Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PENERAPAN METODE NAIVE BAYES DAN FORWARD CHAINING UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT GANGGUAN IBU HAMIL BERBASIS WEB

## APPLICATION OF NAIVE BAYES AND FORWARD CHAINING METHODS FOR WEB-BASED DIAGNOSIS OF DISEASES OF PREGNANT WOMEN
Fara Difa Aulya 1 , Raissa Amanda Putri 2
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia faradifa2512@gmail.com

## ABSTRACT
During  pregnancy,  pregnant  women  usually  suffer  from  various  types  of  pregnancy  disorders,  both  mild  and severe. Even if the pregnancy goes well, it does not mean that there are no problems for the mother and the fetus. One of the uses of technology that can overcome the above problems is the implementation of artificial intelligence to try to transfer human thought and knowledge into computer programs. This type of research is Research and Development research. The results showed that the expert system for diagnosing disorders of pregnant women was successfully implemented using the naïve Bayes and forward chaining methods and was successfully applied so  that  it  could  be  used.  This  expert  system  is  used  to  diagnose  and  provide  treatment  or  the  first  solution  to disorders of pregnant women. With this web-based expert system, it will make it easier for experts and pregnant women to diagnose disorders of pregnant women.

## Keywords : Diseases of pregnant women, Expert Systems, Naive Bayes, Forward Chaining

## ABSTRAK
Selama masa kehamilan, ibu  hamil  biasanya mengalami berbagai  jenis gangguan kehamilan, baik  yang ringan maupun yang berat. Meski kehamilan berjalan lancar, bukan berarti tidak ada masalah bagi ibu dan janin. Salah satu pemanfaatan teknologi yang dapat mengatasi permasalahan di atas adalah penerapan kecerdasan buatan untuk mencoba  mentransfer  pemikiran  dan  pengetahuan  manusia  ke  dalam  program  komputer.  Jenis  penelitian  ini adalah  penelitian  Research  and  Development.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  pakar  diagnosa gangguan  ibu  hamil  berhasil  diimplementasikan  menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  forward  chaining  dan berhasil diterapkan sehingga dapat digunakan. Sistem pakar ini digunakan untuk mendiagnosa dan memberikan pengobatan  atau  solusi  pertama  gangguan  pada ibu  hamil.  Dengan  adanya  sistem  pakar  berbasis  web  ini  akan memudahkan pakar dan ibu hamil untuk mendiagnosa gangguan pada ibu hamil.
Kata kunci : Penyakit ibu hamil, Sistem Pakar, Naive Bayes, Forward Chaining

## PENDAHULUAN
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  hamil menjadi  masalah  kesehatan  terbesar  di Indonesia  dan  resiko  kematian  ibu  juga semakin tinggi. Angka Kematian Ibu (AKI) hamil merupakan  salah  satu  dari  indikator pasti yang menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat di suatu Negara. Semakin tinggi angka kematian ibu di suatu Negara  menandakan  bahwa  rendahnya derajat  kesehatan  di  Negara  tersebut. Menurut  WHO  rasio  kematian  ibu sebanyak  450  kematian  ibu  per  100  ribu kelahiran  bayi  hidup,  yang  disebabkan minimnya  pengetahuan  dan  informasi kehamilan  dan  tentang  penyakit  gangguan
kehamilan,  sehingga  dapat  mengakibatkan keterlambatan  para  ibu  hamil  untuk mengetahui adanya penyakit pada kehamilan (Paramitha et al., 2019). Dengan keterbatasan  jumlah  pakar  atau  ahli penyakit  kandungan,  terkadang  menjadi kendala  bagi  para  ibu  yang  sedang mengandung  untuk  melakukan  konsultasi secara  langsung  tentang  penyakit  yang menyerang kandungan sang ibu (Mustafa & Kusrini, 2019). Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang bisa membantu masyarakat  khususnya  ibu  hamil  dalam proses  mendeteksi  gejala-gejala  awal penyakit.  Sehingga  dengan  adanya  sistem tersebut nantinya diharapkan dapat
membantu  ibu  hamil  di  usia  muda  agar menjaga  kandungannya  dengan  baik  dan dapat  meminimalisasikan  tingkat  resiko kematian ibu hamil. Salah satu pemanfaatan teknologi yang dapat mengatasi masalah diatas adalah mengimplmentasikan  Kecerdasan  Buatan (Artificial  Intelligience) untuk  berusaha memindahkan pemikiran dan  pengetahuan manusia  kedalam  program  komputer,  agar program  komputer  dapat  menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli atau pakar.
Kehamilan  merupakan  suatu  proses yang  sangat  diinginkan  oleh  sebagian wanita  yang  telah  menikah.  Selama kehamilan,  ibu  dan  janin  merupakan  satu kesatuan fungsi yang tidak dapat dipisahkan.  Walaupun  kondisi  kehamilan terlihat  baik-baik  saja,  namun  hal  tersebut bukan  berarti  tidak  ada  masalah  pada  ibu dan janin (Effendi et al., 2020). Solusi yang dapat  digunakan  oleh  ibu  hamil  dalam mengenali  tanda  bahaya  adalah  sistem pakar  masalah  kehamilan.  Sistem  pakar tersebut dapat membantu mengenali penyakit  selama  kehamilan  berlangsung berdasarkan  gejala-gejala  yang  dirasakan ibu hamil. Peneliti akan membangun suatu aplikasi  sistem  pakar  penyakit  ibu  hamil dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan Forward  Chaining yaitu  untuk menentukan  hasil  diagnosis  penyakit berdasarkan  gejala  yang  diderita  oleh seseorang  (Aji  et  al.,  2018).  Forward Chaining  adalah  cara  pencarian  data  yang dimulai  dengan  fakta  terketahui,  lalu menyamakannya  dengan  bagian  IF  dari aturan IF-Then (Aldo Rio Prayoga, 2021).
Sistem  pakar  adalah  aplikasi  berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan  oleh  pakar. Sistem  pakar  juga dapat  diartikan  sebagai  sistem  yang  didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh  para  ahli  (Andrianof,  2022). Pakar yang dimaksud  disini  adalah  orang  yang mempunyai  keahlian  khusus  yang  dapat menyelesaikan  masalah  yang  tidak  dapat
diselesaikan oleh orang awam. Implementasi sistem pakar banyak digunakan  dibidang  kecerdasan  buatan karena dipandang sebagai cara penyimpanan  pengetahuan  pakar  yang diterjemahkan  kedalam  sebuah  program komputer sehingga keputusan dapat dinalar secara cerdas (Pratiwi, 2018).
Penelitian terdahulu menghasilkan sistem  pakar  yang  mampu  mendiagnosis penyakit  pada  ibu  hamil  dengan  metode Forward  Chaining, penelitian  tersebut memliki  tujuan  yaitu  mengembangkan sistem  yang  mampu  membantu  dan menentukan  diagnosa  penyakit,  sesuai daftar  penyakit  yang  dimasukkan,  dengan melihat  gejala  yang  timbul  (Maryani  & Haryanto, 2018). Kemudian pada peneliatian  yang  lainnya  Sistem  Pakar untuk  Mendiagnosa  Gangguan  Kehamilan dengan  Metode  Naive  Bayes  metode  ini dapat  digunakan  untuk  mendiagnosa penanganan kehamilan dan proses persalinan dengan menghitung sekumpulan peluang  dengan  menjumlahkan  frekuensi kombinasi nilai dari pakar. Berdasarkan 50 data  hasil  perhitungan  atau  diagnosa  dari sistem yang telah divalidasi oleh bidan ZHS metode  Naïve  Bayes  dapat  mendiagnosa gangguan  kehamilan  dengan  memberikan hasil  akurasi  ketepatan  83%.  (Ekojono  et al., 2021).
Dari penelitian terdahulu maka dilakukan  penelitian  penerapan  metode Naïve Bayes dan Forward Chaining untuk diagnosis  penyakit  gangguan  ibu  hamil. Pada metode Forward Chaining, metode ini bekerja dengan permasalahan yang dimulai dengan  rekaman  data  awal  dan  dapat dicapainya  penyelesian  akhir,  karena seluruh  proses  yang  ada  akan  dikerjakan secara  berurutan  (M.  Hana  Maulinda, 2019).      Metode forward  chainng akan digabungkan  dengan  metode  Naïve  Bayes untuk  menemukan  nilai  maksimal  dari setiap  penyakit.  Metode Naïve  Bayes merupakan teknik pengklasifikasian probabilistik  sederhana  yang  menghitung kumpulan probabilitas
dengan
menjumlahkan  frekuensi  dn  kombinasi
nilai dari data yang diberikan.
Naive  Bayes  juga  dapat  diartikan sebagai  Teknik  untuk  mengklasifikasikan probabilistic yang sederhada dengan menghitung probabilitas penjumlahan frekusi dan kombinasi nilai dari data yang ada  (Sinaga,  2019).  Diharapkan  dengan kelebihan  yang  dimiliki  oleh  kombinasi anatara  metode  Naïve  Bayes  dan  Forward Chaining  dapat  menentukan  diagnosis penyakit  gangguan  ibu  hamil  dan  dapat memebrikan  solusi  penanganan  pertama untuk  ibu  hamil.  (Dharma  Wijaya  et  al., 2021).

## RESEARCH METHOD
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian Research  and  Development  yaitu  metode yang  digunakan  untuk  menghasilkan produk  tertentu  dan  menguji  keefektifan produk  tersebut  Untuk  menghasilkan produk tertentu digunakan analisis kebutuhan,  analisis  kebutuhan  ini  diikuti dengan pengembangan produk tertentu dan dilakukan  uji  efektifitas  terhadap  produk tertentu.  Dalam  penelitian  ini  digunakan metode  R&D  karena  hasil  akhir  dari penelitian  ini  adalah  sebuah  produk software sistem pakar untuk diagnosa untuk diagnosis  penyakit  gangguan  ibu  hamil. Hasil  akan  diujicobakan  ke  beberapa user untuk menegtahui seberapa efektif software ini bagi masyarakat. Prosedur atau langkah- langkah  metode  penelitian  R&D  pada penelitian  ini  untuk  mendapatkan  hasil yang diinginkan dapat dilihat pada gambar dibawah ini  (Arifin et al., n.d.)
Gambar  1. Kerangka Penelitian Metode
R&D

## Identifikasi Masalah
Langkah  pertama  dalam  pembuatan sistem  pakar  diagnosis  penyakit  gangguan ibu  hamil  ini  adalah  mengidentifikasi permasalahan  yang  akan  dikaji,  dalam  hal
ini  adalah  mengidentifikasi  permasalahan yang  akan  dibuat  terlebih  dahulu,  adapun masalah-maslah yang dikaji dalam pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  untuk diagnosis  penyakit  gangguan  ibu  hamil adalah dari gejala-gejala yang terjadi pada ibu  hamil,  sedangkan  dari  gejala-gejala yang terjadi memiliki sebuah penyakit yang akan  disimpulkan  penyakit  yang  terjadi pada  ibu  hamil  serta  akan  diberika  solusi dari penyakit tersebut.

## Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  dilakukan  studi literature,  yaitu  dengan  mengumpulkan teori-teori  yang  diperoleh  dari  buku-buku, artikel,  dan  karya  ilmiah  dari  internet tentang konsep dan teori dasar sistem pakar dan  sebagai  penunjang  yang  melandasi pemecahan masalah.

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan melakukan  wawancara  kepada  pakar  di Rumah  Sakit  Wahyu  untuk  mengetahui penyebab penyakit gangguan ibu hamil,adapun  data  didapat  dari  hasil wawancara kepada pakar yaitu data gejala, nama  jenis  penyakit  gangguan  ibu  hamil serta solusi dari pakar.

## Perancangan dan Implementasi Sistem
Pada  tahap  perancangan  ini  dilakukan perancangan  desain  aplikasi  sistem  pakar untuk  diagnosis  penyakit  gangguan  ibu hamil termasuk didalamnya yaitu perancangan sistem database, membuat tree diagram.  Sedangkan  Tahap  implemtasi sistem  ini  merupakan  tahap  meletakkan atau  mengimplementasikan  suatu  sistem agar  siap  untuk  digunakan  ataupun dioperasikan

## Evaluasi sistem pakar
Tahap  evaluasi  sistem  ini  merupakan tahap  untuk  melihat  keandalan  sebuah sistem, apakah sistem yang kita buat sudah sesuai dengan ketentuan yang telah ada dan sesuai  dengan  keinginan  yang  diharapkan
serta  sejauh  mana  sistem  tersebut  di implementasikan.
Selain itu, penelitian ini juga menggunakan  metode Naïve  Bayes dan metode Case  Based  Reasoning untuk menghitung  pembobotan  nilai  dari  data- data  gejala  yang  diberikan  oleh  pakar melalui  wawancara,  kemudian  hasil  dari perhitungan  tersebut  akan  memberikan hasil diagnosis penyakit yang diderita oleh ibu hamil.
Metode Pengembangan Pakar Metode Naïve Bayes
Naive  Bayes  adalah  metode  yang digunakan untuk  pengklasifikasian dengan metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris
Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Teorema Bayes menyatakan: (Effendi et al., 2020)
𝑃(𝐻𝑘|𝐸) = P(E|Hk) P(Hk) ∑ P(E|Hk)P(Hk)
H k=1
Metode Forward Chaining Forward  Chaining merupakan  cara  untuk pencarian  data  yang  dimulai  dengan  fakta yang  diketahui,  kemudian    menyamakan fakta tersebut dengan bagian IF dari aturan IF-THEN. Aturan akan dijalankan jika ada fkta  yang  cocok  dngan  bagian  IF  .  Fakta baru  (bagian  THEN)  dimasukkan  kebasis data ketika aturan sudah dieksekusi. Setiap mencocokkan data, itu dimulai dengan rule teratas.  Setiap  rule  dapat  dilakukan  proses eksekusi  sekali.  Proses  berhenti  saat  tidak ada  lagi  aturan  yang  bisa  diselesaikan. (Imannudin et al., 2021).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun gambaran alur sistem (flowchart) dari penerapan metode teorema bayes  dalam  perancangan  aplikasi  sistem pakar  mendiagnosa  penyakit  gangguan kehamilan  pada  pasien  dapat  di  lihat  pada gambar di bawah :

## Gambar 2. Flowchart Sistem
Berikut antar muka (interface) ini akan dijelaskan  mengenai  hasil  perancangan program yang dapat di lihat sebagai berikut: Halaman Utama
Pada  halaman  utama  merupakan tampilan  awalsaat  aplikasi  diakses.  Pada halaman  ini  terdapat  menu  admin  dan konsultasi,  adapun  gambaran  yang  di rancang adalah sebagai berikut:

## Gambar  3. Halaman Utama

## Tampilan Halaman Konsultasi
Pada halaman ini merupakan gambaran dari menu konsultasi pasien, di mana pasien melakukan  konsultasi  dengan  memilih gejala yang dirasakan oleh pasien, kemudia pasien atau user memilih pada button yang sudah tersedia, ya atau tidak.

## Gambar  4. Halaman Konsultasi
Tampilan Halaman
Hasil  Diagnosa  Halaman  ini  berisi tentang hasil diagnosa penyakit setelah user atau  pengguna  masukkan  gejala-gejala yang dialami berupa penyakit yang di derita
oleh pasien dengan hasil nilai tertinggi serta terdapat solusinya.

## Gambar  5. Tampilan Halaman Hasil Diagnosa
Tampilan Halaman Cetak  Hasil Diagnosa Hasil konsultasi dari sistem yang bisa di print atau di cetak oleh pengguna. Berikut adalah  tampilan  halaman  hasil  cetak diagnosa  dapat  di  lihat  pada  gambar berikut, sebagai berikut:

## Gambar  6. Hasil Cetak Diagnosa
Tampilan Halaman Login
Halaman  admin  merupakan  halaman yang hnaya bisa diakses oleh admin. Pada halaman ini admin memanajmen data-data pada  aplikasi.  Untuk  mengakses  halaman admin,  admin  terlebih  dahulu  melakukan login ke  sistem  dengan  memasukkan username dan juga password yang terdapat disistem dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar  7. Tampilan Halaman Login

## Admin
Tampilan Halaman Utama Menu Admin Pada halaman utama admin merupakan tampilan  awal  saat  login  admin  diakses. Admin  dapat  mengubah  data  diri  pada rombol  edit  profile.  Pada  halaman  admin terdapat  5  pilihan  menu,  yaitu  data diagnosis penyakit, gejala, relasi, aturan da konsultasi,  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:.
Gambar  8. Halaman  Menu Admin
Tampilan Halaman Penyakit
Pada halaman ini admin dapat mengelola data-data penyakit. Pada halaman  ini  admin  dapat  melihat  data penyakit  dan  dapat  mengubah  data penyakit, dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar  9. Halaman Penyakit
Tampilan Gejala
Pada halaman ini merupakan gambaran halaman  gejala  yang  dapat  di  kelola  oleh
adminadmin dapat menambahkan, mengubah,  dan  menghapus  data  gejala, dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 10. Tampilan Gejala Tampilan Halaman Relasi
Pada halaman ini merupakan gambaran halaman relasi yang berisi tentang penyakit, gejala, bobot, yang dapat di kelola oleh admin.
Gambar 11. Halaman Relasi Tampilan Halaman Aturan Forward Chaining Pada halaman ini merupakan gambaran halaman
Aturan forward chaining berdasarkan gejala dan fakta.

## Gambar  2. Halaman Rule Forward Chaining

## KESIMPULAN
Berdasarkan uraian pembahasan maka  dapat  disimpulkan  bahwa:  Sistem pakar  diagnosa  penyakit  gangguan  ibu hamil berhasil diimplementasikan menggunakan  metode  naïve  bayes  dan forward chaining dan berhasil diaplikasikan sehingga  dapat  digunakan.  Kemudian, sistem pakar ini digunakan untuk mendiagnosa  dan  memberikan  penaganan ataupun  solusi  pertama  pada  penyakit gangguan ibu hamil. Dengan adanya sistem pakar ini berbasis web akan mempermudah pakar dan juga ibu hamil dalam mendiagnosa penyakit gangguan ibu hamil. Sistem  pakar  ini  juga  dibuat  dengan
interface yang sederhana sehingga mempermudah para user untuk menggunakannya

## REFERENCES
Aji, A. H., Furqon, M. T., & Widodo, A. W. (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Ibu  Hamil  Menggunakan Metode  Certainty  Factor  (  CF  ). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (5),
2127–2134. Aldo Rio Prayoga, M. I. (2021, September). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit dan Hama Tanaman Pepaya Menggunakan Metode Forward Chaining  dan  Naïve  Bayes. Jurnal Sains  Komputer  &  Informatika  (J- SAKTI), Volume 5 Nomor 2 , 781-791.
doi:http://dx.doi.org/10.30645/j- sakti.v5i2.376
Andrianof,  H.  (2022,  Juni).  SISTEM PAKAR STUNTING PADA BALITA MENGGUNAKAN METODE  FORWARD  CHAINING &  NAÏVE  BAYE. Jurnal  Sains Informatika  Terapan  (JSIT),  Vol.  1, No.  2 ,  115-119.  Retrieved  from https://rcf- indonesia.org/jurnal/index.php/jsit/ar ticle/download/83/58
Arifin,  M.  M.,  Utomo,  Y.  B.,  Elektro,  T.,
Teknik,  F.,  Islam,  U.,  &  Kediri,  K.
(n.d.). Sistem Pakar Untuk Diagnosa Kerusakan Hardware Komputer Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan . 1 (1), 75–84. Dharma Wijaya, I., Hasyim Ratsanjani, M., Yulianti,  T.,  Studi,  P.,  Informatika, T., Informasi, J. T., & Malang, P. N. (2021).  Sistem  Pakar  Diagnosis
Masalah Kulit Wajah untuk
Penentuan Kecocokan Skincare. Seminar Informatika Aplikatif Polinema , 2021.
https://jurnalti.polinema.ac.id/index. php/SIAP/article/view/881
Effendi,  H.,  Ariyadi,  D.,  &  Sabroto,  I.
(2020).  Sistem  Pakar  Diagnosa
Penyakit pada Ibu Hamil. Teknomatika , 10 (01), 9–20.
Ekojono,  Andoko,  B.  S.,  &  Romadlan,  K. A.  (2021).  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa  Gangguan  Kehamilan dengan Metode Naive Bayes. Seminar Informatika Aplikatif Polinema , 161–166. http://jurnalti.polinema.ac.id/index.p hp/SIAP/article/view/895
Imannudin,  Gunawan,  M.  E.,  Anjani,  A., Gunawan,  D.,  Febrianty,  H.,  & Munawaroh. (2021). Penerapan Metode  Forward  Chaining  Untuk
Mendeteksi  Perbedaan  Print  Digital Dan  Sablon. Journal  of  Artificial Intelligence and Innovative Applications , 2 (3), 218–223.
http://openjournal.unpam.ac.id/index
.php/JOAIIA/article/view/12266 M. Hana Maulinda, R. A. (2019). Rancang Bangun  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Gigi dan Mulut Menggunakan Metode Forward Chaining  dan  Naive  Bayes  Berbasis
Web. J. Chem. Inf. Model, vol. 53, no 9 , 1689–1699.
Maryani, R., & Haryanto, D. (2018). Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Ibu
Hamil  Dengan  Metode  Forward Chaining. Jurnal  Manajemen  Dan
Teknik  Informatika  (JUMANTAKA) ,
1 (1),
151–160.
http://speed.web.id/jurnal/index.php/ speed/article/view/690 Mustafa, W. F., & Kusrini. (2019). SISTEM
PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA IBU HAMIL MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES DI

## APOTEK RUMAH
SEDERHANA JAYAPURA . 1 (3), 33–
39.
Sinaga,  Y.  Y.  (2019,  mei).  Sistem  Pakar
Diagnosa Penyakit Gigi
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes.
Fountain Informatics J, vol. 4, no 1 ,
19-26. doi:10.21111/fij.v4i1.3019
Paramitha,  N.,  Junianto,  E.,  &  Susanti,  S. (2019).  Penerapan  Teorema  Bayes Untuk  Diagnosis  Penyakit  Pada  Ibu
Hamil  Berbasis  Android. Jurnal Informatika , 6 (1), 53–61. https://doi.org/10.31311/ji.v6i1.4693 Pratiwi, M. (2018). Sistem Pakar Diagnosis Anak Inklusi Memanfaatkan Fasilitas Interaksi Berbasis Multimedia. Jurnal  Rekayasa  Sistem  &  Industri (JRSI) , 5 (01), 54. https://doi.org/10.25124/jrsi.v4i02.2 84