## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  221-226 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pakar dalam Mengidentifikasi Gejala Stroke Menggunakan Metode Naive Bayes
Fajri Karim 1  , Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Sumijan 3 1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
fajrikarim@gmail.com

## Abstract
Stroke  is  a  disease  caused  by  brain  damage  caused  by  disruption  of  the  blood  supply  to  the  brain.  At  this  time  in  general, people are still not very familiar with how this stroke disease or do not realize the symptoms that may have appeared from the start.  People  also  tend  to  be  hesitant  to  visit  the  hospital  to  check  their  symptoms  and  feel  they  are  delaying  further examinations. This is certainly a scourge that continues to make the number of strokes increase. In assisting the community in identifying stroke disease, an expert system is needed that is able to identify the type of stroke based on the symptoms felt. The data used in this study were obtained from Brain Hospital. Dr. Drs. M. Hatta Bukittinggi which was later developed into a website-based system using the PHP Framework Laravel programming language and MySQL as the database. The system is built based on the Naive Bayes method which is one of the Expert System methods that has a high accuracy value. The use of this system is expected to be able to provide knowledge to the public about the symptoms that might lead to what type of stroke  the  user  might  suffer,  so  that  the  user  can  use  the  results  of  the  system  as  a  reference  to  visit  the  hospital  and immediately  get  more  targeted  help.  This  system  can  perform  calculations  that  match  the  results  of  the  doctor's  diagnosis with an accuracy value of 100% in identifying the type of stroke from 10 data samples used.
Keywords: Expert System, Identification, Symptom, Stroke, Naive Bayes.

## Abstrak
Penyakit  stroke  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  kerusakan  otak  yang  diakibatkan  gangguan  dari  suplai  darah menuju otak. Pada saat ini umumnya masyarakat masih belum begitu mengenal bagaimana penyakit stroke ini ataupun tidak menyadari gejala yang mungkin sudah muncul sedari awal. Masyarakat juga cendrung masih ragu mengunjungi rumah sakit untuk melakukan pemeriksaan terhadap gejala yang dialaminya dan merasa menunda pemeriksaan lebih lanjut. Hal ini tentu menjadi  momok  yang  terus  membuat  angka  penyakit  stroke  semakin  meningkat.  Dalam  membantu  masyarakat  dalam mengidentifikasi penyakit stroke, maka diperlukan sebuah Sistem Pakar yang mampu melakukan identifikasi jenis penyakit stroke berdasarkan gejala yang dirasakan. Data yang digunakan pada penelitian ini didapat dari Rumah Sakit Otak Dr. Drs. M.  Hatta  Bukittinggi  yang  kemudian  dikembangkan  ke  dalam  bentuk  sistem  berbasis website menggunakan  bahasa pemrograman PHP Framework Laravel dan MySQL sebagai databasenya. Sistem dibangun berdasarkan metode Naive Bayes yang merupakan salah satu metode Sistem Pakar yang memiliki nilai akurasi yang tinggi. Penggunaan sistem ini diharapkan mampu memberikan pengetahuan kepada masyarakat akan gejala yang mungkin mengarah ke jenis penyakit stroke apa yang mungkin diderita oleh user , sehingga user dapat menjadikan hasil sistem tersebut sebagai acuan untuk mengunjungi rumah sakit  dan  segera  mendapatkan  pertolongan  yang  lebih  terarah.  Sistem  ini  dapat  melakukan  perhitungan  yang  cocok  dengan hasil  diagnosa  dokter  dengan nilai  akurasi  sebesar  100%  dalam  mengidentifikasi  jenis  penyakit  stroke  dari  10  sampel  data yang digunakan.
Kata kunci: Sistem Pakar, Identifikasi, Gejala, Stroke, Naive Bayes.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Penyakit  stroke  merupakan  penyakit  yang  disebabkan oleh  kerusakan  otak  akibat  gangguan  dari  suplai  darah menuju  otak.  Penyakit  stroke  memiliki  catatan kematian  tertinggi  kedunia  diseluruh  dunia.  Penyakit stroke dapat menyerang tanpa memandang usia ataupun jenis kelamin yang datang secara tiba-tiba dan memiliki angka kematian cukup tinggi  [ 1 ].
Pada saat ini masyarakat masih belum begitu mengenal bagaimana penyakit stroke ini ataupun tidak menyadari gejala  yang  mungkin  sudah  muncul  sedari  awal.
Terlebih  lagi  masyarakat  pada  umumnya  ragu  untuk mengunjungi  rumah  sakit  hanya  untuk  sekedar menanyakan  gejala  yang  dialaminya.  Hal  ini  terus menjadi  momok  yang  membuat  angka  penyakit  stroke semakin  melonjak  tajam  dan  terus  menghantui kehidupan  masyarakat.  Terdapat  berbagai  faktor  yang membuat  angka  penyakit  stroke  terus  bertambah, diantaranya  gaya  hidup  masyarakat  pada  saat  ini  yang cenderung  tidak  terkontrol  terhadap  makan-makanan cepat saji, kerja berlebihan, stress, kurang berolahraga, merokok, penggunaan obat yang tidak sesuai dan faktor lainnya [ 2 ].
Perkembang  zaman  dan  peradaban  manusia  yang semakin  maju  dengan  adanya  teknologi  dan  juga  ilmu kesehatan  dapat  dikolaborasikan  menjadi  sesuatu  yang dapat  bermanfaat  bagi  masyarakat  umum.  Salah satunya  adalah  Sistem  Pakar  yang  dapat  membantu dalam mengidentifikasi gejala awal penyakit. Sistem ini nantinya  diharapkan user /pasien  bisa  melakukan penanganan awal pada dirinya sendiri [ 3 ].
Sistem  Pakar  menjadi  terobosan  yang  membantu masyarakat  sebagai  asisten  pribadi  dan  menuntut pengguna  sistem  untuk  menyelesaikan  permasalahan yang  sedang  dihadapi.  Penyelesaian  masalah  tersebut menggunakan  pengetahuan  dari  seorang  pakar  yang didapatkan  pengalaman  pakar  itu  sendiri.  Pengetahuan itu  disimpan  dalam  komputer  serta  dilakukan perhitungan  yang  tepat  untuk  menarik  kesimpulan suatu permasalahan [ 4 ].
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  Sistem  Pakar dengan  jenis  Bayesian  Network  yang  paling  sering digunakan  untuk  mengklasifikasikan.  Metode  Naive Bayes  memili  nilai  akurasi  tertinggi  hingga  99,51% dari  metode  Sistem  Pakar  lainnya.  Bayesian  Network mengasumsikan  bahwa  kemunculan  atribut  yang  ada pada suatu kelas tidak terkait dengan keberadaan atribut lainnya  yang  membuatnya  lebih  menguntungkan  dan memiliki efisiensi lebih [ 5 ].
Setiap  pasien  dapat  memprediksi  penyakit  tergantung pada gejalanya. Nilai prediksi tersebut dihitung melalui klasifikasi  Naive  Bayes  yang  bertindak  sebagai pengklasifikasi dan memberikan keluaran nilai probabilistik.  Naive  Bayes  dapat  mengklasifikasikan penyakit  dengan  mudah  apakah  pasien  tersebut memiliki  kemungkinan  penyakit  yang  dipilih  atau tidak. Selain itu dapat membantu tenaga kesehatan saat membuat  keputusan  dengan  80%  keakuratan  sesuai dengan hasil dokter [ 6 ].
Dari  pembahasan  penelitian  yang  dilakukan  untuk menarik  kesimpulan  melalui  Sistem  Pakar  penyakit lambung  dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes. Pada Sistem Pakar tersebut pengguna dapat melakukan konsultasi dengan menjawab beberapa pertanyaan yang ada.  Semakin  banyak  pengguna  tersebut  menjawab pertanyaan  yang  ada  maka  tingkat  persentase  hasilnya akan semakin akurat [ 7 ].
Algoritma  Naive  Bayes  lebih  akurat  dibanding alogitma  lainnya  ini  terbukti  dalam  penelitian klasifikasi  dataset  dermatalogi.  Klasifikasi  dataset tersebut berdasarkan dari beberapa penyakit dermatologi  yang berbeda dengan nilai akurasi sebesar 99,31%.  Oleh  karna  itu  Metode  Naive  Bayes  cocok untuk  klasifikasi  data  dalam  bidang  medis  maupun bidang lainnya [ 8 ].
Salah  satu  perbandingan  penerapan  metode  Naive Bayes  dan  metode  K-Neares  Neighbor  terhadap klasifikasi  artikel  jurnal  Indonesia.  Dapat  diketahui metode  Naive  Bayes  lebih  unggul  dari  metode  K-
Nearest Neighbor  pada penelitian tersebut  dari 40 data uji  yang  digunakan.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh preprocessing seperti melakukan stemming kata [ 9 ].
Berdasarkan  hasil  penelitian  terhadap  diagnosis penyakit jantung  menggunakan data  mining. Diketahui algoritma metode Naive Bayes memiliki 4 kemungkinan  hasil  output.  Hal  itu  berdasarkan pengujian  metode  Naive  Bayes  menggunakan  dataset sebanyak  303  maka  didapatkan  hasil  akurasi  sebesar 86% [ 10 ].
Dari  hasil  simulasi  dan  penelitian  dapat  dievaluasi bahwa metode Naive Bayes ini hanya dapat mengubah himpunan entri dengan jumlah yang terbatas pada fitur dan  meningkatkan  efisiensi  klasifikasi  daripada  semua fitur  yang  digunakan.  Selain  itu,  penggunaan  metode Naive  Bayes  untuk  pemilihan  fitur  dalam  kumpulan data  dengan  besar  sejumlah  fitur  juga  dapat  dipelajari untuk  mewujudkan  fitur  Naive  Bayes  yang  berbeda dalam  pemilihan  fitur.  Itu  mungkin  juga  termasuk teknik lain dari data mining untuk membuat klasifikasi yang akurat dan efektif secara komputasi untuk aplikasi medis [ 11 ].
Pada penelitian kegagalan jantung kongestif menggunakan metode Naive Bayes bekerja sangat baik untuk  dataset  kecil  yang  sesuai  dengan  penelitian  ini, karena jumlah dataset yang cukup terbatas. Keuntungan utama  lain  dari  Naive  Bayes  yaitu  melebihi  algoritma acak  kompetitif  lainnya  seperti  KNN  &  SVM  yang merupakan algoritma sederhananya. Secara keseluruhan,  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  100% dicapai dalam penelitian ini [ 12 ].
Dapat  juga  dilihat  pada  penelitian  yang  menggunakan 30  data  latih  dan  76  data  uji  medical  record  pengguna obat hiperkolesterolemia di RSUD Tugurejo Semarang. Dengan variabelnya adalah gejala umum dan beberapa obat hiperkolesterolemia.  Didapatkan pemilihan sistem obat  hiperkolesterolemia  dengan  keakuratan  96,05% [ 13 ].  Penerapan  metode  Naive  Bayes  Classifier  pada penelitian  mengenai  gejala  awal  penyakit  Covid-19 pada  pasien.  Dapat  ditelusuri  bahwa  hasil  diagnosis menjadi lebih baik yang disertai dengan penjelasan dari pengetahuan  seorang  pakar.  Pengujian  Sistem  Pakar yang  dilakukan  oleh  pasien  untuk  diagnosa  Covid-19 diperoleh  dari  hasil  suatu  penyakit  berdasarkan  fakta yang diperoleh [ 14 ].
Pada  penelitian  mendeteksi  dini  penyakit  jantung  dan diabetes berdasarkan nilai laporan pengujian. Penggunaan  algoritma  Naive  Bayes  memberika  hasil yang akurat. Dengan demikian sistem dapat melakukan prediksi  penyakit  jantung  dan  melakukan  diagnosis data  medis  apakah  ada  kemungkinan  penyakit  jantun atau  diabates  [ 15 ].  Dari  hasil  penulisan  artikel  metode Sistem  Pakar  yang  ada  pada  saat  ini.  Salah  satu aplikasinya  tentang  pembuatan  aplikasi  diagnosis gangguan  hiperaktif  pada  anak  yang  berbasiskan website.  Aplikasi  tersebut  menghasilkan  presentase angka dan informasi ke masyarakat agar lebih mengerti
mengenai  gejala-gejala  gangguan  hiperaktif  yang terjadi  pada  anak  [ 16 ].  Penelitian  multivariasi  Naive Bayes Classifier yang  dilakukan  pada  sebuah  model dalam  memprediksi  probabilitas  mengamati  sinyal impulsif  pada  gempa  bumi.  Diketahui  bahwa  Naive Bayes dapat diterapkan pada dataset. Dataset kemudian dibagi  menjadi  dua  kategori  menggunakan  informasi dari jenis kesalahan yang terjadi [ 17 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  Sistem  Pakar  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  metode  Naive  Bayes  yang  didasarkan  pada penelitian  terdahulu  dirasa  cocok  untuk  membangun sebuah aplikasi Sistem Pakar dengan nilai akurasi yang cukup  tinggi.  Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan aplikasi berbasis website yang dapat digunakan  dalam identifikasi  jenis  penyakit  stroke.  Tahapan  arsitektur yang ada di metode Naive Bayes ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Naive Bayes
Gambar  1  diatas  merupakan  tahapan  penelitian menggunakan  metode  Naive  Bayes  yang  dapat dirincikan sebagai berikut :
2.1. Mengklasifikasikan Data
Data  diperoleh  dari  konsultasi  pasien  di  Rumah  Sakit Otak  Dr.  Drs.  M.  Hatta  Bukittinggi  selama  7  bulan (Januari-Juli)  pada  tahun  2021.  Data  tersebut  akan diklasifikan  menjadi  beberapa  bagian  yaitu  data  jenis penyakit  stroke,  data  gejala  penyakit  stroke  dan  data rule  dari  seorang  pakar.  Pada  jenis  penyakit  terdapat  2 jenis  penyakit  stroke  secara  general  yaitu  stroke hemorogik dan  stroke iskemik. Selanjutnya data gejala penyakit  stroke  diperoleh  data  sebanyak  13  gejala,  hal ini  berdasarkan  pengujian  /  pemeriksaan  diagnosa klinis  awal  yang  dilakukan  diluar  dari  pemeriksaan Magnetic Resonance Imaging (MRI) ataupun Computerized  Tomography  Scan (CT  Scan)  yang menandai seseorang menderita penyakit stroke.
2.2. Menentukan Variable
Data yang telah diklasifikasikan selanjutnya akan diberi variable  atau  kode  agar  dapat  mempermudah  dalam pengembangan  sistem.  Terdapat  2  bagian  yang  akan diberi  kode  yaitu  data  jenis  penyakit  stroke  dan  data gejala  penyakit  stroke.  Setiap  kode  diberikan merupakan kombinasi dari huruf dan angka.
Data Jenis penyakit stroke yang telah diberi kode untuk mewakili penyakit tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Data Jenis-Jenis Penyakit Stroke
Kode Penyakit Jenis Penyakit Stroke RSOI601 Stroke Hemoragik RSOI602 Stroke Iskemik
Data jenis penyakit diberi kode yang terdiri dari 7 digit. Kode tersebut terdiri dari 3 digit awal huruf yaitu RSO singkatan  dari  Rumah  Sakit  Otak,  2  digit  berikutnya yaitu  I6  yang  merupakan  kode  penyakit  stroke  dari salah  satu  kode  ICD  (International  Classification  of Diseases) dalam klasifikasi penyakit internasional yang dikelola organisasi kesehatan dunia (WHO) dan 2 digit terakhir yaitu nomor urutan jenis penyakit stroke.
Data  gejala  penyakit  stroke  sebanyak  13  data  gejala yang  telah  diberi  kode  untuk  mewakili  gejala  tersebut yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Data Gejala Penyakit Stroke
Kode Gejala  Nama Gejala GI6001 Lemah / berat di salah satu bagian tubuh ataupun ada rasa kebas / kesemutan disebagian tubuh. GI6002 Kesulitan  saat  berbicara  (pelo  atau  tidak  bisa berbicara  jelas),  Senyum  tidak  simetris,  Kesulitan dalam menggenggam seuatu, Gangguan penglihatan / sensitif  terhadap  cahaya,  Kesulitan  memahami pembicaraan. GI6003 Kesadaran  mengalami  penurunan  ditandai  dengan sering  melamun  /  sering  mengantuk  /  sering  tertidur tetapi dapat sadar kembali jika dirangsang (dibangungkan) atau merespon terhadap nyeri. GI6004 Mengalami kondisi tidak sadarkan diri atau koma. GI6005 Mengalami muntah-muntah dalam 2 jam terakhir. GI6006 Terdapat  nyeri  /  sakit  pada  kepala  dalam  2  jam terakhir GI6007 Terdapat salah satu tanda dari Atheroma yaitu Angina Pectoris  (nyeri  pada  dada  seperti  tertekan  atau  terasa berat),  Claudicatio  Intermitten  (ketidaknyamanan pada otot ekstremitas bawah) dan Diabetes Mellitus.
GI6008 Tekanan diastolik lebih dari 90mmHg / Hipertensi GI6009 Masih terdapat gerakan Dorsofleksi pada ibu jari kaki maupun  mekarnya  jari-jari  kaki  saat  melakukan pengujian Refleks Babinski. GI6010 Mengalami kejang-kejang. GI6011 Sakit / nyeri / pegal pada bagian badan tertentu. GI6012 Nafsu  makan  berkurang  /  susah  makan  /  susah menelan. GI6013
Daya ingat berkurang / sering lupa.
Data gejala penyakit stroke diberi kode yang terdiri dari 6  digit.  Kode  tersebut  terdiri  dari  1  digit  awal  yaitu huruf  G  (Gejala),  2  digit  selanjutnya  I6  kode  ICD penyakit  stroke  dan  3  digit  terakhir  adalah  nomor urutan gejala penyakit stroke.

## 2.3. Membuat Rule
Jenis  penyakit  stroke  memiliki  beberapa  gejala  yang sama dan ada juga yang memiliki gejala  yang berbeda. Pada  saat  menentukan  jenis  penyakit  stroke  secara akurat  menggunakan  aplikasi  Sistem  Pakar,  maka diperlukan  sebuah  aturan  ( rule )  dan  aturan  tersebut
berisi  nilai-nilai  gejala  terhadap  jenis  penyakitnya sehingga  menjadi  kaidah  acuan  dalam  merancang sebuah sistem. Rule ini nantinya akan mewakili seorang pakar dalam menentukan sebuah keputusan. Keputusan yang dihasilkan pada sistem tersebut akan menunjukkan jenis penyakit apa yang mungkin diderita oleh user melalui  persentase  tertinggi  dari  jenis penyakit  stroke  yang  ada.  Hasil  persentase  tersebut didasarkan  kepada  gejala-gejala  yang  dipilih  oleh user itu  sendiri  yang  terpadat  pada  aplikasi  Sistem  Pakar. Rule tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Rule Penyakit dan Gejala Stroke Kode Gejala Kode Jenis Penyakit RSOI601 RSOI602 GI6001 1,0 1,0 GI6002 1,0 1,0 GI6003 0,5 0,3 GI6004 1,0 0,0 GI6005 0,5 0,3 GI6006 1,0 0,3 GI6007 1,0 0,7 GI6008 0,5 0,5 GI6009 0,3 1,0 GI6010 0,5 0,5 GI6011 0,5 0,5 GI6012 0,5 0,5 GI6013 0,5 0,5
2.4. Melakukan Perhitungan Metode Naive Bayes
Untuk  melakukan  perhitungan  metode  Naive  Bayes terdapat beberapa langkah yang harus ditentukan yaitu :
a. Tentukan  nilai  dari  Naive  Bayes Classifier (nc) untuk  setiap class yang  ada  yaitu  didapatkan  dari nilai pada Tabel 3 sesuai dengan penyakitnya.
b. Hitung nilai probabilitas dengan rumus  [ 18 ] :
(   |   ) (   |   )    (   )
(   )
(1)
Di mana nilai QXE adalah hipotesis khusus (benar atau salah),  BNV  merupakan  bukti  yang  telah  diamati, J(QXE|BNV) adalah probabilitas hipotesis berdasarkan kondisi  atau  disebut  juga  probabilitas  posterior, J(BNV|QXE) merupakan probabilitas BNV berdasarkan  hipotesis  QXE,  J(QXE)  merupakan probabilitas QXE disimpulkan sebelum bukti baru atau disebut  juga  probabilitas  prior,  J(BNV)  adalah probabilitas marginal BNV dalam semua hipotesis yang mungkin.
c. Hitung nilai probabilitas total untuk setiap penyakit yang ada dengan menggunakan rumus :
(   ) [ ( | )        ( | ]
(2)
Di  mana  J(BNV)  merupakan  probabilitas  marginal BNV  dalam  semua  hipotesis  yang  mungkin  dan
J(QXE|BNV)  merupakan  probabalitas  berdasarkan kondisi.
d. Hitung nilai probabilitas total untuk setiap penyakit yang ada dengan menggunakan rumus :
( ) (3)
Di mana P merupakan probabilitas terjadinya peristiwa, T  adalah  peristiwa,  h  merupakan  jumlah  kejadian berhasil dan H merupakan jumlah semua kejadian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  perhitungan  menggunakan  metode  Naive Bayes  diterapkan  pada  salah  satu  contoh  kasus konsultasi  pasien  di  Rumah  Sakit  Otak  Dr.  Drs.  M. Hatta  Bukittinggi.  Gejala  yang  dirasakan  pasien tersebut  adalah  kontrol  anggota  gerak  kanan  berat (GI6001),  tekanan  diastolik  95mmHg  (GI6008),  nyeri kepala  /  pusing  (GI6006)  dan  mual  sampai  muntah (GI6005).  Dari  gejala  tersebut,  maka  perhitungan metode Naive Bayes adalah sebagai berikut:
a. Menentukan nilai nc untuk setiap class.
Penyakit ke-1 : Penyakit Stroke Hemorogik n = 1
D = ½ = 0,5
S = 10
GI6001. nc = 1,0
GI6008. nc = 0,5
GI6006. nc = 1,0
GI6005. nc = 0,5
RSOI601. nc = 0,5
Penyakit ke-2 : Penyakit Stroke Iskemik
n = 1
D = ½ = 0,5 S = 10
GI6001. nc = 1,0
GI6008. nc = 0,5
GI6006. nc = 0,3
GI6005. nc = 0,3
RSOI602. nc = 1,0
b. Menghitung nilai probabilitas.
Penyakit ke-1 : Penyakit Stroke Hemorogik
(      |       ) (      )
(      )
(      |       ) (        ) (      )
(      |       ) (      )
(      )
(      |       ) (        )
(      )
(   ) (        )
(      )

## Penyakit ke-2 : Penyakit Stroke Iskemik
(      |       ) (      )
(      )
(      |       ) (        )
(      )
(      |       ) (        )
(      )
(      |       ) (        )
(      )
(   ) (      )
(      )
c. Menghitung nilai probabilitas total setiap penyakit.

## Penyakit ke-1 : Penyakit Stroke Hemorogik
(   ) [(      |       ) (      |       )
(      |       ) (      |       )] = 0,482 x [0,5 x 0,482 x 0,5 x 0,482] = 0,027995

## Penyakit ke-2 : Penyakit Stroke Iskemik
(   ) [(      |       ) (      |       ) (      |       ) (      |       )]
= 0,5 x [0,5 x 0,482 x 0,475 x 0,475] = 0,027188
d. Menentukan nilai terbesar dari perhitungan probabilitas total setiap penyakit. Hasil perhitungan probabilitas total dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel  4. Hasil Probabilitas Total Kode Penyakit Jenis Penyakit Stroke Nilai Probabilitas RSOI601 Stroke Hemoragik 0,027995 RSOI602 Stroke Iskemik 0,027188
Berdasarkan  hasil  yang  ada  pada  Tabel  4,  maka  nilai terbesar dari hasil probabilitas total  terdapat pada jenis penyakit stroke hemorogik dengan nilai 0,027995. Dari contoh  kasus  ini,  maka  pasien  tersebut  dikatakan menderita  penyakit  stroke  hemorogik.  Perbandingan hasil  konsultasi  lainnya  menggunakan  10  sampel  data konsultasi  pasien  antara  aplikasi  Sistem  Pakar  dengan hasil  diagnosa  dokter  dari  Rumah  Sakit  Otak  Dr.  Drs. M. Hatta, dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel  5. Perbandingan Hasil Konsultasi
Nama Pasien Gejala Hasil Diagnosa Nilai Akurasi Pakar Sistem Pasien 1 1. Anggota gerak kanan berat 2. Bicara pelo 3. Tekanan diastolik 96mmHg Stroke Iskemik Stroke Iskemik 1 Pasien 2 1. Anggota gerak kiri berat 2. Bicara pelo 3. Menelan terganggu 4. Daya ingat menurun Stroke Iskemik Stroke Iskemik 1 Pasien 3 1. Anggota gerak kanan berat 2. Mulut mencong / tidak simetris 3. Gangguan menelan Stroke Hemorogik Stroke Iskemik 0 Pasien 4 1. Anggota gerak kiri berat dan kebas 2. Pegal pada pundak 3. Sering lupa Stroke Iskemik Stroke Iskemik 1 Pasien 5 1. Anggota gerak kanan berat 2. Pandangan kabur 3. Nyeri pinggang Stroke Iskemik Stroke Iskemik 1 Pasien 6 1. Anggota gerak kanan lemah 2. Nafsu makan berkurang Stroke Iskemik Stroke Iskemik 1 Pasien 7 1. Anggota gerak kanan berat 2. Kepala nyeri 3. Mual sampai muntah Stroke Hemoragik Stroke Hemoragik 1 Pasien 8 1. Anggota gerak kanan berat 2. Kepala pusing / sakit 3. Daya ingat menurun Stroke Hemoragik Stroke Hemoragik 1 Pasien 9 1. Anggota gerak kiri berat 2. Lidah berat saat bicara
3. Nafsu makan berkurang Stroke Iskemik Stroke Iskemik 1 Pasien 10 1. Anggota gerak kanan berat sejak 5 jam lalu 2. Lidah terasa berat 3. Kepala sakit Stroke Iskemik Stroke Hemorogik 0
Pada  Tabel  5  dapat  dilihat  kecocokan  hasil  yaitu  nilai akurasi  1  berarti  menyatakan  cocok  dan  0  berarti menyatakan  tidak  cocok.  Keakuratan  metode  Naive Bayes  dapat  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  (3). Berdasarkan  rumus  tersebut  didapatkan  nilai  akurasi metode Naive Bayes sebesar 80%.

## 4. Kesimpulan
Penerapan  metode  Naive  Bayes  pada  aplikasi  Sistem Pakar  berbasis website dalam  mengidentifikasi  jenis penyakit  stroke  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  80% dengan  diagnosa  dokter  dari  Rumah  Sakit  Otak  Dr. Drs.  M.  Hatta  Bukittinggi.  Hal  ini  didapat  dari  10 sampel  data  yang  digunakan  untuk  menentukan  jenis penyakit stroke yang mungkin diderita oleh user /pasien.  Keakuratan  dalam  menentukan  jenis penyakit  stroke  tidak  sepenuhnya  bisa  dinilai  dari gejala  klinis  awal  yang  dirasakan  pasien,  satu-satunya kepastian jenis penyakit stroke secara akurat hanya bisa dipastikan melalui pemeriksaan CT Scan ataupun MRI. Aplikasi  ini  dapat  memberikan user informasi  berupa kemungkinan  dirinya  menderita  jenis  penyakit  stroke dengan  nilai  angka  probabilitas  berdasarkan  gejala yang  dipilih.  Informasi  ini  akan  berguna  bagi user sebagai  acuan  untuk  segera  datang  ke  rumah  sakit  dan mendapatkan  permeriksaan  lebih  lanjut  yang  lebih terarah.

## Daftar Rujukan
[1] Byna,  A.,  &  Basit,  M.  (2020).  Penerapan  Metode  Adaboost untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit Stroke dengan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer, 9(3), 407–411. http://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i3.1023
[2] Alchuriyah, S., & Wahjuni, C. U. (2016). The Factors that Affect Stroke  at  Young  Age  in  Brawijaya  Hospital  Surabaya.  Jurnal
Berkala Epidemiologi, 4(1), 62. https://doi.org/10.20473/jbe.v4i1.2016.62-73
[3] Luthvan,  D.  (2019).  Diagnosis  Penyakit  Diabetes  pada Masyarakat  Awam  Menggunakan  Metode  Backward  Chaining. Jurnal  Sistim  Informasi  Dan  Teknologi,  1(4),  43–51. https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i4.14
[4] Yuliyana,  Y.,  &  Sinaga,  A.  S.  R.  M.  (2019).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes.
Fountain of Informatics Journal, 4(1), 19.
https://doi.org/10.21111/fij.v4i1.3019
[5] Geetha,  G.,  &  Prasad,  K.  Mohana.  (2020).  Prediction  of Diabetics using Machine Learning. IJITEE (International Journal of  Innovative  Technology  and  Exploring  Engineering),  8(5), 1119–1124. https://doi.org/10.35940/ijrte.e6290.018520
[6] Zohra,  F.  T.  (2020).  Prediction  of  Different  Diseases  and Development of a Clinical Decision Support System using Naive Bayes  Classifier.  International  Journal  for  Research  in  Applied
Science and Engineering Technology, 8(5), 8–13. https://doi.org/10.22214/ijraset.2020.5002
[7] Minarni,  M.,  &  Irawan,  P.  (2019).  Implementasi  Metode  Naive Bayes untuk Diagnosa Penyakit Lambung. Jurnal TeknoIf, 7(2), 115. https://doi.org/10.21063/jtif.2019.v7.2.115-123
[8] Sudha,  M.,  &  Poorva,  B.  (2019).  Predictive  Tool  for Dermatology  Disease  Diagnosis  using  Machine  Learning Techniques.  IJITEE  (International  Journal  of  Innovative Technology  and  Exploring  Engineering),  8(9),  355–360. https://doi.org/10.35940/ijitee.g5376.078919
[9] Devita,  R.  N.,  Herwanto,  H.  W.,  &  Wibawa,  A.  P.  (2018). Perbandingan  Kinerja  Metode  Naive  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Artikel  Berbahasa  indonesia.  Jurnal Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  5(4),  427. https://doi.org/10.25126/jtiik.201854773
[10] Riani,  A.,  Susianto,  Y.,  &  Rahman,  N.  (2019).  Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan Metode  Naive  Bayes.  Journal  of  Innovation  Information Technology and Application (JINITA), 1(01), 25–34. https://doi.org/10.35970/jinita.v1i01.64
[11] S  A,  S.  (2021).  Comparative  Study  of  Naive  Bayes,  Gaussian Naive  Bayes  Classifier  and  Decision  Tree  Algorithms  for Prediction  of  Heart  Diseases.  International  Journal  for  Research in Applied Science and Engineering Technology, 9(3), 475–486. https://doi.org/10.22214/ijraset.2021.33228
[12] Deka,  D.  (2020).  Detection  of  Congestive  Heart  Failure  using Naive Bayes Classifier. International Journal of Engineering and
Advanced Technology (IJEAT), 9(3), 4154–4159.
https://doi.org/10.35940/ijeat.c6623.029320
[13] Perbawawati,  A.  A.,  Sugiharti,  E.,  &  Muslim,  M.  A.  (2019). Bayes  Theorem  and  Forward  Chaining  Method  On  Expert System  for  Determine  Hypercholesterolemia  Drugs.  Scientific Journal of Informatics, 6(1), 116–124. https://doi.org/10.15294/sji.v6i1.14149
[14] Silahudin,  D.,  Henderi,  &  Holidin,  A.  (2020).  Model  Expert System for Diagnosis of Covid-19 Using Naive Bayes Classifier. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and  Engineering, 1007, 012067. https://doi.org/10.1088/1757-899x/1007/1/012067
[15] Marathe,  N.,  Gawade,  S.,  &  Kanekar,  A.  (2021).  Prediction  of Heart  Disease  and  Diabetes  Using  Naive  Bayes  Algorithm. International  Journal  of  Scientific  Research  in  Computer Science,  Engineering  and  Information  Technology,  447–453. https://doi.org/10.32628/cseit217399
[16] Ervinaeni, Y., Hidayat, A. S., & Riana, E. (2019). Sistem Pakar Diagnosa  Gangguan  Hiperaktif  Pada  Anak  Dengan  Metode Naive  Bayes  Berbasis  Web.  Jurnal  Media  Informatika Budidarma, 3(2), 90. https://doi.org/10.30865/mib.v3i2.1158
[17] Ertuncay,  D.,  &  Costa,  G.  (2021).  Determination  of  near-fault impulsive signals with multivariate naïve Bayes method. Natural Hazards,  108(2),  1763–1780. https://doi.org/10.1007/s11069- 021-04755-0
[18] Putra, D. W. T., Utami, A. O., Minarni, & Swara, G. Y. (2019). Accuracy Level of Diagnosis of ENT Diseases in Expert System.
Jurnal KomtekInfo, 6(2), 127–134. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v6i2.51