## PERANCANGAN SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA KANDUNGAN FORMALIN DAN BORACS PADA  MAKANAN DENGAN MENGGUNAKAN  METODE BAYES

## Jufli Trivendi Sipayung
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan

## ABSTRAK
Sistem  Pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  menggunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam memecahkan masalah, yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh  seorang pakar dalam bidang tertentu. Sistem  pakar adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence yang membuat penggunaan secara luas Knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakarSistem pakar Ini juga akan membantu aktivitas para pakar sebagai asisten yang  berpengalaman  dan  mempunyai  asisten  dan  mempunyai  pengetahuan  yang  dibutuhkan.  Teori  Bayes  adalah  untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar yang diusulkan oleh Shortliffe dan Buchamn pada  tahun  1975.  Kajian  perancangan  percobaan  adalah  pelaksanaan  percobaan  (eksperimen)  terkendali.  Dalam percobaan semacam ini, peneliti memberikan sejumlah tindakan atau dapat juga pelabelan sesuai dengan ciri -ciri objeknya, diistilahkan sebagai perlakuan (treatment).
Kata kunci : SP, Metode Bayes, VB, Mysql

## I. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Masalah
Sistempakar  ( expert  system )  adalahsistem  yang berusaha  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  layaknya  para  pakar  ( expert ).  Sistem pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapat  menyelesaikan suatu  permasalahan  tertentu  dengan  meniru  kerjadari para  pakar  atau  ahli.  Dengan  pengembangan  sistem pakar,  diharapkan  bahwa  orang  awam  pun  dapat menyelesaikan  masalah  yang  cukup  rumit  yang sebenarnya  hanya  dapat  diselesaikan  dengan  bantuan para  ahli.Dalam  hal  makanan  misalnya,penggunaan bahan  tambahan  pangan  (BTP)  yang  memang  jelas- jelas dilarang, seperti bahan formalin yang melampaui ambang batas yang telah ditentukan.
Namun  tanpa  disadari  beberapa  jenis  makanan cepat  saji  yang  sering  dikonsumsi  juga  mengandung beberapa  jenis  bahan-bahan  berbahaya  yang  menjadi pemicu  timbulnya  penyakit-penyakit  kronis,seperti: serangan  jantung,  resistensi  insulin,  diabetes,  dan beberapa  penyakit  berbahaya  lainnya.Kemudian  ada juga  beberapa  makanan  cepat  saji  yang  telah mencantumkan  spot  peringatan,  nomor  pendaftaran, maupun  penandaan  “halal”,tetapi  setelah  diteliti masih  mengandung  bahan-bahan  berbahaya  seperti: formalin, boraks,dan bahan-bahan berbahaya lainnya.Oleh karena itu penulis mencoba mengadakan penelitian dengan tujuan mengkaji lebih dalam bahan- bahan apa saja yang dapat dikatakan berbahaya dalam makanan, bagaimana kinerja BBPOM dalam menentukan  bahan-bahan  berbahaya  tersebut,  dan bagaimana  cara  BBPOM  menindak  lanjuti  apabila telah ditemukan beberapa makanan yang mengandung bahan-bahan berbahaya dan langkah apa saja  yang  diambil  untuk  meminimalkan  pemakaian bahan-bahan  berbahaya  tersebut  demi  menjaga kesehatan konsumen.
II. TEORITIS A. Perancangan
Defenisi  perancangan  menurut john  Burch dan Gary  Grudnitski yang  telah  diikuti  oleh  HM Jogiyanto dalam bukunya yang berjudul Analisis dan desain  system  informasi  menyebutkan  bahwa: “Desain  sistem  penggambaran,  perencanaan  dan pembuatan  atau  pengaturan  dari  beberapa  elemen yang  terpisah  dari  suatu  kesatuan  yang  utuh  dan berfungsi (Jogiyanto, 2005).

## B. Sistem Pakar
Menurut  Sri  Hartati  dan  Sari  Iswanti  (2008:3), Sistem  Pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang menggunakan pengetahuan, fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah, yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar dalam  bidang tertentu.Sistem pakar adalah  salah  satu cabang  dari Artificial  Intelligence yang  membuat penggunaan secara luas Knowledge yang khususuntuk penyelesaian  masalah  tingkat  manusia  yang  pakar (Muhammad  Arhami :  2005:1). Dengan sistem pakar ini, orang awam pun dapat menyelesaikan masalahnya  atau  hanya  sekedar  mencari  suatu informasi  berkualitas  yang  sebenarnya  hanya  dapat diperoleh dengan bantuan para ahli dibidangnya.
Menurut  Sri  Kusumadewi (Artificial  Intelligence Teknik dan Aplikasnya, 2006) , Pengetahuan dari suatu sistem  pakar  mungkin  dapat  direpresentasikan  dalam sejumlah  cara.  Salah  satu  metode  yang  paling  umum untuk  merepresentasikan  pengetahuan  adalah  dalam bentuk tipe aturan ( rule ) IF..Then
(Jika..maka).Konsep  dasar  dari  suatu  sistem  pakar mengandung beberapa unsur/elemen, yaitu:
(Muhammad  Arhami, 2005) . 1. Keahlian Keahlian merupakan suatu penguasaan pengetahuan  dibidang  tertentu  yang  didapatkan dari pelatihan, membaca  atau pengalaman.
2. Ahli `
Seorang  ahli  adalah  seorang  yang  mampu menjelaskan  suatu  tanggapan,  mempelajari  hal-hal baru seputar topik permasalahan (domain),
3. Pengalihan  keahlian
Pengahlian  keahlian  dari  para  ahli  ke  komputer untuk kemudian dialihkan  lagi keorang  lain  yang  bukan  ahli  (tujuan  utama sistem pakar).
4. Inferensi Mekanisme  inferensi  merupakan  perangkat  lunak yang  melakukan  penalaran  dengan  menggunakan pengetahuan  yang  ada  untuk  menghasilkan  suatu kesimpulan atau hasil akhir.
5. Aturan
Aturan merupakan informasi tentang cara bagaimana memperoleh  fakta  baru dari  fakta  yang telah diketahui.
6. Kemampuan  menjelaskan. Kemampuan komputer untuk memberikan penjelasan  kepada  pengguna  tentang  sesuatu informasi  tertentu  dari  pengguna  dan  dasar  yang dapat  digunakan  oleh  komputer  untuk  dapat menyimpulkan suatu kondisi.

## C. Inferensi
Sri  Kusumadewi  (2003),  Inferensi  merupakan proses untuk menghasilkan  informasi dari  fakta  yang diketahui atau diasumsikan. Inferensi adalah konklusi logis  ( logical  conclusion )  atau  implikasi  berdasarkan informasi yang tersedia dalam hal ini akan digunakan metode inferensi dalam pengambilan kesimpulan.
Ada dua metode inferensi yang penting dalam sistem pakar untuk menarik kesimpulan, yaitu:
1. Forward chaining Strategi  dari  sistem  ini  adalah  dimulai  dari inputan  beberapa  fakta,  kemudian  menurunkan beberapa  fakta  dari  aturan-aturan  yang  cocok pada knowledge base dan melanjutkan prosesnya sampai  jawaban  sesuai  Forward  chaining  dapat dikatakan sebagai penelusuran deduktif.
Gambar 1: Diagram Pelacakan ke Depan
Observasi Kaidah A Kaidah B Fakta 1 Fakta 2 Fakta 3 Kaidah D Kaidah E Kaidah C Kesimpulan 1 Kesimpulan 2 Kesimpulan 3
Kesimpulan 4

## Sumber : Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar, 2008

## 2. Backward chaining
Strategi  penarikan  keputusan  yang  didasarkan dari  hipotesa  atau  dugaan  yang  didapat  dari informasi  yang  ada.Ciri  dari  strategi  ini  adalah pertanyaan  user.  Memperoleh  fakta  biasanya diajukan  dalam  bentuk  “YA”  atau  “TIDAK”, proses  ini  berdampak  dengan  diterima  atau tidaknya hipotesis.
Gambar 2: Diagram Pelacakan ke Belakang Kesimpulan 1 Kesimpulan 2 Kesimpulan 3 Kesimpulan 4 Kaidah A Kaidah B Kaidah C Fakta 1 Fakta 2 Fakta 3 Kaidah E Kaidah D Tujuan
Sumber : Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar, 2008

## 2.3 Pengertian Identifikasi
Identifikasi  yang  berarti  Tanda  kenal  diri, bukti dari penentu atau penetapan identitas seseorang sehingga  Mengidentifikasi  memiliki  arti  upaya menentukan  atau  menetapkan  identitas  seseorang (Sumber :www.identifikasi.com) .

## D. Formalin dan Boraks
Formalin  dan  boraks  merupakan  bahan tambahan yang sangat berbahaya bagi manusia karena merupakan racun. Bila terkonsumsi dalam konsentrasi tinggi  racunnya  akan  mempengaruhi  kerja  syaraf. Secara  awam  kita  tidak  tahu  seberapa  besar  kadar konsentrat  formalin  dan  boraks  yang  dianggap membahayakan.
Boraks Efek toksiknya akan terasa bila boraks dikonsumsi secara kumulatif dan penggunaannya berulang-ulang.

## E. Makanan
Makanan adalah  bahan,  biasanya  berasal dari hewan atau tumbuhan, dimakan  oleh makhluk hidup untuk memberikan tenaga dan nutrisi.Cairan yang dipakai untuk maksud ini sering disebut minuman,  tetapi  kata  “makanan”  juga  bisa dipakai.Istilah  ini  kadang-kadang  dipakai  dengan kiasan, seperti "makanan untuk pemikiran". Kecukupan  makanan  dapat  dinilai  dengan  status  gizi secara antropometri.

## 2.5 Jenis-jenis Makanan
Adapun  jenis-jenis  makanan  yang  dibahas adalah sebagai berikut ini:
1. Bakso
Bakso  berformalin  juga  bisa  dilacak  dari tekstur bakso yang tak wajar bakso dengan tambahan formalin  memiliki  ciri  awet  dalam  waktu  yang  lebih lama,  mencapai  5  hari  dalam  suhu  kamar.Bakso boraks    memiliki  teksturnya  berbeda  dengan  bakso yang  dibuat  dari  daging  sapi  murni.  Daya  tahannya juga lebih lama, dan bentukknya tetap utuh walaupun sudah  lebih  dari  3  hari.Contoh  umumnya  bakso berwarna abu-abu ataupun coklat, bakso ini warnanya lebih  cenderung  lebih  bersih.  Bahkan  seperti  dikutip dari  situs  resmi  Badan  POM  RI  bakso  mengandung boraks  memiliki  tekstur  membal  seperti  bola  di lempak ke bawah.
2. Mi basah
Penggunaan  formalin  pada  mi  basah  akan menyebabkan  mi  tidak  rusak  sampai  dua  hari  pada suhu  kamar  (  25  derajat  Celsius)  dan  bertahan  lebih dari 15 hari pada suhu lemari es ( 10 derajat Celsius).
3. Ikan segar
Ikan  segar  yang  diberi  formalin  tekstur tubuhnya akan menjadi kaku dan sulit dipotong.
4. Ikan asin
Ikan  asin  yang  mengandung  formalin  akan terasa  kaku  dan  keras,  bagian  luar  kering  tetapi bagian dalam agak basah karena daging bagian dalam masih mengandung air.
2.6 Faktor Kepastian ( Bayes ) 2.6.1 Pengertian Faktor Kepastian ( Bayes )
Menurut  T.  Sutojo  (Kecerdasan  Buatan, 2011:194), teori Bayes adalah untuk  mengakomodasi ketidakpastian pemikiran (inexact reasoning) seorang pakar  yang  diusulkan  oleh  Shortliffe  dan  Buchamn pada tahun 1975.
Untuk mengakomodasi hal ini kita menggunakan Bayes guna  menggambarkan  tingkat keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang dihadapi.
Bayes menujukkan  ukuran  kepastian  terhadap suatu  fakta  atau  aturan.Notasi  Faktor  Kepastian(Sri Kusumadewi, 2003) adalah sebagai berikut  : CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e]  dengan CF[h,e]  : Faktor Kepastian MB[h,e]  :  ukuran  kepercayaan  terhadap  hipotesis  h  , jika diberikan evidence e ( antara 0 dan 1 ). MD[h,e] : ukuran ketidakpercayaan terhadap evidence h,jika diberikan evidence e ( antara 0 dan 1 )
2.6.2 Kombinasi Aturan
Metode MYCIN untuk menggabungkan evidence pada antecedent sebuah  aturan  yang ditunjukkan pada tabel berikut ini :
Tabel 2 Aturan Kombinasi MYCIN Evidence, E Antecedent Ketidakpastian
E 1 DAN E 2 min [ CF(H,E 1 ), CF(H,E 2 )] E 1 OR E 2 max [CF(H,E 1 ), CF(H,E 2 )]
TIDAK E -CF (H,E)
(Sumber : Sri Kusumadewi ( Artificial Intelligence
Teknik dan Aplikasinya, 2008)
2.6.3 Perhitungan Bayes
Berikut ini  adalah  contoh  ekspresi  logika  yang mengkombinasikan evidence E=(E1  DAN  E2  DAN E3) ATAU (E4 DAN BUKAN E5) Gejala E akan dihitung sebagai :
E = max[min(E1,E2,E3),min(E4 ,-E5)]
Untuk nilai E1 =0,9 E2 = 0,8 E3 = 0,3  E4 = -0,5  E5 = -0,4
Hasilnya adalah :
E = max[min(E1,E2,E3),min(E4,-E5 )] = max(0,3, -0,5) = 0,3
Bentuk dasar rumus Bayes sebuah aturan JIKA E MAKA H ditunjukkan oleh rumus :
BY(H,e) = BY( E,e)*BY(H,E) Dimana  : BY(E,e)    : Bayes  evidence E  yang  dipengaruhi  oleh evidence BY(H,E)  : Bayes hipotesis  dengan  asumsi evidence diketahui dengan  pasti , yaitu ketika CF(E,e)=1 BY(H,e)  : Bayes hipotesis  yang  dipengaruhi  oleh evidence e
Jika semua evidence pada antecedent diketahui dengan  pasti,  maka  rumusnya  ditunjukkan  sebagai berikut :
BY(H,e) = BY(H,E) Karena BY(E,e) = 1. Contoh kasus yang melibatkan  kombinasi BY : JIKA batuk DAN demam DAN sakit kepala DAN bersin-bersin MAKA influenza, CF : 0,7 dengan menganggap  E1  : “batuk”,   E2  :”demam”, E3  :”sakit  kepala”,    E4:”bersinbersin”,  dan H:”influenza”,  nilai Bayes pada  saat evidence pasti adalah:
BY(H,E)  : CF(H,E1 ∩ E2 ∩ E3 ∩ E4) : 0,7
Dalam  kasus  ini  ,  kondisi  pasien  tidak  dapat ditentukan  dengan  pasti .  Bayes E  yang  dipengaruhi oleh  partial evidence e  ditunjukkan  dengan  nilai sebagai berikut :
BY(E1,e) : 0,5 (pasien mengalami batuk 50%) BY(E2,e) : 0,8 (pasien mengalami demam 80%)
BY(E3,e) : 0,3 (pasien mengalami sakit kepala 30%) BY(E4,e) : 0,7 (pasien mengalami bersin-bersin 70%) Sehingga BY(H,e) = CF(H,E1 ∩ E2 ∩ E3 ∩ E4) =  min[CF(E1,e), CF(E2,e), CF(E3,e), CF(E4,e)] =  min[0,5, 0,8, 0,3, 0,7] =  0,3 Maka nilai Bayes hipotesis adalah : BY(H,e) =  BY(E,e)* BY(H,E) =  0,3 * 0,7 = 0,21 ( Kusrini, Aplikasi Sistem Pakar, hal : 16, 2008)

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN
3.1 Analisa Masalah
Pengawet pada makanan memiliki efektifitas yang berbeda-beda, ada yang efektif terhadap bakteri, khamir  atau  kapang,  ada  yang  efektif  terhadap aktifitas  enzim.Jadi  pemakaian  pengawet  harus disesuaikan  dengan  kebutuhan,  karena  ada  pengawet yang dilarang ditambahkan pada  makanan. Pengawet yang  dilarang  ini  sangat  berbahaya  bagi  kesehatan manusia. Formalin dan boraks adalah zat yang sering digunakan  sebagai  pengawet  makanan,  padahal penggunaannya  sebagai  pengawet  makanan  sangat membahayakan  bagi  kesehatan.Untuk  mendiagnosa kandungan  formalin  dan  boraks  dibutuhkan  suatu
metode  yaitu  menggunakan  bayes  (kepastian).  Teori bayes  digunakan  untuk  menghitung  nilai  kebenaran probabilitas  dari  suatu evidence .    Jadi  bayes menerangkan hubungan antara probablilitas terjadinya hipotesis Hi denganterdapat fakta ( evidence )  E  telah  terjadi  dan  probabilitas  terjadinya Evidence E  dengan  syarat  hipotesis  Hi  telah  terjadi. Teori ini didasarkan pada prinsip bahwa jika terdapat tambahan  informasi  atau evidence ,  maka  nilai probabilitas dapat diperbaiki.

## 3.2 Penerapan Metode Bayes
Penerapan  metode  bayes  dapat  dilihat  pada contoh  yang  akan  mencari  persentase  kemungkinan bakso  yang  menggandung  formalin  dan  boraks. Untuk  menentukan  nilai  probabilitas  gejala  dan  bobot padaBayes  dapat  dilakukan  dengan  langkah-langkah berikut ini.
1. Probabilitas  warna  bakso  yang  agak  terang menyerupai  karet  dan  agak  kekuningan,  jika mengandung  formalin dan boraks :
 p(B1|A1) = 0,8
2. Probabilitas  bakso  berformalin  dan  berboraks tanpa memandang  gejala apapun :
 p(A1) = 0,3
3. Probabilitas  bau  bakso  yang  kurang  tercium aroma  dagingnya,  lebih  tercium  aroma  bahan kimia, jika bakso mengandung boraks :
 p(B2|A2) = 0,4
4. Probabilitas  bakso  berboraks  tanpa  memandang gejala apapun :
 p(A2) = 0,5
5. Probabilitas  kekenyalan  bakso  seperti  karet,  jika bakso mengandung  formalin:
 p(B3|A3) = 0,7
6. Probabilitas bakso
berformalin tanpa memandang  gejala apapun :
 p(A3) = 0,5
7. Probabilitas  bakso  memantul  seperti  bola  karet, jika bakso mengandung boraks:
 p(B4|A2) = 0,6
8. Probabilitas rasa  bakso mengandung  sedikit  rasa pahit,  jika  bakso  hanya  mengandung  sedikit formalin  dan boraks :
 p(B5|A4) = 0,4
9. Probabilitas  bakso  hanya  sedikit  mengandung formlin  dan  boraks  tanpa  memandang  gejala apapun :
 p(A4) = 0,6
10. Probabilitas  tidak  terlihat  adanya  serat-serat bakso, jika bakso  mengandung  formalin:
 p(B6|A3) = 0,4
3.2.1 Perhitungan Metode Bayes
Perhitungan metode bayes dalam mendiagnosa bakso  berformalin  dan  berboraks  maka  dilakukan langkah-langkah seperti berikut ini:
1. Probabilitas  warna  bakso  yang  agak  terang menyerupai  karet  dan  agak  kekuningan  karena mengandung formalin dan boraks :
p(H i |E) = p(E|H i ) ∗ p(H i ) ∑ p(E|H k ) ∗ p(H k ) n k=1 p(A1|B1) =   (p(B1 │ A1) ∗ p(A1))/ █ (p(B1 │ A1) ∗ p(A1) + p(B2 │ A2) ∗ p(A2) + p(B3 │ A3) ∗ p(A3)
+ p(B4 │ A2) ∗ p(A2)
+ @p(B5 │ A4) ∗ p(A4)
+ p(B6 │ A3) ∗ p(A3))
= ((0.8) ∗ (0.3))/(0.8 ∗ 0.3 + 0.4 ∗ 0.5 + 0.6 ∗ 0.4 + 0.5 ∗ 0.5 + 0.4 ∗ 0.6 + 0.4 ∗ 0.5)
= 0,24/(0,24 + 0.20 + 0.24 + 0.25 + 0.24 + 0.20) = 0,24 1.37 = 0.175
2. Probabilitas  bau  bakso  yang  kurang  tercium aroma  dagingnya,  lebih  tercium  aroma  bahan kimia karena bakso mengandung boraks :
p(H i |E) = p(E|H i ) ∗ p(H i ) ∑ p(E|H k ) ∗ p(H k ) n k=1 p(A2|B2) =   (p(B2 │ A2) ∗ p(A2))/ █ (p(B1 │ A1) ∗ p(A1) + p(B2 │ A2) ∗ p(A2) + p(B3 │ A3) ∗ p(A3) + p(B4 │ A2) ∗ p(A2)
+ @p(B5 │ A4) ∗ p(A4) + p(B6 │ A3) ∗ p(A3))
= ((0.4) ∗ (0.5))/(0.8 ∗ 0.3 + 0.4 ∗ 0.5 + 0.6 ∗ 0.4 + 0.5 ∗ 0.5 + 0.4 ∗ 0.6 + 0.4 ∗ 0.5) = 0,20 0,24 + 0.20 + 0.24 + 0.25 + 0.24 + 0.20 = 0,20 1.37 = 0.146
3. Probabilitas  kekenyalan  bakso  seperti  karet karena bakso mengandung  formalin :
p(H i |E) = p(E|H i ) ∗ p(H i ) ∑ p(E|H k ) ∗ p(H k ) n k=1 p(A3|B3) =   (p(B3 │ A3) ∗ p(A3))/ █ (p(B1 │ A1) ∗ p(A1) + p(B2 │ A2) ∗ p(A2) + p(B3 │ A3) ∗ p(A3)
+ p(B4 │ A2) ∗ p(A2)
+ @p(B5 │ A4) ∗ p(A4) + p(B6 │ A3) ∗ p(A3))
= ((0.6) ∗ (0.4))/(0.8 ∗ 0.3 + 0.4 ∗ 0.5 + 0.6 ∗ 0.4 + 0.5 ∗ 0.5 + 0.4 ∗ 0.6 + 0.4 ∗ 0.5)
= 0,24
0,24 + 0.20 + 0.24 + 0.25 + 0.24 + 0.20
= 0,24 1.37
= 0.175
4. Probabilitas  bakso  memantul  seperti  bola  karet karena bakso mengandung  boraks:
p(H i |E) = p(E|H i ) ∗ p(H i ) ∑ p(E|H k ) ∗ p(H k ) n k=1 p(A2|B4) =   (p(B4 │ A2) ∗ p(A2))/ █ (p(B1 │ A1) ∗ p(A1) + p(B2 │ A2) ∗ p(A2) + p(B3 │ A3) ∗ p(A3) + p(B4 │ A2) ∗ p(A2) + @p(B5 │ A4) ∗ p(A4) + p(B6 │ A3) ∗ p(A3))
= ((0.5) ∗ (0.5))/(0.8 ∗ 0.3 + 0.4 ∗ 0.5 + 0.6
∗ 0.4 + 0.5 ∗ 0.5 + 0.4 ∗ 0.6 + 0.4 ∗ 0.5)
= 0,25 0,24 + 0.20 + 0.24 + 0.25 + 0.24 + 0.20 = 0,25 1.37 = 0.182 5. Probabilitas rasa  bakso mengandung  sedikit  rasa pahit  karena  bakso  hanya  mengandung  sedikit formalin  dan boraks :
p(H i |E) = p(E|H i ) ∗ p(H i ) ∑ p(E|H k ) ∗ p(H k ) n k=1 p(A4|B5) =   (p(B5 │ A4) ∗ p(A4))/ █ (p(B1 │ A1) ∗ p(A1) + p(B2 │ A2) ∗ p(A2) + p(B3 │ A3) ∗ p(A3) + p(B4 │ A2) ∗ p(A2) + @p(B5 │ A4) ∗ p(A4) + p(B6 │ A3) ∗ p(A3))
= ((0.4) ∗ (0.6))/(0.8 ∗ 0.3 + 0.4 ∗ 0.5 + 0.6
∗ 0.4 + 0.5 ∗ 0.5 + 0.4 ∗ 0.6 + 0.4 ∗ 0.5)
= 0,24 0,24 + 0.20 + 0.24 + 0.25 + 0.24 + 0.20 = 0,24
1.37
= 0.175
6. Probabilitas  tidak  terlihat  adanya  serat-serat bakso, jika bakso  mengandung formalin :
p(H i |E) = p(E|H i ) ∗ p(H i ) ∑ p(E|H k ) ∗ p(H k ) n k=1
p(A3|B6) =   (p(B6 │ A3) ∗ p(A3))/ █ (p(B1 │ A1) ∗ p(A1) + p(B2 │ A2) ∗ p(A2) + p(B3 │ A3) ∗ p(A3)
+ p(B4 │ A2) ∗ p(A2)
+ @p(B5 │ A4) ∗ p(A4)
+ p(B6 │ A3) ∗ p(A3))
= ((0.4) ∗ (0.5))/(0.8 ∗ 0.3 + 0.4 ∗ 0.5 + 0.6 ∗ 0.4 + 0.5 ∗ 0.5 + 0.4 ∗ 0.6 + 0.4 ∗ 0.5) = 0,20
0,24 + 0.20 + 0.24 + 0.25 + 0.24 + 0.20 = 0,20 1.37
= 0.146
Setelah  seluruh  nilai  diketahui,  maka  jumlah seluruh  nilai  bayes  dari  makanan  bakso  seperti berikut ini:
∑ = 𝑛
𝑘=1 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠1 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠2 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠3 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠4
+ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠5 + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠6 = (0,8 * 0.175) + ( 0,4 *  0.146) + (0,6 * 0.175) + (0.5 * 0.182) + (0.4 * 0.175) + (0.4 * 0.146) = 0,14 + 0.0584 + 0,105 + 0,091+ 0,07 + 0,0584 = 0,5228 * 100%
= 52,28%
Nilai  dari  hasil  probabilitas  menunjukkan bahwa  bakso  yang  mengandung  formalin  dan  boraks dapat  dilihat  dari  hasil  diagnosa  yang  didapatkan. Dengan  ketentuan  semakin  besar  kandungan  dari formalin  dan  boraks  maka  semakin  besar  pula  nilai bakso  yang  mangandung  formalin  dan  boraks menggunakan metode bayes.

## 4. IMPLEMENTASI
a. Form Login
Form login dapat dilihat sebagai berikut:
Gambar 4. Form Menu Login
Gambar di atas merupakan form login dimana jika  pengguna  hanya  sebagai user .pengguna  bisa langsung  ke  menu  utama.  Sedangka  jika  pengguna sebagai  administrator  pengguna  harus  memasukan username, password sehingga bisa masuk ke program dan melakukan pengolahan data.
Halaman  ini  di  gunakan  sebagai  tempat untuk menampung semua pilihan-pihan yang terdapat di  dalam  sistem  yang  di  rancang  seperti  terlihat  di bawah ini.
Gambar 5. Form menu Utama
Gambar diatas merupakan menu utama yang terdiri  dari  menu  pakar  (Input  data  makanan,  Input data  gejala)  menu  Konsultasi  untuk  konsultasi  berisi tentang form diagnosa dan Keluar
c. Form Input Data Makanan
Form ini  berfungsi  untuk  menginputkan  data makanan  yang  terdapat  tombol  baru  untuk  mulai penginputan,  tombol  simpan  untuk  menyimpan  data ke  dalam  database,  tombol  edit  untuk  mengedit  data yang ada di database , tombol hapus untuk menghapus data  dari database dan  tombol  keluar  untuk  keluar dari program.
Gambar 6. Form Input Data Makanan
d. Form Input Data Gejala Form ini  berfungsi  untuk  menginputkan  data gejala-gejala  pada  makanan  yang  mengandung formalin dan boraks yang terdapat tombol baru untuk mulai penginputan, tombol simpan untuk menyimpan data  ke  dalam  database,  tombol  edit  untuk  mengedit data  yang  ada  di database ,  tombol  hapus  untuk menghapus  data  dari database dan  tombol  keluar untuk keluar dari program.
Gambar 7 Form Input Data Gejala
e.  Form Diagnosa Form diagnosa  merupakan  tampilan  yang digunakan  untuk  menampilkan  berupa  pertanyaan- pertanyaan  yang  merupakan  hasil  diagnosa,  form diagnosa dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Gambar 8 Form Diagnosa
f.  Form Konsultasi Form konsultasi  merupakan  tampilan  yang digunakan  untuk  menampilkan  hasil  diagnosa  yang telah dijawab. Tampilan form konsultasi dapat dilihat seperti gambar berikut:
Gambar 9. Form Konsultasi

## 5.  KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Berdasarkan  uraian  dari  bab-bab  sebelumnya, maka  penulis  dapat  memberikan  kesimpulan  sebagai berikut : 1. Sistem pakar merupakan sistem yang mengapdosikan pengetahuan manusia ke
komputer  yang  akan  menghasilkan  diagnosa menurut  para  pakar,  hasil  diagnosa  berupa makanan yang mengandung formalin dan boraks. 2. Penerapan metode bayes (kepastian) dalam mendiagnosa  kandungan  formalin  dan  boraks pada  makanan  berdasarkan  data  yang  dibuat, untuk  menghitung  nilai  kebenaran  probabilitas dari suatu evidence .
3. Aplikasi  sistem  pakar  yang  mengidentifikasi bahaya  makanan  pada  formalin  dan  boraks  akan memberikan  kesimpulan  apakah  makanan  berupa bakso,  mie  basah,  siomay,  tahu  dan  lontong berbahaya untuk dikonsumsi dan berapa persentase  kandungannya  dengan  menggunakan aplikasi Microsoft Visual Basic . Net 2008.

## 5.2 Saran
Selain kesimpulan, penulis juga ingin memberikan  saran  yang  mungkin  dapat  membantu dalam perbaikan penulisan adalah sebagai berikut : 1. Kepada  penulis  selanjutnya  disarankan  untuk menganalisis faktor-faktor lain
yang
membahayakan  makanan  untuk  dikonsumsi,  agar masyarakat  akan  lebih  tahu  bahaya  makanan selain bahan formalin dan boraks.
2. Penulis juga menyarankan agar dalam
mendiagnosabahaya
makananuntuk dapat
dikembangkan  lagi  dengan  adanya  bahan-bahan berbahaya lainnya yang terkandung pada makanan.
3. Penulis  berharap  agar  menggunakan  tools  yang lain  dengan  aplikasi  seperti  pengembangan menggunakan  perangkat mobile agar  masyarakat dapat menggunakannya di handphone mereka.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.M Jogiyanto, Analisis Dan Desain Sistem, Yogyakarta, Andi, 2005.
[2] Sri Hartati, Memecahkan Masalah, Fakta Dan Penalaran, Bandung, 2008.
[3] Muhammad Arhami, Penyelesain Masalah Tingkat Manusia, Jakarta 2005.
[4] Sri Kusumadewi, “Artificial Intelligence Teknik dan Aplikasi, Yogyakarta, 2006.
[5] T. Sutojo(Kecerdasan Buatan,2011:194) Mengakomodasi ketidakpastian pemikiran
(inexact reasoning)
[6] Abdul Kadir (Konsep dan Tuntunan Praktis Basis Data, 2005) Munggunakan DataBase
Sistem (DBMS), Mysql , Yogyakarta.
[7] http://www.Makanan.Com [10 Juni 2015]