## Sistem Pakar: Implementasi Metode Bayes Probabilties untuk Penentuan Kriteria Pasien COVID-19 Berdasarkan Fitur Gejala
Mochammad Yusa Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Bengkulu Bengkulu, Indonesia mochammad.yusa@unib.ac.id
Ernawati Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Bengkulu Bengkulu, Indonesia ernawati@unib.ac.id
Aan Erlansari Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Bengkulu Bengkulu, Indonesia aan_erlansahari@unib.ac.id
Liya Agustin Umar Program Studi Ilmu Kedokteran Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan
Universitas Bengkulu Bengkulu, Indonesia liya@unib.ac.id
Lekat Haryani
Program Studi Informatika
Fakultas Teknik
Universitas Bengkulu Bengkulu, Indonesia lekatharyani0@gmail.com
Abstract— Bengkulu  is  the  32nd  province  that  has contracted  the  corona  virus.  Based  on  the  Bengkulu  Journal page,  the  Bengkulu  Province  Covid-19  Case  Handling Acceleration Team reported that in June 2020 the total number of  Covid  19  confirmed  cases  reached  101  people,  thus  the Bengkulu  Provincial  Health  Office  announced  that  Bengkulu had been designated as the local transmission area where Covid 19 is transmitted because of transmission to the first person and to  the  people  around  him.  In  this  study, the  authors  intend to design  an  application  program  for  determining  criteria  for Android-based  Covid  19  patients.  This  application  or  system uses the Bayes probability method with the Java programming language  on  Android  Studio.  Based  on  experiments  that  have been carried out, data has entered into the system, namely 101 Patients  exposed  to  Covid  19,  with  identification  of  Patients Under Supervision (PDP) 25 people, People Under Monitoring (ODP) 35 people, Probable Cases 9 people, Confirmation Cases 6  people  and  Close  Contact  26  people.  The  system  is  able  to determine criteria for Covid 19 patients in Bengkulu Province with  an average  system accuracy  in  diagnosing  diseases  based on clinical symptoms and test results in various conditions with a  value  of  around  51,75%  and  the  highest  accuracy  value reaching 81,25%. Thus the system is suitable for use.
Keywords— Android  Studio,  Bayes  Probability, Corona Virus 2019, Determining based on patient symptoms
Abstrak—  Bengkulu  merupakan  provinsi  yang  ke  32 yang  terjangkit  virus  corona  Berdasarkan  laman  Jurnal bengkulu,Tim  Gugus  Percepatan  Penanganan  Kasus  Covid-19 Provinsi  Bengkulu  melaporkan  pada  Juni  2020  total  kasus konfirmasi Covid 19 mencapai 101 orang dengan demikian Dinas Kesehatan Provinsi Bengkulu mengumumkan, Bengkulu telah di tetapkan  sebagai  wilayah  transmisi  local  penularan  Covid  19 karena terjadi penularan ke orang pertama dan ke orang-orang di sekitarnya.  Dampak  transmisi  yang  massif  mengakibatkan
penyebaran  Covid-19  menjadi  perhatian  untuk  semua  pihak. Selain penyebaran yang massif, fasilitas kesehatan untuk menguji pasien bahwa pasien tersebut terpapar Covid-19 atau tidak saat ini belum  mencukupi.  Sehingga  pada  penelitian  ini,  penulis bermaksud merancang suatu program aplikasi penentuan krteria pada  pasien  covid  19  berbasis  android.  Aplikasi  atau  system  ini menggunakan  metode  probabilitas  bayes  dengan  Bahasa pemprograman java pada android studio. Berdasarkan percobaan yang  telah  di  lakukan  data  yang  sudah  masuk  ke  dalam  sistem yaitu  101  Pasien  yang  terpapar  Covid  19,  dengan  identifikasi Pasien  Dalam  Pengawasan  (PDP)  25  orang,  Orang  Dalam Pemantauan  (ODP)  35  orang,  Kasus  Probable  9  orang,  Kasus Konfirmasi  6  orang  dan  Kontak  Erat 26  orang.    Sistem  sudah mampu  untuk  menentukan  kriteria  pada  pasien  covid  19  di provinsi  bengkulu  dengan  rata-rata  akurasi  system  dalam mendiagnosa  penyakit  berdasarkan  gejala  klinis  dan  hasil pengujian  dalam  berbagai  kondisi  bernilai  sekitar  51,75%  dan nilai akurasi tertinggi mencapai 81,25%. Dengan demikian untu sistem layak digunakan.
Keywords—  Android  Studio,  Corona  Virus  2019, Penentuan kriteria pasien,, Probabilitas Bayes

## PENDAHULUAN
Coronavirus-2019  atau  Coronavirus  Disease-2019 (COVID-19)  merupakan  penyakit  infeksius  akut  yang disebabkan  oleh  virus  corona  jenis  baru    [1].  COVID-19 menginfeksi sistem pernapasan dengan gejala-gejala seperti sesak nafas, pnemonia, mudah lelah, dan batuk kering. Selain itu gejala lain yang sering ditemukan adalah produksi dahak, sakit  tenggorokan,  nyeri  otot,  ataupun  produksi  dahak. Kemunculan penyakit COVID-19 pertama kali dikonfirmasi di Distrik Wuhan, China pada Desember 2019 [2]
Surat Keputusan Menteri Kesehatan Nomor HK.01.07/MENKES/104/2020  menetapkan  bahwa  Infeksi Novel  Coronavirus  (Infeksi  2019-nCoV)  sebagai  Jenis
Penyakit  yang  bisa  menumbulkan  wabah  yang  berdampak besar bagi masyarakat sehingga upaya penanggulangan agar angka  transmisi  tidak  terlalu  tinggi  telah  menjadi  perhatian bagi  seluruh  pihak.  Penetapan  didasari  oleh  pertimbangan bahwa Infeksi Novel Coronavirus (Infeksi 2019-nCoV) telah dinyatakan WHO sebagai kedaruratan kesehatan masyarakat yang meresahkan dunia (KKMMD)/ Public Health Emergency of International Concern (PHEIC) [3]. Sehingga butuh  penangangan  yang  maksimal  untuk  mencegah transmisi Covid-19 di berbagai wilayah Indonesia.
Pemerintah  Provinsi  Bengkulu  melaporkan  kasus pertama  Covid-19  pada  tanggal  24  Maret  2020  dan jumlahnya terus bertambah hingga Sampai dengan tanggal 14 Juni  2020  total  kasus  konfirmasi  menjadi  101  orang. Diantaranya merupakan kategori Orang Tanpa Gejala (OTG), Pasien  Dalam  Pengawasan  (PDP),  dan  Orang  Dalam Pemantauan  (ODP)  dengan  demikian  Dinas  Kesehatan Provinsi  Bengkulu  mengumumkan,  Bengkulu  telah  di tetapkan sebagai wilayah transmisi local penularan Covid 19 karena  terjadi  penularan  ke  orang  pertama  dan  ke  orang- orang di sekitarnya. Namun pada senin, 13 Juli 2020 istilah PDP,  ODP  dan  OTG  itu  dihilang  kan  oleh  Menteri Kesehatan.  Istilah  terbaru  yang  sekarang  di  gunakan  yaitu Kasus  Konfirmasi,  kasus  suspek,  Kontak  Erat,  Kasus Probable  dan  istilah  lainya  seperti  Pelaku  Perjalanan, Discarded dan kematian .
Sampai dengan saat ini, ada beberapa penelitian yang membahas  tentang  deteksi  dini Corona  Disease ataupun penyakit  akut  lainnya.  Penelitian  [4]  menerapkan  metode certainty  factor  dalam  mengdiagnosa  Covid-19  berbasis mobile.  Penelitian  lainnya  yaitu  penelitian  [5]  juga menerapkan  metode  yang  sama  yaitu  Certainty  Factor. penelitian [6] juga mengimplementasikan metode yang sama dengan  penelitian  [4]  dan  [5].  Kemudian  metode  lain  yang digunakan untuk mendeteksi dini penyakit-penyakit menular dapat dilihat dijelaskan dalam beberapa penelitian [7]. Dalam penelitian  tersebut  Metode  yang  digunakan  adalah  Metode Forward  Chaining.  Dari  penelitian  [4,  5,  6,  7]  tersebut ditiunjukkan  bahwa  kemampuan  expert  sangat  berperan penting sebagai idikator berhasil atau tidaknya system yang dibuat.
Ditengah  ketidakpastian  Covid-19  yang  gejalanya selalu  berubah-ubah  dengan  cepat,  maka  dari  itu  butuh diterapkan  metode  lainnya  yang  lebih  berdasarkan  pada probabilitas  fitur  atau symptoms [2].  Maka  dari  itu,  butuh penerapan suatu algoritma yang berbasiskan dengan data para pengidap  Covid-19.  Salah  satu  penelitian  yang  didasarkan pada data-data terdahulu adalah Probabilitas Bayes [8, 9, 10]. Metode Probabilitas  bayes merupakan  satu  metode  yang digunakan  untuk  menghitung  ketidakpastian  data  menjadi data  yang pasti  dengan  membandingkan  antara data  ya  dan tidak.  Secara  matematis,  probabilitas  dinyatakan  sebagai bilangan  real  antara  [0,  1],  0  mewakili  ketidakmungkinan absolut dan 1 mewakili kepastian mutlak. [11]. Hal ini dapat menjadi  solusi  atas  ketidakpastian  gejala-gejala  yang menjadi ciri terinfeksinya seorang pasien pengidap Covid-19.
Penelitian-penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penelitian ini adalah sebagai berikut.
Menurut Wiguna dan Riana (2020) dalam penelitianya menjelaskan bahwa kategori pasien dalam kasus Covid dibadi menjadi 5 (lima) kategori yaitu ODP, PDP dan OTG.  Dalam  penelitiannya  Algorima  C4.5  diterapkan.
Algoritma data mining C4.5 merupakan salah satu algoritma yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi atau  segmentasi  atau  pengelompokan  dan  bersifat  prediktif [12]. Sedangkan  menurut  Agustiawan  (2015)  pada penelitianya,  menjelaskan  bahwa Naive  Bayes merupakan pengklasifikasian  dengan metode probabilitas  dan  statistik yang memiliki nilai akurasi yang tinggi [8].
Seiring  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat, maka  banyak  pengetahuan  yang  dapat  diterapkan  dengan menggunakan  teknologi  informasi.  Salah  satunya  adalah metode  komputasi  atau  pemindahan  pengetahuan  pakar  ke dalam  system[13].  Menurut  Putri  Karina  (2016)  dalam penelitiannya,  menjelaskan  bahwa  sistem  cerdas  dapat memperoleh  informasi  yang  tepat  serta  kekeliruan  yang menghambat  kelancaran  kegiatan  dapat  di  atasi.  Dalam rancangan system ini akan menghasilkan  suatu program yang nantinya  dapat  memberikan  kemudahan  dalam  memproses pendiagnosaan penyakit SARS ini [14]
Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan sebelumnya, maka  dalam  penelitian  ini  dibuat  suatu  sistem  pakar  untuk mengklasifikasikan  Penentuan  kategori  kriteria  Gejala diagnosis dini surveilans COVID-19 berbasis android dengan metode  Probabilitas  Bayes  yang  memiliki  akurasi  tinggi. Kategori  yang  di  maksud  bersumber  pada  form  pengisian formulir  penyelidikan  epidemilogi  coronavirus  disease (Covid-19)  yang  yang  terdiri  dari  5  kriteria  kategori  yaitu " Pasien Dalam Pengawasan (PDP), Orang Dalam Pemantauan (ODP), Kasus Probable, Kasus Konfirmasi dan Kontak Erat” .  Sementara  itu,  metode  yang  akan  digunakan adalah metode probabilitas bayes untuk melakukan diagnose definisi operasional terklasifikasi dari Coronavirus Penyakit (COVID-19).

## PROBABILITAS BAYES
Probabilitas  bayes adalah  sebuah  metode  yang digunakan  untuk  menghitung  urcertainty  data  menjadi  data yang  pasti  dengan  membandingkan  target/class  secara statistikal. Probabilitas dinyatakan dengan bilangan real yaitu [0, 1], dimana 0 merepresentasikan uncertainty absolut dan 1 mewakili certainty mutlak. [11].
Bentuk  umum  formulasi Teorema  Bayes dapat  dilihat pada rumus 1 [8]:
𝑃(𝑇|𝐴) = 𝑃(𝐴|𝑇). 𝑃(𝑇) 𝑃(𝐴) (1)
Keternagan:
A = merupakan data/fitur/atribut penentu target yang belum diketahui,
T = Target/Hipotesa data merupakan suatu class tertentu yang sudah ditentukan
P(T|A) =  kemungkinan  hipotesa T yang  didasarkan  pada atribut/ evidence A (posteriori probabilitas) P(A|T) = Probabilitas atribut/ evidence A , berdasarkan kondisi pada hipotesa T P(T) = probabilitas hipotesa T P(A) = probabilitas atribut A
Menurut persamaan (1), yang disebut hipotesa adalah target penentu  kelas  sedangkan  atribut merupakan  gejala-gejala yang dialami oleh pasien. Formula (2) berikut adalah rumus untuk  menghitung  probabilitas  penyakit  dengan  total evidencenya satu :
𝑃(𝑇𝑖|𝐴𝑥) = 𝑃(𝐴|𝑇𝑖)𝑥𝑃(𝑇𝑖) ∑ 𝑃(𝐴|𝑇𝑘)𝑥𝑃(𝑇𝑘) 𝑚 𝑘=1 (2)
Dengan : P(Ti|Ax) =  Probabilitas  hipotesis  Ti,benar  jika  diberikan evidence Ax.
P(Ax|Ti) =  Probabilitas  munculnya evidence Ax ,  jika  d hipotesis Ti benar P(Ti) =  Probabilitas  hipotesis  Ti  (menurut  hasil sebelumnya ) tanpa  memandang evidence apapun. M
= Jumlah hipotesis yang mungkin.
P(Tk)
=  Probabilitas  munculnya evidence Ax jika diketahui hipotesa Tk  benar. P(Ax|Tk) =  Probabilitas  hipotesa  Tk  ,  tanpa  memandang evidence apapun.
Jika  terdapat  symptoms  baru,  maka  persamaan  probabilitas Bayes berubah menjadi persamaan (3) berikut:
𝑃(𝑇 𝑖 |𝐴, 𝑒) = 𝑃( 𝑇 | 𝐴 ) 𝑃(𝑒|𝐴𝑖𝑇) 𝑝(𝑒|𝐴) (3)
Keterangan: e = evidence/atribut lama T = evidence observasi baru P(T|A,e)  =  probabilitas  hipotesis  T  benar  jika  muncul evidence baru dari evidence lama e P(T|A)  =  probabilitas  hipotesis  T  benar  jika  diberikan evidence A
P(e|A,T) = kaitan antara e dan A jika hipotesis T benar P(e|T) = kaitan antara e dan A jika hipotesis T benar Jika  gejala  / evidence lebih  dari  satu  maka  rumus  yang digunakan adalah persamaan (4):
𝑝(𝑇 𝑖 |𝐴 1 𝐴 2 … 𝐴 𝑛 ) = 𝑝(𝐴 1 |𝑇 𝑖 )𝑥 𝑝(𝑇 𝑖 )𝑥 𝑝(𝐴 2 |𝑇 𝑖 )𝑥 𝑝(𝑇 𝑖 ) … 𝑥 𝑝(𝐴 𝑛 𝑇 𝑖 )𝑥 𝑝(𝑇 𝑖 ) ∑ 𝑝(𝐴 1 |𝑇 𝑘 )𝑥 𝑝(𝑇 𝑘 )𝑥 𝑝(𝐴 2 |𝑇 𝑘 )𝑥 𝑝(𝑇 𝑘 ) … 𝑥 𝑝(𝐴 𝑛 𝑇 𝑘 )𝑥 𝑝(𝑇 𝑘 ) 𝑚 𝑘=1 (4)

## METODE PENELITIAN
Gambar  1  merupakan  diagram  alur  penelitian  yang dilaksanakan.  Pada  tahap data  collecting ,  pengmpulan  data dilakukan  pada  tempat  studi  kasus  yaitu  RSUD  M.Yunus Bengkulu.  Kemudian  data  yang  terhimpun  akan  dilakukan tahapan preprocessing seperti  menganalisis missing  values dan duplicated data removal . Hasil yang didapatkan adalah dataset yang unik dengan tidak adanya nilai yang hilang dan terduplikasi. Setelah didapatkan dataset yang bersih, langkah selanjutnya  adalah  menerapkan  model  Naïve  Bayes  pada machine  learning  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  model tersebut. Tool Machine  learning yang  digunakan  adalah Rapidminer versi 8.  Metode validasi yang digunakan adalah k-fold cross validation dimana nilai k yang dipilih adalah 10. Setelah  mendapatkan  nilai  akurasi  kemudian  langkah selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  probabilitas evidence untuk setiap atribut. Hal ini dilakukan sebagai variable yang akan  menjadi  penentu  dalam  klasifikasi  pada  system android/backend. Kemudian, dari bobot nilai atribut tersebut akan  dilakukan  perhitungan  terhadap  seluruh  data  yang dikumpulkan  sebagai  data  uji  system  dan  membandingkan terhadap  himpunan  data  yang  sudah  terlabel.  Selain  itu ujicoba  aplikasi  yang  dilakukan  adalah  dengan  mencoba
beberapa  scenario  dengan  metode black-box  testing untuk menguji fungsional aplikasi.
Start Dataset Data Collecting Data Prepocessing Analisis Missing Values Penghapusan data duplikat Clean Dataset Implementing Bayes Probailities Validated by 10- Fold Cross Validation Accuracy/Confusion Matrix Accuracy Deployment using
Android Calculating Target/ Label Manually testing using label probabilities App Test using Black-Box Scenarios Result App Test End

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian

## A. Dataset
Dataset yang di gunakan dalam penelitian ini melibatkan 101 pasien yang terpapar covid 19 dengan rentang usia balita 0-5 tahun, anak-anak 6-11 tahun, remaja 12-25 tahun, dewasa 26-45  tahun,  setengah  baya  46-60  tahun,  dan  tua  60  tahun keatas.  Symptoms  dan  data  pribadi  yang  berkaitan  dengan gejala  Covid-19 berjumlah  sebanyak  21  atribut  yang  terdiri dari 20 atribut penentu dan satu atribut class/label. Kemudian atribut-atribut  tersebut  akan  digunakan  sebagai  parameter pengukuran  data  yang  akan  diukur  menggunakan  metode probabilitas bayes.
Adapun kriteria atau atribut yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.

## Tabel 1. Kriteria atribut dataset
Kode kriteria Nama Kriteria Contoh data X1 Demam  di  atas  30 derajat celcius Ya, Tidak, Tidak tau, Unknown X2 Riwayat Demam Ya, Tidak, Tidak tau, Unknown X3 Batuk Ya, Tidak, Unknown X4 Pilek Ya, Tidak, Unknown X5 Sakit Tenggorokan Ya, Tidak, Unknown X6 Sesak Nafas Ya, Tidak, Unknown X7 Kedinginan yang menggigil Ya, Tidak, Unknown X8 Sakit Kepala Ya, Tidak, Unknown X9 Mudah Lemah Ya, Unknown X10 Nyeri Otot Ya, Tidak, Unknown X11 Mual-mual Ya, Tidak, Unknown X12 Muntah-muntah Ya, Tidak, Unknown X13 Nyeri abdomen Ya, Tidak, Tidak tau, Unknown X14 Diare Ya, Tidak, Unknown X15 Gejala lain Ya, Tidak, Unknown X16 Memiliki Riwayat perjalanan Ya, Tidak, Unknown X17 Memiliki  kontak  erat dengan  kasus  suspek covid 19 Ya, Tidak, Unknown
Kode kriteria Nama Kriteria Contoh data X18 Memiliki  kontak  erat dengan kasus konfirmasi covid 19 Ya, Tidak, Unknown X19 Mengunjungi pasar hewan Tidak, Ya, Unknown X20 Cluster ISPA berat Ya, Tidak, Unknown X21 Umur Integer (1,5,…) X22 Jenis Kelamin Lk, Pr X23 Kota/Kabupaten Asal Kota  Bengkulu,  Kepahiang, Rejang Lebong, Muko-Muko, Seluma, Lebong Y Identifikasi Pasien Pasien Dalam Pengawasan (PDP), Orang Dalam Pemantauan (ODP, Probabl, Konfirmasi, dan Kontak Erat

## B. Klasifikasi Kriteria Pada Covid 19
Penentuan  kriteria  pada  pasien  dalam  penelitian  ini  di ambil  berdasarkan  form  Pengisian  Formulir  Penyelidikan Epidemilogi  Coronavirus  Disease  (Covid-19)  yang  terdiri dari  5  kriteria  kategori  yaitu  Pasien  Dalam  Pengawasan, Orang  Dalam  Pemantauan,  Kasus  Probable,  Kasus Konfirmasi dan Kontak Erat. Hasil dari pengisian kuisioner tersebut  adalah  pasien  akan  teridentifikasi  kriteria  kategori berdasarkan form Pengisian Formulir Penyelidikan Epidemilogi  Coronavirus  Disease  (Covid-19)  tersebut. Sedangkan  dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak 101  Pasien  yang  terpapar  Covid  19,  dengan identifikasi Pasien  Dalam  Pengawasan  (PDP)  25  orang, Orang Dalam Pemantauan (ODP) 35 orang, Kasus Probable 9 orang, Kasus Konfirmasi 6 orang dan Kontak Erat 26 orang.
C. UML (Unified Modeling Language)
UML ( Unified Modeling Language ) merupakan standar Bahasa  visualisasi  pengembangan  aplikasi  yang  dapat mendefinisikan  kebutuhan,  analisis  dan  disain,  dan memvisualisasikan  arsitektur  dalam  Object  oriented programming. Pada UML 2.3 terdiri dari 13 macam diagram [15].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah didapatkannya  sebanyak  101  data  terkait  dengan  kasus Covid-19 dari tempat studi kasus. Dari jumlah data tersebut, kemudian  langkah  selanjutnya  dilakukan  tahap data preprocessing .  Sub  proses  yang  pertama  adalah  analisis missing  values.  Dari  analisis  yang  dilakukan,  tidak ditemukan  data  yang  hilang.  Kemudian  tahap  selanjutnya yaitu  analisis  duplikasi  data.  Pada  langkah  tersebut ditemukan 2 data yang terduplikasi atau memiliki gejala yang sama sehingga dilakukan penghapusan record terhadap data tersebut.  Dataset bersih yang didapatkan adalah sebanak 96 records dengan 5 record yang sama.
Langkah  selanjutnya  adalah  implementasi  Bayes Probabilities.  Hasil  akurasi  dari  Bayes  Probability  dengan metode  evaluasi  10-fold  cross  validation.  metode  10-fold cross  validation  merupakan  metode  evaluasi  dimana  dari keseluruhan  dataset  akan  dibagi  menjadi  10  subset  dengan porsi  yang  sama  kemudian  dilakukan  iterasi  dimana  setiap
subset  akan  menjadi data  uji secara  berturut-turut  sebanyak jumlah nilai k. Kemudian model tersebut akan menghasilkan confusion matrix yang berisi nilai true positive, true negative, false positive, dan false negative. Tabel 2 merupakan hasil uji akurasi  Bayes  Probabilities  menggunakan  10-fold  cross validation.
Tabel 2. Confusion Matrix Hasil Validasi
Dari  hasil  yang  ditunjukkan  pada  tabel 2 didapatkan nilai  akurasi  sebesar  51,78%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kekauratan  model  dengan  target  5  label  masih  cenderung rendah.  Namun  sebelum  mengimplementasikan  model tersebut  ke  dalam  aplikasi,  uji  probabilitas  dari  setiap  jenis data  dari  atribut  dengan  pembobotan  terhadap  class  label akan  dilakukan.  Cara  tersebut  dimulai  dengan  menghitung probabilitas  universal  dari  setiap  class  label  target  yaitu probable,  odp,  pdp,  kontak  erat,  dan  konfirmasi.  Adapun tingkat probable secara statistic data adalah sebagai berikut.

## Tabel 3. Nilai Probabilitas Label
Target Class /P(Ci) Jumlah Data Nilai Probabilitas odp 35 0.347 kontak erat 26 0.258 pdp 25 0.248 konfirmasi 6 0.060 Probable 9 0.090 Setelah ditentukan statistic label, kemudian perhitungan  bobot  data  terhadap  seluruh  data  target dilakukan.  Hasil  yang  didapatkan  adalah bobot  probabilitas dari  setiap  data  untuk  setiap  atribut.  Hasil  tersebut  akan dijadikan landasan perhitungan dalam menentukan klasifikasi  pasien  berdasarkan  gejala.  Kemudian  pengujian data berdasarkan gejala akan dilakukan dengan model Naïve Bayes  dengan prediksi  data  asli.  Hasil  prediksi  model  akan dibandingkan dengan target class label. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa terdapat 18 data yang memiliki klasifikasi yang  salah  setelah  pembobotan  dengan  78  data  yang terprediksi  sama  dengan  target  aslinya.  Dengan    demikian dapat dihitung nilai akurasi probabilitas adalah (78/96)x100%  sama  dengan  81,25%.  Dimana  78  data memiliki  nilai  yang  sama  dengan  label  class  asli.  Tabel  4 merupakan contoh hasil uji. Berdasarkan hal terrsebut dapat disimpulkan  bahwa  system  yang  dibangun  sudah  mampu untuk  mengklasifikasikan  penentuan  gejala  pada  covid  19 berbasis  android  di  Provinsi  Bengkulu  dengan  nilai keakuratan yang baik.
Tabel 4. Hasil Prediksi Nilai Probabel dengan Bayes No Hasil
Y Prediction X1 X2 . . X23 1 sama
kontak
erat kontak erat Pr ya . . tidak 2 sama Probable Probable Lk tidak . . ya
No Hasil Y Prediction X1 X2 . . X23
3 sama konfirmasi konfirmasi Pr tidak . . tidak 4 sama konfirmasi konfirmasi Pr tidak . . tidak
5 sama konfirmasi konfirmasi Lk tidak . . tidak
6 sama konfirmasi konfirmasi Lk tidak . . tidak 7 Tidak sama odp probable Lk ya . . tidak 8 Tidak sama odp probable Pr tidak . . tidak 9 sama probable probable Lk ya . . ya
10 sama konfirmasi konfirmasi
Pr tidak . . tidak 11 Tidak sama pdp kontak erat Lk ya . . ya 12 sama probable probable Pr
ya . . tidak 13 Tidak sama odp kontak erat Pr tidak . . tidak
14 sama kontak erat kontak erat Lk tidak . . tidak
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 sama odp odp Lk tidak . . ya
Kemudian  untuk  tahap  penerapan  ke  dalam  aplikasi pada penelitian ini terdapat beberapa perangkat keras maupun lunak  yang  digunakan.  Berikut  ini  merupakan  perangkat lunak  dan perangkat  keras  yang  menjadi  sarana  pendukung penelitian  ini.  Perangkat  lunak  yaitu, Sistem  Operasi Windows 10, Android Studio dan SQLite, Microsoft Office Word  2013 dan  perangkat  keras  yaitu, Monitor  VGA  atau SVGA  (1366  x  768),  Processor  AMD  Quad  Core  A12- 9720P, RAM 4 GB, Keyboard dan Mouse, Harddisk 1 TB, Infinix  Hot  9  Play.  Data  training  yang  di  gunakan  pada penelitian  ini  yaitu  sebanyak  96  data  pasien  yang  terpapar covid 19 di provinsi Bengkulu.
Langkah  selanjutnya  adalah  penerapan  model  ke  dalam bentuk  aplikasi.  Berikut  ini  adalah  tampilan  aplikasi penentuan  kriteria  pada  pasien  yang  terpapar  covid  19 menggunakan metode probabilitas bayes berbasis android.
1. Halaman Login

## Gambar 2. Halaman Login
Pada  Gambar  2  merupakan  tampilan  halaman  login yang  terbuka ketika  aplikasi dijalankan  untuk  pertama kali. Pengguna harus memasukkan username dan password untuk dapat masuk dan melakukan diagnosa, pengguna juga dapat login melalui gmail. Pada halaman login ini pengguna dapat mengakses menu informasi, tentang dan email, namun tidak
dapat  melakukan  diagnosa  sebelum  pengguna  melakukan login.

## 2. Halaman Home
Halaman home pada  sistem  ini  merupakan  halaman yang pertama  yang  mucul  setelah  login berhasil.  Gambar  3 merupakan tampilan dari halaman home sistem.

## Gambar  3.  Halaman Home
Pada Gambar  3  merepresentasikan tampilan halaman home yaitu halaman yang pertama kali diakses setelah login. Halaman  ini  berisikan  menu  diagnosa  untuk  melakukan diagnosa, menu load data untuk melihat data yang disimpan, informasi covid 2019 berupa vidio, tentang pakar dan tentang saya  berisi  data  diri  pembuat  sistem  serta  email  untuk berkonsultasi  dengan  pakar,  logout  untuk  kembali  ke halaman login, exit untuk keluar dari aplikasi.

## 3. Menu Diagnosa
Menu diagnosa adalah proses utama dari aplikasi ini. Menu  ini  mengharuskan  pengguna  aplikasi  untuk  mengisi data  diri  seperti  tampilan  yang  akan  ditunjukkan  pada Gambar  4 berikut.

## Gambar  4. Menu Diagnosa
Pada Gambar 4 merupakan tampilan sebelum proses diagnose berdasarkan gejala, dimana pengguna harus mengisi data-data  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  di  atas  yang
terdiri  dari  nama,  jenis  kelamin,  usia,  dan  alamat.  Setelah semuanya diisi klik lanjutkan.

## 4. Menu Kuisioner

## Gambar 5. Menu Kuisioner
Pada Gambar 5 merupakan tampilan menu kuisioner yang berisikan gejala-gejala yang diderita oleh pasien sesuai dengan  jenis  klasifikasi  kategori  yang  sudah  dipilih  pada menu  diagnosa  sebelumnya.  Pada  menu  kuisioner  ini pengguna memilih gejala-gejala yang sesuai dengan apa yang dialami oleh pasien.
5. Menu Hasil/Kesimpulan

## Gambar  6. Menu Hasil/Kesimpulan
Pada  Gambar  6  merupakan  tampilan  menu hasil/kesimpulan  yang  menampilkan  hasil  dari  proses diagnosa  yang  dimulai  dari  langkah  awal  pengisian  data sampai dengan pemilihan gejala yang dirasakan oleh pasien pada gambar 3 dan 4. Pada menu hasil/kesimpulan ini akan ditunjukkan  data  seperti  nama,  jenis  kelamin,  usia,  alamat dan  hasil  diagnosa  yang  berisikan  seorang  pasien teridentifikasi  klasifikasi  covid  19.  Kemudian  klik penanganan.

## 6. Menu Penanganan

## Gambar  7. Menu Penanganan
Pada  Gambar  7.  merupakan  tampilan  menu penanganan yang menampilkan cara-cara dalam menangani pasien yang terpapar covid 19 sesuai dengan hasil klasifikasi kriteria pada pasien covid 19.

## 7. Menu Informasi
Menu  informasi  adalah  menu  yang  menampilkan informasi  mengenai  covid  19,  pada  menu  informasi  ini informasi  di  buat  dalam  bentuk  video  agar  pengguna  lebih mudah memahami tentang covid 19. Berikut adalah tampilan dari menu informasi yang ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar  8. Menu Informasi
Kemudian  setelah  berhasil  diimplementasikan,  langkah selanjutnya  adalah  menguji  fungsionalitas  aplikasi.  Teknik pengujian yang digunakan adalah metode black box dengan teknik equivalence partitioning , yaitu teknik pengujian yang membagi  domain  input  dari  suatu  program  ke  dalam  kelas data,  menentukan  kasus  pengujian  dengan  mengungkapkan kelas-kelas  kesalahan,  sehingga  akan  mengurangi  jumlah kasus  pengujian.  Kemudian  juga  akan  dilakukan  pengujian fungsional  sistem  dan pengujian  metode probabilitas  bayes untuk  mengklasifikasikan  penentuan  kriteria  pada  pasien covid 19.
Berikut  Berikut  adalah  kasus  untuk  menguji  perangkat lunak yang sudah dibangun menggunakan metode black box . Tabel 5 merupakan scenario uji aplikasi dan hasilnya.
Tabel 5. Skenario dan hasil uji aplikasi
Kelas Uji Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil dan Kesimpulan Login Klik tombol tanpa mengisi form Keluar peringatan harus mengisi form [√]Berhasil  [-]Tidak
Kelas Uji Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil dan Kesimpulan Klik tombol dengan mengisi username dan password yang salah Keluar peringatan dan diarahkan masuk menggunakan email [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol dengan mengisi username dan password yang benar Masuk ke home [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu informasi Menampilkan informasi covid 19 [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu tentang Menampilkan tentang data diri pembuat aplikasi [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu gmail Menampilkan gmail [√]Berhasil  [-]Tidak Home Memilih menu home Menampilkan  halaman home [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu diagnose Menampilkan halaman diagnose [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu load data Menampilkan halaman load data [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu informasi Menampilkan halaman informasi [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu tentang saya Menampilkan halaman tentang saya [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu tentang pakar Menampilkan halaman tentang pakar [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu email Menampilkan halaman email [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu logout Kembali ke halaman login [√]Berhasil  [-]Tidak Memilih menu exit Keluar dari aplikasi [√]Berhasil  [-]Tidak Diagnosa Klik tombol home Menampilkan home [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol diagnosa tanpa mengisi form Kembali ke halaman diagnosa [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol lanjutkan dengan hanya mengisi salah satu nama atau umur atau jenis kelamin atau alamat pasien covid 19 Tidak dapat melanjutkan proses [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol lanjutkan dengan memasukkan usia di atas 70 tahun Dapat melanjutkan proses di atas usia 70 tahun [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol lanjutkan pada halaman diagnosa dengan mengisi form Melanjutkan ke proses gejala [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol lanjutkan dengan mencentang gejala atau mengisi kuisioner Melanjutkan ke proses gejala selanjutnya atau menuju ke hasil [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol lanjutkan tanpa mencentang gejala atau mengisi kuisioner Melanjutkan ke proses gejala selanjutnya atau menuju ke hasil [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol email Menampilkan halaman email [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol keluar Keluar dari aplikasi [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol kembali Kembali ke halaman sebelumnya [√]Berhasil  [-]Tidak Hasil Klik tombol home Menampilkan menu home [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol diagnosa lagi Menampilkan form diagnose [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol simpan Menampilkan peringatan berhasil menyimpan [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol penanganan Menampilkan penanganan covid 19 sesuai hasil diagnose [√]Berhasil  [-]Tidak Klik tombol kembali Kembali ke halaman form diagnose [√]Berhasil  [-]Tidak Load Data Klik menu load data Menampilkan data inputan user yang telah disimpan [√]Berhasil  [-]Tidak Klik nama pasien Menampilkan data pada pengisian form dan hasil diagnose [√]Berhasil  [-]Tidak Exit Klik tombol keluar Keluar dari aplikasi [√]Berhasil  [-]Tidak
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  (Tabel  5) didapatkan  hasil  yang  baik.  Semua  fungsionalitas  sistem berjalan sesuai dengan scenario.

## KESIMPULAN
Penelitian  mengimplementasikan  sistem  pakar  untuk mengklasifikasikan  penentuan  klasifikasi  pasien  covid  19 menggunakan  metode probabilitas  bayes berbasis  android. Penelitian ini mengambil data real hasil epidiomiologi pasien Covid-19 yang ada di Rumah Sakit Umum Daerah M. Yunus Bengkulu.  Terdapat  23  kriteria/atribut  penentu  hasil  dari penyelidikan  epidiomiologi  yang  digunakan  dengan  target class  klasifikasi  identifikasi  pasien.  Hasil  uji  model  Bayes
Probabilities  masih  menunjukkan  hasil  yang  lemah  yaitu 51,7%  namun  hasil  uji  statistik  dengan  penentu  klas berdasarkan bobot jenis data tiap atribut dengan probabilitas menunjukkan  hasil  yang  signifikan  yaitu  sebesar  81,25%. Hasil ini menunjukkan bahwa meskipun masih terdapat nilai error  namun  probabilitas  bayes  mampu  mengklasifikasi identifikasi pasien dengan baik. Selain itu, uji fungsionalitas dari  system  juga  sangat  baik  dengan  metode  partitioninig black  box  yang  menunjukkan  bahwa  semua  menu/fitur berjalan dengan sangat baik.
Penelitian  selanjutnya  yang  akan  dilakukan  untuk menutupi  kekurangan  ini  adalah  membandingkan  atau mencari metode/algoritma lain yang memiliki tingkat akurasi yang  tinggi.  Beberapa  metode data  preprocessing seperti
feature selection dengan mencari nilai korelasi terhadap class juga menjadi hal yang baik untuk dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   P.  Boldog,  T.  Tekeli,  Z.  Vizi,  A.  Dénes,  F.  A.  Bartha  and  G.  Röst, "Risk  Assessment  of  Novel  Coronavirus  COVID-19  Outbreaks Outside China," Journal of Clinical Medicine ,, p. 9(2), 2020.
[2]   A.  Susilo,  "Coronavirus  Disease  2019:  Tinjauan  Literatur  Terkini," Jurnal Penyakit Dalam Indonesia, vol. 7, no. 1, 2020.
[3]   F.  Isbaniah,  PEDOMAN  KESIAPSIAGAAN  MENGHADAPI INFEKSI NOVEL CORONAVIRUS, Jakarta: Kementerian Kesehatan RI, 2020.
[4]   I. Sinuraya, A. Triayudi and I. D. Sholihati, "Sistem Pakar Diagnosis Covid-19  Berbasis  Mobile  Application  Android  Dengan  Metode Certainty Factor," JURNAL SISFOTENIKA, vol. 10, no. 2, 2020.
[5]   M.  F.  Suryana,  F.  Fauziah and R.  T.  K.  Sari,  "Implementasi  Sistem
Pakar  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor  Untuk  Mendiagnosa Dini  Corona  Virus  Desease  (COVID-19)," JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 3, pp. 559-566, 2020.
[6]   A. R. Fahindra and I. H. A. Amin, "Sistem Pakar Deteksi Awal Covid- 19  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor," Jurnal  TEKNO KOMPAK, vol. 15, no. 1, pp. 92-103, 2021.
[7]   M.  Wijaya,  I.  Gunawan,  I.  P.  Sari,  Poningsih  and  Anjar,  "SISTEM PAKAR  DENGAN  METODE  FORWARD  CHAINING  UNTUK,"
Jurnal Revolusi Indonesia, vol. 1, no. 6, pp. 547-559, 2021.
[8]   B.  Agustiawan,  "Sistem  Klasifikasi  Penyakit  Tenggorokan  Berbasis Web Menggunakan Metode Naive Bayes," 2015.
[9]   A.  Sidauruk  and  A.  Pujianto,  "Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Tanaman Kelapa Sawit Menggunakan Teorema Bayes," Jurnal Ilmiah DASI, vol. 18, no. 1, pp. 51-56, 2017.
[10]  H.  T.  Sihotang,  "Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  Diagnosa Diabetes Dengan Metode Bayes," Jurnal Mantik Penusa, vol. 1, no. 1, 2017.
[11]  C. Grosan and A. Abraham, Intelligent System A Modern Approach, German: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011, pp. 132-143.
[12]  W.  Wiguna  and  D.  Riana,  "DIAGNOSIS  OF  CORONAVIRUS DISEASE  2019  (COVID-19)  SURVEILLANCE  USING  C4.5 ALGORITHM," Jurnal PILARNusa Mandiri, vol. 16, no. 1, pp. 71- 80, 2020.
[13]  N. Wulandari, "Sistem Pakar Klasifikasi Anak Berkebutuhan Khusus Dengan Backward Dan Forward Chaining Studi kasus: SLB Cahaya Pertiwi Bekasi," Jurnal Tehnik Informatika, pp. 1-10, 2014.
[14]  K.  P.  Pasaribu,  "SISTEM  PAKAR  MENDIAGNOSA  PENYAKIT SARS PADA MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR," Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), vol. 3, no. 6, pp. 119-123, 2016.
[15]  R.  A.S  and  M.  Shalahudin,  Rekayasa  Perangkat  Lunak,  Bandung: Informatika, 2014.
[16]  E.  R.  Sedyaningsih,  "JENIS  PENYAKIT  MENULAR  TERTENTU YANG  DAPAT  MENIMBULKAN  WABAH  DAN  UPAYA PENANGGULANGAN," Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia, 2010.