Terbit online pada laman  : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Implementasi Metode Naive Bayes Pada Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Bronkiektasis

## Hamzah Muhar Siregar
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: hamzahmuhar2808@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi    : 07 November 2020 Revisi Akhir : 15 November 2020 Diterima                  : 20 November 2020 Diterbitkan Online : 28 November 2020
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  cabang  dari  AI  yang  membuat penggunaan  secara  luas  kemapuan  yang  khusus  untuk  penyelesaian masalah  tingkat  manusia  yang  pakar. Penyakit  Bronkiektasis  adalah kondisi  ketika  saluran  bronkus  yang  terdapat  di  dalam  paru-paru mengalami kerusakan, penebalan, atau pelebaran secara permanen, dan dapat  terjadi  pada  lebih  dari  satu  cabang  bronku. Memperoleh informasi  mengenai  dianosa  penyakit  Bronkiektasis  membutuhkan sumber pengetahuan dari seorang pakar (dokter) yang ahli di bidang diagnosa  penyakit  Bronkiektasis,  namun  dikarenakan  terbatasnya waktu untuk  berkonsultasi langsung kepada seorang pakar (dokter) di bidang  penyakit  Bronkiektasis  menjadi  sebuah  masalah  bagi penderita.  Mengatasi  masalah  tersebut  maka  dibutuhkan  keahlian seorang  pakar,  namun  dengan  perkembangan  teknologi  maka seseorang  itu  tidak  lagi  harus  bertemu  dengan  pakar  yang  memiliki waktu  berkunjung  terbatas,  tetapi  bisa  memanfaatkan  sistem  pakar sebagai salah satu media konsultasi. Naive Bayes merupakan metode yang  mengasilkan  klasifikasi  kelas  dengan  membandingkan  nilai posterior dari kelas-kelas yang ada. Nilai posterior yang paling tinggi yang  terpilih  sebagai  hasil  klasifikasi.  Metode  Naive  Bayes  bekerja secara  fitur  independen  yang  artinya  sebuah  fitur  dalam  sebuah  data tidak  berkaitan  dengan  ada  atau  tidaknya  fitur  yang  lain  dalam  data yang sama
K ATA K UNCI
Implementasi, Naive Bayes, Bronkiektasi, Sistem Pakar

## K ORESPONDENSI
E-mail:
hamzahmuhar2808@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  cabang  dari AI yang  membuat  penggunaan  secara  luas  kemapuan  yang khusus  untuk  penyelesaian  masalah  tingkat  manusia  yang  pakar.  Seorang  pakar  adalah  orang  yang  mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai kemampuan khusus yang orang lain tidak mengetahui bidang  yang dimilikinya. Ketika sistem pakar dikembangkan pertama kali sekitar tahun 70-an, sistem pakar hanya berisi kemampuan yang eksklusif. Namun demikian sekarang ini istilah sistem pakar sudah digunakan untuk berbagai macam sistem yang menggunakan teknologi sistem pakar itu. Seorang pakar dengan sistem pakar mempunyai banyak perbedaan, yaitu mengenai perbandingan kemampuan antara seorang pakar dengan sebuah sistem pakar.
Penyakit Bronkiektasis adalah  kondisi  ketika  saluran bronkus yang  terdapat  di  dalam  paru-paru  mengalami kerusakan,  penebalan,  atau  pelebaran  secara  permanen,  dan  dapat  terjadi  pada  lebih  dari  satu  cabang bronkus . Kerusakan  tersebut  menyebabkan  bakteri  dan  cairan  mukus  lebih  mudah  terkumpul  di  dalam bronkus yang  dapat memicu penyumbatan saluran udara dan infeksi berulang. Penderita bronkiektasis akan lebih mudah terkena infeksi bakteri yang dapat memperparah kerusakan bronkus dan akan menjadi masalah besar bagi penderita penyakit ini. Memperoleh  informasi  mengenai  dianosa  penyakit Bronkiektasis membutuhkan  sumber  pengetahuan  dari seorang pakar (dokter) yang ahli di bidang diagnosa  penyakit Bronkiektasis, namun dikarenakan terbatasnya waktu untuk    berkonsultasi  langsung  kepada  seorang  pakar  (dokter)  di  bidang  penyakit Bronkiektasis menjadi  sebuah masalah bagi penderita.
Mengatasi masalah tersebut maka dibutuhkan keahlian seorang pakar, namun dengan perkembangan teknologi maka  seseorang  itu  tidak  lagi  harus  bertemu  dengan  pakar  yang  memiliki  waktu  berkunjung  terbatas,  tetapi  bisa memanfaatkan sistem pakar sebagai salah satu media konsultasi. Pada penelitian ini penulis merancang sistem pakar untuk  mendiagnosa  penyakit Bronkiektasis menggunakan  bahasa  pemrograman  visual  basic  net  2008  dan MySQL sebagai  ruang  penyimpanan  data.    Dalam  perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Bronkiektasis  pada  penelitian  ini penulis mengimplementasikan metode Naive Bayes.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Naive Bayes  merupakan  metode yang  mengasilkan klasifikasi kelas dengan  membandingkan nilai  posterior dari  kelas-kelas  yang  ada.  Nilai  posterior  yang  paling  tinggi  yang  terpilih  sebagai  hasil  klasifikasi.  Metode  Naive Bayes bekerja secara fitur independen yang artinya sebuah fitur dalam sebuah data tidak berkaitan dengan ada atau tidaknya fitur yang lain dalam data yang sama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kecerdasan Buatan
Kecerdasan  buatan  merupakan  bagian  dari  ilmu  pengetahuan  komputer  yang  khusus  ditujukan  dalam perancangan  otomatisasi  tingkah  laku  cerdas  dalam  sistem  kecerdasan  komputer.  Bagian  utama  dari  kecerdasan buatan adalah basis pengetahuan ( knowledge base ), yaitu suatu pengertian atau pemahaman tentang wilayah subjek yang diperoleh melalui pembelajaran dan pengalaman

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem Pakar ( Expert System ) adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud di sini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesai kan oleh orang awam.

## 2.4 Metode Naïve Bayes
Metode Naive Bayes adalah salah satu metode klasifikai. Hasil klasifikasi kelas dengan menggunakan metode Naive Bayes dilakukan dengan membandingkan nilai posterior dari kelas-kelas yang ada. Nilai posterior yang paling tinggi yang terpilih sebagai hasil klasifikasi.

## 2.5 Bronkiektasis
Bronkiektasis adalah  penyakit  saluran  napas  kronik  ditandai  dengan  dilatasi  abnormal  yang  permanen  disertai rusaknya dinding bronkus. Biasanya pada daerah tersebut ditemukan perubahan yang bervariasi termasuk di dalamnya inflamasi transmural, edema mukosa (BE silindris), ulserasi (BE kistik) dengan neovaskularisasi dan timbul obstruksi berulang karena  infeksi sehingga terjadi perubahan arsitektur dinding bronkus serta fungsinya.  Keadaan yang sering menginduksi terjadinya bronkiektasis adalah infeksi, kegagalan drainase sekret, obstruksi saluran napas dan atau gangguan mekanisme pertahanan individu

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1Analisa
Penyakit Bronkiektasis adalah  kondisi  ketika  saluran bronkus yang  terdapat  di  dalam  paru-paru  mengalami kerusakan,  penebalan,  atau  pelebaran  secara  permanen,  dan  dapat  terjadi  pada  lebih  dari  satu  cabang bronkus . Kerusakan  tersebut  menyebabkan  bakteri  dan  cairan  mukus  lebih  mudah  terkumpul  di  dalam bronkus yang  dapat memicu penyumbatan saluran udara dan infeksi berulang.
Penderita bronkiektasis akan lebih mudah terkena infeksi bakteri yang dapat memperparah kerusakan bronkus dan akan menjadi masalah besar bagi penderita penyakit ini.
Sistem pakar untuk  memperoleh  informasi  mengenai dianosa penyakit Bronkiektasis pada penelitian  ini dirancang menggunakan menggunakan bahasa pemrograman visual basic net 2008 dan MySQL sebagai ruang penyimpanan data. Dalam  perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Bronkiektasis  pada  penelitian  ini  penulis  menerapakan  metode Naive Bayes.

## 3.2. Penerapan Metode Naïve Bayes
Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasar  pada  penerapan teorema Bayes . Penerapan metode naïve bayes merupakan tahapan yang dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi dalam proses diagnosa penyakit Bronkiektasis. Contoh soal diagnosa penyakit Bronkiektasis pada peneltian ini yaitu seorang pasien ingin melakukan diagnosa terhadap penyakit yang dialami. Pasien menjawab pertanyaan yang diberikan oleh sistem dengan  jawaban “Ya” atau “Tidak”, sesuai dengan gejala  yang dialami. Adapun pertanyaan yang dijawab oleh pasien adalah sebagai berikut ini :
1. Apakah anda merasakan nyeri menusuk di dada ? Jika pasien menjawab “ya”, maka pertanyaan selanjutnya
2. Apakah anda merasakan Batuk yang semakin memburuk dengan dahak yang mengental, berubah warna menjadi lebih kehijauan, dan meneluarkan bau tidak sedap ? Jika pasien menjawab “ya”, maka pertanyaan selanjutnya
3. Apakah anda merasakan sangat lelah? Jika pasien menjawab “ya”, maka pertanyaan selanjutnya

## Bulletin of Information Technology (BIT)
4. Apakah anda merasakan Sesak Nafas ? Jika pasien menjawab “ya”, maka pertanyaan selanjutnya
5. Apakah  anda  merasakan  Kulit  dan  bibir  dan  bibir  tampak  kebiruan?  Jika  pasien  menjawab  “tidak”,  maka pertanyaan selanjutnya.
6. Apakah  anda  merasakan  Bingung  dan  gangguan  mental  ?  Jika  pasien  menjawab  “Tidak”,  maka  pertanyaan selanjutnya.
7. Apakah anda merasakan Batuk Mengeluarkan Darah ? Jika pasien menjawab “Ya”, maka pertanyaan selanjutnya.
8. Apakah  anda  merasakan  Demam  dengan  suhu  di  atas  38 C  ?  Jika  pasien  menjawab  “Tidak”,  maka  pertanyaan selanjutnya.
9. Apakah anda  merasakan  Tidak enak badan ?  Jika pasien  menjawab  “Ya, Maka sistem akan akan menampilkan gejala yang dialami pasien yaitu :
1. Nyeri menusuk di dada
2. Batuk yang semakin memburuk dengan dahak yang mengental, berubah warna menjadi lebih kehijauan, dan meneluarkan bau tidak sedap
3. Merasakan sangat lelah
4. Sesak Nafas
5. Batuk Mengeluarkan Darah
6. Tidak enak badan
Formula :
Dimana : P(vj) = probabilitas penyakit vj tanpa memandang gejala apapun P(ai|vj) = probabilitas gejala ai pada penyakit vj
Proses klasifikasi:
1. Infeksi Sekunder Akibat Kerusakan Bronkus (P1)
= P(1)*P(G1|P1)*P(G2|P1)*P(G3|P1)*P(G4|P1)*P(G7|P1)*P(G10|P1) = 0.8*0.7*0.5*0.8*0.7*0.8*0.5 = 0.06272
2. Infeksi paru-paru (P2)
= P(2)*P(G1|P2)*P(G2|P2)*P(G3|P2)*P(G4|P2)*P(G7|P2)*P(G10|P2) = 0.7*0.7*0*0*0.9*0*0 = 0 Dari proses klasifikasi didapat penyakit Bronkiektasis dengan  nilai naïve bayes tertinggi  yaitu :  “Infeksi Sekunder Akibat Kerusakan

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Tampilan Sistem
Tampilan  sistem  merupakan  tampilan  antar  muka yang  berfungsi  sebagai  media  komunikasi  penghubung user atau  pengguna  dengan  sistem  pakar  diagnosa Bronkiektasis dengan  menerapkan  metode naïve  bayes yang dibangun pada penelitian ini. Tampilan sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes yang  dibangun  pada  penelitian  ini  yaitu  tampilan form login,  tampilan form menu  utama,  tampilan form pasien, tampilan form gejala, tampilan form penyakit, tampilan form rule based , dan tampilan diagnosa.
1. Form Login
Form Login merupakan tampilan  sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan  menerapkan  metode naïve bayes yang tampil pertama kali ketika user mengoperasikan  sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes yang dibangun pada penelitian ini. Form Login berfungsi sebagai media penghubung antara user dengan sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes untuk melakukan proses login agar dapat masuk ke halaman form menu utama. Tampilan form login sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 4.1 Form Login 2. Form Menu Utama
Form menu utama merupakan tampilan  sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes yang  tampil  setelah user atau  pengguna  berhasil  melakukan  login  dengan  benar  pada form  login . Form menu berfungsi untuk menampilkan pilihan menu seperti menu file, submenu pasien, submenu gejala, submenu penyakit,  submenu rule  based, submenu  keluar,  menu  diagnosa. Form menu  utama  sistem  pakar  diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 4.2 Form Menu Utama 3. Form Pasien
Form pasien merupakan form yang tampil setelah user atau pengguna sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes memilih submenu pasien. Form pasien berfungsi untuk melakukan pengolahan data pasien pada sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes . Form pasien pada sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 4.3 Form Pasien 4. Form Gejala Form gejala merupakan form yang tampil setelah user atau pengguna sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan  metode naïve  bayes memilih submenu gejala. Form gejala  berfungsi  melakukan  pengolahan  data gejala  pada  sistem  pakar  diagnosa Bronkiektasis dengan  menerapkan  metode naïve  bayes . Form gejala  sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 4.4 Form Gejala 5. Form Penyakit
Form penyakit merupakan form yang tampil setelah user sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes memilih submenu penyakit. Form penyakit berfungsi melakukan pengolahan data penyakit pada  sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan  metode naïve bayes . Form penyakit pada  sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 4.5 Form Penyakit 6. Form Rule Based
Form rule  based merupakan form yang  tampil  setelah user sistem  pakar  diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan  metode naïve  bayes memilih submenu rule  based . Form rule  based berfungsi  melakukan pengolahakan data rule based . Form rule based pada  sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan  menerapkan metode naïve bayes dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 4.6 Form Rule Based 7. Form Diagnosa
Form diagnosa merupakan form yang tampil setelah user sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes memilih  menu diagnosa. Form diagnosa berfungsi  melakukan pengolahakan data diagnosa untuk memperoleh hasil diagnosa penyakit Bronkiektasis yang dialami pasien. Form diagnosa pada sistem pakar diagnosa Bronkiektasis dengan menerapkan metode naïve bayes dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 4.7 Form Diagnosa

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan-kesimpulan.
Adapun kesimpulan-kesimpulan tersebut adala sebagai berikut:
1. Sistem  pakar  diagnosa  penyakit bronkiektasis pada  penelitian  ini  dibangun  mengguakan visual  basic  net 2008 .
2. Data gejala dan penyakit yang digunakan pada sistem pakar diagnosa  pengayit bronkiektasis pada penelitian ini berdasarkan pakar (dokter) ahli diagnosa penyakit bronkiektasis.
3. Metode naïve  bayes yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  dapat  mempercepat  proses  diagnosa  penyakit bronkiektasis .

## REFERENCES
[1]  Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya, Gava Media, Jakarta, 2003. Andri Kristanto,.
[2]  Pemrograman WAP dengan menggunakan WML, Andi, Yogyakarta, 2006. Janner Simarmata,.
[3]  Sistem Pakar Teori dan Aplikasinya, Andi Yogyakarta. 2006 Kusrini,.
[4]  Dkk., Kecerdasaan Buatan, Andi, Yogyakarta, 2011 T. Sutojo,.
[5]  Dkk.,  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Kucing  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  –  Certainty Factor Berbasis Android, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, e-ISSN: 2548-964X, 2018. Achmad Affan Suprayogi Nugraha,.
[6]  http://www.klikparu.com/2013/01/bronkiektasis-be.html,.
[7]  http://doktersehat.com/penyebab-dan-gejala-bronkiektasis/,.
[8]  https://www.alodokter.com/bronkiektasis,.
[9]  Menggunakan UML, Informatika, Bandung, 2011 Herlawati Widodo Pudjo Prabowo,.
[10]  Rekayasa Perangkat Lunak Berbasis Objek dengan Metode USDP, Andi, Yogyakarta, 2010. Adi Nugroho,.
[11]  Rama Dasaratha V/ Frederick L. Jones, Sistem Informasi Akuntansi . Jakarta: Salemba Empat, 2008.
[12]  Analisis & Desain Sistem Informasi, Andi, Yogyakarta, 2005. Jogiyanto Hartono,.
[13]  Membangun  Aplikasi  Toko  dengan  Visual  Basic  2008,  Andi,  Yogyakarta,  2009.  Wahana Komputer,.
[14] Dasar Perancangan dan Implementasi, Andi, Yogyakarta, 2008. Abdul Kadir,. https://id.wikipedia.org/wiki/Pakar