https://jurnal.itg.ac.id/index.php/algoritma DOI: 10.33364/algoritma/v.21-1.1564

## Pengembangan Aplikasi Diagnosa Penyakit Mata dengan Algoritma Teorema Bayes
Yoga Handoko Agustin 1* , Zidan Asgara 2 , Wiyoga Baswardono 3
1,2,3 Institut Teknologi Garut, Indonesia
*email: yoga.handoko@itg.ac.id Info Artikel ABSTRAK Dikirim: 7 Desember 2023 Diterima: 30 Januari 2024 Diterbitkan: 25 Mei 2024
Mata merupakan salah satu indera yang memiliki kepentingan besar, karena  berfungsi  untuk  hubungan  dengan  lingkungan  sekitar. Apabila  terdapat  masalah  pada  mata  yang  diabaikan,  itu  akan menjadi  pertanda  awal  dari  gangguan  mata  yang  berpotensi berbahaya. Seiring menurunnya kualitas hidup dan tingkat stres yang diterima, keluhan terkait penyakit mata juga meningkat. Pengetahuan dan  keterampilan  manusia  tidak  abadi,  bisa  hilang karena berbagai alasan  seperti  kematian,  pensiun,  atau  perpindahan  pekerjaan.  Saat membuat  kesimpulan,  para  pakar  dapat  dipengaruhi  oleh  faktor- faktor tertentu yang memiliki potensi untuk memengaruhi hasil akhir kesimpulan  tersebut.  Agar  masyarakat  dapat  mencegah  dan menangani penyakit mata di butuhkanlah suatu aplikasi sistem pakar untuk membantu petugas poli mata dan masyarakat dalam diagnosa suatu penyakit mata menerapkan metode inferensi Teorema Bayes . Teorem  bayes  merupakan  sebuah  persamaan  matematika  yang digunakan  untuk  mengestimasi  kemungkinan  peristiwa  di  masa mendatang  atau  probabilitasnya.  Probabilitas  ini  merujuk  pada peluang  terjadinya  hasil  berdasarkan  informasi  sebelumnya. Fungsinya  adalah  untuk  memperbarui  prediksi  atau  hipotesis  yang sudah  ada.  Hasil  penelitian  ini  berupa  kesimpulan  jenis  penyakit mata yang diderita berdasarkan gejala yang dipilih pasien dan telah dihitung  menggunakan  perhitungan  bayes.  Berdasarkan  pada pengujian 50 data sample pasien, didapatkan presentase kesesuaian antara sistem dengan pakar sebesar 86% data uji.
Kata kunci:
Mata;
Pakar;
Sistem;
Teorema Bayes .

## 1. PENDAHULUAN
Mata merupakan salah satu indera yang memiliki kepentingan besar, karena berfungsi untuk hubungan dengan lingkungan sekitar [1]. Apabila terjadi masalah pada mata dan kita mengabaikannya, hal tersebut bisa menjadi indikasi  pertama  dari  gangguan  mata  yang  memiliki  potensi  dampak  serius  [2][3].  Karena  pakar  memiliki keterbatasan tenaga dan waktu praktik, maka penderita tidak selalu bisa berkonsultasi dengan pakar kapan pun dan di mana pun. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem keahlian yang dapat menggantikan peran seorang pakar [4].
Pengetahuan  dan  keterampilan  manusia  tidak  abadi,  bisa  hilang  karena  berbagai  alasan  seperti  kematian, pensiun,  atau  perpindahan  pekerjaan  [5].  Saat  mencapai  suatu  kesmpulan,  pakar  dapat.dipengaruhi  oleh berbagai faktor yang berpotensi memengaruhi hasil akhir kesimpulan tersebut. [6]. Sehingga untuk melakukan layanan pada masyarakat yang mempunyai keluhan mata tersebut membutuhkan adanya aplikasi sistem pakar [7].  Apliksi  sistem  pakar  digunakan  untuk  membantu  masyarakat  yang  mengalami  keluhan  mata  dalam penanganan awal terhadap gejala dan penyakit mata  [8]. Hasil yang diberikan oleh sistem pakar lebih stabil
daripada  yang  diberikan  oleh  seorang  pakar  [9].  Sistem  pakar  juga  mampu  membuat  kesimpulan  secara konsisten  dalam  rentang  waktu  tertentu,  bahkan  dalam  beberapa  situasi,  sistem  ini  dapat  menghasilkan kesimpulan dengan lebih cepat daripada seorang pakar [10].
Beberapa penelitian sebelumnya memiliki keterkaitan dengan permasalahan pada yang sama. Pertama pada penelitian [11] tujuan yang diharapkan dalam penelitian tersebut adalah memberikan bantuan kepada pasien dalam mengidentifikasi gejala awal dari penyakit mata. Algoritma yang dipakai pada penelitian tersebut yaitu Forward  Chainning .  Hasil  yang  didapat  pada  penelitian  tersebut  adalah  aplikasi  sistem  pakar  dengan pendekatan Forward Chaining dirancang  menggunakan  model  pengembangan  waterfall,  dengan  bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Interaksi antara pengguna dan aplikasi dilakukan melalui proses tanya-jawab. Kedua pada penelitian [12] tujuan yang diharapkan dalam penelitian tersebut adalah menciptakan sebuah  aplikasi  yang  memberikan  pasien  kemampuan  untuk  memperoleh  informasi  terkait  kemungkinan penyebab mata merah yang mereka alami, sehingga pasien dapat segera mengambil tindakan yang tepat, cepat, dan akurat dalam penanganannya. Algoritma yang dipakai pada penelitian adalah Forward Chaining. Hasil yang didapat pada penelitian tersebut adalah aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit mata merah yang dikembangkan dengan basis android. Ketiga pada penelitian [13] tujuan yang diharapkan dalam penelitian tersebut adalah membantu menyelesaikan permasalahan di bidang kedokteran. Algoritma yang dipakai pada penelitian  adalah Forward  Chaining .  Hasil  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian  tersebut  adalah  dengan penerapan suatu sistem yang sudah diotomatisasi, masyarakat akan lebih mudah mengakses informasi terkait penyakit  mata yang  tengah dihadapi dan  obat-obatan  yang relevan.  Sistem  otomatis  ini  yang  menggunakan bahasa pemrograman PHP merupakan salah satu pilihan optimal untuk memaksimalkan efisiensi dalam setiap langkah pengolahan data penyakit mata. Penyimpanan data akan lebih terjamin keamanannya dan lebih hemat secara finansial. Selain itu, fitur pencarian data akan memberikan kenyamanan, kecepatan, dan ketepatan yang lebih baik. Keempat pada penelitian  [14] tujuan yang diharapkan dalam penelitian ini adalah menghasilkan keputusan  dan  informasi  yang  akurat berdasarkan penyebab  yang  terjadi.  Algoritma yang  digunakan dalam penelitian tersebut adalah Teorema Bayes . Hasil yang ingin dicapai pada penelitian tersebut adalah aplikasi sistem  pakar  yang  memberikan  wawasan  tentang  diagnosis  penyakit  refraksi  mata,  menjadi platform untuk berkomunikasi  tentang  masalah  kesehatan  bagi  individu  yang  mengalami  keluhan  tersebut.  Kelima  pada penelitian [15] tujuan yang diharapkan dalam penelitian tersebut adalah untuk mengetahui gejala penyakit mata katarak  sejak  dini.  Algoritma  yang  dipakai  dalam  penelitian  tersebut  adalah Certainty  Factor .  Hasil  yang didapat pada penelitian tersebut adalah aplikasi sistem pakar mendiagnosa penyakit mata katarak yang dapat membantu pasien mengenali gejala awal dari penyakit mata katarak. Keenam pada penelitian [16] tujuan yang diharapkan dalam penelitian tersebut adalah untuk mengembangkan aplikasi yang dapat membantu masyarakat dalam menentukan jenis penyakit matayang diderita  seseorang. Algoritma yang digunakan dalam penelitian tersebut  adalah Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making. Hasil  yang  didapat  pada  penelitian  tersebut  adalah aplikasi sistem pakar yang dapat meningkatkan kemampuan tenaga medis dalam mendiagnosa penyakit mata, serta masyarakat.
Berdasarkan permasalahan tersebut didapatkan basis pengetahuan sebanyak 38 gejala dari 15 penyakit mata yang  diperoleh  dari  data  kunjungan  pasien  di  Rumah  Sakit  Guntur  dan  dari  5  penelitian  terdahulu  diatas. Sehingga  penulis  melakukan  penelitian  yang  berjudul  Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Algoritma Teorema Bayes . Dipilihnya Algoritma Teorema Bayes karena untuk menentukan  peluang  kejadian  di  masa  mendatang  atau  probabilitasnya.  Metodologi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu Expert  System  Development  Life  Cycle (ESDLC)  merupakan  metodologi  sistem  pakar berbasis pengetahuan yang terdiri dari serangkaian tahapan untuk menghasilkan sistem yang efektif dan efisien. Metodologi ini dibuat untuk memudahkan dalam membangun dan mengembangkan sistem yang sesuai dengan kebutuhan bagi para pengguna. Untuk hasil diagnosa yang sudah dilakukan oleh aplikasi sistem pakar nantinya akan  dilakukan  evaluasi  kembali  agar  hasil  diagnosa  akurat  dan  sesuai  dengan  apa  yang  diderita  oleh masyarakat dengan membandingkan pengetahuan dari seorang pakar. Aplikasi sistem pakar ini akan dievaluasi oleh seorang pakar bernama DSSr. Hj. Widjajanti Utojo, SpM, MM.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  rancang  bangun  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  mata  menggunakan algoritma Teorema Bayes menggunakan metode Expert System Development Life Cycle atau ESDLC. Menurut [17]  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  suatu  peristiwa  berdasarkan  informasi yang sudah ada sebelumnya. Ini digunakan terutama dalam teori probabilitas dan statistik untuk memperbarui probabilitas asumsi awal dengan mempertimbangkan bukti baru.
Menurut  [18] Expert System Development Life Cycle adalah  suatu  metodologi  pengembangan  sistem  pakar atau sistem berbasis pengetahuan yang terdiri dari serangkaian tahapan untuk menghasilkan sistem pakar yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan ESDLC

## 2.1 Assessment (Penilaian)
Merupakan langkah yang melibatkan evaluasi seperti kecocokan, pengenalan masalah, tujuan dari perancangan sistem,  dan  sumber  daya  yang  diperlukan  [19].  Pada  tahap  ini  dilakukan  wawancara  untuk  memahami  dan mencapai  sasaran  yang  diinginkan,  interaksi  tersebut  yakni  menganalisa  masalah  yang  tengah  dihadapi, mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  dan  berkontribusi  dalam  merumuskan  ciri-ciri  dan  fungsi  perangkat lunak.

## 2.2 Knowledge Acquisition (Akuisisi Pengetahuan)
Merupakan  langkah  yang  berperan  dalam  mengidentifikasi  sumber-sumber  pengetahuan.  Dalam  konteks sistem ini, sumber-sumber pengetahuan bisa berasal dari pengalaman seorang ahli dalam bidang kesehatan atau dari referensi literatur seperti jurnal dan sejenisnya [20].

## 2.3 Design (Perancangan)
Pengetahuan  yang  didapatkan  selama  proses  akuisisi  pengetahuan  dimanfaatkan  sebagai  pendekatan  dan digambarkan sebagai representasi pengetahuan untuk menyelesaikan permasalahan dalam sistem pakar  [21]. Pada  tahap  ini  peneliti  membuat  konsep  perancangan  pada aplikasi.  menggunakan Unified  Modelling Language (UML) seperti Usecase Diagram.

## 2.4 Testing (Pengujian)
Merupakan pengujian terhadap perancangan serta pelaksanaan sistem yang telah dikembangkan. Pada tahap ini peneliti melakukan pengujian pada aplikasi untuk mengetahui aplikasi tersebut dapat berjalan dengan baik sebagaimana mestinya.

## 2.5 Documentation (Dokumentasi)
Langkah  ini  mencerminkan  hasil  dari  pengembangan  sistem  yang  dimulai  dari  tahap  awal  hingga  tahap keempat. Pada tahap ini, dihasilkan sebuah sistem yang siap digunakan oleh para pengguna [22].

## 2.6 Maintenance (Pemeliharaan)
Langkah ini merujuk pada perawatan rutin sistem. Pemeliharaan dapat melibatkan penambahan data, gejala penyakit, daftar penyakit, tindakan pencegahan, serta perbaikan atas masalah atau kesalahan ( bug ) yang ada dalam sistem [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Assessment (Penilaian)
Pada tahapan ini peneliti melakukan  komunikasi dengan asisten dan dokter spesialis mata untuk memahami dan mencapai sasaran yang diinginkan, interaksi tersebut yakni menganalisa masalah yang tengah dihadapi, mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  dan  berkontribusi  dalam  merumuskan  ciri-ciri  dan  fungsi  perangkat lunak.  Di  Rumah  Sakit  Guntur  menyediakan  layanan  kesehatan  untuk  masyarakat  Garut  salah  satunya pemeriksaan penyakit mata. Dalam hal ini tentunya Rumah Sakit Guntur memiliki 3 dokter spesialis mata. Dari hasil wawancara bersama dengan asisten dokter spesialis mata banyak masyarakat di Garut yang mempunyai keluhan  mata  setiap  harinya  namun  dokter  spesialis  tidak  akan  selalu  ada  di  karenakan  terbatasnya  waktu. Sehingga untuk melakukan layanan pada masyarakat yang mempunyai keluhan mata tersebut membutuhkan adanya  aplikasi  sistem  pakar  sebagai  pendamping  asisten  dalam  menangani  pasien.  Apliksi  sistem  pakar digunakan untuk membantu masyarakat yang mengalami keluhan mata dalam penanganan awal terhadap gejala dan  penyakit  mata.  Pada  penelitian  ini  peneliti  akan  membuat  aplikasi  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit mata dengan menerapkan perhitungan dari algoritma Teorema Bayes .

## 3.2 Knowledge Acquisition (Akuisisi Pengetahuan)
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  studi  literatur  untuk  memahami  terkait  masalah  yang  dihadapi,  tujuan yang  ingin  dicapai  pada  penelitian,  pengetahuan  yang  digunakan  serta  hasil  yang  didapat  pada  penelitian- penelitian sebelumnya. Serta melakukan kegiatan untuk menentukan sumber pengetahuan yang diperoleh dari pengalaman seorang pakar dalam bidang kesehatan yaitu Dr. Hj. Widjajanti Utojo, SpM, MM sebagai dokter spesialis mata yang berlokasi di Jln Bratayuda No.111, Kota Kulon, Kecamatan Garut Kota, Kabupaten Garut, Jawa Barat 44112. Didapatkan basis pengetahuan sebanyak 38 gejala dari 15 penyakit mata yang diperoleh dari data kunjungan pasien di Rumah Sakit Guntur dan dari penelitian terdahulu. Data tersebut dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1. Daftar Penyakit Mata
Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Katarak P02 Glaukoma P03 Astigmatisma P04 Uveitis P05 Retinopati Diabetik
Kode Penyakit Nama Penyakit P06 Presbiopi P07 Hypermetropia P08 Miopi P09 Dry eye syndrome P10 Pterygium P11 Hordeolum P12 Konjungtivitis P13 Epifora P14 Astenopia P15 Keratitis
Berdasarkan Tabel 1 dapat dijelaskan bahwa terdapat 15 daftar penyakit mata yang diambil. Data tersebut di dapatkan berdasarkan hasil wawancara bersama dengan asisten & dokter spesialis mata yang sering dialami di Rumah Sakit Guntur dan dari penelitian terdahulu.
Tabel 2. Daftar Gejala
Kode Gejala Nama Gejala G01 Sulit melihat dalam cahaya redup G02 Penglihatan kabur atau buram G03 Pandangan ganda G04 Kesulitan melihat warna G05 Penglihatan hilang pada sudut pandang tertentu G06 Mata terasa nyeri atau sakit G07 Mata merah G08 Mual atau muntah G09 Sensitif terhadap cahaya G10 Mata terlihat kabur pada malam hari G11 Kesulitan fokus pada objek atau garis lurus G12 Ketegangan mata G13 Sakit kepala setelah menatap layar komputer atau membaca dalam waktu lama G14 Mata terasa berat atau mengalami gangguan visi G15 Memiliki bintik hitam dibidang pandang G16 Mata berair atau keluar cairan dari mata G17 Bintik-bintik gelap G18 Penglihatan buram atau hilangnya pandangan pada bagian tertentu G19 Perubahan pada warna penglihatan G20 Mata terasa lelah G21 Kesulitan fokus ketika membaca G22 Kesulitan dalam melihat objek atau teks pada jarak dekat G23 Kesulitan dalam melihat objek yang berada pada jarak jauh G24 Memiringkan kepala atau berkedip-kedip untuk mencoba memperjelas penglihatan G25 Sulit melihat papan tulis atau layar G26 Sensasi mata kering G27 Mata terasa gatal G28 Mata terasa terbakar G29 Mata terasa berat atau lelah G30 Rasa ada “pasir” atau benda asing dimata G31 Pembatasan gerakan bola mata G32 Tumbuhnya jaringan jenuh dipermukaan mata G33 Pembengkakan dan kemerahan ditepi kelopak mata G34 Sensasi adanya benjolan kecil yang terasa gatal atau terbakar dikelopak mata
Kode Gejala Nama Gejala G35 Keluarnya nanah atau kotoran dari area yang terinfeksi G36 Keluar cairan bening atau kekuningan G37 Iritasi mata G38 Keluarnya air mata yang berlebihan
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dijelaskan  bahwa  terdapat  daftar  38  gejala  dari  15  penyakit  mata.  Data  tersebut diambil berdasarkan gejala yang sering dirasakan oleh pasien.

## 3.3 Design (Desain)
1) Perancangan UML pada aplikasi
Pada  tahapan  ini  peneliti  membuat  konsep  perancangan  pada  aplikasi  sistem  pakar  mendiagnosa penyakit mata menggunakan Unified Modelling Language (UML) Usecase Diagram. Perancangan tersebut dapat dilihat Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Usecase Diagram
2) Desain Sistem
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  pemrograman  dengan  menggunakan  bahasa  PHP  untuk membuat aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit mata.
3) Tampilan Halaman Home
Merupakan  tampilan  awal  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  mata.  Pada  halaman home menampilkan terkait informasi dari aplikasi sistem pakar dan terdapat adanya fitur login . Tampilan tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.
4) Tampilan mulai diagnosa
Merupakan  tampilan  aplikasi  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit  mata.  Pada  halaman  ini menampilkan  daftar-daftar  semua  gejala  penyakit  mata  yang  dirasakan  oleh  pasien.  Tampilan tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Mulai Diagnosa
5) Tampilan hasil diagnosa
Merupakan tampilan hasil diagnosa dari gejala-gejala yang sebelumnya sudah dipilih. Pada halaman ini menampilkan informasi penjelasan dari penyakit yang dialami oleh pasien. Tampilan tersebut dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Diagnosa
3.4 Testing (Pengujian)

## 1) Evaluasi Dengan Pakar
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  diskusi  dengan  seorang  pakar  untuk  membandingkan  hasil diagnosa sistem dengan hasil diagnosa pakar. Evaluasi tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Evaluasi Hasil Diagnosa No Kode Gejala Diagnosa Sistem Diagnosa Pakar Kesimpulan 1 G01 G02 G03 Katarak Katarak Benar
No Kode Gejala Diagnosa Sistem Diagnosa Pakar Kesimpulan 2 G02 G03 G04 Katarak Katarak Benar 3 G23 G24 G25 Dry Eye Syndrome Dry Eye Syndrome Benar 4 G26 G27 G28 G37 Dry Eye Syndrome Dry Eye Syndrome Benar … … … … … … … … … … 50 G30 G37 G38 Dry Eye Syndrome Dry Eye Syndrome Benar
Berdasarkan Tabel 3 dapat dijelaskan bahwa terdapat 50 studi kasus dengan data yang benar 43 dan 7 data yang salah. Selanjutnya akan menghitung nilai akurasi berdasarkan nilai yang valid . Berikut adalah perhitungan akurasi:
Akurasi = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 x 100%
= 43 50 ∗ 100%
= 86%
Berdasarkan hasil dari uji diatas, didapatkan nilai akurasi aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit mata adalah sebesar 86%.
2) Evaluasi Dengan User
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan persebaran  kuisoner  kepada  pengguna  aplikasi  sistem  pakar untuk melakukan penilaian terhadap aplikasi dengan google form . Hasil dari kuisoner tersebut dapat dilihat pada gambar 6, .
a. Jenis kelamin pengguna
Gambar 6. Jenis kelamin pengguna
b. Saya merasa sistem ini rumit untuk digunakan
Gambar 7. Hasil kuesioner saya merasa sistem iniprumit untuk digunakan
c. Saya merasa sistem ini mudah digunakan
Gambar 8. Hasil kuesionerpsaya merasa sistem ini mudah digunakan
Berdasarkan  hasil  evaluasi  aplikasi  sistem  pakar,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan aplikasi memberikan hasil yang baik. Secara umum, aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit mata mendapatkan penilaian yang baik dalam evaluasi.

## 3.5 Documentation (Dokumentasi)
Pada tahapan ini peneliti membuat laporan dari hasil diagnosa penyakit mata. Laporan dibuat berdasarkan data sample pasien Rumah Sakit Guntur. Hasil diagnosa tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Laporan Hasil Diagnosa No Tanggal Nama Penyakit Probabilitas 1 18 August 2023 Lilis Supriyanti Katarak 100 2 18 August 2023 Rina Marlina Katarak 100 3 18 August 2023 Ani Rohaeni Miopi 0 4 18 August 2023 Amuh Turhana Dry Eye Syndrome 0 . … … … … . … … … … 50 18 August 2023 Baihaqi Busrol Glaukoma 100
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  disimpulkan bahwa  ada  sebanyak  50  data  pasien yang  melakukan diagnosa  dan menghasilkan diagnosa yang beragam. Data pasien tersebut diperoleh dari Rumah Sakit Guntur sebagai sample pengujian

## 3.5 Maintenance (Pemeliharaan)
Pada tahapan ini peneliti melakukan perbaikan sistem. Tujuannya dilakukan pemeliharaan sistem adalah untuk mencegah  kerusakan  atau  penurunan  kualitas  sistem  serta  melakukan  pembaharuan  pengetahuan  seperti menambahkan data gejala atau penyakit agar sistem dapat berjalan dengan semestinya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  rancang  bangun  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  mata  menggunakan algoritma Teorema Bayes maka dapat disimpulkan yaitu penelitian ini  menghasilkan sistem pakar diagnosa penyakit mata berbasis website dengan menerapkan perhitungan algoritma Teorema Bayes . Sistem pakar dapat mendiagnosa penyakit mata berdasarkan gejala gejala yang ada. Setiap gejala mempunyai nilai bayes untuk menentukan penyakit yang dialami oleh masyarakat. Sistem pakar dapat menampilkan informasi penjelasan dari  penyakit  yang  dialami  dan  saran  jika  masyarakat  mengalami  penyakit  mata  berat  seperti  katarak  atau lainnya. Sistem pakar memiliki nilai akurasi sebesar 86% dari 50 data pengujian dengan 43 data sesuai dan 7 data tidak sesuai. Saran untuk penelitian selanjutnya yaitu menambahkan fitur rekap data hasil diagnosa pada halaman user (masyarakat) agar dapat memberikan laporan kepada dokter spesialis jika user ingin melakukan konsultasi dan memfokuskan pada satu jenis penyakit mata seperti seperti katarak, miopi atau lainnya, agar hasil akurasi lebih ysng didapat lebih tinggi dan tingkat kesalahan rendah.

## REFERENSI
[1] N.  A.  Sagat  and  A.  S.  Purnomo,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata  Menggunakan  Metode Teorema  Bayes ,” J.  Pendidik.  dan  Teknol.  Indones. ,  vol.  1,  no.  8,  pp.  329–337,  2021,  doi: 10.52436/1.jpti.73.
[2] E. Andreas, W. Widhiarso, P. S. Informatika, U. Multi, and D. Palembang, “Klasifikasi Penyakit Mata Katarak Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur Inception V3,” pp. 107–113, 2023.
[3] P. Budhiastra et al. , Ilmu Kesehatan Mata . Yogyakarta: Penerbit Lontar Mediatama Yogyakarta, 2012.
[4] A. A. Pertiwi and A. N. Utomo, “Jurnal Rekayasa Informasi , Vol . 12 No . 1 April 2023 Fundus Retina Mata Untuk Deteksi Penyakit Glaukoma Implementation Of Support Vector Machine ( SVM ) Method On Fundus Image Of Retina Of The Eye For The Detection Of Glaucoma,” vol. 12, no. 1, pp. 19–27, 2023.
[5] D. Nurtyas Sari, A. Fitri Boy, and J. Halim, “Penerapan Metode Certainty Factor Dalam mendiagnosa Penyakit  Miopi  (Rabun  Jauh)  Pada  Klinik  Mata  Berlian  Medan  Program  Studi  Sistem  Informasi, STMIK Triguna Dharma,” J. CyberTech , no. 4, 2018.
[6] B.  Rizki,  “Pemeriksaan  Penderita  Presbyopia  Dengan  Status  Refraksi  Hypermetripia  ,  Myopia  , Astigma Dan,” 2023.
[7] I.  Arfyanti  and  M.  Fahmi,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Guillain-Barre  Syndrome  dengan Menerapkan  Algoritma Teorema  Bayes ,”  vol.  7,  no.  April,  pp.  787–792,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i2.6065.
[8] Adie  Wahyudi  Oktavia  Gama,  I  Wayan  Sukadana,  and  Gede  Humaswara  Prathama,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Awal  Penyakit  Mata  (Penelusuran  Gejala  dengan  Metode  Backward  Chaining),” J-Eltrik , vol. 1, no. 2, p. 34, 2021, doi: 10.30649/j-eltrik.v1i2.34.
[9] L. Marlinda, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Metode Certainy Factor Jisamar ( Journal of Information System , Applied , Management , Accounting and Researh ) e-ISSN : 2598- 8719 ( Online ) p-ISSN : 2598-8700 ( Printed ) JISAMAR ( Journal of Information ,” vol. 3, no. 4, pp. 28–36, 2019.
[10] N. Rubiati et al. , “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata Mengunakan Metode Forward Chaining Nur,” Lentera Dumai , vol. 12, no. 2, pp. 57–69, 2021.
[11] Muafi,  A.  Wijaya,  and  V.  A.  Aziz,  “3  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Pada  Manusia Menggunakan Metode Forward Chaining,” Core-IT J. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 43–49, 2020.
[12] E.  Melani  and  A.  A.  Trinoto,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Mata  Merah  Berbasis Android,” Semnas Ristek (Seminar Nas. … , pp. 139–143, 2021.
[13] H.  Fahmi,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  KatarakDengan  Metode  Certainty  Factor Berbasis Web,” Matics , vol. 11, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.18860/mat.v11i1.7673.
[14] R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.7267.
[15] V. W. Damayanti et al. , “Blefaritis Akut : Diagnosis dan Tatalaksana Acute Blepharitis : Diagnose and
Management,” vol. 13, pp. 99–101, 2023.
[16] R.  Irawan  and  K.  Ma’mur,  “Penyakit  Mata  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multi  Criteri  Decision Making Berbasis,” vol. 1, no. 4, pp. 907–916, 2023.
[17] M. Ramadhan, Z. Lubis, A. Pranata, N. B. Nugroho, and K. Erwansyah, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mata Pada Anjing Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD,” vol. 6, pp. 257–265, 2023.
[18] C. Hidayat, K. I. Santoso, S. Waluyo, and . P., “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kelinci Hias Berbasis Web,” Transformasi , vol. 17, no. 2, pp. 1–12, 2021, doi: 10.56357/jt.v17i2.273.
[19] A.  M.  Harahap  and  Y.  Fadhillah,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Identifikasi  Virus  Covid  19 Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Framework Laravel,” J. Educ. Dev. , vol. 11, no. 1, pp. 550–555, 2023, doi: 10.37081/ed.v11i1.4463.
[20] G.  A.  S.  T.  Sormin,  W.  P.  Supit,  and  L.  M.  Rares,  “Dry Eye  Syndrome  among  Game Addicts,” e- CliniC , vol. 10, no. 1, p. 98, 2022, doi: 10.35790/ecl.v10i1.37477.
[21] T.  S.  Gunawan et  al. ,  “Development  of  video-based  emotion  recognition  using  deep  learning  with Google Colab,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 5, pp. 2463– 2471, 2020, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v18i5.16717.
[22] D.  Syamsudin,  Y.  C.  D.  Halundaka,  and  A.  Nugroho,  “Prediksi  Status  Konsumen  Produk  Celana Menggunakan  Naïve  Bayes,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no. 3,  p.  177, 2020, doi: 10.31328/jointecs.v5i3.1435.
[23] W. H. Purba, P. Poningsih, D. Suhendro, I. S. Damanik, and I. S. Saragih, “Penerapan Algoritma Naive Bayes pada Penentuan Kelayakan Calon Tenaga Kerja Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 771, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.83.