## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Perokok menggunakan Metode Teorema Naive Bayes
Siti Muntari * , Febriansyah 2
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi PagarAlam, Pagar Alam, Indonesia Email: 1,* Muntariaza@gmail.com, 2 Febriansyah1213@gmail.com Email Penulis Korespondensi: muntariaza@gmail.com Submitted: 20/01/2022 ; Accepted: 31/03/2022 ; Published: 31/03/2022
Abstrak− Tujuan  dari  penelitian  ni  adalah  menghasilkan  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  pada  perokok  menggunakan  metode Teorema Naïve Bayes. Masalah yang muncul dalam penelitian ni alah proses penentuan penyakit pada perokok melalui diagnose para  ahli,  pasien  harus  datang  ke  rumah  sakit  dan  menemui  dokter  pada  jam  kerjanya.  Dalam  pembangunan  sistem  pakar  ni menggunakan  metode SDLC air terjun (waterfall) dengan tahap Analisis, Desain, Pengkodean, Pengujian, dan metode pengujian yang dilakukan pada penelitian ni Blackbox. untuk penentuan jenis penyakit perokok sistem ni menggunakan bahasa  pemrograman PHP Database Mysql, dan Dreamweaver dengan menggunakan. Hasil penelitian ni berupa system pakar berbasis website yang mampu membatu user atau masyarakat dalam mendiagnosa penyakit perokok pasif serta memberikan formasi tentang penyakit perokok. Hasil pengujian Blackbox Testing skor rata-rata 4,2 dengan kategori valid.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Perokok; Teorema Naïve Bayes; RAD
Abstract −The purpose of this research is to produce an expert system for diagnosing disease in smokers using the Naïve Bayes Theorem method. The problem that arises in this study is the process of determining the disease in smokers through the diagnosis of experts, patients must come to the hospital and see a doctor during working hours. In the development of this expert system using the waterfall SDLC method with the stages of Analysis, Design, Coding, Testing, and testing methods carried out in this Blackbox research. To determine the type of smoker's disease, this system uses the PHP MySQL Database programming language, and Dreamweaver uses. The results of this study are in the form of a website-based expert system that is able to help users or the public in diagnosing passive smoking and providing formations about smoking diseases. The results of the Blackbox Testing test have an average score of 4.2 with a valid category.
Keywords: Expert System; Smoker; Naïve Bayes Theorem; RAD

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dan  komputer  telah  berkembang  ke  berbagai  bidang  seperti  bidang  pendidikan,  sosial, bahkan bidang kesehatan. Salah satu pemanfaatan dari perkembangan teknologi dan komputer adalah sistem pakar. Sistem  pakar  dikembangkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  mengadopsi  pengetahuan  orang  pakar.  Sistem sipakar dapat berprilaku seperti dokter atau ahli sehingga digunakan sebagai sistem untuk mendiagnosa suatu penyakit baik penyakit pada hewan, maupun kesehatan manusia.
Berdasarkan studi pendahuluan dengan metode wawancara yang dilakukan oleh peneliti pada Dinas Kesehatan Kota Pagar Alam penyakit perokok, dimana selama ini untuk penentuan seseorang dalam merokok setiap hari dengan aspek penentuan berdasarkan penyakit perokok masih dilakukan dengan secara manual karena khususnya perokok Di Kota Pagar Alam mayoritas penggunanya anak-anak remaja dan orang tua. Penerapan pengguna sistem ini diharapkan dapat membantu perokok aktif dalam mengendalikan konsumsi perokok di keseharian untuk menjaga kesehatan badan dan membantu perokok pasif terhindar dari dampak akan perokok aktif dan yang paling utama membantu menurunkan angka  kematian  dari  dampak  rokok  tu  sendiri,  serta  dapat  menanggulangi  pengontrolan  merokok  sesui  kondisi kesehatan perokok dengan memanfaatkan sistem, yang nantinya bisa dipergunakan oleh seluruh pengguna dimanapun berada dalam memberikan nformasi.
Dalam pencegahan penyakit pada perokok seharusnya tindakan dan pencegahan dapat dilakukan lebih mudah efektif sesuai dengan gejala-gejala yang di dapat pada penyakit perokok. Kecepatan dan ketepatan pemikiran sangat dibutuhkan dalam pencegahan penyakit pada perokok, maka dari tu pemanfaatan aplikasi sistem dengan metode yang tepat  sangat  di  butuhkan  untuk  menentukan  hasil  terbaik  dari  pencegahan  penyakit  pada  perokok  tersebut,  salah satunya  sistem  pakar  dengan  metode  teorema naïve  bayes dimana  sistem  ini  yang  dapat  dijadikan  alat  untuk mempermudah pekerjaan dalam menarik kesimpulan dan memberikan solusi terbaik untuk membantu pihak Dinas Kesehatan Kota Pagar Alam maupun masyarakat.
Dari  permasalahan  di  atas  bahwa  sistem  pakar  yang  akan  dirancang  dan  dibangun  dapat  membantu  Dinas Kesehatan  Kota  Pagar  Alam  dapat  melakukan  pengecekan  penyakit  pada  perokok  dan  penyuluh  bahaya  penyakit perokok  melalui  sistem  yang  terkoneksi  dengan  nternet  oleh  karena  tu  pihak  Dinas  Kesehatan  Kota  Pagar  Alam maupun masyarakat dapat melakukan pengecekan dan penyuluhan melalui sistem yang dapat diakses dimana saja dan kapan saja tanpa harus datang langsung ke Dinas Kesehatan.
Dengan sistem pakar, orang awam pun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit yang sebenarnya hanya dapat diselesaikan dengan bantuan para ahli. Bagi para ahli, sistem pakar juga akan membantu aktivitasnya sebagai asisten yang sangat berpengalaman [1].
Naïve Bayes adalah salah satu algoritma pembelajaran induktif yang paling efektif dan efisien untuk machine learning dan data mining. Performa naïve bayes yang kompetitif dalam proses klasifikasi walaupun menggunakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196
asumsi keidependenan atribut (tidak ada kaitan antar atribut).Asumsi keidependenan atribut ini pada data sebenarnya jarang terjadi, namun walaupun asumsi keidependenan atribut tersebut dilanggar performa pengklasifikasian naïve bayes cukup tinggi, hal ini dibuktikan pada berbagai penelitian empiris[2].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh [1] dengan judul sistem pakar diagnosis penyakit yang disebabkan oleh rokok dengan metode forward chaining masalah yang di temui alah Kurangnya pengetahuan, kemauan, dan kesadaran masyarakat  akan  bahaya  dari  kebiasaan  mengisap  rokok.  Ketidakacuhan  masyarakat  pun  menjadi  faktor  mengapa makin banyak perokok di ndonesia. Padahal, sudah jelas ancaman dari kebiasaan merokok ini. Tidak hanya dari sisi materiel, juga yang paling utama dari sisi kesehatan. Menghasilkan aplikasi system pakar mengenai diagnosis penyakit yang diakibatkan oleh rokok
Dalam penelitin [2] dengan judul mplementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada PerokokAktif Dan Perokok Pasif Dengan Menggunakan Metode ANFIS menghasilkan kesimpulan bahwa metode Anfis dapat di mplementasikan pada sistem pakar untuk mendiagnosa gejala awal yang dapat ditemui pada perokok aktif maupun perokok pasif
Penelitian yang dilakukan [3]menemukan bahwa menurut para pakar banyak penyakit yang ditimbulkan dari merokok,  untuk  tu  dibuat  sebuah  aplikasi  yang  dapat  menunjukan  gejala  penyakit  dari  merokok  serta  kapasitas merokok. Perbedaan yang terdapat pada penelitian Nanda Dian Prasetyo dengan penelitian ini metode program yang digunakan dalam penelitian, menggunakan metode RUP dan UML sebagai teknik untuk pemodelan desain program berorientasi objek (OOP) serta aplikasinya.
Dalam  penelitian  [4]  dengan  judul  Diagnosis  Penyakit  Paru  Pada  Perokok  Pasif  Menggunakan  Metode Certainty Factor menghasilkan Sistem pakar yang dapat digunakan untuk mendiagnosis gejala-gejala yang diderita perokok pasif.  Sistem ini dapat digunakan untuk membantu masyarakat agar dapat mengetahui penyakit paru yang mungkin diderita berdasarkan gejala yang dialami pengguna. Selain tu, Sistem Pakar ini dapat memberikan edukasi dan pengetahuan kepada masyarakat tentang jenis-jenis penyakit paru yang mungkin terjadi apabila menjadi seorang perokok pasif beserta cara penanganan awal terhadap penyakit etrsebut
Kegiatan  merokok  ialah  munculnya  penyakit-penyakit  yang  berbahaya.  Sangat  sulit  untuk  menghentikan seseorang agar tidak merokok tanpa adanya niat yang sungguh-sungguh dari para perokok itu sendiri. Oleh karena itu sistem ini dibuat untuk membantu perokok pasif mendiagnosa penyakit dengan melihat gejala-gejala yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan penulis dalam pengumpulan data sebagai berikut:
a. Pengamatan langsung ( Observasi )
Metode ini dilakukan dengan cara mengamati secara langsung terhadap objek penelitian. Adapun data yang di dapat dari hasil penelitian lapangan ini adalah mengenai proses dalam mengetahui penyakit pada perokok. b. Teknik Wawancara
Menurut Bungin (2011) pada penelitian (Nur, 2016) wawancara adalah proses memperoleh keterangan untuk tujuan penelitian dengan cara tanya jawab dan bertatap muka antara pewawancara dan nforman atau orang yang  diwawancarai,  dengan  atau  tanpa  menggunakan  pedoman (guide) wawancara,  dimana  pewawancara dan  nforman  terlibat  dalam  kehidupan  sosial  yang relatif  lama.Teknik  wawancara  yang di  lakukan  dalam penelitian ini yaitu dengan bertanya secara langsung ke narasumber dengan tujuan untuk mengumpulkan data mengenai gejala-gejala pada penyakit perokok.
c. Pengamatan Langsung (Wawancara)
Penelitian  ini  melakukan  Tanya  jawab  secara  langsung  dengan  narasumber  yang  bersangkutan  mengenai bagaimana sistem yang sedang berjalan saat ini, apa perbedaan dari penyakit, gejala dan jenis penyakit apa saja yang sering dialami pada penyakit perokok Kota Pagar Alam .
2. Metode Pengembangan Sistem
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  pengembangan  SDLC  air  terjun  ( waterfall )  sering  juga disebut model sekuensial linear ( sequential linear ) atau alur hidup klasik ( clasic lifecycle ) sebagai acuan dalam proses pembuatan sistem sampai dengan selesai. Model air terjun menyediakan pendekatan alur hidup perangkat lunak secara sekuensial atau terurut. Berikut tahapan dalam model waterfall dapat dilihat pada gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196

## a. Tahapan Analisis
Proses  pengumpulan  data  Peneliti  melakukan  pengumpulan  data  pada  dinas  kesehatan  Pagar  Alam, melalui wawancara dan observasi seagai hasil pada tahap ini yaituispesifikasi kebutuhan perangkat lunak yang di dokumentasikan.
b. Tahapan Desain
Desain perangkat lunak Pada tahap ini peneliti melakukan proses design system berupa rancangan table, UML diagram dan Desain antarmuka sesuai dengan spesifikasi pada tahap analisis.
c. Tahapan Pengodean
Desain  harus  ditranslasikan  ke  dalam  program  perangkat  lunak.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah  program komputer  sesuai  dengan  desain  yang  telah  dibuat  pada  tahap  desain.  Peneliti  melakukan  pengkodean dengan menggunakan framework codeigniter dan mysql.
d. Tahapan Pengujian
Pengujian  Hal  ini  dilakukan  untuk  meminimalisir  kesalahan  ( error )  data  memastikan  keluaran  yang dihasilkan sesuai dengan yang diinginkan.
e. Tahapan Maintenance
Penerapan  dan  Perawatan (maintenance) Setelah  melakukan  analisis,  desain  dan  pengkodean  maka sistem  yang  sudah  jadi  akan  digunakan  oleh user dan  perangkat  lunak  yang  sudah  ada  disampaikan kepada pelanggan pasti akan mengalami perubahan.

## 2.2 Metode Nave Bayes
Metode nave bayes merupakan salah satu metode yang digunakan metode perhitungan  probabilitas  dan statistic yang dikemukan oleh ilmuan  inggris Thomas Bayes, Yaitu memprediksi  peluang dan masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya [5]. Teorema Naïve bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
(1)
Keterangan : X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)   = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H)   = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X Langkah-langkah untuk perhitungan metode Nave Bayes 1. Menentukan kategori data penyakit yang muncul
2. Menghitung nulai probabilitas penyakit dan gejala
3. Menghitung nilai bayes berdasarkan probalilitas penyakit dan gejala yang timbul
4. Menentukan persentase nilai prediksi kategori

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini berupa Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Perokok Menggunakan Metode Teorema Naïve Bayes . Dengan adanya Sistem ini dapat membantu pengguna perokok menjadi lebih mudah dan efisien untuk mendeteksi kemungkinan penyakit yang muncul akibat dari merokok. Daftar gejala, dan penyakit yang mungkin muncul dapat dilihat pada tabel 1 sampai tabel 7.
Tabel 1. Jenis gejala No Kode Jenis Gejala 1 G01 Adanya kerak atau keropeng pada tepi merah bibir. 2 G02 Adanya penebalan atau adanya bercak putih pada mukosa bibir. 3 G03 Adanya luka yang muncul pada bagian bawah lidah atau gusi. 4 G04 Tumor terletak pada mukosa pipi. 5 G05 Batuk disertai lendir berwarna kuning kehijauan. 6 G06 Sakit pada tenggorokan. 7 G07 Demam, berkeringat dan menggigil. 8 G08 Nafsu makan menurun. 9 G09 Demam. 10 G010 Batuk Berdarah. 11 G011 Sulit bernapas. 12 G012 Sesak dada dan kelelahan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196
No Kode Jenis Gejala 13 G013 Sesak napas jangka lama. 14 G014 Pernapasan berbunyi keras. 15 G015 Rendahnya kadar oksigen dalam darah. 16 G016 Tenggorokan sakit. 17 G017 Terasa ada ganjalan saat menelan. 18 G018 Benjolan dileher / kelanjar getah bening. 19 G019 Suara serak. 20 G020 Batuk berdarah. 21 G021 Detak jantung cepat. 22 G022 Detak jantung tidak teratur. 23 G023 Pembengkakan pada jantung. 24 G024 Mudah lelah. 25 G025 Mudah berkeringat. Tabel 2. Jenis penyakit No Kode Nama Penyakit 1 K01 Penyakit mulut 2 K02 Penyakit paru-paru 3 K03 Penyakit pernapasan 4 K04 Penyakit tenggorokan 5 K05 Penyakit jantung Tabel 3. Jenis penyakit mulut No Kode Jenis Gejalat 1 G01 Kerak atau keropeng pada tepi bibir 2 G02 Penebalan atau adanya bercak putih pada mukosa bibir 3 G03 Luka yang muncul pada bagian bawah lidah atau gusi. 4 G04 Tumor terletak pada mukosa bibir Tabel 4. Jenis penyakit paru-paru No Kode Jenis Gejala 1 G05 Batuk disertai lendir berwarna kuning kehijauan. 2 G06 Sakit pada tenggorokan. 3 G07 Demam, berkeringat dan menggigil. 4 G08 Nafsu makan menurun. 5 G09 Demam. 6 G10 Batuk berdarah. Tabel 5. Jenis penyakit pernapasan No Kode Jenis Gejala 1 G11 Sulit bernapas. 2 G12 Sesak dada dan kelelahan. 3 G13 Sesak napas jangka lama. 4 G14 Pernapasan berbunyi keras. 5 G15 Rendahnya kadar oksigen dalam darah. Tabel 6. Jenis Penyakit Tenggorokan No Kode Jenis Gejala 1 G16 Tenggorokan sakit. 2 G17 Terasa ada ganjalan saat menelan. 3 G18 Benjolan dileher / kelenjar getah bening. 4 G19 Suara serak. 5 G20 Batuk berdarah. Tabel 7. Jenis Penyakit Jantung No Kode Jenis Gejala 1 G21 Detak jantung cepat. 2 G22 Detak jantung tidak teratur. 3 G23 Pembengkakan pada jantung.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196
No Kode Jenis Gejala 4 G24 Mudah lelah. 5 G25 Mudah berkeringat.

## 3.2 Metode yang Digunakan
Metode  yang  di  gunakan  Algoritma Naive  bayes merupakan  salah  satu  metode  statistik  untuk  klasifikasi  yang memungkinkan  untuk  menangkap  ketidakpastian  tentang  suatu  model dengan  cara berprinsip  pada  mendefinisikan hasil  probabilitas.  Metode  ini  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  diagnosa  dan  predeksi  (Mustika,  2018) . Berikut perhitungan metode naïve bayes untuk sistem pakar diagnosa penyakit pada perokok, pada tahap awal harus menyiapkan data terlebih dahulu, diagnosa penyakit pada perokok yang dibahas kali ini yaitu data yang di sajikan.
(𝑯) = (𝐢=𝐢𝐣) 𝐏(𝐜=𝐜𝐢) (2)
Keterangan:
P(i=ij)  =peluang sebuah nterval ke-j pada semua nterval yang terbentuk. P(c=ci)   =peluang sebuah kelas ke-i untuk semua kelas yang ada. K1   = Mulut K2   = Paru-paru K3   = Pernapasan K4   = Tenggorokan K5   = Jantung K = Penyakit G = Gejala
Selanjutnya dari data gangguan dan gejala diatas dapat dibuat tabel keputusan antara gejala dan gangguan yang timbul, tabel keputusan bertujuan untuk menentukan gangguan berdasarkan gejala yang timbul, berikut adalah tabel keputusanya:
Tabel 8. Tabel keputusan gejala Gejala Keterangan K1 K2 K3 K4 K5 G01 1 0 0 0 0 G02 1 0 0 0 0 G03 1 0 0 0 0 G04 1 0 0 0 0 G05 0 1 0 0 0 G06 0 1 0 0 0 G07 0 1 0 0 0 G08 0 1 0 0 0 G09 0 1 0 0 0 G10 0 1 0 0 0 G11 0 0 1 0 0 G12 0 0 1 0 0 G13 0 0 1 0 0 G14 0 0 1 0 0 G15 0 0 1 0 0 G16 0 0 0 1 0 G17 0 0 0 1 0 G18 0 0 0 1 0 G19 0 0 0 1 0 G20 0 0 0 1 0 G21 0 0 0 0 1 G22 0 0 0 0 1 G23 0 0 0 0 1 G24 0 0 0 0 1 G25 0 0 0 0 1
Keterangan: 1 = Gejala yang muncul 0 = Tidak ada gejala yang muncul
Contoh perhitungan menghitung nilai bayes berdasarkan probabilitas penyakit yang timbul dan ciri-ciri yang timbul.
1. Menghitung nilai bayes K1:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196
K(K1|G01)   = [K(G01|K1)xK(K1)] K(G01|K1)xK(K1) + K(G01|K2)xK2 K(K1|G01)   = 0.5x 0.2 0.5x 0.2  +  0 x 0.2 K(K1|G01)   = 0.1 0.1 = 1 K(K1|G02)   = [K(G02|K1)xK(K1)]
K(G02|K1)xK(K1) + K(G02|K2)xK2 K(K1|G02)   = 0.5x 0.2 0.5x 0.2  +  0 x 0.2 K(K1|G02)   = 0.1 0.1 = 1 K(K1|G04)   = [K(G04|K1)xK(K1)] K(G04|K1)xK(K1) + K(G04|K2)xK2 K(K1|G04)   = 0.5x 0.3 0.5x 0.2  +  0 x 0.2 K(K1|G04)   = 0.1 0.1 = 1 K(K1|G06)   = [K(G06|K1)xK(K1)]
K(G06|K1)xK(K1) + K(G06|K2)xK2 K(K1|G06)   = 0x 0.2
0.5x 0.2  +  0 x 0.2
K(K1|G06)   = 0 0.1 = 0
Total nilai bayes K1 yaitu : Total K1= K(K1|G01)+K(K1|G02)+K(K1|G04)+ K(K1|G04) Total K1 = 1 + 1 + 1 + 0 = 3
2. Menghitung nilai bayes K2
K(K2|G01)   = [K(G01|K2)xK(K2)] K(G01|K1)xK(K1) + K(G01|K2)xK2 K(K2|G01)   = 0x 0.2 0.5x 0.2  +  0.1 x 0.2 K(K2|G01)   = 0 0.12 = 0
K(K2|G02)   = [K(G02|K2)xK(K2)] K(G02|K1)xK(K1) + K(G02|K2)xK2 K(K2|G02)   =
0x 0.2 0x 0.5  +  0 x 0.2
K(K2|G02)   = 0 0.1 = 0
K(K2|G04)   = [K(G04|K2)xK(K2)] K(G04|K1)xK(K1) + K(G04|K2)xK2
K(K2|G04)   = 0x 0.2
0.5x 0.2  +  0 x 0.2
K(K2|G04)   = 0 0.1 = 0
K(K2|G06)   = [K(G06|K2)xK(K2)]
K(G06|K1)xK(K1) + K(G06|K2)xK2 K(K2|G06)   = 0.5x 0.2 0x 0.2  +  0.5 x 0.2 K(K2|G06)   = 0.1 0.1 = 0
Total nilay bayes K2 yaitu : Total K2 = K(K2|G01)+K(K2|G02)+K(K2|G04)+ K(K2|G06) Total K2 = 0 + 0 + 1 +  = 1
3. Menjumlahkan hasil nilai bayes K1 dan K2
Hasil Total  = Total Bayes K1
= 3 + 1 = 4
4. Menghitung persentase nilai prediksi penyakit
Dari perhitungan hasil total, didapatkan nilai 4 angka tersebut digunakan sebagai pembagi masing-masing nilai bayes K1 dan K2 untuk diketahui hasil persentasinya.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196
𝐉𝐞𝐧𝐢𝐬 𝐏𝐞𝐧𝐲𝐚𝐤𝐢𝐭 𝐌𝐮𝐥𝐮𝐭 (𝐊𝟏) = Total bayes K1 Total Hasil 𝒙 𝟏𝟎𝟎% = 3 4 𝒙 𝟏𝟎𝟎% = 𝟕𝟓% 𝐉𝐞𝐧𝐢𝐬 𝐏𝐞𝐧𝐲𝐚𝐤𝐢𝐭 𝐌𝐮𝐥𝐮𝐭 (𝐊𝟐) = Total bayes K2 Total Hasil 𝒙 𝟏𝟎𝟎% = 1
4 𝒙 𝟏𝟎𝟎% = 𝟐𝟓%
Dari  hasil  persentase  didapatkan  hasil  nilai  persentase  tertinggi,  dengan  demikian  pengguna  perokok memiliki ciri penyakit G01 (Adanya kerak atau keropeng pada merah bibir), G02 (Adanya penebalan atau adanya bercak putih pada mukosa bibir) dan G04 (Adanya  tumor terletak pada mukosa bibir) dan G06 (Adanya sakit pada tenggorokan). Maka pengguna perokok tersebut merupakan dengan jenis penyakit Mulut;’
3.3 Tampilan Halaman Utama
a. Halaman Menu Utama
Halaman menu utama ini merupakan halaman yang akan muncul saat admin berhasil masuk menggunakan username dan password . Di halaman ini admin bisa melakukan pengolahan data sistem pakar. Tampilan halaman awal admin dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 2 . Halaman Utama
b. Halaman User Halaman  Utama User merupakan  halaman  pertama  yang  akan  muncul  saat  pertama  kali user mengakses  website sistem  pakar.  Dalam  halaman  ini  terdiri  dari  Menu,  Home User ,  Informasi  dan  Riwayat  Pengecekan.  Tampilan halaman awal user dapat dilihat di bawah ini.
Gambar 3 . Halaman Utama User
c. Halaman Gejala
Halaman gejala ini menampilkan data gejala untuk mengelola data gejala, mengedit dan menghapus data gejala yang telah diinputkan sebelumnya. Halaman gejala terdapat juga menu tambah, menu edit dan menu  hapus apabila kita ngin menambahkan data baru kita klik menu tambah maka akan tampil ke menu nput gejala lalu kita klik menu edit maka akan tampil menu edit untuk mengedit data-data yang sudah kita masukkan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196
Gambar 4 . Halaman Gejala
d. Halaman Penyakit Halaman penyakit ini merupakan halaman yang di gunakan admin untuk mengolah data penyakit seperti menambah, mengedit  dan  menghapus  data  yang  terdiri  dari  Kode_penyakit,  Nama  penyakit,  Probabilitas,  Gambar  dan  Solusi. Desain halaman kualitas dapat di lihat pada gambar dibawah n
Gambar 5 . Halaman Penyakit
d. Halaman Diagnosa
Halaman Diagnosa ini merupakan halaman ketika user ngin memilih gejala pada penyakit. Desain halaman Diagnosa dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196

## f. Halaman Hasil Diagnosa
Halaman Hasil Diagnosa ini merupakan tampilan hasil saat user selesai mengisi form gejala sesuai dengan yang di alami disini akan ditampilkan data dari user dan bisa mencetak hasil dari analisis penyakit. Desain halaman hasil dapat dilihat pada gambar dibawah i ni.
Gambar 7 . Halaman Hasil Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Simpulan dalam penelitian ini menghasilkan sebuah sistem Pakar diagnosa penyakit perokok dengan menggunakan metode nave bayes untuk mempermudah user dalam mendiagnosa penyakit perokok..hasil pengujian menggunakan black box testing menunjukkan hasil sesuai dengan desain rancangan, sehingga dapat disimpulkan bahwa dari semua menu yang terdapat pada aplikasi telah berfungsi dengan baik dan sesuai dengan tujuan dan hasil yang diharapkan. System pakar yang dibuat sudah dinilai valid dan dapat digunakan untuk membantu dalam proses pendiagnosaan pada dinas kesehatan pagar alam, dapat diakses dan di operasikan dengan mudah. Sistem ini hanya di buatt untuk penyakit yang terjadi saat ini dengan keterbatasan pengetahuan yang dimiliki, perlu adanya pengembangan terhadap aplikasi ini kedepannya untuk menambahkan penyakit baru atau gejala baru. Perlu adanya pelatihan dan sosialisasi kepada masyarakat  tentang  bagaimana  cara  menggunakan  aplikasi  ini  dengan  tepat.  System  ini  membantu  pakar  dalam mendiagnosa,  namun  perlu  di  perhatikan  hasil  yang  di  keluarkan  bukanlah  hasil  mutlak,  masih  perlu  keputusan seorang pakar untuk menentukan kevalidan keputusannya.

## REFERENCES
[1] H. A. Hidayat and G. Gumilang, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Yang Disebabkan Oleh Rokok Dengan Metode Forward Chaining,” Jutekin , vol. 5, no. 2, p. 5, 2017, [Online]. Available: http://jurnal.stmik- dci.ac.id/index.php/jutekin/article/download/179/140.
[2] L. Safira, M. Misdram, and D. A. Sani, “Implementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Perokok Aktif Dan Perokok Pasif Dengan Menggunakan Metode ANFIS,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , pp. 9–16, 2021.
[3] N. D. Prasetyo, A. S. Putra, and T. Wijiharto, “Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Human Smoking Capacity ( Hasca ) Berbasis Mobile Application Menggunakan Metode Forward Chaining,” Semnasteknomedia … ,  pp.  1–6,  2017,  [Online]. Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1692.
[4] K. D. P. Novianti, K. Y. D. Jendra, and M. S. Wibawa, “Diagnosis Penyakit Paru Pada Perokok Pasif Menggunakan Metode Certainty Factor,” Inser.  Inf. Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 2, no. 1, p. 25, 2021, doi: 10.23887/insert.v2i1.35122.
[5] F. Fadhilah, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Penerapan Metode Naïve Bayes Pada Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit  Kulit  Pada  Kucing,” J.  Infomedia ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–30,  2020,  [Online].  Available:  http://e- jurnal.pnl.ac.id/index.php/infomedia/article/view/1602.
[6] N.  Wahyuni,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Yang  Disebabkan  Oleh  Rokok  Menggunakan  Metode  Forward Chaining Berbasis Android (Studi Kasus Klinik Utama Kuantan Medika),” J. Perencanaan, Sains, Teknol. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 201–212, 2021.
[7] M. D. Ariyawan, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Umum Pada Manusia Berbasis Web,” J. Elektron. Ilmu Komput. Udayana , vol. 7, no. 2, pp. 59–67, 2018.
[8] C. Widiyawati and M. Imron, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kucing Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Techno.Com , vol. 17, no. 2, pp. 134–144, 2018, doi: 10.33633/tc.v17i2.1625.
[9] S. Palupi, S. Lailiyah, and N. Astutiningsih, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU PADA ANAK,” pp. 31–37.
[10]  N. Sanjaya, I. Muslihin, and K. Cirebon, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PARU PADA ANAK DENGAN,” vol. 6, no. 1, pp. 66–77, 2016.
[11]  D. I. Rumah, S. Umum, and D. Padang, “MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING STUDI KASUS,” vol. 2, 2017.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 4, Maret 2022 Page: 686 − 695 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i4.1196
[12]  I. M. Amalia, D. Arifianto, and A. Nilogiri, “Sistem pakar diagnosa penyakit paru-paru menggunakan metode certainty factor berbasis web.”
[13]  E. Tiara, P. Tarigan, and H. Hutabarat, “KANKER TENGGOROKAN DENGAN MENERAPKAN,” vol. 6, pp. 337–340, 2018.
[14]  A. Ramadhanu, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KANKER MULUT PADA MANUSIA DENGAN METODE FORWARD CHAINING MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN VISUAL BASIC 2017,” vol. 1, no. 2, pp. 141– 155, 2019.
[15]  R. N. Bugis, F. T. Industri, and C. Factor, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS HAMA DAN PENYAKIT PADA TANAMAN KELAPA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS Jika kita hanya menambahkan CF R1 dan R2 , kepastian kombinasinya akan lebih dari 1 memodifikasikan jumlah kepastian melalui penambahan faktor kepast,” vol. 3, no. 1, pp. 284–289, 2019.
[16]  G. Januaria, T. Dirma, and G. Priyandoko, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Pada Perokok Aktif,” no. Ciastech, pp. 543– 550, 2020.
[17]  M. S. Rosa A S, Rekayasa Perangkat Lunak . Bandung: Informatika Bandung, 2018.
[18]  W.  S.  N,  “PERANCANGAN  SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  GIGI  MENGGUNAKAN  ALGORITMA BAYES,” J. Bus. Intell. , 2019.
[19]  S. U. S, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pernapasan Menggunakan Metode Case-Based Reasoning,” J. IPTEKS Terap. , vol. 10, 2017.