## SISTEM PAKAR DIAGNOSA DIABETES MELLITUS DENGAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS ONLINE
I Komang Somawirata 1 , Ahmad Fahrudi Setiawan 2
1) Teknik Elektro, Institut Teknologi Nasional Malang
2) Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang komangs@lecturer.itn.ac.id

## ABSTRAK
Artikel  ini  merupakan  penelitian  yang  berhubungan  dengan  diagnose  penyakit  diabetes,  menggunakan  system pakar dengan  metode naïve bayes  yang dilakukan di rumah sakit daerah dr Saiful  Anwar kota Malang. Dalam penelitian ini dibuktikan bahwa aplikasi yang rancang dan dibuat telah dapat mengakomodasi pengantian dokter dengan system sebesar 90% kebenaran. Penelitian yang dilakukan dengan cara mengumpulkan semua gejala dari diabetes tipe A dan tipe B dan dimasukkan kedalam database bernama data training, selanjutnya sesuai dengan keilmuan  pakar  data  tersebut  disusun  menjadi  rule/aturan  pengetahuan  yang  nanti  akan  digunakan  untuk menentukan diagnose penyakit diabetes type A atau type B.
Keyword : Diagnosa, diabetes, system pakar, naïve bayes, Rs dr Saiful Anwar kota Malang

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  diabetes  mellitus  merupakan  suatu penyakit  yang  sangat  umum  di  derita  masyarakat dunia dan khususnya Indonesia, penyakit ini identik dengan kemakmuran yang menyebabkan perubahan  pola  makan  dan  pola  hidup  yang  tidak sehat,  banyaknya  asupan  gula  dan  kalori  yang masuk  kedalam  tubuh  tidak  di  imbangi  dengan aktifitas  tubuh  yang  cukup  (olah  raga,  kerja  otot seperti berjalan dan lain sebagainya, banyak orang yang kerja dengan hanya duduk saja), sehingga gula menumpuk  dalam  darah  dan  menjadi  penyakit kencing  manis  atau  yang  lebih  umum  disebut dengan  Diabetes  Mellitus. Sistem  pakar  adalah suatu  sistem  komputer  yang  meniru  pengetahuan seorang  pakar,  sistem  pakar  dapat  diterapkan didalam  diagnosa  penyakit  diabetes  mellitus sehingga  sistem  ini  dapat  secara  dini  mendeteksi gejala-gejala diabetes mellitus. Akuisisi pengetahuan  dari  seorang  pakar  diabetes  mellitus dengan menggunakan teorema Naive Bayes dimana data  gejala  dan  diagnosa  penyakit  yang  terdahulu dari seorang pakar dikumpulkan menjadi suatu data training,  selanjutnya  data  gejala  dari  data  testing sebuah  dugaan  penyakit  diabetes  dihitung  dengan metode  Naive  Bayes  sehingga  menghasilkan kesimpulan apakah seseorang terseb ut menderita diabetes apa tidak.

## 2.  METODE PENELITIAN
2.1  Analisis Basis Pengetahuan ( Knowledge Base ) Dalam pembangunan sistem berbasis pengetahuan,  pengetahuan  yang  telah  diekstrak
dipresentasikan  ke  dalam  bentuk  yang  dapat  di proses  oleh  komputer.  Representasi  pengetahuan merupakan  kombinasi  sistem  berdasarkan  dua elemen, yaitu struktur data dan penafsiran prosedur yang  digunakan  sebagai  pengetahuan  untuk menyimpan struktur data.

## 2.2.  Analisis dengan Teorema Bayes
Probabilitas    bayes    merupakan    salah    satu cara  untuk  mengatasi  ketidak pastian data dengan menggunakan formula bayes yang dinyatakan :
P(E | H ).P(H ) P(H | E) = P(E)

## Dimana :
P(H|E)   = Probabilitas hipotesis H jika diberikan evidence e.
P(E|H)  =  Probabilitas munculnya evidence E jika  diketahui hipotesis H
P(H)
= Probabilitas hipotesis H tanpa memandang
evidence apapun P(E) =  Probabilitas ev
Rumus  teorema  bayes  ini  digunakan  untuk medapatkan nilai prosentase gejala yang perhitungan  probabilitas  tiap  gejala  dengan klasifikasi  ya dan tidak.  Rumus teorema  bayes  ini digunakan  untuk  medapatkan  nilai  prosentase gejala  yang  perhitungan  probabilitas  tiap  gejala dengan  klasifikasi  ya  dan  tidak  .  Adapun perhitungan probabilitas diagnosa gangguan diabetes berdasarkan gejala yaitu :
Copyright (c) 2018 Jurnal Mnemonic

## 1. Poliuria
 Probabilitas  terkena  diabetes  jika  diabetes
(ya);p[diabetes(ya)|gejala(ya)].  Probabilitas
terkena
diabetes
jika poliuria(ya);p[poliuria(ya)|p(diabetes(ya)].
p[diabetes( ya) |                 p[diabetes( ya)] 11
p[gejala(n)] =   ---------------------- p[gejala(n)]      18
p[poliuria( ya) | p[diabetes( ya)]  8 p[diabetes | p[ poliuria] = --------------------------- p[diabetes( ya) | p[gejala]  11
hasilnya = p[diabetes] | p[gejala] * p[diabetes] | p[ poliuria] = 11/18 * 8/11 = 0.4444
Nilai 11/18 dan 8/11 didapat dari perhitungan klasifikasi gejala  yang  “ya” dari tiap gejala. Nilai 11 didapat dari perhit ungan hasil “ya” untuk field diabetes  dibandingkan  dengan  banyaknya  gejala (18).  Sedangkan  nilai  8  didapat  dari  perhitungan “ya” dari field poliuria yang menghasilkan diabetes “ya” dibandingkan dengan p[diabetes(ya)] yaitu 11. Setelah  menghitung  klasifikasi  gejala  yang  “ya” kem  udian  dihitung  lagi  klasifikasi  gejala  yang
“tidak”  sebagai  bahan  pertimbangan  antara  “hasil ya” dan “hasil tidak” untuk dijadikan keputusan.
Maka klasifikasi penyakit “tidak” adalah : p[diabetes(t)] 7 p[diabetes(t) | p[gejala(n)] p[gejala(n)] 18 p[ poliuria( ya) | p[diabetes(t)] 3
p[diabetes(t)  |  p[gejala]]  7  hasilnya  =  p[diabetes]  | p[gejala] * p[diabetes] | p[ poliuria]  7 * 3 0.1666 18 7
Dari hasil ini kemudian dibandingkan dengan hasil perhitungan sebelumnya yaitu hasil perhitungan dari poliuria  ya. Jika hasil  “ya”  lebih besar  maka  dapat  dikatakan  terdeteksi  diabetes sedangkan  jika  hasil  “ya”  lebih  kecil  dari  hasil “tidak” maka tidak terdeteksi diabetes. Sedan gkan untuk  menentukan  tipe  diabetes  apakah  diabetes tipe  1  atau  tipe  2  maka  yang  dilihat  adalah  umur peserta  diagnosa,  jika  umur  peserta  kecil  dari  21 tahun maka peserta tersebut terdeteksi diabetes tipe 1  dan  jika  umur  peserta  lebih  besar  dari  21  tahun maka  peserta  tersebut  menderita  diabetes  tipe  2. Begitu  juga  dengan  perhitungan  gejala  yang lainnya. adapun tabel pengisian gejala dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
No poliuria polidipsia  polipagia kram  kesemutan  rasa_tebal BB_turun Kulit gatal bisul  infeksi keputihan luka lapar gelisah diabetes 1 ya ya Ya tidak tidak tidak ya tidak ya tidak tidak tidak ya tidak tidak ya 2 ya ya Ya ya ya tidak tidak tidak tidak tidak ya ya tidak ya ya ya 3 tidak ya Tidak tidak tidak ya ya ya ya ya ya ya tidak ya ya tidak 4 ya tidak Tidak ya tidak ya tidak ya ya tidak ya tidak tidak tidak tidak tidak 5 tidak tidak Tidak ya tidak ya ya ya ya ya ya ya tidak ya ya tidak 6 ya tidak Ya ya ya tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya tidak ya ya 7 ya ya Tidak tidak ya tidak ya tidak tidak tidak tidak ya ya tidak tidak ya 8 tidak ya Ya ya tidak ya ya ya ya tidak tidak ya ya tidak ya ya 9 tidak tidak Ya tidak tidak ya ya ya ya tidak tidak ya tidak ya tidak tidak 10 tidak ya Tidak ya tidak tidak tidak ya tidak ya ya tidak tidak tidak ya tidak 11 ya ya Ya tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya ya tidak ya 12 ya tidak Tidak tidak ya ya ya ya ya ya ya tidak tidak tidak ya tidak 13 tidak ya Ya ya ya ya tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya ya 14 ya ya Tidak tidak ya ya ya tidak tidak ya ya ya ya tidak tidak ya 15 tidak ya Ya ya ya tidak tidak tidak ya ya ya ya ya tidak tidak ya 16 ya tidak Ya tidak tidak tidak ya ya tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya ya 17 ya ya Ya tidak ya tidak tidak tidak tidak tidak tidak tidak ya tidak tidak ya 18 tidak tidak Tidak ya tidak ya ya ya ya ya ya ya tidak ya ya tidak 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Implementasi Teknologi
yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah teknologi aplikasi berbasis  web,  yang  membentuk  sebuah  program yang  dapat  berdiri  sendiri  dan  dapat  dijalankan dalam  lingkungan  Internet.  Sehingga  dimanapun pengguna  ( user) berada  dapat  menggunakan aplikasi ini, dengan mengakses situs tersebut secara cepat  dan  mudah.  Dengan  sistem web  based ini, diharapkan dapat meningkatkan pengetahuan serta memberikan suatu kemudahan dalam hal mendiagnosa diabetes mellitus baik tipe 1 maupun tipe 2.
Dalam  proses  pengaplikasiannya  sistem  ini membutuhkan beberapa komponen. Apabila semua
komponen pendukung aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa  diabetes  terpasang  ( installed )  dalam komputer,  seperti  Macromedia  Dreamweaver  MX 2004, AppServ  2.5.7 ,  serta  browser  yang mendukung  yaitu  Mozilla  Firefox,  Opera  ataupun Internet Explorer. Maka langkah selanjutnya adalah mewujudkan  rancangan  sistem  yang  telah  dibuat. Berikut ditunjukkan bagian ( modul ) terpenting dari sistem yang akan di implementasikan.

## 3.2 Layout Program
Pada halaman pilih gejala ini berfungsi untuk memilih gejala-gejala diabetes yang nantinya akan digunakan sebagai proses diagnosa. Adapun desain halamannya adalah sebagai berikut:
Gambar 3.1  Halaman pilih gejala

## 3.2 Halaman Hasil Diagnosa
Pada halaman ini menampilkan hasil diagnosa, berupa data pasien, gejala  yang dipilih , perhitungan  bayes  dan  juga  terapi  sesuai  tipe diabetes yang diderita. Adapun desain halamannya sebagai berikut :

## Gambar 3.2  Halaman Hasil Diagnosa

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  10 orang,  didapatkan  bahwa  aplikasi  sistem pakar  ini  berguna  untuk  membantu  dan
mempermudah user dalam  memperoleh informasi  mengenai  ganguan  diabetes  serta mendapatkan  hasil  diagnosa  gangguan diabetes baik tipe 1 maupun tipe 2.
2. Hasil perhitungan di dapatkan dari perhitungan  menggunakan  rumus  naïve bayes dengan  menghitung  jumlah gejala  ya dan  tidak  kemudian  dari  hasil  perhitungan dijadikan  perbandingan  untuk  mendapat kesimpulannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Adhi,  Bayu.T1,  Rodiyatul  F.  S.  dan Hermansyah,2011. An Early Detection
Method of Type-2 Diabetes Mellitus in Public
Hospital .  Telkomnika,  Vol.9, No.2,  August
2011, pp. 287~294.
[2]. Agustina,  Tri  ,2009. Gambaran  Sikap  Pasien Diabetes  Melitus  Di  Poli  Penyakit Dalam
Rsud  Dr.Moewardi  Surakarta  Terhadap Kunjungan  Ulang  Konsultasi  Gizi .  KTI  D3. Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas
Muhammadiyah Surakarta, Surakarta.
[3]. Arhami, M. 2005. Konsep Dasar Sistem akar . Yogyakata: ANDI.
[4]. Bilous,  Rudi  W.  2003. Seri  Kesehatan Bimbingan Dokter
Pada
Diabetes,
Pemeriksaan  Gejala,  Diagnosa,  Menolong Diri, Pengobatan, Gaya Hidup. Jakarta : Dian Rakyat.
[5]. Daniel  T.  Larose, Data Mining Methods  and Models .  New  Jersey,  USA:  John  Wiley  and Sons, Inc, 2006
[6]. Indraswari,  Wiwi.2010. Hubungan  Indeks Glikemik  Asupan  Makanan  Dengan Kadar Glukosa  Darah  Pada  Pasien  Rawat  Jalan Diabetes Mellitus Tipe-2 Di Rsup Dr. Wahidin Sudirohusodo . Skripsi Sarjana. Program Studi Ilmu Gizi  ,  Fakultas  Kesehatan  Masyarakat, Universitas Hasanuddin, Makassar.
[7]. Inge  Martina,  [2002], Pemrograman  Internet dengan  PHP , PT.  Elex  Media  Komputindo, Jakarta.
[8]. Isniati, 2003, Hubungan Tingkat Pengetahuan Penderita Diabetes Militus Dengan Keterkendalian  Gula  Darah  Di  Poliklinik  Rs Perjan  Dr.  M.  Djamil  Padang  Tahun. Jurnal Kesehatan Masyarakat, September 2007, I (2).
[9]. Jayan.
2007. Desain Situs Keren Dengan Photoshop dan Dreamweaver. Palembang : Maxikom [10]. Syafii,
M.  2005. Membangun  Aplikasi Berbasis Web PHP dan MySQL. Yogyakarta : Andi
[11]. Tandra, H. 2008. Segala Sesuatu Yang Harus Anda  Ketahui  Tentang  Diabetes, Panduan Lengkap  Mengenal  dan  Mengatasi  Diabetes dengan Cepat dan Mudah. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama.