## PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN NETWORK BAYESIAN UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT SKIZOFRENIA BERBASIS WEB
Moch Nurul Furqon, Ahmad Faisol, Febrianan Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia afurqon832@gmail.com

## ABSTRAK
Hayunanto  Medical  Center merupakan  klinik  yang  memberikan  pelayanan  medis  kepada  masyarakat umum.  Sistem  pelayananyang  ada  di  Hayunanto  Medical  Center  masih  dilakukan  secara  manual  dalam pencatatan  pasien  yang  ingin  konsultasi.Sehingga  masih  memiliki  berbagai  kekurangan  dan  kendala  yang dihadapi.  Kendala  yang  dihadapi  yaitu  sulitnya  mendata  banyak  pasien  yang  konsultasisetiap  hari,  proses pendataan yang banyak mengakibatkan pegawai harus kerja extra ketika pasien yang ingin konsultasi banyak , peramalan diagnosis yang kurang akuratkarena dikerjakan secara manualbelum adanya sistem pendukung untuk mempermudah mendiagnosis suatu pasien. Kondisi Pasien yang tidak menentu seiring berubah-ubahnya gejala pasien, mengakibatkan kesulitan untuk menentukan penyakit pasien.
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan  tentang  sesuatu  yang  mungkin  terjadi  di  masa  depan berdasarkan  informasi  dari  masa  lalu,  agar  kesalahannya  dapat  diperkecil.  Prediksi  tidak  harus  memberikan jawaban secara pasti atau benar untuk kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban semirip  mungkin  yang  akan  terjadi. Naive  Bayes adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  prediksi  terhadap pasien berdasarkan data pasien yang ada sebelumnya.
Berdasarkan  implmentasi  dan  pengujian  yang  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai  berikut.  Hasil pengujian  fungsional  halaman  website  yang  dilakukan  pada  3 browser ,  yaitu MozillaFirefox , InternetExplorer dan GoogleChrome halaman  website  berhasil  berjalan dengan baik sehingga dapat dinyatakan bahwa website bisa berjalan baik di ke-3 web browser .Hasil pengujian keakuratan metode menggunkan25 data traning dan 5 data testing diperoleh hasil nilai akurasi 100% dan nilai error sebesar 0 %
Kata kunci : Naive Bayes, Diagnosis, Gejala, Pasien, Skizofrenia
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang dirancang  untuk  menyelesaikan  masalah  seperti layaknya  seorang  pakar.  Pada  saat  pengguna menjalankan komputer untuk mendapatkan informasi, sistem  pakar  menanyakan  fakta-fakta  dan  dapat membuat penalaran (inferensi) dan sampai pada suatu kesimpulan.  Kemudian,  sistem  pakar  memberikan penjelasan  (memberikan  kesimpulan  atas  hasil konsultasi yang telah dilakukan sebelumnya) .
Hayunanto  Medical  Center  merupakan  klinik yang memberikan pelayanan medis kepada masyarakat  umum.  Sistem  pelayanan  yang  ada  di Hayunanto  Medical  Center  masih  dilakukan  secara manual  dalam  pencatatan  pasien  yang  ingin konsultasi.  Sehingga  masih  memiliki  berbagai kekurangan dan kendala yang dihadapi. Kendala yang dihadapi  yaitu  sulitnya  mendata  banyak  pasien  yang konsultasi  setiap hari, proses  pendataan  yang banyak mengakibatkan  pegawai  harus  kerja  extra  ketika pasien  yang  ingin  konsultasi  banyak  ,  peramalan diagnosis    yang  kurang  akurat  karena  dikerjakan secara  manual    belum  adanya  sistem  pendukung untuk  mempermudah  mendiagnosis  suatu  pasien. Kondisi  Pasien  yang  tidak  menentu  seiring  berubah-
ubahnya  gejala  pasien,  mengakibatkan  kesulitan untuk menentukan penyakit pasien.
Dari  permasalahan tersebut, digunakanlah metode Naive  Bayes untuk  prediksi  hasil  diagnosis pada Hayunanto Medical Center dengan masa periode setiap  bulan  dari  Bulan  Januari  2019  –  juli  2019. Menggunakan  sistem  peramalan  berbasis  Web  PHP Native agar  lebih  tepat  dan  akurat  dalam  melakukan perhitungan.Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Naive  Bayes yaitu  kegiatan  memperkirakan atau  memprediksikan  apa  yang  akan  terjadi  pada pasien yang konsultasi dengan kurun waktu tertentu..
Penelitian  ini  menggunakan  Metode  Naïve Bayes,  dimana  penelitian  ini  menetukan  apakah seseorang  terkena  penyakit  skizofrenia  atau  tidak dengan  menghitung  kemungkinan  dari  penyakit  dan gejala-gejala  yang  timbul  berdasarkan  nilai  yang diberikan  oleh  pakar.  Dengan  penerapan  metode Naive  Bayes  diharapkan  dapat  mengetahui  gejala penyakit skizofrenia dengan hasil yang akurat.
Melihat betapa pentingnya sistem pakar sebagai program  aplikasi  yang  ditujukan  untuk  penyedia informasi  dan  sarana  untuk  memecahkan  masalah  di bidang-bidang  spesialisasi  tertentu,  khususnya  dalam mempermudah dan mempercepat proses mendiagnosa penyakit skizofrenia maka  penulis  mencoba  untuk meneliti,  merancang  dan  membangun  dan  kemudian
menuangkannya  dalam  bentuk  skripsi  yang  berjudul “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  Dan  Bayesian Untuk  Diagnosis  Penyakit  Skizofrenia  Berbasis Web”.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan  dilatar  belakang,  maka  masalah  dapat dirumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimana  merancang  dan  membangun  suatu sistem pakar untuk diagnosa penyakit Skizofrenia menggunakan metode Naive Bayes  berbasis Web ?
2. Bagaimana  mengembangkan  sistem  prediksi diagnosa penyakit Skizofrenia dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes dan Network Bayes pada Hayunanto Medical Center ?

## 1.3 Batasan Masalah
Untuk  lebih  memfokuskan  pada  permasalahan yang  akan  diteliti,  maka  penelitian  ini  dibatasi sebagai berikut :
1. Website  ini  dibangun  dengan  menggunakan  PHP sebagai  S erver  Side  Programming dan  MySQL sebagai database servernya.
2. Aplikasi ini hanya mendiagnosis tentang penyakit Skizofrenia .
3. Data  penyakit  diambil  dari  konsultasi  dengan pakar dr. Iwan Sys. SpKJ di  “Hayunanto Medical Center”
4. Data  Aset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Data  Penyakit,  Data  Gejala  dan  Data Aturan.

## 1.4 Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini adalah
1. Tujuan  dari  dibuatnya  penelitian  ini  untuk membangun  suatu  sistem  pakar  untuk  diagnosa penyakit  skizofrenia  menggunakan  metode  Naive Bayes.
2. Membuat sistem pakar untuk penyakit skizofrenia untuk membantu dokter menerapkan kepakarannya  dan  memberikan  informasi  tentang penyakit  skizofrenia  berdasarkan  analisis  gejala dan penyakit.
3. Menerapkan  metode Naive  Bayes pada  sistem pakar  untuk  menentukan  prediksi  kepastian penyakit.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait
Menurut  penelitian  Rima  Diah  Wardhani (2017), Schizofrenia merupakan  salah  satu  gangguan jiwa yang mna penderita  mengalami gangguan parah terhadap  mental,  yng  ditandai  dengan  gangguan pikiran, bahasa, persepsi, dan kesdaran diri. Ini sering mencangkup  gangguan  psikotik,  seperti  mendengar suara  atau  biasa  disebut  delusi.  Pada  umumnya
scizofrenia dimulai  pada  akhir  masa  rmaja  atau dewasa.
Jenis  gangguan  jiwa  berat scizorenia ini termasuk  gangguan  jiwa  berat.  Sehingga  siapapun dapat terjangkit penyakit ini, terutama bagi anak yang masih  butuh  perhatian  dari  orang  disekitar,  apabila seorang anak sampai kurang rasa aman atau perhatian oleh  lingkungan  dan  orang  sekitar  akan  sadang berdapak pada psikologis anak tersebut.
Jika  penderita scizofrenia ini  tidak  segara ditangani  dan  diperhatikan  scara  cepat  dan  akan sangat  berdampak  buruk  misalnya,  dikucilkan  dari lingkungnnya,  penderita  dpat  melakukan  tindakan bunuh  diri  atau  tindakan  pembunuhan  dan  hal  yang tidak dapat di perkirakan.
Sampain  sekarang  di  negata  kita,  pengobatan, fasilitas,  dan  layanan  kesehata  dibidang  kejiwaan masih  kurang  memadai.  Sehingga  masyarakat memperlakukan penderita penyakit Skizofrenia sangan  tidak  layak  ,bahkan  sampai  pemasukan dilakukan kepada penderita penyakit ini.
Schizofrenia dapat  dideteksi  secara  dini dengan mengetahui  gejala  yang  ada  pada  pasien.  Dokter pakar    akan  mendata  gejala-gejala  yang  dialami  oleh pasien,  dan  dari  daftar  gejala  tersebut  dapat ditentukan  proses  diagnosis.  Penyakit Skizofrenia pada  umumnya  terdiri  dari  beberapa  jenis  penyakit, teapi  dibedakan  dengan  berbagai  jenis  gejala sehingga  penyakit  A  tidak  selalu  sama  dengan penyakit B. Hal ketidakpastian tersebut menyebabkan dokter  umum,  puskesmas  ,  mantri  tidak  bisa mendiagnosa penyakit seperti ini.
Dengan  adanya  masalah  tersebut  maka  penulis membuat  sebuah  aplikasi  “Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Schizophrenia Menggunakan Metode Naive Bayes ”. Naive Bayesdan Bayesian Network merupakan  salahsatu  metode  pembelajaran  mesin yang  memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan statistika  yang  memprediksi  kemungkinan  di  masa depan berdasarkan pengalaman dimasa lalu.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan cabang dari ArtificialIntelligence atau  biasa  di  sebut  (AI)  yang membuat ekstensi khusus
untuk spesialisasipengetahuan  guna  memecahkan  suatu permasalahan yang di alami Human Expert atau para ahli. Human  Expert merupakan  seseorang  yang  ahli dalam  suatu  bidang  ilmu  pengetahuan  tertentu,  ini berarti  bahwa  expert  memiliki  suatu  pengetahuan khusus  yang  dimiliki  oleh  orang  lain  dan  dapat memecahkan  suatu  permasalahan  yang  tidak  dapat dipecahkan  oleh  orang  lain  dengan  cara  efisien. Pengetahuan  ini  berasal  dari  orang  atau  pengetahuan yang  berasal  dari  buku-buku  referensi,  surat  kabar atau karya ilmiah orang lain. Pengetahuan manusia ke dalam  komputer,  agar  dapat  menyelesaikan  masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli.
Dengan kata lain sistem pkar adlah sistem yang didesain  dan  di  implementasikan  dengan  bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan  masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh para pakar dalam hal ini adalah dokter.

## 2.3 Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua  bagian  utama, yaitu  lingkungan  pengembangan  dan  lingkungan konsultasi  .Lingkungan  pengembangan  sistem  pakar digunakan  untuk  memasukkan  pengetahuan  pakar  ke dalam sistem pakar, sedangkan lingkungan konsultasi digunakan  pengguna  yang  bukan  pakar  guna memperoleh pengetahuan pakar.

## Gambar 1 Struktur Sistem Pakar

## 2.4 Metode Naive Bayes
Naïve  Bayes merupakan  metode  klasifikasi menggunakan  metode  kemungkinan  yang  digunakan untuk  memprediksi  masa  yang  akan  datang berdasarkan  pengalaman  di  masa  lalu  sehingga dikenal  sebagai Teorema  Bayes .  Ciri  utama dari Naïve  Bayes  Classifier .  Maka  Teorema  Bayes dirumuskan sebagai berikut :
…(1)
Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui H :  Hipotesis  data  merupakan  suatu class spesifik P(H|X) :  Perkiraan  hasil  dari  H  berdasar kondisi X P(H) : Perkiraan Hasil dari H P(X|H) :  Kemungkinan  nilai  X  berdasarkan kondisi pada perkiraan H
P(X) : Kemungkinan X
Theorema  Bayes sering  pula  dikembangkan mengingat  berlakunya  hokum  probabilitas  total, menjadi seperti berikut :
…(2) Keterangan :
I :  1,2,3,…,n  jumlah  data  hipotesis  (prior probabilitas)
Dimana : S : Probabilitas total

## 2.5 Metode Bayesian Network
Bayesian  Network ( BN )  adalah  model  grafis kemungkinan  yang  merepresentasikan serangkaian variabel  dan  keterkaitan  antar  variabel  tersebut.  Di dalam Bayesian Network dapat menunjukan probabilitas  hubungan  antara  kejadian-kejadian  yang saling berhubungan maupun tidak berhubungan.
Struktur  graf  pada Bayesian  Network disebut dengan directed  acyclic  graph ( DAG ),  yaitu  bentuk berarah  tanpa  siklus  berarah. DAG terdiri  dari variable-variable yang  merepresentasikan  adanya hubungan  ketergantungan  langsung  (hubungan  sebab akibat  antar  variabel  yang  dihubungkan).  Tidak adanya vairabel menandakan  adanya  hubungan kebebasan kondisional di antara variabel.

## Gambar 2 Directed Acyclic Graph (DAG)

## 3.   METODE PENELITIAN
3.1   Desain sistem
Dalam system prediksi diagnosa yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Naïve  Bayes yang  diaplikasikan  pada perhitungan nilai prediksi. Desain  sistem di  tunjukan pada Gambar 3
Gambar 3 Desain sistem
Pada  gambar  1  Admin  /  Pemilik  membuka browser  dan  membuka  sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Skizofrenia, lalu admin  mengisi data pasien dan gejala yang sering timbul pada pasien yang akan dilakukan perhitungan probabilitas lalu akan ditampilkan hasil prediksi.

## 3.2 Struktur Menu
Struktur  menu  merupakan  struktur  yang menampilkan  menu  apa  saja  yang  terdapat  didalam aplikasi. Struktur menu yang akan dirancang di dalam aplikasi ini adalah sebagai berikut :
Gambar 4 Sturktur menu
Penjelasan  lebih  rinci  dari  gambar  4  adalah sebagai berikut 1. Buka  aplikasi  Perbandingan  Metode Naive  Bayes dan Bayesian  Network untuk  diagnosa  penyakit
Skizofrenia Berbasis WEB.
2. Pada  saat  pertama  kali  dibuka  akan  diarahkan  ke halaman Dasboard.
3. Pada sisi user terdapat menu seperti :
a. Halaman Dasboard
b. Halaman Input
c. Halaman Tabel Data
d. Grafik

## 3.3 Flowchart Sistem
Gambar 5 Flowchart Sistem
Pada  gambar  5  Ditunjukan  alur  kerja  sistem pertama admin login kemudian memilih menu input , pilih input data gejala dan  menginputkan data pasien beserta  gejala  yang  timbul  yang  di  inputkan kemudian memanggil data lama, dan data baru lalu di
bandingkan  untuk  mencari  nilai  prediksi  dengan menggunakam metode Naïve Bayes jika data berhasil maka  keluar  hasil  perhitungan  prediksi  jika  tidak kembali ke input data.
4.  Hasil Dan Pembahasan
Gambar 6 tampilan home untuk user
Gambar 7 tampilan menu input data gejala

## 4.1.  Pengujian Fungsional  Sistem
Pengujian fungsional sistem dari data latih yang dilakukan  dengan  merubah  jumlh  dan  variasi  dari data  latih.  Data  tersebut  berjumlah  25.  Pada pengujian  ini  akan  dilakukan  2  kali  pengujiandan setiap  pengujian  menggunakan  data  latih  berjumlah 20,  25  dan  Selain  itu,  pengujian  data  latih  juga dilakukan  menggunakan  jumlah  setiap  kelas  sama. Pada  tabel-tabel  berikut  dapat  dilihat  hasil  dari pengujian varasi data latih.

## Tabel 1
Pada  tabel  2  di  atas  Cell  yang  berwarna  cream pekat  adalah  hasil  sistem  sesuai  dengan  pakar  , akurasi yang di dapat dengan 20 data latin ini sebesar 100% dengan perhitungan.
Kemudian  hasil  pengujian  25  data  dapat  dilihat pada tabel 2
Tabel 2. Pengujian dengan 25 Data Latin
Pada  tabel  2  di  atas  Cell  yang  berwarna  cream pekat  adalah  hasil  sistem  sesuai  dengan  pakar  , akurasi  yang  di  dapat  dengan  25  data  latin  ini  sama yaitu sebesar 100% dengan perhitungan.

## 4.2   Analisa Pengujian Variasi Data latin
Berdasar  hasil  pengujian  pada  tabel  1  dan  2 dihasilkan  nilai  akurasi  yang  sama,  dengan  nilai akurasi  yaitu  1  atau  100%.  Nilai  akurasi  yang  sama tersebut  membuktikan  bahwa  variasi  dari  data  latih tidak mempengaruhi akurasi dari sistem.
Dengan  nilai  akurasi  100%  tersebut,  sistem dikatakan  baik  atau  bagus  dalam  mendiagnosis dikarenakan  dalam  bidang  kedokteran  maupun psikologi-pun  nilai  akurasi  tersebut  juga  cukup  baik. Selain  itu,  penanganan  dari  data  uji  yang  salah tersebut juga tidak jauh berbeda.

## 5.   KESIMPULAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  implmentasi  dan  pengujian  yang dilakukan dapat ditarik kesimpulan bahwa :
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  Metode  Naive Bayes yang dilakukan pada 25 data testing, Metode tersebut dapat menghasilkan akurasi tinggi dalam mendiagnosa penyakit Sizofrenia.
2. Dari  hasil  pengujian  perbandingan  Naive  Bayes  dan Network  Bayes  ,  di  temukan  perbedaan  yang menonjol, dikarenakan perbedaan terdapat pada gejala yang  di  gunakan  dalam  perhitungan  sangat  berbeda  , sehingga  menghasilkan  diagnosa  yang  kurang sempurna pada perhitungan metode Network Bayes.

## 5.2 Saran
1. Dari  beberapa  kesimpulan  yang  telah  diambil, maka  didapat  saran-saran  yang  akan  sangat membantu  untuk  pengembangan  perangkat  lunak ini selanjutnya adalah sebagai berikut :
2. Disarankan  untuk  mempelajari  dulu  data  yang akan digunakan  untuk metode Bayesian Network
,  agar  tidak  mendaptkan  hasil  akhir  yang  kurang maksimal.
3. Pada  penelitian  tentang  penerapan  metode naïve bayes untuk  memprediksi  diagnosa  penyakit  di Hayunanto  Medical  Center  dapat  dikembangkan dengan  metode  lain  yaitu  dengan  metode LSM, DECISION  TREE,  Fuzzy  Time  Series dan  lain sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bustami,  2013.  Klasifikasi  Data  Nasabah Asuransi  Dengan  Menggunakan  Metode Naïve Bayes  Classifier. Universitas  Malikussaleh, Kabupaten Aceh Utara. [2] Alfa Saleh, 2015. Prediksi Besarnya Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga  Dengan Metode Naïve  Bayes  Classifier. Universitas
Potensi Utama, Medan. [3] Alfa Saleh, 2015. Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dalam Mengikuti English Proficiency Test Dengan Menggunakan Metode
Naïve  Bayes  Classifier. Universitas  Potensi Utama, Medan.
[4] Harwati,  Hanna  Miratama,  2016.  Prediksi Prestasi  Mahasiswa  Dengan  Jalur  Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes Classifier. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. [5] Wardhani  ,  Rima  Diah  2017.  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Schizophrenia Menggunakan Metode Bayesian Network
[6] Fathur  Rahman,  Muhammad  Iqbal  Firdaus, 2016.  Prediksi  Hasil  Belajar  Siswa  Sekolah Menengah  Pertama  Dengan  Menggunakan Metode Naïve  Bayes Classifier. Universitas
Islam Kalimantan, Banjarmasin.
[7] Sikki, M.I., 2012. Pengenalan wajah menggunakan  k-nearest  neighbour  dengan praproses  transformasi  wavelet.  Jurnal  LPPM: PARADIGMA, 10(02).
[8] Hasniati,  Arianti,  Philip,  2018.  Penerapan Metode  Bayesian  Network  Model  Untuk Menghitung  Probabilitas  Penyakit  Sesak  Nafas Bayi. Makassar.
[9] ORISA,  Mira;  SANTOSO,  Purnomo  Budi; SETYAWATI,  Onny.  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Kambing Berbasis Web Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal EECCIS , 2014,
8.2: 151-156