Penelitian  ini  membahas  tentang  aplikasi sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  mata. Datayang digunakan untuk penelitian terdiri dari 52 gejala dan 15 penyakit mata. Sistem pakar yangdibangun menggunakan metodeNaïveBayes Classifier. Terdapat dua tahapan kerja dari aplikasi ini.Pertama, sistem  meminta pasien untuk  menginputkan gejala-gejala  yang  dialami.Kedua, sistemakan  secara  otomatis  menampilkan  hasil  diagnosis  dari  penyakit  mata  yang  diderita  oleh  pasienmelalui  perhitungan Naïve Bayes  Classifier. Hasil  diagnosis  sistem  selanjutnya  dibandingkandengan  hasil  diagnosis dari  pakar  sebenarnya. Ujicoba  sistem  menggunakan  data  sebanyak  12pasien penyakit mata. Dari hasil percobaan, prosentase kesesuaian diagnosis sebesar 83%

Ratnasari, S. (Sofie)

Setiawan, W. (Wahyudi)

Neliti

Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Mata Menggunakan Naïvebayes Classifier

Penelitian  ini  membahas  tentang  aplikasi sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  mata. Datayang digunakan untuk penelitian terdiri dari 52 gejala dan 15 penyakit mata. Sistem pakar yangdibangun menggunakan metodeNaïveBayes Classifier. Terdapat dua tahapan kerja dari aplikasi ini.Pertama, sistem  meminta pasien untuk  menginputkan gejala-gejala  yang  dialami.Kedua, sistemakan  secara  otomatis  menampilkan  hasil  diagnosis  dari  penyakit  mata  yang  diderita  oleh  pasienmelalui  perhitungan Naïve Bayes  Classifier. Hasil  diagnosis  sistem  selanjutnya  dibandingkandengan  hasil  diagnosis dari  pakar  sebenarnya. Ujicoba  sistem  menggunakan  data  sebanyak  12pasien penyakit mata. Dari hasil percobaan, prosentase kesesuaian diagnosis sebesar 83%

Setiawan, Wahyudi

Ratnasari, Sofie

Prosiding Semnastek

Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2014 1Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta , 12 November 2014TINF-004 ISSN : 2407 - 1846SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT MATAMENGGUNAKAN NAÏVEBAYES CLASSIFIERWahyudi Setiawan1 Sofie Ratnasari2wsetiawan.ok@gmail.com sakura.caoran@gmail.comUniversitas Trunojoyo Madura Universitas Trunojoyo MaduraABSTRAKPenelitian ini membahas tentang aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis penyakit mata. Datayang digunakan untuk penelitian terdiri dari 52 gejala dan 15 penyakit mata. Sistem pakar yangdibangun menggunakan metodeNaïveBayes Classifier. Terdapat dua tahapan kerja dari aplikasi ini.Pertama, sistem meminta pasien untuk menginputkan gejala-gejala yang dialami.Kedua, sistemakan secara otomatis menampilkan hasil diagnosis dari penyakit mata yang diderita oleh pasienmelalui perhitungan Naïve Bayes Classifier. Hasil diagnosis sistem selanjutnya dibandingkandengan hasil diagnosis dari pakar sebenarnya. Ujicoba sistem menggunakan data sebanyak 12pasien penyakit mata. Dari hasil percobaan, prosentase kesesuaian diagnosis sebesar 83%.Kata Kunci: Sistem pakar, penyakit mata, Naïve Bayes ClassifierI. PendahuluanPenyakit mata merupakan penyakit denganjumlah penderita yang terus meningkat setiaptahunnya di Indonesia. Prevalensi angkakebutaan di Indonesia berkisar 1,2% darijumlah penduduk. Penyebab utama dari kasuskebutaan ini adalah katarak, kelainan kornea,glaukoma, kelainan refraksi, kelainan retina dankelainan nutrisi [1].Seiring dengan menurunnya kualitas dangaya hidup seperti pola makan, olahraga,istirahat, bekerja, tingkat stres dan usia, jumlahindividu dengan keluhan penyakit matasemakin bertambah.Perbandingan jumlah penduduk dan tenagamedis yang jauh dari standar idealmenyebabkan masyarakat kurang memahamipenyakit yang diderita.Hal ini diperparahdengan anggapan di tengah masyarakat bahwapenyakit akan sembuh dengan sendirinya tanpamelalui proses pengobatan dan perubahan gayahidup.Terbatasnya jumlah tenaga medis, dapatdibantu dengan keberadaan sebuah aplikasisistem pakar, tanpa bermaksud untukmenggantikan pakar. Aplikasi sistem pakartelah menjadi hal yang lazim diterapkankhususnya di bidang kedokteran.Penelitian ini bertujuan untuk menerapkanmetode Naïve bayes classifier pada aplikasisistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakitmata. Dari data pasien, gejala-gejala penyakitmata diinputkan, sistem kemudian akanmenampilkan hasil diagnosis penyakit.II. Penelitian SebelumnyaPenelitian pertama yang menjadi sumberrujukan yaitu expert system for early diagnosisof eye diases infecting the malaysianpopulation. Data yang digunakan padapenelitian ini adalah 5 penyakit mata. Penelitianini menggunakan metode forward chaininguntuk menghasilkan aplikasi yang dapatmemberikan diagnosis awal dari penyakit mata[2].Penelitian selanjutnya adalah NeuralNetwork and Desicion Tree for eye diasesdiagnosis. Data penelitian yang digunakanadalah 13 penyakit mata dan 22 gejala, 50 datapasien digunakan untuk pengujian. Datadiambil dari Linsolar Eye Clinic dan Odadikieye clinic, kota Port Harcourt di Nigeria.Metode yang digunakan adalahbackpropagation. Hasil menunjukkanprosentase kesesuaian diagnosis adalah 92%[3]Penelitian selanjutnya adalah expert systemfor self diagnosing of eye diases using NaïveBayes. Penelitian ini menggunakan konsepCase Base Reasoning(CBR). ModelCBRdigunakan untuk menyelesaikan masalahdan melakukan generate hasil yang didasarkanpada history diagnosis penyakit mata. Beberapaproses dalam CBR diantaranya retrieve, reuse,revise danretain.Data pada penelitian inimenggunakan 12 penyakit mata. Prosentasekesesuaian antara diagnosis sistem pakar danpakar sebenarnya (human expert) sebesar 82%[4].Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2014 2Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta , 12 November 2014TINF-004 ISSN : 2407 - 1846III. Naïve BayesNaïve Bayes Classifiermerupakanpengklasifikasi probabilitas sederhanaberdasarkan pada teorema Bayes. TeoremaBayes dikombinasikan dengan “Naïve” yangberarti setiap atribut/variabel bersifat bebas(independent).Naïve Bayes Classifier dapatdilatih dengan efisien dalam pembelajaranterawasi(supervised learning). Keuntungandari klasifikasi adalah bahwa ia hanyamembutuhkan sejumlah kecil data pelatihanuntuk memperkirakan parameter (sarana danvarians dari variabel) yang diperlukan untukklasifikasi. Karena variabel independendiasumsikan, hanya variasi dari variabel untukmasing-masing kelas harus ditentukan, bukanseluruh matriks kovarians [5].Dalam prosesnya,Naïve Bayes Classifiermengasumsikan bahwa ada atau tidaknya suatufitur pada suatu kelas tidak berhubungandengan ada atau tidaknya fitur lain dikelas yangsama.Pada saat klasifikasi, pendekatan bayesakan menghasilkan label kategori yang palingtinggi probabilitasnya ( ) dengan masukanatribut , , ,... . [6]= argmax ∈ ( … . . )(1)dimana : = Probabilitas tertinggi.… . . = Atribut (Inputan)Teorema Bayes Menyatakan :( | ) = ( | ) ( )( )(2)dimana :( | ) = Peluang B jika diketahui keadaanjenis penyakit mata A.( | ) = Peluang evidence A jika diketahuihipotesis B( ) = Probabilitas hipotesis B tanpamemandang evidence apapun.( ) = Peluang evidence penyakit mata A.Menggunakan teorema Bayes ini, persamaan(1) ini dapat ditulis sebagai berikut:= argmax ∈ …. ( )( …. ) (3)dimana := Probabilitas tertinggi.( ) = Peluang jenis penyakit matake … . = Peluang atribut-atribut(inputan)Jika diketahui keadaan v( … . ) = Peluang atribut-atribut(inputan)Karena nilai ( … . ) nilainya konstanuntuk semua sehingga persamaan ini dapatditulis sebagai berikut:= argmax ∈ … .(4)dimana := Probabilitas tertinggi.( ) = Peluang jenis penyakit matake … . = Peluang atribut-atribut(inputan) jika diketahui keadaan vUntukmenghitung … . ( )bisa jadisemakin sulit karena jumlah gejala… . ( ) bisa jadi sangat besar.Hal ini disebabkan jumlah gejala tersebut samadengan jumlah semua kombinasi gejala dikalidengan jumlah kategori yang ada [6].Perhitungan Naïve bayes classifier adalah :Menghitung P(ai|vj) dengan rumus :P(ai|vj) = nc + m.p(5)n + mdimana:nc = jumlah record pada data learningyang v = vj dan a = aip = 1/ banyaknya jenis class / penyakitm = jumlah parameter / gejalan = jumlah record pada data learningyang v = vj / tiap classPersamaan (5) diselesaikan melalui perhitungansebagai berikut :1. Menentukan nilai nc untuk setiap class2. Menghitung nilai P (ai|vj) dan menghitungnilai P (vj)= argmax ∈ ∏ (a |v )(6)Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2014 3Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta , 12 November 2014TINF-004 ISSN : 2407 - 1846dimana : P(a |v ) =3. Menghitung P(ai|vj) x P(vj) untuk tiap v4. Menentukan hasil klasifikasi  yaitu v yangmemiliki hasil perkalian yang terbesar.IV. Metodologi PenelitianMetodologi Penelitian yang digunakan adalahsebagai berikut :4.1 IdentifikasiIdentifikasi merupakan tahapanpendefinisian sistem, tujuan, perumusanmasalah, sumber daya, data yang digunakanserta biaya untuk dapat membangun sistem.4.2 Pengumpulan DataData yang digunakan untuk percobaan,didapatkan dari pakar dan pasien penyakit mata.Data didapatkan melalui proses knowledgeacquisition diantaranya wawancara denganpakar dan mendapatkan rekam medik pasien.Data yang digunakan adalah 52 gejala, 15penyakit mata dan 12 data pasien.4.3 Pemilihan MetodeNaïve Bayes Classifier dipilih karenametode ini merupakan salah satu metodeprobabilitas statistik sederhana dan mudahditerapkan.4.4 Rancang Bangun SistemSistem dibangun denganuser friendly.Seorang pengguna akan dengan mudahmengoperasikan aplikasi yang dibuat, sehinggapengguna relatif cepat dapat mengetahui hasildiagnosis penyakit mata.4.5 Ujicoba SistemPada tahapan ini, sistem yang sudahdibangun akan diujicobakan denganmenginputkan gejala-gejala yang dialamipasien. Selanjutnya, sistem pakar akanmenampilkan penyakit mata yang dideritapasien.Analisis hasil didapatkan dariperbandingan antara hasil ujicoba sistem pakardengan hasil diagnosa pakar (human expert).V. Data dan Uji Coba5.1 DataData didapatkan dari rumah sakit mataUndaan, Surabaya. Jumlah penyakit mata terdiridari 15 jenis. Masing-masing jenis penyakitmata juga terdapat gejala-gejala yangmenyertainya. Jenis penyakit mata terdapatpada Tabel 1, sedangkan gejala-gejala daripenyakit mata terdapat pada Tabel 2.Tabel 1.Jenis penyakit mataNo Jenis Penyakit1 Xerophtalmania2 Selulitis Orbitalitas3 Glaukoma4 Dakriosistitis5 Katarak6 Konjungtivitis7 Retinitis Pigmentosa8 Trakoma9 Oveitis10 Hordeolum11 Degenerasi Makula12 Ablasio Retina13 Pterygium14 Miopi15 Oftalmia NeonatoriumTabel 2. Gejala-gejala penyakit mataNo Gejala1 Mata nyeri hebat2 Mata menonjol3 Penglihatan kabur4 Peka terhadap cahaya5 Mata merah6 Mata berair7 Mata perih8 Mata gatal9 Kelopak Mata membengkak10 Mata ungu11 Mata sakit12 Air mata berlebihan13 Mata tegang14 Mata meradang15 Mata kering16 Mata iritasi17 Mata nyeri bila ditekan18 Demam19 Menekan kedipan berlebihan20 Sel batang retina sulit berdaptasidiruang yang remang-remang21 Pada siang hari penglihatan menurun22 Tidak dapat melihat pada lingkunganyang kurang bercahayaSeminar Nasional Sains dan Teknologi 2014 4Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta , 12 November 2014TINF-004 ISSN : 2407 - 184623 Pergerakan mata terbatas24 Mata tampak mengkilat25 Bola mata membengkak dan tampakberkabut26 Sumber cahaya akan berwarna pelangibila memandang lampu neon27 Penglihatan yang tadinya kabur lama-kelamaan menjadi normal28 Malam hari kesulitan melihat29 Siang hari ketajaman mata menurun30 Mata silau akan cahaya31 Sering ganti kacamata32 Penglihatan ganda pada salah satu sisimata33 Lensa mata membengkak34 Berbentuk keropeng pada kelopakmata ketika bangun pada siang hari35 Penglihatan menurun pada ruang gelap36 Penglihatan menurun pada malam hari37 Keluarnya cairan kotoran dari mata38 Berbaliknya bulu mata39 Pembengkakan kelenjar getah beningdidepan telinga40 Munculnya garis parutan pada kornea41 Komplikasi pada,telinga,hidung dantenggorokan42 Mata mempersempit, perubahanbentuk43 Benjolan pada mata bagian atas ataubawah44 Gangguan penglihatan pada salah satumata45 Garis mata lurus terlihat bergelombang46 Mata tidak nyeri47 Mata melihat melayang-layang48 Mata melihat kilatan cahaya49 Seperti ada benda asing di mata50 Sakit kepala51 Riwayat penyakit menular seksualpada ibu52 Mata membengkakPenyakit mata memiliki gejala-gejala masing-masing. Penyakit dan gejala-gejalanyaditunjukkan pada Tabel 3.Tabel 3. Penyakit mata dan gejalanyaPenyakit mata Gejala no-Xerophtalmania 20,21,22Selulitis Orbitalitas 1,2,23,9,24,5,10,18,25Glaukoma 26,11,52,27,19Dakriosistitis 12,1, 52Katarak 28,21,30,31,32,1,33Konjungtivitis 6,1,8,3,4,34RetinitisPigmentosa35,36,9Trakoma 37,9,38,39,40,41Oveitis 14,6,4,42,43Hordeolum 5,1,6,4Degenerasi Makula 44,45,46Ablasio Retina 47,48,3,13Pterygium 43,5,16,15,6,49,3Miopi 1,7,12,50OftalmiaNeonatorium5,9,17,51,35.2 Uji CobaUji coba dilakukan dengan mendapatkandata gejala 12 pasien penyakit mata. Data gejalapasien dibandingkan dengan data gejala yangmenyebabkan penyakit mata tertentu.Contoh perhitungan dengan menggunakanklasifikasi Naïve Bayes Classifier dapatditerapkan pada pasien ke-1 mengalami gejalanomor 1,4,5 dan 6.Keterangan gejala :1. Mata nyeri hebat4. Peka terhadap cahaya5. Mata merah6. Mata berairLangkah-langkah perhitungan Naïve BayesClassifier sebagai berikut1. Menentukan nilai nc untuk setiap classPenyakit mata ke1 : Xerophthalmanian = 1p = 1/15 = 0.06666667m = 521. nc = 04.nc = 05.nc = 06.nc = 0Penyakit mata ke-2.Selulitis orbitalitasn = 1p = 1/15 = 0.06666667m = 521. nc = 14.nc = 05.nc = 16.nc = 0Penyakit mata ke-3 Glaukoman = 1p = 1/15 = 0.06666667Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2014 5Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta , 12 November 2014TINF-004 ISSN : 2407 - 1846m = 521. nc = 04.nc = 05.nc = 06. nc =0dan seterusnya hingga penyakit mata ke 15.2. Menghitung nilai P (ai|vj) dan menghitungnilai P (vj)Penyakit mata ke-1. XerophthalmaniaP(1|X) = 0 + 52 x 0.06666667 =0.06540880830188681 + 52P(4|X) = 0 + 52 x 0.06666667 =0.06540880830188681 + 52P(5|X) = 0 + 52 x 0.6666667 =0.06540880830188681 + 52P(6|X) = 0 + 52 x 0.6666667 =0.06540880830188681 + 52P(X) = 1/15 = 0.06666667Penyakit mata ke-2.Selulitis orbitalitasP(1|SO) = 1 + 52 x 0.06666667 = 0.066666671 + 52P(4|SO) = 0 + 52 x 0.06666667 =0.06540880830188681 + 52P(5|SO) = 1 + 52 x 0.6666667 = 0.066666671 + 52P(6|SO) = 0 + 52 x 0.6666667 =0.06540880830188681 + 52P(SO) = 1/15 = 0.06666667Penyakit mata ke-3 GlaukomaP(1|G) = 0 + 52 x0.06666667=0.06540880830188681 + 52P(4|G) = 0 + 52 x 0.06666667 =0.06540880830188681 + 52P(5|G) = 0 + 52 x 0.6666667 =0.06540880830188681 + 52P(6|G) = 0 + 52 x 0.6666667 =0.06540880830188681 + 52P(G) = 1/15 = 0.06666667dan seterusnya hingga penyakit mata ke 153. Menghitung P(ai|vj) x P(vj) untuk tiap vPenyakit mata ke-1, xerophthalmaniaP(X) x [ P(1|X) x P(4|X) x P(5|X) x P(6|X)]= 0.06666667 x 0.0654088083018868x0.0654088083018868x 0.0654088083018868x0.0654088083018868= 5.32106677238809e-9Penyakit mata ke-2, selulitis orbitalitasP(SO) x [ P(1|SO) x P(4|SO) x P(5|SO) xP(6|SO)]= 0.06666667 x 0.06666667 x0.0654088083018868 x0.06666667 x0.0654088083018868= 1.267648250435508e-6Penyakit mata ke-3, glaukomaP(G) x [ P(1|G) x P(2|G) x P(4|G) x P(5|G) xP(6|G) ]= 0.06666667 x 0.0654088083018868x0.0654088083018868x 0.0654088083018868x0.0654088083018868= 5.32106677238809e-9dan seterusnya hingga penyakit mata ke 15.4. Menentukan hasil klasifikasi  yaitu v yangmemiliki hasil perkalian yang terbesar.Hasil v yang memiliki perkalian terbesardidapatkan pada Tabel 4.Tabel 4. Perbandingan nilai v hasilklasifikasiPenyakit Nilai vXerophtalmania 5.32106677238809e-9Selulitis Orbitalitas 1.267648250435508e-6Glaukoma 5.32106677238809e-9Dakriosistitis 1.243730358917857e-6Katarak 1.243730358917857e-6Konjungtivitis 1.292026101405421e-6Retinitis Pigmentosa 5.32106677238809e-9Trakoma 5.32106677238809e-9Oveitis 1.267648250435508e-6Hordeolum 1.316872757201679e-6Degenerasi Makula 5.32106677238809e-9Ablasio Retina 5.32106677238809e-9Seminar Nasional Sains dan Teknologi 2014 6Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta , 12 November 2014TINF-004 ISSN : 2407 - 1846Pterygium 1.267648250435508e-6Miopi 1.243730358917857e-6OftalmiaNeonatorium1.243730358917857e-6Karena nilai 1.316872757201679e-6palingbesar, maka contoh kasus pasien ke-1diklasifikasikan sebagai penyakit Hordeolum.5.3 Hasil UjicobaHasil uji coba sistem pakar dibandingkandengan hasil diagnosis dari pakar sebenarnya.Perbandingan hasil diagnosis sistem pakar danpakar sebenarnya (human expert) ditunjukkanpada Tabel 5.Tabel 5. Perbandingan hasil diagnosis antarasistem pakar dan pakar sebenarnya.Pasienke-Diagnosis sistempakarDiagnosispakar1 Hordeolum Hordeolum2 Glaukoma Glaukoma3 Tidak dapatditentukanKonjungtivitis4 Xerophtalmania Xerophtalmania5 Hordeolum Konjungtivitis6 Uveitis Uveitis7 Miopia Miopia8 Trakoma Trakoma9 Ablasio Retina Ablasio Retina10 Retinitis pigmentosa Retinitispigmentosa11 Katarak Katarak12 Pterygium PterygiumVI. Kesimpulan dan Saran1. Sistem mampu mendiagnosis dengan tepatsesuai pendapat pakar sebenarnya sebesar83% dari 12 data pasien.2. Terdapat pasien dengan penyakit matayang tidak dapat ditentukan dari sistempakar, hal ini disebabkan nilai hasilklasifikasi v yang sama besarnya diantarabeberapa jenis penyakit mata.3. Sistem membutuhkan data pasien yanglebih besar untuk membandingkan denganhasil pada penelitian ini, guna mengetahuitingkat kehandalan sistem pakar.VII. Referensi[1] Ilyas, S. 2006. Ilmu Penyakit Mata EdisiKedua. Balai penerbit FKUI. Jakarta[2] Ibrahim, F., Ali, JB., Jaais, F., Taib, MN.2001, Expert System For Early DiagnosisOf Eye Diases Infecting The MalaysianPopulation.IEEE Catalogue No 01 CH37239.pp 430 – 432[3] Kabari, LG and Nwachukwu, EO. 2012,Neural Networks and Decision Trees ForEye DiseasesDiagnosis,http://dx.doi.org/10.5772/51380,diakses tanggal 20 Agustus 2014[4]Kurniawan, R., Yanti, N., Nazri, MZA.,Zulvandri, Z., 2014. Expert System forSelf Diagnosing of Eye Diases using NaïveBayes. IEEE International Conference onAdvanced Informatics: Concept Theoryand Application. pp 126-129[5]Zhang, H. The Optimality of Naïve Bayes.FLAIRS2004 conference, 2014. http:/ /www. cs. unb. ca/ profs/hzhang/publications/ FLAIRS04ZhangH.Pdf. Diakses tanggal 20 Agustus 2014[6]Aribowo, T. 2009. Aplikasi Inferensi Bayespada Data Mining terutama PatternRecognition,. Skripsi. Departemen TeknikInformatika, Institut Teknologi Bandung.Bandung.

Indonesian