Sistem Pakar Deteksi Penyakit Hipertensi Dan Upaya Pencegahannya Menggunakan Metode Naive Bayes Pada RSUD Pandeglang Banten
Robby Rizky 1 ,Susilawati 2 , Zaenal Hakim 3 , Lili Sujai 4
1,2,3,4 Jurusan Manajemen Informatika Universitas Mathla’ul Anwar Banten Labuan, Cikaliung, Saketi, Pandeglang – Banten 42273 Telp.(0253) 401555
1 robby.rizky@unmabanten.ac.id
2 susilawati@unmabanten.ac.id
3 hakimzaenal@unmabanten.ac.id
4 lili sujai@unma banten.ac.id
Intisari – RSUD  pandeglang  merupakan  unit  pelaksana  teknis  dinas  kesehatan  kabupaten/kota  yang  bertangguang jawab  menyelenggarakan  pembangunan  kesehatan  di  wilayah  kerja.Diagnosis  penyakit  hipertensi  dibuat  untuk membantu  dan  mempermudah  para  petugas  dalam  mendiagnosis  penyakit  hipertensi.  Aplikasi  sistem  pakar  ini dirancang  menggunakan  .Flow Of  System (FOS), Contex  Diagram,  Data  Flow  Diagram (DFD). Entity  Relationship Diagram (ERD) dan menggunkan tool Sublime Text ( HTML, CSS PHP dan Javascrip) dan untuk databse menggunakan MySQL ,  hasilnya  berupa Menu  Home Gejala  Diagnosis  dan  Solusi  .  Penerapan  aplikasi  ini  dilakukan  dengan menginputkan data pasien dan gejala untuk mendapatkan solusi yang mereka inginkan.
Kata kunci : Diagnosis, Naive Bayes, Hipertensi, Sublime Tex dan  MySQL
Abstrack  - PANDEGLANG  Regional  General  Hospital is  a  technical  implementing  place  for  district  /  city  health  offices that  is  responsible  for  organizing  health  development  in  the  work  area.  Diagnosis  of  hypertension  is  made  to  assist  and facilitate  officials  in  diagnosing  hypertension.  This  expert  system  application  is  designed  using  Flow  Of  System  (FOS), Contex  Diagram,  Data  Flow  Diagram  (DFD).  Entity  Relationship  Diagram  (ERD)  and  using  Sublime  Text  tools  (HTML, CSS PHP and Javascrip) and for databse using MySQL, the result is a Home Menu Diagnosis Symptoms and Solutions. The application of this application is done by inputting patient data and symptoms to get the solution they want.
Keywords: Diagnosis, Naive Bayes, Hypertension, Sublime Tex and MySQL

## I. P ENDAHULUAN
Tekanan  darah  tinggi  disebut  hipertensi  di mana  tekanan  darah  terhadap  dinding  arteri cukup  tinggi,  pada  umumnya  kondisi kesehatan  yang  sering  bermasalah  pada manusia  yaitu  penyakit  jantung,  stroke, obesitas  dan  diabetes  melitus  .  Hipertensi juga  merupakan  penyebab  kematian  nomor 3  setelah  stroke  dan  tuberkulosis,  yakni 6,7%  dari  populasi  kematian  pada  semua umur. Masalah hipertensi cenderung meningkat,  Prevalensi  di  perkotaan  39,9% (37,0%  -  45,8%)  dan  di  pedesaan  44,1 (36,2% - 51,7%).  Hal ini disebabkan karena jantung  harus  bekerja  lebih  keras  dari biasanya  untuk  mengedarkan  darah  melalui pembuluh  darah  ke  seluruh  tubuh.  Tekanan
darah  umumnya  diukur  dengan  alat  yang disebut Sphygmomanometer yang terdiri dari sebuah  pompa,  sebuah  pengukur  tekanan dan  sebuah  manset  dari  karet.  Alat  ini mengukur  tekanan  darah  dalam  unit  yang disebut milimeter air raksa (mmHg).
RSUD  Pandeglang  memiliki  2000  lebih pasien  yang  mengidap  penyakit  hipertensi, karena  banyaknya  pasien  dan  beberapa dokter  yang  menangani  penyakit  hipertensi, hal ini menyebabkan kurangnya penanganan langsung pada pasien.
Dalam  mendiagnosis  suatu  penyakit  pada bidang  kedokteran  dibutuhkan  alat  bantu seperti  aplikasi  kecerdasan  buatan,  oleh karena  itu  dibuatlah  sebuah  sistem  pakar untuk  mendiagnosis  penyakit  hipertensi dengan metode Naive Bayes.

## A. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang permasalahan di atas  yang  dikaji  dalam  penelitian  ini  dapat dirumuskan:
1. Bagaimana  membuat  sistem  pakar untuk  mendiagnosis  awal  penyakit hipertensi beserta solusinya?
2. Memberikan  informasi  berupa  penyakit yang  menyerang  serta  penanganannya berdasarkan penalaran para pakar dengan  menggunakan  aplikasi  sistem pakar?

## B. Pembatasan Masalah
Pembatasan masalah dari perumusan
masalah diatas adalah:
1. Sistem pakar diagnosis penyakit hipertensi  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode Naive Bayes 2. Sistem pakar diagnosis penyakit hipertensi  penelitian  ini  dilakukan  dipoli umum
3. Sistem pakar diagnosis penyakit hipertensi menghasilkan output berupa no antrian  yang  dapat  memudahkan  pasien dalam melakukan pendftran
4. Sistem pakar penyakit hipertensi menghasilkan output berupa hasil diagnosis 5. Dalam pengembangan
sistemnya menggunakan PHP dan Database      My SQL .
C. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian sistem pakar diagnosis penyakit hipertensi adalah merancang  sebuah  website  yang  dapat dijadikan media informasi bagi pasien untuk mendiagnosis  penyakit  hipertensi  sehingga dapat membantu dalam pencegahannya.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Tempat dan Waktu
1) Tempat Penelitian RSUD pandeglang, Jl. Raya Labuan KM.
19,    Kp.  Pasir  Angin  Ds.  Kadudampit Kec.  Saketi  ,  Kab.    Pandeglang,  Banten 42273.
2) Waktu Penelitian Waktu  penelitian  dilakukan  pada  Dinas RSUD  Pandeglangkurang  lebih  selama  1 bulan terhitung dari tanggal 8 Maret 2019 sampai dengan 8 april 2019.

## B. Tahapan Penelitian
1) Teknik Pengumpulan Data
Istilah  asing  teknik  pengumpulan  data adalah  adalah  proses  formal  menggunakan teknik  seperti  wawancara  dan  daftar pertanyaan  untuk  mengumpulkan  fakta tentang  sistem,  kebutuhan  dan  pilihan. (Indrajani, 2018).
a. Observasi Observasi  adalah  mengamati.  Observasi dilakukan dengan menggunakan indra penglihatan  dan  indra  pendukung  lainnya, seperti  pendengaran,  penciuman  dan  lain- lain  untuk  mencermati  secara  langsung fenomena atau objek yang sedang kita teliti. b. Wawancara Wawancara  adalah  metode  pengambilan data yang dilakukan dengan cara menanyakan kepada responden secara langsung  dan  bertatap  muka  tentang beberapa  hal  yang  diperlukan  dari  suatu fokus penelitian. (A. Ghani dkk, 2016). c. Studi Kepustakaan Studi  Kepustakaan  dilakukan  dengan cara mengumpulkan, membaca, dan mempelajari  data-data  dari  berbagai  media, seperti  buku-buku,  hasil  karya  tulis,  jurnal- jurnal  penelitian,  atau  artikel-artikel  dari
e-ISSN: 2656-0860
internet  yang  berhubungan  dengan  masalah yang dibahas. (Indrajani, 2018).
2) Tahapan Perencanaan Sistem Tahap  desain  sistem  dapat  dikerjakan setelah  analisis  maka  dilakukan  tahap perencanaan  dan  analisis  sistem  merupakan tahap  kritis  dan  sangat  vital.  Setelah menganalisis  maka  perencaana  sistem  dapat dilakukan dengan guna mendapatkan gambaran seperti apa yang harus dibuat dan dituangkan kedalam sistem. Kemudian tahap desain dikerjakan guna memberikan pandangn  yang  jelas  kepada  pengguna mengenai  sistem  yang  baru  tersebut.Tahap seleksi  sistem  dibutuhkan  pemahaman  yang matang untuk  menyeleksi teknik-teknik apa yang  cocok  dalam  pelaksanaan  maupun persiapan kebutuhan-kebutuhan dalam peracangan yang telah dilakukan .(Rosa A.S, 2017).
Salah  satu  model  pengembangan  perangkat lunak yang peneliti gunakan guna memecahkan  kndala  yang  ditemui  seiring dengn  perkembngn  skala  sistem    perangkat yang  semakin  besar  yaitu  SLDC  ( software depelopment life cycle ).
Perancangan dalam sistem pakar ini peneliti menggunkan  SLDC  model Waterfall yaitu model  air  terjun  seiring  juga  dsebut  model sekuensial  linear  ( sequential  linear )  atau alur  hidup  klasik  (classic  life  cycle).  Model ini  menyediakan  pendekatan  alur  hidup perangkat  lunak  secara  terurut  dimulai  dari analisis, desain dan pengkodean.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Objek Penelitian dalam pembuatan penelitian ini adalah pada RSUD
Pandeglangyang beralamat di Jl.Raya
Labuan  KM.19,  Kp.  Pasir  Angin  Ds. Kadudampit  Kec.  Saketi  Kab.  Pandeglang, Banten  Kode  pos.  42273.  Dimana  dalam penelitian ini peneliti melakukan studi kasus
yang  membahas  masalah-masalah  dalam mendiagnosis  Penyakit  Hipertensi  dan Upaya Pencegahanya. Sebelum menganalisis  suatu  masalah  ada  baiknya mengetahui  terlebih  dahulu  tentang  sejarah, visi,  misi  dan  struktur  organisasi  di lingkungan  RSUD  Pandeglangyang  akan dijelaskan di bawah ini.

## A. Gambaran Umum Sistem yang Diusulkan
Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  hipertensi mengguakan metode  Naive  Bayes berbasis web  ini  diharapkan  dapat  mempermudah para  petugas  dalam  mendiagnosis  penyakit hipertensi.
Berikut  dijabarkan  flow  of  System  yang Diusulkan.
1. Pasien memilih gejala dan mendaftarkan diri
2. Admin memproses data pasien.
3. Admin  menginput  dan  memproses data  seperti  tabel  penyakit  ,  tabel gejala,  tabel  user  ,  tabel  rule  dan tabel dataset.
4. Admin    memberikan  hasil  diagnosis kepada pasien.
5. Kemudian hasil diagnosis di kembalikan ke pasien Admin Pasien daftar Pilih gejala Login Username& password Username & password Halaman admin Input data D at ab as e Tb_user Tb gejala Tb penyakit benar Hasil diagnosis salah Hasil diagnosis Hasil diagnosis Tb_rule Tb_dataset Input data proses
Gambar 1. Flow Of system Yang Diusulkan

## B. Diagram kontek yang di usulkan
Berikut  adalah  diagram  kontek  yang diusulkan  untuk  Sistem  Pakar  Diagnosis
Penyakit
Hipertensi
di RSUD
pandeglangsebagai berikut.
Gambar 2. Diagram kontek yang Diusulkan

## C. Data Flow Diagram (DfD) yang Diusulkan
Data  flow  diagram  yang  diusulkan  dari Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Hipertensi di  RSUD  pandeglangdapat  dilihat  pada gambar dibawah ini
Gambar 3. DFD

## D. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram (ERD)  dari perancangan  sistem  pakar    diagnosis penyakit Hipertendi di RSUD pandeglang
Gambar 4. ERD

## E. Analisa Perhitungan Probabilitas Naive bayes Tabel 1. Probabilitas penyakit
Menghitung probabilitas penyakit
P ( Penggunaan penyakit  ) = Hipertensi Gestasional P ( Penggunaan penyakit )  = Hipertensi Preeklampsia
P ( Penggunaan penyakit )  = Hipertensi Eklamsia P ( Penggunaan penyakit =  hipertensi gestasional ) = jumlah penyakit hipertensi gestasional  / jumlah penyakit =hipertensi   gestasional  +  jumlah penyakit preeklampsia + jumlah  penyakit eklamsia.
= 26/81 = 0,32
1. Probabilitas Gejala
1) P  (  gejala  =  darah  tinggi  sebelum hamil  |  penyakit  = hipertensi gestasional)  =  1+  (  jumlah  gejala    = darah  tinggi  sebelum  hamil  dan penyakit  = hipertensi gestasional ) /
(jumlah penyakit =hipertensi gestasional    +  2)  =  (  1+7)/(26=2)  = 0,29 2) P  (  gejala    =  darah  tinggi  sebelum hamil | = hipertensi praeklampsia ) = 1+  (  jumlah  gejala  =  darah  tinggi sebelum hamil dan penyakit preeklampsia  )/  (jumlah  penyakit  = hipertensi  preeklampsia    +  2)
=(1+3)/(47+2) = 0,08.
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
3) P  (  gejala    =  darah  tinggi  sebelum hamil | = hipertensi eklamsia ) =  1+
(  jumlah  gejala  =  darah  tinggi sebelum hamil dan penyakit eklampsia  )/  (jumlah  penyakit  = hipertensi elampsia + 2) =(1+1)/(8+2) = 0,2 2. Diagnosis
a. P(  Gejala  =  darah  tinggi  sebelum hamil |x) = (P (  Jumlah gejala = darah tinggi  sebelum  hamil  |    penyakit  = hipertensi gestasional ) x  P ( Gejala = darah tinggi pada kehamilan sebelumnya  |  penyakit  =  hipertensi gestasioanal  ))  x  P  (  Penyakit  = hipertensi gestasional ) =  0,29 x 0,32
x 0,32 = 0,029
b. P(  Gejala  =  darah  tinggi  sebelum hamil |x) = (P (  Jumlah gejala = darah tinggi  sebelum  hamil  |    penyakit  = hipertensi gestasional ) x  P ( Gejala = darah tinggi pada kehamilan sebelumnya  |  penyakit  =  hipertensi praeklampsia    ))  x  P  (  Penyakit  = hipertensi preeklampsia ) =  0,8 x 0,06 x 0,57 = 0,0028
c. P(  Gejala    =  darah  tinggi  sebelum hamil |x) = (P (  Jumlah gejala = darah tinggi  sebelum  hamil  |    penyakit  = hipertensi gestasional ) x  P ( Gejala = darah tinggi pada kehamilan
sebelumnya  |  penyakit  =  hipertensi eklampsia)) x P ( Penyakit = hipertensi eklamsia)  =    0,02  x  0,3  x  0,098  =
0,059
3. Presentase Diagnosis
Rumus  :  Nilai  Probabilitas  /  Total Probabilitas
1) Nilai presentase hipertensi gestasional Nilai  probabilitas  =  (0,029  /  0,0385)  x 100 = 0,774 x 100 = 77%
2) Nilai  probabilitas  =  (0,0028  /  0,0385)  x 100 = 0,072 x 100 = 7,2 % 3) Nilai  probabilitas  =  (0,0059  /  0,0385)  x 100
= 0,1532  x 100
= 15,32 %

## F. Implementasi Sistem
Berikut ini dijelaskan implementasi aplikasi dari rancangan yang telah dibuat.

## 1. Halaman utama untuk pasien
Gambar 5. Halaman Utama  Pasien

## 2. Form Pelayanan
Gambar 6. Form  Pelayanan
3. Diagnosis  Dini Penyakit Hipertensi
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Gambar 7. Diagnosis Dini

## 4. Halaman Login

## Gambar 8. Halaman Login

## 5. Halaman admin
Gambar 9. Halaman admin

## 6. Probabilitas Gejala
Gambar 10. Probabilitas Gejala
7. Data gejala
Gambar 11. Data Gejala

## 8. Probabilitas penyakit
Gambar 12. Probabilitas Penyakit
9. Data penyakit Gambar 13. Data penyakit

## 10. Data testing
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## 11. Daftar Antrian
Gambar  15. Daftar Aantrian

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  teori  pada perancangan sistem pakar diagnosis penyakit hipertensi dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Aplikasi Sistem Pakar diagnosis penyakit hipertensi  ini  dapat  membantu  dokter dalam  memberikan  pelayanan  kepada pasien.
2. Aplikasi  ini  memberikan  solusi  kepada pasien  untuk  mendapatkan  informasi terkait penyakit hipertensi yang dideritanya tanpa harus mengantri.
R EFERENSI [1] Abd.  Rahman  A.  Ghani.  (2016). Metodelogi  Penelitian Tindakan Sekolah. Jakarta:        Rajawali Pers.
[2] B.Herawan Haryadi.—Ed.1,Cet,1— Sistem pakar . Yogyakarta:
Depublish,   Januari 2016.
[3] Canggih Ajika Pamungkas. (2017). Pengantar dan Implementasi Basis Data . Yogyakarta: Deepublish.
[4]  Indrajani.(2018). Database  design  All  in  one-Theory,and  case study .Jakarta:Kompas Gramedia.
[5]  Indrajani.(2015). Database  Design  Case  Study  All  in one .Jakarta:Kompas Gramedia.
[6]  Indrajani.(2011). Perancangan  Basisdata  dalam  All  in 1. Jakarta:Gramedia.
[7]  Muhamad  Ridwan,S.Pd,  M.Pd  2017. Mengenal,  Mencegah, Mengatasi  Silent  Killer,  ”Hipertensi”. Penerbit  Romawi Press.
[8]  Maniah.  &  Dini  Hamidin.  (2017). Analisis  dan  Perancangan Sistem Informasi Pembahasan Secara Praktis Dengan Contoh Kasus , Yogayakarta : Deepublish.
[9]  Nita  Merlina  &  Rahmat  Hidayat.  (2012). Perancangan  Sistem Pakar. Penerbit: Ghalia Indonesia.
[10] Perancangan Basis Data dalam All in 1 /oleh Indrajani.—Cet. 1.—Jakarta: Kompas  Gramedia, Maret 2011.
[11]  Roni  Abdulloh.  (2018). 7  in  1  Pemrograman  Web  untuk Pemula. Jakarta: Kompas Gramedia
[12] Rosa A.S,M.S.(2017). Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika.
[13]    Widodo,  Agus  Wahyu  &  Diva  Kurnianingtyas.  (2017). Sistem Basis Data , Malang : UB Press
[14]   Yan Watequlis Syifudin, dkk. (2018). Dasar Pemrograman , Malang: Polimena Press.
[15]  Anonim. (2017).Teorema bayes diambil 10 maret 2019 dari httpz://www.google.com/amp/s/informatikalogi.com/algorit ma-naive-bayes/amp/
[16]  Dewi Sulistyaningsih. (2017). Pengertian Diagnosa Beserta Tahapan  Melakukan  Diagnosa. Diambil  18  Maret  2019, dari http://rocketmanajemen.com/definisi-diagnosa/
[17]   Fridayanthie,    EW.  (2016). Rancang  Bangun  Sistem
Informasi  Permintaan  ATK  Berbasis  Internet .  Diakses  04 April 2019 dari. http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/khatulistiwa/articl e/download/1 [18]  Omar pahlevi, Astriana mulyani & Miftahul Khoir.(2018). Sistem Invetori Barang  Menggunakan Metode Object  Oriented diakses  8  april  2019,  dari  http://e- jurnal.Ippmunsera.org/index.php/Prosisko/article/download/
587/612
[19] Padeli  (2014) Cara  mudah  membangun  informasi dengan website ,Serang:
[20] Pengajarku.  (2018). Analisis  Sistem,  Pengertian, Tujuan,  Fungsi  dan  Contohnya .  Diambil  03  April 2019, dari https://pengajar.co.id/analisis-sistem- pengertian-tujuan-fungsi-tahapan-dan-contohnya/
[21] Retno Tri Wulandari. (2016).Klasifikasi Naive Bayes diambil 10 April 2019,dari publikasi.dinus.ac.id/index.php/jais/article/viewfile/1 032772