e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## EXPERT SYSTEM FOR DIAGNOSING HELMINTHIC DISEASE IN CHILDREN USING THE BAYES PROBABILITY TECHNIQUE
(Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Cacingan Pada Anak Dengan Menggunakan Teknik Probabilitas Bayes)
Dedy Trisanto 1 , Nofita Rismawati 2 , Millati Izzatillah 3 ,Muhamad Femy Mulya 4
Sistem Informasi Industri Otomotif 1 , Teknik Informatika 2 , Teknik Informatika 3 , Sistem Informasi 4
Sistem Informasi Industri Otomotif 1 , Teknik dan Ilmu Komputer 2 , Teknik dan Ilmu Komputer 3 , Teknik dan Teknologi 4
Politeknik STMI Jakarta 1 , Universitas Indraprasta PGRI 2 , Universitas Indraprasta PGRI 3 , Universitas Tanri Abeng 4
dedymail2001@gmail.com 1 , novi.9001@gmail.com 2 , mizzatillah@gmail.com 3 , femy.mulya@tau.ac.id 4
Received: March 30, 2022. Revised: May 10, 2022. Accepted: May 28, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.1 (2022), Pp. 257-264
Abstrak: Penyakit  Cacingan  atau  Askariasis  adalah  infeksi  yang  disebabkan  oleh  cacing Ascaris lumbricoides yang hidup di usus manusia. Semua orang rentan akan penyakit ini, tetapi paling  sering  terjadi  pada  anak-anak.  Anak  yang  mengalami  cacingan  bisa  ditunjukkan  dari berbagai macam gejala dari yang ringan sampai yang menganggu pertumbuhan anak. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem yang dapat mengadopsi pengetahuan seorang pakar yang  dapat  memberikan  user  informasi  hasil  diagnosa  seperti  dari  seorang  pakar  mengenai penyakit  cacingan.  Penelitian  menggunakan  metode  Probabilitas  Bayes.  Teorema  Bayes  ini merupakan  suatu  metode  untuk  menghasilkan  estimasi  parameter  dengan  menggabungkan informasi dari sampel dan informasi lain yang telah tersedia sebelumnya. Sistem pakar untuk mendiagnosa  penyakit  cacingan  ini  berhasil  diimplemantasikan  dengan  aplikasi  berbasis desktop.  Sistem  pakar  dapat  membantu  user  mendapatkan  diagnosa  jenis  penyakit  cacingan yang diderita sesuai dengan gejala yang dialami.
Kata kunci: Penyakit Cacingan; Sistem Pakar; Probabilitas Bayes;
Abstract: Worm disease or Ascariasis is an infection caused by the Ascaris lumbricoides worm that lives in the human body. Everyone is susceptible to this disease, but it is most common in children. Children who experience intestinal worms can be shown from a variety of symptoms from mild to those that interfere with the child's growth. This study aims to create a system that can adopt the knowledge of an expert who can provide users with diagnostic information such as  from  an  expert  regarding  intestinal  worms.  The  research  uses  the  Bayesian  Probability method.  Bayes  theorem  is  a  method  for  generating  parameter  estimates  by  combining information from samples and other information that has been previously available. The expert system for diagnosing intestinal worms has been successfully implemented with a desktop-based
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
application. The expert system can help the user get a diagnosis of the type of intestinal worms suffered according to the symptoms experienced.
Keywords: Worm disease; Expert system; Bayesian probability;

## I. PENDAHULUAN
Penyakit Cacingan atau Askariasis adalah infeksi yang disebabkan oleh cacing Ascaris Lumbricoides yang hidup  di  usus  manusia.  Cacing  gelang  besar  ini  dapat  dengan  mudah  dilihat  tanpa  miskroskop.  Cacing  dapat diartikan sebagai parasite yang hidup dan memakan tubuh manusia. Mereka sebagian besar ditemukan di saluran gastro-intestinal seseorang, terutama pada dinding usus. Meskipun semua orang rentan terhadap penyakit, hal ini lebih sering terjadi pada anak-anak. Bahkan pada satu waktu mereka dapat terinfeksi dengan lebih dari satu jenis cacing [1] .
Penyakit  cacingan  biasanya  melanda  pada  saat  hujan,  tetapi  dapat  terjadi  kapan  saja  jika  pola  dan  gaya hidup  yang  diterapkan  tidak  sehat.  Penyebab  utama  dari  penyakit  ini  adalah  sanitasi  yang  buruk  juga  dari mengkonsumsi daging yang kurang matang [2] Karena anak-anak sangat rentan terkena cacingan, orang tua harus mengetahui  informasi  dan  diagnosa  supaya  bisa  melakukan  upaya  pencegahan  dan  pengobatan. Infomasi  ini sangat  penting  karena  orang  tua  akan  mampu  melakukan  tindakan  awal  yang  tepat  sehingga  penyakit  tidak mencapai tahap kronis dan lebih mudah disembuhkan. Informasi yang dibutuhkan adalah informasi dari seorang pakar kesehatan anak.
Diagnosa merupakan hasil pengetahuan seorang pakar yang jika bisa diakses dengan mudah akan memberi banyak  manfaat  kepada  banyak  orangtua.  Pemanfaatan  teknologi  kecerdasan  buatan  yang  mengadopsi  dari pengetahuan seorang pakar adalah sistem pakar [3] . Pengetahuan seorang pakar yang ditanamkan dalam sebuah teknologi terdapat banyak metode untuk menyelesaikannya salah satunya adalah Probabilitas Bayes. Probabilitas Bayes  adalah  metode  pembelajaran  mesin  dengan  mempelajari  kemungkinan  berdasarkan  kejadian  yang  ada evidence yang mempengaruhi [4].
Probabilitas  Bayes  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menyusun  daftar  gejala  dan  penyakit  serta membuat  penulusuran  dalam  bentuk  pertanyaan-pertanyaan  agar  nantinya  dapat  mendiagnosa  jenis  penyakit cacingan  yang dialami. Penilitian  ini diberi  judul  “Sistem Pakar Untuk  Mendiagnosa Penyakit Cacingan Pada Anak Dengan Menggunakan Teknik Probabilitas Bayes”. Sistem pakar ini berbasis pemrograman menggunakan Visual  Basic  2010  Express  dan  MySQL  sebagai  basis  data.  Dengan  metode  inferensi  yang  digunakan  untuk Probabilitas  Bayes.  Sistem  pakar  ini  menampilkan  pilihan  gejala  yang  dapat  dipilih  oleh  user,  dimana  setiap pilihan gejala akan membawa user kepada pilihan gejala selanjutnya sampai mendapatkan hasil akhir. Pada hasil akhir sistem pakar menampilkan gejala user, penyebab dan penanggulangannya.

## II. METODE DAN MATERI
Berikut  ini  adalah  landasan  teori  dan  metode  yang  digunakan  dalam  merencanakan,  menganalisis  dan merancang sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit cacingan;

## 2.1. Penyakit Cacingan
Penyakit cacingan atau askariasis biasanya disebabkan oleh cacing dan larva. Askariasis yang disebabkan oleh larva akan terjadi saat berada di paru-paru. Penderita akan mengalami demam, batuk yang diiringi perdarahan kecil dan eosinophilia. Sedangkan yang disebabkan oleh cacing dewasa lebih ringan seperti gangguan pada usus yaitu  mual,  nafsu  makan  berkurang,  diare  atau  konstipasi.  Jika  terjadi  pada  anak-anak  juga  akan  menjadi malabsorbsi yaitu keadaan malnutusrisi atau bahkan obstruksi usus [1] .
Upaya mewujudkan Indonesia yang sehat, pengendalian penyakit cacingan sangat penting dilakukan. Cara utama dalam mengendalikan penyakit ini adalah dengan memutus mata rantai lingkungan hidup cacing, seperti
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
mengajarkan anak untuk selalu mencuci makan sebelum makan dan setelah buang air besar, menjaga kebersihan kuku, tidak jajan sembarangan dan selalu menjaga kebersihan sanitasi  [5].

## 2.2. Sistem Pakar
Kecerdasan buatan bertujuan membuat komputer menjadi mengerti tentang kecerdasan dan bernalar seperti manusia.  Sehingga  komputer  dapat  melakukan  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  manusia.  Sistem  pakar  adalah sebuah  sistem  yang  bekerja  dengan  keahlian  seorang  pakar  bidang  tertentu  yang  telah  ditanamkan  pada  suatu program  komputer.  Hasil  pemikiran  seorang  pakar  yang  diolah  pada  program  komputer  ini  dapat  digunakan pengguna  yang bukan seorang pakar untuk membuat sebuah keputusan atau menentukan kebijakan, layakanya mendapatkan hasil analisis dari seorang pakar [6].

## 2.3. Teorema Bayes
Metode Teorema Bayes memandang parameter sebagai variable yang menggambarkan pengetahuan awal tentang  parameter  sebelum  pengamatan  dilakukan  dan  dinyatakan  dalam  suatu  distribusi  yang  disebut  dengan distribusi prior. Setelah pengamatan dilakukan, informasi dalam distribusi prior dikombinasikan dengan informasi dengan  data  samuai  dengan  probabilitas  subjektif,  bila  seseorang  mengamati  kejadian 𝐸 dan  mempunyai keyakinan  bahwa  kemungkinan  akan  muncul,  maka  probabilitas 𝐸 disebut  probabilitas  prior.  Setelah  ada informasi tambahan bahwa misalnya kejadian 𝐻 telah muncul, mungkin akan terjadi perubahan terhadap perkiraan semula  mengenai  kemungkinan 𝐸 untuk  muncul.  Probabilitas  untuk 𝐻 sekarang  adalah  probabilitas  bersyarat akibat 𝐻 dan disebut probabilitas posterior [7].
Sesuai dengan probabilitas subjektif, bila seseorang mengamati kejadian dan mempunyai keyakinan bahwa ada kemungkinan B akan muncul, maka probabilitas B disebut prior. Sedangkan ada informasi tambahan bahwa misalkan  kejadian  A  telah  muncul,  mungkin  akan  terjadi  perubahan  terhadap  perkiraan  semula  mengenai kemungkinan B untuk muncul. Probabilitas untuk B sekarang adalah probabilitas bersyarat akibat A dan disebut sebagai  probabilitas  posterior. Teorema  bayes  merupakan  mekanisme  untuk  memperbaharui  probabilitas  prior menjadi probabilitas prosterior [8] . Teorema bayes juga, diambil dari nama Rev. Thomas Bayes, menggambarkan hubungan  antara  peluang  bersyarat  dari  dua  kejadian  merupakan  salah  satu  cara  yang  baik  mengatasi ketidakpastian data dengan menggunakan formula bayes yang dinyatakan dengan rumus sebagai berikut:
P ( H | E ) = P (E|H) .P(H) P(E) (1)
Keterangan:
P ( H | E ) : Probabilitas hipotesis H jika diberikan evidence P (E| H ) : Probabilitas munculnya evidence apapun P(H) : Probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apa P(E) : Probabilitas evidence E
Teorema Bayes dapat dikembangkan jika setelah dilakukan pengujian terhadap hipotesis kemudian muncul lebih daris satu evidence. Dalam hal ini maka persamaan nya akan menjadi:
P ( H | E ,e) =P ( H | E ) P (e|E, H) P( e| E) (1)
Keterangan:
E
: Evidence Baru e : Evidence lama
P ( H | E ,e) : Probabilitas hipotesis H benar jika muncul evidence baru E dari evidence lama e. P (H| E ) : Probabilitas hipotesis H benar jika diberikan evidence E. P(e | E,H)  : Kaitan antar e dan E jika hipotesis H benar. P(e|E) : Kaitan antara e dan E tanpa memandang hipotesis apapun.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## 2.4. Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi pengetahuan pada sistem pakar untuk mendeteksi dini dan pencegahan penyakit cacingan pada anak balita didapat dari:
1. Pakar dari objek penyakit cacingan yaitu dokter anak dan bidan yang sering kali menangani anak-anak.
2. Artikel dan jurnal serta buku untuk referensi tambahan.

## 2.5. Representasi Pengetahuan
Sistem  pakar  untuk  mendekteksi  dini  dan  pencegahan  penyakit  cacingan  pada  anak-anak  menggunakan basis pengetahuan, basis  aturan dan  mesin inferensi untuk mendiagnosa penyakit serta memberikan informasi tentang jenis cacing yang menyebabkan penyakit cacingan. Basis pengetahuan berisi fakta-fakta yang dibutuhkan oleh sistem, basis aturan berisi aturan analisis sedangkan  mesin  inferensi digunakan untuk menganalisis  fakta- fakta yang dimasukkan oleh user sehingga dapat ditentukan suatu kesimpulan. Data-data yang menjadi input pada sistem pakar ini adalah data fakta yang diperoleh dari informasi seorang pakar, internet yang telah dicocokkan dengan penelitian seorang pakar.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
3.1. Penyusunan Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan yang diperlukan sistem terdiri dari data gejala, data penyakit, data pencegahan penyakit, dan data solusi. Adapun tabel yang memuat tentang basis pengetahuan tentang data gejala dapat dilihat pada table dibawah ini:
Tabel I. Basis Pengetahuan Data Gejala Kode Gejala Gejala G001 Nafsu makan berkurang G002 Sering sakit perut G003 Mata pucat G004 Batuk tak sembuh-sembuh G005 Diare G006 Disentri ( diare disetai darah atau berlendir ) G007 Anemia atau kurang darah G008 Berat badan menurun G009 Cacing dalam kotoran atau feses G010 Lesu G011 Tak bergairah G012 Terlihat Pucat G013 Rentan terhadap penyakit G014 Gatal-gatal di sekitar anus G015 Sulit tidur G016 Perut buncit G017 Suka mengantuk G018 Rasa mual G019 Muntah ada cacing G020 Perut kembung
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Tabel yang memuat tentang basis pengetahuan tentang data penyakit dapat dilihat pada table dibawah ini:
Tabel II. Basis Pengetahuan Data Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P001 Penyakit cacing gelang P002 Penyakit cacing cambuk P003 Penyakit cacing tambang P004 Penyakit cacing kremi P005 Penyakit cacing pita

## 3.2. Penyusunan Basis Aturan
Selain berisi fakta-fakta yang dibutuhkan sistem, basis pengetahuan juga memerlukan sistem yang terdiri dari  aturan  gejala  penyakit,  aturan  pencegahan  penyakit,  dan  aturan  solusi.  Pembentukan  basis  pengaturan ditujukkan pada tabel berikut ini:
Tabel III. Penyusunan Basis Aturan No Aturan Gejala Penyakit 1 IF mengalami Nafsu makan berkurang (G001) dan Sering sakit perut (G002) OR salah satunya AND Mata pucat (G003) AND Batuk tak sembuh-sembuh (G004) THEN cacing gelang (P001)
2
IF mengalami Diare (G005) dan Disentri (Diare disertai darah atau berlendir)
(G006) OR salah satunya AND Anemia (G007) AND Berat badan Menurun (G008) AND Cacing dalam kotoran atau feses (G009) THEN cacing cambuk (P002)
3 IF mengalami Lesu (G010) dan Tak bergairah (G011) OR salah satunya AND Terlihat pucat (G012) AND Rentan terhadap penyakit (G013) THEN cacing tambang (P003)
4 IF mengalami Gatal-gatal disekitar anus (G014) dan Sulit tidur (G015) OR
salah satunya AND Perut buncit (G016) AND Suka mengantuk (G017) THEN cacing kremi (P004)
5
IF mengalami Rasa mual (G018) dan Muntah ada cacing (G019) OR salah satunya AND Perut Kembung (G020) THEN cacing pita (P004)

## 3.3. Implementasi Sistem
Implementasi  pengetahuan  pakar  ke  dalam  sebuah  program  komputer  berhasil  dilakukan  menggunakan metode probabilitas bayes. Implementasi dapat dilihat pada gambar-gambar berikut.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 1. Halaman Utama Aplikasi
Pada gambar 1 berisikan tentang form hamalam pertama yang mana user dapat melakukan konsultasi dan mendapatkan basis pengetahuan,  yaitu pengetahuan tentang gejala cacingan, solusi, pencegahan, aturan gejala, aturan solusi dan aturan pencegahan.
Setelah itu masuk halaman konsultasi yang berisi pertanyaan-pertanyaan yang diajukan kepada user tentang
gejalah-gejala yang dirasakan user. Halaman konsultasi dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Halaman Konsultasi
Setelah  mengisi  form  konsultasi  halaman  akan  menampilkan  hasil  atau  jawaban  dari  pertanyaan- pertanyaan yang telah di isikan user sesuai dengan gejala yang di rasakannya pada form sebelumnya. Halaman hasil konsultasi dapat dilihat dari gambar berikut.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 3. Halaman Hasil Konsultasi
Setelah mendapatkan hasil konsultasi user mendapatkan informasi mengenai kemungkinan penyakit yang diderita  beserta  detail  penyakit  nya  dan  solusi  serta  pencegahan  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan. Halaman detail informasi penyakit dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Halaman Informasi Detail Penyakit
.

## IV. KESIMPULAN
Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit cacingan menggunakan metode probabilitas bayes ini berhasil diimplementasikan dan digunakan sebagai pakar yang dapat menentukan jenis cacingan yang dialami berdasarkan gejala yang dirasa serta solusi untuk pengobatan dan pencegehan untuk selanjutnya. Sistem pakar mendiagnosa
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1  June  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
penyakit  cacingan  ini  dapat  dikembangkan  juga  dengan  metode  lain  agar  dapat  membandingkan  hasil  dalam membuat keputusan.

## REFERENSI
[1] S. Bedah and A. Syafitri, “INFEKSI KECACINGAN PADA ANAK USIA 8-14 TAHUN DI RW 007 TANJUNG LENGKONG KELURAHAN BIDARACINA, JATINEGARA, JAKARTA TIMUR,” 2018. [Online]. Available: http://journal.thamrin.ac.id/index.php/JIK/article/view/106
[2] N. Fadhila, “Kecacingan Pada Anak.”
[3] Khairani and Sulindawaty, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA PENYAKIT CACINGAN PADA KAMBING ETAWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES (STUDI KASUS : PUSAT KESEHATAN HEWAN WILAYAH I LUBUK PAKAM),” MAIKA(Majalah Ilmiah Kaputama) , vol. 4, no. 1, 2020.
[4] P. S. Dewi, R. Dwi Lestari, and R. T. Lestari, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT IKAN KOI DENGAN METODE BAYES,” Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA) , vol. 25, no. 1, 2015.
[5] J. Darma, A. Husada, and V. I. Volume, “PENGETAHUAN TENTANG CACINGAN DAN UPAYA PENCEGAHAN KECACINGAN,” 2019.
[6] M. Kom. ANIK ANDRIANI, Pemrograman Sistem Pakar: Konsep Dasar dan Aplikasinya Menggunakan Visual Basic 6 . Yogyakarta: MediaKom, 2017.
[7] I. W. Priyana, D. H. Satyareni, D. Erliyah, and N. Jannah, “RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT MATA DENGAN METODE TEOREMA BAYES.”
[8] P. Studi Sistem Informasi and S. Triguna Dharma, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT ANEMIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES * Trinanda Syahputra #1 , Muhammad Dahria #2 , Prilla Desila Putri #3”.