## IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT LAMBUNG
Minarni 1 , Purna Irawan 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Institut Teknologi Padang E-mail : minarni1706@gmail.com 1 ,  purnairw@gmail.com 2

## INTISARI
Penyakit  lambung  merupakan  penyakit  yang  sangat  sering  terjadi  pada  manusia.  Penyakit  ini  bisa menyerang  siapa  saja  baik  itu  anak-anak  ataupun  orang  dewasa,  dan  jika  terlambat  dan  sudah  menyebar, penyakit ini sangat sulit untuk disembuhkan. Walaupun penyakit ini sangat sering terjadi namun belum terlalu banyak  diketahui  orang  seputar  gejala  dan  penyebab  detail  penyakit  tersebut.  Untuk  dapat  dapat  mengetahui gejala dan tindak lanjut dari penyakit  tersebut seseorang harus berkonsultasi dengan seorang dokter spesialis penyakit lambung dan harus mengeluarkan biaya yang besar.dan subjek pada penelitian ini adalah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit lambung berbasis android, dalam penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes.
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  lambung  sebanyak  5  jenis penyakit  dan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk  mendapatkan  nilai  berupa  nilai  tertinggi  pada  hasil diagnose penyakitnya. Berdasarkan Hasil pengujian aplikasi maka dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini layak digunakan dan dapat membantu user yaitu pasien.
Kata Kunci: Sistem, Pakar, Penyakit, Lambung, Android,Metode Naïve Bayes

## ABSTRACT
Stomach disease is a disease that is very common in humans. This disease can affect anyone, both children and adults, and if it is too late and has spread, the disease is very difficult to cure. Although this disease is very common, not many people know about the symptoms and causes of the disease. To be able to know the symptoms and follow-up of the disease, a person must consult with a specialist in gastric disease and must pay a large cost. The results of this study are expert systems for diagnosing gastric ailments in 5 types of diseases and using the Naïve Bayes method to get the highest value in the form of diagnosis of the disease. Based on the results of application testing, it can be concluded that this application is feasible to use and can help the user, namely the patient.
Keywords : System, Experts, Disease, Stomach, Android, Naïve Bayes Method

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  lambung  merupakan  penyakit yang  sangat  sering  terjadi  pada  manusia. Penyakit ini bisa menyerang siapa saja baik itu anak-anak  ataupun  orang  dewasa,  dan  jika terlambat  dan  sudah  menyebar,  penyakit  ini sangat  sulit  untuk  disembuhkan.  Walaupun penyakit ini sangat sering terjadi namun belum terlalu  banyak  diketahui  orang  seputar  gejala dan  penyebab  detail  penyakit  tersebut.  Untuk dapat dapat mengetahui gejala dan tindak lanjut dari  penyakit  tersebut  seseorang  harus berkonsultasi  dengan  seorang  dokter  spesialis penyakit  lambung  dan  harus  mengeluarkan biaya  yang  sangat  besar.  Jika  seorang  dokter
spesialis  sistem  pakar  tentu  saja hal  ini  sangat membantu setiap orang yang ingin mengetahui gejala  dan  detail  penyakit  lambung  karena tidak perlu lagi megeluarkan biaya yang sangat besar  untuk  membayar  dokter  spesialis penyakit lambung.
Untuk  mengetahui  tentang  penyakit lambung  pasien  harus  melakukan  konsultasi lansung dengan dokter spesialis penyakit dalam dimana  memerlukan  waktu  dan  biaya  mahal untuk  1  (satu)  kali  konsultasi  saja.    karena untuk    melakukan    konsultasi    memiliki beberapa    masalah  seperti    yang    telah dijelaskan  sebelumnya  maka   perlu  adanya suatu    sistem    yang  menggunakan  konsep sistem  pakar.  Sistem  pakar  merupakan  suatu
DOI 10.21063/JTIF.2019.V7.2. 115-123
sistem berupa aplikasi yang dibuat seakan-akan berfikir  seperti  seorang  pakar/ahli  dalam bidangnya.
Sistem pakar merupakan salah satu cabang dari  kecerdasan  buatan  yang  mempelajari bagaimana  mengadopsi  cara  seorang  berpikir dan bernalar dalam dalam menyelesaikan suatu permasalahan  dan  membuat  suatu  keputusan maupun mengambil suatu tujuan dari sejumlah fakta  yang  ada.  Kecerdasan  buatan  atau Artificial  Intelligence memiliki  beberapa cabang  ilmu  yang  lebih  spesifik,  diantaranya adalah  sistem  pakar.  Dasar  dari  sistem  pakar adalah  bagaimana  memindahkan  pengetahuan yang  dimiliki  oleh  seorang  pakar  kedalam komputer,  dan  bagaimana membuat  keputusan atau  mengambil  kesimpulan  berdasarkan pengetahuan itu.
Fakta-fakta    yang    digunakan    dalam sistem  pakar  adalah    gejala-gejala    yang dirasakan    pasien,  sedangkan    kesimpulannya adalah    hasil    diagnosa    penyakit.    Sistem pakar    ini    diharapkan  dapat    membantu masyarakat    untuk    mengetahui    tentang penyakit  lambung    untuk  mengetahui    jenis penyakit    lambung  yang    sedang    dideritanya tanpa  harus  pergi  kedokter  terlebih  dahulu, pasien    cukup    memasukkan    gejala-gejala penyakit    yang    sedang  dirasakannya  untuk kemudian diproses oleh aplikasi dan menampilkan hasil diagnosa.
Salah satu metode yang digunakan dalam sistem  pakar  adalah navie  bayes yaitu  sebuah pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma mengunakan teorema
Bayes dan
mengasumsikan semua atribut independen atau tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan oleh nilai pada variabel kelas.
Perkembangan  dunia  teknlogi  saat  ini  telah berkembang  pesat  dengan  lahirnya  sebuah sistem operasi untuk smartphone yang dikenal dengan  Android.  Android  itu  sendiri  adalah suatu  sistem  operasi  untuk  perangkat  mobile yang  berbasis  Linux  dapat  digunakan dimanapun  dan  kapanpun  sehingga  sangat cocok  digunakan  untuk  merancang  sistem pakar.  Dengan  aplikasi  sistem  pakar  berbasis android  degan  metode navie  bayes maka  akan
memudahkan  para  pengguna  sistem  pakar dalam  mendiagnosa  penyakit  lambung  karena dapat  digunakan  kapanpun  dan  dimanapun tanpa  dikenakan  biaya  konsultasi  serta  dapat menghemat waktu pengguna karena tidak perlu lagi  datang  langsung  ke  dokter  spesialis penyakit lambung.
Penelitian ini bertujuan untuk merancang  sistem  pakar  untuk  mendiagnosa penyakit lambung untuk membantu masyarakat  dalam  mendignosa  penyakit lambung serta cara mengetahui cara pencegahan dan pengobatannya.

## 2. METODOLOGI
Penelitian ini merupakan sebuah penelitian  yang  membuat  suatu  sistem  Pakar diagnosa  penyakit  Lambung.  Perancangan sistem  dalam  penelitian  ini  menggunakan bahasa  pemrograman Android dan  database MySQL .
2.1 Teori Yang Digunakan
a) Sistem Pakar
Menurut  Haryadi  (2016),  sistem  pakar adalah salah satu bidang kecerdasan (Artificial Intelligent) yang dirancang  untuk  pengambilan  keputusan yangdiabil  oleh  seorang  pakar  dimana menggunakan pengetahuan (Knowledge), fakta dan  teknik  berfikir  dalam  menyelesaikan permasalahan  yang  biasanya  diselesaikan  oleh seorang  pakar  yang  bersangkutan.  Jadi  sistem pakar  berbeda  dengan  sistem  lainnya  yang hanya bisa menyimpan data, sistem pakar harus mempunyai  kemampuan  penalaran  untuk mencari jawaban permasalahan yang diajukan.

## b)Naïve Bayes
Naive
Bayes merupakan
pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas dan  statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya  (Bustami, 2013).
Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara
kondisional  saling  bebas  jika  diberikan  nilai output.  Dengan  kata  lain,  diberikan  nilai output, probabilitas mengamati secara bersama adalah  produk  dari  probabilitas  individu (Ridwan,  2013). Naive  Bayes adalah  metode untuk  mengklasifikasi  probabilitas  sederhana yang  didasarkan  pada  Teorema  Bayes.  Dalam Teorema  Bayes  dikombinasikan  dengan “Naive” yang berarti dalam atribut dengan sifat bebas (independent) (Sutojo, 2011).
Perhitungan naive bayes dapat dilakukan  dengan  langkah  berikut  ini(Sutojo, 2011) :
1. Mencari  nilai prioritas untuk  tiap-tiap kelas  dengan  menghitung  rata-rata  tiap kelas dengan menggunakan persamaan.
2. Mencari  nilai Likehood untuk  tiap-tiap kelas dengan menggunakan persamaan.
3. Mencari  nilai posterior dari  tiap  kelas
yang ada dengan menggunakan persamaan. Hasil klasifikasi dengan menggunakan  metode Naive Bayes dilakukan dengan
membandingkan nilai posterior dari kelas-kelas yang  ada.  Nilai  posterior  yang  paling  tinggi yang terpilih sebagai hasil klasifikasi.
Naïve  bayes  adalah  satu  penerapan theorema  bayes  dalam  klasifikasi,  naïve  bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan bahawa  nilai  atribut  secar  conditional  saling bebas jika diberikan nilai output. (santosa:2007:79)
Naïve bayes dinyatakan sebagai sebuah hipotesa  yang  disebut  dengan  HMAP (hypothesis  maximum  appriori  probability). Secara  matematis  HMAP  dirumuskan  sebgai berikut:
HMAP = arg max P(h|e)
= arg max P(e|h)*P(h) (1) p(e) = arg max P(e|h)*P(h) (2)
Dalam  konteks  data  mining  atau machine  learning,  data  e  adalah  set  training, dan  h  adalah  ruang  dimana  fungsi  yang  akan ditemukan  tersebut  terletak.   HMAP  juga seringkali dituliskan seperti berikut : HMAP = arg max hj e H P(a1,a2,a3…an)* P(hj)
Dimana :
a. Hmap  =  Nilai  output  hasil  klasifikasi Naïve Bayes.
b. P(a1,a2,…an|hj) = Peluang a.
c. P(hj) = Keadaan atau kategori j
HMAP  menyatakan  hipotesa  yang diambil berdasarkan nilai probabilitas berdasarkan  kondisiprior  yang  diketahui. HMAP  inilah  yangdigunakan  di  dalam machine learning sebagaimetode untuk mendapatkan hipotesis suatukeputusan.(Wahyono : 2012).

## 2.2 Context Diagram
Gambar 1. Context Diagram
Pada  gambar  1  menjelaskan User pada  sistem pakar  melakukan  konsultasi  dan  sistem memberikan informasi hasil diagnosis, sedangkan  Admin  pada  Sistem  Pakar Mengelola  dan  memperbaharui  data-data  pada sistem,  sedangkan  sistem  memberikan  laporan user .

## 2.3   Basis pengetahuan
Berikut    adalah    tabel    yang    berisi tentang  gejala  apa  saja  yang  tampak  pada tiap-tiap  penyakit.  Data  mengenai  jenis  dan gejala-gejala penyakit saluran pencernaan.
Tabel 1. daftar penyakit
Tabel 2. basis pengetahuan gejala

## 2.4   Aturan ( Rule)
Agar pengetahuan dapat digunakan dalam sistem,  pengetahuan  harus  direpresentasikan dalam  format  tertentu  yang  kemudian dihimpun  dalam  suatu  basis  pengetahuan, berikut  table  reprentasi  dari  sistem  pakar diagnose  penyakit  lambung  berdasarkan indikasi  gejala  dan  penyakit  yang  sudah dikumpulkan
Tabel 3. Aturan
2.4 Pohon Pakar
Setelah  representasi  selesai  dilakukan, langkah  selanjutnya  adalah  menentukan mekanisme inferensi atau sistem pelacakan.
Gambar 2. Pohon Pakar

## 3. PEMBAHASAN
3.1 Halaman pendaftaran
Untuk dapat menggunakan aplikasi, user harus  mendaftar  terlebih  dahulu  pada  form pendaftaran .
DOI 10.21063/JTIF.2019.V7.2. 115-123

## Gambar 3. Halaman pendaftaran

## 3.2 Halaman login
Pada login terdapat validasi input. Apabila username atau password masih  kosong  maka akan muncul pesan “ username/password masih kosong!!”

## Gambar 4.  Halaman Login

## 3.3 Halaman Utama
Pada  halaman  utama  terdapat  beberapa menu  yaitu home ,  konsultasi,  penyakit, bantuan, about , dan  keluar.
Gambar 5. Halaman utama
3.4 Halaman Daftar Penyakit User dapat  melihat  daftar  penyakit.  Pada menu tersebut terdapat
Script menuSetOnclickListener ( Menu di klik) yang ditujukan  ke  halaman PenyakitActivity.Java yang  berfungsi  untuk  menampilkan  halaman daftar penyakit.
Gambar 6.  Halaman Penyakit
3.5 Halaman Konsultasi Untuk melakukan konsultasi user memilih  icon  konsultasi  maka  akan  muncul halaman konsultasi
DOI 10.21063/JTIF.2019.V7.2. 115-123

## Gambar 7.  Halaman konsultasi

## 3.6 Halaman Diagnosa
Setelah  user  memilih  beberapa  gejala, maka  sistem  akan  melakukan  perhitungan menggunakan  metode  Naive  Bayes.    Adapun contoh  hasil perhitungan tersebut dapat dilihat sebagai berikut: Gejala yang dipilih yaitu :
a. Sering mual
b. Sering sendawa
c. Rasa terbakar di perut bagian atas
d. berasa terlalu kenyang (Begah)
e. Penurunan berat badan
f. Sesak atau nyeri pada bagian ulu hati
g. Muntah
h. Anemia
Untuk  menyimpan  gejala-gejala  yang  dipilih diatas, pada aplikasi ditambahan script :
$var1  = trim($_POST['var1']);
Script  diatas  merupakan  pendefenisian  nilai dari form konsultasi yaitu pilihan ya dan tidak. Maka setelah proses perhitungan diatas selesai maka sistem akan menampilkan hasil diagnosa berdasarkan hasil dengan nilai tertinggi melalui secript  berikut  : order  by  hasil  desc . Maka setelah selesai akan muncul hasil diagnosa. .
Gambar 8.  Halaman Diagnosa 3.7 Halaman Administrator Halaman admin berguna untuk
menambah, mengedit data dan menghapus data
pada  basis  data.  Halaman admin terdiri  dari menu penyakit, gejala, rule,dan usia,
Gambar 9.  Halaman Administrator

## 3.8 Halaman Login
Halaman  login  merupakan  jembatan dalam  proses  pengecekan  dan authentication bagi  admin  (pengelola/petugas)  untuk  masuk ke  dalam  menu  administrator.  Halaman  login menampilkan form  username dan password . Pada  halaman  ini, script akan    memeriksa    ke database apakah username dan password yang diinputkan  benar  atau  tidak.  Jika  benar  maka akan diteruskan ke halaman admin.
Gambar 10.  Halaman Login

## 3.9 Menu penyakit
Menu  penyakit  admin  dapat  menambah data tentang penyakit baru.
Gambar 11. Menu Form Data Penyakit 3.10 Menu Gejala Menu gejala berguna untuk
penambahan  gejala  gejala  jika  ada  penyakit yang baru di tambahkan..
Gambar 12. Menu Form Data Gejala

## 3.11 Menu usia
Menu  usia  berfungsi  untuk  penanganan penyakit antara anak anak, remaja dan dewasa karena  setiap  kategori  memiliki  penanganan yang  berbeda.  halaman  data  usia  admin  dapat melakukan  pengeditan  data  dengan  mengklik ikon  edit  pada  kolom  pengaturan  serta menghapus  data  dengan  mengklik  ikon  hapus pada  kolom  pengaturan.  Sedangkan  untuk menambah  data  admin  mengklik  tombol tambah  data  pada  halaman  data  usia  yang befungsi untuk menampilkan form data usia
DOI 10.21063/JTIF.2019.V7.2. 115-123

## Gambar 13. Menu Form Data Usia

## 3.12 Menu rule
Menu  rule  beguna  sebagai  penghubung antara  gejala  dan  penyakit,  dimana  saat penambahan  data  ,  admin  memilih  satu penyakit  dan  memilih  beberapa  gejala kemudian  disimpan  maka  satu  rule  penyakit sudah terpenuhi.
Gambar 14. Menu Form Data Rule
4. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Dari  pembahasan  yang  dilakukan  dalam penelitian  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  sistem  yang  dibuat  merupakan  aplikasi sistem  pakar  penyakit  lambung  dengan menggunakan  metode  Naïve  bayes.  Pada aplikasi  sistem  pakar  penyakit  lambung  ini pasien  dapat  melakukan  konsultasi  hanya dengan  menjawab  beberapa  gejala  saja  tetapi hasil  konsultasi  masih  belum  memiliki keakuratan.  dengan  demikian  semakin  banyak user  menjawab  pertanyaan  maka  persetase hasil diagnosa semakin akurat.

## 4.2 Saran
Adapun saran yang dapat disampaikan untuk  pengembangan  dan  penyempurnaan aplikasi ini adalah sebagai berikut:
1. Sebaiknya dikembangkan menjadi aplikasi offline, walaupun  jaringan  internet  tidak ada  pasien  masih  bisa  melakukan konsultasi.
2. Aplikasi  yang  akan  datang  sebaiknya dapat  memberikan  rekomendasi  dokter untuk mengobati penyakit lambung.

## Daftar Pustaka
Arhami,  Muhammad.  2005.  Konsep  Dasar Sistem  Pakar.  Yogyakarta:  Penerbit Andi Bin Ladjamudin, Al Bahra. 2015. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Tanggerang : Graha Ilmu
Istiqomah,  Yasidah  Nur.  2013.  Sistem  pakar untuk  mendiagnosa  penyakit  saluran pencernaan  menggunakan  metode dempster shafer. Jurnal Emba
Kadir,      Abdul.  2013. Pengenalan  Sistem
Informasi. Yogyakarta :Andi
Kusumadewi,  Sri.  2003.  Artificial  Intelligence
(Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu. Nurkholis, Andri. 2017. Sistem pakar penyakit lambung menggunakan metode forward chaining. Jurnal Emba Pratama,  I  Putu  Agus  Eka,  2014. Sistem Informasi dan Implementasinya. Bandung :Informatika Bandung Raharjo,  Budi.  2011. Belajar  Otodidak Membuat  Database  Menggunakan
MySQL. Bandung  :  Informatika Bandung Raharjo,  Joko  S  Dwi.  2016.  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Lambung  dengan Metode Forward  Chaining Berbasis Android. Jurnal Emba Rosa  dan  M.  Shalaludin.  2013. Rekayasa
Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi Objek . Bandung: Informastika Bandung Safaat  H,  Nazruddin.  2014. Pemrograman Aplikasi  Mobile  Smartphone  Dan Tablet PC Berbasis Android . Bandung: Informatika
Sutabri  Tata.  2012. Analisis  Sistem  Informasi . Yogyakarta: Andi Offset
Tohari,  Hamim.  2013. Analisis  Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML. Yogyakarta : Andi
Turban,  2001. Decution  Support  System  and Intelegent. Yogyakarta: Andi Offset Suzane  C.  Smeltzer.  2009. Keperawatan Medikal  Bedah. Jakarta:  Kedokteran EGC Siti  Setiadi.  2014. Ilmu  penyakit  dalam. Jakarta: Interna Publishing