Vol. 4 No. 2 Tahun. 2024
Penerapan Metode Naïve Bayes Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Ibu Hamil
Mohamad Akbar Mokoagow* 1 , A. Sidiq Purnomo 2
1,2, Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta e-mail: * 1 akbarmokoagow12@gmail.com, 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id
Abstract − The increase in disease in pregnant women occurs due to a lack of information obtained by pregnant women. Ignorance about diseases with various symptoms can cause pregnant women to find out  too  late  about  the  disease  they  are  experiencing  during  pregnancy,  which  can  cause  miscarriage. Expert systems in the health sector are one example of the use of expert systems. Implementation may include  disease  diagnosis.  Naïve  Bayes  is  a  simple  probabilistic  classifier  that  calculates  a  set  of probabilities by adding up the frequencies and combinations of values from a given data set. Naïve Bayes is  a  classification  method  that  uses  probability  and  statistical  methods  proposed  by  British  scientist Thomas Bayes, which specifically predicts future opportunities based on previous experience. The test results of 4 user symptoms showed that the disease was Hyperemis Gravidarum. Based on the results of trials with data obtained from hospital medical records, an accuracy rate of 93% was obtained from the calculation  of  15  data  that  had  been  tested.  Based  on  research  conducted  by  the  author,  it  can  be concluded that expert systems can be something that can help in solving problems in the world of health. The Naive Bayes method can provide diagnostic results with high accuracy. This happens because this method uses the probability of the observed symptoms to predict the likelihood of disease

## Keywords  Expert System, Bayes, Disease, Pregnant
Abstrak  Peningkatan penyakit pada ibu hamil terjadi karena kurangnya informasi yang diperoleh oleh ibu  hamil.  Ketidaktahuan  tentang  penyakit  dengan  berbagai  gejala  dapat  menyebabkan  ibu  hamil terlambat untuk mengetahui penyakit yang sedang mereka alami saat hamil, yang dapat menyebabkan keguguran. Sistem Pakar dalam bidang kesehatan adalah salah satu contoh penggunaan sistem pakar. Implementasinya dapat mencakup diagnosa penyakit. Naïve Bayes adalah pengklasifikasi probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai  dari  kumpulan  data  tertentu.  Naïve Bayes  adalah metode  klasifikasi  yang  menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yang secara khusus memprediksi  peluang  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  sebelumnya.  Hasil  uji  coba  dari  4  gejala user  didapatkan  penyakit  Hiperemis  Gravidarum.  Berdasarkan  hasil  uji  coba  dengan  data  yang didapatkan dari rekam medis rumah sakit didapatkan tingkat akurasi sebesar 93% dari perhitungan 15 data  yang  telah  di  uji  coba.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis,  maka  dapat disimpukan bahwa sistem pakar bisa menjadi hal yang dapat membantu dalam memecahkan masalah dalam dunia kesehatan. Metode Naive Bayes mampu memberikan hasil diagnosa dengan akurasi yang tinggi.  Hal  ini  terjadi  karena  metode  ini  menggunakan  probabilitas  dari  gejala  yang  diamati  untuk memprediksi kemungkinan penyakit
Kata Kunci  Sistem Pakar, Bayes, Penyakit, Hamil

## I. PENDAHULUAN
Menurut  data  Maternal  Perinatal  Death  Notification  (MPDN)  Kementerian  Kesehatan  Indonesia,  jumlah kematian  ibu  pada  tahun  2022  adalah  4.005,  dan  meningkat  menjadi  4.129  pada  tahun  2023. Peningkatan penyakit pada ibu hamil terjadi karena kurangnya informasi yang diperoleh oleh ibu hamil. Banyak ibu hamil yang  mengabaikan  gejala-gejala  ringan  seperti  pusing,  mual,  atau  gatal-gatal,  sehingga  mereka  enggan
berkonsultasi  dengan  dokter  atau  ahli,  yang  dapat  menyebabkan  kerancuan  dalam  diagnosis.  Ketidaktahuan tentang penyakit dengan berbagai gejala dapat menyebabkan ibu hamil terlambat untuk mengetahui penyakit yang  sedang  mereka  alami  saat  hamil,  yang  dapat  menyebabkan  keguguran.  Faktor    pengetahuan    tentang kehamilan yang dimiliki oleh ibu hamil sendiri dapat menjadi risiko dan berbahaya bagi ibu hamil dan bayi yang dikandungnya [1].
Kurangnya tenaga  medis serta  ketersediaan  fasilitas  dan  prasarana,  adalah  faktor  lain  yang  menyebabkan kesulitan  yang  dihadapi  ibu  hamil  [2]. Kurangnya  dokter  spesialis  penyakit  juga  menghambat  pelaksanaan pencegahan penyakit secara dini. Maka diperlukannya suatu sistem yang mempunyai kemampuan seorang pakar dalam memberikan nilai-nilai yang solid [3]. Perkembangan teknologi yang semakin pesat sangat membantu dalam mendeteksi gejala awal penyakit, terutama kehamilan. Kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ) adalah salah satu kemajuan teknologi [4]. Sistem pakar untuk ibu hamil akan sangat membantu mereka menggunakan pengetahuan  dari  dokter  spesialis  dalam  menentukan penyakit  /  gangguan  dari berbagai  gejala  yang  dialami oleh ibu hamil [5].
Sistem  Pakar  ( Expert  System) adalah  sebuah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer, agar komputer bisa menyelesaikan masalah seperti yang biasa manusia lakukan [6]. Sistem pakar dapat  bertindak  sebagai  konsultan  yang  memberikan  saran  kepada  pengguna  serta  asisten  para  ahli  [7]. Pemanfaatan  Sistem  Pakar  dalam  bidang  kesehatan  adalah  salah  satu  contoh  penggunaan  sistem  pakar. Implementasinya  dapat  mencakup  diagnosa  penyakit,  status  kesehatan,  konsultasi  kesehatan,  atau  mencari solusi berdasarkan hasil diagnosa [8].
Seperti  dalam  bidang  kesehatan  (kedokteran),  dimana  sistem  pakar  ini  dapat  dijadikan  alat    bantu    yang mampu  mendiagnosa  penyakit  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami  oleh  seorang  pasien. Sistem pakar yang baik dirancang untuk mampu menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru pekerjaan para pakar.  Bahkan  bagi  para  profesional,  sistem  pakar  ini  akan  memudahkan  aktivitasnya  sebagai  asisten  yang berpengalaman [9].
Naïve Bayes adalah metode prediksi probabilistik. Sedangkan Bayesian classifier merupakan pengklasifikasi statistik  yang  dapat  memprediksi  anggota  kelas  secara  probabilistik. Klasifikasi Naïve  Bayesian ,  yang  biasa dikenal dengan Naïve Bayes classifier , mengasumsikan bahwa pengaruh nilai atribut  untuk kelas tertentu tidak bergantung pada atribut lainnya [10]. Pengklasifikasi Naive Bayes berasumsi bahwa ada atau tidaknya  suatu fitur dalam suatu kelas tidak berhubungan dengan ada atau tidaknya fitur lain dalam kelas yang  sama. Aplikasi sistem pakar yang dibuat menggunakan metode Naive Bayes dengan melihat gejala-gejala penyakit yang timbul pada manusia [11].
Dengan permasalahan yang terjadi diatas maka diperlukannya suatu aplikasi atau program komputer yang dapat menyimpan pengetahuan ahli untuk mendiagnosis penyakit pada ibu hamil dengan memberikan hasil yang konsisten,  cepat,  akurat  dan  tepat.  Melihat  pentingnya  aplikasi  sistem  pakar  sebagai  program  aplikasi  untuk ditujukan membantu dalam dunia kesehatan khususnya mendiagnosis penyakit pada ibu hamil maka penulis mencoba meneliti tentang Penerapan Metode Naïve Bayes Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Ibu Hamil .

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Pada penelitian sebelumnya “ Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hiperemis Gravidarum Menggunakan Teorama Bayes ” menggunakan hiperemesis gravidarum tingkat II dengan nilai kepastian 0,756 atau 75,6 %. Penelitian  ini  masih  memiliki  kesamaan  yang  dimana  menggunakan  dasar  metode  bayes  yang diimplementasikan ke sistem menggunakan parameter tertentu [12].
Pada penelitian “ Sistem Pakar Mendiagnosa Gangguan Kehamilan Menggunakan Metode Teorema Bayes” Dengan  menggunakan  20  data  gejala,  6  data  penyakit  dan  108  Data  pasien.  Dimana  hasil  dari  ujicoba  nilai kepercayaan penyakit 1 lebih besar dari penyakit lainnya dengan diperoleh pasien menderita penyakit anemia dengan hasil 1 dan presentasi nya 100% [13].
Pada penelitian “ Sistem Pendeteksi Penyakit Kehamilan Menggunakan Metode Naïve Bayes” berdasarkan perhitungan  metode  naïve  bayes  dengan  menghitung  hasil  v  untuk  diagnosa  penyakit  maka  penelitian  ini memiliki kesamaan. Dengan hasil nilai v yang terbesar adalah 0,0000840462 maka contoh kasus pada penyakit ibu hamil diklasifikasikan sebagai penyakit abortus dari 5 data sample pengujian [14].
Pada penelitian “Penerapan Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor pada Penyakit Ibu Hamil” menggunakan uji coba sistem sebanyak 30 kali percobaan dari 14 penyakit dan 24 gejala dan memperoleh hasil akurasi sebesar 70% [15] .
Dalam penelitian yang berjudul “Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Website” mendapatkan hasil yang dapat memberikan informasi mengenai penyakit kehamilan lewat website yang telah dibangun berdasarkan knowledge base yang terdiri dari 6 class penyakit, 30 data gejala dan juga 6 data solusi [16].

## III. METODE PENELITIAN

## 1. Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini penulis menggunakan tahapan penelitian seperti pada Gambar 1.
Berikut ini adalah tahapan penelitian yang akan dilakukan :
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah yaitu mengidentifikasi permasalahan terlebih dahulu, masalah yang dikaji yaitu berupa penyakit pada ibu hamil yang didapatkan dari gejala-gejala yang ada.
2. Studi Pustaka
Studi Pustaka dalam penelitian ini dilakukan kajian literatur yang terdiri dari jurnal, skripsi, karya ilmiah, dan buku pada penelitian sebelum-sebelumnya. Tujuan dari studi literatur yaitu mendapatkan wawasan dan pemecahan sebuah masalah yang ada.
3. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  wawancara  terhadap  pakar  atau  dokter  dan juga observasi dari data rekam medis yang didapat dari rumah sakit.
4. Implementasi Sistem
Implementasi sistem dengan membangun sebuah sistem pakar  dengan melakukan analisis terlebih dahulu menggunakan  metode  naïve  bayes.  Tahap  ini  merupakan  tahapan  meletakkan  sebuah  sistem  agar  siap digunakan.
5. Pengujian Sistem
Pengujian sistem ditujukan untuk mengetahui hasil dan kinerja sebuah sistem yang telah dibangun apakah sudah tepat. Tahap ini adalah pengujian dari implementasi sistem perangkat lunak untuk menguji seluruh komponen aplikasi berjalan dengan baik sesuai fungionalitasnya.

## 2. Flowchart
Flowchart adalah diagram alir yang disajikan secara sistematis dengan tampilan grafis yang menggambarkan proses dan logika operasi pemrosesan informasi yang berisi urutan atau langkah-langkah prosedural dalam suatu program  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  untuk  penelitian  dan  evaluasi  lebih  lanjut  [17]. Flowchart dalam sistem yang dibangun ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Flowchart Sistem

## 3. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  pengklasifikasi  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari kumpulan data tertentu. Naïve Bayes adalah metode klasifikasi  yang  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas Bayes, yang secara khusus memprediksi peluang masa depan berdasarkan pengalaman sebelumnya. Naïve Bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut tidak tergantung pada kondisi nilai output[18]. Teorema Bayes yang dipadukan dengan “Naïve” berarti setiap atribut/variabel bersifat bebas atau independent[19]. Sistem Pakar yang menggunakan Metode Naive Bayes dapat digunakan untuk mendiagnosa gangguan kehamilan dengan menghitung peluang berdasarkan frekuensi kombinasi nilai dari pakar, sehingga
membantu  dalam  menentukan  penanganan  yang  tepat  [20].  Dasar  rumus  naïve  bayes  yang  dipakai  dalam pemrograman adalah rumus teorama bayes :
𝑃(𝐴 𝑣 𝐵) = 𝑝( 𝐵 | 𝐴 )∗𝑃(𝑎) 𝑃(𝐵) (1)
Dengan Persamaan 1 maka :
P(A|B) = Peluang kejadian A dengan syarat B, dapat diartikan peluang A jika diketahui  keadaan  jenis  penyakit  B  dan  ditentukan dari  peluang
evidence B jika diketahui hipotesis A P(B|A) = Peluang evidence B jika diketahui hipotesis A P(A)    = Probabilitas hipotesis A tanpa memandang evidence manapun P(B)    = Peluang evidence B
Penggunaan persamaan teorama bayes Persamaan 1, maka diturunkan menjadi Persamaan 2.
𝑉𝑚𝑎𝑝 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥𝑣𝑗  ∈ 𝑉 𝑃(𝑎1𝑎2𝑎3….𝑎𝑛𝑉𝑣𝑗)𝑃(𝑣𝑗)
𝑃(𝑎1𝑎2𝑎3..𝑎𝑛) (2)
Karena P(a1a2a3…an) bernilai konstan maka persamaan diatas dapat ditulis menjadi Persamaan 3.
𝑉𝑚𝑎𝑝 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥𝑣𝑗  ∈ 𝑉 𝑃(𝑎1𝑎2𝑎3 … . 𝑎𝑛𝑉𝑣𝑗)∏𝑃(𝑣𝑗) (3) Dimana : Vmap = Probabilitas kelas V atau nilai probabilitas tertinggi dari penyakit P(vj) = Peluang jenis kelas V atau penyakit ke-j (𝑎1𝑎2𝑎3 … . 𝑎𝑛 )  = Peluang atribut (inputan) jika diketahui keadaan vj. P =  ( 𝑎 1 𝑎 2 𝑎 3… 𝑎𝑛 )| 𝑣𝑗 sulit  untuk  dihitung,  maka  dapat  diasumsikan  bahwa setiap atribut pada gejala tidak mempunyai keterkaitan sehingga diturunkan menjadi Persamaan 4.
𝑉𝑚𝑎𝑝 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥𝑣𝑗  ∈ 𝑉 𝑃(𝑎1𝑎2𝑎3 … . 𝑎𝑛𝑉𝑣𝑗)∏𝑃(𝑎𝑖|𝑣𝑗)
(4)
Kemudian didapat perhitungan naïve bayes classifier yaitu menghitung 𝑃 ( 𝑎𝑖 | 𝑣𝑗 ) dan didapatkan pada Persamaan 5.
(𝑎|𝑣𝑗) = 𝑛𝑐+𝑚.𝑝
𝑛+𝑚 (5)
Keterangan : n c = Jumlah record pada data learning dimana 𝑣 = 𝑣𝑗 dan 𝑎 = 𝑎i
p = 1/banyaknya class (penyakit) m = Jumlah parameter (total gejala) n = Jumlah record pada data learning yang v= n c tiap class (penyakit)
Berdasarkan penjelasan di atas didapatkan Langkah-langkah perhitungan naïve nayes classifier dapat diselesaikan sebagai berikut:
a. Menentukan nilai nc untuk tiap kelas
b. Menghitung nilai (ai|vj) dan menghitung nilai vj
c. Menghitung (ai|vj) x vj untuk tiap v
d. Menentukan hasil klasifikasi yaitu nilai yang memiliki hasil perkalian terbesar.

## 4. Karakteristik Data
Untuk Penelitian ini dibutuhkan beberapa data penyakit dan gejala yang didapatkan dari hasil observasi dan wawancara kepada seorang pakar.
Data penyakit pada ibu hamil dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penyakit Kode Penyakit Jenis Penyakit P001 Mola Hidatidosa P002 Hiperemis Gravidarum P003 Pre eklamsia P004 Kanker Serviks P005 Albortus Imminens
Berikut ini adalah data gejala yang didapatkan dari pengumpulan data. Data gejala dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Gejala Kd Gejala Gejala G1 Pendarahan G2 Mual G3 Muntah G4 Nyeri Panggul G5 Lemas G6 Dehidrasi G7 Tekanan darah rendah G8 Tekanan darah tinggi G9 Kaki bengkak G10 Nyeri Kepala G11 Nyeri Perut G12 Nyeri Punggung G13 Nyeri Pinggang G14 Kram Perut G15 Sesak nafas
Berikut ini adalah data aturan yang didapatkan dari pengumpulan data. Data aturan ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Aturan G/P P001 P002 P003 P004 P005 G1 √ √ √ G2 √ √ √ G3 √ √ √ G4 √ G5 √
G/P P001 P002 P003 P004 P005 G6 √ √ G7 √ G8 √ G9 √ G10 √ G11 √ √ √ G12 √ √ G13 √ √ √ G14 √ G15 √

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Perhitungan Naïve Bayes
Uji coba dilakukan dengan mengumpulkan data tentang penyakit selama kehamilan. Data gejala penyakit dibandingkan gejala penyebab penyakit pada ibu hamil. Contoh perhitungan dengan menggunakan klasifikasi Naïve Bayes diterapkan pada gejala seperti Tabel 4.
Tabel  I Data uji coba Kode Gejala Gejala G02 Mual G03 Muntah G07 Tekanan darah rendah G14 Kram Perut
Langkah-langkah perhitungan menggunakan metode naïve bayes adalah sebagai berikut :
1. Menentukan nilai n c untuk setiap class
Tahap  pertama  dalam  perhitungan  naïve  bayes  yaitu  dengan  menentukan  nilai  n c untuk  masing- masing  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  terjadi  pada  ibu  hamil.  Jika  gejala  termasuk  dalam  suatu penyakit maka n c bernilai 1, jika tidak maka bernilai 0.
Penyakit ke – 1 Mola Hidatidosa : n :1
p : 1/5 = 0,2
m : 15
G02.nc : 1 G03.nc : 1 G07.nc : 0 G14.nc : 0
Penyakit ke-2 Hiperemis Gravidarum :
n :1 p : 1/5 = 0,2
m : 15
G02.nc : 1 G03.nc : 1
G07.nc : 1
G14.nc : 0
Penyakit ke-3 Pre Eklamsia :
n :1
p : 1/5 = 0,2
m : 15
G02.nc : 1
G03.nc : 1 G07.nc : 0 G14.nc : 0
Penyakit ke-4 Kanker Serviks :
n :1
p : 1/5 = 0,2
m : 15
G02.nc : 0
G03.nc : 0 G07.nc : 0 G14.nc : 0
Penyakit ke-5 Albortus Imminens :
n :1
p : 1/5 = 0,2
m : 15
G02.nc : 0
G03.nc : 0 G07.nc : 0

## G14.nc : 1

## 2. Menentukan nilai P(ai|vj) dan menghitung nilai P(vj)
Tahap ke dua yaitu menghitung nilai probabilitas untuk masing-masing penyakit berdasarkan gejala. Penyakit ke – 1 Mola Hidatidosa :
P (G02|X) = 1+15 𝑥0.2 1+15 = 0.2 P (G03|X) = 1+15 𝑥0.2 1+15 = 0.2 P (G07|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875
P (G14|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875
Penyakit ke-2 Hiperemis Gravidarum :
P (G02|X) = 1+15 𝑥0.2 1+15 = 0.2 P (G03|X) = 1+15 𝑥0.2 1+15 = 0.2 P (G07|X) = 1+15 𝑥0.2 1+15 = 0.2 P (G14|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875
Penyakit ke-3 Pre Eklamsia :
P (G02|X) = 1+15 𝑥0.2 1+15 = 0.2 P (G02|X) = 1+15 𝑥0.2 1+15 = 0.2 P (G07|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875 P (G14|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875
Penyakit ke-4 Kanker Serviks :
P (G02|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875 P (G03|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875 P (G07|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875 P (G14|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875
Penyakit ke-5 Albortus Imminens :
P (G02|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875 P (G03|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875 P (G07|X) = 0+15 𝑥0.2 1+15 = 0,1875 P (G14|X) = 1+15 𝑥0.2 1+15 = 0,2

## 3. Menghitung P(ai|vj) x P(vj) untuk tiap v

## Penyakit ke – 1 Mola Hidatidosa :
P (X) x [P(G02|X) x P(G03|X) x P(G07|X) x P(G14|X) =  0,2 x 0,2 x 0,1875 x 0,1875 = 0,00140625

## Penyakit ke-2 Hiperemis Gravidarum :
P (X) x [P(G02|X) x P(G03|X) x P(G07|X) x P(G14|X) =  0,2 x 0,2 x 0,2 x 0,1875 = 0,0015
Penyakit ke-3 Pre Eklamsia :
P (X) x [P(G02|X) x P(G03|X) x P(G07|X) x P(G14|X) =  0,2 x 0,2 x 0,1875 x 0,1875 = 0,00140625
Penyakit ke-4 Kanker Serviks :
P (X) x [P(G02|X) x P(G03|X) x P(G07|X) x P(G14|X) =  0,1875 x 0,1875 x 0,1875 x 0,1875 =

## 0,00123596
Penyakit ke-5 Albortus Imminens :
P  (X)  x  [P(G02|X)  x  P(G03|X)  x  P(G07|X)  x  P(G14|X)  =    0,1875  x  0,1875  x  0,1875  x  0,2  = 0,00131836

## 4. Hasil v dengan perkalian terbesar
Adapun hasil pada v yang memiliki perkalian terbesar ada pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil V No Penyakit Nilai v 1 P001 0,00140625 2 P002 0,0015 3 P003 0,00140625 4 P004 0,00123596 5 P005 0,00131836
Nilai  V  terbesar  adalah 0,0015 ,  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  pengguna  menderita  penyakit  Hiperemis Gravidarum

## 5. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap untuk membuat system sampai bisa digunakan dan siap dioperasikan. Implementasi sistem bertujuan untuk menyelesaikan modul rancangan yang telah dibangun sehingga pengguna dapat  dipermudah  dengan  memberikan  masukan  terhadap  sistem  itu  sendiri.  Berikut  adalah  implementasi antarmuka user dan antarmuka admin untuk mempermudah diagnosa penyakit pada ibu hamil.
1. Implementasi antarmuka user
Berikut adalah tampilan antarmuka user sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada ibu hamil :

## Tampilan Halaman Utama User
Halaman utama user menampilkan sebuah judul dan memulai diagnosa ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar  3 Tampilan Halaman Utama User

## Tampilan Login User
Halaman  Login  menampilkan  sebuah  form  untuk  login  apabila  sudah  mempunyai  akun  dan  juga registrasi jika belum memiliki akun ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar  4 Tampilan Login User

## Tampilan Diagnosa
Tampilan diagnosa menampilkan sebuah form gejala yang akan di proses oleh sistem ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar  5 Tampilan Diagnosa

## Tampilan Hasil Diagnosa
Tampilan hasil diagnosa menampilkan sebuah hasil penyakit dari gejala-gejala yang dimasukkan user ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar  6 Tampilan Hasil Diagnosa
2. Implementasi antarmuka admin
Berikut adalah tampilan antarmuka admin sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit pada ibu hamil :

## Tampilan Dashboard Admin
Tampilan  dashboard  admin  menampilkan  seluruh  total  gejala,  penyakit,  dan  rules  ditampilkan  pada Gambar 7.
Gambar  7 Tampilan Dashboard Admin

## Tampilan Data Gejala
Tampilan  data  gejala  menampilkan  sebuah  data  dan  pengolahan  seperti  tambah,  hapus,  dan  ubah ditampilkan pada Gambar 8.
Gambar  8 Tampilan Data Gejala

## Tampilan Data Penyakit
Tampilan data penyakit menampilkan sebuah data dan pengolahan seperti tambah, hapus, dan ubah ditampilkan pada Gambar 9.

## Tampilan Data Rules
Tampilan  data  rules  menampilkan  sebuah  rules  dari  penyakit  dan  gejala  serta  bisa  menambahkan, hapus dan ubah data ditampilkan pada Gambar 10.
Gambar 10 Tampilan Data Rules 6. Uji Validitas
Uji validitas perbandingan antara hasil data rekam medis yang didapat dan juga sistem dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel  II Uji Validitas No Nama Gejala Diagnosa Sistem Keterangan 1 P1 G2,G3,G14 P002 P002 Sesuai 2 P2 G2,G3,G14 P002 P002 Sesuai 3 P3 G5,G15 P002 P002 Sesuai 4 P4 G2,G3,G15 P002 P002 Sesuai 5 P5 G2,G3,G5 P002 P002 Sesuai 6 P6 G10,G11 P003 P003 Sesuai 7 P7 G9 P003 P003 Sesuai 8 P8 G9,G10 P003 P003 Sesuai 9 P9 G9,G11 P003 P003 Sesuai 10 P10 G2,G3,G10 P003 P003 Sesuai 11 P11 G10 P003 P003 Sesuai 12 P12 G10 P003 P003 Sesuai 13 P13 G12,G14 P001 P001 Sesuai 14 P14 G1,G14 P001 P004 Tidak Sesuai 15 P15 G5, G11, G12, G13 P004 P004 Sesuai
Berdasarkan hasil uji coba dengan data yang didapatkan dari rekam medis rumah sakit didapatkan hasil yang sesuai 14 dan hasil yang tidak sesuai 1. Sehingga tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 93% (14/15*100%) dari perhitungan 15 data yang telah di uji coba.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh penulis, maka dapat disimpukan bahwa sistem pakar ini bisa mendiagnosis penyakit pada ibu hamil dengan memberikan hasil yang konsisten, akurat, tepat dan juga efektif. Metode Naive Bayes mampu  memberikan hasil diagnosa dengan akurasi yang tinggi. Hal ini terjadi karena  metode  ini  menggunakan  probabilitas  dari  gejala  yang  diamati  untuk  memprediksi  kemungkinan penyakit. Hasil uji coba dari 4 gejala user didapatkan penyakit Hiperemis Gravidarum.  Berdasarkan hasil uji coba  dengan  data  yang  didapatkan  dari  rekam  medis  rumah  sakit  maka  tingkat  akurasi  sebesar  93%  dari perhitungan 15 data yang telah di uji coba.
Diharapkan  sistem  ini  bisa  dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  menambah  data  penyakit  dan  gejala menggunakan metode lain sesuai dengan kebutuhan agar bisa dapat digunakan dengan lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  H.  M.  Makmur,  F.  Susanto,  D.  M.  Priyangan,  and  C.  Kirana,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA PENYAKIT  IBU  HAMIL  MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY  FACTOR  (CF)  UNTUK MENURUNKAN RISIKO KEMATIAN IBU HAMIL BERBASIS ANDROID,” J. Inf. dan Komput. , vol. 9, no 2, no. 2, pp. 154–162, 2021.
[2] A.  Aprilia  Manganti,  Saifulloh,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyebab  Keguguran  Pada  Ibu  Hamil Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Sist. Inf. dan Sains Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 1–13, 2021.
[3] R.  Situmorang,  “Diagnosa  Penyakit  Lambung  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” JITKO  J.  Inov. Teknol. dan Komput. , vol. XX, 2023.
[4] H. Effendi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Ibu Hamil,” Teknomatika , vol. 10, no. 01, pp. 9–20, 2020, [Online]. Available: http://ojs.palcomtech.com/index.php/teknomatika/article/view/482
[5] Z. A. Handito and A. Arifin, “Sistem Pakar Deteksi Dini Masalah Kesehatan pada Ibu Hamil Berbasis Web: Literature Review,” Journal.Uii.Ac.Id , 2023, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/download/26234/14734/84313
[6] D. Aldo, Y. S. R. Nur, F. Y. A. Hulqi, A. C. F. Lanyak, and R. N. Hikmah, Buku ajar sistem pakar , 1st ed. Solok: INSAN CENDEKIA MANDIRI, 2022.
[7] D.  ADHAR,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Pre-Eklampsia  Pada  Ibu  Hamil  Menggunakan Metode Dempster-Shafer,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama) , vol. 5, no. 2, pp. 130–139, 2021, doi: 10.59697/jtik.v5i2.408.
[8] N. A. Putri and A. S. Purnomo, “Sistem Pakar Untuk Menentukan Status Kesehatan Ibu Hamil Dengan Metode Inferensi Fuzzy (Sugeno),” J. Teknol. , vol. 10, no. 1, pp. 1–8, 2017.
[9] P. Yulian Eka and F. Mico, “Rancang Bangun Menggunakan Metode Naive Bayes Dalam Sistem Pakar Penentuan  Penyakit,” J.  Portal  Data ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–18,  2021,  [Online].  Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/3
[10] B. B. Suherman, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dan Hama Pada Tanaman Jagung Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 3, pp. 390–398, 2021, doi: 10.33365/jatika.v2i3.1251.
[11] H. Kurniawan, R. Firmansyah, A. R. Sanjaya, U. Adhirajasa, R. Sanjaya, and N. Bayes, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Karies Gigi Pada Manusia Menggunakan Metode Naive,” eProsiding Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 47–53, 2020.
[12] O. A. Batubara, N. B. Nugroho, and S. F. Rezky, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hiperemesis Gravidarum Menggunakan Teorema Bayes,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 3, p. 172, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i3.5121.
[13] T.  B.  Amirah,  S.  Ramadani,  and  N.  Novriyenni,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Gangguan  Kehamilan Menggunakan Metode Teorama Bayes,” J. Tek. Komputer, Agroteknologi Dan Sains , vol. 1, no. 1, pp. 122–132, 2022, doi: 10.56248/marostek.v1i1.18.
[14] I.  Made,  I.  W.  Handi,  R.  Latuconsina,  and T.  W.  Purboyo,  “Sistem  Pendeteksi  Penyakit  Kehamilan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” e-Proceeding Eng. , vol. 10, no. 5, p. 4590, 2023.
[15] B. D. Meilani, F. Nuryansyah, and R. Arief, “Penerapan Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor pada Penyakit Ibu Hami,” SNESTIK , pp. 416–422, 2023.
[16] S. Agave and M. B. Ulum, “Diagnosa Penyakit Ibu Hamil Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Website,” J. Komputasi , vol. 11, no. 1, pp. 1–10, 2023.
[17] M. P. Putri et al. , Algoritma Dan Struktur Data . 2022.
[18] T. Firdaus and F. Yanti, “Implementasi Metode Naïve Bayes Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Berbasis Web,” J. Din. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 87–98, 2022, doi: 10.35315/informatika.v14i2.9201.
[19] M.  R.  Handoko  and  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, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[20] F. D. Aulya and R. A. Putri, “Penerapan Metode Naive Bayes Dan Forward Chaining Untuk Diagnosis Penyakit Gangguan Ibu Hamil Berbasis Web,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 2, pp. 650–656, 2023, doi: 10.31539/intecoms.v6i2.7391.