## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 747-757 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5267

## Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Tidur pada Anak Menggunakan Naïve Bayes
Bagus Dwi Kurniawan * , Mutaqin Akbar
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* bgsdwikurniawan@gmail.com, 2 mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id Email Penulis Korespondensi: bgsdwikurniawan@gmail.com Submitted: 03/06/2024; Accepted: 08/08/2024; Published: 09/08/2024
Abstrak −Manusia memiliki kebutuhan tidur yang bisa dikatakan sangat penting, terutama disaat anak-anak mulai di masa yang  berkembang.  Anak-anak  yang  tidak  cukup  tidur  akan  mengalami  kesulitan  dalam  pertumbuhan,  perkembangan, psikologi,  dan  fokus.  Tidur  membantu  anak-anak  menjadi  lebih  cerdas,  menghasilkan  hormon  yang  meningkatkan penyimpanan  energi,  meningkatkan  daya  tahan  otot,  ketangkasan,  kecerdasan,  fungsi  kognitif,  dan  penyimpanan  memori jangka panjang semuanya dipengaruhi secara positif oleh tidur. Untuk mengidentifikasi gangguan tidur pada anak, orang tua biasanya perlu berkonsultasi dengan dokter anak,  yang bisa jadi  mahal dan  memakan  waktu. Dengan adanya sistem pakar, sistem ini dapat meringankan serta membantu orang tua dalam mendeteksi gangguan tidur pada anak mereka dengan memilih pilihan  gejala  pada  sistem,  kemudian  sistem  akan  memberikan  hasil  akhir  berupa  gangguan  tidur anak  dengan  probabilitas tertinggi berdasarkan gejala  yang diinputkan, serta menyediakan solusi yang sesuai. Sistem pakar ini menggunakan metode Naïve  Bayes ,  yang  merupakan  klasifikasi  probabilistik  sederhana.  Metode  ini  menggunakan  pembelajaran  mesin  yang mengandalkan perhitungan probabilitas. Sistem ini mencakup 31 gejala gangguan tidur anak serta jenis-jenis gangguan tidur anak  yang  diteliti  meliputi Sleep  Apnea ,  Insomnia,  Narkolepsi,  Enuresis, Night Terror , Nightmare ,  dan Sleepwalking . Berdasarkan  pengujian  dengan  20  data  kasus  dari  pakar,  sistem  ini  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  95%.  Walaupun  ada beberapa  hasil  sistem  pakar  yang  menunjukkan  dua  gangguan  dengan  salah  satunya  sesuai  dengan  hasil  dari  pakar  yang menunjukkan satu gangguan, hasil tersebut tetap dianggap “Sesuai”.
Kata Kunci: Gangguan Tidur Anak; Sistem Pakar; Naïve Bayes; Tidur Anak; Diagnosis
Abstract −Humans have a need for sleep that can be said to be very important, especially as children begin to develop. Sleep helps children become smarter, producing hormones that boost energy storage, increase muscle stamina, agility, intelligence, cognitive function, and long-term memory storage are all positively affected by sleep. To identify sleep disorders in children, parents  usually  need  to  consult  a  pediatrician,  which  can  be  expensive  and  time  consuming.  With  an  expert  system,  the system can relieve and help parents in detecting sleep disorders in their children by selecting symptom options in the system, then  the  system  will  give  the  final  result  of  the  child's  sleep  disorder  with  the  highest  probability  based  on  the  symptoms presented, as well as providing the appropriate solution. This expert system uses the Naïve Bayes method, which is a simple probabilistic classification. This method uses machine learning that relies on probability calculations. The system covers 31 symptoms  of  child  sleep  disturbances  as  well  as  the  types  of  sleep  disorders  studied  include  Sleep  Apnea,  Insomnia, Narcolepsy,  Enuresis,  Night  Terror,  Nightmare,  and  Sleepwalking.  Based  on  testing  with  20  case  data  from  experts,  the system achieved a 95% accuracy level. Although there are some expert system results that show two disturbances with one of which corresponds to the result of an expert showing one disturbence, the result is still considered "Suitable".
Keywords : Child Sleep Disorders; Expert System; Naïve Bayes; Child Sleep; Diagnosis

## 1. PENDAHULUAN
Manusia memiliki kebutuhan tidur yang bisa dikatakan sangat penting, terutama disaat anak-anak mulai di masa yang  berkembang.  Anak-anak  yang  tidak  cukup  tidur  akan  mengalami  kesulitan  dalam  pertumbuhan, perkembangan,  psikologi,  dan  fokus  [1].  Tidur  membantu  anak-anak  menjadi  lebih  cerdas,  menghasilkan hormon  yang  meningkatkan  penyimpanan  energi,  meningkatkan  daya  tahan  otot,  ketangkasan,  kecerdasan, fungsi  kognitif,  dan  penyimpanan  memori  jangka  panjang  semuanya  dipengaruhi  secara  positif  oleh  tidur  [2]. Perkembangan otak anak mencapai puncaknya saat tidur,  sehingga penting untuk memenuhi kebutuhan mereka akan kuantitas dan kualitas tidur.  Bahkan, level hormon pertumbuhan pada anak tiga kali lipat lebih tinggi saat mereka tertidur daripada saat mereka bangun [3].
Anak  yang  kurang  tidur,  baik  kualitas  maupun  kuantitasnya,  seringkali  mengalami  permasalahan  pada perilaku, perkembangan sosial, bahkan prestasi akademik [4]. Untuk mengidentifikasi gangguan tidur pada anak, orang  tua  biasanya  perlu  berkonsultasi  dengan  dokter  anak,  yang  dan  memakan  waktu  dan  bisa  jadi  mahal. Berdasarkan  dari  masalah  itu,  sebuah  sistem  pakar  ini  sangat  diperlukan  dengan  tujuan  dapat  meniru  keahlian dokter spesialis, sehingga orang tua dapat dengan mudah mendeteksi gangguan tidur pada anak mereka. Sistem seperti  ini  dikenal  sebagai  sistem  pakar.  Pada  penelitian  ini  gangguan  tidur  pada  anak  yang  akan  dibahas meliputi Sleep Apnea , Insomnia, Narkolepsi, Enuresis, Night Terror , Nightmare , dan Sleepwalking . Sistem Pakar dimanfaatkan dalam bidang komputer untuk menyelesaikan masalah-masalah rumit dengan meniru cara seorang ahli berpikir dan menggunakan pengetahuan yang dimilikinya [5]. Sistem pakar adalah alat yang  membantu  orang  memecahkan  masalah  dengan  memanfaatkan  informasi  pakar  yang  tersimpan  di komputer.  Pengetahuan  ini  dipadatkan  ke  dalam  basis  data,  yang  berfungsi  sebagai  alat  untuk  membuat diagnosis dan menawarkan perbaikan untuk masalah [6]. Sistem pakar merupakan sebuah sistem yang bertujuan untuk  mentransfer  pengetahuan  manusia  ke  dalam  komputer  agar  komputer  bisa  menyelesaikan  berbagai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 747-757 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5267
masalah  dengan  cara  yang  serupa  dengan  para  ahli.  Sistem  pakar  yang  efektif  mampu  menangani  masalah tertentu dengan menggunakan teknik yang dipelajari dari para ahli [7]. Pengetahuan dari pakar digunakan dalam sistem  ini  untuk  menjawab  pertanyaan-pertanyaan  dari  adanya  sebuah  konsultasi.  Penalaran  berbasis pengetahuan  dianggap  bisa  memberikan  prediksi  yang  akurat  untuk  diagnosis  penyakit.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  pengukuran  efektivitas  hasil  diagnosis  dari  metode  penalaran  berbasis  pengetahuan  ini  supaya  kita bisa menemukan metode terbaik untuk membuat kesimpulan diagnostik [8].
Adapun beberapa penelitian sebelumnya yang telah memberikan dukungan bagi penelitian ini. Penelitian pertama yang dilakukan oleh oleh Iwan Ady Prabowo, Dwi Remawati, dan Aji Pratama Wisnu Wardana dengan judul  “Klasifikasi  Tingkat  Gangguan  Tidur  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes ”  pada  tahun  2020,  adapun gangguan  tidur  yang  digunakan  dipenelitian  ini  yaitu  meliputi  3  jenis  gangguan  yang  berupa  insomnia, hipersomnia, narkolepsi, teror tidur, gangguan jadwal tidur, dan mimpi buruk. Hasil penelitian ini memberikan nilai  akurasi  sistem  sebesar  80%  dari  dan  30  data  uji  [9].  Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  Ahmad  Revaldo, Yupianti,  dan  Ila  Yati  Beti  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gangguan  Tidur  Dengan  Metode Forward Chaining Berbasis  Web  (Studi  Kasus  :  Uptd  Puskesmas  Telaga  Dewa  Kota  Bengkulu”  pada  tahun 2023,  dalam  penelitian  ini  jenis  gangguan  tidur  yang  digunakan  meliputi  insomnia,  parasomnia,  dan hipersomnia.  Dari  hasil  pengujian,  sistem  berjalan  sepenuhnya  sesuai  dengan  kebutuhan  dengan  tingkat fungsionalitas  mencapai  100%.  Selama  pengujian  sistem  di  UPTD  Puskesmas  Telaga  Dewa  Kota  Bengkulu, berhasil dideteksi gejala dan penyakit dari tujuh data sampel yang telah ada [10].
Penelitian  ketiga  dilakukan  oleh  Ivo  Dwi  Ananda,  Rahmad  Kurniawan,  Novi  Yanti,  dan  Fitri  Ihsani dengan judul “Sistem Pakar untuk Mendiagnosis Gangguan Tidur Menggunakan Metode Dempster Shafer ” pada tahun 2021, adapun gangguan tidur yang digunakan dipenelitian ini yaitu meliputi 4 jenis gangguan yang berupa Insomnia ,  Obstructive Sleep  Apnea (OSA), Restless  Leg Syndrome (RLS), dan Narkolepsi. Hasil penelitian ini memberikan  nilai  akurasi  90%  dari  10  daftar  gejala  yang  diuji  dalam  pengujian black box [11] . Penelitian keempat  dilakukan  oleh  Mia  Martha  Amalia,  Ernawati,  dan  Andang  Wijanarko    dengan  judul  “Implementasi Metode Naïve  Bayes Dalam  Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Hias  Aglaonema  SP” pada  tahun  2022,  dalam  penelitian  ini  mendeteksi  7  penyakit  dan  hama  yang  menyerang  Aglaonema.  Hasil penelitian  ini  memberikan  nilai  akurasi  sistem  senilai  90%  dari  pengujian  30  data  uji  [12]. Penelitian  kelima diilakukan oleh Mutia Dwi Pratika dan Samsudin dengan judul “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Pada Mesin ATM  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes ”  pada  tahun  2023,  dalam  penelitian  ini  mendiagnosis  6  jenis kerusakan  pada  mesin  ATM.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  nilai  akurasi  sistem  senilai  90%  dari  10  data  uji yang diperoleh dari perbandingan antara data yang ada di sistem dengan data manual [13].
Meskipun  penelitian-penelitian  terdahulu  telah  berhasil  mengembangkan  berbagai  metode  untuk mendiagnosis  gangguan  tidur,  masih  terdapat  beberapa  kekurangan  yang  perlu  diatasi.  Salah  satu  kelemahan yang  sering  ditemui  adalah  keterbatasan  jenis  gangguan  tidur  yang  dapat  diidentifikasi.  Selain  itu,  beberapa sistem  yang  dikembangkan  belum  sepenuhnya user-friendly ,  sehingga  kurang  dapat  diakses  oleh  banyak pengguna  ataupun  beberapa  masyarakat  secara  luas.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  dapat  diharapkan  dapat mengatasi  kekurangan-kekurangan  tersebut  dengan  mengembangkan  sebuah  sistem  diagnostik  gangguan  tidur anak  yang  lebih  akurat  dan  komprehensif.  Sistem  ini  akan  juga  akan  dirancang  agar  lebih  mudah  digunakan, sehingga  orangtua  bisa  menggunakan  sistem  ini  untuk  mengetahui  gangguan  tidur  pada  anak  dan  menjadi langkah awal yang penting untuk mencegah kondisi anak semakin parah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Proses tahapan penelitian yang akan dilakukan dalam penelitian ini akan dipresentasikan dalam sebuah kerangka penelitian, yang bisa dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Tahapan  penelitian  sangat  penting  untuk  memastikan  hasil  dalam  suatu  kualitas  penelitian,  tahapan penelitian digunakan sebegai panduan atau langkah-langkah yang dilakukan baik sebelum atau selama penelitian dilakukan  hingga  penelitian  selesai.  Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  studi pustaka, akuisisi pengetahuan, perancangan, implementasi, dan pengujian.  Dalam proses studi pustaka, peneliti mengumpulkan  data,  memahami,  dan  mempelajari  gangguan  tidur  pada  anak,  termasuk  gejala,  solusi,  dan metode Naïve  Bayes ,  dari  berbagai  literatur  seperti  buku,  artikel,  jurnal,  laman  web,  dan  sumber  informasi terkait.  Setelahnya,  proses  akuisisi  pengetahuan  melibatkan  pengumpulan  data  terkait  penelitian  yang  sedang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 747-757 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5267
dilakukan,  dengan  melalui  observasi  dan  wawancara.  Observasi  ini  melibatkan  pengamatan  dan  pencatatan sistematis mengenai masalah yang ada pada objek penelitian dengan observasi langsung pada rumah pribadi DR. Dr.  FX  Wikan  Indrarto,  SpA  sekaligus  tempat  pasien  berkonsultasi  di  Perumahan  Timoho  Regency  A-4,  Jl. Kenari Baciro, Muja Muju. Kec. Gondokusuman, Kota Yogyakarta, DIY.  Adapun,  wawancara  yang dilakukan dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  data  yang  relevan  mengenai  gangguan  tidur  pada  anak,  beserta  gejala  dan solusi pengobatannya, dengan mewawancarai pakar spesialis anak yaitu dengan Dr. dr. FX Wikan Indrarto, SpA.
Pada  tahap  perancangan  akan  merancang  model  sistem  pakar  gangguan  tidur  pada  anak  dengan menggunakan framework CodeIgniter  4  dan  database  MySQL.  CodeIgniter  adalah framework bahasa pemrograman PHP yang membantu programmer web membuat atau mengembangkan aplikasi web. CodeIgniter lebih  unggul  dalam  kecepatan  mengeksekusi  daripada framework lain.  CodeIgniter  bersifat open source dan mengadopsi  model  arsitektur  MVC  ( Model  View  Controller ),  dimana  model  tersebut  sangat  modern  dalam pengembangan  aplikasi  saat  ini  [14].  MySQL  adalah  perangkat  lunak  sistem  manajemen  basis  data  (DBMS) yang  mendukung  banyak  pengguna  dan  bersifat open source .  MySQL  adalah  program  server  basis  data  yang mendukung banyak pengguna dan menggunakan perintah standar SQL ( Structured Query Language )[15]. Pada tahap implementasi, dilakukan pengembangan sistem pakar gangguan tidur pada anak berdasarkan perancangan yang telah dibuat dan melakukan penerapan metode Naïve Bayes ke sistem berdasarkan data yang telah  diperoleh. Naïve  Bayes adalah  pendekatan  klasifikasi  yang  mengasumsikan  bahwa  keberadaan  atau ketiadaan  suatu  peristiwa  tertentu  oleh  satu  kelompok  tidak  berkaitan  dengan  keberadaan  atau  ketiadaan peristiwa  lainnya  [16]. Naïve  Bayes adalah  teknik  pembelajaran  mesin  yang  mengandalkan  perhitungan probabilitas.  Teknik  ini  digunakan  untuk  menentukan  probabilitas  nilai  tertentu  yang  akan  diklasifikasi  [17]. Naïve  Bayes banyak  digunakan  dan  dikenal  karena  kesederhanaan  dan  keefektifannya  dalam  teknik klasifikasinya  diberbagai  skenario.  Namun,  keterbatasannya  terletak  pada  asumsi  independensi  di  antara variabel-variabel  kelas,  yang  berpotensi  memengaruhi  akurasinya.  Dalam  skenario  dunia  nyata  seperti  rumah sakit,  terdapat  ketergantungan  di  antara  variabel-variabel  seperti  usia  pasien  dan  riwayat  keluarga,  yang  dapat memengaruhi kinerja model [18].  Perhitungan dari metode Naïve Bayes dapat dilihat sebagai berikut [19]:
(1)
Dari persamaan 1, P(A|B) adalah probabilitas terjadinya  A dengan  syarat B,  yang berarti probabilitas  A jika  jenis  penyakit  B  diketahui.  P(B|A)  merupakan  probabilitas  evidence  B  jika  hipotesis  A  diketahui.  P(A) adalah probabilitas hipotesis A tanpa mempertimbangkan evidence apapun, sedangkan P(B) adalah probabilitas evidence B secara umum. Dalam penerapan persamaan (1), persamaan tersebut dapat ditulis sebagai berikut:
(2)
Karena =( 1 2 3… 𝑛 ) memiliki nilai konstan, Persamaan (2) dapat disederhanakan menjadi:
𝑛 (3)
Dari  Persamaan  3,  Vmap  adalah  probabilitas  tertinggi  dari  kelas  V  atau  penyakit,  P(vj)  adalah  peluang terjadinya  penyakit  ke-j  atau  kelas  V.  ( 1 2 3… 𝑛 )  merupakan  peluang  atribut  (inputan)  dengan  kondisi  vj diketahui.  Dikarenakan  menghitung  nilai =( 1 2 3… 𝑛 )| cukup  sulit,  kita  dapat  mengasumsikan  bahwa setiap atribut gejala berdiri sendiri tanpa keterkaitan. Oleh karena itu, persamaan dapat ditulis sebagai berikut.
( ) (4)
Setelah itu, dilakukan perhitungan untuk Naïve Bayes classifier dengan menghitung ( 𝑖 | ), dan rumus hasilnya dapat ditemukan pada Persamaan (5).
( ) (5)
Dari  Persamaan  5,  dapat  diartikan  bahwa n c adalah  jumlah  catatan  pada  data  pembelajaran  di  mana kondisi = j dan = i terpenuhi, adalah  hasil  dari  pembagian  1  dengan  jumlah  kelas  (gangguan  tidur), adalah  total  parameter  yang  digunakan,  yang  mencakup  seluruh  gejala  yang  dipertimbangkan,  dan 𝑛 adalah jumlah catatan pada data pembelajaran dimana kondisi = 𝑛 c dipenuhi untuk setiap kelas (gangguan tidur). Oleh karena itu,  langkah-langkah perhitungan Naïve Bayes Classifier dapat dimulai dengan  menetapkan setiap  kelas dengan  nilai n c ,  menghitung  nilai dari ( i | j ),  menghitung  total nilai j , kemudian  mengalikan ( i | j ) dengan j untuk setiap , dan terakhir menghasilkan perkalian terbesar dan ditentukan hasil klasifikasinya. Pada  gambar  2  terlihat flowchart dari Naïve  Bayes yang  mengilustrasikan  bagaimana  sistem  dirancang untuk  kebutuhan  dalam  mendiagnosis  gangguan  tidur  pada  anak.  Dimulai  dengan  memasukkan  data  mengenai gejala-gejala gangguan tidur pada anak dan dilanjutkan dengan mengisi formulir gejala. Setelah mengisi formulir gejala, sistem akan menggunakan perhitungan Naïve Bayes , setelah itu akan mengarah pada penyajian formulir diagnosis pasien, sehingga mengakhiri proses.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 2. Flowchart Metode Naïve Bayes [20]
Setelahnya,  tahap  terakhir  dari  penelitian  adalah  pengujian,  dimana  pada  tahap  ini  hasil  sistem  akan disesuaikan dengan hasil pakar. Pada tahap ini juga, sistem akan melakukan percobaan diagnosis menggunakan data sampel kasus yang didapat dari pakar dan membandingkan hasil keduanya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Adapun data yang berhasil dikumpulkan dari  proses wawancara pakar spesialis anak yaitu dengan DR. Dr. FX Wikan Indrarto, SpA. Kumpuluan data didapatkan 7 jenis gangguan tidur, 31 gejalanya, 20 data sampel kasus, dan aturan rule .
Tabel 1 . Jenis gangguan tidur Kode Gangguan Tidur P01 Sleep Apnea P02 Insomnia P03 Narkolepsi P04 Enuresis P05 Night Terror P06 Nightmare P07 Sleepwalking
Pada  tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  gangguan  tidur  berupa  7  jenis  yang  telah  didapatkan  dari seorang pakar, gangguan ini akan dijadikan sebagai dasar pengetahuan dalam perancangan sistem pakar.
Tabel 2 . Gejala pada gangguan tidur Kode Gejala gangguan tidur G01 Mengorok dengan keras G02 Berhenti bernapas selama beberapa kali ketika sedang tidur G03 Terbangun dari tidur akibat merasa tercekik G04 Sulit tidur G05 Sakit kepala ketika baru bangun tidur
G06 Sering terbangun di malam hari
G07 Bangun terlalu awal G08 Selalu merasa ngantuk di siang hari G09 Mudah marah dan merasa depresi G10 Tidak fokus, berkonsentrasi, dan mengingat G11 Terlihat lesu, murung, dan tidak bersemangat G12 Terbangun dengan mulut yang terasa kering

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 747-757 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5267
Kode Gejala gangguan tidur G13 Suka Halusinasi G14 Tidak dapat bergerak atau berbicara sesaat sebelum tidur atau setelah bangun G15 Tidur secara tiba-tiba
G16 Tidak terbangun dari tidur ketika mengompol di malam hari G17 Mengompol saat tidur
G18 Bergetar ketika sedang tidur
G19 Bangun dengan keadaan bingung
G20 Napas terasa cepat saat tidur G21 Berkeringat saat kondisi tidur
G22 Bergerak-gerak ketika sedang tidur
G23 Bangun secara tiba-tiba
G24 Berteriak, memukul atau menendang ketika dalam kondisi tidur G25 Bangun tidur dengan keadaan ketakutan G26 Mimpi yang terlalu intens G27 Turun dari tempat tidur dan berjalan-jalan G28 Dapat melakukan aktivitas saat mata tertutup G29 Tidak merespons atau berkomunikasi dengan orang lain
G30 Mata terbuka tetapi dengan tatapan kosong
G31 Sering Mengigau
Pada tabel 2 merupakan gejala yang terjadi pada gangguan tidur, terlihat bahwa ada 31 gejala yang telah didapatkan  dari  seorang  pakar,  gejala-gejala  tersebut  juga  akan  dijadikan  sebagai  dasar  pengetahuan  dalam perancangan sistem pakar.
Tabel 3 . Aturan rule No Gangguan Tidur Gejala 1 Sleep Apnea G01, G02, G03, G05, G06, G08, G09, G10, G12 2 Insomnia G04, G05, G07, G08, G09, G10, G11 3 Narkolepsi G06, G08, G09, G10, G13, G14, G15 4 Enuresis G06, G07, G16, G17 5 Night Terror G18, G19, G20, G21, G22, G23 6 Nightmare G23, G24, G25, G26, G27 7 Sleepwalking G10, G19, G22, G27, G28, G29, G30, G31
Dapat  dilihat  pada  tabel  3  terdapat  aturan rule dari  gejala  terhadap  setiap  gangguan  tidur  yang  telah didapatkan  dari  seorang  pakar,  aturan rule tersebut  juga  akan  dijadikan  sebagai  dasar  pengetahuan  dalam perancangan sistem pakar.
Tabel 4 . Data sampel kasus No Gejala Hasil Diagnosa 1 G01, G03, G04 Sleep Apnea 2 G05, G06, G09, G13 Narkolepsi 3 G06, G09, G12 Sleep Apnea 4 G06, G16, G17 Enuresis 5 G18, G21, G22, G23 Night Terror 6 G22, G25, G26 Nightmare 7 G04, G05, G12 Sleep Apnea 8 G18, G27, G28, G29 Sleepwalking 9 G19, G29, G30 Sleepwalking 10 G20, G23, G25 Nightmare 11 G06, G14, G15 Narkolepsi 12 G04, G05, G07, G11 Insomnia 13 G19, G22, G23 Nightmare 14 G18, G19, G24, G25, G26 Night Terror 15 G06, G07, G17 Enuresis 16 G20, G21, G23, G24 Night Terror 17 G29, G31 Sleepwalking 18 G04, G07, G08 Insomnia 19 G01, G06 Sleep Apnea 20 G06, G13, G14, G15 Narkolepsi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 747-757 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5267
Pada  tabel  4,  merupakan  data  sampel  kasus  yang  didapatkan  dari  seorang  pakar,  data  sampel  tersebut nantinya akan dibandingkan atau disesuaikan dengan hasil dari sistem pakar.

## 3.2 Implementasi
Implementasi  ini  merupakan  tahap  pengembangan  sistem  pakar  gangguan  tidur  pada  anak  berdasarkan  dari perancangan  yang  telah  ditentukan.  Adapun  pengembangan  pakar  berupa  tampilan  sistem  dan  penerapan perhitungan metode Naïve Bayes sebagai berikut .

## 3.2.1 Tampilan Sistem
Dapat  dilihat  pada  gambar  3,  halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman  utama  yang  akan  membantu menggambarkan identitas awal dari sebuah sistem, dan juga akan menyajikan beberapa navigasi  menu halaman depan kepada pengunjung atau user.
Gambar 3. Tampilan halaman utama
Dapat dilihat pada Gambar 4. Halaman ini merupakan tampilan halaman dashboard yang digunakan oleh pasien sebagai tampilan awal pada sistem setelah login.
Gambar 4. Tampilan halaman dashboard
Dapat  dilihat  pada  gambar  5,  halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman  diagnosis  yang  digunakan  oleh pasien untuk melakukan diagnosa. Proses yang harus dilakukan adalah pasien mengisi formulir diagnosis dengan mencantumkan nama lengkap anak serta memilih gejala-gejala yang dialami. Setelah formulir terisi, sistem akan menampilkan hasil diagnosa gangguan tidur.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 5. Tampilan halaman diagnosis
Dapat  dilihat  pada  gambar  6,  halaman  ini  merupakan  tampilan  halaman  laporan  hasil  diagnosis  yang digunakan  untuk  pasien  dalam  melihat  laporan  hasil  diagnosa  setelah  mengisi  form  diagnosis.  Dapat  terlihat pada halaman ini, sistem akan menampilkan data pasien, nomor diagnosa, tanggal diagnosa, serta tiga gangguan tidur dengan probabilitas tertinggi. Selain itu, halaman ini juga menyediakan solusi untuk gangguan tidur dengan persentase tertinggi.
Gambar 6. Tampilan halaman laporan hasil diagnosa

## 3.2.2 Penerapan Perhitungan Naïve Bayes
Dalam  penerapan  menggunakan  metode Naïve  Bayes ,  akan  dicoba  satu  contoh  kasus  untuk  mendiagnosa gangguan tidur pada anak dengan gejala-gejala tertentu yaitu kasus diagnosa ketiga. Gejala-gejalanya termasuk sering  terbangun  di  malam  hari  (G06),  mudah  marah  dan  merasa  depresi  (G09),  dan  terbangun  dengan  mulut yang terasa kering (G12). Proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
Dari  data  gejala  serta  gangguan  tidur  yang  didapat, Naïve  Bayes  Classifier (nc)  pada  setiap  gangguan tidur dapat ditetapkan N = 1; P = 1/7 = 0.142857; M = 31, dan dapat dilanjutkan pada perhitungaan probabilitas sesuai pada Persamaan 5.
a. Gangguan tidur Sleep Apnea
Untuk setiap gejala
: G06.nc = 1; G09.nc = 1; G12.nc = 1
Perhitungan probabilitas :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Menghitung P(X|C) x P(C)  :
b. Gangguan tidur Insomnia
Untuk setiap gejala
: G06.nc = 0; G09.nc = 1; G12.nc = 0
Perhitungan probabilitas :
Menghitung P(X|C) x P(C)  :
c. Gangguan tidur Narkolepsi
Untuk setiap gejala : G06.nc = 1; G09.nc = 1; G12.nc = 0
Perhitungan probabilitas :
Menghitung P(X|C) x P(C)  :
d. Gangguan tidur Enuresis
Untuk setiap gejala : G06.nc = 1; G09.nc = 0; G12.nc = 0
Perhitungan probabilitas :
Menghitung P(X|C) x P(C)  :
e. Gangguan tidur Night Terror
Untuk setiap gejala
: G06.nc = 0; G09.nc = 0; G12.nc = 0
Perhitungan probabilitas :
Menghitung P(X|C) x P(C)  :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
f. Gangguan tidur Nightmare Untuk setiap gejala
: G06.nc = 0; G09.nc = 0; G12.nc = 0
Perhitungan probabilitas :
Menghitung P(X|C) x P(C)  :
g. Gangguan tidur Sleepwalking
Untuk setiap gejala
: G06.nc = 0; G09.nc = 0; G12.nc = 0
Perhitungan probabilitas :
Menghitung P(X|C) x P(C)  :
Setelah proses perhitungan semua telah selesai maka didapat hasil nilai probabilitas dari setiap gangguan yang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 . Hasil Nilai Probabilitas No Gangguan Tidur Nilai Probabilitas 1 Sleep Apnea 0.00069 2 Insomnia 0.00046 3 Narkolepsi 0.00057 4 Enuresis 0.00037 5 Night Terror 0.00037 6 Nightmare 0.00037 7 Sleepwalking 0.00037
Nilai  probabilitas  terbesar  yang  diperoleh  adalah  0.00069 . Dapat  disimpulkan  bahwa  pasien  pada  kasus diagnosis ke-3 terdiagnosis gangguan tidur Sleep Apnea .

## 3.3 Pengujian
Pengujian dilakukan bersama pakar spesialis anak yaitu dengan DR. Dr. FX Wikan Indrarto, SpA. Pengujian ini akan menyesuaikan hasil banding dari sistem dengan hasil dari pakar. Daftar gejala yang dipilih dalam pengujian didapat  dari  pakar  sebanyak  20  data  sampel  kasus  diagnosis  yang  didapatkan.  Hasil  banding  ditunjukkan  pada tabel 6.
Tabel 6 . Hasil Banding No Hasil Diagnosa Hasil Perbandingan Sistem Pakar 1 P01 P01 Sesuai 2 P01/P03 P03 Sesuai 3 P01 P01 Sesuai 4 P04 P04 Sesuai 5 P05 P05 Sesuai 6 P06 P06 Sesuai 7 P01/P02 P01 Sesuai

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 747-757 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5267
No Hasil Diagnosa Hasil Perbandingan Sistem Pakar 8 P07 P07 Sesuai 9 P07 P07 Sesuai 10 P05/P06 P06 Sesuai 11 P03 P03 Sesuai 12 P02 P02 Sesuai 13 P06 P06 Sesuai 14 P06 P05 Tidak Sesuai 15 P04 P04 Sesuai 16 P05 P05 Sesuai 17 P07 P07 Sesuai 18 P02 P02 Sesuai 19 P01 P01 Sesuai 20 P03 P03 Sesuai
Pada beberapa kasus, sistem pakar menunjukkan dua gangguan dengan salah satunya sesuai dengan hasil dari pakar yang menunjukkan satu gangguan. Dengan ini membuktikan bahwa sistem pakar diagnosa gangguan tidur  pada  anak  ini  memiliki  hasil  perbandingan  yang  baik  dalam  mengidentifikasi  gangguan  utama  yang didiagnosis  oleh  pakar.  Hasil  gangguan  yang  lain  yang  diidentifikasi  oleh  sistem  pada  hasil  yang  menunjukan dua gangguan dapat dilihat sebagai informasi tambahan yang berguna untuk analisis lebih lanjut. Jadi, pada pada hasil pakar yang menunjukan dua gangguan dengan salah satunya sesuai dengan hasil dari pakar, hasil tersebut tetap dianggap “Sesuai”. Keakuratan sistem dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (6).
Jadi, berdasarkan pada hasil banding pada Tabel 6. diperoleh 19 data sistem yang sesuai dengan 20 data sampel kasus diagnosa dari pakar, sehingga :
Dari perhitungan akurasi, sistem diagnosa  gangguan tidur pada anak menggunakan metode Naïve Bayes mendapat  nilai  akurasi  sebesar  95%.  Ini  menunjukan  bahwa  metode Naïve Bayes terbukti  sangat  efektif  untuk mendiagnosa berbagai jenis gangguan tidur pada anak.

## 4. KESIMPULAN
Artikel ini menyajikan sistem pakar diagnosa gangguan tidur pada anak menggunakan Naïve Bayes . Berdasarkan dari hasil penelitian, sistem pakar diagnosis gangguan tidur pada anak menggunakan metode Naïve Bayes telah terbukti  menghasilkan  kinerja  yang  baik  dalam  membantu  pengguna  mendiagnosis  gangguan  tidur  yang mungkin dialami anak mereka. Sistem ini menampilkan tiga kemungkinan gangguan tidur tertinggi berdasarkan gejala yang diinputkan oleh user /pengguna, serta menyediakan solusi atau penanganan yang sesuai. Berdasarkan pengujian  dengan  20  data  kasus  dari  pakar,  sistem  ini  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  95%.  Walaupun  ada beberapa  hasil  sistem  pakar  yang  menunjukkan  dua  gangguan  dengan  salah  satunya  sesuai  dengan  hasil  dari pakar yang menunjukkan satu gangguan, hasil tersebut tetap dianggap “Sesuai”.

## REFERENCES
[1] W.  M.  A.  Balbina,  “Intensitas  Menggunakan  Gadget  Mempengaruhi  Kualitas  Tidur  Anak  Sekolah,” J.  Ilm.  Ilmu Keperawatan , vol. 12, no. 04, pp. 190–200, 2021, doi: doi.org/10.36089/nu.v12i4.544.
[2] R.  Puspa  Sari  and  F.  Rizky  Ramadan,  “Pola  Tidur  pada  Anak  Usia  9-12  Tahun  yang  Bermain  Game  Online,” J. Kesehat.  Pasak  Bumi  Kalimantan ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  97–102,  2019,  [Online].  Available:  http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/JKPBK
[3] A.  Sinaga,  K.  Sinaga,  S.  S.  Triana  Ginting,  R.  Sitorus,  A.  R.  Yudiyanto,  and  P.  Andriani,  “Penerapan  Pijat  Bayi Terhadap Kualitas Tidur Bayi Usia 0-6 Bulan Di Bpm Pera Kecamatan Medan Tuntungan Tahun 2022,” Pros. Konf. Nas.  Pengabdi.  Kpd.  Masy.  dan  Corp.  Soc.  Responsib. ,  vol.  5,  no.  2018,  pp.  1–10,  2022,  doi: 10.37695/pkmcsr.v5i0.1817.
[4] S.  Maharani et  al. ,  “Pencegahan  Gangguan  Tidur  pada  Anak  Melalui  Penyuluhan  tentang  Manfaat  Tidur  yang Berkualitas pada Anak Usia Sekolah di Panti Asuhan Darussalam Palembang,” J. Kreat. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 5, no. 7, pp. 2002–2011, 2022, doi: 10.33024/jkpm.v5i7.6165.
[5] F.  Ramdani  Rehalat,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Jantung  Pada  Masyarakat  Menggunkan  Metode  Forward Chaining  Berbasis  Android  (Heart  Disease  Diagnosis  Expert  System  in  Community  Using  Android-Based  Forward Chaining Method),” J. Transit , vol. 9, no. 12, pp. 73–80, 2021, [Online]. Available: https://transit.ftik.usm.ac.id/uploads/article/VOL9-NO12-DECEMBER-2021/(73-80)JURNAL FIKRI REVISI.pdf
[6] Y.  Yuliyana  and  A.  S.  R.  M.  Sinaga,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,”

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 747-757 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5267
Fountain Informatics J. , vol. 4, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[7] A. Maulida, A. Rahmatulloh, I. Ahussalim, R. Alvian Jaya Mulia, and P. Rosyani, “Analisis Metode Forward Chaining pada  Sistem  Pakar:  Systematic  Literature  Review,”  vol.  1,  no.  04,  pp.  144–151,  2021,  [Online].  Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/manekin
[8] E.  T.  Marbun,  K.  Erwansyah,  and  J.  Hutagalung,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Kolesterol  Pada  Remaja Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 549, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5686.
[9] I. A. Prabowo, D. Remawati, and A. P. W.  Wardana, “Klasifikasi Tingkat  Gangguan Tidur Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.519.
[10]  A. Revaldo, Y. Yupianti, and I. Y. Beti, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Gangguan Tidur Dengan Metode Forward Chaining Berbasis Web (Studi Kasus : Uptd Puskesmas Telaga Dewa Kota Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 19, no. 1, pp. 44–51, 2023, doi: 10.37676/jmi.v19i1.3314.
[11]  I.  D.  Ananda,  R.  Kurniawan,  N.  Yanti,  and  F.  Ihsani,  “Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosis  Insomnia  Menggunakan Metode  Dempster  Shafer,” JIMP  J.  Inform.  Merdeka  Pasuruan ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  1–8,  2021,  [Online].  Available: http://ejurnal.unmerpas.ac.id/index.php/informatika/article/view/354
[12]  M.  M.  Amalia,  E.  Ernawati,  and  A.  Wijanarko,  “Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Dalam  Sistem  Pakar  Diagnosis Hama  dan  Penyakit  Pada  Tanaman  Hias  Aglaonema  SP.,” Rekursif  J.  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  23–39,  2022,  doi: 10.33369/rekursif.v10i1.18953.
[13]  M.  D.  Pratika  and  Samsudin,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Kerusakan  Pada  Mesin  ATM  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 3, pp. 1563–1571, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6468.
[14]  A. F. Sallaby and I. Kanedi, “Perancangan Sistem Informasi Jadwal Dokter Menggunakan Framework Codeigniter,” J. Media Infotama , vol. 16, no. 1, pp. 48–53, 2020, doi: 10.37676/jmi.v16i1.1121.
[15]  R. D. Alit, M. C. Aruan, and A. Rahadyan, “Sistem Informasi Pelayanan Medis Pada Pasien di Klinik Insani Citeureup Berbasis Java,” Innov. Res. Informatics , vol. 2, no. 1, pp. 16–21, 2020, doi: 10.37058/innovatics.v2i1.1412.
[16]  C. I. Mawikere, “Sistem Pakar Diagnosis Masalah Kulit Yang Berbasis Web Dengan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 86–95, 2021, doi: 10.47233/jsit.v1i2.115.
[17]  Heliyanti  Susana,  “Penerapan  Model  Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes  Terhadap  Penggunaan  Akses  Internet,” J.  Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.52005/jursistekni.v4i1.96.
[18]  N. Chatrina Siregar, R. Ruli, A.  Siregar, ; M Yoga,  and D. Sudirman, “Implementasi Metode Naive Bayes Classifier (NBC)  Pada  Komentar  Warga  Sekolah  Mengenai  Pelaksanaan  Pembelajaran  Jarak  Jauh  (PJJ),” J.  Teknol.  Aliansi Perguru.  Tinggi  BUMN ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  102–110,  2020,  [Online].  Available:  https://aperti.e- journal.id/teknologia/article/view/67
[19]  T.  Firdaus  and  F.  Yanti,  “Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Berbasis Web,” J. Din. Inform. , vol. 14, no. 2, pp. 87–98, 2022, doi: 10.35315/informatika.v14i2.9201.
[20]  P. S. I. Pratiwi, Mg. Rohman, and M. Sholihin, “Sistem Pakar Penyakit Telinga Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Gener. J. , vol. 7, no. 2, pp. 70–82, 2023, doi: 10.29407/gj.v7i2.19991.