http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v11i3%20s1.3383

## SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  SINDROM  DISPEPSIA MENGGUNAKAN  METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER (STUDI KASUS : PUSKESMAS DEPOK 3)
Vivin Angelina Duha 1* , Anief Fauzan Rozi 2
1,2 Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Jl. Jembatan Merah No. 84C Gejayan, Yogyakarta 55283 ; (0274) 550703
Riwayat artikel: Received: 20 Juli 2023 Accepted: 21 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Sistem Pakar, Sindrom Dispepsia, Naïve Bayes Classifier
Corespondent Email: vivinangelinaduha@gmail.com
Abstrak. Dispepsia merupakan kumpulan gejala yang menyerang saluran pencernaan  atas dan memberi rasa tidak nyaman diperut atas. Penelitian ini berfokus  terhadap  diagnosa  sindrom  dispepsia  yang  gejalanya    banyak dikeluhkan  oleh  masyarakat.  Sistem  ini  dibangun  untuk  memberikan pengetahuan  tentang  klasifikasi  dispepsia  dengan  gejala-gejala  spesifik serta solusi penangannya. Studi kasus penelitian ini dilakukan di Puskesmas Depok  III  dengan  menggunakan  metode naïve  bayes  classifier. Dalam menyelesaikan masalah dalam penelitian ini menggunakan 4 tahapan yaitu akuisisi pengetahuan pakar, representasi pengetahuan, inferensi pengetahuan  serta  pengujian  dan  analisis.    Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini yang didapat dari pakar terdiri dari 6 penyakit dan 45 gejala. Berdasarkan 28 data rekam medis yang diujikan dalam sistem terdapat 24 data yang sesuai dan 4 data yang tidak sesuai dengan diagnosa pakar. Oleh karena itu tingkat akurasi berdasarkan data yang telah diuji adalah 85,7% sesuai dan 14.3% tidak sesuai.
Abstract. Dyspepsia  is  a  collection  of  symptoms  that  attack  the  upper digestive  tract  and  cause  discomfort  in  the  upper  abdomen.  This  research focuses on the diagnosis of dyspepsia syndrome, whose symptoms are often complained of by the public. This system was built to provide knowledge about the  classification  of  dyspepsia  with  specific  symptoms  and  solutions  for handling it. This research case study was conducted at the Depok III Health Center using the naïve Bayes classifier method. In solving the problems in this study using 4 stages, namely the acquisition of expert knowledge, knowledge representation, knowledge inference as well as testing and analysis. The data used in this study were obtained from experts consisting of 6 diseases and 45 symptoms. Based on the 28 medical record data tested in the system, there are 24 data that are appropriate and 4 data that are not in accordance with expert diagnoses.  Therefore  the  level  of accuracy based  on  the  data  that  has  been tested is 85.7% appropriate and 14.3% inappropriate.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  di  masa globalisasi  saat  ini  sangatlah  pesat,  dan perkembangan  ini  dampak  yang  diberikan positif  di  berbagai  bidang..  Teknologi  yang berkembang mencakup banyak bidang salah satunya di bidang kesehatan. Teknologi yang berkembang  di  bidang  kesehatan  dapat dimanfaatkan  oleh  para  dokter  dan  petugas medis agar pekerjaan dapat lebih efektif dan efisien.  Contoh  implementasi  yang  dapat dilakukan yaitu pada gejala dispepsia[1].
Dispepsia  merupakan  kumpulan berbagai gejala yang menyebabkan rasa tidak nyaman pada saluran pencernaan / perut atas yang  meliputi  rasa  nyeri  pada  area gastro duodenum (epigastrium/ulu  hati),  cepat kenyang,  mual  atau  muntah,  penuh,  rasa terbakar dll. Klasifikasi dispepsia dibedakan menjadi  2  yaitu  fungsional  dan  organik. Dispepsia  fungsional    ditandai  dengan  rasa nyeri  di  bagian  perut  atas  terjadi  secara berulang,,  dan  tanpa  harus  melakukan endoskopi atau pemeriksaan fisik.. Sedangkan  dispepsia  organik  didasari  oleh penyakit  seperti gerd ,  penggunaan  obat kronis  atau  alkohol  dll.  Dispepsia  menjadi salah satu gejala yang sering dikeluhkan oleh pasien  yang  dating  berobat  baik  dengan keluhan dispepsia organik fungional. [2].
Berdasarkan  data  WHO  ( World Health  Organization) gangguan  dispepsia mengenai  25%  populasi  dunia  setiap  tahun. Terdapat  sekitar  15-40%  secara  global. Dispepsia di Asia memiliki prevalensi sekitar 8-30%.  Sedangkan  di  Indonesia  prevalensi dispepsia mencapai  40-50% [3].  Sedangkan di  Yogyakarta  sendiri  dispepsia  menempati urutan ke-7 dengan proporsi sebesar 5,81%. Tahun  2020  diperkirakan  dyspepsia  terjadi peningkatan pada awalnya dari  10 juta jiwa menjadi  28  juta  jiwa  yang  sepadan  dengan 11,3%  dari  seluruh  penduduk  di  Indonesia. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  prevalensi dispepsia  terjadi  peningkatan.  Dispepsia menempati  urutan  ke  10  sebagai  kategori jenis  penyakit  yang  menyebabkan pasien di seluruh  rumah  sakit  di  Indonesia  harus dirawat jalan. [4].
Pada penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya menggunakan metode
Depth First Search dan Backward Chaining untuk  membangun  sistem  pakar  diagnosa penyakit  dispepsia  berbasis  web.  Sistem pakar  ini  mendiagnosa  5  kategori  jenis penyakit. Dengan tujuan untuk memberikan pengetahuan  dan  hasil  diagnosa  yang diharapkan  penggunanya.  [5].  Penelitian sebelumnya  menjelaskan  bahwa  dispepsia atau  maag  merupakan  kondisi  rasa  tidak nyaman  pada  saluran  pencernaan  atas. Sehingga dibangun aplikasi validasi diagnosis tingkat keparahan dispepsia dengan  menggunakan  metode finite  state automata dan mode non deterministic . Hasil dari  penilitian  bahwa  sistem  pakar  yang dibangun  memberikan  alur  yang  logis  ini. Pengujian  pada  sistem  memiliki  akurasi 100%  dari hasil 10 data uji [6].
Sindrom dispepsia dapat menyerang siapa saja baik usia muda dan usia tua. Gejala dispepsia ringan dapat mengganggu aktivitas dari pengidapnya. Sedangkan gejala dispepsia  berat  mengindikasikan  bahwa pengidapnya mengalami penyakit
berbahaya.  Oleh  karena  itu  gejala  dispepsia tidak boleh diabaikan karena dapat menimbulkan komplikasi yang sangat serius. Komplikasi yang disebabkan oleh dispepsia meliputi penyakit-penyakit
yang menyebabkan  kematian  dan  berbahaya. Komplikasi  dispepsia  meliputi  penyakit kanker  lambung,  kanker  esofagus,  kanker pankreas dll. Jika dilakukan penanganan dini hal  itu  dapat  mengurangi  resiko  terjadinya komplikasi.  Penelitian  ini  dilakukan  di Puskesmas Depok III sleman yang beralamat di  Jl.  Komp.  Colombo  No.50a,  Mrican, Caturtunggal,  Kec.  Depok,  Kabupaten Sleman, DIY.
Untuk  mengatasi  masalah  diatas  maka dibangunlah  sistem  pakar  yang  dapat mendiagnosa  gejala  dispepsia  berbasis website.  Algoritma  yang  digunakan  yaitu Naïve Bayes Classifier dimana algoritma ini bersifat  klasifikasi  dan  data  yang  diuji merupakan hasil dari perbandingan data lama dan  data  baru,  Tujuan  membangun  sistem pakar  ini  tidak  menggantikan  peran    pakar, namun  untuk  membantu  agar  kegiatan mendiagnosa  dapat  dilakukan  secara  cepat dan tepat.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sindrom Dispepsia
Menurut  Talley  &  Holtman,  Dispepsia berasal dari kata Bahasa Yunani dys=buruk dan peptein=pencernaan yang artinyaJika kata ini rasa  tidaksanggup  atau  sulit  dalam  mencerna. Definisi  dyspepsia  yaitu  rasa  sulit  dalam mencerna  yang  ditandai  dengan  rasa  terbakar atau  nyeri  di epigastrium yang  terjadi  secara berulang.  Jadi  dispepsia  didefinisikan  sebagai kesulitan  dalam  mencerna  yang  ditandai  oleh rasa  nyeri atau  terbakar    di epigasterium yang persisten  atau  berulang    dan  gejalanya berhubungan dengan makan.
Dispepsia  diklasifikasikan  menjadi  2  yaitu dispepsia fungsional (non-organik) dan
dispepsia organik(struktural).
Dispepsia organic  didasari  oleh  sebuah  contoh  penyakit ulkus  peptikum,  GERD  ,  kanker,  penggunaan alkohol atau obat kronis. Dispepsia fungsional ditandai oleh rasa tidak nyaman dan nyeri pada perut bagian atas yang terjadi secara kronis atau berulang,  tanpa  abnormalitas  pada endoskopi dan pemeriksaan fisik [7].

## 2.2 Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  Teknik klasifikasi statistic yang bertujuan memprediksi kemungkinan  sederhana  yang  berdasar  dari teorema bayes. Teorema bayes akan digabungkan  dengan  “Naïve”  yang  artinya masing-masing atribut memiliki sifat independent atau  bebas. Naïve  Bayes hanya membutuhkan  data  yang  sedikit  dan  dapat menangani data diskrit dan kalkulasi kuantitatif untuk  bisa  memperkirakan  parameter  yang dibutuhkan untuk mengklasifikasi.[8].
Secara  umum  teorema  bayes  dinyatakan sebagai berikut :
Keterangan :
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 memandang evidence  apapun
P(A) = Peluang evidence penyakit A
Dari rumus persamaan teorema bayes maka didapatkan  persamaan  naïve  bayes  sebagai berikut :
Keterangan :
𝑛 𝑐 = jumlah record pada data learning yang
v= 𝑣 𝑗 dan a= 𝑎 𝑖 𝑝 = 1/ banyaknya jenis penyakit
𝑚 = jumlah gejala
𝑛 = jumlah record pada data learning yang v= 𝑛 𝑐 / tiap penyakit
Berikut  tahap  perhitungan Naïve  Bayes Classifier :
1. Menentukan nilai 𝑛 𝑐 untuk setiap class.
2. Menghitung nilai 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) dan 𝑃(𝑣 𝑗 )
3. Menghitung nilai 𝑃(𝑣 𝑗 ) x 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) untuk setiap v
4. Menentukan hasil klasifikasi yaitu v yang
memiliki nilai perkalian terbesar 2.3 Sistem Pakar
Sistem pakar adalah sistem yang mengadopsi  pengetahuan  seorang  pakar  di bidang  tertentu  kemudian  dimasukkan  kedalam sebuah  program  komputer.  Sistem  pakar  tidak hanya  digunakan  oleh  pakar  namun  bisa digunakan pengguna lain. Dengan adanya sistem ini user dapat  membuat  sebuah  keputusan  dan kebijakan layaknya seorang pakar [9].
𝑃(𝐵|𝐴) = 𝑃(𝐴|𝐵)𝑃(𝐵) 𝑃(𝐴)
𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) = 𝑛 𝑐 + 𝑚 𝑝 𝑛 + 𝑚
Gambar 1. Persamaan teorema bayes
Gambar 2. Persamaan naive bayes

## Gambar 3. Konsep sistem pakar
Gambar 3 merupakan gambar konsep dasar dari sistem pakar. Alur dari konsep sistem pakar tersebut yaitu user menyampaikan informasi atau fakta  ke  sistem  pakar,  lalu  fakta  dan  informasi tadi  disimpan  ke knowledge-base dan  diolah  di mesin inferensi, sehingga sistem dapat memberikan  jawaban  keahlian  berdasarkan pengetahuan yang disampaikan sebelumnya.

## 2.4 PHP
Hypertext  Preprocessor (PHP)  merupakan bahasa  pemrograman  yang  dapat  ditanamkan dalam  sebuah script HTML.  PHP  berbasis kumpulan kode yang fungsinya untuk mengolah dan mengirimkan data dari web browser menjadi kode html. Dan dikhususkan untuk pengembangan web [10].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Jalan Penelitian
Dalam membangun sistem pakar diagnosa sindrom  dispepsia  ini  menerapkan  alur penelitian yang dapat dilihat pada gambar 4:
Gambar 4. Jalan Penelitian

## 3.2 Perancangan Sistem
Perancangan sistem dibuat untuk menjelaskan kepada user apa saja yang menjadi kegiatan dalam sistem. Metode pemodelan yang digunakan  yaitu  UML( Unified  Modelling Language) yang  merupakan    Bahasa pemodelan standar yang terdapat semantik dan sintaks  didalamnya  [11].  UML  meliputi use case  diagram,  sequence  diagram,  activity diagram dan class diagram. Use case diagram adalah proses penggambaran  relasi  antara  aktor  dan  kasus yang  akan  ditangani  oleh software yang berdasarkan serangkaian langkah yang berkaitan. Use case bekerja dengan mendefinisikan interaksi antara user dan sistem [12]. Pada sistem pakar diagnosa dispepsia use case digambarkan seperti gambar 5

## Gambar 5. Use Case diagram
Admin/pakar  sebagai  aktor  mengakses halaman login , kemudian memasukkan password dan username dan  selanjutnya  data dialirkan  ke controller, dengan method selectData(). Dari controller method
get_data_ login digunakan untuk mengecek data pada  tabel  database.  Setelah  itu controller melakukan validasi dari  pengecekan dari tabel login . Jika login berhasil maka akan berpindah ke  halaman  dashboard  admin/pakar.  Berikut adalah Sequence diagram login yang dijelaskan pada gambar 6

## Gambar 6. Sequence diagram
Class diagram menggambarkan  struktur deskripsi  dari class, atribut,  properti  dan hubungan setiap objek. Pada penelitian ini class diagram dapat dilihat pada gambar 7

## Gambar 7. Class diagram
Proses diagnosa pada sistem ini dilakukan oleh pasien sebagai aktor dengan alur aktivitas seperti pada gambar 8

## Gambar 8. Activity diagram

## 3.3 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  berisi  pengetahuan tentang  penyakit, gejala dan relasi antara gejala dan  penyakit [13].
Berikut merupakan tabel penyakit dalam penelirian ini  dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1. Jenis Penyakit Kode Penyakit Nama  Penyakit P1 Tipe Epigastrium Pain P2 Tipe Distress Postprandial P3 Gastritis P4 GERD P5 Ulkus Peptikum P6 Ulkus Duodenum Terdapat juga tabel gejala penyakit yang bersumber  dari  pakar,  sebagai  acuan  dalam menganalisis  penyakit  agar  dapat  menentukan penyakit yang dialami serta besar persentasenya.  Jenis  gejala  dapat  dilihat  pada tabel 2
Tabel 2. Jenis Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Nyeri/terbakar di epigastrium (ulu hati) G02 Nyeri tidak hilang dengan buang air besar/flatus(kentut) G03 Mual G04 Muntah G05 Nyeri biasanya reda/diinduksi oleh konsumsi makanan atau antasida G06 Demam G07 Pusing G08 Badan lemas G09 Diare G10 Cepat kenyang sehingga mengurangi porsi makan, beberapa kali dalam seminggu G11 Rasa penuh pasca-makan dalam porsi biasa/ begah G12 Perut kembung G13 Mual pasca makan G14 Nyeri di perut G15 Rasa nyeri/terbakar di perut bagian atas yang semakin membaik/memburuk ketika makan G16 Sering bersendawa G17 Hilang nafsu makan G18 Muntah berwarna hitam (kondisi parah) G19 BAB berwarna hitam/bercampur darah G20 Rasa nyeri yang pedih/heartburn yang menjalar ke dada seperti rasa terbakar G21 Rasa asam dan pahit di lidah G22 Buang air terus menerus dan feses G23 Makanan Kembali ke mulut dari kerongkongan (regurgitasi) G24 Riwayat berbaring setelah makan G25 Riwayat pemakaian obat-obatan penghilang nyeri NSAID G26 Gangguan pernapasan (batuk dan sesak) G27 Riwayat asam lambung/ asam lambung kambuh G28 Dehidrasi G29 Sakit pada tenggorokan G30 Gangguan tidur G31 Batuk kronis G32 Berat badan turun G33 Sulit menelan(disfagia) G34 Nyeri saat menelan(odinafagia) G35 Rasa perih hebat di perut bagian atas dan tengah yang terasa beberapa jam setelah makan (food pain hunger relief) G36 Rasa sakit di bagian dada (kondisi parah) G37 Merasa tidak nyaman kenyang setelah makan G38 Rasa nyeri sering muncul malam hari G39 Nyeri yang dirasakan menyebar ke leher, pusar hingga punggung G40 Rasa nyeri umumnya hilang timbul sebelum makan atau saat lapar ( hunger pain food relief) G41 Anoreksia
Kode Gejala Nama Gejala G42 Riwayat makan tidak teratur G43 Mulas G44 Riwayat endoskopi terdapat luka di lambung G45 Riwayat endoskopi terdapat luka di usus Berikut  merupakan  penjabaran  tabel  aturan penyebaran gejala terhadap penyakit berdasarkan pada tabel 3 Tabel 3. Relasi Gejala Jenis Penyakit Relasi Tipe Epigastrium Pain G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G08 dan G09 Tipe Distress Postprandial G03, G04, G06, G07, G08,G09, G10, G11, G12 dan G13 Gastritis G03, G04 G12, G14, G15, G16, G17, G18, G19 dan G27 GERD G17, G19, G20, G21, G22, G23, G24, G25, G26, G27, G28, G29, G30, G31, G32, G33, G34 dan G36 Ulkus Peptikum G03, G04, G05, G12, G18, G19, G35, G36, G37, G38, G39, G42, G43 dan G45 Ulkus Duodenum G01, G03, G04, G05, G12, G18, G19, G26, G32, G38, G40, G41 dan G44

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Perancangan Sistem
a. Tampilan home user
Halaman ini merupakan tampilan awal ketika  pasien  membuka  aplikasi  diagnosa sindrom dispepsia lihat pada gambar 9
Gambar 9. Halaman Home
b. Tampilan halaman konsultasi Halaman  ini  adalah  tampilan  ketika user ingin  melakukan  kegiatan  diagnosa,
maka  hal  pertama  yang  harus  dilakukan adalah  memasukkan  data  dari  .kemudian memilih gejala yang dialami. Seperti pada gambar 10
Gambar 10 Halaman Konsultasi
c. Tampilan halaman hasil diagnose
Halaman ini menampilkan hasil konsultasi dari memilih gejala yang dialami oleh user seperti pada gambar 11

## Gambar 11 Halaman hasil diagnosa

## 4.2 Analisis dan Pembahasan

## 4.2.1 Proses Inferensi
Adapun  proses  inferensi  metode  naïve bayes classifier seperti pada gambar 3.27
Contoh perhitungan menggunakan metode naïve  bayes class ifier  dapat  dilakukan  pada pasien1  yang  mengalami  gejala  g03=  mual, g04=  muntah,  g11=  rasa  penuh  pasca  makan dalam  porsi  biasa,  g12= kembung,  g29=  nyeri
tenggorokan,  g06=  demam,  g08=  lemas, g07=pusing. Seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Tabel sampel
Berikut langkah-langkah perhitungan
Naïve Bayes Class ifier sebagai berikut :
Diketahui : n : 1
p : 1/6 = 0.166666
m : 45
a. Menentukan nilai nc untuk setiap class Jenis gejala dispepsia ke-1 : Tipe Epigastrium Pain
n : 1 p : 1/6 = 0.166666 m : 45 G03.nc=1 G04.nc=1 G06.nc=1 G07.nc=1 G08.nc=1 G11.nc=0 G12.nc=0 G29.nc=0 Jenis gejala dispepsia ke-2 : Tipe Distress Postprandial n : 1 p : 1/6 = 0.166666 m : 45 G03.nc=1 G04.nc=1 G06.nc=1 G07.nc=1 G08.nc=1 G11.nc=1 Gejala Varibel Dispepsia P01 P02 P03  P04  P05  P06 G03 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ G04 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ G06 ✓ ✓ G07 ✓ ✓ G08 ✓ ✓ G11 ✓ G12 ✓ ✓ ✓ ✓ G29 ✓
G12.nc=1
G29.nc=0 Jenis gejala dispepsia ke-3 :Gastritis
n : 1
p : 1/6 = 0.166666 m : 45 G03.nc=1 G04.nc=1 G06.nc=0 G07.nc=0 G08.nc=0 G11.nc=0 G12.nc=1 G29.nc=0 Jenis gejala dispepsia ke-4 : GERD n : 1 p : 1/6 = 0.166666 m : 45 G03.nc=0 G04.nc=0 G06.nc=0 G07.nc=0 G08.nc=0 G11.nc=0 G12.nc=0 G29.nc=1 Jenis gejala dispepsia ke-5: Ulkus Peptikum n : 1 p : 1/6 = 0.166666 m : 45 G03.nc=1 G04.nc=1 G06.nc=0 G07.nc=0 G08.nc=0 G11.nc=0 G12.nc=1 G29.nc=0 Jenis gejala dispepsia ke-6 : Ulkus Duodenum n : 1 p : 1/6 = 0.166666 m : 45 G03.nc=1 G04.nc=1 G06.nc=0 G07.nc=0 G08.nc=0 G11.nc=0 G12.nc=1 G29.nc=0
b. Menghitung nilai 𝑷(𝒂 𝒊 |𝒗 𝒋 ) dan 𝑷(𝒗 𝒋 ) Jenis gejala dispepsia ke-1 : Tipe
Epigastrium Pain P(G03|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G04|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G06|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G07|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G08|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G11|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G12|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G29|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304
Jenis gejala dispepsia ke-2 : Tipe Distress Postprandial P(G03|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G04|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G06|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G07|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G08|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G11|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G12|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G29|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 Jenis gejala dispepsia ke-3 : Gastritis P(G03|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G04|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G06|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G07|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G08|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G11|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G12|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G29|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 Jenis gejala dispepsia ke-4 : Gerd P(G03|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G04|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G06|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G07|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304
P(G08|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G11|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304
P(G12|X) = 0+45𝑥0.16666
1+45 = 0.16304 P(G29|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 Jenis gejala dispepsia ke-5 : Ulkus Peptikum P(G03|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G04|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G06|X) = 0+45𝑥0.16666
1+45 = 0.16304 P(G07|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G08|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G11|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G12|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G29|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 Jenis gejala dispepsia ke-6 : Ulkus duodenum P(G03|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G04|X) = 1+45𝑥0.16666 1+45 = 0.18478 P(G06|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304 P(G07|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304
P(G08|X) = 0+45𝑥0.16666
1+45 = 0.16304 P(G11|X) = 0+45𝑥0.16666
1+45 = 0.16304 P(G12|X) = 1+45𝑥0.16666
1+45 = 0.18478
P(G29|X) = 0+45𝑥0.16666 1+45 = 0.16304
c. Menghitung nilai 𝑷(𝒗 𝒋 ) x 𝑷(𝒂 𝒊 |𝒗 𝒋 ) untuk setiap v Jenis  gejala  dispepsia  ke-1  :  Tipe

## Epigastrium Pain
P(X) x [P(G03|X) x P(G04|X) x P(G06|X) x P(G07|X)  x  P(G08|X)  x  P(G11|X)  x P(G12|X) x P(G29|X)] = 0.16666 x 0.18478
x 0.18478 x 0.18478 x 0.18478 x 0.18478 x
0.16304 x 0.16304 x 0.16304 = 1.55592512E-7
Jenis  gejala  dispepsia  ke-2  :  Tipe Distress

## Postprandial
P(X) x [P(G03|X) x P(G04|X) x P(G06|X) x P(G07|X)  x  P(G08|X)  x  P(G11|X)  x
P(G12|X) x P(G29|X)] = 0.16666 x 0.18478 x 0.18478 x 0.18478 x 0.18478 x 0.18478 x 0.18478 x 0.18478 x 0.16304=
1.99852821E-7
Jenis gejala dispepsia ke-3 : Gastritis P(X) x [P(G03|X) x P(G04|X) x P(G06|X) x P(G07|X)  x  P(G08|X)  x  P(G11|X)  x P(G12|X)  x  P(G29|X)]  =  0.16666  x 0.18478x  0.18478x  0.16304  x  0.18478x 0.16304  x  0.16304  x  0.16304  x  0.16304  =
1.21134290E-7
Jenis gejala dispepsia ke-4 : GERD P(X) x [P(G03|X) x P(G04|X) x P(G06|X) x P(G07|X)  x  P(G08|X)  x  P(G11|X)  x P(G12|X) x P(G29|X)] = 0.16666 x 0.16304 x 0.16304 x 0.16304 x 0.16304 x 0.18478 x 0.16304 x 0.16304 x 0.16304 = 9.43073425E-8
Jenis  gejala  dispepsia  ke-5  =  Ulkus Peptikum P(X) x [P(G03|X) x P(G04|X) x P(G06|X) x P(G07|X)  x  P(G08|X)  x  P(G11|X)  x P(G12|X) x P(G29|X)] = 0.16666 x 0.16304 x  0.18478x  0.16304  x  0.18478x  0.16304  x 0.16304 x 0.16304 x 0.16304 = 1.21134290E-7
Jenis  gejala  dispepsia  ke-6  =  Ulkus Duodenum P(X) x [P(G03|X) x P(G04|X) x P(G06|X) x P(G07|X)  x  P(G08|X)  x  P(G11|X)  x P(G12|X)  x  P(G29|X)]  =  0.16666  x 0.18478x  0.18478  x  0.16304  x  0.18478  x 0.16304  x  0.16304  x  0.16304  x  0.16304  = 1.21134290E-7
d. Menentukan hasil klasifikasi yaitu v yang memiliki nilai perkalian terbesar Nilai v yang terbesar dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5 Hasil klasifikasi Jenis gejala dispepsia Nilai v Tipe Epigastrium Pain 1.55592512E-7 Tipe Distress Postprandial 1.99852821E-7 Tipe Gastritis 1.21134290E-7 Tipe GERD 9.43073425E-8 Tipe Ulkus Peptikum 1.21134290E-7
Jenis gejala dispepsia Nilai v Tipe Ulkus Duodenum 1.21134290E-7
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  5  yang dilakukan  oleh  pasien1  dengan  memasukkan gejala-gejala  yang  dirasakan  didapatkan  nilai 1.99852821E-7 paling besar. Sehingga disimpulkan  bahwa  sistem  akan  menampilkan pasien1  didiagnosa  mengalami  dispepsia  tipe Distress Postprandial.

## 4.2.2 Uji Validasi
Pada  bagian  ini  akan  disajikan  data yang  telah  didiagnosa  menggunakan  sistem pakar kemudian akan dibandingkan kecocokannya  dengan  hasil  diagnosa  dari pakar.  Pengujian  kecocokan  dapat  dilihat pada tabel 6 Tabel 6 Data rekam medis Pasie n Gejala Hasil Diagnosa Valid asi Hasil Pakar Sistem Pasien 01 G03, G04, G06, G07, G08, G11, G12, G29 Tipe Distress Postprand ial Tipe Distress Postprandia l Sesuai Pasien 02 G01, G03, G04, G07, G14, G42 Tipe Nyeri Epigastriu m Tipe  Nyeri Epigastrium Sesuai Pasien 03 G14, G17, G27, G29, G38 Gastritis Gastritis, GERD Tidak Sesuai Pasien 04 G12, G16, G17, G25, G32, G38, G40 Ulkus Duodenu m Ulkus Duodenum Sesuai Pasien 05 G03, G05, G18, G32, G35, G42 Ulkus Peptikum Ulkus Peptikum Sesuai Pasien 06 G01, G34, G36 GERD GERD Sesuai Pasien 07 G10, G11, G16, G21, G27 Tipe distress postprandi al Tipe Distress Postprandia l, Gastritis, GERD Tidak sesuai Pasien 08 G01, G03, G04, G05, G19, G25 Ulkus Duodenu m Ulkus Duodenum Sesuai Pasien 09 G01, G03, G04, G17, G19, G25, G35, G42 Ulkus Peptikum Ulkus Peptikum Sesuai Pasien 10 G19, G29 GERD GERD Sesuai Pasien G03, G10, Tipe Tipe Sesuai
Pasie n Gejala Hasil Diagnosa Valid asi Hasil Pakar Sistem 11 G06, G07, G08, G27, G29 Distress Postprand ial Distress Postprandia l Pasien 12 G01, G03, G07, G09 Tipe nyeri epigastriu m Tipe nyeri epigastrium Sesuai Pasien 13 G01, G03, G05, G19, G25, G44 Ulkus duodenum Ulkus duodenum Sesuai Pasien 14 G03, G17, G19, G32, G35, G45 Ulkus Peptikum Ulkus Peptikum Sesuai Pasien 15 G03, G04, G14, G17, G23 GERD Gastritis Tidak Sesuai Pasien 16 G01, G04, G06, G09, G14, G22 Tipe Nyeri Epigastriu m Tipe Nyeri Epigastrium Sesuai Pasien 17 G03, G04, G05, G19, G25, G38 G40 Ulkus Duodenu m Ulkus Duodenum Sesuai Pasien 18 G01, G03, G11, G16, G35, G42 Ulkus Peptikum Ulkus Peptikum Sesuai Pasien 19 G01, G05, G08, , G29,G30 Tipe nyeri epigastriu m Tipe nyeri epigastrium Sesuai Pasien 20 G01, G06, G28, G29, G30 GERD GERD Sesuai Pasien 21 G03, G04, G14, G17, G18 Gastritis Gastritis Sesuai Pasien 22 G01,G03, G04, G09 Tipe Nyeri Epigastriu m Tipe Nyeri Epigastrium Sesuai Pasien 23 G09, G10, G11, G13 Tipe Distress Postprand ial Tipe Distress Postprandia l Sesuai Pasien 24 G12, G13, G14, G16, G17, G42 Gastritis Gastritis Sesuai Pasien 25 G03, G04, G07, G11, G27 Tipe Distress Postprand ial Tipe Distress Postprandia l Sesuai Pasien 26 G01, G03, G04, G09, G27 Tipe Nyeri Epigastriu m Tipe nyeri epigastrium Sesuai Pasien 27 G03, G04, G10, G12, G17, G19 Tipe Distress Postprand ial Gastritis Tidak Sesuai Pasien 28 G01, G04, G15, G16 Gastritis Gastritis Sesuai
Berdasarkan dari 28 data pokok yaitu data rekam medis  dari  puskesmas  depok  III telah  dilakukan  uji  coba  diagnosa  dengan menggunakan Sistem Pakar Diagnosa Sindrom  Dispepsia  menggunakan  metode Naïve Bayes Classifier
didapatkan kesimpulan  bahwa  sistem  yang  dibuat mampu mendiagnosa dengan tingkat akurasi sesuai (85,7%) dan tidak sesuai (14,3)%.

## 5. KESIMPULAN
a. Sistem  pakar  diagnosa  sindrom  dispepsia yang  dirancangan  menggunakan  metode naïve  bayes  classifier dapat  digunakan dalam mendiagnosa sindrom dispepsia.
b. Berdasarkan dari 28 data pasien yang telah diujikan  terhadap  sistem  dan  telah divalidasi oleh pakar terdapat 4 data yang tidak  sesuai  dan  28  data  sesuai.  Sehingga sistem  ini  memiliki  tingkat  keakuratan sebesar 85,7 %.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada dosen pembimbing yang senantiasa mengarahkan dan membimbing. Pihak puskemas  tempat  penelitian  dan  dokter  yang bersedia diwawancarai untuk data penelitian

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  S.  Naibaho,  “Peranan  Dan  Perencanaan Teknologi  Informasi  Dalam  Perusahaan,” Warta Dharmawangsa , 2017.
[2] L. Purnamasari, “Faktor Risiko, Klasifikasi, Dan  Terapi  Sindrom  Dispepsia,” Cermin Dunia Kedokteran 2017.
[3] H. Herman And R. Factors, “For Dyspepsia
Faktor  Risiko  Kejadian  Dispepsia  Risk Factors  For  Dyspepsia,” Jurnal  Ilmiah Kesehatan Sandi Husada , Vol. 9, No. 2, Pp. 1094–1100, 2020.
[4] U.  Faridah,  D.  Hartinah,  And  N.  Farida, “Relationship  Of  Diet  With  Frequency  Of Recurrence  Of  Dyspepsia  In  Puskesmas Pamotan  Rembang  Regency,” In Prosiding University Research Colloquium 2021.
[5] R. Destaria And Y. Yulmaini, “Sistem Pakar
Diagnosa Penyakit Dispepsia Menggunakan Metode  Depth  First  Search,” In  Prosiding Seminar  Nasional  Darmajaya  (Vol.  1,  Pp. 170-183). , 2022.
[6] M. C. Tahitoe, “Validasi Aplikasi Diagnosa Tingkat  Keparahan  Penyakit  Dispepsia
Menggunakan  Finite  State  Automata,” Doctoral Dissertation, 2020.
[7] E. A. Wibawani Et Al. , “Faktor-Faktor Yang Berhubungan  Dengan  Kejadian  Dispepsia Pada  Pasien  Rawat  Jalan  Poli  Penyakit Dalam  Di  Rsud  Koja” Jurnal  Kesehatan Komunitas Indonesia 2021.
[8] D.  Simanjuntak  And  A.  Sindar,  “Sistem
Pakar  Deteksi  Gizi  Buruk  Balita  Dengan Metode  Naïve  Bayes  Classifier,” Jurnal Inkofar 2019. [9] A.  Andriani, Pemrograman  Sistem  Pakar : Konsep Dasar Dan Aplikasinya Menggunakan Visual Basic 6 , Cet. 1., Vol. 148. Yogyakarta: Mediakom, 2017.
[10] A.  Sahi,  “Aplikasi  Test  Potensi  Akademik
Seleksi Saringan Masuk Lp3i Berbasis Web Online Menggunakan Framework Codeigniter,” Tematik 2020. [11] D.  C.  Prasetyo,  S.  Kusumadewi,  And  I.
Miladiyah, “Model Sistem Berbasis
Pengetahuan Untuk Rekomendasi Aktivitas Pensiun,” Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer , 2021, Doi: 10.25126/Jtiik.2021847. [12] N. Hikmah And L. Utammimah, “Pemanfaatan Metode Naïve Bayes Classifier  Dalam  Pembuatan  Sistem  Pakar Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kelamin,”
Energy-Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu  Teknik , Vol. 7, No. 2, Pp. 50–55, 2017.
[13] H. Hasnidar And P. Taqwa Prasetyaningrum, “Sistem Pakar Pengidentifikasian Jenis Kulit Wajah Dalam
Pemilihan  Msglow  Series  Menggunakan Naïve Bayes,” Jurnal Sains Dan Teknologi (Jsit) , Vol. 2, No. 3, Pp. 137–150, 2022