## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Analisa Sistem Pakar Menggunakan Algoritma Teorema Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP)
Muhammad Naufal Rifqi, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 opalpapah10@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Correspondence Author Email: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 07/08/2023; Accepted: 21/08/2023; Published: 25/08/2023
Abstrak− Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP) adalah penyakit langka yang disebabkan oleh kelainan genetik yang menyebabkan pembentukan tulang tidak normal di jaringan lunak tubuh. Mendiagnosis FOP menimbulkan tantangan karena langkanya kasus dan gejala awal yang ambigu. Kedua, karakteristik unik FOP menyulitkan membedakannya dari  penyakit lain.  Pemahaman  terbatas  tentang  FOP  dapat  menyebabkan  kesalahan  diagnosis.  Harapan  muncul  dengan  kemajuan kecerdasan  buatan,  khususnya  sistem  pakar,  yang  membantu  mendiagnosis  FOP  berdasarkan  pengetahuan  terprogram. Teorema  Bayes,  sebuah  sistem  kecerdasan  buatan,  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  diagnosis.  Hasil  diagnosa menunjukkan  kemungkinan  74%  pasien  menderita  FOP.  Metode  ini  menggunakan  data  relevan  untuk  menghitung probabilitas  secara  akurat  dan  memberikan  estimasi  tingkat  kepercayaan  dalam  mendiagnosis  penyakit.  Hasil  ini  panduan bagi  dokter  menyusun  rencana  perawatan  yang  sesuai  dan  efektif.  Penerapan  teknologi  ini  berpotensi  meningkatkan manajemen  pasien  dan  kualitas  hidup  mereka  dengan  FOP.  Tetap  diingat  bahwa  diagnosis  medis  memerlukan  konfirmasi melalui  pemeriksaan  menyeluruh  oleh  para  profesional  kesehatan.  Keberhasilan  teknologi  kecerdasan  buatan  dalam mendiagnosis FOP memberikan harapan bagi pengembangan perawatan lebih lanjut untuk kondisi langka ini.
Kata Kunci: Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP); Sistem Pakar; Algoritma Teorema Bayes
Abstract− Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva  (FOP)  is  a  rare  disease  caused  by  a  genetic  abnormality  that  leads  to abnormal  bone  formation  in  soft  tissues  of  the  body,  such  as  muscles,  tendons,  and  ligaments.  Diagnosing  FOP  poses challenges  due  to  its  infrequent  occurrence  and  ambiguous  early  symptoms.  The  unique  characteristics  of  FOP  make  it difficult to differentiate from other diseases. Limited understanding of FOP can result in diagnostic errors. However, hope arises  with  advances  in  artificial  intelligence,  especially  expert  systems,  which  assist  in  diagnosing  FOP  based  on programmed knowledge. The Teorema Bayes, an artificial intelligence system, is used to calculate diagnostic probabilities. The diagnostic results indicate a 74% likelihood of a patient having FOP. This method employs relevant data to accurately calculate  probabilities  and provide  confidence  level  estimations  in  diagnosing  the  disease. The  obtained  results  serve  as  a guide for doctors in formulating appropriate and effective treatment plans. Implementing this technology has the potential to improve patient management and their quality of life with FOP. It is important to note that medical diagnoses always require confirmation through thorough examinations conducted by healthcare professionals. The successful application of artificial intelligence technology in diagnosing FOP provides hope for further advancements in managing this rare condition
Keywords: Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP); Expert System; Bayes Theorem Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva  (FOP)  adalah  salah  satu  penyakit  langka  yang  jarang  terjadi.  Ini disebabkan  oleh  kelainan  genetik  yang  menyebabkan  pembentukan  tulang  tidak  normal  dalam  jaringan  lunak tubuh  seperti  otot,  tendon,  dan  ligamen.  FOP  dikategorikan  sebagai  gangguan  skeletodermal,  menandakan adanya  kelainan pada  tulang dan kulit. Walaupun dapat  mempengaruhi berbagai  aspek tubuh, termasuk sistem muskuloskeletal,  penyakit  ini  bukanlah  jenis  umum  dari  gangguan  tulang  atau  jaringan  ikat[1].  FOP  memiliki karakteristik  khusus  yang  membedakannya  dari  penyakit  lain,  terutama  dalam  pembentukan  tulang  di  luar kerangka  tulang  normal.  Keunikan  ini  menyebabkan  perubahan  fisik  yang  tidak  dapat  dihindari,  sehingga menghadirkan  tantangan  tersendiri  bagi  para  penderitanya.  Meskipun  belum  ada  pengobatan  yang  efektif, kesadaran  dan  penelitian  lebih  lanjut  tentang  FOP  sangat  penting  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan dukungan bagi mereka yang terkena dampaknya[2].
Diagnosa  penyakit  Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva  (FOP)  merupakan  suatu  tantangan  karena beberapa  faktor.  Pertama,  FOP  adalah  penyakit  yang  sangat  langka,  dengan  insidensi  yang  sangat  rendah  di populasi umum. Akibatnya, dokter dan profesional kesehatan mungkin kurang terbiasa dengan kondisi ini atau bahkan tidak mengenali gejalanya. Kedua, karakteristik unik FOP yang melibatkan pembentukan tulang di dalam jaringan  lunak  tubuh  dapat  menyebabkan  gejala  awal  yang  ambigu  dan  mirip  dengan  kondisi  lain.  Hal  ini menyulitkan  dalam  membedakan  FOP  dari  penyakit  lain  yang  memiliki  gejala  serupa  dan  memerlukan pengetahuan  mendalam  serta  pengalaman  klinis  yang  luas  untuk  mencapai  diagnosis  yang  tepat.  Keterbatasan pengetahuan tentang FOP dapat menyebabkan kesalahan dalam diagnosis awal atau penundaan dalam diagnosis yang tepat, mengakibatkan dampak negatif pada penanganan pasien. Namun, harapan muncul dengan kemajuan dalam  bidang  kecerdasan  buatan,  khususnya  sistem  pakar,  yang  telah  membantu  mengatasi  tantangan  dalam mendiagnosis Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP). Dengan bantuan sistem pakar yang memanfaatkan basis pengetahuan dari ahli dan  analisis data, kemungkinan kesalahan dalam diagnosa  dapat  ditekan, sehingga

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
pasien  dapat  segera  mendapatkan  perawatan  yang  tepat  dan  lebih  baik  menghadapi  kondisi  yang  langka  ini. Dengan menggunakan algoritma dan aturan yang telah diprogram, sistem pakar dapat membantu dokter dalam mengidentifikasi kemungkinan FOP berdasarkan gejala yang ada. Ini membantu mempercepat proses diagnosis, mengurangi risiko kesalahan, dan memastikan penanganan yang tepat. Dengan kemampuan untuk menganalisis data dan informasi medis yang kompleks, sistem pakar dapat memberikan dukungan berharga kepada profesional kesehatan  dalam  mengenali  FOP,  mengingat  langkah-langkah  pencegahan  yang  tepat,  dan  memberikan perawatan yang sesuai.
Sistem pakar adalah serangkaian program komputer yang dirancang untuk meniru kemampuan manusia dalam  mendiagnosis  masalah  atau  memberikan  rekomendasi  berdasarkan  pengetahuan  yang  telah  diinput  ke dalam  sistem  tersebut[3].  Dengan  menggunakan  basis  pengetahuan  yang  disimpan,  sistem  pakar  dapat memberikan solusi yang cermat dan berharga dalam berbagai bidang, mulai dari kedokteran hingga teknologi. Teknologi ini terus berkembang untuk membantu pengguna dengan informasi yang tepat dan dapat diandalkan, sehingga  menjadi  alat  yang  sangat  berharga  dalam  pengambilan  keputusan  di  berbagai  situasi  kompleks[4]. Beberapa algoritma yang sering digunakan dalam sistem pakar meliputi Forward Chaining, Backward Chaining, Dempster-Shafer, Certainty Factor, Teorema Bayes, dan beberapa metode lainnya[3]. Masing-masing algoritma memiliki pendekatan yang berbeda dalam mengolah informasi dan mencapai  kesimpulan yang akurat. Dengan algoritma, sistem pakar dapat  memberikan hasil diagnosis atau rekomendasi  yang lebih  andal  dan  mendukung pengambilan  keputusan  yang  tepat  dalam  berbagai  bidang  aplikasi.  Dalam  penelitian  ini  memanfaatkan algoritma  sistem  pakar  yaitu  Teorema  Bayes.  Teorema  Bayes  adalah  sebuah  sistem  kecerdasan  buatan  yang dirancang  dengan  tujuan  untuk  meniru  kemampuan  seorang  pakar  atau  ahli  di  bidang  tertentu.  Teknologi  ini didasarkan pada prinsip teorema Bayes, yang memungkinkan sistem untuk menghitung probabilitas berdasarkan informasi  yang  ada[5].  Dengan  menggabungkan  data  dan  pengetahuan  yang  telah  diinput,  sistem  ini  mampu memberikan rekomendasi atau solusi yang akurat dalam berbagai situasi kompleks. Penggunaan teorema Bayes dalam  sistem  kecerdasan  buatan  menjadi  alat  yang  sangat  berharga  dalam  pengambilan  keputusan,  serta membantu  meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  di  berbagai  bidang  seperti  diagnostik  medis,  analisis  data,  dan lainnya[6].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  memberikan  dukungan  yang  relevan  bagi  penelitian  ini.  Salah satunya adalah Salah satunya adalah penelitian Rizal dan Sera pada 2020 yang menggunakan algoritma Teorema Bayes untuk mendeteksi penyakit mata. Hasilnya menunjukkan tingkat kepastian 45% untuk Presbiopi. Potensi penggunaan  Teorema  Bayes  dalam  mendeteksi  penyakit  mata,  terutama  Presbiopi,  dan  memberikan  informasi akurat  dalam  diagnosis  mata[7].  Pada  tahun  2020,  dilakukan  penelitian  oleh  Tugiono  dkk.  yang  membahas tentang  sistem  pakar  untuk  diagnosa  karies  gigi  dengan  menggunakan  algoritma  teorema  Bayes.  Berdasarkan hasil penelitian, disimpulkan bahwa pasien mengalami karies gigi pada tingkat media dengan tingkat kepastian sebesar  71.00%.  Penelitian  ini  menyoroti  potensi  penerapan  algoritma  teorema  Bayes  dalam  pengembangan sistem pakar yang dapat membantu mendiagnosis masalah kesehatan gigi secara lebih akurat dan efisien[8]. Pada tahun 2020, dilakukan penelitian oleh Dicky dkk. yang membahas tentang diagnosa penyakit pertussis dengan menggunakan algoritma teorema Bayes. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma tersebut berhasil menghasilkan  tingkat  keyakinan  sebesar  75%  dalam  mendiagnosis  penyakit  pertussis.  Penemuan  ini menunjukkan potensi aplikasi algoritma teorema Bayes dalam bidang medis untuk mendukung proses diagnosa dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi, sehingga dapat membantu upaya pengobatan dan penanganan penyakit secara lebih efektif[9]. Penelitian 2020 oleh Naftali dan Arita menguji sistem pakar dengan algoritma Teorema Bayes untuk mendiagnosis anemia. Hasilnya menunjukkan pasien menderita Anemia Defisiensi Zat Besi dengan nilai hitung 0.7395 dan aturan interferensi hampir pasti. Penemuan ini  menegaskan potensi algoritma Teorema Bayes  dalam  diagnosa  anemia,  membantu  dokter  dan  tenaga  medis  dalam  keputusan  perawatan  yang  lebih tepat[10].  Penelitian  Mukhlis  dan  Hendryan  tahun  2019  fokus  pada  algoritma  Teorema  Bayes  dalam  sistem pakar untuk mendiagnosis fungsi kardiovaskular. Hasil menunjukkan tingkat akurasi 0,83 dalam mendiagnosis penyakit  hipertensi.  Penelitian  ini  mengungkap  potensi  Teorema  Bayes  dalam  sistem  pakar  medis,  khususnya pada diagnosis kardiovaskular[11].
Berdasarkan penjelasan di atas, penulis melakukan penelitian mengenai diagnosa penyakit Fibrodysplasia Ossificans  Progressiva(FOP)  menggunakan  algoritma  Teorema  Bayes.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan dukungan kepada pakar dalam mendiagnosis penyakit FOP berdasarkan gejala atau keluhan yang diungkapkan  oleh  pasien,  tanpa  memerlukan  pertemuan  langsung  antara  pakar  dan  pasien.  Dengan memanfaatkan  algoritma-algoritma  tersebut  dan  informasi  yang  tersedia,  penelitian  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  dalam  proses  diagnosa  FOP.  Penggunaan  algoritma  Teorema  Bayes diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi tenaga medis dalam menghadapi penyakit langka seperti FOP, sehingga dapat memberikan perawatan yang tepat dan lebih baik bagi penderita.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 797-805 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4041

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian, sangat penting untuk mengikuti tahapan-tahapan yang telah ditetapkan sebelumnya agar  menjaga  objektivitas  dan  keakuratan  penelitian.  Tahapan-tahapan  ini  memastikan  adanya  logika  dan sistematika  dalam penelitian, serta  memberikan hasil  yang akurat. Adanya  algoritma  atau urutan  tahapan  yang sesuai  menjadi  suatu  keharusan  dalam  penelitian,  dimana  setiap  tahapan  memiliki  penjelasan  yang  mendetail. Dengan mengikuti tahapan yang tepat, penelitian dapat dilakukan secara objektif dan menghasilkan hasil yang akurat.
a. Studi Kepustakaan
Pada  tahap  awal  penelitian,  dilakukan  studi  kepustakaan  yang  mencakup  pencarian  berbagai  sumber  atau informasi yang relevan terkait dengan topik penelitian, termasuk permasalahan yang dihadapi dan algoritma yang akan digunakan. Dalam studi kepustakaan ini, peneliti mencari buku, artikel, dan publikasi lainnya yang memberikan  wawasan  serta  pemahaman  yang  komprehensif  tentang  topik  yang  sedang  diteliti.  Tujuannya adalah untuk memahami penelitian-penelitian sebelumnya dalam bidang yang serupa, menemukan informasi yang  relevan,  dan  mengidentifikasi  celah  pengetahuan  yang  mungkin  menjadi  fokus  utama  penelitian selanjutnya.
b. Analisis Algoritma
Pada  tahap  ini,  terjadi  evaluasi  terhadap  algoritma  yang  mencakup  analisis  permasalahan  yang  relevan  dan proses  analisis  untuk  setiap  tahap  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dilakukan  analisis  mendalam terhadap algoritma yang terpilih, menyelidiki bagaimana algoritma-algoritma tersebut berlaku dalam konteks penelitian,  dan  mengevaluasi  kecocokan  serta  efektivitasnya  dalam  mengatasi  permasalahan  yang  relevan. Dengan  melakukan  analisis  yang  teliti  ini,  diharapkan  dapat  memahami  kelebihan  dan  kelemahan  masing- masing algoritma, serta menghasilkan hasil penelitian yang akurat dan bermakna.
c. Penerapan Algoritma
Pada  tahap  ini,  dilakukan  implementasi  algoritma-algoritma  seperti  Algoritma  Teorema  Bayes  dengan menjalankan proses pada setiap langkah yang terkandung  dalam algoritma tersebut. Hal ini dilakukan untuk menghasilkan faktor keyakinan yang relevan dalam penelitian ini. Melalui implementasi algoritma tersebut, peneliti  berharap  dapat  mendapatkan  hasil  analisis  yang  akurat  dan  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam terkait dengan penelitian yang sedang dijalankan.
d. Pengujian Algoritma
Dalam penelitian ini, terdapat tahap pengujian algoritma  yang  khususnya  menggunakan  algoritma Teorema Bayes.  Pada  tahap  pengujian  ini,  dilakukan  evaluasi  menyeluruh  untuk  menilai  kinerja  algoritma  tersebut dalam menangani permasalahan yang menjadi fokus penelitian ini.
e. Penarikan Kesimpulan
Pada  akhir  tahapan  ini,  dilakukan  penarikan  kesimpulan  dari  seluruh  penelitian  yang  telah  dilakukan, kemudian dirangkum  menjadi satu paragraf  kesimpulan. Dalam tahap ini, penulis  merangkum hasil temuan dan temuan penting dari penelitian, memberikan evaluasi terhadap tujuan penelitian yang telah dicapai, serta menyoroti  implikasi  dari  hasil  penelitian  tersebut.  Kesimpulan  ini  menjadi  titik  akhir  yang  menyimpulkan nilai dan signifikansi dari penelitian tersebut, dan bisa memberikan arahan untuk penelitian lebih lanjut atau penerapan hasil penelitian dalam konteks yang lebih luas.
Hasil penelitian di atas dapat direpresentasikan dalam sebuah kerangka penelitian yang tergambar dalam gambar 1 di bawah ini, sesuai dengan penjelasan sebelumnya. Kerangka penelitian ini menggambarkan proses algoritma  Teorema  Bayes,  serta  memberikan  gambaran  tentang  bagaimana  kedua  algoritma  tersebut  dapat membantu dalam mendiagnosis penyakit dengan efektif:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah salah satu jenis sistem  kecerdasan buatan  yang  mereplikasi pengetahuan dan kemampuan ahli  manusia  dalam  suatu  bidang  khusus[12].  Sistem  pakar,  sebagai  bentuk  kecerdasan  buatan  yang  khusus, menggandeng aturan-aturan dan informasi  yang diperoleh  dari para  ahli  manusia  dalam suatu bidang spesifik. Dengan  pendekatan  ini,  sistem  mampu  memberikan  solusi  atau  rekomendasi  yang  sepadan  dengan  tingkat kualitas dan keakuratan yang dapat disampaikan oleh para ahli yang sebenarnya. Penggunaan pengetahuan yang telah  ditetapkan  sebelumnya  menjadi  kunci  dalam  menyelenggarakan  fungsi  sistem  pakar  ini  untuk  mengatasi beragam  tantangan  yang  kompleks  dan  beragam  di  bidang  domainnya[13].  Sistem  pakar  memiliki  fokus  yang tajam  pada  pengetahuan  yang  terkait  dengan  domain  tertentu,  dan  ketergantungannya  pada  basis  pengetahuan yang telah ditetapkan sebelumnya menjadi hal yang sangat penting dalam menghadapi situasi dan masalah yang kompleks  dalam  bidang  yang  spesifik  tersebut.  Di  bidang  kesehatan,  sistem  pakar  memberikan  kontribusi penting dengan memberdayakan dokter dalam proses diagnosa. Penggunaan sistem pakar memungkinkan dokter untuk memanfaatkan gejala yang dialami oleh pasien sebagai data masukan, sehingga proses diagnosa menjadi lebih efisien dan akurat[14]. Dengan basis pengetahuan  yang telah ditetapkan sebelumnya, sistem pakar dapat menyajikan  solusi  dan  rekomendasi  yang  sejajar  dengan  tingkat  kualitas  dan  keakuratan  yang  dapat  diberikan oleh para dokter berpengalaman dalam kondisi yang serupa. Dengan demikian, sistem pakar dapat menjadi alat bantu berharga dalam meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan dan mempercepat proses diagnosa bagi para pasien[15].

## 2.3 Penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP)
Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva  (FOP)  merupakan  penyakit  langka  yang  menghadirkan  tantangan  serius bagi  penderitanya.  Kondisi  ini  ditandai  oleh  pembentukan  tulang  yang  tidak  normal  di  dalam  jaringan  lunak, seperti  otot,  tendon,  dan  ligamen[16].  Proses  pembentukan  tulang  baru  ini  tidak  terkontrol,  sehingga menyebabkan perubahan postur tubuh, mobilitas yang terbatas, dan bahkan gangguan fungsi organ internal. FOP bersifat progresif, artinya kondisinya memburuk seiring berjalannya waktu, dan saat ini, belum ada pengobatan yang diketahui dapat menyembuhkan penyakit ini secara efektif. Penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva pertama  kali  dideskripsikan  secara  rinci  oleh  Dr.  Guy  Patin  pada  tahun  1692.  Namun,  istilah  "Fibrodysplasia Ossificans Progressiva" baru diperkenalkan oleh Dr. Victor McKusick pada tahun 1972. Nama ini mencerminkan karakteristik  utama  penyakit  ini,  yaitu  pembentukan  tulang  yang  progresif  di  dalam  jaringan  lunak  yang mengalami  perubahan  patologis.  Sejak  saat  itu,  istilah  "Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva"  secara  luas digunakan dalam literatur medis dan ilmiah untuk menggambarkan kondisi ini[17].
Pencegahan untuk penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva saat ini belum diketahui karena kondisi ini  bersifat  genetik  dan  diwariskan.  Penyakit  ini  disebabkan  oleh  mutasi  genetik  yang  mempengaruhi  regulasi pertumbuhan  tulang,  dan  tidak  ada  tindakan  pencegahan  yang  dapat  mengubah  atau  menghentikan  mutasi tersebut.  Oleh  karena  itu,  pendekatan  utama  dalam  menghadapi  FOP  adalah  melalui  manajemen  gejala, perawatan yang tepat, dan memberikan dukungan bagi penderita untuk meningkatkan kualitas hidup mereka[18]. Penting  bagi  penderita  FOP  untuk  berkonsultasi  dengan  dokter  atau  ahli  genetika  yang  berpengalaman  dalam mengelola penyakit ini. Tim medis dapat memberikan informasi yang tepat tentang pengobatan dan manajemen gejala yang sesuai dengan kondisi setiap individu. Dukungan dari keluarga dan masyarakat juga sangat berarti dalam membantu penderita menghadapi tantangan yang dihadapinya. Penelitian dan pengembangan lebih lanjut dalam bidang genetika dan ilmu kedokteran diharapkan dapat memberikan wawasan baru dan perbaikan dalam penanganan  FOP.  Meskipun  tantangan  yang  dihadapi  oleh  penderita  FOP  besar,  upaya  kolektif  dari  para ilmuwan, dokter, keluarga, dan masyarakat dapat memberikan harapan dan dukungan bagi mereka yang terkena dampak penyakit ini[19].

## 2.4 Algoritma Teorema Bayes
Teorema Bayes adalah salah satu algoritma yang digunakan dalam sistem pakar. Algoritma ini dianggap sebagai pilihan  yang  baik  karena  kemampuannya  yang  relatif  mudah  dan  efisien  dalam  melakukan  pembelajaran  dari data  yang  tersedia[20].  Pendekatan  algoritma  ini  didasarkan  pada  dasar  probabilitas,  memungkinkan  sistem pakar untuk memberikan rekomendasi atau prediksi berdasarkan informasi yang ada dengan tingkat keakuratan yang dapat diandalkan. Penggunaan Teorema Bayes dalam sistem pakar telah membantu meningkatkan efisiensi dan kualitas pengambilan  keputusan di berbagai bidang,  mulai dari kedokteran  hingga analisis data.  Algoritma Teorema  Bayes  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  estimasi  parameter  dengan  menggabungkan  berbagai informasi dari sampel yang telah ada sebelumnya. Prinsip dasar algoritma ini adalah ketika ada tambahan bukti atau informasi baru (evidence), maka nilai estimasinya dapat diperbaiki. Dalam konteks ini, algoritma Teorema Bayes  berfungsi  untuk  mengupdate  dan  memperbaiki  nilai  probabilitas  berdasarkan  evidence  tambahan, sehingga memberikan estimasi yang lebih akurat dan terpercaya[21]. Dengan menggunakan algoritma ini, sistem dapat  menggabungkan  data  dari  berbagai  sumber  dan  mengambil  keputusan  yang  lebih  baik  berdasarkan informasi yang terkini. Dengan fleksibilitasnya, Teorema Bayes telah menjadi alat yang berharga dalam berbagai aplikasi  seperti  analisis  data,  sistem  pakar,  dan  kecerdasan  buatan.  Adapun  rumus  dari  perhitungan  Teorema Bayes sebagai berikut[22]:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(    ) (   )   ( ) ∑ (   )   ( )
Dengan keterangan: (   ) 𝑖 = probabilitas hipotesa untuk evidence ke-i (   ) 𝑖 = Probabilitas evidence untuk hipotesis ke-i benar. ( ) 𝑖 = Probabilitas hipotesis ke-i. n = Jumlah kemungkinan hipotesis

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Data Penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP)
Dalam tahap ini, dilakukan usaha untuk menghimpun pengetahuan dari sejumlah pakar yang memiliki keahlian khusus  dalam  bidang  Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva  (FOP).  Mereka  bekerja  keras  untuk  memastikan pengetahuan yang terkini dan relevan diintegrasikan dalam penelitian ini. Tujuannya adalah untuk dengan cermat memperoleh  diagnosis  penyakit  secara  obyektif  dan  terstruktur,  dengan  berlandaskan  pada  gejala-gejala  yang muncul  dan  dialami  oleh  para  pasien,  sehingga  hasilnya  dapat  memberikan  informasi  yang  akurat  dan menyeluruh  bagi  penanganan  kondisi  kesehatan  yang  kompleks  ini.  Sejumlah  gejala  dan  penilaian  dari  para pakar telah berhasil dikumpulkan sebagai hasil akhir dari penelitian ini, dan semuanya tertera dalam tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Data nilai pakar terhadap gejala Kode Gejala Keterangan Nilai Pakar G1 Ossifikasi abnormal 0.9 G2 Pembengkakan dan peradangan 0.8 G3 Gerakan sendi terbatas 0.7 G4 Kaku dan nyeri 0.8 G5 Kulit kemerahan 0.6 G6 Pengurangan mobilitas 0.8 G7 Kesulitan bernapas 0.5 G8 Deformitas tubuh 0.9 G9 Gangguan penglihatan atau pendengaran 0.5 G10 Risiko cedera tinggi 0.9 G11 Nyeri gigi atau gusi 0.5 G12 Perubahan fisik progresif: Sangat tinggi 0.9
Data nilai user terhadap gejala merujuk pada informasi yang dikumpulkan dari pengguna terkait seberapa sering  atau  kuat  gejala  tertentu  yang  mereka  alami.  Data  ini  dapat  digunakan  untuk  analisis,  pengembangan sistem  pakar,  atau  pemahaman  lebih  lanjut  tentang  kesehatan  atau  pengalaman  pengguna  terkait  suatu  kondis. Berikut ini jawaban dari user yang dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data nilai user terhadap gejala
Kode Gejala Keterangan Nilai User G1 Ossifikasi abnormal 0.5 G2 Pembengkakan dan peradangan 0.7 G3 Gerakan sendi terbatas 0.5 G4 Kaku dan nyeri 0.4 G5 Kulit kemerahan 0.9 G6 Pengurangan mobilitas 0.5 G7 Kesulitan bernapas 0.9 G8 Deformitas tubuh 0.7 G9 Gangguan penglihatan atau pendengaran 0.8 G10 Risiko cedera tinggi 0.5 G11 Nyeri gigi atau gusi 0.7 G12 Perubahan fisik progresif: Sangat tinggi 0.4
Aturan Bayes adalah konsep statistik yang digunakan untuk memperbarui atau memperbaiki probabilitas suatu  kejadian  berdasarkan  bukti  baru  atau  informasi  tambahan  yang  muncul.  Ini  digunakan  dalam  berbagai bidang  seperti  data  mining,  sistem  pakar,  dan  kecerdasan  buatan  untuk  mengambil  keputusan  berdasarkan probabilitas yang diperbarui. Berikut ini aturan bayes dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 797-805 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4041
Tabel 3. Aturan Pakar
No Nilai Keterangan 1 0 – 0.2 Tidak Ada 2 0.3 – 0.4  Mungkin 3 0.5 – 0.6  Kemungkinan Besar 4 0.7 – 0.8  Hampir Pasti 5 0.9 - 1 Pasti

## 3.2 Penerapan Algoritma Teorema Bayes
Dasar informasi dalam sistem ini terbentuk dari nilai-nilai pakar dan nilai-nilai user terkait dengan gejala-gejala yang telah diketahui sebelumnya. Dengan menggunakan informasi ini, langkah-langkah metode Teorema Bayes dapat diimplementasikan. Pendekatan ini memungkinkan probabilitas untuk diperbarui secara berkesinambungan dan menghasilkan kesimpulan yang lebih akurat berdasarkan data baru yang diterima dari pengguna atau sumber lainnya.  Kemampuan  untuk  menggabungkan  data  dari  berbagai  sumber  dan  menghitung  probabilitas  terbaru membuat  metode Teorema Bayes menjadi alat yang efektif dalam pengambilan keputusan, serta  meningkatkan ketepatan dan keandalan dalam berbagai aplikasi seperti sistem pakar, analisis data, dan kecerdasan buatan. Menghitung nilai probabilitas ( ) 𝑖 ( ) 1 = : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.9
0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9
= 0.9 8.8 = 0.102
( ) 2 =
2 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.8 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.8 8.8 = 0.091
( ) 3 =
3 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.7 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.7 8.8 = 0.080
( ) 4 =
4 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.8 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.8 8.8 = 0.091
( ) 5 =
5 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.6 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.6 8.8 = 0.068
( ) 6 =
6 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.8 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.8 8.8 = 0.091
( ) 7 =
7 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.5 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.5 8.8 = 0.057
( ) 8 =
8 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.9 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.9 8.8
= 0.102 ( ) 9 =
9 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.9 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.9 8.8 = 0.057
( ) 10 =
0 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.9 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.9 8.8
= 0.102
( ) 11 = : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.5 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.5 8.8

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
= 0.057 ( ) 12 =
2 : 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9:  0:   :  2 = 0.9 0.9:0.8:0.7:0.8:0.6:0.8:0.5:0.9:0.5:0.9:0.5:0.9 = 0.9
8.8 = 0.102
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perkalian  antara  nilai  probabilitas  hipotesis  ke-i  dengan probabilitas  bukti  pada  hipotesis  ke-i.  Tindakan  ini  merupakan  bagian  penting  dalam  metode  Teorema  Bayes yang memungkinkan peningkatan akurasi dan keandalan estimasi berdasarkan bukti yang ada ∑ (   ) 𝑖 ( ) 𝑖 𝑛 𝑖=1 =  (0.5 x 0.102) + (0.7 x 0.091) + (0.5 x 0.080) + (0.4 x 0.091) + (0.9 x 0.068) + (0.5 x 0.091) +   (0.9 x 0.057) + (0.7 x 0.102) + (0.8 x 0.057) + (0.5 x 0.102) + (0.7 x 0.057) +   (0.4 x 0.102) =  0.051 + 0.064 + 0.040 + 0.036 + 0.061 + 0.045 + 0.051 + 0.072 + 0.045 + 0.051 + 0.040 + 0.041 =  0.598
(   ) 1 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.051 0.598
= 0.086
(   ) 2 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.064 0.598 = 0.106
(   ) 3 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.040 0.598 = 0.067
(   ) 4 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.36 0.598
= 0.061
(   ) 5 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.061 0.598 = 0.103
(   ) 6 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.045 0.598
= 0.076
(   ) 7 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.051 0.598
= 0.086
(   ) 8 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.072 0.598 = 0.120
(   ) 9 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.045 0.598
= 0.076
(   ) 10 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.051 0.598 = 0.086
(   ) 11 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.040 0.598 = 0.067

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(   ) 12 = (   )   ( ) ∑ (   )   ( ) = 0.041 0.598 = 0.068
Hasil  penelitian  disusun  dalam  bentuk  persentase  untuk  memberikan  gambaran  tingkat  kemungkinan seorang  pasien  mengalami  penyakit  Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva  (FOP).  Presentase  ini menggambarkan seberapa besar probabilitas kondisi tersebut berdasarkan informasi dan data yang dikumpulkan. Penggunaan  bentuk  persentase  membantu  dalam  memberikan  informasi  yang  lebih  mudah  dipahami  dan mempermudah  interpretasi  hasil  diagnosa.  Dengan  cara  ini,  tingkat  kemungkinan  dapat  lebih  jelas diinterpretasikan  dan  dapat  membantu  dokter  atau  tenaga  medis  dalam  mengambil  keputusan  yang  tepat mengenai diagnosis dan penanganan pasien.
Hasil Diagnosa   = Bayes1 + Bayes2 +Bayes3 + Bayes4 + Bayes5 + Bayes6 + Bayes7 + Bayes8 + Bayes9 +
Bayes10 + Bayes11 + Bayes12 x 100%
= (0.086 x 0.9) + (0.106 x 0.8) + (0.067 x 0.7) + (0.061 x 0.8) + (0.103 x 0.6) + (0.076 x 0.8) +
(0.086 x 0.5) + (0.120 x 0.9) + (0.076 x 0.5) + (0.086 x 0.9) + (0.076 x 0.5) + (0.086 x 0.9)  x 100%
= 0.077 + 0.085 + 0.047 + 0.049 + 0.062 + 0.061 + 0.043 + 0.108 + 0.038 + 0.077 + 0.033 + 0.062 x 100%
= 0.740 x 100%
= 74%
Berdasarkan  hasil  diagnosa  menggunakan  algoritma  Teorema  Bayes,  didapatkan  kesimpulan  bahwa seorang  pasien  memiliki  tingkat  kemungkinan  74%  untuk  mengalami  penyakit  Fibrodysplasia  Ossificans Progressiva  (FOP).  Metode  ini  menggunakan  data  dan  informasi  yang  relevan  untuk  menghitung  probabilitas secara  akurat  dan  memberikan  estimasi  tingkat  kepercayaan  dalam  mendiagnosis  penyakit.  Hasil  ini  dapat menjadi  panduan  bagi  dokter  atau  tenaga  medis  dalam  menyusun  rencana  perawatan  yang  sesuai  dan  efektif untuk pasien tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  mendiagnosa  penyakit  Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva  (FOP)  menggunakan algoritma  Teorema  Bayes,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  dalam  situasi  di  mana  seorang  pasien  mengalami keluhan  atau  beberapa  gejala  yang  memerlukan  diagnosis,  penerapan  algoritma  ini  dapat  mempermudah  dan mempercepat proses diagnosa yang dilakukan oleh dokter atau pakar medis. Dengan menggunakan sistem pakar dan mengandalkan informasi gejala  yang dialami pasien, diagnosis menjadi lebih efisien dan objektif. Melalui penerapan  algoritma  Teorema  Bayes,  peneliti  memperoleh  hasil  diagnosa  berdasarkan  data  yang  telah dikumpulkan.  Dengan  memanfaatkan  sistem  pakar,  tingkat  kemungkinan  pasien  menderita  penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP) dapat dihitung dan ditampilkan dalam bentuk persentase. Hasil dari penelitian  menunjukkan  bahwa  nilai  persentase  kemungkinan  pasien  tersebut  menderita  FOP  adalah  sebesar 74%.  Penelitian  ini  membantu  dokter  dan  tenaga  medis  dalam  diagnosa  FOP.  Sistem  pakar  dengan  algoritma Teorema Bayes meningkatkan akurasi dan pelayanan medis, tetapi konfirmasi dokter tetap diperlukan.

## REFERENCES
[1]  F.  S.  Kaplan,  M.  Al  Mukaddam,  A.  Stanley,  O.  W.  Towler,  and  E.  M.  Shore,  “Fibrodysplasia  ossificans progressiva (FOP): A disorder of osteochondrogenesis,” Bone , vol. 140, p. 115539, 2020.
[2]  E.  M.  W.  Eekhoff et  al. ,  “Gene  Therapy  for  Fibrodysplasia  Ossificans  Progressiva:  Feasibility  and Obstacles,” Hum. Gene Ther. , vol. 33, no. 15–16, pp. 782–788, 2022.
[3]  A.  L.  Kalua,  H.  Veronika,  and  D.  T.  Salaki,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Malaria  dengan  Certainty Factor dan Forward Chaining,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 22–34, 2023.
[4]  D.  Puspita,  “Penerapan  Metode  Forward  Chaining  untuk  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Rabies  Pada Manusia,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 70–77, 2023.
[5]  P.  Purwadi  and  A.  H.  Nasyuha,  “Implementasi  Teorema  Bayes  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Hawar  Daun Bakteri  (Kresek)  Dan  Penyakit  Blas  Tanaman  Padi,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  p. 777, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4350.
[6]  F. Bangun, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tbc Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Tek. Dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 23–29, 2019.
[7]  R.  Rachman,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Penyakit  Refraksi  Mata  Dengan  Metode  Teorema  Bayes  Berbasis

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Web,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.
[8]  H.  Hafizah,  T.  Tugiono,  and  A.  Azlan,  “Sistem  Pakar  Untuk  Pendiagnosaan  Karies  Gigi  Menggunakan Teorema Bayes,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 4, no. 1, p. 103, 2021, doi: 10.53513/jsk.v4i1.2625.
[9]  D.  Nofriansyah,  R.  Gunawan,  and  E.  Elfitriani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pertussis (Batuk Rejan) Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J-SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 3, no. 1, p. 41, 2020, doi: 10.53513/jsk.v3i1.194.
[10]  N.  Sulardi  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Anemia  Menggunakan  Teorema Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[11]  M.  Ramadhan  and  H.  Winata,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Gangguna  Fungsi  Kardiovaskular  Dengan Metode Theorema Bayes,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, Aug. 2019, Accessed: Mar. 25, 2023. [Online]. Available: http://prosiding.seminar-id.com/index.php/sensasi/article/view/355.
[12]  D. Daniel and G. Virginia, “IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT DENGAN GEJALA DEMAM MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, Apr. 2010, doi: 10.21460/INF.2010.61.82.
[13]  I. R. Mahreza, N. D. Natashia, F. Teknologi, S. Informasi, and U. Nasional, “Penerapan Metode Forward Chaining dan Algoritma Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Kucing Berbasis Web,” vol. 6, pp. 627–634, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3535.
[14]  S.  Komputer,  M.  Busthomi,  N.  Nafi,  and  N.  Q.  Nawafilah,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kolesterol pada Remaja dengan Metode Certainty Factor,” vol. 15, no. 1, pp. 23–29, 2020.
[15]  R. Manik, A. Azanuddin, and Z. Panjaitan, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mad Cow Disease (Sapi Gila) Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Cyber Tech , vol. 2, no. 9, 2019.
[16]  R. J. Pignolo et al. , “Plasma‐Soluble Biomarkers for Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP) Reflect Acute and Chronic Inflammatory States,” J. Bone Miner. Res. , vol. 37, no. 3, pp. 475–483, 2022.
[17]  S.  Aykul et  al. ,  “Anti-ACVR1  antibodies  exacerbate  heterotopic  ossification  in  fibrodysplasia  ossificans progressiva (FOP) by activating FOP-mutant ACVR1,” J. Clin. Invest. , vol. 132, no. 12, 2022.
[18]  O.  W.  Towler  and  E.  M.  Shore,  “BMP  signaling  and  skeletal  development  in  fibrodysplasia  ossificans progressiva (FOP),” Dev. Dyn. , vol. 251, no. 1, pp. 144–157, 2022.
[19]  R. J. Pignolo et al. , “Palovarotene for fibrodysplasia ossificans progressiva (FOP): results of a randomized, placebo‐controlled, double‐blind phase 2 trial,” J. Bone Miner. Res. , vol. 37, no. 10, pp. 1891–1902, 2022.
[20]  S.  N.  Arif,  I.  Zulkarnain,  H.  Winata,  J.  Hutagalung,  and  P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pakar  Dalam Mendiagnosa Penyakit Cholelithiasis Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 6, no. 1, pp. 227–234, 2023.
[21]  N.  Sulardi  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Anemia  Menggunakan  Teorema Bayes,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[22]  A.  Wenda,  K.  Kraugusteeliana,  A.  A.  Suryanto,  S.  N.  Alam,  and  K.  Suhada,  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Paru-Paru  dengan  Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,” J.  MEDIA  Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 1, pp. 82–88, 2023.