Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 595-604

## Penerapan Teorema Bayes Pada Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Dini Penyakit Tuberkulosis (Studi Kasus Di Rs. Tentara Dr. Reksodiwiryo Padang)
Fadil Idensia 1 *, Yuhandri 2 , Billy Hendrik 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia
E-mail: fadilidensiaa@gmail.com 1 , yuhandri.yunus@gmail.com 2 billy_hendrik@upiyptk.ac.id 3

## Abstract
Tuberculosis  (TB)  is  an  infectious  disease  that  is  still  a  global  health  problem, including in Indonesia. Early detection of this disease is crucial for effective treatment. In order  to  improve  early  detection  of  TB,  this  research  aims  to  apply  the  Bayes  Theorem method  to  the  development  of  an  expert  system.  The  case  study  was  conducted  at  Dr. Reksodiwiryo,  Padang,  where  the  percentage  of  Tuberculosis  based  on  the  method  has been identified. The Bayes Theorem method is implemented in an expert system to provide early diagnosis to patients suspected of having TB. Expert system testing was carried out to evaluate the accuracy of the diagnosis, with an average calculation result using Bayes' theorem  of  80%.  The  results  of  this  research  indicate  that  the  application  of  Bayes' Theorem in an expert system can be an effective tool in early detection of Tuberculosis. The practical implication of this research is to increase the capabilities of the Dr. Army Hospital.  Reksodiwiryo  Padang  in  treating  TB  early  and  accurately,  as  well  as contributing to efforts to prevent and control this disease more efficiently.
Keywords: Expert system, Bayes' Theorem, Tuberculosis

## Abstrak
Penyakit  Tuberkulosis  (TB)  merupakan  salah  satu  penyakit  menular  yang  masih menjadi permasalahan kesehatan global, termasuk di Indonesia. Deteksi dini penyakit ini menjadi  krusial  dalam  upaya  penanganan  yang  efektif.  Dalam  rangka  meningkatkan deteksi dini TB, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Metode Teorema Bayes pada pengembangan  sistem  pakar.  Studi  kasus  dilakukan  di  Rumah  Sakit  Tentara  Dr. Reksodiwiryo, Padang, dimana persentase penyakit Tuberkulosis berdasarkan metodenya telah teridentifikasi. Metode Teorema Bayes diimplementasikan dalam sistem pakar untuk memberikan  diagnosis  dini  kepada  pasien  yang  diduga  terkena  TB.  Pengujian  sistem pakar  dilakukan  untuk  mengevaluasi  akurasi  diagnosis,  dengan  rata-rata  hasil perhitungan  dengan  teorema  bayes  sebesar  80%.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  penerapan  Teorema  Bayes  dalam  sistem  pakar  dapat  menjadi  alat  yang  efektif dalam mendeteksi dini penyakit Tuberkulosis. Implikasi praktis dari penelitian ini adalah meningkatnya kemampuan RS Tentara Dr. Reksodiwiryo Padang dalam penanganan TB secara dini dan akurat, serta memberikan kontribusi pada upaya pencegahan dan kontrol penyakit ini secara lebih efisien.
Keywords: Sistem Pakar, Teorema Bayes, Tuberkulosis;

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  telah  mengalami  kemajuan  yang begitu  pesat.  Salah  satunya  adalah  semakin  meningkatnya  kemajuan  teknologi  untuk digunakan dalam dunia medis. Dibutuhkannya komputer dalam dunia medis yaitu sebagai
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 595-604
menunjang  kinerja  agar  dapat  mempercepat  suatu  diagnosa  penyakit  secara  sigap, tanggap, dan akurat [1].
Diagnosa  penyakit  dalam  dunia  medis  terkadang  membutuhkan  waktu  yang  lama khususnya penyakit yang jarang di ketahui oleh masyarakat. Ada beberapa langkah untuk mendiagnosa suatu penyakit seperti mewawancarai pasien tentang gejala yang dikeluhkan lalu menguji sampel di laboratorium untuk  mengetahui hasil diagnosa penyakit tersebut, tetapi  hal  ini  tidak  efektif dan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  untuk  mengetahui hasil  sampel  laboratoriumnya.  Contoh  kasus  seperti  ini  terjadi  saat  menangani pendiagnosaan terhadap penderita penyakit Tuberculosis (TB) yang membutuhkan waktu yang lama untuk mengetahui hasilnya[1].
Penyakit  tuberkulosis  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  kuman  TB (Mycobacterium tuberculosis). Di Indonesia, tuberkulosis merupakan penyebab kematian ketiga  terbesar,  terutama  karena  adanya  bakteri  yang  resisten  terhadap  obat  dan pengobatan  yang  memerlukan  waktu  lama.  Pengobatan  tuberkulosis  memerlukan setidaknya  6  bulan,  dan  perlu  evaluasi  dokter  untuk  menentukan  kelanjutan  atau penghentian  pengobatan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit tuberkulosis sejak dini agar pengobatan yang tepat dan cepat dapat diberikan[2].
Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah salah satu cabang dari ilmu komputer yang didesain untuk membuat software dan hardware yang dapat meniru fungsi dari  otak  manusia.  AI  harus  didasarkan  pada  sound  theoretical  (teori  suara)  dan  prinsip aplikasi yang sesuai dengan bidangnya[3][4].
Artificial  intelligence  memberikan  solusi  untuk  berbagai  permasalahan  dan  telah menjadi Program teratas dalam dunia teknologi saat ini. Penggunaan AI telah merambah berbagai bidang, termasuk kesehatan, pertanian, dan  teknologi, dengan salah satu sistem utamanya  yaitu  sistem  pakar,  yang  menggunakan  basis  pengetahuan  dari  ahli  dalam bidang tersebut untuk memecahkan persoalan[5].
Sistem  pakar  merupakan  aplikasi  praktis  yang  merupakan  hasil  pengembangan  dari kecerdasan  buatan.  Sebelumnya,  penelitian  telah  menjelaskan  bahwa  Sistem  Pakar merupakan  salah  satu  pendekatan  dalam  kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk mendiagnosis kesalahan sistem dan memberikan solusi. Lainnya menggambarkan Sistem pakar  sebagai  aplikasi  komputer  yang  membantu  dalam  menyelesaikan  masalah  yang seringkali  hanya  dapat  diselesaikan  oleh  seorang  pakar.  Sistem  pakar  mengintegrasikan basis pengetahuan yang berisi in Form asi yang diberikan oleh pakar untuk menyelesaikan masalah,  serta  sistem  inferensi  yang  bertugas  melakukan  penalaran  dan  menarik kesimpulan[6], [7], [8].
Penelitian  terdahulu  tentang  Analisis  Perbandingan  Teorema  Bayes  dan  Case  Based Reasoning Dalam Diagnosis Penyakit Myasthenia Gravis. Penelitian ini membandingkan Teorema Bayes dengan Case Based Reasoning untuk mendiagnosis penyakit Myasthenia Gravis.  Teorema  Bayes  digunakan  untuk  memperkirakan  kemungkinan  kondisi berdasarkan  gejala,  sementara  Case  Based  Reasoning  digunakan  untuk  mendiagnosis pasien  berdasarkan  in Form asi  dari  situasi  sebelumnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  Teorema  Bayes  menghasilkan  nilai  persentase  diagnosa  sebesar  55%,  sementara Case  Based  Reasoning  hanya  menghasilkan  nilai  persentase  sebesar  26%.  Penelitian  ini menyimpulkan  bahwa  Teorema  Bayes  lebih  efektif  dan  dapat  diandalkan  dalam mendiagnosis Myasthenia Gravis dari pada Case Based Reasoning[9].
Penelitian  terdahulu  juga  menerapkan  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Penyakit Tuberculosis  Mengunakan  Metode  Bayes  Pada  Puskesmas  Petumbukan.  Penyakit Tuberculosis  (TBC)  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  basil  tahan  asam (BTA)  dan  dapat  menyerang  siapa  saja  melalui  udara.  Proses  diagnosa  TBC  secara konvensional  memerlukan  wawancara  dengan  pakar  medis  dan  uji  sampel  dahak  di laboratorium,  yang  memakan  waktu  yang  lama.  Penelitian  ini  mengembangkan  sebuah Sistem  Pakar  menggunakan  metode  Bayes untuk  memudahkan  dalam  diagnosa  penyakit TBC.  Sistem  Pakar  ini  dikembangkan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 595-604
Microsoft Visual Studio 2010 dan database Microsoft Access 2010. Penggunaan metode Bayes  dalam  Sistem  Pakar  dapat  meningkatkan  akurasi  diagnosa  TBC.  Penelitian  ini memiliki potensi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi diagnosa penyakit TBC, yang pada  gilirannya  dapat  membantu  dalam  penanganan  penyakit  ini  dan  mengurangi dampaknya pada masyarakat[1].
Penelitian tentang Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor dan Teorema Bayes untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Autis  Pada  Anak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  dan  membandingkan  dua  metode,  yaitu  Certainty  Factor  dan  Teorema Bayes,  untuk  diagnosa  penyakit  autis  pada  anak.  Tujuan  utamanya  adalah  menentukan metode yang paling tepat dan baik untuk digunakan dalam aplikasi yang dapat membantu dalam  menentukan  kategori  anak  autisme.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Certainty  Factor  memiliki  akurasi  perhitungan  di  atas  90%.  Berdasarkan  penelitian  ini, Certainty  Factor  diidentifikasi  sebagai  metode  yang  lebih  akurat  dalam  mendiagnosis penyakit autis pada anak daripada metode Teorema Bayes[7].
Penelitian tentang Rancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Tuberkulosis (Tbc)  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer.  Tuberkulosis  adalah  penyakit  menular yang  disebabkan  oleh Mycobacterium  tuberculosis  (kuman  TB),  dan  saat  ini  merupakan penyebab  kematian  ketiga  tertinggi  di  Indonesia.  Ancaman  kematian  yang  disebabkan oleh  Tuberkulosis  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  termasuk  keberadaan  bakteri  yang kebal  terhadap  obat  dan  lama  durasi  pengobatan  yang  mencapai  6  bulan.  Penelitian  ini bertujuan untuk merancang Sistem Pakar yang dapat mendiagnosa penyakit Tuberkulosis sejak  dini,  sehingga  pasien  dapat  menerima  pengobatan  yang  cepat  dan  tepat.  Sistem Pakar ini menggunakan  metode Dempster Shafer untuk  mendiagnosa berdasarkan gejala yang  dialami  oleh  pasien.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  Sistem  Pakar  yang dikembangkan  memiliki tingkat akurasi mencapai 87%, yang sangat tinggi. Hal ini akan membantu  mempermudah  dokter  dalam  mendiagnosa  penyakit  Tuberkulosis  dan memberikan pengobatan yang sesuai. Sistem Pakar ini diharapkan dapat membantu dalam mendiagnosa penyakit Tuberkulosis lebih awal, yang pada gilirannya dapat meningkatkan kesempatan penyembuhan pasien[2].

## 2. Metodologi Penelitian
System  Analysis biasanya  dilakukan  dalam  membuat  System  Design.  System  Design adalah salah satu langkah dalam teknik pemecahan masalah dimana komponen-komponen pembentuk  system  digabungkan  sehingga  membentuk  satu  kesatuan  system  yang  utuh. Tujuan  dari  analisis  sistem  in Form asi  yaitu  untuk  merancang  sistem  baru  maupun menyempurnakan sistem yang sudah ada sebelumnya. Sebelumnya telah dijelaskan pada bagan  alir  analisa  dan  perancangan,  maka  Algoritma  Teorema  Bayes  pada  Sistem  Pakar mendiagnosa dini penyakit Tuberkulosis dilihat pada Gambar 1 berikut:
Gambar 1. Algoritma Proses Teorema Bayes

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 595-604
Berikut  uraian  Algoritma  Proses  Teorema  Bayes  dalam  penelitian  ini,  sesuai  dengan Gambar 1:
1. Menentukan Relasi Penyakit dan Gejala Tuberkulosis Menentukan Relasi Penyakit dan Gejala Tuberkulosis dibuat berdasarkan pengetahuan yang  diperoleh  dari  seorang  pakar  yang  dibuat  dalam  bentuk  Tabel  Gejala,  Tabel Penyakit.  Sehingga  memudahkan  dalam  memahami  pengetahuan  dari  seorang  pakar. Untuk  mempermudah  menentukan  relasi  penyakit  dan  gejala  dapat  dijelaskan  dalam bentuk Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Gejala Penyakit Tuberkulosis No Nama Gejala Kode Gejala 1. Batuk terus-menerus dan berdahak selama tiga minggu/lebih. G01 2. Dahak bercampur darah/batuk darah. G02 3. Demam selama tiga minggu atau lebih. G03 4. Sesak nafas dan nyeri dada. G04 5. Penurunan nafsu makan. G05 6. Berat badan turun. G06 7. Rasa kurang enak badan dan nafsu makan semakin menurun. G07 8. Berkeringat di malam hari walaupun tidak melakukan apa-apa. G08 9. Munculnya  benjolan-benjolan  pada  bagian  yang  mengalami gangguan kelenjar seperti leher, sela paha, serta ketiak. G09 10. Ada tanda-tanda radang di daerah sekitar benjolan kelenjar. G10 11. Benjolan kelenjar mudah digerakkan. G11 12. Benjolan kelenjar yang timbul terasa kenyal. G12 13. Membesarnya  benjolan  kelenjar  yang  mengakibatkan  hari  demi hari kondisinya semakin memburuk dan merusak tubuh. G13 14. Benjolan  kelenjar  pecah  dan  mengeluarkan  cairan  seperti  nanah kotor. G14 15. Terdapat  luka  pada  jaringan  kulit  atau  kulit  yang  disebabkan pecahnya benjolan kelenjar getah bening G15 16. Timbulnya benjolan di payudara. G16 17. Rasa nyeri di bagian payudara. G17 18. Adanya tanda radang di sekitar benjolan yang timbul di payudara. G18 No Nama Gejala Kode Gejala
Tabel  1  merupakan  Tabel  data  gejala  penyakit  Tuberkulosis  dimana  kode  gejala penyakit  Tuberkulosis  terdiri  dari  G01  sampai  dengan  G18.  Adapun  penyakit Tuberkulosis pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Penyakit Tuberkulosis No Nama Penyakit Kode Penyakit 1. Tuberkulosis Paru P01 2. Tuberkulosis Kelenjar Getah Bening P02 3. Tuberkulosis Payudara P03 No Nama Gejala Kode Gejala
Tabel  2  merupakan  tabel  aturan  enyakit  Tuberkulosis  dimana  kode  penyakit Tuberkulosiss  terdiri  dari  P01  sampai  dengan  P03.  Adapun  data  gejala  masing-masing penyakit pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Gejala Masing-masing Penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit Kode Gejala Nama Gejala P01 Tuberkulosis Paru G01 Batuk  terus-menerus  dan  berdahak  selama  tiga minggu/lebih.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 595-604
Kode Penyakit Nama Penyakit Kode Gejala Nama Gejala G02 Dahak bercampur darah/batuk darah. G03 Demam selama tiga minggu atau lebih. G04 Sesak nafas dan nyeri dada. G05 Penurunan nafsu makan. G06 Berat badan turun. G07 Rasa  kurang  enak  badan  dan  nafsu  makan semakin menurun. G08 Berkeringat  di  malam  hari  walaupun  tidak melakukan apa-apa. P02 Tuberkulosis Kelenjar Getah Bening G09 Munculnya benjolan-benjolan pada bagian yang mengalami gangguan kelenjar seperti leher, sela paha, serta ketiak. G10 Ada  tanda-tanda  radang  di  daerah  sekitar benjolan kelenjar. G11 Benjolan kelenjar mudah digerakkan. G12 Benjolan kelenjar yang timbul terasa kenyal. G13 Membesarnya benjolan kelenjar yang mengakibatkan  hari  demi  hari  kondisinya semakin memburuk dan merusak tubuh. G14 Benjolan  kelenjar  pecah  dan  mengeluarkan cairan seperti nanah kotor. G15 Terdapat  luka  pada  jaringan  kulit  atau  kulit yang  disebabkan  pecahnya  benjolan  kelenjar getah bening. P03 Tuberkulosis Payudara G16 Timbulnya benjolan di payudara. G17 Rasa nyeri di bagian payudara. G18 Adanya  tanda  radang  di  sekitar  benjolan  yang timbul di payudara.
Tabel  3  merupakan  Tabel  data  gejala  dari  masing-masing  penyakit.  Adapun  nilai probabilitas gejala dari masing-masing penyakit tersebut pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Probabilitas Gejala dari Masing-masing Penyakit Kode Penyakit Kode Gejala Nilai Probabilitas P01 G01 0.9 G02 0.9 G03 0.8 G04 0.8 G05 0.7 G06 0.7 G07 0.5 G08 0.5 P02 G09 0.7 G10 0.8 G11 0.8 G12 0.9 G13 0.9 G14 0.9 G15 0.8 P03 G16 0.9 G17 0.8 G18 0.7

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
2. Menentukan Rule berdasarkan data yang diperoleh
Berdasarkan hasil dari Tabel relasi antar gejala penyakit dengan jenis penyakit, maka dibuatlah  hasil  rule  Teorema  Bayes  untuk  mendiagnosa  penyakit  Tuberkulosis  dan berserta pengobatannya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Rule / Aturan Kode Penyakit Rule / Aturan P01 IF G01 AND G02 AND G03 AND G04 AND G05 AND G06 AND G07 AND G08 THEN P01 P02 IF  G09  AND  G10  AND  G11  ACND  G12  AND G13 AND G14 AND G15 THEN P02 P03 IF G16 AND G17 AND G18 THEN P03 Kode Penyakit Rule / Aturan

## 3. Melakukan Proses Pelacakan
Berdasarkan  Tabel  5  diatas  dapat  diuraikan  bahwa  P01  merupakan  penyakit Tuberkulosis Paru, P02 merupakan penyakit Tuberkulosis Kelenjar Getah Bening, P03 merupakan penyakit Tuberkulosis Payudara.
4. Menentukan Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  yang  dirancang  berdasarkan  gejala  dan  penyakit  yang  diperoleh dapat kita lihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Pohon Keputusan
5. Hasil Diagnosa Perhitungan Metode Teorema Bayes
Berikut ini contoh perhitungan Teorema Bayes dari gejala rekam medis pasien sebagai contohnya sebagai berikut:
1. Batuk terus-menerus dan berdahak selama tiga minggu/lebih.
2. Dahak bercampur darah/batuk darah.
3. Demam selama tiga minggu atau lebih.
4. Sesak nafas dan nyeri dada.
5. Penurunan nafsu makan.
6. Berat badan turun.
7. Rasa kurang enak badan dan nafsu makan semakin menurun.
Persamaannya adalah IF (G01=0.9) AND (G02=0,9) AND (G03=0,8) AND (G04=0,8) AND (G05=0,7) AND (G06=0,7) AND (G07=0,5) THEN (P01). a. Mencari nilai semesta dengan menjumlahkan hipotesa. Diketahui hipotesanya adalah sebagai berikut:
P(E| 𝐻 1) = 0,9 P(E| 𝐻 2) = 0,9 P(E| 𝐻 3) = 0,9 P(E| 𝐻 4) = 0,9 P(E| 𝐻 5) = 0,7 P(E| 𝐻 6) = 0,7

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 2, April (2024), pp. 595-604
P(E| 𝐻 7) = 0,5
b. Setelah  mendapatkan  jumlah  hipotesanya,  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung setiap nilai semesta dengan rumus sebagai berikut:
(𝐻 ) (  𝐻 ) ∑ (𝐻 ) (  𝐻 )
∑
(𝐻 ) (  𝐻 ) ∑ (𝐻 ) (  𝐻 ) ∑
(𝐻 ) (  𝐻 )
∑
(𝐻 ) (  𝐻 )
∑
(𝐻 ) (  𝐻 ) ∑ c. Setelah mendapatkan setiap nilai semestanya, langkah selanjutnya yaitu menghitung Probabilitas Hipotesa H tanpa memandang evidence apapun.
∑ [ (𝐻 )    (  𝐻 )]   [ (𝐻 )    (  𝐻 )]   [ (𝐻 )    (  𝐻 )]
[ (𝐻 )    (  𝐻 )]   [ (𝐻 )    (  𝐻 )]   [ (𝐻 )    (  𝐻 )]
[ (𝐻 )    (  𝐻 )]   (            )   (            )   (            )
(            )   (            )     (            ) (            )
d. Pencarian Selanjutnya yaitu menentukan setiap nilai P(Hi|E).
(𝐻 ) (  𝐻 )    (𝐻 )
(𝐻 ) (  𝐻 )    (𝐻 )
(𝐻 ) (  𝐻 )    (𝐻 )
(𝐻 ) (  𝐻 )    (𝐻 )
(𝐻 ) (  𝐻 )    (𝐻 )
(𝐻 ) (  𝐻 )    (𝐻 )
(𝐻 ) (  𝐻 )    (𝐻 )
e. Setelah mendapatkan setiap nilai P(Hi|E), selanjutnya menjumlahkan seluruh nilai bayes.
∑
(             )   (             )   (             ) (             )   (             )   (             ) (             )
Jadi , hasil bayes nya adalah 0,79733 atau 79,73% dan dilihat dari rules gejala yang diinputkan itu termasuk kedalam penyakit TBC Paru.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  implementasi  sistem  diperlukan  aplikasi  Sistem  Pakar  untuk  mengidentifikasi penyakit  Tuberkulosis  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL.  Halaman  utama  dapat  diakses  melalui  web  browser  apa  saja,  seperti  google chrome, mozilla, dan lain-lain dengan menuliskan alamat websitenya tesis.fadilidensia.web.id,  otomatis  akan  muncul  halaman  utama  pada  website  Sistem Pakar Teorema Bayes tersebut terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Menu Utama
Form menu  utama  terdiri  dari  3  bagian  pengguna  yaitu  admin  dan  pakar  sebagai pengelola  aplikasi  sedangkan  pasien  sebagai  pengguna  aplikasi.  Sebelum  pasien  dapat menggunakan aplikasi, pasien harus melakukan registrasi pada menu pendaftaran. Hal ini berguna  bagi  pasien  untuk  mendapatkan  username  dan  password.  Setelah  pasien mendapatkan username dan password, pasien dapat login ke sistem, di mana pada Form menu utama pasien ada beberapa menu seperti menu home, menu konsultasi penyakit dan menu laporan pasien.
Halaman  konsultasi  penyakit  hanya  bisa  diakses  pasien  setelah  dilakukannya  login terlebih dahulu. Halaman ini berisi tentang memilih gejala yang di alami seorang pasien dan mendapatkan hasil diagnosa penyakit yang dialami nantinya, terlihat pada Gambar 4 tampilan menu konsultasi penyakit.
Gambar 4. Tampilan Menu Konsultasi Penyakit
Setelah  pasien  memilih  gejala  yang  dialaminya,  maka  selanjutnya  pasien  akan melakukan  proses  diagnosa  dan  akan  mendapatkan  hasil  diagnosa  penyakit  dari  gejala yang di alaminya tadi, terlihat pada Gambar 5. tampilan halaman hasil diagnosa penyakit.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 5. Tampilan Halaman Hasil Diagnosa Penyakit
Halaman menu cetak laporan diagnosa pasien ini dapat dicetak setelah mengklik menu cetak laporan dari halam hasil diagnosa penyakit, terlihat pada Gambar 6 tampilan menu cetak laporan diagnosa pasien.
Gambar 6. Tampilan Menu Cetak Laporan Diagnosa Pasien

## 4. Kesimpulan
Perancangan Sistem Pakar menggunakan metode Teorema Bayes telah terbukti efektif dalam  mendeteksi  dini  penyakit  Tuberkulosis.  Melalui  penggunaan  in Form asi sebelumnya atau data riwayat pasien, sistem pakar dapat memberikan prediksi yang lebih akurat  terkait  keberadaan  penyakit,  membantu  dalam  deteksi  dini  dan  penanganan  lebih cepat. Penerapan Teorema Bayes dalam sistem pakar memberikan peningkatan signifikan terhadap  akurasi  diagnosis  dini  penyakit  Tuberkulosis.  Dengan  memanfaatkan probabilitas  dan  in Form asi  kondisional,  sistem  pakar  dapat  memberikan  rekomendasi diagnosis  yang  lebih  tepat,  meminimalkan  kesalahan  diagnosis,  dan  meningkatkan kepercayaan dalam hasil diagnosis.

## Daftar Pustaka
[1] R.  Romadhon  Tambak,  I.  Purnama,  And  E.  R.  Hasibuan,  “Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosis Penyakit Tubercolosis Mengunakan Metode Bayes Pada Puskesmas Petumbukan,” 2021.
[2] L.  De  Deus,  F.  Marisa,  And  D.  Artikel,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar Pendiagnosa  Penyakit  Tuberkulosis  (Tbc)  Menggunakan  Metode  Dempster Shafer,” The  5  Th  Conference  On  Innovation  And  Application  Of  Science  And Technology (Ciastech) , 2022.
[3] N.  Rubiati Et  Al. ,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata  Mengunakan  Metode Forward Chaining,” 2021.
[4] N.  Rubiati Et  Al. ,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata  Mengunakan  Metode Forward Chaining.”
[5] B.  Hendrik,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Demam  Berdarah Menggunakan Metode Certainty Factor,” Vol. 1, No. 3, Pp. 26–30, 2023.
[6] A. P. Siska, Y. Yuhandri, And S. Sumijan, “Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty  Factor  Dalam  Akurasi  Identifikasi  Penyakit  Pada  Paru,” Jurnal  Sistim Informasi Dan Teknologi , Pp. 64–69, Jun. 2021, Doi: 10.37034/Jsisfotek.V3i2.45.
[7] R. Ginting, M. Zarlis, And R. Rosnelly, “Analisis Perbandingan Metode Certainty Factor  Dan  Teorema  Bayes  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Autis  Pada  Anak,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma ,  Vol.  5,  No.  2,  P.  583,  Apr.  2021,  Doi: 10.30865/Mib.V5i2.2930.
[8] B. P. Putra, Y. Yunus, And Sumijan, “Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis Penyakit Mata  Dengan  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” Jurnal  Informasi  Dan Teknologi , Pp. 128–133, Sep. 2021, Doi: 10.37034/Jidt.V3i3.122.
[9] B. Triaji, I. Rusydi, I. Mariami, And A. Hadi Nasyuha, “Jurnal Media In form atika Budidarma  Analisis  Perbandingan  Teorema  Bayes  Dan  Case  Based  Reasoning Dalam Diagnosis Penyakit Myasthenia Gravis,” 2023, Doi: 10.30865/Mib.V7i3.6436.