Prediction of Diabetes Mellitus Using the Case-Based Reasoning Method

Abstrak

Diabetes Mellitus (DM) merupakan penyakit kronis yang dapat menyebabkan komplikasi serius jika tidak terdeteksi dan ditangani sejak dini. Berdasarkan data World Health Organization WHO dan Kemenkes RI, prevalensi DM terus meningkat setiap tahun, menandakan pentingnya sistem pendukung diagnosis yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat memprediksi penyakit Diabetes Mellitus dengan memanfaatkan metode Case Based Reasoning (CBR). Metode CBR digunakan karena mampu memecahkan masalah baru dengan membandingkannya pada kasus-kasus terdahulu berdasarkan nilai kemiripan gejala. Sistem ini mencakup 20 gejala yang diklasifikasikan ke dalam dua jenis DM, yaitu tipe 1 dan tipe 2. Proses prediksi dilakukan melalui empat tahap utama dalam CBR: retrieve, reuse, revise, dan retain. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan prediksi penyakit dengan tingkat akurasi lebih dari 90%, serta memperoleh respons positif dari pengguna melalui pengujian Blackbox Testing dan User Acceptance Test (UAT). Dengan adanya sistem ini, pengguna dapat memperoleh informasi awal terkait kemungkinan DM secara cepat, mudah, dan efisien sebagai langkah awal pencegahan dan pengobatan.

Identifier

• DOI: https://doi.org/10.37859/coscitech.v6i3.10266
• OpenAlex: https://openalex.org/W7117423974