Jurnal Infortech Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN: 2715-8160
Aplikasi Diagnosis Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Nayve Bayes di Dinas Kesehatan Kota Bandung Phitsa Mauliana1.
Wildan Wiguna2.
Dewi Anisa3 Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya e-mail: 1phitsa@ars.
id, 2wildan@ars.
Universitas Sangga Buana YPKP e-mail: dewianisaa77@gmail.
Diterima 24-10-2025 Direvisi 15-11-2025 Disetujui 22-12-2025 Abstrak - Tuberkulosis atau TBC merupakan penyakit yang menular diakibatkan oleh infeksi bakteri patogen Mycobacterium Tuberculosis serta menjadi salah satu faktor penyebab kematian paling tinggi di dunia.
Indonesia termasuk negara dengan kasus Tuberculosis yang tinggi, terutama di wilayah padat penduduk dengan sanitasi yang kurang baik.
Kota Bandung menghadapi tantangan serius terkait TBC dengan angka kasus yang cukup tinggi.
Tercatat 4.
800 kasus pada tahun 2024, dan 18.
314 kasus pada tahun 2023.
Upaya pengendalian telah dilakukan oleh Dinas Kesehatan Kota Bandung melalui agenda Directly Observed Treatment.
Short-Course (DOTS) serta kampanye Temukan.
Obati.
Sampai Sembuh (TOSS).
Namun, target pengobatan belum tercapai sepenuhnya akibat keterbatasan akses layanan kesehatan serta minim edukasi deteksi dini.
Kajian penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis berbasis Android menggunakan metode Nayve Bayes.
Pemilihan metode ini dikarenakan memiliki tingkat akurasi tinggi dalam proses diagnosis penyakit berdasarkan gejala-gejalanya.
Pengembangan aplikasi dilakukan melalui tahapan model Expert System Development Life-Cycle (ESDLC) yang menerapkan pemrograman mobile pada platform Android dan basis data MySQL.
Hasil penelitian sistem pakar ini menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan mampu membantu masyarakat dalam mengenali gejala awal TBC serta mendukung petugas TOSS TBC melakukan diagnosis secara cepat dan akurat.
Aplikasi diagnosis ini diharapkan mampu berkontribusi dalam peningkatan efektivitas program pencegahan dan pengendalian penyakit TBC di Kota Bandung melalui pemanfaatan teknologi mobile berbasis Android.
Kata Kunci: Sistem Pakar.
Diagnosis Tuberkulosis.
Metode Nayve Bayes.
Aplikasi Android Abstract - Tuberculosis (TB) is an infectious disease caused by the pathogenic bacterium Mycobacterium tuberculosis and remains one of the leading causes of mortality worldwide.
Indonesia is classified as a highburden country for tuberculosis, particularly in densely populated areas with inadequate sanitation.
The city of Bandung faces significant challenges related to TB, with a notably high number of cases.
A total of 4,800 cases were recorded in 2024 and 18,314 cases in 2023.
The Bandung City Health Office has implemented several control efforts, including the Directly Observed Treatment.
Short-Course (DOTS) program and the AuFind.
Treat.
Until CureAy (TOSS) campaign.
However, treatment targets have not been fully achieved due to limited access to healthcare services and insufficient early-detection education.
This study aims to develop an Android-based tuberculosis diagnostic application using the Nayve Bayes method.
The method was selected for its high accuracy in diagnosing diseases based on symptom patterns.
The application development follows the stages of the Expert System Development Life-Cycle (ESDLC) model, employing mobile programming on the Android platform and a MySQL database.
The results of this expert system study indicate that the developed application can assist the public in recognizing early symptoms of TB while supporting TOSS TB officers in conducting rapid and accurate This diagnostic application is expected to contribute to improving the effectiveness of TB prevention and control programs in Bandung through the utilization of Android-based mobile technology.
Keywords:Expert System.
Tuberculosis Diagnostic.
Nayve Bayes Method.
Android Application PENDAHULUAN Tuberkulosis atau Tuberculosis (TBC) termasuk ke dalam kategori penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) yang etiologinya berasal dari bakteri Mycobacterium Tuberculosis (Hidayat & http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech Wiguna, 2.
Tuberkulosis adalah penyakit menular yang umum terjadi pada banyak kasus Penyakit ini biasanya menyerang organ paru-paru, namun dapat juga menyerang bagian tubuh Tuberkulosis mampu menyebar melalui udara ketika terdapat penderita dengan infeksi TBC Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
yang aktif mengalami gejala bersin, batuk, atau mengeluarkan air liurnya (Verma et al.
, 2.
Tuberkulosis menjadi salah satu penyakit di Indonesia dengan jumlah kasus yang tercatat cukup Indonesia sebagai salah satu negara yang memiliki banyak penderita Tuberkulosis (Handayani.
Kasus ini kebanyakan terjadi di beberapa negara berkembang dengan tingkat kepadatan penduduk yang tinggi (Sriratih et al.
, 2.
Daerah pemukiman padat penduduk, lingkungan yang tidak sehat, dan sanitasi yang buruk diyakini sebagai faktor yang kuat terhadap tingginya kasus penyakit Tuberkulosis (Andreana et al.
, 2.
Tidak memadainya organisasi pelayanan dan pengobatan kasus Tuberkulosis masih menjadi masalah yang serius di Indonesia (Anggraini & Hutabarat, 2.
Dinas Kesehatan (DINKES) Kota Bandung memiliki program pencegahan dan pengendalian penyakit Tuberkulosis.
Dinas tersebut melakukan pengobatan Tuberkulosis melalui agenda Directly Observed Treatment.
Short-Course (DOTS) yaitu pengawasan langsung pengobatan terhadap penderita Tuberkulosis dalam jangka pendek.
DINKES Kota Bandung menggelar kampanye kepada masyarakat melalui aksi Temukan.
Obati.
Sampai Sembuh (TOSS), serta berperan terhadap seluruh fasilitas Pusat Kesehatan Masyarakat (PUSKESMAS) di wilayahnya agar dapat melayani dan mengobati pasien Tuberkulosis (Lestari, 2.
Penelusuran data Tuberkulosis di Kota Bandung menunjukkan 9.
632 kasus dengan kasus yang dilaporkan sebanyak 399/100.
000 penduduk (Lucya, 2.
Kota Bandung menghadapi tantangan serius terkait TBC dengan angka kasus yang cukup DINKES Kota Bandung mencatat 18.
temuan kasus TBC sepanjang tahun 2023, serta 4.
kasus yang tercatat pada periode Januari hingga Juni Target pengobatan TBC di kota tersebut masih belum tercapai semuanya.
Kemungkinan sebagian tempat pelayanan pengobatan kurang terakses oleh sebagian warga di daerah perifer.
Edukasi yang kurang menyeluruh terhadap warga Kota Bandung pun dapat menyebabkan terlambatnya penanganan dini pada kasus Tuberkulosis.
Penanganan dini suatu penyakit ISPA dapat dilakukan dengan prosedur diagnosa dini menggunakan metode Nayve Bayes (Onibala & Purnomo, 2.
Terdapat pembangunan sistem pakar untuk deteksi dini Tuberkulosis dengan metode Nayve Bayes yang berhasil diteliti dalam melakukan diagnosis dan identifikasi terhadap penyakit tersebut sesuai dengan gejala-gejalanya.
Ketersediaan sistem pakar mampu memberikan pemahaman mengenai gejala, penyebab, dan solusi kepada masyarakat tentang penyakit ISPA (Hidayatullah & Bakti, 2.
Suatu sistem pakar yang mengintegrasikan metode Nayve Bayes dapat diimplementasikan untuk aplikasi mobile pada perangkat Android.
Aplikasi tersebut dapat diakses oleh masyarakat secara luas dan real-time dalam mengoptimalkan diagnosis suatu http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech penyakit (Hadiyansyah & Diana, 2.
Diharapkan aplikasi dari sistem pakar yang akan dibangun dapat menyampaikan edukasi dan pemahaman mengenai deteksi dini penyakit Tuberkulosis kepada Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi diagnosis Tuberkulosis berbasis mobile pada perangkat Android bagi warga Kota Bandung.
METODE PENELITIAN
Kronologis dari penelitian ini meliputi teknik pengumpulan data, metode Nayve Bayes, dan metode pengembangan sistem menggunakan ESDLC.
Teknik Pengumpulan data Penggunaan metode ilmiah untuk aktivitas pengumpulan data yang diperlukan di dalam suatu penelitian (Setyawan, 2.
Teknik pengambilan data pada penelitian sistem pakar ini antara lain:
Observasi.
Pengamatan dilakukan langsung pada DINKES Kota Bandung untuk mendapatkan data kasus Tuberkulosis yang tercatat beserta prosedur penanganannya terhadap pasien.
Wawancara: Proses wawancara dilakukan dengan tiga orang dokter yaitu Dr.
Tjin Willy.
Dr.
Meva Nareza, dan Dr.
Rizal Fadli.
Studi Pustaka: Mempelajari beberapa jurnal dan buku yang terkait dengan sistem pakar, diagnosis penyakit Tuberkulosis, metode Nayve Bayes, serta pemrograman Android dengan basis data MySQL.
Metode Nayve Bayes Algoritma Nayve Bayes yaitu suatu metode yang didasarkan pada rumus Teorema Bayes untuk menghitung probabilitas posterior dari suatu kelas berdasarkan atribut-atribut yang tersedia dengan asumsi bahwa semua atributnya bersifat independen satu sama lain (Ardiansyah et al.
, 2.
ycU) = ycE.
cU) .
Keterangan:
= Data X .
elas yang belum diketahu.
= Hipotesis H .
elas yang sudah ada bukt.
P(X) = Probabilitas data X
P(H)
= Probabilitas bukti H P(H|X) = Probabilitas H terhadap data X P(X|H) = Probabilitas X terhadap bukti H Disajikan suatu studi kasus baru dari seorang pasien yang sedang menderita beberapa gejala penyakit dengan beberapa kondisi dan aturan-aturannya sebagai berikut:
Nafsu makan menurun (G.
= 0,5 Keringat di malam hari (G.
= 0,2 Sakit perut (G.
= 0,5 Perut kembung (G.
Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
Metode Nayve Bayes terhadap probabilitas dari pasien terkena penyakit Tuberkulosis dapat diselesaikan dengan langkah-langkah berikut ini:
Langkah 1 - Menghitung total gejala yang dialami oleh pasien:
TB Paru (P.
Nafsu makan menurun (G.
= 0,5 Keringat di malam hari (G.
= 0,2 Total Bobot
= 0,7
TB Miller (P.
Nafsu makan menurun (G.
= 0,5 Keringat di malam hari (G.
= 0,2 Total Bobot
= 0,7
TB Tulang & Sendi (P.
Keringat di malam hari (G.
= 0,2 Total Bobot
= 0,2
TB Saluran Pencernaan (P.
Keringat di malam hari (G.
= 0,2 Sakit perut (G.
= 0,5 Perut kembung (G.
Total Bobot
= 1,7
TB Kelamin & Saluran Kencing (P.
Sakit perut (G.
= 0,5 Total Bobot
= 0,5
TB Efusi Pleura (P.
Keringat di malam hari (G.
= 0,2 Total Bobot
= 0,2
Langkah 2 - Menghitung probabilitas masing-masing TB Paru
P1 = 0,7/2,7 = 0,259
TB Miller
P2 = 0,7/3,533 = 0,197
TB Tulang & Sendi
P4 = 0,2/6,2 = 0,032
TB Saluran Pencernaan P5 = 1,7/5,2 = 0,327 TB Kelamin & Saluran Kencing P8 = 0,5/5,5 = 0,091 TB Efusi Pleura
P9 = 0,2/1,2 = 0,167
Langkah 3 - Mencari nilai probabilitas yang paling Max (P1.
P2.
P4.
P5.
P8.
= .
,259.
0,197.
0,032.
0,327.
0,091.
= 0,327
Dari proses perhitungan tersebut, maka pasien yang sudah diamati gejala-gejalanya memiliki kemungkinan menderita penyakit Tuberkulosis dengan jenis penyakit TB Saluran Pencernaan dengan nilai Bayes yaitu sebesar 0,327.
Model ESDLC Suatu tahapan pengembangan sistem pakar dilakukan melalui model khusus menggunakan Expert System Development Life-Cycle (ESDLC) (Agnihotri et al.
, 2.
Model ini memastikan bahwa setiap tahap yang dilalui berkontribusi langsung terhadap keberhasilan pengembangan sistem pakar (Wahyuni & Nirsal, 2.
http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech Sumber: (Wahyuni & Nirsal, 2.
Gambar 1.
Model ESDLC Gambar 1 menunjukkan tahapan dari model ESDLC dengan langkah-langkahnya sebagai Penilaian keadaan: Tahap ini berguna untuk mengetahui kondisi yang ada beserta kebutuhan terhadap aplikasi Android diagnosis penyakit Tuberkulosis bagi masyarakat di kota Bandung.
Akuisisi pengetahuan: Perolehan pengetahuan digunakan untuk mendefinisikan metode Nayve Bayes pada basis pengetahuan agar memastikan diagnosis penyakit Tuberkulosis dengan benar.
Perancangan: Sistem pakar akan dirancang menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan Entity Relationship Diagram (ERD) sebagai desain basis datanya.
Disertakan juga implementasi aplikasi diagnosis Tuberkulosis dengan IDE Android Studio memakai bahasa pemrograman Java serta basis data MySQL.
Pengujian: Aplikasi Android yang sudah selesai dibangun kemudian diuji menggunakan WhiteBox testing untuk mengukur kompleksitas Dokumentasi: Ditampilkan hasil akhir dari aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis berbasis Android yang telah dikembangkan.
Pemeliharaan: Berfokus terhadap pembaharuan basis pengetahuan dari gejala dan penyakit Tuberkulosis pada aplikasi yang telah dilakukan Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
HASIL DAN PEMBAHASAN
Dijelaskan hasil penelitian sistem pakar dengan pembahasan yang menyeluruh pada pengembangan aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis berbasis Android yang disajikan melalui tahapan ESDLC sebagai siklus pengembangan perangkat lunak.
Penilaian Keadaan Keadaan atau kondisi yang diperlukan yaitu spesifikasi dari aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis dengan metode Nayve Bayes berbasis Android.
Halaman Pakar atau Petugas TOSS:
Pakar dapat melakukan login pada aplikasi.
Pakar bisa mengelola data penyakit.
Pakar bisa mengelola data gejala.
Pakar bisa menghitung probabilitas.
Pakar bisa memperbaharui akun.
Pakar dapat melakukan logout.
Halaman Pasien atau Warga Bandung:
Pasien dapat mengakses menu home pada saat menjalankan aplikasi.
Pasien dapat mengakses menu about untuk mengetahui informasi tentang aplikasi.
Pasien dapat melakukan diagnosis penyakit Tuberkulosis.
Akuisisi Pengetahuan Akuisisi data diagnosis Tuberkulosis yang telah dilakukan pada kegiatan observasi di DINKES Kota Bandung, hasil wawancara terhadap tiga pakar atau dokter, serta beberapa referensi dari buku yang dijadikan sebagai basis pengetahuan dengan ditunjukkan pada Tabel 1 untuk kategori penyakit Tuberkulosis.
Tabel 2 untuk gejala-gejala Tuberkulosis, serta Tabel 3 sebagai tabel pakarnya.
Tabel 1.
Kategori Penyakit Tuberkulosis No.
Kode
Jenis Tuberkulosis TB Paru
Pleuritis TB
TB Ekstra Paru
TB Miller
TB Kelenjar Getah
Bening TB Tulang & Sendi
TB Saluran Pencernaan TB Meningitis TB Pericarditis TB Kelamin & Saluran Kencing TB Efusi Pleura
10 P10
TB Kulit Sumber: (Wiguna, 2.
Diberikan nilai probabilitas atau kemungkinan untuk masing-masing gejala-gejala klinis dari penyakit Tuberkulosis paru dan Ekstra Paru yang terdapat pada Tabel 2.
http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech Tabel 2.
Probabilitas Gejala Tuberkulosis No.
Kode
Gejala Tuberkulosis Probabilitas 1 G1 Batuk berdahak selama 2
minggu atau lebih 2 G2 Berat badan turun
0,333
3 G3 Sesak nafas 4 G4 Demam lebih dari 2 minggu
0,167
5 G5 Nafsu makan menurun/rendah 6 G6 Keringat di malam hari walaupun kondisi sejuk 7 G7 Batuk kering yang kadang disertai darah 8 G8 Kelelahan kronis 0,333 9 G9 Sesak nafas semakin buruk 10 G10 Tidak enak badan .
11 G11 Timbul benjolan pada leher, ketiak, atau selangkangan 12 G12 Daya tahan tubuh menurun 13 G13 Sakit punggung pada bagian 14 G14 Berat badan turun drastic 15 G15 Kifosis atau bungkuk yang terkadang disertai dengan bengkak di sekitar tulang 16 G16 Tubuh terasa tegang dan 17 G17 Muncul kelainan pada saraf 18 G18 Benjolan di tulang belakang 19 G19 Sakit perut 20 G20 Perut kembung 21 G21 Diare 22 G22 Konstipasi 23 G23 Darah pada feses.
24 G24 Sakit kepala 25 G25 Mudah marah 26 G26 Kebingungan 27 G27 Leher kaku 28 G28 Lemah otot pada balita 29 G29 Fotofobia .
ensititif terhadap cahay.
30 G30 Mual dan muntah 31 G31 Nyeri dada seperti tertusuk di bagian tengah atau sisi 32 G32 Jantung berdebar 33 G33 Nyeri saat buang air kecil 34 G34 Terasa sakit pada bagian tulang rusuk dan punggung 35 G35 Pembengkakan pada testis 36 G36 Terkandung sel darah merah di dalam air seni atau 37 G37 Ruam yang berwarna ungu kecoklatan di sekitaran lesi 38 G38 Rasa sakit pada lesi kulit 39 G39 Eritema atau ruam merah yang melebar pada kulit 40 G40 Lesi kulit berlangsung bertahun-tahun Sumber: (Wiguna, 2.
Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
Hasil dari wawancara dengan tiga orang pakar dapat dibuatkan tabel pakarnya untuk keperluan diagnosis penyakit TB Paru dan Ekstra Paru sesuai dengan kombinasi dari setiap gejalanya masing-masing yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3.
Tabel Paker Diagnosis Tuberkulosis Kode
G10
G11
G12
G13
G14
G15
G16
G17
G18
G19
G20
G21
G22
G23
G24
G25
G26
G27
G28
G29
G30
G31
G32
G33
G34
G35
G36
G37
G38
G39
G40
P10
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 2.
Use Case Diagram Aplikasi Diagnosis TBC Entity Relationship Diagram Dirancang database sistem pakar Tuberkulosis menggunakan ERD pada Gambar 3.
Sumber: (Wiguna, 2.
Perancangan Proses perancangan dikerjakan dengan penggunaan Unified Modeling Language (UML) dalam mendefinisikan aplikasi secara visual dan desain basis datanya menggunakan ERD.
Pada tahap ini sekaligus dibuat desain antarmuka dari aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis yang dibangun menggunakan IDE Android Studio.
Use Case Diagram Digambarkan interaksi antara actor yaitu pakar dan pasien dengan aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis menggunakan use case diagram yang terlihat pada Gambar 2.
http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 3.
ERD Aplikasi Diagnosis TBC User Interface Desain antarmuka pengguna dalam penerapan aplikasi diagnosis Tuberkulosis menggunakan Android Studio pada Gambar 4.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 4.
Pembangunan Aplikasi Diagnosis TBC Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
Pengujian Aplikasi diagnosis penakit Tuberkulosis yang telah bangun pada penelitian ini dilakukan pengujian menggunakan White-Box testing yang berfokus pada struktur internal dan desain aplikasi.
Penguji memiliki akses penuh untuk memverifikasi alur logika, memeriksa setiap pernyataan dan fungsi, serta mengidentifikasi bug atau cacat yang mungkin tersembunyi di dalamnya.
Pengujian aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis berbasis Android pada penelitian sistem pakar ini dibagi ke dalam dua alur bagian yang terpisah yaitu pengujian untuk menu pakar dan pengujian untuk menu pasien.
Pengujian Menu Pakar Flowchart menu pakar dari aplikasi penyakit Tuberkulosis berbasis Android yang bisa dilihat bagannya pada Gambar 5.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 6.
Flow Graph Menu Pakar Kompleksitas siklomatis pada menu pakar untuk Tuberkulosis dapat diukur dari flow graph dengan rumus perhitungan sebagai berikut:
= ya Oe ycA 2 Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 5.
Flowchart Menu Pakar Flowchart pada Gambar 4 selanjutnya dilakukan migrasi ke dalam diagram alur yang digambarkan dengan flow graph menu pakar dari aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis pada Gambar 6.
http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech .
Dimana:
= Yaitu jumlah dari edge dengan simbol tanda panah.
= Yaitu jumlah dari simpul dengan simbol bentuk lingkaran.
V(G) = 16 - 13 2 = 5
V(G) < 10 yang artinya alur dari penggunaan menu pakar memenuhi syarat dari komplesitas Set baris yang dihasilkan oleh jalur independen untuk aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis berbasis Android yaitu:
1-2-3-4-5-6-7-8-9
1-2-3-4-10-9
1-2-3-4-5-10-9
1-2-3-4-5-6-12-9
1-2-3-4-5-6-7-13-9
Ketika menu pakar pada aplikasi diagnosis dijalankan memperlihatkan bahwa satu set baris yang dibuat yaitu 1-2-3-4-5-6-7-8-9 - 12-3-4-10-9 - 1-2-3-4-5-10-9 - 1-2-3-4-5-612-9 - 1-2-3-4-5-6-7-13-9 dapat dilihat bahwa simpul telah dieksekusi satu kali.
Pengujian Menu Pasien Proses pengujian dilakukan juga pada menu pasien dengan menggambarkan Flowchart dari aplikasi penyakit Tuberkulosis berbasis Android yang digunakan oleh pasien pada Gambar 7.
Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis berbasis Android dengan user interface berikut ini:
Halaman Home Tampilan halaman home yang merupakan halaman utama dari aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis dapat dilihat pada Gambar 9.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 7.
Flowchart Menu Pasien Selanjutnya digambarkan flow graph menu pasien dari aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis pada Gambar 8.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 9.
Tampilan Halaman Home Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 8.
Flow Graph Menu Pasien Kompleksitas siklomatis pada menu pasien untuk pengujian aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis dapat diukur dari flow graph dengan rumus perhitungan sebagai berikut:
= ya Oe ycA 2 Halaman Login Proses pengelolaan data memerlukan otentikasi login pengguna agar tidak terjadi penyalahgunaan penilaian oleh pihak yang tidak mempunyai hak akses yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Dimana:
= Yaitu jumlah dari edge .
anda pana.
= Yaitu jumlah dari simpul lingkaran.
V(G) = 8 - 7 2 = 3
V(G) < 10 artinya alur penggunaan menu Hasil eksekusi set baris oleh jalur independen pada menu pasien yaitu:
1-2-3-4-5
1-2-3-6-5
1-2-3-4-7-5
Ketika menu pasien dijalankan memperlihatkan bahwa satu set baris yang dibentuk yaitu 1-2-34-5 - 1-2-3-6-5 - 1-2-3-4-7-5 dapat dilihat bahwa simpul telah dieksekusi satu kali.
Dokumentasi Hasil dari pengembangan sistem pakar dengan dibuatkan user manual untuk operasional http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 10.
Tampilan Halaman Login Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
Halaman Penyakit Ditampilkan data penyakit yang tersedia agar dapat digunakan untuk pengolahan data penyakit Tuberkulosis dengan tampilan antarmuka pengguna pada Gambar 11.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 11.
Tampilan Halaman Penyakit Halaman Probabilitas Berisi nilai predictor yang diberikan oleh pakar terhadap beberapa kombinasi antara gejala dengan penyakit Tuberkulosis yang sudah dimasukkan sebelumnya.
Tampilan dari halaman probabilitas dapat dilihat pada Gambar 13.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 13.
Tampilan Halaman Probabilitas Menu Gejala Terdapat beberapa data gejala yang sudah ditentukan oleh pakar, namun data-data tersebut dapat diperbaharui ketika terjadi perubahan ilmu Tampilan dari halaman gejala ditunjukkan pada Gambar 12.
Halaman Akun Disediakan halaman yang dapat digunakan untuk memperbaharui akun dari pengguna yang diberikan hak akses yaitu pakar yang dapat dilihat pada Gambar 14.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 12.
Tampilan Halaman Gejala Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 14.
Tampilan Halaman Akun http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
Halaman About Berisi keterangan informasi penting mengenai profil singkat dan sejarah terbentuknya Dinas Kesehatan Kota Bandung dengan tampilan pada Gambar 15.
Pemeliharaan Dukungan spesifikasi perangkat bergerak dibutuhkan untuk instalasi aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis yang telah berhasil dikembangkan mensyaratkan spesifikasi standar hardware dan software minimum agar aplikasi usulan dapat dijalankan pada smartphone Android yang dirincikan pada Tabel 4.
Tabel 4.
Spesifikasi Minimum Smartphone No.
Perangkat Sistem Operasi Prosesor Grafis Penyimpanan Layar Sentuh Jaringan Spesifikasi Android 9.
0 (Pi.
Octa-core Exynos 9610
Mali-G72 MP3
4 GB/6 GB RAM
4" FHD
GSM/HSPA/LTE
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Pemeliharaan aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis berbasis Android dilakukan dengan cara pembaharuan basis pengetahuan dari pakar.
Sedangkan pemeliharaan teknis dengan cara memeriksa bug atau error serta disesuaikan dengan kebutuhan versi dari sistem operasi Android.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 15.
Tampilan Halaman About Halaman Diagnosis Hasil akhir dari proses perhitungan metode Nayve Bayes pada sistem pakar berbasis Android yaitu Tuberkulosis dengan tampilan yang dapat dilihat pada Gambar 16.
Sumber: (Hasil Penelitian, 2.
Gambar 16.
Tampilan Halaman Diagnosis http://ejournal.
id/ejurnal/index.
php/infortech KESIMPULAN Aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis menggunakan metode Nayve Bayes berbasis Android yang telah dibahas mampu menjawab kajian permasalahan dari hasil penelitian ini.
Terdapat beberapa poin yang dapat disimpulkan dari penelitian sistem pakar ini sebagai berikut:
Pakar maupun petugas TOSS TBC Dinas Kesehatan Kota Bandung dimudahkan dalam memberikan pelayanan diagnosis bagi penderita Tuberkulosis di daerah perifer yang kurang Sistem pakar menyajikan fitur pengelolaan basis pengetahuan yang cukup lengkap dalam memperbaharui data gejala dan penyakit Tuberkulosis secara realtime.
Tersedianya mekanisme penyampaian edukasi warga Kota Bandung dalam Tuberkulosis.
Metode Nayve Bayes mampu melakukan diagnosis penyakit Tuberkulosis dengan menghitung tingginya probabilitas antara TB Paru dengan 10 jenis TB Ekstra Paru.
Aplikasi diagnosis penyakit Tuberkulosis telah berhasil dibangun menggunakan pemrograman mobile berbasis Android.
Implementasi aplikasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Java dan database MySQL pada Android Studio.
Aplikasi tersebut berhasil dipasang dan dijalankan pada smartphone Android yang cukup terjangkau di kalangan masyarakat dan sudah umum dimilki oleh kebanyakan warga Kota Bandung.
Jurnal Infortech.
Volume 7 No.
2 Desember 2025
E-ISSN 2715-8160
REFERENSI