaan  dari himpunan  SERING  berdasarkan  kurva ditentukan oleh rumus :
𝜇𝑚𝑘𝑛𝑆𝐸𝑅𝐼𝑁𝐺[𝑤] =   { 0 𝑤−3 8−3 1 ; 𝑤≤3 3≤𝑤≤8 𝑤≥8
(2)
b. Pada input variabel  MINUM  terdiri  atas himpunan fuzzy NORMAL  dan  BANYAK. Derajat keanggotaan dari himpunan NORMAL berdasarkan kurva ditentukan oleh rumus :
𝜇𝑚𝑛𝑚𝑁𝑂𝑅𝑀𝐴𝐿[𝑥] = { 1 3000−𝑥 3000− 270 0 ; 𝑥≤270 270 ≤𝑥≤3000 𝑥≥3000 (3) Sedangkan  untuk  derajat  keanggotaan  dari himpunan BANYAK berdasarkan kurva ditentukan oleh rumus :
𝜇𝑚𝑛𝑚𝐵𝐴𝑁𝑌𝐴𝐾[𝑥] =   { 0 𝑥−2000 3500−2000 1 ; 𝑥≤2000 2000 ≤x≤3500
𝑥≥3500
(4) c. Pada input variabel  BUANG  AIR  KECIL terdiri  atas  himpunan fuzzy NORMAL  dan SERING.  Derajat  keanggotaan  dari  himpunan NORMAL  berdasarkan  kurva  ditentukan  oleh rumus :
𝜇𝑏𝑎𝑘𝑁𝑂𝑅𝑀𝐴𝐿[𝑦] =   { 1 2−𝑦 2−0 0 ; 𝑦≤0 0≤𝑦≤2 𝑦≥2 (5)
Sedangkan  untuk  derajat  keanggotaan  dari himpunan SERING berdasarkan kurva ditentukan oleh rumus :
𝜇𝑏𝑎𝑘𝑆𝐸𝑅𝐼𝑁𝐺[𝑦] =   { 0 𝑦−2 5−2 1 ; 𝑦≤2 2≤𝑦≤5 𝑦≥5
(6) d. Pada output variabel  TINGKAT  RISIKO terdiri  atas  himpunan fuzzy RENDAH  , SEDANG  dan  TINGGI.  Derajat  keanggotaan dari  himpunan  NORMAL  berdasarkan  kurva ditentukan oleh rumus :
𝜇𝑡𝑟𝑅𝐸𝑁𝐷𝐴𝐻[𝑧] =   { 1 0.50−𝑧 0.50−0.01 0 ; 𝑧≤0.01 0.01≤𝑧≤0.50 𝑧≥0.50
(7)
Derajat keanggotaan dari himpunan SEDANG berdasarkan kurva ditentukan oleh rumus :
𝜇𝑡𝑟𝑆𝐸𝐷𝐴𝑁𝐺[𝑧] = { 0 𝑧−0.25 0.50−0.25 0.50−𝑧 0.75−0.50 1 ; 𝑧≤0.25 0.25≤z≤0.50
0.50 ≤𝑧≤0.75 𝑧≥0.75 (8) Sedangkan  untuk  derajat  keanggotaan  dari himpunan TINGGI berdasarkan kurva ditentukan oleh rumus : 𝜇𝑡𝑟𝑇𝐼𝑁𝐺𝐺𝐼[𝑧] =   { 0 𝑧−0.50 1−0.50 1 ; 𝑧≤0.50 0.50≤𝑧≤1 𝑧≥1
(9) 5. Pembentukan Aturan Berikut  8  aturan  ( rule )  yang  digunakan  dalam menentukan  tingkat  risiko  menderita  penyakit diabetes melitus :
[ Rule 1] IF Makan  NORMAL AND Minum Normal AND Buang Air Kecil
NORMAL THEN Tingkat  Risiko RENDAH.
[ Rule 2] IF Makan  SERING AND Minum NORMAL AND Buang  Air  Kecil NORMAL THEN Tingkat  Risiko
SEDANG.
[ Rule 3] IF Makan  NORMAL AND Minum BANYAK AND Buang  Air  Kecil NORMAL THEN Tingkat  Risiko
SEDANG.
[ Rule 4] IF Makan  SERING AND Minum BANYAK AND Buang  Air  Kecil NORMAL THEN Tingkat  Risiko TINGGI.
[ Rule 5] IF Makan  NORMAL AND Minum NORMAL AND Buang  Air  Kecil SERING THEN Tingkat Risiko
SEDANG.
[ Rule 6] IF Makan  SERING AND Minum NORMAL AND Buang  Air  Kecil SERING THEN Tingkat Risiko
TINGGI.
[ Rule 7] IF Makan  NORMAL AND Minum BANYAK AND Buang  Air  Kecil SERING THEN Tingkat Risiko TINGGI. [ Rule 8] IF Makan  SERING AND Minum BANYAK AND Buang  Air  Kecil SERING THEN Tingkat Risiko TINGGI.
6. Menghitung Nilai α-predikat Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai 𝛼 − 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑎𝑡 berdasarkan aturan yang telah dibentuk. Karena operator yang digunakan dalam pembentukan  aturan  ( rule )  adalah  operator  AND, maka fungsi yang digunakan yaitu fungsi MIN.
[ Rule 1] IF Makan  NORMAL AND Minum Normal AND Buang Air Kecil NORMAL THEN Tingkat  Risiko RENDAH.
α − predikat = min(μmknNORMAL  ∩ μmnmNORMAL  ∩ μbakNORMAL)
(10)
[ Rule 2] IF Makan  SERING AND Minum NORMAL AND Buang  Air  Kecil NORMAL THEN Tingkat  Risiko SEDANG. α − predikat = min(μmknSERING  ∩ μmnmNORMAL  ∩  μbakNORMAL)
(11) [ Rule 3] IF Makan  NORMAL AND Minum BANYAK AND Buang  Air  Kecil NORMAL THEN Tingkat  Risiko SEDANG. α − predikat = min(μmknNORMAL  ∩ μmnmBANYAK  ∩  μbakNORMAL)
(12) [ Rule 4] IF Makan  SERING AND Minum BANYAK AND Buang  Air  Kecil NORMAL THEN Tingkat  Risiko TINGGI. α − predikat = min(μmknSERING  ∩ μmnmBANYAK  ∩  μbakNORMAL)
(13) [ Rule 5] IF Makan  NORMAL AND Minum NORMAL AND Buang  Air  Kecil
SERING THEN Tingkat Risiko SEDANG. α − predikat = min(μmknNORMAL  ∩ μmnmNORMAL  ∩  μbakSERING)
(14) [ Rule 6] IF Makan  SERING AND Minum NORMAL AND Buang  Air  Kecil
SERING THEN Tingkat Risiko TINGGI.
α − predikat = min(μmknSERING  ∩ μmnmNORMAL  ∩  μbakSERING)
(15)
[ Rule 7] IF Makan  NORMAL AND Minum BANYAK AND Buang  Air  Kecil
SERING THEN Tingkat Risiko TINGGI.
α − predikat = min(μmknNORMAL  ∩ μmnmBANYAK  ∩  μbakSERING)
(16)
[ Rule 8] IF Makan  SERING AND Minum BANYAK AND Buang  Air  Kecil
SERING THEN Tingkat Risiko TINGGI.
α − predikat = min(μmknSERING  ∩ μmnmBANYAK  ∩  μbakSERING)
(17)
7. Defuzzyfikasi
Proses defuzzifikasi yaitu proses menentukan nilai output akhir. Nilai akhir z ditentukan dari rata-rata berbobot  masing-masing  aturan.  Berikut  rumus penentuan  nilai output akhir  dalam  menentukan tingkat risiko :
Ζ = ( αpred 1 *z 1 ) + ( αpred 2 *z 2 ) + ( αpred 3 *z 3 ) + ( αpred 4 *z 4 ) + ( αpred 5 *z 5 ) + ( αpred 6 *z 6 ) + ( αpred 7 *z 7 ) + ( αpred 8 *z 8 ) αpred 1 +αpred 2 +αpred 3 +αpred 4 +αpred 5 +αpred 6 +αpred 7 +αpred 8
(18)
4.2. Forward Chaining
Berdasarkan  hubungan  relasi  gejala  diabetes melitus dan jenis diabetes melitus yang telah diperoleh melalui proses wawancara, langkah selanjutnya fakta- fakta tersebut diubah menjadi aturan atau rules dengan menggunakan penalaran IF-THEN . Aturan atau rules yang  digunakan  pada  sistem  pakar  disusun  dalam Tabel 6.
Tabel 6. Aturan atau rules Rule IF THEN 1 G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G08, G09, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16, G18 TDM01 2 G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G08, G09, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16, G19 TDM02 3 G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G08, G09, G10, G11, G12, G13, G16, G17 TDM03
Dari  tabel  dapat  dilihat  terdapat  3  aturan/ rules sistem pakar diagnosis diabetes melitus menggunakan penalaran IF-THEN .
4.3. Black-Box Testing Pada  tahap  ini  dilakukan Black-Box Testing tampilan pengguna dan tampilan admin. Pengujian ini dilakukan untuk memeriksa fungsionalitas dari setiap tombol  dan  menu  yang  tersedia  dan  memastikan respon sistem telah sesuai harapan.
. 4.4. User Acceptance Test
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui respon pengguna  pada  saat  menggunakan  sistem  pakar. Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membagikan kuesioner online kepada 30 responden yang terdiri dari pelajar,  mahasiswa,  karyawan,  pedagang,  dan  ibu rumah tangga pada rentang usia antara 18 sampai  45 tahun.
Penentuan  skala  dan  bobot  nilai  kuesioner dengan  menggunakan  skala likert .  Selanjutnya  hasil kuesioner  dihitung  dengan  rumus  untuk  mengetahui berapa  persentase  nilai  yang  diperoleh.  Perhitungan persentase  ini  dilakukan  untuk  menarik  kesimpulan apakah sistem dapat diterima atau tidak.
Berdasarkan  hasil  kuesioner online yang dibagikan  kepada  30  responden  menunjukkan  bahwa pengguna dalam penelitian ini terdiri dari 14 laki-laki dan  16  perempuan  dengan  rentang  usia  antara    21 sampai  27  tahun.  Selanjutnya  jumlah  frekuensi  dari setiap  pertanyaan  dikelompokkan  berdasarkan  nilai skala likert dari  segi  tampilan  dan  manfaat  sistem pakar. Jumlah frekuensi dari setiap pertanyaan disusun dalam Tabel 7.
Tabel 7 Hasil kuesioner
No. Pertanyaan Nilai SS S N TS STS
Tampilan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes Melitus
1. Apakah tampilan sistem pakar diagnosis penyakit diabetes melitus cukup menarik? 14 12 4 0 0 2. Apakah tampilan halaman tes diagnosis mudah dipahami? 11 12 7 0 0 3. Apakah tampilan halaman hasil diagnosis mudah dipahami? 12 10 8 0 0 4. Apakah tata letak tombol dan fungsi dari setiap tombol mudah dimengerti? 8 17 5 0 0 5. Apakah tahapan penggunaan sistem pakar diagnosis penyakit diabetes melitus mudah dimengerti? 12 9 9 0 0

## Manfaat Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes Melitus
1. Apakah sistem pakar diagnosis penyakit diabetes melitus dapat digunakan dengan baik? 8 14 8 0 0 2. Apakah pertanyaan-pertanyaan yang diberikan pada saat tes diagnosis diabetes melitus mudah dimengerti? 11 17 2 0 0 3. Apakah hasil diagnosis sistem pakar mudah untuk dimengerti? 12 9 6 3 0 4. Apakah sistem pakar diagnosis penyakit diabetes melitus dapat membantu Anda dalam mendiagnosis diabetes melitus? 14 6 6 4 0 5. Apakah sistem pakar diagnosis penyakit diabetes melitus yang dibuat sudah sesuai dengan kebutuhan dan bermanfaat bagi Anda dalam mendiagnosis diabetes melitus? 15 5 7 3
Dari  Tabel  7  dapat  dilihat  dari  segi  tampilan terdapat sebanyak 14 responden yang memberikan nilai SS  (sangat  setuju)  jika  tampilan  sistem  pakar  cukup menarik.  Sedangkan  dari  segi  manfaat  terdapat sebanyak   15 responden  memberikan  nilai SS (sangat setuju)  jika  sistem  pakar  sudah  sesuai  dengan kebutuhan  dan  bermanfaat  bagi  dalam  mendiagnosis diabetes melitus .
Setelah  jumlah  frekuensi  dari  setiap  jawaban diketahui,  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung jumlah perkalian antara jumlah frekuensi dengan bobot nilai  dari  setiap  jawaban.  Setelah  hasil  perkalian diperoleh,  langkah  selanjutnya  menghitung  total  skor dari segi tampilan dan manfaat. Hasil dari perhitungan jumlah  bobot  setiap  frekuensi  dan  total  skor  dari  segi tampilan dan manfaat disajikan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Total skor hasil kuesioner
Pertanyaan Nilai Jumlah Bobot Jumlah * Bobot Tampilan SS 57 5 285
S 60
4 240
N 33 3
99 TS 0 2 0 STS 0 1 0
Total Skor 624 Manfaat SS 60 5 300 S 51 4 204 N 29 3 87 TS 10 2 20 STS 0 1 0 Total Skor 611
Dari  Tabel  8  dapat  dilihat  total  skor  hasil kuesioner dari segi tampilan sebesar 624 dengan jumlah nilai SS sebanyak 57 dan total skor hasil kuesioner dari segi manfaat sebesar 611 dengan jumlah nilai SS sebanyak 60.
Setelah total skor dari segi tampilan dan manfaat diketahui,  langkah  selanjutnya  menghitung  nilai maksimal dengan rumus formula berikut:
"𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑥  =  𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑅𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑒𝑛  ∗ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛  ∗  𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 "
( 1 9) Nilai Max = 30 * 5 * 5 Nilai Max = 750
Berdasarkan  rumus  formula  di  atas  diperoleh nilai maksimal dari segi tampilan dan manfaat adalah 750. Langkah selanjutnya yaitu menghitung persentase nilai dari segi tampilan dan manfaat dengan rumus formula berikut :
Persentase= Total Skor Nilai Max × 100%
(20)
1. Persentase Tampilan Persentase = Total Skor Nilai Max × 100 % Persentase = 624 750 × 100%
Persentase = 83,2 %

## 2. Persentase Manfaat
Persentase = Total Skor
Nilai Max × 100 %
Persentase = 611 750 × 100%
Persentase = 81,4%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dapat  diketahui bahwa  tingkat  penerimaan  pengguna  terhadap  sistem pakar  berdasarkan  Kriteria  Interpretasi  Nilai  dari  segi tampilan dan manfaat yaitu sangat baik.

## 4.5. Pengujian Sistem
Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem untuk mengetahui  apakah  hasil  sistem  telah  sesuai  dengan
pakar. Hasil pengujian sistem dapat dilihat pada Tabel 9 di bawah ini.
Tabel 9. Hasil Pengujian Sistem Gejala Penyakit Hasil Pakar Hasil Sistem Ket. G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G08, G09, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16, G18 TDM01 TDM01 Sesuai G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G08, G09, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16, G19 TDM02 TDM02 Sesuai G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G08, G09, G10, G11, G12, G13, G16, G17 TDM03 TDM03 Sesuai
Dari  Tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  hasil  sistem telah sesuai dengan pakar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan penelitian  ini,  yaitu:  Berdasarkan  hasil  pengujian sistem menunjukkan bahwa sistem dapat mendiagnosis  penyakit  diabetes  melitus  berdasarkan gejala  yang  dialami  sesuai  dengan  aturan/ rules . Berdasarkan  hasil  pengujian Black-Box  Testing menunjukkan  bahwa  fungsionalitas  sistem  pakar bekerja  dengan  baik.  Berdasarkan  hasil  pengujian User  Acceptence  Test menunjukkan  bahwa  tingkat penerimaan pengguna terhadap sistem pakar dari segi tampilan  dan  manfaat  yaitu  sangat  baik  dengan  nilai persentase 83,2%  dari  segi tampilan dan 81,4% dari segi manfaat.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  yaitu  : Penelitian  ini  diharapkan  dapat  dikembangkan  lebih lanjut dengan melakukan pengecekan tingkat konfidensi/kepercayaan  penyakit  dan  bukan  hanya berdasarkan gejala tetapi dari  faktor lainnya, aplikasi sistem  pakar  diagnosis  penyakit  diabetes  ini diharapkan  dapat  dikembangkan  menjadi  aplikasi berbasis mobile untuk memudahkan pengguna dalam mengakses  dan  menggunakan  aplikasi,  sistem  pakar ini  diharapkan  dapat  dikembangkan  lagi  dengan metode dan bahasa pemrograman lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  “Infodatin 2020 Diabetes Melitus”.
[2]  N. Nur and N. Rasyid,  “Sistem Pakar Diagnosa Diabetes  Melitus  menggunakan  Metode  Fuzzy Logic dan Certainty Factor,” 2023.
[3]  A. NurJumala, N. A. Prasetyo, and H. W. Utomo, “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Rhinitis Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis  Web,” JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) ,  vol.  9,  no.  1,  p.  69,  Feb.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3815.
[4]  N.  Ahmad,  “Metode  Forward  Chaining  untuk Deteksi  Penyakit  Pada  Tanaman  Kentang,”
Halaman, 2020. [Online]. Available: www.journal.ar-raniry.ac.id/index.php/jintech [5]  N.  I.  Kurniati,  R.  Reza  El  Akbar,  and  P. Wijaksonoc, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto pada Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Autisme Pada Anak,” 2019.
[6]  F. Masykur, R. Gernowo, J. Fisika, and F. Sains dan Matematika Universitas Diponegoro, “Implementasi Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes  Mellitus  Menggunakan  Metode  Fuzzy Logic Berbasis Web,” 2012.
[7]  A.  Setiawan,  B.  Yanto,  and  K.  Yasdomi, LOGIKA  FUZZY  Dengan  MATLAB  (Contoh Kasus  Penelitian  Penyakit  Bayi  dengan  Fuzzy Tsukamoto) .  Jayapangus  Press  Books,  2018. [Online]. Available: http://jayapanguspress.org
[8]  H.  K.  Wardana,  I.  Ummah,  and  L.  A.  Fitriyah, “Sistem  Pakar  Fuzzy  dengan  Metode  Sugeno Untuk  Diagnosa  Penyakit  Diabetes  Mellitus,” Jurnal Fisika Flux: Jurnal Ilmiah Fisika FMIPA Universitas Lambung Mangkurat , vol. 19, no. 2,
p. 118,
Jun. 2022, doi:
10.20527/flux.v19i2.9607.
[9]  D. Arifah, L. Isyriyah, R. Artikel, and K. Kunci, “Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen  Informatika Rancang  Model  Expert  System  Pada  Diagnosa Penyakit  Diabetes  Melitus  Dengan  Metode Forward Chaining Info Artikel ABSTRAK,” vol. 7,  pp.  51–61,  2021,  [Online].  Available: http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi
[10]  S. Tampubolon, “RESOLUSI: Rekayasa Teknik Informatika  dan  Informasi  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Skistosomiasis Menggunakan Kombinasi  Forward Chaining Dan  Fuzzy Logic Takagi Sugeno Kang,” Media Online , vol. 2, no. 3,  pp.  128–131,  2022,  [Online].  Available: https://djournals.com/resolusi
[11]  M. Diklat, U. A. Andri ST, and M. Widyaiswara Ahli  Muda, “MATERI PELENGKAP MODUL (BAHAN  AJAR)  DIKLAT  FUNGSIONAL PRANATA  KOMPUTER  TINGKAT  AHLI Disusun oleh.”
[12]  A.  N.  Rachman,  “SISTEM  INFORMASI WISATA DI AMPERA WATERPARK,” vol. 4, no. 2, 2018.
[13]E. L. Hady, K. Haryono, and N. W. Rahayu, “User  Acceptance  Testing  (UAT)  pada Purwarupa  Sistem  Tabungan  Santri  (Studi Kasus: Pondok Pesantren Al-Mawaddah),” 2020.