## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KELENJAR TIROID MENGGUNAKAN METODE BAYES
Ayu Novita Sari 1 , Natalia Silalahi 2 , Guidio Leonarde Ginting 3
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma
2 Dosen Tetap AMIK STIEKOM Sumatera Utara
3 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
1, 3 Jl. Sisingamangaraja No.338 Simpang Limun Medan
2 Jln. Abdul Haris Nasution No. 19 Medan

## ABSTRAK
Sistem  pakar    merupakan  bagian  dari  Kecerdasan  Buatan.  Sistem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang  mampu  menirukan penalaran seorang pakar dengan keahlian pada suatu pengetahuan tertentu. Sistem Pakar dapat menggantikan peran seorang pakar  yang  pada  prinsip  kerjanya  dapat  memberikan  hasil  yang  pasti,  seperti  yang  dilakukan  seorang  pakar.  Penelitian  ini menjelaskan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kelenjar  tiroid  menggunakan  metode  bayes.  Pada  penelitian  ini,  penulis membuat  suatu  penerapan  metode  bayes  pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kelenjar  tiroid  dengan  memberikan  aturan- aturan gejala atau  ciri-ciri serta memberikan  nilai pada setiap gejala atau  ciri  yang didapat dari seorang pakar. Semua  nilai yang didapat akan diselesaikan menggunakan rumus bayes. Sistem yang dibuat juga cukup mudah dan bisa digunakan oleh orang  awam  sekalipun  penggunaan  dilakukan  dengan  login  dan  memasukan  data  gejala  serta  memberikan  jawaban  dari pertanyaan  yang  diberikan  oleh  sistem,  maka  setelah  semua  pertanyaan  dijawab  akan  langsung  keluar  hasil  identifikasi berapa persenkah kemungkinannya. Dengan demikian para pengguna komputer atau pasien  dapat mengetahui penyakit apa yang diderita berdasarkan gejala yang dialami.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Kelenjar Tiroid, Bayes

## I. PENDAHULUAN
Kelenjar  tiroid  adalah  sejens  penyakit  yang berbentuk  sebuah  benjolan  yang  biasanya  sering dihubungkan  dengan  penyakit  gondok.  Kelenjar Tiroid  mempunyai  dua  tipe  yaitu  ada  yang  jinak  dan ada  yang  ganas.  Kelenjar  tiroid  yang  biasanya  di tandai  dengan  benjolan  di  depan  leher  bisa  beresiko ganas 20 – 70 persen, jika munculnya benjolan (nodul) kelenjar  gondok  pada  usia  kurang  dari  20  tahun,  usia lebih  dari  50  tahun  dan  juga  laki-laki.  Dan  resiko ganas 33 – 37 persen bila ada riwayat radiasi di daerah sekitar  kepala  dan  leher  pada  usia  anak-anak. Perbedaan  antara  kelenjar  tiroid  ganas  dan  jinak adalah  bila  benjolan  ganas  terjadi  perubahan  ukuran benjolan dalam waktu tahunan, sedangkan nodul jinak perubahan ukuran sangat cepat.
Kesehatan  merupakan  hal  yang  berharga  bagi manusia, karena siapa saja dapat mengalami gangguan keshatan.  Masyarakat  merupakan  orang  awam  yang kurang memahami kesehatan. Apabila terjadi gangguan  kesehatan    terhadap  mereka  maka  mereka lebih  mempercayakannya  kepada  pakar  atau  dokter ahli  yang  sudah  mengetahui  lebih  banyak  tentang kesehatan,  tanpa  memperdulikan    apakah  gangguan tersebut  masih  dalam  tingkat  rendah  atau  kronis. Namun dengan kemudahan dengan adanya para pakar atau dokter ahli, terkadang terdapat pula kelemahannya seperti jam kerja (Praktek) terbatas dan banyaknya  pasien  sehingga  harus  menunggu  antrian. Dalam  hal  ini,  masyarakat  selaku  pemakai  jasa  lebih membutuhkan  seorang  pakar  yang  bisa  memudahkan dalam  mendiagnosa  penyakit  lebih  dini  agar  dapat melakukan  pencegahan    lebih  awal  yang  sekiranya membutuhkan waktu jika berkonsultasi dengan dokter ahli.  Karena  hal  tersebutlah  maka  dibutuhkan  suatu alat  bantu  yang  dapat  mendiagnosa  penyakit  berupa sisem pakar.

## II. TEORITIS A. Artificial Intelligence
Kecerdasan  buatan  berasal  dari  bahasa  Inggris “ Artificial  Intellegence “  atau  disingkat  AI,  yaitu intelligence adalah  kata  sifat  yang  berarti  cerdas, sedangkan artificial artinya buatan.  Kecerdasan yang dimaksud  disini  merujuk  pada  mesin  yang  mampu berfikir, menimbang tindakan yang akan diambil, dan mampu  mengambil  keputusan  seperti  yang  dilakukan oleh manusia

## B. 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 menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu  dengan meniru kerja para ahli

## C. Teori Penyakit Kelenjar Tiroid
Kelenjar  tiroid  merupakan  kelenjar  yang terletak di leher dan terdiri atas sepasang lobus di sisi kiri  dan  kanan.  Terletak  di  leher  dihubungkan  oleh ismus  yang  menutupi  cincin  trakea  2  dan  3.  Kelenjar ini tersusun dari zat hasil sekresi bernama koloid yang tersimpan dalam folikel tertutup yang dibatasi oleh sel epitel  kuboid.  Koloid  ini  tersusun  atas tiroglobulin yang akan dipecah menjadi hormon tiroid (T3 dan T4) oleh enzim endopeptidase . Kemudian hormon ini akan disekresikan ke sirkulasi darah untuk kemudian dapat berefek pada organ target  .

## D. Teorema Bayes
Probabilitas  Bayesian  adalah  suatu  interpretasi dari  kalkulus  yang  memuat  konsep  probabilitas
sebagai  derajat  dimana  suatu  pernyataan  dipercaya benar.  Teori  Bayesian  juga  dapat  digunakan  sebagai alat  pengambilan  keputusan  untuk  memperbaharui tingkat kepercayaan dari suatu informasi.
Teori probabilitas Bayesian  merupakan satu dari cabang  teori  statistik  matematik  yang  memungkinkan kita  untuk  membuat  satu  model  ketidakpastian  dari suatu  kejadian  yang  terjadi  dengan  menggabungkan pengetahuan umum dengan fakta dari hasil pengamatan.
Secara umum, teorema Bayes dinyatakan sebagai: P (A|B) = P (B|A)P(A) P(B) Keterangan : P(  A|  B)  :  probabilitas  hipotesis  A  jika  diberikan evidence B terjadi P(B  |  A)  :  probabilitas  munculnya evidence B,  Jika hipotesis A terjadi
P(A)  :  probabilitas  hipotesis  A  tanpa  memandang evidence apa pun P(B)  :  probabilitas evidence B  tanpa  memandang evidence apa pun

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Langkah  pertama  dalam  mengembangkan aplikasi  ini  adalah  mengidentifikasi  permasalahan yang akan dikaji, dalam hal ini adalah mengidentifikasi  permasalahan  yang  dibuat  terlebih dahulu, adapun masalah- masalah yang diambil dalam pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  pada  penyakit kelenjar tiroid, serta penanganannya adalah dari gejala utama, sedangkan dari setiap gejala  memiliki sub-sub gangguan  yang  akan  dijadikan  kesimpulan  penyakit yang diderita.
Pengetahuan  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara dikonversi kedalam  sebuah tabel penyakit dan  gejala  guna  mempermudah  proses  pencarian solusi.  Tabel  jenis  penyakit  dan  gejala  ini  digunakan sebagai  pola  pencocokan  informasi  yang  dimasukan oleh pemakai dan basis pengetahuan.
Tabel 1.  Data Gejala
Tabel 2. Nilai Bayes
Bayes Teorema Nilai Tidak tahu 0 – 0,2 Mungkin 0,3 – 0,4 Kemungkinan Besar 0,5 – 0,6
Bayes Teorema Nilai Hampir pasti 0,7 – 0,8 Pasti 0,9 - 1
Tabel 3. Rule dan Pembobotan Gejala
Rule basis  sistem  merupakan  salah  satu komponen  yang  ada  di  dalam  sistem  pakar.  Aturan tersebut  biasanya  berbentuk  IF-THEN. Rule basis sistem  atau  sistem  berbasis  aturan  yaitu  cara  untuk menyimpan  dan  memanipulasi  pengetahun  untuk menginterprestrasikan  informasi  dalam  cara  yang bermanfaat.  Kaidah  dalam  basis  pengetahuan  adalah sebagai berikut :
Rule 1 : If Leher membesar. And Sesak nafas And Susah Menelan And Perubahan pola mensturasi And Berat badan bertambah And Napsu makan bertambah And Terjadi penonjolan pada mata And Telapak tangan basah dan hangat Then pasien megalami penaykit Kelenjar tiroid jinak

## IV. IMPLEMENTASI
Form Login
Gambar 1. Tampilan Form Login
Tampilan Form Menu Utama
Gambar 2. Tampilan Form Menu Utama Tampilan Form Menu Pakar
Kode Gejala
G1 Leher Membesar G2 Sesak nafas G3 Susah menelan G4 Perubahan pola mensturasi G5 Berat badan bertambah G6 Nafsu makan berubah
G7 Terjadi penonjolan pada mata G8 Telapak tangan basah dan hangat
Gambar 3. Tampilan Form Menu Pakar
Tampilan Form Menu User
Gambar 4. Tampilan Form Menu User
Tampilan Form Input Gejala Penyakit
Gambar  6. Tampilan Input Data Gejala Penyakit
Tampilan Form Input Jenis Penyakit Gambar 7. Tampilan Input Data Jenis Penyakit
Tampilan Form Pertanyaan
Gambar 8. Tampilan Konsultasi

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  analisa  dan  juga berdasarkan  data  dan  hasil  perancangan  maka  dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis,  penerapan  metode  bayes  dapat  bekerja  di dalam  sistem  pakar  untuk  menentukan  keakuratan penyakit kelenjar tiroid berdasarkan nilai Bayes.
2.  Aplikasi  ini  mampu  memberikan  kemudahan kepada  para  masyarakat  dalam  mengetahui penyakit kelenjar tiroid.
3.  Aplikasi  ini  dapat  digunakan  sebagai  informasi kepada  orang  awam  mengenai  penanganan kelenjar  tiroid  sehingga  dapat  diketahui  langkah lebih lanjut untuk mengatasinya.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Ahmad Syatibi, “ Pengertian Artificial Intelligence “, 2012 : 6.
2. Adhi Sadewo Broto, Keserdasan Buatan,2010.
3. Ayu  Permata  Lestari,”Sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit Angina  Pektoris  (Angin  duduk)  menggunakan  metode Bayes”,2014.
4. Agustina, “ Sistem Pakar mendiagnosa penyakit kista ovarium dengan menggunakan metode Bayes”, 2014.
5. Bambang Muklis, “ Sitem pakar mendiagnosa penyakit Asma “, 2010.
6. Sri  Rahayu  (2013),  Irfan  Syahputra  (2013),  Indrias  Rosiawati (2010), Ahmad Syatibi , Pengertian sistem Pakar, 2012
7. Arief Kelik Nugroho dan Retantyo Wardoyo, Arsitektur Sistem Pakar,2013:249.
8. Mesran, Visual Basic . Jakarta: Mitra Wacana Media, 2009.
9. Nugroho  Trihadi  (2014),  Suryati  Kumorowulan  dan  Sri supadmi, Teori penyakit Kelenjar Tiroid, 2010.
10. C. Widyo Hermawan,” Microsoft Visual Basic 2008”, 2009.