## SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT KEJIWAAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES
Yul Hendra 1 , Anju Parapat 2 , Dedi Juniansha 3
Dosen Tetap Program Studi Sistem Informasi, Universitas Banten Jaya Jl. Syeh Nawawi Albantani, Boru, Curug, Kota Serang - Banten E-mail: yulhendra@unbaja.ac.id 1 , anjuparapat@unbaja.ac.id 2 , dedijuniansha@unbaja.ac.id 3

## ABSTRACT
One way to detect psychiatric illnesses is to utilize advanced and modern technology, namely  the field  of  study  of  Artificial  Intelligence  (AI)  that  is  able  to  mimic  human intelligence. One part of artificial intelligence is an expert system (expert system). In general the expert system (expert system) is one of the fields of computer science that utilizes  computers  so  that  they  can  behave  intelligently  like  humans.  This  system seeks  to  adopt  human  knowledge  into  computers,  so  that  computers  can  solve problems  as  is  usually  done  by  experts.  The  expert  system  will  provide  a  list  of symptoms  until  they  can  identify  the  object  based  on  the  answers  received.  This system  is  intended  for  early  diagnosis  of  4  types  of  mental  illness,  namely: Schizophrenia,  Psychopaths,  Obsessive  and  Depression.  The  processed  data  is obtained from psychiatrists. and the expected outcome of this system is to be able to detect  psychiatric  diseases  early  with  the  help  of  a  system  in  which  knowledge  is taken from the knowledge of a psychiatrist.
Keywords: Detection, Expert System, Mental

## PENDAHULUAN
Gangguan jiwa adalah sindrom atau pola pikir yang secara klinis bermakna yang  berkaitan  langsung  distress  (penderitaan)  dan  menimbulkan  hendaya (disabilitas)  pada  satu  atau  lebih  fungsi  kehidupan  manusia.  Fungsi  jiwa  yang terganggu  meliputi  fungsi  biologis,  psikologis,  sosial  dan  spiritual.  Secara  umum gangguan  fungsi  jiwa  yang  dialami  seseorang  individu  dapat  terlihat  dari penampilan, komunikasi, proses berpikir, interaksi dan aktifitasnya sehari-hari
Salah  satu  cara  untuk  mendekteksi  penyakit  kejiwaan  tersebut  adalah dengan  memanfaatkan  teknologi  canggih  dan  modern  yaitu  bidang  studi  Artificial Intelligence (AI)  yang  mampu  meniru kecerdasan  manusia. Salah satu bagian dari kecerdasan  buatan  tersebut  adalah  sistem  pakar  ( expert  system ).  Secara  umum
sistem  pakar  ( expert  system )  adalah  salah  satu  bidang  ilmu  komputer  yang mendayagunakan  komputer  sehingga  dapat  berprilaku  cerdas  seperti  manusia. Sistem ini berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa  dilakukan  oleh  para  ahli.  Sistem pakar  akan  memberi  daftar  gejala-gejala  sampai  bisa  mengidentifikasikan  suatu objek  berdasarkan  jawaban  yang  diterima.  Dengan  adanya  sistem  pakar  ini diharapkan  akan  memberikan  kemudahan  kepada  masyarakat  untuk  melakukan pendeteksian secara dini terhadap penyakit gangguan kejiwaan.

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  Teorama  Bayes,  t eorema  Bayes  adalah sebuah  teorema  dengan dua penafsiran  berbeda.  Dalam penafsiran  Bayes, teorema ini  menyatakan  seberapa  jauh  derajat  kepercayaan  subjektif  harus  berubah  secara rasional ketika ada petunjuk baru.
Langkah-langkah perhitungan menggunakan metode Bayes adalah sebagai berikut:
1. Menghitung jumlah kelas/label
2. Menghitung jumlah kasus perkelas
3. Mengalikan semua hasil variable kelas
4. Membandingkan hasil perkelas
Untuk Mencari probabilitas gunakan rumus:
p(x)= jumlah kejadian berhasil/jumlah semua kejadian.
Contoh:  ada 10 jenis  ikan tawar, hanya ada 3 jenis ikan  yang bisa hidup di daerah gorontalo.
Berapa peluang ikan yang bisa hidup di gorontalo? p(gorontalo) =3/10 = 0.3
Teorema Bayes Dengan:
p(Hi | E) = probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence (fakta) E p(E  |  Hi)  =  probabilitas  munculnya  evidence  (fakta)  E  jika  diketahui hipotesis Hi benar
p(Hi)  =  probabilitas  hipotesis  Hi  (menurut  hasil  sebelumnya)  tanpa memandang evidence (fakta) apapun n = jumlah hipotesis yang mungkin
Setelah  selesai  melakukan  perhitungan/uji  coba  hipotesis,  maka  akan mendapatkan 1 atau lebih evidence(fakta) baru, maka:
dengan :
e= evidence lama E = evidence atau observasi baru
p(H|E,e) = probabilitas hipotesis H benar  jika  muncul evidence baru E dari evidence lama e
p(H|E) = probabilitas hipotesis H benar jika diberikan evidence E. p(e|E,H)= kaitan antara e dan E jika hipotesis benar P(e|E) = kaitan antara e dan E tanpa memandang hipotesis apapun
Tahapan di dalam melakukan metode penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Perencanaan ( System Planning )
Lebih  menekankan  kepada  aspek  studi  kelayakan  pengembangan  sistem. Adapun aktivitas-aktivitas yang dilakukan pada tahapan ini adalah :
a. Kick Of Meeting (Pertemuan awal)
Pertemuan  awal  antara  tim  pengembangan  dengan  dokter  spesialis  jiwa guna  menyepakati  tentang  aturan  main  yang  harus  dijalankan  oleh  kedua belah pihak
b. Melakukan  proses  identifikasi  terhadap  permasalahan  yang  bisa diselesaikan melalui pengembangan sistem
c. Menentukan prioritas teknologi dan pemilihan aplikasi.
2. Analisis Sistem ( Sistem Analisys)
Pada tahap ini aktivitas yang dilakukan adalah sebagai berikut :
a. Melakukan pengambilan data-data mentah untuk bahan analis
b. Mengumpulkan  studi-studi  literature,  sebagai  referensi  penyelesaian masalah
c. Mengklasifikasi  masalah,  peluang  serta  solusi  yang  mungkin  bisa diterapkan pada kasus ini
d. Melakukan analisa kebutuhan dan membuat batasan sistem
e. Mendefenisikan kebutuhan sistem
3. Perancangan Sistem ( System Design )
Pada  tahap  ini  sistem  mulai  dirancang  secara  detail  dengan  melakukan pemodelan terhadap sistem yang akan dirancang, pada tahap ini aktivitas yang dilakukan adalah :
a. Merancang Output dari sistem
b. Merancang Database sistem
c. Merancang interface dari sistem
d. Merancangan pengaturan hak akses pengguna sistem
4. Implementasi Sistem ( System Implementation )
Pada  tahap  ini  hasil  dari  tahap  perancangan  akan  coba  di  realisasikan  dalam bentuk  pembuatan  sistem  secara  nyata,  adapun  aktivitas  yang  dilakukan  pada tahapan ini adalah :
a. Pembuatan Output sistem sesuai perencanaan
b. Pembuatan Database sesuai konsep
c. Pembuatan tampilan aplikasi sesuai keiiginan pengguna
d. Pembuatan logic daripada pengaturan hak akses user
e. Pengujian sistem

## PEMBAHASAN DAN HASIL
A. Pembahasan

## 1. Tabel Penyakit
Membuat tabel jenis jenis penyakit untuk mengList jenis-jenis penyakit jiwa dan memberi kode terhadap jenis penyakit tersebut.
Tabel 1. Tabel Penyakit Kode Nama Penyakit P01 Skizofrenia P02 Psikopat
P03 Obsesif P04 Depresi

## 2. Tabel Gejala
Membuat  tabel  gejala  untuk  menglist  data-data  gejala  penyakit  jiwa  dan memberi kode  terhadap gejala-gejala tersebut.
Tabel 2. Tabel Gejala Kode Gejala G01 Halusinasi dan waham G02 Kurangnya keinginan ntuk melakukan aktivitas sehari-hari G03 Kurangnya kemampuan bekerja G04 Kurangnya keinginan untuk melakukan hubungan sosial G05 Berkurangnya kemampuan dalam berkomunikasi dengan orang lain G06 Sering Berbohong G07 Egosentris dan menganggap dirinya hebat G08 Tidak punya rasa sesal, rasa bersalah G09 Senang melakukan pelanggaran di waktu kecil G10 Sikap acuh tak acuh terhadap masyarakat G11 Kurang Empati G12 Kecemasan dan rasa kekawatiran yang berlebihan G13 Rasa takut terhadap asap atau bahaya polutan berlebihan G14 Tidak stabil secara emosional G15 Merasa putus asa G16 Selalu merasa lelah tidak bertenaga G17 Mengalami pusing dan nyeri tanpa penyebab yang jelas G18 Menurunnya selera makan

## 3. Tabel Diagnosa
Membuat Tabel diagnosa untuk mengklasifikasikan penyakit berdasarkan nama penyakit, gejala dan solusinya.

## Tabel 3. Tabel Diagnosa
No Nama Penyakit Gejala Penyakit Solusi 1 Skizofrenia 1. Halusinasi dan waham 2. Kurangnya keinginan untuk melakukan aktivitas sehari-hari 3. Kurangnya kemampuan bekerja 4. Kurangnya keinginan untuk melakukan hubungan sosial 5. Berkurangnya kemampuan dalam berkomunikasi dengan orang lain 1. Terapi Medikasi 2. Psikoterapi 3. Rehabilitasi 2 Psikopat 1. Sering berbohong 2. Egosentris dan menganggap dirinya hebat 3. Tidak punya rasa sesal, rasa bersalah 4. Senang melakukan pelanggaran di waktu kecil 5. Sikap acuh tak acuh terhadap masyarakat 6. Kurang empati 1. Psyco Analisys
2. Terapi secara berkelompok
3. Psyco Drama
4. Psyco Surgery
5. Electroconvulsive
Therapy (ECT) 6. Obat-obatan 3 Obsesif 1. Kecemasan dan rasa kekawatiran yang berlebihan 2. Rasa takut terhadap asap atau bahaya polutan berlebihan 1.Terapi perilaku kognitif 2.Obat anti Depresan 4 Depresi 1. Kecemasan dan kekhawatiran yang berlebihan 2. Tidak stabil secara emosional 3. Merasa putus asa 4. Selalu merasa lelah tidak bertenaga 5. Mengalami pusing dan nyeri tanpa penyebab yang jelas 6. Menurunnya selera makan 1. Psikoterapi 2. Memberikan  obat anti Depresan
3. Memberikan
Terapi kejut Listrik

## 4. Tabel Matrik Gejala
Untuk  mengetahui  ada  atau tidaknya  gejala  yang  sama  dari  beberapa  penyakit yang sama maka dapat dilihat dengan matrik gejala
Tabel 4. Tabel Matrik Gejala
Kode Gejala Skizo- frenia Psikopat Obsesif Depresi G01 Halusinasi dan waham * G02 Kurangnya  keinginan  ntuk melakukan  aktivitas  sehari- hari * G03 Kurangnya kemampuan bekerja * G04 Kurangnya  keinginan  untuk melakukan hubungan sosial * G05 Berkurangnya kemampuan dalam  berkomunikasi  dengan orang lain * G06 Sering Berbohong * G07 Egosentris  dan  menganggap dirinya hebat * G08 Tidak  punya  rasa  sesal,  rasa bersalah * G09 Senang melakukan pelanggaran di waktu kecil * G10 Sikap  acuh  tak  acuh  terhadap masyarakat * G11 Kurang Empati * G12 Kecemasan dan rasa kekawatiran yang berlebihan * * G13 Rasa  takut  terhadap  asap  atau bahaya polutan berlebihan * G14 Tidak stabil secara emosional * G15 Merasa putus asa * G16 Selalu  merasa  lelah  tidak bertenaga * G17 Mengalami  pusing  dan  nyeri tanpa penyebab yang jelas * G18 Menurunnya selera makan *

## 5. Pohon Keputusan
Diagram  pohon  keputusan  akan  mempermudah  untuk  menyusun  basis pengetahuan  dan  aturan  serta  menentukan  faktor  kepastian  dari  setiap pelaksanaan identifikasi gejala pada penyakit jiwa
Gambar 1. Pohon Keputusan
6. Aturan / Rule
Adapun aturan atau rule adalah sebagai berikut :
Rule 1 :
IF G01 AND IF G02 AND IF G03 AND IF G04 AND IF G05 THEN P01
Rule 2 :
IF GO6 AND IF G07 AND IF G08 AND IF G09 AND IF G10 AND IG G11 THEN P02
Rules 3 :

## IF G12 AND
IF G13 THEN P03
Rules 4 : IF G12 AND IF G14 AND IF G15 AND IF G16 AND

## IF G17 AND
IF G18 THEN P04
7. Menghitung  Probabilitas  Dari  Gejala,  Probabilitas  Penyakit  dan  Gejala Terhadap Penyakit
Mencari Probabilitas Gejala
𝑃(𝐸) = 𝑛 𝑁 1. 𝑃(𝐸 1 ) = 1 18 =0.555 2. 𝑃(𝐸 2 ) = 1 18 =0.555 3. 𝑃(𝐸 3 ) = 1 18 =0.555 4. 𝑃(𝐸 4 ) = 1 18 =0.555 5. 𝑃(𝐸 5 ) = 1 18 =0.555 6. 𝑃(𝐸 6 ) = 1 18 =0.555 7. 𝑃(𝐸 7 ) = 1 18 =0.555 8. 𝑃(𝐸 8 ) = 1 18 =0.555 9. 𝑃(𝐸 9 ) = 1 18 =0.555 10. 𝑃(𝐸 10 ) = 1 18 =0.555 11. 𝑃(𝐸 11 ) = 1 18 =0.555 12. 𝑃(𝐸 12 ) = 2 18 =0.111 13. 𝑃(𝐸 13 ) = 1 18 =0.555 14. ( 𝐸 14 ) = 1 18 =0.555 15. 𝑃(𝐸 15 ) = 1 18 =0.555
16. 𝑃(𝐸 16 ) = 1 18 =0.555
17. 𝑃(𝐸 17 ) = 1 18 =0.555
18. 𝑃(𝐸 18 ) = 1 18 =0.555

## 8. Probabilitas
Untuk melihat kemungkinan yang bisa terjadi pada gejala maka dapat kita lihat pada tabel berikut ini:
Tabel 5. Probabilitas Gejala
No  Probabilitas Hipotesis i = 1 i = 2 i = 3 i = 4 1 P(Hi) 0.066 0.333 0.111 0.333 2 P(E 1 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 3 P(E 2 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 4 P(E 3 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 5 P(E 4 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 6 P(E 5 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 7 P(E 6 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 8 P(E 7 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 9 P(E 8 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 10 P(E 9 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 11 P(E 10 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 12 P(E 11 | Hi) 0.111 0.111 0.111 0.111 13 P(E 12 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 14 P(E 13 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 15 P(E 14 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 16 P(E 15 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 17 P(E 16 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 18 P(E 17 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555 19 P(E 18 | Hi) 0.555 0.555 0.555 0.555

## 9. Rancangan Database
Rancangan  tabel  ini  pemaparan  dari  field  field  yang  ada  pada  Entity Relationship diagram adalah sebagai berikut :
1. Nama Tabel : bayes_penyakit Primary Key : kode_penyakit Foregin Key : Tabel 6. Data Penyakit No  Nama Field Type Panjang Keterangan 1 node_penyakit char 2 Kode Penyakit 2 nama_penyakit varchar 50 Nama Penyakit 3 bobot char 4 Bobot penyakit 4 keterangan varchar 255 Keterangan 2. Nama Tabel : bayes_gejala Primary Key : kode_gejala Foregin Key : - Tabel 7. Data Gejala No  Nama Field Type Panjang Keterangan 1 Kode_gejala char 4 Kode Gejala 2 Nama_gejala varchar 50 Nama Gejala 3. Nama Tabel : bayes_aturan Primary Key : ID Foreign Key : kode_penyakit, kode_gejala Tabel 8. Data Aturan No  Nama Field Type Panjang Keterangan 1 ID varchar 16 Id aturan 2 Kode_penyakit varchar 16 Kode penyakit 3 Kode_gejala varchar 16 Kode gejala 4 nilai double 4 nilai 4. Nama Tabel : bayes_user Primary key : id_user Foreign key : Foreign key :

## Tabel 9. Data User
No  Nama Field Type Panjang Keterangan 1 Id_user int 11 Id user 2 user varchar 50 user 3 pass varchar 50 pass 4 email varchar 50 email 5 nama varchar 50 Nama user 6 alamat varchar 255 Alamat user

## B. Hasil
1. Menu Penyakit
Pada  form  ini  kita  dapat  melihat  daftar  list  penyakit,  untuk  menambahkan data  penyakit  yang  baru  tinggal  mengklik  tombol  tambah  maka  akan muncuk form untuk memasukan data penyakit baru
Gambar 2. Tampilan Menu Penyakit

## 2. Menu Gejala
Halaman  menu  ini  berfungsi  untuk  memasukan  data-data  gejala  dari  jenis penyakit tadi, untuk penginputan data gejala diinput secara acak
Gambar 3. Tampilan Menu Gejala

## 3. Form Setting Aturan
Pada  form  ini  kita  mulai  mengaitkan  antara  penyakit  dengan  gejala  dan memberikan penilaian sesuai metode teorama bayes yang kita gunakan
Gambar 4. Tampilan Setting Aturan

## 4. Form Konsultasi
Untuk melakukan proses diagnosa maka silahkan buka halaman konsultasi, pada  form  konsultasi  tinggal  memilih  dengan  cara  klik  pada  checkbox sehingga tanda contreng akan muncul terhadap gejala yang kita rasanya
Gambar 5. Tampilan Form Konsultasi

## 5. Form Hasil Diagnosa
Gambar 6. Tampilan Hasil Diagnosa

## KESIMPULAN
a. Sistem pakar diagnosa penyakit jiwa, dapat membantu operator klinik  didalam penangan cepat dalam mendiagnosa gejala penyakit kejiwaan
b. Dengan  adanya  sistem  pakar  menggunakan  metode teorama  bayes dapat menghitung  porsentase  besar  kemungkinan  jenis  penyakit  dari  gejala  gejala yang dimasukan

## SARAN
a. Untuk kedepan jenis penyakit jiwa yang dimasukan cakupannya lebih luas lagi
b. Untuk pengembangan teknologi kedepan sebaiknya sistem support android

## DAFTAR PUSTAKA
Agustian,  A  2013,  Sistem  pakar  untuk  Diagnosis  Awal  Penyakit  Pada  Hewan
Potong Dengan Menggunakan Teorama Bayes, http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/1099
Anggara,G  2016,  Membangun  Sistem  Pakar  Menggunakan  Teorama  Bayes  Untuk
Mendiagnosa Penyakit Paru-paru, https://ojs.amikom.ac.id/index.php/ semnasteknomedia/article/viewFile/1360/1336
Jusniawati,  2013,  Aplikasi  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Tulang Dengan Menggunakan Metode Bayes, https://media.neliti.com/media/publications/241866-sistem-pakar- menggunakan-teorema-bayes-u-d0cb123a.pdf Miryanto,B  2014,  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Gangguan  Anxietas  Dengan Menggunakan Teorama Bayes, http://repository.uin-
suska.ac.id/id/eprint/3541
Nugroho, A., & Wardoyo, R. (2015). Sistem Pakar Menggunakan Teorema Bayes untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Kehamilan. BIMIPA,  23 (3),  247-254. /*Retrieved from https://jurnal.ugm.ac.id/bimipa/article/view/13854 */ Retrieved from https://jurnal.ugm.ac.id/bimipa/article/view/13854