Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Asam Lambung Menggunakan Metode Teorema Bayes Siti Aminah*.
Saniman S.
Kom**.
Rina Mahyuni SPd.
,M.
S**
Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Program Studi Sistem Informasi.
STMIK Triguna Dharma Article Info Article history:
Keyword:
Penyakit Asam Lambung.
Sistem Pakar.
Teorema Bayes ABSTRACT Penyakit lambung merupakan penyakit yang tidak remeh, jika dibiarkan terus menerus dapat mengakibatkan penyakit yang lain muncul dan bias menyebabkan kematian jika tidak segera ditangani.
Keterbatasan akses terhadap informasi kesehatan menyebabkan para penderita lambung kesulitan memprediksi sejauh mana bahaya penyakit yang dideritanya.
Mengingat pentingnya nilai suatu hasil diagnose dan terapi seorang pasien untuk disimpan karena hal ini sangat bermanfaat untuk pasien tersebut atau pada waktu berobat kepada dokter dimasa yang akan datang ,maka diperlukan pembuatan system pakar yang berbasis pengetahuan yakni menggunaka nmetode Teorema Bayes.
Metode Teorema Bayes digunakan untuk mencari nilai kepastian penyakit dengan menghitung nilai probabilitas gejala pada penyakit dan Case Based Reasoning untuk mencari nilai kemiripan penyakit dengan kasus terdahulu.
Kata Kunci : Sistem Pakar.
Teorema Bayes.
Penyakit Asam Lambung Metode Teorema Bayes.
Copyright A 2020 STMIK Triguna Dharma.
All rights reserved.
First Author Nama : Siti Aminah Program Studi : Sistem Informasi STMIK Triguna Dharma Email : stengkuh@gmail.
PENDAHULUAN
Manusia adalah makhluk pemakan segalanya yang ada di muka bumi ini, manusia juga bisa disebut dengan omnivora.
Lihatlah manusia, apa saja yang ada di alam dapat dijadikan sebagai bahan makanan, baik itu tumbuhan ataupun hewan.
Hal ini tentunya berdampak positif dan negatif bagi manusia itu sendiri.
Dampak positif bagi manusia adalah mereka dapat mengolah makanan dari alam tersebut sebagai makanan yang enak, sementara dampak negatif yang terjadi adalah timbulnya berbagai penyakit yang dialami manusia akibat tidak adanya control terhadap makanan tersebut.
Salah satu penyakit yang sering menyerang manusia adalah penyakit lambung.
Penyakit asam lambung atau GERD ini bukan penyakit menular, tetapi harus tetap kita waspadai, secara awam GERD mungkin terkesan penyakit ringan karena hanya menimbulkan gejala reflux.
GERD perlu ditangani dengan tepat karena gejala tersebut dapat sangat mengganggu sehingga menurunkan kualitas hidup penderitanya.
Frekuensi dan keparahan gejala GERD dapat mempengaruhi produktivitas kerja, menurunkan kualitas tidur di malam hari, mempengaruhi kesehatan fisik dan mental, serta kondisi kesehatan tubuh secara umum Journal homepage: http:ojs.
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
METODE PENELITIAN
Sistem Pakar Sistem pakar merupakan suatu program yang sengaja dibuat dengan tujuan untuk mendapatkan suatu kesimpulan, jawaban atau solusi yang mendekati atau mirip dengan seorang pakar dalam bidang tertentu Sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permaslahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli.
Dengan sistem pakar ini, orang awam pun juga diharapkan dapat meneyelesaikan masalah yang Dimana yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli knowledge base dari sebuah sistem pakar.
Pengguna menyampaikan fakta atau informasi untuk sistem pakar dan kemudian menerima saran dari pakar atau jawaban ahlinya.
Bagian dalam sistem pakar terdiri dari 2 komponen utama, yaitu knowledge base dan Inference Engine.
6 Keutamaan Sistem Pakar Menurut Dewi .
, secara garis besar banyak manfaat yang dapat diambil dengan adanya sistem pakar, antara lain:
Memungkinkan orang awam bisa mengerjakan pekerjaan para ahli.
Bisa melakukan proses secara berulang dengan automatis.
Menyimpan pengetahuan dengan keahlian para pakar.
Meningkatkan output dan produktivitas.
Meningkatkan kualitas.
Mampu mengambil dan melestarikan keahlian para pakar .
erutama yang termasuk keahlian langk.
Mampu beroperasi dalam lingkungan yang berbahaya.
Memiliki kemampuan untuk mengakses pengetahuan.
Memiliki reliabilitas.
Meningkatkan kapabilitas sistem komputer.
Memiliki kemampuan untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian.
Sebagai media pelengkap dalam pelatihan.
Meningkatkan kapabilitas dalan penyelesaian masalah.
Menghemat waktu dalam pengambilan Keputusan.
2 Metode Teorema Bayes Teorema bayes dikemukan oleh seorang pendeta Presbyterian inggris pada tahun 1763 yang bernama Teorema Bayes, ini kemudian disempurnakan Laplace.
Teorema bayes digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya suatu peristiwa berdasarkan pengaruh yang didapat dari hasil observasi.
Disamping ini metode bayes memanfaakan data sampel yang diperoleh dari populasi juga memperhitungkan suatu distribusi awal yang disebut distribusi prior Metode bayes juga memandang parameter sebagai variable yang menggambarkan pengetahuan awal tentang parameter sebelum pengamatan dilakukan dan dinyatakan dalam suatu distribusi yang disebut dengan distribusi prior Probabilitas bayes adalah salah satu cara untuk mengatasi ketidakpastian data dengan menggunakan formula Bayes yang dinyatakan sebagai berikut .
yayco )ycE.
ayco ) P.
= Oc yco=1,ycuycE.
yayco ) Dimana:
: Probabilitas hipotesa yayco jika diberikan evidence E.
yayco ) : Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa yayco benar.
ayco ) : Probabilitas hipotesa yayco , tanpa memandang evidence apapun.
: Jumlah hipotesa yang mungkin Dari teorema Bayes dapat dikembangkan jika dilakukan pengujian terhadap hipotesa muncul lebih dari sebuah evidence, maka persamaanya menjadi (Kusumadewi,2.
ya,y.
ya, yc.
= ycE.
Dimana:
P(H|E,.
: evidence lama : evidence baru : probabilitas hipotesa H, jika muncul evidence baru E dari evidence lama e Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
E,H) P.
E) P(E|H) AA : probabilitas kaitan antara e dan E jika hipotesa H benar : Probabilitas kaitan antara e dan E tanpa memandang hipotesa apapun.
: Probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H 3 Unified Modeling Language (UML) UML merupakan kesatuan dari bahasa pemodelan yang dikembangkan oleh Booch.
Object Modeling Technique (OMT) atau Object Oriented Software Engineering (OOSE).
Metode Booch dari Grady Booch sangat terkenal dengan nama metode Design Object Oriented .
UML hanya berfungsi untuk melakukan pemodelan.
Jadi penggunaan UML tidak terbatas pada metodologi tertentu, meskipun pada kenyataannya UML paling banyak digunakan pada metodologi berorientasi objek.
Adapun jenis-jenis diagram Unified Modeling Language (UML) adalah Use Case Diagram.
Class Diagram.
Activity Diagram.
Sequence Diagram.
State Diagram.
Collaboration Diagram.
Deployment Diagram .
3 Analisis Dan Hasil 1 Analisis Berikut ini adalah data yang diperoleh dari hasil observasi, untuk data penyakit asam lambung akan dibandingkan dengan data penyakit maag, hal ini dikarenakan gejala penyakit asam lambung hampir sama dengan penyakit maag.
Berikut ini adalah tabel data gejalanya, yaitu:
Tabel 3.
1 Tabel Data Gejala Penyakit No.
Kode Gejala
Gejala
G01
Mual
G02
Muntah
G03
Perut terasa kembung
G04
Kembung pada perut bagian atas G05
Rasa mengganjal di tenggorokan G06
Mulut terasa asam atau pahit
G07
Nyeri uluh hati atau nyeri dibagian tengah dada
G08
Sering bersendawa G09
Cepat merasa kenyang saat makan
G10
Rasa kenyang berkepanjangan setelah makan
G11
Rasa panas pada perut bagian atas G12 Emosional G12 Cemas atau depresi Tabel 3.
2 Analisa Penyakit Kode Penyakit Penyakit Asam Lambung Maag Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
Tabel 3.
6 Contoh Kasus Gejala Penyakit Asam Lambung No.
Gejala Keterangan (Dialam.
G10
G11
G12
G13
Oo Dari tabel kasus gejala penyakit di atas dapat terlihat bahwa dalam mendiagnosa penyakit asam lambung yang di alami pasien dengan gejela-gejala yang berbeda, dari data tersebut maka dapat diketahui penyakit yang di alami pasien tersebut berdasarkan tingkat kepakaran seorang pakar yang menangani kasus tersebut.
Berikut adalah perhitungan untuk mendiagnosa penyakit asam lambung:
Perhitungan Penyakit Asam Lambung Untuk mengetahui hasil dari penyakit pasien, maka dilakukan perhitungan sebagai berikut:
G1 = 0.
G3 = 0.
G6 = 0.
G7 = 0.
G8 = 0.
Kemudian mencari nilai semesta dengan menjumlahkan dari hipotesa diatas:
Oc5yco=1 = G1 G3 G6 G7 G8 = 0.
Selanjutnya mencari nilai P(H.
adalah sebagai berikut :
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0.
8/4 = 0.
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0.
9/4 = 0.
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0.
9/4 = 0.
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0.
8/4 = 0.
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0.
6/4 = 0.
Setelah nilai P(H.
diketahui maka langkah selanjutnya adalah :
Oc5yco=1 = P(E | H.
* P(H.
= .
8*0.
9*0.
9*0.
8*0.
6*0.
= 0.
= 0.
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai P(Hi E) adalah sebagai berikut :
P(H1 |E) = .
8*0.
/ 0.
815 = 0.
P(H2 |E) = .
9*0.
/ 0.
815 = 0.
P(H3 |E) = .
9*0.
/ 0.
815 = 0.
P(H4 |E) = .
8*0.
/ 0.
815 = 0.
P(H5 |E) = .
6*0.
/ 0.
815 = 0.
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
Setelah seluruh nilai P(Hi E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai dengan rumus berikut :
Oc5yco=1 = Buyes 1 Buyes 2 Buyes 3 Buyes 4 Buyes 5 = .
8*0.
9*0.
9*0.
8*0.
6*0.
= 0.
= 0.
= 0.
82762 * 100%
= 82.
Perhitungan Penyakit Maag Untuk mengetahui hasil dari penyakit pasien, maka dilakukan perhitungan sebagai berikut:
G1 = 0.
G3 = 0
G6 = 0
G7 = 0
G8 = 0.
Kemudian mencari nilai semesta dengan menjumlahkan dari hipotesa diatas:
Oc5yco=1 = G1 G3 G6 G7 G8 = 0.
8 0 0 0 0.
= 1.
Selanjutnya mencari nilai P(H.
adalah sebagai berikut :
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0.
8/1.
4 = 0.
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0/1.
4 = 0
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0/1.
4 = 0
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0/1.
4 = 0
P(H.
= P(E | H.
/ Oc5yco=1 = 0.
6/1.
4 = 0.
Setelah nilai P(H.
diketahui maka langkah selanjutnya adalah :
Oc5yco=1 = P(E | H.
* P(H.
= .
8*0.
6*0.
= 0.
45712 0 0 0 0.
= 0.
Langkah selanjutnya adalah mencari nilai P(Hi E) adalah sebagai berikut :
P(H1 |E) = .
8*0.
/ 0.
71428 = 0.
P(H2 |E) = .
/ 0.
71428 = 0
P(H3 |E) = .
/ 0.
71428 = 0
P(H4 |E) = .
/ 0.
71428 = 0
P(H5 |E) = .
6*0.
/ 0.
71428 = 0.
Setelah seluruh nilai P(Hi E) diketahui, maka jumlahkan seluruh nilai dengan rumus berikut :
Oc5yco=1 = Buyes 1 Buyes 2 Buyes 3 Buyes 4 Buyes 5 = .
8*0.
6*0.
= 0.
51198 0 0 0 0.
= 0.
= 0.
728 * 100%
= 72.
Dari hasil perhitungan diatas, maka dapat disimpulkan bahwa pasien mengalami penyakit asam lambung dengan nilai persentase 82.
Adapun nilai bobot buyes yang digunakan dapat ditentukan sebagai berikut Tabel 3.
5 Nilai Bobot Buyes Range Bobot Bilangan Nilai 0 s/d 0.
Tidak Pasti 0 s/d 0.
51 s/d 0.
Kurang Pasti 31 s/d 0.
71 s/d 0.
Pasti 61 s/d 0.
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
>0.
Sangat Pasti Flowchart Di bawah ini merupakan flowchart metode diagnosa penyakit asam lambung menggunakan metode teorema bayes adalah sebagai berikut :
Mulai Menu Utama Input Data Gejala Tidak Hitung Tidak Analisa Hasil = Max(Bayes Asam Lambung.
Bayes Maa.
Hasil Diagnosa Selesai Gambar 3.
2 Rancangan Flowchart Metode Implementasi Implementasi sistem merupakan kegiatan akhir dari proses penerapan sistem, dimana sistem ini akan dioperasikan secara menyeluruh.
Sebelum sistem benar-benar bisa digunakan dengan baik, sistem harus melalui tahap pengujian terlebih dahulu untuk menjamin tidak ada kendala yang muncul pada saat sistem digunakan.
Implementasi yang dilakukan terdapat beberapa tahap prosedur untuk menyelesaikan analisa yaitu aplikasi yang disetujui, melakukan penginstalan, pengujian data, dan memulai menggunakan sistem yang diperbaiki atau Implementasi sebagai dukungan sistem analisa diperlukan beberapa perangkat-perangkat sebagai berikut :
Tampilan Form Login Berikut ini merupakan tampilan dari Form login yang berfungsi untuk melakukan proses validasi username dan password pengguna.
Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
Gambar 4.
1 Form Login Tampilan Menu Utama Berikut ini merupakan tampilan menu utama dari sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit asam lambung menggunakan metode teorema bayes:
Gambar 4.
2 Form Menu Utama Form Masukan Data Pasien Berikut ini merupakan tampilan dari Form masukan data pasien yang berfungsi untuk menginput data-data Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
Gambar 4.
3 Form Masukan Data Pasien Form Masukan Data Penyakit Berikut ini merupakan tampilan dari Form masukan data penyakit yang berfungsi untuk menginput data-data Gambar 4.
4 Form Masukan Data Penyakit Form Masukan Data Gejala Berikut ini merupakan tampilan dari Form masukan data gejala yang berfungsi untuk menginput data-data Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
Gambar 4.
4 Form Masukan Data Gejala Form Masukan Data Basis Aturan Berikut ini merupakan tampilan dari Form masukan data basis aturan yang berfungsi untuk menginput datadata basis aturan:
Gambar 4.
4 Form Masukan Data Basis Aturan Form Proses Diagnosa Berikut ini merupakan tampilan dari Form proses diagnosa yang berfungsi untuk melakukan proses diagnosa Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
Gambar 4.
5 Form Proses Diagnosa Tampilan Form Laporan Hasil Diagnosa Laporan ini berfungsi untuk menampilkan data hasil diagnosa penyakit yang dialami pasien.
Gambar 4.
6 Tampilan Form Laporan Hasil Diagnosa Kesimpulan Berdasarakan perumusan dan pembahasan bab-bab sebelumnya dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
Dalam menganalisa permasalahan yang terjadi dalam mendiagnosa penyakit asam lambung menggunakan metode teorema bayes yaitu dengan menentukan gejala yang menjadi penyebab penyait asam lambung, kemudian setiap gejala diberikan nilai bobot berdasarkan ketentuan metode teorema bayes, selanjutnya dilakukan proses diagnosa dengan menggunakan algoritma dari metode teorema bayes.
Dalam merancang aplikasi sistem pakar dalam mendiagnosa penyakit asam lambung menggunakan metode teorema bayes yaitu dengan merancang aplikasi berbasis Dekstop Programming kemudian membuat form-form yang berkaitan dan mendukung untuk proses diagnosa seperti membuat form data penyakit, form data gejala, form data basis aturan dan membuat form proses diagnosa.
Setelah semua form dibuat selanjutnya melakukan perhitungan diagnosa penyakit asam lambung terhadap pasien Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020 : xx Ae xx Jurnal Cyber Tech Vol.
No.
Juli 2020, pp.
x P-ISSN : x.
E-ISSN : x.
Sistem yang telah dirancang selanjutnya diuji dan diimplementasikan dengan memasukkan data-data sesuai dengan yang ada pada bab-bab sebelumnya, kemudaian jika hasil outputnya sesuai dengan data manual maka dalam pengujian ini sistem berjalan dengan baik, menambahkan data ke database.
REFERENSI