MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 62-66

## PENERAPAN TEOREMA BAYES DALAM MEMPREDIKSI BAYI TERLAHIR CACAT
Desi Ratnasari 1 , Nelly Astuti Hasibuan 2
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan
2 Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan
1, 2 Jl. Sisingamangraja No. 338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Perkembangan sistem kedokteran berbasis komputer telah jauh meningkat dewasa ini. Salah satu masalah kesehatan yang sering mengganggu ibu hamil adalah resiko bayi terlahir dengan keadaan cacat seringkali diabaikan dikarenakan kebanyakan orang tidak memahami tentang bayi dapat terlahir dengan keadaan cacat dan mengganggap semua bayi memngalami cacat setelah  terlahir  bukan  sebelum  lahir,  namun  sebenarnya  bayi  terlahir  cacat  cukup  berbahaya  dan  dapat  mengakibatkan kematian. Penelitian ini dibuat bertujuan membangun aplikasi berbasis pakar yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi awal  gejala  bayi  terlahir  cacat.  Aplikasi  berbasis  kepakaran  ini,  yaitu  meniru  cara  kerja  seorang  pakar  atau  dokter  dalam menganalisis gejala tersebut. Jenis Inference engine (mesin penalaran) yang digunakan dalam penelitian yaitu Teorema Bayes yang merupakan suatu teori untuk menghasilkan estimasi parameter dengan menggabungakan informasi daari sampel dan informasi lain yang telah tersedia sebalumnya.
Kata Kunci : Bayi Cacat, Sistem Pakar, Teorema Bayes

## ABSTRACT
The development of computer-based medical systems has increased considerably today. One of the health problems that often interfere with pregnant women is that the risk of a baby born with a disability is often overlooked because most people do not understand that a baby can be born with a disability and assume that all babies have a disability after being born not before birth, but actually born babies are quite dangerous and can result in death. This study aims to build an expert-based application that can be used to make early predictions of birth defects. This expert-based application, which mimics the workings of an expert or physician in analyzing the symptoms. Type Inference engine (machine reasoning) used in the research Bayes Theorem is  a  theory  to  generate  parameter  estimation  by  combining  information  from  samples  and  other  information  that  has  been available previously.
Keywords : Disabled Baby, Expert System, Bayes Theorem

## I. PENDAHULUAN
Banyaknya  kasus  kelahiran  bayi  cacat diberbagai negara didunia termasuk indonesia sudah tentu tidak bisa dibiarkan begitu saja. Bagaimana pun, setiap  ibu  pasti  menginginkan  bayinya  lahir  dalam kondisi sempurna. Untuk wanita yang tengah bersiap- siap menjadi ibu, sangatlah tepat bila mengetahui hal- hal  seputar  bayi  cacat  supaya  menamambah wawasan.
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang dapat diterapkan ke dalam aplikasi komputer dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  sehingga  dapat mempermudah  para  ibu  hamil  untuk  berkonsultasi mengetahui  gejala-gejala  bayi  terlahir  cacat  tanpa perlu  mendatangi  langsung  atau  berkonsultasi langsung  pada  dokter  kandungan  atau  pakar kandungan.
Sistem pakar mulai dikembangkan oleh Bruce Buchanan  dan  Edward  Shortliffe  di  Stanford University pertengahan tahun 1970 yang diberi nama MYCIN.  Sistem  ini  merekam  diagnosa-diagnosa yang  berkaitan  dengan  infeksi  pada  darah  dan pengobatan-pengobatan yang performansinya setaraf dengan  seorang  pakar.  Berdasarkan  penelitian  yang telah  ada  yaitu Teorema Bayes pada  Sistem  Pakar untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Gagal  Ginjal  (Sri Rahayu)  berkesimpulan  bahwa  sistem  ini  dapat mengeluarkan  hasil  perhitungan  valid  yang  sama dengan  perhitungan  manual,  sehingga  proses
mendiagnosa  penyakit  gagal  ginjal  dapat  dilakukan dengan cepat dan akuarat.
Oleh  karena  itu,  demi  mempermudah  dalam menyelesaikan  permasalahn  memprediksi  bayi terhahir  cacat  penulis  memilih Teorema Bayes . Teorema Bayes merupakan metode yang baik dalam mesin  pembelajaran  berdasarkan  data  training, dengan  menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai dasarnya. Teorema Bayes juga  merupakan  suatu metode  untuk  menghasilakan  estimasi  parameter dengan  menggabungkan  informasi  dari  sampel  dan informasi lain yang sudah ada sebelumnya.

## II. TEORITIS A. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence ) merupakan cabang dari ilmu computer yang konsern dengan  pengautomatisasi  tingkah  laku  cerdas. Pernyataan tersebut juga dapat dijadikan defenisi dari Artificial  Intelligence .  Definisi  ini  menunjukan bahwa Artificial  Intelligence adalah  bagian  dari computer  sehingga  harus  didasarkan  pada sound theoretical (teori  suara)  dan  prinsip-prinsip  aplikasi dari bidangnya.

## B. Sistem Pakar
Menurut Turban(2005), keahlian dipindahkan dari  pakar  kesuatu  komputer.  Pengetahuan  ini kemudian disimpan didalam komputer.
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 62-66

## C. Bayi Cacat
Kehadiran  buah  hati  adalah  salah  satu dambaan  terbesar  dalam  berkeluarga.  Semua keluarga  pastinya  ingin  agar  sang  buah  hati  pun sempurna baik fisik maupun mental agar bisa menjadi harapan  bagi  orang  tua.  Tapi  tak  jarang  kita  masih mendengar  kabar  kelahiran  anak  yang  kurang sempurna, yaitu adanya cacat fisik ataupun kelainan pada mental si anak.
Faktor-faktor
yang mempengaruhi perkembangan  Janin  selama  kehamilan  Pada  saat hamil, seorang wanita tidak lagi diperlakukan sebagai satu  individu,  namun  diperlakukan  sebagai  dua individu, yaitu ibu dan janinnya. Selama total kurang lebih 9 bulan 10 hari, janin akan berkembang sampai menjadi seorang bayi yang lengkap dan sehat dalam organ kandungan ibunya. Fase kehamilan secara garis besar dibagi menjadi tiga trimester (tiga bulan) yaitu trimester pertama, kedua, dan ketiga. Pada ketiga fase ini  pula,  seorang  ibu  harus  mendapatkan  dukungan yang sesuai untuk mendukung suasana yang kondusif bagi ibu hamil.
Beberapa  kondisi  kehamilan  berisiko  untuk mengalami  kelainan  pada  janin  dibandingkan kehamilan pada umumnya.
1. Adanya  penggunaan  alkohol,  rokok  dan  obat- obatan selama kehamilan;
2. Adanya  penyakit  penyerta  pada  ibu  selama kehamilan;
3.  Kurangnya asupan nutrisi selama kehamilan,
4.  Adanya infeksi;
5.  Adanya stress selama kehamilan, dan usia ibu di rentang yang ekstrim yaitu antara kurang dari 17 tahun dan lebih dari 35 tahun.
Kelahiran  bayi  dengan  kelainan  fisik  atau mental dapat disebabkan oleh beberapa kemungkinan, antara lain:
1. Penyakit ibu yang diturunkan ibunya.
2. Ibu  mengkonsumsi  obat  berlebih  serta  bahan kimia berbahaya.
3. Perbedaan darah, misal Resus + dan Resus –.
4. Kekurangan pasokan nutrisi pada saat hamil.
5. Benturan fisik saat hamil.
Jenis-jenis cacat pada bayi:
1. Kelainan susunan saraf pusat
2. Kelainan kardiovaskuler
3. Kelainan saluran kemih
4. Sumbing
5. Cerebralpalsy
6. Clubfoot
7. Kelainan saluran pencernaan
8. Down Syndrome
9. Hipotiroidisme congenital

## D. Teorema Bayes
Teorema Bayes merupakan metode yang baik didalam  mesin  pembelajaran  berdasarkan  data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai  dasarnya. Teorema  bayes juga  merupakan suatu metode untuk menghasilkan estimasi parameter
dengan menggabungakan informasi daari sampel dan informasi  lain  yang  telah  tersedia  sebalumnya. Keunggulan utama pada penggunaan Teorema Bayes adalah  pentederhanaan  dari  cara  klasik  yang  penuh dengan integral untuk memperoleh model marginal.
Dalam  teori  probabilitas  klasik  probabilitas bersyarat A dengan syarat B dapat dihitunng dengan menggunakan rumus:

## P(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 𝑃(𝐵) 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑃(𝐵) ≠ 0 . . (1)
Jadi  peluang  bersyarat  didefenisikan  dengan istilah  kejadian bersama  ( Jont  event ) yang perbandingan  antara  probabilitas  dari  kejadian bersama  A  dan  B  adalah  probabilitas  B  dari persamaan diatas diperoleh:

## P(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴) … … … … … . . (2)
Dan  jika  keduan  sisi  dibagi  dengan  P(S)  dan disubtitusikan kepersamaan 2.1 maka dapat ditunkan bentuk  Bayes  yang  sederhana  yang  kadang  disebut sebagai  rumus  kebalikan  karena  mendefenisikan P(A|B) ke P(B|A), yaitu:
P(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴). 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) … … … … … … (3)
P(A)  adalah prior  probability dariA,  yaitu probabilitas  prior  untuk  mendapatkan  B.P(A|B) merupakan posterior probability .
Disini  (A|B)  diubah  menjadi  (H|E)  menjadi probabilitas bayes untuk  mengatasi  ketidakpastian data  dengan  menggunakan  formula bayes yang dinyatakan dengan rumus:
P(H|E) = 𝑃(𝐸|𝐻). 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) … … … … … … (4) Dimana: P(H|E) :  probabilitas  hipotesis  H  jika  diberikan evidence E
P(E|H) :  probabilitas  munculnya evidence E  jika diketahui hipotesis H P(H) :  probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun P(E) : probabilitas evindence E
Dalam  bidang  kedokteran  toerema  bayes sudah  dikenal  tetapi  teorema  ini  lebih  banyak diterapkan  dalam  ligika  kedokteran  modern(Cutler: 1991). Teorema ini lebih banyak diterapkan pada hal- hal  yang  berkenen  dengan  diagnosis  secara  statistic yang berhubungan dengan probabilitas serta kemungkinan  dari  penyakit  dan  gejala-gejala  yang berkaitan.
Langkah  –  langkah  dalam  perhitungan Bayes adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  gejala-gejala  atau  hipotesa  yang akan dihitung
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 62-66
2. Mencari Nilai semesta dengan cara menjumlahkan nilai hipotesa dengan rumus ∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − n) 𝑛 𝑘=1 ..................(5)
3. Setelah  hasil  penjumlahan  diketahui  maka didapat  rumus  untuk  menghitung  nilai  semesta dengan rumus
P(𝐻1) = 𝑃(𝐻1) ∑ 1 𝑘=1 ....................................... (6) 4. Setelah nilai semesta P(Hi) diketahui, probabilitas hipotesa tanpa memandang evidence
apapun maka rumusnya
∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − n) 𝑛 𝑘=1 5. Langkah  selanjutnya  mencari  nilai  probabilitas hipotesis  benar  jika  diberikan evidence maka rumusnya
P(𝐻𝑖) = 𝑃(𝐸\𝐻𝑖)∗𝑃(𝐻𝑖)
∑ 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐸\𝐻𝑖)∗𝑃(𝐻𝑖) .....................(7)
6. Setelah  seluruh  nilai  probabilitas  hipotesis diketahui  maka  jumlahkan  seluruh  nilai bayes dengan rumus
∑ Bayes = 𝑛 𝑘=1 Bayes1 + Bayes2 + Bayes 3 .(8)
Tabel 1. Nilai Bayes Terminologi Kepastian A/B Tidak Pasti 0 Tidak Tahu 0,2 Kurang Pasti 0,4 Cukup Pasti 0,6 Hampir pasti 0,8 Pasti 1,0 III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Konsulen kehamilan fetomaternal juga menjabarkan  bahwa  sekitar  10  dari  1.000  kelahiran hidup  mengalami  kelainan  susunan  saraf  pusat, kelainan kardiovaskuler 8 dari 1000, kelainan saluran kencing  4  dari  1000,  anggota  gerak  1  dari  1000. Sekitar  28  persen  bayi  yang  baru  lahir  mengalami kelainan jantung. Di sisi lain, kelainan kromosom dan kelainan pernapasan merupakan 15 persen penyebab kematian, sedangkan kelainan otak 12 persen.
Untuk  mengantisipasi  masalah  diatas  maka penulis  merancang  suatu  sistem  pakar  memprediksi bayi  terlahir  cacat  berdasarkan  makan.  Dengan adanya  program  perancangan  perangkat  lunak  ini diharapakn dapat membantu para dokter maupun ibu hamil  agar  dapat  mengantisipasi  agar  kelak  bayi terlahir dengan keadaan normal tidak ada kekurangan ataupun  cacat  dengan  mengatur  pola  makan  dan menjaga kandungan agar tetap sehat.
Dari  sumber-sumber  yang  dapat  dipercaya maka diperoleh beberapa  gejala-gejala dari kelainan jantung  bawaan  ( kardiovaskuler )  yang  disebabkan dari mengkonsumsi alkohol adalah:
Tabel 2. Gejala Kealainan Jantung Bawaan
Kode Gejala G1 Pembuluh  darah  yang  seharusnya menyambung menjadi tidak menyambung G2 Janin  pada  usia  diatas  empat  bulan dengan denyut jantung tidak normal G3 Pembentukan jantung tidak sempurna G4 Mudah lelah G5 Nafas pendek G6 Sering  batuk  khususnya  dimalam hari G7 Dada berdebar kencang G8 Buang air kecil terlalu sering G9 Sering merasa sakit didada G10 Sesak nafas G11 Mudah pingsan G12 Sering pusing
Dari  table  diatas  dapat  diliahat  gejala-gejala dari  kelainan  jantung  bawaan,  maka  setelah  itu penulis memasukan bobot atau terminologi kepastian dari  gejala  yang  ada, table  terminologi  dapat  dilihat pada table 2.
Dari  hasil  wawancara  penulis  dengan  pakar maka  didapat  data  analiasa  gejala  kelainan  jantung bawaaan yang dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Analis Gejala Kelaianan Jantung Bawaan Kode Gejala Bobot G1 Pembuluh darah yang seharusnya menyambung menjadi tidak menyambung 0,6 G2 Janin  pada  usia  diatas  empat bulan  dan  denyut  jantung  tidak normal 0,6 G3 Pembentukan jantung tidak sempurna 0,4 G4 Mudah lelah 0,2 G5 Nafas pendek 0,4 G6 Sering batuk khususnya dimalam hari 0,2 G7 Dada berdebar kencang 0,4 G8 Buang air kecil terlalu sering 0,2 G9 Sering merasa sakit didada 0,2 G10 Sesak nafas 0,4 G11 Mudah pingsan 0,2 G12 Sering pusing 0,2 Sumber : Dr. Ronny, SPOG
Dari  tabel  diatas  maka  dipresentasikan  seperti rule dibawah  ini. Refresentasi ini  digunakan  untuk memperoleh  pencarian  dan  menentukan  kesimpulan dari diagnosa berikut ini adalah pembahasannya:
Rule 1  : IF G1 AND G2 THEN kelainan  jantung bawaan Rule 2  : IF G1 AND G4 AND G5 THEN kelainan jantung bawaan
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 62-66
Rule 3  : IF G1 AND G2 AND G3 THEN kelainan jantung bawaan Rule 4  : IF G1 AND G12 THEN kelainan jantung bawaan Rule 5  : IF G2 AND G3 THEN kelainan jantung bawaan Rule 6  : IF G3 AND G5 AND G7 THEN kelainan jantung bawaan Rule 7  : IF G4 AND G5 AND G6 AND G7 AND G8 THEN kelainan jantung bawaan Rule 8  : IF G6 AND G7 THEN kelainan  jantung bawaan Rule 9  : IF G8 AND G9 AND G10 AND G11 THEN kelainan jantung bawaan Rule 10: IF G1 AND G2 AND G4 AND G5 AND G6 AND G7 AND G10 AND G11 AND G12 THEN kelainan jantung bawaan
Penerapan  Bayes  Pada  Prediksi  Bayi  Terlahir Cacat
Pada  contoh  dibawah  ini  akan  dicari  persentase kemungkinan dari penyebab bayi terlahir cacat pada ibu hamil dengan menggunakan perhitungan teorema bayes:
Contoh  kasus    bayi  telahir  cacat  jantung  bawaan Merri  melakukan  diagnosa  dengan  menjawab pertanyaan sesuai dengan gejala sebagai berikut:
G1 = 0,6 = P(E|H1) G2 = 0,6 = P(E|H2) G3 = 0 = P(E|H3) G4 = 0,2 = P(E|H4) G5 = 0,4 = P(E|H5) G6 = 0,2 = P(E|H6) G7 = 0,4 = P(E|H7) G8 = 0 = P(E|H8) G9 = 0 = P(E|H9) G10 = 0,4 = P(E|H10) G11 = 0,2 = P(E|H11) G12 = 0,2 = P(E|H12)
Kemudian  mencari  semesta  dengan  menjumlahkan dari hipotesa diatas:
∑ = G1 + G2 + G3  +  G4  +  G5  +  G6  +
𝑛 𝑘=1 G7  +  G8  +  G9  +  G10  +  G11  +                G12
= 0,6 + 0,6 + 0 + 0,2 + 0,4 + 0,2 + 0,4 + 0 + 0 + 0,4 + 0,2 + 0,2
= 3,2
Setelah  hasil  penjumlahan  diatas  diketahui,  maka didapatkan  rumus  yang  akan  menghitung  nilai semesta sebagau berikut:
P(𝐻1) = 𝑃(𝐻1) ∑ 1 𝑘=1 = 0,6 3,2 = 0,1875
P(𝐻2) = 𝑃(𝐻2) ∑ 2 𝑘=1 = 0,6 3,2 = 0,1875
P(𝐻3) = 𝑃(𝐻3) ∑ 3 𝑘=1 = 0 3,2 = 0
P(𝐻4) = 𝑃(𝐻4) ∑ 4 𝑘=1 = 0,2 3,2 = 0,0625 P(𝐻5) = 𝑃(𝐻5) ∑ 5 𝑘=1 = 0,4 3,2 = 0,125 P(𝐻6) = 𝑃(𝐻6) ∑ 6 𝑘=1 = 0,2 3,2 = 0,0625 P(𝐻7) = 𝑃(𝐻7) ∑ 7 𝑘=1 = 0,4 3,2 = 0,125 P(𝐻8) = 𝑃(𝐻8) ∑ 8 𝑘=1 = 0 3,4 = 0 P(𝐻9) = 𝑃(𝐻9) ∑ 9 𝑘=1 = 0 3,2 = 0
P(𝐻10) = 𝑃(𝐻10) ∑ 10 𝑘=1 = 0,4 3,2 = 0,125 P(𝐻11) = 𝑃(𝐻11) ∑ 11 𝑘=1 = 0,2 3,2 = 0,0625
P(𝐻12) = 𝑃(𝐻12) ∑ 12 𝑘=1 = 0,2 3,2 = 0,0625
Setelah nilai P(Hi) diketahui, probabilitas hipotesis H tanpa  memandang Evidence apapun,  maka  langkah selanjutnya adalah:
∑ = P(Hi) ∗ P(E\Hi − n) 𝑛 𝑘=1
= P(H1) * P(E|H1) + P(H2) * P(E|H2) + P(H3) *  P(E|H3)  +  P(H4)  *  P(E|H4)  +  P(H5)  *
P(E|H5)  +  P(H6)  *  P(E|H6)  +  P(H7)  * P(E|H7)  +  P(H8)  *  P(E|H8)  +  P(H9)  * P(E|H9)  +  P(H10)  *  P(E|H10)  +  P(H11)  * P(E|H11) + P(H12) * P(E|H12) =  (0,1875  *  0,6)  +  (0,1875  *  0,6)  + (0  *  0)  + (0,0625  *  0,2)  + (0,125  *  0,4)  + (0,0625  * 0,2)  +  (0,125  *  0,4)  +  (0  *  0)  +  (0  *  0)  + (0,125  *  0,4)  + (0,0625  *  0,2)  + (0,0625  * 0,2)
= 0,1125 + 0,1125 + 0 + 0,0125 + 0,05 + 0,0125 + 0,05 + 0 + 0 + 0,05 + 0,0125 + 0,0125 = 0,425
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  P(Hi\E) atau  probabilitas  hipotesis  Hi  benar  jika  diberikan evidence E.
P(𝐻𝑖) = 𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) ∑ 𝑛 𝑘=1 𝑃(𝐸\𝐻𝑖) ∗ 𝑃(𝐻𝑖) P(𝐻1\𝐸) = 0,6 ∗ 0,1875 0,425 = 0,26470 P(𝐻2\𝐸) = 0,6 ∗ 0,1875 0,425 = 0,26470
P(𝐻3\𝐸) = 0 ∗ 0 0,425 = 0 P(𝐻4\𝐸) = 0,2 ∗ 0,0625 0,425 = 0,029411 P(𝐻5\𝐸) = 0,4 ∗ 0,125 0,425 = 0,11764
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 3, September 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 62-66
P(𝐻6\𝐸) = 0,2 ∗ 0,0625 0,425 = 0,029411 P(𝐻7\𝐸) = 0,4 ∗ 0,125 0,425 = 0,11764 P(𝐻8\𝐸) = 0 ∗ 0 0,425 = 0
P(𝐻9\𝐸) = 0,∗ 0
0,425 = 0
P(𝐻10\𝐸) = 0,4 ∗ 0,125 0,425 = 0,11764 P(𝐻11\𝐸) = 0,2 ∗ 0,0625 0,425 = 0,029411 P(𝐻12\𝐸) = 0,2 ∗ 0,0625 0,425 = 0,029411
Setelah  seluruh  nilai  P(Hi\E)  diketahui,  maka jumlahkan  seluruh  nilai  bayesnya  dengan  rumus sebagai berikut:
∑ Bayes = 𝑛 𝑘=1 Bayes1 + Bayes2 + Bayes 3
+ Bayes 4  + Bayes 5  + Bayes + Bayes 7  + Bayes 8  + Bayes 9 + Bayes 10  + Bayes 11 + Bayes 12 = (0,6 * 0,26470) + (0,6 * 0,26470) + (0 *  0)  +  (0,2  *  0,029411)  +  (0,4  * 0,11764) + (0,2 * 0,029411) + (0,4 * 0,11764) + (0 * 0) + (0 * 0) + (0,4 * 0,11764) + (0,2 * 0,029411) + (0,2 * 0,029411)
=  0,10588  +  0,10588  +  0  +  0,01176  + 0,04705 + 0,01176 + 0,04705 + 0 + 0
+ 0,04705 + 0,01176 + 0,01176 = 0,48235 * 100% = 48,235%
Dari  kesimpulan  perhitungan  diatas  maka  dapat dipastikan  kandungan  Merri  diprediksi  mengalami kelainan  jantung  bawaan( kardiovaskuler )  dengan nilai 48,235%.
IV. KESIMPULAN Berdasarkan pengembangan yang telah dilakukan  selama  proses  parancangan  hingga implementasi  sistem  pakar  untuk  memprediksi  bayi terlahir cacat dengan  menggunakan Teorema Bayes , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Memprediksi bayi terlahir dengan keadaan cacat dengan  sistem  pakar  melihat  dari  gejala-gejala yang dirasakan oleh ibu sehingga proses prediksi bayi terlahir cacat dapat dilakukan dengan cepat dan akurat..
2. Dengan  menerapkan teorema  bayes dalam memprediksi bayi terlahir cacat dapat menghasilkan  perhitungan  valid  yang  sama dengan  perhitungan  manual  sehingga  proses prediksi  dapat  dilakukan  dengan  cepat  dan akurat.

## REFERENSI
[1]  R.  R.  Fanny,  N.  A.  Hasibuan,  and  E.  Buulolo,
“PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT ASIDOSIS TUBULUS RENALIS MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY    FACTOR DENGAN  PENULUSURAN  FORWARD  CHAINING,”
MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[2]  M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakarta, 2005.
[3]  D.  A  and  M.  Arhami, Konsep  Kecerdasan  Buatan . Yogyakarta, 2006.
[4]  Mesran, Visual Basic . Jakarta: Mitra Wacana Media, 2009.
[5]  M.  Syahril,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.  Pristiwanto, “PENERAPAN  METODE  DEMPSTER  SHAFER  DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT BELL’S PALSY,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 3, no. 6, Dec. 2016.
[6]  R. Miranda, N. A. Hasibuan, P. Pristiwanto, and M. Mesran, “SISTEM  PAKAR  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  JAMUR AKAR  PUTIH  (RIQIDOPORUS  LIGNOSUS)  PADA TANAMAN KARET (HAVEA  BRASILIENSIS) DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 3, no. 6, Dec. 2016.
[7]  Febi  Nur  Salisah,  Leony  Lidya,  and  Sarjon  Defit,  "Sistem Pakar Menentukan Bakat Anak Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining," Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi, vol. 1, no. 1, 2015.
[8]  Edi  Iskandar,  "Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosa  Penyakit  ISPA Menggunakan  Metode  Faktor  Kepastian,"  Jurnal  Ilmiah STMIK GI MDP, vol. 3, no. 1, Maret 2007.
[9]  Aprilia Sulistyoati and Taufiq Hidayat, "Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Dengan Metode Dempster Shafer," in  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi, Yogyakarta, Juni 2008, pp. E1-E5.
[10]Yeni Lestari Nasution, M. Mesran, S. Suginam, and F. Fadlina, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT
TUMOR OTAK MENGGUNAKAN
METODE
CERTAINTY  FACTOR  (CF),” J.  INFOTEK ,  vol.  2,  no.  1, Feb. 2017.