## Sistem Pakar Menentukan Penyakit Hipertensi Pada Ibu Hamil Di RSUD Adjidarmo Rangkas Bitung Provinsi Banten
Robby Rizky [1] , Zaenal Hakim [2] Program Studi Sistem Informasi Universitas Mathla’ul Anwar banten [1],[2] robby.rizky@unmabanten.ac.id [1] , baduykidul@gmail.com [2]
Abstract — Hypertension  in  pregnancy  (preeclampsia  and eclampsia)  is  one  of  the  three  main  causes  of  maternal  death  in addition  to  bleeding  and  infection  .There  are  abaout  85%  of preeclampsia  occurs  in  the  first  pregnancy.Preclampsia  occurs  in 14%  to  20%  of pregnancies  with  more  than  one  fetus  and 30% of patients  have  severe  uterine  anomalies.The  aim  of  study  is  to determine  the  disease  in  pregnant  women  due  to  the  difficulty  of having a specialist in the field of content in the rangkas district of banten  province in  the  adji darmo regional  hospital.the  method  in this  study  uses  the  naive  bayes  algorithm  where  the  naïve  bayes method is proven to be able to solve existing problems that exist that is  the  difficulty  of  getting  proper  treatment  in  the  adji  darmo rangkas  bitung  hospital  banten  province  due  to  lack  of  human resources besides lack of resources of his hospital facilities as well as class C facilities is very impossible to check for hypertension in pregnant women so he made it an expert system that can solve these problems  so  that  adji  darmo  hospital  can  handle  hypertension  in pregnant  women  without the presence of a specialist in  obstetrical field.
Keywords— expert system,naive bayes,hypertension
Abstrak — Hipertensi  Dalam  Kehamilan  (preklamsia dan  eklamsia  )  adalah  sakahsatu  dari  tiga  penyebab  utama kematian  ibu  di  samping  pendarahan  dan  infeksi.  Ada  sekitar 85%    preeklamsia  terjadi  pada  kehamilan  pertama.preklamsia terjadi  pada  14%  sampai  20%  kehamilan  dengan  janin  lebih dari  satu  dan  30%  pasien  mengalami  anomaly  rahim  yang berat.Tujuan  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan penyakit  pada  ibu  hamil  di  karnakan  sulitnya  memiliki  dokter spesialis  di  bidang  kandungan  dikabupaten  rangkas  provinsi banten  di  RSUD  adji  darmo.Metode  dalampenelitian  ini menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dimana  metode  Naive Bayes  ini  terbukti  dapat  memecahkan  permasalahan  yang  ada saat  ini  dapat  di  bukrikan  dengan  penelitian  penelitian terdahulu.penelitian  ini  menggunakan  data  sampling  Data dikumpulkan  dengan  menggunakan  kuesioner  dan  check  list analisis  data  di  lakukan  dalam  bentuk  prosentase.Kesimpulan penelitian  ini  dapat  memecahkan  permasalahan  yang  ada permasalahan yang ada yaitu sulitnya mendapatkan penanganan yang  layak  di  rumah  saki  adjidarmo  rangkas  bitung  provinsi banten di karnakan sumberdaya manusianya yang kurang selain kurangnya  sumber  daya  manusianya  fasilitas  rumah  sakitnya pun  fasilitas  kelas  C  sangat  tidak  mungkin  untuk  mengecek
penyakit  hipertensi  pada  ibu  hamil  maka  dari  itu  dia  buatnya sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  memecahkan  permasalahan tersebut  agar  penanganan  rumah  sakit  adji  darmo  dapat menangani  penyakit  hipertensi  pada  ibu  hamil    tanpa  adanya dokter spesialis di bidang kandungan .
Kata Kunci— sistem pakar,naïve bayes,hipertensi

## I. PENDAHULUAN
Saat ini perkembangan teknologi berkembang dengan sangat cepat.  Penerapan  teknologi  sudah  banyak  diterapkan  dalam berbagai  bidang  yakni  bidang  pendidikan  bidang  kesehatan bidang  pertahanan  bidang  ekonomi  bidang  politik  bidang  jasa bidang  industri  dan  berbagai  bidang  lainnya.  Perkembangan teknologi pada bidang ekonomi dapat kita rasakan dengan banyak berdirinya bisnis e-commerce . Dimana pada saat sekarang orang- orang  dapat  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari  dengan  berbelanja pada aplikasi e- commerce . Dengan membuat suatu aplikasi yang mudah  di  fahami  oleh  kalangan  masyarakat  tidakmenutup kemungkinan masyarakat pun sangat antusias untuk menggunakan  system  pakar  ini  ,  system  pakar  yaitu memindahkan  keahlian  seseorang  terhadap  sebuah  system sehingga  system  tersebut  menjadi  seorang  pakar,permasalahan yang terjadi saat ini adalah sulitnya mendapatkan layanan berupa fasilitas  yang  sangat  maksimal  di  daerah  rangkasbitung  di karnakan  daerat  termasuk  daerah  3T  daerah  tertinggal  dan sulitnya  mendapatkan  tenaga  dokter  spesialis  di  bidang  penyakit hipertensi.oleh  sebab  itu  permasalahan  yang  ada  harus  segera  di atasi,agar  masyarakat  dapat  merasakan  rasa  nyaman  dan  yang memiliki penyakit hipertensi segera teratasi,“Sistemkomputermempunyaikeunggulan  sebagai  tempat penyimpanan data dan  instruksi dalam  jumlah  yang  relatif besar, selain  itu  komputer  dapat  diprogram  sesuai  kebutuhan  sehingga dapat melaksanakan pekerjaan tertentu secara terus dan konsisten.
Berbagai  penelitian  sebelumnya  yang  membahasa  tentang bahayanya  penyakit  hipertensi  “penyakit  hipertensi  di  sebabkan dari gaya hidup yang tidak sehat dari pola makanan dan olah raga yang  tidak  teratur,tidak  dapat  mengendalikan  stress  dan  adanya kebiasaan  merokok”,[1],  “di  ketahui  juga  hubungan  diabetes mellitus  dengan  hipertensi  sangat  kuat  karena  ada  beberapa criteria yang sering ada pasa pasiean hipertensi yaitu peningkatan
tekanan  darah,obesitas  ,dislipedemia,dan  peningkatan  glukosa darah”,[2],”diabetes  mellitus  dan  lain  lain  penderita  hipertensi sangat heterogen hal ini membuktikan bahwa hipertensi bagaikan mozaik,di derita oleh orang banyak yang dating dari beberapa sub golongan  beresiko  di  dalam  masyarakat  ,hipertensi  di  pengaruhi oleh  factor  resiko  ganda,baik  yang  bersifat  endogen  ,eksogen seperti  rook  stress  dan  lain  lain”,[3]  dari  permasalahan  yang sudah di ungkap pada penelitian terkait tersebut,di butuhkan suatu metode  yang  dapat  memecahkan  permahsalahan  hipertensi tersebut  sehingga  perancangan  dan  pembuatan  system  pakar  ini dapat terwujud.
Metode  naive  bayes  dapat  memecahkan  persoalah  tentang penyakit hipertensi di karnakan metode naïve bayes, metode yang berdasarkan aturan berupa rule base diantaranya “system prediksi penyakit kanker serviks menggunakan naïve bayes “,[4], “system pakar  deteksi  penyakit  hipertensi  pada  rsud  gorontalo  “,[5], “factor  factor  yang  berhubungan  dengan  penyakit  hipertensi dengan  pendekatan  naïve  bayes”,[6],”sters  terhadap  kejadian komplikasi  hipertensi  pada  pasien  hipertensi”,[7],“system pendukung  keputusan  diagnosis  dini  penyakit  hipertensi  dengan metode naïve bayes”,[8]
Dengan perhitungan metode naive bayes akan menghasilkan informasi  tentang  insesitas  deteksi  dini  penyakit  hipertensi  yang nanti  nya  akan  di  terapkan  di  sebuah  system  computer  untuk nantinya  di  ajukan  acuan  untuk  pencegahan  penyakit  hipertensi untuk  kalangan  masyarakat  rangkas  bitung  provinsi  banten  pada ibu hamil.
Penelitian  ini  wawancara  langsung  dengan  para  pakar  di bidang kedokteran khususnya penyakit hipertensi agar mendapatkan data terkait penyakit hipertensi, permasalahan yang ada  yaitu  sulitnya  alat  pendeteksi  di  bidang  kedokteran  di rumahsakit  rangkas  bitung  dan  sulitnya  mendapatkan  tenaga medis  di  bidang  penyakit  hipertensi  agar  kedepanya  masyarakat awam pun dapat memahami pencegahan penyakit hipertensi yang selama  ini  menghantui  warga  masyarakat  rangkas  bitung  di wilayah  provinsi  banten  yang  selama  ini  selalu  mendapatkan rujukan ke rumah sakit kota.
Berdasarkan permasalahan yang terjadi dengan metode naive bayes  di  terapkan  untuk  mendeteksi  penyakit  hipertensi  ,yang bertujuan untuk menyempurnakan aplikasi system pakar ini yang akan di bangun kedepanya.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,dalam  pengumpulan  data  menerapkan  3 metode,  yang  pertaman  metode  wawancara,dimana  peneliti mengumpulkan  data  dengan  cata  bertanya  kepada  para  pakar  di bidangnya  secara  langsung.  Metode  kedua  yang  peneliti  lakukan adalah  melakukan  pengamatan  secara  langsung  terhadap  objek penelitian,  dengan  cara  melakukan  pencatatan  secara  langsung terhadap  kejadian  kejadian  yang  sedang  di  teliti.  Dan  metode terakhir  adalah  studi  pustaka  pengumpulan  data  yang  di  lakukan dengan membaca buku-buku literature,jurnal,internet,majalah,dan penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang sedang di lakukan.

## B. Metode Analisis Data
Metode  Analisis  data  yang  peneliti  lakukan  adalah menganalisa  data  tentang  penyakit  yang  berkaitan  dengan penyakit  hipertensi  pada  ibu  hamil  dan  bagaimana  cara penanganan penyakit tersebut agar kedepanya data tersebut dapat di aplikasikan ke dalam sebuah system.

## C. Tahapan Penelitian

## Gambar I Tahapan Penelitian Sumber :(Hasil Penelitian 2018)
Keterangan :
1) Pengumpulan  data  :  istilah  asing  teknik  pengumpulan  data adalah proses formal menggunakan teknik seperti wawancara dan  daftar  pertanyaan  kuesioner  untuk  mengumpulkan  fakta tentang sistem,kebutuhan dan pilihan.
2) Analisa  data  :analisa  data  dalam  penelitian  ini  yaitu  suatu kegiatan  yang  di  lakukan  untuk  mengubah  data  hasil  dari penelitian  menjadi  sebuah  informasi  baru  yang  dapat  di gunakan dalam sebuah kesimpulan data yang sudah di dapat nanti  akan  di  hitung  menggunakan  algoritma  naïve  bayes alas  an  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  agar  akurat perhitungan nya.
3) Eksekusi  sistem  :  tahapan  ini  adalah  tahapan  memasukan hasil  dari  pengolahan  data  tersebut  yang  nanti  akan  di tuangkan ke dalam sistem aplikasi .
4) Hasil penelitian merupakan  hasil  yang nantinya di  harapkan dalam penelitian ini.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Prosedur Sistem Berjalan h (3)
Pada  proses  ini  pasien  mengunjungi  ke  RSUD  lalu  pasien  di periksa  oleh  dokter  umum,  permaslahan  pada  ibu  hamil  yaitu sulitnya  dokter  umum  menganalisa  penyakit  pada  ibu  hamil  di karnakan  dokter  umum  adalah  bukan  dokter  spesialis  untuk menangani  ibu  hamil,  pasien  selalu  di  rujuk  ke  dokter  spesialis agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  permasalahan berikutnya  adalah  jarak  rangkas  ke  tempat  dokter  spesialis sangan  jauh  sehingga  menhabiskan  banyak  waktu  untuk menempuh perjalanan.

## B. Identifikasi Permasalahan
Di  dalam  pelayanan  rumah  sakit  adji  darmo  rangkasbitung terdapat  permasalahan  yaitu  sulitnya  memiliki  fasilitas  peralatan rumah sakit yang memadai dan sulitnya memiliki dokter spesialis
Pengumpulan data
Analisa Data Eksekusi sistem Hasil Pnelitian
di  bidang  yang  di  butuhkan  pada  penderita  hipertensi  hususunya ibu hamil,mengakibatkan pasien selalu mendapatkan rujukan dari dokter  umum  di  rumah  sakit  umum  tersebut,  permasalahan  lain adalah jauhnya rumah sakit rujukan tersebut .
Dalam persoalan tersebut maka mengakibatkan persoalan lain yaitu :
1) Pasien  enggan  pergi  ke  rumah  sakit  harapan  kita  di karnakan  jarak  yang  sangat  jauh  dan  biaya  angutan  umum yang sangan mahal.
2) Di  karnakan  pasien  enggan  pergi  ke  rumah  sakit  rujukan maka  penyakit  hipertensi  tersebut  tidak  terobati  dan membahayakan  kepada  diri  si  pasien  dan  kandunganya tersebut.
Tabel 1. Probabilitas Penyakit

## Menghitung probabilitas penyakit
P ( Penggunaan penyakit  ) = Hipertensi Gestasional P ( Penggunaan penyakit )  = Hipertensi Preeklampsia P ( Penggunaan penyakit )  = Hipertensi Eklamsia P ( Penggunaan penyakit =  hipertensi gestasional )
=  jumlah  penyakit  hipertensi  gestasional    /  jumlah penyakit  =hipertensi    gestasional  +  jumlah  penyakit preeklampsia + jumlah  penyakit eklamsia.
= 26/81 = 0,32
1. Probabilitas Gejala
a) P  (  gejala  =  darah  tinggi  sebelum  hamil  |  penyakit  = hipertensi  gestasional)=  1+  (  jumlah  gejala    =  darah tinggi  sebelum  hamil  dan  penyakit    =  hipertensi gestasional  )  /  (jumlah  penyakit  =hipertensi  gestasional + 2)
= ( 1+7)/(26=2) = 0,29
b) P  (  gejala    =  darah  tinggi  sebelum  hamil  |  =  hipertensi praeklampsia )
=  1+ ( jumlah gejala = darah tinggi sebelum hamil dan penyakit preeklampsia )/ (jumlah penyakit =  hipertensi preeklampsia  + 2) =(1+3)/(47+2) = 0,08.
c) P  (  gejala    =  darah  tinggi  sebelum  hamil  |  =  hipertensi eklamsia )=  1+ ( jumlah gejala = darah tinggi sebelum hamil  dan  penyakit  eklampsia  )/  (jumlah  penyakit  = hipertensi  elampsia  + 2)
=(1+1)/(8+2) = 0,2
2. Diagnosis
a) P(  Gejala  =  darah  tinggi  sebelum  hamil  |x)  =  (P  ( Jumlah gejala = darah tinggi sebelum hamil |  penyakit = hipertensi gestasional ) x  P ( Gejala = darah tinggi pada
kehamilan  sebelumnya  |  penyakit  =  hipertensi gestasioanal )) x P ( Penyakit = hipertensi gestasional ) =  0,29 x 0,32 x 0,32 = 0,029
b) P(  Gejala  =  darah  tinggi  sebelum  hamil  |x)  =  (P  ( Jumlah gejala = darah tinggi sebelum hamil |  penyakit = hipertensi gestasional ) x  P ( Gejala = darah tinggi pada kehamilan  sebelumnya  |  penyakit  =  hipertensi praeklampsia    ))  x  P  (  Penyakit  =  hipertensi preeklampsia )
=  0,8 x 0,06 x 0,57 = 0,0028
c) P(  Gejala    =  darah  tinggi  sebelum  hamil  |x)  =  (P  ( Jumlah gejala = darah tinggi sebelum hamil |  penyakit = hipertensi gestasional ) x  P ( Gejala = darah tinggi pada kehamilan  sebelumnya  |  penyakit  =  hipertensi eklampsia)) x P ( Penyakit = hipertensi eklamsia) =  0,02 x 0,3 x 0,098 = 0,059
3. Presentase Diagnosis
Rumus : Nilai Probabilitas / Total Probabilitas
a) Nilai presentase hipertensi gestasional Nilai probabilitas = (0,029 / 0,0385) x 100
= 0,774 x 100
= 77%
b) Nilai  probabilitas  =  (0,0028  /  0,0385)  x  100=  0,072  x 100
= 7,2 %
c) Nilai probabilitas = (0,0059 / 0,0385) x 100
= 0,1532  x 100
= 15,32 %
Tabel 2. Rule Naïve Bayes Id rule Kode gejala Kode penyakit Ya Tdk 121 G01 P01 0.29 0.71 122 G01 P02 0.08 0.92 123 G01 P03 0.2 0.8 124 G02 P01 0.32 0.68 125 G02 P02 0.06 0.94 126 G02 P03 0.3 0.7 127 G03 P01 0.5 0.5 128 G03 P02 0.22 0.78 129 G03 P03 0.3 0.7 130 G04 P01 0.36 0.64 131 G04 P02 0.08 0.92 132 G04 P03 0.2 0.8 133 G05 P01 0.39 0.61 134 G05 P02 0.12 0.88 135 G05 P03 0.2 0.8 136 G06 P01 0.32 0.68 137 G06 P02 0.08 0.92 138 G06 P03 0.2 0.8
Kode Penyakit Jm total Probabilitas penyakit P01 Hipertensi gestasional 26 81 0.320987654 32099 P02 Hipertensi preklampsia 47 81 0.580246913 58025 P03 Hipertensi eklamsia 8 81 0.098765432 098765
Id rule Kode gejala Kode penyakit Ya Tdk 139 G07 P01 0.25 0.75 140 G07 P02 0.14 0.86 141 G07 P03 0.3 0.7 142 G08 P01 0.25 0.75 143 G08 P02 0.06 0.94 144 G08 P03 0.2 0.8 145 G09 P01 0.07 0.93 146 G09 P02 0.2 0.8 147 G09 P03 0.2 0.8 148 G10 P01 0.07 0.93 149 G10 P02 0.18 0.82 150 G10 P03 0.2 0.8 151 G11 P01 0.11 0.89 152 G11 P02 0.16 0.84 153 G11 P03 0.2 0.8 154 G12 P01 0.07 0.93 155 G12 P02 0.39 0.61 156 G12 P03 0.3 0.7 157 G13 P01 0.07 0.93 158 G13 P02 0.22 0.78 159 G13 P03 0.3 0.7 160 G14 P01 0.07 0.93 161 G14 P02 0.33 0.67 162 G14 P03 0.3 0.7 163 G15 P01 0.07 0.93 164 G15 P02 0.33 0.67 165 G15 P03 0.3 0.7 166 G16 P01 0.07 0.93 167 G16 P02 0.27 0.73 168 G16 P03 0.2 0.8 169 G17 P01 0.07 0.93 170 G17 P02 0.18 0.82 171 G17 P03 0.2 0.8 172 G18 P01 0.07 0.93 173 G18 P02 0.43 0.57 174 G18 P03 0.3 0.7 175 G19 P01 0.07 0.93 176 G19 P02 0.04 0.96 177 G19 P03 0.6 0.4 178 G20 P01 0.07 0.93 179 G20 P02 0.04 0.96
Id rule Kode gejala Kode penyakit Ya Tdk 180 G20 P03 0.7 0.3
Langkah  selanjutnya  jika  table  rule  sudah  di  buat,  kode gejala  dan  lain  lain  yang  akan  di  masukan  ke  dalam  algoritma sistem  pakar  sehingga  aplikasi  system  pakar  dapat  di  bangun sedemikian rupa sesuai dengan yang di harapkan.

## Gambar 1. Halaman Admin
Keterangan  :  di  dalam  data  master  terdapat  data  penyakit  dan data  gejala  ini  adalah  data  penyakit,di  sini  admin  akan menginputkan data pasien yang terkena penyakit tersebut

## Gambar 2. data testing gejala
Keterangan : pada menu ini memilih keluhan gejala yang di derita oleh si pasien
Gambar 3. Laporan Hasil
Keterangan : di dalam gambar ini terdapat laporan hasil dari pengolah yang tadi di masukan segala macam gejala penyakit yang di keluhkan pasien
IV. PENUTUP Berdasarkan hasil pengujian sistem aplikasi sistem pakarinimakadi per oleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Dapat mendiagnosis penyakit hipertensi pada ibu hamil.
2. Dapat menentukan presentase penyakit hipertensi secara akurat
3. Memudahkan penanganan dokter umum untuk menagani penyakit hipertensi pada ibu hamil

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Suoth et al. , “Hubungan Gaya Hidup Dengan Kejadian Hipertensi Di Puskesmas  Kolongan  Kecamatan  Kalawat  Kabupaten  Minahasa  Utara,” J. Keperawatan , vol. 2, no. 1, 2014.
[2]  R.  Alfian,  Y.  Susanto,  and  S.  Khadizah,  “Kualitas  Hidup  Pasien Hipertensi  Dengan  Penyakit  Penyerta  Di  Poli  Jantung  RSUD  Ratu Zalecha Martapura,” J. Pharmascience , vol. 4, no. 2, pp. 210–218, 2017.
[3]  D.  R.  Puspitasari,  M.  T.  Setyabudi,  and  A.  Rohmani,  “Hubungan  Usia, Graviditas  dan  Indeks  Massa  Tubuh  dengan  Kejadian  Hipertensi  Dalam Kehamilan,” J. Kedokt. Muhammadiyah , vol. 2, no. 1, pp. 29–33, 2015.
[4]  T.  Praningki  and  I.  Budi,  “Sistem  Prediksi  Penyakit  Kanker  Serviks Menggunakan  CART,  Naive  Bayes,  dan  k-NN,” Creat.  Inf.  Technol.  J. , vol. 4, no. 2, p. 83, 2018.
[5]  I. Candra Dewi, A. Andy Soebroto, and M. Tanzil Furqon, “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Sapi  Potong  Dengan  Metode  Naive  Bayes,” J.
Enviromental Eng. Sustain. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 72–78, 2015.
[6]  S.  C.  Qudsiah,  H.  S.  Djarot,  and  S.  Nurjanah,  “Jurnal  Kebidanan.,” J. Kebidanan , vol. 2, no. 1, pp. 127–134, 2018.
[7]  D.  Prawesti,  “Stres  pada  penyakit  terhadap  kejadian  komplikasi Hipertensi pada pasien Hipertensi,” J. Stikes ,  vol. 5, no. 2, pp. 121–132, 2012.
[8]  N.  Radjamuda  and  A.  Montolalu,  “Faktor-Faktor  Risiko  Yang Berhubungan Dengan Kejadian Hipertensi Pada Ibu Hamil Di Poli Klinik Obs-Gin  Rumah  Sakit  Jiwa  Prof.  Dr.  V.  L.  Ratumbuysang  Kota Manado,” J. Ilm. Bidan , vol. 2, no. 1, pp. 33–40, 2014.