## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
Submitted: 04/04/2023 ; Accepted: 26/04/2023 ; Published: 27/04/2023

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Guillain-Barre Syndrome dengan Menerapkan Algoritma Teorema Bayes
Ita Arfyanti * , Muhammad Fahmi
STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1,* ita@wicida.ac.id, 2 fahmi@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: iya@wicida.ac.id
Abstrak− Salah satu penyakit dari sistem saraf tepi yaitu Guillain-Barre Syndrome, penyakit ini bisanya diderita pada usia dewasa 30 tahun keatas namun tidak menutup kemungkinan dapat menyerang diberbagai usia. Penyakit ini biasanya terjadi pada seseorang yang mengalami kekurangan vitamin diataranya B1, B6, B12 dan diantaranya mereka yang candu dengan alkohol, terpapar racun dan terlalu sering melakukan gerakan berulang ulang. Derdapat berbagai macam gejala yang menandai seorang pasien tersebut mengidap penyakit Guillain-Barre  Syndrome  diantaranya  kram  otot,  parestesia,  sulit  menelan,  kesulitan  bernafas,  hilangnya  respon  gerakan  motorik, denyut nadi meningkat, gangguan pencernaan, keringat berlebihan, tekanan darah yang tidak stabil. Maka dilakukan sebuah penelitian yang memanfaatkan sistem pakar dengan algoritma teorema bayes. Sistem ini dapat mempermudah seorang pakar untuk mendiagnosa penyakit yang diderita oleh pasien tersebut dengan mudah dan lebih efesien dengan keunggulan tanpa harus bertemu langsung antara pasien dan dokter. Dari permasalah tersebut maka peneliti melakukan penerapan algoritma diatas sehingga menghasilkan diagnosa dengan persentase kemungkinan pasien tersebut menderita penyakit ini berdasarkan data gejala yang ada sebesar 77.2%.
Kata Kunci: Sistem Pakar; Algoritma Teorema Bayes; Penyakit Guillain-Barre Syndrome
Abstract− One of the diseases of the peripheral nervous system is Guillain-Barre Syndrome, this disease usually affects adults aged 30 years and over but does not rule out the possibility of attacking at various ages. This disease usually occurs in someone who has a deficiency  of  vitamins  including B1,  B6,  B12  and  among  those  who  are  addicted to  alcohol,  exposed  to  poisons  and  do  too  many repetitive movements. There are various kinds of symptoms that mark a patient with Guillain-Barre Syndrome including muscle pain, tingling,  difficulty  swallowing,  difficulty  breathing,  loss  of  response  to  motor  movements,  increased  pulse,  indigestion,  excessive sweating, unstable blood pressure. Then a study was carried out that utilized an expert system with the Bayes theorem algorithm. This system can make it easier for an expert to diagnose the patient's disease easily and more efficiently with the advantage of not having to meet directly between the patient and the doctor. Based on these problems, the researcher applied the algorithm above to produce a diagnosis with a percentage of the possibility that the patient suffered from this disease based on existing symptom data of 77.2%.
Keywords: Expert System; Bayes Theorem Algorithm; Disease Guillain-Barre Syndrome

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit sistem saraf atau gangguan neurologis yang dimana kondisi ini terjadi dikala bagian dari otak manusia ataupun sistem  saraf  yang  ada  tidak  dapat  bekerja  sesuai  dengan  apa  yang  dilakukan  semestinya.  Kondisi  yang  terjadi  dapat mempengaruhi  pertumbuhan  anak  dengan  berbagai  gejala  yang  timbul  sehingga  dapat  berdampak  pada  psikologis ataupun fisiknya. Hal ini bergantung pada sistem saraf atau otak bagian mana yang terganggu. Berbagai macam gangguan saraf yang dapat dialami pada berbagai usia, jika gangguan saraf ini dialami pada usia bayi dimana jika diusia tersebut bayi  mengalami  gangguan  pada  bagian  saraf  maka  mengakibatkan  gangguan  ataupun  kendala  yang  terjadi  ketika mencapai usia dewasa. Namun ada juga penyakit gangguan saraf yang terjadi pada usia dewasa. Baik itu sistem saraf pusat ataupun sistem saraf tepi.
Penyakit sistem saraf tepi biasanya dialami pada seseorang yang mengalami kuranngya asupan vitamin B1, B6 B12,  kecanduan  alkohol,  terpapar  oleh  racun,  terlalu  banyak  melakukan  gerakan  yang  repetitif  atau  berulang,  efek samping dari mengonsumsi obat[1][2]. Salah satu penyakit sistem saraf yaitu guillain-barre syndrome yang merupakan salah satu penyakit sistem saraf  tepi pada manusia yang dimana biasanya penyakit  ini umumnya dialami pada orang dewasa namun juga dapat menyerang diberbagai usia[3]. Syndrome ini diakibatkan oleh hubungan inflamasi pada sistem saraf  sehingga  terjadi  kerusakan  pada  lapisan  mielin  saraf  pada  motor  neuron  dan  adanya  kelainan  autoimun  pada beberapa penderita. Sedangkan infeksi pada sindrome ini disebabkan oleh bakeri campylobacter pylori yang ditemukan pada pemeriksaan laboratorium. Penyakit ini tergolong sangat langka dimana penderitanya hanya 1 dari 100.000 yang mengalami gangguan sistem saraf[4][5].
Terdapat  beberapa  gejala  yang  timbul  dari  penyakit  ini  seperti  kram  otot,  parestesia,  sulit  menelan,  kesulitan bernafas, hilangnya respon gerakan motorik, denyut nadi meningkat, gangguan pencernaan, keringat berlebihan, tekanan darah yang tidak stabil. Beberapa gejala yang telah diuraikan didapatkan melalui seorang pakar untuk memudahkan dalam mediagnosa penyakit ini membutuhkan sistem pakar yang dapat menghasilkan keputusan dari analisa masalah yang ada dengan penerapan metode ataupun algoritma yang diimplementasi sehingga menghasilkan keputusan dari diagnosa yang tepat maka dengan itu sistem pakar dapat mejawab masalah yang ada.
Sistem  pakar  atau  sebuah  artificial  inteligence  biasanya  disebuat  dengan  kecerdasan  buatan  yang  dimana kecerdasan yang dimaksud adalah pengetahuan seorang pakar dalam menganalisa masalah sehingga sistem pakar dapat memberi jawaban atas masalah yang ada dengan menerapkan algoritma yang telah ditetapkan[6]–[8]. Pada kasus ini pakar yang dimaksud adalah seorang dokter yang paham mengenai  penyakit atau gangguan pada  sistem saraf tepi.  Dengan adanya sistem pakar harapannya dapat mempermudah seorang pakar dalam mengidentifikasi  sebuah penyakit seorang pasien tanpa harus bertemu secara langsung.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
Submitted: 04/04/2023 ; Accepted: 26/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Adapun algoritma yang digunakan dalam penelitian ini yaitu teorema bayes yang dimana dalam tahapannya begitu simpel dan kompleks. Teorema bayes merupakan sistem kecerdasan buatan yang dimana dirancang dan bertujuan untuk meniru  kemampuan  seorang  pakar  atau  ahli  dalam  suatu  bidang  tertentu[9][10].  Maka  dalam  konsep  penelitian  ini teorema bayes dapat diartikan sebagai suatu sistem yang dimana memanfaatkan kecerdasan seorang pakar/ahli dimana pengetahuan  ini  diimplementasikan  kedalam  sistem  pakar  sehingga  dapat  memudahkan  dokter  dan  pasien  dalam mekalukan diagnosa penyakit tanpa harus bertemu langsung, dengan adanya sistem ini akan lebih efisien dan objektif[11].
Beberapa penelitian terdahulu yang dapat mendukung penelitian ini yaitu, penelitian yang dilakukan oleh Mukhlis dan Hendryan pada tahun 2019 penelitiannya membahas mengenai pemanfaatan algoritma theorema bayes pada sistem pakar untuk mendiagnosa fungsi kardiovaskular yang dimana penelitian ini digunakan untuk mediagnosa penyakit pada pasien dengan beberapa gejala yang dialami oleh pasien sehinngga hasil diagnosa pasien tersebut menderita penyakit hipertensi dengan nilai 0,83[12].
Penelitian yang dilalakukan oleh Naftali dan Arita pada tahun 2020 membahas mengenai sistem pakar dengan menerapkan algoritma teorema  bayes untuk mendiagnosa penyakit anemia, dalam penelitian tersebut  bertujuan untuk menentukan jenis dari penyakit anemia  yang dialami oleh seorang pasien perdasarkan gejala yang dideritanya.  Maka berdasarkan pembahasan tersebut dapat disimpulkan bahwa pasien tersebut menderita penyakit Anemia Defisiensi Zat Besi dengan nilai hitung sebesar 0.7395 dengan aturan interferensi hampir pasti[13].
Penelitian yang dilakukan oleh Rizal dan Sera pada tahun 2020 yang membahas mengenai deteksi penyakit mata dengan teorema bayes, seorang pasien mengalami beberapa gejala setelah diproses dengan penerapan algoritma tersebut maka menderita penyakit Presbiopi dengan presentase sebesar 45%[14]. Penelitian yang dilakukan oleh Tugiono dkk, pada tahun 2020 yang membahas mengenai sistem pakar diagnosa karies gigi dengan menerapkan algoritma teorema bayes  yang  dapat  disimpulkan  bahwa  pasien  tersebut  menderita  karies  gigi  media  dengan  nilai  kepastian  sebesar 71.00%[15].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Dicky  dkk,  pada  tahun  2020  yang  mana  membahas  mengenai  diagnosa penyakit pertussis dengan algoritma teorema bayes maka menghasilkan nilai keyakinan sebesar 75%[16].
Berdasarkan  uaraian  latar  belakang  serta  penelitian  terdahulu  maka  peneliti  tertarik  untuk  meneliti  diagnosa penyakit  guillain-barre  syndrome  dengan  algoritma  teorema  bayes,  dalam  penelitian  ini  nantinya  dapat  menentukan penyakit yang dialami seorang pasien berdasarkan gejala atau keluhan yang dialami sehingga dapat dilakukan dengan lebih efisien dan objektif tanpa harus bertemu langsung antara pasien dan dokter.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  suatu  penelitian  tidak  terlepas  dari  tahapan-tahapan  penelitian  yang  harus,  sehingga  pada  tahapan  ini  membuat penelitian menjadi lebih objektif dan tepat, sebuah penelitian yang dengan tahapan yang sesuai akan memberikan hasil yang tepat pula maka hasil yang didapatkan akan lebih akurat. Setiap penelitian wajib mempunyai algoritma atau tahapan yang  sitematis  dan  logis  dimana  berisikan  penjelasan  dari  setiap  tahapan  penelitian  tersebut.  Berdasarkan  penjelasan diatas, maka gambar tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
a. Studi Kepustakaan
Studi kepustakaan, pada tahap ini peneliti mencari sumber informasi yang berkaitan dengan topik permasalahn serta algoritma yang digunakan baiku melalui buku maupun artikel yang mendukung
b. Analisa Algoritma
Analisa algoritma salah satu tahapan penelitian dimana peneliti menganalisa topik yang telah ditetapkan sebelumnya serta melakukan analisa terhadap algoritma yang akan digunakan.
Studi Kepustakaan
Analisa Algoritma
Penerapan Algoritma Pengujian Algoritma Penarikan Kesimpulan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
c. Penerapan Algoritma
Tahapan ini peneliti melakukan penerapat terkait algoritma yang digunakan untuk memecahkan masalah  yang ada sesuai dengan tahapan -tahapan yang telah ditentukan. Algoritma yang diterapkan dalam penelitian ini ialah Algoritma Teorema Bayes.
d. Pengujian Algoritma
Setelah  melakukan  penerapan  algoritma  Teorema  Bayes,  tahap  ini  diaman  peneliti  harus  melakukan  pengujian terhadap algoritma. Pengujian algoritma merupakan suatu tahapan yang dimana melakukan pengujian terhadap hasil pada  penerapan  algoritma  sebelumnya,  jika  hasil  yang  didapatkan  pada  pengujian  tersebut  sama  dengan  hasil penerapannya, maka pengujian dianggap berhasil.
e. Penarikan Kesimpulan
Yang paling akhir pada tahapan ini ialah melakukan penarikan kesimpulan dari penelitian yang telah dilakukan unruk dirangkum menjadi satu paragraf kesimpulan.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan kemampuan dari program komputer yang dimana dirancang sedemikian rupa sehingga dapat meniru layaknya seorang pakar yang memiliki pengetahuan pada suatu bidang tertentu[17]. Sistem pakar atau yang biasa dikenal dengan kecerdasan buatan (Artificial intelegence) dimana dalam programnya sisem ini menginputkan kecerdasan dari  pengetahuan  tertentu  sehingga  dalam  penggunaannya  dapat  menjawab  ataupun  mendiagnosa  berdasarkan  data change yang diberikan kepada user sehingga dapat bertindak layaknya seorang pakar[18]. Seperti sistem pakar dalam bidang  kesehatan  (kedokteran),  yang  dimana  sistem  pakar  ini  dapat  dijadikan  alat  bantu  yang  mampu  mendiagnosa penyakit berdaarkan berdasaarkan gejala-gejala yang dialami ole seorang pasien sehingga sistem ini dapat dengan mudah membantu mengidentifikasi penyakit tersebut [19].

## 2.3 Penyakit Guillain-Barre Syndrome
Penyakit guillain-barre syndrome merupakan salah satu penyakit autoimun yang langka atau jarang terjadi dimana yang terjadi adalah sistem kekebalan tubuh pada manusia meyerang sistem saraf tepi sehingga menyebabkan otot melemah dan dapat kehilangan fungsi otot secara keseluruhan. Guillain-Barre Syndrome umumnya terjadi pada usia dewasa yaitu diatas 30-50  tahun  namun  tidak  mennutup  kemungkinan  dapat  menyerang  disegala  usia.  Penyebab  dari  penyakit  ini  belum diketahui  secara  pasti  namun  diduga  terjadi  setelah  infeksi  dari  penyakit  tertentu,  penderitanya  biasanya  mengalami kekurangan  vitami  B1,  B6,  B12,  terpapar  racun,  minum  alkohol,  melakukan  gerakan  secara  berulang-ulang  ataupun mengonsumsi obat dalam jangka Panjang [3].

## 2.4 Algoritma Teorema Bayes
Teorema  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  pada  sistem  pakar  yang  mana  tergolong  mudah  dan  baik  dalam pembelajaran dari data yang ada, dan menggunakan dasar probabilitas[10]. Algoritma Teorema bayes ini dapat digunakan untuk  menghasilkan  estimasi  dari  parameter  dengan  menerapkan  gabungan  dari beberapa  informasi  dari  sample  yang dapat  digunakan  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Algoritma  ini  memiliki  sebuah  prinsip  dasar  yaitu  adanya  tambaham evidence, maka nilainya dapat diperbaiki, dan juga dapat berguna untuk mengubah atau memperbaiki nilai probabilitas yang ada agar menjadi lebih baik dengan adanya evidence tambahan[10], [13], [20]–[23]. Adapun rumus dari perhitungan Teorema Bayes sebagai berikut:
P(Hi|E) = P( E | H ) i ∗P(H)i ∑ P( E | H ) i ∗P(H)i n i=1 (1)
Dengan keterangan: P(H|E) i = probabilitas hipotesa untuk evidence ke-i P(E|H) i = Probabilitas evidence untuk hipotesis ke-i benar. P(H) i = Probabilitas hipotesis ke-i. n = Jumlah kemungkinan hipotesis

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data Penyakit Guillain-Barre Syndrome
Pada tahap ini yang perlu dilakukan adalah mengumpulkan data atau pengetahuan seorang pakar terhadap guillain-barre syndrome, maka ditahap akhir penelitian diperoleh sebuah sistem yang dapat mendiagnosa penyakit ini secara terstruktur dan baik berdasarkan gejala yang ada sehingga berlaku sebuah rule gejala terhadap penyakit ini:
If Kram otot And Parestesia And Sulit menelan And Kesulitan bernafas And Hilangnya respon gerakan motorik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065

## And Denyut nadi meningkat
And Gangguan pencernaan And Keringat berlebihan And Tekanan darah tidak stabil Then Guillain-Barre Syndrome
Maka tahapan analisa berikutnya adalah menentukan nilai probabilitas pakar pada masing-masing gejala yang ada seperti tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data nilai pakar terhadap gejala Kode Gejala Keterangan Nilai Pakar G1 Kram otot 0.9 G2 Parestesia 0.8 G3 Sulit Menelan 0.7 G4 Kesulitan bernafas 0.7 G5 Hilangnya respon gerakan motorik 0.9 G6 Denyut nadi meningkat 0.8 G7 Gangguan pencernaan 0.7 G8 Keringat berlebihan 0.8 G9 Tekanan darah tidak stabil 0.7
Selanjutnya nilai jawaban user, dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data nilai user terhadap gejala
Kode Gejala Keterangan Nilai User G1 Kram otot 0.8 G2 Parestesia 0.5 G3 Sulit Menelan 0.3 G4 Kesulitan bernafas 0.3 G5 Hilangnya respon gerakan motorik 0.7 G6 Denyut nadi meningkat 0.5 G7 Gangguan pencernaan 0.3 G8 Keringat berlebihan 0.7 G9 Tekanan darah tidak stabil 0.4 Tabel 3. 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

## 3.2 Penerapan Algoritma Certainty Factor
Berdasarkan data nilai pakar dan user terhadap beberapa gejala yang telah ditetapkan, maka dapat dilakukan penerapan algoritma teorema seperti dibawah ini:
Menentukan nilai probabilitas 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑃(𝐻) 1 =
𝐻1 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.9 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.9 7 = 0.1286 𝑃(𝐻) 2 = 𝐻2 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.8 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.8 7 = 0.1143
𝑃(𝐻) 3 =
𝐻3 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.7 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.7 7 = 0.1
𝑃(𝐻) 4 =
𝐻4 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.7 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.7 7 = 0.1
𝑃(𝐻) 5 =
𝐻5 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.9 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.9 7 = 0.1286
𝑃(𝐻) 6 =
𝐻6 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.8 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.8 7 = 0.1143
𝑃(𝐻) 7 =
𝐻7 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.7 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.7 7 = 0.1
𝑃(𝐻) 8 =
𝐻8 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.8 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.8 7 = 0.1143
𝑃(𝐻) 9 = 𝐻9 𝐻1+𝐻2+𝐻3+𝐻4+𝐻5+𝐻6+𝐻7+𝐻8+𝐻9 = 0.7 0.9+0.8+0.7+0.7+0.9+0.8+0.7+0.8+0.7 = 0.7 7 = 0.1
Menentukan nilai probabilitas evidence untuk hipotesa ke-i dikalikan dengan probabilitas hipotesa ke-i

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
Submitted: 04/04/2023 ; Accepted: 26/04/2023 ; Published: 27/04/2023
∑ 𝑃(𝐸|𝐻) 𝑖 ∗ 𝑃(𝐻) 𝑖 𝑛 𝑖=1 = (0.8 x 0.1286) + (0.5 x 0.1143) + (0.3 x 0.1) + (0.3 x 0.1) + (0.7 x 0.1286) + (0.5 x 0.1143) +
(0.3 x 0.1) + (0.7 x 0.1143) + (0.4 x 0.1)
= 0.1029 + 0.0572 + 0.03 + 0.03 + 0.09 + 0.0572 + 0.03 + 0.08 +0.04 = 0.5173 𝑃(𝐻|𝐸) 1 =
𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.1029 0.5173 = 0.1989
𝑃(𝐻|𝐸) 2 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖
∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.0572 0.5173 = 0.1106
𝑃(𝐻|𝐸) 3 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.03 0.5173 = 0.058
𝑃(𝐻|𝐸) 4 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖
∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.03 0.5173 = 0.058
𝑃(𝐻|𝐸) 5 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖
∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.09 0.5173 = 0.174
𝑃(𝐻|𝐸) 6 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖
∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.0572 0.5173 = 0.1106
𝑃(𝐻|𝐸) 7 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖
∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.03 0.5173 = 0.058
𝑃(𝐻|𝐸) 8 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.08 0.5173 = 0.1546
𝑃(𝐻|𝐸) 9 = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 ∑ 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑖 ∗𝑃(𝐻)𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0.04 0.5173 = 0.0773
Menentukan hasil diagnosa pasien dengan algoritma teorema bayes terhadap penyakit guillain-barre syndrome. Hasil Diagnosa = Bayes1 + Bayes2 +Bayes3 + Bayes4 + Bayes5 + Bayes6 + Bayes7 + Bayes8 + Bayes9 x 100%
= (0.1989 x 0.9) + (0.1106 x 0.8) + (0.058 x 0.7) + (0.058 x 0.7) + (0.174 x 0.9) + (0.1106 x 0.8)
+ (0.058 x 0.7) + (0.1546 x 0.8) + (0.0773 x 0.7) x 100%
= 0.179 + 0.0885 + 0.0406 + 0.0406 + 0.157 + 0.0885 + 0.0406 + 0.1237 + 0.0541 x 100% = 0.772 x 100% = 77.2%
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dengan algoritma teorema bayes, maka dapat disimpulkan bahwa seorang pasien tersebut menderita penyakit guillain-barre syndrome dengan nilai kemungkinannya sebesar 77.2%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan mendiagnosa penyakit guillain-barre syndrome dengan algoritma teorema bayes, dari permasalah tersebut adanya seorang pasien yang membutuhkan diagnosa atas keluhan ataupun beberapa gejala yang dialami sehingga membutuhkan seorang dokter untuk mendiagnosa penyakit yang diderita. Maka dalam penelitian ini dapat mempermudah seorang dokter ataupun pakar untuk mendiagnosa penyakit guillain-barre syndrome berdasarkan gejala  yang  dialami  maka  akan  lebih  efisien  dan  objektif.  Berdasarkan  penerapan  algoritma  tersebut  maka  peneliti memperoleh hasil atas diagnosa  yang telah dilakukan dengan memanfaatkan sistem pakar, maka nilai persentase dari kemungkinan pasien tersebut menderita penyakit guillain-barre syndrome adalah sebesar 77.2%.

## REFERENCES
[1]  D. Daniel and G. Virginia, “IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT DENGAN GEJALA DEMAM MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” J. Inform., vol. 6, no. 1, Apr. 2010.
[2]  F. F. Wahyu, “Guillain-Barré Syndrome : Penyakit Langka Beronset Akut yang Mengancam Nyawa,” Medula, vol. 8, no. 1, pp. 112–116, 2018.
[3]  N. Shahrizaila, H. C. Lehmann, and S. Kuwabara, “Guillain-Barré syndrome,” Lancet, vol. 397, no. 10280, pp. 1214–1228, Mar. 2021.
[4]  N. Nining, “Literatur Review Karakteristik Pasien Guillain Barre Sindrom,” Dec. 2020.
[5]  H.  Febriani  and  H.  Wahyudi,  “Studi  Deskriptif  Mengenai  Resiliensi  pada  Pasien  Guillain  Barre  Syndrome  di  CGC  Kota Bandung,” Pros. Psikologi; Vol 4, No 2, Pros. Psikol. (Agustus, 2018); 988-994, Aug. 2018.
[6]  M.  R.  Handoko  and  N.  Neneng,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Selama  Kehamilan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis Web,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[7]  Y.  B.  Widodo,  S.  A.  Anggraeini,  and  T.  Sutabri,  “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Diabetes  Berbasis  Web Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Teknol. Inform. dan Komput., vol. 7, no. 1, pp. 112–123, 2021.
[8]  D. Puspita, “Penerapan Metode Forward Chaining untuk Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Rabies Pada Manusia,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 70–77, 2023.
[9]  P. Purwadi and A. H. Nasyuha, “Implementasi Teorema Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Hawar Daun Bakteri (Kresek) Dan Penyakit Blas Tanaman Padi,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, p. 777, 2022.
[10]  A. Wenda, K. Kraugusteeliana, A. A. Suryanto, S. N. Alam, and K. Suhada, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru- Paru dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 82–88, 2023.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6065
Submitted: 04/04/2023 ; Accepted: 26/04/2023 ; Published: 27/04/2023
[11]  F. Bangun, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Tbc Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Tek. Dan Inform., vol. 6, no. 2, pp. 23–29, 2019.
[12]  M. Ramadhan and H. Winata, “Sistem Pakar Mendiagnosa Gangguna Fungsi Kardiovaskular Dengan Metode Theorema Bayes,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, Aug. 2019.
[13]  N. Sulardi and A. Witanti, “Sistem Pakar Untuk Diagnosis Penyakit Anemia Menggunakan Teorema Bayes,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 19–24, 2020.
[14]  R. Rachman, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Refraksi Mata Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 68–76, 2020.
[15]  H. Hafizah,  tugiono tugiono, and  azlan azlan, “Sistem Pakar Untuk Pendiagnosaan Karies Gigi Menggunakan Teorema Bayes,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 4, no. 1, pp. 103–111, Feb. 2021.
[16]  J. Hutagalung, D. Nofriansyah, and M. A. Syahdian, “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai ( BPNT ) Menggunakan Metode ARAS,” vol. 6, pp. 198–207, 2022.
[17]  J. Perintis et al., “Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Mesin Sepeda Motor Matic Injeksi Berbasis Web Dengan Metode Forward Chaining,” SISITI  Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 12, no. 1, pp. 425–438, Feb. 2023.
[18]  H. Wahyu Putra, G. Widi Nurcahyo, F. Ilmu Komputer, and U. YPTK Padang, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ginjal Dengan Metoda Forward Chaining,” vol. 5, no. 1, 2019.
[19]  R. Rosnelly, Sistem Pakar: Konsep dan Teori. 2012.
[20]  M.  Syahrizal  and  H.  Haryati,  “Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pakar  Deteksi  Kerusakan  Mesin  Alat  Berat  (Beko)  Dengan Menerapkan Metode Teorema Bayes,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, 2018.
[21]  M. Zunaidi, U. F. S. S. Pane, and A. H. Nasyuha, “Analisis Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1302, 2021.
[22]  Verawaty Monica Barus, M. Mesran, S. Suginam, and A. Karim, “SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSIS HAMA PADA TANAMAN JAMBU BIJI MENGGUNAKAN METODE BAYES,” J. INFOTEK, vol. 2, no. 1, Feb. 2017.
[23]  P.  S.  Ramadhan,  “SISTEM  PAKAR  PENDIAGNOSAAN  DERMATITIS  IMUN  MENGGUNAKAN  TEOREMA  BAYES,” InfoTekJar(Jurnanl Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 73, pp. 43–48, 2018.