## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELITUS

## Kornelia Milla Ate, Friden Elefri Neno, Maria Wilda Malo
Teknik Informatika, STIMIKOM Stella Maris Sumba Jalan Karya Kasih No 5 Tambolaka Korneliaate97@gmail.com

## ABSTRAK
Metode  yang  dapat  digunakan  pada  pakar  sistem  yaitu  Naïve  Bayes  Diabetes  Melitus  adalah  penyakit menahun yang terjadi pada pankreas yang tidak dapat memproduksi insulin secukupnya, diabetes Melitus terdapat 3 jenis penaykit, yaitu; Diabetes Type 1, Diabetes Type 2 dan Diabetes Gestasional dari ketiga jenis penyakit ini terjadi  karena  faktor  genetika  dan  obesitas.  Sistem  Pakar  merupakan  suatu  sistem  komputer  yang  telah dimasukkan basis pengetahuan dan himpunan aturan yang digunakan untuk memecahkan masalah seperti seorang ahli.Tujuan penelitian adalah membuat sistem pakar untuk mendiagnoa penyakit diabetes Melitus dengan metode naïve bayes dengan variabekl yang digunakan adalah gejala  -gejala yang dialami oleh user, mengetahui tingkat keakuratan  sistem  dengan  jumlah  data  responden  yang  digunakan  sebanyak  23  dari  data  yang  telah  dianalisa dengan  nilai  akurasi  setiap  penyakit  diabetes  type  1  nilai  akurasi    4,280889  %,  diabetes  type  2  nilai  akurasi 6,633111, Diabetes Gestasional nilai akurasi 1,868.
Kata kunci : Sistem,Pakar,Diabetes,Melitus,Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  cepat dalam  kehidupan  manusia  yang  memudahkan  dalam setiap  aktivitas  dalam  berbagai  bidang  untuk mengembangkan  ilmu  komputer  untuk  melakukan pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  manusia  dalam kecerdasan buatan.
Diabetes  melitus  merupakan  penyakit  manusia diderita  oleh  masyarakat  indonesia  penyakit  diabetes melitus  terjadi  karena  faktor  pola  makan  yang mengandung  banyak gula  yang dikomsumsi kedalam tubuh yang tidak diimbangi dengan kegiatan olahraga. Setiap  tahun  penederita  diabetes  terus  meningkat, jumlah  peningkatan  terjadi  karena  pola  hidup  dalam makanan  yang  tidak  beraturan  dengan  penyakit diabetes  akan  terjadi  kompikasi  penyakit,  jika  tidak berkurang akses informasi maka penanganan diagnosa dilakukan secara dini sehingga tidak terjadi komplikasi penyakit.
Sistem  pakar  adalah  penerapan  kemampuan keahlian  manusia  dalam  sistem  komputer  untuk bekerja  dalam  mengambil  tindakan  serta  membrikan kesimpulan  dan  saran  sama  seperti  pakar.  [1][2] Sistem  pakar  atau  expert  sistem  adalah  representasi pengetahuan pakar yang diterapkan kedalam komputer berdasarkan  rule  dan  fakta  dari  pengetahuan  pakar yang ahli dalam bidangnya [3].
Menunjang penelitian sekarang dengan penelitian  ini  maka  peneliti  melakukan  review beberapa jurnal sebagai bahan acuan dalam membahas penelitian  ini,  yaitu  penerapan  metode  naïve  bayes untuk mendiagnosa penyakit diabetes militus.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Windi  Afridah Sari, ddk, penelitian dengan judul Diagnosa Penyakit Saraf  Manusia  Dengan  Metode Forward  Chaining Dalam  Sistem  Pakar  tujuan  penelitian  adalah  untuk mendiagnosa  penyakit Saraf  Manusia  dengan
memberikan  kesimpulan  berupa  nilai  hipotesa  serta kesimpulan dalam pengambuilan kesimpulan [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hari  Marfalino, dkk,  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  saluran pencernaan pada Manusia dengan metode cased based reasoning, tujuan  penelitian  adalah  membangun sistem  pakar  untuk  sistem  dapat  digunakan  oleh masyarakat  umum  sehingga  dapat  melakukan diagnosa untuk memperoleh solusi. [5]
Penelitian  yang  dilkaukan  oleh  Jenal  Sapdana, etc,  penelitian  dengan  judul  Implementation Expert System for Diagnosing Tuberculosis Using Dempster- Shafer  Method , tujuan  penelitian  adalah  membangun aplikasi  sistem  pakar  membantu  dokter  dalam mendiagnosa tuberkulosis [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Svitlana  Sotnik, etc,  penelitian  dengan  judul Key  Directions  for Development  of  Modern  Expert  Systems ,  tujuan penelitian  adalah  penerapan  sistem  pakar  modern berdasarkan kelebihan dan kekurangan untuk mempertimbangkan  sistem  pakar  sekarang  dengan sistem pakar yang akan datang [7].
Berdasarkan permasalahan diatas, peneliti melakukan  penelitian  dengan  judul  penerapan  sistem pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  diabetes  melitus dengan  metode naïve  bayes tujuan  penelitian  adalah mendesain  sistem  pakar  yang  melakukan  diagnosa penyakit  dengan  menentukan  nilai  hipotesa  setiap penyakit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan cabang dari kecerdasan buatan  dalam  perkembangan  teknologi  yang  dapat digunakan  secara  luas  dalam  bidang  pengetahuan untuk menyelesaikan masalah user [8].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad Ridho  Handoko, dkk, penelitian dengan  judul  Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan  Metode Naive  Bayes Berbasis  Web tujuan  penelitian  adalah  melakukan  pengujian  nilai untuk nilai perbandingan  hasil diagnosa dengan  hasil pakar. [9]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Euku  Feraldy Ramadhani, dkk, penelitian dengan judul Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  ISPA  Berbasis  Web  Dengan Metode Forward  Chaining, tujuan  penelitian  adalah pembuatan sistem pakar berbasis web dengan php dan Mysql untuk membantu masyarakat dalam mendiagnosa  penyakit  ISPA  berdasarkan  gejala- gejala. [10]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Natalia  Anjela Sagat,  dkk,  penelitian  dengan  judul  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Mata  Menggunakan  Metode Teorema  Bayes ,  tujuan  penelitian  adalah  untuk menguji  kesesuaian  presentase  data  sistem  dengan pakar  dari  50  data  pasien  dengan  nilai  presentase sebesar 96% [11]
Setelah melakukan review beberapa jurnal yang dijadikan tinjauan pustaka dengan menghasilkan hasil penelitian  masing-masing,  tujuan  penelitian  sekarang adalah  menerapkan  metode naïve  bayes untuk mendiagnosa  penyakit  diabetes  melitus  dengan  nilai akurasi  nilai  masing-masing  setiap  penyakit  diabetes melitus.

## 2.2. Diagnosa
Diagnosa Adalah proses mencari kelemahan atau kekurangan  yang  dialamai  oleh  user  dengan melakukan  pengujian  terhadap  gejala-gejala  yang terjadi untuk mengidentifikasi jenis penyakit atau jenis kerusakan sehingga  dapat dinyatakan bahwa penyakit atau kerusakan dapat dialami oleh user [12].

## 2.3. Metode Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  Naïve  Bayes  Classifier adalah pengklasifikasi probabilistik sederhana berdasarkan teorema Bayes . Teorema Bayes digabungkan dengan " Naïve " artinya setiap atribut/variabel  bersifat  independen.  Pengklasifikasi Naïve  Bayes dapat  dilatih  secara  efisien  dalam pengawasan  sedang  belajar.  Keuntungan  klasifikasi adalah  hanya  memerlukan  sejumlah  kecil  data pelatihan  untuk  memperkirakan  parameter  (rata-rata dan  varians  variabel)  yang  diperlukan  untuk klasifikasi.  Karena  variabel  independen diasumsikan, hanya  variasi  saja  variabel  untuk  setiap  kelas  harus ditentukan, bukan keseluruhan matriks kovarians[13]

## 2.4. Rumus Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  teknik  prediksi  berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema Bayes (aturan Bayes) dengan sebuah asumsi independensi (ketidak tergantungan) yang kuat (naif). Dapat  dikatakan,  pada Naïve  Bayes  model yang digunakan  adalah  “model  fitur independen”.  Dalam
Bayes (terutama Naïve Bayes ),  makna independensi yang kuat pada fitur adalah bahwa sebuah fitur dalam suatu  data  tidak  berkaitan  dengan  ada  atau  tidaknya fitur lain dalam data yang sama [13]
P(H|E) = P( E | H )∗P(H) 𝑃(𝐸) Ket: P(H|E)= Probabilitas hipotesa H terjadi evidence E Terjadi P(E|H)= Probalilitas munculnya evidence E,jika hipotesa H yang terjadi P(H)=Probabilitas hipotesa H tanpa memandang
evidence apapun P(E)= Probabilitas evidence E tanpa memandang evidence apapun
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  kualitatif,  yaitu  penulis melakukan  observasi  untuk  melakukan  wawancara yang  mengarah  pada  verba  untuk  mengolah  kedata kuantitaif  berupa  angka  berdasarkan  metode  yang digunakan,  yaitu  metode naïve  bayes .  Gambar kerangka metode penelitian seperti pada gambar 1.
Observasi Wawancara Studi Pustaka Data Training Naïve Bayes Gambar 1. Metode Penelitian
a) Observasi Penelitian  ini  peneliti  melakukan  kunjungan langsung  ketempat  penelitian  untuk  melihat secara  langsung  bagaimana  sistem  yang berjalan  dalam  dokter  melakukan  diagnosa secara langsung ke pasien diabetes melitus.
b) Wawancara Peneliti melakukan pertanyaan secara langsung kepada dokter sebagai pakar terkait berapa jenis penyakit  diabetes  melitus  serta  bagaimana terjadi  gejala  penyakit  yang  timbul  disetiap penyakit  diabetes  melitus  dan  bagaimana solusinya.
c) Studi Pustaka Penelitian  ini  peneliti  menggunakan  jurnal- jurnal nasional dan jurnal internasional sebagai kutipan citasi  yang berhubungan dengan  judul penelitian, yaitu penerapan metode naïve bayes untuk mendiagnosa penyakit diabetes melitus.
d) Data Training Penulis  melakukan  olah  data  wawancara  ke data  set,  untuk  menentukan  nilai  setiap  gejala yang  terjadi  pada  penyakit,  selanjutya  akan dimasukan kerumus matematika sesuai dengan metode naïve  bayes  untuk menentukan  nilai kemungkinan  yang  terjadi  jenis  penyakit diabetes melitus.
e) Naïve Bayes
Pengelompokan  nilai  nilai  gejala  setiap penyakit  untuk  dijumlahkan  dan  memperoleh nilai kemungkinan yang terjadi setiap penyakit

## 3.2. Hasil Penelitian
Penelitian ini membahas hasil terkait penyakit dan gejala yang terjadi pada penyakit diabetes melitus dengan metode naïve bayes

## 3.2.1. Daftar Penyakit Diabetes Melitus
Hasil  penelitian  menentukan  3  jenis  penyakit diabetes melitus, seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Daftar Penyakit Diabetes Melitus KODE Penyakit Daftar Penyakit P1 Diabetes Type 1 P2 Diabetes Type 2 P3 Diabetes Gestasional

## 3.2.2. Daftar Gejala Penyakit Diabetes Melitus
Penyakit  diabetes  melitus  terdiri  13  gejala seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Daftar Gejala NO KODE GEJALA GEJALA 1 G1 Peningkatan Buang air kencing dimalam hari 2 G2 Penurunan Berat Badan secara Tiba-Tiba 3 G3 Cepat Lapar dan Haus 4 G4 Muncul Gejala Gagal Ginjal 5 G5 Penglihatan Rabun 6 G6 Cepat Lelah 7 G7 Luka Sembuh dalam waktu yang lama 8 G8 Gatal disekitar Kelamin 9 G9 Muncul Sariawan Berulang- Ulang 10 G10 Mudah Terserang Infeksi 11 G11 Nyeri Sakit Pada Kaki dan Tangan 12 G12 Kesimutan 13 G13 Mulut Kering

## 3.3. Basis Pengetahuan Pakar
Basis  pengetahuan  adalah  rancangan  hasil pengetahuan  dari  pakar  atau  dokter  yang  terkait dengan penyakit diabetes melitus. Seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Basis Pengetahuan Pakar.
Penyakit Basis Pengetahuan Pakar P1 G1,G2,G3,G4,G5,G6,G7.G8 P2 G1,G2,G3,G5,G6,G7,G8,G9,G10,G11,G12 P3 G1,G3,G5,G6,G13

## 3.4. Data Training
Data  training  adalah  pohon  keputusan  yang beraturan  antara  penyakit  dan  gejalah  dengan menampilkan nilai 1 dan 0 yaitu, nilai 1 adalah gejala yang  terjadi  pada  penyakit  dan  sebaliknya  0  adalah tidak terpilih, seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Data Training Gejala TP 1 TP2 Diabetes Gestasional Nilai Gejala G1 1 1 1 3  0,130 G2 1 1 0 2  0,087 G3 1 1 1 3  0,130 G4 1 0 0 1  0,043 G5 1 1 1 3  0,130 G6 1 1 1 3  0,130 G7 1 0 0 1  0,043 G8 1 1 0 2  0,087 G9 0 1 0 1  0,043 G10 0 1 0 1  0,043 G11 0 1 0 1  0,043 G12 0 1 0 1  0,043 G13 0 0 1 1  0,043 Hipotesa 8 10 5 23 0,348  0,435 0,217

## 3.5. Hasil Metode Naïve Bayes
Penjumlahan  nilai  keseluruhan  gejala  yang terjadi  pada  jenis  jenis  penyakit  untuk  mendapatkan nilai  kemungkinan  terjadi  jenis  penyakit  diabetes melitus, seperti perhitungan berikut:
a. H(P01| G01) =
0,130∗0,348 0,130∗0,348+0,130∗0,438+0,130∗0,217 H(P01 | G01)   = 0,04524 0,130 = 0.348 H(P01 | G01) = 0,308
H(P01 | G02) = 0,087 ∗ 0,348 0,087 ∗ 0,348 + 0,087 ∗ 0,435 + 0 ∗ 0,217 H(P01 | G02)   = 0,030276 0.068 = 0,4444 H(P01| G03) = 0,130∗0,348 0,130∗0,348+0,130∗0,438+0,130∗0,217 H(P01 | G03)   = 0,04524 0,130 = 0.348 H(P01 | G03) = 0,308 H(P01| G04) = 0,043∗0,0348 0,130∗0,348+0∗0,43+0∗0,217 H(P01 | G04)   = 0,0149 0,015 = 1
H(P01 | G04) = 1 H(P01| G05) = 0,130∗0,348 0,130∗0,348+0,130∗0,438+0,130∗0,217 H(P01 | G05)   = 0,04524 0,130 = 0.348 H(P01 | G05) = 0,308 H(P01| G06) = 0,130∗0,348 0,130∗0,348+0,130∗0,438+0,130∗0,217 H(P01 | G06)   = 0,04524
0,130 = 0.348 H(P01 | G06) = 0,308 H(P01| G07) = 0,043∗0,348 0∗0,348+0∗0,438+0∗0,217 H(P01 | G07)   = 0,015
0,015 = 1 H(P01 | G07) = 1 H(P01| G08) = 0,087∗0,348 0,087∗0,348+0,087∗0,435+0∗0,217 H(P01 | G08)   = 0,030276 0,068 = 1 H(P01 | G08) = 0,4444 =0,308+ 0,4444 + 0,308 + 1 + 0,348 + 0,348 + 1 + 0,4444 = 4,280889
b. H(P02 | G01) = [ H(G01 | P02) * H(P02)   / [ H(G01 |
P02) * H(P02) + H(G01 |
P02) * H(P02) + H(G01 | P03) *H(P03) H(P02| G01) = 0,130∗0.435 0,130∗0,348+0,130∗0,435+0,130∗0,217 H(P02| G01) = 0.5655 0,130 = 0.435 H(P02| G02) = 0,087∗0.435 0,087∗0,348+0,087∗0,435+0∗0,217 H(P02| G02) = 0,037845 0.048 = 0,555556 H(P02| G03) = 0,130∗0.435
0,130∗0,348+0,130∗0,435+0,130∗0,217 H(P02| G03) = 0,05655
0.130 = 0,217
H(P02| G05) =
0,130∗0.435
0,130∗0,348+0,130∗0,435+0,130∗0,217 H(P02| G05) = 0.5655 0,130 = 0.435 H(P02| G06) = 0,130∗0.435 0,130∗0,348+0,130∗0,435+0,130∗0,217 H(P02| G06) = 0.5655 0,130 = 0.435 H(P02| G07) = 0∗0.435 0∗0,435+0,043∗0,348+0∗0,217 H(P02| G07) = 0 0,015 = 0 H(P02| G08) = 0,087∗0.435 0,087∗0,348+0,087∗0,435+0∗0,217 H(P02| G08) = 0,037845 0,068 = 0,555556 H(P02| G09) = 0,043∗0.435 0∗0,348+0,043∗0,435+0∗0,217
H(P02| G09) = 0,019 0,019 = 1
H(P02| G10) =
0,043∗0.435
0∗0,348+0,043∗0,435+0∗0,217 H(P02| G10) = 0,019 0,019 = 1
H(P02| G11) =
0,043∗0.435
0∗0,348+0,043∗0,435+0∗0,217 H(P02| G11) = 0,019 0,019 = 1
H(P02| G12) =
0,043∗0.435
0∗0,348+0,043∗0,435+0∗0,217 H(P02| G12) = 0,019 0,019 = 1 = 0.435 + 0,555556 + 0,217 + 0.435 + 0.435 + 0 + 0,555556 + 1 + 1 + 1 + 1 = 6,633111 c H(P03 | G01) = [ H(G01 | P03) * H(P03)   / [ H(G01 | P03) * H(P03) + H(G01 | P03) * H(P03) + H(G01 | P03) *H(P03)
H(P03| G1) = 0,130∗0.217
0,130∗0,348+0,130∗0,345+0,130∗0,217
H(P03| G1) = 0,02821 0,130 = 0,217 H(P03| G3) = 0,130∗0.217 0,130∗0,348+0,130∗0,345+0,130∗0,217 H(P03| G3) = 0,02821 0,130 = 0,217 H(P03| G5) = 0,130∗0.217 0,130∗0,348+0,130∗0,345+0,130∗0,217
H(P03| G5) = 0,02821 0,130 = 0,217 H(P03| G6) = 0,130∗0.217
0,130∗0,348+0,130∗0,345+0,130∗0,217
H(P03| G6) = 0,02821 0,130 = 0,217 H(P03| G13) = 0,0430∗0.217 0∗0,348+0∗0,345+0,430∗0,217 H(P03| G13) = 0,02821 0,130 = 1
= 0,217 + 0,217 + 0,217 + 0,217 + 1 = 1,868

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Aplikasi
Program  Penerapan  Sistem  Pakar  Diagnosa Peneyakit  Diabetes  Melitus  dapat  menjelaskan tampilan kegiatan admin dan user 4.1.1. Admin
a) Form Login Admin
Form  login  admin  dapat  dilakukan  tahap  ke tahap admin input user name dan Password dan sistem  memvalidasi  untuk  melanjutkan  ke halaman admin
Gambar 2. Form Login Admin
b) Form Input data Penyakit Diabetes Melitus Form  Input  data  Penyakit  Diabetes  Melitus berfungsi untuk input data penyakit dan solusi yang tersimpan dalam tabel penyakit, klik edit berfungsi  untuk  mengrdit  data  yang  sudah tersimpan  di  sistem  dan  hapus  untuk menghapus  data  yang  salah  input.  Berikut gambar tampilan form data penyakit dan solusi diabetes melitus
Gambar 3. Form Input data Penyakit Diabetes Melitus
c) Form  Input  Data  Gejala  Penyakit  Diabetes Melitus Form  Input  data  Gejala  Penyakit  Diabetes Melitus  berfungsi  untuk  input  data  gejala penyakit  dan  tersimpan  dalamtabel,  klik  edit berfungsi  untuk  mengrdit  data  yang  sudah tersimpan  di  sistem  dan  hapus  untuk menghapus  data  yang  salah  input.  Berikut gambar  tampilan  form  data  gejala  penyakit diabetes melitus
Gambar 4. Form Input data Gejsls Penyakit Diabetes
Melitus
4.1.2. User
a) Form Registrasi Pengguna User  melakukan  konsultasi  penyakit  diabetes melitus  dengan  melakukan  pendaftaran,  untuk dapat melanjutkan ke tahap beriktunya, berikut gambar form tampilan Pengguna
Gambar 5. Form Registrasi Pengguna
b) Form Diagnosa
Gambar 5. Form Diagnosa
User  melakukan  konsultasi  dengan  memilih gejala  yang  dialami  dengan  tanda  centang, selanjutnya klik diagnosa. Berikut gambar form diagnosa
c) Form Hasil Diagnosa Sistem  memberikan  informasi  sesuai  dengan gejala  yang  terpilih  pada  form  diagnosa  dan hasil poses data dengan metode naïve bayes

## Gambar 6. Form Hasil Diagnosa

## 4.2. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  untuk  mengetahui  apakah sistem  yang  dirancang  dapat  berjalan  sesuai  dengan kebutuhan
a) Pengujian Form Admin Tabel 5. Pengujian form admin Data Inputan Yang Harapkan Pengamatan Kesimpulan User Name dan Password yang sesuai Dapat Melakukan proses untuk halaman selanjutnya Berhasil Diterima User Name dan Password yang sesuai Tidk dapat melakukan proses ke halaman selanjutnya Tidak Berhasil Gagal Login b) Pengujian Form Penyakit Diabetes Melitus Tabel 6. Pengujian form Penyakit Diabetes Melitus Data Inputan Yang Harapkan Pengamatan  Kesimpulan Penyakit Menampilakn form Penyakit Berhasil Diterima Klik Simpan Simpan data penyakit sesuai Berhasil Diterima Klik Reset Reset data Prenyakit sesuai Berhasil Diterima
Data Inputan Yang Harapkan Pengamatan  Kesimpulan Klik Edit Edit  data Prenyakit sesuai Berhasil Diterima Klik Hapus Edit  data Prenyakit sesuai Berhasil Diterima c) Pengujian Form Gejala Penyakit Diabetes Melitus Tabel 7. Pengujian form Gejala Penyakit Diabetes Melitus Data Inputan Yang Harapkan Pengamatan Kesimpulan Gejala Menampilakn form Gejala Penyakit Berhasil Diterima Klik Simpan Simpan data gejala sesuai Berhasil Diterima Klik Reset Reset data Gejala Prenyakit sesuai Berhasil Diterima Klik Edit Edit  data Gejala Prenyakit sesuai Berhasil Diterima Klik Hapus Edit  data Gejala Prenyakit sesuai Berhasil Diterima d) Pengujian Form Gejala Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus Tabel 8. Pengujian form Gejala Diagnosa Penyakit Diabetes Melitus Data Inputan Yang Harapkan Pengamatan  Kesimpulan Gejala Diagnosa Menampilakn form Gejala Diagnosa Berhasil Diterima Klik Proses Diagnosa Menampilkan Hasil diagnosa Berhasil Diterima Klik Reset Reset data Gejala Diagnosa Berhasil Diterima Klik Kembali Menampilkan Halaman pendaftarn User Berhasil Diterima

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  diuraikan dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa metode Naive Bayes mampu diterapkan pada sistem pakar, dan dengan  demikian  sistem  pakar  dapat  dipermudah untuk diketahui semua orang penyakit diabetes melitus secara umum.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah Pengembangan sistem pakar dalam perluasan cakupan
fungsi  sistem,Pemgembangan  ke  aplikasi  mobile sehingga dapat menyempurnakan kenyamanan pengguna sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Etiani  Bu'ulolo,  e.  (2020).  Diagnose  Expert System Dental Disease In Humans Method Using Dempster Shafer. Journal of Computer
Networks,  Architecture  and  High  Performance Computing,e-ISSN 2655-9102,pp 227-230, 227-
229.
[2] Hari  Marfalino,  d.  (2022).  SISTEM  PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT
SALURAN PENCERNAAN  PADA  MANUSIA  DENGAN
METODE  CASED  BASED  REASONING. Jurnal  Sains  Informatika  Terapan  (JSIT),E- ISSN: 2828-1659, 83-88.
[3] Iskandar, A. A. (2020). DIAGNOSA PENYAKIT PARASIT PADA KUCING MENGGUNAKAN  METODE  CERTAINTY FACTOR  (  STUDI  KASUS  :  PUSKEWAN CIBADAK  KABUPATEN  .  Jurnal  Teknik Informatika  Kaputama  (JTIK),P-ISSN:  2548- 9704,E-ISSN: 2686-0880, 126-134.
[4] Muhammad Ridho Handoko, d. (2021). SISTEM PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  SELAMA KEHAMILAN  MENGGUNAKAN  METODE NAIVE  BAYES  BERBASIS  WEB.  Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI),E-ISSN: 2746-3699, 50-58.
[5] Naftali  Sulardi,  d.  (2020).  SISTEM  PAKAR UNTUK  DIAGNOSIS  PENYAKIT  ANEMIA MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES. Jurnal Teknik  Informatika  (JUTIF)  ,p-ISSN:  2723- 3863,e-ISSN: 2723-3871, 19-24.
[6] Natalia  Anjela  Sagat,  d.  (2021).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Mata  Menggunakan  Metode Teorema Bayes. Jurnal Pendidikan dan Teknologi  Indonesia  (JPTI)  ,p-ISSN:  2775- 4227,e-ISSN: 2775-4219, 329-337 .
[7] Puspita,  D.  (2021).  Penerapan  Metode  Forward Chaining Untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Rabies Pada Manusia. Sains, Aplikasi, Komputasi  dan  Teknologi  Informasi,ISSN: 2684-8473, 70-77.
[8] Putri, L. F. (2020). Perancangan Aplikasi Sistem Pakar  Penyakit  Roseola  Dengan  Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Sistem Komputer  dan  Informatika  (JSON),e-ISSN 2685-998X,DOI  10.30865/json.v1i2.1956,  Hal: 107-113.
[9] Riduwan Napianto, d. (2019). Software Development  Sistem  Pakar  Penyakit  Kanker Pada Rongga Mulut Berbasis Web.
[10] Sapdana,  J.  (2022).  Implementation  Expert System  for  Diagnosing  Tuberculosis  Using Dempster-Shafer  Method.  International  Journal Software  Engineering  and  Computer  Science (IJSECS) ,P-ISSN : 2776-4869, E-ISSN : 2776-
3242. DOI:
https://doi.org/10.35870/ijsecs.v2i1.763, 26-32.
[11] Svitlana  Sotnik,  e.  (2022).  Key  Directions  for Development  of  Modern  Expert  Systems. International  Journal  of  Engineering  and
Information Systems (IJEAIS,ISSN: 2643-640X, 4-10.
[12] Teuku  Feraldy  Ramadhani,  d.  (2020).  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  ISPA  Berbasis  Web Dengan  Metode  Forward  Chaining.  (Journal  of Information  Technology,e-ISSN:2541-6448  ,p-
ISSN:2541-3619, 91-90.
[13] Windi Afridah Sari, d. (2022). Diagnosa Penyakit Saraf  Manusia  Dengan  Metode  Forward Chaining  Dalam  Sistem  Pakar.  Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi  ,ISSN  2407-
4322,E- ISSN 2503-2933, 2246-2260.