DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v9i1.553

## Sistem Pakar Diagnosa Virus Corona Dengan Metode Naïve Bayes
Arial 11
Fareza Aditiyanto Nugroho 1) ; Arif Fajar Solikin 2) ; Mutiara Dwi Anggraini 3) ; Kusrini 4) 1,2,3,4) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta
1) fareza.1268@students.amikom.ac.id; 2) arif.1311@students.amikom.ac.id;
3) mutiara.1307@students.amikom.ac.id; 4) kusrini@amikom.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
Humans being are faced with non-natural disasters which have bad effect for population on the world. This non-natural disaster is called Corona Virus Disease (COVID-19). This COVID-19 will become a pandemic in 2020. This types of COVID-19 is coming from the Orthocronavirinae. It  belongs  to  the  Coronaviridae  and  the  Nidovirales.  This  type  of  that  virus  has  caused  some disease to birds, mammals and also human being. Therefore, the research was conducted. The result  of  this  research  will  give  the  information  about  system  which  related  the  classification human  being  according  to  their  transmission  to  the  body.  This  research  used  naïve  bayes method. The result of this research is diagnostic system with the level of accuracy 94%. Thus, COVID-19  diagnostic  expert  system  used  to  know  the  level  of  COVID  -19  infections  to  human being. It can help the user knowing the next treatment.
Keywords : Expert System, Naïve Bayes, Coronavirus, Covid-19

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini,  dunia  tengah  mewaspadai penyebaran virus bernama virus corona. Virus Corona (CoV) merupakan bagian dari rangkaian  virus  penyebab  berbagai  penyakit, mulai  dari  influenza  hingga  penyakit  yang lebih  serius  seperti  Middle  East  Respiratory Syndrome  (MERS-CoV)  dan  Severe  Acute Respiratory Syndrome (SARS-CoV). Penyakit yang  disebabkan  oleh  virus  korona  (juga dikenal  sebagai  COVID-19)  ini  merupakan jenis  baru  yang  ditemukan  pada  tahun  2019 dan  belum  pernah  ditemukan  menyerang manusia  sebelumnya.  Kasus  virus  corona pertama kali muncul di Provinsi Wuhan, China dan  menyerang  manusia.  Serangan  dini dianggap pneumonia, dan gejalanya biasanya mirip  dengan  flu.  Gejala  tersebut  antara  lain batuk,  demam,  kelelahan,  sesak  napas  dan kehilangan  nafsu  makan.  Namun,  tidak seperti influenza, virus corona dapat berkembang  pesat,  menyebabkan  infeksi yang  lebih  serius  dan  kegagalan  organ. Keadaan  darurat  ini  terutama  terjadi  pada pasien dengan gangguan kesehatan sebelumnya.  Akibat  cepatnya  penyebaran virus corona, Badan Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan  virus  corona  sebagai  pandemi pada  11  Maret  2020.  Pandemi  atau  pandemi global  mengindikasikan  bahwa  penyebaran COVID-19  sedang  terjadi,  sehingga  hampir tidak  ada  negara  di  dunia  yang  dapat memastikan terlindung dari virus corona [1].
Perkembangan  kondisi  pandemi  COVID- 19  akhir-akhir  ini  semakin  mengkhawatirkan dengan  ditandainya  pertambahan  jumlah
kasus  terkonfirmasi  positif  dari  hari  ke  hari khususnya  di  Indonesia  dan  umumnya  di seluruh  dunia.  Kasus  COVID-19  pertama  di Indonesia  diumumkan  empat  bulan  setelah kasus  pertama  China  diumumkan.  Kasus pertama  di  Indonesia  pada  Maret  2020 sebanyak  2  kasus,  dan  2  kasus  ditemukan kembali pada 6 Maret. Jumlah kasus COVID- 19  terus  bertambah.  Untuk  menentukan apakah seseorang terjangkit  COVID-19, diperlukan pemeriksaan PCR. Hasil penelitian terbaru  menunjukkan  bahwa  beberapa  kasus dapat  menunjukkan  hasil  positif  yang  terus- menerus meskipun tidak ada gejala. Penelitian  di  Korea  Selatan  menunjukkan bahwa  meskipun  tidak  ditemukan  virus  yang mereplikasi  3  minggu  setelah  gejala  pertama muncul,  SARS-CoV-2  RNA  masih  dapat dideteksi  dalam  sampel  RT-PCR  selama  12 minggu.  Bagi  penyintas  COVID-19,  penelitian terbaru  juga  menunjukkan  kemungkinan proses  infeksi  ulang,  karena  antibodi  COVID- 19  di  dalam  tubuh  diperkirakan  akan  hilang dalam  waktu  3  hingga  12  bulan.  Oleh  karena itu,  meskipun  sudah  dinyatakan  sembuh  dari COVID-19, tetap harus menerapkan prosedur kesehatan.
Pertambahan  jumlah  kasus  terkonfirmasi sebagian  besar  disebabkan  oleh  penularan virus antar keluarga dan orang terdekat dalam satu  komunitas,  dimana  seseorang  dengan gejala ringan COVID-19 masih belum menyadari  jika  dirinya  sudah  mulai  terinfeksi virus.  Beberapa  kasus  yang  terjadi,  seorang kakek  di  Jakarta  mengalami  demam,  dimana keluarganya menganggap demam yang
terjadi  adalah  akibat  penyakit  typhus.  Namun Ketika  test  PCR  dilakukan  dan  hasilnya positif,  maka  terjadi  kekhawatiran  di  tengah keluarga  yang  pada  akhirnya  mereka  semua melakukan  test  PCR  dan  diketahui  7  dari  10 anggota  keluarga  terkonfirmasi  positif.  Kasus lain  di  Jawa  Tengah  seorang  pegawai merawat  orang  tuanya  di  rumah  dan  rawat jalan  di  rumah  sakit,  beberapa  hari  kemudian pegawai  tersebut  mengalami  demam  ringan, masuk angin dan kehilangan indera penciumannya untuk sesaat. Ketika kantornya mengadakan rapid test dan hasilnya menunjukkan  reaktif,  kemudian  dilanjutkan PCR  dan  hasilnya  positif,  akhirnya  satu keluarga terkonfirmasi positif semua. Banyaknya  jumlah  kasus  terkonfirmasi  positif menyebabkan  okupansi  rumah  sakit  untuk isolasi  pasien  dan  penanganan  pasien kategori sedang dan berat mengalami lonjakan. Sementara jumlah tenaga keseahatan jumlahnya terbatas.
Berdasarkan  keterangan  resmi  Menteri Kesehatan Republik Indonesia, jumlah tenaga kesehatan  seluruhnya  berjumlah  1,7  juta nakes berbanding 268 juta penduduk Indonesia  dengan  angka  kematian  nakes yang  mencapai  504  jiwa.  Kondisi  ini  telah menyentak  perasaan  dan  pikiran  kita  untuk memberikan  kontribusi  dalam  penanganan pandemic COVID-19 pada tahap edukasi dan pemahaman  masyarakat  tentang  COVID-19. Berangkat dari hal tersebut diatas dilakukanlah  penelitian  tentang  penerapan algoritma  naïve  bayes  pada  system  pakar prediksi COVID-19 untuk memprediksi apakah  seseorang  terinfeksi  virus  CORONA berdasarkan  symtoms  atau  gejala-gejala  fisik yang  dialaminya  untuk  kemudian  diberikan solusi  atau  rekomendasi  tindakan.  Sistem pakar ini melibatkan dua dokter spesialis paru dan spesialis THT-KL, dengan sistem pengambilan keputusan menggunakan algoritma naïve bayes.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Sistem  Pakar  adalah  salah  satu  aplikasi kecerdasan  buatan  yang  paling  umum.  Ini adalah program komputer yang mensimulasikan  keputusan  dan  tindakan seseorang  atau  asosiasi  yang  memiliki  fakta dan  pengalaman  khusus  dalam  bidang tertentu. Biasanya, sistem semacam itu berisi basis  pengetahuan  yang  berisi  pengalaman terakumulasi  dan  seperangkat  aturan  untuk menerapkan  basis  pengetahuan  ke  situasi tertentu.  Fungsi  utama  sistem  pakar  adalah
antarmuka  pengguna,  representasi  data, kesimpulan,  penjelasan,  dll.  Keuntungan  dari sistem  pakar  adalah  untuk  meningkatkan keandalan, mengurangi kesalahan, mengurangi  biaya,  menggunakan  berbagai keterampilan, menyediakan basis data intelijen,  dan  mengurangi  bahaya.  Kerugian dari  sistem  pakar  adalah  tidak  adanya  akal sehat  dan  tidak  ada  perubahan  lingkungan [2].
Sistem  pakar  telah  banyak  digunakan  di berbagai  bidang.  Salah  satunya  digunakan dalam  bidang  kedokteran,  khususnya  untuk diagnosa  penyakit.  Sabreen  dan  Naser menggunakan Sistem Pakar untuk mendiagnosa  penyakit  pergelangan  kaki. Tujuh  penyakit  pergelangan  kaki  telah diidentifikasi dengan Sistem Pakar: Pergelangan  Kaki  Terkilir,  Fraktur  (Fibula), Rheumatoid  Arthritis,  Rheumatoid  Fever, Gout,  dan  Osteoarthritis  (Degenerative  Joint) menggunakan  SL5  Object  Expert  System Language dalam pekerjaan sistem pakar [3].
Dalam  hal  ini,  sistem  pakar  akan digunakan untuk mendiagnosis SARS, MERS, dan  COVID-19.  Ketiga  penyakit  tersebut merupakan  penyakit  infeksi  virus  pernapasan dan  dapat  berakibat  fatal  [4]. Sindrom Pernafasan  Akut  Parah  atau  SARS  adalah infeksi  saluran  pernafasan  yang  disebabkan oleh  SARS-related  coronavirus  (SARS-CoV). Gejala  awalnya  mirip  dengan  flu,  tetapi  akan cepat memburuk. SARS pertama kali ditemukan  di  Guangdong,  Cina  pada  tahun 2002, dan tidak ditemukan sampai awal tahun 2003 [5][6].
Sindrom Pernafasan Timur Tengah (MERS) adalah subtipe baru dari virus korona yang  belum  pernah  ditemukan  menginfeksi manusia  sebelumnya.  Kebanyakan  penderita MERS akan mengalami gangguan pernapasan akut yang parah, disertai demam, batuk, dan sesak napas. Sekitar 3-4 kematian dari 10 pasien yang melaporkan MERS (CFR 30-40%).  Virus  ini  diketahui  pertama  kali menyerang  manusia  di  Yordania  pada  April 2012,  namun  kasus  pertama  yang  dilaporkan adalah  kasus  di  Arab  Saudi  pada  September 2012 [7][8].
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  salah satu  algoritma  dalam  teknologi  klasifikasi yang  mudah  diimplementasikan  dan  cepat dalam  kecepatan  pemrosesan  [9].  Algoritma Naïve  Bayes didasarkan  pada  probabilitas bersyarat.  Ini  menggunakan  Teorema Bayes , rumus  itu  menghitung  probabilitas  dengan menghitung frekuensi nilai dan kombinasi nilai
dalam sejarah data. Teorema Bayes menemukan  probabilitas  suatu  peristiwa terjadi  mengingat  probabilitas  peristiwa  lain yang  telah  terjadi  [10].  Metode  Naïve  Bayes menggunakan model statistik untuk melakukan  proses klasifikasi  data. Metode  ini menghitung nilai probabilitas data uji berdasarkan  data  kasus  yang  sudah  pernah terjadi [11].
Berikut  ini  perhitungan  pada  probabilitas naïve bayes:
𝑃 (𝐴|𝐵) = 𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 ) 𝑃(𝐵) 𝑃(𝐴) …… (1) Keterangan: P (A|B) : Peluang A jika diketahui keadaan jenis gejala B P(B|A) : Peluang evidence B jika diketahui hipotesis A P(B)              :  Probabilitas  B  tanpa  melihat evidence apapun P(A) : Peluang evidence gejala A

## III.  METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  prosedur dan teknik penelitian. Alur penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penentuan dan Pembobotan Gejala
Untuk mengidentifikasi sejauhmana infeksi virus corona pada penderita, sebelumnya  ditentukan  dahulu  pembobotan dari  gejala  yang  akan  digunakan  sebagai indikator.  Gejala-gejala  tersebut  dipilih  sesuai dengan gejala yang dialami. Penentuan gejala terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Gejala ID GEJALA GEJALA G001 Demam  *  atau  merasa  panas  / menggigil G002 Batuk berdahak G003 Sakit tenggorokan G004 Pilek atau hidung tersumbat G005 Nyeri otot atau tubuh G006 Sakit kepala G007 Kelelahan (mailase) G008 Dalam  14  hari  pernah  melakukan perjalanan  ke  daerah  negara terjangkit  atau  daerah  dengan transmisi lokal? G009 Dalam  14  hari  terakhir  apakah pernah  kontak  dengan  kasus konfirmasi  atau  probable  COVID 19? G010 Pernah  mengikuti  acara  yang melibatkan banyak orang G011 Demam > 37 o C G012 Batuk kering G013 Kehilangan rasa atau bau (anosmia) G014 Hidung tersumbat G015 Konjungtivitis (juga dikenal sebagai mata merah) G016 Sakit tenggorokan, G017 Sesak atau Sulit bernafas G018 Nafas cepat G019 Berbagai jenis ruam kulit G020 Mual atau muntah G021 Kehilangan selera makan G022 Kebingungan G023 Nyeri  atau  tekanan  yang  terus- menerus di dada G024 Diabetes G025 Hipertensi G026 Gagal Ginjal G027 Diare G028 Kegelisahan G029 Depresi
ID GEJALA GEJALA G030 Hasil test PCR positif G031 Tidak ada gejala apapun
Secara  umum,  terdapat  tujuh  kategori kasus  infeksi  virus  corona,  yaitu  kasus terkonfirmasi,  kasus  probable,  kasus  berat, kasus  sedang,  kasus  ringan,  kasus  tanpa gejala,  dan  kasus  kontak  erat.  Klasifikasi infeksi  virus  corona  diberikan  oleh  pakar penyakit dalam seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Daftar Klasifikasi Penyakit

## ID PENYAKIT PENYAKIT
G01 Kasus Terkonfirmasi G02 Kasus Probable G03 Suspek Kategori Berat G04 Suspek Kategori Sedang G05 Suspek Kategori Ringan G06 Tanpa Gejala Adapun berbagai upaya penanggulangan wabah corona dengan beberapa tindak
penanggulangan
berdasarkan  klasifikasi  infeksi  virus  corona. Solusi infeksi corona berdasarkan kategorinya diberikan  oleh  pakar  penyakit  dalam  seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Daftar Solusi
ID SOLUSI SOLUSI S001 Istirahat yang cukup, minum air putih yg  banyak  dan  konsumsi  obat penurun panas S002 Minum banyak air putih dan istirahat cukup.  Bila  perlu  minum  antibiotik atau  obat  batuk  yang  mengandung ekspektoran seperti bromhexine HCl dan guaifenesin S003 Minum  obat  pereda  sakit  atau antibiotik,  hindari  kontak  dengan orang  yang  sakit  dan  rajin  cuci tangan S004 Gunakan  pelembap  atau  penguap hidung,  Tempelkan  handuk  basah dan  hangat  pada  wajah,  Minum  air yang cukup dan konsumsi obat yang mengandung dekongesten S005 Istirahat yang cukup dan minum obat pereda  nyeri  /  paracetamol,  hindari angkat  beban  yang  berat  dan lakukan  peregangan  bagian  tubuh yang nyeri S006
Istirahat yang cukup dan minum obat
ID
SOLUSI SOLUSI
pereda sakit kepala / paracetamol S007 Istirahat  yang  cukup,  konsumsi vitamin  C  dan  perbanyak  makanan bergizi S008 Saat tiba di rumah setelah bepergian, segera mandi dan berganti  pakaian  sebelum  kontak dengan anggota keluarga di rumah S009 Gunakan Masker, Cuci tangan pakai sabun dan  air  mengalir  selama 40-60  detik atau  menggunakan  cairan  antiseptik berbasis alkohol (handsanitizer) minimal  20 –  30  detik.  Hindari menyentuh  mata,  hidung  dan  mulut dengan tangan yang tidak bersih S010 Menjaga  jarak  minimal  1  meter dengan orang lain untuk menghindari  terkena  droplet  dari orang yang yang batuk atau bersin S011 Membatasi  diri  terhadap  interaksi  / kontak dengan orang lain yang tidak diketahui status kesehatannya S012 Meningkatkan  daya  tahan  tubuh dengan  menerapkan  pola  hidup bersih  dan  sehat  (PHBS)  seperti konsumsi  gizi  seimbang,  aktivitas fisik  minimal  30  menit  sehari, istirahat yang cukup termasuk pemanfaatan kesehatan tradisional. S013 Konsumsi Vitamin C (untuk 14 hari), dengan pilihan Tablet Vitamin C non acidic 500 mg/6-8 jam oral (untuk 14 hari)  atau  Tablet  isap  vitamin  C  500 mg/12 jam oral (selama 30 hari) S014 Apabila  sakit  menerapkan  etika batuk  dan  bersin.  Jika  berlanjut segera berkonsultasi dengan dokter/tenaga kesehatan S015 Istirahat yang cukup, minum air putih yg  banyak  dan  konsumsi  obat penurun panas S016 Minum  air  hangat,  konsumsi  obat pereda  batuk  yang  mengandung Antihistamin,  Diphenhydramine,  dan amonium klorida S017 Istirahat  yang  cukup,  konsumsi vitamin  C  dan  perbanyak  makanan bergizi S018 Konsultasikan ke Dokter S019 Gunakan  pelembap  atau  penguap hidung,  Tempelkan  handuk  basah dan  hangat  pada  wajah,  Minum  air yang cukup dan konsumsi obat yang mengandung dekongesten S020 Banyak  istirahat,  minum  air  putih yang  cukup,  minum  antibitoik  / konsultasikan ke dokter
ID SOLUSI SOLUSI
S021 Hindari mengucek mata, segera cuci tangan apabila tidak sengaja menyentuh  mata,  jika  terasa  kotor bersihkan dengan kapas yang
dibasahi  air  bersih  dan  hindari menggunakan lensa kontak. S022 Minum  obat  pereda  sakit  atau antibiotik,  hindari  kontak  dengan orang  yang  sakit  dan  rajin  cuci tangan S023 Istirahat dan atur pernapasan, Konsultasikan ke dokter S024 Istirahat  total,  intake  kalori  adekuat, kontrol elektrolit, status hidrasi
(terapi cairan), dan oksigen S025 Istirahat yang cukup, minum air putih yg  banyak  dan  konsumsi  obat penurun panas S026 Gunakan  obat  gatal  dan  periksakan ke  dokter  jika  ruam  kulit  semakin parah S027 Oleskan  minyak  kayu  putih  pada perut, minum air hangat S028 Konsultasikan ke dokter/psikolog S029 Konsumsi obat sesuai dengan penyebab  nyeri,  apakah  karena masalah jantung, paru-paru, kolesterol atau batuk S030 Pikiran  positif:  menjauhkan  dari informasi  hoax,  mengenang  semua pengalaman  yang  menyenangkan, bicara  pada  diri  sendiri  tentang  hal yang positif (positive self-talk), responsif  (mencari  solusi)  terhadap kejadian,  dan  selalu  yakin  bahwa pandemi  akan  segera  teratasi,  jika perlu hubungi psikolog
S031 Isolasi Mandiri 14 hari S032 Isolasi Mandiri 14 hari dan kontrol ke FKTP S033 Isolasi 14 hari di rumah sakit darurat covid S034 Isolasi 14 hari di rumah sakit rujukan covid S035 Menerapkan adaptasi kebiasaan baru dengan melaksanakan protokol kesehatan dalam setiap aktivitas

## 4.2 Interface Pengguna
Sistem  pakar  dalam  penelitian  ini  adalah sistem  pakar  berbasis  web.  Untuk  dapat melakukan  proses  diagnostik,  pengguna harus  masuk  terlebih  dahulu.  Jika  pengguna tidak  memiliki  nama  login  dan  kata  sandi, pengguna dapat memilih menu login. Tampilan  awal  web  sistem  pakar  diagnosa covid-19 dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Interface Web Sistem Pakar
Setelah pengguna berhasil login, pengguna  dapat  memulai  proses  konsultasi. Konsultasi  dilakukan  dalam  tiga  tahap: memilih gejala, meninjau gejala, dan mendapatkan  hasil  konsultasi.  Untuk  memilih gejala,  pengguna  harus  memberikan  daftar gejala  yang  dialami.  Halaman  konsultasi dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Halaman Konsultasi
Setelah  pengguna  menentukan  jawaban yang  dipilih,  pengguna  dapat  melanjutkan proses  untuk  mendapatkan  hasil  konsultasi. Hasil  konsultasi  akan  menunjukkan  sejauh mana  virus  menginfeksi  tubuh  manusia  dan solusinya.  Halaman  hasil  identifikasi  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Identifikasi

## 4.3 Implementasi Perhitungan
Berikut  merupakan  contoh  implementasi penghitungan untuk mendapatkan hasil diagnose  virus  corona.  Persamaan  yang digunakan  pada  penghitungan  ini  adalah persamaan  (1).  Pada  Gambar  5  sistem menampilkan keseluruhan gejala yang mungkin dialami pengguna. Pengguna dihadapkan  pada  selection  box  daftar  gejala. Berdasarkan  Gambar  5  pengguna  memilih  6 gejala yang dialami.
Gambar 5. Pemilihan Gejala
Berdasarkan Gambar 6 diperoleh kesimpulan  berdasarkan  gejala  yang  dialami pengguna  sebelumnya  berikut  dengan  solusi yang  dapat  dilakukan  sebagai  langkah  awal penanganan sebelum selanjutnya mendapatkan tindakan medis yang tepat.

## Gambar 6. Hasil Konsultasi

## 4.4 Pengujian dan Responden
Pengujian  yang  dilakukan  oleh  sistem pakar  diagnosis  virus  corona  dilakukan dengan metode black box. Lakukan penghitungan manual dan bandingkan
hasilnya dengan hasil konsultasi sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa hasil perhitungan  manual  sama  dengan  hasil konsultasi sistem.
Setelah dilakukan uji black box, berdasarkan  Gambar  7,  dilakukan  uji  sistem pakar  diagnosa  virus  corona  pada  beberapa narasumber.  Narasumber  terdiri  dari  17 orang,  berusia  antara  15-55  tahun,  dan melakukan  rapid  test  di  berbagai  tempat. Gambar 5 menunjukkan bahwa, 47% responden  mengalami  gejala  ringan,  18% mengalami  gejala  sedang,  17%  mengalami gejala  berat,  6%  probable,  6%  terkonfirmasi mengidap covid-19, dan 6% tanpa gejala.

## Gambar 7. Diagram Klasifikasi Infeksi Virus Corona
Gambar  8  menunjukkan  bahwa  dari  17 data  uji  tersebut  dilakukan  pengujian  validasi dengan cara membandingkan keluaran sistem dengan  pendapat  pakar.  Dari  17  data  uji terdapat 1 data uji yang tidak cocok. Sehingga didapatkan  tingkat  kesesuaian  sistem  pakar ini  sebesar  94,12%  dan  5,88%  hasil konsultasi  sistem  pakar  tidak  sesuai  dengan
hasil  konsultasi  dokter  dan  tenaga  kesehatan masing-masing responden.

## Gambar 8. Diagram Kesesuaian Sistem Pakar
Gambar  9  menunjukkan  bahwa  untuk kasus  yang  dikonfirmasi,  hasil  sistem  pakar dan  hasil  pakar  adalah  1.  Untuk  kasus  yang memungkinkan,  hasil  dari  sistem  pakar  dan hasil  pakar  adalah  1.  Untuk  kasus  yang parah,  hasil  ahli  adalah  1.  Hasil  sistem  dan pakar  adalah  3.  Untuk  kasus  dengan  gejala sedang, hasil sistem pakar adalah 3 dan hasil pakar  adalah  4.  Untuk  gejala  yang  lebih ringan  diperoleh  hasil  sistem  pakar  8  dan hasil  pakar 7.  Untuk  kasus  asimtomatik,  hasil sistem pakar dan hasil pakar adalah 1.

## Gambar 9. Grafik Perbandingan Hasil

## V.  PENUTUP
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  diagnosa virus  corona  memenuhi  persyaratan  ahli  obat internal  dengan  tingkat  kualifikasi  94%. Sehingga,  sistem  pakar  ini  dapat  membantu user  untuk  mengetahui  sejauhmana  virus corona  menginfeksi  tubuh  supaya  dapat diketahui  langkah  apa  yang  sebaiknya dilakukan.  Namun,  penelitian  ini  masih memiliki  banyak  kekurangan,  antara  lain
pengujian hanya menggunakan metode blackbox.  Oleh  sebab  itu,  pengembangan pada penelitian berikutnya sangat diharapkan. Pengembangan yang diharapkan pada penelitian berikutnya adalah pengujian
whitebox  dan  greybox,  serta  konfirmasi  yang lebih lanjut dan intens dengan dokter penyakit dalam terkait sistem pakar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  No  and  N.  Mona,  “Konsep  Isolasi Dalam Jaringan Sosial Untuk Meminimalisasi Efek Contagious (Kasus  Penyebaran  Virus  Corona  Di Indonesia),” J.  Sos.  Hum.  Terap. ,  vol.
2, no. 2, pp. 117 –125, 2020.
[2] J.  Singla,  D.  Grover,  and  A.  Bhandari, “Medical Expert Systems  for Diagnosis of  Various  Diseases,” Int.  J.  Comput.
Appl. , vol. 93, no. 7, pp. 36 –43, 2014.
[3] L.  R.  Fleaih,  “Expert  system  for Diagnosing  Kidney  diseases,” Int.  J. Comput.  Technol. ,  vol.  14,  no.  3,  pp. 5517 –5528, 2015. [4] A. Hananti, “Ketahui Perbedaan COVID- 19  dengan  SARS  dan  MERS,” 2020. [Online]. Available: https://www.alodokter.com/ketahui- perbedaan-covid-19-dengan-sars-dan- mers.
[5] M. D. C. Pane, “SARS,” 2020. [Online].
Available: https://www.alodokter.com/sars. [6] J. S. M. Peiris et al. , “Coronavirus as a possible cause of severe acute respiratory  syndrome,” Lancet ,  vol. 361, no. 9366, pp. 1319 –1325, 2003. [7] Admin,  “Middle  East  Respiratory Syndrome (MERS).” [Online]. Available: https://covid19.kemkes.go.id/penyakit- virus/middle-east-respiratory-
syndrome-mers/.  [Accessed:  07-Jul- 1BC].
[8] A.  Zumla,  D.  S.  Hui,  and  S.  Perlman, “Middle  East  respiratory  syndrome,” Lancet ,  vol.  386,  no.  9997,  pp.  995 – 1007, 2015.
[9] M.  F.  A.  Saputra,  T.  Widiyaningtyas, and A. P. Wibawa, “Illiteracy
Classification  Using  K  Means-Naïve Bayes  Algorithm,” JOIV    Int.  J. Informatics  Vis. ,  vol.  2,  no.  3,  p.  153, 2018.
[10] R.  An usha  and A. Prof,  “Predicting the
Student’s Preference Between
Conventional Learning and E- Learn ing,”  vol.  29,  no.  4,  pp.  5917– 5922, 2020.
[11] U.  Erkan  and  L.  Gökrem,  “the Classification  of  the  Students  Success Via  the  Informations  Existing  in  E- School System,” Int. J. Educ. Res. , vol.
4, no. 4, pp. 225 –232, 2016.