## APLIKASI PENDETEKSI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Marcellino 1) , Alyauma Hajjah 2*) Yulvia Nora Marlim 3) , Ramalia Noratama Putri 4) 1-4 Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, Jalan Ahmad Yani No 78-88 Pekanbaru email: 1 marcellino@student.pelitaindonesia.ac.id ,
2 alyauma.hajjah@lecturer.pelitaindonesia.ac. id , 3 yulvia.nora@lecturer.pelitaindonesia.ac.id ,
4 ramalia.noratamaputri@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstract
An expert system is a system designed to incorporate human knowledge into a computer to model the ability to solve problems like an expert. One application of health expert systems is the diagnosis of disease. In this application a system is designed to diagnose hepatitis using the Naïve Bayes method. The Naive Bayes method is a calculation of certainty from the  conclusions  drawn  and  calculated  based  on  the  probability  value  of  the  disease resulting from these symptoms. One of the causes of hepatitis getting worse is due to the lack  of  initiative  to  see  a  doctor  when  the  symptoms  are  known.  Hepatitis  is  an inflammatory process in the liver tissue, which is one of the infectious diseases. The design of this application applies UML modeling by applying the Java and PHP programming languages. The stages of diagnosis in this expert system begin with a consultation session, where the system asks questions to the user regarding symptoms that match the symptoms of the disease based on experts and processes them with Naïve Bayes calculations. The final result of this study is an expert system for diagnosing hepatitis, the results of tests carried out with an accuracy of diagnosis obtained by comparing the diagnostic system with expert results of 93.3%.
Keywords: Expert Systems, Naïve Bayes, Hepatitis, Consulting, Diagnosis

## Abstrak
Sistem pakar adalah sistem yang dirancang untuk memasukkan pengetahuan manusia ke dalam  komputer  untuk  memodelkan  kemampuan  memecahkan  masalah  seperti  seorang pakar.  Salah  satu  penerapan  sistem  pakar  kesehatan  adalah  diagnosis  penyakit.  Pada aplikasi ini dirancang sistem untuk mendiagnosa penyakit hepatitis dengan menggunakan metode  Naïve  Bayes.  Metode  Naive  Bayes  merupakan  perhitungan  kepastian  dari kesimpulan  yang  ditarik  dan  dihitung  berdasarkan  nilai  probabilitas  penyakit  yang diakibatkan  dari  gejala-gejala  tersebut.    Salah  satu  penyebab  hepatitis  semakin  parah karena Kurangnya inisiatif untuk memeriksakan diri ke dokter saat diketahui gejalanya. Hepatitis  adalah  proses  peradangan  pada  jaringan  hati,  yang  merupakan  salah  satu penyakit  menular.  Perancangan  aplikasi  ini  menerapkan  pemodelan  UML  dengan menerapkan  bahasa pemrograman Java dan PHP. Tahapan Diagnosis pada sistem pakar ini  diawali  dengan  sesi  konsultasi,  dimana  sistem  mengajukan  pertanyaan  kepada pengguna  mengenai  gejala  yang  sesuai  dengan  gejala  penyakit  berdasarkan  pakar  dan mengolahnya  dengan  perhitungan  Naïve  Bayes.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah sistem  pakar  untuk  mendiagnosa  penyakit  hepatitis,  hasil  pengujian  yang  dilakukan dengan akurasi diagnosis yang diperoleh dengan membandingkan sistem diagnosa hasil pakar 93,3%.
Keywords: Sistem Pakar, Naïve Bayes, Hepatitis, Gejala, Diagnosa

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  adalah  hal  ditakuti  oleh semua orang karena bersifat negatif yang dapat mempengaruhi struktur atau fungsi sebagian  atau  seluruh  tubuh  manusia. Berdasarkan  dari  banyaknya  penyakit yang muncul Perkembangan dunia teknologi juga harus memberikan peningkatan. Diera modernisasi perkembangkan  teknologi    menentukan tingkat  kemajuan  suatu  bidang  (Riyanto, 2021). Dengan perkembangan ini merujuk ke  semua  bidang  terutama  bidang kesehatan.  Pemahaman  orang  awam mengenai bidang kesehatan masih sangat minim sehingga, untuk menjaga kesehatan tubuh masing-masing sangatlah kurang.  Kemudian  cara  berpikir  orang- orang  yang  kurang  terhadap  bidang kesehatan  itu  sendiri.  Gejala  awal penyakit yang dirasakan oleh pasien yang dianggap biasa oleh pasien, padahal gejala awal  tersebut  merupakan  awal  dari  hal yang  membahayakan  (Chandra,  2018). Peradangan  yang  terjadi  pada  jaringan hati  merupakan  salah  satu penyakit  yang menular yang lebih dikenal dengan istilah Hepatitis  (Papuangan,  2018).  Hepatitis penyakit  hati  atau  liver  membuat terganggunya  fungsi  hati  (Sari  et  al., 2020).
Ketika  fungsi  hati  terganggu,  fungsi organ lain  akan terganggu juga, akibatnya kesehatan  seseorang  menjadi  buruk  atau terjadinya  komplikasi  penyakit.  (Pratiwi et  al.,  2020).  ketika  hati  menolak  darah yang  masuk  membuat  tekanan  darah menjadi  tinggi  dan  pembuluh  darah menjadi  pecah.  Terdapat  5  jenis  virus hepatitis  yang  diurutkan  sesuai  abjad. Yaitu  Virus  Hepatitis  A  (VHA),  Virus Hepatitis  B  (VHB),  Virus  Hepatitis  C (VHC),  Virus  Hepatitis  D  (VHD),  dan Virus  Hepatitis  E  (VHE)  (Darsin,  2019). Adapun  gejala-gejala  yang  dirasakan pasien  hepatitis  ialah    nyeri    di  bagian kanan  perut,  lemas,  Diare  mual,  dan demam. Kasus lain, terdapat gejala flu dan sakit  kuning  ditandai  dengan  warna kuning pada kulit dan mata. Tetapi, gejala hepatitis  terkadang  sulit  dinampakkan
kebanyakan terjadi pada kasus pada anak- anak.
Satu  bidang  perkembangan  teknologi adalah Sistem pakar merupakan salah satu cabang  ilmu  yang  tergolong  pada Artificial  Intelligence  (AI)  (Puspitawati, 2018). AI dapat meniru cara berfikir dan proses dari manusia. Secara umum, sistem pakar (expert system) adalah sistem yang dirancang dapat mengintegrasikan pengetahuan manusia ke dalam komputer untuk memodelkan kemampuan memecahkan  masalah  seperti  seorang pakar  (Alim et al., 2020). Kurangnya inisiatif untuk memeriksakan  diri  ke  dokter  ketika  ada gejala  yang  dialami    menjadi  salah  satu penyebab hepatitis semakin parah.
Berdasarakan  sumber  ) World  Health Organization (WHO),  hepatitis  adalah penyakit menular yang mematikan kedua setelah  tuberkulosis  (TB).  Hal  tersebut yang dapat menjadi sebuah masalah yang dimana  jika  penyakit  atau  gejala  yang dialami  oleh  penduduk  sudah  ditahap yang tinggi dan tidak melakukan konsultasi  terhadap  dokter  maka  akan berakibat fatal. World Health Organization (WHO)  mengumumkan bahwa virus hepatitis merupakan kategori pertama penyakit fatal disebabkan penyakit  hati  di  seluruh  dunia.  Virus hepatitis  menyerang  325  juta  orang  di seluruh  dunia  dan  menyebabkan  1,4  juta kematian setiap tahun. (Sari et al., 2020). Dengan  adanya  sistem  pakar  ini,  orang awam atau masyarakat dapat  mengetahui sesuatu  penyakit  secara  dini  layak  nya seorang  pakar  atau    juga  mendapatkan solusi (Ritonga et al., 2020).
Sistem  Pakar  juga  membuat  berbagai perhitungan untuk menentukan persentase penyakit (Br. Saragih, 2022). Perhitungan ketidakpastian sistem pakar dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode  ketidakpastian,  seperti  metode naive bayes (Gustientiedina et al., 2022). Dengan  menggunakan  metode  ini,  nilai kepastian    yang  diperoleh  dihitung berdasarkan  nilai  probabilitas  penyakit berdasarkan gejala yang ada (Watratan et al.,  2020).  Diharapkan  metode  naive bayes  ini  dapat  untuk  mengurangi
ketidakpastian  sehingga  hasil  diagnosa mendakati valid (Wie & Siddik, 2022).

## 2. METODE PENELITIAN
Naïve Bayes adalah metode klasifikasi berdasarkan  teorema  Bayes  (Damuri  et al.,
2021). Metode
klasifikasi
menggunakan  metode  probabilistik  dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan
Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  prediksi kemungkinan  masa  depan  berdasarkan pengalaman  masa  lalu  yang  dikenal dengan  teorema  Bayes  (Haryono  et  al., 2021).  Beberapa  keunggulan  dari  Naive Bayes adalah sederhana, cepat dan akurasi tinggi.
Banyak peneliti telah menggunakan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan sentimen  (Indrayuni, 2019). Ciri utama Naïve Bayes Classifier ini  adalah  asumsi  independensi  sangat kuat (naif) dari setiap peristiwa (Tangkelayuk,  2022).  Bayes  Classifier digunakan untuk memperkirakan kejadian bersyarat dari suatu kelas dengan asumsi bahwa  variabelnya  independen  (Ariyanti &  Iswardani,  2020).  Naïve  Bayesian classification    didasarkan  pada  teorema Bayes, yang memiliki karakteristik klasifikasi  yang  mirip  dengan  pohon keputusan  dan  jaringan  saraf.  Bayesian classification    terbukti  memiliki  akurasi dan  kecepatan  yang  tinggi  ketika diterapkan untuk database dengan jumlah data  yang  besar  (Handoko  &  Neneng, 2021).  Adapun  rumus  Naïve  Bayes sebagai berikut :
𝑝(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) = 𝑛𝑐+𝑚𝑝 𝑛+𝑚 (1)
Keterangan:
𝑝(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) =  Peluang  kejadian 𝑎 𝑘 jika diketahui kejadian 𝑣 𝑗 𝑎 𝑖 ( 𝑎 𝑖 𝑎 𝑘 …. 𝑎 𝑛 ) = atribut (inputan) 𝑣 𝑗 ( 𝑣 𝑗 𝑣 𝑘 …. 𝑣 𝑚 ) = penyakit ke-j 𝑛𝑐 = jumlah record pada data jika v = 𝑣 𝑗 dan a = 𝑎 𝑖 𝑚𝑝 = 1/ banyaknya penyakit 𝑚 = jumlah parameter gejala 𝑛 =  jumlah record pada  data  jika  v  = 𝑣 𝑗 setiap kelas
Metodologi  penelitian  menguraikan seluruh  kegiatan  yang  dilaksanakan selama  penelitian  berlangsung.  Adapun langkah-langkah yang dilalui pada tahapan  penelitian  ini  diperlihatkan  pada gambar berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1) Penyakit Pada penelitian ini menggunakan pengumpulan  data  dilakukan  untuk mengumpulkan informasi yang
diperlukan.  Tentang  pengumpulan data  penyakit  dari  Hepatitis  serta gejala-gejala  yang  ditimbulkan  oleh penyakit hepatitis yang diperoleh dari wawancara  langsung  dengan  pakar yaitu  Dokter  Spesialis  Penyakit Dalam  di  Rumah  Sakit  Eka  Hospital bernama dokter Dr. Hady, SpPD dan kemudian memberikan beberapa gejala-gejala  penyakit  dari  hepatitis ini.  Selain  itu  juga  data  gejala  juga diambil melalui website (halodoc.com),  jurnal  karya  ilmiah yang berkaitan dengan penelitian. 2) Perancangan sistem pakar menggunakan metode Naïve Bayes Metode Naïve  Bayes diteraapkan pada penelitian ini untuk perancangan sistem  pakar  karena  metode  ini merupakan metode yang menghasilkan  tingkat  akurasi  yang bagus.
3) Perancangan  proses  UML  berbasis android dengan bahasa program java Penggunaan UML juga dibutuhkan pada penelitian ini, UML ini  digunakan  untuk  pemodelan secara visual dimana terdapat
usecase,  activity,  sequence,  class diagram digunakan  sebagai  alur program dari suatu sistem.
4) Proses  pengolahan  data  dengan meerapkan Naïve Bayes
Data  yang  telah  diberikan  oleh pengguna  akan  masuk  dan  diproses dengan  algoritma naïve  bayes yang dimana  akan  dihitung  probabilitas  dari gejala-gejala  yang  telah  dipilih  lalu  akan memunculkan hasil penyakit.
5) Pengujian sistem yang dirancang
Pengujian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  program  yang  dirancang tersebut  berhasil  hingga  tahap  akhir atau  masih  memiliki  kesalahan  atau error .
6) Evaluasi sistem
Setelah  semua  data  atau  hasil yang  telah  dimunculkan  dengan algoritma  naïve  bayes  tersebut.  Pada tahap  evaluasi  ini  berfungsi  untuk menunjukkan kesalahan atau tidaknya yang  dibuat  pada  saat  melakukan perhitungan atau hasil yang didapatkan  oleh  pengguna  aplikasi. Yang dimana pada tahap ini dilakukan uji  kembali  performa  dari  algorit dengan memasukkan data yang sama untuk  melihat  hasil  yang  didapatkan sama atau tidak.
Berdasarkan  data-data  yang  telah didapatkan  dari  pakar  terdapat  5  jenis penyakit  beserta  gejalanya  (Herlambang et  al.,  2021).  Berikut  ini  adalah  Tabel Penyakit yaitu
Tabel 1. Penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P 001 Hepatitis A P 002 Hepatitis B P 003 Hepatitis C P 004 Hepatitis D P 005 Hepatitis E
Kemudian  membuat  tabel  untuk mengenalkan  beberapa  gejala-gejala  dari hepatitis agar memudahkan dalam melakukan relasi antar tabel penyakit dan juga tabel gejala Tabel 2.  Kode Gejala Kode Gejala Deskripsi Gejala G 001 Kelelahan G 002 Demam G 003 Mual dan muntah G 004 Diare G 005 Kehilangan nafsu makan G 006 Urine berwarna gelap merah seperti the G 007 Feses  berwarna  seperti tanah liat G 008 Feses berwarna pucat G 009 Mengalami nyeri sendi G 010 Mengalami  nyeri  pada perut kanan atas G 011 Mengalami  nyeri  bagian dada kanan atas G 012 Penyakit kuning (Menguningnya  kulit  dan bagian putih mata) G 013 Mengalami gatal-gatal pada kulit G 014 Ruam G 015 Urine  berwarna  kuning gelap G 016 Pembuluh  darah  terlihat seperti laba-laba G 017 Mudah berdarah atau memar G 018 Penurunan berat badan G 019 Pembengkakan pada kaki G 020 Riwayat penyakit hati kronis G 021 Tubuh  merasa  lemah  atau badan pegal-pegal G 022 Perut bengkak G 023 Pergelangan kaki bengkak G 024 Gagal hati akut G 025 Pembengkakan pada hati G 026 Sering mengkonsumsi daging setengah matang G 027 Demam Ringan G 028 Urine berwarna gelap
G 029

## Sakit perut bagian kiri

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dilakukan dengan data gejala penyakit hepatitis yang sudah didapatkan sebelumnya. Pada pasien 1 akan dilakukan  perhitungan  dengan  Naïve Bayes dengan gejala-gejala yang dirasakan sebagai berikut : a) Kelelahan b) Demam c) Mual dan muntah d) Feses berwarna pucat e) Sakit perut bagian kiri
f) Pembuluh darah terlihat seperti laba- laba
Langkah-langkah  perhitungan  manual nya,  Tentukan  nilai  Nc  pada  setiap  class penyakit, Hepatitis A : n=1 p=1/5=0,2 m = 29
Lalu  tabel  relasi  yang  dipakai  untuk menghitung secara manual gejala tersebut masuk  ke  penyakit  yang  mana  dan  juga
memudahkan  untuk  pengisian  dalam database.
Tabel 4. Relasi Kode Penyakit Kode Gejala P 001 (G  001),  (G  002),  (G 003), (G 004), (G 005), (G  006),  (G  007),  (G 010), (G 012), (G 013). P 002 (G  001),  (G  002),  (G 003), (G 005), (G 008), (G  009),  (G  012),  (G 014), (G 016), (G 029). P 003 (G  001),  (G  005),  (G 012), (G 013), (G 016), (G  017),  (G  018),  (G 019), (G 020), (G 028). P 004 (G  001),  (G  003),  (G 005), (G 010), (G 012), (G  019),  (G  021),  (G 022), (G 023), (G 028). P 005 (G  001),  (G  002),  (G 003), (G 005), (G 006), (G  009),  (G  024),  (G 025), (G 026), (G 027).

## Tabel 3. Nilai Nc  Penyakit Hepatitis
Kode  P001  P002  P003  P004 P005 G001 1 1 1 1 1 G002 1 1 0 0 1 G003 1 1 0 1 1 G008 0 1 0 0 0 G016 0 1 1 0 0 G029 0 1 0 0 0
Menentukan nilai 𝑝(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) dan
menghitung nilai 𝑝(𝑣 𝑗 ) a) Penyakit Hepatitis A :
P(G001|P001) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G002|P001) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227
P(G003|P001) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G008|P001) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193 P(G016|P001) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193 P(G029|P001) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193
Terdapat  kriteria  gejala  yang  tidak terpilih  maka  tetap  terhitung  (0,193, 0,193, 0,193, 0,193)
b) Penyakit Hepatitis B : P(G001|P002) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G002|P002) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G003|P002) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G008|P002) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G016|P002) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G029|P002) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227
Terdapat  kriteria  gejala  yang  tidak terpilih  maka  tetap  terhitung  (0,193, 0,193, 0,193, 0,193)
c) Penyakit Hepatitis C : P(G001|P003) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G002|P003) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193 P(G003|P003) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193 P(G008|P003) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193 P(G016|P003) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G029|P003) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193
Terdapat  kriteria  gejala  yang  tidak terpilih  maka  tetap  terhitung  (0,193, 0,193, 0,193, 0,193)
d) Penyakit Hepatitis D :
P(G001|P004) = 1 + (29 ∗ 0,2)
1 + 29 = 0,227 P(G002|P004) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193 P(G003|P004) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G008|P004) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193
P(G016|P004) = 0 + (29 ∗ 0,2)
1 + 29 = 0,193 P(G029|P004) = 0 + (29 ∗ 0,2)
1 + 29 = 0,193
Terdapat  kriteria  gejala  yang  tidak terpilih  maka  tetap  terhitung  (0,193, 0,193, 0,193, 0,193)
e) Penyakit Hepatitis E :
P(G001|P005) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G002|P005) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G003|P005) = 1 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,227 P(G008|P005) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193 P(G016|P005) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193 P(G029|P005) = 0 + (29 ∗ 0,2) 1 + 29 = 0,193
Terdapat  kriteria  gejala  yang  tidak terpilih  maka  tetap  terhitung  (0,193, 0,193, 0,193, 0,193)
Kemudian  untuk  langkah  selanjutnya dicarilah  hasil  tertinggi  dari  perkalian hasil dari nilai v tersebut :
a) Penyakit Hepatitis A :
P x [ P(G001|P001) x P(G002|P001) x P(G003|P001)  x  P(G008|P001)  )  x P(G016|P001) ) x P(G029|P001) x kriteria tidak  terpilih)  =  0,2  x  0,227  x  0,227  x 0,227 x 0,193 x 0,193 x 0,193 x 0.193 x 0.193  x  0.193  x  0.193  =  0,02341636  x 10 −6
b) Penyakit Hepatitis B :
P x [ P(G001|P002) x P(G002|P002) x
P(G003|P002)  x  P(G008|P002)  )  x P(G016|P002) ) x P(G029|P002) ) = 0,2 x
0,227 x 0,227 x 0,227 x 0,227 x 0,227 x 0,227  0.193  x  0.193  x  0.193  x  0.193  = 0,03789677 x 10 −6
c) Penyakit Hepatitis C :
P x [ P(G001|P003) x P(G002|P003) x P(G003|P003)  x  P(G008|P003)  )  x
P(G016|P003) ) x P(G029|P003) ) = 0,2 x 0,227 x 0,193 x 0,193 x 0,193 x 0,227 x 0,193 0.193 x  0.193 x  0.193 x  0.193 = 0,0198399321 x 10 −6 d) Penyakit Hepatitis D :
P x [ P(G001|P004) x P(G002|P004) x P(G003|P004)  x  P(G008|P004)  )  x P(G016|P004) ) x P(G029|P004) ) = 0,2 x 0,227 x 0,193 x 0,227 x 0,193 x 0,193 x 0,193 0.193 x  0.193 x  0.193 x  0.193 = 0,0198399321 x 10 −6 e) Penyakit Hepatitis E :
P x [ P(G001|P001) x P(G002|P001) x P(G003|P001)  x  P(G008|P001)  )  x P(G016|P001) ) x P(G029|P001) ) = 0,2 x 0,227 x 0,227 x 0,227 x 0,193 x 0,193 x 0,193 0.193 x  0.193 x  0.193 x  0.193 = 0,02341636 x 10 −6 Dari perhitungan v di langkah sebelumnya  akan  dikelompokkan  dan ditentukan nilai terbesar. Berdasarkan dari hasil  yang  dilakukan  diatas  maka  dapat disimpulkan  bahwa  pasien  ke-1  tersebut di  diagnosa  penyakit  Hepatitis  B, dikarenakan  hasil  nilai  terbesar  terdapat pada  penyakit  hepatitis  B  dengan  nilai 0,03789677 x 10 −6 .

## 3.2 USECASE DIAGRAM
Pada use case diagram terdapat 2 aktor yaitu : Admin dan User . Admin dan user bisa login dengan memasukkan username dan password .  Admin  dapat  mengolah sistem  menambahkan,  mengubah  gejala dan  penyakit  dalam  sistem  tersebut. Kemudian admin bisa mengedit perhitungan naïve  bayes jika  terdapat kekurangan  pada  rumus,  Admin  juga dapat melakukan diagnosa. Untuk user/pasien  bisa  menginput  gejala  yang dirasakannya pada system, kemudian bisa mengetahui hasilnya langsung berdasarkan perhitungan Naïve Bayes. Gambar 2. Use Case Diagram
3.3 HASIL UJICOBA Hasil  ujicoba  sistem  pakar  ini digunakan untuk mencari tingkat keakuratan yaitu dengan cara membandingkan  hasil  diagnosa  dengan pakar  sesungguhnya.  Hasil  perbandingan diagnosa sistem pakar dan seorang pakar dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Hasil Ujicoba Akurasi No Diagnosa Sistem Pakar Diagnosa Pakar Keakuratan Nilai keakuratan 1 Hep A Hep A Benar 0 2 Hep B Hep B Benar 0 3 Hep A Hep B Benar 0 4 Hep C Hep C Benar 0 5 Hep E Hep E Benar 0 6 Hep C Hep C Benar 0 7 Hep D Hep D Benar 0 8 Hep B Hep A Salah 1 9 Hep E Hep E Benar 0 10 Hep D Hep D Benar 0 11 Hep A Hep A Benar 0 12 Hep C Hep C Benar 0 13 Hep E Hep E Benar 0 14 Hep B Hep B Benar 0 15 Hep D Hep D Benar 0
Berdasarkan  hasil  uji  coba  sistem    nilai akurasi yang diperoleh : 93,3% . 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑏𝑒𝑑𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑢𝑗𝑖𝑐𝑜𝑏𝑎 𝑥 100% = 6,7% 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100% − 6,7% = 93,3%

## 3.4 TAMPILAN APLIKASI
Halaman  login  pada  gambar  3.2  pada sistem terdapat username dan password , untuk dapat  menggunakan  sistem  pengguna  wajib mengisi username dan password agar  dapat masuk  ke  dalam  halaman  menu  utama  untuk melakukan diagnosa penyakit. jika gagal maka tampilan username dan password akan berwarna merah.
Gambar 3. UI Tampilan Halaman Login
Pada    menu  utama  sistem  ini  merupakan halaman diagnosa, berisi checkbox  digunakan pengguna untuk memilih gejala-gejala.
Setelah  terpilih  lalu  melanjutkan  ke  halaman berikutnya dengan menekan tombol selanjutnya.  Berikut  tampilan  halaman  menu utama.
Gambar 4. UI Tampilan Halaman Utama Pada  Gambar  4  merupakan  halaman lanjutan  dari  halaman  menu  utama  dan
dilakukan pengisian yang sama dengan menu utama
Gambar  5.  UI  Tampilan  Halaman  Kedua Diagnosa
Pada  Gambar  6.  merupakan  halaman lanjutan  dari  halaman  kedua  diagnosa  yang sama dengan halaman sebelumnya
Gambar  6.  UI  Tampilan  Halaman  Ketiga Diagnosa
Pada  Gambar  7  merupakan  halaman  hasil dari  pemilihan  user  terhadap  gejala-gejala yang  sudah  ditetapkan,  pada  halaman  ini terdapat persentase penyakit apa yang diderita dari  kelima  jenis  penyakit  hepatitis  tersebut. Kemudian,  persentase  penyakit  tertinggi merupakan  penyakit  yang  diderita  oleh
pengguna  /  user.  Berikut  tampilan  halaman hasil diagnosa.
Gambar 7. UI Tampilan Hasil Diagnosa

## 4. SIMPULAN
Dari  pembuatan  aplikasi  sistem  pakar penyakit  hepatitis  ini,  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut : Aplikasi  ini  dapat  memudahkan  dalam mengambil keputusan dan juga dapat membantu pasien untuk mengetahui persentasi penyakit  hepatitis  yang  sedang  dideritanya. Naïve  bayes  dapat  dijadikan  alternatif  dalam melakukan  perhitungan  terhadap  diagnosa penyakit.  Kemudian  aplikasi  ini  mampu memberikan informasi kepada user mengenai penyakit  hepatitis  melalui  gejala-gejala  yang ada pada sistem. Serta hasil keakuratan dengan menggunakan  naïve  bayes  pada  aplikasi  ini mencapai 93,3%.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Alim,  S.,  Lestari,  P.  P.,  &  Rusliyawati,  R. (2020). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman  Kakao  Menggunakan  Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung. Jurnal  Data  Mining  Dan Sistem Informasi , 1 (1), 26. https://doi.org/10.33365/jdmsi.v1i1.798
Ariyanti,  D.,  &  Iswardani,  K.  (2020).  Teks Mining  untuk  Klasifikasi  Keluhan Masyarakat  Pada  Pemkot  Probolinggo
Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. Jurnal  IKRA-ITH  Informatika , 4 (3), 125–132.
Br.  Saragih,  N.  (2022).  Sistem  Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Gangguan  Hati Pada  Manusia  Menggunakan  Metode Naïve Bayes Berbasis WEB. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (JIKOMSI) , 5 (1), 11–19. https://doi.org/10.55338/jikomsi.v5i1.20 2 Chandra,  Y.  I.  (2018). Rancang  Bangun
Aplikasi  Pendeteksi  Penyakit  Hepatitis Berbasis  Sistem  Pakar  Menggunakan
Metode Prototyping . 2 (2), 25–30.
Damuri,  A.,  Riyanto,  U.,  Rusdianto,  H.,  & Aminudin,  M.  (2021).  Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan Penerima Bantuan Sembako. JURIKOM (Jurnal  Riset  Komputer) , 8 (6),  219. https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3 655
Darsin,  M.  F.  S.  (2019).  Perancangan  sistem pendiagnosa  dengan  METODE  CASE BASED  REASONING  (CBR). Jurnal
Sistem  Informasi  Dan  Sains  Teknologi ,
1 (2), 1–7. Gustientiedina, Joni Kurniawan, W., Gusrtianty,  Sanjaya,  R.,  &  Diantika,  D. (2022). Diagnosa Penyakit Ikan Gurami
Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier Berbasis  Web. JOISIE  Journal  Of Information  System  And  Informatics Engineering , 6 (Desember), 127–136.
Handoko,  M.  R.,  &  Neneng,  N.  (2021).
SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT  SELAMA  KEHAMILAN MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE BAYES  BERBASIS  WEB. Jurnal
Teknologi  Dan  Sistem Informasi  (JTSI) , 2 (3), 50–58. https://doi.org/10.22303/csrid.10.3.2018 .127-138 Haryono,  D.,  Zulianda,  Y.,  Informasi,  S., Amik  Riau,  S.,  Purwodadi  Indah,  J.,  & Informasi, T. (2021). Sistem Pendeteksian  Serangan  Jaringan  Local Area  Network  (Lan)  Menggunakan
Algoritma Naive Bayes. JOISIE Journal Of  Information  System  And  Informatics Engineering , 5 (1), 1–8.
Herlambang,  B.  A.,  Prathama,  A.  G.,  & Waliyansyah,  R.  R.  (2021).  Aplikasi Pendeteksi  Dini  Penyakit  Hepatitis
Menggunakan  Mesin  Inferensi  Forward Chaining  Berbasis  Android. Journal  of Applied Science and Technology , 1 (02),
1. https://doi.org/10.30659/jast.1.02.1-12 Indrayuni, E. (2019). Klasifikasi Text Mining Review  Produk  Kosmetik  Untuk  Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa  Informatika , 7 (1),  29–36.
https://doi.org/10.31294/jki.v7i1.1 Papuangan, M. (2018). Penerapan Case Based Reasoning  Untuk  Sistem  Diagnosis Penyakit Hepatitis. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 1 (1), 7–12. https://doi.org/10.33387/jiko.v1i1.1165 Pratiwi,  R.,  Andryana,  S.,  &  Gunaryati,  A. (2020). Diagnosa Hepatitis A Menggunakan  Metode  Dempster  -
Shafer. Jurnal  ELTIKOM , 4 (1),  11–21. https://doi.org/10.31961/eltikom.v4i1.15
6 Puspitawati,  D.  A.  (2018).  Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Kanker  Payudara Dan Cara Penanganannya. Jurnal Techno  Nusa  Mandiri , 15 (2),  129. https://doi.org/10.33480/techno.v15i2.9 21
Ritonga, P. T., Hutabarat, N. I., & Butarbutar, M. H. (2020). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit  Hepatitis  Pada  Ibu  Hamil Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Seminar  Nasional  Multidisiplin Ilmu  Universitas  Asahan , September , 1246–1253. Riyanto,  I.  R.  (2021).  Diagnosa  Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Sorensen  Coefficient. JATISI  (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 8 (3), 1307–1321. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i3.1042 Sari,  I.  P.,  Priyanto,  A.,  &  Ridho,  A.  (2020). Sistem Pakar Berbasis Android Diagnosis Penyakit Hepatitis Menggunakan  Metode  Certainty  Factor dengan  Penelusuran  Forward  Chaining.
Jurnal  Transformatika , 6 (3),  393–400. https://doi.org/10.26623/transformatika.
v18i1.2088
Tangkelayuk,  A.  (2022).  The  Klasifikasi Kualitas  Air  Menggunakan  Metode KNN,  Naïve  Bayes,  dan  Decision  Tree. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem  Informasi) , 9 (2),  1109–1119. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.2048
Watratan, A. F., B, A. P., Moeis, D., Informasi,
S., & Makassar, S. P. (2020). Implementation  of  the  Naive  Bayes
Algorithm  to  Predict  the  Spread  of Covid-19  in  Indonesia. Journal  of Applied Computer Science and Technology , 1 (1), 7–14.
Wie,  J.  V.,  &  Siddik,  M.  (2022).  Penerapan
Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi  Tingkat  Obesitas  Pada Pria. JOISIE  Journal  Of  Information
System  And  Informatics  Engineering , 6 (2), 67–77.
https://doi.org/10.47065/josyc.v3i4.2205