## Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Hiperaktif Pada Anak Dengan Metode Naive Bayes Berbasis Web
Yunia Ervinaeni, Aziz Setyawan Hidayat, Eri Riana
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia

## Abstrak
Gangguan  pemusatan  perhatian  atau  lebih  dikenal  dengan  istilah  ADHD  (Attention  Deficit  Hyperactivity  Disorder) merupakan salah satu masalah psikiatri utama yang sering ditemukan pada anak. Gangguan hiperaktif biasanya terlihat pada anak-anak dan seiring bertambahnya usia semakin susah untuk ditangani. Terdapat 3 gangguan hiperaktif yang diambil dalam penelitian  ini  yaitu  hiperaktif,  Impulsif,  Inattension  (Masalah  Kepribadian).  Untuk  membantu  mendiagnosa  gangguan hiperaktif  tersebut,  maka  dibuat  aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  gangguan  hiperaktif  pada  anak  yang  dapat  memudahkan masyarakat  dalam  mendiagnosa  gangguan  hiperaktif  pada  anak.  Pembuatan  aplikasi  sistem  pakar  berbasis  web  ini menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Metode  Naive  Bayes  merupakan  suatu  klasifikasi  berpeluang  sederhana  berdasarkan aplikasi teorema Bayes dengan asumsi antar variable (independen) kehadiran atau ketiadaan dari suatu kejadian tertentu dari suatu kelompok tidak berhubungan dengan kehadiran atau ketiadaan dari kejadian lainnya. Hasil akhir yang diberikan berupa persentase angka diagnosa gangguan hiperaktif pada anak yang dialami.
Kata Kunci: Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), Metode Naive Bayes, Sistem Pakar.

## Absract
Disorder  concentration  attention  or  better  known  as  ADHD  (Attention  Deficit  Hyperactivity  Disorder)  is  one  of  the  main psychiatric problems that are often found in children. Hyperactive disorders are usually seen in children and as we get older the  more  difficult  to  deal  with.  There  were  3  hyperactive  disorders  taken  in  this  study  namely  hyp eractivity,  Impulsivity, Inattetion  (Personality  Problems).  To  help  diagnose  these  hyperactive  disorders,  an  expert  system  application  is  made  to diagnose  hyperactive  disorders  in  children  that  can  facilitate  the  public  in  diagnosing  hyperactive  disorders  in  children. Making  this  web-based  expert  system  application  uses  the  Naive  Bayes  method.  The  Naive  Bayes  method  is  a  simple opportunity  classification  based  on  the  application  of  the  Bayes  theorem  with  the  assumption  that  between  variables (independent) the presence or absence  of a particular event from a  group is not related to the presence  or absence of  other events. The final results are given in the form of a percentage of the diagnosis of hyperactivity in children.
Keywords: Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), the Naive Method Bayes, Expert System.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  masyarakat  disadari  atau  tidak  disadari  ada  sebagian  masyarakat  yang  mengalami  gangguan perilaku  tidak  normal  yang  terjadi  pada  lingkungan  masyarakat.  Menurut  Novriana  (2014:141)  mengatakan bahwa  “Gangguan  pemusatan  perhatian  dan  hiperaktifitas  (GPPH)  atau  dalam  istilah  kedokteran  lebih  dikenal dengan  singkatan  ADHD  (Attention  Deficit  Hyperactivity  Disorder)  adalah  salah  satu  masalah  psikiatri  utama yang sering ditemukan pada anak”. ADHD merupakan salah satu gangguan perkembangan peningkatan aktifitas motorik  yang  terjadi  pada  anak  yang  menyebabkan  aktifitas  anak  yang  berlebihan  atau  diluar  batas  normal. Dalam  perspektif  pendidikan,  jika  ada  seorang  anak  yang  mengalami  gangguan  ADHD  dapat  mengalami gangguan  belajar.  Kemudian,  dalam  perspektif  psikologi  dan  sosiologi,  anak  dengan  gangguan  ADHD  dapat mengalami kesulitan berperilaku, kesulitan bersosial, dan kesulitan lain yang berkaitan.
Anak  yang  mengalami  gangguan  perilaku  tidak  normal  ADHD  biasanya  disebut  dengan  gangguan autisme  oleh  masyarakat  awam  yang  sebenarnya  kedua  pengertian  tersebut  berbeda.  Anak  yang  mengalami gangguan  perilaku  tidak  normal  ADHD  merupakan  gangguan  perilaku  yang  sifatnya  hiperaktif  dan  cenderung memberikan respon yang berlebihan. Menurut Wijaya (2015:22) mengatakan bahwa “Autisme adalah gangguan perkembangan  anak  yang  disebabkan  oleh  adanya  gangguan  pada  sistem  saraf  pusat  yang  mengakibatkan gangguan  dalam  interaksi  sosial,  komunikasi  dan  perilaku”.  Masalah  yang  terjadi  pada  gangguan  perilaku ADHD  pada  anak    ini  merupakan  masalah  yang  perlu  diperhatikan  khusus  karena  perilaku  tersebut  dapat mengganggu  dan  menghambat  anak  dalam  proses  belajar  dan  akan  mengakibatkan  dampak  yang  buruk  pada perkembangan kehidupan sosialnya.
Kurangnya  informasi  yang  dimiliki  orang  tua  anak  yang  mengidap  ADHD  merupakan  salah  satu  faktor yang menyebabkan lambatnya penanganan dalam mengatasi gangguan ADHD. Untuk mempercepat penanganan tersebut  dalam  penyediaan  informasi  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  kecerdasan  buatan  yaitu  sistem pakar  berbasis  web  yang  dapat  memudahkan  masyarakat  dalam  mendiagnosa  gangguan  hiperaktif  pada  anak. Adapun aplikasi  ini terdiri dari suatu sistem  yang mampu  mentransfer kepakaran dari  seorang pakar ke sebuah aplikasi berbasis web.

## 2. TEORITIS
2.1 Sistem Pakar
Menurut  Fanny,  dkk  (2017:13)  mengatakan  bahwa  “Sistem  pakar  adalah  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer  yang  dirancang  untuk  memodelkan  kemampuan  menyelesaikan  masalah seperti  layaknya  seorang pakar”. Dari pengertian  tersebut penulis  berpendapat bahwa sistem pakar yaitu suatu sistem yang di dalamnya berisi kecerdasan seorang pakar yang dipindahkan kedalam suatu sistem yang nantinya akan diolah oleh  suatu program  agar dapat digunakan dalam  berbagai  bidang, salah satunya antara  lain  bidang teknik,  kedokteran  dan  otomotif.  Program  sistem  pakar  sangat  membantu  untuk  mengambil  keputusan  karena penerapannya sangat luas.
Sistem  pakar  memungkinkan  seseorang  yang  kurang  memahami  suatu  permasalahan  terbantu  melalui aplikasi sistem pakar yang dibuat. Permasalahan yang telah diidentifikasi dapat diproses dan di olah sedemikian rupa sehingga dihasilkan suatu kesimpulan mengenai suatu permasalahan.
Tabel 1. Perbedaan pakar manusia dengan sistem pakar
Pakar Manusia Sistem Pakar Terbatas  waktu  karena  manusia membutuhkan istirahat Tidak terbatas karena dapat digunakan kapanpun juga Tempat  akses  bersifat  lokal  pada suatu  tempat  saja  dimana  pakar berada Dapat digunakan di berbagai tempat Pengetahuan  bersifat  variable  dan dapat berubah-ubah tergantung situasi Pengetahuan bersifat konsisten Kecepatan untuk menemukan solusi sifatnya bervariasi Kecepatan  untuk  memberikan  solusi  konsisten  dan lebih cepat dari pada manusia Biaya  yang  harus  dibayar  untuk konsultasi biasanya sangat mahal Biaya yang dikeluarkan lebih murah

## Sumber: (Ma’rifati & Kesuma, 2018)

## 2.2 Gangguan Hiperaktif Pada Anak
Menurut Setianingsih,  dkk  (2018:194)  mengatakan  bahwa  “Hiperaktivitas  (GPPH)  di  definisikan  sebagai  pola persisten dan usia perkembangan yang tidak tepat dari gangguan pemusatan  perhatian, hiperaktif-impulsif, atau keduanya”. Anak dengan kecenderungan hiperaktifitas akan selalu bergerak dan tidak pernah merasakan adanya kesenangan  dari  sebuah  mainan  atau  permainan  yang  biasanya  digemari  oleh  anak  seusia  mereka,  hal  ini dikarenakan perhatian mereka cepat beralih dari suatu fokus ke fokus yang lain.
Ditinjau  dari  sudut  pandang  psikologi,  anak  merupakan  pribadi  sosial.  Apabila  pada  anak  hiperaktif tersebut  mendapat  sambutan  baik  ataupun  bimbingan  kearah  yang  benar  maka  perkembangan  pribadinya  akan lebih terarah. Bila anak hiperaktif tersebut tidak mendapatkan sambutan baik atau bimbingan dari keluarga dan lingkungannya,  maka  anak  akan  menjadi  rendah  diri,  bisa  juga  rasa  egoisnya  tinggi  sekali  dan  bersifat mengabaikan  keluarga  dan  lingkungannya,  juga  keadaan  jiwanya  sangat  labil.  Anak  hiperaktif  ini  sangat memerlukan hubungan yang dekat melalui bimbingan yang baik dan benar, orang tua dan guru tidak seharusnya bersikap  mengabaikan  dan  menyerah.  Setiap  prilaku  anak  yang  tidak  dapat  diterima  harus  dicegah  melalui bimbingan  yang  terarah.  Orang  tua  dan  guru  harus  memiliki  kesabaran  yang  lebih  untuk  membimbing  anak hiperaktif  dan  harus  dilakukan  secara  berulang-ulang.  Ada  beberapa  faktor  yang  menyebabkan  anak  menjadi hiperaktif antara lain :
1.   Memanjakan Anak
Memanjakan  anak  dapat  diartikan  dengan  memperlakukan  anak  terlalu  manis  serta  mengalah  pada  anak. Anak  yang  sering  dimanja  sering  memilih  caranya  sendiri  agar  terpenuhi  kebutuhannya.  Perilaku  anak tersebut  dikarenakan  kurangnya  disiplin  yang  diberikan  oleh  orang  tua  kepada  anak  tersebut.  Apabila  cara tersebut  tetap  dilakukan  mengakibatkan  anak  lebih  berlaku  semaunya.  Anak  yang  dimanja  mengakibatkan pengarahan  yang seharusnya diberikan kepadanya berkurang. Apabila  berada disekolah, anak tersebut  lebih memilih berjalan-jalan dan berdiri dari pada mendengarkan pelajaran yang diberikan oleh guru. Memanjakan anak dengan memenuhi semua keinginannya dan kebutuhannya itu harus dihindari. Orang tua harus bertahan dengan  peraturan  yang  telah  diberikan  dan  mendorong  anak  agar  menaatinya,  sikap  bertahan  ini  bukan berarti  kejam  atau  keras  tetapi  sebaliknya  justru  untuk  membina  dan  mengajarkan  pada  anak  tentang  apa yang  harus  mereka  lakukan.  Anak  yang  manja  biasanya  akan  sulit  bergaul  dengan  teman  seumurannya karena  selalu  ingin  menang,  tidak  punya  tanggung  jawab,  mengalami  kesulitan  di  sekolah  dan  tidak mematuhi  peraturan  kelas,  sering  membantah,  hanya  berbuat  menurut  keinginannya.  Jelaslah  bahwa  anak- anak semacam ini akan menemui kesulitan dalam bergaul.
2.   Kurang Disiplin dan Pengawasan Anak  yang kurang disiplin dan pengawasan akan  berbuat sesuka hatinya, sebab prilakunya kurang dibatasi. Dan apa yang dilakukan oleh anak tersebut dibiarkan begitu saja tanpa ada perhatian dari orang tua. Jika anak
dibiarkan  begitu  saja  untuk  berbuat  sesuka  hatinya  dalam  rumah  tanpa  adanya  disiplin  dan  pengawasan, maka  anak  tersebut  akan  berbuat  sesuka  hatinya  ditempat  lain.  Selain  itu  orang  lain  juga  akan  sulit  untuk mengendalikannya di tempat lain baik itu disekolah.
3.  Orientasi Kesenangan Anak  yang  memiliki  kepribadian  yang  berorientasi  kesenangan  umumnya  akan  memiliki  ciri-ciri  hiperaktif secara sosio-psikologis dan harus didik sedikit berbeda sehingga dapat mendengarkan dan menyesuaikan diri. Anak  yang  mempunyai  orientasi  kesenangan  ingin  memuaskan  kebutuhan  atau  keinginan  sendiri.  Anak tersebut lebih memperhatikan kesenangan yang berasal dari perilakunya dari pada memikirkan hukumannya. Misalnya  anak  tersebut  mungkin  tahu  bahwa  apabila  melanggar  peraturan  maka  akan  menerima  hukuman. Namun  apabila  hal  tersebut  menyenangkannya,  anak  tersebut  akan  melakukan  walaupun  menerima hukumannya  nanti.  Anak  hiperaktif  akan  melakukan  apa  yang  menjadi  kesenangannya  dan  tidak  peduli dengan  aturan  yang  sudah  ada  dan  ditentukan  oleh  orang  lain.  Apabila  menyuruh  anak  tersebut  untuk melakukan  tugas  yang  sesuai  dengan  keinginannya  maka  ia  akan  melakukannya.  Sebaliknya  apabila  ingin menyuruhnya  apa  yang  tidak  disenangi  olehnya  maka  anak  itu  tidak  akan  melakukannya.  Anak  hiperaktif melakukan  sesuatu  akan  berfikir  dahulu  sebelum  berbuat,  namun  hal  seperti  itu  tidak  selalu  benar.  Anak melakukan hal seperti itu karena keinginannya harus terjadi.
2.3 Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier  merupakan  suatu  klasifikasi  berpeluang  sederhana  berdasarkan  aplikasi  teorema  Bayes dengan  asumsi  antar  variable  penjelas  saling  bebas  (independen)  yaitu  kehadiran  atau  ketiadaan  dari  suatu kejadian tertentu dari suatu kelompok tidak berhubungan dengan kehadiran atau ketiadaan dari kejadian lainnya.
Secara umum, teorema Bayes dinyatakan sebagai:
Dalam  notasi  ini  P(A|B) berarti peluang kejaian  A  bila  B  terjadi dan  P(B|A)  peluang kejadian  B  bila  A terjadi. Contoh  Perhitungan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  untuk  Mendeteksi  Penyakit  pencernaan.  Penyakit  saluran pencernaan adalah penyakit yang menyerang organ tubuh pada sistem pencernaan manusia. Berikut adalah data yang didapatkan :
Tabel 2. Gejala penyakit pencernaan KODE GEJALA G1 Mual G2 Kembung G3 Hilang (berkurang) nafsu makan G4 Muntah G5 Diare G6 Tinja bercampur darah G7 Nyeri perut G8 Demam G9 Dada terasa terbakar G10 Kram perut G11 Sesekali muntah darah G12 Sering muntah darah G13 Perih dari leher sampai perut G14 Nyeri di leher, pusar dan punggung G15 Nyeri ulu hati G16 Berat badan turun drastis G17 Lidah berwarna putih G18 Sakit saat buang air Sumber: (Ma’rifati & Kesuma, 2018) Tabel 3. Penyakit dan Gejalanya PENYAKIT GEJALA Crohn G1, G3, G6, G7 Gastritis Akut G1, G2, G3, G4 Gastritis Kronis G1, G3, G6, G12 Maag G1, G3, G7, G13 Tukak Lambung  G1, G3, G7, G14 Gastriporesis G1, G3, G4, G15
Gastroenteristis G1, G3, G4, G16 Usus Buntu G1, G3, G4, G8, G18 Tifus G1, G4, G8, G17 Gerd G1, G4, G9 Iritasi Usu Besar G1, G5, G10
Sumber: (Ma’rifati & Kesuma, 2018)
Proses  analisa  klasifikasi  Naive  Bayes,  misalkan  seseorang  mengalami  gejala  :  Mual  (G1),  Kembung (G2), Hilang (berkurang) nafsu makan (G3) dan Muntah (G4), maka perhitungannya adalah sebagai berikut : 1. Menentukan Naive Bayes Classifier (nc) Penyakit 1 (Crohn) : N = 1 P = 1/11 = 0.0909090909091 M = 18 G1.nc = 1 G2.nc = 0 G3.nc = 1 G4.nc = 0 2. Menghitung probabilitas penyakit 1 (Crohn):
1+18 X 0.0909090909091 P(G1 | Crohn) = ------------------------ = 0.138755980861
1+18
0+18 X 0.0909090909091 P(G2 | Crohn) = ------------------------ = 0.0861244019139
1+18
1+18 X 0.0909090909091 P(G3 | Crohn) = ------------------------ = 0.138755980861
1+18
0+18 X 0.0909090909091
P(G2 | Crohn) = ------------------------ 0.0861244019139
1+18
3. Menghitung P ( A|B ) x P (B ) pada penyakit 1 (Crohn). =   (P) X P(G1|Crohn) X P(G2|Crohn) X P(G3|Crohn) X P(G4|Crohn)
0.0909090909091 X 0.138755980861 X 0.0861244019139 X  0.138755980861 X 0.0861244019139 = 1.29826448379E-5
Hitung dengan cara yang sama untuk semua penyakit, hasilnya adalah

## Tabel 4. Hasil Perhitungan Peluang Penyakit
Penyakit Hasil Gastritis akut 3.36987787306E-5 Gastroporesis 2.091648335E-5 Gastroenteritis 2.091648335E-5 Usus buntu 2.091648335E-5 Crohn 1.29826448379E-5 Gastritis kronis 1.29826448379E-5 Maag 1.29826448379E-5 Tukak lambung 1.29826448379E-5 Tifus 1.29826448379E-5 Gerd 1.29826448379E-5 Iritasi usus besar 8.05819334768E-6
Sumber: (Ma’rifati & Kesuma, 2018)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  4  dapat  disimpulkan  bahwa  orang  tersebut  terkena  penyakit Gastritis akut dengan nilai tertinggi yaitu: 3.36987787306E-5.

## 2.4 Aplikasi Berbasis Web (Web Apps)
Dalam ilmu komputer, aplikasi berbasis web (web based application, web apps) adalah aplikasi perangkat lunak client-server dimana klien (user interface) berjalan di web browser. Aplikasinya sendiri disimpan disebuah  web server, begitu juga data-data disimpan di database server.
Aplikasi berbasis web memudahkan pengembang karena aplikasi ini dapat berjalan di berbagai platform sistem operasi. Tentu saja karena dijalankan  melalui  web browser. Oleh karena  itu aplikasi dapat dijalankan di sistem berbasis  Windows,  Linux  atau  Mac.  Aplikasi  web  biasanya  menggunakan  kombinasi  skrip  sisi  server  (server
sides  script)  seperti  PHP  atau  ASP.  Dan  skrip  sisi  klient  (client  side  scrip)  seperti  HTML  dan  JavaScript. Penggunaan  skrip  sisi  klien  berkaitan  dengan  penyajian  informasi  sementara  skrip  sisi  server  berhubungan dengan pengolahan data termasuk pengambilan dan penyimpanan informasi.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Menurut  dr.  Muhammad,  Sp.A  gangguan  pemusatan  perhatian  atau  lebih  dikenal  sebagai  ADHD  (Attention Deficit  Hyperactivity  Disorder)  merupakan  suatu  gejala  dimana  anak  tidak  mampu  memusatkan  perhatian (konsentrasi) pada suatu tugas tertentu, selalu gelisah dan tidak bisa duduk dengan tenang. Penyebabnya adalah adanya  kerusakan  kecil  pada  sistem  saraf  pusat  dan  otak,  sehingga  rentang  konsentrasi  menjadi  sangat  pendek dan  sulit  dikendalikan.  Anak  hiperaktif  bergerak  kesana  dan  kemari  tidak  searah,  tidak  sesuai  dengan  situasi yang dihadapi. Merekapun kerap gagal menyelesaikan tugas. Faktor-faktor penyebabnya bisa berupa tempramen bawaan,  pengaruh  lingkungan,  malfungsi  otak,  epilepsi.  Juga  kondisi  gangguan  dikepala,  seperti  gagar  otak, trauma  kepala  karena  persalinan  sulit  atau  kepala  pernah  terbentur,  infeksi,  keracunan,  gizi  buruk,  dan  alergi makanan.  Gangguan  ini  tidak  jelas  terlihat,  karena  anak  tidak  mengeluh  sakit,  walau  sebetulnya  telah  terjadi gangguan pada susunan saraf pusat. Anak-anak hiperaktif cenderung tidak menyelesaikan pekerjaannya. Mereka cepat sekali beralih dari satu kegiatan ke kegiatan lainnya. Biasanya perkembangan motorik dan bahasanya juga terhambat. Mereka mudah terangsang, perhatiannya gampang teralihkan, tidak tahan  frustasi, dan kurang dapat mengontrol diri. Suasana hatinya juga sangat labil, sebentar gembira dan sebentar marah. Ciri lainnya yaitu tidak dapat  mengontrol  gerakan.  Duduk  tidak  tenang,  bergoyang-goyang  atau  merosot  sehingga  terjatuh  dari  tempat duduk.  Sepertinya  anak  dengan  ganggan  hiperaktif  tidak  mengenal  lelah.  Mulutnya  tidak  bisa  diam,  terus berbicara. Daya konsentrasinya rendah seolah-olah tidak bisa  mendengarkan perkataan orang tua, dan  matanya tidak  memperhatikan  lawan  berbicaranya.  Jika  anak  dengan  gangguan  hiperaktif  didiamkan  maka  hal  tersebut dapat berlanjut hingga dewasa, salah satunya anti sosial.
Pengertian  gangguan  hiperaktif  pada  anak  tersebut  akan  dimasukkan  kedalam  aplikasi  sistem  pakar berbasis  web.  Aplikasi  sistem  pakar  ini  akan  memberikan  kemudahan  bagi  user  atau  pengguna  untuk  dapat berkonsultasi  layaknya  dengan  pakar  manusia.  Salah  satu  metode  pada  kecerdasan  buatan  yang  biasa diimplementasikan adalah metode Naive Bayes. Metode Naive Bayes berfungsi sebagai classifier  dari beberapa kondisi atribut dari suatu kasus gejala yang diderita oleh anak untuk dapat menentukan probabilitas seorang anak menderita  ADHD  tipe  hiperaktif-impulsif,  inatensi  atau tipe  gabungan.  Cara  kerja  sistem  pakar  ini  adalah  user menginputkan gejala-gejala apa saja yang dialami oleh anak. Dari gejala yang diinputkan oleh user, didapat hasil akhir  yang  menunjukan  tipe  gangguan  ADHD  yang  diderita  oleh  anak  yaitu  tipe  hiperaktif-impulsif,  inatensi atau tipe gabungan dengan metode Naive Bayes.

## 3.2 Analisa Kebutuhan
Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  yang  kinerjanya  mengadopsi  keahlian  yang  dimiliki  seorang  pakar  dalam bidang  tertentu ke dalam sistem atau program komputer yang disajikan dengan tampilan  yang dapat  digunakan oleh  pengguna  yang  bukan  seorang  pakar  sehingga  dengan  sistem  pakar  tersebut  pengguna  dapat  membuat sebuah  keputusan  atau  menentukan  kebijakan  layaknya  seorang  pakar.  Khususnya  sistem  pakar  mendiagnosa gangguan hiperaktif pada anak. User dapat melakukan konsultasi tentang gangguan hiperaktif pada anak melalui media browser. Berikut ini spesifikasi kebutuhan (system requirement) dari sistem pakar mendiagnosa gangguan hiperaktif pada anak.
A. Analisa Kebutuhan User atau Pengguna
1. User dapat melihat artikel mengenai gangguan hiperaktif pada anak.
2. User dapat melakukan pendaftaran sebelum melakukan konsultasi.
3. User  dapat melakukan konsultasi gangguan hiperaktif pada anak   dengan    mengisi gejala- gejala  yang dirasakan kemudian system akan menampilkan hasil diagnosa gangguan hiperaktif yang diderita.
B. Analisa Kebutuhan Admin
1. Admin dapat menambah, menghapus dan mengubah data admin.
2. Admin  dapat  melihat  dan  menghapus  daftar  user  atau  pengguna  yang  melakukan  pendaftaran  dan konsultasi.
3. Admin  dapat  menambah,  mengubah,  menghapus  dan  mengatur  apakah  artikel  ingin  ditayangkan  atau tidak.
4. Admin dapat menambah, mengubah dan menghapus data gejala penyakit.
5. Admin dapat menambah, mengubah dan menghapus data kategori gejala gangguan hiperaktif.
6. Admin dapat menambah, mengubah dan menghapus jenis penyakit.
7. Admin dapat menambah, mengubah dan menghapus data solusi penyakit.
8. Admin dapat menambah rule pakar gejala penyakit untuk menentukan jenis gejala gangguan hiperaktif pada anak.
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 90-104 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1158

## 3.3 Perancangan Objek
1. Struktur Navigasi
A. Struktur navigasi user
Gambar 1. Struktur Navigasi User Sebelum login
Gambar 2. Struktur Navigasi User Sesudah login
Halaman user sebelum login
Informasi Home Daftar Login Tentang Aplikasi Index Login Mendaftar Hiperaktif Impulsif Inattention (Masalah Perhatian) Halaman user sesudah login
Index
Home Anggota Informasi Tentang Aplikasi Data Member Diagnosa Logout
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 90-104 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1158

## B. Struktur navigasi admin
Gambar 3. Struktur Navigasi Admin
2. Use Case Diagram
a. Use case user
Gambar 4. Use Cse Diagram halaman user atau pengunjung
Tabel 5. Deskripsi Use Case Halaman Informasi Gejala
Nama Use Case Melihat Informasi Gejala Aktor User Deskripsi User bisa membaca informasi gejala gangguan hiperaktif pada anak Normal Course 1. User memilih menu informasi gejala 2. User  dapat  membaca  informasi  penyakit  seperti  hiperaktif, impulsive dan inattension (masalah perhatian)
3. Jika  user  ingin  membaca  informasi  gejala  yang  dipilih  dapat mengklik salah satu kategori penyakit. Pre-Condition User masuk ke halaman home Post-Condition User dapat membaca informasi gejala gangguan hiperaktif pada anak
Halaman admin Data Base Home Logout Indexe Data Admin Data Tentang Aplikasi Data Anggota Data Penyakit Data Gejala
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 90-104 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1158

## Tabel 6. Deskripsi Use Case Halaman Pendaftaran
Nama Use Case Melakukan Pendaftaran Aktor User Deskripsi User wajib melakukan pendaftaran sebelum melakukan diagnose Normal Course 1. User memilih menu daftar 2. User  mengisikan  data  user  berupa  nama  lengkap,  tanggal  lahir, jenis kelamin, nama orang tua, nomor telfon orang tua.
3. User  klik  tombol  simpan  atau  klik  tombol  batal  jika  akan membatalkan pendaftaran Pre-Condition User wajib melakukan pendaftaran Post-Condition User  telah  memiliki  login  dan  dapat  melakukan  diagnose  gangguan hiperaktif pada anak Tabel 7. Deskripsi Use Case Halaman Login Nama Use Case Melihat Login Aktor User Deskripsi User dapat melakukan login dengan memilih menu login Normal Course 1. User melakukan login 2. User mengisikan nomor anggota dan password.
3. User mengklik tombol login
4. Sistem akan menampilkan menu anggota. 5. User dapat mengklik tombol batal jika akan membatalkan login
Pre-Condition User wajib login Post-Condition User akan masuk pada menu anggota dan dapat melakukan diagnosa serta dapat melihat riwayat penyakit yang telah dilakukan sebelumnya.
b.Use case Admin
Gambar 5. Use Case Diagram Halaman Admin Tabel 8. Deskripsi use case Mengelola Data Gejala Nama Use Case Mengelola Gejala Aktor Admin Deskripsi Admin dapat menambah, mengubah, menghapus gejala Normal Course 1. Admin memilih menu data base 2. Admin memilih menu data gejala
3. Admin  dapat  menambah  gejala  penyakit  dengan  mengklik  tombol tambah  gejala dan  masukkan  segi aspek, kode dan gejala  kemudian klik tombol simpan dan klik tombol kembali jika cansel
4. Admin  dapat  menghapus  data  gejala  penyakit  dengan  mengklik tombol delete atau del Pre-Condition Admin wajib login Post-Condition Data gejala penyakit tersimpan dan terhapus
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 90-104 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1158

## Tabel 9. Deskripsi use case Mengelola Data Penyakit
Nama Use Case Mengelola Data Penyakit Aktor Admin Deskripsi Admin dapat menambah, mengubah, menghapus data penyakit Normal Course 1. Admin memilih menu data base 2. Admin memilih menu data penyakit
3. Admin  dapat  menambah  data  penyakit  dengan  mengklik  tombol tambah  penyakit  dan  masukkan  nama  penyakit,  ringkasan  dan deskripsi  kemudian  klik  tombol  simpan  atau  klik  tombol  kembali jika cancel
4. Admin  dapat  mengubah  data  penyakit  seperti  nama  penyakit, ringkasan dan deskripsi kemudian klik tombol  edit atau klik tombol kembali jika cancel
5. Admin  dapat  menghapus  data  kategori  penyakit  dengan  mengklik tombol delete atau del Pre-Condition Admin wajib login Post-Condition Data kategori penyakit tersimpan dan terhapus Tabel 10.Deskripsi use case Mengelola Data Anggota Nama Use Case Mengelola Data Anggota Aktor Admin Deskripsi Admin dapat melihat riwayat, mengubah, dan menghapus data anggota Normal Course 1. Admin memilih menu data base 2. Admin memilih menu data anggota
3. Admin  dapat  melihat  riwayat  anggota  dengan  mengklik  tombol riwayat
4. Admin dapat mengubah data anggota dengan mengklik tombol edit
5. Admin  dapat  menghapus  data  anggota  dengan  mengklik  tombol delete atau del Pre-Condition Admin wajib login Post-Condition Data anggota tersimpan dan terhapus Tabel 11. Deskripsi use case Mengelola Data Tentang Aplikasi Nama Use Case Mengelola Data Tentang Aplikasi Aktor Admin Deskripsi Admin dapat menambah, mengubah, menghapus data tentang aplikasi Normal Course 1. Admin memilih menu data base 2. Admin memilih menu data tentang aplikasi
3. Admin  dapat  menambah  data  tentang  aplikasi  dengan  mengklik tombol tambah tentang
4. Admin  dapat  mengubah  data  tentang  aplikasi  dengan  mengklik tombol edit
5. Admin  dapat  menghapus  data  tentang  aplikasi  dengan  mengklik tombol delete atau del Pre-Condition Admin wajib login Post-Condition Data tentang aplikasi tersimpan dan terhapus Tabel 12. Deskripsi Use Case Mengelola Data Admin Nama Use Case Mengelola Data Admin Aktor Admin Deskripsi Admin dapat menambah, mengubah dan menghapus data admin Normal Course 1. Admin memilih menu data base 2. Admin memilih menu data admin
3. Admin  dapat  melakukan  penambahan  data  admin  dengan  mengklik tombol  tambah  dan  masukkan  data  seperti  (nama  admin,  nama admin, login dan password) kemudian klik tombol simpan jika ingin di save atau klik tombol kembali jika cancel
4. Admin  dapat  mengubah  data  admin  seperti  nama  admin,  login,  dan password dengan mengkilk tombol edit dan klik kembali jika cancel
5. Admin dapat menghapus data admin dengan mengklik tombol delete
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 90-104 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1158
Nama Use Case Mengelola Data Admin atau del Pre-Condition Admin wajib login Post-Condition Data admin tersimpan dan terhapus 3. Activity Diagram
a. Activity Diagram Login Anggota
Gambar 6. Activity Diagram Login Anggota
b. Activity Diagram Login Pendaftaran
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 2, April 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 90-104 | DOI: 10.30865/mib.v3i2.1158
c. Activity Diagram Proses
Gambar 8. Activity Diagram Proses

## 4. IMPLEMENTASI

## 4.1 Implementasi Hasil
Berikut ini beberapa implementasi hasil yang terdapat dalam aplikasi sistem pakar diagnosa gangguan hiperaktif pada anak.
1. Implementasi Hasil Halaman User
a. Implementasi hasil menu beranda
b. Tampilan hasil menu Informasi hasil
Gambar 10. Tampilan menu Informasi Hasil
4.2 Hasil Pengujian
Hasil pengujian yang didapatkan pada aplikasi sistem pakar berbasis web sebagai berikut :
Tabel 13. Jenis Gejala Gangguan Hiperaktif
No Penyakit Gejala 1 Hiperaktif G09 G10 G11 G12 G13 G14 2 Inattention G01 G02 G03 G04 G05 G06 G07 G08 3 Impulsive G15 G16 G17
Peluang Penyakit [P] = 1/jumlah penyakit = 1/3 = 0,333333 Misalkan Gejala yang terpilih adalah:
1.   Sering mengalami kesulitan menjaga perhatian/konsentrasi dalam menerima tugas atau aktifitas bermain (G02).
2.   Sering kesulitan mengatur tugas dan kegiatan (G04).
3.  Sering merasa gelisah tampak pada tangan, kaki dan menggeliat dalam tempat duduk (G09).
4.   Sering sulit menunggu giliran atau antrian (G16).
Jumlah gejala yang dipilih = 4
1. Perhitungan Peluang Gejala Terhadap Penyakit A. PerhitunganGejalapada P1 (Hiperaktif)
PeluangP1|G02, dimana G02bukangejala P1 =
Peluang P1|G04, dimana G04 bukangejala P1 =
PeluangP1|G09, dimanaG09gejala P1 =
PeluangP1|G16, dimanaG16 bukangejala P1 = B. PerhitunganGejalapada P2 (Inattention)
Peluang P2|G02, dimana G02 gejala P2 = Peluang P2|G04, dimana G04 gejala P2 = Peluang P2|G09, dimana G09 bukangejala P2 = Peluang P2|G16, dimana G16 bukangejala P2 =
C. PerhitunganGejalapada P3 (Impulsive)
Peluang P3|G02, dimana G02 bukangejala P3 = Peluang P3|G04, dimana G04 bukangejala P2 = Peluang P3|G09, dimana G09 bukangejala P3 =
Peluang P3|G16, dimana G16 gejala P3 =
2. Perhitungan Naïve Bayes Gejala Terhadap Penyakit

## A. Naive Bayes P1 (Hiperaktif)
P1|G02 =
=
= P1|G04 = = = P1|G09 =
=
=
P1|G16 =
=
=
Jumlah Naïve Bayes P1 = 0 + 0 + 1 + 0 = 1

## B. Naive Bayes P2 (Inattention)
P2|G02 =
=
=
P2|G04 =
=
=
P2|G09 =
= =
P2|G16 =
= =
Jumlah Naïve Bayes P2 = 1 + 1 + 0 + 0 = 2
C. Naive Bayes P3 (Impulsive)
P3|G02 = = =
P3|G04 =
=
=
P2|G09 =
=
=
P3|G16 =
=
=
Jumlah Naïve Bayes P3 = 0 + 0 + 0 + 1 = 2
Tabel 14. Hasil Nilai Total Penyakit Naïve Bayes Persen Hiperaktif 1 25% Inaattention 2 50% Impulsif 1 25% Jumlah 4 100%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  tabel  14  dapat  disimpulkan  bahwa  anak  tersebut  terkena  gejala  gangguan Inattention dengan nilai tertinggi yaitu: 50%

## 5. KESIMPULAN
Dari  keseluruhan  hasil  penulisan  jurnal  tentang  pembuatan  aplikasi  diagnosa  gangguan  hiperaktif  pada  anak menggunakan  sistem  pakar  berbasis  web,  dapat  dikatakan  bahwa  user  interface  mengkomunikasikan  fitur-fitur sistem  yang  tersedia  agar  user  mengerti  dan  dapat  menggunakan  sistem  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Sistem  pakar  diagnosa  gangguan  hiperaktif  menggunakan  metode  naive  bayes  dapat  memberikan  hasil berupa prosentase angka.
2. Sistem  pakar  dengan  menentukan  hiperaktif  pada  anak  dapat  dibuat  sebuah  aplikasi  berbasis  web  dan menggunakan metode naive bayes dalam mendiagnosa seorang anak yang menderita gangguan hiperaktif.
3. Masyarakat menjadi lebih mengerti mengenai variabel gejala-gejala gangguan hiperaktif pada anak.
4. Sebuah web dapat  dijadikan bahan untuk membuat  aplikasi dalam  mendiagnosa gangguan hiperaktif pada anak.

## REFERENCES
[1] Argario, Healtho Brilian, Nurul Hidayat dan Ratih Kartika Dewi. 2018. Implementasi Metode   Naïve Bayes Untuk Diagnosis Penyakit Kambing (Studi Kasus : UPTD. Pembibitan Ternak dan Hijauan Makanan Ternak Kec. Singosari Malang). Vol. 2, No. 8
[2] Diah, R. A., & Fadlillah, U. (2015). Rancang Bangun Website dan E-Learning di TPQ Al-Fadhillah, I(1), 40–43.
[3] Fanny,  Rahmi  Ras,  Nelly  Astuti  Hasibuan,  Efori  Buulolo.  2017.  Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Asidosis  Tubulus Renalis Menggunakan Metode Certainty Factor dengan Penelusuran Forward Chaining. Vol1, No. 1
[4] Habibie, F. H., Purnama, B. E., &  Triyono, R. A. (2014). SECARA ONLINE BERBASIS WEB PADA  BURSA KERJA KHUSUS, 77–83.
[5] Kuryati, S. J. (2015). RANCANGAN APLIKASI PENGAJUAN KARTU KUNING SECARA ONLINE ( STUDI  KASUS : DINAS TENAGA KERJA DAN TRANSMIGRASI KABUPATEN MUSI RAWAS ), 33–37.
[6] Ma’rifati,  Imam  Soleh  dan  Chandra  Kesuma.2018.  PENGEMBANGAN  SISTEM  PAKAR  MENDETEKSI  PENYAKIT PENCERNAAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB
[7] Muslim,  M.  A.,  &  Pramesti,  A.  A.  (2014).  Penyajian  Data  Pelanggan  pada  Lima  Area  PT  .  Telekomunikasi  Indonesia  ,  Tbk  .,  1(2), 193–200.
[8] Novriana,  Dita  Eka.  dkk.  2013.  Prevalensi  Gangguan  Pemusatan  Perhatian  dan  Hiperaktivitas  pada  Siswa  dan  Siswi  Sekolah  Dasar Negeri Kecamatan Padang Timur Kota Padang Tahun 2013.
[9] Nugraha,    Deny  Wiria,.  A.Y.  Erwin  Dodu,  Novilia  Chandra.2017.  KLASIFIKASI  PENYAKIT  STROKE  MENGGUNAKAN METODE  NAIVE  BAYES  CLASSIFIER  (STUDI  KASUS  PADA  RUMAH  SAKIT  UMUM  DAERAH  UNDATA  PALU).  vol.3, No.2
[10] Kusrini,  2008.  APLIKASI  SISTEM  PAKAR  Menentukan  Faktor  Kepastian  Pengguna  dengan  Metode  Kualifikasi  Pertanyaan. Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET (Penerbit Andi).
[11] Rosa, A.S dan M. Shalahuddin. 2013. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.
[12] Sabransyah,  M,  Yuki  Novia  Nasution,  dan  Fidia  Deny  Tisna  Amijaya.2017.  Aplikasi  Metode  Naive  Bayes  dalam  Prediksi  Risiko Penyakit Jantung Naive Bayes Method for a Heart Risk Disease Prediction Application. vol.8, No.2.
[13] Setianingsih,  Amila  Wahyuni  Ardani,  Firiana  Noor  Khayati.  2018.  DAMPAK  PENGGUNAAN  GADGET  PADA  ANAK  USIA PRASEKOLAH DAPAT MENINGKATAN  RESIKO GANGGUAN PEMUSATAN PERHATIAN DAN HIPERAKTIVITAS. vol.2
[14] Siahaan, D. (2016). Aplikasi Classification and Regresion Tree (CART) dan Regresi Logistik Ordinal dalam Bidang  Ilmu Pendidikan dengan Studi Kasus Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 FMIPA Universitas Mulawarman. Jurnal Exponensial, 7(1), 95-104
[15] Saifudin,  &  Maharani,  K.  M.  D.  (2017).  Sistem  Informasi  Pemesanan  Tiket  Shuttle  Berbasis  Web  Pada  PO  .  Sumber  Alam Purwokerto, 7(3), 8–14.
[16] Sitorus, Lamhot. 2015. Algoritma dan Pemrograman. Yogyakarta: Andi.
[17] Wijaya,  Yeny  Duriana.2015.  POSITIVE  PARENTING  PROGRAM  (TRIPLE  P)  SEBAGAI  USAHA  UNTUK  MENURUNKAN PENGASUHAN DISFUNGSIONAL PADA ORANGTUA YANG MEMPUNYAI ANAK BERKEBUTUHAN KHUSUS (DENGAN DIAGNOSA AUTIS DAN ADHD).
[18]  Wijianto,  R.,  &  Anggoro,  A.  (2018).  SISTEM  INFORMASI  PENDAFTARAN  SELEKSI  KERJA  BERBASIS  WEB  PADA  BKK  ( BURSA KERJA KHUSUS ) TUNAS INSAN KARYA SMK NEGERI 2, 6(1), 76–84.