Rancang Bangun Modul Skrining Deteksi Risiko Diabetes Dengan Rule-Based System Untuk Aplikasi Apadok.

Putra, Iqbaal Pratama (2022) Rancang Bangun Modul Skrining Deteksi Risiko Diabetes Dengan Rule-Based System Untuk Aplikasi Apadok. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111840000021-Undergraduate_Thesis.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Diabetes menjadi salah satu penyakit yang mematikan dimana menurut WHO, dimana sekitar 1,5 juta kematian yang diakibatkan oleh penyakit diabetes ini. Selain menyebabkan kematian, penyakit diabetes juga menjadi penyebab beberapa penyakit lain seperti gagal ginjal, kebutaan, hingga stroke. Dengan jumlah 19,4 juta jiwa di Indonesia yang didiagnosa mengalami penyakit diabetes menunjukkan bahwa penyakit ini memerlukan penanganan yang serius. Berdasarkan hal tersebut dibutuhkan aplikasi yang dapat mendeteksi risiko penyakit diabetes agar dapat dilakukan tindakan preventif. Saat ini terdapat beberapa aplikasi yang bisa digunakan untuk deteksi risiko diabetes salah satunya aplikasi Halodoc yang memiliki fitur Kalkulator Risiko Diabetes. Namun fitur pada aplikasi ini memiliki kekurangan antara lain tidak terintegrasi dengan klinik atau fasilitas kesehatan peserta serta tidak terintegrasi dengan beberapa modul deteksi risiko penyakit lain. Untuk itu, dibangun modul deteksi risiko diabetes yang menjadi salah satu modul dari aplikasi Apadok yang berbasis Android. Pada modul ini diterapkan algoritma Rule-Based System yang dibangun berdasarkan Type 2 Diabetes Risk Assessment Form. Form tersebut sendiri merupakan salah satu cara mudah mendeteksi risiko diabetes yang dikeluarkan oleh Finnish Diabetes Association. Modul ini juga terintegrasi dengan modul deteksi risiko stroke dan kardiovaskular. Pembangunan modul ini dilakukan melalui tahapan-tahapan dimulai dari tahapan pertama yaitu melakukan perancangan himpunan aturan (rules) berdasarkan acuan Type 2 Diabetes Risk Assessment Form. Tahapan kedua yang dilakukan yaitu dilakukan perancangan terhadap pertanyaan-pertanyaan dan jawaban yang ditampilkan ke pengguna. Tahapan ketiga dilakukan perancangan alur serta pseudocode algoritma. Tahapan keempat yaitu dilakukan implementasi perangkat lunak berdasarkan perancangan alur dan pseudocode yang sudah dibangun pada tahapan sebelumnya. Modul skrining ini dapat memberikan keluaran mengenai risiko penyakit diabetes yang dimiliki oleh pengguna. Keluaran ini berupa tingkat risiko diabetes dan juga keterangan mengenai faktor penyebab tingkat risiko diabetes. Pengguna diminta menjawab pertanyaan-pertanyaan, dari jawaban pada setiap pertanyaan inilah akan dihasilkan keluaran risiko tersebut. Hasil uji coba pada algoritma Rule-Based System yang dibangun untuk deteksi risiko diabetes memiliki nilai akurasi sebesar 73,3%.
=================================================================================================================================
Diabetes is one of the deadliest diseases, according to WHO, where about 1.5 million deaths are caused by diabetes. In addition to causing death, diabetes is also the cause of several other diseases such as kidney failure, blindness, and stroke. With 19.4 million people in Indonesia diagnosed with diabetes, it shows that this disease requires serious treatment. Based on this, an application that can detect the risk of diabetes is needed so that preventive actions can be taken. Currently, there are several applications that can be used to detect diabetes risk, one of which is the Halodoc application which has the Diabetes Risk Calculator feature. However, the features in this application have drawbacks, including not being integrated with the participant's clinic or health facility and not being integrated with several other disease risk detection modules. For this reason, a diabetes risk detection module was built which is one of the modules of the Android-based Apadok application. In this module, the Rule-Based System algorithm is applied which is built based on the Type 2 Diabetes Risk Assessment Form. The form itself is an easy way to detect diabetes risk issued by the Finnish Diabetes Association. This module is also integrated with stroke and cardiovascular risk detection modules. The development of this module is carried out through stages starting from the first stage, namely designing a set of rules based on the Type 2 Diabetes Risk Assessment Form reference. The second step is to design the questions and answers that are displayed to the user. The third stage is the flow design and algorithm pseudocode. The fourth stage is the implementation of software based on flow design and pseudocode that has been built in the previous stage. This screening module can provide output regarding the user's diabetes risk. This output is in the form of the level of diabetes risk and also information about the factors that cause the level of diabetes risk. Users are asked to answer questions, from the answers to each of these questions the risk output will be generated. The test results on the Rule-Based System algorithm which was built for diabetes risk detection has an accuracy value of 73.3%.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSIf 005.276 2 Put r-1 2022
Uncontrolled Keywords:	Risiko Diabetes, Skrining, Apadok, Aplikasi, Android. Diabetes Risk, Screening, Apadok, Application, Android.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76.9.I58 Recommender systems (Information filtering)
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Mr. Marsudiyana -
Date Deposited:	25 May 2026 04:04
Last Modified:	25 May 2026 04:04
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/133388

Actions (login required)

View Item