Penerapan Metode Bayes Pada Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Pada
Saluran Pernafasan Manusia Berbasis Web
Ahmad Sahrilah, Arif Budimansyah Purba, Jajang Mulyana
STMIK Horizon Karawang ahmadsahrilah25@gmail.com, arif.purba.krw@horizon.ac.id, ja2ngm@gmail.com

## Abstrak
Saluran pernapasan merupakan salah satu sistem organ yang sangat penting bagi manusia. Penyakit pada saluran pernapasan merupakan penyakit yang sampai saat ini tingkat kejadiannya masih cukup luas sehingga menjadi sebuah masalah bagi kesehatan masyarakat, karna penyakit ini bisa menyerang siapa saja tanpa mengenal usia dan suku bangsa. Terdapat 10 jenis penyakit, yaitu Asma, ISPA, TBC Paru-Paru,  Influenza,  Pneumonia,  Bronkitis,  Sinusitis,  Tonsilitis,  Kanker  Paru-Paru  dan  PPOK.  Jika saluran pernapasan mengalami gangguan dan apalagi sampai menyebabkan manusia itu tidak dapat bernapas dalam beberapa menit, maka dapat menyebabkan kemungkinan yang namanya kematian. Ini dikarenakan kurangnya pengetahuan masyarakat tentang penyakit pada saluran pernapasan dan cara mencegahnya menjadi penyebab utama terjadinya penyakit pada saluran pernapasan manusia. Maka  dari  itu  dibutuhkan  aplikasi  sistem  pakar  yang  mampu  meningkatkan  pengetahuan  dan pemahaman  masyarakat  terhadap  penyakit  ini.  Dari  10  penyakit,  diperoleh  hasil  tertinggi  yaitu Influenza dengan nilai 0,144. Penelitian ini diterapkan menggunakan metode pengembahan System Development Life Cycle (SDLC) “ Bayes Berbasis Web”
Kata Kunci : Saluran pernapasan, Sistem pakar, Bayes , SDLC Waterfall .

## Abstract
The  respiratory  tract  is  one  of  the  most  important  organ  systems  for  humans.  Diseases  of  the respiratory tract is a disease that until now the incidence rate is still quite extensive so that it becomes a problem for public health, because this disease can attack anyone regardless of age and ethnicity. There  are  10  types  of  diseases,  namely  Asthma,  ARI,  Lung  TB,  Influenza,  Pneumonia,  Bronchitis, Sinusitis, Tonsillitis, Lung Cancer and COPD. If the respiratory tract is disturbed and moreover it causes the human to be unable to breathe for a few minutes, it can cause the possibility of what is called death. This is due to the lack of public knowledge about diseases of the respiratory tract and how to prevent them from being the main cause of diseases in the human respiratory tract. Therefore, an expert system application is needed that is able to increase people's knowledge and understanding of this disease. Of the 10 diseases, the highest result was Influenza with a value of 0.144. This research was  applied  using  the  "Bayes  Web-Based"  System  Development  Life  Cycle  (SDLC)  development method.
Keywords: Respiratory tract, Expert system, Bayes, SDLC Waterfall.

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi disaat ini merupakan hal yang tidak dapat dihindari  dan peranan  dari  teknologi  informasi  itu  sendiri pada aktivitas manusia saat ini memang begitu sangat  besar  pengaruhnya.  Berkat  teknologi juga berbagai kemudahan dapat dirasakan oleh manusia.  Hal  tersebut  akan  juga  berpengaruh
pada keinginanan masyarakat untuk mendapatkan  pelayanan  kesehatan  yang bermutu  dengan  adanya  kemajuan  teknologi [2]. Saluran pernapasan merupakan salah satu sistem  organ  yang  sangat  penting  bagi  setiap manusia,  karena  jika  saluran  pernapasan mengalami  gangguan  dan  apalagi  sampai menyebabkan  manusia  itu  tidak  dapat
bernapas  dalam  beberapa  menit,  maka  dapat menyebabkan  kemungkinan  yang  namanya kematian.  Sistem  pernapasan  pada  manusia juga dapat mengalami gangguan atau kelainan yang  mempengaruhi  sistem  itu  sendiri  [1]. Penyakit pada saluran pernapasan merupakan penyakit  yang  sampai  saat  ini  masih  menjadi masalah dalam kesehatan masyarakat, dimana penderitanya  yaitu  adalah  anak-anak  sampai dewasa.  Penyebab  dari  penyakit  saluran pernapasan  itu  sendiri  terdiri  dari  300  jenis jamur,  virus  dan  bakteri.  Penyebaran  jamur, virus  dan  bakteri  tersebut  bisa  melalui pertukaran  udara  saat  bernafas  [4].  Sistem pakar atau disebut ( expert system ) merupakan kecerdasan  buatan  yang  berusaha  melakukan penerapan  ilmu  pengetahuan  manusia  ke dalam komputer, agar komputer bisa melakukan  penyelesaian  suatu  masalah  yang dilakukan  oleh  para  ahli  atau  pakar  [5]. Kepakaran  atau  bisa  disebut  juga  dengan ( expertise ) yaitu merupakan sebuah pengetahuan  yang  ekstensif  dan  spesifik  yang diperoleh melalui rangkaian pelatihan, membaca,  dan  pengalaman.  Pengetahuan tersebut  membuat  pakar  dapat  mengambil keputusan  secara  lebih  baik  dan  lebih  cepat daripada orang yang bukan merupakan seorang pakar  dalam  memecahkan  problem  yang kompleks.  Tujuan  Sistem  Pakar  adalah  untuk mengimplementasikan kepakaran atau pengetahuan  dari  seorang  pakar  ke  dalam suatu komputer, kemudian ke orang lain (yang bukan seorang pakar) [3]. Dalam sistem pakar ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan, salah satunya yaitu adalah metode Bayes. Bayes merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan untuk  melakukan  analisis  dalam  pengambilan keputusan  terbaik  dari  sejumlah  alternatif dengan  tujuan  menghasilkan  perolehan  yang maksimal [7].
Penyakit pada  saluran pernapasan manusia merupakan pernyakit yang tingkat kejadiannya cukup luas dan bisa menyerang siapa saja tanpa memandang  usia  dan  suku  bangsa.  Dalam kehidupan  sehari-hari  kita  banyak  menjumpai penyakit  seperti  asma,  batuk  serta  demam dalam  masyarakat.  Sekalipun  ada  beberapa penyakit  pada  saluran  napas  yang  tidak membahayakan jiwa, namun tetap tidak boleh di  anggap  sepele,  mengingat  berbagai
komplikasi  yang  dapat  di  timbulkan  [9]. Informasi  yang  cepat  dan  akurat  dapat diperoleh melalui teknologi. Namun, data yang diperoleh  kebanyakan  tidak  bisa  memberikan informasi secara cepat sehingga diperlukan cara yang  efektif  untuk  mengelolah  data  yang banyak  agar  dapat  memberikan  pengetahun yang  baru  [6].  Kurangnya  pengetahuan informasi  masyarakat  tentang  penyakit  pada saluran  pernapasan  dan  cara  mencegahnya menjadi  penyebab  utama  penyakit  saluran pernapasan manusia.
Jika  penyakit  yang  dialami  masyarakat tersebut  merupakan  penyakit  pada  saluran pernapasan  yang  sangat  berbahaya.  Maka  ini dapat berakibat fatal apabila penyakit tersebut tidak diobati. Maka dari itu untuk meningkatkan pengetahuan  dan  pemahaman  masyarakat terhadap  penyakit  pada  saluran  pernapasan perlu dilakukan penelitian yang akan menghasilkan  suatu  sistem  pakar  yang mendiagnosa penyakit pada saluran pernapasan  yang  menggunakan  aplikasi berbasis  web  agar  mudah  diakses  oleh masyarakat melalui internet kapanpun waktunya  dan  dimanapun  tempatnya,  yaitu dengan  Sistem  Pakar  untuk  Mendiagnosa Penyakit pada Saluran Pernapasan menggunakan  Metode Bayes .  Sehingga  dapat membantu masyarakat dalam upaya mendiagnosa penyakit pada saluran
pernapasan dengan melihat gejala-gejala yang dialaminya serta memberikan solusi pencegahan sebagai pertolongan pertama bagi masyarakat  yang  menderita  penyakit  pada saluran  pernapasan.  Dan  masyarakat  juga nantinya  dapat  lebih  mudah  berkonsultasi untuk mengantisipasi dampak yang lebih buruk [3].  Salah  satu  sistem  yang  dapat  digunakan untuk  membantu  diagnosis  adalah  sistem pakar.  Sistem  ini  bukan  untuk  menggantikan kedudukan  dari  seorang  pakar,  tetapi memasyarakatkan pengetahuan dan pengalaman  seorang  pakar.  Sistem  pakar memberikan  solusi  dari  daftar  gejala-gejala penyakit sampai diagnosa penyakit berdasarkan hasil yang diterima sistem. Dengan demikian  sistem  pakar  ini  akan  dapat membantu  masyarakat  untuk  mendapatkan informasi atau hasil penyakit saluran pernapasan  [5].  Sebelumnya  sudah  ada  yang
melakukan  penelitian  tentang  sistem  pakar mendeteksi infeksi saluran pernapasan dengan 5  penyakit  dan  23  gejala  dengan  Metode Dempster Shafer oleh [4].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  dan uraian  di  atas  untuk  membantu memudahkan masyarakat dalam mendiagnosa penyakit pada saluran  pernapasan  manusia  dan  melakukan penanganan  sendiri  maka  penulis  mencoba merancang  sistem  pakar  dengan  rincian  10 penyakit  dan  27  gejala  yang  timbul.  Sistem pakar  yang  akan  di  bangun  menggunakan metode Bayes yang  diharapkan  dapat membantu  masyarakat  dalam  mendiagnosa penyakit pada saluran pernapasan manusia dan memberikan solusi pencegahan dan penanganan  yang  tepat  berdasarkan  gejala- gejala  yang  ditemui.  Maka  dari  itu  penulis membangun  sebuah  sistem  yang  berjudul “Penerapan Metode Bayes Pada  Sistem  Pakar
Mendiagnosa Penyakit Pada Saluran Pernapasan Manusia  berbasis WEB”  dibangun menggunakan  model  pendekatan Object Oriented Approach (OOA). Dengan
menggunakan  metode  pengembangan  sistem menggunakan System  Development  Life  Cycle (SDLC) Waterfall [8].  Bahasa  pemrograman yang  digunakan  adalah Hypertext  Prepocessor (PHP) dengan penyimpanan MySQL.
METODE
A. Metode Pengembangan System Development Life Cycle (SDLC) Waterfall System  Development  Life  Cycle (SDLC) Waterfall adalah suatu metodologi pengembangan perangkat
lunak yang mengusulkan  pendekatan  kepada  perangkat lunak  sistematik  dan  sekuensial  yang  mulai pada Project  Planning  Phase,  Analysis  Phase, Design  Phase,  Implementation  Phase, dan Support Phase (Satzinger at al, 2010).
Gambar 1. Metode SDLC Waterfall (Satzinger et al, 2010)

## 1. Project Planning Phase
Pada  tahapan Project  Planning  Phase ada  beberapa  aktivitas  yang  harus  dilakukan, antara lain :
1) Identifikasi Masalah
2) Pembuatan Jadwal Proyek
3) Konfirmasi Kelayakan Proyek
4) Tim Proyek
5) Peluncuran Proyek
2. Analysis Phase
Dalam  tahap analysis  phase dilakukan untuk  mengetahui  dan  menentukan  masalah yang  sedang  dihadapi  oleh  sistem  untuk dijadikan  perbandingan  untuk  merancang sistem  yang  baru.  Pada  tahapan  ini,  terdapat beberapa hal yaitu :
a. Analisis  teori  tahap  pembentukan  sistem pakar.
b. Analisis Sistem.
Pada  tahapan  ini  terdapat  beberapa tahapan  yang  digunakan  dalam  proyek  ini, antara lain :
Tabel 1. Tahapan Analysis Phase
No.  Tahapan Deskripsi 1. Mengumpulkan Informasi Data  yang  diperlukan untuk membangun aplikasi  ini  diperoleh dari  e-book,  buku, jurnal-jurnal, wawancara dan observasi. 2. Menentukan Kebutuhan Sistem Penggunaan perangkat lunak  dan  perangkat keras yang sesuai dengan kebutuhan yang  akan  digunakan dalam membangun aplikasi ini. 3. Membangun Prototype Untuk Menentukan Kebutuhan Dalam membangun prototipe terdapat beberapa  tahap  yang akan dilakukan, yaitu : 1) System Activities ( Use Case Description and actor, Scenario dan UseCase Diagram ).
2) Class Diagram ( Class Diagram ). 3) Object  Interaction ( Sequence Diagram ). 4) Object Behavior ( Activity Diagram ).

## 3. Design Phase
Pada  tahapan design  phase ,  terdapat beberapa  aktifitas  yang  harus  dilakukan. Aktifitas tersebut antara lain :
a. Desain Basis Data
b. Desain Proses
c. Desain Antarnuka Pengguna
4. Implementation Phase
Setelah  tahap design  phase ,  maka selanjutnya  adalah  tahap implementation phase merupakan pemasangan sistem agar siap digunakan, Pada tahapan ini terdapat beberapa hal yaitu :
a. Membangun Komponen Perangkat Lunak b. Verifikasi dan Uji c. Mengkoversi Data
d. Melatih Pengguna dan Dokumentasi
e. Menginstall Sistem
5. Support Phase
Support  Phase tidak  dilakukan  dalam pembangunan  aplikasi  ini  karena  aplikasi  ini tidak  digunakan  untuk  keperluan  bisnis perusahaan/organisasi  yang  digunakan  secara kontinyu dan hanya digunakan untuk keperluan pengujian sistem metode Bayes .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Project Planning Phase
Pada tahap ini dihasilkan rincian dari setiap aktivitas yang dilakukan, mulai dari identifikasi masalah, pembuatan jadwal proyek, konfirmasi kelayakan  proyek,  menentukan  tim  proyek, peluncuran proyek yang ditunjukan pada tabel 2 dibawah ini :
Tabel 0 Hasil Project Planning Phase
No. Tahapan Deskripsi 1 Identifikasi Masalah a) Bagaimana membangun sistem yang dapat
memberikan  informasi terkait penyakit saluran pernapasan pada manusia? b) Banyak masyarakat yang  tidak  tahu  akan gejala  dan  penyakit pada saluran pernapasan? c) Bagaimana merancang metode Bayes dalam mendiagnosa  penyakit pada saluran pernapasan manusia? d) Bagaimana membangun sistem pakar mendiagnosa penyakit  pada  saluran pernapasan dengan metode SDLC Waterfall , bahasa pemrograman PHP, penyimpanan database Mysql dan menggunakan pendekatan OOA ? 2 Pembuatan Jadwal Proyek Dalam  pembuatan  jadwal, penulis melakukan penelitian yang dimulai dari bulan Februari 2022 sampai dengan bulan Juni 2022. 3 Konfirmasi Kelayakan Proyek Beberapa aspek yang perlu diperhatikan dalam tahapan  studi  kelayakan untuk  memastikan  bahwa proyek tersebut layak dilakukan. Diantaranya, yaitu : a) Kelayakan ekonomi b) Organisasi c) Teknis d) Sumber daya manusia e) Jadwal 4 Tim Proyek Ada satu anggota tim dalam membangun  proyek  ini yang  berperan  sebagai analis dan programmer. 5 Peluncuran Proyek Peninjauan rencana proyek meliputi  kebutuhan  dana dalam pengembangan sistem, kebutuhan software dan hardware , kendala yang mungkin terjadi  saat  berjalannya
proyek  dan  menentukan target selesainya proyek.

## B. Hasil Analysis Phase
Didalam tahapan analisis ini meliputi analisis teori  penyakit  pada  saluran  pernapasan manusia dan analisis teori terhadap pembentukan sistem pakar.
1. Hasil  Analisis  Teori  Menentukan  Penyakit Pada Saluran Pernapasan Manusia
Tahap  analisis  teori  menentukan  penyakit pada saluran pernapasan manusia menjelaskan nama-nama  penyakit  serta  gejala-gejala  yang menjadi  pemicu  terjadinya  penyakit  pada saluran pernapasan ini.
a. Gejala pada saluran pernapasan manusia Untuk  gejala  pada  saluran  pernapasan manusia  terdiri  dari  27  gejala  demam,  batuk, sesak  napas,  pilek  batuk  berdarah,  batuk berdahak, mengi, berat badan menurun, nyeri dada, dada terasa berat, nyeri hidung, demam lebih dari 2 minggu, nyeri tenggorokan, bersin, cuping hidung bergerak, beriak, pembengkakan lumen  hidung,  amandel  terlihat  memerah, susah  tidur,  keringat  dingin malam  hari  tanpa aktivitas,  tenggorokan gatal, menggigil,  lemas, batuk terus menerus (2 minggu lebih), keringat dingin, pusing, nafsu makan menghilang.
b. Penyakit saluran pernapasan pada manusia Untuk  penyakit  saluran  pernapasan  ini terdiri  dari 10  penyakit  yaitu Asma, ISPA,  TBC Paru-Paru,  Influenza,  Pneumonia,  Bronkitis, Sinusitis, Tonsilitis, Kanker Paru-Paru dan PPOK .
2. Hasil  Analisis  Teori  Tahap  Pembentukan Sistem Pakar Metode  sistem  pakar  terdiri  dari  beberapa
tahapan  yang  diantaranya  tahap  identifikasi masalah,  mencari  sumber  pengetahuan, akuisisi pengetahuan, representasi pengetahuan,  pengembangan  mesin  inferensi menggunakan Bayes , implementasi dan pengujian.
a. Identifikasi Masalah Menghasilkan sebuah  aplikasi  sistem  pakar mendiagnosa penyakit pada saluran pernapasan manusia menggunakan metode
Bayes .
b. Mencari Sumber Pengetahuan Mendapatkan  pengetahuan  dari  pakar,  e- book  dan  jurnal-jurnal  tentang  penyakit pada saluran pernapasan manusia.
c. Akuisisi Pengetahuan Memperoleh  pengetahuan  dari  pakar tentang  penyakit  dan  gejala  pada  saluran pernapasan  manusia,  buku  dan  jurnal penelitian yang terkait. Penyakit terdiri dari 10 jenis penyakit yang memiliki 27 gejala.
d. Representasi Pengetahuan Merepresentasikan basis pengetahuan yang diperoleh  kedalam  suatu  skema  atau  diagram meliputi :
1) Case Study
Berikut  adalah  gejala  pada  saluran pernapasan manusia yang ditunjukkan pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Case Study
Kode Geja la Nama Penyakit P 0 1 P 0 2 P 0 3 P 0 4 P 0 5 P 0 6 P 0 7 P 0 8 P 0 9 P 1 0 G01 √ √ √ √ √ G02 √  √ √ √ G03 √ √ √ √ G04 √ √ √ G05 √ √ G06 √ √ √ G07 √ G08 √ √ G09 √ G10 √ G11 √ G12 √ G13 √ G14 √ √ G15 √ G16 √ G17 √ G18 √ G19 √ G20 √ G21 √ G22 √ G23 √ G24 √ G25 √ G26 √ G27 √
2) Decision Tree penyakit pada saluran pernapasan manusia
Dibawah ini merupakan decision tree penyakit pada saluran pernapasan manusia yang ditunjukan pada gambar 2 sebagai berikut :
Gambar 0. Decisision Tree
e. Pengembangan Mesin Inferensi
1) Menentukan alternatif dan kriteria Tabel 4. Alternatif
Kode Alternatif Nama Alternatif P01 Asma P02 ISPA P03 TBC Paru-Paru P04 Influenza P05 Pneumonia P06 Bronkitis P07 Sinusitis P08 Tonsilitis P09 Kanker Paru-Paru P10 PPOK Tabel 5. Kriteria No Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Gejala 1 G01 Demam 0.06 2 G02 Batuk 0.04 3 G03 Sesak Napas 0.07 4 G04 Pilek 0.05 5 G05 Batuk Berdarah 0.04 6 G06 Batuk Berdahak 0.03 7 G07 Mengi 0.05 8 G08 Berat Badan Menurun 0.02 9 G09 Nyeri Dada 0.05 10 G10 Dada Terasa Berat 0.04 11 G11 Nyeri Hidung 0.04 12 G12 Demam Lebih Dari 2 Minggu 0.05 13 G13 Nyeri Tenggorokan 0.03 14 G14 Bersin 0.03 15 G15 Cuping Hidung Bergerak 0.04 16 G16 Beriak 0.02 17 G17 Pembengkakan Lumen Hidung 0.05 18 G18 Amandel Terlihat Memerah 0.04
19 G19 Susah Tidur 0.02 20 G20 Keringat  Dingin  Malam  Hari Tanpa Aktivitas 0.05 21 G21 Tenggorokan Gatal 0.03 22 G22 Menggigil 0.02 23 G23 Lemas 0.02 24 G24 Batuk  Terus  Menerus  (2 Minggu Lebih) 0.05 25 G25 Keringat Dingin 0.02 26 G26 Pusing 0.02 27 G27 Nafsu Makan Menghilang 0.02 Total Bobot 1 2) Membuat matriks keputusan Tabel 6. Matriks Keputusan Kode Kriteria Bobot Kriteria Alternatif P01 P02 P03 P04 P05 G01 0.06 0.0 0.6 0.0 0.7 0.4 G02 0.04 0.5 0.4 0.0 0.6 0.0 G03 0.07 0.6 0.0 0.0 0.0 0.6 G04 0.05 0.0 0.6 0.0 0.8 0.0 G05 0.04 0.0 0.0 0.6 0.0 0.0 G06 0.03 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 G07 0.05 0.8 0.0 0.0 0.0 0.0 G08 0.02 0.0 0.0 0.4 0.0 0.0 G09 0.05 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G10 0.04 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 G11 0.04 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G12 0.05 0.0 0.0 0.8 0.0 0.0 G13 0.03 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G14 0.03 0.0 0.0 0.0 0.6 0.0 G15 0.04 0.0 0.7 0.0 0.0 0.0 G16 0.02 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 G17 0.05 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G18 0.04 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G19 0.02 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G20 0.05 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 G21 0.03 0.0 0.0 0.0 0.4 0.0 G22 0.02 0.0 0.0 0.0 0.4 0.0 G23 0.02 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G24 0.05 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G25 0.02 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 G26 0.02 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 G27 0.02 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 Bobot Kriteria 0.13 0.11 0.11 0.14 0.09 Peringkat 2 3 4 1 8
3) Menghitung nilai dan perumusan bayes
Contoh untuk alternative : Influenza =0.7(0.06)+0.6(0.04)+0.0(0.0)+0.8(0.05)+0.0 (0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0)+0. 0(0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0)+0.6(0.03)+ 0.0(0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0) +0.0(0.0)+0.4(0.03)+0.4(0.02)+0.0(0.0)+0.0( 0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0)+0.0(0.0) = 0.144 4) Hasil perhitungan bayes
Tabel 7. Hasil Perhitungan Bayes Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Alternatif Peringkat P01 Asma 0.126 2 P02 ISPA 0.11 3 P03 Tbc paru-paru 0.107 4 P04 Influenza 0.144 1 P05 Pneumonia 0.096 8 P06 Bronkitis 0.101 7 P07 Sinusitis 0.109 5 P08 Tonsilitis 0.106 6 P09 Kanker  paru- paru 0.08 10 P10 PPOK 0.092 9
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan metode bayes dihasilkan nilai maksimum 0.144 Penyakit Influenza dan  nilai  minimum  0.08 Penyakit Kanker Paru-Paru .
f. Implementasi Setelah proses mesin inferensi selesai, tahap selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  ke dalam  sistem  menggunakan Object-Oriented Analysis (OOA)  dan  pengkodean  algoritma mesin inferensi bayes berbasis web.
g. Tahap Pengujian Pada tahap ini dilakukan pengujian sebanyak
dua kali yaitu :
1) Pengujian Black Box Pengujian black box yaitu suatu pendekatan untuk menguji apakah setiap fungsi di dalam program dapat berjalan dengan benar.
2) Pengujian White Box
Pengujian white  box dilakukan  pada pengecekan perancangan sistem, mengetahui cara kerja sistem secara internal
agar  operasi-operasi  internal  pada  sistem sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  di tetapkan.
h. Hasil Keputusan Sistem  pakar  mendiagnosa  penyakit  pada
saluran pernapasan dapat mewakili kepakaran.
Jika tidak maka harus kembali ke tahap akuisisi pengetahuan,  representasi  pengetahuan,  dan proses  mesin  inferensi.  Jika  dinyatakan  iya maka proses selesai.
3. Hasil Analisis Sistem
a. System Activities
Menggambarkan  secara  ringkas  aplikasi yang akan dibuat dalam system activities yang meliputi  use  case  description,  scenario  use case, dan use case diagram.

## 1) Actor Description Use Case Description
Aktor  pada  sistem  ini  terdiri  dari  3  aktor, yaitu  admin,  pakar  dan  pengguna.  Masing- masing  aktor  mempunyai  hak  akses  yang berbeda-beda.

## 2) Use Case Diagram

## Gambar 3. Use Case Diagram
3) Scenario Use Case
Terdiri dari 12 Scenario Use Case yaitu, login, logout,  daftar,  data  pengguna,  data  penyakit,
data  gejala,  data  diagnosis,  konsultasi, diagnosis, validasi penyakit, validasi gejala dan cetak.
b. Class Diagram
Gambar 4. Class Diagram
c. Object Interaction (Sequence Diagram)
Gambar 5. Sequence Diagram Data Penyakit
d. Object Behavior ( Activity Diagram )
Gambar 6. Activity Diagram Data Penyakit
C. Hasil Desain Phase
1. Rancang Tabel
Rancangan tabel yang akan digunakan untuk menyimpan  data  dalam  penelitian  ini  ada  6 tabel, dengan nama database db_sispak.

## 2. Desain Proses
Gambar  7. Desain Proses
3. Desain Antarmuka
Gambar 8. Desain Antarmuka
D. Implementation Phase
Verifikasi dan Uji Pelatihan
Pengujian White Box

## a. Flowgraph
Gambar 9. Flowgraph
b. Cylomatic Complexity Perhitungan ini digunakan untuk menentukan  jumlah  independent  path  yang akan ditelusuri V(G) = R (Sejumlah daerah grafik dalam aliran program atau area tertutup dalam grafik (program).
V(G) = R = 2 V(G) = E (Edge(sisi)) – N(node(simpul)) + 2 = 7 – 7 + 2
= 2
Dimana E (Edge (sisi)) : Tabel 0.1 E (Edge (sisi)) No Path E (Edge (Sisi)) 1 1-2 1 2 2-3 1 3 3-4 1 4 4-5, 4-6 2 5 5-6 1 6 6-7 1 Total E (Edge(Sisi)) 7
V(G) = P(Jumlah keputusan dalam grafik) + 1
= 1 + 1 = 2
c. Independent Path
Tabel 0.2 Independent Path No Path Jumlah Node (simpul) 1 1-2-3-4-7 5
2 1-2-3-4-5-6-7 7

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  diatas, kesimpulan  yang  dapat  diperoleh  adalah sebagai berikut :
1. Dapat  memberikan  informasi  kepada masyarakat mengenai penyakit pada saluran pernapasan manusia.
2. Dengan adanya sistem pakar mendiagnosis penyakit pada saluran pernapasan ini dapat memberikan  solusi  untuk  setiap  masing- masing  penyakit sesuai gejala  yang  dialami atau dirasakan.
3. Dengan mengimplementasikan mesin inferensi bayes serta menggunakan metode pengembangan  sistem  SDLC  Waterfall sehingga bisa melakukan diagnosis penyakit penyakit pada saluran pernapasan manusia dengan  keluaran  sistem  yaitu  nilai  paling tinggi 0,144 dan paling rendah 0,08.
4. Penerapan  metode  pengembangan  SDLC Waterfall  dapat  mengidentifikasi  semua kebutuhan  untuk  pengembangan  sistem aplikasi yang dibuat sehingga menghasilkan aplikasi sistem pakar mendiagnosis penyakit pada saluran pernapasan manusia menggunakan metode Bayes.

## Saran
Berdasarkan hasil kesimpulan diatas, berikut beberapa  saran  yang  dapat  dilakukan  untuk pengembangan  sistem  lebih  lanjut  untuk pengembangan lebih lanjut aplikasi ini :
1. Penambahan  case  study  untuk  gejala  yang lebih banyak lagi
2. Dikembangkan  berbasis  mobile,  sehingga memungkinkan  untuk  lebih  memudahkan dalam  mengakses  aplikasi  sistem  pakar  ini dari perangkat mobile.
3. Mesin  inferensi  yang  dipakai  tidak  hanya untuk memeringkatkan penyakit serta mesin inferensi  dapat  dikombinasikan  dengan mesin inferensi lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Harison, & Kardo, Riki. 2017. Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Saluran  Pernapasan Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Forward  Chaining.  Jurnal  Momentum, 19(1),  34–39.  ISSN  :  1693-752X  Vol.  19
No.1 Februari 2017 [2]  Putra,  Candra,  Syah.  2019.  Peranan
Teknologi  Informasi  Dalam  Pelayanan Keperawatan Dirumah Sakit. 2(3), 28–31. ISSN: 2622-0830 Vol. 2, No. 3, September
2019 [3]  Rayuwati, Rayuwati. 2021. Desain Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Saluran  Pernapasan  Berbasis Web.  14(2),  242–252.  p-ISSN  :  1979- 0414(print)  dan  e-ISSN  :  2621-6256 (online) Vol. 14, No. 2 Desember 2021
[4]  Rizky,  Robby.  2018.  Sistem  Pakar  Untuk Mendeteksi  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernafasan  dengan  Metode  Dempster Shafer di Kabupaten Pandeglang Provinsi Banten. 2597–3584, 4–5.
[5]  Sitepu,  W.  N.,  Studi,  P.,  Informatika,  T., Sagala,  J.  R.,  Studi,  P.,  Informatika,  T.,  & Theorem,  B.  (2019).  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Asma Dengan Menggunakan  Metode  Teorema  Bayes. Jurnal Teknik Dan Informatika, 6, 69–75.
[6]  Massora, Naimah, Gairil., Lantara,
Dirgahayu., Astuti, Wistiani. 2018. Implementasi Metode C4.5 dalam
Mendiagnosa  Penyakit  Pernapasan.  e- ISSN  2540-7902  dan  p-ISSN  2541-366X Vol. 3, No. 2, Desember 2018
[7]  Marimin.,  Maghfiroh  N.  2010.  Teori  dan Aplikasi  Sistem  Pakar  Dalam  Teknologi Majerial.  IPB  press  ISBN  :  978-979-493- 558-3.
[8]  Satzinger,  John  W.,  Jackson,  Robert  B., Burd,  Stephen  D.,  2010.  System  Analysis and  Design  in  a  Changing  World,  Fourth Edition,  Thomson  Course  Technology. Cananda. ISBN-13: 9781423902287.
[9]  Octavina,  Yossi  &  Fadlil  ,  Abdul.  Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Saluran Pernafasan dan Paru Menggunakan  Metode  Certainty  Factor.
e-ISSN: 2338-5197 Vol. 2, No. 2, Juni 2014
[10]  Dewi,  Ratna.  dkk.  2022.  Pembinaan Masyarakat Tentang Penyakit Dan Latihan Jalan  Kaki  Penderita  Penyakit  Paru Obstruktif  Kronik  (Ppok)  Di  Desa  Kolam Kecamatan  Percut  Sei  Tuan.  ISSN:  2827- 9484, e-ISSN: 2808-232x Vol. 1 No. 2, Mei 2022