Vol. 4 No. 2 Tahun. 2024
Metode Bayesian Network Untuk Menentukan Probabilitas Indikasi Gangguan Bipolar
Ira Puspita Sari* 1 , Luluk Elvitaria 2 , Izah Yoelanda 3 1,2,3 Universitas Abdurrab e-mail: * 1 ira.puspita.sari@univrab.ac.id , 2 luluk@univrab.ac.id , 3 izah.yoelanda@students.univrab.ac.id
Abstract  -Bayesian  Network  is  a  method  that  describes  cause-and-effect  between  variables  and  calculates probabilities.  This  method  is  applied  to  diagnose  bipolar  with  high  accuracy  and  reduced  complexity compared  to  naive  bayes,  because  the  symptoms  of  the  disease  are  different  and  the  variables  are  not independent of each other. This research aims to diagnose bipolar from the beginning using an expert system, making it easier for experts in diagnosis. In 2019, 40 million people experienced bipolar, which is characterized by  depressive  and  manic  episodes.  During  depressive  episodes,  sufferers  feel  sad,  irritable,  empty,  or  lose interest in activities for most of the day. Data was collected through literature review, interviews, and surveys. Calculations using Bayesian Network with Matlab help health workers indicate bipolar disorder.
Keyword  Bayesian Network, Bipolar Desease, Probability.
Abstrak  -Bayesian  Network  adalah  metode  yang  menggambarkan  sebab-akibat  antar  variabel  dan menghitung  probabilitas.  Metode  ini  diterapkan  untuk  mendiagnosis  bipolar  dengan  akurasi  tinggi  dan mengurangi  kompleksitas  dibandingkan  naive  bayes,  karena  gejala  penyakit  berbeda  dan  variabel  tidak saling  bebas.  Penelitian  ini  bertujuan  mendiagnosis  bipolar  sejak  awal  menggunakan  sistem  pakar, memudahkan  ahli  dalam  diagnosis.  Pada  2019,  40  juta  orang  mengalami  bipolar,  yang  ditandai  dengan episode  depresi  dan  manik.  Selama  episode  depresi,  penderita  merasa  sedih,  mudah  marah,  hampa,  atau kehilangan  minat  dalam  aktivitas  hampir  sepanjang  hari.  Data  dikumpulkan  melalui  studi  pustaka, wawancara,  dan  survei.  Perhitungan  menggunakan  Bayesian  Network  dengan  Matlab  membantu  tenaga kesehatan mengindikasi gangguan bipolar.
Kata Kunci  Bayesian Network, Gangguan Bipolar, Probabilitas.

## I. PENDAHULUAN
Bayesian Network merupakan model grafis probabilistik yang menampilkan variabel- variabel dan hubungan antar  variabel-variabel tersebut [2] .  Metode  ini dapat memperlihatkan  kemungkinan  hubungan  kejadian  saling berhubungan ataupun yang tidak  berhubungan [3] . Hal ini merupakan salah satu bagian dari Probabilistic Graphical Model (PGM)  sederhana  yang  dikembangkan  dari  teori  probabilitas  dan  graf.  Implementasi  Bayesian  Network menggunakan  aplikasi  Matlab  untuk  perhitungan  dan  pengembangan  lebih  lanjut  merupakan  inovasi  dalam mempermudah dan mempercepat proses diagnostic [4] . Pada 2019 40 juta orang mengalami gangguan bipolar [5] . Orang    dengan    gangguan    bipolar mengalami episode depresi bergantian dengan periode gejala manik [6] . Selama episode depresi,  orang  tersebut  mengalami  suasana  hati  yang  tertekan  (merasa  sedih,  mudah  marah,  hampa)  atau kehilangan  kesenangan  atau  minat  dalam  aktivitas,  hampir  sepanjang  hari,  hampir  setiap  hari [7] .  Gejala  manik mungkin termasuk euforia atau lekas marah, peningkatan aktivitas atau energi, dan gejala lain seperti banyak bicara, pikiran berpacu, peningkatan harga diri, penurunan kebutuhan untuk tidur, distraksi, dan perilaku sembrono impulsif [8] . Orang dengan gangguan bipolar berada pada peningkatan risiko bunuh diri. Namun ada pilihan pengobatan yang efektif termasuk psikoedukasi, pengurangan stres dan penguatan fungsi sosial, dan pengobatan [9] .
Bayesian Network juga dapat di terapkan dalam membantu mendiagnosis penyakit bipolar [10] . Metode ini juga mempunyai nilai akurasi yang bagus serta dapat mengurangi kompleksitas bila dibandingkan dengan naive bayes
[11] . Hal tersebut dikarenakan tiap-tiap penyakit mempunyai gejala yang berbeda yang tiap variabelnya tidak saling bebas [12] .  Pemikiran  dari  seorang  pakar  terhadap  masalah  yang  dihadapi  terkait  jenis  gangguan  yang  diderita, menyimpulkan  hasil  solusi  berupa  diagnosis  sebagaimana  yang  diputuskan  seorang  pakar [13] .  Penelitian  ini dilakukan bertujuan agar dapat mendiagnosa sejak awal penderita gangguan bipolar menggunakan sistem pakar yang dapat  memudahkan  para  ahli  atau  pakar  dalam  melakukan  diagnosa  jenis  gangguan  bipolar.  Penelitian  ini mengembangkan sistem pakar yang dapat memudahkan para ahli dalam mendiagnosis gangguan bipolar sejak dini, memanfaatkan pengetahuan dan pengalaman pakar dalam model diagnostik otomatis. Dengan mempertimbangkan bahwa tiap gejala penyakit tidak saling bebas, penelitian ini menawarkan model yang lebih realistis dan efektif untuk diagnosis gangguan bipolar. Metode pengumpulan data melalui studi pustaka, wawancara, dan survei memastikan bahwa  model  Bayesian  Network  didasarkan  pada  data  yang  kaya  dan  beragam,  meningkatkan  validitas  dan reliabilitas hasil diagnosis [14] .
Bayesian network terdiri atas dua bagian yang paling penting, yaitu:
1. Dalam  metode  Bayesian  Network  graf  disebut Directed  Acyclic  Graph (DAG) yaitu  graf  berarah  tanpa siklus berarah. DAG  dapat  dinotasikan  sebagai  G  = (X,E) dengan X adalah himpunan variabel yang disebut node dan E adalah himpunan pasangan node yang dihubungkan dengan garis panah. Node pada DAG  menggambarkan  variabel  acak,  sedangkan  garis  panah  menunjukkan  hubungan  probabilistik dependerisasi antar node. Garis panah hanya menuju ke satu arah dan tidak berputar kembali menuju ke node asalnya [15] .
2. Himpunan  parameter  berfungsi  untuk  mendefinisikan  distribusi  probabilita  kondisional  untuk  setiap variabel. Pada bayesian network, nodes berkorespondensi dengan variabel acak [16] .
Rumus dasar dari teorema Bayes, yaitu:
𝑃 (𝐴|𝐵) = P(B|A)P(A)

## P(B)
Dimana: P(B|A) = Nilai conditional probability P(A) = Nilai prior probability P(B| Ā) P(Ā )= Nilai joint probability

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Berikut ini penelitian sejenis yang digunakan penulis sebagai referensi dalam melakukan penelitian ini. Dalam penelitian [17] ,  "Pemodelan  Bayesian  Network  untuk  Prediksi  Penyakit  Saluran  Pernafasan".  Penelitian  ini membahas tentang pengujian metode Bayesian Network dengan scoring based untuk penyakit saluran pernafasan dengan menggunakan 36 data sample yang sudah dipilih terlebih dahulu dan kemudian dibagi menjadi 6 data sample untuk setiap penyakit dan didapatkan hasil pengujiannya dengan tingkat keakurasian yaitu Asma 75%, Ispa 100%, Pneumonia 100%, Bronkhitis 100%, Sinusitis 100% dan Tuberkulosis 100%.
Dalam  penelitian [18] ,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Schizophrenia  Menggunakan  Bayesian  Network”. Schizophrenia  adalah  gangguan  parah  mental,  yang  ditandai  dengan  gangguan  pikiran,  bahasa,  persepsi,  dan kesadaran diri. Pada penelitian ini dilakukan 3 kali tahap pengujian yaitu pengujian validasi menggunakan metode blackbox dan menghasilkan akurasi 100% karena semua fungsi pada system berjalan dengan semestinya, pengujian akurasi validasi data latih dengan menggunakan 20, 27 dan 34 data latih dan menghasilkan nilai akurasi yang berbeda dengan nilai akurasi rata-rata adalah (85,1%), terakhir dilakukan pengujian variasi data uji dengan menggunakan 27 data  latih  dan  menghasilkan  akurasi  rata-rata  (81%).  Dapat  disimpulkan  bahwa  system  pakar  dengan  Bayesian Network memiliki performa yang bagus dalam mendiagnosis penyakit schizophrenia.
Dalam  penelitian [19] ,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Dengan  Metode  Bayesian  Network  Berbasis Website”. Pada penelitin ini diguanakan 37 kasus dan terdapat  29 kasus dinyatakan “valid” dan 8 kasus lainnya dinyatakan “tidak valid” dikarenakan hasil diagnosa system dan doketer gigi tidak sama. Pada pengujian blackbox didapatkan system berjalan dengan semestinya dan untuk hasil perhitungan dengan Bayesian Network menghasilkan tingkat akurasi (78,37%), sendangkan untuk akurasi pada tiap penyakit gigi didapatkan akurasi rata-ratanya adalah (87,79%).

## III. METODE PENELITIAN

## A. Penerapan Metode Bayesian Network
Dalam penelitian ini data yang diperoleh dari Universitas  Abdurrab. Pada tahapan ini akan membuat perhitungan menggunakan  metode  Bayesian  Network.  Bayesian  Network  metode  ini  dapat  memperlihatkan  kemungkinan hubungan kejadian saling berhubungan ataupun yang tidak berhubungan. Pada penerapan metode Bayesian terdapat beberapa tahapan perhitungan yaitu:
Gambar 1. Flowchart Bayesian Network

## B. Analisa Masalah
Analisis masalah dalam penelitian ini melibatkan beberapa langkah berikut:
1. Identifikasi Masalah:
a. Gangguan  bipolar  adalah  kondisi  yang  kompleks  dengan  gejala  yang  beragam,  memerlukan  metode diagnosis yang akurat.
b. Metode tradisional seperti naive bayes tidak mempertimbangkan hubungan antar gejala, mengurangi akurasi diagnosis.
2. Pemahaman Gejala dan Variabel:
a. Setiap gejala gangguan bipolar saling terkait, seperti episode manik dan depresi yang memengaruhi satu sama lain.
b. Variabel termasuk suasana hati, aktivitas, pola tidur, dan perubahan perilaku.
3. Keterbatasan Metode Tradisional:
a. Naive bayes mengasumsikan independensi antar variabel, tidak cocok untuk kondisi kompleks seperti gangguan bipolar.
b. Kurang akurat dalam mendeteksi pola gejala yang saling terkait.
4. Keunggulan Bayesian Network:
a. Memungkinkan  pemodelan  hubungan  sebab-akibat  antar  gejala,  mempertimbangkan  ketergantungan variabel.
b. Memberikan probabilitas diagnosis yang lebih akurat berdasarkan gejala yang diamati.
5. Pengumpulan Data:
Sari, Metode Bayesian Network Untuk…| 199
a. Data dikumpulkan melalui studi pustaka, wawancara dengan pakar kesehatan mental, dan survei pasien gangguan bipolar.
b. Termasuk riwayat kesehatan, deskripsi gejala, dan faktor relevan lainnya.
6. Pemodelan dan Implementasi:
a. Membangun model Bayesian Network menggunakan aplikasi Matlab untuk visualisasi dan perhitungan probabilitas efisien.
b. Pengujian model dengan data nyata untuk validitas dan reliabilitas.
7. Analisis Hasil:
a. Evaluasi menggunakan metrik akurasi dibandingkan dengan metode diagnostik lain.
b. Analisis sensitivitas untuk memahami pengaruh perubahan input data terhadap diagnosis.
Dengan analisis komprehensif ini, penelitian dapat mengembangkan metode yang lebih akurat dan praktis dalam mendiagnosis  gangguan  bipolar,  memberikan  dukungan  lebih  baik  bagi  tenaga  kesehatan  dalam  memberikan perawatan yang tepat.

## C. Prosedur Pengolahan Data
Berikut adalah prosedur yang dilakukan dalam pengolahan data dan metodologi penelitian:
1. Pengumpulan  Data:  Data  yang  digunakan  mencakup  informasi  tentang  gejala  gangguan  bipolar  seperti perubahan suasana hati, energi yang meningkat, atau penurunan aktivitas. Data ini dapat diperoleh melalui survei, wawancara, atau rekaman medis.
2. Pembuatan  Bayesian  Network:  Peneliti  membangun  Bayesian  Network,  sebuah  model  probabilistik  yang terdiri  dari  simpul-simpul  yang  mewakili  variabel  acak  dan  busur  yang  menghubungkan  simpul-simpul tersebut,  merepresentasikan  ketergantungan  probabilistik  antara  variabel-variabel  tersebut.  Variabel  yang dimasukkan mencakup gejala gangguan bipolar dan faktor-faktor risiko lainnya.
3. Pelatihan Model: Setelah Bayesian Network dibuat, model tersebut harus dilatih menggunakan data yang relevan.  Ini  melibatkan  estimasi  parameter  dari  model  untuk  memungkinkan  Bayesian  Network mencerminkan distribusi probabilitas yang sesuai dengan data yang diamati.
4. Validasi Model: Model perlu divalidasi untuk memastikan bahwa ia memberikan estimasi probabilitas yang akurat.  Validasi  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  prediksi  model  dengan  data  independen  atau menggunakan teknik validasi silang.
5. Pengujian Model: Setelah divalidasi, model dapat digunakan untuk menganalisis data baru atau membuat prediksi  tentang  probabilitas  indikasi  gangguan  bipolar  pada  individu  tertentu.  Proses  ini  melibatkan memberikan  nilai  observasi  pada  variabel  yang  diamati  ke  dalam  Bayesian  Network  dan  menghitung probabilitas terkait menggunakan aturan Bayesian.
6. Evaluasi  Kinerja:  Evaluasi  kinerja  model,  termasuk  tingkat  keakuratan  prediksi  serta  sensitivitas  dan spesifisitas dalam mengidentifikasi indikasi gangguan bipolar, merupakan langkah penting dalam penelitian ini.
Dengan pendekatan ini, penelitian dapat memberikan wawasan berharga tentang penerapan Bayesian Network dalam analisis data gangguan bipolar, yang dapat mendukung diagnosis dan manajemen gangguan tersebut.

## D. Kerangka Kerja Penelitian
Peneliti mengidentifikasi masalah yang ada bahwa adalah gejala-gejala gangguan bipolar memiliki kesamaan dengan penyakit  lain,  dengan  adanya  Bayesian  network  ini  dapat  membantu  pakar  lebih  mudah  untuk  mengindikasi gangguan bipolar. Kerangka kerja penelitian disesuaikan dengan gambar berikut ini.
Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian
Metode pengumpulan data yang digunakan adalah sebagai berikut:
a. Metode wawancara
Pengumpulan  data  dengan  wawancara  dilakukan  tatap  muka  secara  langsung  dengan  pakar.  Teknik wawancara yang digunakan untuk mengumpulkan data penelitian ini adalah teknik wawancara terstruktur. Teknik  ini  dilakukan  dengan  mengajukan  pertanyaan  yang  telah  disiapkan.  Pada  metode  ini  peneliti melakukan wawancara kepada salah satu Dosen Psikologi Universitas Abdurrab [20] . b. Studi Pustaka
Studi pustaka (literatur), merupakan teknik pengumpulan data dengan tinjauan pustaka ke perpustakaan dan pengumpulan buku-buku, bahan-bahan tertulis serta referensi-referensi yang relevan dengan penelitian yang sedang dilakukan. Studi pustaka juga menjadi bagian yang penting dalam kegiatan penelitian karena dapat memberikan informasi tentang gangguan bipolar lebih mendalam.
c. Survei
Survei  dengan  penelitian  kuantitatif  menggunakan  pertanyaan  terstruktur  yang  sama  pada  setiap  orang, kemudian  semua  jawaban  yang  diperoleh  peneliti  dicatat,  diolah,  dan  dianalisis,  dilakukan  dilingkungan Universitas Abdurrab.
d. Pengujian
Tahap  terakhir  adalah inferensi,  yaitu  pada  penelitian ini  untuk  pengujian,  untuk  melihat  seberapa  akurat pethitungan yang dibuat tersebut dalam mendiagnosis penyakit gangguan bipolar. Tahap inferensi dilakukan dengan pengujian perhitungan menggunakan Matlab.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Membangun Struktur Bayesian Network
Penelitian  ini  menerapkan  metode  Bayesian  Network  untuk  mengindikasi  gangguan  Bipolar  dengan  syarat memenuhi 50% mania dan 50% depresi. Pada metode Bayesian Network langkah pertama yaitu membangun struktur
KODE GEJALA BOBOT (Prior) MANIA
G001 Meningkatnya  Kepercayaan  diri 10 G002 Berkurangnya  kebutuhan  tidur 10 G003 Bicara lebih banyak dari biasanya 10 G004 Meningkatnya rasa bersemangat/optimisme terhadap sesuatu 10 G005 Perhatian mudah teralih pada hal tidak penting 10 G006 Meningkatnya aktivitas yg bermanfaat 5 G007 Keterlibatan yang berlebihan dalam aktivitas yang merugikan 5 G008 Gangguan suasana perasaan yang berat dan tidak bisa membedakan nyata dan fantasi
10 DEPRESI G009 Afek depresif 20 G010 Kehilangan minat dan kegembiraan 20 G011 Berkurangnya energi sehingga mudah lelah dan menurunnya aktivitas 20 G012 Konsentrasi dan perhatian berkurang 5 G013 Harga diri dan kepercayaan berkurang 5 G014 Merasa bersalah dan tidak berguna 5 G015 Pandangan masa depan yg suram dan pesimis 5 G016 Gagasan atau perbuatan membahayakan diri 5 G017 Tidur terganggu 5 G018 Nafsu makan berkurang
5
Bayesian. Langkah ke dua adalah menetukan nilai prior.
1. Membagun Struktur Bayesian Network
Gambar 3. Struktur Bayesian Network

## 2. Nilai Prior
Untuk setiap gejala yang direpresentasikan pada struktur bayesian network mempunyai estimasi parameter yang didapat dari data yang telah ada atau pengetahuan dari dokter spesialis. Nilai prior probability yang didapat langsung dari wawancara dengan dokter spesialis.

## Tabel 1.
Nilai Prior Gejala Bipolar
3. Nilai Conditional Probability (CPT) Conditional probability table (CPT) dari penyakit  Mania  dan Depresi  terhadap gejala gangguan Bipolar.
Rumus :
𝐶𝑃𝑇 = (A|B)

## P(B)
Keterangan :
CPT = Conditional Probability
P(A|B) = Probabilistic terjadi dengan syarat kemungkinan B terjadi P(B)  =  Total  banyaknya  kemunculan data Perhitungan Manual :
𝑎. 𝐶𝑃𝑇 (𝐺001) = 10 70 = 0.143
𝑏. 𝐶𝑃𝑇 (𝐺006) = 5
70 = 0.71
𝑐. 𝐶𝑃𝑇 (𝐺009) = 20 95 = 0.21 1
𝑑. 𝐶𝑃𝑇 (𝐺012) = 5 95 = 0.053
Tabel 2.

## Nilai CPT Mania
KODE BOBOT (Prior) NILAI CPT (Prior/7 0) G001 10 0.143 G002 10 0.143 G003 10 0.143 G004 10 0.143 G005 10 0.143 G006 5 0.071 G007 5 0.071 G008 10 0.143 Tabel 3. Nilai CPT Depresi KODE BOBOT (Prior) NILAI CPT (Prior/95) G009 20 0.211 G010 20 0.211 G011 20 0.211 G012 5 0.053 G013 5 0.053 G014 5 0.053 G015 5 0.053 G016 5 0.053 G017 5 0.053 G018 5 0.053 4. Nilai joint  Probability Distribution (JPD).
Joint  probability  distribution  suatu  gejala  adalah  mengalikan  nilai  conditional  probability  dengan  prior probability.
Rumus : IV.1.1 JPD = P(A)P(B|A) Keterangan : JPD = Joint Probability Distribution P(A) = Prior P(B|A) = Nilai CPT Perhitungan Manual JPD :
1. JPD (G001) = 10 X 0.143 = 1.429
2. JPD (G006) = 5 X 0.071 = 0.357
3. JPD (G009) = 20 X 0.211 = 4.211
4. JPD (G012) = 5 X 0.053 = 0.263
Tabel 4.

## Nilai JPD Mania
KODE BOBOT (Prior) NILAI CPT NILAI JPD (CPT * Prior) G001 10 0.143 1.429 G002 10 0.143 1.429 G003 10 0.143 1.429 G004 10 0.143 1.429 G005 10 0.143 1.429 G006 5 0.071 0.357 G007 5 0.071 0.357 G008 10 0.143 1.429
Tabel 5.
Nilai JPD Depresi KODE BOBOT (Prior) NILAI CPT NILAI JPD (CPT * Prior) G009 20 0.211 4.211 G010 20 0.211 4.211 G011 20 0.211 4.211 G012 5 0.053 0.263 G013 5 0.053 0.263 G014 5 0.053 0.263 G015 5 0.053 0.263 G016 5 0.053 0.263 G017 5 0.053 0.263 G018 5 0.053 0.263
5. Nilai Posterior
Perhitungan posterior probability gejala gangguan Bipolar, didasarkan pada joint probability distribution (JPD).
Rumus :
𝑃(𝐴|𝐵) = P(B|A)𝑃(𝐴) P(B|A)P(A) + P(B|A¯ )P(A¯ ) Keterangan : P(B|A)P(A) = Nilai JPD P ( B | A¯ ) P ( A¯ ) = JPD’
Perhitungan Manual Posterior :
𝑎. 𝑃(𝐴|𝐺001) = 1.429 1.429 + 1000 = 0.588 𝑏. 𝑃 (𝐴|𝐺006) = 0.357 0.357 + 1000 = 0.263
𝑐. 𝑃 (𝐴|𝐺009) = 4.211 4.211+1000 = 0.808 1 𝑑. 𝑃 (𝐴|𝐺012) = 0.263 0.263 + 1000 = 0.208

## Tabel 6.
Nilai Posterior
Setelah menghitung posterior  probability untuk tiap gejala dengan langkah-langkah di atas, lalu dihitung rata-rata probabilitas gejala setiap penyakit.
1. Mania
Pada data yang didapat responden telah mengisi gejala yang di alami lalu data akan diolah menggunakan metode Bayesian network berikut :
P(A|M) = (G001+G002+G003+G004+G006) = (0.588+0.588+0.588+0.588+0.263) = 2.616 = (2.616/5) x 100 = 52.322
Tabel 7.

## Responden Terindikasi Mania
Dari  hasil  perhitungan  data  diatas  didapat 52.3% yang  dapat disimpulkan bahwa responden terindikasi mania.
2. Depresi
Pada data yang didapat responden telah mengisi gejala yang di alami lalu data akan diolah menggunakan metode Bayesian network berikut :
P(A|D)  = (G009+G010+G011+G012+G013+G017) = (0.808+0.808+0.808+0.208+0.208+0.208) = 3.049 = (3.049/6) x 100 = 50.821
Tabel 8.
Responden Terindikasi Depresi
Dari hasil perhitungan data diatas didapat 50,8% yang dapat disimpulkan bahwa responden terindikasi depresi.
3. Bipolar
Pada data yang didapat responden telah mengisi gejala yang di alami lalu data akan diolah menggunakan metode Bayesian network berikut : P(A|M) = (G001+G002+G003+G007) = (0.588+0.588+0.588+0.263) = 2.028 = (2.028/4) x 100 = 50.697 P(A|D)   = (G009+G010+G011+G012+G017+G018) = (0.808+0.808+0.808+0.208+0.208) = 3.049 = (3.049/6) x 100 = 50.821
Tabel 9.
Responden Terindikasi Bipolar
Dari  hasil  perhitungan  data  diatas  didapat  50.7% Mania  dan  50.8%  Depresi  yang dapat  disimpulkan  bahwa

## 206 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
responden  terindikasi Bipolar.

## B. Pengujian
Dalam tahap ini dilakukan pengembangan metode bayesian yang sudah dibuat dan dilakukan pegujian ( testing ). Metode yang digunakan pada tahap pengujian ini adalah MatLab .  Pengujian dilakukan untuk melihat kesesuaian antara perangkat lunak dan dengan perhitungan Metode Bayesian secara manual. Berikut ini adalah tabel rule-based knowledge atau pembentukan aturan gejala gangguan bipolar.
Tabel 10. Rules Based Knowledge
Adapun keluaran yang diharapkan adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Tampilan GUI MatLab
Gambar 5. Tampilan GUI Indikasi Gangguna Bipolar
Gambar 6. Tampilan GUI Indikasi Gangguan Depresi
Gambar 7. Tampilan GUI Indikasi Gangguan Mania

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis data penelitian yang peneliti paparkan dapat disimpulkan bahwa Metode Bayesian Network  untuk  mengindikasi  gangguan  bipolar  efektif  dalam  menghasilkan  seperti  pendapat  pakar.  Hal  ini ditunjukkan  dari hasil perhitungan persentase indikasi yang sesuai dengan pendapat pakar yaitu Bipolar yaitu 50,7% Mania  dan  50,8%  Depresi.  Penelitian  ini  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan data dengan benar.   Sensitivitas  mengukur  kemampuan  model  untuk  mendeteksi  kasus gangguan bipolar dengan benar, sedangkan spesifisitas mengukur kemampuan model untuk mengecualikan kasus non-gangguan bipolar dengan benar. Hal ini memberikan gambaran tentang seberapa baik model dapat memisahkan antara pasien yang mengindikasikan gangguan bipolar dan mereka yang tidak.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Dosen  Fakultas  Psikologi  Universitas Abdurrab  yang  telah  membantu  dan  memberikan dukungan terkait dengan penelitian yang dilakukan.

## 208 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Aisyah, F. Bimantoro, and B. Irmawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Dengan Metode Bayesian Network Berbasis Website,” vol , vol. 3, pp. 137–143, 2021.
[2] I. Suryana, “Metode Bayesian Network Untuk Menetukan Probabilitas Terdampak Penyakit Kanker Payudara,” Euclid , vol. 5, no. 2, pp. 45–60, 2020.
[3] R. Kurniawan, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Dengan Metode Bayesian Network.” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2021.
[4] H.  Hartatik  and  S.  W.  Safitri,  “Diagnosa  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Bayesian  Network,” Journal  Automation Computer Information System , vol. 1, no. 2, pp. 131–140, 2021.
[5] I.  N.  Aeni,  “Asuhan  Keperawatan  Jiwa  Pada  Tn.  S  Dengan  Masalah  Utama  Gangguan  Persepsi  Sensori:  Halusinasi Pendengaran Akibat Skizofrenia Takterinci Di Ruang Srikandi Rsjd dr. Amino Gondohutomo Provinsi Jawa Tengah,” Repository Akademi Keperawatan AL-Hikmah 2 Brebes , 2023.
[6] K. Nofiyana and R. Supradewi, “Penerimaan Diri Pada Wanita Dengan Gangguan Bipolar,” Prosiding Konstelasi Ilmiah Mahasiswa Unissula (KIMU) Klaster Humanoira , 2020.
[7] N.  Diyanah,  “Interaksi  Sosial  Dalam  Pemulihan  Orang  Dengan  Bipolar  Pada  Komunitas  Bipolar  Care  Indonesia.” Fakultas Ilmu Dakwah dan Ilmu Komunikasi Universitas Islam Negeri Syarif …, 2021.
[8] R. D. Wardhani, R. R. M. Putri, and B. D. Setiawan, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Schizophrenia Menggunakan Metode Bayesian Network,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 1, no. 11, pp. 1416– 1424, 2021.
[9] D.  S.  Yudhantara,  R.  Istiqomah,  W.  D.  D.  W.  Putri,  Z.  Ulya,  and  F.  R.  Putri, Gangguan  Bipolar:  Buku  Ajar  untuk Mahasiswa Kedokteran . Universitas Brawijaya Press, 2022.
[10] J. Jahro, “Sistem pakar konseling dan psikoterapi masalah kepribadian dramatik menggunakan metode forward chaining berbasis web,” Rabit: Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , vol. 3, no. 1, pp. 35–46, 2021.
[11] M.  M.  Maramis, Gangguan  Bipolar  dan  Psikoedukasi  Sebuah  Kumpulan  Materi  untuk  Petugas  Kesehatan  dalam Melakukan Psikoedukasi pada Pasien dan Keluarga . Airlangga University Press, 2022.
[12] A.  Agustin,  “GAMBARAN  KARAKTERISTIK  PASIEN  BIPOLAR  DI  RUMAH  SAKIT  JIWA  PROVINSI KALIMANTAN BARAT,” Jurnal Mahasiswa Farmasi Fakultas Kedokteran UNTAN , vol. 4, no. 1.
[13] A. Kadir, “Dasar Pemrograman MATLAB,” 2022.
[14] W. Yulianti,  “Aptitude Testing Berbasis Case-Based Reasoning Dalam Sistem Pakar Untuk Menentukan Minat Dan Bakat Siswa Sekolah Dasar,” Rabit: Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab , vol. 1, no. 2, pp. 110–126, 2023.
[15] T. Febrianti and E. Harahap, “Penggunaan aplikasi  matlab  dalam pembelajaran program  linear,” Matematika: Jurnal Teori dan Terapan Matematika , vol. 20, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[16] M. Siahaan, C. H. Jasa, K. Anderson, M. V. Rosiana, S. Lim, and W. Yudianto, “Penerapan Artificial Intelligence (AI) Terhadap Seorang Penyandang Disabilitas Tunanetra,” Journal of Information System and Technology (JOINT) , vol. 1, no. 2, pp. 186–193, 2022.
[17] N. I. Pradasari and R. L. Atimi, “Pemodelan Bayesian Network untuk Prediksi Penyakit Saluran Pernapasan,” Petir , vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2021, doi: 10.33322/petir.v12i2.637.
[18] R. D. Wardhani, R. R. M. Putri, and B. D. Setiawan, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Schizophrenia Menggunakan Metode Bayesian Network,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 1, no. 11, pp. 1–9, 2022.
[19] Y. Aisyah, F. Bimantoro, and B. Irmawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi dengan Metode Bayesian Network Berbasis Website,” J-Cosine , vol. 3, no. 2, pp. 1–7, 2021.
[20] I. P. Sari, A. Febtriko, T. Rahayuningsih, and A. A. Putra, “Integrasi pendekatan analytic network process dan structural equation  modeling  untuk  pengukuran  bullying  di  tempat  kerja  berbasis  gender  menggunakan  sistem  pakar,” Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab , vol. 4, no. 2, pp. 109–119, 2021.