ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES PADA RSUD ALOE SABOE KOTA GORONTALO
Misrawati Aprilyana Puspa misrawaty@stmik-ichsan.ac.id STMIK Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Hipertensi adalah suatu gangguan pada pembuluh darah yang mengakibatkan suplai oksigen dan  nutrisi  yang  dibawa  oleh  darah  terhambat  sampai  ke  jaringan  tubuh  yang  membutuhkan. Hipertensi sering kali disebut sebagai pembunuh gelap (Silent Killer) , karena termasuk penyakit yang mematikan tanpa disertai dengan gejalanya sebagai peringatan bagi korbannya. Penderita hipertensi berkisar  dari  umur  40  tahun  keatas  sampai  dengan  seumur  hidup.  Pada  umumnya  Hipertensi disebakan  karena  faktor  keturunan,  gaya  hidup  tidak  sehat,  mengkonsumsi  garam  berlebihan, minuman  beralkohol  serta  stres.  Sistem  pakar  bisa  menjadi  solusi  untuk  memecahkan  masalah karena  sistem  ini  bekerja  layaknya  seperti  pakar  dan  dirancang  menggunakan  metode  naive  bayes dengan  melihat  rule  dan  basis  aturan  yang  ada  pada  penyakit  hipertensi . Melalui  aplikasi  ini, pengguna dapat melakukan konsultasi dengan sistem layaknya berkonsultasi dengan seorang pakar untuk mendiagnosa gejala yang terjadi pada pengguna serta menemukan solusi atas permasalahan yang dihadapi.
Kata kunci : Sistem Pakar, Hipertensi, Naive Bayes

## Abstract
Hipertention is desease that happen to arteries that caused the supply of oxygen and nutrition that need by the body blocked. Hipertention often call as a silent killer, because it kind of disease that very harmful but come without awareness to it ’s victim. People with hipertention in average is up to 40 years old and it happened all of his after life . In common hipertention caused by heredity, unhealthy lifestyle, and trigger by the more salty consumption, alcohol and stress. Expert system could  be the solution to solve the problem because this system is worked just like an expert and created by naïve bayes method with the rule and basic system that same just like the hipertantiondesease. Through this application,  user  can  do  consultation  with  this  system  just  like  usually  people  consultation  with  the expert  to  diagnostic  the  sign  that  happen  to  user  and  find  the  solution  of  what  happened  to themselves.
Keywords : Expert System, Hypertention, Naive Bayes

## 1. Pendahuluan
Tekanan darah tinggi, disebut juga hipertensi, merupakan kondisi medis di mana tekanan darah terhadap dinding arteri cukup tinggi sehingga pada akhirnya dapat menyebabkan masalah kesehatan, seperti  penyakit  jantung.  Hal  ini  disebabkan karena  jantung  harus  bekerja  lebih  keras  dari  biasanya untuk mengedarkan darah melalui pembuluh darah ke seluruh tubuh. Tekanan darah umumnya diukur dengan  alat  yang  disebut sphygmomanometer yang  terdiri  dari  sebuah  pompa,  sebuah  pengukur tekanan,  dan  sebuah  manset  dari  karet.  Alat  ini  mengukur  tekanan  darah  dalam  unit  yang  disebut milimeter air raksa (mm Hg). Mendiagnosis Tekanan darah tinggi bukan hal yang mudah dikarenakan keterbatasan  alat  dan  hanya  beberapa  pakar  saja  yang  dapat  menangani  penyakit  ini.  Hipertensi adalah  suatu  gangguan  pada  pembuluh  darah  yang  mengakibatkan  suplai  oksigen  dan nutrisi  yang dibawa  oleh  darah  terhambat  sampai  ke  jaringan  tubuh  yang  membutuhkan.  Riwayat  penyakit hipertensi  yang  bersamaan  dengan  pola  hidup  tidak  sehat  seperti  mengkonsumsi  tembakau, konsumsi tinggi lemak,kurang serat, konsumsi garam berlebih, kurang olah raga, alkoholis, obesitas, lemak  darah  tinggi  dan  stres,  akan  memperberat  resiko  komplikasi  seperti,  mengakibatkan  infark miokardium, stroke, dan gagal ginjal [1].
Di  Indonesia  hipertensi  merupakan  penyebab  kematian  nomor  3  setelah  stroke  dan tuberkulosis, yakni 6,7% dari populasi kematian pada semua umur. Di Indonesia masalah hipertensi cenderung meningkat. Prevalensi di perkotaan 39,9% (37,0% - 45,8%) dan di pedesaan 44,1 (36,2% - 51,7%)  [2].  Menurut Joint  National  Committe  on  Prevention  Detection,  Evaluation, and Treatment  of High  Blood  Pressure  VII/  JNC  2003 hipertensi  adalah  suatu  keadaan  dimana  tekanan  darah  sistolik ≥140 mmHg dan tekanan diastolik ≥90 mmHg [3].

## ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Dalam  mendiagnosa  suatu  penyakit  pada  bidang  kedokteran  dibutuhkan  alat  bantu  seperti aplikasi  kecerdasan  buatan,  oleh  karena  itu  dibuatlah  sebuah  sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  Hipertensi.  Dengan  adanya  sistem  pakar  ini  dapat  memudahkan  masyarakat  dalam mendiagnosa  penyakit  Hipertensi  karena  Hipertensi  merupakan  penyakit  yang  mematikan  tanpa disertai  dengan  gejala-gejalanya  lebih  dahulu  sebagai  peringatan  bagi  korbannya.  Penelitian  ini bertujuan Untuk  mendapatkan  model  aplikasi  sistem  sistem  pakar  yang  menggunakan naive  bayes dalam  mendiagnosa  gejala-gejala  penyakit  hipertensi  yang  dapat  dilakukan  oleh  masyarakat.  Pada umumnya  penelitian  ini  ditujukan  untuk  mendapatkan  solusi  dari  hasil  berupa  konsultasi,  diagnosa, dan  prediksi.  Seperti  halnya  pada  dunia  kedokteran,  konsultasi,  diagnosis  dan  prediksi  sangat diandalkan karena hasilnya dapat mengantisipasi dan mengetahui jenis penyakit yang diderita dengan tepat, cepat dan akurat..
Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasi  probabilitas  sederhana  berdasarkan  pada  teorema Bayes.  Metode  ini  digunakan  agar  pengguna  dapat  berkomunikasi  dengan  sistem  pakar  yang  akan dirancang sehingga dapat mempermudah pengguna didalam menggunakan sistem pakar yang dibuat. Sistem  pakar  pada umumnya merupakan  sistem  yang  berusaha mengadopsi pengetahuan  manusia ke komputer, agar komputer  dapat menyelesaikan masalah seperti yang  biasa dilakukan oleh para ahli atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang  didesain dan dimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan seperti yang dilakukan oleh para ahli. Sistem pakar bisa menjadi solusi untuk memecahkan masalah karena sistem ini bekerja layaknya seperti pakar dan dirancang menggunakan metode naive bayes dengan melihat rule dan basis aturan yang ada pada penyakit hipertensi [4] .
Melalui  aplikasi  ini,  pengguna  dapat  melakukan  konsultasi  dengan  sistem  layaknya berkonsultasi  dengan  seorang  pakar  untuk  mendiagnosa  gejala  yang  terjadi  pada  pengguna  serta menemukan  solusi  atas  permasalahan  yang  dihadapi.  Sistem  pakar  ini  dibuat  dengan  memberikan pertanyaan yang memerlukan jawaban ’ya’ atau ’tidak’ , sesuai atau tidak  ataupun dengan beberapa pilihan  jawaban  yang  bersifat  anjuran  dari  gejala  yang  terjadi.  Untuk  itu  pada  penelitian  ini  akan dirancang  sistem  dengan  judul  “ Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Hipertensi  Menggunakan  Metode Naive Bayes Pada RSUD Aloe Saboe Kota Gorontalo ”.

## 2. Metode

## 2.1.  Sistem Pakar
Sistem pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana yang dipikirkan oleh pakar. Pakar yang dimaksud disini adalah orang yang mempunyai keahlian khusus yang dapat menyelesaikan masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh orang awam. Sebagai  contoh,  dokter  adalah  seorang  pakar  yang  mampu  mendiagnosis  penyakit  yang  diderita pasien  serta  dapat  memberikan  penatalaksanaan  terhadap  penyakit  tersebut.  Program  ini  bertindak sebagai  seorang  konsultan  yang  cerdas  atau  penasihat  dalam  suatu  lingkungan  keahlian  tertentu, sebagai hasil himpunan pengetahuan yang telah dikumpulkan dari beberapa orang pakar [5].
Sistem  pakar  terdiri  dari  komponen antarmuka  pengguna,  komponen  basis  data  sistem pakar ( expert  system  database ),  komponen  fasilitas  akuisisi  pengetahuan  ( knowledge  acquisition  facility ), dan komponen mekanisme inferensi (inference mechanism ). Keungulan sistem pakar antara lain (1) dengan sistem pakar orang awam dapat bekerja layaknya pakar; (2) bisa melakukan proses secara berulang  secara  otomatis;  (3)  menyimpan  pengetahuan  dan  keahlian  para  pakar;  (4)  mampu mengambil  dan  melestarikan  keahlian  para  pakar;  (5)  mampu  beroperasi  dalam  lingkungan  yang berbahaya; (6) memiliki reabilitas; (7) mampu untuk bekerja dengan informasi yang tidak lengkap dan mengandung ketidakpastian; (8) menghemat waktu dalam pengambilan keputusan .

## 2.2.  Naive Bayes
Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasi  probabilitas  sederhana  berdasarkan  pada  teorema Bayes.  Keuntungan  dari  klasifikasi  adalah  bahwa  ia  hanya  membutuhkan  sejumlah  kecil  data pelatihan  untuk  memperkirakan  parameter (sarana  dan  varians dari  variabel)  yang  diperlukan  untuk klasifikasi. Karena variabel independen diasumsikan, hanya variasi dari variabel untuk masing-masing kelas  harus  ditentukan,  bukan  seluruh  matriks  kovarians.    Dalam  prosesnya, Naïve  Bayes mengasumsikan bahwa ada atau tidaknya suatu fitur pada suatu kelas tidak berhubungan dengan ada atau tidaknya fitur lain di kelas yang sama [4]. Teorema Bayes Menyatakan :
(1)

## ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Dimana : P(B|A)  = Peluang B jika diketahui keadaan jenis penyakit A P(B|A)  = Peluang evidence A jika diketahui hipotesis B P(B) = Probabilitas hipotesis B tanpa memandang evidence apapun P(A) = Peluang evidence penyakit A Menggunakan teorema Bayes ini, persamaan (1) dapat ditulis sebagai berikut:
Dimana : V MAP =Probabilitas tertinggi. P(v j )
= Peluang jenis penyakit ke P(a 1 a 2 ... a n |v j ) = Peluang atribut-atribut (inputan) jika diketahui keadaan v j. P(a 1 a 2 ... a n) = Peluang atribut-atribut (inputan) Karena nilai P(a 1 a 2 ... a n) nilainya konstan untuk semua v j sehingga persamaan ini dapat ditulis : V MAP = argmax vjeV P (v j | a 1 , a 2 , a 3 , ... a n |v j )P(v j ) Dimana :
V MAP = Probabilitas tertinggi.
P(v j )
= Peluang jenis penyakit ke j P(a 1 a 2 ... a n |v j )  = Peluang atribut-atribut (inputan) jika diketahui keadaan v j Untuk  menghitung  P(a 1 a 2 ...  a n |v j )P(v j )  semakin  sulit  karena  jumlah  gejala  P(a 1 a 2 ... a n |v j )P(v j )  bisa  jadi  sangat  besar.  Hal  ini  disebabkan  jumlah  gejala  tersebut  sama  dengan  jumlah semua kombinasi gejala dikali dengan jumlah kategori yang ada. Perhitungan Naïve bayes classifier adalah menghitung P(ai|vj) dengan rumus :
Dimana : n c = jumlah record pada data learning yang v = vj dan a = ai p = 1/ banyaknya jenis class / penyakit m = jumlah parameter / gejala
n = jumlah record pada data learning yang v = vj / tiap class

## 2.3.  Hipertensi
Hipertensi  adalah  suatu  gangguan  pada  pembuluh  darah  yang mengakibatkan  suplai  oksigen dan  nutrisi  yang  dibawa  oleh  darah  terhambat  sampai  ke  jaringan  tubuh  yang  membutuhkanya. Penyakit  ini  seakan  menjadi  ancaman  karena  dengan  tiba-tiba  seseorang  dapat  divonis  menderita darah tinggi [3].
Tabel 1 Klasifikasi pengukuran tekanan darah Klasisfikasi Tekanan Darah Tekanan Darah Sistolik (mmHg) Tekanan Darah Diastolik (mmHg) Normal < 120 < 80 Prehipertensi 120-139 80-89 Hipertensi ≥ 140 90 Hipertensi Stage 1 140-159 90-99 Hipertensi Stage 2 ≥ 160 ≥ 100
Klasifikasi  pengukuran  terhadap  tekanan  darah untuk  pasien  dewasa  (umur  ≥18  tahun) berdasarkan  rata-rata  pengukuran  tekanan  darah  atau  lebih  pada  dua  atau  lebih  kunjungan  klinis (Tabel  1).  Klasifikasi  tekanan  darah  mencakup  4  kategori,  dengan  nilai  normal  pada  tekanan  darah sistolik  (TDS)  <120  mmHg  dan  tekanan  darah  diastolik  (TDD)  <80  mmHg.  Pre-hipertensi  tidak dianggap  sebagai  kategori  penyakit  tetapi  mengidentifikasi  pasien-pasien  yang  tekanan  darahnya cenderung  meningkat  ke  klasifikasi  hipertensi  dimasa  yang  akan  datang.  Ada  dua  tingkat  ( stage ) hipertensi, dan semua pasien pada kategori ini harus diterapi obat. Krisis hipertensi merupakan suatu keadaan  klinis  yang  ditandai  oleh  tekanan  darah  yang  sangat  tinggi  yang  kemungkinan  dapat menimbulkan  atau  telah  terjadinya  kelainan  organ  target.  Biasanya  ditandai  oleh  tekanan  darah >180/120 mmHg, dikategorikan sebagai hipertensi emergensi atau hipertensi urgensi. Pada hipertensi emergensi tekanan  darah  meningkat  ekstrim  disertai  dengan  kerusakan  organ  target  akut  yang bersifat  progresif,  sehingga  tekanan  darah  harus  diturunkan  segera  (dalam  hitungan  menit – jam) untuk mencegah kerusakan organ target lebih lanjut [6].
(2) (3) (4)
Hipertensi  yang  tidak  ditangani  dengan  baik  dibedakan  menjadi  dua  kelompok,  yaitu  faktor risiko yang tidak dapat diubah dan faktor risiko yang dapat diubah.
1.  Faktor resiko yang tidak dapat diubah
a.  Umur
b.  Jenis Kelamin
c.  Keturunan (Genetik)
2.  Faktor resiko yang dapat dirubah
a.   Kegemukan (obesitas)
b.  Merokok
c.  Kurang aktivitas fisik
d.  Konsumsi garam berlebihan
e.  Dislipidemia
f.   Konsumsi Alkohol Berlebih
g. Psikososial dan Stress

## 3. Hasil Dan Pembahasan
3.1.  Jenis Penyakit Dan Gejala
Adapun jenis penyakit dan Gejala-gejala untuk penyakit Hipertensi dapat diliat pada tabel 2 .
Tabel 2 Jenis-jenis Penyakit Kode Nama Penyakit P01 Hipertensi Kronis P02 Superimposed Pre-Eklampsia P03 Hipertensi Gestasional P04 Pre-Eklampsia Ringan P05 Pre-Eklampsia Berat P06 Eklampsia P07 Hipotensi Tabel 3 Gejala Penyakit Hipertensi Kode Gejala G01 Tekanan darah > 120/80 mmHg G02 Tekanan darah < 120/80 mmHg G03 Tekanan darah normal atau sama dengan 120/80 mmHg G04 Usia kehamilan < 20 minggu G05 Usia kehamilan > 20 minggu G06 Proteinuria/tes celup urine G07 Trombosit < 100.000 mm3 G08 Trismus/Gangguan pembukaan mulut G09 Kelelahan G10 Pingsan G11 Depresi G12 Stres G13 Kejang G14 Hasil Proteinuria 2.0 g/hari atau > 2+ dispstick G15 Hasil Proteinuria > 300 mg/hari atau >1+dispstick G16 Oliguria/gangguan air kemih G17 Volume air kemih/hari < dari 400 ml/jam G18 Spasme otot/Ketegangan otot
ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
G19 Sakit kepala G20 Tekanan darah meningkat > 160/110 mmHg G21 Pertumbuhan janin terhambat G22 Peningkatan kadar enzim ALT atau AST G23 LDH/Laktat Dehidrogenase meningkat G24 Demam G25 Kaku kuduk G26 Disorientasi G27 Gangguan penglihatan G28 Muntah G29 Sulit berkonsentrasi G30 Kejang yang terjadi bersifat menyeluruh G31 Sakit kepala yang berat G32 Riwayat hipertensi sebelum kehamilan G33 Multipara G34 Riwayat hipertensi menurun dalam keluarga G35 Proteinuria bersifat persisten G36 Sakit ulu hati G37 Trombositopeni G38 Riwayat epilepsi G39 Hilang kesadaran G40 Kaku muka G41 Kaku leher G42 Kaku tengkuk G43 Dinding perut kaku

## 3.2.  Perhitungan Manual Menggunakan Naive Bayes
Contoh  perhitungan  dengan  menggunakan  klasifikasi Naïve  bayes dapat  diterapkan  pada pasien ke -1 yang mengalami gejala nomor 1, 9, 31, 40. Keterangan gejala :
1. Tekanan darah > 120/80 mmHg 9.  Kelelahan
31.  Sakit kepala yang berat
40.  Kaku muka
Langkah-langkah perhitungannya Penyakit hipertensi ke – 5 : Pre- Eklampsia Berat n = 1 p = 1/7 = 0.14285714 m = 43 1.n c = 1 9. n c = 0 31. n c = 1 40. n c = 0
Menghitung nilai P (a i |v j ) dan menghitung nilai P (v j )
P (1|PB) = = 0.14285714

## ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
P(31|PB)= 0.14285714
P(40|PB)=
P(PB) = 1/7 = 0.14285714
Menghitung P(a i |v j ) x P(v j ) untuk tiap v P(PB) = 1/7 = 0.14285714 = P(PB) x [ P (1|PB) x P (9|PB) x P(31|PB) x P(40|PB)]
= 0.14285714 x [0.14285714 x x 0.14285714 x ]= 5.68252473e-5
Pada  contoh  kasus  yang  diambil  pada  penelitian  ini  adalah  penyakit  Pre-Eklampsia  Berat. Awalnya melihat dari gejala-gejala yang dialami oleh pasien yang mengalami penyakit Pre-Eklampsia Berat.  Setelah  itu  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  n c (jumlah record pada  data  )  untuk class  penyakit  Pre-Eklampsia.  Setelah  kita  mengetahui  nilainya  langkah  selanjutnya  adalah menghitung  nilai  P(a i |v j )  dan  nilai  P(v j )  untuk  masing-masing  gejala  pada  penyakit  Pre-Eklampsia Berat.  Setelah  hasilnya  didapatkan  selanjutnya  menghitung  nilai  P(a i |v j )  x  P(v j )  untuk  tiap  v  sesuai dengan  persamaan  3  diatas.  Hasil  yang  didapatkan  untuk  penyakit  Pre-Eklampsia  berat  dengan gejala-gejala nya mendapatkan hasil 5.68252473e-5. Hal ini seharusnya dibandingkan dengan gejala- gejala lainnya untuk mengetahui jenis penyakit lain yang diderita oleh pasien .

## 3.3.  Langkah-Langkah Menjalankan Sistem
Berikut ini adalah tampilan menu awal yang merupakan tampilan utama :
Gambar 1 Tampilan menu utama
Form  ini adalah  form menu  utama dimana pasien  dapat memulai  untuk mendignosa  penyakit hipertensi yang diderita
Halaman Menu Gejala

## ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## Gambar 2 Tampilan Menu Gejala
Form ini digunakan pasien untuk memilih gejala sesuai yang dialami oleh pasien agar diketahui penyakit hipertensi yang di derita oleh pasien.
Halaman Hasil Diagnosa
Gambar 3 Tampilan Hasil Diagnosa
Form  ini  digunakan  untuk  melihat  hasil  diagnosa  setelah  pasien  memasukkan  gejala-gejala yang dialami dan diderita oleh pasien .

## 3.4.  Pengujian Sistem

## ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## Pengujian White Box
1.  Form Diagnosa Mulai Input Kode Gejala Input Gejala SImpan Tampilkan pesan bahwa Gejala pasien tidak ditemukan Tampilkan Form Gejala Proses Diagnosa Tampilkan Hasil Diagnosa Selesai Tidak Ya Gambar 7. Flowchart 2. Flowgraph Gambar 8 .Flowgraph
3. Cyclomatic Complexity
Cyclomatic complexity V(G) untuk grafik alir dihitung dengan rumus :
V(G)=E-N+2 Dari flowgraph di atas diperoleh :
- Region (R) = 2 - Node (N) = 9
- Edge (E) = 9
- Predicate Node (p) =  P + 1
1.  V(G) = E – N + 2
= 9 – 9 + 2
= 2 2.  V(G) = P + 1
= 1 + 1
= 2
3. Ciclometic Compexity (CC) = R1,R2=2 Berdasarkan urutan alurnya, didapatkan suatu kelompok basis flow grafh sebagai berikut: R1 =1-2-3-4-6-7-8-9 R2 =1-2-3-4-5-9

## Pengujian Black Box
Pada pengujian sistem akan dipastikan bahwa suatu event atau masukan akan menjalankan proses yang tepat dan menghasilkan output yang sesuai dengan desain. Untuk pengujian black box diambil form data diagnosa sebagai pengukuran:
Tabel 4. Tabel pengujian black box Input /Event Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian
1 2 3 4 5 6 7 8 9 R2 R1

## ILKOM Jurnal Ilmiah  Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018
Pilih Menu Login Menampilkan  menu  login  dengan  memasukkan  username  dan password kemudian klik login Sukses Pilih menu data pasien  Menampilkan  form  yang  akan  diisi  oleh  pasien  berupa  Nama, Jenis  Kelamin,  Tanggal  Lahir,  Alamat  dan  Nomor  Telepon kemudian klik daftar Sukses Pilih Daftar Gejala Menampilkan daftar gejala yang diderita oleh pasien Sukses Pilih data penyakit dan solusi Menampilkan data penyakit dan solusi yang diderita oleh pasien dengan mengisi kode penyakit, jenis pemeriksaan definisi serta solusi nya kemudian di simpan Sukses Pilih Diagnosa Menampilkan  hasil  diagnosa  yang  sesuai  dengan  gejala-gejala yang dipilih oleh pasien serta solusi dari penyakit yang dialami. Sukses Pilih exit Menutup aplikasi Sukses

## 4. Kesimpulan Dan Saran
Dari  hasil  penelitian  di  atas  maka  ditemukan  beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan  bahwa sistem pakar penyakit hipertensi menggunakan metode naive bayes ini dapat membantu masyarakat dalam  mendiagnosa  penyakit  hipertensi.  Perhitungan  sistem  pakar  ini  dihitung  berdasarkan  dari proses  basis  aturan.  Setelah  melakukan  pengujian    dari    beberapa    proses    utama    yang menggunakan naive bayes, maka secara umum sistem telah bekerja dengan baik. Berdasarkan pada pengujian  yang  telah  dilakukan,  penulis  memberikan  saran  yaitu  dalam  pembuatan  sistem selanjutnya  dapat  menambah  dengan  fitur-fitur  program  yang  lebih  menarik,  selain  itu diharapkan sistem  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan  model  perhitungan  yang  lain,  seperti:  Fuzzy,  GAP, atau  yang  lainnya  dan  tentunya  mengembangkan  ke  dalam  bentuk  aplikasi  yang  berbasis  android sehingga masyarakat akan lebih mudah untuk mengaksesnya .

## Daftar Pustaka
[1] D. Sustrani, Lanny, Preview_ Hipertens , 2004th ed. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama.
[2] Setiawan Dalimartha dkk, Buku Care Your self - Hipertensi , 2008th ed. Penebar Plus+, 2008.
[3] Riskesdas,  “Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan  Kementerian  Kesehatan  RI. 2013.,” 2013.
[4] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes,” J. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 884 – 898, 2014.
[5] Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi , 2006th ed. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[6] A.  Muchid,  “Pharmaceutical  care,” Pharm.  Care  Untuk  Pasien  penyakit  Arthritis  Rematik ,  pp. 53 – 80, 2006.