## RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN SUASANA PERASAAN (AFEKTIF)  MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES BERBASIS ANDROID
Nunu Nurdiana 1) , Budiman 2) , Whydiantoro 3) , Ajeng Haryati 4)
Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email : nunu@unma.ac.id

## Abstrak
Feeling disorder a group of clinical features characterized by reduced or lost emotional control and  self-control. Affective disorders  can be depression,  manic or a mixture of both (bipolar). Someone who has mood disorders needs treatment as early as possible through early detection and an accurate assessment is carried out in consultation with a psychologist. So a system is needed that can detect the possible disturbance of the mood. Expert systems are part of artificial intelligence that mimics the slow pace of an expert. Bayes' Theorem is a way of knowing conditional probabilities. Conditional probability is the probability of an event occurring, given that it has some relationship with one or more other events. The probability value of symptoms and disease is obtained based on the  experience  of  an  expert.  This  expert  system  can  produce  a  process  of  diagnosing mood  disorders  with  some  data  about  mood  disorders  in  the  form  of  symptom  data, disease data and its probability value. The accuracy rate is 100% using 10 test data. An expert system for diagnosing mood disorders which is designed to be an Android-based application  of  JavaScript  and  PHP  as  a  programming  language,  Cordova  as  a framework for creating mobile applications, PHP 7.2.1 as a web server, MySQL 5.0.21 as a database.
Keywords : Mood disorders, expert system, teorema bayes, android, cordova, PHP

## 1. Pendahuluan
Teknologi  informasi  merupakan  salah satu  teknologi  yang  sedang  berkembang dengan  pesat  pada  saat  ini.  Dengan  kemajuan teknologi  informasi,  pengaksesan  terhadap data  atau  informasi  yang  tersedia  dapat berlangsung dengan cepat, efisien serta tingkat keakurasian tepat.
Sekarang  ini  dalam  ilmu  komputer, banyak ahli yang berkonsentrasi pada pengembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Menurut Pravitasari (2017) pengertian Artificial Intelligence adalah  suatu  studi  kasus  dimana tujuannya  adalah  membuat  komputer  berpikir dan  bertindak  seperti  manusia.  Salah  satu Implementasi Artificial  Intelligence yaitu Expert System (Sistem Pakar).
Sistem pakar adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke
komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan oleh para ahli (Kusumadewi,  2003).  Implementasi  sistem pakar  banyak  digunakan  dalam  bidang psikologi.    Irisan  antara  psikologi  dan  sistem pakar  melahirkan  sebuah  area  yang  dikenal dengan  nama cognition & psycolinguistics . (Pravitasari, 2017).
Kesehatan jiwa merupakan suatu hal yang sangat  penting  dalam  kehidupan  manusia. Meskipun  seseorang  sehat  secara  jasmani, namun  hal  tersebut  akan  menjadi  percuma ketika  seseorang  tersebut  memiliki  persoalan pada  kesehatan  jiwanya.  Kesehatan  jiwa menjadi  faktor  utama  yang  cukup  penting dalam kehidupan seseorang.
Gangguan  mental  yang  terjadi  pada individu  tidak  hanya  menjadi  masalah  dalam keluarga  dari  individu  tersebut,  namun  juga dapat  menjadi  masalah  bagi  orang-orang disekitarnya  jika  individu  tersebut  sampai
merugikan  atau  mencelakai  orang  lain. Gangguan  mental  seperti  depresi,  gangguan Bipolar dan Skizofrenia.
Kesehatan jiwa masih menjadi salah satu permasalahan  kesehatan  yang  signifikan  di dunia,  termasuk  di  Indonesi.  Menurut  data WHO  (2016),  terdapat  sekitar  35  juta  orang terkena depresi, 60 juta orang terkena bipolar, 21  juta  terkena  skizofrenia,  serta  47,5  juta terkena dimensia.
Di Indonesia sendiri kasus gangguan jiwa terus  bertambah.  Mernurut  Riskesdas  2018 memunjukkan prevalensi depresi untuk usia 15 tahun  ke  atas  mencapai  sekitar  6.1%  dari jumlah penduduk Indonesia. Prevalensi gangguan  mental  emosional  pada  penduduk usia 15 tahun ke atas mental mencapai sekitar 9.8%  dari  jumlah  penduduk  Indonesia. Sedangkan  prevalensi  gangguan  jiwa  berat, seperti  skizofrenia  mencapai  sekitar  400.000 orang atau sebanyak 7 per 1.000 penduduk.
Penggolongan  gangguan  jiwa  memiliki berbagai  macam  jenis,  salah  satunya  yaitu Gangguan  afektif.  Gangguan  afektif  ( mood disorder )  dan  bunuh  diri  pada  remaja merupakan  masalah  utama  dalam  kesehatan mental.
Gangguan  afektif  dapat  menyerang siapapun  tidak  memandang  usia  dan  jabatan seseorang,  namun  remaja  atau  orang  dewasa lebih  sering  mengalami  gangguan  afektif karena  remaja  atau  orang  dewasa  tersebut memiliki banyak tekanan dalam kehidupannya. Seseorang yang mengalami gangguan suasana perasaan  membutuhkan  penanganan  sedini mungkin melalui deteksi awal dan penilai yang akurat  dilakukan  dengan  konsultasi  kepada seorang ahli psikologi.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sistem  yang dapat  mendeteksi  kemungkinan  gangguan suasana perasaaan tersebut. Gangguan suasana perasaan  perlu  diidentifikasi  dengan  baik sehingga penanganannya komprehensif. Permasalahan-permasalahan  tersebut  dapat diatasi  dengan  cara  membangun  aplikasi sistem  pakar.  Sistem  pakar  akan  memberi daftar gejala-gejala sampai bisa mengidentifikasikan  suatu  objek  berdasarkan
jawaban yang diterima. Dengan adanya sistem pakar  ini  diharapkan  akan  memberikan kemudahan kepada masyarakat untuk melakukan  pendeteksian  secara  dini  terhadap penyakit gangguan afektif.
Implementasi sistem ini adalah memanfaatkan  dari  suatu  peralatan  yang mobile  seperti  handphone,  tablet  pc,  dan lainnya.  Sistem  yang  akan  dibuat  dengan penelitian  ini  akan  menggunakan  metode Teorema  Bayes.  Metode  ini  dipilih  karena merupakan metode yang baik dengan menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai dasarnya  yang  digunakan  didalam  mesin pembelajaran (Harijanto & Latif, 2016).
Berdasarkan beberapa hal yang dijelaskan diatas  maka  untuk  penelitian  ini  peneliti  akan memberikan  judul  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Suasana Perasaan (MOOD) Menggunakan Metode Teorema Bayes Berbasis Android”
2. Kajian  Literatur  dan  Pengembangan Hipotesis

## Sistem Pakar
Sistem pakar menurut Turban (1992:402)  adalah  sebuah  sistem  yang menggunakan  pengetahuan  mansusia  di  mana pengetahuan  tersebut  dimasukkan  ke  dalam sebuah  komputer  dan  kemudian  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  yang biasanya membutuhkan kepakaran atau keahlian  manusia.  Dasar  dari  sistem  pakar adalah  bagimana  memindahkan  pengetahuan yang  dimiliki  oleh  seorang  pakar  ke  dalam komputer.  Di  mana  kecerdasan  buatan  yang mengupayakan  komputer  untuk  dapat  meniru tingkah  laku  atau  cara  berfikir  manusia (Budiman & Saefudin, 2018).

## Gangguan Susana Perasaan
Gangguan  afektif  (gangguan  suasana perasaan  atau mood )  merupakan  suatu  gejala dalam  hal  kejiwaan  yang  ditandai  dengan berkurang  atau  hilangnya  kontrol  emosi  dan pengendalian  diri.  Gangguan  afektif  dapat berupa depresi, manik atau keduanya. Kelainan yang  sangat  mendasar  dari  gangguan  afektif yaitu adanya perubahan perasaan  ( mood ) atau
afek,  yang  biasanya  perubahan  perasaan tersebut mengarah ke depresi atau ke arah elasi (suasana perasaan yang meningkat) (Khotimah & Kusumadewi, 2019).

## Teorema Bayes
Teorema  bayes  dikemukakan  oleh seorang  pendeta Presbyterian inggris  pada tahun  1763  yang  bernama  Thomas  Bayes  ini kemudian  disempurnakan Laplace .  Teorema
Bayes  adalah  metode  yang  dapat  digunakan untuk menangani masalah ketidakpastian data menjadi  data  yang  pasti  dengan  menyertakan presentasenya. formula bayes yang dinyatakan dengan rumus sebagai berikut:
1. Teorema  Bayes  untuk  evidence  tunggal dan hipotesis tungga Rumusnya adalah
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻) × 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)
Dimana :
P(H|E) =  probabilitas  hipotesis  H benar jika diberikan evidence E
P(E|H) = probabilitas muncul evidence E,  jika  diketahui  hipotesis  H benar P(H) =  probabilitas  hipotesa  H (menurut hasil sebelumnya) tanpa memandang evidence apapun. P(E) = Probabilitas evidence E
2. Teorema  Bayes  untuk  evidence  tunggal dan hipotesis ganda rumunya adalah
𝑃(𝐻𝑖|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐻 𝑖 ) ∑ 𝑃(𝐸|𝐻 𝑘 ) ∗ 𝑃(𝐻 𝑘 ) 𝑛 𝐾=1
Dimana : P(H|E)  = probabilitas hipotesis 𝐻 𝑖 terjadi jika evidence E terjadi P(E|H)  = probabilitas munculnya
evidence E,  jika  diketahui  hipotesis 𝐻 𝑖 benar P(H)    =  probabilitas  hipotesa 𝐻 𝑖 tanpa memandang evidence apapun.
n = jumlah hipotesis yang terjadi
3. Teorema Bayes untuk evidence ganda dan hipotesis ganda Rumusnya adalah: 𝑃(𝐻𝑖|𝐸 1 𝐸 2 … 𝐸 𝑚 ) = 𝑃( 𝐸 1| 𝐻 𝑖)∗𝑃( 𝐸 2| 𝐻 𝑖)∗…∗𝑃( 𝐸 𝑚| 𝐻 𝑖)∗𝑃(𝐻 𝑖 ) ∑ 𝑃( 𝐸 1| 𝐻 𝑘)∗𝑃( 𝐸 2| 𝐻 𝑘)∗…∗𝑃( 𝐸 𝑚| 𝐻 𝑘)∗𝑃(𝐻 𝑘 ) 𝑛 𝐾=1

## 3. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan dalam  Implementasi  sitem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit kandungan
menggunakan  metode  teorema  bayes  berbasis android.
Dalam mengumpulkan data penulis menggunakan 2 (dua) Metode yaitu :
1. Pengumpulan Data
a. Observasi (Pengamatan Langsung)
Pengamatan  langsung  dilakukan  dengan cara  mendatangi  objek  yang  akan  dikaji  dari proses  pemasaran  produk  hingga  aspek-aspek lainnya  terkait  dengan  sistem  pakar  ganguan suasana perasaan.
b. Metode Kepustakaan
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dalam  metode  ini  peneliti  mengutip  dari beberapa  bacaan  yang  berkaitan  dengan perancangan  sistem  sistem  pakar  ganguan suasana  perasaan.  Yang  dikutip  dapat  berupa teori ataupun beberapa pendapat dari beberapa buku  dan  dari  jurnal  yang  bekaitan  dengan ganguan suasana perasaan.

## 2. Metode Extreme Programming
Extreme  Programming meurpakan  sebuah
proses  rekayasa  perangkat  lunak  yang cenderung menggunakan pendekatan berorientasi  objek.  Tahapan  pengembangan perangkat lunak dengan XP meliput Planning , Design,  Coding dan Testing. Gambar  berikut merupakan tahapan XP (Extreme Programming) (Wahyuni, et al., 2020). Metodologi Extreme Programming ini
diterapkan dalam penelitian ini diantaranya :
1. Planning /Perencanaan: Dimulai dari penyusunan  latar  belakang  masalah  yang akan  diteliti  merumuskan  masalah  beserta batasan-batasan  masalah  serta  analisis
sitem yang dibuat.
2. Design /Perancangan,:  Dilanjutkan  dengan perancangan  program  menggunakan  UML sesuai hasil dari kebutuhan pengguna
3. Coding /Pengkodean  :  Fase  ini  dilakukan pengkodean interface, pengkodean setruktur dan fungsional dengan
menggunkan pemrograman    PHP  dan bahasa pemrograman Javascript .
4. Testing /  Pengujian:  Setelah  dilakukan tahapan pengkodean selanjutnya dilakukan testing dengan menggunakan black box.

## Analisis Sistem
Sistem pakar ganggaguan perasaan (afektif) ini digambarkan dengan menggunakan flowchart.  Langkah  pertama  yang  dilakukan yaitu  user  harus  membuka  aplikasi  sistem pakar tersebut, setelah terbuka akan user dapat melakukan  login  jika  sudah  punya  akun  jika belum punya akun maka user harus melakukan pendaftaran. Setelah itu halaman user terbuka, user  dapat  memilih  menu  konsultasi  untuk melukukan  konsultasi,  kemudian  memiliha
atau mencetang gejala yang dirasakan, setelah memilih gejala selanjutnya melakukan perhiutangan  dengan  metode  teorema  bayes, setelah  melakukan  pertihungan  makan  hasil konsultasi keluar. Analisis sistem dapat dilihat pada gambar 2.

## Unified Modeling Language (UML)
UML  merupakan  bahasa  visual  untuk pemodelan  dan  komunikasi  mengenai  sebuah sistem dengan menggunakan diagram dan teks- teks  pendukung.  UML  hanya  berfungsi  untuk melakukan pemodelan. Jadi penggunaan UML tidak  terbatas  pada  metodologi  tertentu, meskipun pada kenyataan UML paling banyak digunakan pada metodologi berorientasi objek (Sujadi & Suhaeni, 2016).

## 3. Knowled Based
Dalam membuat rancangan sistem pakar ini dengan  mendapatkan  informasi  mengenai diagnosa gangguan suasana perasaan membutuhkan  sumber  pengetahuan  dari seorang psikolog/psikiater yang ahli di bidang diagnosa gangguan suasana perasaan.

## Gambar 2. Perancangan Flowcrat
Tabel 1. Hasil Data Penyakit dan Probabilitas Kode Gangguan Nama Gangguan Jumlah Bobot P1 Episode Manik 5 0,30 P2 Depresi 6 0,30 P3 Bipolar 9 0,50 Tabel 2. Hasil Data Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Grandiositas  atau  percaya  diri berlebihan G02 Penurunan kebutuhan tidur G03 Cepat dan banyaknya pembicaraan G04 Loncatan  gagasan  atau  pikiran berlomba atau fligh of ideas G05 Perhatian mudah teralih G06 Meningkatnya  aktivitas  bertujuan (sosial,  seksual,  pekerjaan  dan sekolah) G07 Tindakan-tindakan sembrono (Ceroboh) G08 Mudah tersinggung dan curiga G09 Suasana hati tertekan hampir sepanjang hari, merasa sedih dan merasa kosong G10 Kehilangan minat dan kegembiraan G11 Berkurangnya  energi  yang  menuju meningkatnya  keadaan  mudah  lelah dan menurunnya aktivitas G12 Konsentrasi dan perhatian berkurang G13 Harga  diri  dan  kepercayaan  diri berkurang G14 Gagasan tentang rasa bersalah dan tidak berguna G15 Gelisah dan merasa tertekan
G16 Agitasi  (perasan  gelisah,  jengkel, marah) G17 Pandangan masa depan yang suram dan psimistik G18 Gagasan atau perbuatan yang membahayakan diri atau bunuh diri

## G19 Nafsu makan berkurang

## Tabel 3. Hasil Data Kode Gejala dan Bobot
Nama Gangguan Kode Gejala Probabilitas Episode Manik G01 0,63 G02 0,63 G03 0,38 G04 0,25 G05 0,50 G06 0,63 G07 0,63 G08 0,38 Depresi G09 0,50 G10 0,42 G11 0,50 G12 0,42 G13 0,33 G14 0,42 G15 0,50 G16 0,42 G17 0,50 G18 0,42 G19 0,50 G02 0,50 Bipolar G01 0,32 G02 0,42 G03 0,37 G04 0,32 G05 0,32 G06 0,42 G07 0,16
G08 0,26 G09 0,47 G10 0,21 G11 0,32 G12 0,37 G13 0,26 G14 0,32 G15 0,42 G16 0,47 G17 0,16 G18 0,47 G19 0,47 Untuk masing-masing area gejala, terdapat juga 3 aturan kaidah produksi gejala gangguan suasana perasaan IF- THEN . Tabel pembentukan  rule  keputusan  sistem  pakar gangguan  suasana  perasaan  ditunjukan  Tabel 4:

## Tabel 4. Tabel Rule
Rule IF THEN Keterangan 1. G01,G02,G03,G04, G05,G06,G07,G08 P1 Episode Manik 2. G02,G09,G10,G11, G12,G13,G14,G15, G16,G17,G18,G19 P2 Depresi 3. G01,G02,G03,G04, G05,G06,G07,G08, G09,G10,G11,G12, G13,G14,G15,G16, G17,G18,G19 P3 Bipolar

## 4. Perancangan Sistem

## Use Case  Diagram
Usecase diagram menggambarkan fungsionalitas  yang  diharapkan  dari  sebuah sistem.  Yang  di  tekankan  adalah  “apa”  yang diperbuat  sistem  dan  bukan  “bagaimana” (Hardyan & , 2019).
User  login  dapat  melihat  data  penyakit, melalukan  konsultasi  dan  dapat  melihat  hasil konsultasi.  Untuk  admin,  setelah  login  dapat
mengatur data penyakit berseta nilai probabilitasnya,  dapat  mengatur  data  gejala berseta,  dan  dapat  mengatur  data  aturan. Usecase  diagram  untuk  sistem  dapat  dilihat pada gambar 4.

## Diagram Class
Diagram kelas menggambarkan keterkaitan antar kelas dan mempresentasikan struktur dari sistem.

## Activity Diagram
Activity  diagram  menggambarkan  aliran fungsionalitas  dari  sistem  baru  yang  dibuat. (Hardyan & , 2019)
Pada  activity  diagram  ini,  user  membuka menu konsultasi kemudian user memilih gejala yang  dirasakan  kemudian  menklik  button konsultasi. Sistem melakukan pengecakan data dejala di database selanjutnya sistem melakukan inferensi basis pengetahuan dengan perhitungan teorema bayes, data hasilkonsultasi kemudian disimpan di database dilihat pada gambar 6.
Gambar 4. Usacase
Gambar 5. Diagram Class

## Sequence Diagram
Di sequence diagram berikut, user mengklik  menukonsultasi,  kemudian  memilih gejala,  setelah  masuk  ke  form  konsultasi setelah  itu  pilih  gejala  kemudian  klik  button konsultasi,  kemudian  web  server  melakukan pengecekan  data  aturan  pada  database  lalu menampilkan  hasil  konsultasi  dapat  dilihat pada gambar 6.

## 5. Hasil dan Pembahasan
Setelah  peneliti  melakukan  penelitian permasalahan  gangguan  suasana  perasaan  di dapatkan  data  penyakit  dan  gejala  beserta bobot  dari  setiap  gejala.  Kemudian  peneliti melakukan  analisis  terhadap  beberapa  orang untuk dijadikan sampel.

## Pengujian Sistem
Cara    menghitung  teorema  bayaes evidensi  ganda  dan  hipotesis    ganda  dengan
gejala  yang  dialaminya  adalah  selalu  merasa bersalah  dan  persaan  tidak  berharga(G14), susah  tidur  (G02),  konsentrasi  dan  perhatian berkurang(G12),  berkurangnya  energi  /mudah lelah (G11)  dan kehilangan minat akan sesuatu (G10).
P (𝐻 1 |𝐸 2 𝐸 10 𝐸 11 𝐸 12 𝐸 14 ) = 0,63∗0∗0∗0∗0∗0,30 (0,63∗0∗0∗0∗0∗0,30)+ (0,42∗0,42∗0,5∗0,42∗042∗0,30)+ (0,42∗0,47∗0,21∗0,32∗0,26∗0,50) P (𝐻 1 |𝐸 2 𝐸 10 𝐸 11 𝐸 12 𝐸 14 ) = 0 0,0064 = 0
P (𝐻 2 |𝐸 2 𝐸 10 𝐸 11 𝐸 12 𝐸 14 ) = 0,42∗0,42∗0,5∗0,42∗042∗0,30
(0,63∗0∗0∗0∗0∗0,30)+ (0,42∗0,42∗0,5∗0,42∗042∗0,30)+ (0,42∗0,47∗0,21∗0,32∗0,26∗0,50)
P (𝐻 2 |𝐸 2 𝐸 10 𝐸 11 𝐸 12 𝐸 14 ) = 0,0046 0,0064 = 0,719
P (𝐻 3 |𝐸 2 𝐸 10 𝐸 11 𝐸 12 𝐸 14 ) = 0,42∗0,47∗0,21∗0,32∗0,26∗0,50 (0,63∗0∗0∗0∗0∗0,30)+ (0,42∗0,42∗0,5∗0,42∗042∗0,30)+ (0,42∗0,47∗0,21∗0,32∗0,26∗0,50)
P (𝐻 3 |𝐸 2 𝐸 10 𝐸 11 𝐸 12 𝐸 14 ) = 0,0017 0,0064 = 0, 266
Kerena  nilai  kepercayaan 𝐻 2 lebih  besar dari 𝐻 1 𝐻 3 maka  kesimpulan  sampel  pertama menderita  gangguan  depresi  (Hipotesis 𝐻 2 ) dengan nilai kepercayan 0,719 atau 71,9%.
Sistem  pakar  ini  diuji  keakurasiannya dalam  memberikan  keluaran  diagnosa  dengan melakukan  pencocokan  antara  hasil  diagnosa program terhadap hasil diagnosa referensi dari pakar dengan masukan data sampel yang sama. Data  yang  digunakan  pengujian  sebanyak  10 buah  data  uji.    Table  akurasi  program  hasil diagnosa  menggunakan  inference  teorema bayes ditunjukan pada table  5
Tabel 5. Table Uji Coba Gejala Diagnosa Metode Teorema Bayes Diagnosa Pakar
Gambar 6. Activity Diagram
Gambar 7. Sequence Diagram
Selalu  merasa  bersalah dan persaan tidak berharga(G14), susah tidur  (G02),  konsentrasi dan  perhatian  berkurang (G12), berkurangnya energi /mudah lelah (G11) dan kehilangan minat akan sesuatu (G10). Gangguan depresi (73,0%) Gangguan depresi Susah  tidur  (G02), mudah marah  akan  sesuatu  hal (G16),  perasaan  bersalah (G14), mudah lelah (G11) dan  berkurangnya  minat (G10). Gangguan depresi (71,1%) Gangguan depresi Mudah  merasa  tersingung (G08),  mempunyai  rasa percaya diri berlebih (G01),  ceroboh  (G07), perhatian mudah teralihkan (G05), memiliki  banyak  gagasan (G04). Gangguan episode manik (89,2%) Gangguan episode manik Mudah tersinggung (G08), kebutuhan tidur berkurang (G02), Meningkatnya aktivitas  seksual  (G06), mempunyai  rasa  percaya diri berlebih (G01), ceroboh (G07) dan berbicara cepat (G03) Gangguan episode manik (94,02%) Gangguan episode manik Banyak berbicara(G03), sering marah marah (G16), sering merasa sedih, suka menangis
(G09), jarang tidur (G02), meningkatnya aktivitas (G06),  kehilangan  minat dan kegimbiran (G10) dan berkurangnya  energi  atau mudah lelah(G11) Gangguan bipolar (100%) Gangguan bipolar Sering merasa gelisah (G15),  sulit  tidur  (G02), sering merasa sedih (G09), kehilangan  minat  (G10), mudah marah (G16) Gangguan depresi (54,3%) Gangguan depresi Selalu  merasa  hampa sedih (G09), kehilangan kegembiraan (G10), mudah  lelah  (G11), Gangguan depresi (70,4%) Gangguan depresi sering  merasa  gelisah (G15) Memliki  rasa  percaya diri berlebih dan selalu bahagia  (G01),  sulit untuk tidur (G02), mempunyai banyak ide (G04), melakukan tindakan sembrono (G07), mudah tersinggung (G08). Gangguan episode manik (88,1%) Gangguan episode manik Sering berbicara  kacau (G03), mempunyai rasa percaya diri berlebih  (G01),  sering mersa  sedih  (G09), kehilangan kegimbiraan (G10),sering merasa gelisah (G16). Gangguan bipolar (100%) Gangguan bipolar Kehilangan kegimbiran (G10), mudah  lelah  (G11), sulit tidur (G02), pandangan buruk tentang  masa  depan (G18),  nafsu  makan berkurang(G19). gangguan depresi (80,9%) gangguan depresi
Maka  berdasarkan  hasil  akurasi  yang dituntunjukkan  pada  table  diatas,  tingkat akurasi  dari  metode teorema  bayes dalam memberikan  hasil  diagnosa  dapat  dihitung menggunkan persamaan sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑛 × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 10 10 × 100%

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 100%
Sistem pakar gangguan suasana perasan dengan  metode  teorema  bayes  memberikan akurasi  sebesar  90%  untuk  pengambilan keputusan diagnosanya

## 6. Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  akan  di  implementasikan tampilan  antarmuka  pada  aplikasi  yang  telah dibuat adalah sebagai berikut :
a) Halaman Login Admin
Halaman login admin adalah halaman yang paling  pertama  buka  dan  halaman  tersebut untuk memvalidasi pengguna masuk kehalaman  dashboard  atau  menuju  halaman selanjutnya. b) Halaman Data Penyakit
Halaman  data  aturan  ini  digunakan  untuk membuat rule berdasarkan  data  penyakit  dan data gejala.
c) Halaman Login User
Halaman  login  user  adalah  halaman  yang paling  pertama  saat  aplikasi  ini,  dan  halaman tersebut  untuk  memvalidasi  users  masuk kehalaman  dashboard  atau  menuju  halaman selanjutnya.
d) Halaman Konsultasi
Halaman ini merupakan halaman cek gejala yang  berikanpilihangejala  apa  saja  yang diderita user. e) Halaman Hasil Konsultasi Tampilan halamanhasil konsultasi merupakan  halaman  yang  berisikan  tentang penyakit hasildari konsultasi user.

## 7. Simpulan
Berdasarkan  kesimpulandari  sistem  pakar gangguan suasana perasaan sebagai berikut :
a) Sistem  yang  dibangun  dapat  membantu user  atau  pengguna  untuk  mengetahui jenis  gangguan  suasana  perasaan  yang diderita,  dilakukan  wawancara  kepada pakar  psikolog  yang  dialami  oleh pengguna berdasarkan gejala yang dirasakan.
b) Sistem  pakar  ini  dibangun  dengan berbasis  android  agar  dapat  digunakan oleh  masyarakat  dengan  lebih  mudah sebagai  alat  bantu  konsultasi  kesehatan
Gambar 8. Halaman Login Admin
Gambar 9. Halaman Data Penyakit
Gambar 11. Halaman Konsultasi
Gambar 10. Halaman Login User
Gambar 12. Halaman Hasil Konsultasi
serta  memberikan  pengetahuan  bagi masyarakat  mengenai  masalah  gangguan suasana perasaan.
c) Dari  sistem  pakar  yang  dibuat  telah dihasilkan  suatu  sistem  yang  dapat menghasilkan  proses  diagnosa  gangguan suasana  perasaan  dengan  beberapa  data tentang  gangguan  suasana  perasaan berupa data gejala, data penyakit dan nilai probalilitasnya. Dalam mendiagnosa gangguan suasana perasaan menggunakan metode  teorema  bayes  layak  untuk digunakan  lebih  lanjut  oleh  pengguna berdasarkan  hasil  uji  akurasi  yang dilakukan,  hasil  uji  akurasi  memberikan akurasi sebesar 100% dengan menggunakan 10 data uji..

## 8. Daftar Pustaka
Budiman  &  Saefudin,  A.,  2018.  Perancangan Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular
Seks  Menggunakan  Metode  Case  Based Reasioning  Dengan  Teknik  Forward
Chaining  Berbasis  Mobile  Android.
PROSIDING SEMINAR
NASIONAL
ENERGI & TEKNOLOGI (SINERGI), pp.
210-222.
Depkes  RI.  R.,  2019.  Riset  Kesehatan  Dasar
2018.
Hardyan,  D.  S.  &  S.,  2019.  RANCANG BANGUN  APLIKASI  E-COMMERCE DAN FORUM BUDIDAYA TANAMAN KEBUN BERBASIS ANDROID. p. 25.
Harijanto,  B.  &  Latif,  R.  A.,  2016.  Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Pada  Kucing
Dengan Metode Teorema Bayes Berbasis Android. Teknologi  Informasi, pp.  172- 180.
Khotimah, N. & Kusumadewi, S., 2019. Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Diagnosis Banding Gangguan Afektif.
Kusumadewi,  S.,  2003. Artificial  intelligence (teknik  dan  aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Nofriansyah,  D.,  Gunawan,  R.  &  Elfitriani, 2020.  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit Pertussis (Batuk Rejan) Dengan
Menggunakan Metode Teorema Bayes. J- SISKO  TECH  Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi  dan  Sistem  Komputer  TGD, Volume vol.3, No.1, pp. 41-54.
Pravitasari,  N.,  2017.  SISTEM  PAKAR UNTUK MENENTUKAN GANGGUAN AFEKTIF. Faktor Exacta, Volume 3, pp.
237-246.
Proboyekti,  U.,  2011. Extreme  Programing.. Yogyakarta: s.n.
Sujadi, H. & Suhaeni, E., 2016. Sistem Pakar
Penyakit Dengan Gejala Demam Menggunakan Perangkat Mobile Berbasis Android.
Wahyuni, T., Sopiandi, i. & Raharjo, S., 2020.
Sistem Informasi  Geografis  Wisata Kuliner  Berbasis  Android. INFOTECH journal, pp. 36-43.