Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1363 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 191-199 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF BAYES THEOREM ALGORITHM FOR WEB-BASED EXPERT SYSTEMS FOR DIAGNOSIS OF HUMAN SKIN DISEASES
Yoga Handoko Agustin 1 , Fitri Nuraeni 2 , Anisa Devisa Putri 3
1,2,3 Informatics Engineering Study Program, Institut Teknologi Garut, Indonesia Email: 1 yoga.handoko@itg.ac.id , 2 fitri.nuraeni@itg.ac.id , 3 1906154@itg.ac.id
(Article received: September 1, 2023; Revision: October 9, 2023; published: February 13, 2024)

## Abstract
The skin is an important organ in the human body which has various roles, such as functioning as a sense of touch, as a means of excretion through sweat glands, regulating body temperature, and as a place to store fat. If the care is not good, the skin can become infected, which is caused by the proliferation of bacteria, germs and viruses in the skin tissue. However, ironically, people often underestimate skin diseases because they are considered less dangerous and do not lead to death. In Garut Regency there is the Tarogong Community Health Center which is a community health center that provides health services, one of which is skin disease examination for the people of Garut. This health center has a practicing doctor, but the doctor is a general practitioner. So to provide services to people who experience skin diseases, they need help from experts. Based on these problems, this research is entitled Implementation of the Bayes Theorem Algorithm in a Web-Based Human Skin Disease Diagnosis Expert System. The Bayes theorem algorithm can determine a possibility that will occur in the future with information from the past and can later reach precise and accurate decisions and information. The methodology used in this research is the Expert System Development Life Cycle (ESDLC) which is a methodology for building or developing an expert system that is structured and directed in its work. The results of this research are in the form of an expert system application that can diagnose 14 types of skin diseases based on 26 symptoms that are often felt by the public and it was found that the results of the system diagnosis and expert diagnosis were 83.3% in agreement with 30 tests carried out with 25 appropriate data and 5 data. it is not in accordance with.
Keywords : Bayes Theorem, ESDLC, Expert, Skin, System.

## IMPLEMENTASI ALGORITMA TEOREMA BAYES PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT MANUSIA BERBASIS WEB

## Abstrak
Kulit adalah organ penting dalam tubuhmmanusia yang memiliki peran beragam, seperti berfungsi sebagai indra peraba, sebagai alat ekskresi melalui kelenjar keringat, mengatur suhu tubuh, serta menjadi tempat penyimpanan lemak.  Jika  perawatannya  kurang  baik,  kulit  bisa  mengalami  infeksi,  yang  disebabkan  oleh  perkembangbiakan bakteri, kuman, dan virus di dalam jaringan kulit. Namun, ironisnya, masyarakat sering kali meremehkan penyakit kulit  karena  dianggap  tidak  begitu  berbahaya  dan  tidak  berujung  pada  kematian.  Di  Kabupaten  Garut  terdapat Puskesmas  Tarogong  yang  merupakan  puskesmas  yang  menyediakan  layanan  kesehatan  salah  satunya pemeriksaan penyakit kulit untuk masyarakat garut. Puskesmas ini memiliki dokter praktek namun dokter tersebut adalah dokter umum. Sehingga untuk melakukan layanan pada masyarakat yang mengalami penyakit kulit tersebut membutuhkan adanya bantuan dari pakar. Berdasarkan permasalahan tersebut penelitian ini berjudul Implementasi Algoritma Teorema Bayes Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Manusia Berbasis Web. Algoritma teorema bayes dapat menentukan sebuah kemungkinan yang akan terjadi dimasa depan dengan informasi dari masa lampau dan nantinya dapat mencapai keputusan dan informasi yang tepat dan akurat. Metodologiiyang digunakanndalam penelitiannini  yaitu Expert  System  DevelopmenttLife  Cycle (ESDLC)  yanggmerupakan  metodologi  untuk pembangunan atau pengembangan sistem pakar yang terstruktur dan terarah pengerjaannya. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi sistem pakar yang dapat mendiagnosa 14 jenis penyakit kulit berdasarkan 26 gejala yang sering dirasakan  oleh  masyarakat  dan  didapat  kesesuaian  antara  hasil  diagnosa  sistem  dengan  diagnosa  pakar  sebesar 83.3% dari pengujian yang dilakukan sebanyak 30 diagnosa dengan 25 data sesuai serta 5 data tidak sesuai.
Kata kunci : ESDLC, Kulit, Pakar, Sistem, Teorema Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  organ  tubuh  manusia  yang memiliki  banyak  peranan  penting,  misalnya  sebagai alat peraba, sebagai alat pengeluaran berupa kelenjar keringat, pengatur suhu tubuh, dan tempat menimbun lemak [1]. Kulit yang tidak diberi perhatian terhadap kesehatannya  dapat  menyebabkan  terjadinya  infeksi kulit. Infeksi kulit timbul akibat pertumbuhan bakteri, kuman, dan virus di lapisan kulit [2]. Oleh karena itu, menjaga  kesehatan  kulit  menjadi  penting  guna mencegah  terjadinya  penyakit  kulit  [3].  Sayangnya, masyarakat sering kali menganggap enteng terhadap masalah  penyakit  kulit  karena  cenderung  dianggap tidak  berpotensi  berbahaya  atau  mengakibatkan risiko  kematian  [4].  Pandangan  ini  ternyata  keliru, karena bila penyakit kulit dibiarkan tanpa penanganan,  dapat  mengakibatkan  penyebaran  yang lebih luas dan kesulitan dalam proses pengobatan[5].
Kemajuan
teknologi masa kini dimanfaatkan dalam bidang kesehatan guna meningkatkan kinerja yang efisien dan efektif melalui pengaplikasian  sistem  pakar  [6].  Sistem  pakar  ini berfungsi  untuk  membantu  memecahkan  masalah dengan cara menghimpun dan menyimpan pengetahuan  yang dimiliki oleh ahli  ke dalam suatu basis  pengetahuan,  kemudian  melakukan  proses penalaran  serupa  dengan  cara  yang  dilakukan  oleh seorang ahli untuk mengambil keputusan[7].
Pada penelitian [8] Melakukan penelitian untuk perancangan  system  pakar  pada  penyakit  kulit menggunakan  metode  forward  chaining  yang menggunakan  10  data  penyakit  dan  23  data  gejala. Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 70%.  Selanjutnya  pada  penelitian  [9]  Melakukan penelitian  yang sama untuk  mengembangkan sistem pakar  diagnosa  penyakit  kulit  pada  manusia mengunakan metode naïve bayes yang menggunakan 6  data  penyakit  dan  10  data  gejala  dengan  nilai akurasi sebesar 92%. Pada penelitian [10] Melakukan penelitian  yang  sama  juga  mengenai    perancangan sistem  pakar  diagnose  penyakit  kulit  pada  manusia menggunakan  metode  inferensi dempster a shafer dengan menggunakan basis pengetahuan yang terdiri dari 10 penyakit kulit pada manusia yang disebabkan oleh  jamur,  bakteri,  virus  dan  parasit.  Berdasarkan pengetahuan dari 3 orang pakar dan 10 penyakit kulit, hasil  yang  didapatkan  oleh  penelitian  tersebut menghasilkan  akurasi  sebesar  90%  dari  pengujian manual, menghasilkan akurasi sistem sebesar 92,22% dari  diagnosis  pakar,  dan  pengujian  MOS  pada  35 responden  menghasilkan  nilai  MOS  sebesar  4,35 dariaskala  5.  Pada  penelitian  [11]  Melakukan penelitian  yang  sama  juga  namun  menggunakan metode forward  chaining dan certainty  factors dengan  basis  pengetahuan  yang  terdiri  dari  10 penyakit  dan  40  gejala  dengan  menghasilkan  nilai persentase  sebesar  60%  dari  5  data  uji.  Pada penelitian  [12]  Melakukan  penelitian  mengenai sistem pakar penyakit kulit pada manusia juga dengan
menggunakan metode Case a Base Reasoning (CBR). Pada penelitian ini  menggunakan basis pengetahuan sebanyak  53  data  penyakit  dan  99  data  gejala  yang menghasilkan  nilai  akurasi  terbesar  100%  dan terendah  sebesar  83.33%.  Pada  penelitian  [13] Melakukan  penelitian  untuk  mengimplementasikan system  pakar  mendiagnosa  penyakit  kulit  pada manusia akibat jamur menggunakan metode inferensi forward a chaining dan naïvea bayes dengan menggunakan basis pengetahuan yang terdiri dari 10 data  penyakit  dan  33  data  gejala.  Penelitian  ini menghasilkan sebuah aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit kulit akibat jamur yang dapat berkonsultasi secara efisien dan efektif serta memberikan informasi tentang penyakit, gejalaadan solusinya.
Berdasarkan  penelitian  tersebut,  penelitian  ini akan  merancang  basis  pengetahuan  terbaru  yang menggabungkan basis pengetahuan dari 6 penelitian terdahulu diatas, Data Puskesmas Tarogong dan data dari  Dinas  Kesehatan  sehingga  dihasilkan  14 penyakit dengan 36 gejala. Selain itu, pada penelitian ini  menggunakan  metode  inferensi  Teorema  Bayes yang  dimana  pada  6  penelitian  tersebut  belum digunakan.  Teorema  bayes  ini  dipilih  karena mudahauntuk dipahami, hanyaamemerlukan pengkodeanayang  sederhana,  lebihacepat  dalam penghitunganaserta sebagai keputusanauntuk memperbarui  tingkatakepercayaan  dariainformasi yang didapat[14]. Sehingga algoritma teorema bayes ini  dapat  menentukan  sebuah  kemungkinan  yang akan  terjadi  dimasa  depan  dengan  informasi  dari masa lampau dan nantinya dapat menghasilkanasuatu keputusanadan  informasiayang  tepatadan  akurat. Metodologi yang digunakan padaapenelitian ini yaitu Expert a System  Development a Life  Cycle (ESDLC) yang  merupakan  metodologi  untuk  pembangunan atau pengembangan sistem pakar yang terstruktur dan terarah pengerjaannya [15].

## 2. METODE PENELITIAN
 Expert a System a Development a Life a Cycle a (ESDLC) Metodeayang digunakan dalam Rancang Bangun  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakita Mata  Menggunakan  Algoritma  Teorema  Bayes menggunakan  metode Expert System  Development Life  Cycle atau  ESDLC.  ESDLC  merupakan metodologi  yang  berguna  untuk  mengembangkan sistem  pakar  karena  menyediakan  pendekatan terstruktur  untuk  proses  pengembangan,  yang membantu memastikan bahwa sistem pakar dikembangkan  dengan  cara  yang  sistematis  dan terorganisir  [16].  Pengembangan Expert System Development  Life  Cycle (ESDLC)  atau  yang  bisa disebut  juga  sebagai  sistem  pakar  dalam  bidang kehidupan  sudah  banyak  bermunculan,  misalnya  di bidang  kesehatan,  pertanian,  geologia  dan  lain sebagainya  [17].  Terdapat  6  tahapan  dalam  metode
Expert a System  Development Life  Cycle (ESDLC), antara lain:
Gambar 1. Tahapan ESDLC 1. Assessment (Penilaian) Merupakan tahap pertama melibatkan penentuan apakah sistem pakar diperlukan dan layak. Tahap ini melibatkan identifikasi masalah yang akan dipecahkan, domain keahlian, dan manfaat potensial dari sistem pakar [18].
2. Knowledge Acquisition (Akuisisi Pengetahuan) Merupakan  tahap  kedua  melibatkan  perolehan pengetahuanpyang  diperlukan  untukpmembangun sistemppakar.  Ini  mungkin  melibatkan  wawancara ahli,  meninjau  dokumen  yang  ada,  dan  melakukan eksperimen [19].
3. Design (Perancangan)
Merupakan
tahap ketiga melibatkan representasi pengetahuan yang diperoleh dengan cara yang dapat digunakan oleh sistem pakar. Ini mungkin melibatkan penggunaan sistem berbasis aturan [20]. 4. Testing (Pengujian)
Tahap  keempat  melibatkan  pengujian  sistem pakar  untuk  memastikan  bahwa  sistem  tersebut berfungsi  dengan  benar  dan  memberikan  hasil  yang akurat.  Ini  mungkin  melibatkan  penggunaan  data sampel atau melakukan eksperimen [21]. 5. Documentation (Dokumentasi)
Tahap  kelima  melibatkan  penggelaran  sistem pakar  di  lingkungan  produksi.  Ini  mungkin melibatkan pelatihan pengguna, memberikan dokumentasi, dan memberikan dukungan berkelanjutan [22].
6. Maintenance (Pemeliharaan)
Tahap terakhir melibatkan pemeliharaan sistem pakar dari waktu ke waktu. Ini mungkin melibatkan perbaikan bug, menambahkan pengetahuan baru, dan mengadaptasi  sistem  pakar  untuk mengubah persyaratan.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Assessment (Penilaian)
Pada  tahap assessment ini  peneliti  melakukan identifikasi  kelayakan  masalah  terhadap  penyakit kulit  di  puskesmas  tarogong  kaler  yang  berada  di garut. Puskesmas ini menyediakan layanan kesehatan salah  satunya  pemeriksaan  penyakit  kulit  untuk
masyarakat  garut.  Puskesmas  ini  memiliki  dokter praktek namun dokter tersebut adalah dokter umum.
Sehingga untuk melakukan layanan pada masyarakat yang mengalami penyakit kulit tersebut membutuhkan  adanya  bantuan  dari  pakar.  Namun dikarenakan  pakar  penyakit  kulit  sangat  terbatas  di Garut sehingga Puskesmas Tarogong bisa memanfaatkan  kemajuan  teknologi  dalam  bidang kecerdasan buatan. Sistem pakar ini digunakan oleh Puskesmas Tarogong sebagai asisten atau pendamping dari dokter umum yang bisa memberikan pelayanan untuk penyakit kulit. 2. Knowledge Acquisition (Akuisisi

## Pengetahuan)
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  studi literatur  dari  beberapa  penelitian  terdahulu  untuk mendapatkan  basis  pengetahuan.  Serta  merancang basis pengetahuan yang terdiri dari 36 gejala dengan 14 penyakit kulit dan menganalisis metode inferensi Teorema Bayes. Dan menentukan sumber pengetahuan yang diperoleh dari pengalaman seorang pakar  dalam  bidang  kesehatan  yaitu  dr  Hilman Wildan  Latief,  SpDV.  sebagai  dokter  spesialis  kulit yang beralamat di Jln Cimanuk No 65 JayaragapKec. TarogongpKidul,  Kab.pGarut,  Jawa  Baratpdan menentukan  nilai  bayes  dari  gejala-gejala  yang  ada berdasarkan penyakit kulit. Data tersebut dapatpdilihat padaptabel 1 danptabel 2.
Tabel 1. Kode Penyakit Mata Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Dermatitis Kontak Iritan P02 Scabies P03 Herpes Zoster (Cacar Api) P04 Tinea Pedis (Kutu Air) P05 Tinea Corporis (Kurap) P06 Tinea Versicolor (Panu) P07 Morbili (Campak) P08 Furunkel (Bisul) P09 Akne Vurgaris (Jerawat) P10 Keloid (Bekas Luka) P11 Clavus (Mata Ikan) P12 Psoriasis P13 Vitiligo P14 Melanoma (Kanker Kulit)
Berdasarkan  tabel  1  dapat  disimpulkan  bahwa sudah  dirancangnya  14  data  penyakit  kulit  beserta kode dari penyakitnya
Tabel 2. Kode Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Kulit terasa gatal G02 Nyeri pada kulit G03 Kulit kemerahan G04 Kulit terasa panas dan terbakar G05 Kehilangan nafsu makan dan kelelahan G06 Berisi cairan pada kulit G07 Pembengkakan pada kulit G08 Bernanah pada kulit
G09
Batuk pilek
G10
Kulit terasa pedih G11 Kulit kering dan bersisik G12 Ruam merah pada kulit G13 Badan panas atau demam G14 Terdapat tungau pada kulit G15 Bau tidak sedap pada kulit
194 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 191-199
Kode Gejala Nama Gejala G16 Warna kulit pucat G17 Bercak-bercak merah pada kulit G18 Bercak-bercak putih pada kulit G19 Bercak-bercak daukas sisik G20 Kulit terkelupas G21 Kulit menebal G22 Kulit berminyak G23 Terdapat benjolan pada kulit G24 Terdapat pusat ditengah benjolan G25 Sensitivitas terhadap suhu dan kelembapan G26 Ruam  yang  memperluas  dan  membentuk lingkaran G27 Bekas luka pada kulit G28 Dikarenakan stress atau depresi G29 Terdapat  disela-sela  jari  kaki,  telapak  kaki atau tangan G30 Terdapat  dibagian  punggung,  dada,  leher, lengan dan perut G31 Luka  ragam  warna  (  merah  muda,  merah, ungu, gelap) G32 Perubahan  pada  tekstur  kulit  (terasa  kasar, mengelupas atau penebalan) G33 Perubahan ukuran dan warna pada tahi lalat G34 Hilangnya  pigmen  warna  dirambut,  bulu danpalis sehinggapterlihat sepertipuban G35 Hilangnya  pigmen  warna  ditubuh  yang seringpterpapar sinarpmatahari seperti ditanganp kaki, wajahpdanpleher.
G36 Ulserasi (terbentuknya luka terbuka)
Berdasarkan  tabel  2  dapat  dijelaskan  bahwa terdapat daftar 36 gejala dari 14 penyakit kulit. Data tersebut  diambil  berdasarkan  gejala  yang  sering dirasakan oleh pasien.
Tabel 3. Aturan Bayes No Nilai Bayes Teorema Bayes 1 00 - 0.2 TidakpAda 2 0.3 - 0.4 Mungkin 3 0.5 - 0.6 Kemungkinan 4 0.7 - 0.8 HampirpPasti 5 0.9 - 1 Pasti Berdasarkan tabel 4.4 menjelaskan aturan untuk menentukan nilai bayes berdasarkanpgejala gejalapyang dialami pmasyarakat.
Data  dari  seorang  pasien  (RRD)  akan  diambil sebagai  contoh  dalam  penelitian  ini.  Data  tersebut akan  diolah  secara  manual  dengan  menerapkan perhitungan  teorema  bayes  untuk  mendiagnosa penyakit kulit. Pasien tersebut merasakan gejala kulit terasa  terbakar,  nyeri,  ruam  merah  pada  kulit,  kulit terkelupas dan adanya cairan dalam kulit.
1) Langkah pertama untuk menyelesaian permasalahan  diatas  yaitu  dengan  menentukan nilai bayes dari tiap-tiap gejala  yang dirasakan pasien.
2) ketika nilai bayes sudah diidentifikasi, langkah berikutnya adalah menjumlahkan nilai tersebut, sejalan  dengan  informasi  terbaru  dari  sampel yang dimulai dalam tabel gejala
∑ 𝑘  = 1  = 𝐺1 + ⋯ + 𝐺𝑛 𝑛 𝐺𝑛 (1)
P01 = Dermatitis Kontak Iritan
G04 = P (E|H1) = 0.9 G12 = P(E|H1) = 0.7
∑ 𝑘  = 2 = 0.9 + 0.7 = 1.6 𝑛
𝐺𝑛 P03 = Herpes Zoster (Cacar Api) G02 = P(E|H3) = 0.9 G04 = P(E|H3) = 0.9 G06 = P(E|H3) = 1 G12 = P(E|H3) = 1 G20 = P(E|H3) = 0.3
∑ 𝑘  = 5 = 0.9 + 0.9 + 1 + 1 + 0.3 = 4.1
𝑛
𝐺𝑛 P04 = Tinea Pedis (Kutu Air) G04 = P(E|H4) = 0.3 G20 = P(E|H4) = 0.4
∑ 𝑘  = 2 = 0.3 + 0.4 = 0.7 𝑛
𝐺𝑛 P08 = Furunkel (Bisul) G02 = P(E|H8) = 0.9 G04 = P(E|H8) = 0.6
∑ 𝑘  = 2 = 0.9 + 0.6 = 1.5 𝑛
𝐺𝑛 P10 = Keloid (Bekas Luka) G02 = P(E|H10) = 0.7 ∑ 𝑘  = 1 = 0.7 = 0.7 𝑛
𝐺𝑛
3) Mencari p probabilitas hipotesa H tanpa p memandang evidence p dengan cara membagikan p nilai probabilitas p evidence awal p dengan hasil p penjumlahan probabilitas p berdasarkan data p sampel
𝑃(𝐻 𝑖 ) = 𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∑ =𝑛 𝑛 𝑘 (2)

## P01 = Dermatitis Kontak Iritan
G04 = P(H1) = 0.9
1.6 = 0.56
G12 = P(H1) = 0.7 1.6 = 0.43
P03 = Herpes Zoster (Cacar Api)
G02 = P(H3) = 0.9 4.1 = 0.22 G04 = P(H3) = 0.9 4.1 = 0.22 G06 = P(H3) = 1 4.1 = 0.24
G12 = P(H3) = 1 4.1 = 0.24 G20 = P(H3) = 0.3 4.1 = 0.07

## P04 = Tinea Pedis (Kutu Air)
G04 = P(H4) = 0.3 0.7 = 0.43 G20 = P(H4) = 0.4 0.7 = 0.57

## P08 = Furunkel (Bisul)
G02 = P(H8) = 0.9 1.5 = 0.6
G04 = P(H8) = 0.6 1.5 = 0.4
P10 = Keloid (Bekas Luka)
G02 = P(H10) = 0.7 0.7 = 1
4) Mencaripprobabilitas  hipotesis  memandang evidence dengan cara mengalikan nilai probabilitas  evidence  awal  dengan  nilai probabilitas hipotesis tanpa memandang
evidence  dan  menjumlahkan  hasil  perkalian bagi masing-masing.
∑ = 𝑛 = 𝑃(𝐻𝑖 ) 𝑛 𝑘 ∗  𝑃(𝐸|𝐻𝑖 ) + ⋯ +  𝑃(𝐻𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐸|𝐻𝑖 ) (3) a. P01 = Dermatitis Kontak Iritan ∑ = 2 2 𝑘 =(0.9*0.56)  +  (0.7*0.43)    =  (0.50+
0.30) = 0.80
b. P03 = Herpes Zoster (Cacar Api)
∑ = 5 =
5 𝑘 (0.9*0.22)  +  (0.9*0.22)  +
(1*0.24)  +  (1*0.24)  +  (0.3*0.07)    =  (0.2+ 0.20. + 0.24 + 0.24 + 0.02) = 0.9
c. P04 = Tinea Pedis (Kutu Air)
∑ = 2  = 2 𝑘 (0.3*0.43) + (0.4*0.57) = (0.13 +
0.23) =  0.36
d. P08 = Furunkel (Bisul)
∑ = 5 𝑘 5 = (0.9*0.6)  +  (0.6*0.4)  =  (0.54  + 0.24) = 0.78
e. P10 = Keloid (Bekas Luka)
∑ = 5 𝑘 5 = (0.7*1) = 0.7
5) Mencaripnilai  P  (Hi|Ei)  ataupprobabilitas hipotesis  H,  denganpcara  mengalikanphasil nilai  probabilitasphipotesa  tanpapmemandang evidence denganpnilai  probabilitaspawal  lalu dibagipdengan hasilpprobabilitas hipotesa denganpmemandang evidence .
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸 𝑖 ) = 𝑃(𝐻𝑖)∗𝑃(𝐸|𝐻𝑖) ∑ =𝑛 𝑛 𝑘 (4)

## P01 = Dermatitis Kontak Iritan
P(H1|E) = 0.9 ∗ 0.56
0.80 = 0.63
P(H1|E) = 0.7 ∗ 0.43
0.80 = 0.38
P03 = Herpes Zoster (Cacar Api)
P(H3|E) = 0.9 ∗ 0.22
0.9 = 0.22
P(H3|E) = 0.9 ∗ 0.22 0.9 = 0.22 P(H3|E) = 1 ∗ 0.24 0.9 = 0.27 P(H3|E) = 1 ∗ 0.24 0.9 = 0.27 P(H3|E) = 0.3 ∗ 0.07 0.9 = 0.02
P04 = Tinea Pedis (Kutu Air)
P(H4|E) = 0.3 ∗ 0.43
0.36 = 0.36
P(H4|E) = 0.4 ∗ 0.57 0.36 = 0.63 P08 = Furunkel (Bisul)
P(H8|E) = 0.9 ∗ 0.6 0.78 = 0.69 P(H8|E) = 0.6 ∗ 0.4 0.78 = 0.31 P10 = Keloid (Bekas Luka) P(H10|E) = 0.7 ∗ 1 0.7 = 1
6) Mencaripnilai  bayes  dari  metode  Teorema bayes dengan cara mengalikan nilai probabilitas evidence  awal  atau  P(E|Hi)  dengan  nilai hipotesa Hi benar jika diberikan evidence E atau P(Hi|E) dan menjumlahkan perkalian.
∑ = 𝑛 𝑘 ∗ 1 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 =   (𝑃(𝐸|𝐻1)   ∗
𝑃(𝐻1|𝐸1) … +   (𝑃(𝐸|𝐻1 )   ∗  𝑃(𝐻1|𝐸1) (5)
a. P01 = Dermatitis Kontak Iritan ∑ = 2 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 2 𝑘 =(0.9*0.63)  +  (0.7*0.38)    =
(0.57 + 0.27) = 0.84
b. P03 = Herpes Zoster (Cacar Api)
∑ = 5 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 5 𝑘 (0.9*0.22) + (0.9*0.22) +
(1*0.27)  +  (1*0.27)  +  (0.3*0.02)    =  (0.2  + 0.2 + 0.27+ 0.27+ 0.01) = 0.95
c. P04 = Tinea Pedis (Kutu Air)
∑ = 2 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠  =
2 𝑘 (0.3*0.36) + (0.4*0.63) =
( 0.11 + 0.25) =  0.36
d. P08 = Furunkel (Bisul)
∑ = 2 𝑘 2 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0.9*0.69) + (0.6*0.31) =
(0.62 + 0.19) = 0.81
e. P10 = Keloid (Bekas Luka)
∑ = 1 𝑘 1 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = (0.7*1) = 0.7 Berdasarkan  perhitungan  diatas  maka  dapat disimpulkan  bahwa  dari  gejala-gejala  yang dirasakan  oleh  pasien  dengan  inisial  RRD terdeteksi  mengalami  penyakit  Herpes  Zoster dengan nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 95%.
3.1. Design (Desain)
3.1.1. Perancangan UML pada aplikasi
Pada tahapan ini dilakukan aktivitas pembuatan model aplikasi serta konsep dari aplikasi sistem pakar yang akan dibangun menggunakan Unified Modelling Language (UML). Perancangan tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 2. Usecase pDiagram.

## 3.1.2. Desain Sistem
Pada tahapan ini peneliti melakukan pemrograman  dengan  menggunakan  bahasa  PHP untuk  membuat  aplikasi  sistem  pakar  diagnose penyakit  kulit.  Tampilan  tersebut  dapat  dilihat sebagai berikut:
3.1.2.1. Tampilan halaman home petugas
Merupakan  halaman  pertama  yang  muncul setelah  pengguna  mengakses  forum  login  pada aplikasi  sistem  pakar.  Tampilanptersebut  dapat dilihatppada gambarp3.
Gambar 3 Halaman Home Petugas.

## 3.1.2.2. Tampilan mulai diagnosa
Tampilan  mulai  diagnosa  merupakan  halaman di dalam aplikasi sistem pakar penyakit kulit, dimana pada  halaman  ini  terdapat  serangkaian  pertanyaan atau  langkah-langkah  untuk  mengidentifikasi  atau menganalisis kondisi kesehatan  yang dirasakan oleh pasien. Tampilan tersebut dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Mulai Diagnosa

## 3.1.2.3. Tampilan hasil diagnosa
Tampilan  hasil  diagnosa  merupakan  tampilan yang memaparkan berupa informasi penyakit, solusi dan  saran  dari  gejala-gejala  yang  dirasakan  oleh pasien. Tampilan tersebut dapat dilihat pada gambar 5.
3.2. Testing (Pengujian)
3.2.1. Evaluasi Sistem Pakar
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  evaluasi dengan  pakar  untuk  mengetahui  tingkat  kesesuaian antara  hasil  diagnosa  sistem  dengan  hasil  diagnosa pakar.  Evaluasi  tersebut  dapat  dilihat  padaptabel dibawah ini.
Tabel 3. Evaluasi No Kode Gejala Diagnosa Sistem Diagnosa Pakar Kesimpulan 1 G04 G07 G10 G11 Dermatitis Kontak Iritan Dermatitis Kontak Iritan Sesuai 2 G07 G10 G11 G12 Dermatitis Kontak Iritan Dermatitis Kontak Iritan Sesuai 3 G01 G11 G29 Psoriasis Scabies Tidak Sesuai 4 G01 G09 G13 Morbili (Campak) Morbili (Campak) Sesuai . … … … … 30 G01 G02 G12 G20 Herpes Zoster (Cacar Api) Herpes Zoster (Cacar Api) Sesuai
Berdasarkan  tabel  3  menjelaskan  bahwa terdapat 30 studi kasus dengan diagnosa sesuai 25 dan 5  diagnosa  tidak  sesuai.  Tahap  selanjutnya  yaitu menghitung nilai akurasi berdasarkan diagnosa yang sesuai. Berikut adalah perhitungannya:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐷𝑖𝑎𝑔𝑛𝑜𝑠𝑎 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑖𝑎𝑔𝑛𝑜𝑠𝑎 𝑥 100% (6) = 25 30 x 100%
= 83,3% Berdasarkan  evaluasi  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  diagnosa  sistem  pakar  penyakit  kulit mendapatkan  tingkat  kesesuaian  dengan  pakar sebesar 83,3%

## 3.2.2. Persebaran Data Kuesioner
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  evaluasi terhadap  Aplikasi  Sistem  Pakar  dengan  cara mendistribusikan  survei  kepada  pengguna  aplikasi. Survei  ini  bertujuan  untuk  mengukur  pandangan pengguna  terhadap  aplikasi  tersebut.  Hasil  dari penilaian ini dapat dilihat pada gambar dibawah. 1. Usia
Menjelaskan  usia dalam  mengevaluasi aplikasi sistem pakar yang melibatkan rentang usia mulai dari generasi remaja, dewasa hingga tua.
2. Jenis Kelamin
Gambar 7. Data Jenis Kelamin
Menjelaskan  distribusi  gender  dalam  evaluasi terhadap  Aplikasi  Sistem  Pakar,  dengan  persentase partisipasi  pria  sebesar  45.5%  dan  wanita  sebesar 54.5%.
3. Status Gambar 8. Data Status Pengguna Menjelaskan status pengguna terhadap penilaian  aplikasi  sistem  pakar  dengan  persentase Masyarakat  umum  mencapai  77.3%  dan  Petugas Puskesmas Tarogongl sebesar 22.7%. 4. Pekerjaan
Gambar 9. Pekerjaan
Menjelaskan  jenis  pekerjaan  dalam  melakukan penilaian  terhadap  aplikasi  sistem  dari  mulai pelajar/mahasiswa,  Pegawai  Puskesmas  Tarogong wiraswasta, PNS atau lainnya.
5. Saya merasa sistem ini rumit untuk digunakan
Gambar 10. Hasil Kuesioner saya merasa sistem ini rumit untuk digunakan
Menjelaskan  tanggapan  dari  kuisioner  yang menyatakan bahwa pengguna menganggap sistem ini rumit  untuk  digunakan  dalam  penilaian  Aplikasi Sistem  Pakar  dengan  persentase  ketidaksetujuan mencapai 72.7% dan sikap netral sebesar 27.3%. 6. Saya merasa sistem ini mudah untuk digunakan

## Gambar 11. Hasil kuesioner saya merasa sistem ini mudah untuk digunakan
Menjelaskan  tanggapan  dari  kuesioner  yang menyatakan bahwa pengguna menganggap sistem ini mudah  untuk  digunakan  dalam  penilaian  aplikasi sistem  pakar  dengan  persentase  sikap  netral  sebesar 18.2%,    persetujuan  sebesar  59.1%  dan  Sangat menyetujui 22.7%.
3.2.3. Documentation (Dokumentasi)
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1363
Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 191-199
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Pada  tahapan  inip  eneliti  membuat  laporan berupa  data  semple  dari  hasil  diagnosa  yang  telah dilakukan  pada  tahapan  sebelumnya.  Laporan tersebut dapat dilihat pada gambar 12.
Berdasarkan  gambar  12  laporan  dari  hasil diagnosa  memiliki  beberapa  jenisppenyakit  kulit yangpdialami  oleh  pasien.  Data  tersebut  diambil sebagai sample data pengujian.
3.2.4. Maintenance (Pemeliharaan)
Pada tahapan ini peneliti melakukan pemeliharaan system untuk menjaga kualitas sistem, memperbaiki, memastikan kinerja yang optimal agar tetap berjalan dengan baik.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  dihasilkan  sebuah  aplikasi sistem pakar diagnosa penyakit kulit manusia dengan menerapkan  perhitungan  algoritma  teorema  bayes. Dimana  sistem  ini  dapat  mendiagnosa  14  jenis penyakit  kulit  dan  36  gejala  yang  sering  dirasakan oleh  masyarakat  serta  menghasilkan  kesimpulan berupa solusi.
Pada pengujian yang dilakukan sebanyak 30 kali didapatkan  kesesuaian  antara  hasil  diagnose  sistem dan  diagnose  pakar  dengan  nilai  akurasi  sebesar 83.3%.  hasil  tersebut  didapatkan  dengan  25  data diagnose sesuai dan 5 data diagnose tidak sesuai.
Pada rujukan penelitian pertama aplikasi hanya dapat  mendiagnosa  10  jenis  penyakit  kulit  dari  23 gejala  yang  ada  dengan  menerapkan  algoritma forward chainning dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar  70%.  Hasil  tersebut  masih  dibawah pencapaian  akurasi    dan  jumlah  data  dari  penelitian yang telah dilakukan.
Pada  rujukan  penelitian  kedua  menerapkan algoritma  naive  bayes  dan  6  jenis  penyakit  kulit dengan  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  92%. Hasil  tersebut  diatas  pencapaian  akurasi  dari penelitian yang telah dilakukan.
Pada  rujukan  penelitian  ketiga  menggunakan basis pengetahuan yang terdiri dari 10 penyakitakulit pada manusiaayang disebabkanaoleh jamur,abakteri, virus  danaparasit.  Berdasarkan  pengetahuan  dari  3 orang  pakar  dan  10  penyakit  kulit,  hasil  yang didapatkan  oleh  penelitian  tersebut  menghasilkan akurasi  sebesar  90%  dari  pengujian  manual, menghasilkan  akurasi  sistem  sebesar  92,22%  dari diagnosis  pakar,  dan  pengujianaMOS  padaa35 responden  menghasilkananilai  MOSasebesar  4,35 dariaskala 5. Hasil tersebut diatas pencapaian akurasi dari penelitian yang telah dilakukan.
Pada rujukan penelitian keempat apliaksi hanya dapat  mendiagnosa  10  jenis  penyakit  kulit  dari  40 gejala  yang  ada  dengan  menerapkan  dua  algoritma yaitu forward chainning dan centainty factor dengan nilai  akurasi  sebesar  60%.  Hasil  tersebut  masih dibawah  pencapaian  akurasi  dan  jumlah  data  dari penelitian yang telah dilakukan.
Pada  rujukan  penelitian  kelima  aplikasi  dapat mendiagnosa  53  jenis  penyakit  kulit  dengan menerapkan  algoritma  Case  Based  Rasioning  dan didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  100%  paling  tinggi serta  83.3%  paling  rendah.  Hasil  tersebut  mencapai akurasi  dari penelitian yang telah dilakukan.
Pada rujukan penelitian keenam mengimplementasikan  sistem  pakar  mendiagnosa penyakit kulit pada manusia akibat jamur menggunakan metode inferensi forward chaining dan naïvea bayes dengan menggunakan basis pengetahuan yang terdiri dari 10 data penyakit dan 33 data  gejala.  Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kulit  akibat jamur  yang  dapat  berkonsultasi  secara  efisien  dan efektif serta memberikan informasi tentang penyakit, gejalaadan solusinya.
Dari  hasil  perbandingan  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menerapkan  algoritma teorema  bayes  dapat  berjalan  dengan  baik  dan memberkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  pada  aplikasi sistem pakar diagnose penyakit kulit manusia.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan,  menghasilkan  aplikasi  sistem  pakar diagnosa  penyakita  kulit  dengan  menerapkan perhitungan  algoritma  teorema  bayes.  Dengana menentukan nilai bayes pada tiap-tiap gejala yang ada maka dapat menghasilkan probabilitas dari penyakit. Penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar  83.3% dari  30  data  diagnose  yang  dilakukan.  Dan  aplikasi sistem  pakar  dapat  mendiagnosis  14  jenis  penyakit kulit  dari  36  gejala  yang  ada.  Serta  menampilkan penjelasan, solusi dan saran dari hasil diagnosa yang dilakukan petugas.
Adapun  saran  pada  penelitian  ini  untuk pengembangan  selanjutnya  adalah  memfokuskan pada satu jenis penyakit kulit seperti dermatitis agar hasil  diagnose  yang  didapat  lebih  akurat.  Dan menambahkan fitur laporan untuk melihat data hasil diagnose  pada  halaman  petugas  diaplikasi  sistem pakar (DermaExperSys).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Maulana,  S.  Informasi,  S.  Tinggi,  M. Informatika,  D.  Komputer,  and  R.  Kisaran, “Expert System Diagnose Diseases In Goats Using  The  Application  Of  Certainty  Factor At  The  Asahan  Districk  Livestock  Service Dengan Penerapan Certainty Factor Di Dinas Peternakan Kab,” vol. 3, no. 1, 2022.
[2] I.  Ismawati,  N.  Mutia,  N.  Fitriani,  and  S. Masturoh, “Pengembangan Media Pembelajaran Fisika Berbasis Web
Menggunakan  Google  Sites  Pada  Materi Gelombang Bunyi,” Schrodinger J. Ilm. Mhs. Pendidik.  Fis. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  140–146,
2021, doi: 10.30998/sch.v2i2.4348.
[3] N.  I.  Ramadani  Lubis,  S.  Saniman,  and  J.
Halim, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Ephelis  (Flek  Hitam)  Pada  Kulit  Wajah
Dengan  Menggunakan  Metode  Teorema Bayes,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 1, p. 33, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4076.
[4] R.  Sitanggang,  T.  U.  Dachi,  and  I.  H.  G. Manurung, “Rancang bangun sistem penjualan  tanaman  hias  berbasis  web menggunakan php dan mysql,” J.
TEKESNOS , vol. 4, no. 1, pp. 84–90, 2022.
[5] D. Gunawan and V. N. Andika, “Implementasi  Teorema  Bayes  Pada  Sistem Informasi  Posyandu  Dalam  Mendeteksi Stunting  Pada  Balita,” J.  Sist.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  4,  no.  4,  p.  692,  2023,  doi: 10.30865/json.v4i4.6146.
[6] F. Okmayura, I. S. Nanda, B. A. Ananda, N. Azani, and K. A. Azizah, “Permodelan UML Untuk  Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Pada  Jaringan  Gigi  Menggunakan Teorema  Bayes,”  vol.  13,  no.  1,  pp.  33–40, 2023.
[7] H.  Ihwana,  J.  Efendi  Hutagalung,  P.  Sistem Informasi,  and  S.  Tinggi  Manajemen Informatika  Royal  Kisaran,  “Diagnosis  of Human Skin Fungi Using Fordward Chaning Method  Based  On,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3, no. 3, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.233
[8] I.  H.  Santi  and  A.  I.  Septiawan,  “Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis  Penyakit  Kulit,” Antivirus    J. Ilm.  Tek.  Inform. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–12, 2018, doi: 10.35457/antivirus.v12i1.438.
[9] R.  Rismanto,  Y.  Yunhasnawa,  and  M. Mauliwidya,  “Pengembangan  Sistem  Pakar
Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Pada Manusia Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Ilm. Teknol. Inf. dan Robot. , vol. 1, no. 1, pp.
18–24, 2019, doi:
10.33005/jifti.v1i1.8.
[10] A.  Rosana,  G.  Pasek,  S.  Wijaya,  and  F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit
Kulit pada Manusia dengan Metode Dempster Shafer (Expert System of Diagnosing  Skin  Disease  of  Human  being using Dempster Shafer Method),” J-Cosine , vol. 4, no. 2, pp. 129–138, 2020.
[11] D. Setiawan, “Menggunakan  Metode Forward  Chaining  Dan  Certainty  Factors,” vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2021.
[12] A.-  -,  R.  A.  Saputra,  and  I.  P.  Ningrum,
“Sistem Pakar Penyakit Kulit Pada Manusia Menggunakan Metode Case Base Reasoning (CBR) Dengan Algoritma Sorensen Coefficient,” JUMANJI (Jurnal Masy.
Inform.  Unjani) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  48,  2022, doi: 10.26874/jumanji.v6i1.112.
[13] A.  Rizaldy,  “Implementasi  Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Kulit  Akibat  Jamur Pada  Manusia  Berbasis  Web  Menggunakan Metode  Forward  Chaining  Dan  Naive Bayes,” vol. 1, pp. 1–15, 2023.
[14] N.  Sulardi  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia
Menggunakan  Teorema  Bayes,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19–24, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.1.12.
[15] S.  Adhisa,  “Kajian  Penerapan  Model Pembelajararan  Kooperatif  Tipe  True  or False Pada Kompetensi Dasar Kelainan Dan Penyakit Kulit,” E-Jurnal , vol. 09, no. 3, pp. 82–90, 2020.
[16] G. R. Lengkong and S. R. Joshua, “Aplikasi Antrian  Berbasis  Web  untuk  Pelayanan Pengurusan  Dokumen  Kependudukan  di Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Minahasa Selatan,” vol. 3, no. 1, 2023.
[17] D. I. Putri and P. Sidiq, “Perancangan Expert System Development Life Cycle,” JOEAI J. Educ. Instr. , vol. 3, no. 2, pp. 322–331, 2020.
[18] G. Wahyu, N. Wibowo, S. Widiastuti, and E. Lolang, “Penerapan Metode Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tubercolosis,” vol.  4,  no.  4,  pp.  1782–1788,  2023,  doi: 10.47065/bits.v4i4.3035.
[19] D.  Syifani  and  A.  Dores,  “Aplikasi  Sistem Rekam  Medis  Di  Puskesmas  Kelurahan Gunung,” Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 9, no. 1, 2018.
[20] Rahmat Gunawan, Arif Maulana Yusuf, and Lysa  Nopitasari,  “Rancang  Bangun  Sistem Presensi  Mahasiswa  Dengan  Menggunakan Qr  Code  Berbasis  Android,” Elkom    J. Elektron. dan Komput. , vol. 14, no. 1, pp. 47– 58, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i1.369.
[21] J. Kalyzta and M. Syafrullah, “Sistem Pakar Diagnosa  Kerusakan  Komputer  Dengan Algoritma  Certainty  Factor  Pada  Lab  ICT Budi  Luhur  Pada  Universitas  Budi  Luhur terdapat pusat Laboratorium Komputer Pusat dengan,” vol. 6, pp. 11–21, 2023.
[22] F. Ramadhan and A. R. Pratama,
“Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Tropis dengan Algoritma Certainty Factor Berbasis Web,” vol. IV, no. 1, 2023.