## ANALISA METODE TEOREMA BAYES DALAM MENDIAGNOSA KEGUGURAN PADA IBU HAMIL BERDASARKAN JENIS MAKANAN
Fricles Ariwisanto Sianturi Manajemen Informatika, STMIK Pelita Nusantara email: sianturifricles@gmail.com

## Abstract
An expert system for diagnosing the cause of miscarriage in pregnant women is an expert system designed as a tool to diagnose the type of food that causes miscarriage. Computer programs intended as providers of assistive devices in solving problems in certain areas of specialization such as miscarriage problems in pregnant women. This knowledge is obtained from various sources including books and the internet that are related to the causes of miscarriages. Knowledge base arranged in such a way into a database with several tables of food types and effect tables to facilitate system performance in drawing conclusions in this expert system using the Bayes theorem. This expert system will display the choice of symptoms that can be chosen by the user, where each choice of effects will read the user to the next selection of effects until they get the  final result.  At  the end  of the  expert  system  will  display  the  choice  of user  effects, types of  food causes of miscarriages, and solutions.
Keywords : Expert system, Miscarriage, Bayes Theorem, Pregnant Mother

## 1. PENDAHULUAN
Kehamilan merupakan hal yang ditunggu-tunggu oleh pasangan suami istri yang kebanyakan baru saja menikah. Kedatangan buah hati dalam pernikahan merupakan suatu hal yang sangat  menggembirakan  di  dalam  keluarga tersebut.  Mana  kala  kehamilan  yang  ditunggu- tunggu datang dan akan membawa bayi atau anak di  dalam  kehangatan  keluarga,  perlu  untuk menjaga  agar  kehamilan  tersebut  dapat  terus berkembang hingga janin yang ada di dalam perut si calon ibu dapat dilahirkan dengan selamat.
Keguguran adalah terhentinya kehidupan janin  dalam  kandungan  sebelum  sempat  hidup diluar  kandungan.  Ada  beberapa  penyebab keguguran  yang  sering  dialami  wanita,  baik penyebab  dari  luar  maupun  dari    dalam  tubuh wanita  itu  sendiri.  Keguguran  umumnya  terjadi pada  satu  dari  lima  kehamilan.  Dan  sebagian besar  terjadi  pada  12  minggu  pertama  masa kehamilan.  Keguguran  berulang  adalah  ketika seorang wanita kehilangan kehamilan selama tiga kali atau lebih secara berturut-turut namun hal ini hanya menjadi satu pada setiap 100 pasangan.
Makanan yang dimakan selama kehamilan  merupakan  hal  yang  sangat  penting dalam mendukung perkembangan janin yang ada di  dalam  rahim.  Semakin  dalam  makanan tersebut,  semakin  baik  pula  untuk  si  janin  dan juga  si  calon  ibu-ibu.  Tetapi  makanan  tersebut juga bisa menjadi faktor risiko yang menyebabkan  keguguran  pada  kehamilan  dan banyak  calon  ibu  muda  yang  tidak  mengetahui jenis makanan yang tidak bisa di konsumsi ketika sedang hamil [1].
Saat  ini,  dengan  bantuan  teknologi berbasis  komputer  orang  awam  pun  dapat menyelesaikan  masalahnya  atau  hanya  sekedar mencari  suatu  informasi  berkualitas  yang sebenarnya  hanya  dapat  diperoleh  dengan bantuan para ahli dibidangnya [2]–[4], [5], [6].
Sistem  Pakar  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  menggunakan  pengetahuan, fakta,  dan  teknik  penalaran  dalam  memecahkan masalah, yang biasanya hanya dapat diselesaikan oleh seorang pakar dalam bidang tertentu [7].
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang dari  Artificial  Intelligence  yang  membuat penggunaan secara luas Knowledge yang khusus
untuk  penyelesaian  masalah  tingkat  manusia yang pakar [7].
diagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan jenis makanan dengan menggunakan teorema bayes
Pengertian  Teorema  Bayes  adalah teorema  yang  digunakan  untuk  menghitung peluang  dalam  suatu  hipotesis  [8],  [9],  [10]. Teorema  bayes  dikenalkan  oleh  ilmuan  yang bernama Bayes yang ingin memastikan keberadaan Tuhan dengan mencari fakta di dunia yang  menunjukan  keberadaan  Tuhan. Bayes mencari  fakta keberadaan  tuhan didunia
kemudian
mengubahnya dengan nilai Probabilitas  yang  akan  dibandingkan  dengan nilai  Probabilitas.  teorema  ini  juga  merupakan dasar  dari  statistika  Bayes  yang  memiliki penerapan  dalam  ilmu  ekonomi  mikro,  sains, teori permain, hukum dan kedokteran.
Teorema  Bayes akhirnya  dikembangkan dengan berbagai ilmu termasuk untuk penyelesaian  masalah  sistem  pakar  dengan menetukan nilai probabilitas dari hipotesa pakar dan  nilai  evidence  yang  didapatkan  fakta  yang didapat  dari  objek  yang  diagnosa. Teorama Bayes ini  membutuhkan  biaya  komputasi  yang mahal karena kebutuhan untuk menghitung nilai probabilitas  untuk  tiap  nilai  dari  perkalian kartesius.  penerapan  Teorema  Bayes  untuk mencari penerapan dinamakan inferens Bayes

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  tahap  metode  penelitian  ini terdapat  5  (lima)  metode  yang  dilakukan  dalam melakukan penelitian diantaranya:
1. Analisis Analisa dibutuhkan untuk melihat
perhitungan  nilai  kemungkinan  diagnose keguguran  ibu  hamil  dengan  menggunakan metode Teorema  Bayes secara  manual.
Perhitungan  dicari  dengan  nilai  probabilitas yang menyertai setiap gejala yang dipilih.
2. Perancangan Sistem Merupakan  salah  satu  tahapan  proses pembuatan  alplikasi,  perancangan  program penting sekali agar proses pembuatan aplikasi
semakin terarah dan aplikasi yang dihasilkan bekerja dengan baik dalam pembuatan system pakar ini.
3. Coding
Tahap  coding  merupakan  tahap  pengkodean dari desain ke dalam suatu bahasa pemrograman.  Dalam  sistem  ini  desain  yang telah  dibuat  dikodekan  dengan Visul  Basic 2008

## 4. Testing
Tahap  testing  (Pengujian  system)  ini  terdiri dari  du  acara  pengujian  yaitu Black  Box dan Alfa Test.
5. Maintenance
Dalam  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah pemeliharaan atau perawatan terhadap software misalnya dengan pembackup data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perancangan Pelacakan Solusi
Merupakan suatu proses untuk mengumpulkan  data-data  pengetahuan  terhadap diagnosa keguguran pada ibu hamil berdasarkan jenis  makanan  dengan  menggunakan  teorema bayes.
a. Basis  pengetahuan  ( knowledge  base )  dan basis aturan
Tabel 1. Rekayasa Pengetahuan
Jenis Makanan Aturan Yang Dibentuk J1 IF  E1  AND  E2  AND  E3  THEN  J1 dengan nilai probabilitas: 0.7;0.5;0.3 J2 IF  E4  AND  E5  AND  E6  THEN  J2 dengan nilai probabilitas: 02;0.7;0.6 J3 IF  E7  AND  E8  THEN  J3  dengan  nilai probabilitas:0.3;0.4 J4 IF E9 AND E10 THEN J4 dengan nilai probabilitas: 0.6;0.5 J5 IF E11 AND E12 THEN J5 dengan nilai probabilitas: 0.7;0.6 J6 IF E13 AND E14 THEN J6 dengan nilai probabilitas: 0.5;0.3 J7 IF  E15  AND  E16  AND  E17  THEN  J7 dengan nilai probabilitas: 0.6; 0.5; 0.5 J8 IF  E18  AND  E19  AND  E20  AND  E21 THEN J8 dengan nilai probabilitas: 0.3; 0.5 ;0.3 ;0.4 J9 IF  E22  AND  E23  AND  E24  THEN  J9 dengan nilai probabilitas:0.7; 0.5; 0.6
J10 IF  E25  AND  E26  THEN  J10  dengan nilai probabilitas: 0.4; 0.3
Bentuk teorema bayes untuk evidence tunggal E dan hipotesis tunggal H.
\ = \ . (1)
Keterangan :
P(H\E)  =  probabilitas  hipotesis  H  terjadi  jika evidence E terjadi.
P(E\H) = probabilitas munculnya evidence E, jika
hipotesis H terjadi.
P(H) = probabilitas hipotesis H tanpa memandang evidence apapun.
P(E)  =    probabilitas  evidence  E  tanpa memandang apapun.
Bentuk  teorema  bayes  untuk  tunggal  E  dan hipotesis ganda H1, H2....., Hn adalah
P H \E = \ ∑ \
(2)
Keterangan :
\ =  Probabilitas  hipotesis terjadi jika evidence E terjadi.
\ =  Probabilitas  munculnya  evidence  E, jika hipotesis terjadi. = Probabilitas hipotesis tanpa memandang evidence apapun.
n  = Jumlah hipotesis yang terjadi.
Kasus keguguran akibat nanas Shila  melakukan  diagnosa  dengan menjawab pertanyaan sesuai dengan efek berikut :
E1 = 0.7 = P(E|H1) E2 = 0.5 = P(E|H2) E3 = 0.3 = P(E\H3) Kemudian
mencari semesta dengan menjumlahkan dari hipotesa diatas :
= E1 + E2 + E3 ! "#$ = 0.7 + 0.5 + 0.3 = 1.6
Setelah hasil penjumlahan diatas diketahui,  maka  didapatkan  rumus  yang  akan menghitung nilai semesta sebagai berikut :
P H1 = P H1 ∑ ! %#$ = 0.7 1.6 = 0.4375
P H2 = P H2 ∑ ! %#$ = 0.5 1.6 = 0.3125 P H3 = P H3 ∑ ! %#$ = 0.3
1.6 = 0.1875 Setelah nilai P(Hi) diketahui, probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang evidence  apapun,  maka  langkah  selanjutnya adalah :
= P Hi !
"#$ ∗  P E\Hi − n
= P(H1) * P(E|H1) + P(H2) * P(E|H2) + P(H3) * P(E|H3) =  (0.4375  *  0.7)  +  (0.3125  *  0.5)  + (0.1875 * 0.3) = 0.30625 + 0.15625 + 0.05625 = 0.51875
Langkah selanjutnya ialah mencari nilai
P(Hi\E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E.
P Hi =
P E\Hi  x P Hi
∑ 1 %#$ P E\Hk x P Hk P(H1\E) = 3.4∗ 3.5!46 3.6$746 = 0.59036 P(H2\E) = 3.6∗ 3.!$86 3.6$746 = 0.30120 P(H3\E) = 3.!∗3.$746 3.6$746 = 0.10843
Setelah  seluruh  nilai  P(Hi\E)  diketahui, maka  jumlahkan  seluruh  nilai  bayesnya  dengan rumus sebagai berikut :

## Bayes = Bayes1 + Bayes2 + Bayes3
>
"#$
= (0.7 * 0.59036) + (0.5 * 0.30120) + (0.3
* 0.10843)
= 0.41325 + 0.15060 + 0.03252 = 0.59637 * 100%
= 59.637%
Contoh  kasus  keguguran  akibat  aneka  saus berbahan dasar telur
Shila  melakukan  diagnosa  dengan menjawab pertanyaan sesuai dengan efek  berikut : E18 = 0.3 = P(E|H18)
E19 = 0.5 = P(E|H19) E20 = 0.3 = P(E\H20) E21 = 0.4 = P(E\H21) Kemudian mencari semesta dengan menjumlahkan dari hipotesa diatas :
= E18 + E19 + E20 + E21 ! "#$
= 0.2 + 0.5 + 0.2 + 0.4 = 1.5
Setelah hasil penjumlahan diatas diketahui,  maka  didapatkan  rumus  yang  akan menghitung nilai semesta sebagai berikut :
P Hi =
P E\Hi  x P Hi ∑ 1 %#$ P E\Hk x P Hk P H18 = P H18 ∑ ! %#$ = 0.2 1.5 = 0.1333 P H19 = P H19 ∑ ! %#$ = 0.5 1.5 = 0.3333 P H20 = P H20 ∑ ! %#$ = 0.4 1.5 = 0.2666 P H21 = P H21 ∑ ! %#$ = 0.2
1.5 = 0.1333
Setelah nilai P(Hi)
diketahui, probabilitas  hipotesis  H  tanpa  memandang evidence  apapun,  maka  langkah  selanjutnya adalah :
= P Hi !
"#$ ∗  P E\Hi − n
=  P(H18)  *  P(E|H18)  +  P(H19)  *  P(E|H19)  + P(H20) * P(E|H20) + P(H21) * P(E|H21) =  (0.1333  *  0.2)  +  (0.3333  *  0.5)  + (0.2666 * 0.4) + (0.1333 * 0.2) =  0.02666+  0.16665  +  0.10664  + 0.02666 = 0.32661
Langkah selanjutnya ialah mencari nilai P(Hi\E) atau probabilitas hipotesis Hi benar jika diberikan evidence E P(H1\E) = 3.8∗ 3.$!!!
3.3!8@@$ = 0.08162
P(H1\E) = 3.6∗ 3.!!!! 3.3!8@@$ = 0.51024
P(H1\E) = 3.5∗ 3.8@@@ 3.3!8@@$ = 0.32650
P(H1\E) = 3.8∗ 3.$!!! 3.3!8@@$ = 0.08162
Setelah  seluruh  nilai  P(Hi\E)  diketahui, maka  jumlahkan  seluruh  nilai  bayesnya  dengan rumus sebagai berikut :
∑ Bayes = Bayes1 + Bayes2 + Bayes3
> "#$ +
Bayes4 = (0.2 * 0.08162) + (0.5 * 0.51024) + (0.4
* 0.32650) + (0.2 * 0.08162)
=  0.01632  +  0.25512  +  0.13060  + 0.01632
= 0.41836 * 100% = 41.836%

## 3.2. Implementasi Program
Tahap selanjutnya  tahap  perancangan adalah  tahap  implementasi  program,  pada  tahap implementasi,  rancangan  form  yang  telah dirancangan  menggunakan  Visual  Basic  2008 adalah sebagai berikut :
1. Menu Login Program
Tampilan  ini  berikan  tentang user  name dan password

## Gambar 1. Tampilan Login
2. Menu Utama
Tampilan atau gambaran halaman depan yang berisikan  beberapa  menu  diantaranya  menu admin, login, diagnose.
Gambar 2. Menu Utama
3. Jenis Makanan Tampilan  untuk  input  data  jenis  makanan penyebab keguguran.

## Gambar 3. Data Jenis Makanan
4. Data Efek Makanan
Tampilan untuk menginput data efek makanan penyebab keguguran.
Gambar 4. Data Efek Makanan
5. Data Pasien
Tampilan untuk input data-data pasien.
Gambar 5. Data Pasien
6. Diagnosa Menampilkan  hasil  diagnose  pada  masing- masing jenis makanan.
Gambar 6. Tampilan Diagnosa
7. Hasil Konsultasi
Tampilan ini berisikan tentang hasil akhit dari hasil konsultasi yang dilakukan.
Gambar 7. Hasil Konsultasi

## 4. KESIMPULAN
Dari  penyelesaian  ini  penulis  dapat mengambil kesimpulan adalah sebagai berikut: 1. Dengan adanya proses mendiagnosa keguguran  pada  ibu  hamil  dapat  mengetahui efek  makanan    dari  proses  yang  dilakukan sistem  berdasarkan  jenis  makanan  yang dikonsumsi oleh ibu hamil.
2. Dengan  menerapkan  metode teorema  bayes sehingga  dapat  mendiagnosa  jenis  makanan dan dapat memberikan hasil diagnosis dengan cepat  beserta  nilai  tingkat  resiko  setiap  jenis efek makanan yang dikonsumsi.
3. Perancangan aplikasi sistem pakar menggunakan Microsoft  Visual  Studio 2008
untuk menghasilkan sebuah sistem yang dapat melakukan proses mendiagnosa jenis makanan.

## 5. REFERENSI
[1] S. N. KHAMZAH and A. Z. Malik, Buah,
Sayur, Makanan, Dan Minuman : Pantangan Keras Ibu Hamil . 1979. [2] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Aplikasi
Pembelajaran Penjaskes Olahraga Basket
Menggunakan Metode Computer Assisted
Instruction  (CAI),” J.  Inform.  Pelita
Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 47–52, 2016.
[3] F.  A.  Sianturi,  B.  Sinaga,  and  P.  M.
Hasugian,  “Fuzzy  Multiple  Attribute Decisison  Macking  Dengan  Metode Oreste Untuk Menentukan Lokasi Promosi,” J.  Inform.  Pelita  Nusant. ,  vol.
3, no. 1, pp. 63–68, 2018.
[4] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,” Mantik  Penusa ,  vol.  2,  no.  1,
pp. 50–57, 2018.
[5] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara,
“Implementation  of  artificial  neural network  to  assesment  the  lecturer‘s performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 420, no. 1, p. 12112, 2018.
[6] V.  M.  M.  Siregar,  “Sistem  Informasi Pendataan  Logistik  Aktiva  Tetap  PT.
Bank  Central  Asia,  Tbk  Kantor  Cabang Pematangsiantar,” SISTEMASI , vol. 7, no. September, pp. 250–258, 2018.
[7] W.  Purba,  S.  Aisyah,  and  S.  P.  Tamba,
“Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Mata  Katarak  Menggunakan Konsep Metode Runut Mundur,” JUSIKOM  PRIMA  (Junal  Sist.  Inf.  Ilmu Komput. Prima) , vol. 1, no. 1, 2017.
[8] V.  M.  M.  Siregar,  “Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Siswa/i  SMA  Swasta  Binaguna  Tanah Jawa  Dengan  Metode  Naive  Bayes,”  in
Prosiding SenNasMUDI 2017 ISBN 978-
602-50396-1-4 , 2017, pp. 66–75.
[9] V.  M.  M.  Siregar,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Insentif  Bulanan Pegawai  Dengan  Menggunakan  Metode Naïve Bayes,” SISTEMASI , vol. 7, no. 2, pp. 87–94, 2018.
[10] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R. Manalu,  “Penerapan  Algoritma  Naive
Bayes Untuk Memprediksi Jumlah
Produksi  Barang  Berdasarkan  Data
Persediaan  Dan Jumlah  Pemesanan  Pada Cv  .  Papadan  Mama  Pastries,” Effrida Manalu  Fricles  Ariwisanto  Sianturi Mamed Rofendy Manalu , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017.