## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5394

## Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes
Alex Wenda 1,* , Kraugusteeliana 2 , Andik Adi Suryanto 3 , Sitti Nur Alam 4 , Karya Suhada 5
1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas PGRI Ronggolawe, Tuban, Indonesia
4 Prodi Studi Sistem Informasi, Universitas Yapis Papua, Jayapura, Indonesia
5 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Rosma Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* alexwenda@uin-suska.ac.id, 2 kraugusteeliana@upnvj.ac.id, 3 andikadisuryanto@gmail.com, 4 azkadzar@gmail.com,
5 karya.suhada@dosen.rosma.ac.id Email Penulis Korespondensi: alexwenda@uin-suska.ac.id
Abstrak− Kesehatan merupakan salah-satu aset termahal yang tidak dapat dibeli oleh siapapun. Sehingga kesehatan menjadi hal terpenting bagi setiap manusia, yang tidak ternilai harganya. Salah-satu organ penting pada tubuh manusia yang sangat mempengaruhi  kesehatan  adalah  Paru-paru.  Paru-paru  adalah  bagian  dari  tubuh  manusia  yang  berperan  dalam  sistem pernafasan.  Dimana  sistem  pernafasan  memegang  kendali  utama  dalam  kehidupan  manusia  setelah  Jantung.  pada  saat pemeriksaan paru- paru, biaya yang dibutuhkan tergolong mahal. Sehingga karena mahalnya biaya pemeriksaan dan minimnya dana yang dimiliki oleh masyarakat, sehingga pada akhirnya masyarakat menjadi ragu untuk melakukan pemeriksaan. Untuk membantu manyarakat dalam menghadapi permasalahan tersebut, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu masyarakat mendiagnosa atau mengetahui penyakit yang sedang dialami oleh masyarakat tersebut. Sistem tersebut adalah sistem pakar. Sistem  pakar  merupakan suatu sistem yang  dikembangakan oleh  para  pakar  dengan  menggunakan  teknologi. Sistem  pakar membutuhkan metode. Metode yang dipakai pada penelitian ini adalah Teorema Bayes. Fungsi utama dari Teorema Bayes ini merupakan  untuk  menghitung  suatu  probabilitas  terjadinya  sebuah  kejadian  atau  peristiwa  yang  dihitung  melalui  dasar pengaruh yang dihasilkan dari suatu pengamatan atau observasi. Setelah melakukan perhitungan berdasarkan metode tersebut maka diperoleh informasi bahwa 90% pasien yang konsultasi mengalami penyakit Kanker Paru.
Kata Kunci: Penyakit Paru-Paru; Sistem Pakar; Metode Teorema Bayes
Abstract− Health is one of the most expensive assets that no one can buy. So that health is the most important thing for every human being, which is priceless. One of the important organs in the human body that greatly affects health is  the lungs. The lungs are a part of the human body that plays a role in the respiratory system. Where the respiratory system holds the main control in human life after the heart. at the time of examination of the lungs, the costs required are relatively expensive. So because of the high cost of inspection and the lack of funds owned by the community, so that in the end the community becomes hesitant to carry out an examination. To help the community in dealing with these problems, a system is needed that can  help the community diagnose or find out the disease that is being experienced by the community. The system is an expert system. An expert system is a system developed by experts using technology. Expert systems need methods. The method used in this study is the Bayes Theorem. The main function of this Bayes Theorem is to calculate the probability of an event or event occurring through the basis of the effect resulting from an observation or observation. After carrying out calculations based on this method, information was obtained that 90% of patients who consulted had Lung Cancer.
Keywords: Lung Disease; Expert System; Bayes Theorem Method

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan salah-satu aset termahal yang tidak dapat dibeli oleh siapapun. Sehingga kesehatan menjadi hal  terpenting  bagi  setiap  manusia,  yang  tidak  ternilai  harganya.  Salah-satu  organ  penting  pada  tubuh  manusia yang  sangat  mempengaruhi  kesehatan  adalah  Paru-paru.  Paru-paru  adalah  bagian  dari  tubuh  manusia  yang berperan  dalam  sistem  pernafasan[1].  Dimana  sistem  pernafasan  memegang  kendali  utama  dalam  kehidupan manusia setelah Jantung[2]. Fungsi  organ paru-paru ini yaitu sebagai  alat yang bekerja untuk menampung  atau memasok Oksigen dan menyaring  udara yang masuk kedalam tubuh  sehingga dapat  mengeluarkan udara kotor sehingga  keseluruhan  tubuh  manusia  dapat  menerima  oksigen  dan  pada  akhirnya  seluruh  organ  tubuh  manusia dapat berfungsi dengan baik[3].
Penyakit Paru-paru merupakan suatu keadaan atau kondisi pada Paru-paru diamana Paru-paru tersebut tidak dapat bekerja sesuai dengan fungsinya atau dalam bahasa sederhananya, penyakit Paru-paru merupakan kondisi dimana  Paru-paru  tidak  dapat  bekerja  dengan  baik  sesuai  dengan  fungsi  awalnya[4].  Banyak  masyarakat  yang kurang memperhatikan kondisi ini, sehingga pada akhirnya tingkat kematian karena penyakit ini tergolong besar. Alasan  masyarakat  tidak  menindak  lanjuti  penyakit  ini  mayoritas  karena  kurangnya  biaya  yang  dimiliki. Sedangkan pada saat pemeriksaan paru- paru, biaya yang dibutuhkan tergolong mahal. Sehingga karena mahalnya biaya  pemeriksaan  dan  minimnya  dana  yang  dimiliki  oleh  masyarakat,  sehingga  pada  akhirnya  masyarakat menjadi  ragu  untuk  melakukan  pemeriksaan.  Untuk  membantu  manyarakat  dalam  menghadapi  permasalahan tersebut, dibutuhkan suatu sistem yang dapat membantu masyarakat mendiagnosa atau mengetahui penyakit yang sedang dialami oleh masyarakat tersebut. Sistem tersebut adalah sistem pakar.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5394
Submitted: 23/12/2022 ; Accepted: 08/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang  dikembangakan  oleh  para  pakar  dengan  menggunakan teknologi[5]. Sistem pakar ini merupakan sistem yang merupakan sebuah teknologi berupa program yang dibangun dengan  tujuan  utamanya  yaitu  untuk  menirukan  otak  atau  pemikiran  manusia  yang  merupakan  pakar  dari sesuatu[6][7][8][9].  Sistem pakar ini dibangun berdasarkan pengetahuan atau ilmu  dari seorang pakar sehingga cara kerjanya sama dengan seorang pakar. Sistem pakar dikembangakan demi kepentingan manusia, dimana sistem ini  dapat  menggantikan  atau  mengalih  fungsikan  tugas  seorang  pakar[10][11].  Sistem  ini  dituntut  harus  bisa mengerjakan  atau  melakukan  segala  sesuatu  yang  biasanya  dilakukan  oleh  seorang  pakar.  Sistem  pakar  ini dikembangkan berdasarkan prinsip  dari  cara kerja Artificial Intelligence (AI). Sehingga dapat  dikatakan bahwa sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI). Pada saat pengerjaan sistem pakar ini, dibutuhkan suatu metode. Metode yang dipakai pada penelitian ini merupakan metode Teorema Bayes.
Teorema Bayes merupakan teorema yang dikembangkan oleh seorang pendeta yang berasal dari inggris. Pendeta tersebut bernama Thomas Bayes. Pendeta ini merupakan pendeta Presbyterian, dimana ia mengemukakan teorema ini pada tahun 1763 yang pada akhirnya  teorema ini disempurnakan oleh seseorang bernama Laplace. Fungsi utama dari Teorema Bayes ini merupakan untuk menghitung suatu probabilitas terjadinya sebuah kejadian atau  peristiwa  yang  dihitung  melalui  dasar  pengaruh  yang  dihasilkan  dari  suatu  pengamatan  atau  observasi. Parameter yang dipakai pada Teorema Bayes adalah memandang variabel yang menggambarkan pengetahuan awal mengenai  parameter  yang  ada  sebelum  dilakukannya  suatu  pengamatan  dalam  distribusi.  Sehingga  dapat menyatakan seberapa derajat atau persen kepercayaan terhadap apa yang diamati.
Beberapa  Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  peneliti  bernama  Dicky  Nofriansyah  dkk  yang dilakukan  pada  tahun  2020  mengenai  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  Batuk  Rejan  dengan  memakai  metode Teorema  Bayes  dengan  hasil  75%  sampel  mengalami  penyakit  pertussis  kronis[12].  Penelitian  selanjutnya dilakukan oleh peneliti bernama Esti Rahmawati dkk yang dilakukan pada tahun 2016 mengenai diagnosa penyakit paru dengan memakai metode Forward Chaining dengan hasil nilai Probabilitas keakuratan sebesar 84.21% dan dinyatakan penelitian tersebut berjalan dengan baik dan hasil yang maksimal[13]. Diharapkan dari hasil penelitian memberikan manfaat kepada masyarakat secara dini dalam mendiagnosa penyakit paru-paru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada saat membuat atau menyusun suatu penelitian, berikut beberapa tahapan yang wajib dilakukan oleh seorang peneliti. Tahapan tersebut sebagai berikut:
a. Analisa masalah
Tahapan  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  menganalisa  permasalahan.  Tahapan  ini  merupakan  tahapan penelitian dimana hasilnya berupa pemberian solusi  terhadap masalah yang ada dan solusi  tersebutlah yang akan diteliti sehingga pada akhirnya diketahiu apakah solusi tersebut baik atau tidak terhadap permasalahan yang ada.
b. Pengumpulan data
Tahap kedua adalah melakukan pengumpulan data. Tahapan ini akan menghasilkan sutau data yang akhirnya adan dioleh sehingga akan mengkasilkan suatu solusi terhadap permasalahan.
c. Studi literature
Tahap  ketiga  adalah  melakukan  Studi  literatur.  Studi  literatul  adalah  proses  dimana  peneliti  harus mengumpulkan fakta-fakta dengan melakukan kegiatan seperti membaca buku dan jurnal dan mencari fakta dari berbagai jurnal.
d. Analisa dan penerapan metode
Tahap keempat adalah menganalisa permasalahan dan mengolah data neggunakan metode yang dipakai pada penelitian yang dilakukan. Pada penelitian ini metode yang di pakai adalah metode Teorema Bayes.
e. Laporan penelitian
Tahap  kelima  merupakan  tahap  akhir  yaitu  tahapan  membuat  laporan  penelitian.  Tahap  ini  dilakukan  jika penelitian telah berjalan dan memilihi hasil.

## 2.2 Sistem pakar
Sistem  pakar  merupakan  suatu  sistem  yang  dikembangakan  oleh  para  pakar  dengan  menggunakan  teknologi. Sistem  pakar  ini  merupakan  sistem  yang  merupakan  sebuah  teknologi  berupa  program  yang  dibangun  dengan tujuan  utamanya  yaitu  untuk  menirukan  otak  atau  pemikiran  manusia  yang  merupakan  pakar  dari  sesuatu[14]. Sistem pakar ini dibangun berdasarkan pengetahuan atau ilmu  dari seorang pakar sehingga cara kerjanya sama dengan  seorang  pakar.  Sistem  pakar  dikembangakan  demi  kepentingan  manusia,  dimana  sistem  ini  dapat menggantikan  atau  mengalih  fungsikan  tugas  seorang  pakar.  Sistem  ini  dituntut  harus  bisa  mengerjakan  atau melakukan  segala  sesuatu  yang  biasanya  dilakukan  oleh  seorang  pakar.  Sistem  pakar  ini  dikembangkan berdasarkan prinsip dari cara kerja Artificial Intelligence (AI) [15]–[17]. Sehingga dapat dikatakan bahwa sistem pakar merupakan cabang dari Artificial Intelligence (AI). Pada saat pengerjaan sistem pakar ini, dibutuhkan suatu metode. Metode yang dipakai pada penelitian ini merupakan metode Teorema Bayes.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5394

## 2.3 Metode Teorema Bayes
Teorema Bayes merupakan teorema yang dikembangkan oleh seorang pendeta yang berasal dari inggris. Pendeta tersebut  bernama  Thomas  Bayes[18].  Pendeta  ini  merupakan  pendeta  Presbyterian,  dimana  ia  mengemukakan teorema ini pada tahun 1763 yang pada akhirnya teorema ini disempurnakan oleh seseorang bernama Laplace. Fungsi utama dari Teorema Bayes ini merupakan untuk menghitung suatu probabilitas terjadinya sebuah kejadian atau  peristiwa  yang  dihitung  melalui  dasar  pengaruh  yang  dihasilkan  dari  suatu  pengamatan  atau  observasi. Parameter yang dipakai pada Teorema Bayes adalah memandang variabel yang menggambarkan pengetahuan awal mengenai  parameter  yang  ada  sebelum  dilakukannya  suatu  pengamatan  dalam  distribusi.  Sehingga  dapat menyatakan  seberapa  derajat  atau  persen  kepercayaan  terhadap  apa  yang  diamati.  Berikut  tahapan  metode Teorema Bayes: 1. Mencari Probabilitas
P(H|E) = p( E | H). p(H ) p(E) (1)
2. Menjumlahkan nilai Probabilitas
∑ k = 1 = G1 + ⋯ + G n n G n (2)
3. Mencari nilai probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence
P (H|E, e) = P(H|E) p(e|E.H) P(e|E) (3)
4. Mencari nilai probabilitas hipotesis memandang evidence
∑ = P(H i ) ∗ P(E|H i ) + ⋯ + n k=n P(H i ) ∗ P(E|H i ) (4)
5. Mencari nilai hipotesa H benar jika diberi evidence
P(H i |E i ) = P(H i )∗P( E | H i) ∑ =n n k (5)
6. Mencari nilai kesimpulan
∑ bayes = P(E|H i ) ∗ P(H i |E i ) + ⋯ + P(E|H i ) ∗ P(H i |E i ) n k=1 (6)

## 2.4 Penyakit Paru-paru
Penyakit Paru-paru merupakan suatu keadaan atau kondisi pada Paru-paru diamana Paru-paru tersebut tidak dapat bekerja sesuai dengan fungsinya atau dalam bahasa sederhananya, penyakit Paru-paru merupakan kondisi dimana Paru-paru  tidak  dapat  bekerja  dengan  baik  sesuai  dengan  fungsi  awalnya.  Banyak  masyarakat  yang  kurang memperhatikan kondisi ini, sehingga pada akhirnya tingkat kematian karena penyakit ini tergolong besar. Alasan masyarakat tidak menindak lanjuti penyakit ini mayoritas karena kurangnya biaya yang dimiliki. Sedangkan pada saat pemeriksaan paru- paru, biaya yang dibutuhkan tergolong mahal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Diagnosa merupakan salah-satu  tahapan dalam tahapan awal  pengobatan pasien dimana tahapan ini  merupakan awal  mengklarifikasikan  gejala-gejala  yang  dialami  pasien  sehingga  dengan  adanya  hasil  klarifikasi  akan membantu  pihak  rumah  sakit  atau  pihak  medis  dalam  menentukan  jenis  penyakit  apa  yang  diderita  pasien, sehingga  pihak  medis  dapat  menentukan  tindakan  apa  yang  sebaiknya  dilakukan  sesuai  dengan  diagnosa  yang dihasilkan. Pada penelitian ini diagnosa yang akan dilakukan adalah pada penyakit Paru  –paru. Dengan adanya penelitian  ini  diharapkan  adanya  hipotesa  yang  dapat  mengenali  atau  mendiagnosa  penyakit  yang dialami  oleh seseorang. Saat berkonsultasi, pasien akan memberijawaban dari pertanyaan yang diberikan oleh dokter mengenai apa  yang  dirasakan  pasien.  Sehingga  dokter  dapat  memberi  solusi  terhadap  permasalahan  tersebut.  Dengan menggunakan informasi dari seorang ahli, maka informasi tersebut akan diolah dengan menggunakan sistem pakar dengan  mengimplementasikan  metode  Teorema  Bayes  sehingga  sistem  pakar  akan  dapat  menghasilkan  suatu diagnosa terhadap penyakit Paru-paru layaknya seorang pakar.
Berikut ini merupakan data mengenai gejala Penyakit Paru-paru sesuai dengan informasi yang didapat dari seorang ahli yang derasal dari FK UNAIR RSUD dr. Soetomo Surabaya dengan pembagian penyakit Paru-paru dibagi menjadi 5 bagian yaitu :
Tabel 1 . Data penyakit dan gejala No Nama penyakit Gejala Kode Gejala 1 Malaise G1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5394
No Nama penyakit Gejala Kode Gejala Tuberkulosis Paru (TBC) Nafsu makan berkurang, Berat badan menurun G2 Nyeri dada, Sesak nafas G3 Batuk darah, Demam G4 2  Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) Batuk muncul sebelum atau bersamaan dengan sesak napas, Batuk lebih dari 3 minggu, Sesak napas ketika mengerahkan tenaga G5 Dahak bersifat mukoid (kental berwarna hijau), Dahak tidak banyak hanya beberapa sendok teh per hari G6 3  Asma Bronkial Dada rasa penuh (chest tightness), Sesak napas, Batuk kronis G7 Asma nokturnal terjadi antara jam 4-6 pagi dan menghilang dengan bronkodilator G8 4  Kanker Paru Batuk darah, Sesak, Rasa capai berlebihan G9 Hilang nafsu makan , Rasa nyeri di dada, bahu, atau punggung G10 Radang paru kerap berulang, Suara parau, G11 Pembengkakan leher dan wajah G12
Setelah  memperoleh  data  penyakit  dan  gejala  diatas,  maka  dilakukanlah  analisa  mengenai  nilai  gejala. Analisa nilai gejala merupakan salah satu tahapan dimana pada tahapan ini dilakukan proses data diagnosa yang pada  akhirnya  akan  diterapkan  kedalam  Teorema  Bayes.  Dibawah  ini  merupakan  data  riwayat  pasien  yang melakukan konsultasi penyakit Paru-paru. Data yang terlihat pada tabel 2 berikut dijadikan sebagai sampel pada penerapan teotema bayes.
Tabel 2. Data riwayat penyakit pasien No Nama Pasien Penyakit Ko de Gejala G 1 G 2 G 3 G 4 G 5 G 6 G 7 G 8 G 9 G 10 G 11 G 12 1  Rina Tuberkulosis Paru (TBC) P1 * * * 2  Sari Tuberkulosis Paru (TBC) P1 * * * 3  Andreas Tuberkulosis Paru (TBC) P1 * * * * 4  Pita Tuberkulosis Paru (TBC) P1 * * * 5  Dearni Tuberkulosis Paru (TBC) P1 * * * * 6  Rinda Tuberkulosis Paru (TBC) P1 * * * 7  Devi Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) P2 * * 8  Ester Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) P2 * 9 Dirganta ra Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) P2 * 10  Sania Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) P2 * * 11  Vira Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK) P2 * * 12  Mikha Asma Bronkial P3 * * 13  Rosa Asma Bronkial P3 * 14  Dian Asma Bronkial P3 * 15  Dendy Asma Bronkial P3 * 16  eben Asma Bronkial P3 * * 17  Zaza Asma Bronkial P3 * 18  Putri Asma Bronkial P3 * 19  Indah Asma Bronkial P3 * * 20  Marline Kanker Paru P4 * * * 21  Grace Kanker Paru P4 * * * 22  Siti Kanker Paru P4 * * * * 23  Julia Kanker Paru P4 * * *
Pada tabel  2  tanda bintang (*) merupakan tanda yang dipakai  untuk  menandai  gejala yang dialami oleh pasien.

## 3.2 Penerapan Metode
Berikut tahapan yang dilalui dalam menggunakan metode Teorema Bayes. 1. Menetukan nilai Probabilitas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5394
Untuk P1 (Tuberkulosis Paru (TBC))
G1= 4 6 = 0.6667
G2= 6 6 = 1.0000
G3= 6 6 = 1.0000
G4= 4 6 = 0.6667 Untuk P2 (Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK)) G5= 4 5 = 0.8000
G6= 4 5 = 0.8000 Untuk P3 (Asma Bronkial) G7= 4 8 = 0.5000
G8= 7 8 = 0.8750 Untuk P4 (Kanker Paru) G9= 4 4 = 1.0000
G10= 4 4 = 1.0000
G11= 3 4 = 0.7500
G12= 2 4 = 0.5000
Berdasarkan perhitungan diatas maka diperoleh tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Gejala dan nilai gejala Kode penyakit  Kode Gejala  Nilai gejala P1 G1 0.6667 G2 1.0000 G3 1.0000 G4 0.6667 P2 G5 0.8000 G6 0.8000 P3 G7 0.5000 G8 0.8750 P4 G9 1.0000 G10 1.0000 G11 0.7500 G12 0.5000
2. Menjumlahkan nilai Probabilitas P1 = 0.6667 + 1.0000 + 1.0000 + 0.6667 = 3.3334
P2 = 0.8000 + 0.8000 = 1.6000 P3 = 0.5000 + 0.8750 = 1.3750
P4 = 1.0000 + 1.0000 + 0.7500 + 0.5000 = 3.2500
3. Mencari nilai probabilitas H tanpa memandang evidence Untuk P1 (Tuberkulosis Paru (TBC))
G1= 0.6667 3.3334 = 0.2000
G2= 1.0000 3.3334 = 0.3000
G3= 1.0000 3.3334 = 0.3000
G4= 0.6667 3.3334 = 0.2000 Untuk P2 (Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK)) G5= 0.8000 1.6000 = 0.5000
G6= 0.8000 1.6000 = 0.5000 Untuk P3 (Asma Bronkial) G7= 0.5000 1.3750 = 0.3636
G8= 0.8750 1.3750 = 0.6364 Untuk P4 (Kanker Paru) G9= 1.0000 3.2500 = 0.3077

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5394
G10= 1.0000 3.2500 = 0.3077
G11= 0.7500 3.2500 = 0.2308
G12= 0.5000
3.2500 = 0.1538
4. Mencari nilai probabilitas Hipotesa memandang evidence
P1 = (0.6667*0.2000) + (1.0000*0.3000) + (1.0000*0.3000) + (0.6667*0.2000 = 0.8667 P2 = (0.8000*0.5000) + (0.8000*0.5000) = 0.8000
P3 = (0.5000*0.3636) + (0.8750*0.6364) = 0.7386
P4 = (1.0000*0.3077) + (1.0000*0.3077) +(0.7500* 0.2308) + (0.5000*0.1538) = 0.8654
5. Mencari nilai hipotesa benar jika diberi evidence Untuk P1 (Tuberkulosis Paru (TBC))
G1= 0.6667∗0.2000 0.8667 = 0.1539 G2= 1.0000∗0.3000 0.8667 = 0.3461 G3= 1.0000∗0.3000
0.8667 = 0.3461 G4= 0.6667∗0.2000 0.8667 = 0.1539
Untuk P2 (Penyakit Paru Obstruktif Kronik (PPOK)) G5= 0.8000∗0.5000 0.8000 = 0.5000 G6= 0.8000∗0.5000 0.8000 = 0.5000
Untuk P3 (Asma Bronkial)
G7= 0.5000∗0.3636
0.7386 = 0.2462 G8= 0.8750∗0.6364 0.7386 = 0.7538
Untuk P4 (Kanker Paru) G9= 1.0000∗0.3077
0.8654 = 0.3556 G10= 1.0000∗0.3077 0.8654 = 0.3556 G11= 0.7500∗0.2308 0.8654 = 0.2000 G12= 0.5000∗0.1538 0.8654 = 0.0889
6. Mencari nilai kesimpulan
P1=(0.6667*0.1539)+(1.0000*0.3461)+(1.0000*0.3461)+(0.6667*0.1539)= 0.8974
P2=(0.8000*0.5000)+(0.8000*0.5000) = 0.8000 P3=( 0.5000* 0.2462)+( 0.8750* 0.7538) = 0.7827 P4=(1.0000*0.3556)+(1.0000*0.3556)+(0.7500*0.2000)+(0.5000*0.0889)= 0.9056 Berdasarkan hasil dari proses diatas maka diperoleh informasi bahwa 90% pasien yang konsultasi mengalami penyakit Kanker Paru.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  diatas  diperokeh  suatu  kesimpulan  yaitu  bahwa  dengan  menggunakan sistem pakar dengan menerapkan metode toerema bayes dapat mendeteksi penyakit paru paru dengan hasil bahwa 90% pasien yang konsultasi mengalami penyakit Kanker Paru.

## REFERENCES
[1] D. A. Kusuma and C. Chairani, “Rancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Infotel, vol. 6, no. 2, pp. 57–62, 2014.
[2] G.  Anggara,  G.  Pramayu,  and  A.  Wicaksana,  “Membangun  sistem  pakar  menggunakan  teorema  bayes  untuk mendiagnosa penyakit paru-paru,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, vol. 4, no. 1, pp. 3–5, 2016.
[3] E. R. Ritonga and M. D. Irawan, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Pada Anak Dengan Metode Dempster- Shafer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2017.
[4] I. M. D. Maysanjaya, “Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru-paru dengan Convolutional neural network,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf, vol. 9, no. 2, pp. 190–195, 2020.
[5] M. R. Handoko and N. Neneng, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[6] S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR), 2018, vol. 1, no. 1, pp. 81–86.
[7] R.  I.  Borman,  R.  Napianto,  P.  Nurlandari,  and  Z.  Abidin,  “Implementasi  Certainty  Factor  Dalam  Mengatasi Ketidakpastian Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kuda Laut,” Jurteksi (Jurnal Teknol. Dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 1, pp. 1–8, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5394
Submitted: 23/12/2022 ; Accepted: 08/01/2023 ; Published: 28/01/2023
[8] W. M. Kifti and I. Hasian, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Merek Smartphone Terbaik Dalam Mendukung Belajar Online Mahasiswa Era Covid-19 Menggunakan Metode PSI ( Preference Selection Index ),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, pp. 762–768, 2021.
[9] Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada  Siswa Kurang Mampu,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, no. 1, pp. 590–597, 2019.
[10]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro, vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018.
[11]  S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. Dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 26–31, 2020.
[12]  D.  Nofriansyah,  R.  Gunawan,  and E.  Elfitriani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pertussis  (Batuk  Rejan) Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 3, no. 1, pp. 41–54, 2020.
[13]  L. E. Sari and W. Hadikurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Skincare Untuk Kulit Wajah Menggunakan Metode Decision Tree (Studi Kasus : Kosmetik Wardah),” Proceeding SENDIU 2020, pp. 978–979, 2020.
[14]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[15]  M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta, 2005.
[16]  R. Rosnelly and U. P. Utama, Sistem Pakar: Konsep dan Teori. .
[17]  K. Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi, 1st ed. Yogyakarta: ANDI, 2006.
[18]  P. S. Ramadhan and U. F. S. S. Pane, “Analisis Perbandingan Metode (Certainty Factor, Dempster Shafer dan Teorema Bayes)  untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Inflamasi  Dermatitis  Imun  pada  Anak,”  J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 17, no. 2, pp. 151–157, 2018.