Vol. 2 No. 1 Tahun 2022

## Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tiroiditis Hashimoto Menggunakan Naïve Bayes
Rayhan Yoshara Universitas Abdurrab e-mail: Rayhanyosh@gmail.com
Abstract Hashimoto's thyroiditis is an autoimmune disease, which means the human immune system makes defenses or antibodies that attack the body's own tissues, thereby interfering with the production and function of the  thyroid  hormone.  This  condition  is  caused  by  the  body's  immune  system  mistakenly  attacking  the  thyroid gland,  so  thyroid  hormone  cannot  be  produced  in  sufficient  quantities.  In  addition,  there  are  factors  that  are thought to increase a person's risk of developing Hashimoto's disease such as Having a family history of thyroid disease or autoimmune disease, Having other autoimmune diseases, such as Addison's disease, Celiac disease, Pernicious  Anemia,  Type  1  diabetes,  Lupus,  Sjögren's  syndrome,  or  Vitiligo,  Female,  Age  40-60,  and  has  a history of radiation exposure. Hashimoto's thyroiditis is difficult to prevent. However, you can reduce your risk of developing this disease by knowing the early symptoms and then immediately getting a doctor's check. Given the importance of understanding the early symptoms of Hashimoto's thyroiditis so that it doesn't get worse, this application  is made for  early diagnosis  of Hashimoto's thyroiditis  for  patients,  in  designing  this expert system the  nave  Bayes  method  is  used  and  the  Java  programming  language  is  used.  In  this  expert  system,  several questions will be asked. After all the questions are answered, the results of the diagnosis and suggestions will be shown that can help diagnose Hashimoto's thyroiditis.
Keyword - Hashimoto's thyroiditis, Expert System, Diagnose,  Naïve Bayes
Abstrak  Tiroiditis  hashimoto  merupakan  penyakit  autoimun  ,  yang  berarti  sistem  imun  dari  manusia membuat  pertahanan  atau  antibodi  yang  menyerang  jaringan  tubuh  itu  sendiri  ,sehingga  mengganggu produksi  dan  fungsi  hormon  tiroid  tersebut.  Kondisi  ini  disebabkan  oleh  sistem  kekebalan  tubuh  yang secara salah menyerang kelenjar tiroid, sehingga hormon tiroid tidak dapat diproduksi dalam jumlah yang cukup. Selain itu, ada faktor yang diduga dapat meningkatkan risiko seseorang terkena penyakit Hashimoto seperti  Memiliki  riwayat  keluarga  yang  menderita  penyakit  tiroid  atau  penyakit  autoimun,  Mengalami penyakit  autoimun  lain,  seperti  penyakit  Addison,  Penyakit  Celiac,  Anemia  Pernisiosa,  Diabetes  tipe  1, Lupus,  Sindrom  Sjögren,  atau  Vitiligo,  Berjenis  kelamin  wanita,  Berusia  lebih  dari  40-60,  dan  memiliki riwayat  terpapar  radiasi.  Pencegahan  penyakit  Tiroditis  Hashimoto  sulit  dicegah.  Namun,  Anda  bisa menurunkan risiko terjadinya penyakit ini dengan mengetahui gejala-gejala awalnya lalu segera melakukan pemeriksaan  kedokter.  Mengingat  pentingnya  memahami  gejala-gejala  awal  pada  penyakit  tiroditis Hashimoto  ini  agar  tidak  semakin  parah,  maka  aplikasi  ini  dibuat  untuk  diagnosa  awal  pada  penyakit Tiroditis  Hashimoto  bagi  para  pasien,  pada  perancangan  sistem  pakar  ini  digunakan  metode  naïve  bayes dan menggunakan Bahasa pemograman Java. Pada sistem pakar ini akan diajukan beberapa pertanyaan. Setelah semua pertanyaan terjawab, maka akan tampak hasil diagnosa beserta saran yang dapat membantu mendiagnosa penyakit Tiroiditis Hashimoto ini.
Kata Kunci - Tiroiditis Hashimoto, Sistem Pakar, Diagnosa,  Naïve bayes

## 36 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## I. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang untuk  menyelesaikan  masalah  seperti  layakny  aseorang  pakar.  Pada  saat  pengguna  menjalankan  komputer  untuk mendapatkan informasi, sistem pakar menanyakan fakta-fakta dan dapat membuat penalaran (inferensi) dan sampai pada  suatu kesimpulan. Kemudian,  sistem pakar  memberikan penjelasan (memberikan  kesimpulan  atas   hasil konsultasi yang telah dilakukan sebelumnya). [1]
Dewasa ini, kadang kita terlalu sibuk dengan kepentingan kita masing-masing sehingga mengabaikan hal yang penting untuk diperhatikan, misalnya kesehatan khususnya kesehatan pada kelenjar tiroid. Tiroid merupakan kelenjar  kecil,  berbentuk  seperti  kupu-kupu  yang  terletak  di  leher  bagian  depan  dibawah  jakun,  didepan  trakea. Fungsi  utamanya  untuk  mengontrol  metabolisme  tubuh.  Dari  data  yang  diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi Bengkulu,  jumlah  penderita  penyakit  tiroid  mencapai  2.498  dari  1.249.238  penduduk  Provinsi  Bengkulu  yang berusia diatas 15 tahun per Juli 2015.
Diagnosa      penyakit      tiroid      sulit      dilakukan,  karena  gejala  penyakit  tiroid  bisa  bermacam-  macam tergantung pada naik dan turunnya hormon tiroid. Hormon  tiroid  meningkatkan penggunaan oksigen oleh sel-sel tubuh.  Ketika  tiroid  memproduksi  hormon  berlebih,  sel  tubuh  akan  bekerja      lebih      keras      dan      metabolisme tubuh menjadi lebih cepat, kondisi ini disebut hipertiroid. Ketika tiroid tidak  memproduksi  hormon yang  cukup, sel   tubuh   akan   bekerja   lebih   lambat, kondisi ini disebut hipotiroid. Selain pemeriksaan dan  penyelidikan tiroid,  interpretasi  data  klinis yang  tepat  merupakan pelengkap  penting dalam diagnosa penyakit tiroid.[2] Penyakit  Hashimoto  merupakan  salah  satu  bentuk  dari  hipotiroidisme.  Penyakit  Hashimoto  juga  sering  dikenal sebagai  Hashimoto  tiroiditis,  limfositik  tiroiditis  kronik,  dan  tiroiditis  autoimun  kronik.  Infiltrasi  limfositik, terutama  sel  T,  pada  kelenjar  tiroid  merupakan  fitur  utama  pada  penyakit  tiroid  autoimun,  seperti  penyakit Hashimoto.  Proses  autoimun  dan  inflamasi  pada  jaringan  tiroid  dapat  menyebabkan  kerusakan  kelenjar  tiroid dengan menyebabkan fibrosis dan atropi tirosit secara perlahan.[3]
Berdasarkan latar belakang permasalahan di atas, maka diperlukan sebuah aplikasi komputer atau program yang dapat  menyimpan  pengetahuan  seorang  pakar  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit  Tiroiditis  Hashimoto  dan memberikan  hasil  yang  konsisten,  cepat,  akurat  dan  tepat.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang  suatu  program  aplikasi  sistem  pakar  yang  mampu  melakukan  diagnosa  serta  memberikan  solusi  yang tepatdan cepat terhadap gejala-gejalap pada penyakit Tiroiditis Hashimoto.  Penelitian  ini   menggunakan  Metode Naïve Bayes, dimana pada penelitian ini metode Naïve Bayes menetukan apakah seseorang terkena penyakit tiroid atau  tidak  dengan  menghitung  probabilitas  serta  kemungkinan  dari  penyakit  dan  gejala-gejala  yang  timbul berdasarkan nilai yang diberikan oleh pakar. Dengan penerapan metode naive bayes diharapkan dapat mengetahui gejala  penyakit  tiroid  dengan  akurat.  Dengan  perancangan  sistem  ini  juga  diharapkan  masyarakat  awam  bisa mengetahui  lebih  dini  gejala-gejala  penyakit  Tiroditis  Hashimoto.  Sistem  pakar  yang  akan  dikembangkan menggunakan  basis  pengetahuan  sehingga  akan  memberikan  kemudahan  apabila  suatu  saat  terjadi  penambahan aturan atau pengetahuan baru seiring dengan meningkatnya pengetahuan medis.
Melihat  betapa  pentingnya  sistem  pakar sebagai program aplikasi yang ditujukan untuk penyedia nasehat dan sarana  untuk  memecahkan  masalah  di  bidang-bidang  spesialisasi  tertentu,  khususnya  dalam  mempermudah  dan mempercepat proses mendiagnosa penyakit Tiroiditis Hashimoto untuk mendapatkan solusi maka penulis mencoba untuk  meneliti,  merancang  dan  membangun  serta  menuangkannya  dalam    bentuk    skripsi    yang  berjudul “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tiroiditis Hashimoto Menggunakan Java”.

## II. METODE PENELITIAN
Metode penelitian  yang  dilakukan oleh  penulis adalah ADDIE, Dalam pengembangan aplikasi ini digunakan metode  ADDIE.  Adapun  tahapan  dalam  metode  ADDIE  yaitu  Analyze  (Analisis),  Design  (Perancangan), Development  (Pengembangan),  Implementation  (Implementasi),  dan  Evaluation  (Evaluasi).  Metode  ini  dipilih karena melakukan pendekatan secara sistematis [4].
Dimana  kasus  yang  dihadapi  adalah  bagaimana  merancang  sistem  pakar  untuk  diagnose  penyakit  Tiroiditis Hashimoto menggunakan   metode   Naive Bayes.  Menurut  Guritno  “studi  kasus merupakan penelitian dimana
Rayhan Yoshara, Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tiroditis Hashimoto …| 37
peneliti  menggali  fenomena  tertentu  (kasus)  dalam  suatu  waktu  dan  kegiatan    serta    mengumpulkan    informasi dengan menggunakan   berbagai   prosedur   pengumpulan data selama periode tertentu”[5].

## A. Analisis (Analize)
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  studi  pendahuluan  berupa  pendefinisian  masalah  instruksional  ,  tujuan instruksional,  sasaran  sistem  serta  penggalian  informasi  terkait  sistem  yang  akan  di  bangun  melalui  wawancara kepada  pakar  dan  orang  tua  serta  study  literatur  menggunakan  beberapa  buku  sebagai  pendukung..  Selain  itu pencarian  informasi  terkait  teori  tentang  Metode  Naive  Bayes  yang  akan  di  terapkan  untuk  membangun  sistem. Setelah semua data terkumpul dilanjutkan dengan analisis kebutuhan sistem dan batasan masalah dari sistem yang akan di bangun, sehingga bisa lebih jelas dan bisa di selesaikan sesuai dengan waktu yang ada.
Lalu Pada tahap ini dilakukan analisis dan pendefinisian  kebutuhan yang diperlukan dalam proses perancangan sistem. Analisis dan pendefinisian kebutuhan meliputi data yang diperlukan, kebutuhan perangkat keras (hardware) dan  kebutuhan  perangkat  lunak (software).[6]
(1) Studi Literatur
Studi literatur dengan melakukan kajian teori  melalui  buku-buku  dan  sumber informasi   lainnya berkaitan   dengan pembuatan Sistem Pakar.
(2) Perangkat keras (hardware):
- 1 unit Laptop Asus K45VS dengan spesifikasi Prosessor Intel Core i7-3630QM, RAM 16GB DDR4, Harddisk 400Gb
(3) Perangkat lunak (software):
- Sistem Operasi Microsoft Windows 10 pro 64-bit
- Netbeans 8.0
- Java SDK
- XAMPP
- Browser Opera GX

## B. Desain (Design)
Desain  Sistem  adalah  persiapan  rancang  bangun  implementasi  yang  menggambarkan  bagaimana  suatu aplikasi  dibentuk  yang  berupa  penggambaran,  perencanaan  dan  pembuatan  sketsa  atau  pengaturan  dari beberapa  elemen  yang  terpisah  kedalam  satu  kesatuan  yang  utuh  dan  berfungsi,  menyangkut  di  dalamnya konfigurasi  komponen  perangkat  lunak  dan perangkat keras dari suatu aplikasi.[7]
(1) Desain Model
Perancangan  aplikasi  dalam  tahap  ini  meliputi  pemodelan  perangkat  lunak  yang  akan  dibangun dengan menggunakan UML (Unified Modelling Language) dan perancangan database.
(2) Desain Database
Database      merupakan      kumpulan      dari  data  yang  saling  berhubungan  satu  dengan  yang  lain, tersimpan  disimpanan  luar  komputer  dan  digunakan  perangkat  lunak  tertentu  untuk memanipulasinya. Perancangan database pada aplikasi ini menggunakan SQL.  Dimana database yang digunakan hanya satu.

## C. Implementasi sistem (Implementasi)
Tahap  integrasi  dan  pengujian  aplikasi  dilakukan  setelah  tiga  tahap  sebelumnya  telah  selesai  dilakukan. Artinya, tahap ini dilakukan jika perangkat lunak selesai dibuat. Jika perangkat lunak tersebut terdiri dari sub sistem, maka  sub  sistem  tersebut  diintegrasikan menjadi satu. Tahap pengujian aplikasi dalam penelitian ini dilakukan dengan menginputkan data kosa kata, kemudian dilihat hasilnya dengan pemeriksaan database serta menampilkan data, berhasil atau tidak.[8]

## 38 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## D. Evaluation
Tahap  evaluasi  atau  pengujian  hasil  dari  implementasi  perangkat  lunak  akan  diujikan,  untuk  mengetahui  apakah seluruh  komponen  aplikasi  sudah  berjalan  dengan  baik  sesuai  dengan  fungsionalitasnya  termasuk  mampu  untuk menjalankan sistem dengan baik.[9]

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Identifikasi Permasalahan
Sistem pakar mendiagnosa penyakit tiroid dirancang untuk mendiagnosa penyakit tiroid yang dirasakan oleh pengguna. Para pengguna dapat mengoperasikan secara langsung aplikasi dengan menjawab pertanyaan- pertanyaan gejala yang diajukan  oleh  sistem.  Setelah  menjawab pertanyaan yang sesuai dengan basis pengetahuan maka sistem akan melakukan perhitungan dengan nilai dari pakar sehingga dapat memberikan informasi tentang penyakit yang dirasakan oleh pengguna.[10]

## B. Analisis Sistem
Analisis  sistem  merupakan  bagian  penelitian  yang  menganalisis  sistem  yang  ada  untuk  merancang  sistem baru atau memperbaharui sistem yang ada.[11]
Dari analisis masalah diatas, maka dapat dilakukan analisis pada sistem pakar dalam mendiagnosa  penyakit tiroid.  Pengembangan sistem meliputi beberapa bagian, yaitu:
1. Analisa Kebutuhan
(1) Kebutuhan Masukan (input)
Data yang  dikumpulkan  untuk memenuhi kebutuhan input antara lain berupa jenis penyakit, gejala-gejala penyakit.
(2) Kebutuhan Perangkat
Analisis  kebutuhan  sistem  ini  juga  meliputi  analisis  perangkat  yang  akan  digunakan  untuk membangun sistem, yaitu perangkat lunak dan perangkat keras.
(3) Kebutuhan Keluaran (Output).
Output  yang  dihasilkan  adalah  tersedianya  suatu  sistem  pakar  yang  mampu  mendignosa penyakit tiroid berdasarkan hasil analisis terhadap gejala-gejala yang dirasakan oleh pengguna berdasarkan data yang ada dengan metode Naive Bayes sehingga mampu memberikan informasi penyakit dari gejala yang dirasakan user secara cepat dan tepat
(4) Kebutuhan Pengguna (User)
Pada  sisi  user  kebutuhan  yang  dibutuhkan  adalah  perangkat  pendukung  sistem  seperti PC/Laptop yang menggunakan sistem OS Windows 10
2. Akuisisi Pengetahuan
Proses akuisisi pengetahuan merupakan proses untuk menyusun basis pengetahuan.[12] Dalam  basis  pengetahuan  ini  terdapat kumpulan fakta – fakta yang meliputi jenis penyakit dan gejala – gejala yang teramati pada seorang penderita tiroid. Pengetahuan yang disusun  diperoleh dari    berbagai   sumber  literatur  dan  wawancara  dengan  pakar  atau  ahli  dalam    bidang    penyakit tiroditis Hashimoto ini. Digunakanlah skema Naïve Bayes Data-data tersebut antara lain :
(1) Jenis Penyakit Tiroid
Jenis Penyakit yang menjadi data dalam sistem pakar ini yaitu Jenis Penyakit yang merupakan kategori dari Penyakit Tiroid.[13]
TABEL I JENIS PENYAKIT TIROID Kode Jenis Penyakit P1 Tiroditis Hashimoto P2 Tiroid lainya
(2) Data Gejala
Gejala  penyakit  yang  dialami  berisi  gejala  –  gejala  yang  dapat  mengidentifikasi  suatu  jenis penyakit.  Gejala  tersebut  dapat  diketahui  dengan  cara  melihat  tanda  –  tanda  yang  dialami pengguna. Dari uraian di atas, maka dapat disimpulkan bahwa sistem ini berupa sistem pakar yang termasuk dalam jenis menganalisa, yaitu dengan mengamati gejala – gejalanya[14]
Tabel II Gejala Tiroid Kode Gejal a Nama Gejala G1 Pembengkakan di pangkal leher G2 Nafsu makan berkurang G3 Mulut terasa tegang dan nyeri G4 Sering mual dan muntah G5 Suhu badan tinggi G6 Telinga Berdengung G7 Kelelahan G8 Tidak tahan dingin G9 Depresi G10 Rambut dan kulit kering G11 Panas Dingin G12 Berat badan naik G13 Nyeri otot G14 Wajah membengkak G15 Suara Lambat G16 Sendi kaku G17 Sembelit (BAB tidak teratur) G18 Ngantuk yang berlebihan G19 Konsentrasi menurun G20 Kaki kaki yang membengkak G21 Tidak tahan panas G22 Nafsu makan meningkat G23 Berat badan turun G24 Pergerakan usus besar yang meningkat G25 Gemetaran

## 40 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
G26 Kegelisahan G27 Denyut jantung yang cepat G28 Kehilangan berat badan G29 Aliran    menstrual    yang    tidak teratur G30 Pembengkakan leher tiba-tiba G31 Benjolan keras dan kasar G32 Benjolan tidak bergerak saat menelan

## G33 Ada beberapa benjolan di sekitar leher
Hubungan Gejala  dan  Jenis Penyakitnya. Dari pengetahuan berupa jenis penyakit  dan  gejala maka  dapat  dibuat relasi  atau  keterkaitan  yang  ada  antara gejala dan penyakitnya.

## TABEL III
HUBUNGAN PENYAKIT DENGAN GEJALA Nama Penyakit (Kode) Rule Hashimoto (P1) IF G1 AND G2 AND G7 AND G8 AND G9 AND G10 AND G12 AND G13 AND G14 AND G15 AND G16 THEN P1 (Penyakit Tiroditis Hashimoto)
Penyakit Tiroid lainya (P2)  IF G1 AND G2 AND G3 AND G4 G5 AND G6 AND G7 AND G8 AND G9 AND G10 AND G11 AND G12 AND G13 AND G14 AND G15 AND G16 AND G17 AND G18 AND G19 AND G20 AND G21 AND G22 AND G23, AND G24 AND G25 AND G26 AND G27 AND G28 AND G29 AND G30 THEN P2 (Penyakit Tiroid Lainnya)
Perhitungan  manual  terhadap  kemungkinan  pasien  mengidap  Penyakit  Tiroditis  Hashimoto dengan beberapa gejala yang tertera dengan penyakit Tiroditis Hashimoto atau pasien mengidap penyakit tiroid lainnya.

## TABEL IV NILAI GEJALA DARI JENIS TIROID
Gejala Jenis Tiroid P1 P2 G1 1 1 G2 1 1 G3 0 1 G4 0 1 G5 0 1 G6 0 1 G7 1 1 G8 1 1 G9 1 1 G10 1 1 G11 0 1 G12 1 1 G13 1 1 G14 1 1 G15 1 1 G16 1 1 G17 0 1 G18 0 1 G19 0 1 G20 0 1 G21 0 1 G22 0 1 G23 0 1 G24 0 1 G25 0 1 G26 0 1 G27 0 1 G28 0 1 G29 0 1 G30 0 1
Keterangan : 1 Gejala muncul 0 Gejala tidak muncul
Perhitungan Probabilitas P1 (Tiroditis Hashimoto) Rumus Probabilitas P1 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑡𝑖𝑟𝑜𝑖𝑑 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑐𝑢𝑟𝑖𝑔𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑡𝑖𝑟𝑜𝑖𝑑 = 1 2 = 0,5
Rumus Probabilitas P2 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑡𝑖𝑟𝑜𝑖𝑑 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑐𝑢𝑟𝑖𝑔𝑎𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑡𝑖𝑟𝑜𝑖𝑑 = 1 2 = 0,5
Keterangan : Angka 1 di dapatkan dari prediksi minimal kerusakan yang muncul Angka 2 di dapatkan dari jumlah semua kerusakan yang ada pada tabel keputusan
Perhitungan Probabilitas Gejala pada P1
Rumus Probabilitas G1 =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 11 2 = 5,5
Keterangan : Angka 11 di dapatkan dari nilai dari sebuah gejala yang muncul Angka 30 di dapatkan dari jumlah semua penyakit akibat gejala G1 merupakan sampel pada setiap gejala pada P1 yang muncul
Rumus Probabilitas G3 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 0 2 = 0
Keterangan :
Angka 0 di dapatkan dari nilai dari sebuah gejala yang muncul Angka 30 di dapatkan dari jumlah semua gejala G3 merupakan sampel pada setiap gejala yang tidak muncul pada P1
Langkah selanjutnya menghitung nilai Bayes pada P1(Tiroditis Hashimoto)
P(P1|G1) = [𝑃(𝐺1|𝑃1) ∗𝑃(𝑃1)] [𝑃(𝐺1|𝑃1)∗𝑃(𝑃1)+𝑃(𝐺1|𝑃2)∗𝑃(𝑃2) = [5,5 ∗0,5] [5,5 ∗0,5+15∗0,5] = 2,75 10,25 = 0,2682 P(P1|G3) = [𝑃(𝐺3|𝑃1) ∗𝑃(𝑃1)] [𝑃(𝐺3|𝑃1)∗𝑃(𝑃1)+𝑃(𝐺3|𝑃2)∗𝑃(𝑃2) = [0 ∗0,5] [0 ∗0,5+5,5 ∗0,5] = 0 2,75 = 0
Total nilai Bayes dari P1 adalah
P(P1|G1) + P(P1|G3) = 0,2682 + 0 = 0,2682
Perhitungan Probabilitas P2 (Tiroid Lainnya) Rumus Probabilitas P1 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑡𝑖𝑟𝑜𝑖𝑑 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑐𝑢𝑟𝑖𝑔𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑡𝑖𝑟𝑜𝑖𝑑 = 1 2 = 0,5
Rumus Probabilitas P2 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑡𝑖𝑟𝑜𝑖𝑑 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑐𝑢𝑟𝑖𝑔𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑡𝑖𝑟𝑜𝑖𝑑 = 1 2 = 0,5
Keterangan : Angka 1 di dapatkan dari prediksi minimal kerusakan yang muncul Angka 2 di dapatkan dari jumlah semua kerusakan yang ada pada tabel keputusan
Perhitungan Probabilitas Gejala pada P2
Rumus Probabilitas G1 =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 30 2 = 15
Keterangan :
Angka 30 di dapatkan dari nilai dari sebuah gejala yang muncul Angka 2 di dapatkan dari jumlah semua kemungkinan penyakit akibat gejala G1 merupakan sampel pada setiap gejala pada P2 yang muncul
Langkah selanjutnya menghitung nilai Bayes pada P2 (Tiroid Lainnya) P(P2|G1) = [𝑃(𝐺1|𝑃2) ∗𝑃(𝑃2)] [𝑃(𝐺1|𝑃1)∗𝑃(𝑃1)+𝑃(𝐺1|𝑃2)∗𝑃(𝑃2) = [15 ∗0,5] [5,5∗0,5+7,5] = 7,5 10,25 = 0,731 P(P2|G3) = [𝑃(𝐺3|𝑃2) ∗𝑃(𝑃2)] [𝑃(𝐺3|𝑃1)∗𝑃(𝑃1)+𝑃(𝐺3|𝑃2)∗𝑃(𝑃2) = [15 ∗0,5] [0∗0,5+7,5] = 7,5 7,5 = 1
Total nilai Bayes dari P1 adalah
P(P2|G1) + P(P2|G3) = 0,731+ 1 = 1,731
Total Nilai Bayes P1 dan P2 = 0,2682 + 1,731 = 1,9992 = 2
Menghitung Persentase nilai prediksi diagnosa
1. Pada P1(Tiroditis Hashimoto)
= 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 𝑃1 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 x 100= 0,2682
2 𝑥 100 = 13,425%
2. Total P2 (Tiroid Lainnya)
= 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 𝑃2 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 x 100= 1,731 2 𝑥 100 = 86,55%

## C. Perancangan Sistem Interface
Berikut adalah beberapa tampilan interface ketika aplikasi dijalankan di Netbeans [15] :
1. Tampilan Halaman Menu Utama
Gambar 1. Halaman Menu Utama

## 44 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
Halaman  ini  merupakan  halaman  awal  ketika    sistem    dijalankan,    berisi    menu  menuju  halaman Diagnosa, halaman Login, dan Tombol Exit.

## 2. Tampilan Halaman Login

## Gambar 2. Halaman Login
Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk user masuk  kedalam  akses  diagnose  penyakit  Tiroditis Hashimoto ini.

## 3. Tampilan Halaman Diagnosa

## Gambar 3. Halaman Diagnosa
Pada  halaman  ini  berisikan  beberapa  gejala  yang  akan  dipilih  oleh user berdasarkan  apa  yang  dirasakan oleh pasien, dan pasien menceklis kotak disebelah gejala-gejala yang diajukan pada halaman tersebut.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan  dan  implementasi  sistem  pakar  untuk    diagnosa  penyakit  Tiroditis  Hashimoto  dengan metode Naïve Beyes dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Sistem pakar diagnose penyakit Tiroditis Hashimoto dengan metode  Naïve Bayes  ini  cukup  membantu dalam  melakukan      diagnosa      awal      penyakit  Tiroditis  Hashimoto  yang    dirasakan      oleh    orang awam.[16]–[31]
2. Sistem    pakar    ini    sangat     bergantung  pada  kemampuan  pakar  (dokter)  yang  menjadi    sumber pengetahuan   dalam pembuatan sistem ini.
3. Sistem  ini  akan  membantu  bagi  semua  orang  yang  membutuhkan  referensi  lebih  lanjut  bagaimana perancangan  sistem  untuk  mendiagnosa  penyakit  ini  dengan  hasil  diagnose  100%  menurut  sesuai  gejala yang  tertera  yang  diambil  oleh  para  ahli  dari  sumber  pustaka  lalu  dihitungkan  perhitungan  dari kemungkinan gejala yang ada terhadap penyakit tiroditis hashimoto.

## V. SARAN
Sistem  ini  masih  memiliki  banyak  keterbatasan  dan  kekurangan,  sehingga  dibutuhkan  beberapa  saran  yang membangun untuk perkembangan sistem pakar ini diantaranya :
1. Sistem   ini   memerlukan   pengembangan lebih lanjut mengenai data kepakaran/basis  data  pakar  (penyakit, gejala  dan  solusi) agar hasil diagnosa lebih akurat.
2. Basis data pengetahuan  harus diperbaharui secara   berkala   mengikuti  perkembangan  dunia medis.
3. Pada  penelitian  selanjutnya  hal  yang  dapat  dikembangan  mulai  dari  desain  interface  yang  menarik,  lalu menjadikan  sistem  pakar  ini  dalam  berbasis  mobile  pada  Android  Studio  yang  juga  menggunakan pemograman Java SDK agar bisa diakses lebih mudah oleh khalayak umum.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] M. R. Adani, “Kenali Lebih Dalam Seputar Sistem Pakar dan Metode Pengembangannya,” Sekawan Media ,
2021.
[2] M.  Ralli et  al. ,  “Hashimoto’s  thyroiditis:  An  update  on  pathogenic  mechanisms,  diagnostic  protocols, therapeutic  strategies,  and  potential  malignant  transformation,” Autoimmunity  Reviews ,  vol.  19,  no.  10. 2020. doi: 10.1016/j.autrev.2020.102649.
[3] A. Putra ZM, Ernawati, and A. Erlansari, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tiroid Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Android,” Jurnal Rekursif , vol. 5, no. 3, 2017.
[4] J. Pereira, Y. Huang, J. Chen, N. Hermita, and M. Tamur, “Learning the Concept of Absolute Value with Hawgent  Dynamic  Mathematics  Software,” Tarbawi :  Jurnal  Ilmu  Pendidikan ,  vol.  16,  no.  2,  2020,  doi: 10.32939/tarbawi.v16i2.688.
[5] U.  Rahardja,  Sudaryono,  and  S.  Guritno,  “Theory  and  Application  of  IT  Research:  Metodologi  Penelitian Teknologi Informasi,” Theory and Application of IT Research: Metodologi Penelitian Teknologi Informasi . 2011.
[6] Farah  Fadhila  Mulyadi,  C.  Triwibisono,  and  I.  N.  Kusmayanti,  “Strategi  Peningkatan  Program  Employee Engagement di Telkom University dengan Menggunakan Metode ADDIE,” Jurnal INTECH Teknik Industri Universitas Serang Raya , vol. 6, no. 2, 2020, doi: 10.30656/intech.v6i2.2442.

## [7] J.  Mawarni  and  Y.  Hendriyani,  “PENGEMBANGAN  MEDIA  PEMBELAJARAN  E-MODUL INTERAKTIF PADA MATAKULIAH PEMROGRAMAN VISUAL DENGAN METODE
PENGEMBANGAN ADDIE,” JAVIT : Jurnal Vokasi Informatika , 2021, doi: 10.24036/javit.v1i3.67.
[8] I.  Hariono,  I.  Wiryokusumo,  and  A.  Fathirul,  “Pengembangan  Instrumen  Penilaian  Kognitif  Berbasis Google Form Pelajaran Matematika,” Edcomtech Jurnal Kajian Teknologi Pendidikan , vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.17977/um039v6i12021p057.

## 46 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
[9] P.  Astuti,  “Pengembangan  Desain  Pembelajaran  Model  Addie  Mata  Pelajaran  Bahasa  Inggris,” Jurnal Sosial Sains , vol. 1, no. 12, 2021, doi: 10.36418/sosains.v1i12.290.
[10] D.  Kusbianto,  R.  Ardiansyah,  and  D.  A.  Hamadi,  “IMPLEMENTASI  SISTEM  PAKAR  FORWARD CHAINING  UNTUK   IDENTIFIKASI  DAN  TINDAKAN  PERAWATAN  JERAWAT  WAJAH,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 4, no. 1, 2017, doi: 10.33795/jip.v4i1.147.
[11] P.  E.  Sudjiman  and  L.  S.  Sudjiman,  “ANALISIS  SISTEM  INFORMASI  MANAJEMEN  BERBASIS KOMPUTER  DALAM  PROSES  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN,” TeIKa ,  vol.  8,  no.  2,  2020,  doi: 10.36342/teika.v8i2.2327.
[12] S.  A.  Yahya,  “FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  AKUISISI  PENGETAHUAN  DALAM PEMBELAJARAN DARING DI MASA PANDEMI COVID-19,” Jurnal Administrasi Bisnis , vol. 17, no. 1, 2021, doi: 10.26593/jab.v17i1.4547.1-23.
[13] A. G. Hermawan, “Pengelolaan dan Pengobatan Hipertiroidi,” Cermin Dunia Kedokteran , no. 63, 1990.
[14] D.  Sartika  and  Y.  Yupianti,  “Klasifikasi  Penyakit  Tiroid  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus : Rumah Sakit Umum  Daerah (RSUD) Hasanuddin Damrah Manna),” Rekayasa ,  vol.  13,  no.  1,  2020,  doi: 10.21107/rekayasa.v13i1.5912.
[15] E.  D.  Wahyuni  and  M.  Irfan,  “PERANCANGAN  PROTOTYPE  INTERFACE  SISTEM  INFORMASI KEBERADAAN DOSEN,” Jurnal Tekno Kompak , vol. 14, no. 1, 2020, doi: 10.33365/jtk.v14i1.461.
[16] R.  S.  Hutama,  N.  Hidayat,  and  E.  Santoso,  “Sistem  Pakar  Deteksi  Dini  Penyakit  Stroke  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes-Certainty  Factor,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer , vol. 2, no. 11, 2018.
[17] H. Pramudia and A. Nugroho, “Sistem Informasi Kerusakan Laptop Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Teknologi Elektro, Universitas Mercu Buana , vol. 8, no. 3, 2017.
[18] K.  Aji,  “Sistem  Pakar  Tes  Kepribadian  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” JOINTECS  (Journal  of Information Technology and Computer Science) , vol. 4, no. 2, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i2.1010.
[19] Y.  Nurfarianti,  Tursina,  and  anggi  srimurdianti  Sukamto,  “Sistem  Pakar  Untuk  Diagnosis  Dismenore Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Program  Studi  Informatika  Universitas  Tanjungpura ,  vol.  4,  no.  1, 2016.
[20] Y. Yuliyana and A. S. R. M. Sinaga, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes,” Fountain of Informatics Journal , vol. 4, no. 1, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[21] F.  Karim,  G.  W.  Nurcahyo,  and  S.  Sumijan,  “Sistem  Pakar  dalam  Mengidentifikasi  Gejala  Stroke Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi ,  2021,  doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.69.
[22] S. - AMIK BSI Tegal, S. F. - STMIK Nusa Mandiri Jakarta, and T. C. P. - AMIK BSI Purwokerto, “Sistem Pakar  Untuk  Mendeteksi Kerusakan Komputer  Dengan  Metode  Naive  Bayes,” Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen , vol. 6, no. 2, 2018, doi: 10.31294/evolusi.v6i2.4435.
[23] N. M. Putri Kesumawardani, G. A. Pradnya, and I. M. A. Wirawan, “Pengembangan Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Autisme Menggunakan Metode Naive Bayes,” Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI) , vol. 8, no. 2, 2019, doi: 10.23887/karmapati.v8i2.18370.
[24] A.  S.  R.  Sinaga  and  D.  Simanjuntak,  “SISTEM  PAKAR  DETEKSI  GIZI  BURUK  BALITA  DENGAN METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER,” Jurnal  Inkofar , vol. 1, no. 2, 2020, doi:
10.46846/jurnalinkofar.v1i2.110.
[25] R. S. Wahyuningtyas, T. Tursina, and H. Sastypratiwi, “Sistem Pakar Penentuan Jenis Kulit Wajah Wanita Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, 2015.
[26] H.  M.  Siregar,  “Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Pada  Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Bronkiektasis,” Bulletin of Information Technology (BIT) , vol. 1, no. 3, 2020.
[27] mico fahrizal yulian eka putra, “Rancang Bangun Menggunakan Metode Naive Bayes Dalam Sistem Pakar Penentuan Penyakit,” Journal Portal Data , vol. 1, no. 1, 2021.
[28] C. Widiyawati and M. Imron, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Techno.Com , vol. 17, no. 2, 2018, doi: 10.33633/tc.v17i2.1625.
[29] M.  Ridho  Handoko  and  Neneng,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Selama  Kehamilan  Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 1, 2021.
Rayhan Yoshara, Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tiroditis Hashimoto …| 47
[30] F. Dwiramadhan, M. I. Wahyuddin, and D. Hidayatullah, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Kucing Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Web,” Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi) , vol. 6, no. 3, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i3.466.
[31] Q. T. Arisandi and A. Izzuddin, “Sistem Pakar Diagnosa Awal Kanker Serviks Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Android,” Jurnal Energy , vol. 6, no. 2, 2016.