## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1782 − 1788 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3035

## Penerapan Metode Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis
Gentur Wahyu Nyipto Wibowo 1,* , Sri Widiastuti 2 , Muratno 3 , Enos Lolang 4 , Soraya 5
1 Teknik informatika, Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara, Jepara, Indonesia
2,3 Teknik Elektro, Universitas Sains dan Teknologi Jayapura, Jayapura, Indonesia
4 Pendidikan Matematika, Universitas Kristen Indonesia Toraja, Toraja, Indonesia
5 DIV Manajemen Informasi Kesehatan, Politeknik Kesdam VI Banjarmasin, Banjarmasin, Indonesia Email: 1* gentur@unisnu.ac.id, 2 sriwidiastutiustj@gmail.com, 3 muratnoustj14@gmail.com, 4 deyedeex@gmail.com,
5 ayarmik21@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gentur@unisnu.ac.id Submitted: 28/01/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak- Dalam kehidupan manusia, kesehatan menajdi aset yang paling berharga. jiwa dan raga yang yang sehat memberikan kebahagiaan bagi setiap orang. Namun terkadang keadaan membuat kesehatan manusia menurun. Salah satu penyebab kesehatan manusia  menurun  adalah  karena  adanya  virus  atau  bakteri  yang  menyebar  tanpa  manusia  sadari.  Salah  satu  penyakit  yang menular  adalah  penyakit  Tubercolosis  (TBC).  Penyakit  tubercolosis  adalah  penyakit  yang  terjadi  karena  adanya  infeksi  yang disebabkan  oleh suatu  bakteri  bernama  Mycobacterium  tubercolosis.  TBC ini  merupakan penyakit yang penyebarannya sangat mudah yaitu berdasarkan udara. Pasien akan menyebarkan kuman melalui udara jika pasien tersebut batuk atau bersin. Kematian tidak jarang terjadi karena pihak yang mengalami gejala takut memeriksakan kesehatannya ke rumah sakit karena terhambat oleh kurangnya  biaya.  Keadaan  tersebut  menjadi  sangat  memprihatinkan.  Oleh  karena  keadaan  tersebut  maka  perkembangan teknologi  dapat  dijadikan  alternatif  solusi  dalam  menggantikan  atau  membantu  dalam  mendiagnosa  penyakit  yang  dialami masyarakat  berdasarkan  gejalanya.  Salah-satu  teknologi  yang  mengembangkan  mengenai  mendiagnosa  penyakit  yaitu  dengan menggunakan  sistem  pakar.  Sistem  pakar  merupakan  sebuah  sistem  yang  dibuat  oleh  para  pakar  dengan  mengembangkan teknologi  bedasarkan  ilmu  pengetahuan.  Pada  sistem  pakar,  penggunaannya  harus  dikombinasikan  suatu  metode  agar  dapat bekerja  dengan  baik  dan  optimal.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  dipakai  adalah  metode  Teorema  Bayes.  Metode  Teorema Bayes  dikembangakan  oleh  seorang  pendeta  bernama  Thomas  Bayes.  Pendeta  tersebut  berasal  dari  negara  inggris  yang merupakan  pendeta  Presbyterian.  Pendeta  Thomas  Bayes  ini  mengembangkan  Teorema  Bayes  pada  tahun  1763  dan disempurnakan  dan  dikembangkan  kembali  oleh  seorang  ahli  bernama  Laplace.  Berdasarkan  hasil  dari  proses  diatas  maka diperoleh informasi bahwa 87% pasien yang konsultasi mengalami penyakit TBC Paru.
Kata Kunci: Penyakit Tubercolosis; Sistem Pakar; Metode Teorema Bayes
Abstract- In human life, health is the most valuable asset. a healthy body and soul gives happiness to everyone. But sometimes circumstances make human health decline. One of the causes of declining human health is due to viruses or bacteria that spread without people knowing it. One of the infectious diseases is tuberculosis (TB). Tuberculosis is a disease that occurs due to  an infection caused by a bacterium called Mycobacterium tuberculosis. TB is a disease that spreads very easily, namely by air. The patient will spread germs through the air if the patient coughs or sneezes. Death is not uncommon because those with symptoms are  afraid  to  go  to  the  hospital  for  medical  check-ups  because  they  are  hampered  by  a  lack  of  funds.  This  situation  is  very concerning. Because of these circumstances, technological developments can be used as an alternative solution in replacing or assisting  in  diagnosing  diseases  experienced  by  people  based  on  their  symptoms.  One  of  the  technologies  that  develop  about diagnosing disease is by using an expert system. An expert system is a system created by experts by developing technology based on science. In expert systems, their use must be combined with a method so that they can work properly and optimally. In this study  the  method  used is the  Bayes Theorem  method. The  Bayes Theorem  method  was  developed by  a priest  named  Thomas Bayes.  The  pastor  comes  from  England  who  is  a  Presbyterian  pastor.  The  Rev.  Thomas  Bayes  developed  Bayes'  Theorem  in 1763 and was perfected and redeveloped by an expert named Laplace. Based on the results of the above process, information was obtained that 87% of patients who consulted had pulmonary tuberculosis.
Keywords: Tuberculosis Disease; Expert System; Bayes Theorem Method

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  manusia,  kesehatan  menajdi  aset  yang  paling  berharga.  jiwa  dan  raga  yang  yang  sehat memberikan kebahagiaan bagi setiap orang. Namun terkadang keadaan membuat kesehatan manusia menurun. Salah satu  penyebab kesehatan manusia menurun adalah karena adanya virus atau bakteri yang menyebar tanpa manusia sadari.  Salah  satu  penyakit  yang  menular  adalah  penyakit Tubercolosis (TBC)[1]. Penyakit  tubercolosis  adalah penyakit  yang  terjadi  karena  adanya  infeksi  yang  disebabkan  oleh  suatu  bakteri  bernama Mycobacterium tubercolosis [2].  TBC  ini  merupakan  penyakit  yang  penyebarannya  sangat  mudah  yaitu  berdasarkan  udara.  Pasien akan menyebarkan kuman melalui udara jika pasien tersebut batuk atau bersin.
TBC dapat menyebar kepada siapa saja tanpa memandang usia. Baik anak-anak, remaja, paruh baya bahkan lansia.  Tergantung  pada  kualitas  lingkungan  hidup  yaqng  ditempati.  Namun  yang  paling  sering  terkena  TBC  ini adalah usia produktif atau orang yang sedang aktif bekerja dan anak –anak[3]. Karena pada usia produktif dan anak- anak  biasanya  banyak  berbaur  dengan  masyarakat  lain,  sehingga  menigkatkan  kemungkinan  terserang  kuman ini[4][5].  Penyakit  ini  menjadi  penyakit  yang  sangat  sering  terjadi  di  Indonesia.  Bahkan  penjadi  pengkontribusi sebesar  5.8%  kasus  TBC  yang  ada  di  dunia.  Penyakit  ini  bisa  saja  disembuhkan,  namun  kurangnya  keperdulian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1782 − 1788 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3035
masyarakat  terhadap kesehatan dan kurangnya ilmu  pengetahuan masyarakat tentang gejala TBC ini  menyebabkan penyakit ini menjadi penyakit yang menyebabkan kematian pada masyarakat pengidapnya.
Kematian  tidak  jarang  terjadi  karena  pihak  yang  mengalami  gejala  takut  memeriksakan  kesehatannya  ke rumah sakit karena terhambat oleh kurangnya biaya. Keadaan tersebut menjadi sangat memprihatinkan. Oleh karena keadaan  tersebut  maka  perkembangan  teknologi  dapat  dijadikan  alternatif  solusi  dalam  menggantikan  atau membantu dalam mendiagnosa penyakit yang dialami masyarakat berdasarkan gejalanya. Salah-satu teknologi yang mengembangkan  mengenai  mendiagnosa  penyakit  yaitu  dengan  menggunakan  sistem  pakar[6].  Sistem  pakar merupakan  sebuah  sistem  yang  dibuat  oleh  para  pakar  dengan  mengembangkan  teknologi  bedasarkan  ilmu pengetahuan[7][8].  Teknologi  ini  dikembangkan  menggunakan  program-program  yang  dibangun  dengan  tujuan utamanya  yaitu  untuk  mengikuti  cara  berfikir  manusia  dan  menirukan  cara  kerja  otak  manusia.  Sistem  pakar  ini dibangun  dan  dikembangkan  bedasarkan  ilmu  pengetahuan  dan  pengalaman  yang  dimiliki  oleh  seorang  pakar[9]. Adapun  pengembangan  yang  dilakukan  terhadap  sistem  pakar  ini  adalah  untuk  keuntungan  dan  kepentingan manusia seperti untuk  menghemat biaya periksa  kesehatan dan lain-lain. Pada sistem pakar, penggunaannya harus dikombinasikan suatu metode agar dapat bekerja dengan baik dan optimal. Pada penelitian ini metode yang dipakai adalah metode Teorema Bayes. Metode Teorema  Bayes dikembangakan  oleh  seorang  pendeta  bernama  Thomas  Bayes.  Pendeta  tersebut berasal dari negara inggris yang merupakan pendeta Presbyterian [10] . Pendeta Thomas Bayes ini mengembangkan Teorema  Bayes pada  tahun  1763  dan  disempurnakan  dan  dikembangkan  kembali  oleh  seorang  ahli  bernama Laplace. Para ahli tersebut mengatakan bahwa fungsi utama dari metode ini yang terbukti adalah mencari suatu nilai probabilitas  dalam  suatu  kejadian.  Teorema  ini  mencari  nilai  probabilitas    dengan  menggunakan  dasar  pengaruh yang ditererima dari lingkungan dan sampel[11]. Teorema bayes didistribusikan berdasarkan pengetahuan awal dan dijadikan variabel dalam mencari parameter baru.
Beberapa  Penelitian  terdahulu  berikut  ini  dilakukan  peneliti  bernama  Esti  Rahmawati  dan  kawan  kawan mengenai penyakit paru-paru pada tahun 2016 dan dilakukan menggunakan metode Metode Forward Chaining dan menghasilkan  suatu  diagnosa  yaitu  nilai  keakuratan  sebesar  84.21%  dengan  hasil  yamg  maksimal  dan  dinyatakan berjalan sesuai prosedur dan berjalan dengan baik[12]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Dicky Nofriansyah dan kawan  kawan  dengan  materi  mengenai  sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  rejan  pada  tahun  2020  dengan menggunakan  metode  teorema  Bayes  dan  menghasilkan  nilai  probabilitas  sebesar  75%  yang  mengalami  penyakit rejan[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan pada penelitian sebagai berikut[14] :
a. Analisa masalah
Menganalisa masalah berarti menelaah apa yang menjadi  permasalahan dalam  suatu  penelitian dan mencari cara yang baik dan solusi terbaik dalam menyelesaikan permasalahan yang ada.
b. Pengumpulan data
Tahap kedua  yaitu melakukan pengumpulan data. Pengumpulan data berarti kegiatan yang dilakukan dalam mencari  berbagai  pengetahuan  dari  permasalahan  yang  ada  dan  dijadikan  sebagai  sampel  dan  diaolah  sehingga menghasilkan suatu keputusan.
c. Studi literature
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  trudi  literatur.  Yang  artinya  adalah  kegiatan  yang  dilakukan  dalam mencari ilmu pengetahuan dari berbagai buku dan penelitian terdahulu.
d. Analisa dan penerapan metode
Tahap  keempat  adalah  melakukan  analisa  permasalahan  serta  mengolah  data  neggunakan  metode  yang dipakai pada penelitian yang dilakukan. Pada penelitian ini metode yang di pakai adalah metode Teorema Bayes .
e. Laporan penelitian
Tahap  ini  merupakan  tahap  akhir  yaitu  tahapan  membuat  laporan  penelitian.  Tahap  ini  dilakukan  jika penelitian telah berjalan dan memilihi hasil.

## 2.2 Sistem pakar
Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang dibuat oleh para pakar dengan  mengembangkan teknologi bedasarkan ilmu  pengetahuan.  Teknologi  ini  dikembangkan  menggunakan  program-program  yang  dibangun  dengan  tujuan utamanya  yaitu  untuk  mengikuti  cara  berfikir  manusia  dan  menirukan  cara  kerja  otak  manusia.  Sistem  pakar  ini dibangun  dan  dikembangkan  bedasarkan  ilmu  pengetahuan  dan  pengalaman  yang  dimiliki  oleh  seorang pakar[15][16].  Adapun  pengembangan  yang  dilakukan  terhadap  sistem  pakar  ini  adalah  untuk  keuntungan  dan kepentingan  manusia  seperti  untuk  menghemat  biaya  periksa  kesehatan  dan  lain-lain.  Pada  sistem  pakar,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1782 − 1788 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3035
penggunaannya  harus  dikombinasikan  suatu  metode  agar  dapat  bekerja  dengan  baik  dan  optimal[17][18].  Pada penelitian ini metode yang dipakai adalah metode Teorema Bayes.

## 2.3 Metode Teorema Bayes
Metode Teorema Bayes dikembangakan oleh seorang pendeta bernama Thomas Bayes. Pendeta tersebut berasal dari negara inggris yang merupakan pendeta Presbyterian. Pendeta Thomas Bayes ini mengembangkan Teorema Bayes pada tahun 1763 dan disempurnakan dan dikembangkan kembali oleh seorang ahli bernama Laplace[19]. Para ahli tersebut  mengatakan  bahwa  fungsi  utama  dari  metode  ini  yang  terbukti  adalah  mencari  suatu  nilai  probabilitas dalam suatu kejadian. Teorema ini mencari nilai probabilitas  dengan menggunakan dasar pengaruh yang ditererima dari  lingkungan  dan  sampel.  Teorema  bayes  didistribusikan  berdasarkan  pengetahuan  awal  dan  dijadikan  variabel dalam mencari parameter baru.
Berikut tahapan metode Teorema Bayes [20][21]:
a. Mencari Probabilitas
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑝( 𝐸 | 𝐻). 𝑝(𝐻 ) 𝑝(𝐸) (1)
b. Menjumlahkan nilai Probabilitas
∑ 𝑘 = 1 = 𝐺1 + ⋯ + 𝐺 𝑛 𝑛 𝐺 𝑛 (2)
c. Mencari nilai probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence
𝑃 (𝐻|𝐸, 𝑒) = 𝑃(𝐻|𝐸) 𝑝(𝑒|𝐸.𝐻) 𝑃(𝑒|𝐸) (3)
d. Mencari nilai probabilitas hipotesis memandang evidence
∑ = 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) + ⋯ + 𝑛 𝑘=𝑛 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) (4)
e. Mencari nilai hipotesa H benar jika diberi evidence
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) = 𝑃(𝐻 𝑖 )∗𝑃( 𝐸
| 𝐻 𝑖 ) ∑ =𝑛 𝑛 𝑘 (5)
f. Mencari nilai kesimpulan
∑ 𝑏𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) + ⋯ + 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) 𝑛 𝑘=1 (6)

## 2.4 Penyakit TBC
Penyakit  tubercolosis  adalah  penyakit  yang  terjadi  karena  adanya  infeksi  yang  disebabkan  oleh  suatu  bakteri bernama Mycobacterium  tubercolosis .  TBC  ini  merupakan  penyakit  yang  penyebarannya  sangat  mudah  yaitu berdasarkan udara. Pasien akan menyebarkan kuman melalui udara jika pasien tersebut batuk atau bersin.
TBC dapat menyebar kepada siapa saja tanpa memandang usia. Baik anak-anak, remaja, paruh baya bahkan lansia.  Tergantung  pada  kualitas  lingkungan  hidup  yaqng  ditempati.  Namun  yang  paling  sering  terkena  TBC  ini adalah usia produktif atau orang yang sedang aktif bekerja dan anak  –anak. Karena pada usia produktif dan anak- anak  biasanya  banyak  berbaur  dengan  masyarakat  lain,  sehingga  menigkatkan  kemungkinan  terserang  kuman  ini. Penyakit ini menjadi penyakit yang sangat sering terjadi di Indonesia. Bahkan penjadi pengkontribusi sebesar 5.8% kasus  TBC  yang  ada  di  dunia.  Penyakit  ini  bisa  saja  disembuhkan,  namun  kurangnya  keperdulian  masyarakat terhadap kesehatan dan kurangnya ilmu pengetahuan masyarakat tentang gejala TBC ini menyebabkan penyakit ini menjadi penyakit yang menyebabkan kematian pada masyarakat pengidapnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Permasalahan
Analisa  permasalahan    merupakan  tahapan  paling  penting.  Pada  penelitian  ini  yang  dilakukan  adalah  melakukan diagnosa.  Diagnosa  adalah  awalan  pada  saat  melakukan  pengobatan  pada  pasien.  Tahap  ini  dilakukan  guna melakukan klarifikasi  dari gejala yang dialami pasien sehingga dapat  disesuaikan dengan ilmu  pengetahuan pakar. Sehingga  dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  menganalisa  penyakit  dari  pasien  yang  mengalami  gejala  mengenai penyakit TBC.
Tabel 1 dibawah ini merupakan gejala penyakit TBC bedasarkan ahli dari Dr. Soetomo seorang dokter di FK UNAIR RSUD surabaya dengan gejala sebagai berikut:
Tabel 1. Daftar Gejala No  Nama Penyakit   Gejala Kode Gejala 1 TBC Paru Batuk Terus Menerus Lebih Dari 3 Hari G1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1782 − 1788 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3035
Dahak Bercampur Darah G2 Demam Lebih Dairi 3 Minggu Dan Sesak Nafas Serta Nyeri Dada  G3 Nafsu Makan Menurun G4 Penurunan Berat Badan G5 Berkeringat Dimalam Hari Walaupun Tidak Melakukan Apa Apa G6 Kurang Enak Badan G7 2 TBC Extra Paru  Munculnya Benjolan Pada Area Tertentu G8 Radabg Disekitar Benjolan G9 Benjolan Mudah Digerakkan G10 Berat Badan Menurun G11 Batuk Terus Menerus Lebih Dari 3 Hari G12
Sesudah  mendapat  data  dari  sumber  sesuai  dengan  data  diatas  maka  dilakukan  analisa.  Untuk  melengkapi data  diatas  bedasarkan  gejala  yang  telah  diperoleh  dari  rumah  sakit.  berikut  data  yang  diperoleh  dari  rumah  sakit mengenai gejala yang dialami oleh pasien yaitu:
Tabel 2. Data pasien berdasarkan gejala No  Nama Pasien Penyakit Kode Gejala G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9  G10  G11  G12 1 Pita TBC Paru P1
* * * * * * * 2 Tari TBC Paru P1 * * * * * 3 Ria TBC Paru P1 * * * * * * 4 Asra TBC Paru P1
* * * * * 5 Feri TBC Paru P1
* * * * * * * 6 rina TBC Paru P1
* * * * * * 7 Dien TBC Paru P1
* * * * * * 8 Jani TBC Paru P1
* * * * * 9 Rita TBC Paru P1
*
* * * * * 10 Fristka TBC Paru P1
* * * * * * 11 Winda TBC Paru P1 * * * * * * 12 Wani TBC Paru P1
* * * * * * * 13 Vinia TBC Paru P1
* * * * * 14 Rista TBC Extra Paru P2 * * * * * 15 Santi TBC Extra Paru P2 * * * * 16 Fika TBC Extra Paru P2 * * * * 17 siska TBC Extra Paru P2 * * * * 18 Ningsih TBC Extra Paru P2 * * * * * 19 Rahma TBC Extra Paru P2 * * * * * 20 Riska TBC Extra Paru P2 * * * 21 Nisa TBC Extra Paru P2 * * 22 Liani TBC Extra Paru P2 * * * * 23 Dearma TBC Extra Paru P2 * * * *
Keterangan pada tabel 2 mengenai tanda bintang  (*) merupakan tanda untuk menandai gejala yang telah ada dialami oleh pasien.

## 3.2 Penerapan Metode
Tahapan yang dilalui dalam melakukan metode Teorema Bayes.
a. Menetukan nilai Probabilitas
Untuk P1 (TBC Paru)
G1= 12 13 = 0.9231
G2= 11 13 = 0.8462
G3= 12 13 = 0.9231
G4= 13 13 = 1.0000
G5= 8 13 = 0.6154

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1782 − 1788 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3035
G6= 11 13 = 0.8462
G7= 10 13 = 0.7692
Untuk P2 (TBC Extra Paru)
G8= 9 10 = 0.6923
G9= 8 10 = 0.6154
G10= 7 10 = 0.5385
G11= 8 10 = 0.6154
G12= 8 10 = 0.6154
Berdasarkan perhitungan diatas maka diperoleh tabel 3.
Tabel 3. Gejala dan nilai gejala
Kode penyakit  Kode Gejala  Nilai gejala
P1 G1 0.9231 G2 0.8462 G3 0.9231 G4 1.0000 G5 0.6154 G6 0.8462 G7 0.7692 P2 G8 0.6923 G9 0.6154 G10 0.5385 G11 0.6154 G12 0.6154
b. Menjumlahkan nilai Probabilitas
P1 = 0.9231 + 0.8462 + 0.9231 + 1.0000 + 0.6154 + 0.8462 + 0.7692 = 5.9232 P2 = 0.6923 + 0.6154 + 0.5385 + 0.6154 + 0.6154 = 3.0770
c. Mencari nilai probabilitas H tanpa memandang evidence
Untuk P1 (TBC Paru)
G1= 0.9231 5.9232 = 0.1558
G2= 0.8462 5.9232 = 0.1429
G3= 0.9231 5.9232 = 0.1558
G4= 1.0000 5.9232 = 0.1688
G5= 0.6154 5.9232 = 0.1039
G6= 0.8462 5.9232 = 0.1429
G7= 0.7692 5.9232 = 0.1299
Untuk P2 (TBC Extra Paru)
G8= 0.6923 3.0770 = 0.2250
G9= 0.6154 3.0770 = 0.2000
G10= 0.5385 3.0770 = 0.1750
G11= 0.6154 3.0770 = 0.2000

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1782 − 1788 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3035
G12= 0.6154 3.0770 = 0.2000
d. Mencari nilai probabilitas Hipotesa memandang evidence
P1 = (0.9231 * 0.1558) + (0.8462 * 0.1429) + (0.9231 * 0.1558) + (1.0000 * 0.1688) + (0.6154 * 0.1039) + (0.8462
* 0.1429) + (0.7692 * 0.1299) = 0.8622 P2 = (0.6923 * 0.2250) + (0.6154 * 0.2000) + (0.5385 * 0.1750) + (0.6154 * 0.2000) + (0.6154 * 0.2000) = 0.6192
e. Mencari nilai hipotesa benar jika diberi evidence
Untuk P1 (TBC Paru)
G1= 0.9231∗0.1558
0.8622 = 0.1669
G2= 0.8462∗0.1429
0.8622 = 0.1402
G3= 0.9231∗0.1558 0.8622 = 0.1669
G4= 1.0000∗0.1688
0.8622 = 0.1958
G5= 0.6154∗0.1039
0.8622 = 0.0742
G6= 0.8462∗0.1429
0.8622 = 0.1402
G7= 0.7692∗0.1299 0.8622 = 0.1159
Untuk P2 (TBC Extra Paru)
G8= 0.6923∗0.2250 0.6192 = 0.2515
G9= 0.6154∗0.2000 0.6192 = 0.1988
G10= 0.5385∗0.1750 0.6192 = 0.1522
G11= 0.6154∗0.2000 0.6192 = 0.1988
G12= 0.6154∗0.2000
0.6192 = 0.1988
f. Mencari nilai kesimpulan
P1 = (0.9231 * 0.1669) + (0.8462 * 0.1402) + (0.9231 * 0.1669) + (1.0000 * 0.1958) + (0.6154 * 0.0742) + (0.8462 * 0.1402) + (0.7692 * 0.1159) = 0.8759 P2 = (0.6923 * 0.2515) + (0.6154 * 0.1988) + (0.5385 * 0.1522) + (0.6154 * 0.1988) + (0.6154 * 0.1988) = 0.6230
Berdasarkan hasil dari proses diatas maka diperoleh informasi bahwa 87% pasien yang konsultasi mengalami penyakit TBC Paru.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan diatas diperoleh suatu kesimpulan yaitu bahwa dengan menggunakan sistem pakar  dengan  menerapkan  metode toerema  bayes dapat  mendeteksi  penyakit  TBC  Paru  dengan  hasil bahwa  87% pasien yang konsultasi mengalami penyakit TBC Paru.

## REFERENCES
[1] V. K. Jain, K. P. Iyengar, D. A. Samy, and R. Vaishya, “Tuberculosis in the era of COVID-19 in India,” Diabetes Metab. Syndr. Clin. Res. Rev., vol. 14, no. 5, pp. 1439–1443, 2020.
[2] F. Bangun, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit TBC Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Tek. Dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 23–29, 2019.
[3] M. R. Syahwana, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosis Penyakit Tubercolosis Mengunakan Metode Bayes Pada Puskesmas Petumbukan,” J. Media Inform., vol. 1, no. 2 Juni, pp. 73–82, 2020.
[4] I. Syamsudin and E. Eko, “PENERAPAN METODE CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT TUBERCULOSIS (TB) PARU BERBASIS WEB MOBILE,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas), vol. 7, no. 2, pp. 127–136, 2022.
[5] L. P. Dewi, A. Setiawan, and C. S. Suryadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pelatihan Karyawan Dengan Metode Piprecia- Edas,” Semin. Nas. Ilmu Terap. V 2021, pp. 1–6, 2021.
[6] N.  Vendyansyah  and  Y.  A.  Pranoto,  “Perancangan  dan  Pembuatan  Aplikasi  untuk  Mendeteksi  Kemiripan  Jawaban Menggunakan Cosine Similarity,” J. Tek. (Jurnal Fak. Tek. Univ. Islam Lamongan), vol. 13, no. 1, pp. 23–28, 2021.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1782 − 1788 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3035
[7] S. Batubara, S. Wahyuni, and E. Hariyanto, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Dalam,” in Seminar Nasional Royal (SENAR), 2018, vol. 1, no. 1, pp. 81–86.
[8] K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Analisis Metode Certainty Factor pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT,” J. Tek. Elektro, vol. 10, no. 1, pp. 30–35, 2018.
[9] D. A. Kusuma and C. Chairani, “Rancang Bangun Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Case Based Reasoning,” J. Infotel, vol. 6, no. 2, pp. 57–62, 2014.
[10]  N.  Sulardi  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Anemia  Menggunakan  Teorema  Bayes,”  J.  Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[11]  G. Anggara, G. Pramayu, and A. Wicaksana, “Membangun sistem pakar menggunakan teorema bayes untuk mendiagnosa penyakit paru-paru,” SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, vol. 4, no. 1, pp. 3–5, 2016.
[12]  L. E. Sari and W. Hadikurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Skincare Untuk Kulit Wajah Menggunakan Metode Decision Tree (Studi Kasus : Kosmetik Wardah),” Proceeding SENDIU 2020, pp. 978–979, 2020.
[13]  D.  Nofriansyah,  R.  Gunawan,  and  E.  Elfitriani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Pertussis  (Batuk  Rejan) Dengan  Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes,”  J.  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput. TGD,  vol.  3,  no.  1,  pp.  41–54, 2020.
[14]  G. Surya, K. Yota, and E. Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” vol. 01, pp. 49– 56, 2019.
[15]  Y. Ali and Aprina, “Penerapan Metode Preference Selection Index ( PSI ) Dalam Pemberian Dana BOS Pada Siswa Kurang Mampu,”  Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, no. 1, pp. 590–597, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar- id.com/index.php/sainteks/article/view/203/198.
[16]  S.  Wardani,  I.  Parlina,  and  A.  Revi,  “ANALISIS  PERHITUNGAN  METODE  MOORA  DALAM  PEMILIHAN SUPPLIER BAHAN BANGUNAN DI TOKO MEGAH GRACINDO JAYA InfoTekJar ( Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan ),” pp. 95–99.
[17]  P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, p. 56, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.
[18]  M. Dwina Pri Indini, Khairunnisa, Nola Dita Puspa, Tesa Aurelia Siregar, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3576.
[19]  S. Komparatif and P. Metode, “Prodi Magister Pendidikan Islam, Universitas Muhammadiyah Surabaya,” Stud. Realigia J. Pemikir. Dan Pendidik. Islam, vol. 5, no. 2, pp. 292–305, 2021.
[20]  P.  S.  Ramadhan  and  U.  F.  S.  S.  Pane,  “Analisis  Perbandingan  Metode  (Certainty  Factor,  Dempster  Shafer dan  Teorema Bayes) untuk Mendiagnosa Penyakit Inflamasi Dermatitis Imun pada Anak,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 17, no. 2, pp. 151–157, 2018.
[21]  E.  R.  Ritonga  and  M.  D.  Irawan,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Paru-Paru  Pada  Anak  Dengan  Metode  Dempster- Shafer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 2, no. 1, pp. 39–47, 2017.