## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1245 − 1252 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3836

## Implementasi  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Pada Ibu Hamil Menggunakan Metode Naïve Bayes
Ahmad Sobri 1 , Satrianansyah 2,* , Bagus Ahmad Noverendi 2
1 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau Jl. HM Soeharto Kel, Lubuk Kupang, Kec. Lubuk Linggau Sel. I, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau Jl. HM Soeharto Kel, Lubuk Kupang, Kec. Lubuk Linggau Sel. I, Kota Lubuklinggau, Sumatera Selatan, Indonesia Email: 1 ahmad_sobri@univbinsan.ac.id, 2,* satrianansyah@univbinainsan.ac.id, 3 1902020046@mhs.univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: satrianansyah@univbinainsan.ac.id Submitted: 12/07/2023; Accepted: 31/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak- Ibu hamil membutuhkan perhatian khusus untuk menjaga kesehatan mereka dan janin yang sedang mereka kandung. Untuk mendukung proses ini, telah dikembangkan sistem pakar yang mampu melakukan diagnosis penyakit pada ibu hamil. Metode  Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  dalam  sistem  pakar  ini  untuk  mengklasifikasikan penyakit berdasarkan gejala yang dialami oleh ibu hamil. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan sistem pakar berbasis  metode  Naïve  Bayes  untuk  mendukung  diagnosis  penyakit  pada  ibu  hamil.  Metode  Naïve  Bayes  dipilih  karena kemampuannya dalam  menangani  masalah klasifikasi dengan  data  yang tidak lengkap  atau  tidak  seimbang. Setelah  model Naïve  Bayes  dilatih,  dilakukan  pengujian  dan  evaluasi  menggunakan  data  uji.  Keakuratan  sistem  pakar  diukur  dengan membandingkan diagnosis yang diberikan oleh sistem dengan diagnosis yang sebenarnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar berbasis metode Naïve Bayes mampu memberikan diagnosis yang akurat pada ibu hamil. Hal ini membuktikan efektivitas metode Naïve Bayes dalam mendukung proses diagnosis pada ibu hamil.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Penyakit Ibu Hamil; Metode Naïve Bayes
Abstract- Pregnant women need special attention to maintain their health and that of the fetus they are carrying. To support this process, an expert system has been developed that is capable of diagnosing diseases in pregnant women. The Naïve Bayes method is one of the approaches used in this expert system to classify diseases based on the symptoms experienced by pregnant women.  The  purpose  of  this  research  is  to  implement  an  expert  system  based  on  the  Naïve  Bayes  method  to  support  the diagnosis of diseases in pregnant women. The Naïve Bayes method was chosen because of its ability to deal with classification problems with incomplete or unbalanced data. After the Naïve Bayes model is a solution, testing and evaluation is carried out using test data. The accuracy of the expert system is measured by comparing the diagnosis given by the system with the actual diagnosis. The results showed that the expert system with the Naïve Bayes method was able to provide an accurate diagnosis for pregnant women. This proves the effectiveness of the Naïve Bayes method in supporting the diagnosis process in pregnant women.
Keywords: Expert System; Diseases of Pregnant Women; Naïve Bayes Method

## 1. PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  komputer  telah  berkembang  sebagai  alat  pengola  data,  penghasil  informasi  dan  berperan  dalam pengambilan keputusan, semuanya dapat dilakukan dengan mudah dan cepat. Salah satu teknologi yang dapat kita temui saat ini yaitu sistem pakar. Sistem pakar merupakan sistem yang meniru proses pemikiran dan pengetahuan pakar dalam menyelesaikan tertentu, sistem pakar yang telah di kembangan oleh banyak peneliti pada bidangnya masing-masing. Sistem pakar merupakan cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang cukup tua karena sistem ini mulai dikembangkan pada pertengahan 1960 [1]. Menurut Anik Andriani menjelaskan, ³Sistem pakar  adalah  sebuah  sistem  yang  kinerjanya  mengadopsi  keahlian  yang  dimiliki  seorang  pakar  dalam  bidang tertentu  kedalam  sistem  atau  program  komputer  yang  disajikan  dengan  tampilan  yang  dapat  digunakan  oleh pengguna  (user)  yang  bukan  seorang  pakar,  sehingga  dengan  sistem  tersebut  pengguna  (user)  dapat  membuat sebuah keputusan atau menentukan kebijakan layaknya seorang pakar[2].
Sistem  ini  bekerja  untuk  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  menggabungkan  dasar pengetahuan untuk menggantikan seorang pakar dalam menyelasaikan suatu masalah. Sistem pakar adalah suatu sistem yang dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli dalam  menjawab  pertanyaan  dan  memecahkan  suatu  masalah.  Dengan  sistem  pakar  ini  orang  awam  pun  dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Kehamilan  merupakan  masa  yang  sangat  sensitif  dalam  kehidupan  wanita,  yaitu  rentan  terhadap  timbulnya gangguan  secara  fisik  maupun  mental  dan  dapat  mempengaruhi  status  kesehatan  yang  dapat  mengakibatkan komplikasi  terhadap  ibu  dan  janin,  sehingga  sangat  diperlukan  pemeriksaan  kehamilan  secara  dini,  agar  tidak terjadi  komplikasi  pada  saat  kehamilan  dan  persalinan.  Berdasarkan  pengamatan  World  Health  Organisazation (WHO) tahun 2015, angka kematian ibu dalam masa kehamilan, persalinan dan nifas adalah sebesar 303.000 jiwa dan angka kematian bayi sebesar 10.000.000 jiwa. Oleh karena itu dibutuhkan sistem teknologi berbasi komputer untuk membantu mendiagnosa sedini mungkin gangguan kehamilan. Berdasarkan data dari puskesmas tahun 2018 jumlah ibu hamil sebanyak 336 ibu hamil. Sedangkan kasus rujukan dengan komplikasi kehamilan sebanyak 84 ibu hamil (25%) [3].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1245 − 1252 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3836
Namun keterbatasan jumlah pakar atau ahli penyakit kandungan terkadang menjadi kendala bagi para ibu yang  sedang  mengandung  untuk  melakukan  konsultasi  secara  langsung  tentang  penyakit  yang  menyerang kandungan  sang  ibu.  Selain  itu  mahalnya  biaya  konsultasi  disuatu  daerah  juga  menjadi  hambatan  dalam mendapatkan solusi untuk masalah yang mereka hadapi. Hal ini biasa berlanjut pada kesalahan solusi yang diambil. Kehamilan  adalah  suatu  fenomena  fisiologis  yang  dimulai  dengan  pembuahan  dan  diakhiri  dengan  proses persalinan.  Selama kehamilan, ibu dan janin adalah unit fungsi yang tak terpisahkan. Meskipun  terlihat  dengan kondisi kehamilan yang sehat bukan berarti ibu dan janin dalam keadaan baik – baik saja [4].
Kurangnya  informasi  atau  sosialisasi  tentang  penyakit  kehamilan  akan  menyebabkan  mereka  baru mengetahui adanya penyakit yang menyertai kehamilannya setelah stadium lanjut. Penyakit pada seorang wanita yang sedang hamil merupakan penyakit yang sangat perlu diperhatikan. Karena hal ini meyangkut kesehatan dan kehidupan sang ibu dan bayinya. Dikota Lubuklinggau, kasus penyakit pada ibu hamil tergolong cukup tinggi. Hal ini di sebabkan oleh terbatasnya informasi mengenai penyakit pada ibu hamil, dan juga keluarga serta keluarga lebih memilih untuk merawat sendiri bagi anggota mereka yang mengalami penyakit tersebut dikarenakan biaya berkonsultasi ataupun biaya berobat ke pakar atau dokter ahli tidak murah. Perubahan fisiologi terjadi pada ibu hamil  dalam upaya memenuhi  kebutuhan homeostatis dan pertumbuhan janin tanpa membahayakan kesehatan. Kejadian itu dapat dicapai melalui penyesuaian berbagai sistem dalam tubuh calon ibu sehingga dapat mencukupi kebutuhan energi dan substrat-substrat untuk pertumbuhan janin serta menyingkirkan panas berlebih dan produk- produk sisa dari pertumbuhan janin. Sistem tersebut umumnya disebut sebagai sistem pakar.  Selain itu penerapan metode  naïve  bayes  yang  digunakan  merupakan  variabel  berdasarkan  nilai  ketidakpastian  pakar  obstetri  dan ginekologi  kemudian dirumuskan menjadi  data. Nilai ketidakpastian data pada gejala dan penyakit  digunankan sebagai masukan sistem saat melakukan akuisisi pengetahuan penyakit oleh dokter menjadi masukan sistem saat melakukan akuisisi pengetahuan kaidah penyakit bayes [5].
Dalam bidang kesehatan terdapat suatu kecerdasan buatan yang disebut dengan sistem pakar, yaitu suatu sistem komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh seorang pakar dalam bidangnya. Penelitian ini menggunakan metode Depth First  Search  yang  akan  melakukan  penelusuran  secara  mendalam  berdasarkan  fakta  yang  akan  diberikan  oleh pengguna.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membantu  ibu  hamil  untuk  mendiagnosa  penyakit  saat  kehamilan  tanpa harus menemui pakarnya, data yang digunakan berupa data gejala [6].
Menurut Muhammad Ridho Handoko Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Web  dengan  hasil:  Banyak  masalah  yang  menyebabkan  angka  kematian  tinggi. Pertama, karena kurangnya informasi mengenai kesehatan obstetri dan ginekologi. Kedua, kurangnya pelayanan emergensi obstetrik dan neonatal dasar dan komprehensif yang dapat dijangkau secara tepat waktu oleh masyarakat yang membutuhkan. Ketiga, masih banyak yang mengatasi masalah kesehatan tersebut dengan jalan tradisional yang  tidak  jarang  kontra-produktif  dengan  keadaan  tubuh,  sehingga  bila  sudah  parah  baru  datang  ke  dokter. Metode  naïve  bayes  merupakan  algoritma  yang  mampu  menerima  input  dalam  bentuk  apapun  dan  memiliki kecepatan dalam memproses suatu data. Setiap data baru akan dilakukan probabilitas dengan setiap class yang ada. Hasil akhir dilihat nilai yang paling tinggi, sehingga algoritma ini dirasa cukup baik untuk menentukan probabilitas dalam  menentukan  hasil.  Pada  penelitian  ini  algoritma  naïve  bayes  digunakan  untuk  melakukan  penentuan penyakit selama masa kehamilan. Hasil dari pengujian yang dilakukan dengan ketepatan diagnosa yang diperoleh dari perbandingan antara hasil diagnosa sistem dengan diagnosa pakar adalah sebesar 77% [7].
Menururut Wahyu Fajrin Mustafa Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil Menggunakan Teorema Bayes  Di  Apotek  Rumah  Sederhana  Jayapura  dengan  hasil  :  Kehamilan  adalah  proses  yang  terjadi  mulai  dari pembuahan hingga kelahiran, dimulai dengan prosedur pembuahan sel telur oleh sperma, kemudian ditanamkan di lapisan rahim, dan kemudian ke janin. Kehamilan terjadi selama 40 minggu, dibagi dengan karakteristik spesifik perkembangan janin. Namun, beberapa ibu  mengeluh  tentang masalah yang membuatnya tidak nyaman selama kehamilan, terutama selama kehamilan muda. Masalah ini mungkin  berbeda untuk setiap wanita dan waktunya juga mungkin berbeda. Bahkan, ada beberapa wanita yang mungkin tidak mengalami keluhan yang sama seperti wanita lain.   Sistem pakar adalah salah satu bagian dari kecerdasan buatan manusia yang berisi pengetahuan dan pengalaman yang dimasukkan oleh satu atau banyak pakar ke dalam bidang ilmu tertentu, sedangkan metode yang digunakan  adalah  Bayes  Theorem[8][9],  yang  merupakan  teorema  dengan  dua  interpretasi  berbeda.  Dalam interpretasi  Bayes,  teorema  ini  menyatakan  sejauh  mana  tingkat  kepercayaan  subyektif  harus  berubah  secara rasional ketika ada instruksi  baru. Tujuan dari  sistem pakar ini adalah untuk  membantu pengguna awam  untuk mendeteksi timbulnya penyakit di dalam rahim wanita hamil dan memberikan saran pengobatan yang mungkin, tetapi sistem ini bukan pengganti mutlak untuk dokter [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  langkah-langkah  atau  tahapan-tahapan  yang  akan  di  lakukan  pada  penelitian. Tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1245 − 1252 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3836
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Proses pertama yang dilakukan adalah mengidentifikasi masalah, kemudian mengumpulkan data, lalu data di olah dan di proses, setelah memperoleh hasil kemudian dapat ditarik kesimpulan.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem dalam penyelesaian masalah yang digunakan oleh penulis menggunakan metode- metode pada pengembangan sistem, berupa KDD untuk mengolah data yang akan digunakan dan SDLC sebagai metode untuk perancangan sistem yang akan dibuat [11]. KDD (Knowledge Discovery in Database) Data Mining sering  disebut  sebagai  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  yang  bertugas  untuk  mengekstrak  pola  atau model dari data dengan menggunakan suatu algoritma yang spesifik. Gambar 2 di bawah ini merupakan proses pengolahan data pada pengembangan sistem [12]:
Gambar 2. Proses Pengembangan Sistem
Pada proses Knowledge Discovery Database (KDD) di atas terdapat beberapa tahapan yaitu sebagai berikut 1. Data Selection
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah dataset yang berupa record yang terdiri dari 45 data penyakit ibu  hamil  pada  bulan  Agustus  sampai  Novermber  2022  dalam  format  Ms.Excel.  Data  terdiri  dari  NIK/no registasi, nama pasien, umur, alamat, tanggal kunjungan, pekerjaan, hamil/tidak, suhu badan, dan muntah/mual, berkeringat, konfirmasi lab. Atribut data selection tersebut terlihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Selection No Atribut Keterangan 1 Suhu Badan Merupakan suhu tubuh yang dirasakan oleh pasien yang terkena gejala 2 Muntah/mual Merupakan keterangan pasien mual muntah atau tidak 3 Berkeringat Merupakan keterangan pasien berkeringat atau tidak.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1245 − 1252 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3836
No Atribut Keterangan
4 Konfirmasi Lab  Merupakan hasil dari diagnosis yang didapat dari jenis parasit pada pasien
2. Pre-processing cleaning.
Sebelum  melakukan  proses  data  mining  data  perlu  dilakukan  pembersihan  atau  data  cleaning  pada  data selection.  Proses  data  cleaning  mencakup  antara  lain  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang  inkonsisten, memperbaiki kesalahan data seperti kesalahan cetak (tipografi). Pada data malaria dilakukan proses cleaning dengan membersihkan 45 data sampel yang diambil. Tabel 2 menerangkan proses Cleaning tersebut:
Tabel 2. Data Pre-Processing Cleaning No  NIK/No.Register Nama Pasien Umur Status Alamat Tanggal Kunjungan Keterangan 1 p1670000001 Khotijah 45 Thn Kawin Kel.Jaya Bakti 11 April 2019 Lagi Diobati 2 p1670000002 Nelli 45 Thn Kawin Kel.Jaya Bakti 11 April 2019 Lagi Diobati 3 p1670000003 Khairunnissa 45 Thn Kawin Kel. Mesat 11 April 2019 Lagi Diobati 4 p1670000004 Hardianti 45 Thn Kawin Kel. Bandung Kanan 11 April 2019 Lagi Diobati 5 p1670000005 Betti 45 Thn Kawin  Kel.. Bandung Kiri 11 April 2019 Lagi Diobati 6 p1670000006 Rimawati 45 Thn Kawin Kel. Sukajadi 11 April 2019 Lagi Diobati 7 p1670000007 Zahro 45 Thn Kawin Kel. Mesat 11 April 2019 Lagi Diobati 8 p1670000008 Santi 45 Thn Kawin Kel. Sukajadi 11 April 2019 Lagi Diobati 9 p1670000009 Sandora 45 Thn Kawin Kel. Sukajadi 11 April 2019 Lagi Diobati 10 p16700000010 Rini 45 Thn Kawin Kel. Bandung Kanan 11 April 2019 Lagi Diobati 11 p16700000011 Rukiah 45 Thn Kawin Kel. Mesat 11 April 2019 Lagi Diobati 12 p16700000012 Yana 45 Thn Kawin Kel. Bandung Kanan 11 April 2019 Lagi Diobati
3. Transformation
Mentransformasi atau mengubah data ke dalam bentuk yang lebih sesuai untuk proses data mining. Data akan diubah  ke  dalam  format  yang  dapat  memudahkan  proses  untuk  memprediksi  penyakit  malaria.  Data transformation terliah pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Transformation
Demam Transformasi 36 0 - 37 0 Rendah >=37 0 - 38 0 Sedang 39 0 - 40 0 Tinggi >40 0 Sangat Tinggi
4. Data Mining
Merupakan  proses  menghitung  data  yang  sudah  diseleksi,  dibersihkan  dan  ditransform.  Sebelum  dihitung dengan metode Naïve Bayes, data dibuat menjadi data training dengan atribut yang sudah disesuaikan.
Tabel 4. Data Mining No  Demam  Panas Tinggi  Meriang Mual Nyeri Sendi  Berkeringat Hasil 1 Rendah Sedang Ya Sering Nyeri Ya Negatif 2 Rendah Tinggi tidak Tidak sering Tidak Ya Negatif 3 Sedang Sedang tidak Sering Nyeri Tidak Negatif 4 Sedang Ringan tidak Sering Tidak Ya Negatif 5 Sedang Ringan tidak Tidak Sering Nyeri Ya Negatif 6 Sedang Ringan tidak Sering Nyeri Ya Negatif 7 Sedang Ringan tidak Sering Nyeri Ya Negatif

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1245 − 1252 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3836
No  Demam  Panas Tinggi  Meriang Mual Nyeri Sendi  Berkeringat Hasil 8 Sedang Ringan tidak Tidak Sering Nyeri Ya Negatif
5. Data Testing
Merupakan data uji yang diperlukan untuk menghitung prediksi malaria dengan metode Naïve Bayes
Tabel 5. Data Testing Demam  Sakit lambung  Menggigil Muntah Nyeri sendi  Berkeringat Hasil 39 0- 40 0 Berat Ya Tidak sering Tidak Ya Negatif
6. Evolution
Berdasarkan data uji yang belum diketahui  class hasilnya, kemudian ”,  - 40  dihitung dengan metode Naïve Bayes maka data X = (demam= “39 sakit kepala= “Berat”, menggigil= “Ya”, mual/muntah=”Tidak Sering”, nyeri otot= “Tidak”, berkeringat= “Ya”) dan class hasil yang belum diketahui, menghasilkan nilai dari hasil diagnosa positif lebih besar daripada class hasil negatif yaitu 0,0103

## 2.2 Metode Naïve Bayes
Naïve  bayes  adalah  sebuah  algoritma  supervised  learning  berdasarkan  teorema  Bayes  yang  digunakan  untuk memecahkan  masalah  klasifikasi  dengan  mengikuti  pendekatan  probabilistik.  Naïve  bayes  dikemukakan  oleh ilmuwan inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Baye. Klasifikasi naïve bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak berhubungan dengan ciri dari kelas yang lainnya  [5][6].
Naïve  Bayes  Classifier  dapat  diartikan  sebagai  9 metode  klasifikasi  yang  berdasarkan  teorema  bayesian dengan asumsi bahwa setiap variabel atau parameter penentu keputusan bersifat bebas (independence) sehingga ada  atau  tidaknya  variabel  atau  parameter  sama  sekali  tidak  terkait  dengan  keberadaan  atribut  yang  lainnya. Algoritma naïve bayes menggunakan dua bentuk data untuk proses prediksinya yaitu dataset dan data tes. Dataset digunakan sebagai  data latih  untuk menentukan peluang yang akan terjadi. Sedangkan data tes sebagai  data uji atau data yang akan diprediksi dari peluang yang sudah terbentuk tersebut [7]. Rumus Naïve Bayes sebagai berikut :
𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 ) = 𝑃(𝑋|𝐻).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) . (1)
Dimana :
X  =  Data dengan class yang belum diketahui.
H  = Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(H|X): =  Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posterior probabilitas)
P(H) =  Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas).
P(X|H)  =  Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
P(X) =  Probabilitas X.

## 2.3 Use Case Diagram
Use Case merupakan alur atau tahapan yang akan dilakukan dalam proses penelitian, sub-subnya terdiri dari Login, Olah Gejala, Olah Penyakit, Diagnosis, Laporan dan Logout. Alur tersebut dapat pada gambar 4 dibawah ini :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1245 − 1252 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3836

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem pakar pendeteksi penyakit pada ibu hamil dengan 12 item yang di sediakan. Terdapat pula tabel pengujian dari sistem tersebut apakah sistem tersebut sudah sesuai dan berhasil atau tidak  dapat  dijalankan.  Tampilan  awal  merupakan  tampilan  umum  dari  puskesmas  Swasti  Saba,  untuk  lebih jelasnya diuraikan pada gambar-gmbar di bawah ini:
Halaman  beranda,  merupakan  halaman  website  pertama  kali  muncul  dimana  tampilannya  terlihat  pada gambar 5 berikut :

## Gambar 5. Halaman Beranda Puskesmas Swasti Saba
Pada  halaman  ini  pasien  yang  akan  melakukan  pengobatan  atau  mencari  informasi  yang  berhubungan dengan gejala penyakit bagi ibu hamil dapat dengan langsung mencari di handphone link dari puskesmas swasti Saba Lubuklinggau. Halaman user Login ini adalah halaman web yang dapat di gunakan user untuk malakukan registarsi dan dapat dilihat pada gambar 6 berikut:

## Gambar 6. Halaman Login
Pada  halaman  login  pasien  dapat  memasukkan  username  dan  passordnya  apabila  sudah  melakukan registrasi pendaftaran pada akun pasien di Puskesmas Swasti Saba. Dalam mendafatar maka ada item-item atau criteria yang wajib diisi oleh pasien yang akan mendafatar pertama kali pada akun pendaftaran ini. Pada halaman ubah password ini, pasien dapat mengubah password pada menu profil yang mana password ini akan mudah diingat atau  dihapalkan  oleh  pasien.  Pada  pendaftaran  awal  password  yang  diberikan  oleh  admin  memang  mudah  di tirukan oleh orang lain karena masih mempergunakan langkah langkah umum. Halama ubah passwor ini terlihat pada gambar 7 dibawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1245 − 1252 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3836
Pada halaman gejala, pasien dapat  memilih menu-menu gejala penyakit yang sama dengan diderita oleh pasien.  Halaman ini ada sistem solusi apabila penyakit yang diderita oleh pasien tidak terlalu parah dan bila ada kendala dengan gejala yang di  hadapi  oleh  pasien maka bisa datang langsung ke puskesmas  swasti saba untuk menanyakan secaa langsung dengan dokter yang ada di Puskesmas Swasti Saba. Dan halam Web Gejala Penyakit dapat dilihat pada gambar 8 dibawah ini :
Gambar 8. Halaman Gejala
Pada halaman penyakit ini pendafatar atau pasien yang telah membuat akun di dalam sistem pakar yang terdapat  di  Puskesmas  Swasti  Saba  Lubuklinggau  maka  pasien  dapat  meilhat  dan  mengenali  jenis  jenis  yang terdapat pada menu sistem pakar dalam menanggulangi penyakit pada ibu hamil. Halam tersebut dapat diliha tpda gambar 9 berikut ini:
Gambar 9. Halaman Penyakit
Pada  halaman  daftar,  pasien  cukup  menambahkan  lagi  penyakit  lain  apabila  dirasakan  oleh  pasien mengalami  gejala- gejala yang lainnya. Dan itu dapat  dilihat pada gamabr 10 sedangkan halam kosultasi  dapat dilihat pda gambr 11 dibawah ini:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1245 − 1252 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3836

## 3.2 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan dengan tujuan untuk melihat apakah sistem berjalan dengan baik dan dapat dikases oleh admin, pasien dan pengguna lainya ataukah tidak.
Tabel 6. Hasil Pengujian Pada Sistem NO PENGUJIAN PEMBAHASAN KETERANGAN Tidak Berhasil Berhasil 1 Halaman Beranda Pada  halaman  in  user  dapat  melihat  bagian  depan  pada sistem dan menu menu yang ada ✓ 2 Halaman Login User  dapat  membuka  sistemyang  berhubungan  dengan penyakit  diderita  oleh  pasien  dengan  username  dan password yang telah diberikan admin ✓ 3 Halaman Ubah Password Pada  halaman  ini  user  dapat  mengganti  atau  mengubah password yang ada ✓ 4 Halaman Gejala Apabila dalam halmana ini pasien untuk mengecek gejala – gejala  yang  dialami  supaya  dapat  mengetahui  apabila pasien mengalami gejala yang sama seperti pada sistem 5 Halaman Penyakit Halaman yang akan dipilih oleh pasien seperti gejala yang mereka alami ✓ 6 Halaman Daftar User  pada  halaman  ini  untuk  mendaftar  di  puskesmas swasti saba apabila akan melakukan pengobatan ✓ 7 Halaman Konsultasi Pada  halaman  ini  pasien  dapat  melakukan  konsultasi dengan dokter atau petugas di puskesmas swasti saba yang berhubungan dengan penyakit yang dialami. ✓

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  pakar  yang ditampilkan  dalam  bentuk  website  ini  dapat  membantu  ibu  hamil  untuk  mendeteksi  penyakit  yang  diderita berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami  ibu  hamil  untuk  dapat  segera  diambil  tindakan  penecegahan  atauapun pengobatan agar mengurangi resiko kelahiran prematur, atau kedala-kendala lain yang akan di alami ibu hamil.

## REFERENCES
[1] Michael Reskiantio Pabubung, “Epistemologi Kecerdasan Buatan (AI) dan Pentingnya Ilmu Etika dalam Pendidikan Interdisipliner,” J. Filsafat Indones., vol. 4, no. 2, pp. 152–159, 2021.
[2] R. Agusli, M. Iqbal, and F. Saputra, “332982-Sistem-Pakar-Diagnosa-Penyakit-Pada-Ibu-239D4121,” vol. 2, no. 1, 2020.
[3] R. E. P. Mario Hangga Digdo, Abdul Wakhid, Aris Wijayanti , Andik Adi Suryanto, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor,” vol. 1, pp. 125–131, 2008.
[4] F. Realita 1), and A. Rahmawati 2), “Pengetahuan Remaja Putri Tentang Kehamilan Tidak Diinginkan,” J. Kebidanan, vol. 8, no. 02, pp. 151–159, 2016, doi: 10.35872/jurkeb.v8i02.216.
[5] H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[6] W. F. Mustafa and Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Ibu Hamil Menggunakan Teorema Bayes Di Apotek Rumah Sederhana Jayapura,” INFOS J., vol. 1, no. 3, pp. 33–39, 2019.
[7] M.  Ridho  Handoko,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  SELAMA  KEHAMILAN  MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[8] Y. B. Kusumawardana, “EXPERT SYSTEM FOR PREGNANCY DIAGNOSIS OF PREGNANT WOMEN USING APPROACH OF NAIVE BAYES METHOD.”
[9] Y. Youssef, “Bayes Theorem and real-life applications,” no. June, 2022.
[10]  W. Fajrin Mustafa, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA IBU HAMIL MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES DI APOTEK RUMAH SEDERHANA JAYAPURA.”
[11]  I. G. S. Widharma, “Perancangan Simulasi Sistem Pendaftaran Kursus Berbasis Web Dengan Metode Sdlc,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform., vol. 7, no. 2, p. 38, 2017, doi: 10.31940/matrix.v7i2.527.
[12]  A. S. Ayobami and S. Rabi’u, “Knowledge discovery in database: A knowledge management strategic approach,” Knowl. Manag. Int. Conf. 2012, no. July, pp. 4–6, 2012.