## SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT AKIBAT INFEKSI JAMUR MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES
Febri Rahmadsyah 1 dan Mutaqin Akbar 2
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia
1 Email: febrii13@gmail.com
2 Email: mutaqin@mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRAK
Diagnosa  dini  penyakit  kulit  yang  disebabkan  oleh  infeksi  jamur  diperlukan  untuk  mengurangi resiko penyakit. Pada artikel ini, diusulkan sistem pakar dengan mengimplementasi teorema Bayes sebagai solusi diagnosa dini penyakit kulit, khususnya yang disebabkan oleh infeksi jamur. Akuisisi pengetahuan dari pakar, dalam hal ini dokter spesialis penyakit kulit dan kelamin, dilakukan untuk memperoleh basis pengetahuan.  Sebanyak  31  data  yang  berasal  dari  rekam  medis  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Jenis penyakit kulit yang dapat dideteksi yaitu tinea korporis, tinea unguium, pitiriasis versikolor, dan kandidosis mukokutan  ringan .  Teorema  Bayes  diimplementasikan  pada  mesin  inferensi,  sehingga  menghasilkan kemungkinan  jenis  penyakit  kulit  yang  diderita  berdasarkan  masukan  gejala  dari  pengguna.  Hasil  dari sistem kemudian divalidasi oleh pakar. Berdasarkan hasil validasi tersebut, maka diperoleh 27 hasil yang sesuai dan 4 hasil yang tidak sesuai, sehingga akurasi kesesuaian sistem berdasarkan hasil tersebut adalah 87,1%.
Kata kunci: infeksi jamur, kulit, sistem pakar, teorema Bayes.

## ABSTRACT
Early diagnosis of skin diseases  which is caused by fungal infections is necessary to reduce the risk of disease . In this article, an expert system that implements the Bayes’ theorem is proposed as a solution for early diagnosis of skin diseases, especially those caused by fungal infections. Knowledge acquisition from experts, in this case a specialist in skin and venereal diseases, is carried out to obtain a knowledge base. A total of 31 data from medical records were used in this study. Types of skin diseases that can be detected  are tinea  korporis,  tinea  unguium,  pitiriasis  versicolor ,  and mild  mucocutaneous  candidosis . Bayes’ theorem is implemented in the inference engine, resulting in a probability of the type of skin disease suffered  based  on  symptom  inputs  from  the  user.  Results,  which  are  produced  by  the  system,  are  then validated by expert. Based on the results of the validation, 27 results matched the experts’ validation while 4 results did not, so that the level of system accuracy based on the validation results was 87.1%. Keywords: fungal infection, skin, expert system, Bayes theorem

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Harahap,  tubuh  dilindungi  oleh  pembungkus  elastis  yang  menjaganya  dari  pengaruh lingkungan sekitar, atau sering disebut kulit. Kulit merupakan alat tubuh yang terberat yaitu 15% dari berat tubuh, ukurannya terluas  yaitu 1,50-1,75 m², dan memiliki rerata ketebalan  yaitu 1-2 mm. Kulit tertebal terdapat pada area telapak tangan dan telapak kaki yaitu 6 mm, sedangkan kulit paling tipis terdapat pada penis yaitu 0,5 mm [ 1 ]. Gejala penyakit kulit banyak, mulai dari gejala ringan seperti gatal-gatal sampai dengan gejala berat seperti kulit yang mati rasa.
Dewasa ini, penyakit khususnya penyakit kulit jarang diketahui oleh kebanyakan orang menimpa dirinya.  Padahal,  ada  kemungkinan  penyakit  kulit  yang  dialami  tersebut  sudah  masuk  kategori  akut. Perkembangan  teknologi  informasi  tentunya  merambah  berbagai  bidang,  tidak  terkecuali  bidang kedokteran  dan  kesehatan.  Penyakit  yang  diderita  seseorang  diharapkan  tidak  bertambah  parah  dengan dilakukannya diagnosis dini. Penyakit kulit yang disebabkan oleh infeksi jamur sangat umum dan banyak dialami oleh masyarakat, serta sangat sedikit pengetahuan masyarakat tentang penyakit ini. Dari itu, maka diambil penyakit kulit akibat infeksi jamur untuk menambah pengetahuan dan diharapkan bisa memberi kemudahan kedepannya.
Sistem  pakar  merupakan  salah  satu  solusi  untuk  orang  awam  dapat  melakukan  diagnosa  dini terhadap penyakit, khususnya penyakit kulit, karena sistem pakar didesain untuk mengadopsi pengetahuan tertentu dari seorang ahli/pakar dan disematkan ke komputer [ 2 ]. Beberapa metode yang dapat diterapkan
pada sistem pakar yaitu simple additive weighting [ 3 ], teorema Bayes [ 4 ]–[ 6 ], fuzzy Mamdani [ 7 ], [ 8 ], fuzzy Sugeno [ 9 ], fuzzy Tsukamoto  [ 10 ], [ 11 ] dan Dempster-Shafer [ 12 ]–[ 14 ].
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  implementasi  sistem  pakar  untuk  melakukan  diagnosa  awal penyakit kulit  yang disebabkan oleh infeksi jamur dengan teorema Bayes diusulkan. Harapannya sistem yang dibuat dapat memberikan kemudahan bagi orang awam untuk mengetahui jenis penyakit kulit yang disebabkan oleh infeksi jamur yang dideritanya.

## 2. MATERI DAN METODE

## Kulit
Kulit  adalah  organ  penting  dan  vital  bagi  tubuh,  dan  merupakan  cerminan  kesehatan  dalam kehidupan.  Kulit  merupakan  bagian  tubuh  elastis,  sangat  kompleks  dan  sensitif,  dan  sangat  bervariasi tergantung  pada  keadaan  iklim,  ras,  umur  dan  juga  lokasi  pada  tubuh.  Warna  pada  kulit  dapat  berbeda- beda, dari kulit  yang berwarna terang, hitam dan pirang, warna merah muda seperti pada telapak tangan dan kaki pada bayi, serta dapat berwarna hitam kecoklatan seperti pada area genitalia orang dewasa. Tidak hanya  itu,  kulit  bervariasi  dalam  kelembutan,  tebal  dan  tipisnya;  seperti  sudah  disebutkan  diawal.  Kulit tebal dan tegang terdapat pada area telapak tangan dan telapak kaki orang dewasa, kulit longgar dan elastis terdapat pada bibir, palpebra , dan preputium , serta kulit tipis terdapat pada area wajah, kulit lembut terdapat pada area leher dan badan, dan kulit berambut kasar terdapat pada area kepala.

## Teorema Bayes
Teorema  Bayes  adalah  sebuah  teori  kondisi  peluang  yang  memperhitungkan  peluang  sebuah kejadian (hipotesis) yang bergantung pada  kejadian  lain (bukti). Metode teorema Bayes  merupakan teknik yang digunakan untuk  melakukan  analisis dalam pengambilan  keputusan  terbaik dari sejumlah alternatif [ 9 ].  Teori  keputusan  Bayes  merupakan  pendekatan  statistik  yang  fundamental  dalam  pengenalan  pola Pendekatan  ini  didasarkan  kuantifikasi trade-off antara  berbagai  keputusan  klasifikasi  dengan menggunakan peluang dan ongkos yang ditimbulkan dalam keputusan-keputusan tersebut. Teorema bayes juga  merupakan  metode  yang  baik  didalam  mesin  inferensi  berdasarkan  data  pelatihan,  dengan menggunakan peluang bersyarat sebagai dasarnya. dengan rumusan seperti pada persamaan 1 . 𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻)
𝑃(𝐸) ......................................................................................................... (1)
dimana: 𝑃(𝐻|𝐸) : peluang dari hipotesis 𝐻 𝑖 jika diberikan bukti 𝐸 . 𝑃(𝐸|𝐻) : peluang dari bukti 𝐸 , jika hipotesis 𝐻 𝑖 benar. 𝑃(𝐻) : peluang dari hipotesis 𝐻 𝑖 (berdasarkan hasil sebelumnya). 𝑃(𝐸) : peluang bukti 𝐸 . Jika didapati bukti tunggal 𝐸 dan hipotesis ganda 𝐻 1 , 𝐻 2 , 𝐻 3 , .... 𝐻 𝑛 , maka bentuk teorema Bayes adalah pada persamaan 2 .
𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸) = 𝑝( 𝐸 | 𝐻 𝑖 )×𝑝(𝐻𝑖)
∑ 𝑝(𝐸| 𝐻𝑘)×𝑝( 𝐻𝑘) 𝑛 𝑘=1 .............................................................................................. (2)

## Metode Penelitian
Gambar 1. Alur penelitian
Metode waterfall yang digunakan sebagai alur pada penelitian ini disajikan pada gambar 1 . Secara garis besar jalan penelitian ini menggunakan metode waterfall . Pada proses akuisisi pengetahuan dilakukan kegiatan  mengumpulkan  data  sebagai  dasar  analisis  kebutuhan  dan  perancangan  sistem  yang  bersumber dari  seorang  pakar  yaitu  seorang  dokter  spesialis  penyakit  kulit  dan  kelamin,  yang  kemudian  dipakai sebagai basis pengetahuan dari sistem

## Basis Pengetahuan
Basis  pengetahuan  merupakan  pokok  program  sistem  pakar  yang  meliputi  representasi pengetahuan yang diperoleh dari pakar. Di dalam basis pengetahuan terdapat dasar aturan, data penyakit kulit dan data gejala. Data penyakit, data gejala, aturan yang digunakan dan bobot disajikan pada  tabel 1 sampai dengan tabel 4 .
Tabel 1. Data Penyakit Kode Jenis Penyakit PK01 Tinea Korporis PK02 Tinea Unguium PK03 Pitiriasis Versikolor PK04 Kandidosis Mukokutan Ringan Tabel 2. Data Gejala Kode Nama Gejala GJ01 Kulit gatal GJ02 Kulit berubah warna GJ03 Kulit bersisik GJ04 Kulit lecet, luka, tukak GJ05 Kuku nyeri GJ06 Kuku berubah warna atau bentuk GJ07 Ruam kulit Tabel 3. Data Aturan Kode PK01  PK02 PK03 PK04 GJ01 √ √ √ GJ02 √ √ √ √ GJ03 √ √ GJ04 √ GJ05 √ GJ06 √ GJ07 √ √ √ Tabel 4. Bobot No Nilai Bayes Hipotesa 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

## Perancangan
Data Flow Diagram
Setelah mengetahui kebutuhan sistem, tahap selanjutnya yang dilakukan yaitu perancangan sistem. Sistem  pakar  dirancang  menggunakan  diagram  alir  data (DAD),  relasi  antar  tabel  dan flowchart .  DAD menggambarkan bagaimana aliran data dalam sebuah sistem dan juga data apa saja yang dapat diakses oleh tingkatan user yang ada yaitu admin dan user biasa. DAD dari sistem tersaji pada gambar 2 dan gambar 3 .
Gambar 2. Diagram konteks
Gambar 3. DAD level 0 Flowchart sistem, yang menggambarkan masukan, proses dan keluaran sistem beserta alirannya, yang dapat dilihat pada gambar 4 .
Perancangan basis data direpresentasikan menggunakan relasi tabel seperti ditunjukkan pada gambar 5:
Gambar 5. Relasi tabel

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses Inferensi Perhitungan dimulai dengan menghitung nilai semesta total dari maisng-masing bobot gejala dari setiap  penyakit,  selanjutnya  menghitung  nilai  semesta 𝑃(𝐻 𝑖 ) .  Setelah  melakukan  perhitungan 𝑃(𝐻 𝑖 ) , peluang  ( 𝐻 )  tanpa  memandang  bukti  apapun  dihitung,  sehingga  dapat  dihitung  nilai 𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸) .  Terakhir, jumlahkan nilai bayes . Tabel 5 adalah contoh diagnosa penyakit kulit dengan system pakar menggunakan teorema bayes.
Tabel 5. Data sampel No. Nama Usia Gejala 1 PSN06 25 Kuku nyeri, Kuku berubah warna atau bentuk
Langkah perhitungan dari contoh data di atas yaitu:
a. Permasalahan
Berdasarkan data pada tabel 1 , maka aturan gejala yang dipilih yaitu kuku nyeri yaitu GJ05 dan kuku berubah warna atau bentuk yaitu GJ06 pada aturan penyakit PK02.
b. Nilai peluang yang didapatkan dari pakar
Nilai  peluang  yang  didapatkan  dari  pakar  untuk  setiap  gejala  penyakit  PK02  yaitu  GJ05  dan  GJ06 masing-masing sebesar 0.8
c. Langkah perhitungan
- Perhitungan nilai semesta
Nilai semesta dihitung dengan menjumlahkan nilai peluang dari gejala terhadap masing-masing penyakit dengan rumus pada persamaan 1 , adalah sebagai berikut: NS = 0.8 + 0.8 = 1.6
- Perhitungan nilai semesta 𝑃(𝐻 𝑖 ) Nilai semesta 𝑃(𝐻 𝑖 ) yang didapatkan adalah sebagai berikut:
𝑃(𝐻 1 ) = 0.8 1.6 = 0.5 𝑃(𝐻 2 ) = 0.8 1.6 = 0.5
- Perhitungan peluang hipotesis 𝐻
Setelah nilai 𝑃(𝐻 𝑖 ) didapatkan, maka perhitungan peluang hipotesis 𝐻 adalah sebagai berikut: 𝑃(𝐻 1 ) × 𝑃(𝐸|𝐻 1 ) = 0.8 × 0.5 = 0.4 𝑃(𝐻 2 ) × 𝑃(𝐸|𝐻 2 ) = 0.8 × 0.5 = 0.4 Total Hipotesa ( 𝐻 ) = 0.8 - Perhitungan nilai 𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸) Untuk menghitung 𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸) mengacu pada Step 1. 𝑃(𝐻 1 |𝐸) = 𝑃(𝐻1)×𝑃( 𝐸 | 𝐻 1) 𝐻 = 0.8×0.5 0.8 = 0.4
𝑃(𝐻 2 |𝐸) = 𝑃(𝐻2)×𝑃( 𝐸 | 𝐻 2) 𝐻 = 0.8×0.5 0.8 = 0.4
- Menghitung total nilai Bayes
Setelah nilai 𝑃(𝐻 𝑖 |𝐸) didapatkan, maka jumlahkan seluruh nilai bayes sehingga: 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑎𝑦𝑒𝑠 = 0.4 + 0.4 = 0.8
Berdasarkan  nilai  bayes  hasil  perhitungan  dan  aturan  Bayes  pada  tabel 4 didapat  hipotesa  bahwasannya PSN06 terdiagnosa hampir pasti terkena penyakit PK02 atau tinea unguium . Hasil dari keseluruhan data dan uji validasi sistem yang dilakukan dengan membandingkan hasil sistem dengan pakar dapat dilihat pada tabel 6 .
Tabel 6. Hasil Data Uji
No  Pasien Umur Hasil Sistem Hasil Pakar Validasi (Sesuai=√/Tid ak=X) Penyakit Nilai 1  PSN01 23 Tinea Korporis 0,71414 Tinea Korporis √ 2  PSN02 21 Tinea Korporis 0,71414 Tinea Korporis √ 3  PSN03 20 Tinea Korporis 0,71879 Tinea Korporis √ 4  PSN04 24 Pitiriasis Versikolor 0,75664 Pitiriasis Versikolor √ 5  PSN05 22 Pitiriasis Versikolor 0,71014 Pitiriasis Versikolor √ 6  PSN06 25 Tinea Unguium 0,80000 Tinea Unguium √ 7  PSN07 24 Kandidosis mukokutan ringan 0,79050 Kandidosis mukokutan ringan √ 8  PSN08 19 Pitiriasis Versikolor 0,71573 Pitiriasis Versikolor √ 9  PSN09 29 Tinea Unguium 0,77232 Tinea Unguium √ 10  PSN10 28 Tinea Korporis 0,71414 Tinea Korporis √ 11  PSN11 27 Kandidosis mukokutan ringan 0,77226 Kandidosis mukokutan ringan √ 12  PSN12 30 Tinea Korporis 0,71414 Tinea Korporis √ 13  PSN13 23 Tinea Korporis 0,71879 Tinea Korporis √ 14  PSN14 20 Tinea Unguium 0,80000 Tinea Unguium √ 15  PSN15 34 Tinea Korporis 0,73951 Tinea Korporis √ 16  PSN16 20 Pitiriasis Versikolor 0,71573 Pitiriasis Versikolor √ 17  PSN17 26 Pitiriasis Versikolor 0,85568 Tinea Korporis X 18  PSN18 26 Tinea Korporis 0,73951 Tinea Korporis √ 19  PSN19 21 Tinea Korporis 0,73951 Tinea Korporis √ 20  PSN20 21 Kandidosis mukokutan ringan 0,79050 Kandidosis mukokutan ringan √ 21  PSN21 24 Tinea Korporis 0,73951 Tinea Korporis √ 22  PSN22 20 Tinea Unguium 0,75664 Tinea Unguium √ 23  PSN23 20 Tinea Korporis 0,73951 Tinea Korporis √ 24  PSN24 30 Pitiriasis Versikolor 0,71573 Pitiriasis Versikolor √ 25  PSN25 31 Tinea Korporis 0,80000 Tinea Unguium X 26  PSN26 31 Kandidosis mukokutan ringan 0,80000 Tinea Korporis X 27  PSN27 26 Tinea Korporis 0,71414 Tinea Korporis √ 28  PSN28 28 Tinea Korporis 0,73951 Tinea Korporis √ 29  PSN29 21 Tinea Unguium 0,80000 Tinea Unguium √ 30  PSN30 28 Tinea Korporis 0,75664 Tinea Korporis √ 31  PSN31 23 Pitiriasis Versikolor 0,85568 Tinea Korporis X
Berdasarkan tabel 6 , dari 31 data pasien yang berhasil dikumpulkan, 27 data mendapatkan validasi sesuai  dengan  hasil  yang  didapat  oleh  pakar  dan  4  data  dinyatakan  tidak  sesuai  sehingga  diperoleh persentase hasil validasi sesuai sebesar 87,1%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil yang didapatkan, sistem yang telah dikembangkan menggunakan implementasi teorema Bayes dapat digunakan sebagai alat bantu diagnosis awal penyakit kulit akibat infeksi jamur. Dari 31 data pasien yang telah dibandingkan antara sistem dan pakar, didapatkan 27 data pasien yang sesuai dan 4  data  pasien  yang  tidak  sesuai.  Sehingga  tingkat  kinerja  sistem  berdasarkan  hasil  validasi  tersebut, diperoleh persentase 87,1% data pasien yang sesuai, serta 12,9% data pasien yang tidak sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Harahap, Ilmu Penyakit Kulit , 1st ed. Jakarta: Hipokrates, 2000.
[2]  S.  Kusumadewi, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya) ,  1st  ed.  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2003.
[3]  L.  Marlinda,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  KULIT  PADA  MANUSIA MENGGUNAKAN APOTEK HIDUP MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2015 , Nov. 2015, pp. 1–5.
[4]  M.  A.  Puspa,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  HIPERTENSI  MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES PADA RSUD ALOE SABOE KOTA GORONTALO,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 166–174, Aug. 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.304.166-174 .
[5]  M.  H.  Qamaruzzaman  and  S.  Sam’ani,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Mata  Pada Manusia Menggunakan Teorema Bayes,” Indones. J. Netw. Secur. , vol. 5, no. 4, pp. 7–11, Oktober 2016.
[6]  I.  Russari,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  BATU  GINJAL  MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES,” J. Ris. Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 18–22, Feb. 2016.
[7]  D. S. I. Fiano and A. S. Purnomo, “Sistem Pakar Untuk Mendeteksi Tingkat Resiko Penyakit Jantung Dengan Fuzzy Inferensi (Mamdani),” Inform. J. , vol. 2, no. 2, pp. 64–78, 2017.
[8]  Y. O. R. Manik and G.  Ginting, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT HEWAN TERNAK BABI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY MAMDANI BERBASIS WEB,” Maj. Ilm. INTI , vol. 5, no. 3, pp. 251–256, Jun. 2018.
[9]  N. T. Pradipta, F. Fauziah, and U. Darusalam, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ANALISIS MEDIK  MENGGUNAKAN  LOGIKA  FUZZY  SUGENO  BERBASIS  DATA  REKAM  MEDIK PADA  PENYAKIT  HIPERTENSI,” J.  Ilm.  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  59–67,  Jun.  2017,  doi: 10.35316/jimi.v2i1.445
[10]  N. I. Kurniati, R. R. E. Akbar, and P. Wijaksono, “Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto pada Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Autisme Pada Anak,” Innov. Res. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 21–27, Mar. 2019.
[11]  S. I. Ali, R. R. Isnanto, and A. B. Praseti, “SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT DIFTERI MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY,” J. Sains Dan Teknol. , vol. 16, no. 1, pp. 89–104, Jun. 2018.
[12]  T. Puspitasari, B. Susilo, and F. F. Coastera, “IMPLEMENTASI METODE DEMPSTER-SHAFER DALAM SISTEM PAKAR DIAGNOSA ANAK TUNAGRAHITA BERBASIS WEB,” J. Rekursif , vol. 4, no. 1, pp. 1–13, Mar. 2016.
[13]  M.  D.  Sinaga  and  N.  S.  Br.  Sembiring,  “Penerapan  Metode  Dempster  Shafer  Untuk  Mendiagnosa Penyakit Dari Akibat Bakteri Salmonella,” Cogito Smart J. , vol. 2, no. 2, pp. 94–107, Desember 2016.
[14]  D. T. Yuwono, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Implementasi Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa  Gangguan  Kepribadian,” J.  Sist.  Inf.  BISNIS ,  vol.  9,  no.  1,  p.  25,  May  2019,  doi: 10.21456/vol9iss1pp25-31 .