Jurnal TEKNOIF                                                ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA INFERTILITAS PADA WANITA MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES
Minarni 1 , Henriyanita 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Teknologi Industri
Institut Teknologi Padang
E-mail: Minarni1706@gmail.com,henriyanita2@gmail.com

## Abstrak
Infertilitas  (kemandulan)  adalah  ketidakmampuan  atau  penurunan  kemampuan  dalam  menghasilkan keturunan. Pada kasus infertilitas, perempuan memiliki peran sebesar 40% -50% kasus sedangkan laki- laki sebesar 30% dan penyebab lain  sekitar 20% -30% dari pasangan. Penyebab kemandulan pada wanita lebih  sulit  diketahui  dibandingkan  dengan  laki-laki.Kebanyakan  dari  para  wanita  merasa  enggan  atau malu  untuk  melakukan  pemeriksaan  ke  dokter  dengan  berbagai  alasan,  misalnya  tidak  siap  untuk menerima hasil diagnosa yang diberikan oleh dokter. Metode Teorema Bayes adalah metode penyelesaian sistem    pakar    yang    menghitung    nilai    probabilitas    suatu    penyakit    dan  membandingkan  dengan probabilitas  setiap  gejalanya  sehingga  jenis  penyakit  yang  didiagnosa  akan  sesuai  dengan  gejala  yang diderita  pasien.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat  digunakan  untuk mendiagnosa  infertilitas  pada  wanita  dan  memberikan  cara  pencegahan  serta  solusinya.  Aplikasi  ini terdiri  dari  26  gejala,  5  tingkat  diagnosa  dan    sistem  pakar  ini  akan  menampilkan  gejala  yang  dapat dipilih  oleh  user,  dimana  setiap  pilihan  gejala  akan  dihitung  nilai  bobotnya  untuk  mendapatkan  hasil diagnosa.  Hasil  pengujian  menggunakan  aplikasi  dan  manual,  yang  dilakukan  pada  30  data  pasien mendapatkan  nilai  rata-rata  selisih  sebanyak  0.76%.  Pada  hasil  akhir  aplikasi  akan  menampilkan  hasil diagnosa serta solusi dan cara pencegahannya.
Kata Kunci : Infertilitas, Sistem Pakar, Metode Bayes

## 1. Pendahuluan
Infertilitas (kemandulan) adalah ketidakmampuan  atau  penurunan  kemampuan dalam  menghasilkan  keturunan  (Elizbeth, 2013).Selama ini, kemandulan memang merupakan  persoalan  serius  yang  cukup menakutkan  bagi  seorang  wanita.  Pada  kasus infertilitas,  perempuan  memiliki  peran  sebesar 40% -50%  kasus  sedangkan  laki-laki  sebesar 30% dan penyebab lain  sekitar 20% -30% dari pasangan (Easley, 2013). Selama ini, kemandulan  memang  merupakan  persoalan serius  yang  cukup  menakutkan  bagi  seorang wanita.  Pada  kasus  infertilitas,  perempuan memiliki  peran  sebesar  40% -50%  kasus sedangkan laki-laki sebesar 30% dan penyebab lain  sekitar 20% -30% dari pasangan (Easley, 2013).  Penyebab  kemandulan  pada  wanita lebih sulit diketahui dibandingkan dengan laki- laki.Mendiagnosa  kemandulan  pada  laki-laki cukup dengan memeriksakan sperma, sedangkan pada wanita diperlukan pemeriksaan  pada  sel  telur  dan  seberapa banyak  sel  telur  yang  dihasilkan.Selain  itu, juga  harus  memeriksakan  saluran  tuba  falopi,
rahim,  dan  leher  rahim  serta  kemampuannya dalam  menyalurkan  sperma  ke  indung  telur, kemudian  mengandung.Kebanyakan  dari  para wanita  merasa  enggan  atau  malu  untuk melakukan  pemeriksaan  ke  dokter  dengan berbagai  alasan,  misalnya  tidak  siap  untuk menerima  hasil diagnosa  yang  diberikan  oleh dokter.Pemeriksaan  atau  konsultasi  dokter harus dilakukan berulang kali selama beberapa bulan, serta tidak mudah untuk bisa menentukan masa pengobatan.Dan pengobatan sangat  mahal,  para  masyarakat  tidak  bisa berkonsultasi  dengan pakar  atau  dokter  yang berkaitan  dengan  penyakit  mandul.  Sehingga tidak  dapat  melakukan  pencegahan  sejak  dini, maka para wanita tidak akan pernah mengetahui tentang kemandulan yang bisa saja terjadi pada dirinya. Rumah  Sakit  RSUD Sultan  Taha  Saifudin  Tebo,  adalah  suatu organisasi  fungsional  yang  merupakan  pusat perkembangan  kesehatan  masyarakat  yang juga membina peran serta masyarakat dan juga memberikan pelayanan kesehatan secara menyeluruh  dan  terpadu  kepada  masyarakat. Diantaranya rumah sakit tersebut juga melayani  dan  mengobati  pasien  infertilitas.
Jurnal TEKNOIF                                                ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
Rumah  Sakit  RSUD  Sultan  Taha  Saifudin Tebo  memiliki  29  dokter,  50  perawat    dan  30 tenaga  medis.  Dan  hanya  memiliki  1  dokter spesialis kandungan. Data statistik rumah sakit RSUD Sultan Taha Saifudin Tebo tercatat dari tahun  2013-2017  pasien  yang  menderita infertilitas sebanyak 60 orang, kurang lebih 12 orang stiap tahunnya. Selain itu, jadwal dokter yang  tidak  begitu  panjang  dirumah  sakit tersebut  merupakan  kendala  bagi  pasien melakukan konsultasi dengan dokter.    Dengan memanfaatkan teknologi yang telah berkembang dibidang study Artificial
Intelegence  (AI)  yang  mempelajari  serta mampu  meniru  kecerdasan  buatan  adalah sistem pakar (Expert System). Sistem pakar ini nantinya akan dibuat untuk membantu menentukan diagnosa  awal  infertilitas  dari gejala,  serta  menentukan  saran  atau  solusi pengobatan  yang  harus  dilakukan,  sehingga dapat  membantu  mempersingkat  waktu  dalam proses pemeriksaan lanjut oleh seorang dokter. Metode  Teorema  Bayes  adalah  metode penyelesaian sistem  pakar  yang  menghitung nilai    probabilitas    suatu  penyakit    dan membandingkan  dengan  probabilitas  setiap gejalanya  sehingga  jenis  penyakit  yang didiagnosa  akan  sesuai  dengan  gejala  yang diderita pasien. Dengan menggunakan teorema bayes pengambilan keputusan dalam penelitian ini  dilakukan  dengan  cara,  misalnya  nilai  dari satu gejala berbeda dengan gejala yang lainya, kemudian  nilai  ini  akan  diproses  dengan menghasilkan  informasi  tentang  gejala-gejala serta tingkat diagnosa Infertilitas yang dialami.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  alat  bantu berupa  Aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web yang dapat membantu dalam  mengenali gejala awal,  serta  menentukan  tingkat  diagnosa infertilitas dengan sistem komputer yang sudah berbasis  web  dapat  dijadikan  referensi  bagi wanita  sehingga  dapat  melakukan  pencegahan infertilitas sejak dini.pakar yang dapat digunakan  untuk  mendiagnosa  Infertilitas menggunakan Metode Teorema Bayes”
Beberapa  penelitian  tentang  sistem  pakar infertilitas  telah  dilakukan  diantaranya    Jurnal Sepdiarina  Simarmata,  Mahasiswa  Program Studi  Teknik  Informatika,  STMIK  Budidarma Medan pada tahun 2014 dalam skripsinya yang berjudul “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit
Mandul  Pada  Pria  dan  Wanita  dengan Menggunakan Certainty Factor Berbasis WEB”  Hasil  dari sistem  ini,  para  pria  dan wanita  dapat  menyelesaikan  masalah  tertentu baik  sedikit  rumit  atau  rumit  sekalipun  tanpa bantuan  para  ahli  bidang  tersebut.  Dengan menggunakan  metode  certainty  factor  (CF), didapatkan  nilai  kemungkinan  seseorang terkena  penyakit mandul  atau  tidak.  Ganda Anggara, Gede Pramayu, dan Arif Wicaksana, Mahasiswa Teknik Informatika STMIK
AMIKOM  Yogyakarta  pada  tahun  2016 dengan  judul  “Membangun  Sistem  Pakar Menggunakan Teorema Bayes
Untuk
Mendiagnosa  Penyakit  Paru- paru”  Sistem Pakar  yang digunakan  untuk  membantu menentukan  diagnosa  suatu  penyakit  yang diawali  dari  gejala  utama  penyakit  paru-paru. Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah sistem  pakar  untuk  melakukan  diagnosa penyakit  paru-paru  beserta  nilai  probabilitas dari  penyakit serta  saran  terapi  yang  harus diberikan.
2. Metodologi
2.1  Diagram konteks

## Gambar 1 Diagram Konteks
Adapun  penjelasan  dari  konteks  diagram  dari sistem ini adalah sebagai berikut :
1. Admin terlebih dahulu menginputkan data ke dalam sistem berupa jenis gejala, tinkat diagnosa,solusi  dan  pencegahan  dari Infertilitas.
2. User  atau  pengguna  akan  memilih  gejala yang  dirasakan.  Sistem  akan  mengolah data  yang  telah  disimpan  melalui  inputan gejala kemudian sistem akan memberikan solusi dan pencegahan. Sehingga pengguna  mendapatkan  informasi  dari sistem ini.
Pada  sistem  ini  menggunakan  metode  Bayes dengan  tingkat  persentase  seperti  pada  tabel  1 dan gejala serta bobot pada tabel 2.
Jurnal TEKNOIF                                                ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## Tabel 1 Tingkat Presentase
Tingkat persentase Nilai Keyakinan 0% – 20% Kemungkinan kecil 30% – 40% Kemungkinan sedang 50% – 60% Kemungkinan besar 70% – 80% Hampir pasti 90% – 100% Pasti Tabel 2  Gejala dan Bobot Kode Nama Gejala Bobot G01 Haid terasa sakit 0.2 G02 Haid yang jarang 0.2 G03 Haid yang banyak/ volume darah berlebihan saat haid 0.4 G04 Haid yang tidak teratur 0.3 G05 Obesitas 0.1 G06 Nyeri saat berhubungan badan 0.85 G07 Perubahan kulit (jerawat yang lebih banyak) 0.15 G08 Perubahan dalam keinginan seksual 0.25 G09 Rambut rontok 0.35 G10 Keluar cairan ASI tapi tidak sedang menyusui 0.85 G11 Usia 0.75 G12 Memiliki riwayat kemandulan 0.95 G13 Stress 0.15 G14 Tumbuh rambut gelap pada bibir, dada, dagu 0.2
… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … G24 Merokok 0.2 G25 Narkoba 0.5 G26 Alkohol 0.25 Tabel 3. Rancangan Basis Pengetahuan KG Gejala D 1 D 2 D 3 D 4 D 5 G01 Haid terasa sakit x x G02 Haid yang jarang x x G03 Haid yang banyak/ volume  darah  berlebihan saat haid x x x G04 Haid yang tidak teratur x x x G05 Obesitas x x G06 Nyeri  saat  berhubungan badan x G07 Perubahan  kulit  (jerawat yang lebih banyak) x x G08 Perubahan dalam keinginan seksual x G09 Rambut rontok x x G10 Keluar  cairan  ASI  tapi tidak sedang menyusui x x G11 Usia x x x G12 Memiliki riwayat x
Jurnal TEKNOIF                                                ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## kemandulan
G13 Stress x x x x G14 Tumbuh  rambut  gelap pada bibir, dada, dagu x x G15 Olahraga ekstrim x G16 Penurunan  berat  badan ekstrim x x G17 Nyeri diperut bagian bawah dan daerah panggul x x x G18 Perut terasa kembung x x G19 Diet ketat x x x G20 Pendarahan  diluar  siklus menstruasi x x G21 Mudah lelah x x x x G22 Diare x x G23 Mual selama periode menstruasi x G24 Merokok x x x G25 Narkoba x x G26 Alkohol x x x x x
(Sumber: Alice Domar 2002)
Tabel 4 Tabel Diagnosa Infertilitas
Id_diagnosa Diagnosa D1 Kemungkinan kecil D2 Kemungkinan sedang D3 Kemungkinan besar D4 Hampir pasti D5 Pasti

## Tabel 5. Aturan Sistem
Rule If (Gejala) Then (diagnosa) 1 G01,G02,G05,G13,G14, G19,G21,G23,G24,G26 Kemungkinan kecil 2 G01,G03,G04,G05,G09, G13,G14,G15,G18,G19, G21,G22,G26 Kemungkinan sedang 3 G02,G03,G04,G07,G09, G11,G13,G16,G24,G25, G26. Kemungkinan besar 4 G03,G04,G07,G10,G11, G16,G17,G20,G21,G24, G25,G26 Hampir pasti 5 G06,G08,G10,G11,G12, G17,G20,G25,G26
Positif
Diagnosa  dilakukan  berdasarkan  flowchart  pada gambar 2.
Jurnal TEKNOIF                                                ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Pada  sistem  pakar  untuk  diagnosa  infertilitas pada  wanita  secara  garis  besar  desain  menu utamanya adalah sebagai berikut:
a. Tampilan Halaman Utama

## Gambar 3 Tampilan Halaman Utama
Halaman  utama  merupakan  tampilan  awal pada  form  menu  utama.  Pada  tampilan  menu utama  atau home ini  terdapat  beberapa  menu yang  dapat  diakses  oleh  user.  Pilihan  menu yang  dapat  diakses  oleh  user  antara  lain konsultasi, dan profil.
b. Tampilan Halaman Konsultasi
Pada  halaman  konsultasi  terdapat daftar gejala yang dapat dipilih oleh user, yang nantinya akan dihitung nilai bobot setiap gejala yang dipilih untuk mendapatkan hasil diagnosa.  Pada  halaman  ini  user  dapat mengetahui bahwa untuk melakukan konsultasi user  harus  memilih  gejala  yang  sesuai  dengan gejala yang dirasakan.
Gambar 3 Halaman Konsultasi
c. Halaman Hasil Diagnosa
Pada  halaman  hasil  diagnosa  terdapat tampilan  hasil  diagnosa dari  user.  Seperti yang terlihat pada gambar 4

## Gambar4 Tampilan Hasil Diagnosa

## d. Hasil Pengujian
Hasil  pengujian  sistem  yang  dilakukan menggunakan  aplikasi  dan  manual  untuk melihat    perbandingan  dari  hasil  perhitungan menggunakan  kedua  cara  tersebut. Berikut hasil perhitungan menggunakan aplikasi

## Gambar 5 Hasil Perhitungan Menggunakan
Aplikasi
Hasil  perhitungan  menggunakan  aplikasi  pada gambar 5 berdasarkan gejala-gejala yang telah dipilih  oleh  user  maka  didapatkan  hasil
Jurnal TEKNOIF                                                ISSN: 2338-2724 e-ISSN: 2598-9197
diagnosa  kemungkinan  sedang  dengan  hasil persentase 29.71%.

## 4. Kesimpulan Dan Saran

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis,  perancangan,  dan implementasi, penelitian ini telah menghasilkan  sebuah  sistem  pakar  yang  dapat digunakan untuk mendiagnosa infertilitas pada wanita dan memberikan cara pencegahan serta solusinya.  Sistem  pakar  ini  menggunakan Metode  Teorema  Bayes.  Aplikasi  ini  terdiri dari  26  gejala,  5  tingkat  diagnosa  dan    sistem pakar ini akan menampilkan gejala yang dapat dipilih  oleh  user,  dimana  setiap  pilihan  gejala akan dihitung nilai bobotnya untuk mendapatkan  hasil  diagnosa.  Hasil  pengujian menggunakan  aplikasi  dan  manual,  yang dilakukan  pada  30  data  pasien  mendapatkan nilai  rata-rata  selisih  sebanyak  0.76%.  Pada hasil  akhir  aplikasi  akan  menampilkan  hasil diagnosa serta solusi dan cara pencegahannya.

## 5.2 Saran
Untuk pengembangan sistem pakar lebih lanjut sebaiknya sistem pakar mendiagnosa infertilitas dikembangkan dengan
menggunakan  sistem  berbasis  java  agar masyarakat dapat mengakses langsung melalui handphone atau sebagainya.

## Daftar Pustaka
Anggra,  Ganda,  dkk.    Membangun  Sistem Pakar  Menggunakan  Teorema  Bayes
Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Paru-paru. Yogyakarta: STMIK AMIKOM Yogyakarta. (2016)
Domar,  Alice  D,  Ph.D.,  dkk.  .  Conquering
Infertility:  Dr.  Alice  Domar’s  Guide  to Enhancing  Fertility  and  Coping  with
Infertility. New York: Viking. (2002)
Fathansyah.Basis Data Revisi Kedua. Bandung: Informatika  (2015) Fauziah, Yulia, S.Kep. Infertilitas dan Gangguan Reproduksi Wanita. Yogyakarta: Nuha Medika. (2012)
Khadir,  Abdul.  Dasar  Pemograman  Web Dinamis Menggunakan PHP. Yogyakarta: Andi Offset.(2008) Khair,  Abdul.  Tuntunan  Praktis  Belajar Database Menggunakan MySQL. Yogyakarta: Andi Offset. (2008)
Nugroho,  Bunafit.  Aplikasi  Pemograman  Web
Dinamis dengan PHP dan MySQL (Studi Kasus, Membuat Sistem Informasi Pengolahan  Data  Buku).  Yogyakarta: Gaya Media. (2008)
Mahmudi,  Ali,  dkk.  Rancang  Bangun  Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosis  Tanaman Cabai  Menggunakan  Metode  Bayes. Malang:  Institut  Teknologi  Nasional. (2016)
Sari,  Tia  Munika.    Sistem Pakar  Diagnosa
Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes. Padang: Institut Teknologi Padang (2016) Simarmata, Sepdiarina. Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Mandul Pada Pria dan Wanita dengan Menggunakan Certainty  Factor  Berbasis  WEB. Medan:
STMIK Budidarma Medan (2014) Sutojo.T,  S.Si,  M.Kom  dkk.    Kecerdasan Buatan.  Yogyakarta:  Andi  Yogyakarta. (2010) Suyanto.Artificial Intelligence. Bandung: Informatika. (2014)