## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pencernaan Mengunakan Metode Teorema Bayes

## Digestive Disease Diagnosis Expert System Using Bayes Theorem Method
Nur Budi Riyanto 1 , Ozzi Suria 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta, 55753, Indonesia Email: riyanto.nurbudi@gmail.com 1 , ozzisuria@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Sistem  pencernaan  adalah  suatu  sistem  kerja  organ  untuk  mengubah  makanan  menjadi  energi  yang diperlukan oleh tubuh, mulai dari mulut hingga anus. Penyakit pada saluran pencernaan kebanyakan ada di negara berkembang dan sebagian besar bayi dan anak-anak terserang penyakit ini. Berdasarkan permasalahan  yang  ada  di  dalam  lingkungan  masyarakat,  peneliti  berupaya  membantu  masyarakat untuk  dapat  mengenali  penyakit  pencernaan  perut  yang  diderita.  Perancangan  sistem  pakar  akan dilakukan untuk membatu mendiagnosa penyakit pencernaan pada perut manusia.
Dalam  penelitian  ini,  sistem  pakar  dibuat  dengan  menggunakan  metode  teorema  Bayes  untuk mengenali  penyakit  pencernaan  perut  yaitu  diare,  disentri,  gastritis,  dispepsia,  dan typoid  fever. Penyakit-penyakit tersebut merupakan penyakit yang sering dijumpai di kalangan masyarakat umum. Sistem menerima inputan berupa gejala-gejala penyakit yang diderita oleh pasien dan menghasilkan diagnosa yang sesuai dengan inputan tersebut.
Berdasarkan 20 data pasien yang telah diujikan pada sistem, dapat diketahui bahwa sistem memiliki nilai  akurasi  sebesar  75%  dalam  melakukan  diagnosa  penyakit  sesuai  dengan  gejala-gejala  yang dimasukkan.  Uji  coba  sistem  yang  dilakukan  sesuai  dengan  data  rekam  medik  pasien.  Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  dalam  mendiagnosa  lebih  dini  terhadap penyakit  pencernaan  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  membantu  tenaga  medis dalam melakukan diagnosa penyakit pencernaan pada perut manusia.
Kata Kunci : Sistem Pakar; penyakit pencernaan perut; Teorema Bayes

## ABSTRACT
The  digestive  system  is  a  system  of  organs  that  transform  food  into  energy  needed  by  human  body. Diseases of the digestive tract in developing countries strikes infants and children in general. Based on the existing problems in the community, this research tries to help people to be able to recognize the digestive diseases which may be suffered by human body. An expert system will be built to help diagnose digestive diseases of human body.
In this study, the expert system is built using Bayes theorem to understand digestive namely diarrhea, dysentery, gastritis, dyspepsia, and typoid fever.  The system will use disease symptoms as the input and produce a diagnosis which corresponds with the input.
Based  on  20  patients’  data  which  has  been  tested  on  the  system,  it  can  be  acknowledged  that  the system has 75% accuracy on diagnosing diseases based on its symptoms. This test is completely based on patients’ medical record. The result of this research is expected to help the community to do early diagnosis of digestive diseases and also to help medical staff to diagnose digestive diseases on human stomach.
Keywords: Expert System; digestive diseases; Bayes Theorem

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  pada  saluran  pencernaan merupakan  penyakit  yang  berbahaya  dan banyak  menyebabkan  kematian.  Berdasarkan data  dari  WHO  ( World  Health  Organization ),
penyakit pada saluran pencernaan kebanyakan pada  negara  berkembang,  dengan  melihat angka prevalensi penyakit diare yang tinggi di kalangan  bayi  dan  anak  –  anak.  Setiap  tahun terdapat  sekitar  15  juta  kejadian  diare  pada
balita,  dan  sebagai  akibat  langsungnya  lebih dari  3  juta  anak  meninggal.  Pada  penelitian berbasis  komunitas  tentang  etiologi  penyakit diare  di  Papua New  Guinea , anak–anak  yang ibunya tidak menganggap kotoran bayi sebagai kontaminan  dan  sebagai  faktor  yang  penting pada  kejadian  diare  berisiko  7,4  kali  lebih besar terserang diare daripada anak – anaknya yang  ibunya  menyadari  akan  bahaya  tersebut. Resiko  terserang  diare  dari  kontaminasi makanan adalah 6,8 kali (WHO, 2002).
Semakin  tingginya  mobilitas  seseorang pada era ini tentunya berpengaruh dengan gaya hidup  seseorang.  Rutinitas  yang  padat  dan tuntutan  waktu  untuk  bekerja  dengan  cepat, mempengaruhi  kepedulian  seseorang  terhadap gaya hidup sehat. Seharusnya dengan semakin tingginya  rutinitas  seseorang  berbanding  lurus juga  dengan  gaya  hidup  sehatnya.  Namun realitanya,  masih  banyak  orang  yang  kurang peduli  terhadap  kebersihan,  contohnya  adalah pada  saat  mau  makan  orang  cenderung  jarang mencuci  tangan.  Selain  itu,  ketidakpedulian terhadap  kebersihan  makanan  yang  akan dimakan  juga  dapat  mengakibatkan  penyakit pencernaan perut.
Pada  penelitian  ini  peneliti  mencoba untuk membuat Sistem Pakar yang menggunakan  metode Teorema  Bayes ,  untuk mengenali  penyakit  pencernaan  perut  seperti diare, disentri,  gastritis,  dispepsia ,  dan typoid fever dengan  gejala-gejala  setiap  penyakit tersebut. Penyakit tersebut merupakan penyakit yang  sering  kita  jumpai  di  kalangan masyarakat  umum  yang  berada  di  lingkungan sekitar  kita.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan dapat membantu masyarakat dalam melakukan  diagnosa  dini  terhadap  gejala- gejala  penyakit  pencernaan  yang  dialami. Selain itu, hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu  tenaga  medis  untuk  melakukan diagnosa penyakit pencernaan perut.
2. TINJAUAN PUSTAKA DAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka
Mengacu  pada  penelitian  dengan  judul “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Batu  Ginjal Menggunakan  Teorema  Bayes”,  penelitian  ini membuat  aplikasi  sistem  pakar  yang  berguna sebagai  alat  bantu  untuk  mendapatkan informasi dan dugaan awal dalam mendiagnosa penyakit batu ginjal. Hasil dalam penelitian  ini  adalah  sistem  pakar  untuk mendiagnosa  penyakit  batu  ginjal  dengan menggunakan metode
Bayes dapat menyelesaikan  masalah  diagnosis  penyakit batu  ginjal,  karena  dapat  memberikan  hasil
diagnosis dengan nilai probabilitas kemunculan  setiap  jenis  penyakit    (Russari, 2016).
Merujuk  pada  penelitian  dengan  judul “Sistem  Pakar  Menggunakan  Teorema  Bayes untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Kehamilan”, penentuan  diagnosa  dalam  sistem  pakar  ini diawali  dengan  sesi  konsultasi.  Sistem mengajukan pertanyaan-pertanyaan yang relevan  kepada  pasien  sesuai  gejala  utama penyakit kehamilan yang dialami pasien. Hasil akhir  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem pakar  untuk  melakukan  diagnosa  penyakit kehamilan  beserta  nilai  probabilitas  dari penyakit  hasil  diagnosa,  yang  menunjukkan tingkat  kepercayaan  sistem  terhadap  penyakit tersebut dan saran terapi yang harus diberikan (Arief & Retantyo, 2013).
Pada  penelitian  dengan  judul  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Kucing Dengan Metode  Teorema  Bayes  Berbasis  Android”, penelitian  ini  merancang  sistem  pakar  yang mengadaptasi  kecerdasan  buatan  di  bidang kedokteran  hewan  yaitu  untuk  mendiagnosa penyakit  pada  kucing  dengan  menggunakan metode  teorema  Bayes  dengan  menggunakan probabilitas  bersyarat  sebagai  dasarnya. Berdasarkan  hasil  pengujian  15  sampel  data gejala  penyakit,  diperoleh  hasil  bahwa  sistem menghasilkan nilai akurasi sebesar 90% (Budi & Reza, 2016). Pada  penelitian  dengan  judul  Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Mata Pada Manusia  Menggunakan  Teorema  Bayes. Kesibukan seorang pakar membuat penanganan  terhadapat  penyakit  mata  tidak bisa  cepat  dilakukan.  Oleh  karena  itu, diperlukan sebuah sistem pakar dapat menjadi alternatif  dalam  mengatasi  permasalahan tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengimplementasikan  Teorema  Bayes  pada sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit mata manusia.  Subjek  pada  penelitian  ini  adalah untuk  mendiagnosa  penyakit  mata  dengan menggunakan  metode  penalaran forward chaining dan backward  chaining .  Dari penelitian  yang  dilakukan  menghasilkan sebuah  aplikasi  sistem  pakar  yang  mampu mendiagnosa  penyakit  mata  pada  manusia dengan  menerapkan  Teorema  Bayes  untuk mengatasi  ketidakpastian.  Pada  pengujian  20 sampel  data  gejala  penyakit  menunjukkan bahwa  aplikasi  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 90% (Haris & Sam'ani, 2016).
Mengacu  pada  penelitian  dengan  judul “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Potong Dengan  Metode  Naive  Bayes”,  penelitian  ini
merancang sistem pakar menggunakan metode Naive  Bayes sebagai  metode  inferensi  untuk mendiagnosis  penyakit  sapi.  Ada  11  jenis penyakit dan 20 jenis gejala yang bisa dikenali oleh  sistem  pakar  ini.  Dari  pengujian  yang dilakukan  pada  26  data  uji  kasus,  diperoleh hasil  dengan  tingkat  persentase  kesesuaian 96,15% (Indriana, Arief & Tanzil, 2015).
2.2 Landasan Teori

## 2.2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  atau Expert  system bisa disebut  juga  dengan Knowledge  Based  system yaitu  suatu  aplikasi  komputer  yang  ditujukan untuk melakukan pengambilan keputusan atau pemecahan  persoalan  dalam  bidang  yang spesifik. Sistem ini bekerja dengan mengunakan pengetahuan dan metode analisis yang  telah  didefinisikan  terlebih  dahulu  oleh pakar  yang  sesuai  dengan  bidang  ahlinya. Sistem  ini  disebut  sistem  pakar  karena  fungsi dan  perannya  sama  seperti  seorang  ahli  yang memiliki  pengetahuan,  pengalaman,  dalam memecahkan  sesuatu  persoalan.  Sistem biasanya berfungsi sebagai kunci penting yang akan  membantu  suatu  sistem  pendukung keputusan  atau  sistem  pendukung  eksekutif (Hayadi, 2016) .
2.2.2 Teorema Bayes
Probabilitas Bayes adalah salah satu cara untuk  mengatasi  ketidakpastian  data  dengan formula Bayes yang  dinyatakan  (Rosnelly, 2012) .
P(Hi|E)   =
P(E|Hi)P(Hi)
∑ P(E|Hk) P(Hk) ,
-./
(1)

## Keterangan:
P(Hi|E)  =  Probabilitas  hipotesa  Hi  terjadi  jika evidence E terjadi.
P(E|Hi)  =  Probabilitas  munculnya  evidence  E jika diketahui hipotesa Hk benar. P(Hi)    =  Probabilitas  hipotesa  Hk,  tanpa memandang evidence apapun.
n = Jumlah hipotesa yang mungkin Dari teorema Bayes dapat
dikembangkan  jika  dilakukan  pengujian terhadap  hipotesa  muncul  lebih  dari  sebuah evidence, maka persamaanya menjadi:
P( H |E, e) = 𝑃(𝐻 |𝐸) 𝑃(𝑒 |𝐸, 𝐻)
𝑃(𝑒 |𝐸)
(2) Keterangan: e : evidence lama E : evidence baru P(H|E,e) : probabilitas hipotesa H, jika muncul evidence baru E dari evidence lama e P(e|E,H) : probabilitas kaitan antara e dan E jika hipotesa H benar P(e|E) :  Probabilitas  kaitan  antara  e dan E tanpa memandang hipotesa apa pun.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Alur Penelitian
Alur  penelitian  yang  digunakan  dalam sistem  pakar  diagnosa  penyakit  pencernaan mengunakan teorema Bayes dapat dilihat pada Gambar 1 .

## Gambar. 1. Alur Penelitian
3.2 Akuisisi Data
3.2.1 Data Penyakit
Sistem akan digunakan untuk mengenali 5 data penyakit yang ditampilkan pada tabel 1.

## Tabel 1. Tabel Penyakit
Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Dispepsia /Asam Lambung Biasa P02 Diare P03 Disentri P04 Gastritis /Radang Lambung P05 Tipes/ Typhoid fever

## 3.2.2 Data Gejala
Ada  16  gejala  beserta  dengan  bobot yang  akan  digunakan  sebagai  inputan  sistem. Gejala-gejala  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel 2.
Tabel 2. Tabel Gejala Kode Gejala Bobot G01 Perih di ulu hati 0,9 G02 Gemetar 0,6 G03 Perut mual 0,7 G04 Lemas 0,3 G05 Nafsu makan berkurang 0,6
Kode Gejala Bobot G06 BAB cair 1 G07 Perut mulas 0,8 G08 Ulu hati panas 0,6 G09 Demam 0,8 G10 BAB berlendir dan berdarah 0,9 G11 Perut melilit 0,6 G12 Melilit di ulu hati 0,9 G13 Perut mengalami begah 0,8 G14 Badan Panas lebih dari tiga  0,9 Kode Gejala Bobot hari G15 Muntah 0,6 G16 Perut sakit 0,6

## 3.3 Implementasi Database
Proses  perancangan  database  yang digunakan dalam sistem pakar ini dapat dilihat pada ERD yang ditampilkan di gambar 2.
Gambar 2. Entity Relationship Diagram

## 3.4 Motor Inferensi
Motor  inferensi  yang  digunakan  dalam pakar diagnosa penyakit pencernaan mengunakan teorema bayes dapat dilihat pada gambar 4.

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Data Pasien
Analisis  sistem  dilakukan  pada  20  data pasien  yang  diperoleh  dari  data  di  Klinik Harapan Sehat di Nanggulan, Kulon Progo atas supervisi dr. Agus Nugraha Andhi. Pada tabel 3 ditampilkan  data  rekam  medis  pasien  sesuai dengan  gejala  yang  dialami.  Setiap  gejala ditulis  dengan  menggunakan  kode  gejala  dari tabel 2. Data rekam medis yang ada pada table 3  ini  akan  digunakan  sebagai  bahan  pengujian sistem.
Table 3. Data Rekam Medis Pasien No  No. RM Gejala 1 1232 G01, G16 2 22118 G01 3 7882 G01 4 29761 G01, G16 5 149 G01, G03, G16 6 8505 G06, G03 7 22912 G06 8 29886 G06
No  No. RM Gejala 9 31318 G06, G15, G16 10 9330 G06, G07 11 1232 G03, G12 12 8505 G16, G13, G 03 13 11968 G09, G16 14 06824 G16 15 11968 G16 16 22912 G03, G14, G15, G16 17 28798 G14, G03 18 1123 G14, G16 19 14343 G14, G15 20 38604 G03, G15, G16
Pembahasan perhitungan sistem akan menggunakan  salah  satu  data  uji  dari  table  3. Perhtaikan tabel 4.
Table 4. Data uji No. No. RM Gejala 16. 229912 G03, G14, G15, G16 Keterangan:
G03. Perut Mual G14. Badan panas lebih dari tiga hari G15. Muntah G16. Perut sakit Langkah perhitungan:
a. Mencari nilai semesta Mencari
nilai semesta dengan menjumlahkan bobot dari setiap gejala.
6 G03 +  G14 +  G15 + G6 = 0.7 + 0.9 + 0.6 +0.6 = 2.8

## b. Menghitung nilai semesta P(Hi)
Setelah  hasil  penjumlahan  nilai  semesta diketahui,  maka  didapatkan  rumus  untuk menghitung nilai semesta P(Hi).
P(H1)   =0.7/2.8 = 0.25 P(H2)   = 0.9/2.8 = 0.3214285714285714 P(H3)   = 0.6/2.8 = 0.2142857142857143 P(H4)   = 0.6/2.8 = 0.2142857142857143
c. Menghitung  probabilitas  H  tanpa memandang evidence apapun
Setelah  seluruh  nilai  P(Hi)  diketahui, dilanjutkan  menghitung  probabilitas  H  tanpa memandang evidence apapun.
P(H1) x P(E | H1)  = 0.25 x 0.7 = 0.175
P(H2) x P(E | H2) =  0.3214285714285714 x 0.9 = 0.2892857142857143 = 0.289 P(H3) x P(E | H3) = 0.2142857142857143 x 0.6 = 0.1285714285714286 = 0.128 P(H4) x P(E | H4) = 0.2142857142857143 x 0.6 = 0.1285714285714286 = 0.128
Total Hipotesa (H)  = 0.7214285714285715 = 0.721
d. Mencari nilai P(Hi|E)
Untuk menghitung nilai P(Hi | E) mengacu pada  tabel  sampel  data  pengujian  di  tabel  4, proses perhitungannya adalah sebagai berikut.
P(H1 | E) = 0.7 x  0.25 / 0.7214285714285715 =  0.2425742574257426 P(H2  |  E)  =  0.9  x  0.3214285714285714  / 0.7214285714285715 = 0.4009900990099009 P(H3  |  E)  =  0.6  x  0.2142857142857143/ 0.7214285714285715 = 0.1782178217821782 P(H4  |  E)  =  0.6  x  0.2142857142857143  / 0.7214285714285715 =  0.1782178217821782

## e. Menghitung total nilai bayes
Setelah  seluruh  nilai  P(Hi  |  E)  diketahui, kemudian  seluruh  nilai  yang  sudah  diperoleh dijumlahkan.
= 0.2426 + 0.401 + 0.1782 + 0.1782 = 0.9999 = 1
Hasil  yang  diperoleh  adalah  1  sehingga diperoleh kesimpulan diagnosis Penyakit Typoit fever/tipes dengan ukuran “Sangat Pasti”.

## 4.2 Validasi Hasil
Validasi hasil yang menunjukkan
perbandingan hasil diagnosa penyakit pencernaan  pasien  menggunakan  teorema Bayes yang dihasilkan oleh sistem dengan hasil dari saran pakar dapat dilihat pada tabel 5.
Berdasarkan  data  pada  tabel  5  dapat diketahui  bahwa  sistem  dapat  menghasilkan hasil  diagnosis  penyakit  berdasarkan  gejala- gejala yang dimasukkan dengan akurasi sebesar 75%.
Tabel 5. Validasi Hasil
No No. RM Hasil Pakar Hasil Teorema Bayes Validasi Nilai Teorema Bayes Penyaki t Sesuai /tidak 1 1232 Dispepsi a 0.4 Kurang Pasti Dispepsi a Sesuai 2 22118 Dispepsi a 0.4 Kurang Pasti Dispepsi a Sesuai 3 7882 Dispepsi a 0.4 Kurang Pasti Dispepsi a Sesuai 4 29761 Dispepsi a 0.4 Kurang Pasti Dispepsi a Sesuai 5 149 Dispepsi a 0.6 Cukup Pasti Dispepsi a Sesuai
No No. RM Hasil Pakar Hasil Teorema Bayes Validasi Nilai Teorema Bayes Penyaki t Sesuai /tidak 6 8505 Diare 0.5 Cukup Pasti Diare Sesuai 7 22912 Diare 0.3 Kurang Pasti Diare Sesuai 8 29886 Diare 0.3 Kurang Pasti Diare Sesuai 9 31318 Diare 0.3 Kurang Pasti Diare Sesuai 10 9330 Diare 0.5 Cukup Pasti Diare Sesuai 11 1232 Gastritis 0.7 Pasti Gastritis Sesuai 12 8505 Gastritis 0.6 Cukup Pasti Gastritis Sesuai 13 11968 Gastritis 0.2 Tidak Pasti Typoit fever/ tip -es Tidak 14 06824 Gastritis 0.2 Tidak Pasti Typoit fever/ tip -es Tidak 15 11968 Gastritis 0.2 Tidak Pasti Diare Tidak 16 22912 Typoit fever/ tip es 1 Sangat Pasti Typoit fever/ tip -es Sesuai 17 28798 Typoit fever/ tip es 0.6 Cukup Pasti Diare Tidak 18 1123 Typoit fever/ tip es 0.6 Cukup Pasti
Typoit fever/ tip
-es Sesuai
19 14343 Typoit fever/ tip es
0.4 Kurang Pasti Diare Tidak 20 38604 Typoit fever/ tip es 0.6 Cukup Pasti
Typoit fever/ tip -es Sesuai

## 5. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan, berdasarkan 20 data pasien yang telah diujikan di sistem, diperoleh hasil diagnosis yang sesuai dengan  hasil  yang  ditentukan  oleh  pakar dengan  akurasi  sebesar  75%.  Sistem  pakar yang  dibangun  dapat  digunakan  untuk membantu diagnosis penyakit pencernaan pada perut manusia.

## DAFTAR PUSTAKA
Arief  &  Retantyo.  (2013,  September).  Sistem
Pakar  Menggunakan  Teorema  Bayes untuk Mendiagnosa Penyakit Kehamilan. MIPA, 23 (3). Budi  &  Reza.  (2016,  Agustus).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Pada  Kucing Dengan  Metode  Teorema  Bayes Berbasis Android. 2 (4). Haris  &  Sam'ani.  (2016,  Oktokber).  Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit Mata  Pada  Manusia. Indonesian Jurnal  on  Networking  and  Security, 5 (4). Hayadi,  B.  H.  (2016). Sitem  Pakar.
Yogyakarta: deepublish. Indriana,  Arief  &  Tanzil.  (2015,  November). Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Sapi
Potong  Dengan  Metode  Naive  Bayes. Journal Of Environmental Engineering & sustainable
Technology(JEEST),  02 (02),  hal.  72- 78. Rosnelly, R. (2012). Sistem Pakar Konsep dan teori. (P. Yeyasajati, Penyunt.) Yogyakarta: cv Andi Offset.
Rukun,  B.  H.  (2016). What  Is  Expert  System. Yogyakarta: Cv Budi Utama. Russari,  I.  (2016,  februari).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Batu  Ginjal Menggunakan  Teorema  Bayes. Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), 3 (1). WHO.  (2002). Penyakit  Bawaan  Makanan: fokus  pendidikan  kesehatan. (P. Widyastuti, Penyunt., & d. a. Hartono, Penerj.)  Jakarta:  Buku  kedokteran EGC. Wibisono,  D.  S.  (2005). Anatomi  Tubuh Manusia. Grasindo.