Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan Certainty Factor pada Sistem Pakar Deteksi Penyakit Diabetes Mellitus Tahap Awal

Alfian Junior Ridwan; Vihi Atina; Dwi Hartanti; Desy Puspa Putri

doi:10.30591/smartcomp.v14i2.7327

Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan Certainty Factor pada Sistem Pakar Deteksi Penyakit Diabetes Mellitus Tahap Awal

Alfian Junior Ridwan, Vihi Atina, Dwi Hartanti, Desy Puspa Putri

Abstract

Penyakit diabetes mellitus merupakan masalah kesehatan yang semakin memprihatinkan di Indonesia, termasuk di Kota Surakarta. Rumah Sakit Universitas Sebelas Maret Surakarta adalah salah satu rumah sakit yang memiliki visi untuk meningkatkan layanan kesehatan dalam pemeriksaan penyakit diabetes mellitus. Proses pemeriksaan dan deteksi penyakit diabetes mellitus di Rumah Sakit Universitas Sebelas Maret Surakarta biasanya dilakukan dengan cara mengumpulkan riwayat rekam medis, pemeriksaan dan tes medis serta pemeriksaan tambahan lainya. Data yang sudah terkumpul disimpan dalam catatan medis fisik dalam bentuk kertas yang disimpan dalam arsip. Sistem tersebut memiliki masalah dalam hal keterbatasan aksesibilitas serta membutuhkan ruang penyimpanan yang besar, data manual yang begitu banyak menyebabkan tidak efisien dalam hal analisis penyakit diabetes mellitus dengan cepat dan tepat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah sistem pakar yang menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Certainty Factor dalam deteksi penyakit diabetes mellitus pada tahap awal dengan studi kasus di Rumah Sakit Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penulis pada penelitian ini menggunakan Metode SDLC (System Development Life Cycle) model Waterfall, pada proses implementasi sistem pakar menggunakan bahasa pemrograman php dan basis data MySQL. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pakar yang memiliki fitur manajemen data pasien, data pengguna, data gejala, data penyakit, basis pengetahuan, data training dan konsultasi pasien. Sistem pakar dapat membantu tenaga medis dalam melakukan manajemen sistem pada penyakit diabetes mellitus dan membantu pasien dalam mendeteksi penyakit diabetes mellitus secara mandiri dan memberikan pengetahuan tentang penyakit tersebut.

Keywords

Sistem pakar;diabetes mellitus;naïve bayes;certainty factor;sdlc

Full Text:

References

Y. Permatasari, S. Bernadette, and I. Kusumawardhana, “Studi Persuasi: Analisis Terhadap Kampanye Kementerian Kesehatan ‘Cegah Obati Lawan Diabetes’ Melalui Youtube,” Jurnal Sosial dan Humaniora, vol. 4, pp. 356–370, 2019.

O. E. Setiawati and E. Yuliastuti, “Pengaruh Pendidikan Kesehatan Dengan Media Flipchart Tentang Diabetes Melitus Terhadap Sikap Remaja Di SMA Muhammadiyah 1 Banjarmasin,” Jurnal Inovasi Penelitian, vol. 4, no. 6, p. 1093, 2023.

D. Marcelina, E. Yulianti, and Z. R. Mair, “Penerapan Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Tanaman Kelapa Sawit,” Jurnal Ilmiah Informatika Global, vol. 13, no. 2, pp. 107–115, Aug. 2022, doi: 10.36982/jiig.v13i2.2299.

Y. istiqomah, J. Maulindar, and D. Hartanti, “Rancang Bangun Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dispepsia Dengan Metode Forward Chaining,” Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi, vol. 6, no. 2, pp. 390–399, Jul. 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.17438.

C. Zai, “Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data,” Jurnal Portal Data, vol. 2, no. 3, pp. 1–12, 2022.

H. M. Siregar, “Implementasi Metode Naive Bayes Pada Perancangan Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Bronkiektasis,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 1, no. 3, pp. 112–121, 2020.

D. Supriyadi et al., “Analisis Sistem Pakar Diagnosa Penyakit THT Menggunakan Metode Certainty Factor,” OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains, vol. 1, no. 6, pp. 652–657, 2022, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/bisik

D. Fortuna, Salahuddi, and Husaini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diabetes Mellitus menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” in eProceeding of TIK, 2021.

Syahrullah and K. Nurwijayanti, “Klasifikasi Diagnosa Penyakit Diabetes Dengan Metode Naïve Bayes Berbasis Web,” Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi, vol. 2, no. 3, pp. 115–121, 2023.

H. Sitorus, V. Yasin, and A. B. Yulianto, “Perancangan sistem pakar diagnosis penyakit diabetes berbasis web menggunakan algoritma Naive Bayes,” Jurnal Sains dan Teknologi Widyaloka, vol. 1, no. 1, pp. 135–144, 2022.

N. M. Aji, V. Atina, and N. A. Sudibyo, “Pemodelan Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naïve Bayes Di UNIBA,” Jurnal Manajemen Informatika & Sistem Informasi (MISI), vol. 6, no. 2, pp. 148–158, 2023, doi: 10.36595/misi.v5i2.

A. A. Wahid, “Analisis Metode Waterfall Untuk Pengembangan Sistem Informasi,” Jurnal Ilmu-Ilmu Informatika dan Manajemen STMIK, pp. 1–5, 2020, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/346397070

A. Voutama, “Sistem Antrian Cucian Mobil Berbasis Website Menggunakan Konsep CRM dan Penerapan UML,” Komputika : Jurnal Sistem Komputer, vol. 11, no. 1, pp. 102–111, Feb. 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i1.4677.

I. Murni, A. Sari Br Pa, B. R. Lubis, and A. Ikhwan, “Pengamanan Pesan Rahasia dengan Algoritma Vigenere Cipher Menggunakan PHP,” Journal on Education, vol. 05, no. 02, 2023.

F. Hari Utami, “Aplikasi Pelayanan Antrian Pasien Menggunakan Metode FCFS Menggunakan PHP dan MySQL,” Jurnal Media Infotama, vol. 18, no. 1, 2022.

I. Nawangsih, I. Melani, and S. Fauziah, “Pelita Teknologi Prediksi Pengangkatan Karyawan Dengan Metode Algoritma C5.0 (Studi Kasus PT. Mataram Cakra Buana Agung),” Jurnal Pelita Teknologi, vol. 16, no. 2, pp. 24–33, 2021.

N. Pramesti, “Klasifikasi Persediaan Barang Menggunakan Naïve Bayes,” Jurnal Data Science dan Informatika (JDSI), vol. 1, no. 2, pp. 53–57, 2021, [Online]. Available: http://publikasi.bigdatascience.id

N. Didik Hermawan, V. Athina, and A. Srirahayu, “Aplikasi Monitoring Jaringan Berbasis Web Di Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Sragen,” Duta.com, vol. 16, no. 1, pp. 56–72, 2023.

DOI: https://doi.org/10.30591/smartcomp.v14i2.7327