Perancangan Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Toksoplasma pada Wanita Menggunakan Metode Bayes dengan Bahasa Pemrograman PHP dan Database MySQL
Teri Ade Putra, M.Kom 1 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang Jl. Raya Lubuk Begalung Padang
Sumatera Barat Email : teriputra2@gmail.com Pradani Ayu Widya Purnama, M.Kom 2 Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang Jl. Raya Lubuk Begalung Padang Sumatera Barat
Email : pradaniwid @gmail.com
Abstract — Toxoplasma  adalah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  Goxoplasma  Gondii  yang menyebabkan dampak merugikan terhadap hewan dan manusia diseluruh dunia. Toxoplasma Gondii adalah parasit intraseluler dari golongan protozoa dan bersifat parasit obligat yang pada  manusia  menyebabkan  gejala  abortus,  kelahiran  prematur,  ensefalitis  pada  janin  dan mumifikasi.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  peneliti    merancang  sebuah  sistem  pakar penyakit toxoplasma yang memiliki pengetahuan pakar untuk mendapatkan diagnosa penyakit toxoplasma  beserta  tindakan  medis  yang  dibutuhkan  oleh  pasien.  Metode  yang  digunakan pada  basis  pengetahuan  sistem  pakar  ini  yaitu  metode  bayes  dengan  bahasa  pemrograman PHP  dan  menggunakan  database  MySQL.  Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional menggunakan metode uji  blackbox didapatkan semua  fungsi dapat berjalan dengan baik dan sesuai  dengan  perancangan  .  Dengan  hasil  akurasi  yang  cukup  tinggi  maka  sistem  pakar penyakit  toxoplasma    menggunakan  metode    bayes  ini  disimpulkan  memiliki  performa  yang baik.
kata kunci : Sistem pakar, Metode Bayes, Toksoplasma, PHP MySQL, WEB

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Belakangan ini, banyak isu yang berkembang  dan  menyatakan  bahwa  wanita terutama  wanita  hamil  tidak  boleh  memelihara kucing  karena  dapat  menyebabkan  kemandulan serta  keguguran.  Hal  ini  mendorong  tingkah laku  masyarakat  yang  senantiasa  khawatir terhadap  kucing  dan  mengaggap  bahwa  kucing adalah wabah. Kekhawatiran tersebut didasarkan pada keberadaan parasit Toxoplasma yang menyebabkan Toksoplasmosis pada manusia dan mamalia lainnya. Toxoplasma adalah penyakit yang disebabkan  oleh  Goxoplasma  Gondii  yang
menyebabkan  dampak  merugikan  terhadap hewan dan manusia diseluruh dunia. Toxoplasma  Gondii  adalah  parasit  intraseluler dari  golongan  protozoa  dan  bersifat  parasit obligat  dengan  hospes  definitif  adalah  kucing dan  famili  felidae  lainnya,  pada  manusia menyebabkan gejala abortus, kelahiran prematur, ensefalitis pada janin dan mumifikasi.
( Agus manahan manik, dkk : 2013 ) Sistem  pakar  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan, fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan suatu  masalah  yang  biasanya  hanya  dapat dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam  bidang tersebut. Sistem pakar memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu dalam menangani era informasi yang semakin canggih.
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
Sistem pakar ini akan bekerja dengan mengakses basis pengetahuan yang menampung pengetahuan mengenai Toksoplsma berdasarkan gejala  yang  ada  untuk  kemudian  melakukan tahap  pendiagnosaan  .  (Ari  Hardiansyah Situmorang, dkk : 2016)
Metode  Bayes  merupakan  metode  yang baik  di  dalam  mesin  pembelajaran  berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat  sebagai  dasarnya.  Probabilitas  bayes merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengatasi ketidakpastian  data  dengan  cara  menggunakan formula  Bayes  (  Intan  Russari  :  2016).  Dengan sistem  pakar  menggunakan  Metode  Bayes sangat cocok untuk mendiagnosa Toksoplasma.

## 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  diatas dapat dibuat perumusan masalah sebagai berikut
:
1. Bagaimana  menerapkan  sistem  pakar menggunakan Metode  Bayes untuk mendiagnosa  penyakit Toksoplasma pada wanita ?
2. Bagaiman  merancang  sistem  pakar dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan database  MySQL  untuk  mendiagnosa penyakit Toksoplasma  pada  wanita berdasarkan gejala-gejala  yang ada ?
3. Bagaimana sistem pakar ini dapat memberikan solusi atau  pencegahan dalam menangani  penyakit Toksoplasma poada wanita
4.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Artificial Intelegence
Artifical  Intelegence merupakan  cabang dari  ilmu  komputer  yang  berfokus  pada pengembangan  komputer  untuk  dapat  memiliki kemampuan dan berprilaku seperti manusia. Artifical  Intelegense (Kecerdasan buatan)  dapat meyelesaikan  permasalahan dengan mendayagunakan komputer untuk memecahkan  masalah  yang  kompleks  dengan cara  mengikuti  proses  penalaran  manusia. Kecerdasan  buatan  memiliki  tujuan  untuk menciptakan  komputer  yang  lebih  cerdas, mengerti  tentang  kecerdasan,  dan  membuat mesin yang lebih berguna. Dorongan utama dari kecerdasan  buatan  adalah  mengembangkan fungsi  normal  komputer  yang  digabungkan
dengan  kecerdasan  manusia,  seperti  member alasan,  menarik  kesimpulan,  belajar  dan memecahkan masalah.
Basis  pengetahuan  berisi  pengetahuan relevan  yang  diperlukan  untuk  memahami, merumuskan, dan memecahkan persoalan. Basis tersebut mencakup dua elemen dasar :
1. Fakta, misalnya situasi persoalan dan teori area persoalan.
2. Heuristik atau aturan khusus yang mengarahkan  penggunaan  pengetahuan untuk  memecahkan  persoalan  khusus dalam  domain  tertentu.  Selain  itu,  mesin inferensi  dapat  menyertakan  pemecahan persoalan  untuk  tujuan  umum  dan  aturan pengambilan keputusan ). Heuristik
menyatakan pengetahuan peniliaian
informal dalam area aplikasi.

## 2.2  Sistem Pakar
Sistem  Pakar  ( expert  system )  merupakan cabang dari kecerdasanbuatan ( Artificial intelegence) dan  juga  merupakan  bidang  ilmu yang  muncul  seiring  perkembangan  ilmu komputer  saat  ini.  (Anita  Desiani,  Muhammad arhamni, 2006)
Secara  umum,  Sistem  Pakar  (expert system) adalah sistem yang bisa menyamai atau meniru  kemampuan  seorang  pakar.  Sistem  ini bekerja  mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke computer yang menggabungkan dasar pengetahuan  ( knowledge  based )  dengan  sistem inferensi  untuk  menggantikan  fungsi  seorang pakar dalam menyelesaikan suatu masalah. Sistem  pakar  sebagai  kecerdasan  buatan menggabungkan    pengetahuan  dan  fakta-fakta serta teknik-teknik penelusuran untuk memecahkan  permasalahan  yang  secara  normal memerlukan  keahlian  dari  seorang  pakar. Tujuan  utama  pengembangan  sistem  pakar  di berbagai  bidang  seperti  bidang  pertanian, telekomunikasi,geologi dan meteorologi, kesehatan  dan  pengobatan,  komunikasi  dan transportasi. (Anita Desiani, Muhammad arhamni, 2006).

## 2.3 Metode Bayes
Metode  bayes  merupakan  metode  yang baik  di  dalam  mesin  pembelajaran  berdasarkan data training, dengan menggunakan probabilitas bersyarat  sebagai  dasarnya,  Probabilitas  bayes
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
merupakan salah satu cara untuk mengatasi ketidakpastian  data  dengan  cara  menggunakan formula bayes.(Suyanto, 2017)
Metode  bayes  ditemukan  oleh  Thomas Bayes di abad ke-18. Dalam teorema Bayes,Probabilitas  atau  peluang  bersyarat  , Klasifikasi Naive  Bayes praktis  diterapkan karena  merupakan  salah  satu  probabilitas sederhana  yang  penerapannya  didasarkan  pada teorema Bayes dinyatakan  dalam  Persamaan perhitungan manual teori Bayes untuk melakukan penalaran sebagai berikut :
Atau juga bisa menggunakan rumus :
Sedangkan  perhitungan Bayes jika  terdapat geja baru dengan persamaan :
Keterangan: P(H | E) : Probabilitas hipotesa H jika diketahui evidence E.
P(E  |  H)  : Probabilitas  munculnya  evidence  E jika diketahui hipotesa H.
P(H) : Probabilitas hipotesa H. P(E) : Probabilitas evidence E/ evidence baru . e : Evidence baru.

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1  Metodologi Penelitian
Kerangka  kerja  ini  merupakan  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  rangka penyelesaian masalah yang akan dibahas, seperti gambar 1 :
Gambar 1 Metodologi Penelitian
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dijelaskan bahwa    tahapan  pelaksanaan  penelitian  ini dimulai dari identifikasi masalah dan menetapkan  tujuan,  yang  bertujuan  untuk menjaga  kosistensi  dari  penelitian  ini  sehingga penelitian  ini  lebih  terarah,  dan  tujuan  dari penelitian  yang  diharapkan  dapat  tercapai. Kemudian  dilanjutkan  peninjauan  perpustakaan yaitu  mempelajari  literatur,  jurnal,  buku-buku yang  berhubungan  dengan  penelitian  (masalah yang sudah diidentifikasi).
Tahapan  berikutnya  dalam  penelitian  ini yaitu pengumpulan data dan informasi, tahap ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana mendapatkan  data  dan  informasi  yang  nantinya akan mendukung penelitian ini, dalam pengumpulan  data,  terdapat  beberapa  metode yang digunakan  yaitu  penelitian  lapangan  ( field research ),  penelitian  perpustakaan  ( library research ), serta penelitan laboratorium ( laboratory  research ).  Setelah  pengumpulan data  maka  langkah  selanjutnya  analisis  sistem yang dirancang berdasarkan identifikasi masalah dan data yang didapat.
Tahapan selanjutnya adalah perancangan sistem  yang  terdiri  dari  perancangan    aplikasi dan  perancangan  program.  Setelah  tahapan  ini selesai selanjutnya masuk ke tahap implementasi  yaitu  pembuatan  aplikasi  dan pembuatan  program  untuk  mendapatkan  hasil yang kemudian dilakukan uji coba dan evaluasi hasil.  Setelah  itu  diambil  kesimpulan  dari  uji coba dan evaluasi hasil yang telah dilakukan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisa Sistem
Tahap analisa data merupakan tahap yang paling  penting  dalam  pengembangan  sebuah sistem,  karena  pada  tahap  inilah  nantinya dilakukan evaluasi kinerja, identifikasi terhadap  masalah  yang  ada,  rancangan  sistem dan  langkah-langkah  yang  dibutuhkan  untuk perancangan  yang  diinginkan  sampai  pada analisis yang diharapkan.
Pada  dasarnya  kegiatan  yang  dilakukan pada tahap analisis ada dua bagian, yaitu tahap survey pengumpulan data dan analisis terstruktur, efisiensi dan pertimbangan- pertimbangan yang mengarah
ke
pengembangan sistem. Memperkirakan kendala-kendala  yang  akan  dihadapi  dalam
pembangunan sistem tersebut  dan menentukan solusi-solusi alternatif pendahuluan.
Analisa dan perancangan bertujuan untuk membentuk  optimasi  dari  aplikasi  yang  akan kita  bangun.  Upaya  yang  dapat  dilakukan adalah  dengan  mencari  kombinasi  perangkat lunak dan teknologi yang tepat sehingga dapat menghaslkan  hasil  yang  tepat  dan  mudah diimplementasikan.
Perancangan  pada  analisa  data  in  terdiri dari  analisa  penyakit  data  gejala  dan  data pencegahan berupa  solusi-solusi  .  Hal  tersebut dapat dijelaskan pada uraian dibawah ini antara lain :
masalah  yang  dibahas  dalam  penelitian ini  adalah  mengenai  penyebab Toksoplasma . Setelah  melakukan  wawancara  dengan  pakar, sehingga mendapatkan kejelasan tentang penyakit  tersebut. Toksoplasma dan  tingkat kepastian  yang  dibahas  dalam  penelitian  ini adalah :

## Tabel 1 Jenis Penyakit
Berikut  ini  merupakan  data  gejala  yang dialami ole dari penderita Toksoplasma , sebagai berikut:
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
Tabel 2 Jenis Gejala
Dari  setiap  penyakit  memiliki  cara penanganan  atau  solusi  agar  seorang  tidak terserang Toksoplasma .  Dapat  dijelaskan  pada table berikut :
Tabel 3. Tabel Solusi

## 4.1.1 Data Nilai Probabilitas Gejala
untuk  menghitung  Nilai Bayes ,  maka perlu diberikan probabilitas untuk setiap gejala- gejala  yang  ada,  agar  memudahkan  sistem dalam melakukan perhitungan  seperti berikut :

## Tabel 4. Nilai Probabilitas Gejala

## 4.1.2 Data Relasi dengan Penyakit
Berikut  hubungan  penyakit  dan  gejala yang dijelaskan  pada table berikut:
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018

## Tabel 5 Relasi Penyakit dan Solusi

## 4.2 Perhitungan Manual Sistem
User menjawab pertanyaan yang pertaman  dengan  jawaban  “ya”,  maka  sistem akan melakukan perhitungan sebagai berikut.
Penyakit untuk Toksoplasma : 1. Toksoplasma Kongential, dengan P(H) = 0.8
2.Toksoplasma Kongentia Asymtomatikl,
dengan P(H) = 0.6 3.Toksoplasma Akuista, dengan P(H) = 0,3
a. Kemungkinan  mengalami  Abostus  berulang ,jika  mengalami Toksoplasma Kongential,
dengan nilai P(E|H) = 0.4
b. Kemungkinan  mengalami    Abostus berulang ,jika mengalami Toksoplasma
Kongential Asymtomatik,  dengan  P(E|H)  = 0.3
c. Kemungkinan  mengalami    Abostus  berulang, jika mengalami Toksoplasma Akuista, dengan
P(E|H) = 0.15
= 0.587
= 0.330 = 0.082
Jika  ditemukan  fakta  baru,  maka  akan muncul observasi baru dengan rumus :

## Gejala lama :
Gejala gejala Abortus berulang P(e) = 0.5
Gejala Baru :
1. Bayi Lahir Mati, dengan nilai P(E) = 65
2. Choroidoretinitis (kelainan  pada  mata),
dengan nilai P(E) = 66
3. Hidrosefalus , dengan nilai P(E) = 85 4. Hepatomegaly (pembengkakan  pada  organ
hati) , dengan nilai P(E) = 0.77
5. Jaundis (penyait Kuning), dengan nilai P(E) = 80 6. Klasifikasi  intrakrananial,  dengan  nilai  P(E)
= 85
7. Kemunduran mental( retardasi mental ),
dengan nilai P(E) = 46 8. Konvulsi (kejang  pada  otot)  ,  dengan  nilai P(E) = 35
9. Limfadenopati (pembengkakan kelenjar getah bening) , dengan nilai P(E) = 68
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
10. Splenomegali (Pembesaran  Limpa),  dengan nilai P(E) = 60
Perhitungannya  dilakukan  dengan  rumus dibawah ini :
= 0.416 = 0.422 = 0.544 = 0.490 = 0.512
=0.544 =0.291 = 0.224 = 0.432 = 0.384 Bayes = = = *100% = 44.05%
Berdasarkan  hasil  diagnose  yang  dilakukan, pasien mengalami penyakit Toksoplasma kongential dengan nilai bayes 44,05%.
4.3 Use Case Diagram
UseCase bekerja dengan cara mendeskripsikan  tipikal  interaksi  antara user (pengguna)  sebuah  sistem  dengan  sistemnya
sendiri melalui sebuah cerita bagaimana sebuah sistem dipakai . Usecase Diagram menggambarkan fungsionalitas  yang  diharapkan  dari  sebuah
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
sistem usecase Diagram  merepresentasikan sebuah interaksi antara aktor dengan sistem.

## Gambar 2  Use Case Diagram

## 4.4  Pengujian Sistem
Tampilan  Home  merupakan  tampilan  awal pada form menu utama. Pada tampilan memnu utama  atau  home  ini  terdapat  beberapa  menu yang  dapatdiakses  oleh  user.  Pilihan  menu yang  dapat  diakses  oleh  user  antara  lain home,tentang  kami,  registrasi,login  seperti gambar berikut :
Gambar 3 Tampilan Home
Login  terdiri  dari  form  login  yang  disediakan untuk  admin  dan  pasien  yang  ingin  masuk kedalam  system  dan  melakukan  pekerjaannya disana.

## Gambar 4  Tampilan Login
Kelola gejala merupakan tampilan yang berisi tentang  data  gejala,  disini  admin  dapat menambahkan  gejala  baru  yang  muncul  , mengedit  data gejala  yang  sudah  ada  maupun
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
menghapus data gejala yang sebenarnya tidak terlalu  berdampak  pada  penyakit  yang tersebut.

## Gambar 5 Tampilan Kelola Gejala
Kelola solusi merupakan tampilan yang berisi tentang  data  solusi,  disini  admin  dapat menambahkan  solusi  baru  yang  muncul  , mengedit  data  solusi  yang  sudah  ada  maupun menghapus data solusi .
Hasil  Konsultasi  merupakan  tampilan  yang berisi  tentang  hasil  konsultasi  yang  dilakukan oleh pasien .

## Gambar 7 Tampilan Hasil Konsultasi
Konsultasi merupakan tampilan dimana pasien melakukan sesi Tanya jawab terhadap system, dan system akan mulai mendiagnosa penyakit sesuai  dengan  gejala  yang  diinputkan,  dan system  akan  memberikan  solusi  lansung terhadap penyakit yang diderita oleh pasien.

## Gambar 8 Tampilan Konsultasi Gambar 6 Tampilan Kelola Solusi

## V.  KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  pengujian  sistem,  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan  adanya  aplikasi  sitem  pakar
ini  dapat  membantu  pengguna  untuk mengetahui  apakah  pengguna  mengidap Toksoplasma atau tidak. 2. Dengan adanya aplikasi sistem pakar penyakit Toksoplasma ini dapat diketahui gejala-gejala  apa  saja  yang  dialami  oleh penderita dan informasi-informasi mengenai penyakit Toksoplasma
Volume 3 Nomor 1, Oktober  2018
3. Sistem pakar yang dibuat berbasiskan web  sehingga  bisa  diakses  secara  online dimanapun, kapanpun, serta dapat mempermudah  user  dalam  melakuan diagnosa  awal  terhadap Toksoplasma dengan menjawab pertanyaan dari gejala- gejala  yang  dirasakan  sehingga  user  bisa mendapatkan  solusi  dari  penyakit  yang dialami.

## REFERENSI
[1]  Desiani,  Anita,  and  Muhammad  Arhami. "KonsepKecerdasanBuatan." Penerbit Andi, Yogyakarta (2006).
[2] Komang, I., and SetiaBuana. "JagoPemrograman PHP." Jakarta Timur: DuniaKomputer (2014).
[3]  Manahan  Manik.Agus  "Bioassay  Toxoplasma GondiipadaKucing." Indonesia
MedicusVeterinus 2.1. [4] Russari, Intan. "SistemPakarDiagnosaPenyakitBatuGin jalMenggunakanTeorema Bayes." JURIKOM
(JurnalRisetKomputer) 3.1 (2016).
[5]  Rosa,  A.  S.,  &Shalahuddin,  M.  (2013).
RekayasaPerangkatLunakTerstruktur
Dan BerorientasiObjek. Bandung: Informatika .
[6]  Situmorang,  Ari  Hardiansyah,  IrhamNur Hakim, and Muhammad Shofyan. "AplikasiSistemPakarUntukMendiagnos aPenyakitPencernaanPadaManusiaMeng gunakanMetode Forward Channing." SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE 4.1 (2016): 3-6. [7] Soedarto. “ToksoplasmosisMencegahdanMengata siPenyakitMelindungiIbudanAnak”,
SangungSeto; 2013
[8]  Sutojo,  T.,  EdyMulyanto,  and  Vincent Suhartono. "KecerdasanBuatan." (2011). Suyanto,  “Data  Mining  UntukKlasifikasiDan
Klastering Data,” Bandung (2017). [9] Suparman, Erna. "ToksoplasmosisDalamKehamilan." JURNAL BIOMEDIK 4.1 (2012). [10]  Yudhanto,  Yudha,  and  AgusPurbayu.  "Toko Online Dengan PHP Dan MYSQL." Jakarta:  PT.  Elex  Media Komputindo (2014)