## APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT

## ISPA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEBSITE
Fikry Ramadhana 1 , Fauziah 2 , Winarsih 3
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika – Sistem Informasi, Universitas Nasional fikryramadhana8@gmail.com 1 ,fauziah@civitas.unas.ac.id 2 , winarsih@civitas.unas.ac.id 3
Submitted December 21, 2019; Revised March 7, 2020; Accepted March 28, 2020

## Abstrak
ISPA  (Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut)  adalah  suatu  penyakit  yang  timbul  akibat  gangguan  saluran pernafasan  yang  dapat  menyebabkan  berbagai  macam  penyakit  mulai  dari  penyakit  tanpa  gejala, infeksi  ringan  hingga  berat  akibat  dari  faktor  lingkungan.  Kurangnya  pengetahuan  masyarakat mengenai  gejala,  cara  penanganan  serta  cara  mengatasi  nya,  mengakibatkan  angka  kematian  yang cukup  tinggi  akibat  ISPA.  Sistem  pakar  yang  akan  dibuat  diperuntukkan  untuk  memudahkan seseorang  dalam  melakukan  diagnosa  penyakit  ISPA  dengan  cara  mengadopsi  pengetahuan  manusia ke  dalam  sistem  komputer  sehingga  sistem  pakar  mampu  menyelesaikan  permasalahan  seperti  yang dilakukan  seorang  pakar.  Aplikasi  sistem  pakar  yang  dibuat  menggunakan  metode  Naive  Bayes dikarenakan  metode  Naive  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi  terbaik  dengan  probabilitas  yang tinggi  ketika  digunakan  dalam  perhitungan  sistem  nya.  Dengan  aplikasi  ini  seseorang  akan  merasa seperti  sedang  berkonsultasi  dengan  seorang  dokter  atau  pakar  yang  menangani  penyakit  ISPA. Aplikasi ini  dibangun  berbasis  website dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  framework Codeigniter  dan  database  MySQL.  Terdapat  data  latih  sebanyak  104  data  dan  telah  dilakukan pengujian sebanyak 39 data uji. Dari 39 kali pengujian terdapat 36 data uji yang sesuai dan ada 3 data uji yang tidak sesuai. Diperoleh akurasi dari pengujian tersebut sebesar 92,3%.
Kata Kunci : Sistem pakar, ISPA, metode Naive Bayes.

## Abstract
ISPA (Acute Respiratory Infection) is a disease that occurs due to respiratory tract disorders that can cause  a  variety  of  diseases  ranging  from  asymptomatic  illnesses,  mild  to  severe  infections  due  to environmental factors. The lack of public knowledge about the symptoms, how to treat it and how to overcome  it  result  in  a  fairly  high  mortality  rate  due  to  ISPA.  The  expert  system  to  be  created  is intended to make it easier a person to diagnose ISPA by adopting human knowledge into a computer system so the expert system is able to solve problems like an expert does. Expert system application  is made using the Naive Bayesmethod because the Naive Bayesmethod is the best classification method with high probability when used in its system calculation. With this application, people will feel like they are consulting with a doctor or an expert who handles ISPA. This application is built based on websites  that  use  the  PHP  programming  language,  Codeigniter  framework  and  MySQL  database. There are 104 training data and 39 testing data that have been tested. From 39 tests, there are 36 test data that are suitable and there are 3 test data that are not suitable. Accuracy obtained from the test is of 92.3%.
Keywords : Expert system, ISPA, Naive Bayes method.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  pada saat  ini  sangat  pesat  dan  telah  digunakan dalam  banyak  bidang  seperti  perbankan, pemerintahan, industri, pendidikan, bahkan kesehatan. Dalam bidang kesehatan,
perkembangan teknologi informasi
memiliki peran signifikan dalam penanganan berbagai penyakit salah satunya  adalah  ISPA  (Infeksi  Saluran Pernafasan  Akut).  Dibutuhkan  sebuah sistem yang dapat memberikan kemudahan bagi  masyarakat  untuk  mengetahui  dan
menyadari  deteksi  awal  penyakit  ISPA. Sehingga  masyarakat  bisa  mengetahui tindakan  pertama  yang  harus  dilakukan sebelum ke dokter untuk penanganan lebih lanjut.
Dengan  latar  belakang  tersebut  diperlukan sistem  yang  dapat  memberikan  diagnosa terkait  dengan  penyakit  ISPA  yang kemampuan  nya  seolah  mirip  seorang pakar.  Sistem  pakar  merupakan  sistem yang  menggunakan  pengetahuan  manusia yang dimasukkan ke dalam sistem komputer  untuk  memecahkan  masalah layaknya  seorang  pakar.  Pada  penelitian sebelumnya  terkait  dengan  sistem  pakar diagnosis  penyakit  ISPA  berbasis  speech recognition menggunakan  metode naive bayes  classifier berbasis  android  dapat mengklaster  jawaban  user  berdasar rules yang  dibuat  sehingga  mendapatkan  hasil diagnosa  [1].  Selain  itu  pada  penelitian implementasi  metode  naive  bayes  pada aplikasi prediksi penyebaran wabah penyakit
ISPA berbasis desktop
memaparkan  rekap  laporan  penyebaran wabah  penyakit  ISPA  di  kota  Pontianak tiap bulan dan tahun nya [2].
Dari  penelitian  sebelumnya  yang  serupa memiliki 9 jenis penyakit ISPA, sedangkan pada  penelitian  ini  hanya  6  dikarenakan jenis  penyakit  yang  ada  pada  penelitian sebelumnya  termasuk  ke  gejala  penyakit ISPA bukan jenis penyakit ISPA .
Batasan  masalah  dari  perancangan  sistem pakar  ini  yaitu  mampu  menerapkan kemampuan  seorang  pakar  dalam  sistem komputer  yang  membantu  mendiagnosa penyakit  ISPA  serta  menerapkan  metode naive bayes pada sistem yang dibuat.
Penulis  mendapatkan  15  jurnal  acuan berkaitan dengan tema yang penulis sedang teliti.Jurnal  acuan  pertama  dibuat  oleh Mariam  Marlina,  Wiwin  Saputra,  Bohati Mulyadi,  Bismi  Hayati,  dan  Jaroji  yang membahas  mengenai  aplikasi  sistem pakar diagnosis  penyakit  ispa  berbasis  speech
recognition  menggunakan  metode  naive bayes  classifier  dimana  dalam  menjawab pertanyaan-pertanyaan
diagnosa menggunakan  suara,  tetapi  pada  jurnal acuan  ini  tidak  disebutkan  prosentase akurasi menggunakan metode Naive Bayes[1].
Mengacu  pada  jurnal  penelitian  kedua dapat  disimpulkan bahwa aplikasi  prediksi penyebaran wabah ISPA di kota Pontianak yang  menggunakan  metode  Naive  Bayes mendapat nilai akurasi sebesar 82,97% dari data  23  puskesmas  yang  menggunakan data uji pada tahun 2017 [2].
Mengacu  pada  jurnal  penelitian  ketiga dapat disimpulkan bahwa penelitian tersebut  membuat  sebuah  sistem  pakar untuk mendeteksi awal penyakit tuberkulosis  yang  menggunakan  metode Naive  Bayes  dan  mempunyai  prosentase akurasi 71,32% diambil dari data latih satu orang  yang  didiagnosa  menderita  penyakit tuberkulosis [3].
Mengacu  pada  jurnal  penelitian  keempat dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  dibuat untuk mendiagnosa penyalahgunaan narkoba  yang menggunakan metode  Naive Bayes  mempunyai  hasil  pengujian  dengan data 30 orang dan didapatkan nilai akurasi 80% [4].
Mengacu  pada  jurnal  penelitian  kelima dapat disimpulkan bahwa dalam pembuatan  sistem  pakar  yang  digunakan untuk  mendiagnosa  penyakit  diabetes menggunakan  metode  Naive  Bayes  dan certainty factor ini mendapatkan keakuratan  data  100%  dari  30  data  latih dengan  sample  uji  di  RSUD  Bendan Pekalongan [5].
Mengacu  pada  jurnal  penelitian  keenam dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  yang dibuat  tersebut  adalah  sistem  klasifikasi untuk  mendiagnosa  penyakit  jantung  dari dokumen  kesehatan  menggunakan  metode Naive  Bayes  classifier  yang  menghasilkan
keakuratan  data  mencapai  83,7%  dari  226 data pasien [6].
Mengacu  pada  jurnal  penelitian  ketujuh dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  yang dilakukan  adalah  untuk  memprediksi penyakit mesothelioma menggunakan
metode  EM  ( Expectation  Maximization )
dan metode
Naive Bayes
yang mendapatkan  hasil  keakuratan    data mencapai  93,21%  dalam  memprediksi penyakit yang diteliti [7].
Mengacu  pada  jurnal  penelitian  kedelapan dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  yang dilakukan  untuk  melakukan  diagnosa penyakit  jagung  di  Bangkalan  dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes  dan certainty  factor menghasilkan  prosentase 80%  dalam  mendiagnosis  dari  15  data yang ada [8].
Mengacu pada jurnal penelitian kesembilan  dapat  disimpulkan  bahwa penelitian
ini dilakukan
untuk memprediksi  tingkat  gangguan  hiperaktif dan  kurangnya  perhatian  pada  masa  kecil menggunakan  metode  Naive  Bayes  yang menghasilkan  keakuratan  hasil  sebesar 88,62% pada sistem pakar yang dibuat [9].
Tujuan dari penelitian ini adalah terciptanya  sebuah  sistem  yang  dapat mendiagnosa  penyakit  ISPA  layaknya seorang pakar. Dengan menerapkan metode Naive Bayes ke dalam sistem pakar diagnosa  penyakit  ISPA  diharapkan  dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosa penyakit ISPA

## 2. METODE PENELITIAN
Agar  mudah  dipahami  maka  penulis memaparkan metodelogi penelitian menggunakan flowchart sebagai berikut:

## Flowchart Perancangan Penelitian
Gambar 1. Flowchart Perancangan Sistem
Pada  gambar  1  menunjukkan  alur  dari perancangan penelitian.
Perancangan penelitian dilakukan dalam beberapa tahapan, antara lain:
1. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  menjadi  salah  satu tahap  dalam  mendapatkan  informasi berupa  jurnal  ilmiah,  buku  dan sumber  referensi  lainnya  terkait penelitian ini.
2. Analisa Kebutuhan Sistem Setelah  mencari  jurnal,  buku,  dan referensi lain yang terkait, selanjutnya menentukaan  kebutuhan  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  baik tools, bahasa  pemrograman,  metode dan juga database yang akan digunakan dalam perancangan sistem.
3. Pengumpulan Data Dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan pencarian data yang dilakukan melalui proses wawancara pakar, dan juga studi pustaka. Peneliti mengumpulkan data-data berupa jenis penyakit,  gejala  penyakit,  dan  juga aturan atau rule naive bayes. 4. Perancangan Sistem Merupakan  tahap  pembuatan  sistem secara  menyeluruh  baik  dari  desain aplikasi maupun coding .
5. Implementasi Merupakan  proses  penerapan  atau pengujian sistem apakah sudah sesuai dengan rancangan yang telah didesain atau belum.
6. Testing Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan proses uji sistem mulai dari fungsional  sistem  dan  akurasi  sistem terhadap hasil pakar.

## Perancangan Use Case Diagram Sistem

## Gambar 2. Use Case Diagram Sistem
Perancangan  yang  digunakan  untuk membangun  sistem  pakar  penyakit ISPA adalah perancangan UML
sehingga  mempermudah  visualisasi dalam pembuatan aplikasi.
- User
Pada  aplikasi  yang  dibuat  user hanya  dapat  mengakses  halaman home,  melakukan  konsultasi  dan melihat diagnosa atau hasil konsultasi.
- Admin Admin dapat mengakses fitur-fitur yang  user  bisa  akses,  dan  admin memiliki  fitur  tambahan  yaitu dashboard  yang  terdapat  menu antara  lain  gejala,  penyakit,  data latih,  data  pengujian.  Admin hanya  bisa  mengedit  gejala  dan penyakit.

## Metode Naive Bayes
Metode  naive  bayes  merupakan  salah  satu cara  untuk  mengatasi  ketidakpastian  data dengan metode probabilistik pengklasifikasian sederhana berdasar
teorema  bayes  melalui  data  latih  dari sejumlah data secara efisien.
Perhitungan  metode  Naive  Bayes  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  langkah- langkah berikut ini [16]:
1. Menghitung jumlah class P(H)
2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama P(X|H) 3. Mengkalikan  semua  hasil  P(X|H) dengan jumlah class masing-masing.
4. Menentukan presentase nilai prediksi kategori.
Dalam prosesnya rumus probabilitas dijelaskan  pada  persamaan  1,  sebagai berikut:
( | ( |    ( ( (1) Parameter : Keterangan P(H|X) : Probabilitas  akhir  bersyarat suatu  hipotesis  H  terjadi jika  diberikan  bukti  X terjadi. P(X|H) : Probabilitas  sebuah  bukti  X terjadi  akan  mempengaruhi hipotesis  H  (probabilitas posterior). P(H) : Probabilitas  awal  (prior) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun. P(X) : Probabilitas    awal  (prior) bukti X terjadi    tanpa memandang hipotesis bukti yang lain.
Gambar 3. Flowchart Naive Bayes
Pada  gambar  3  menjelaskan  tentang  alur perhitungan  naive  bayes  dimana  langkah pertama  yaitu  menginput  data  latih  serta menginput  data  uji.  Langkah  selanjutnya menghitung  jumlah  data  latih,  menghitung data  variable  pada  data  latih,  menghitung probabilitas jumlah data latih, dan menghitung probabilitas akhir untuk menghasilkan output variabel jenis penyakit ISPA. Maka akan dilakukan suatu proses  perhitungan  dari  data  sebelumnya yang  sudah  ada  dengan  menggunakan metode  Naive  Bayes  untuk  mendapatkan informasi tentang klasifikasi class penyakit. Flowchart Sistem
Gambar 4. Flowchart Sistem
Pada  gambar  4  merupakan flowchart sistem  secara  garis  besar.  Sistem  akan menampilkan  seluruh  gejala-gejala  yang ada  tiap  jenis  penyakit  ISPA  lalu user memilih gejala yang dialami oleh penderita yang  diduga  mengidap  penyakit  ISPA  dan setelah  itu  akan  diproses  menggunakan perhitungan Naive Bayes sehingga menghasilkan output diagnosa jenis penyakit ISPA oleh penderita.

## Akurasi Sistem
Setelah  perhitungan  menggunakan  metode Naive  Bayes,  terdapat  hasil-hasil  dari pengujian sistem. Untuk mengetahui keakuratan  sistem,  digunakan  perhitungan sebagai berikut:
(

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisa Data
Proses  untuk  menentukan  jenis  penyakit ISPA  dalam  sistem  menggunakan  metode Naive
Bayes. Berdasarkan pada pengetahuan pakar dari proses wawancara. terdapat  enam  jenis  penyakit  ISPA  seperti pada tabel di bawah.
Tabel 1. Jenis Penyakit Kode Penyakit Jenis Penyakit P1 Sinusitis P2 Tonsilitis, Faringitis, Laringitis (Radang Tenggorokan) P3 Bronkitis P4 Bronkiolitis P5 Pneumonia P6 Pleuritis Keterangan: - Sinusitis  :  Inflamasi  atau  peradangan pada dinding sinus. - Radang  Tenggorokan  :  Peradangan  dan pembengkakan yang terjadi pada amandel. Peradangan umumnya disebabkan oleh infeksi.
- Bronkitis  :  Peradangan  yang  terjadi pada  saluran  utama  pernapasan  atau bronkus.
- Bronkiolitis : Infeksi saluran napas yang menyebabkan  terjadinya  radang  dan penyumbatan  di  dalam  bronkiolus  atau saluran pernapasan kecil di dalam paru- paru.
- Pneumonia  :  Yang  dikenal  juga  dengan paru-paru  basah  adalah  infeksi  yang mengakibatkan peradangan pada kantong-kantong  udara  di  salah  satu atau kedua paru-paru.
- Pleuritis  :  Peradangan  pada  selaput pembungkus  organ  paru-paru  atau pleura.

## Tabel 2. Gejala Penyakit
GEJALA KODE GEJALA Demam ringan G01 Demam tinggi G02 Hidung mampet G03 Hidung berair atau beringus G04 Ingus berwarna hijau atau kuning G05 Sesak napas G06 Frekuensi bernapas lebih cepat G07 Indera penciuman memburuk (Sulit menangkap bau) G08 Sakit kepala atau pusing G09 Batuk-batuk G10 Batuk kering G11 Batuk disertai dengan dahak berwarna kuning keabu-abuan atau hijau G12 Batuk darah G13 Batuk lebih dari 3 minggu G14 Sakit tenggorokan dan susah menelan G15 Suara serak G16 Amandel merah dan bengkak G17 Mulut bau G18 Wajah terasa nyeri atau tertekan G19 Sakit atau rasa tidak nyaman pada dada G20 Nyeri di dada ketika menarik napas atau batuk G21 Nyeri di bahu dan punggung G22 Nyeri sendi dan otot G23 Berkeringat dan menggigil G24 Detak jantung menjadi cepat G25 Mual dan muntah G26 Selera makan menurun G27 Berat badan menurun G28 Lesu dan lemas G29 Cepat lelah G30 Kulit berwarna biru terutama pada bibir dan kuku? G31
Pada  tabel  2  menjelaskan  gejala  yang didapat dari pakar  pada penyakit Sinusitis,
Tonsilitis/  Faringitis  /Laringitis  (Radang Tenggorokan), Bronkitis, Bronkiolitis, Pneumonia, Pleuritis.
Tabel 3. Rules IF THEN G01,G03,G05,G08,G10,G18,G19,G30 P1 G01,G09,G10,G15,G16,G17,G29 P2 G01,G03,G04,G06,G12,G13,G14,G15,G 20,G30 P3 G01,G03,G04,G06,G07,G10,G31 P4 G01,G06,G11,G12,G13,G21,G24,G25,G 26,G27,G29 P5 G02,G06,G09,G11,G22,G23,G24,G27,G 28 P6
Pada  tabel  3  menjelaskan  tentang  aturan gejala  berdasar  setiap  class  penyakit menurut pakar dan dari jurnal acuan.

## Perhitungan Manual
Berikut  ini  merupakan  contoh  kasus perhitungan  manual  dari  salah  satu pengujian  oleh user dengan  menginput beberapa  gejala  penyakit  adalah  sebagai berikut:
Tabel 4. Contoh Kasus Gejala Pilihan Gejala Pilihan G01 Ya G17 Tidak G02 Tidak G18 Ya G03 Ya G19 Ya G04 Tidak G20 Tidak G05 Ya G21 Tidak G06 Tidak G22 Tidak G07 Tidak G23 Tidak G08 Ya G24 Tidak G09 Tidak G25 Tidak G10 Ya G26 Tidak G11 Tidak G27 Tidak G12 Tidak G28 Tidak G13 Tidak G29 Tidak G14 Tidak G30 Ya G15 Tidak G31 Tidak G16 Tidak
Setelah  mendapat  contoh  kasus,  maka langkah selanjutnya adalah:
1. Menghitung jumlah class P(H)
Jumlah data sinusitis, radang tenggorokan,  bronkitis,  bronkilitis,
pneumonia,  dan  pleuritis  pada  data latih  berbanding  dengan  jumlah  data latih secara keseluruhan.
Tabel 5. Jumlah class
Jumlah class (H=Penyakit) P (H= Sinusitis) 16/104= 0,154 P  (H=  Tonsilitis,  Faringitis, Laringitis (Radang Tenggorokan)) 14/104= 0,135 P (H= Bronkitis) 20/104= 0,192 P (H= Bronkiolitis) 14/104= 0,135 P (H= Pneumonia) 22/104= 0,211 P (H= Pleuritis) 18/104= 0,173 2. Menghitung  jumlah  kasus  yang  sama dengan class yang sama P(X|H)
Tabel 6. Jumlah  kasus dan class yang sama
Demam ringan G01 P(G01=Ya | H=Sinusitis) = 8/16 = 0.5 P(G01=Ya | H=Radang Tenggorokan) = 7/14 = 0.5 P(G01=Ya | H=Bronkitis) = 10/20 = 0.5 P(G01=Ya | H=Bronkiolitis)= 7/14 = 0.5 P(G01=Ya | H=Pneumonia)= 11/22= 0.5 P(G01=Ya | H=Pleuritis) = 1/18 = 0.055 Demam tinggi G02 P(G02=Tidak | H=Sinusitis) =15/16 =0.9375 P(G02=Tidak| H =RadangTenggorokan) = 13/14 = 0,9285 P(G02=Tidak | H=Bronkitis)= 19/20 = 0.95 P(G02=Tidak  |  H  =  Bronkiolitis  )  =  13/14  = 0,9285 P(G02=Tidak  |  H=Pneumonia)=  21/22  = 0.9545 P(G02=Tidak | H=Pleuritis) = 9/18 = 0.5 Hidung mampet G03 P(G03=Ya | H=Sinusitis) = 8/16 = 0.5 P(G03= Ya | H=Radang Tenggorokan) = 1/14 = 0,0714 P(G03= Ya | H=Bronkitis) = 10/20 = 0.5 P(G03=Ya | H=Bronkiolitis)= 7/14 = 0,5 P(G03=Ya | H=Pneumonia)= 1/22 = 0.0454 P(G03= Ya | H=Pleuritis)= 1/18 = 0.5555 Hidung berair atau beringus G04 P(G04=Tidak | H=Sinusitis)= 15/16 = 0.9375 P(G04=Tidak  |  H=Radang  Tenggorokan)  = 13/14 = 0,9285 P(G04=Tidak | H=Bronkitis)= 10/20 = 0.5
P(G04=Tidak | H = Bronkiolitis)= 7/14 = 0,5 P(G04=Tidak  |  H=Pneumonia)=  21/22  = 0.9545 P(G04=Tidak | H=Pleuritis)= 17/18 = 0.9444

## Ingus berwarna hijau atau kuning
G05 P(G05=Ya | H=Sinusitis) = 8/16 = 0.5
P(G05= Ya | H=Radang Tenggorokan)
= 1/14 = 0,0714 P(G05= Ya | H=Bronkitis) = 1/20 = 0.05 P(G05=Ya| H=Bronkiolitis) = 1/14 = 0,0714 P(G05=Ya | H=Pneumonia)= 1/22 = 0.0454 P(G05 = Ya | H=Pleuritis)= 1/18 = 0.5555
Pada  tabel  6,  perhitungan  setiap  gejala. Penulis  hanya  melampirkan  5  perhitungan dari 31 perhitungan gejala yang menghasilkan  nilai  probabilitas  dari  setiap class  penyakit  berdasarkan  gejala  yang dialami.
3. Mengkalikan  semua  hasil  Sinusitis, Radang Tenggorokan, Bronkitis,
Bronkiolitis,  Pneumonia,  dan  Pleuritis dengan jumlah class masing-masing.

## Tabel 7. Hasil kali Penyakit
Penyakit Hasil Perkalian Sinusitis 0.000136202799851804 Radang Tenggorokan 0.000000000036795288 Bronkitis 0.000000000023247000 Bronkiolitis 0.000000000478338750 Pneumonia 0.000000000000022618 Pleuritis 0.000000000000013780
Pada  tabel  7  merupakan  hasil  kali  dari setiap class dengan jumlah class. Dari hasil tersebut diperoleh kesimpulan yaitu contoh kasus yang diuji, nilai probabilitas tertinggi adalah Sinusitis .  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  klasifikasi  penyakit  yang  diderita adalah Sinusitis.

## Interface Aplikasi
Desain  tampilan  sistem  pakar  diagnosa penyakit  ISPA  menggunakan  metode Naive  Bayes  berbasis website seperti  pada gambar di bawah.
1. Halaman Home
Halaman  home  memuat  beberapa konten  seperti  penjelasan  mengenai aplikasi,  tentang  penyakit  ISPA,  form konsultasi  untuk  menuju  ke  halaman konsultasi,  about  untuk  pengenalan
aplikasi  secara  detail  dan  juga  profil peneliti, dan footer dari aplikasi.
Gambar 5. Halaman Home
2. Halaman Konsultasi Halaman konsultasi
merupakan halaman  yang  akan  digunakan  oleh user  untuk  melakukan  konsultasi keluhan yang dirasakan.

## Gambar 6. Halaman Konsultasi
3. Halaman Hasil Konsultasi Halaman  hasil  konsultasi  merupakan halaman  yang  menampilkan  diagnosa jenis  penyakit  diderita  oleh  user  atau pasien.
Gambar 7. Halaman Konsultasi

## Pengujian Sistem dengan Pakar
Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  manusia  yang dimasukkan  ke  dalam  sistem  komputer untuk  memecahkan  masalah  layaknya seorang pakar. Setelah mendapatkan pengetahuan  dari  seorang  pakar,  untuk menguji  sistem  apakah  berjalan  dengan baik  atau  tidak,  peneliti  membuat  data pengujian  yang  mengadopsi  pengetahuan pakar  dengan  sistem  yang  peneliti  buat.
Peneliti membuat kuisioner dalam melakukan pengujian ini sebagai berikut:

## Tabel 8.  Pengujian Sistem dan Pakar
No Gejala Pakar Sistem Ket 1. G05,G08,G30 P01 P01 √ 2. G01,G15,G16 P02 P02 √ 3. G14,G20,G30 P03 P03 √ 4. G01,G04,G07 P05 P04 5. G01,G21,G24 P05 P05 √ 6. G02,G22,G27 P06 P06 √ 7. G01,G15,G17 P02 P02 √ 8. G03,G08,G18, G19 P01 P01 √ 9. G01,G14,G20 P03 P03 √ 10. G01,G06,G07, G31 P04 P04 √ 11. G01,G11,G12, G13,G24,G26 P05 P05 √ 12. G02,G11,G22, G24,G28 P06 P06 √ 13. G03,G04,G06, G12,G20 P03 P03 √
Dari  data  pengujian  pada  tabel  8,    peneliti hanya  memberikan  13  data  pengujian  dari 39  data  pengujian.  Terdapat  36  data  hasil dari  pengujian  sistem  dan  pakar  yang hasilnya  sama  serta  ada  4  data  yang  hasil nya  berbeda.  Data  pengujian  tersebut digunakan  untuk  menguji  akurasi  dari sistem. Dari data pengujian yang dilakukan pada  sistem  dan  pakar,  maka  didapatkan perhitungan sebagai berikut:
=
4. SIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pembahasan, perhitungan, dan pengujian terhadap sistem pakar mendiagnosa penyakit ISPA
menggunakan  metode  Naive  Bayes  maka didapat  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut.
1. Sistem  pakar  ini  dapat  membantu memberikan pemahaman kepada masyarakat  mengenai  penyakit  ISPA seperti gejala, penyebab, dan solusi.
2. Dapat  mendiagnosa  jenis  penyakit yang  berhubungan  dengan  penyakit ISPA yang diderita masyarakat dengan  memperlihatkan  gejala-gejala yang ada.
3. Tampilan aplikasi yang sederhana dan dapat  memberikan  informasi  tentang penyakit ISPA secara luas.
4. Memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 92,3%  dengan  pengujian  terhadap  39 data uji dan 104 data latih.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Marlina, W. Saputra, B. Mulyadi,  B.  Hayati,  and  J.  Jaroji, “Aplikasi  sistem  pakar  diagnosis penyakit ispa berbasis speech recognition  menggunakan  metode naive bayes classifier,” Digit. Zo. J.
Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no.
1, pp. 58–70, 2017, doi: 10.31849/digitalzone.v8i1.629. [2] M.  Bari,  S.  H.  Sitorus,  and  U.
Ristian, “Implementasi Metode Naive Bayes Pada Aplikasi Prediksi Penyebaran  Wabah  Penyakit  Ispa (Studi Kasus: Wilayah Kota Pontianak,” vol. 06, no. 2338–493X, pp. 205–214, 2018.
[3] Y.  R.  Nasution  and  Khairuna, “Sistem pakar deteksi awal penyakit tuberkulosis  dengan metode bayes,”
Klorofil ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  17–23, 2017.
[4] R.  SUDIARTO,  “Rancang  Bangun Aplikasi  Diagnosa  Dini  Terhadap Penyalagunaan Narkoba Menggunakan Metode Bayes Berbasis Web,” J. Tek. Elektro , vol. 7, no. 01, pp. 45–51, 2017.
[5] M.  Ilham  Insani,  A.  Alamsyah,  and A.  T.  Putra,  “Implementation  of Expert System for Diabetes
Diseases  using  Naïve  Bayes  and Certainty  Factor  Methods,” Sci.  J. Informatics ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  185– 193, 2018, doi: 10.15294/sji.v5i2.16143.
[6] D.  J.  S.  Sako  and  J.  Palimote,  “A
Medical  Document  Classification System for Heart Disease Diagnosis Using  Naïve  Bayesian  Classifier,”
Int.  J.  Appl.  Sci.  Math.  Theory ,  vol.
4,  no.  1,  pp.  69–79,  2018,  [Online].
Available: www.iiardpub.org.
[7] M.  Nilashi,  M.  Z.  Roudbaraki,  M. Farahmand,  L.  Branch,  and  A. Branch, “Journal of Soft Computing and  Decision  Support  Systems  A Predictive Method for Mesothelioma Disease Classification  Using  Naïve  Bayes Classifier,”  vol.  4,  no.  6,  pp.  8–14, 2017.
[8] M.  Syarief,  N.  Prastiti,  and  W. Setiawan,  “Comparison  of  Naïve Bayes  and  Certainty  Factor  Method for  Corn  Disease  Expert  System: Case  in  Bangkalan,  Indonesia,” Int. J.  Eng.  Res.  Appl.  www.ijera.com , vol. 7, no. 11, pp. 30–34, 2017, doi: 10.9790/9622-0711023034.
[9] H. GÖKER, “Çocukluk Çağı Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğunun Öngörülmesine Yönelik  Dinamik  Uzman  Sistem Tasarımı,” Bilişim  Teknol.  Derg. , pp. 33–41, 2019, doi: 10.17671/gazibtd.458102.
[10]  G.  Singh,  K.  Bagwe,  S.  Shanbhag, S.  Singh,  and  S.  Devi,  “Heart disease  prediction  using  Naïve Bayes,” Int.  Res.  J.  Eng.  Technol. , vol.  4,  no.  3,  pp.  4–6,  2017, [Online]. Available:
https://irjet.net/archives/V4/i3/IRJE T-V4I3212.pdf.
[11]  Hartatik,  A.  Purnomo,  R.  Hartono, and  H.  Munawaroh,  “Naïve  Bayes Approach for Expert System Design of  Children  Skin  Identification Based  on  Android,” IOP  Conf.  Ser. Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  333,  no.  1, 2018, doi: 10.1088/1757- 899X/333/1/012105.
[12]  A. Pattekari, S.A.; Parveen, “Prediction system for heart disease using  Naïve  Bayes,” Int.  J.  Adv. Comput.  Math.  Sci. ,  vol.  3,  no.  3, pp. 290–294, 2012.
[13]  E. Y. Rachmawati, B. Prasetiyo, and R.  Arifudin,  “The  Comparison between Bayes and Certainty Factor Method  of  Expert  System  in  Early Diagnosis of Dengue Infection,” Sci.
J.  Informatics ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 159–170, 2018, doi: 10.15294/sji.v5i2.15740. [14]  Aristoteles, K. Adhianto, R.
Andrian, and Y. N. Sari,
“Comparative  analysis  of  cow disease  diagnosis  expert  system using Bayesian network and Dempster-Shafer  method,” Int.  J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no.
4, pp. 227–235, 2019, doi: 10.14569/ijacsa.2019.0100427.
[15]  I.  Candra  Dewi,  A.  Andy  Soebroto, and  M.  Tanzil  Furqon,  “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi Potong  Dengan  Metode  Naive Bayes,” J. Enviromental Eng. Sustain.  Technol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 72–78, 2015, doi: 10.21776/ub.jeest.2015.002.02.2. [16]   Indonesia. Kementrian Kesehatan Republik Indonesia.Direktorat Jenderal Pengendalian Penyakit dan Penyehatan  Lingkungan.“Pedoman pengendalian infeksi saluran pernapasan akut”. Jakarta: Kementrian Kesehatan RI. 2011.