## PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI APLIKASI SISTEM  PAKAR UNTUK DIAGNOSA GANGGUAN KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE BAYES
Leva Affrillianggi Falihah 1 , Slamet Santoso 2 , Silvia Elrahman 3
1,3 Jurusan Sistem Informasi Konsentrasi Komputer Akuntansi  STT Indonesia Tanjungpinang Jln. Pompa Air No. 28 Tanjungpinang Kepulauan Riau Indonesia
1 leva_falihah05@yahoo.com
2 slamet_santoso@sttindonesia.ac.id
3 silviaelrahman@gmail.com
Intisari— Pada  masa  Kehamilan,  ibu  hamil  pada  umumnya  mengalami  berbagai  macam  gangguan  kehamilan  baik  yang  bersifat ringan maupun yang bersifat berat. Untuk mendiagnosa masalah tersebut idealnya diperlukan konsultasi kepada ahlinya, dalam hal ini  bidan  atau  dokter  spesialis  kandungan  (spesialis  obstetri  dan  ginekologi)  sehingga  pemberian  solusi  lebih  akurat  dan  efektif. Dengan kemajuan teknologi komputer yang pesat seperti sekarang ini banyak membantu manusia dalam berbagai bidang kehidupan, salah  satunya  adalah  bidang  kesehatan.  Salah  satu  teknologi  komputer  yang  digunakan  adalah  Artificial  Intelligence  (kecerdasan buatan). Kecerdasan buatan dapat membuat komputer lebih mudah digunakan dengan tampilan yang menggunakan bahasa yang natural sehingga mudah dipahami, dan salah satu bagian dari sistem kecerdasan buatan adalah sistem pakar. Sistem Pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya  dapat  dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam  bidang  tersebut.  Dengan  demikian  maka  sistem  pakar  pun  dapat  digunakan untuk membantu dalam mendiagnosa gangguan pada kehamilan.
Kata Kunci : Sistem Pakar, Diagnosa, Kehamilan.
Abstract— During  pregnancy,  pregnant  women  generally  experience  various  kinds  of  pregnancy  disorders,  both  mild  and  severe.  To diagnose this problem, ideally it requires consultation with an expert, in this case a midwife or obstetrician (obstetrician and gynecologist) so that the provision of solutions is more accurate and effective. With the rapid advancement of computer technology as it is now helping people in various fields of life, one of which is the health sector. One of the computer technologies used is Artificial Intelligence. Artificial intelligence can make computers easier to use with displays that use natural language so that they are easy to understand, and one part of an artificial intelligence system is an expert system. Expert Systems are computer-based systems that use knowledge, facts and reasoning techniques  to  solve  problems  that  normally  only  an  expert  in  the  field  can  solve.  Thus,  an  expert  system  can  also  be  used  to  assist  in diagnosing disorders of pregnancy.
Keywords — Expert System, Diagnosis, Pregnancy .

## I. P ENDAHULUAN
Kehamilan merupakan fungsi normal dari tubuh dan bagian dari  fase  kehidupan  wanita,  dimana  pada  tahap  tersebut terdapat kehidupan baru dalam tubuh seorang ibu berupa janin yang akan tumbuh menjadi bayi. Pada masa inilah, ibu hamil pada  umumnya  mengalami  berbagai  macam  gangguan kehamilan  baik  yang  bersifat  ringan  maupun  yang  bersifat berat.  Untuk  mendiagnosa  masalah  tersebut  idealnya diperlukan konsultasi kepada ahlinya, dalam hal ini bidan atau dokter spesialis kandungan (spesialis obstetri dan ginekologi) sehingga pemberian solusi lebih akurat dan efektif.
Permasalahan  muncul  apabila  terdapat  hambatan  untuk konsultasi,  baik  keterbatasan  waktu,  kondisi  fisik  yang  tidak memungkinkan untuk meninggalkan rumah, maupun masalah finansial sehingga menghambat proses penyelesaian masalah.
Untuk  mengatasi  hambatan  tersebut,  sebuah  sistem representasi  pengetahuan  yang  diaplikasikan  dalam  bentuk program  aplikasi  berbasis  dekstop  mencoba  menawarkan
solusi  pemecahannya  dengan  layanan  konsultasi  yang  dapat dilakukan kapan saja dan dimana saja, sehingga tidak terbatas ruang dan waktu.
Dengan  kemajuan  teknologi  komputer  yang  pesat  seperti sekarang  ini  banyak  membantu  manusia  dalam  berbagai bidang  kehidupan,  salah  satunya  adalah  bidang  kesehatan. Saat  ini  sudah  banyak  bidang  kesehatan  yang  menggunakan teknologi  komputer  untuk  membantu  menyelesaikan permasalahan yang terjadi seperti melakukan operasi, medical check  up  dan  lain-lain.  Salah  satu  teknologi  komputer  yang digunakan  adalah  Artificial  Intelligence  (kecerdasan  buatan). Sistem  Pakar  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang menggunakan pengetahuan, fakta dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan oleh  seorang  pakar  dalam  bidang  tersebut  Dalam perkembangannya,  sistem  pakar  banyak  membantu  manusia dalam  berbagai  bidang,  antara  lain  dalam  bidang  kesehatan. Dengan  demikian  maka  sistem  pakar  pun  dapat  digunakan untuk  membantu  dalam  mendiagnosa  gangguan  pada kehamilan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Merupakan  suatu  teknik  atau  cara  untuk  menggumpulkan data atau fakta yang nantinya akan dipelajarai dan digunakan sebagai  bahan  untuk  memudshksn  pencarian  pemecahan masalah.
A. Metode Pengumpulan Data Metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  data  yang diperlukan  sebagai berikut :
1) Interview
Penulis  melakukan  wawancara  langsung  pada  sang  pakar untuk  memperoleh  penjelasan  yang  tepat  dan  akurat sehingga penulis dapat mencatat hal–hal penting dan perlu dijadikan sebagai bahan dalam penulisan skripsi.
2) Studi Pustaka
Penulis  mencari  bahan–bahan  atau  materi  sumber  yang dapat  di  gunakan  sebagai  referensi  penulis  atau  mencari hal–hal  yang  dapat  digunakan  dalam  membuat  Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Gangguan Pada Masa Kehamilan Menggunakan Metode Bayes.
B. Metode Pengembangan Perangkat Lunak Metode  pengembangan  perangkat  lunak  pada  pembuatan prototipe  ini  adalah  menggunakan  model  Waterfall. Metode  Waterfall  ini  memudahkan  penulis  dalam melakukan penelitian karena lebih terstruktur, dinamis dan sekuensial. Metode pengerjaan dari suatu sistem dilakukan secara berurutan atau secara linear. Jadi jika langkah satu belum  dikerjakan  maka  tidak  akan  bias  melakukan pengerjaan  langkah,  2,  3  dan  seterusnya.  Secara  otomatis tahapan ke-3 akan bisa dilakuan jika tahap ke-1 dan ke-2 sudah dilakuan.
Secara  garis  besar  metode  waterfall  mempunyai  langkah- langkah sebagai berikut:
1) Analisa
Langkah ini merupakan analisa terhadap kebutuhan sistem. Pengumpulan data dalam tahap ini bisa melakukan sebuah penelitian,  wawancara  atau  study  literature.  Tahapan  ini akan  menghasilkan  dokumen  user  requirment  atau  bisa dikatakan  sebagai  data  yang  berhubungan  dengan keinginan user dalam pembuatan sistem. Dokumen ini lah yang  akan  menjadi  acuan  sistem  analis  untuk menterjemahkan ke dalam bahasa pemprogram.
2) Design
Proses  desain  akan  menerjemahkan  syarat  kebutuhan  ke sebuah  perancangan  perangkat  lunak  yang  dapat diperkirakan  sebelum  dibuat  coding.  Proses  ini  berfokus pada: struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi interface,  dan  detail  (algoritma)  prosedural.  Tahapan  ini akan  menghasilkan  dokumen  yang  disebut  software requirment.  Dokumen  inilah  yang  akan  digunakan programmer  untuk  melakukan  aktivitas  pembuatan sistemnya.
3) Coding dan Testing Coding
Merupakan  penerjemahan  design  dalam  bahasa  yang  bisa dikenali oleh komputer. Dilakukan oleh programmer yang
akan  meterjemahkan  transaksi  yang  diminta  oleh  user. Tahapan  ini  lah  yang  merupakan  tahapan  secara  nyata dalam  mengerjakan  suatu  sistem.  Dalam  artian penggunaan komputer akan dimaksimalkan dalam tahapan ini.  Setelah  pengkodean  selesai  maka  akan  dilakukan testing  terhadap  sistem  yang  telah  dibuat  tadi.  Tujuan testing  adalah  menemukan  kesalahan-kesalahan  terhadap sistem tersebut dan kemudian bisa diperbaiki.
4) Penerapan
Tahapan ini bisa dikatakan final dalam pembuatan sebuah sistem. Setelah melakukan analisa, design dan pengkodean maka sistem yang sudah jadi akan digunakan oleh user. 5) Pemeliharaan
Pemeliharaan  merupakan  tahapan  untuk  melakukan perbaikan  atau  pun  penambahan  kebutuhan  lain  diluar hasil  perancangan  dan  implementasi  yang  dapat meningkatkan kinerja dari sistem yang telah terbentuk.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A.  Perhitungan Dengan Teorema Bayes
Berikut  ini  tahapan  perhitungan  dengan  menggunakan teorema bayes berdasarkan studi kasus yang penulis ambil. Adapun studi kasus yang penulis ambil adalah studi kasus tentang  diangnosa  gangguan  kehamilan  pada  ibu  hamil yang  ditandai  dengan  gejala-gejala  yang  tampak  atau dirasakan oleh ibu hamil.
1) Membuat Tabel Data Gangguan Kehamilan
Sebelum  membuat  tabel  data  gangguan  maka  kita  perlu untuk  menentapkan  range  nilai  kepercayaan  berdasarkan pengalaman  dari  seorang  pakar  terhadap  kejadian  yang telah  terjadi.  Berikut  ini  adalah  tabel  range  nilai kepercayaan:
Tabel  gangguan  digunakan  sebagai  pola  pencocokan informasi  yang  dimasukkan  oleh  pemakai  dan  basis pengetahuan.
2) Membuat Tabel Data Gejala
Tabel  gejala  gangguan  digunakan  sebagai  pola pencocokan informasi yang dimasukkan oleh pemakai dan basis pengetahuan.
3)  Membuat  Tabel  Basis  Aturan  (Probabilitas  Kejadian Gangguan Karena  Suatu Gejala.
4)  Perhitungan atau diagnose
Rumus untuk menghitung hasil diagnosa dapat mengguan rumus bayes sebagai berikut :
a. Perkalian
Perkalian  =  Perkalian  Bobot  Aturan  Setiap  Gangguan  / Bobot Gangguan
b. Hasil
Hasil = Hasil Perkalian Setiap Gangguan / Total
Berdasarkan  data  gangguan  dan  gejala  diatas  maka,  kita dapat melakukan perhitungan sebagai berikut: Mencari probabilitas setiap gejala: 1. P (E|H1) P(H1)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,9 = 0,4536 2. P (E|H2) P(H2)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,9 = 0,4536 3. P (E|H3) P(H3)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,8 = 0,4032 4. P (E|H4) P(H4)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,8 = 0,4032 5. P (E|H5) P(H5)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,7 = 0,3528 6. P (E|H6) P(H6)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,7 = 0,3528 7. P (E|H7) P(H7)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,6 = 0,43024 8. P (E|H8) P(H8)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,6 = 0,43024 9. P (E|H9) P(H9)= (0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,5 = 0,252
10. P (E|H10) P(H10)= ( 0,9 x 0,8 x 0,7) x 0,5 = 0,252 Mencari jumlah total probabilitas:
Maka hasil dari masing - masing probabilitas adalah :
Hasil  analisa  dari  ganguan-gangguan  diatas  menunjukan bahwa nilai tertinggi adalah pada kode gangguan GA-001 atau Morning Sickness
B. Diagram Konteks
Diagram  Konteks  merupakan  alat  untuk  struktur  analisis. Pendekatan  struktur  ini  untuk  menggambarkan  sistem secara  garis  besar  atau  secara  keseluruhan.  Pada  diagram konteks  ini  dapat  kita  mengetahui  sumber  informasi  yang dibutuhkan  dan  tujuan  informasi  yang  dihasilkan  dari sistem  yang  dibuat.  Untuk  lebih  jelasnya  bisa  dilihat  pada gambar berikut ini:
Gambar 1.  Diagram Konteks

## C. Entity Relationship Diagram
Gambar 2. Entity Relationship Diagram
D. Data Flow Diagram
Gambar 3.  Data Flow Diagram
E. Interface Aplikasi Gambar 4.  Tampilan Aplikasi

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  Pakar  yang  dibuat  dapat  membantu  mendiagnosa gangguan yang terjadi pada masa kehamilan yang diakibatkan oleh  gejala-gejala  yang  muncul  sehingga  mempermudah dalam memberikan penanganan yang cepat dan tepat. Sistem pakar  ini  dirancang  beserta  keluarannya  berupa  solusi  untuk penanganan  jenis  gangguan  dan  memberikan  penjelasan
Perancangan dan Implementasi Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Gangguan Kehamilan Menggunakan Metode Bayes Pasien Pakar Data Gangguan Data Gejala Data Aturan Hasil Diagnosa Data Pasien Data Gejala Hasil Diagnosa
Gangguan Memiliki Gejala 1 n Diagnosa Hasil Diagnosa n 1 Pasien 1.0 Manajemen Data Pasien Pakar 2.0 Manajemen Data Gangguan, Gejala, dan Aturan Data Pasien Data Gangguan Data Gejala Data Aturan Tb_Pasien Data Pasien Tb_Gangguan Tb_Gejala Tb_Aturan Data Gangguan Data Gejala Data Aturan 3.0 Diagnosa Data Gejala Hasil Diagnosa Tb_Laporan Hasil Diagnosa Tb_Pilih Data Gejala Data Aturan Data Gejala Data Gangguan 4.0 Cetak Hasil Diagnosa Hasil Diagnosa Hasil Diagnosa Data Pasien
penyebab  gangguan  kehamilan.  Dengan  komputer  sebagai sarana pendukung aplikasi untuk mendiagnosa gangguan pada kehamilan  dengan  pendekatan  sistem  pakar  serta  database pengetahuan  mengenai  hal-hal  yang  berhubungan  dengan jenis gangguan kehamilan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Dalam  kesempatan  ini  penulis  ingin  mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian  penelitian  ini  khususnya  kepada  dosen pembimbing  dan  seluruh  civitas  akademika  kampus  STTI Tanjungpinang.

## R EFERENSI
[1] A.S Rosa, dan Shalahuddin M, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek, Informatika, 2013, Bandung.
[2] Aspuah Siti, Kumpulan Kuesioner dan Instrumen Penelitian Kesehatan, 2013, Yogyakarta.
[3] Gavinov  Tinarbudi  Ivan  &  Soemantri  Nervan  J.F,  Sistem  Informasi Kesehatan, Nuha Medika, 2016, Yogyakarta.
[4] Hartati  dan  Iswanti,  Sistem  Pakar  &  Pengembangannya,  2011, Yogyakarta
[5] Hartono  Bambang,  Sistem  Informasi  Manajemen  Berbasis  Komputer, PT. Rineka Cipta, 2013, Jakarta.
[6] Maimunah,  Henderi  dan  Andrian,  Randy,  Desain  aplikasi  E-Learning Sebagai  Media  Pembelajaran  Artificial  Informatics",  Journal  CCIT Vol-4 No.3 – Mei 2011.
[7] Mulyanto Sutojo dan Suhartono, Kecerdasan Buatan, Universitas Dian Nuswantoro, 2011, Semarang.
[8] Purwoastuti  Endang  dan  Walyani  Siwi  Elisabeth,  Panduan  Materi Kesehatan Reproduksi dan   Keluarga Berencana, Pustaka Baru Press, 2015, Yogyakarta.
[9] Salman  Rusmalia  B  dan  Polim  Adrianus    Arie,  30  Perubahan  Tubuh Selama Hamil   Pustaka Kemang, 2016, Jakarta.
[10] Sholihah Lutfaitus, Panduan Lengkap Hamil Sehat, DIVA Press, 2016, Yogyakarta.
[11] Sutabri  Tata,  Konsep  Sistem  Informasi,  CV.  Andi  Offset,  2012, Yogyakarta.
[12] Taufiq  Rohmat,  Sistem  Informasi  Manajemen,  Graha  Ilmu,  2013, Yogyakarta.
[13] Agustina, Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kista Ovarium dengan menggunakan  Metode  Bayes,  2014,  Tersedia  di.html  [diunduh  :  16
Desember 2017]