## (DIAGNOSIS EXPERT SYSTEM USING BAYES ALGORITHM)
Khoironi 1) , Abdul Rosyid 2) , Muhammad Azmi 3)
1) MTI Universitas Amikom Yogyakarta
2) Universitas Amikom Yogyakarta
3) STMIK Syaikh Zainuddin NW Anjani-Lombok Timur, NTB e-mail: masrony37 @gmail.com 1) , dev.abdulrosyid@gmail.com 2) , muhammad4zmi@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Sistem pakar adalah sistem yang berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan, fakta dan tehnik pen- alaran  dalam  memecahkan  masalah  yang biasanya  hanya  dapat  dipecahkan  oleh  seorang  pakar  dalam  bidang tertentu. Sistem pakar memberikan nilai tambah pada teknologi untuk membantu dalam menangani era informasi yang makin canggih. Aplikasi sistem pakar ini menghasilkan keluaran berupa kemungkinan penyakit ginjal yang diderita berdasarkan gejala yang dirasakan oleh user. Sistem ini menggunakan metode Bayes.
Sistem  akan  mencari  nilai  probabilitas  tertinggi,  dari  berbagai  kemungkinan  jenis  penyakit  berdasarkan gejala yang dimasukkan user dan hasilnya ditampilkan kepada user. Sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit ginjal  ini  menghasilkan  keputusan  penentuan  jenis  penyakit  berdasarkan  gejala  yang  dipilih  user.  Nilai  Bayes yang mungkin dihasilkan adalah antara 0 sampai 1. Jika nilai Bayes yang dihasilkan semakin mendekati 1, maka semakin tinggi kepastian terkena penyakit terkait. Sebaliknya, jika nilai Bayes yang dihasilkan semakin mendeka- ti 0, maka semakin rendah kepastian terkena penyakit terkait.
Kata Kunci: Sistem pakar, penyakit ginjal, bayes.

## ABSTRACT
Expert  systems  are  computer-based  systems  that  use  knowledge,  facts  and  reasoning  techniques  to  solve problems that usually only an expert can solve in a particular field. Expert systems provide added value to tech- nology to assist in an increasingly sophisticated information age. This expert system application produces output in the form of possible kidney disease based on the symptoms felt by the user. This system uses the Bayes method.
The system will look for the highest probability value, from various possible types of disease based on the in- formation requested by the user and exclude the user. The system for diagnosing kidney disease is determined by determining the type of disease based on the user's symptoms. The resulting Bayes value is between 0 and 1. If the resulting Bayes value is continuous, the higher the certainty that the disease is affected. In fact, if the result- ing Bayes value is continuous, the less certain the disease involved is.

## Keywords: Expert system, kidney disease, bayes

## I. P ENDAHULUAN
injal adalah salah satu organ sistem kemih atau uriner (traetsu urinalius) yang bertu- gas  menyaring  dan  membuang  cairan, sampah metabolisme dari  dalam  tubuh
seperti  diketahui  setelah  sel-sel  tubuh  mengubah, makanan  menjadi  energi,  maka  akan  dihasilkan pula  sampah  sebagai  hasil  sampingan  dari  proses metabolism e tersebut yang harus dibuang agar tid- ak meracuni tubuh[1].

## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GINJAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BAYES
Di negara maju, angka penderita gangguan ginjal  cukup  tinggi.  Di  Amerika  Serikat misalnya angka  kejadian  penyakit  ginjal  meningkat  tajam dalam 10 tahun. Tahun 1996 terjadi 166.000 kasus dan pada tahun 2000 terjadi 372.000 kasus. Angka ini  diperkirakan,  akan  terus  naik.  Hal  yang  sama juga  terjadi  di  jepang  di  Negeri  Sakura  itu,  pada akhir  tahun  1996  didapatkan  sebanyak  167.000 penderita yang menerima, terapi pengganti ginjal. Sedangkan  tahun  2000  terjadi  peningkatan  lebih dari 200.000 penderita[2].
Di  Indonesia  peningkatan  penderita  pen- yakit  ini  mencapai  angka  20%.  Pusat  Data  dan Informasi  Perhimpunan  Rumah  Sakit  Seluruh  In- donesia (PDPERSI) menyatakan jumlah penderita ginjal  diperkirakan  sekitar  50  orang  per  satu  juta penduduk. Berdasarkan data dari Indonesia Renal Registry ,  suatu  kegiatan  registrasi  dari  perhim- punan nefrologi Indonesia.  Pada  tahun  2008 jumlah pasien hemodialisa (cuci darah) mencapai 2260 orang dari 2146 orang pada tahun 2007.
Hasil penelitian dari Roderick, dkk menya- takan bahwa hampir setengah hari penduduk yang memiliki penyakit ginjal  tidak mengetahui bahwa ada  yang  salah  dengan  ginjalnya.  Jumlah  pen- derita ginjal di Indonesia diperkirakan sekitar 150 ribu  pasien  dan  dari  jumlah  pasien  sebanyak  ini yang bener membutuhkan terapi pengganti fungsi ginjal  (cuci  darah/ dialisa , Continuous  Ambulatori Peritoneal Dialsis (CAPD) dan transplantasi ) tid- ak kurang dari tiga ribu pasien[3].
Faktor yang melatarbelakangi peningkatan penyakit  ginjal  antara  lain  yaitu  kurangnya  pela- yanan  kesehatan  dan  keterbatasan  ekonomi masyarakat  untuk  konsultasi  langsung  ke  dokter menjadi  penyebab  utama  keterlambatan  pe- nanganan  kesehatan.  Kebutuhan  informasi  yang cepat  dari  dokter  spesialis  penyakit  ginjal  perlu dibutuhkan, akan tetapi masyarakat  Indonesia  ke- banyakan  berada  di  ekonomi  bawah  yang  me- nyebabkan  tidak  adanya  kemampuan  untuk  ber- konsultasi dengan dokter spesialis penyakit ginjal dikarenakan  biaya  yang  cukup  mahal  yang  akan
ditanggung  oleh  penderita  jika  ingin  ber- konsultasi. Oleh karena itulah, penderita penyakit ginjal  yang  tidak  mendapat  pelayanan  medis dengan cepat dan tepat.
Perkembangan teknologi saat ini dapat di- manfaatkan  untuk  mendeteksi  gejala-gejala  yang diderita  penderita  secara  dini  penyakit  ginjal dengan  memanfaatkan  konsep  dari  sistem  pakar. Bidang  sistem  pakar  merupakan  penyelesaian pendekatan yang  sangat berhasil dan bagus untuk permasalahan  AI (Artificial  Intelligence) klasik dari  pemrograman intelligence . Profesor  Edward Feigenbaum dari Stanford  University yang  meru- pakan pionir dalam  teknologi  sistem  pakar mendefinisikan  sistem  pakar  sebagai  sebuah  pro- gram komputer pintar (intelligence computer pro- gram) yang memanfaatkan pengetahuan (knowledge) dan  prosedur  inferensi (inference procedure) untuk  memecahkan  masalah  yang cukup sulit sehingga membutuhkan keahlian khu- sus dari seorang manusia.
Dengan kata lain, sistem pakar adalah sis- tem komputer yang ditujukan untuk meniru semua aspek (emulates) dengan  menggunakan  kemam- puan  pengambilan  keputusan (decision  making) dari seorang pakar dibidang yang diinginkan. Sis- tem pakar memanfaatkan secara maksimal penge- tahuan  khusus  selayaknya  seorang  pakar  untuk memecahkan  masalah.  Sehingga  dalam  bidang kesehatan  juga  pastinya  membutuhkan  teknologi komputer.  Dimana  salah  satunya  yaitu  untuk digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  tersebut. Program  sistem  pakar  ini  diimplementasikan dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan menggunakan database MySQL.  Untuk itu  penu- lis  bermaksud  mengajukan  sebuah  judul  skripsi yaitu “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ginjal Dengan  Menggunakan  Algoritma  Bayes  (Studi Kasus : Klinik Berkah Illahi Bunga Antoi)”.
Bayes merupakan  sebuah  metode  klasifi- kasi menggunakan metode probabilitas dan statis- tik yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris Thom- as  Bayes. Algoritma Bayes memprediksi  peluang
dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Bayes ,  ciri utama  dari Bayes ini  adalah  asumsi  yang  sangat kuat  (naif)  akan  independensi  dari  masing  -  mas- ing kondisi / kejadian, alasan memilih Bayes ada- lah  bekerja  sangat  baik  dibandingkan  dengan model  classifier  lainnya,  metode  ini  hanya  mem- butuhkan  jumlah  data  pelatihan  ( training  data ) yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter yang  diperlukan  dalam  proses  pengkasifikasian. Karena  yang  diasumsikan  sebagai  variabel  inde- penden, maka hanya varians dari satu variabel da- lam  sebuah  kelas  yang  dibutuhkan  untuk  menen- tukan  klasifikasi,  bukan  keseluruahan  dari  matrik kovarians.

## II. STUDI PUSTAKA
Vivi Revika Dewi (2014) dalam penelitiannya  yang  berjudul  “Perancangan  Ap- likasi  Mobile  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Dengan  Gejala  Demam  Berbasis  Android”. Tujuan  dari  perancangan  aplikasi  tersebut  adalah untuk  membantu  orang  lebih  mengenal  tentang penyakit demam berdarah, serta sebagai alat bantu medis  didaerah  terpencil  yang  masih  kekurangan tenaga medis. Dimana aplikasi ini dapat memban- tu  mendiagnosa  penyakit  demam  berdarah  dan memberikan  gejala-gejala  dan  pengobatan  penya- kit demam berdarah. Kelebihan dari penelitian ini adalah  aplikasi  tersebut  dibuat  dengan  basis  an- droid  dimana  sekarang  menjadi  barang  yang  su- dah  tidak  mungkin  lagi  dimiliki  orang-orang  ter- tentu  saja.  Sedangkan  kekurangannya  adalah  be- berapa  gejala  dalam  sistem  pakar  masih  sukar dipahami  oleh  pengguna  awam  dikarenakan  be- berapa gejala memiliki istilah yang kurang dikenal secara umum.
Arisandi  &  Izzuddin  (2016)  dalam  penelitiann- ya  yang  berjudul  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal Kanker  Serviks  Menggunakan  Metode  Naive Bayes  Berbasis  Android”.  Dalam  penelitian  ini, untuk  mengidentifikasi  diagnosa  kanker  serviks metode  yang  digunakan  adalah  metode  Naive Bayes.  Kegunaan  dari  penelitian  ini adalah  untuk membantu  penderita  kanker  Serviks  menentukan
kemungkinan  terjangkit  kanker  serviks  yang  di- derita sehingga dapat dilakukan penanganan sejak dini.  Dari  hasil  pembuatan  aplikasi  Sistem  Pakar diagnosa  awal  kanker  serviks  dan  Erosi  Portio, diperoleh bahwa sistem dapat berjalan degan baik dan  mampu  mendiagnosa  kanker  serviks  dengan tingkat akurasi sebesar 58%.
Mohammad  Arifin,  Slamin,  Windi  Eka Yulia  Retnami  (2017)  dalam  penelitiannya  yang berjudul “Penerapan Metode Certainty Factor Un- tuk  Sistem  Pakar  Diagnosa  Hama  dan  Penyakit Pada  Tanaman  Tembakau”.  Penelitian  tersebut bertujuan  untuk  membantu  mendiagnosa  jenis hama  dan  penyakit  pada  tanaman  tembakau. Kelebihan  dari  penelitian  ini  adalah  proses  kon- sultasi  yang  dilakukan  user  untuk  mendapatkan hasil data hama atau penyakit dalam persentasen- ya, nilai tinggi yang dicapai ialah 99,985729744% sedangkan  kekurangannya  yaitu  tampilan  dan  de- sain webnya kurang interaktif buat pengguna.

## III. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan beberapa ana- lisis dan prosedur yang dilakkan oleh peneliti.

## A. Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  merupakan  metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan dalam  sistem  pakar.  Dengan  basis  pengetahuan, berarti  memasukkan  fakta-fakta  yang  dibutuhkan oleh sistem. Basis pengetahuan dalam program ini meliputi  gejala-gejala  penyakit  ginjal,  jenis-jenis penyakit ginjal dan solusi dari jenis penyakit gin- jal. Dari basis pengetahuan yang sudah dikelompokkan  dapat  digunakan  sebagai  input tabel  dalam  memberi  analisis  atau  mengidentifi- kasikan penyakit ginjal.

## B. Akuisisi Pengetahuan
Proses  akuisisi  pengetahuan  dilakukan dengan  cara  mengklarifikasi  pengetahuan  gejala- gejala  penyakit  ginjal  serta  jenis-jenis  penyakit ginjal  dan  solusinya  yang  nantinya  diberikan.  Di- mana  sumber  pengetahuan  tersebut  didapat  dari seorang  pakar,  buku  dan  internet.  Pengetahuan
yang  terkumpul  kemudian  diurutkan  kedalam tabel  pengetahuan  agar  dapat  mempermudah  da- lam  membuat  representasi  pengetahuannya.  Rep- resentasi  pengetahuan  nilai  probabilitas  untuk penyakit  ginjal  ditunjukkan  pada  table  1  akuisisi pengetahuan.
Tabel 1. Akuisisi Pengetahuan.
ID Pen-
yakit Nama Penyakit ID Gejala Nama Gejala P
P01
Gagal Ginjal G01 Berkuang rasa terutama di- tangan 0.50 P01 Gagal
Ginjal G01 Darah didalam urin(hematuria) 0.75 P01 Gagal Ginjal G01 Demam 0.25
Id  penyakit  adalah  id  dari  setiappenyakit yang  digunakan  di  dalam  system  untuk  mengam- bil data nama enyakit berdasarkan id lalu kolom P adalah probabilitas dari setap gejala.

## C. Mesin Inferensi
Inferensi merupakan proses untuk menghasilkan informasi dari fakta yang diketahui atau diasumsi- kan.  Mekanisme  mesin  inferensi  seperti  fungsi berfikir  dan  pola-pola  penalaran  yang  digunakan oleh seorang pakar. Suatu masalah akan dianalisa kemudian    mencari  jawaban  dan  kesimpulan  ter- baik. Dalam proses diagnosa yang dilakukan oleh pengguna  nantinya  akan  diperoleh  hasil  diagnosa yang  sebelumnya  sudah  tersimpan  di  knowledge base.  Penelusuran  dilakukan  pengguna  dengan memilih  gejala  yang  ditampilkan  diaplikasi,  di- mana  gejala  tersebut  adalah  gejala  yang  sedang dirasakan  pengguna.  Struktur  pelacakan  penyakit ginjal  dengan  denga  menggunakan  metode  Bayes dapat dilihat pada ganbar 1 .

## Gambar 1 Metode Bayes

## D. Alur Sistem Diagnosa
Gambar 2. Alur Sistem Diagnosa

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian ini yaitu mengasilkan sebuah  sistem  diagnosa  penyakit  ginjal  yang  di implemtasikan  di  sebuah  kliki  yang  menangani khusus  penyakit  ginjal  dan  sudah  digunakan  oleh tim medis sebagai acuan juga sebagai bahan bela- jar  oleh  tim  ahli  yang  baru  bergabung  di  klinik tersebut. Lalu peneliti melakukan pengujian antara system dan pakar berikut hasil pengujiannnya.

## A. Pengujian
Pada  bagian  ini  akan  dibandingkan  hasil analisis penyakit dengan menggunakan sistem pa- kar  dengan  diagnosa  dokter  yang  sesungguhnya. Pengujain  ini  untuk  mengukur  tingkat  keakuratan yang diperoleh dari kesesuaian hasil diagnosis an- tara  sistem  dengan  pakar  yang  sesungguhnya, apakah  sistem  layak  digunakan.  Dan  ini  per- bandingannya dapat dilihat pada tabel 2

## Tabel 2 Perbandingan Pakar dan Sistem
No Gejala Hasil Diagnossis Kes- impulan Sistem Pakar 1 Berukurang rasa terutama  ditangan
,  darah  didalam urin ( hematuria ) Gagal Ginjal Gagal Ginjal Sesuai 2 Demam, mual, nyeri didaerah ginjal, tekanan darah tinggi
( hipertensi )
Nefritis Inter- stisial Nefritis Interstisial Sesuai 3 Demam, kejang, kencing  dimalam hari ( nokturia ), muntah Gagal
Ginjal Gagal Ginjal Sesuai 4 Nyeri  yang  hilang timbul, pem- bengkakan  bagian tubuh tertentu,
perubahan  mental / suasana hati, rambut  dan  kuku menjadi rapuh. Sin- drom Ne- frotik Sindrom Nefrotik Sesuai
5 Desakan dalam kencing, mual, mudah Lelah, muntah Nefritis Inter- stisial Nefritis Interstisial Sesuai 6 Muntah, nyeri perut,  penurunan berat badan Hi- drone- frosis Hidrone- frosis Sesuai 7 Mudah lelah, nanah diurin,
tekanan darah tinggi ( hipertensi ), volume urin berkurang.
Ginjal Polikist ik Ginjal
Polikistik Sesuai
8
Darah didalam
urin  ( hematuria ),
demam,  desakan dalam kencing, menggigil. Nefritis Inter- stisial Nefritis Interstisial Sesuai 9 Pembengkakan bagian tubuh
tertentu, penurunan berat
badan,  ruam  kulit
/  kulit  kemerahan,
volume urip berkurang. Batu Ginjal Batu Ginjal Sesuai
10 Pembengkakan bagian tubuh tertentu  ,  peru- bahan  mental  / suasana hati, ruam kulit  /  kulit  keme- rahan, tremor tangan Gagal Ginjal Gagal Ginjal Sesuai
Dari  10  data  yang  diujikan  didalam  sistem, semua  data  dapat  diklasifikasikan,  sesuai  dengan data  pakar.  Dengan  kata  lain,  sistem  dapat mengklasifikasikan  dengan  akurasi  100%  dari  10 data yang diujikan.

## V. K ESIMPULAN
Dengan selesainya seluruh kegiatan penelitian, analisis sistem, perancangan perogram, hingga implementasi, maka dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut
a. Sistem  pakar  yang  sudah  berhasil  dibangun dibangun  mampu  digunakan  untuk  mendi- agnosa penyakit ginjal, yang meliputi proses identifikasi  penyakit  dan  pengelolaan  basis pengetahuan  sehingga  hasil  yang  didapat sesuai  yang  diharapkan,  yaitu  mendiagnosa penyakit  ginjal  dengan  menggunakan  algo- ritma bayes .
b. Berdasarkan  hasil  uji  responden  yang  telah dilakukan,  aplikasi  sistem  pakar  ini  sudah bagus  dalam  membantu  pengguna  untuk mendiagnosa penyakit ginjal secara dini.
c. Aplikasi  sistem  pakar  ini  menggunakan metode Bayes yang melakukan proses diag- nosa  dengan  gejala-gejala  yang  diketahui untuk memperoleh keputusan.
d. Aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat  menampil- kan detail perhitungan probabilitas kesistem yang dibuat.

## VI. S ARAN
Saran  yang  dapat  dilakukan  untuk  me- nyempurnakan  dan  mengembangkan  lebih  ter- hadap  sistem  ini  kedepannya.  Saran  yang  dapat dilakukan  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu dengan mengoptimalkan meupun mengem- bangkan sistem ini antra lain
a. Perlunya  pengembangan website dengan menambahkan  basis  pengetahuan  yang lebih  kompleks  untuk  mendapatkan  hasil diagnosa penyakit yang lebih akurat.
b. Sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan menjadi  aplikasi mobile berbasis Android
maupun IOS .  Yang  bertujuan  suapaya lebih felksibel untuk  diakses  dimana  saja,
sehingga semakin mempermudah pengguna  untuk  menggunakan  sistem  ter- sebut.
c. Sistem  pakar  ini  dapat  dikembangkan dengan mengkombinasikan dengan metode lain  seperti Forward  Chaining dan Back- ward  Chaining untuk  melakukan  pene- lusuran datanya.
d. Penambahan  fitur Chatting    Online antara pengguna  dengan  Dokter  Spesialis  Ginjal atau pakar yang ahli dalam bidang ginjal.
e. Membuat  aplikasi  menjadi  lebih  interaktif lagi  seperti  dengan  menambahkan  gambar atau animasi didalamnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fathansyah, Basis Data, Bandung: Informatika, 1999.
[2] N. S. Sri Mulyani, “Peranan Model Pengembangan Sys- tem Development   Life Cycle   (SDLC) Terhadap Kualitas Sistem Informasi,” 2009.
[3] A. A. Ziya, Structured Analysis and Design of Infor- mation System, New   Jersey: Pretice Hall, 2987.
[4] Mitchell R.N., Buku Saku Dasar Patologis Penyakit Robbin & Cotran, Jakarta: EGC,  2006.
[5] H. Haewook, A. M. Segal, J. L, Seifter and J. T. Dwyer, “Management Of Kidney Stones  (Nephrolithiasis),”
Jurnal clinic Noutritional , pp. 137-152, 2015.
[6] Al Fatta, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi, Yogyakarta: Andi Offset, 2007.
[7] Sutabri, Sistem Informasi Manajemen, Yogyakarta: ANDI, 2004.
[8] S. Rosa, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek, Bandung:  Informatika, 2013.
[9] T. Amor, Sistem Informasi Akuntansi Pengembangan Sistem, Yogyakarta: Bahtera Mas,   2017.
[10] M. A. Prof. Dr. Jogiyanti HM, Analisa dan Desain Sis- tem Informasi: Pendekatan Teori   dan Praktek Ap- likasi Bisnis, Andi Offset, 2005.
[11] H. Sismoro, Pengantar Logika Informatika Algoritma dan Pemrograman Komputer,  Yogyakarta: Andi Offset, 2005.
[12] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar, Yogyakarta: ANDI, 2005.
[13] E. Turban, Decicion Support System and Expert Sys- tem, USA: Prentice Hall  International Inc., 1995.
[14] R. Kenward and C. K. Tan, Penggunaan Obat Pada Gangguan Ginjal, dalam Aslam   Farmasi Klinis:
Menuju Pengobatan Rasional dan Penghargaan Pilihan Pasien, Jakarta:   PT. Elex Media Kumputindo Grame- dia, 2003.
[15] E. Sukandar, “Infeksi Saluran Kemih Pasien Dewasa,” Buku Ajar Ilmu Penyakit Dalam,   Jilid 1, Jakarta, FK UI. 2004, pp. 553-557.
[16] D. Mary, D. Jackson and J. Keogh, Keperawatan Med- ikal Bedah, Yogyakarta: Salemba   Medika, 2014.
[17] Dorland, Kamus Kedokteran, Jakarta: EGC, 2002.
[18] T. R. V. HEALTH. in Gagal Ginjal (Infromasi Lengkap Untuk Penderita dan  Keluarganya), Jakarta, PT Gramedia Pustaka Utama, 2008, p. l.
[19] S. Djoko, “Angka Kejadian Sakit Ginjal di Indonesia,” 2008.
[20] L. Depkes, “Klipping Ginjal,” 2006.
[21] V. R. Dewi, “Perancangan Aplikasi Mobile Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Dengan   Gejala Demam Berbasis Android,” 2014.