Sasangka & Witanti, Sistem Pakar

## Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes
Expert System to Diagnose Acute Respiratory Infection in Children Using the Bayes Theorem
Bangkit Sasangka 1 , Arita Witanti 2
12 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: 1 bangkitsasangka13@gmail.com, 2 arita@mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRAK
Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA)  merupakan  penyebab  utama  morbiditas  dan  moralitas penyakit  menular  pada  anak-anak.  ISPA  terutama  terjadi  di  negara-negara  dengan  pendapatan perkapita  rendah  dan  menengah  termasuk  Indonesia.  Saat  ini  masih  banyak  orang tua  yang  belum mengetahui  penyakit  khususnya  penyakit  ISPA    yang  menimpa  pada  buah  hati  mereka. Pada penelitian  ini  digunakan  metode  Teorema  Bayes.  Teorema  Bayes    adalah  teorema  yang  digunakan dalam  statistika  untuk  menghitung  peluang  suatu    hipotesis.  Untuk  variabel  yang  digunakan  dalam penghitungan  yakni  17  gejala  dan  4  penyakit  serta  bobot-bobot  gejala  terhadap  masing-masing penyakit. Berdasarkan 30 data yang telah diujikan terhadap pakar dan sistem, sistem dapat mendeteksi 4  penyakit  yaitu  influenza  like  common,  bronkhitis,  faringitis  dan  tonsilitis.  untuk  pasien  yang menderita  penyakit  ISPA  dan  sesuai  dengan  validasi  dokter  adalah  25  pasien  dan  yang  tidak  sesuai adalah 5 pasien. Berdasarkan hasil validasi pakar (dokter) dan sistem, diperoleh akurasi 83,33% data kasus yang sesuai.
Kata Kunci : Anak-anak, ISPA, Teorema Bayes.

## ABSTRACT
Acute Respiratory Infection (ARI) is the main cause of morbidity and morality of infectious diseases in children. ARI mainly occurs in countries with low and middle income per capita, including Indonesia. Currently,  there  are  still  many  parents  who  do  not  know  about  diseases,  especially  ARI  that  infects their children. In this study, the Bayes Theorem method was used. Bayes theorem is the theorem used in statistics to calculate the probability of a hypothesis. The variables used in the calculation were 17 symptoms  and  4  diseases  as  well  as  symptom  weights  for  each  disease. Based on  30  data  that  have been tested on experts and systems, the system can detect 4 diseases, namely influenza like common, bronchitis,  pharyngitis  and  tonsillitis.  For  patients  suffering  from  ARI  and  in  accordance  with  the doctor's validation, there were 25 patients and those who did not match were 5 patients. Based on the validation results of the experts and the system, the accuracy was 83.33% .

## Keywords: Naïve Bayes, Skull cap, SPK

## 1. PENDAHULUAN
Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA) adalah  terinfeksinya  saluran  pernafasan  atas maupun  disaluran  pernafasan  bawah  yang disebabkan oleh virus, yang sering terjadi pada anak usia 2-5 tahun. Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) disebabkan oleh virus atau bakteri. Penyakit ini diawali dengan panas disertai salah satu  atau  lebih  gejala  misalnya  tenggorokan sakit  atau  nyeri  telan,  pilek,  batuk  kering  atau berdahak.  ISPA  dihitung  dalam  kurun  waktu  1 bulan  terakhir.  Lima  provinsi  dengan  ISPA
tertinggi adalah Nusa Tenggara Timur (41,7%), Papua  (31,1%),  Aceh  (30,0%),  Nusa  Tenggara Barat  (28,3%)  dan  Jawa  Timur  (28,3%). Proporsi  kematian  anak  yang  disebabkan  oleh ISPA mencapai 20-30%. (Depkes, 2008)
Berbagai  upaya  telah  dilakukan  oleh pemerintah  untuk  mengendalikan  penyakit ISPA,  dimulai  sejak  tahun  1984  bersamaan dengan diawalinya pengendalian ISPA ditingkat  global  oleh  WHO.  Namun  sampai saat,  upaya  tersebut  belum  memperlihatkan hasik  yang  signifikan.  Kasus  ISPA  masih
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 3, Nomor 2, Agustus 2019
banyak ditemukan ditempat pelayanan kesehatan,  baik  tingkat  puskesmas  maupun ditingkat  rumah  sakit.  Keluarga  memiliki peranan  penting  dalam  melakukan  upaya pencegahan dan perawatan anak yang menderita ISPA. Hal ini dikarenakan usia anak belum mampu memenuhi kebutuhannya sendiri sehingga membutuhkan bantuan dari orang lain, terutama ibu. Ibu adalah pemberi asuhan primer bagi  anak  yang  sakit  kronik.  (Kemenkes  & Ditjen, 2012)
Kondisi  diatas  mendorong  munculnya penelitian    Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  Pada  Anak Menggunaka n Teorema Bayes”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Tinjauan Pustaka
2.2. Infeksi
Infeksi  merupakan  proses  invasi  dan multiplikasi berbagai mikroorganisme ke dalam tubuh  (seperti  bakteri,  virus,  jamur,  dan parasit),  yang  saat  dalam  keadaan  normal, mikroorganisme  tersebut  tidak  terdapat  di dalam  tubuh.  Sebenarnya,  di  beberapa  tempat dalam  tubuh  kita  pun,  seperti  di  dalam  mulut atau  usus,  terdapat  banyak  mikroorganisme yang  hidup  secara  alamiah  dan  biasanya  tidak menyebabkan  infeksi.  Namun,  dalam  beberapa kondisi, beberapa mikroorganisme tersebut juga dapat  menyebabkan  penyakit.  Bakteri,  virus, jamur, dan parasit memiliki berbagai cara untuk masuk  ke  dalam  tubuh.  Cara  penularannya dibagi  menjadi  kontak  langsung  dan  tidak langsung. Kontak langsung terdiri atas penyebaran  orang  ke  orang  (misalnya  dari bersin,  kontak  seksual,  atau  semacamnya), hewan ke orang (gigitan atau cakaran binatang, kutu  dari  binatang  peliharaan),  atau  dari  ibu hamil  ke  anaknya  yang  belum  lahir  melalui plasenta.  Kontak  tidak  langsung  terdiri  atas gigitan serangga yang hanya menjadi pembawa dari  mikroorganisme  atau  vektor  (seperti nyamuk,  lalat,  kutu,  tungau)  dan  kontaminasi air  atau  makanan.  Setelah  masuk  ke  dalam tubuh, mikroorganisme tersebut mengakibatkan beberapa  perubahan.  Mikroorganisme  tersebut memperbanyak  diri  dengan  caranya  masing- masing  dan  menyebabkan  cedera  jaringan dengan  berbagai  mekanisme  yang  mereka punya, seperti mengeluarkan toksin, mengganggu DNA sel normal, dan sebagainya. (Zulmiyusrini, 2015)

## 2.3. Torema Bayes
Teorema  Bayes adalah  teorema  yang digunakan  dalam  statistika  untuk  menghitung peluang  untuk  suatu    hipotesis.  Bayes  Optimal Classifier  menghitung  peluang  dari  suatu  kelas dari masing-masing kelompok atribut yang ada, dan  menentukan  kelas  mana  yang  paling optimal (Hulaifah, Nasution, & Anra, 2016).
Dalam  teorema  bayes  langkah  awal  dari perhitungan yag dilakukan adalah mencari nilai semesta  hipotesa  (H)  yang  terdapat  pada evidence    kemudian  dijumlahkan  semua  nilai probabilitas evidence dari pakar. Untuk langkah – langkah  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Persamaan  2.3  sampai  Persamaan  2.7,    adalah sebagai berikut :
a. Mencari nilai semesta
= 01 + 02 + 03 + ⋯
( 1)
b. Menghitung nilai semesta P(Hi)
P(H1,2, . . . ) = 1,2, …
∑
( 2) c. Menghitung probabilitas H
= ( ) × ( | ) − ( 3)
d. Mencari nilai P(Hi|E)
( | ) = ( | ) × ( ) ( )
( 4)
e. Menghitung total nilai bayes = 1 + 2 + ⋯
( 5)

## 2.4. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  sebuah  sistem  atau sebuah  program  komputer,  yang  dirancang untuk  memodelkan  kemampuan  menyelesaikan masalah,  seperti  peran  dari  seorang  pakar  di bidang ilmunya masing – masing. Sistem pakar dibuat dan dikembangkan untuk mempermudah user  atau  pengguna  komputer  agar  mampu memahami  berbagai  macam  hal  yang  ingin diketahui,  namun  user  tidak  memiliki  akses langsung  terhadap  pakar  atau  ahli  yang memahami  tentang  keingintahuannya.  Sistem pakar sengaja dibuat dan dikembangkan dengan cara  mengadopsi  pola  pikir  dan  pengetahuan
Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes
manusia  (yang  dalam  hal  ini  adalah  seorang expert  atau  pakar),  yang  ditujukan  untuk mencari sebuah atau beberapa buah solusi yang memuaskan  user-nya  seperti  ketika  seorang pakar  atau  ahli  memberikan  penjelasan  kepada murid atau penanyaannya. (Dini, 2015)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Bahan yang digunakan pada sistem pakar diagnosa  penyakit  infeksi  saluran  pernafasan akut pada anak dengan metode Teorema Bayes adalah sebagai berikut :
1. Jurnal  dan  buku  yang  membahas mengenai penyakit  infeksi  saluran pernafasan  akut,  sistem  pakar,  dan metode teorema bayes. 2. Data  hasil  wawancara  dengan  dokter
Syarifa di Puskesmas Depok 3 mengenai    gejala  penentu  diagnosa penyakit  infeksi  saluran  pernafasan akut.
3. Data  rekam  medis  pasien  sejumlah  30 data  yang  diperoleh  dari  Puskesmas Depok 3.

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

## 3.2. Representasi Pengetahuan 3.2.1. Perancangan DFD
Data  Flow  Diagram  (DFD)  merupakan diagram  alir  data  yang  menggambarkan bagaimana  data  di  proses  oleh  sistem.  Data Flow  Diagram  juga  menggambarkan  notasi aliran data di dalam sistem.
Diagram konteks memiliki sebuah proses untuk  penentuan  penyakit  kulit  pada  manusia dengan tiga entity yaitu pasien, admin dan user seperti pada Gambar 1
Gambar 1. Diagram Context
DFD level 0 yang merupakan penjabaran dari  diagram konteks,  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. DFD Level 0.

## 3.2.2 Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  dirancang  dengan beberapa  data  yaitu  data  penyakit,  data  gejala, data rule,  dan bayes, data  dapat  dilihat  pada Tabel 1.

## Tabel 1 Data penyakit
Kode Penyakit Nama Peyakit PNY01 Influenza Like Common (ILI) PNY02 Bronkhitis PNY03 Faringitis PNY04 Tonsilitis Tabel 2. Data Rule Kode Penyakit Aturan PNY01 IF  GJ01  AND  GJ02  AND  GJ03  ANG GJ04  AND  GJ05  AND  GJ06  AND  GJ09 AND GJ10 ANG GJ11 THEN PNY01 PNY02 IF  GJ  01  AND  GJ02  AND  GJ03  AND GJ04  AND  GJ  05  AND  GJ06  AND  GJ12 AND GJ13 THEN PNY02 PNY03 IF  GJ01  AND  GJ02  AND  GJ03  AND GJ06  AND  GJ07  AND  GJ08  AND  GJ16 AND GJ15 THEN PNY03 PNY04 IF  GJ01  AND  GJ02  AND  GJ04  AND GJ06  AND  GJ07 AND  GJ08  AND  GJ14 AND GJ16 AND GJ17 THEN PNY04 Tabel 3. 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
Tabel 4. Data Gejala

## 3.2.3. Perancangan Database
Perancangan  database  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Database

## 3.2.4. Flowchart sistem
Flowchart sistem dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar 4. Flowchart sistem

## 4. PEMBAHASAN
Dalam  Perancangan  sistem  pakar  ini menggunakan  metode  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.
Dalam proses perhitungan teorema bayes pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  infeksi saluran pernafasan akut adalah sebagai berikut : Tabel 5 Sampel data No Nama Pasien Umur Gejala 1 Pasien 01 3 GJ01, GJ02, GJ04, GJ06, GJ07, GJ15 & GJ16 Keterangan: Langkah-langkah perhitungannya adalah sebagai berikut : a. Step 1 Permasalahan Diketahui daftar penyakit pada Tabel 5  Rule sistem - Rule gejala terpilih adalah : ► GJ01, GJ02, GJ04 & GJ06 pada PNY01
► GJ01, GJ02, GJ04 & GJ06 pada PNY02
► GJ01, GJ02, GJ06, GJ07, GJ15 & GJ16 pada PNY03
► GJ01, GJ02, GJ04, GJ06, GJ07 & GJ15 pada PNY04
- Rule Sistem
► Rule PNY01 adalah GJ01 AND GJ02
AND GJ03 AND GJ04 AND   GJ05
AND GJ06 AND GJ09 AND GJ10
AND GJ11 THAN PNY01. ► Rule PNY02 adalah GJ01 AND GJ02 AND GJ03 AND GJ04 AND GJ05
AND GJ06 AND GJ12 AND GJ13
THAN PNY02. ► Rule PNY03 adalah GJ01 AND GJ02 AND GJ03 AND GJ06 AND GJ07
AND GJ08 AND GJ16 AND GJ15
THAN PNY03. ► Rule PNY04 adalah GJ01 AND GJ02 AND GJ04 AND GJ06 AND GJ07
AND GJ08 AND GJ14 AND GJ16
AND GJ17 THAN PNY04.
- Dimana
► GJ01 = Demam
► GJ02 = Batuk-batuk
Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes
► GJ04 = Sakit kepala/pusing
► GJ06 = Sakit tenggorokan/nyeri telan
► GJ07 = Nafsu makan berkurang/susah makan
► GJ15 = Nyeri telinga
► GJ16 = Tenggorokan merah dan bengkak
b. Step  3  nilai  probabilitas  pakar  gejala terhadap penyakit.
Nilai  probabilitas  yang  diberikan  pakar untuk masing-masing gejala  terhadap penyakit.
- nilai probabilitas gejala pada PNY01.
► GJ01= 0.5
► GJ02= 0.6
► GJ04= 0.5
► GJ06= 0.3
- nilai probabilitas gejala pada PNY02.
► GJ01= 0.3
► GJ02= 0.7
► GJ04= 0.7
► GJ06= 0.5
- nilai probabilitas gejala pada PNY03.
► GJ01= 0.6
► GJ02= 0.7
► GJ06= 0.7
► GJ07= 0.3
► GJ15= 0.8
► GJ16= 0.8
- nilai probabilitas gejala pada PNY04.
► GJ01= 0.5
► GJ02= 0.5
► GJ04= 0.5
► GJ06= 0.8
► GJ07= 0.4
► GJ15= 0.5 Langkah perhitungan adalah sebagai berikut :
 GJ01, GJ02, GJ04 & GJ06 pada rule PNY01.
- Mencari nilai semesta
Nilai Semesta = 0.5+0.6+0.5+0.3 = 1.9
- Menghitung nilai semesta P(Hi)
► P(H1) = 0.5/1.9 = 0.263
► P(H2) = 0.6/1.9 = 0.312
► P(H3) = 0.5/1.9 = 0.263
► P(H4) = 0.3/1.9 = 0.157
- Menghitung probabilitas H tanpa memandang evidence apapun
► P(H1) * P(E|H1)= 0.263 * 0.5 = 0.131
► P(H2) * P(E|H2)= 0.312 * 0.6 = 0.187
► P(H3) * P(E|H3)= 0.263 * 0.5 = 0.131
► P(H4) * P(E|H4)= 0.157 * 0.3 = 0.047 Total Hipotesa (H) = 0.496
- Mencari nilai P(Hi|E) ► P(H1|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.263*0.5)/0.496 = 0.265
► P(H2|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.312*0.6)/0.496 = 0.377
► P(H3|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.263*0.5)/0.496 = 0.265 ► P(H4|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.157*0.3)/0.496 = 0.094
- Menghitung total nilai bayes Nilai Bayes =  (0.5*0.265)  +  (0.6*0.377)  + (0.5*0.265) + (0.3*0.094) = 0.132 + 0.226 + 0.132 + 0.028 = 0.518
Pada  GJ01,  GJ02,  GJ04,  dan  GJ06 pada rule PNY01  diperoleh  nilai  0.518,  jika  dicocokkan dengan Tabel  aturan bayes maka hasilnya 0.5- 0.7 yang artinya “ Kemungkinan Besar ”.
 GJ01, GJ02, GJ04 & GJ06 pada rule PNY02.
- Mencari nilai semesta
Nilai Semesta = 0.3+0.7+0.7+0.5 = 2.2 - Menghitung nilai semesta P(Hi)
► P(H1) = 0.3/2.2 = 0.136
► P(H2) = 0.7/2.2 = 0.318
► P(H3) = 0.7/2.2 = 0.318
► P(H4) = 0.5/2.2 = 0.227
- Menghitung probabilitas H tanpa tanpa memandang evidence apapun
► P(H1) * P(E|H1)= 0.136 * 0.3 = 0.040
► P(H2) * P(E|H2)= 0.318 * 0.7 = 0.222
► P(H3) * P(E|H3)= 0.318 * 0.7 = 0.222 ► P(H4) * P(E|H4)= 0.227 * 0.5 = 0.113 Total Hipotesa (H) = 0.597 - Mencari nilai P(Hi|E)
► P(H1|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.136*0.3)/0.597 = 0.067
► P(H2|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.318*0.7)/0.597 = 0.371
► P(H3|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.318*0.7)/0.597 = 0.371
► P(H4|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.227*0.5)/0.597 = 0.189
- Menghitung total nilai bayes
Nilai Bayes = (0.3*0.067) + (0.7*0.371) +
(0.7*0.371) + (0.5*0.189)
= 0.020 + 0.259 + 0.259 + 0.094 = 0.632
Pada  GJ01,  GJ02,  GJ04,  dan  GJ06    pada rule PNY01  diperoleh  nilai  0.632,  jika  dicocokkan dengan Tabel  aturan bayes maka hasilnya 0.5-
0.7 yang artinya “ Kemungkinan Besar ”.
 GJ01,  GJ02,  GJ06, GJ07,  GJ15  &  GJ16 pada rule PNY03.
Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume 3, Nomor 2, Agustus 2019
- Mencari nilai semesta Nilai Semesta = 0.6+0.7+0.7+0.3+0.8+0.8 = 3.9
- Menghitung nilai semesta P(Hi)
► P(H1) = 0.6/3.9 = 0.153
► P(H2) = 0.7/3.9 = 0.179
► P(H3) = 0.7/3.9 = 0.179
► P(H4) = 0.3/3.9 = 0.076
► P(H5) = 0.8/3.9 = 0.205
► P(H6) = 0.8/3.9 = 0.205
- Menghitung probabilitas H tanpa tanpa memandang evidence apapun
► P(H1) * P(E|H1)= 0.153 * 0.6 = 0.091
► P(H2) * P(E|H2)= 0.179 * 0.7 = 0.125
► P(H3) * P(E|H3)= 0.179 * 0.7 = 0.125
► P(H4) * P(E|H4)= 0.076 * 0.3 = 0.022
► P(H5) * P(E|H3)= 0.205 * 0.8 = 0.164
► P(H6) * P(E|H4)= 0.205 * 0.8 = 0.164
Total Hipotesa (H) = 0.691 - Mencari nilai P(Hi|E)
► P(H1|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.153*0.6)/0.691 = 0.131
► P(H2|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.179*0.7)/0.691 = 0.180
► P(H3|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.179*0.7)/0.691 = 0.180
► P(H4|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.076*0.3)/0.691 = 0.031
► P(H5|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.205*0.8)/0.691 = 0.237
► P(H6|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.205*0.8)/0.691 = 0.237
- Menghitung total nilai bayes
Nilai Bayes = (0.6*0.131) + (0.7*0.180) + (0.7*0.180) + (0.3*0.031) + (0.8*0.237) +
(0.8*0.237)
= 0.078+ 0.126 + 0.126 + 0.009 +
0.189 + 0.189
= 0.717
Pada  GJ01,  GJ02,  GJ06,  GJ07,  GJ15  dan GJ16  pada rule PNY03 diperoleh nilai 0.717, jika  dicocokkan  dengan  Tabel    aturan bayes maka  hasilnya  0.7- 0.9  yang  artinya  “ Hampir Pasti ”.
 GJ01, GJ02, GJ06, GJ07, GJ15 & GJ16 pada rule PNY04.
- Mencari nilai semesta
Nilai Semesta = 0.5+0.5+0.5+0.8+0.4+0.5
= 3.2
- Menghitung nilai semesta P(Hi)
► P(H1) = 0.5/3.2 = 0.156
► P(H2) = 0.5/3.2 = 0.156
► P(H3) = 0.5/3.2 = 0.156
► P(H4) = 0.8/3.2 = 0.25
► P(H1) = 0.4/3.2 = 0.125
► P(H2) = 0.5/3.2 = 0.156
- Menghitung  probabilitas  H  tanpa  tanpa memandang evidence apapun
► P(H1) * P(E|H1)= 0.156 * 0.5 = 0.078
► P(H2) * P(E|H2)= 0.156 * 0.5 = 0.078
► P(H3) * P(E|H3)= 0.156 * 0.5 = 0.078
► P(H4) * P(E|H4)= 0.25   * 0.8 = 0.2
► P(H5) * P(E|H3)= 0.125 * 0.4 = 0.05 ► P(H6) * P(E|H4)= 0.156 * 0.5 = 0.078 Total Hipotesa (H) =0.562 - Mencari nilai P(Hi|E) ► P(H1|E) = ( P(H1) * P(E|H1)/H=(0.156*0.5)/0.562 = 0.138
► P(H2|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.156*0.5)/0.562 = 0.138
► P(H3|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.156*0.5)/0.562 = 0.138
► P(H4|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.25*0.8)/0.562   = 0.355
► P(H5|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.125*0.4)/0.562 = 0.088
► P(H6|E) = ( P(H1) *
P(E|H1)/H=(0.156*0.5)/0.562 = 0.138 - Menghitung total nilai bayes Nilai Bayes =  (0.5*0.138)  +  (0.5*0.138)  + (0.5*0.138) + (0.8*0.355) + (0.4*0.088) + (0.5*0.138)
=  0.069+  0.069  +  0.069  +  0.284  + 0.035 + 0.069 = 0.595 Pada GJ01, GJ02, GJ06, GJ07, GJ15 dan GJ16 pada rule PNY04  diperoleh  nilai  0.595,  jika dicocokkan  dengan  Tabel    aturan bayes maka hasilnya  0.5- 0.7  yang  artinya  “ Kemungkinan Besar ”.
Dari hasil perhitungan data sampel pengujian diatas didapat bahwa diagnosa kemungkinan penyakit infeksi saluran penafasan akut pada anak pasien dengan nama Pasien 1 dapat dilihat
pada Tabel berikut: Tabel 6. Hasil Hitung Nama Pasien Hasil penyakit Hasil hitung Aturan inferensi Pasien 1 Influenza Like Common 0.518 Kemungkinan Besar Bronkhitis 0.632 Kemungkinan Besar Faringitis 0.717 Hampir pasti Tonsilitis 0.595 Kemungkinan Besar
Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut Pada Anak Menggunakan Teorema Bayes
Dari  Tabel  6 hasil  hitung  diambil  nilai paling  tinggi  dari  setiap  gejala  terpilih  yang dihitung  berdasarkan  penyakit  yang  ada, didapatkan  bahwa  penyakit  “FARINGITIS” mendapat  nilai  paling  tinggi  yaitu  0.717, selanjutnya dicocokan  dengan  Tabel  aturan bayes yaitu nilai 0.7- 0.8 adalah “Hampir pasti". Maka  pasien  dengan  nama  PSN01  didiagnosa menderita penyakit “Faringitis”.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan, kesimpulan yaitu sistem yang dirancang dengan implementasi  metode  teorema  bayes  dapat digunakan  untuk  membantu  dalam  diagnosis penyakit  infeksi  saluran  pernafasan  akut  pada anak,  hasil  implementasi  dapat  berjalan  sesuai dengan  desain,  berdasarkan  30  data  yang  telah diujikan  terhadap  pakar  dan  sistem,  untuk pasien  yang  menderita  penyakit  infeksi  saluran pernafasan  akut  dan  sesuai  dengan  validasi dokter  adalah  30  pasien  dan  yang  tidak  sesuai adalah 5 pasien. Sehingga untuk tingkat akurasi sistem berdasarkan hasil validasi pakar (dokter) dan  sistem,  diperoleh  presentase  83.33%  data kasus  yang  sesuai,  serta  16.67%  data  kasus yang tidak sesuai.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan  selesainya  penelitian  penulis ucapakan  terima  kasih  kepada  Dokter  Syarifah Nur  yang  telah  membantu  pembuatan  serta memberian  data  dan  bobot  untuk  sistem  pakar infeksi  saluran  pernafasan  aku  pada  anak  di Puskesmas Depok III.

## DAFTAR PUSTAKA
Amborowati,  A.  (2016,  Februari).  ANALISIS
DAN PERANCANGAN SISTEM PAKAR DIAGNOSA

## PENYAKIT
MEMATIKAN  PADA  PEREMPUAN MENGGUNAKAN METODE BAYES (Studi  Kasus  :  Asri  Medical  Center).
Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Multimedia 2016, 6-7.
Apriana,  R.  (2013).  Perancangan  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Paru-Paru  pada Anak Forward Chaining dan Backward Chaining. Jurnal INFOTEKMESIN, 24- 33.
Depkes.  (2008). Buku  Bagan  Manajemen Terpadu Balita Sakit (MTBS). Jakarta.
Dini.  (2015,  Desember  30).  Pengertian  Sistem
Pakar. Sistem Pakar, hal. 1-3.
Kemenkes,  &  Ditjen.  (2012).  Lihat  dan Dengarkan  dan  Selamatkan  Balita
Indonesia dari Kematian; Modul Tatalaksana Standar Pneumonia. PP&PL.
Marianti.  (2018).  Infeksi  Saluran  Sernapasan
Akut (ISPA). ISPA, hal. 1-5.
Mutsaqof,  A.  A.  (2015,  Juni).  Sistem  Pakar Untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Infeksi
Menggunakan Forward
Chaining.
JURNAL  ITSMART,  Vol  4.  No  1.,  43-
47.
Octavina  dkk.  (2014).  Sistem  Pakar  Untuk Mendiagnosa  Penyakit  Pada  Saluran
Pernafasan  dan  Paru  Menggunakan Metode Certainty Factor. Jurnal Sarjana  Teknik  Informatika,  1123- 1132. Samsudin.  (2017).  Aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosa Penyakit Pernafasan Menggunakan Metode Case-Based Reasoning. JURNAL IPTEKS TERAPAN, 272-282.
Zulmiyusrini, P.  (2015,  Februari  07).  Definisi Infeksi. Infeksi, hal. 1-4.
Zunaidi,  M.  (2017).  Penerapan  Sistem  Pakar Untuk  Mendeteksi  Penyakit  Infeksi Saluran  Pernafasan  Dengan  Metode
Dempster Shafer. Jurnal Ilmiah Saintikom, 163-171.