## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT BATU GINJAL MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES

## Intan Russari
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan http : //www.stmik-budidarma.co.id  // Email :intanrussari2@gmail.com

## ABSTRAK
Batu ginjal (renal lithiasis) adalah penyakit yang berasal dari gumpalan kecil dan keras yang terbentuk di  dalam  ginjal.  Batu  ginjal  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  hal.  Pada  skenario  yang  umum,  batu  ginjal terbentuk ketika urin berkonsentrasi, mineral mengkristal dan menggumpal. Sakit batu ginjal biasanya dimulai pada sisi tubuh atau punggung, dibawah pinggul serta bergerak ke perut bagian bawah dan pangkal paha. Rasa nyeri  sering  berubah  seiring  pergerakan  batu  ginjal  pada  saluran  urin.  Sistem  Pakar  adalah  suatu  program komputer  yang  dirancang  untuk  mengambil  keputusan  seperti  keputusan  yang  diambil  oleh  seseorang  atau beberapa orang pakar. Menurut Marimin (1992), Sistem Pakar adalah sistem perangkat lunak komputer yang menggunakan  ilmu,  fakta  dan  teknik  berpikir  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah  yang  biasanya  hanya  dapat  diselesaikan  oleh  tenaga  ahli  dalam  bidang  yang  bersangkutan.Adapun tujuan yang akan dicapai adalah untuk membuat aplikasi sistem pakar yang berguna sebagai alat bantu untuk mendapatkan informasi dan dugaan awal dalam mendiagnosa penyakit batu ginjal. Hasil dalam penelitian ini adalah  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  batu  ginjal  dengan  menggunakan  metode  bayes  dapat menyelesaikan masalah diagnosis penyakit batu ginjal, karena dapat memberikan hasil diagnosis dengan nilai probabilitas kemunculan setiap jenis penyakit.

## Kata kunci : Batu Ginjal, Sistem Pakar, Metode Bayes

## 1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Batu ginjal ( renal lithiasis ) adalah penyakit yang berasal dari gumpalan kecil dan keras yang terbentuk di  dalam  ginjal.  Batu  ginjal  dapat  disebabkan  oleh berbagai  hal.  Pada  skenario  yang  umum,  batu  ginjal terbentuk ketika urin berkonsentrasi, mineral mengkristal  dan  menggumpal.  Sakit  batu  ginjal biasanya  dimulai  pada  sisi  tubuh  atau  punggung, dibawah  pinggul  serta  bergerak  ke  perut  bagian bawah  dan  pangkal  paha.  Rasa  nyeri  sering  berubah seiring pergerakan batu ginjal pada saluran urin. Batu ginjal  dapat  ataupun  tidak  menyebabkan  tanda  dan gejala  sampai  batu  tersebut  bergerak  didalam  ureter pipa yang menghubungkan ginjal dan kandung kemih. Batu  ginjal  terbentuk  ketika  komponen  urin  cairan dan berbagai mineral dan asam hilang keseimbangan. Ketika  hal  ini  terjadi,  urin  terdapat  lebih  banyak  zat yang  mengkristal,  seperti  kalsium, oxalate dan uric acid , daripada cairan.
Sistem  pakar  ( expert  system )  adalah  sistem yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli. Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu  dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan sistem pakar ini, orang  awampun  dapat  menyelesaikan  masalah  yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan  dengan  bantuan  para  ahli.  Didalam aplikasi  tersebut  diperlukan  adanya  metode  yang dapat  melakukan  diagnosa  penyakit  batu  ginjal tersebut  dan  mengambil  suatu  keputusan  dari pengetahuan awal yg diperlukan

## 1.2 Perumusan Masalah
Perumusan masalah yang akan dibahas dalam skripsi ini adalah :
1. Bagaimana mengumpulkan data mengenai penyakit batu ginjal?
2. Bagaimana  menerapkan  metode Bayes dalam menentukan hasil diagnosa penyakit batu ginjal ?
3. Bagaimana  merancang  aplikasi  sistem  pakar diagnosa penyakit batu ginjal ?
1.3 Batasan Masalah
Adapun  yang  menjadi  batasan  masalah  dalam penulisan skripsi ini adalah:
1. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah Microsoft  visual  basic.Net 2008  dan Database yang digunakan adalah Mysql.
2. Sistem  pakar  yang  dibuat  hanya  mendiagnosa penyakit  batu  ginjal  tidak  membahas  cara pengobatan dan pencegahannya.
3. Hasil  keluaran  sistem  berupa  persentase user terdiagnosa penyakit batu ginjal.
4. Pengambilan  Data  gejala  penyakit  batu  ginjal diperoleh  melalui interview dengan  dokter spesialis  ginjal  yaitu  Dr.  Harnold  P.  Sihaloho, Sp.U, media internet.
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Berdasarkan  perumusan  masalah  sebagai tujuan dan manfaat penelitian adalah sebagai berikut:
1.4.1 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Untuk mengetahui gejala-gejala tentang penyakit batu ginjal.
2. Untuk  mengimplementasikan  metode  Bayes dalam mendiagnosa penyakit batu ginjal.
3. Untuk  merancang  sebuah  aplikasi  sistem  pakar yang dapat mendiagnosa penyakit batu ginjal.
1.4.2 Manfaat Adapun manfaat dari penelitian ini adalah:
1. Agar  dapat  digunakan  untuk  para  penderita yang  tidak  mampu  untuk  mengkonsultasikan penyakitnya dengan para ahli dikarenakan biaya yang mahal
2. Agar  penderita  mengetahui  penyakit  yang dialami dengan adanya gejala yang dirasakan
3. Agar  penderita  mengetahui  tingkat  keparahan penyakit batu ginjal dengan adanya perhitungan dari keseluruhan gejala
2. LANDASAN TEORI
2.1. Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  berasal  dari  bahasa Inggris “Artificial  Intelligence” atau  disingkat  AI, yaitu Intelligence adalah  kata  sifat  yang  berarti cerdas, sedangkan Artificial artinya buatan. Kecerdasan  buatan  yang  dimaksud  adalah  di  sini merujuk  pada  mesin  yang  mampu  berpikir, menimbang tindakan yang akan diambil, dan mampu mengambil  keputusan  seperti  yang  dilakukan  oleh manusia. Berikut adalah beberapa defenisi kecerdasan buatan  yang  telah  didefenisikan  oleh  beberapa  ahli. T.Sutojo, Edy Mulyono, V.Suhartono (2011).
2.2  Sistem Pakar
sistem  pakar  ( expert  system )  adalah  sistem yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli. Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat menyelelasikan  suatu  permasalahan  tertentu  dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan sistem pakar ini, orang  awampun  dapat  menyelesaikan  masalah  yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem  pakar  ini  juga  akan  membantu  aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman. Ada  beberapa  definisi  tentang  sistem  pakar,  antara lain :
1. Menurut Durkin Sistem pakar adalah suatu program komputer yang dirancang untuk memodelkan kemampuan penyelesaian masalah yang dilakukan seorang pakar.
2. Menurut Ignizio : Sistem pakar adalah suatu model dan prosedur yang berkaitan,  dalam  suatu  domain  tertentu,  yang mana tingkat  keahliannya  dapat  dibandingkan  dengan keahlian seorang pakar.
3.  Menurut  Giarratano  dan  Riley  :  Sistem  pakar adalah suatu sistem komputer  yang  bisa  menyamai  atau  meniru kemampuan seorang pakar.
2.2.1.  Perbandingan  sistem  konvensional  dengan sistem pakar
1. Sistem Konvensional
Informasi  dan  pemrosesannya  biasanya  jadi satu dengan program biasanya tidak bisa menjelaskan mengapa  suatu input data  itu  dibutuhkan,  atau bagaimana output itu diperoleh. Pengubahan program cukup  sulit  &  membosankan  sistem  hanya  akan
beroperasi  jika  sistem  tersebut  sudah  lengkap. Eksekusi dilakukan langkah demi langkah menggunakan data tujuan utamanya adalah efisiensi.
2. Sistem Pakar
Basis pengetahuan  merupakan bagian dari mekanisme  inferensi  penjelasan  adalah  bagian terpenting dari sistem pakar. Pengubahan aturan dapat dilaksanakan  dengan mudah,  sistem dapat  beroperasi hanya  dengan  beberapa  aturan.Eksekusi  dilakukan pada  keseluruhan  basis  pengetahuan  menggunakan pengetahuan tujuan utamanya adalah efektivitas.

## 2.3 Batu Ginjal
Batu  Ginjal  di  dalam  saluran  kemih  ( kalkulus uriner )  adalah  massa  keras  seperti  batu  yang terbentuk  di  sepanjang  saluran  kemih  dan  bisa menyebabkan nyeri, pendarahan, penyumbatan aliran kemih  atau  infeksi.  Batu  ini  bisa  terbentuk  di  dalam ginjal (batu ginjal) maupun di dalam kandung kemih (batu  kandung  kemih).  Proses  pembentukan  batu  ini disebut urolitiasis ( litiasis renalis, nefrolitiasis ). Batu, terutama yang kecil, bisa tidak menimbulkan  gejala.  Batu  di  dalam  kandung  kemih bisa menyebabkan nyeri di perut bagian bawah. Batu yang  menyumbat ureter , pelvis  renalis maupun tubulus  renalis bisa  menyebabkan  nyeri  punggung atau kolik  renalis (nyeri  kolik  yang  hebat).  Kolik renalis  ditandai  dengan  nyeri  hebat  yang  hilang- timbul,  biasanya  di  daerah  antara  tulang  rusuk  dan tulang  pinggang,  yang  menjalar  ke  perut,  daerah kemaluan  dan  paha  sebelah  dalam.  Gejala  lainnya adalah  mual  dan  muntah,  perut  menggelembung, demam,  menggigil  dan  darah  di  dalam  air  kemih. Penderita mungkin  menjadi sering berkemih, terutama  ketika  batu  melewati  ureter.  Batu  bisa menyebabkan  infeksi  saluran  kemih.  Jika  batu menyumbat  aliran  kemih,  bakteri  akan  terperangkap di  dalam  air  kemih  yang  terkumpul  diatas penyumbatan,  sehingga  terjadilah  infeksi.  Jika penyumbatan  ini  berlangsung  lama,  air  kemih  akan mengalir  balik  ke  saluran  di  dalam  ginjal, menyebabkan penekanan
yang akan
menggelembungkan  ginjal  ( hidronefrosis )  dan  pada akhirnya bisa terjadi kerusakan ginjal. 2.4. Metode Bayes
Metode Find-S tidak dapat digunakan untuk data yang  tidak  konsisten  dan  data  yang  bias,  sehingga untuk  bentuk  data  semacam  ini  salah  satu  metode sederhana  yang  dapat  digunakan  adalah  metode bayes. Metode bayes merupakan metode yang baik di dalam mesin pembelajaran berdasarkan data training, dengan  menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai dasarnya,  Machin  Learning  team  (2006,  2). Probabilitas  bayes  merupakan  salah  satu  cara  untuk mengatasi ketidakpastian data dengan cara menggunakan  formula  bayes  yang  dinyatakan dengan:, Sri Winiarti (2003, 191).
P (H \ E) = 𝑃  𝐸\𝐻  𝑃 𝐻 ∗𝑃 𝐻 𝑃(𝐸) …… ……( 1)
Dimana:
P(H  |  E)  =  Probabilitas  hipotesis  H  benar  jika diberikan evidence E
P(E  |  H)  =  Probabilitas  munculnya  evidence  E,  jika diketahui hipotesis H benar.
P(H)      =  Probabilitas  hipotesis  H  (menurut  hasil sebelumnya)  tanpa memandang  evidence apapun. P(E)      = Probabilitas evidence E
Tabel 1 Keterangan nilai Terminologi kepastian pada gejala penyakit Bayes Terminologi A/B Tidak 0 Tidak ada 0,2 Mungkin 0,4 Kemungkinan besar 0,6 Hampir pasti 0,8 Pasti 1,0

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN

## 3.1 Analisa Diagnosa Penyakit Batu Ginjal
Gejala  akibat  batu  ginjal  baru  bisa  terasa  jika batu  berukuran  lebih  besar  dari  diameter  saluran ureter.  Batu  yang  besar  akan  bergesekan  dengan lapisan  dinding  uterer  sehingga  menyebabkan  iritasi dan  bahkan  luka.  Oleh  sebab  itu,  urin  kadang  bisa mengandung  darah.  Selain  mengiritasi  ureter,  batu ginjal  juga  bisa  tersangkut  di  dalam  ureter  sehingga urin tidak bisa keluar dan menumpuk di ginjal.
Adapun gejala dari batu ginjal adalah:
Tabel 2 : Gejala Penyakit Batu Ginjal Kode Gejala G1 Nyeri yang parah pada sisi tubuh atau punggung, di bawah pinggul G2 Urin  berwarna  pink,  merah  atau coklat
G3 Nyeri pada saat buang air kecil
G4 Nyeri  yang  menyebar  ke  bagian bawah tubuh dan pangkal paha
G5 Mual dan muntah
G6 Demam  dan  menggigil  saat infeksi terjadi G7 Mengalami kesulitan saat hendak buang air kecil
G8 Sering buang air kecil
G9 Air seni bercampur dengan darah ketika buang air kecil
3.2  Penerapan  Teorema  Bayes  Pada  Diagnosa Batu Ginjal
Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  yang menggunakan pengetahuan manusia di mana pengetahuan  tersebut    dimasukkan  ke  dalam  sebuah komputer dan kemudian digunakan untuk menyelesaikan  masalah-masalah  yang  biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian manusia.
Setiap rule terdiri dari dua bagian, yaitu bagian IF  disebut  evidence  (fakta-fakta)  dan  bagian THEN disebut  Hipotesis  atau  kesimpulan.  Metode  Find-S tidak dapat digunakan untuk data yang tidak konsisten dan  data  yang  bias,  sehingga  untuk  bentuk  data semacam ini salah satu metode sederhana yang dapat digunakan  adalah  metode  bayes.  Metode  bayes merupakan  metode  yang  baik  di  dalam  mesin pembelajaran  berdasarkan  data  training,  dengan
menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya,  Machin  Learning  team  (2006,  2). Probabilitas  bayes  merupakan  salah  satu  cara  untuk mengatasi ketidakpastian data dengan cara menggunakan  formula  bayes  yang  dinyatakan dengan:, Sri Winiarti (2003, 191).
P  (H  \  E)  = 𝑃  𝐸\𝐻  𝑃 𝐻 ∗𝑃 𝐻 𝑃(𝐸) …… ……( 1) Dimana:
P(H  |  E)  =  Probabilitas  hipotesis  H  benar  jika diberikan evidence E P(E  |  H)  =  Probabilitas  munculnya  evidence  E,  jika diketahui hipotesis H benar.
P(H)      =  Probabilitas  hipotesis  H  (menurut  hasil sebelumnya)  tanpa memandang  evidence apapun.
P(E)      = Probabilitas evidence E
Tabel 3 Terminologi Kepastian Bayes Terminologi A/B Tidak 0 Tidak tahu 0,2 Mungkin 0,4 Kemungkinan Besar 0,6 Hampir Pasti 0,8 Pasti 1,0 4. ALGORITMA DAN IMPLEMENTASI 4.1  Algoritma
Algoritma adalah kumpulan perintah- perintah  yang  menentukan  operasi-operasi  tertentu yang  diperlukan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah atau  mengerjakan  suatu  tugas  tertentu.  Perintah- perintah ini dapat diterjemahkan secara bertahap dari awal  hingga  akhir.  Algoritma  dibuat  sebelum melakukan  perancangan  perangkat  lunak,  hal  itu dilakukan  untuk  memudahkan  dalam  merancang suatu perangkat lunak, karena algoritma dibuat dalam bahasa  yang  dimengerti  oleh  manusia  yang  nantinya akan diimplementasi pada perangkat keras.
Algorima teorema  bayes pada  sistem pakar  diagnosa penyakit batu ginjal  dapat lihat dibawah ini:
Algoritma  Nilai  P(Hi\E)  =  probabilitas hipotesis  Hi,  benar  jika  diberikan evindance E.
Input  :  P(E/Hi)  =  probabilitas  munculnya evidence E, jika hipotesis Hi benar P(Hi) = probabilitas hipotesis H (menurut hasil sebelumnya) tanpa
memandang evidence
apapun.
N =  nilai  hipotesis  yang mungkin.
Output: P(Hi\E) Proses:
𝑃 𝐻1  = 𝑃 𝐻1
1 𝑘=1 P 𝐻𝑖  = 𝑃 𝐸\𝐻𝑖  ∗P(Hi ) n k =1 P E\Hi  ∗P(Hi ) 4.2. Implementasi Tahap  selanjutnya  setelah  perancangan adalah  tahap  implementasi  program.  Pada  tahap implementasi,  rancangan form yang  telah  dibuat
kemudian diaplikasikan dengan menggunakan Microsoft  Visual  Basic  2008 .  Implementasi  Sistem dari  perangkat  lunak  ini  mencakup  spesifikasi kebutuhan perangkat keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ) serta pengujian perangkat lunak.

## 4.2.2 Tampilan Output Perangkat Lunak
Tampilan output dari  perangkat  lunak  ini adalah sebagai berikut:
1. Form Login
Form  Login digunakan  untuk  mengakses program  sehingga user yang  berhak  saja  yang dapat mengakses ini.
Gambar 1 Tampilan Form Login
2. Form Menu Utama
Menu utama sebagai user interface  yang muncul setelah menu login pada saat aplikasi dijalankan.
Gambar 2 Tampilan Form Menu Utama
3. Form Data Pasien
Form ini digunakan untuk menginput data pasien ataupun pengguna aplikasi untuk dapat melakukan proses diagnosa.
Gambar 3 Tampilan Form Data Pasien 4. Form Konsultasi Form konsultasi  digunakan  untuk  melakukan konsultasi  diagnosa  penyakit  batu  ginjal  pada pasien.  Pada  saat  pertama  sekali  form ditampilkan  akan  tampil  gejala  yang  dialami. Tekan tombol “Ya” jika gejala jika gejala sama dengan  yang  dialami,  dan  tombol  “Tidak”  jika gejala tidak sama dengan yang dialami.
Gambar 4. Tampilan Form Konsultasi
5. Form Hasil Form ini  digunakan  untuk  menampilkan  hasil dari konsultasi diagnosa penyakit batu ginjal.
Gambar 5 Tampilan Form Hasil
5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan pengembangan yang telah dilakukan selama proses parancangan  hingga
implementasi  sistem  pakar  untuk  diagnosa  penyakit batu  ginjal  dengan  menggunakan Teorema  Bayes , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Diagnosa  penyakit  batu  ginjal  dengan  sistem pakar  melihat  dari  gejala-gejala  yang  dirasakan oleh  pasien  proses  mengetahui  penyakit  batu ginjal dapat dilakukan dengan cepat dan akurat..
2. Dengan  menerapkan teorema  bayes dalam mendiagnosa  batu  ginjal  dapat  menghasilkan perhitungan valid yang sama dengan perhitungan manual sehingga proses prediksi dapat dilakukan dengan cepat dan akurat.
3. Dalam  perancangan  aplikasi  ini  menggunakan bahasa  pemrograman Visual  Basic  2008 dan
dengan MySQL sebagai pengolah data.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  kesimpulan  diatas,  maka  dapat dikemukakan  saran  untuk  mengembangkan  sekripsi ini lebih lanjut yaitu sebagai berikut:
1. Diharapkan  sistem  ini  dapat  dikembangkan  lagi, tidak  hanya  mendiagnosa  satu  jenis  batu  ginjal saja  ataupun  tidak  hanya  mendiagnosa  bisa  juga dengan cara pengobatan dan pencegahan.
2. Sistem  ini  dapat  dikembangkan  lagi  oleh pembaca  dengan  mendiagnosa  penyakit  batu ginjal  menggunakan  sistem  yang  lebih  lengkap lagi untuk dimasa yang akan datang.
3. Program  sistem  pakar  ini  perlu  dilakukan evaluasi  tidak  hanya  dengan visual  basic  Net 2008 saja, misalnya dengan berbasis web ataupun berbasis  android  karena  ilmu  pengetahuan  dan teknologi yang terus berkambang sehingga dapat perlu  adanya  perbaikan  atau  penyempurnaan kembali.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   T. Sutojo, Edy Mulyanto, Dr. Vincent
Suhartono., “Kecerdasan Buatan” , Penerbit Andy, Yogyakarta, 2011 2.   Http//Komunitas_elearningilmukomputer
/system_pakar_dasar.com,  diakses  05  Maret
2015
3.   Http://id.wikipedia.org/wiki/batu_ginjal,  diakses 05 Maret 2015
4.   Sri  Winiarti., “Pemanfaatan  Teorema  Bayes Dalam Penentuan Penyakit Tht” , jurnal, 2008
5.   Jogiyanto  HM., “Analisa  dan  desain” ,  Andi, Yogyakarta, 2005,
6.   Http://id.wikipedia.org/wiki/MySQL, diakses 05 Maret 2015
7.   Primananda Arif Aditya, S.Si, M.M, 2013