## RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT MATA DENGAN METODE TEOREMA BAYES
Indra Wahyu Priyana 1 , Diema Hernyka Satyareni 2 dan Erliyah Nurul Jannah 3
1,2,3 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Pesantren Tinggi Darul ‘Ulum Jombang Jombang, 61481, Indonesia
1 jgledek0@gmail.com , 2 diema_hs@yahoo.com , 3 erliyah.nj@gmail.com

## Abstrak
Penyakit mata merupakan salah satu penyakit berbahaya dalam kesehatan karena bila tidak ditangani dengan  cepat  akan  berakibat  kebutaan.  Penyakit  mata  tersebut  dapat  didiagnosis  melalui  gejala  yang timbul  yang  diderita  oleh  manusia  tersebut  atau  melaui  gambaran  klinisnya,  melalui  gejala  tersebut dapat  dibuat  sebuah  sistem  pakar  untuk  melakukan  diagnosis.Sistem  pakar  adalah  sistem  yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer yang dibangun untuk menyelesaikan masalah seperti seorang pakar.Sistem pakar yang dibuat dalam melakukan diagnosisnya menggunakan metode Teorema  Bayes untuk  menghitung  probabilitas  terjadinya  suatu    peristiwa    berdasarkan    pengaruh yang    didapat  dari  hasil  observasi  maupun  pakar . Sistem  pakar  diagnosis  penyakit  mata  dibangun berbasis  web  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP  (Hipertext  Processing) dan database MySql versi 5.5.1. Sistem pakar  ini mempunyai fitur dan fungsi diantaranya diagnosis penyakit mata dari pengguna yang sudah mendaftar, melihat hasil diagnosis serta mencetak hasil diagnosis, selain itu pengguna dapat melihat informasi kesehatan mata lainnya. Dari hasil pengujian sistem yang dilakukan oleh pakar, uji sistem ini menunjukan bahwa sistem pakar sudah layak digunakan untuk mendiagnosis pasien penyakit mata dengan titik keakuratan mencapai 63,3%.
Kata Kunci: Mata, Sistem pakar, Penyakit mata, Teorema Bayes .

## ABSTRACT
Eye disease is also one of the dangerous diseases in health because if not dealt with quickly will result in blindness. The eye disease can be diagnosed mealui the symptoms suffered by the man or through the clinical picture, the symptoms can be made through an expert system for diagnosis. Expert system is  a  system  that  is  trying  to  adopt human  knowledge  into a  computer  built  to  solve  problems  like  an expert.  Expert  systems  are  made  in  performing  diagnosis  using  BayesTheorem  to  calculate  the probability of occurrence of an event based on the effect derived from the observation and experts.Eye disease  diagnosis  expert  system  is  built  using  a  web-based  programming  languages  PHP  (Hipertext Processing)  version  5.5.1  and  MySQL  database.  This  expert  system  has  features  and  functions including  diagnosis  of  diseases  of  the  eye  of  users  who  have  signed  up,  look  at  the  results  of  the diagnosis  and  print  the  results  of  diagnosis,  other  than  that  the  user  can  see  the  other  eye  health information. From the test results performed by an expert system tests show that the system is feasible expert system used to diagnose patients with eye diseases accuracy point reaching 63.3%.
Keywords: Eyes, System expert, Eye disease, Bayes Theorem

## Pendahuluan
Mata  adalah  sebagai  jendela  dunia karena  salah  satu  organ  tubuh  terpenting bagi  manusia.  Penyakit  mata  juga  salah satu  penyakit  berbahaya  dalam  kesehatan karena  bila  tidak  ditangani  dengan  cepat akan  berakibat  kebutaan.  Terbukti  dari survey  yang  diperoleh  pusat  data  dan informasi  kesehatan  Republik  Indonesia, pada  tahun  2013  ditemukan  141.232  yang mengidap  kebutaan  mata  dari  5.282.891 penduduk  di  Jawa  Timur.  Penanganan gangguan penglihatan membutuhkan tenaga  pakar  yaitu  dokter  spesialis  mata, sampai  dengan  desember  2013  di  Jawa Timur  jumlah  spesialis  mata  sebanyak 1.455 orang (InfoDatin, 2014).
Sistem  pakar  menawarkan  beberapa solusi  untuk  membantu  seorang  pakar dalam memecahkan masalah dalam bidang kesehatan.Sistem  pakar  merupakan  sistem yang  dirancang  untuk  dapat  menirukan keahlian seseorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan menyelesaikan suatu masalah(Arhami,  2005).Dapat  di  katakan sebagai  sistem  komputer  yang  bertujuan untuk  menjawab  suatu  masalah  yang menyangkut  bidang  keahlian  kesehatan tertentu.  Tujuan  pengembangan  sistem pakar sebenarnya bukan untuk menggantikan  peran  manusia,  tetapi  untuk mensubsitusikan pengetahuan manusia kedalam  bentuk  sistem,  sehingga  dapat digunakan  oleh  orang  banyak  (Ongko, 2013).
Oleh karena itu dengan adanya permasalahan  diatas,  maka  diperlukan  sebuah sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit mata  dengan  menggunakan  metode Teorema Bayes. Dalam  penerapan  metode  ini,  seorang pakar akan menggambarkan tingkat keakuratan pakar  dan  tingkat  keakuratan  sistemyang didapat dari penderita terhadap gejala penyakit mata,  sehingga  diperoleh  nilai  probabilitas untuk  perhitungan  tingkat  keakuratan  penyakit mata  yang  dialami  penderita  tersebut.Hasil  dari sistem pakar ini berupa gejala penyakit mata
dan penyakit yang dialami, nilai keakuratandan solusi penanganannya.

## Metode Penelitian
Metodeyang digunakan dalam penelitian ini untuk mendiagnosis penyakit mata  menggunakan  metode Teorema Bayes . Metode Teorema Bayes
dikemukakan  oleh    seorang  pendeta Presbyterian inggris  pada tahun 1763 yang bernama  Thomas    Bayes. Teorema  Bayes kemudian disempurnakan
oleh
Laplace . Teorema  Bayes digunakan  untuk menghitung    probabilitas    terjadinya  suatu peristiwa    berdasarkan    pengaruh    yang didapat  dari  hasil  observasi.  Metode  ini disamping    memanfaatkan    data  sampel yang  diperoleh  dari  populasi    juga menghitung  suatu    distribusi    awal    yang disebut  distribusi  prior.
Metode Teorema  Bayes memandang paramenter sebagai variable yang menggambarkan pengetahuan awal tentang parameter  sebelum  pengamatan  dilakukan dan dinyatakan dalam suatu distribusi yang disebut  dengan  distribusi    prior.  Setelah pengamatan  dilakukan,  informasi  dalam distribusi  prior    dikombinasikan  dengan informasi  dengan  data  sampel  melalui Teorema Bayes .
Sesuai dengan probabilitas    subjektif,    bila  seseorang mengamati    kejadian 𝐸 dan    mempunyai keyakinan  bahwa  kemungkinan    akan muncul,  maka  probabilitas 𝐸 disebut probabilitas    prior.  Setelah    ada  informasi tambahan  bahwa    misalnya  kejadian 𝐻 telah  muncul,  mungkin    akan    terjadi perubahan    terhadap  perkiraan    semula mengenai  kemungkinan 𝐸 untuk  muncul. Probabilitas    untuk 𝐻 sekarang    adalah probabilitas bersyarat akibat 𝐻 dan disebut probabilitas  posterior. Teorema    bayes merupakan mekanisme
untuk
memperbaharui    probabilitas  dari  prior
menjadi  probabilitas  posterior  (Marlisa, 2014).  Adapun  perhitungan  Teorema Bayes  dapat  dilihat  pada  (1),  dan  untuk keterangan pada (1) terlihat pada Tabel 1 .
P(H|E,e) = P (H|E)P(e|E,H ..... (1)
P(e|E)
Tabel 1 . Keterangan rumus teoremabayes

## Hasil Penelitian dan Pembahasan
Berikut  ini  adalah  hasil  pengetahuan yang  didapat  dari  pakar  yang  terdiri  dari gejala penyakit mata terlihat pada Tabel 2, teori  pengambilan  bobot  pada  Tabel  3, daftar penyakit mata pada Tabel 4.
Tabel 2. Gejala penyakit mata Kode Gejala E1 Silau E2 Lensa mata berubah menjadi keruh. E3 Penglihatan kabur pada siang hari. E4 Penglihatan berkabut.
E5 Mata tidak nyeri atau merah.
E6 Mata  perlahan  kabur  sampai hanya tampak sinar.
E7 Mata merah
E8 Penglihatan kabur
E9 Keluar air mata
E10 Silau
E11 Kelopak mata merah E12 Mata terasa nyeri E13 Gatal pada tepi kelopak, dan mata merah E14 Ada benjolan E15 Mata merah E16 Mata tidak kabur E17 Rasa mengganjal pada mata E18 Kadang terasa gatal – gatal E19 Mata berair E20 Mata kabur perlahan E21 Mata tidak nyeri E22 Lapangan pandang menyempit Tabel 3. Teori pengambilanbobot
Tabel 4. Daftar Penyakit Mata
Kode Penyakit H1 Katarak H2 Keratitis H3 Hordiolom H4 Konjungtiva H5 Glukoma
Adapun  penerapan  probabilitas  pada sistem  pakar  untuk  mendiagnosis  penyakit mata  pada  manusia  adalah  sebagai  berikut :Pakar  akan  menentukan  nilai  probabilitas untuk  masing-masing  gejala,  terlihat  pada Tabel 5.
P(H|E , e )  Probabilitas  hipotesis  H benar jika muncul evidence baru E dari
evidence lama e P(H|E ) Probabilitas  hipotesis  H benar jika diberikan evidence E P(e| E,H ) Kaitan  atar e dan E jika
hipotesis H evidence E P(e|E ) Kaitan  antar e dan E tanpa memandang hipotesis apapun E Evidence baru E Evidence lama Tingkat Nilai probabilitas Pasti 1 Cukup pasti 0.7 – 0.9 Hampir pasti 0.4 – 0.6 Kurang pasti 0.1 – 0.3
Tabel 5. Nilai probabilitas gejala
Dari nilai probabilitas yang ditentukanoleh pakar, dapat dihitung
dengan menggunakan  metode Teorema  Bayes, adapun contoh sudi kasus sebagai berikut: Clarisa  mengalami  gejala  penglihatan berkabut  di  matanya.Dokter  menduga bahwa Clarisa terkena penyakit:
a. Katarak dengan probabilitas memandang gejala = 0.9 b. Katarak dengan probabilitas tak memandang gejala apapun = 0.5 c. Keratitis dengan probabilitas
memandang =0.1
d. Keratitis dengan probabilitas tak memandang gejala apapun =0.2
e. Hordiolum dengan probabilitas memandang = 0.1
f. Hordiolum  dengan  probabilitas  tak memandang gejala apapun = 0.3
g. Konjungtiva dengan
probabilitas
memandang = 0.1
h. Konjungtiva  dengan  probabilitas  tak memandang gejala apapun = 0.2
i. Glukoma dengan probabilitas memandang = 0.2
j. Glukoma dengan probabilitas tak memandang gejala apapun = 0.1 Adapun dalam peerhitungannya dengan  menggunakan Teorema  Bayes sebagai berikut :
a. Probabilitas Clarisa terkena Katarak :
𝑃 = 𝐾𝑎𝑡𝑎𝑟𝑎𝑘|𝑃𝑒𝑛𝑔𝑙𝑖ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑎𝑏𝑢𝑡
=
0.9  0.5 0.9  0.5  +  0.1  0.2  +  0.1  0.3  +  0.1  0.2  +  0.2  0.1 = 0.45 0.54 = 0.83
b. Probabilitas Clarisa terkena Keratitis:

## 𝑃 = 𝐾𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑡𝑖𝑠|𝑃𝑒𝑛𝑔𝑙𝑖ℎ𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑘𝑎𝑏𝑢𝑡
= 0.1  0.2 0.9  0.5  +  0.1  0.2  +  0.1  0.3  +  0.1  0.2  +  0.2  0.1 = 0.02 0.54 = 0.037
c. Probabilitas Clarisa terkena Hordiulum:
P=Hordiolum | Penglihatan berkabut
0.1  0.3 0.9  0.5  +  0.1  0.2  +  0.1  0.3  +  0.1  0.2  +  0.2  0.1 = 0.03 0.54 = 0.056
d. Probabilitas Clarisa terkena Konjungtiva:
P=Konjungtiva | Penglihatan berkabut
0.1  0.2 0.9  0.5  +  0.1  0.2  +  0.1  0.3  +  0.1  0.2  +  0.2  0.1
= 0.02 0.54 = 0.037
e. Probabilitas Clarisa terkena Glukoma:
P=Glukoma | Penglihatan berkabut
0.2  0.1 0.9  0.5  +  0.1  0.2  +  0.1  0.3  +  0.1  0.2  +  0.2  0.1
= 0.02 0.54 = 0.037
Maka  dapat  disimpulkan  probabilitas  nilai tertinggi,  Clarisa  menderita  penyakit  Katarak dengan nilai 0.83%.
Berikut  ini  hasil  implementasi  sistem pakar  diagnosis  penyakit  mata  yang  terlihat pada  Gambar  1  untuk  tampilan  menu  utama, Gambar 2 untuk halaman pendaftaran, Gambar 3  untuk  halaman  diagnosis,  dan    Gambar  4 untuk halaman hasil diagnosis.
Gejala Bobot Silau 9 Lensa  mata  berubah  menjadi keruh. 9 Penglihatan  kabur  pada  siang hari. 7 Penglihatan berkabut. 9 Mata tidak nyeri atau merah. 5 Mata  perlahan  kabur  sampai hanya tampak sinar. 6 Mata merah 9 Penglihatan kabur 5 Keluar air mata 5 Silau 6 Kelopak mata merah 2 Mata terasa nyeri 3 Gatal  pada  tepi  kelopak,  dan mata merah 6 Ada benjolan 9 Mata merah 9 Mata tidak kabur 9 Rasa mengganjal pada mata 7 Kadang terasa gatal – gatal 4 Mata berair 4 Mata kabur perlahan 9 Mata tidak nyeri 9 Lapang pandang menyempit 9

## 1) Tampilan Halaman Utama
Gambar 1. Halaman utama
2) Tampilan Pendaftaran
Gambar 2. Halaman Pendaftaran
3) Tampilan diagnosis
Gambar 3. Halaman diagnosis

## 4) Tampilan Hasil Diagnosis
Gambar 4. Hasil Diagnosis
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  uji kepakaran  yaitu  dengan  membandingkan  hasil
diagnosis  dari  sistem  dengan    pakar,  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Perbandingan Hasil Diagnosis
Sistem Pakar No. Kas us Diagnosis Pakar Penyakit Nilai Akur asi 1 Penglihatan Berkabut,  Mata Nyeri, Mata tidak kabur Katarak 1 2 Terdapat benjolan pada mata, mata berair, kadang terasa gatal Hordiolu m 1 3 Silau, Mata merah, Penglihatan kabur Keratitis 1 4 Mata kabur perlahan,  silau, lensa mata keruh Glukoma 1 5 Mata tidak kabur, rasa mengganjal pada mata, lapang  pandang menyempit. konjungti va 0 6 Mata tidak nyeri, mata merah,  kelopak mata merah Glukoma 0 7 Mata perlahan kabur sampai tampak sinar, penglihatan berkabut,  mata berair Katarak 1 8 Rasa mengganjal pada mata, lapang  pandang menyempit, silau Konjungt iva 1 9 Mata merah, keluar  air  mata, kelopak mata merah Keratitis 0 10 Terdapat benjolan pada mata, silau, mata merah Hordiolu m 1 11 Mata tidak nyeri, mata merah,  kelopak Katarak 0
No. Kas us Diagnosis Pakar Penyakit Nilai Akur asi mata merah 12 Mata kabur perlahan,  silau, lapang  pandang menyempit Hordiolu m 1 13 Silau, Mata merah, keluar air mata Konjungt iva 0 14 Penglihatan Berkabut,  Mata Nyeri, silau Glukoma 1 15 Rasa mengganjal pada  mata,  mata merah, silau Hordiolu m 1 16 Mata tidak kabur, rasa mengganjal pada mata,keluar  air mata Katarak
0 17 Mata tidak nyeri, silau, mata merah Keratitis 0
18 Keluar  air  mata, silau, pandangan perlahan kabur Keratitis 1 19 Lapang pandang menyempit, silau,  keluar  air mata Konjungt iva 1 20 Mata terasa nyeri, silau, kelopak mata merah Hordiolu m 0 21 Kelopak mata merah, penglihatan berkabut,  mata berair Keratitis 1 22 Mata tidak kabur, penglihatan berkabut,  mata berair
Katarak
1 23 Mata perlahan kabur sampai tampak sinar,mata merah, silau Glukoma 1 24 Mata tidak nyeri, lapang pandang menyempit, Hordiolu m 0
No. Kas us Diagnosis Pakar Penyakit Nilai Akur asi mata berair 25 Silau, penglihatan berkabut,  lensa mata keruh Konjungt iva 1 26 Silau, Mata merah, lensa mata keruh Katarak 1 27 Silau,  keluar  air mata, Penglihatan kabur Glukoma 0 28 Rasa mengganjal pada mata, Mata merah, Penglihatan kabur
Hordiolu m 1 29 Silau, mata nyeri, Penglihatan kabur Konjungt iva 1 30 Silau, terdapat benjolan,  mata merah Hordiolu m 1 Jumlah 20
Jika dihitung probabilitasnya :
Nilai akurasi=  x 100%
= x 100% =  63,3%
Selain  itu  terdapat  kategori  penilaian sistem yang terlihat pada Tabel 7.
Jumlah data akuratJumlah seluruh data 20
30
Tabel  7. Tabel  kategori  prosentase  penilaian sistem B erdasa rkan Tabel 7 sistem
menunjukan  hasil  dari  uji  kepakarannya mendapat keakuratan 63,3% jadi sistem masuk dalam kategori baik untuk digunakan,

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang telah  dilakukan  sebelumnya,  maka  dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Sistem pakar ini dirancang dengan menggunakan metode waterfall, dan dibangun  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan MySql versi 5.5.1 . 2. Sistem pakar ini menggunakan
metode Teorema  Bayes dalam  mendiagnosis penyakit  mata,  yang  dapat  memberikan hasil diagnosis dengan cepat beserta tingkat kepastian setiap penyakit .
3. Dari  hasil  perhitungan  diagnosis  yang dilakukan  oleh  sistem  dapat  diketahui  titik keakuratan  diagnosis  sistem  dengan  dokter mencapai 63,3%.
Dari    kesimpulan  yang  ada  dapat diketahui  bahwa  penelitian  yang  dilakukan masih  terdapat  kekurangan.  Oleh  karena  itu, diperlukan saran untuk kebaikan pengembangan sistem lebih lanjut, diantaranya :
1. Penambahan  solusi,  karena  solusi  ini  tidak bersifat mutlak.
2. Penambahan  uji  kelayakan  sistem  karena sistem  ini  belum  teruji  kebenarannya dengan  beberapa  pendapat  pakar  atau banyaknya pasien.
3. Tampilan  sistem  pakar  yang  dibangun masih  tampak  sederhana,  sehingga  dapat dikembangkan lebih baik dan lebih menarik seperti dirancang kesebuah aplikasi mobile.
4. Penambahan  metode  lain  untuk  mengatasi kesulitan  kepastian  data  dalam  diagnosis, dikarenakan  metode  Teorema  Bayes  hanya menentukan  probabilitas  dari  suatu  gejala penyakit mata yang ditimbulkan.

## Daftar Pustaka
InfoDatin.(2014). Situasi Gangguan Penglihatan Dan Kebutaan. Jakarta Selatan:  Kementrian  Kesehatan  RI Tersedia
:http://www.depkes.go.id/folder/view/01 /structure-publikasi-pusdatin-info- datin.html. Arhami,  M.  (2005). Konsep  Dasar  Sistem Pakar . Yogyakarta: ANDI.
Ongko,  Erianto.  (2013).  Perancangan  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Mata. Jurnal Times(JTM) , vol.II , no.2, hal. 10-17. Marlisa, Ririn (2014). Sistem Pakar Mendiagnosa  Keguguran  Pada  Ibu Hamil  Berdasarkan  Jenis  Makanan Dengan Metode Teorema Bayes .Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah ( INTI),vol.IV, no3, hal. 24-32.
Kategori (%) Tidak Baik Kurang Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik 0 – 20   21– 40   41– 60   61– 80  81 –100