## Sistem Pakar Mendiagnosis Penyakit Rhinosinusitis Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Muhammad Hafist Khalaf 1, Herlina Latipa Sari 2, Jhoanne Fredricka 3
1 Mahasiswa, Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jalan Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139; e-mail: muhammadhafistkhalaf@gmail.com
2, 3 Dosen Tetap Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu 38228 Telp. (0736) 22027, 26957 Fax. (0736) 341139; e-mail: herlinalatipasari@unived.ac.id , fredrickajhoanne@gmail.com )
(Received: Nopember 2024, Revised : Februari 2024, Accepied : April 2024)
Abstract-Rafflesia Hospital Is One Of The Private Public Hospitals  In  Bengkulu  City,  And  Is  Supported  By Specialist  Doctors  And  Other  Supporting  Medical Facilities.  One  Of  Them  Is  The  Rhinosinusitis  Service. Rhinosinusitis Is Inflammation Of The Mucosa Or Mucous Membrane  Of  The  Nose  And  Sinuses.  Rhinosinusitis  Is Caused By All Conditions That Result In Obstruction Of The  Flow  Of  Mucus  From  The  Sinuses  To  The  Nasal Cavity.  Due  To  The  Large  Number  Of  Patients  With Rhinosinusitis  And  Not  Being  Comparable  To  The Available Medical Personnel, There Is Limited Time For Patients  To  Consult  And  Receive  Services  At  Rafflesia Hospital. The Expert System For Diagnosing Rhinosinusitis  Using  The  Naïve  Bayes  Method  Can  Be Accessed Online With Internet Access Via The Web Link Http://Rhinosinusitis.Yms.My.Id/.This  Expert  System Application  Was  Created  Using  The  PHP  Programming Language  And  Mysql  Database.  In The  Application, The Naive Bayes Method Has Been Applied Which Is Used To Trace Rhinosinusitis Based On The Symptoms Experienced  By  The  Patient.  The  System  Successfully Displays  The  Expert  System  Application  Page  And  Can Assist  In  Diagnosing  Rhinosinusitis,  By  Providing Consultation Directions Starting From Entering Symptoms To  Obtaining  Consultation  Results  And  Solutions Provided To Treat The Disease. Based On The Results Of The  Tests  That  Have  Been  Carried  Out,  It  Can  Be Concluded  That  The  Expert  System  Application  For Diagnosing Rhinosinusitis Using The Naive Bayes Method Is  Running  Well,  As  Shown  By  The  Expert  System Application  For  Diagnosing  Rhinosinusitis  Using  The Naive Bayes Method That Can Be Easily Used By Users. Keywords:  Expert  System,  Rhinosinusitis,  Naive  Bayes Method
Intisari-Rumah  Sakit  Rafflesia  salah  satu  Rumah  Sakit umum milik swasta yang terdapat di Kota Bengkulu, serta didukung  oleh  dokter  spesialis  dan  fasilitas  medis  lainya yang menunjang. Salah satunya  yaitu pelayanan penyakit Rhinosinusitisi . Rhinosinusitis adalah peradangan Mukosa atau  selaput  lendir  pada  hidung  dan Sinus  paranalisis . Rhinosinusitis disebabkan  oleh  semua  keadaan  yang mengakibatkan  tersumbatnya  aliran  lendir  dari  sinus  ke rongga hidung. Akibat jumlah pasien penyakit Rhinosinusitis yang  banyak  dan  tidak  sebanding  dengan tenaga  medis  yang  ada  menyebabkan  terbatasnya  waktu bagi  pasien untuk  berkonsultasi  dan mendapat pelayanan di  Rumah  Sakit  Rafflesia.  Sistem  pakar  mendiagnosis
penyakit Rhinosinusitis dengan metode Naïve Bayes dapat diakses  secara online dengan  akses  internet  melalui link web http://rhinosinusitis.yms.my.id/ .    Aplikasi  sistem pakar ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database  MySQL .  Pada  aplikasi  telah  diterapkan Metode  Naive  Bayes  yang  digunakan  untuk  menelusuri penyakit Rhinosinusitis berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami  pada  pasien.  Sistem  berhasil  menampilkan halaman aplikasi sistem pakar dan dapat membantu dalam mendiagnosa penyakit rhinosinusitis, dengan memberikan arahan  konsultasi  yang  dimulai  dari  memasukkan  gejala hingga  mendapatkan  hasil  konsultasi  serta  solusi  yang diberikan untuk mengatasi penyakit tersebut.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem pakar mendiagnosis penyakit rhinosinusitis dengan menggunakan  metode  naive  bayes  berjalan  dengan  baik ditunjukan  dengan  aplikasi  sistem  pakar  mendiagnosis penyakit rhinosinusitis dengan menggunakan metode naive bayes dapat dengan  mudah digunakan oleh user Kata Kunci : Sistem  Pakar,  Penyakit  Rhinosinusitis, Metode Naive Bayes

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  semakin hari semakin pesat, dan hampir mengisi semua bidang kehidupan  manusia.  Hal  ini  akibat  dari      perubahan pola  pikir  manusia  untuk  memperoleh  hasil  yang cepat  dan  akurat.  Sehingga,  membuat  para  ahli berlomba-lomba  untuk  mengembangkan  teknologi informasi  tersebut.  Salah  satu  teknologi  informasi yang  berkembang  pesat  saat  ini  adalah  teknologi informasi dibidang kesehatan.
Pada bidang kesehatan dapat dikembangkan teknologi  yang  dapat  melakukan  pengambilan keputusan  untuk  mendiagnosa  penyakit  pada manusia,  yang  memiliki  indikasi  beragam  dan memiliki  kemiripan,  sehingga  menyebabkan  tenaga medis kesulitan untuk mengenal jenis penyakit yang diderita. Tanpa pengetahuan yang baik menyebabkan penanganan yang salah terhadap suatu penyakit, bisa jadi  semakin  parah  atau  bahkan  menyebabkan kematian jika terlambat ditangani. Dengan perkembangan  teknologi  informasi  yang  pesat  saat
ini,    membuat  para  peneliti  mulai  banyak mengembangkan  teknologi  informasi  dibidang kesehatan,  salah  satunya      mendiagnosa  penyakit menggunakan sistem pakar.
Menurut  sutojo  (2018),  istilah  sistem  pakar  berasal dari  istilah knowledge-based  expert  system .  Sistem pakar  memasukkan  pengetahuan  seorang  pakar  ke dalam  komputer.  Seorang  yang  bukan  pakar/ahli dapat menggunakan sistem pakar untuk meningkatkan  kemampuan  pemecahan  masalah, sedangkan seorang pakar dapat menggunakan sistem pakar untuk knowledge assistant , adapun pakar yang dimaksud dalam hal ini adalah dokter.
Rumah Sakit Rafflesia salah satu Rumah Sakit umum milik  swasta  yang  terdapat    di  kota  Bengkulu,  serta didukung  oleh  dokter  spesialis  dan  fasilitas  medis lainya  yang  menunjang.  Salah  satunya  yaitu pelayanan  penyakit Rhinosinusitisi . Rhinosinusitis adalah  peradangan Mukosa atau  selaput  lendir  pada hidung  dan Sinus  paranalisis . Rhinosinusitis disebabkan oleh semua keadaan yang mengakibatkan tersumbatnya  aliran  lendir  dari  sinus  ke  rongga hidung. Akibat jumlah pasien penyakit Rhinosinusitis yang  banyak  dan  tidak  sebanding  dengan  tenaga medis yang ada menyebabkan terbatasnya waktu bagi pasien  untuk  berkonsultasi  dan  mendapat  pelayanan di Rumah Sakit Rafflesia.

## II. LANDASAN TEORI

## A.Tinjauan Tentang Sistem Pakar
Menurut  Darnila  et  al,  (2019:4),  tujuan  dari  Sistem Pakar  adalah  memindahkan  kepakaran  dari  yang bukan  pakar.  Proses  ini  melibatkan  empat  proses yaitu  tambahan  seorang  pakar  kedalam  komputer, kemudian  ditransfer  kepada  orang  lain  pengetahuan (dari pakar atau sumber lain), inferensi pengetahuan representasi pengetahuan (pada komputer), pemindahan  pengetahuan  ke  pengguna,  Inferensi adalah  sebuah  prosedur  (program)  yang  mempunyai kemampuan  dalam  melakukan  penalaran.  Inferensi ditampilkan  pada  suatu  komponen  yang  disebut mesin  inferensi  yang  mencakup  prosedur-prosedur mengenai pemecahan masalah. Menurut Darnila et al, (2019:4),  ada  beberapa  komponen  dari  sistem  pakar agar  dapat  mudah  dalam  memahami  sistem  pakar, antara lain.
B. Metode Naïve Bayes Menurut  Susana  (2022:3), Naïve  Bayes merupakan salah satu metode machine learning yang menggunakan  perhitungan  probabilitas.  Konsep dasar  yang  digunakan  oleh Naïve  bayes adalah Teorema  Bayes ,  yaitu  melakukan  klasifikasi  dengan melakukan perhitungan nilai probabilitas. Menurut  Siregar  et  al,  (2020:104), Naïve  Bayes adalah salah satu metode pengklasifikasian sederhana yang sering digunakan karena mudah diterapkan dan
memiliki hasil yang baik saat diterapkan pada banyak kasus.Sedangkan  kelemahan  dari  metode  ini  sendiri yaitu  adanya  asumsi  atau  dengan  kata  lain  kondisi kelas  saling  bebas,  sehingga  kurang  akurat.  Adapun pada  prakteknya  ,  kebergantungan  ada  diantara variabel,  misalnya  rumah  sakit:  pasien,  umur, keluarga. Menurut Hikmah et al, (2017:52), pada saat klasifikasi,  pendekatan  Bayes  dapat  memberikan hasil  berupa  label  kategori  yang  paling  tinggi probabilitasnya (V MAP ) dengan masukan atribut a 1 , a 2 , a 3 , … a n . V MAP = argmax vjev P( v j | a 1 a 2 a 3 … a n )  (1) Dimana :  V MAP = Probabilitas tertinggi. a 1 a 2 a 3 ….. a n = Atribut (Inputan) Theorema Bayes Menyatakan :
𝑃(𝐵|𝐴) = 𝑃(𝐴|𝐵)𝑃(𝐵) 𝑃(𝐴) Dimana :
P(B|A)  =  peluang  B  jika  diketahui  keadaan    jenis penyakit A.
P(B|A)  =  Peluang evidence A  jika  diketahui hipotesis B.
P(B)  =  Probabilitas  hipotesis  B  tanpa  me- mandang evidence apapun.
P(A) = Peluang evidence penyakit  A.
Menggunakan theorema  bayes ini,  persamaan     dapat ditulis sebagai  berikut:
V MAP = argmax vjev P(a1 a2 .......an | vj) P(vj) P(a1 a2 .......an) Karena nilai p(a 1 a 2 ....... a n ) bernilai konstan sehingga persamaan ini dapat ditulis:
V MAP = argmax vjev P(a 1 a 2 ....... a n | v j ) P(v j ) Dimana : V MAP =  Probabilitas  kelas  v  atau  nilai  probabilitas tertinggi dari penyakit P(v j ) = Peluang jenis kelas v atau penyakit ke- j . (a 1 a 2 … a n |  v j )  =  Peluang  atribut-atribut (inputan) jika diketahui keadaan v j . Dikarenakan niai P(a 1 a 2 ....... a n | v j ) P(v j ) semakin sulit di  hitung  karena  jumlah  gejala  P(a 1 a 2 a n |v j ) P(v j ) bisa jadi sangat besar.
V MAP = argmax vjev P(v j ) ∏ P (a i |v j )
Maka  didapatkan  Perhitungan  theorema  bayes  yaitu Menghitung P(a i |v j ) dan di dapatkan  rumus :
P (a i |v j ) = 𝑁𝑐+𝑀𝑝 𝑛+𝑚 Dimana : n c = nilai gejala dalam suatu penyakit p  = 1/ banyaknya jenis class (penyakit) m = jumlah parameter (total gejala) n  = total record pada data learning yang v = v j tiap class (penyakit)
Berdasarakan  Penjelasaan  diatas  maka  didapatkan langkah - langkah berikut :
1. Menetukan nilai n c untuk setiap class 2. Menghitung nilai P (a i |v j ) dan  menghitung  nilai P (v j ) V MAP = argmax vjev P(v j ) ∏ i P (a i |v j )
Dimana : P (a i |v j ) = Nc+M𝑝 𝑛+𝑚 P (v j ) : membagi penyakit dengan total penyakit 3. Menghitung P (a i |v j ) x P(v j ) untuk tiap v 4. Menentukan  hasil  klasifikasi  yaitu  nila i  yang memiliki hasil perkalian yang terbesar.
Gambar 1. Alur impelementasi Metode Naïve bayes.
C. Tinjauan tentang Rhinosinusitis
Menurut  Kasim  et  al,  (2020:275), Rhinosinusitis merupakan proses inflamasi mukosa sinus paranasal yang sangat mengganggu, dapat menurunkan kualitas hidup, dan mempengaruhi produktivitas kerja. Proses terjadinya Rhinosinusitis biasanya dipicu oleh infeksi saluran  napas  atas,  rinitis  alergi,  polip  hidung,  dan kelainan  lain  yang  menimbulkan  sumbatan  hidung. Penyebab  utamanya  ialah common  cold yaitu  reaksi inflamasi  pada  saluran  pernapasan  yang  disebabkan oleh  infeksi  virus,  selanjutnya  dapat  diikuti  oleh infeksi bakteri.

## III.METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan  penulis adalah  metode  pengembangan  sistem.  Metode pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah Waterfall . Adapun tahapan-tahapan metode waterfall , antara lain :
Analisa Kebutuhan Desain Sistem Penulisan Kode Program Pengujian Program Penerapan Program dan Pemeliharaan
Gambar 2 Tahapan Metode Waterfall 1. Analisa Kebutuhan
Proses  pengumpulan   kebutuhan  dilakukan  secara intensif    untuk    menspesifikasikan  kebutuhan perangkat  lunak    dibutuhkan  oleh user untuk
melakukan diagnosis penyakit Rhinosinusitis , kebutuhan  yang  dimaksud  berupa  data  mengenai penyakit Rhinosinusitis baik gejala,klasifikasi penyakit serta solusi penyakit.
2. Desain Sistem Desain sistem mengalokasikan kebutuhan-kebutuhan sistem diagnosis Rhinosinsuitis baik perangkat keras maupun  perangkat  lunak  dengan  membentuk arsitektur sistem secara keseluruhan,sehingga terbentuk  suatu  gambaran  sistem  yang  baik  serta mencakup  kemudahan  dalam  penggunaan  dan kenyamanan dalam melakukan konsultasi.
3. Penulisan Kode Program
Setelah  desain  sistem  selesai,  maka  dilakukan penulisan  kode  program  yang  digunakan  untuk menerjemahkan  desain  sistem  dalam  bahasa  yang bisa  dikenali  oleh  komputer.  Adapun  bahasa pemrograman  yang  digunakan  yaitu PHP dengan database MySQL . 4. Pengujian Program Pengujian fokus kepada perangkat lunak secara logis dan  fungsional  dan  pengujian  juga  berguna  untuk mengetahui  apakah  sistem  bisa  digunakan  secara layak dalam melakukan diagnosis penyakit Rhinosinusitis,serta  untuk  meminimalisisr  terjadi error dan  keluaran  harus  sesuai  ketika user melakukan konsultasi mengenai penyakit Rhinosinusitis . 5. Penerapan Program dan Pemeliharaan Tahap  ini  merupakan  tahapan  akhir  dimana  sistem diagnosis
Penyakit Rhinosinusitis telah dikembangkan  akan  digunakan  di  Rumah  sakit tersebut.  Setelah  itu  dilakukan  pemeliharaan  secara berkala  agar  dapat  menjaga  stabilitas  dari  aplikasi serta  memperbaiki  kesalahan  yang  tidak  ditemukan pada tahapan-tahapan sebelumnya.

## IV.HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil dan Pembahasan
Sistem  pakar  mendiagnosis  penyakit Rhinosinusitis dengan  metode Naïve  Bayes dapat  diakses  secara online dengan  akses  internet  melalui link web http://rhinosinusitis.yms.my.id/ .    Aplikasi  sistem pakar ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP  dan database  MySQL .  Pada  aplikasi  telah diterapkan  Metode  Naive  Bayes  yang  digunakan untuk menelusuri penyakit Rhinosinusitis berdasarkan gejala-gejala yang dialami pada pasien. Sistem  pakar  mendiagnosis  penyakit Rhinosinusitis dengan metode Naïve Bayes di Rumah Sakit Rafflesia Kota Bengkulu dapat membantu dalam mendiagnosa penyakit  rhinosinusitis,  dengan  memberikan  arahan konsultasi  yang  dimulai  dari  memasukkan  gejala hingga  mendapatkan  hasil  konsultasi  serta  solusi yang diberikan untuk mengatasi penyakit tersebut.
Pada aplikasi  sistem  pakar  ini  terdapat  2 antarmuka dengan akses pakar dan pasien yang memiliki fungsi berbeda-beda, antara lain :
a) Pakar
Pakar hanya dapat diakses oleh pakar yang memiliki akses  login  pada  aplikasi  sistem  pakar.  Pakar  dapat melakukan  pengolahan  data  pada  aplikasi  melalui form-form  yang  telah  disediakan,  diantaranya  yaitu input  data  gejala,  input  data  penyakit,  input  data solusi,  input  data  rule,  dan  melihat  output  histori konsultasi pasien.
b) Pasien
Pasien  dapat  diakses  oleh  semua  pasien  di  Rumah Sakit  Rafflesia  Kota  Bengkulu,  dengan  memilih gejala-gejala  yang  dirasakan,  kemudian  sistem  akan secara otomatis memberikan hasil diagnosa penyakit rhinosinusitis  dan solusi dari gejala yang telah dipilih tersebut.
Adapun  antarmuka  dari  aplikasi  sistem  pakar mendiagnosis penyakit Rhinosinusitis dengan metode Naïve Bayes di Rumah Sakit Rafflesia Kota Bengkulu ini, antara lain :
1) Homepage Web
Merupakan  halaman  antarmuka  web  yang  tampil pertama kali ketika membuka link web. pada halaman menu  pembuka  terdapat  2  pilihan  yaitu  pasien  dan pakar.  Jika  ingin  masuk  sebagai  pakar  maka  pilih pakar,  sedangkan  jika  ingin  konsultasi  maka  pilih pasien.

## Gambar 3. Halaman Homepage Web
2) Biodata Pasien
Merupakan halaman  antarmuka web yang digunakan oleh  pasien  untuk  mengisi  biodata  pasien  untuk melakukan konsultasi.

## Gambar 4. Biodata Pasien
3) Konsultasi Pasien
Merupakan  halaman  konsultasi  pasien  yang  dapat diakses setelah mengisi biodata pasien. Pada halaman ini, pasien akan memilih gejala yang dirasakan/dialami  pada  tabel  gejala  yang  telah disediakan. 3.

## Gambar 5. Konsultasi Pasien
4) Diagnosa Metode Naive Bayes Merupakan halaman diagnosa yang dilakukan setelah pasien  selesai  memilih  gejala-gejala  yang  dirasakan pada  halaman  konsultasi  pasien.  Pada  halaman diagnosa  ini  telah  diterapkan  metode  Naive  Bayes, sehingga  hasil  akhir  diagnosa  yang  diperoleh merupakan tahapan dari metode tersebut.

## Gambar 6 Diagnosa Metode Naive Bayes
5) Output Hasil Konsultasi
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan untuk  memberikan  informasi  hasil  konsultasi  yang telah dilakukan sebelumnya.

## Gambar 7. Output Hasil Konsultasi
6) Login Pakar
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  pakar  untuk  masuk  ke  dalam  aplikasi  sistem pakar  mendiagnosis  penyakit Rhinosinusitis dengan metode Naïve  Bayes di  Rumah  Sakit  Rafflesia  Kota Bengkulu  ini  guna  melakukan  proses  pengolahan data. Pada halaman ini terdapat proses verifikasi login dimana  harus  memasukkan  username  dan  password yang  benar.  Adapun  halaman  login  pakar  seperti Gambar 7.

## Gambar 8. Halaman Login Pakar
7) Menu Utama Pakar
Merupakan  halaman  antarmuka  web  yang  akan tampil  ketika  pakar  berhasil  melakukan  login  pada aplikasi  sistem  pakar  mendiagnosis  penyakit Rhinosinusitis dengan metode Naïve Bayes di Rumah Sakit  Rafflesia  Kota  Bengkulu  ini,  dimana  terdapat sub menu yang dapat diakses yaitu Input Data, Output Data,  dan  Logout.  Adapun  halaman  menu  utama pakar.

## Gambar 9. Halaman Menu Utama Pakar
8) Input Data Penyakit
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh pakar untuk mengolah data penyakit dengan cara menambah,  mengoreksi  serta  menghapus  data penyakit tersebut.

## Gambar 10. Halaman Input Data Penyakit
Pada  Gambar  10.  tersebut  terdapat  beberapa  fungsi pengolahan data yang dilakukan, antara lain : a)  Tambah Data
Tambah  data  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengisi langsung field yang telah disediakan.

## Gambar 11. Tambah Data
Setelah  selesai  mengisi  field  tersebut,  klik  tombol simpan untuk menyimpan data ke dalam database dan menampilkan pesan
Gambar 12. Pesan b)  Koreksi Data
Koreksi  data  dapat  dilakukan  satu  persatu  dengan cara klik link koreksi yang terdapat pada data tabel.

## Gambar 13. Data Tabel
Kemudian  akan  menampilkan  halaman koreksi data berdasarkan data yang telah dipilih untuk dikoreksi.

## Gambar 14. Koreksi Data
Jika  sudah  melakukan  koreksi  data  tersebut,  maka klik tombol update dan otomatis hasil koreksi tersebut akan tersimpan ke dalam database serta menampilkan pesan seperti Gambar 14
Gambar 15. Pesan c)  Hapus Data Hapus data dapat dilakukan satu persatu dengan cara klik link koreksi yang terdapat pada data tabel.

## Gambar 16 Data Tabel
Pada  Gambar  16.  tersebut  terdapat  link  hapus  yang digunakan  untuk  menghapus  data  yang  dipilih  dan otomatis data tersebut akan terhapus di database, dan akan tampil pesan.
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  pakar  untuk  mengolah  data  gejala-gejala penyakit  rhinosinusitis    dengan  cara  menambah, mengoreksi  serta  menghapus  data  gejala  tersebut. Adapun halaman input data gejala

## Gambar 18. Halaman Input Data Gejala
Pada  Gambar  18.  tersebut  terdapat  beberapa  fungsi pengolahan data yang dilakukan, antara lain :
a)  Tambah Data
Tambah  data  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengisi langsung field yang telah disediakan.

## Gambar 19. Tambah Data
Setelah  selesai  mengisi  field  tersebut,  klik  tombol simpan untuk menyimpan data ke dalam database dan menampilkan pesan seperti Gambar 19.

## Gambar 20. Pesan
b)  Koreksi Data
Koreksi  data  dapat  dilakukan  satu  persatu  dengan cara  klik  link  koreksi  yang  terdapat  pada  data  tabel seperti Gambar 20

## Gambar 21. Data Tabel
Kemudian  akan  menampilkan  halaman  koreksi  data berdasarkan  data  yang  telah  dipilih  untuk  dikoreksi, seperti Gambar 21.

## Gambar 22. Koreksi Data
Jika  sudah  melakukan  koreksi  data  tersebut,  maka klik tombol update dan otomatis hasil koreksi tersebut
akan tersimpan ke dalam database serta menampilkan pesan

## Gambar 23. Pesan
c)  Hapus Data
Hapus data dapat dilakukan satu persatu dengan cara klik link koreksi yang terdapat pada data tabel.

## Gambar 24. Data Tabel
Pada  Gambar  24.  tersebut  terdapat  link  hapus  yang digunakan  untuk  menghapus  data  yang  dipilih  dan otomatis data tersebut akan terhapus di database, dan akan tampil pesan

## Gambar 25.. Pesan
10) Input Data Solusi
Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh  pakar  untuk  mengolah  data  solusi  dari  setiap penyakit  rhinosinusitis    dengan  cara  menambah, mengoreksi,  serta  menghapus  data  solusi  tersebut. Adapun halaman input data solusi

## Gambar 26. Input Data Solusi
Pada  Gambar  26.  tersebut  terdapat  beberapa  fungsi pengolahan data yang dilakukan, antara lain : a)  Tambah Data
Tambah  data  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengisi langsung field yang telah disediakan.

## Gambar 27 Tambah Data
Setelah  selesai  mengisi  field  tersebut,  klik  tombol simpan untuk menyimpan data ke dalam database dan menampilkan pesan
Gambar 28. Pesan b)  Koreksi Data
Koreksi  data  dapat  dilakukan  satu  persatu  dengan cara klik link koreksi yang terdapat pada data tabel

## Gambar 29. Data Tabel
Kemudian  akan  menampilkan  halaman  koreksi  data berdasarkan data yang telah dipilih untuk dikoreksi.

## Gambar 30. Koreksi Data
Jika  sudah  melakukan  koreksi  data  tersebut,  maka klik tombol update dan otomatis hasil koreksi tersebut akan tersimpan ke dalam database serta menampilkan pesan
Gambar 31. Pesan
c)  Hapus Data
Hapus data dapat dilakukan satu persatu dengan cara klik link koreksi yang terdapat pada data tabel
Pada  Gambar  32  tersebut  terdapat  link  hapus  yang digunakan  untuk  menghapus  data  yang  dipilih  dan otomatis data tersebut akan terhapus di database, dan akan tampil pesan

## Gambar 33. Pesan
11) Input Data Rule Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan oleh pakar untuk mengolah data rule yang digunakan sebagai mesin inferensi dalam mendiagnosa penyakit rhinosinusitis  ,  dimana  di  dalam  rule  terdapat  gejala dan  penyakit  yang  teridentifikasi.  Adapun  halaman input data rule, seperti Gambar 33

## Gambar 34. Input Data Rule
Pada  Gambar  34.  tersebut  terdapat  beberapa  fungsi pengolahan data yang dilakukan, antara lain : a)  Tambah Data
Tambah  data  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengisi langsung field yang telah disediakan,

## Gambar 35. Tambah Data
Setelah  selesai  mengisi  field  tersebut,  klik  tombol simpan untuk menyimpan data ke dalam database dan menampilkan pesan

## Gambar 36 Pesan
b)  Koreksi Data
Koreksi  data  dapat  dilakukan  satu  persatu  dengan cara klik link koreksi yang terdapat pada data tabel

## Gambar 37. Data Tabel
Kemudian  akan  menampilkan  halaman  koreksi  data berdasarkan data yang telah dipilih untuk dikoreksi.

## Gambar 38. Koreksi Data
Jika  sudah  melakukan  koreksi  data  tersebut,  maka klik tombol update dan otomatis hasil koreksi tersebut akan tersimpan ke dalam database serta menampilkan pesan.

## Gambar 39. Pesan
c)  Hapus Data Hapus data dapat dilakukan satu persatu dengan cara klik link koreksi yang terdapat pada data tabel

## Gambar 40. Data Tabel
Pada  Gambar  40.  tersebut  terdapat  link  hapus  yang digunakan  untuk  menghapus  data  yang  dipilih  dan
otomatis data tersebut akan terhapus di database, dan akan tampil pesan

## Gambar 41. Pesan
12) Proses Metode Naive Bayes Merupakan halaman  antarmuka web yang digunakan oleh  admin  untuk  mengetahui  proses  metode  Naive Bayes  pada  setiap  data  konsultasi  pasien  yang  telah dilakukan.  Adapun  halaman  proses  metode  naive bayes

## Gambar 42. Prosses Metode Naive Bayes
13) Output Histori Konsultasi Pasien Merupakan halaman antarmuka web yang digunakan untuk memberikan informasi histori konsultasi pasien yang  direkap  per  bulan.  Adapun  halaman  output histori konsultasi pasien

## Gambar 43. Output Histori Konsultasi Pasien B.Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  menguji  coba fungsionalitas  dari  sistem  pakar  dalam  membantu sistem  pakar  diagnosis  penyakit  rhinosinusitis dengan menggunakan Metode Naive Bayes di Rumah Sakit  Rafflesia  Kota  Bengkulu.  Metode  pengujian yang  dipakai  dalam  sistem  ini  terdiri  dari  2  bagian, antara lain :
1. Metode Black Box Testing
Pengujian  blackbox  (blackbox  testing)  adalah  salah satu metode pengujian perangkat lunak yang berfokus pada  sisi  fungsionalitas,  khususnya  pada  input  dan output. Tabel 1. Hasil Pengujian N o Skenario Pengujian Pengujian Keterang an 1. Memasukkan isian  data  pada form  login  yang salah,  lalu  klik tombol login Sistem menolak akses  login tersebut dengan memberika n pesan kesalahan Berha sil 4. Memasukkan isian  data  pada form  login  yang benar,  lalu  klik tombol login. Sistem menerima akses  login tersebut dengan menampilk an  halaman menu utama pakar Berha sil
5. Memasukkan data  pada  form input data gejala yang  sudah  ada dalam database Sistem menolak akses  untuk menyimpan data tersebut dan menampilk an pesan kesalahan
Berha sil
6 Memasukkan data  pada  form input data penyakit yang sudah ada dalam database Sistem menolak akses  untuk menyimpan data tersebut dan menampilk an pesan kesalahan Berha sil 7 Memasukkan data  pada  form input data solusi yang  sudah  ada dalam database Sistem menolak akses  untuk menyimpan data tersebut dan menampilk an pesan kesalahan Berha sil 8 Memasukkan data  pada  form input  data  rule yang  sudah  ada dalam database Sistem menolak akses  untuk menyimpan data tersebut dan menampilk an pesan kesalahan Berha sil 9. Melakukan konsultasi dengan  memilih gejala-gejala yang dialami Sistem berhasil mendiagno sa  penyakit berdasarka Berha sil
pasien kemudian diagnosa menggunakan metode naive bayes n gejala- gejala  yang telah dipilih. 10  Pengujian  juga dilakukan dengan menjalankan aplikasi  melalui browser smartphone Sistem berhasil menampilk an  halaman aplikasi sistem pakar dan dapat melakukan konsultasi pasien Berha sil
Besar file website sistem pakar 13MB dan di upload dalam  waktu  1  Jam,  sehingga  pengguna  tanpa  ada batasan ruang dan waktu dapat menggunakan aplikasi sistem pakar pada link
http://rhinosinusitis.yms.my.id/ . Sistem berhasil menampilkan  halaman  aplikasi  sistem  pakar  dan dapat melakukan konsultasi pasien serta memberikan hasil konsultasi berdasarkan gejala yang dipilih oleh pasien melalui tahapan metode Naive Bayes melalui browser internet smartphone dan menampilkan hasil
Gambar 44. Menjalankan Aplikasi Sistem Pakar Melalui Browser Smartphone
2. Metode Alpha Testing
Alpha  Testing  adalah  pengujian  suatu  produk  di tingkat pertama untuk  memastikan bahwa perangkat lunak  telah  memenuhi  persyaratan  dengan  benar dengan bagian internal. Pengujian dilanjutkan dengan 10 responden yang dapat melakukan pengujian sistem pakar  mendiagnosis  penyakit  rhinosinusitis  dengan menggunakan    kuisioner  (data  kuisioner  pengujian terlampir).
Berdasarkan  hasil  analisis  penilaian  kuisioner tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  sistem pakar  mendiagnosis    penyakit  rhinosinusitis  dengan menggunakan  metode  naive  bayes  berjalan  dengan baik  ditunjukan  dengan  aplikasi  sistem  pakar mendiagnosis    penyakit  rhinosinusitis  dengan menggunakan  metode  naive  bayes  dapat  dengan mudah digunakan oleh user.

## V.PENUTUP

## A.Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  pembahasan  dan  pengujian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa : 1. Sistem pakar mendiagnosis penyakit Rhinosinusitis dengan  metode Naïve Bayes dapat diakses  secara online dengan  akses  internet melalui link web http://rhinosinusitis.yms.my.id/ . 2. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dibuat  menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL . Pada  aplikasi  telah  diterapkan  Metode  Naive Bayes yang digunakan untuk menelusuri penyakit Rhinosinusitis berdasarkan  gejala-gejala  yang dialami pada pasien.
3. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, sistem  berhasil  menampilkan  halaman  aplikasi sistem  pakar  dan  dapat  membantu  dalam mendiagnosa  penyakit  rhinosinusitis,  dengan memberikan  arahan  konsultasi  yang  dimulai  dari memasukkan  gejala  hingga  mendapatkan  hasil konsultasi  serta  solusi  yang  diberikan  untuk mengatasi penyakit tersebut.
4. Berdasarkan  hasil  analisis  penilaian  kuisioner tersebut dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem pakar  mendiagnosis    penyakit  rhinosinusitis dengan  menggunakan  metode  naive  bayes berjalan  dengan  baik  ditunjukan  dengan  aplikasi sistem pakar mendiagnosis penyakit rhinosinusitis dengan menggunakan metode naive bayes dapat dengan  mudah digunakan oleh user

## B. Saran
Berdasarkan penelitian yang telah penulis lakukan di Rumah Sakit Rafflesia Kota Bengkulu, maka penulis menyarankan :
a. Dapat  mempergunakan  aplikasi  ini  agar  dapat membantu  pasien  dalam  mendiagnosa  penyakit rhinosinusitis  berdasarkan gejala yang dipilih.
b. Perlu  adanya  pengembangan  sistem  untuk penelitian  selanjutnya  dengan  menggunakan pendekatan metode lain untuk memastikan tingkat kepastian  seperti  Metode Certainty  Factor , Dhempster Shafer dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Budiman  et  al,  2021:2, Perancangan  Sistem Informasi Nilai Siswa Berbasis Website . Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika.
[2]  Darnila,  E  et  al,  2019:4, Aplikasi  Teknologi Sistem  Pakar  Berbasis  Fuzzy  Clustering. Medan: Yayasan Kita Menulis.
[3]  Hafiz  et  al,  2018:31, Tulang  Berbasis  Web Menggunakan .  Rekursif.
[4]  Haryadi,  B,  H  2018:2-4, Sistem  Pakar Penyelesaian Kasus Menentukan Minat Baca, Kecenderungan,  dan  Karakter  Siswa  Dengan Metode  Forward  Chaining. Yogyakarta: Deepublish.
[5]  Hikmah  et  al,  2017:52, Pemanfaatan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dalam  Pembuatan Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit Kelamin. Jurnal Energy.
[6]  Indrajani,  2018:25, Database  Design  Theory, Practice,  and  Case  Study. Jakarta:  PT.  Elex Media Komputindo.
[7]  Jannah,  M  et  al,  2019:1, Mahir  Bahasa Pemrograman  PHP. Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo.
[8]  Kadarsih  &  Pujianto,  D,  2022:2, Step  By  Step Belajar  Database  MySQL  Untuk  Pemula. Tangerang Selatan: Pascal Books.
[9]  Kasim,  et  al,  2020:275, Hubungan  Rinosinusitis Kronik  Dengan  Rinitis  Alergi. Jurnal  Ilmiah Kesehatan Sandi Husada.
[10] Mandar, R 2017:1, Solusi Tepat Menjadi Pakar Adobe  Dreamweaver  CS6. Jakarta:  PT. Elexmedia Komputindo.
[11]  Manurung  et  al,  2020:16, Perancangan  Sistem Informasi
Lembaga Kemahasiswaan Universitas  Kristen  Satya  Wacana  Salatiga . Jurnal  SITECH :  Sistem  Informasi  dan Teknologi.
[12] Rahayu et al, 2022:639, Seorang Laki-Laki Usia 28  Tahun  Dengan  Rinosinusitis  Kronis :
Laporan Kasus . Countinuing Medical Education .
[13] Safutri et al, 2020:146, Sistem Pakar Pendeteksi
Masalah Pada Hardware Komputer
Menggunakan  Metode  Backward  Chaining . Jurnal Kreativitas Mahasiswwa Informatika.
[14]  Salman,  M  2019:53, Pengembangan  Media Pembelajaran Matematika Menggunakan
Aplikasi  Adobe  Dreamweaver    Cs6  Dengan Metode  Inkuiri  Pada  Materi  Garis  Singgung Persekutuan  Dua  Lingkaran . Delta:  Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika . [15] Silmi et al, 2018:31, Sistem Pakar Berbasis Web Dan  Mobile  Web  Untuk  Mendiagnosis Penyakit  Darah  Pada  Manusia  Dengan
Menggunakan  Metode  Inferensi  Forward Chaining Muhammad. Muhamad Silmih.
[16] Siregar, C et al, 2020:104, Implementasi Metode Naive Bayes Classifier (NBC) Pada Komentar
Warga Sekolah Mengenai Pelaksanaan Pembelajaran  Jarak  Jauh  (PJJ) .  Jurnal Teknologia.
[17] Susana, H 2022:3, Penerapan Model Klasifikasi Metode  Naive  Bayes  Terhadap  Penggunaan
Akses  Internet. Jurnal  Riset  Sistem  Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI).
[18]  Sutojo,  A  2018,  Good  Corporate  Governance. Jakarta: PT Damar Mulia Pustaka
[19]  Yendrianof,  D  et  al,  2022:78, Analisis  dan Perancangan Sistem Informasi. Medan: Yayasan Kita Menulis.