Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2020.1.1.12
Vol. 1, No. 1, Juni 2020, hlm. 19-24
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANEMIA MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES
Naftali Sulardi* 1 , Arita Witanti 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email: 1 naftali.vr46@gmail.com , 2 arita@mercubuana-yogya.ac.id
(Naskah masuk : 4 Juli 2020, diterima untuk diterbitkan : 12 Juli 2020)

## Abstrak
Teorema Bayes adalah teorema yang digunakan dalam statistika untuk menghitung peluang suatu hipotesis. Basis pengetahuan  sistem  pakar  diperoleh  dari  akuisisi  pengetahuan  pakar  yaitu  dokter.  Penelitian  ini  mengenai rancangan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit anemia pada manusia dengan mengimplementasikan teorema bayes sebagai alat ukurnya. Penelitian ini menggunakan 50 data yang didapat melalui rekam medis, lalu rekam medis  yang  ada  diimplementasikan  kedalam  sistem.  Hasil  pada  sistem  dicocokan  dengan  pakar  hingga mendapatkan angka kecocokan maksimal dan hasil identifikasi yang mendekati. Berdasarkan dari 50 data yang telah diujikan terhadap pakar dan sistem, sistem dapat mendeteksi 3 jenis penyakit Anemia yaitu Anemia Aplastik, Anemia Defisiensi Zat Besi, Anemia Kronis. Untuk pasien yang mengalami anemia dan sesuai dengan validasi pakar adalah 45 pasien dan yang tidak sesuai adalah 5 pasien. Sehingga untuk tingkat akurasi sistem berdasarkan hasil validasi pakar dan sistem adalah 90%.
Kata kunci : anemia, sistem pakar, teorema bayes.

## EXPERT SYSTEM TO DIAGNOSIS ANEMIA USING BAYES THEOREM

## Abstract
Bayes’ theorem is a theorem used in statistics to calculate a hypothesis’ opportunity. The expert system basis was obtained  from  acquiring  an  expert’s  knowledge,  in  this  case  a  physician.  This  research  is  about  designing  an expert  system  to  diagnose  anemia  in  human  by  implementing  Bayes’  theorem  as  the  measuring  tool.  Bayes’ theorem is a theorem used in statistics to calculate a hypothesis’ opportunity. The expert system basis was obtained from acquiring an expert’s knowledge, in this case a physician. This research used 50 data obtained from medical records, and then the records were implemented into a system. The results of the system were then matched with an expert’s judgment in order to achieve maximum matching value, and a close identification result. Based on 50 data tested against the expert and the system, the system could detect 3 types of anemia, namely aplastic anemia; iron deficiency anemia; and chronic  anemia. In terms of patients with anemia who matched with the  expert’s validation,  there  were  45  patients  who  matched  and  5  patients  who  didn’t  match.  Therefore,  in  terms  of  the system’s accuracy, based on the expert’s validation, the level reached 90%.
Keywords : : anemia, Bayes’ theorem, expert system.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pakar  merupakan  program  komputer yang meniru proses pemikiran dan pengetahuan pakar dalam menyelesaikan suatu masalah tertentu. Sistem pakar  digunakan  dalam  berbagai  bidang  baik  itu pendidikan, industri maupun kesehatan. Pada bidang kesehatan  sistem  pakar  dapat  digunakan  untuk mendiagnosa  suatu  penyakit.  Anemia  merupakan masalah  medis  yang  paling  sering  ditemukan  pada masyarakat,  disamping  berbagai  masalah  utama masyarakat yang mempunyai dampak besar terhadap kesehatan[1].  Masyarakat  masih  belum  sepenuhnya menyadari  bahwa  sulitnya  mendapatkan  informasi tentang  penyakit  anemia  membuat  masyarakat  tidak
begitu  paham  dengan  penyakit  anemia[2].  Dengan adanya  sistem  ini  dapat  mempermudah  masyarakat dalam  mengetahui  gejala  dan  jenis  penyakit  anemia tanpa harus bertemu dengan dokter secara langsung, serta  dapat  mengetahui  solusi  untuk  mencegah terjadinya penyakit anemia[3]-[7]. Pentingnya berkomunikasi  dalam  proses  keperawatan  dapat dilakukan melalui pemeriksaan darah sederhana bisa menentukan adanya anemia.
Persentase sel darah merah dalam volume darah total  ( hematocrit )  dan  jumlah  hemoglobin  dalam suatu  contoh  darah  bisa  ditentukan.  Pemeriksaan tersebut  merupakan  bagian  dari  hitung  jenis  darah komplit atau Complete Blood Count ( CBC). Sel darah
merah
mengandung hemoglobin, yang memungkinkan  mereka  mengangkut  oksigen  dari paru-paru  dan  mengantarkannya  ke  seluruh  bagian tubuh.  Anemia  menyebabkan  berkurangnya  jumlah sel  darah  merah  atau  jumlah  hemoglobin  dalam  sel darah merah, sehingga darah tidak dapat mengangkut oksigen dalam jumlah sesuai yang diperlukan tubuh. Anemia  bisa  menyebabkan  kelelahan,  kelemahan, kurang  tenaga  dan  kepala  terasa  melayang.  Jika anemia  bertambah  berat,  bisa  menyebabkan  stroke atau serangan jantung[8]-[10].
Berdasarkan uraian di atas, maka peneliti dalam hal  ini  mengambil  judul “Sistem  Pakar  untuk Diagnosis Penyakit Anemia
Menggunakan Teorema
Bayes“ menggunakan parameter- parameter  tertentu  dan  juga  dibuat  sebuah  sistem yang  nantinya  dapat  memberikan  kemudahan  bagi pengguna  untuk  mengetahui  penyakit  anemia  yang diderita akibat kekurangan sel darah merah.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara  garis  besar  jalan  penelitian  ini menggunakan  metode waterfall .  Metode Waterfall adalah  suatu  proses  pengembangan  perangkat  lunak berurutan, dimana kemajuan dipandang sebagai terus mengalir ke bawah (seperti air terjun) melewati fase- fase seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Akuisisi Pengetahuan
Akuisisi  pengetahuan  merupakan  kegiatan untuk mencari dan megumpulkan data untuk analisis kebutuhan  perangkat  lunak  yang  bersumber  dari seorang pakar.

## 2.2. Representasi Pengetahuan

## 2.2.1. Perancangan DFD
Data Flow Diagram (DFD) merupakan diagram alir  data  yang  menggambarkan  bagaimana  data  di proses  oleh  sistem. Data  Flow  Diagram juga menggambar notasi aliran data di dalam system[11].
Diagram  konteks  ini  memiliki  sebuah  proses yaitu penentu anemia pada manusia dengan dua entity yaitu admin dan user seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Konteks

## 3.2.2 Basis Pengetahuan
Basis pengetahuan merupakan inti dari program sistem pakar karena merupakan presentasi pengetahuan yang menyimpan dasar-dasar aturan dan data  tentang  anemia  yang  bersumber  dari  pakar. Berikut  ini  adalah  proses indexing yang  digunakan dalam  aplikasi  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  sampai dengan Tabel 4.
Tabel 1. Penyakit Anemia Kode Penyakit Nama Penyakit PYK01 Anemia Aplastik PYK02 Anemia Defisiensi Zat Besi Anemia PYK03 Anemia Kronis Tabel 2. Gejala Anemia Kode Gejala Nama Gejala G01 Terasa Lemah diseluruh badan G02 Sakit kepala G03 Nyeri pada dada G04 Demam G05 Mimisan G06 Kaki dan tangan terasa dingin G07 Kulit tampak pucat G08 Nyeri pada panggul hingga kepala G09 Nyeri pada ulu hati G10 BAB mengeluarkan darah G11 BAK bercampur darah G12 Muntah darah G13 Berkunang-kunang G14 Sesak nafas G15 Kuku rapuh G16 Detak jantung cepat G17 Nafsu makan menurun G18 Detak jantung tidak teratur
Tabel 3. Data Rule PYK 01 PYK 02 PYK 03 G 01    G 02    G 03    G 04  G 05  G 06  G 07    G 08  G 09  G 10  G 11  G 12  G 13    G 14    G 15  G 16   G 17  G 18  Tabel 4. Aturan Bayes No Nilai Bayes Teorema Bayes 1 0 – 0.2 Tidak ada 2 0.3 – 0.4 Mungkin 3 0.5 – 0.6 Kemungkinan Besar 4 0.7 – 0.8 Hampir Pasti 5 0.9 - 1 Pasti 2.2.3. Perancangan Database
Perancangan database dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## 2.2.4. Flowchart sistem
Flowchart sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Sistem

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam Perancangan sistem pakar ini menggunakan teorema bayes. Teorema bayes dimulai dari mencari nilai semesta total bobot gejala dari tiap penyakit  lalu  menghitung  nilai  semesta  P(Hi)  di lanjutkan  dengan  menghitung  probalitas  (H)  tanpa memandang evidence apapun barulah mencari nilai P (Hi  |E)  dan  langkah  terakhir  menjumlahkan  nilai bayes[12]-[15].
Dalam  proses  perhitungan  teorema bayes pada sistem pakar diagnosa anemia adalah sebagai berikut
Tabel 5. Data Sample No. Nama  Umur Gejala XX XXXX XX G06, G16 & G17 Keterangan : 1. Kaki dan tangan terasa dingin (G06) 2. Detak Jantung cepat (G16) 3. Nafsu makan menurun (G17) Langkah-langkah perhitungannya adalah sebagai berikut: a. Step 1 Permasalahan Diketahui daftar anemia pada Tabel 1. - Rule Sistem
- Rule gejala yang dipilih adalah :
 G06, G16 & G17 pada rule PYK02.
 G16 rule PYK03.
- Rule sistem
 Rule PYK02 adalah G01 AND G02 AND G03 AND G06 AND G07 AND G13 AND
G14  AND  G15  AND  G16  AND  G17 THAN PYK01 dengan nilai probabilitas 1.
 Rule PYK03 adalah G01 AND G02 AND G03 AND G07 AND G08 AND G09 AND
G13 AND G14 AND G16 THAN PNY02 dengan nilai probabilitas 1.
- Dimana
 G06 = Kaki dan terasa dingin
 G16 = Detak Jantung cepat
 G17 = Nafsu makan menurun
b. Step 2 Nilai Bayes
Rentang  nilai  kemungkinan bayes 0  -  1  dan digunakan untuk mencocokan nilai pakar dapat dilihat pada Tabel 3.
c. Step  3  nilai  probabilitas  pakar  gejala  terhadap penyakit Nilai  probabilitas  yang  diberikan  pakar  untuk masing-masing gejala terhadap penyakit.
- Nilai probabilitas gejala pada PYK02
 G06 = 0.7
 G16 = 0.7
 G17 = 0.8
- Nilai probabilitas gejala pada PYK03
 G16 = 0.5
d. Langkah perhitungannya adalah sebagai berikut.
Mencari  nilai  semestaMencari  nilai  semesta dengan menjumlahkan nilai probabilitas setiap gejala terhadap masing-masing penyakit dengan rumus pada Persamaan 1, adalah sebagai berikut:
 G06, G16 & G17 pada rule PYK02 Mencari  nilai  semesta  dengan  menjumlahkan nilai  probabilitas  setiap  gejala  terhadap  masing- masing penyakit sebagai berikut:
Nilai semesta = 0.7 + 0.7 + 0.8 = 2.2 Menghitung  nilai  semesta  P(Hi)  Setelah  hasil penjumlahan  nilai  semesta  diketahui  nilai  semesta, maka  didapatkan  rumus  nilai  semesta  P(Hi),  adalah sebagai berikut :
 𝑃(𝐻1) = 0.7 2.2 = 0.3181
 𝑃(𝐻2) = 0.7 2.2 = 0.3181
 𝑃(𝐻3) = 0.8 2.2 = 0.3636
Menghitung  probabilitas  H  tanpa  memandang evidence  apapun  Setelah  seluruh  nilai  P(H|i) diketahui,  dilanjutkan  menghitung  probabilitas  H tanpa  memandang  evidence  apapun  seperti  pada Persamaan 2.5, maka langkah selanjutnya adalah:
 𝑃(𝐻1) × 𝑃(𝐸|𝐻1) = 0.3181 × 0.7 =
0.2227
 𝑃(𝐻2) × 𝑃(𝐸|𝐻2) = 0.3181 × 0.7 =
0.2227
 𝑃(𝐻3) × 𝑃(𝐸|𝐻3) = 0.3636 × 0.8 = 0.2909 Total Hipotesa (H)
= 0.7364
Mencari  nilai  P(Hi|E)  Untuk  menghitung P(Hi|E)  mengacu  pada  Step  1  dengan  rumus  seperti persamaan 2.6.
 𝑃(𝐻1|𝐸) = 𝑃(𝐻1)𝑥𝑃( 𝐸 | 𝐻1 )
𝐻 = 0.2227 𝑥 0.7 0.7364 =
0.2117
 𝑃(𝐻2|𝐸) = 𝑃(𝐻1)𝑥𝑃( 𝐸 | 𝐻2 ) 𝐻 = 0.2227 𝑥 0.7 0.7364 = 0.2117  𝑃(𝐻3|𝐸) = 𝑃(𝐻1)𝑥𝑃( 𝐸 | 𝐻3 ) 𝐻 = 0.2222 𝑥 0.8 0.7364 =
0.3160
Pada  Step  1  data  gejala  terpilih  untuk  PYK02 adalah  G06,  G16,  dan  G17  begitu  juga  dengan  rule gejala  terpilih,  maka  dihitung  pada  P(Hi|E)  adalah gejala  terpilih  G06,  G16,  dan  G17  lalu  dilanjutkan dengan menghitung total nilai bayes.
Menghitung  total  nilai  bayes  Setelah  seluruh nilai P(Hi|E) diketahui, jumlahkan seluruh nilai bayes sebagai berikut:
Nilai  bayes =    (0.2117)  +  (0.2117)  +  (0.3160)    = 0.7395
Pada  G06,  G16,  dan  G17  pada  rule  PYK02 diperoleh nilai 0.7395, jika dicocokkan dengan tabel aturan bayes hasilnya 0.7 – 0.8 yang artinya “Hampir Pasti”.
 G16 pada rule PYK03
Mencari  nilai  semesta  dengan  menjumlahkan nilai  probabilitas  setiap  gejala  terhadap  masing- masing penyakit sebagai berikut:
Nilai semesta = 0.5
Menghitung  nilai  semesta  P(Hi)  Setelah  hasil penjumlahan  nilai  semesta  diketahui  nilai  semesta, maka  didapatkan  rumus  nilai  semesta  P(Hi)  sebagai berikut :
 𝑃(𝐻1) = 0.5 0.5 = 1
Menghitung  probabilitas  H  tanpa  memandang evidence  apapun  Setelah  seluruh  nilai  P(H|i) diketahui,  dilanjutkan  menghitung  probabilitas  H tanpa  memandang  evidence  apapun,  maka  langkah selanjutnya adalah:
 𝑃(𝐻1) × 𝑃(𝐸|𝐻1) = 1 × 0.5 = 0.5
Total Hipotesa (H) = 0.5000
Mencari  nilai  P(Hi|E)  Untuk  menghitung P(Hi|E) mengacu pada Step 1.

𝑃(𝐻1|𝐸) = 𝑃(𝐻1)𝑥𝑃( 𝐸 | 𝐻1 ) 𝐻 = 1 𝑥 0.5 0.5 =
0.5 000 Pada  Step  1  data  gejala  terpilih  untuk  PYK03 adalah  G16,  begitu  juga  dengan  rule  gejala  terpilih, maka  dihitung  pada  P(Hi|E)  adalah  gejala  terpilih G16  lalu  dilanjutkan  dengan  menghitung  total  nilai bayes.
Menghitung  total  nilai  bayes  Setelah  seluruh nilai P(Hi|E) diketahui, jumlahkan seluruh nilai bayes sebagai berikut:
Nilai bayes =  (0.5) =  0.5000
Tabel 6. Hasil Hitung Nama Pasien Hasil Penyakit  Hasil Hitung Aturan Inferensi XXXX Anemia Defisiensi Zat Besi 0.7395 Hampir Pasti Anemia Kronis 0.5000 Kemungkinan Besar
Pada G16 pada rule PYK03 diperoleh nilai 0.5, jika  dicocokkan  dengan  tabel  aturan  bayes  hasilnya 0.5 – 0.6 yang artinya “Kemungkinan Besar”.
Dari  hasil  perhitungan  data  sampel  pengujian  diatas didapat bahwa didiagnosa kemungkinan anemia pada pasien dengan nama 09 dapat dilihat pada tabel 6. Dari  Tabel  6  hasil  hitung  diambil  nilai  paling tinggi  dari  setiap  gejala  terpilih  yang  dihitung berdasarkan  penyakit  yang  ada,  didapatkan  bahwa “ANEMIA DEFISIENSI ZAT BESI” mendapat nilai paling  tinggi  yaitu  0.7395,  selanjutnya  dicocokkan dengan tabel aturan bayes yaitu nilai 0.7 – 0.8 adalah “Hampir  Pasti”.  Maka  pasien  dengan  nama  XXXX didiagnosa  mengalami  “ Anemia  Defisiensi  Zat Besi ”.

## 3.2. Hasil Data Uji
Berikut adalah hasil data uji validasi sistem dengan pakar yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Data Uji No Nama Pasien Hasil Teorema Bayes Hasil Dokter Valida si Penyakit Nilai Sesuai/ Tidak 1. Psn 01 Anemia Kronis 71.775 Anemia Kronis Sesuai 2. Psn 02 Anemia Zat Besi 73.951 Anemia Zat Besi sesuai 3. Psn 03 Anemia Zat Besi 75.664 Anemia Zat Besi Sesuai 4. Psn 04 Anemia Zat Besi 70.000 Anemia Zat Besi Sesuai 5. Psn 05 Anemia Zat Besi 75.664 Anemia Zat Besi sesuai 6. Psn 06 Anemia Zat Besi 70.000 Anemia Zat Besi Sesuai 7. Psn 07 Anemia Zat Besi 75.664 Anemia Zat Besi Sesuai 8. Psn 08 Anemia Aplastik 80.000 Anemia Aplastik Sesuai 9. Psn 09 Anemia Zat Besi 73.951 Anemia Zat Besi Sesuai 10. Psn 10 Anemia Kronis 75.098 Anemia Kronis Sesuai 11. Psn 11 Anemia Zat Besi 73.951 Anemia Zat Besi Sesuai 12. Psn 12 Anemia kronis Anemia Aplastik 80.000 80.000 Anemia kronis Anemia Aplastik Tidak Sesuai 13. Psn 13 Anemia Aplastik 80.000 Anemia Aplastik Sesuai 14. Psn 14 Anemia Zat Besi 75.664 Anemia Zat Besi Sesuai 15. Psn 15 Anemia Zat Besi 73.951 Anemia Zat Besi Sesuai 16. Psn 16 Anemia Zat Besi 75.664 Anemia Zat Besi Sesuai 17. Psn 17 Anemia Zat Besi 73.951 Anemia Zat Besi Sesuai 18. Psn 18 Anemia Zat Besi 77.232 Anemia Zat Besi Sesuai 19. Psn 19 Anemia Zat Besi 75.664 Anemia Zat Besi Sesuai 20. Psn 20 Anemia Zat Besi 70.000 Anemia Zat Besi Sesuai 21. Psn 21 Anemia Kronis 71.014 Anemia Kronis Sesuai
22. Psn 22 Anemia Kronis 71.014 Anemia Kronis Sesuai 23. Psn 23 Anemia Kronis 71.014 Anemia Kronis Sesuai 24. Psn 24 Anemia Zat Besi 73.951 Anemia Zat Besi Sesuai 25. Psn 25 Anemia Zat Besi 73.951 Anemia Zat Besi Sesuai 26. Psn 26 Anemia Zat Besi Anemia Kronis 63.243 63.243 Anemia Zat Besi Anemia Kronis Tidak Sesuai 27. Psn 27 Anemia Zat Besi 70.000 Anemia Zat Besi Sesuai 28. Psn 28 Anemia Zat Besi 73.951 Anemia Zat Besi Sesuai 29. Psn 29 Anemia Zat Besi 77.232 Anemia Zat Besi Sesuai 30. Psn 30 Anemia Aplastik 75.556 Anemia Aplastik Sesuai 31. Psn 31 Anemia Aplastik 77.232 Anemia Aplastik Sesuai 32. Psn 32 Anemia Zat Besi 70.000 Anemia Zat Besi Sesuai 33. Psn 33 Anemia Zat Besi 73.033 Anemia Zat Besi Sesuai 34 Psn 34 Anemia Zat Besi 75.664 Anemia Zat Besi Sesuai 35 Psn 35 Anemia Kronis 77.232 Anemia Kronis Sesuai 36 Psn 36 Anemia Zat Besi Anemia Kronis 63.243 63.243 Anemia Zat Besi Anemia Kronis Tidak Sesuai 37 Psn 37 Aneima Kronis 77.232 Anemia Kronis Sesuai 38 Psn 38 Anemia Kronis Anemia Aplastik 80.000 80.000 Anemia Kronis Anemia Aplastik Tidak Sesuai 39 Psn 39 Anemia Kronis Anemia Aplastik Anemia Zat Besi 70.000 70.000 70.000 Anemia Kronis Anemia Aplasti Anemia Zat Besi Tidak Sesuai 40 Psn 40 Anemia Zat Besi 77.232 Anemia Zat Besi Sesuai 41 Psn 41 Anemia Zat Besi 70.000 Anemia Zat Besi Sesuai 42 Psn 42 Anemia Zat Besi 71.014 Anemia Zat Besi Sesuai 43 Psn 43 Anemia Aplastik 75.556 Anemia Aplastik Sesuai 44 Psn 44 Anemia Aplastik 80.000 Anemia Aplastik Sesuai 45 Psn 45 Anemia Zat Besi 72.462 Anemia Zat Besi Sesuai 46 Psn 46 Anemia Zat Besi 65.935 Anemia Zat Besi Sesuai 47 Psn 47 Anemia Zat Besi 70.000 Anemia Zat Besi Sesuai 48 Psn 48 Anemia Zat Besi 71.014 Anemia Zat Besi Sesuai 49 Psn 49 Anemia Kronis 71.573 Anemia Kronis Sesuai 50 Psn 50 Anemia Zat Besi 71.014 Anemia Zat Besi Sesuai
Berdasarkan  50  data  yang  telah  diujikan terhadap  pakar  dan  sistem,  untuk  pasien  yang menderita  anemia  dan  sesuai  dengan  validasi  pakar adalah  45  pasien  dan  yang  tidak  sesuai  adalah  5 pasien.  Sehingga  untuk  tingkat  akurasi  sistem
berdasarkan hasi validasi pakar dan sistem, diperoleh presentase 90% data kasus yang sesuai .

## 4. KESIMPULAN
Sistem  yang  dirancang  dengan  implementasi metode  teorema bayes dapat  digunakan  untuk membantu dalam diagnosis anemia. Berdasarkan 50 data  yang  telah  diujikan  terhadap  pakar  dan  sistem, untuk  pasien  yang  menderita  anemia  dan  sesuai dengan  validasi  pakar  adalah  45  pasien  dan  yang tidak sesuai adalah 5 pasien. Sehingga untuk tingkat akurasi  sistem  berdasarkan  hasi  validasi  pakar  dan sistem,  diperoleh  presentase  90%  data  kasus  yang sesuai .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Ganz,  Anemia  Pada  Penyakit  Kronis, 2017.
[2] K. A. H. Prasetya, D. M.  Wihandani, and I. W. G. Sutadarma, "Hubungan antara anemia dengan prestasi belajar pada siswi kelas XI di SMAN  I  ABIANSEMAL  BADUNG,"  E- Jurnal Medika Udayana, 2019.
[3] I. Russari, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Batu Ginjal Menggunakan Teorema Bayes," Jurikom (Jurnal Riset Komputer), vol. 3, no. 1, 2016.
[4] N.  A.  Hasibuan,  H.  Sunandar,S.  Alas,  S. Suginam, "Sistem Pakar Mendiagnosa
Penyakit  Kaki  Gajah  Menggunakan  Metode Certainty  Factor,"  Jurasik  (Jurnal  Riset Sistem  Informasi  dan  Teknik  Informatika), vol. 2, no. 1, pp 29-39, 2017.
[5] M. H. Qamaruzzaman, "Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Pada  Manusia Menggunakan  Teorema  Bayes,"  IJNS- Indonesian  Journal  on  Networking  and Security, vol. 5, no. 4, 2016.
[6] E.  T.  Siregar,  "PENERAPAN  TEOREMA
BAYES  PADA  SISTEM  PAKAR  UNTUK MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT TUMBUHAN  PADI,"  Seminar  Nasional Informatika (SNIf),  vol. 1, no. 1, pp. 23-26.
2017.
[7] H.  T.  Sihotang,  "Sistem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit pada tanaman jagung dengan metode bayes." Journal Of Informatic Pelita Nusantara, vol. 3, no. 1, 2018.
[8] A. Amalia and A. Tjiptaningrum, "Diagnosis dan  tatalaksana  anemia  defisiensi  besi," Jurnal  Majority,  vol.  5,  no.  5,  pp  166-169,
2016.
[9] S. Zuhriyah and P. Wahyuningsih, "PENGAPLIKASIAN CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA  PENYAKIT  CAMPAK RUBELLA," ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 11,
no. 2, pp 159-166, 2019.
[10] N. M. Tediantini, "Anemia Aplastik", 2016.
[11] R.  S.  Pressman,  Rekayasa  Perangkat  Lunak Pendekatan  Praktisi  Edisi  7  (Buku  Satu). Andi, 2010
[12] Y.  I.  Kurniawan,  "Perbandingan  Algoritma Naive  Bayes  dan  C.  45  Dalam  Klasifikasi
Data  Mining,"  Jurnal  Teknologi  Informasi dan  Ilmu  Komputer,  vol.  5,  no.  4,  pp.  455- 464, 2018, doi : http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201854803 [13] N.  R.  Indraswari  and  Y.  I.  Kurniawan,
"Aplikasi  prediksi  usia  kelahiran  dengan metode naive bayes," Simetris: Jurnal Teknik
Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer,  vol.  9,
no. 1, pp.129-138, 2018.
[14] Sumpena,  Y.  Akbar,  Nirat,  and  M.  Hengky, "ICU  Patient  Prediction  for  Moving  with Decision  Tree  C4.  5  and  Naïve  Bayes Algorithm," Sinkron, vol. 4, no. 1, pp 88-94, 2019.
[15] Saritas,  M.  Mustafa,  and  A.  Yasar, "Performance  analysis  of  ANN  and  Naive Bayes  classification  algorithm  for  data classification,"  International  Journal  of Intelligent  Systems  and  Applications  in Engineering, vol. 7, no. 2, pp 88-91, 2019.