<![CDATA[Diabetes Melitus (DM) merupakan penyakit kronis dengan jumlah kasus yang terus meningkat setiap tahun, baik secara global maupun nasional. Diagnosis dini diperlukan untuk mencegah komplikasi serius. Namun, berdasarkan observasi di RSUD Aulia Pandeglang, fasilitas laboratorium untuk pemeriksaan HbA1c belum tersedia secara optimal. Metode diagnosis konvensional pun memiliki berbagai keterbatasan, seperti keterlambatan deteksi, akurasi yang rendah, terbatasnya jumlah dokter spesialis, serta tingginya biaya pemeriksaan laboratorium di luar rumah sakit. Hal ini menjadi hambatan bagi pasien untuk memperoleh diagnosis yang cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar berbasis web untuk membantu proses diagnosis Diabetes Melitus, meliputi DM Tipe 1, DM Tipe 2, Prediabetes, dan kondisi Normal. Sistem dibangun menggunakan metode Bayesian Network, yang mampu memodelkan hubungan probabilistik antara gejala dan penyakit. Sistem menerima input 12 gejala dari pasien dan menghitung diagnosis berdasarkan Conditional Probability Table (CPT) yang diperoleh dari data pakar, referensi medis dan dari wawancara dokter umum RSUD Aulia Pandeglang. Pengujian menggunakan 20 data pasien dari RSUD Aulia Pandeglang menghasilkan akurasi 100%, dengan seluruh prediksi sesuai diagnosis aktual. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem memiliki kinerja sangat baik dan dapat menjadi solusi alternatif dalam membantu diagnosis dini secara efisien, cepat, dan akurat.]]>
