Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kejiwaan Pada Pasien Jiwa
Dengan Metode Naive Bayes
Ravindra Jain Barus 1 * , Agustina Simangunsong 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Jl. St. Iskandar Muda No.1 Medan
E-mail: ravin.drajain99barus@gmail.com

## Abstrak
Sistem pakar ini ialah suatu sistem yang dapat membantu dalam mendiagnosa penyakit kejiwaan pada pasien jiwa khususnya penyakit depresi. Depresi ialah salah satu masalah kesehatan jiwa. Masalah ini sangat  penting  karena  seseorang  dengan  penyakit  depresi  akan  mengalami  penurunan  produktivitas. Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  Metode Naive  Bayes dalam  mendiagnosa  serta mengklasifikasian  penyakit  kejiwaan  dengan  batasan  usia  mulai  dari  17  tahun.  Membangun  sebuah sistem pakar ( expert system) untuk mendiagnosa  gangguan kejiwaan pada pasien jiwa dengan gejala yang dialami dengan Metode Naive Bayes. Penerapan metode Naive Bayes dalam mendiagnosa serta mengklasifikasian penyakit kejiwaan diperuntukan bagi pasien dengan usia mulai dari 17 tahun keatas dimana prosesnya dilakukan dalam 3 tahapan yaitu menghitung nilai prior, menghitung nilai likelihood dan nilai posterior. Hasil dari penelitian mengetahui klasifikasi dan jenis penyakit kejiwaan khususnya jenis penyakit depresi.
Kata kunci: Sistem Pakar, Depresi, Naive Bayes

## Abstract
An expert system is a system that can assist in diagnosing mental illness in mental patients, especially depression. Depression  is  a  mental  health  problem.  This  issue  is  very  important  because  someone  with  depression  will experience  a  decrease  in  productivity.  The  purpose  of  this  study  was  to  apply  the  Naive  Bayes  method  in diagnosing and classifying mental illnesses with an age limit of 17 years. Build an expert system (expert system) to  diagnose  psychiatric  disorders  in  mental  patients  with  symptoms  experienced  by  using  the  Naive  Bayes Method.  The  application  of  the  Naive  Bayes  method  in  diagnosing  and  classifying  psychiatric  diseases  is intended for patients with ages ranging from 17 years and over, the process is carried out in 3 stages, namely calculating the prior value, calculating the likelihood value and the posterior value. The results of this study are to determine the classification and types of mental illness, especially the type of depression.
Keywords: Expert System, Depression, Naive Bayes

## Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  di  era  sekarang  ini sangat  berkembang  dengan  pesat.  Teknologi dapat  membantu  dan  memudahkan  pekerjaan manusia, mengefisienkan waktu dalam menyelesaikan  pekerjaan,  dan  meningkatkan akurasi hasil pekerjaan. Perkembangan teknologi  informasi  telah  digunakan  dalam berbagai  bidang  seperti  bidang    pemerintahan, pendidikan, perbankan, industri 4.0, pertahanan keamanan,  bahkan  kesehatan.  Salah  satu
perkembangan teknologi pada bidang kesehatan khususnya kesehatan jiwa adalah menggunakan Sistem Pakar.
Menurut  Perhimpunan  Dokter  Spesialis Kedokteran  Jiwa  Indonesia  dalam  5  bulan pandemi covid – 19 di indonesia dari total 4010 swaperiksa  terdapat  1725  swaperiksa  depresi dan  62  %  diantaranya  dengan  masalah psikologis depresi dan 44% dari mereka berpikir merasa  lebih  baik  mati  atau  ingin  melukai  diri sendiri dengan cara apapun. Menurut
Setyaningrum  &  Yanuarita  dalam  jurnal Giofanny tahun 2021 pandemi COVID-19 telah menyebar  dan  menciptakan  keadaan  darurat secara  mendunia.  Oleh  karena  itu  pemerintah melakukan tindakan pencegahan dengan menutup  tempat  kerja,  sekolah,  maupun universitas untuk meminimalkan kontak masyarakat. Tidak hanya itu, pembatasan masuk atau  keluar  dan  penerapan  kewajiban  memakai masker  pada  suatu  daerah  dilakukan  sebagai langkah  preventif.  Dengan  adanya  pembatasan sosial, kegiatan masyarakat dan akses sosial kini menjadi  terbatas,  hal  inilah  yang  dapat menimbulkan  tekanan  bagi  masyarakat[1]. Menurut Huang & Zhao dalam jurnal Giofanny tahun  2021  Tingkat  depresi  yang  tinggi  juga dapat disebabkan oleh status pekerjaan individu. Individu  yang  memiliki  pekerjaan  sebagai tenaga  medis,  individu  yang  kehilangan pekerjaan dan individu yang memiliki pendapatan  rendah  maupun  menurun  akibat pandemi  COVID-19  memiliki  risiko  tingkat depresi  yang  lebih  tinggi[1].  Ketidakmampuan dari pihak yang di PHK untuk bertahan hidup di masa pandemi tentu akan mempengaruhi kondisi psikologisnya  dan  kemungkinan  menimbulkan stres bahkan depresi [1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Supiandi  & Chandradimuka  tahun  2018  mengenai    Sistem Pakar  Diagnosa  Depresi  Mahasiswa  Akhir Dengan  Metode  Certainty  Factor  Berbasis Mobile Tujuan penelitian ini adalah agar setiap mahasiswa tingkat akhir dapat diketahui tingkat atau  level  depresinya  maka  dibuat  aplikasi  ini sehingga  optimalisasi  kesehatannya  dapat diketahui juga. Penelitian menggunakan metode CF  (certainty  factor)  yang  sesuai  dalam menyelesaikan  masalah  sebab  semua  masalah memiliki  penyebab  walaupun  hasil  akhirnya belum ada kepastian[2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sudarmana tahun  2018  mengenai  Aplikasi  Sistem  Pakar untuk mendiagnosis Gangguan Jiwa Schizophrenia  dengan  Menggunakan  Runut Maju.  Aplikasi  pakar  merupakan  aplikasi  yang dibuat  untuk  memberikan  hasil  ( output )  sesuai keadaan yang dirasakan pengguna dapat berupa nama  juga  besaran  presentase  penyakit.  Hasil dari sistem ini memerlukan tambahan keterangan  dari  gejala  penyakit  pasien  demi
untuk  pengembangan  sistem  berkelanjutan, sehingga  dapat  diketahui  cara  mencegah, menanggani, terapi (pengobatan) dan memberikan saran kepada pengguna untuk lebih mengembangkan  sistem  sehingga  sistem  ini dapat  digunakan  dengan  menggunakan  metode lainnya[3]..
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Putri  tahun 2018 mengenai  Sistem Pakar Diagnosa Mental Ilness  Psikosis  dengan  Menggunakan  Metode Certainty Factor. Tujuan dari penelitian ini agar dapat  menghasilkan  suatu  sistem  yang  bisa diterapkan  dalam  mendiagnosis  gangguan mental  illness  psikosis  yang  mempunyai kemampuan  dalam  membuat  satu  keputusan layaknya  psikolog.  Hasil  kesimpulan  dari penelitian  ini  dapat  mengidentifikasi  penyakit yang didertita oleh pasien. Untuk  mendapatkan lebih keterangan tentang pasien dapat dilakukan dengan meminta keterangan dari orang terdekatnnya.  Metode  yang  diterapkan  adalah metode Certainty Factor[4].
Dari  pembahasan  yang  penulis  lakukan terdapat persamaan tentang tema yaitu keseluruhannya  tentang  penelitian  penyakit kejiwaan.  Dari  pembahasan  tersebut  terdapat juga  perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya yaitu  jenis  penyakit  kejiwaan,  metode  yang digunakan  dan  tempat  penelitiannya.  Penelitian ini membahas 4 jenis penyakit depresi dengan 17 gejala  penyakit.  Sistem  pada  penelitian  ini menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database  MySql.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menerapkan  Metode Naive  Bayes dalam mendiagnosa  serta  mengklasifikasian  penyakit kejiwaan  dengan  batasan  usia  mulai  dari  17 tahun  dan  membangun  sebuah  sistem  pakar ( expert  system) untuk  mendiagnosa  gangguan kejiwaan  pada  pasien  jiwa  dengan  gejala  yang dialami dengan Metode Naive Bayes.

## Metode Penelitian
a. Kerangka Kerja Penelitian Dalam  suatu  penelitian  ( research )  terdapat suatu  metodologi  yang    merupakan  prosedur atau  cara  dalam  mengetahui  dan  menerapkan langkah-langkah  sistematis  dalam  pembuatan suatu penelitian.
Adapun tahapan kerangka kerja dapat dilihat
pada gambar 1  :

## Gambar 1. Kerangka  Kerja Penelitian
b. Uraian Kerangka Kerja
Berikut ini merupakan uraian dari tahapan – tahapan dalam kerangka kerja penelitian :
a) Pengumpulan Data
Tahapan  awal  yang  dilakukan  dan didapatkan  melalui  wawancara langsung kepada pakar (dr. Reny Fransiska Barus,
Sp. KJ), data rekam medis poli jiwa dan studi pustaka yang diambil dari buku dan jurnal yang sesuai dengan topik penelitian. Data yang dikumpulkan masih bersifat data mentah. Setelah itu melakukan tahapan menganalisis data.
b) Analisa Data Tahapan  kedua  ini  adalah  merupakan tahapan  proses  untuk  menganalisis  data untuk  menentukan  dan  mengetahui permasalahan  yang  ada  pada  data tersebut.  Usaha  dalam  menguraikan masalah  berdasarkan  bagian-bagiannya sehingga  susunan  masalah  tampak  jelas. Mengolah data menjadi informasi dengan  menggunakan  metode Naive Bayes dan  basis  pengetahuan  (informasi dari  pakar,  data  rekam  medis  poli  jiwa, buku,  dan  jurnal)  sehingga  sistem  yang akan  dibuat  tepat  sasaran.  Setelah  itu melakukan  tahapan  perancangan  sistem. Naive  Bayes adalah  Metode  untuk mengklasifikasikan  probalitas  sederhana yang didasarkan pada Teorema Bayes [5].
Menurut  Sutojo  dalam  jurnal  [5]    Dalam proses perhitungan dengan menggunakan metode naive bayes terdapat langkah – langkah yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut :
1) Mencari nilai prior untuk tiap-tiap kelas dengan menghitung rata-rata tiap kelas.
...............................................(1)
Keterangan : P  = Nilai Prior
X = Jumlah data tiap kelas A = Jumlah data seluruh kelas
2) Mencari  nilai  Likelihood  untuk  tiap-tiap kelas.
Keterangan :
L  = Nilai Likelihood
F  = Jumlah data feature tiap kelas B  = Jumlah seluruh fitur tiap kelas
3) Mencari  nilai  posterior  dari  tiap-tiap kelas dengan menggunakan persamaan.
Keterangan :
P(c) = Nilai Prior tiap kelas P(a|c) = Nilai Likelihood
c) Perancangan sistem
Tahapan  ketiga  ini  adalah  merupakan tahapan  proses  dimana  data  yang  telah dikumpukan kemudian dianalisis dengan metode Naive  Bayes ,  lalu  dirancanglah suatu sistem dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySql . Setelah  itu  dilakukan  tahapan  pengujian sistem.
d) Pengujian Sistem Tahapan  keempat  ini  adalah  merupakan tahapan proses dimana rancangan sistem yang telah dibuat kemudian diuji, apakah kemampuan sistem tersebut sudah mumpuni. Setelah itu melakukan tahapan akhir yaitu mengimplementasikan sistem.
e) Implementasi Sistem Tahapan  kelima  atau  tahapan  akhir  ini adalah merupakan tahapan dimana sistem yang  telah  lulus  uji  dan  kemudian  dapat diterapkan.

## Analisa dan Perancangan
a. Analisa Analisa  ( Analysis )  adalah  suatu  tahapan proses yang dilakukan dengan sangat detail dan penting  yang  dapat  menentukan  keberhasilan
Pengumpulan Data Analisa Data Pengujian  Sistem Perancangan Sistem Implementasi  Sistem Laporan
dalam  pembuatan  suatu  sistem.  Apabila  di tahapan  ini  terjadi  kesalahan  maka  dapat berakibat fatal sehingga mempengaruhi terjadinya  kesalahan  –  kesalahan  pada  tahap selanjutnya.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk memeriksa masalah serta menyusunan alternatif pemecahan  masalah.  Tahapan  yang  dilakukan pada  tahap  analisa  yaitu    mengevaluasi, mengamati, menguraikan, menyusun, memecahkan  persoalan  berdasarkan  kasus maupun  masalah  yang  dihadapi.  Pada  akhirnya sistem  akan  mempunyai  tingkat  akurasi kebenaran yang sesuai.
b. Analisa Data Analisis  Data  ( Data  Analysis )  merupakan sebuah  proses  yang  dilakukan  dalam  sebuah penelitian  untuk  memecahkan  suatu  masalah ( Problem )  yang  berkaitan  dengan  sebuah  kasus ( Case ) yang ingin diteliti, agar mendapat solusi dalam menyelesaikan masalah.
Dalam melakukan suatu penelitian, hal yang harus  diperhatikan  antara  lain,  data  yang dibutuhkan,  metode  yang  digunakan  dalam menyelesaikan  suatu  kasus  ( Naive  Bayes ),  dan hasil analisa yang dilakukan pada sistem.
Adapun beberapa data yang digunakan pada penelitian, yaitu :

## a)
Data Penyakit Data Penyakit yang menjadi sumber data dalam sistem pakar ini adalah jenis penyakit kejiwaan  khususnya  jenis  dari  penyakit depresi.  Pada  tabel  dibawah  ini  berisikan kode penyakit dan nama penyakit.

## Tabel 1. Data Penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Episode Depresi Ringan P02 Episode Depresi Sedang P03 Episode Depresi Berat tanpa Gejala Psikotik P04 Episode Depresi Berat Dengan Gejala Psikotik
b) Data Gejala Penyakit
Menjelaskan  gejala  –  gejala  dari  jenis penyakit  depresi  yang  telah  dijelaskan  pada tabel  1  yang    dapat  mengidentifikasi  suatu penyakit.

## Tabel 2. Data Gejala Penyakit
Kode Gejala Nama Gejala G01 Afek depresif G02 Kehilangan minat dan kegembiraan G03 Berkurangnya energi yang menuju meningkatnya keadaan mudah lelah (rasa lelah yang nyata sesudah kerja sedikit saja) dan menurunnya aktivitas G04 Konsentrasi dan perhatiannya berkurang G05 Harga diri dan kepercayaan diri berkurang G06 Gagasan tentang rasa bersalah dan tidak berguna G07 Pandangan masa depan yang suram dan pesimistis G08 Gagasan atau perbuatan membahayakan diri atau bunuh diri G09 Tidur terganggu G10 Nafsu makan berkurang G11 Berlangsung sudah 2 minggu atau lebih G12 Merasa bertanggung jawab atas dosa yang telah dilakukan G13 Merasa bertanggung jawab atas kemiskinan G14 Merasa terancam G15 Mendengar suara yang menghina atau menuduh G16 Merasa menghirup bau kotoran atau daging busuk
G17 Hilang kesadaran hingga sulit menanggapi suatu hal (merespon) c) Data Rule Penyakit
Data  Rule  Penyakit  menjelaskan  aturan gejala  yangg  dialami  suatu  jenis  penyakit depresi.  Pada  tabel  dibawah  ini  berisikan nama  penyakit  dan  kode  gejala  yang  telah dijelaskan pada tabel 2.
Tabel 3. Data Rule Penyakit
Nama Penyakit Kode Gejala Episode Depresi Ringan G01, G02, G09, 610, G11 Episode Depresi Sedang G01, G02, G05, G06, G09, G10, G11 Episode Depresi Berat G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07,
G08, G09, G10, G11
tanpa Gejala
Psikotik
Episode Depresi Berat Dengan Gejala Psikotik G01, G02, G03, G04, G05, G06, G07, G08, G09, G10, G11, G12, G13, G14, G15, G16, G17
d) Data Training
Data  Training  menjelaskan  data  rekam medis  pasien.  Pada  tabel  dibawah  ini berisikan  kode  gejala  yang  telah  dijelaskan pada  tabel  2  dan  kode  penyakit  yang  telah dijelaskan  pada  tabel  1  serta  kode  pasien yang  digunakan  sebagai  pengganti  identitas dari pasien.
Tabel 4. Data Training
Gejala Kode Penyakit Kode Pasien G01  G02  G03  G04  G05  G06  G07  G08  G09  G10  G11  G12  G13  G14  G15  G16  G17 √ √ √ P01 PJ01 √ √ √ √
P01 PJ02 √ √ √ P01 PJ03 √ √ √ √ P03 PJ04 √ √ √ √ √ P03 PJ05 √ √ √ P01 PJ06 √ √ √ √ √
√ √ P04 PJ07 √ √ √ √ √ √ P04 PJ08 √ √ √ P01 PJ09 √ √ √ P01 PJ10
√ √ √
√ √ √ P04 PJ11 √ √ √ P01 PJ12 √ √ P01 PJ13 √ √ √ √ √ P04 PJ14 √ √ √ √ √ √ √ P02 PJ15 √ √ √ √ √ P03 PJ16 √ √ √ √ √ P02 PJ17 √ √ √ √ P01 PJ18 √ √ P01 PJ19 √ √ √ √ P02 PJ20 √ √ √ P01 PJ21 √ √ √ √ √ √ P03 PJ22 √ √ √ √ √ √
√ √ P04 PJ23 √ √ √ √ √
√ √ √ P04 PJ24 √ √ √ √ √ P02 PJ25
√ √ √ √ √ √ P03 PJ26 √ √ √ √ √ √ √
P03 PJ27 √ √ √ √ √ P02 PJ28 √ √ √ √ √ P02 PJ29 √ √ √ √ P02 PJ30 Contoh Kasus Jika  diketahui  fakta  gejala  pada  suatu
penyakit yang terjadi pada pasien :
a. Afek defresif (G01)
b. Gagasan  tentang  rasa  bersalah  dan  tidak berguna (G06)
c. Gagasan  atau  perbuatan  membahayakan diri atau bunuh diri (G08)
d. Tidur terganggu (G09)
e. Nafsu makan berkurang (G10)
f. Berlangsung  sudah  2  minggu  atau  lebih (G11)
Berikut  ini  langkah  –  langkah  dalam  metode Naive Bayes :
1) Untuk  langkah  pertama  yaitu  mencari  nilai probabilitas prior :
Jumlah  data  penyakit  Episode  Depresi Ringan  = 11
Jumlah  data  penyakit  Episode  Depresi Sedang  = 7 Jumlah data penyakit Episode Depresi Berat Tanpa Gejala Psikotik    = 6 Jumlah data penyakit Episode Depresi Berat Dengan Gejala Psikotik  = 6
Jumlah seluruh data training = 30
P(Episode Episode Depresi Ringan) = 11/30 = 0, 3666666667 P(Episode Episode Depresi Sedang) = 7/30 = 0, 2333333333 P(Episode  Episode  Depresi  Berat  Tanpa Gejala Psikotik)   = 6/30 =  0,2 P(Episode  Episode  Depresi  Berat  Dengan Gejala Psikotik) = 6/30 =  0,2
2) Menghitung nilai probabilitas likehood : Hitung likehood :
P(G01| Episode Depresi Ringan)  = 10/11 = 0,9090909091 P(G06| Episode Depresi Ringan)  = 0/11   = 0
P(G08| Episode Depresi Ringan)  = 0/11   = 0 P(G09| Episode Depresi Ringan)  = 3/11   = 0,2727272727 P(G10| Episode Depresi Ringan)  = 2/11   = 0,1818181818 P(G11| Episode Depresi Ringan)  = 11/11 = 1
P(G01| Episode Depresi Sedang)  = 7/7  = 1 P(G06|  Episode  Depresi  Sedang)    =  4/7    = 0,5714285714 P(G08| Episode Depresi Sedang)  = 0/7  = 0 P(G09|  Episode  Depresi  Sedang)    =  5/7    = 0,7142857143 P(G10|  Episode  Depresi  Sedang)    =  3/7  =
0,4285714286 P(G11| Episode Depresi Sedang)  = 7/7 = 1
P(G01|  Episode  Depresi  Berat  Tanpa Gejala) = 5/6 = 0,8333333333 P(G06|  Episode  Depresi  Berat  Tanpa Gejala) = 1/6 = 0,1666666667 P(G08|  Episode  Depresi  Berat  Tanpa Gejala) = 5/6 = 0,8333333333 P(G09|  Episode  Depresi  Berat  Tanpa Gejala) = 2/6 = 0,3333333333 P(G10|  Episode  Depresi  Berat  Tanpa Gejala) = 2/6 = 0,3333333333 P(G11|  Episode  Depresi  Berat  Tanpa Gejala) = 6/6 = 1
P(G01|  Episode  Depresi  Berat  Dengan Gejala) = 5/6   = 0,8333333333 P(G06|  Episode  Depresi  Berat  Dengan Gejala) = 1/6   = 0,1666666667 P(G08|  Episode  Depresi  Berat  Dengan Gejala) = 2/6   = 0,3333333333 P(G09|  Episode  Depresi  Berat  Dengan Gejala) = 4/6   = 0,6666666667 P(G10|  Episode  Depresi  Berat  Dengan Gejala) = 1/6   = 0,1666666667 P(G11|  Episode  Depresi  Berat  Dengan Gejala) = 6/6   = 1
3) Menghitung probabilitas posterior :
P(G01,G06,G08,G09,G10,G11  |  Episode Depresi Ringan)
=  0,3666666667 x 0,9090909091 x 0 x 0 x 0,2727272727  x  0,1818181818  x  1  =
0,0000000000 P(G01,G06,G08,G09,G10,G11  |  Episode Depresi Sedang) =  0, 2333333333 x 1 x 0,5714285714 x 0 x 0,7142857143  x  0,  4285714286  x  1  =
0,0000000000
P(G01,G06,G08,G09,G10,G11  |  Episode Depresi Berat Tanpa Gejala)
=   0,2  x 0,8333333333  x 0,1666666667 x 0,8333333333 x 0,3333333333 x 0,3333333333 x 1 =  0,0025720165
P(G01,G06,G08,G09,G10,G11  |  Episode Depresi Berat Dengan Gejala)
=    0,2  x  0,8333333333  x  0,1666666667  x
0,3333333333 x 0,6666666667 x 0,1666666667 x 1 =  0,0010288066
4) Hasil  dari  diagnosa  didapatkan  dari  hasil perhitungan nilai probabilitas terbesar. Dari hasil  perhitungan  tersebut  didapatkan  hasil berupa jenis penyakit Episode Depresi Berat Tanpa  Gejala  Psikotik  dengan  nilai 0,0025720165.  Pada  grafik  dibawah  ini menunjukkan  hasil  akhir  dari  perhitungan yang  dilakukan  dari  gejala  yang  dialami yaitu G01, G06, G08, G09, G10 dan G11.
0,0000000000 0,0000000000 0,0025720165 0,0010288066 Depresi Ringan Depresi Sedang Depresi Berat Tanpa Gejala
Psikotik Depresi Berat Dengan  Gejala Psikotik Grafik Hasil Gambar 2. Grafik Hasil

## Kesimpulan dan Saran Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  penulis lakukan  dengan  judul  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Kejiwaan  Pada  Pasien  Jiwa  Dengan Metode  Naive  Bayes    memiliki  kesimpulan sebagai berikut :
a) Penerapan  Metode Naive  Bayes dalam mendiagnosa serta mengklasifikasian penyakit kejiwaan diperuntukan bagi pasien dengan  usia  mulai  dari  17  tahun  keatas dimana prosesnya dilakukan dalam 3 tahapan yaitu  menghitung  nilai  prior,  menghitung nilai  likelihood  dan  nilai  posterior.  Dengan contoh  kasus  yang  telah  dijelaskan  dengan gejala  yang  dialami  yaitu  :  G01,  G06,  G08, G09, G10, G11 menghasilkan nilai 0,0025720165  sebagai  nilai  probabilitas terbesar  yang  di  miliki  oleh  jenis  penyakit Episode  Depresi  Berat  Tanpa  Gejala Psikotik.
b) Sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit kejiwaan  pada  pasien  jiwa  dengan  gejala yang  dialami  dengan  menerapkan  metode Naive  Bayes  dimana  bahasa  pemrograman php dengan database MySql dapat digunakan.  Adapun  tahapan  yang  dilakukan yaitu  :  pengumpulan  data,  analisa  data, perancangan  sistem  ,  pengujian  sistem,  dan implementasi  sistem.  Sistem  yang  dibangun dan  dirancang  tersebut  dapat  digunakan untuk  mendiagnosa  penyakit  kejiwaan  serta dapat  mengklasifikasikan  jenis  penyakit kejiwaan khususnya jenis peyakit depresi.

## Saran
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik maka  dimasa  yang  akan  datang  diperlukan penelitian yang berkelanjutan dan berkesinambungan. Dalam hal ini penulis dapat saran, yaitu:
a) Penelitian  ini  dibatasi  pada  jenis  penyakit kejiwaan yaitu jenis depresi, untuk penelitian selanjutnya  diharapkan  lebih  meluas  untuk jenis penyakit kejiwaan.
b) Penelitian  ini  menggunakan  metode  naive bayes dengan jumlah data training sebanyak
30  data  dengan  batasan  usia  mulai  dari  17 tahun, untuk penelitian selanjutnya diharapkan  dapat  dikembangkan  lagi  dari segi jumlah data training dan batasan usianya lebih di mudakan lagi (dimulai dari usia anak – anak atau usia 10 tahun).
c) Penelitian  ini  menggunakan  pemrograman berbasis  web,  untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan dapat melakukan pengembangan sistem  menjadi  berbasis  android  dengan memperhatikan kebutuhan dimasa yang akan datang.

## Referensi
[1] G. F. Lempang, W. Walenta, K. A. Rahma, and  N.  Retalista,  “Depresi  Menghadapi Pandemi  Covid-19  pada  Masyarakat Perkotaan ( Studi Literatur ),” vol. 14, no. 1, pp. 66–71, 2021.
[2] A.  Supiandi  and  D.  B.  Chandradimuka, “Sistem Pakar Diagnosa Depresi Mahasiswa Akhir Dengan Metode
Certainty  Factor  Berbasis  Mobile,” J.
Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 102–111, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i1.2872.
[3] L.  Sudarmana et  al. ,  “Aplikasi  Sistem Pakar  Untuk  mendiagnosis  Gangguan Jiwa Schizophrenia,” J. Pengemb. Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya , vol.  2,  no.  2,  pp.  40–44,  2018,  [Online]. Available: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.ph
p/informatika/article/download/650/639.
[4] G.  V.  G.  Putri,  “Sistem  pakar  diagnosa mental ilness sikosis dengan
menggunakan metode certainty factor,” J.
Inovtek Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 164–168, 2018.
[5] F. A. El Hakim, H. Nurul, and R. K. Dewi, “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Telinga  Hidung  Tenggorokan  (THT) Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis  Android,” J.  Pengemb.  Teknol. Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya , vol. 2, no. 4, pp. 1492–1500, 2018.