Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM PAKAR DETEKSI DINI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES BERBASIS WEBSITE

## WEB-BASED EXPERT SYSTEM OF COVID-19 EARLY DETECTION USING NAÏVE BAYES METHOD
Miftah Fariedh Andriansyah 1 , Dadang Yusup 2 , Apriade Voutama 3
123 Universitas Singaperbangsa Karawang miftah.fariedh17131@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Coronavirus disease 2019 or abbreviated as Covid-19, is an infectious disease caused by a new type of coronavirus, namely severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). On 23 August 2021, Indonesia was ranked 13th in the world as the country with the highest total number of Covid-19 cases. The high number of deaths caused by Covid-19 in Indonesia is due to late early detection of patients and worsening  symptoms.  Therefore,  it  is  necessary  to  design  a  system  that  can  detect  Covid-19  early  by implementing the knowledge possessed by an expert into the system, namely the expert system. The expert system created is implemented using the Naïve Bayes method which prioritizes probability values. While the  research  method  used  to  develop  this  expert  system  is  the  Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC). Based on the results of system testing carried out, the expert system can detect Covid-19 early and run well according to the expected goals and the system is able to provide solutions that users need.
Kata Kunci: Expert System, Naïve Bayes, Covid-19

## ABSTRAK
Coronavirus disease 2019 atau disingkat Covid-19, ialah suatu penyakit menular yang  ditimbulkan oleh sejenis coronavirus baru  yaitu severe  acute  respiratory  syndrome  coronavirus  2 (SARS-CoV-2).  Pada tanggal  23  Agustus  2021, Negara  Indonesia  berada  dalam  urutan  ke-13  di  dunia sebagai  negara  dengan jumlah total kasus Covid-19 tertinggi. Tingginya angka kematian disebabkan Covid-19 di Indonesia karena deteksi  awal  yang  terlambat  pada  penderita  serta  gejala  yang semakin  memburuk.  Oleh  sebab  itu,  perlu dirancang sebuah sistem yang dapat mendeteksi dini Covid-19 dengan mengimplementasikan pengetahuan yang  dimiliki  seorang  pakar  ke  dalam  sistem,  yaitu  sistem  pakar.  Sistem  pakar  yang  dibuat diimplementasikan dengan metode Naïve Bayes yang lebih mengutamakan nilai probabilitas. Sedangkan metode  penelitian  yang  diterapkan  untuk  mengembangkan  sistem  pakar  ini  ialah Expert  System Development Life Cycle (ESDLC). Berdasarkan hasil pengujian sistem yang dilakukan, sistem pakar dapat mendeteksi  dini  Covid-19  dan  berjalan  baik  sesuai  dengan  tujuan  yang  diharapkan  serta  sistem  mampu memberikan solusi yang diperlukan bagi pengguna.
Kata Kunci: Sistem Pakar, Naïve Bayes , Covid-19 .

## PENDAHULUAN
Coronavirus  disease  2019 atau disingkat Covid-19 , ialah suatu penyakit menular  yang  ditimbulkan  oleh  sejenis coronavirus baru  yaitu severe  acute respiratory  syndrome  coronavirus  2 (SARS-CoV-2)  (Li,  Liu,  Yu,  Tang,  & Tang,  2020).  Covid-19  diidentifikasi pada  awal  Januari  2020  sebagai penyebab  epidemi  pneumonia  yang menyerang kota Wuhan, provinsi Hubei, dan  menyebar  dengan  cepat  ke  seluruh
Cina.
Setelah menginfeksi dan menyebabkan  kematian  ribuan  orang  di Cina, virus kemudian menyebar mencapai  Italia  dan  negara  dibenua Eropa  lainnya  serta  Amerika  Serikat dengan jumlah kasus baru yang dikonfirmasi  meningkat  setiap  harinya (Pascarella et al., 2020). Covid-19 telah dilaporkan
menginfeksi  orang-orang  di  seluruh dunia  dengan  total  kasus  terkonfirmasi per  tanggal  23  Agustus  2021  sebanyak
211.837.184  kasus  dengan  4.431.892 meninggal  dunia.  Amerika  Serikat menjadi  peringkat  ke-1  dengan  jumlah kasus  terbanyak  di  dunia  diikuti  negara India  dan  Brazil.  Negara  Indonesia sendiri merupakan negara dengan
jumlah kasus Covid-19 terbesar, menempati  peringkat  ke-13  dunia.  Di Indonesia  terdapat  3.979.456  kasus Covid-19  yang  dilaporkan  dengan 126.372 meninggal dunia (Yulianingsih,
2021). Menurut  Siti  Nadia  Tarmizi  yang merupakan Direktur Direktorat Pencegahan  dan  Pengendalian  Penyakit Menular Langsung (P2PML)
Kementerian  Kesehatan,  salah  satu pemicu  tingginya  angka  kematian  yang disebabkan  Covid-19  di  Indonesia adalah  karena  gejala  yang  dialami penderita  sudah  parah,  sehingga  bukan gejala  awal.  Karena  deteksi  awal  yang terlambat  dan  gejala  yang  memburuk, barulah  penderita  dibawa  ke  institusi medis.
Hal tersebut dapat
mengakibatkan  pasien  yang  terinfeksi Covid-19 terlambat mendapat perawatan di  fasilitas  pelayanan  kesehatan  (CNN Indonesia, 2021).
Diperlukan  suatu  cara  yang  efektif untuk membantu dalam mendeteksi dini Covid-19,  sehingga  dapat  melakukan penanganan dengan segera agar penyakit tidak semakin parah dan tidak ditularkan kepada orang lain. Untuk mempermudah dalam  mendeteksi  Covid-19  secara  dini maka  dibutuhkan  suatu  metode  yang tepat,  yaitu  dengan  memanfaatkan sistem  pakar.  Dengan  adanya  sistem pakar, dapat mendeteksi virus lebih awal dan mengurangi beban kerja para pekerja garis  depan  di  bidang  medis  untuk mendiagnosis  calon  pasien.  Dengan deteksi virus yang lebih cepat, akan ada sedikit kematian di antara pasien Covid- 19,  dan  lebih  banyak  pasien  akan  pulih dengan  cepat  karena  mendeteksi  virus lebih  awal  akan  meningkatkan  tingkat
pemulihan  di  antara  pasien  Covid-19 (Dass, Meskaran, & Saeedi, 2020).
Sistem pakar dengan metode forward  chaining dalam  mendiagnosis atau mendeteksi Covid-19 kurang efektif karena metode tersebut hanya
mendapatkan  kesimpulan  dari  proses deteksi Covid-19 dan tidak memberikan keakurasian berupa persentase sehingga masih perlu dipertanyakan karena belum diketahui.  Oleh  karena  kekurangan  itu, sistem  pakar  yang  dibangun  akan menggunakan  metode  ketidakpastian seperti  metode naïve  bayes untuk mendeteksi  dini  Covid-19.  Metode tersebut  merupakan  sebuah  metode klasifikasi  dengan  rumus  yang  simpel dan  mudah  dalam  pengaplikasiannya. Metode naïve  bayes juga  mempunyai keakurasian  yang  cukup  tinggi  jika dibandingkan dengan metode lainnya.
Penggunaan  sistem  pakar naïve bayes akan membantu dalam mendiagnosis virus Covid-19 pada tahap yang  jauh  lebih  awal.  Manfaatnya  akan didapat baik oleh dokter maupun pasien karena para dokter akan dapat menghemat  waktu  dalam  mendiagnosis pasien  dan  lebih  fokus  dalam  merawat pasien  Covid-19  dan  pasien  akan  dapat mendiagnosis dirinya sendiri dan mendapatkan  penanganan  yang  sesuai secepatnya. Pasien juga dapat menggunakan  sistemnya  sendiri  yang dapat  menghemat  waktu  dan  uang mereka untuk merujuk ke instansi medis. Hanya  jika  sistem  menyatakan  bahwa pasien mengidap Covid-19, maka pasien dapat  mencari  pertolongan  medis  dari rumah  sakit  terdekat(Muttakin,  et.  al., 2022).
Tujuan dari merancang dan membangun  sistem  pakar  ini  adalah untuk membantu mendeteksi dini Covid- 19 dan juga menurunkan angka kematian akibat keterlambatan penanganan Covid- 19 di Indonesia.

## METODE
Metode yang dipakai dalam penarikan  kesimpulan  dalam  sistem pakar  adalah naïve  bayes ,  sedangkan Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC)  digunakan  sebagai  metode dalam mengembangkan perangkat lunak.

## 1. Expert  System  Development  Life Cycle (ESDLC)
Metode  khusus  yang  digunakan untuk  mengembangkan  sistem  pakar ialah  ESDLC.  Adapun  tahapan-tahapan dalam pengembangannya seperti berikut (Balkar, Fauzi, & Wahiddin, 2020):
Sumber : Balkar, Fauzi, & Wahiddin, 2020

## Gambar 1. Tahapan Metode ESDLC
Berikut  ini  adalah  penjelasan  dari setiap tahapan ESDLC:
a. Penilaian Keadaan
Pada tahapan ini dilakukan penilaian  keadaan  dengan  menganalisis masalah
yang ada, kemudian menganalisis kebutuhan
masalah tersebut  Analisis  ini  dilakukan  dengan menganalisa  permasalahan  yang  terjadi pada  saat  pandemi  Covid-19  serta menganalisis  kebutuhan  sistem  yang akan dikembangkan.
b. Koleksi Pengetahuan
Pada  tahap  koleksi  pengetahuan membutuhkan pengumpulan data sebagai sumber dari penelitian ini seperti melakukan studi pustaka dan wawancara dengan pakar. c. Perancangan Pada tahap ini melakukan perancangan  yang  dimulai  dari  desain arsitektur  aplikasi,  desain  tampilan antarmuka/ interface serta  melakukan implementasi ke dalam program perangkat lunak dari desain sebelumnya. d. Pengujian Pengujian dilakukan untuk mengetahui dan memastikan sistem yang dibangun  sudah  sesuai  dengan  yang diharapkan. e. Dokumentasi Tahapan dokumentasi yaitu membuat  dokumentasi  produk  seperti user documentation dan system documentation. Dokumentasi ini meliputi  bagaimana  cara  pengoperasian sistem oleh pengguna. f. Pemeliharaan Pada tahap ini melakukan pemeliharaan terhadap perangkat lunak/ software yang sudah jadi. Pemeliharaan ini dilakukan dalam upaya untuk  memperbaiki  kesalahan  yang terjadi pada tahapan sebelumnya.
2. Naïve Bayes
Naïve bayes ialah metode klasifikasi yang  memanfaatkan  probabilitas  dan statistik. Naïve  bayes ini  memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya, sehingga  disebut  juga  dengan  teorema bayes  (Ayuningsih  &  Hasibuan,  2018). Berikut ini merupakan perhitungan naïve bayes yang  dipakai  untuk  menghitung 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) menggunakan rumus:
𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) = 𝑛 𝑐 +  𝑚. 𝑝 𝑛  +  𝑚
Keterangan:
𝑷(𝒂 𝒊 |𝒗 𝒋 ) = Nilai probabilitas gejala ke- i terhadap
penyakit ke- j
𝒏 𝒄 = Jumlah record pada data learning yang 𝑣 = 𝑣 𝑗 dan 𝑎 = 𝑎 𝑖
𝒎 = Jumlah  total  gejala atau parameter 𝒑 = nilai probabilitas penyakit ke- j 𝒏 =
Jumlah record pada data learning yang 𝑣 = 𝑣 𝑗 (tiap class )
Kemudian  Langkah-langkah  yang dilakukan untuk menghitung naïve bayes adalah sebagai barikut:
a. Menentukan kelas gejala ( 𝑛 𝑐 ) untuk setiap kelas penyakit
b. Menghitung  nilai 𝑃(𝑣 𝑗 ) serta  nilai
𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) c. Menghitung 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) x 𝑃(𝑣 𝑗 ) untuk setiap kelas penyakit
d. Menentukan  hasil  klasifikasi  atau nilai V maksimum  ( 𝑉 𝑀𝐴𝑃 )
berdasarkan  hasil  perkalian  yang terbesar pada tahap sebelumnya

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyelesaian penelitian ini melakukan  langkah-langkah  dengan mengikuti tahapan-tahapan
yang terdapat dalam metode ESDLC:

## 1. Penilaian Keadaan
Ada  dua  analisis  dalam  tahapan penilaian  keadaan  yaitu  menganalisis masalah dan menganalisis kebutuhan.
a. Analisis Masalah
Hasil  dari  analisis  masalah  yang terjadi yaitu:
1) Penyebab tingginya angka kematian di Indonesia akibat Covid-19 adalah karena deteksi  awal yang terlambat pada pasien .
2) Sistem pakar menggunakan metode forward chaining untuk deteksi dini Covid-19  kurang  efektif  karena metode  tersebut  tidak  memberikan keakurasiaan berupa persentase.
b. Analisis Kebutuhan Berdasarkan  hasil  analisis  masalah
maka  dibutuhkan  suatu  sistem  yang dapat mendeteksi dini Covid-19 menggunakan metode yang lebih efektif dengan mengutamakan nilai probabilitas. 2. Koleksi Pengetahuan Pada  tahap  koleksi  pengetahuan melakukan pengumpulan data, merepresentasikan  pengetahuan,  serta penerapan naïve bayes .
a. Pengumpulan Data
Proses  koleksi  data  dilakukan dengan  mewawancarai  seorang  pakar yaitu  Dr.  Yunny  Faustine  di  Rumah Sakit  Hermina  Karawang.  Hasil  dari wawancara  dijadikan  sebagai  basis pengetahuan,  selain  itu  studi  pustaka dilakukan  agar  menguatkan  data  yang diperoleh. Data yang diperoleh selanjutnya  dibuat  ke  dalam  tabel sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Covid-19 Kode Kriteria Kriteria Covid-19 K01 Covid-19 Ringan K02 Covid-19 Sedang K03 Covid-19 Berat
Ada  22  gejala  yang  kemungkinan muncul  pada  orang  yang  terinfeksi Covid-19, menurut hasil wawancara.
Kode Gejala Gejala G01 Batuk, biasanya batuk kering G02 Demam G03 Pilek dan hidung tersumbat G04 Hilangnya indra penciuman (anosmia) G05 Hilangnya indra perasa/pengecapan (ageusia) G06 Sakit tenggorokan G07 Mengalami kelelahan G08 Sakit kepala G09 Nyeri otot dan nyeri tulang G10 Frekuensi  napas  12  –  20  kali  per menit G11 Merasa mual/muntah dan sakit perut G12 Saturasi oksigen ≥ 95% G13 Kesulitan atau tidak bisa makan dan minum G14 Letih dan lemas G15 Frekuensi  napas  20  –  30  kali  per menit G16 Mengalami dehidrasi G17 Saturasi oksigen ≥ 93% dan < 95% G18 Mengalami tanda-tanda gagal pernapasan G19 Saturasi  oksigen  tidak  meningkat diatas 93% meskipun memakai alat bantu  pernapasan  yang  paling sederhana (nasal canul) G20 Mulai hilangnya kesadaran G21 Frekuensi napas > 30 kali per menit G22 Saturasi oksigen < 93%
Selanjutnya  terdapat  relasi  atau hubungan  antara  gejala  yang  muncul pada penderita Covid-19 dengan Kriteria Covid-19.
Tabel 3. Relasi Gejala dengan Kriteria Covid-19 Kode Gejala Kode Kriteria Covid-19 K01 K02 K03 G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 G09 G10 G11 G12
G13 G14 G15 G16 G17 G18 G19 G20 G21 G22

## b. Naïve Bayes
Berikut ini adalah contoh penerapan perhitungan  metode naïve  bayes jika diketahui  bahwa user memilih  gejala seperti berikut:
Tabel 4. Contoh Gejala Terpilih Kode Gejala Gejala G02 Demam G04 Hilangnya indra penciuman (anosmia) G12 Saturasi oksigen ≥ 95% G14 Letih dan lemas
Karena  setiap class kriteria  Covid- 19  hanya  memiliki  satu  jumlah record pada  data learning yang 𝑣 = 𝑣 𝑗 , sehingga 𝑛 =  1.  Sedangkan  total  gejala yang  mungkin  muncul  pada  penderita Covid-19  berjumlah  22,  sehingga 𝑚 = 22. Karena total kriteria Covid-19 ada 3 kelas,  maka  nilai 𝑃(𝑣 𝑗 ) dan 𝑝 untuk setiap kelas adalah 1 3 atau 0,333333333.
a. Menentukan kelas gejala ( 𝑛 𝑐 ) untuk setiap class kriteria Covid-19
1) Kriteria ke-1: Covid-19 Ringan
G02. 𝑛 𝑐 = 1 G04. 𝑛 𝑐 = 1 G12. 𝑛 𝑐 = 1 G14. 𝑛 𝑐 = 1
2) Kriteria ke-2: Covid-19 Sedang
G02. 𝑛 𝑐 = 1 G04. 𝑛 𝑐 = 1 G12. 𝑛 𝑐 = 0 G14. 𝑛 𝑐 = 1
3) Kriteria ke-3: Covid-19 Berat
G02. 𝑛 𝑐 = 1
G04. 𝑛 𝑐 = 1 G12. 𝑛 𝑐 = 0 G14. 𝑛 𝑐 = 0
b. Menghitung  nilai 𝑃(𝑣 𝑗 ) serta  nilai 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 )
1) Kriteria ke-1: Covid-19 Ringan P(G02|K01) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 =
0,36231884
P(G04|K01) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 = 0,36231884 P(G12|K01) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 =
0,36231884
P(G14|K01) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 = 0,36231884 P(K01) = 0,333333333 2) Kriteria ke-2: Covid-19 Sedang P(G02|K02) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 =
0,36231884
P(G04|K02) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 = 0,36231884 P(G12|K02) = 0+(22𝑥0,333333333) 1+22 =
0,31884058
P(G14|K02) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 = 0,36231884 P(K02) = 0,333333333 3) Kriteria ke-3: Covid-19 Berat P(G02|K03) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 =
0,36231884
P(G04|K03) = 1+(22𝑥0,333333333) 1+22 =
0,36231884
P(G12|K03) = 0+(22𝑥0,333333333) 1+22 =
0,31884058
P(G14|K03) = 0+(22𝑥0,333333333) 1+22 = 0,31884058 P(K03) = 0,333333333
c. Menghitung 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) x 𝑃(𝑣 𝑗 ) untuk tiap kelas kriteria Covid-19
1) Kriteria ke-1: Covid-19 Ringan
P(K01) x [P(G02|K01) x P(G04|K01) x P(G12|K01) x P(G14|K01)] 0,333333333  x  0,36231884  x 0,36231884 x 0,36231884 x 0,36231884 = 0,005744370 2) Kriteria ke-2: Covid-19 Sedang P(K02) x [P(G02|K02) x P(G04|K02) x P(G12|K02) x P(G14|K02)] 0,333333333  x  0,36231884  x 0,36231884 x 0,31884058 x 0,36231884 = 0,005055045 3) Kriteria ke-3: Covid-19 Berat P(K03) x [P(G02|K03) x P(G04|K03) x P(G12|K03) x P(G14|K03)] 0,333333333  x  0,36231884  x 0,36231884 x 0,31884058 x
0,31884058 = 0,004448440
d. Menentukan hasil klasifikasi
Berdasarkan hasil perhitungan nilai probabilitas  dari  setiap  kriteria  Covid- 19, yang memiliki nilai tertinggi adalah Covid-19  Ringan  dengan  nilai Naïve Bayes sebesar 0,005744370 .

## 3. Perancangan
Berikut  ini  merupakan  proses  yang dilakukan dalam tahapan perancangan:
a. Desain Arsitektur Aplikasi
Perancangan  arsitektur  sistem  yang
akan  dibuat  memanfaatkan Unified Modeling Language (UML) yang mencakup  beberapa  diagram  sebagai berikut:
1) Use Case Diagram
Interaksi  antara  aplikasi  yang  akan dibangun dengan aktor dapat divisualkan dengan use  case  diagram seperti  pada Gambar 2 .

## Gambar 2. Use Case Diagram Sistem
Pakar Deteksi Dini Covid-19
2) Activity Diagram Activity  diagram berfungsi  dalam memvisualkan  aliran  kerja  ( workflow ) dari satu aktivitas ke aktivitas berikutnya. Salah satu diagram aktivitas dari  sistem  yang  akan  dibuat  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Activity Diagram Konsultasi
3) Sequence Diagram
Sequence  diagram berfungsi  untuk memvisualkan  sebuah  skenario  atau serangkaian langkah yang diambil dalam menanggapi suatu event/ peristiwa untuk menghasilkan  keluaran  tertentu.  Salah satu sequence diagram dari sistem yang akan dibuat terdapat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Sequence Diagram Login
4) Class Diagram Class  diagram menunjukan  kelas objek  yang  membentuk  sistem  serta hubungan antara satu kelas objek dengan kelas objek lainnya. Gambar 5
merupakan  diagam  kelas  dari  sistem yang akan dibangun.
Gambar 5. Class Diagram Sistem Pakar Deteksi Dini Covid-19 b. Desain Tampilan Antarmuka/ Interface Tahap  ini  membuat wireframe dari seluruh tampilan interface menggunakan aplikasi  Balsamiq  Mockups.  Desain interface yang akan dibuat untuk sistem pakar  deteksi  dini  Covid-19  adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Desain Interface Halaman Data
Covid-19 Gambar  6  ialah gambaran  halaman yang  akan  tampil  ketika user memilih menu  data  Covid-19.  Halaman  ini berisikan  data  statistik  Covid-19  yang ada di Indonesia.
Gambar 7. Desain Interface Halaman Login Desain dari tampilan halaman login untuk  masuk  ke  panel  admin  dapat dilihat pada Gambar 7.
c. Implementasi Tahap berikutnya adalah
implementasi  desain  ke  dalam  program perangkat  lunak.  Aplikasi  sistem  pakar ini  dibuat  dengan  menerapkan  PHP untuk  bahasa  pemrogramannya  dan MySQL  sebagai  basis  datanya.  Berikut ini  adalah  hasil  implementasi  dari tahapan  desain  yang  telah  dirancang sebelumnya:
Gambar 8. Implementasi Halaman
Beranda Admin
Ketika  admin  berhasil login ke dalam sistem, maka tampilan selanjutnya yang  muncul  ialah  halaman  beranda admin seperti pada Gambar 8.
Gambar 9. Implementasi Halaman Data

## Gejala
Implementasi  dari halaman  data gejala  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.
Halaman ini dapat digunakan oleh admin untuk  mengelola  data  gejala  seperti menambah gejala, mengedit gejala serta menghapus gejala.

## 4. Pengujian
Pengujian diperlukan untuk menjamin bahwa sistem pakar yang telah dibuat  bebas  dari  kesalahan.  Pengujian ini  dilakukan  dengan  pengujian black box . Tabel 5 merupakan pengujian black box yang dilakukan pada halaman login .
Tabel 5. Black Box Testing Halaman Login
Skenario Pengujian Hasil yang diharap- kan Hasil Pengujian Kesim- pulan Memilih menu masuk Menampilk an halaman masuk  dan form login Sesuai harapan Diterima Mengisi username dan password dengan benar Masuk  ke halaman panel admin Sesuai harapan Diterima
Tidak mengisi username dan password dengan benar Gagal masuk  ke halaman panel admin Sesuai harapan Diterima

## 5. Dokumentasi
Dokumentasi  ini  mencakup  cara penggunaan  sistem  untuk  pengguna. Pada  halaman  konsultasi, user dapat melakukan konsultasi untuk mendeteksi dini Covid-19. Setelah halaman konsultasi  muncul, user diwajibkan memasukkan identitas pada form seperti pada Gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan Halaman Konsultasi
Setelah mengisi identitas kemudian user diarahkan  untuk  memilih  gejala sesuai dengan yang dialami seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan Halaman Pilih Gejala
Setelah user menekan  tombol diagnosa,  sistem  akan  menampilkan hasil  konsultasi  seperti  pada  gambar  di bawah ini:

## Gambar 12. Tampilan Halaman Hasil
Konsultasi

## 6. Pemeliharaan
Pemeliharaan pada sistem pakar ini seperti  penambahan  pengetahuan  gejala dan  kriteria  Covid-19  yang  dilakukan dengan  membaca  buku-buku  terbaru serta  konsultasi  ulang  dengan  pakar terkait.

## SIMPULAN
Berikut ini adalah beberapa kesimpulan yang diperoleh sebagai hasil dari penelitian:
1. Penelitian  ini  merancang  sistem pakar untuk mendeteksi dini Covid- 19  dengan  menerapkan Expert System  Development  Life  Cycle (ESDLC) sebagai metode pengembangan  sistem  pakar  yang dimulai  dari  penilaian  keadaan, koleksi  pengetahuan,  perancangan, pengujian, dokumentasi hingga pemeliharaan.
2. Penelitian  ini  menerapkan  metode naïve  bayes dalam  sistem  pakar deteksi  dini  Covid-19  sebagai penarik kesimpulan untuk melakukan diagnosis. 3. Sistem pakar deteksi dini Covid-19 diimplementasikan berbasis website dengan  menerapkan  PHP  untuk bahasa pemrogramannya dan MySQL sebagai basis datanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayuningsih,  D.,  &  Hasibuan,  N.  A. (2018). Sistem Pakar Mendiagnosa Kerusakan Pada Mesin Penggilingan  Padi  Menggunakan Metode  Naive  Bayes. Jurnal  Riset Komputer  (JURIKOM) , 5 (4),  371– 376. Balkar,  A.,  Fauzi,  A.,  &  Wahiddin,  D. (2020). Implementasi Metode Case Based  Reasoning  Pada  Penyakit Kucing Himalaya. Scientific Student  Journal  for  Information,
Technology and Science , 1 (1), 33– 40. CNN  Indonesia.  (2021,  Januari  28). Kemenkes: Kematian Covid Tinggi Imbas  Pasien  Telat  ke  Faskes.
Diambil  3  Februari  2021,  dari cnnindonesia.com website: https://www.cnnindonesia.com/nas ional/20210128133844-20- 599486/kemenkes-kematian-covid- tinggi-imbas-pasien-telat-ke-faskes Dass, S. D. S., Meskaran, F., & Saeedi,
M. (2020). Expert system for early diagnosis of
covid-19.
International  Journal  of  Current Research and Review , 12 (22), 162– 165. https://doi.org/10.31782/IJCRR.20 20.122227 Muttakin, F., Wang, J. T., Mulyanto, M.,
&  Leu,  J.  S.  (2022).  Evaluation  of Feature  Selection  Methods  on Psychosocial Education Data Using Additive Ratio Assessment. Electronics, 11 (1), 114.
Li, H., Liu, S. M., Yu, X. H., Tang, S. L., & Tang, C. K. (2020). Coronavirus disease  2019  (COVID-19):  current status  and  future  perspectives. International Journal of Antimicrobial Agents , 55 (5),
105951. https://doi.org/10.1016/j.ijantimica g.2020.105951 Pascarella,  G.,  Strumia,  A.,  Piliego,  C., Bruno, F., Del Buono, R., Costa, F., …  Agrò,  F.  E.  (2020).  COVID-19 diagnosis  and  management:  a comprehensive  review. Journal  of
Internal  Medicine , 288 (2),  192– 206. https://doi.org/10.1111/joim.13091 Yulianingsih, T. (2021, Agustus 23). 23 Agustus  2021:  Kasus  COVID-19 Global Tembus 211 Juta, Indonesia Peringkat  13  Dunia.  Diambil  13 September 2021, dari Liputan6.com website:
https://www.liputan6.com/global/r ead/4638702/23-agustus-2021- kasus-covid-19-global-tembus- 211-juta-indonesia-peringkat-13- dunia