## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1104 − 1110 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2226

## Sistem Pakar Menggunakan Teorema Bayes Dalam Rekomendasi Penentuan Jenis Anestesi Pada Pasien
Siti Julianita Siregar * , Kartika Sari
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1,* siti.julianita18@gmail.com, 2 kartikasari.skom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: siti.julianita18@gmail.com Submitted: 31/08/2022 ; Accepted: 24/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Penelitian ini membahas persoalan yaitu pada proses penentuan jenis anestesi bagi pasien sebelum melaksanakan operasi. Dalam menentukan jenis anestesi yang cocok berdasarkan kondisi yang dialami oleh pasien, umumnya dokter spesialis anestesi ataupun anestesiolog masih menggunakan cara yang umum yaitu dengan cara melakukan wawancara berkaitan dengan gejala yang di  alami  oleh pasien  sebelum  anestesi  dilakukan kepada  pasien  yang  akan  di  operasi.  Kemudian  dokter  spesialis  anestesi  akan menuliskan  hasil  dari  wawancara  tersebut  kedalam  bentuk  laporan  tertulis  dan  akan  menyesuaikan  hasil  wawancara  berkaitan dengan  gejala  yang  dialami  dengan  pedoman  anestesi  yang  ada.  Dan  hal  tersebut  tentunya  akan  lebih  memakan  waktu  dalam penyesuaian hasil gejala pasien dengan jenis anestesi yang akan diberikan. Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat,  penentuan  jenis  anestesi  yang  akan  diberikan  kepada  pasien  sebelum  dilakukan  dapat  diatasi  dengan  membangun  suatu sistem informasi yang mampu mengadopsi proses dan cara berfikir manusia yaitu Artifical Intelligence atau kecerdasan buatan yang  sering  disebut  Sistem  Pakar.  Dalam  hal  ini,  aplikasi  cerdas  dalam  penentuan  jenis  anestesi  pada  pasien berbasis  android dirancang dengan menggunakan perhitungan metode Teorema Bayes, dan memungkinkan bagi seorang dokter anestesi maupun anestesiolog dalam melakukan pemberian anestesi untuk pasien sebelum seorang pasien melangkah pada tahapan operasi. Dengan demikian juga dapat menyebabkan produktivitas kerja semakin meningkat dan waktu yang digunakan menyelesaikan pekerjaan semakin singkat.
Kata Kunci: Anaestesi; Android; Sistem Pakar; Teorema Bayes
Abstract− This study discusses the problem, namely the process of determining the type of anesthesia for patients before carrying out  surgery.  In  determining  the  appropriate  type  of  anesthesia  based  on  the  conditions  experienced  by  the  patient,  generally anesthesiologists  or  anesthesiologists still  use the  common  method,  namely  by  conducting  interviews  related  to  the  symptoms experienced by patients before anesthesia is carried out on patients who will be operated on. Then the anesthesiologist will  write down the results of the interview in the form of a written report and will adjust the results of the interview related to the symptoms experienced with the existing anesthesia guidelines. And this will certainly take more time in adjusting the results of the p atient's symptoms to the type of anesthesia that will be given. Along with the rapid development of technology, determining the type o f anesthesia that will be given to the patient before it is carried out can be overcome by building an information system that  is able to adopt the process and way of thinking of humans, namely Artificial Intelligence or artificial intelligence which is often  called the Expert System. In this case, a smart application in determining the type of anesthesia in android-based patients is designed using the Bayes Theorem calculation method, and it is possible for an anesthesiologist and anesthesiologist to administer anesthesia to a patient before a patient steps into the operation stage. Thus, it can also cause work productivity to increase and the time used to complete the work is getting shorter.
Keywords : Expert System; Anestesi; Bayes Theorem; Android

## 1. PENDAHULUAN
Anestesi pertama kali ditemukan pada tahun 1846 oleh William Thomas Green Morton dan terus berkembang hingga sampai sekarang ini. Pada awal mulanya anestesi hanya digunakan untuk menghilangkan kesadaran dan rasa nyeri pada  pasien  yang  akan  menuju  operasi.  Akan  tetapi  anestesi  pada  zaman  sekarang  ini  prosesinya  jauh  lebih  aman untuk  pasien  dibandingkan  dengan  zaman  dahulu  yang  dipengaruhi  dengan  kemajuan  zaman  sehingga  anestesi menjadi lebih menyenangkan. Dalam hal pemberian anestesi kepada pasien, yang bertanggung jawab akan hal tersebut yaitu  dokter  spesialis  anestesi  dan  selain  itu  bertanggung  jawab  juga  terhadap  keseluruhan  operasi  dan  juga mengoptimalkan kondisi komorbiditas dari pasien [1].
Dalam menentukan jenis anestesi yang sesuai berdasarkan kondisi yang dialami oleh pasien, umumnya dokter spesialis anestesi menggunakan cara umum yaitu dengan melakukan wawancara berkaitan dengan gejala yang di alami oleh pasien sebelum anestesi dilakukan kepada pasien yang akan di operasi. Kemudian dokter spesialis anestesi akan menuliskan hasil dari wawancara tersebut kedalam bentuk laporan tertulis dan akan menyesuaikan hasil wawancara berkaitan  dengan  gejala  yang  dialami  dengan  pedoman  anestesi  yang  ada.  Dan  hal  tersebut  tentunya  akan  lebih memakan waktu dalam penyesuaian hasil gejala pasien dengan jenis anestesi yang akan diberikan.
Seiring dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, penentuan jenis anestesi pada pasien pra-operasi pada  dasarnya  dapat  diatasi  dengan  membangun  suatu  aplikasi  cerdas  yang  mampu  mengadopsi  proses  dan  cara berfikir  manusia  yaitu  dengan  kaidah Artifical  Intelligence atau  kecerdasan  buatan  atau  juga  yang  sering  disebut Sistem Pakar ( Expert System ) [2].
Kemudian  untuk  mendiagnosa  jenis  anestesi  yang  akan  diberikan  kepada  pasien,  menggunakan  basis pengetahuan kepakaran ahli anestesi dengan mengembangkan konsep Artificial Intelegence . Sistem Pakar yang akan dirancang nantinya dapat digunakan dalam melakukan identifikasi dan diagnosa terhadap pasien berdasarkan gejala klinis yang dialami oleh pasien yang perhitungannya dengan menerapkan metode Teorema Bayes [3].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1104 − 1110 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2226
Pada  penelitian  ini,  aplikasi  yang  akan  dikembangkan  dengan  berbasis  sistem  pakar  tersebut  yaitu  dengan menggunakan perhitungan metode Teorema Bayes, sehingga nantinya dapat diketahui jenis anestesi yang sesuai bagi pasien berdasarkan rule (aturan) yang ditentukan berdasarkan pengetahuan tentang anestesi. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan mampu memberikan kemanfaatan bagi  para dokter spesialis anestesi  yaitu berupa teknologi Sistem Pakar.
Beberapa penelitian terdahulu yang menerapkan metode Teorema Bayes dalam system pakar yaitu seperti pada penelitian  Ramadhan  (2019)  yang  meneliti  tentang  penerapan  Teorema  Bayes  dan  Euclidean  Probability  untuk diagnosa Dermatic Bacterial dengan  hasil yang diperoleh yaitu kedua metode tersebut  mampu dalam  mendiagnosa penyakit Dermatic Bacterial [4]. Kemudian peneilitian dari Zunaidi et al (2021) menerapkan Teorema Bayes untuk diagnose  penyakit  pada  tanaman  pisang  dengan  hasil  yang  diperoleh  yaitu  Teorema  Bayes  mampu  dalam menghasilkan output pada penyakit tanaman pisang dengan hasil akurasi percobaan yaitu sebesar 83 % [5]. Penelitian oleh Sidauruk & Pujianto (2017) menerapkan metode Teorema Bayes untuk diagnose penyakit tanaman kelapa sawit dengan hasil akhir yang diperoleh yaitu system yang dibangun mampu dalam mendiagnosa penyakit tanaman sawit beserta nilai probabilitas atau nilai tingkat kepercayaan serta solusi pengobatan terhadap penyakit tanaman sawit [6]. Penelitan  dari  Murni  &  Riandari  (2018)  menerapkan  metode  Teorema  Bayes  untuk  diagnosa  penyakit  lambung dengan hasil pengujian system yang diperoleh yaitu dengan nilai  keyakinan sebesar 82 % [7]. Dan penelitian dari Sulardi & Witanti (2020) menerapkan metode Teorema Bayes untuk diagnosa penyakit anemia dengan hasil pengujian yang dilakukan yaitu memperoleh nilai akurasi pengujian sebesar 90 % [8].
Aplikasi pada penelitian ini dirancang berbasis android dan dapat diakses kapanpun itu bagi dokter spesialis anestesi dalam mengidentifikasi jenis anestesi bagi pasien sesuai dengan kondisi yang dimiliki oleh pasien, sehingga dapat  digunakan  sebagai  pengambilan  keputusan  untuk  penentuan  anestesi  dari  awal  pra-operasi  dengan menggunakan aplikasi berbasis Android.
Tujuan dari pembangunan aplikasi berbasis Android agar dapat digunakan dengan mudah oleh banyak dokter spesialis anestesi dengan salah satu keunggulannya dapat memberikan kemudahan dan mempersingkat waktu dalam melakukan  identifikasi  jenis  anestesi  bagi  pasien  sebelum  melakukan  operasi  serta  menjadi  pengetahuan  terbaru terhadap penggunakan dan penerapan teknologi Sistem Pakar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metoda merupakan susunan yang logis dan sistemastis untuk memecahkan suatu masalah atau untuk mecapai tujuan tertentu.  Sistem  pakar  untuk  identifikasi  jenis  anestesi  pada  pasien  menggunakan  metode Teorema  Bayes dapat diterapkan berdasarkan gejala-gelaja yang terjadi pada pasien pra-operasi. Adapun tahapan dalam proses identifikasi dalam penentuan jenis anestesi terhadap pasien pra-operasi dengan metode Teorema Bayes yaitu sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1104 − 1110 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2226
a. Analisis Permasalahan
Permasalahan  yang  telah  dikemukakan  yaitu  proses  pemberian  anestesi  yang  dilakukan  oleh  dokter  spesialis anestesi sebelum pasien melakukan operasi. Sehingga diperlukan suatu aplikasi cerdas berbasis sistem pakar yang dapat  mempermudah  dokter  spesialis  anestesi  untuk  memperoleh  jenis  anestesi  yang  diberikan  pada  pasien sebelum melakukan operasi.
b. Studi Literatur
Studi Literatur bertujuan untuk memperoleh landasan teori yang bersumber dari penelitian-penelitian sebelumnya baik  berupa jurnal, buku ataupun literatur terkait. Kemudian bertujuan untuk  memastikan bahwa permasalahan yang  diangkat  dapat  diselesaikan.  Dalam  hal  ini  Ketua  Peneliti  dan  Anggota  Peneliti  bersama-sama  mencari, mengumpulkan,  dan  menganalisa  sumber-sumber  pustaka  yang  sesuai  dengan  kasus  dan  berkaitan  dengan Anestesi, Sistem Pakar dan Metode Teorema Bayes.
c. Pembentukan Basis Pengetahuan
Pengetahuan sistem pakar adalah penggunaan pengetahuan yang ada untuk mentransfer pengetahuan pakar dari pakar ke sistem komputer. Untuk mentransfer pengetahuan dari  para pakar ke dalam sistem komputer, terlebih dahulu  harus  disuntikkan  ke  dalam  tabel  media  penyimpanan  data  pengetahuan,  kemudian  menjadi  sumber pengetahuan  komputer.  Sumber  pengetahuan  pakar  tersebut  tentunya  menjadi  acuan  dasar  bagi  sistem  untuk menarik kesimpulan, sehingga tabel basis pengetahuan ini dapat benar-benar menentukan proses perhitungan dan hasil diagnosa untuk menentukan jenis anestesi bagi pasien.
d. Pembentukan Rule (Basis Aturan)
Dalam  menentukan  jenis  anestesi  yaitu  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dialami  oleh  pasien  pra-operasi,  maka disusunlah rule (basis  aturan)  terlebih  dahulu  berdasarkan  kaidah  formulasi  dari  metode  teorema  bayes  yang berbentuk pasangan keadaan aksi ( condition-action )” JIKA (IF) keadaan terpenuhi atau terjadi MAKA (THEN)” maka suatu aksi akan terjadi.
e. Penerapan Metode Teorema Bayes
Rumus perhitungan berdasarkan gejala-gejala yang dialami pasien tersebut dihitung dengan formula pada metode Teorema Bayes. Setelah perhitungan dengan metode Teorema Bayes dalam menentukan jenis anestesi berdasarkan gejala yang dialami oleh pasien dan hasil diagnosanya akan diimplementasikan kedalam aplikasi berbasis Android.
f. Perancangan Antarmuka
Perancangan Antarmuka untuk mengetahui gambaran aplikasi android yang akan dibangun.
g. Implementasi Sistem
Sistem  ini  akan  dibangun  berbasis  Android  yang  dapat  dipergunakan  untuk  mendapatkan  hasil  dari  penerapan metode  yang  telah  dilakukan  sehingga  nantinya  masyarakat  yang  akan  menggunakan  sistem  tersebut  dapat mengetahui identifikasi jenis anestesi.

## 2.2 Anastesi
Kata anestesi diciptakan oleh Oliver W. Holmes yang berasal dari bahasa Yunani berupa anaisthēsis, dimana an-, yang berarti “tanpa” dan aisthēsis, yang berarti “sensasi”. Anestesi merupakan proses untuk menghilangkan sensasi dengan atau tanpa disertai hilangnya kesadaran sebelum dilakukan prosedur pembedahan dan berbagai prosedur medis lainnya yang dapat menimbulkan rasa sakit [9].

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem .. pakar .. adalah .. salah . satu . cabang . Artificial . Intellegence yang .. membuat .. penggunaan  secara  luas  knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang pakar [10]. Seorang pakar mempunyai keahlian dalam bidang  tertentu,  serta  mempunyai  kemampuan  khusus  yang  orang  lain  tidak  menyamai  bidang  yang  dimilikinya. Sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli [11]. Diharapkan dengan sistem ini, orang awam dapat  menyelesaikan masalah tertentu baik  ‘sedikit’ rumit  ataupun rumit  sekalipun tanpa bantuan para ahli dalam bidang tersebut. Sedangkan bagi para ahli, sistem ini dapat digunakan sebagai asisten yang berpengalaman.

## 2.4 Teorema Bayes
Metode  bayes  adalah  salah  satu  pendekatan  untuk  sebuah  ketidak  tentuan  yang  diukur  dengan  probabilitas  atau kemungkinan  [12][13].  Pada  Teorema  Bayes,  nantinya  akan  diperoleh  informasi-informasi  dalam  bentuk  nilai probabilitas untuk setiap alternatif yang ada pada permasalahan yang sedang dikaji yang nantinya akan menghasilkan nilai  kepastian  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan.  Teorema  Bayes  ataupun  juga  teori  probabilitas  bayesian merupakan satu dari cabang teori stastistik matematik yang memungkinkan kita untuk membuat satu model ketidak pastian  dari  suatu  kejadian  yang  terjadi  dengan  menggabungkan  pengetahuan  umum  dengan  fakta  dari  hasil pengamatan [14]. Adapun algoritma yang diterapkan dalam metode teorema bayes yaitu [15]: a. Menentukan penyakit dan gejalanya (basis pengetahuan)
b. Menentukan basis aturan (rules)
c. Menentukan probabilitas berdasarkan bukti dan dugaan dengan rumus:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1104 − 1110 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2226
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (1)
d. Menghitung hasil probabilitas dengan menggunakan rumus:
∑ 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠1 + ⋯ + 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠𝑛 3 𝑘=1
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembentukan Basis Pengetahuan
Data jenis anestesi pada penelitian ini dikutip berdasarkan ketetapan dari American Society Anesthesiologist (ASA) dengan jumlah klasifikasi anestesi sebanyak 6 kategori. Adapun data klasifikasi jenis anestesi pada pasien berdasarkan ketetapan dari ASA antara lain dapat dilihat dari Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Klasifikasi Jenis Anestesi Pada Pasien Kode Klasifikasi Anestesi Keterangan P01 ASA I Pasien Normal dan Sehat P02 ASA II Pasien dengan penyakit sistemik ringan hingga moderat, tanpa keterbatasan untuk melakukan aktivitas P03 ASA III Pasien dengan penyakit sistemik berat, dengan keterbatasan melakukan aktivitas P04 ASA IV Pasien dengan penyakit sistemik berat yang mengancam nyawa P05 ASA V Pasien sakit berat yang kemungkinan tidak selamat tanpa operasi P06 ASA VI Pasien dengan brain dead yang organnya akan diambil untuk didonorkan
Kemudian  menentukan  jenis  gejala  beserta  dengan  nilai  bobot  kepastian  dari  masing-masing  gejala  yang ditentukan. Dan pada Tabel 2 berikut merupakan daftar gejala-gejala yang diukur dalam menentukan jenis anestesi pada pasien.
Tabel 2. Data Jenis Gejala Pada Pasien Kode Gejala Gejala Nilai Gejala G01 Hemoglobin rendah 0.9 G02 Hemoglobin normal 0.8 G03 Hemoglobin tinggi 0.8 G04 Lekosit rendah 0.5 G05 Lekosit normal 0.8 G06 Lekosit tinggi 0.8 G07 Trombosit rendah 0.7 G08 Trombosit normal 0.8 G09 Trombosit tinggi 0.6 G10 Tekanan darah rendah 0.8 G11 Tekanan darah normal 0.8 G12 Tekanan darah tinggi 0.6 G13 Denyut nadi rendah 0.8 G14 Denyut nadi normal 0.8 G15 Denyut nadi tinggi 0.7 G16 Frekuensi nafas cepat 0.8 G17 Frekuensi nafas normal 0.8 G18 Frekuensi nafas lambat 0.8 G19 Suhu badan tinggi 0.5 G20 Suhu badan normal 0.8 G21 Suhu badan rendah 0.8 G22 Gula darah tinggi 0.8 G23 Gula darah normal 0.5 G24 Gula darah rendah 0.8 G25 TBC 0.8 G26 Tidak TBC 0.6 G27 Paru-paru basah 0.8 G28 Tidak paru-paru basah 0.7 G29 Jantung koroner 0.8 G30 Tidak jantung koroner 0.7 G31 Jantung membesar 0.8 G32 Jantung tidak membesar 0.6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1104 − 1110 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2226
Tabel 3. Nilai Range Persentase Kemungkinan Hasil Identifikasi
No. Range Bobot Nilai Kepastian (%) Keterangan 1. 0 s/d 0.2 0 s/d 0.20 Tidak Pasti 2. >0.2 s/d 0.4 >0.20 s/d 0.40 Kurang Pasti 3. >0.4 s/d 0.6 >0.40 s/d 0.60 Mungkin 4. >0.6 s/d 0.8 >0.60 s/d 0.80 Pasti 5. >0.8 1 Sangat Pasti
Dan pada Tabel 4 berikut menampilkan hasil identifikasi dari relasi antara klasifikasi jenis anestesi dengan data jenis gejala pada pasien:
Tabel 4. Identifikasi Antara Klasifikasi Jenis Anestesi dan Gejala
Kode Gejala Jenis Anestesi P01 P02 P03 P04 P05 P06 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 ✓ ✓ G28 G29 ✓ ✓ G30 G31 ✓ ✓ G32

## 3.2 Pengujian dengan Metode Teorema Bayes
Pada pengujian ini dilakukan ujicoba skenario untuk mengidentifikasi klasifikasi dari jenis anestesi, adapun skenario tersebut adalah dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Uji Coba Kode Gejala Gejala G02 G04 G16 G19 Hemoglobin normal Lekosit rendah Frekuensi nafas cepat Suhu badan tinggi
Adapun perhitungan Teorema Bayesnya berdasarkan penjumahan nilai probabilitas dari setiap evidence untuk masing-masing hipotesis yaitu sebagai berikut:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 1104 − 1110 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2226
a. Jenis Anestesi Kategori ASA – I:
𝑃(𝐻1|𝐸2𝐸4𝐸19) = 0.022 (0.022) + (0.092) + (0.009) + (0.101) + (0.054) = 0.022 0.278 = 0.1235 b. Jenis Anestesi Kategori ASA – II: 𝑃(𝐻2|𝐸2𝐸4) = 0.092 (0.022) + (0.092) + (0.009) + (0.101) + (0.054) = 0.092 0.278 = 0.3309 c. Jenis Anestesi Kategori ASA – III: 𝑃(𝐻3|𝐸2𝐸4) = 0.009 (0.022) + (0.092) + (0.009) + (0.101) + (0.054) = 0.009 0.278 = 0.0327 d. Jenis Anestesi Kategori ASA – IV:
𝑃(𝐻4|𝐸2𝐸19) = 0.101 (0.022) + (0.092) + (0.009) + (0.101) + (0.054) = 0.101 0.278 = 0.3633 e. Jenis Anestesi Kategori ASA – V: 𝑃(𝐻1|𝐸2𝐸16𝐸19) = 0.054 (0.022) + (0.092) + (0.009) + (0.101) + (0.054) = 0.101 0.278 = 0.1942
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  metode  teorema  bayes  maka  dapat  disimpulkan  berdasarkan gejala  yang  dipilih  dari  jenis  anestesi,  maka  probabilitas  atau  kemungkinan  jenis  anestesi  yang  direkomendasikan berdasarkan daro gejala yang dipilih yaitu adalah kategori ASA - IV dengan nilai perhitungan 0,3633 atau 36,33%.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan penelitian dan pengujian maka kesimpulan yang di dapat adalah cara mengidentifikasi jenis anestesi pada pasien yaitu dengan menentukan kategori jenis anestesi, gejala, dan nilai keyakinan yang ada pada gejala-gejala yang ditentukan, sehingga dapat  melakukan perhitungan dan mendapatkan hasil identifikasi  dan juga rekomendasi dari  jenis  anestesi  dari  perhitungan  tersebut,  dan  penerapan  metode  Teorema  Bayes  dalam  mengidentifikasi  jenis anestesi  pada  pasien  yaitu  dengan  memasukkan  algoritma  perhitungan  metode  Teorema  Bayes  kedalam  sistem, sehingga  sistem  pakar  dapat  melakukan  perhitungan  dengan  metode  Teorema  Bayes  dan  memberikan    hasil identifikasi dan rekomendasi yang tepat terhadap gejala-gejala yang ditentukan. Kemudian saran dari penulis untuk pengembangan  selanjutnya  yaitu  dengan  mengujikan  beberapa  metode  sistem  pakar  untuk  kasus  yang  sama menggunakan  perbandingan  metode  untuk  mengetahui  keunggulan  dari  beberapa  metode  sistem  pakar  dalam mengidentifikasi  serta rekomendasi  jenis anestesi  yang tepat  untuk  pasien sesuai  dengan kondisi  yang terjadi pada pasien sebelum dilakukan operasi lebih lanjut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pemerintah  melalui  LLDIKTI  Wilayah  I  yang  telah  memberikan  Hibah  pada penelitian ini. Dan terima kasih kepada STMIK Triguna Dharma selaku homebase peneliti yang telah memberikan dukungan secara moril dan materi, terima kasih kepada rekan-rekan yang telah berkontribusi atas penelitian ini. Serta ucapan  terima  kasih  kepada  Bapak/Ibu  yang  mengeloslah  jurnal  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS) yang telah meluangkan waktu untuk meriview penelitian ini, dan besar harapan kami agar kerjasama dalam penerbitan artikel antara STMIK Triguna Dharma dengan Universitas Budi Darma terus berjalan dengan baik.

## REFERENCES