Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Lambung Menggunakan Naïve Bayes dengan Prior Klinis untuk Klasifikasi Gastritis, GERD, dan Dispepsia
-
Fatma Sari
*
Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Sleman,
Indonesia
- Agus Sidiq Purnomo Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Sleman, Indonesia (*) Corresponding Author
Abstract
Penyakit lambung seperti gastritis, gastroesophageal reflux disease (GERD), dan dispepsia merupakan gangguan yang sering dialami masyarakat dengan karakteristik gejala yang saling mirip, sehingga menyulitkan proses diagnosis awal secara tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar yang dapat membantu mengidentifikasi jenis penyakit lambung berdasarkan gejala yang dialami pengguna. Sistem dibangun dengan memanfaatkan metode Naïve Bayes yang disesuaikan melalui pemberian penekanan pada tingkat kepentingan gejala, sehingga setiap gejala tidak dianggap memiliki pengaruh yang sama dalam proses penentuan hasil. Basis pengetahuan disusun dari 25 gejala yang diperoleh melalui kajian literatur dan validasi pakar, serta didukung oleh data rekam medis untuk membentuk dasar perhitungan. Pengujian dilakukan menggunakan 30 data uji yang telah diverifikasi oleh pakar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan 27 data dengan benar, sehingga diperoleh tingkat akurasi sebesar 90%. Ketidaksesuaian hasil terjadi pada beberapa kasus dengan kombinasi gejala yang sangat mirip antar penyakit. Secara umum, sistem mampu memberikan hasil diagnosis yang cukup mendekati dengan pertimbangan pakar serta menyajikan tingkat keyakinan untuk setiap kemungkinan penyakit. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu mengenali kemungkinan penyakit lambung sejak awal berdasarkan gejala yang dialami.
Downloads
References
A. Abdillah, E. Ismaredah, and A. M. Sidiq, “Implementasi Sistem Pakar Diagnosis Awal Penyakit Lambung Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 5, no. 4, pp. 1559–1569, 2025, doi: https://doi.org/10.57152/malcom.v5i4.2226.
S. Pecere, S. M. Milluzzo, G. Esposito, E. Dilaghi, A. Telese, and L. H. Eusebi, “Applications of Artificial Intelligence for the Diagnosis of Gastrointestinal Diseases,” MDPI, pp. 1–13, 2021, doi: https://doi.org/10.3390/diagnostics11091575.
X. Sun et al., “Application of Machine Learning in the Diagnosis of Early Gastric Cancer Using the Kyoto Classification Score and Clinical Features Collected from Medical Consultations,” MDPI, 2024, doi: https://doi.org/10.3390/bioengineering11100973.
K. Polotskaya, C. S. Muñoz-valencia, A. Rabasa, J. A. Quesada-rico, D. Orozco-beltrán, and X. Barber, “Bayesian Networks for the Diagnosis and Prognosis of Diseases : A Scoping Review,” Mach. Learn. Knowl. Extr., vol. 6, no. 2, pp. 1243–1262, 2024, doi: https://doi.org/10.3390/make6020058.
S. Setiyani, P. T. Prasetyaningrum, S. Informasi, T. Informasi, U. Mercu, and B. Yogyakarta, “Penerapan Metode Naive Bayes Clasifier Pada Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Lambung,” J. Sist. Inf. dan Bisnis Cerdas, vol. 14, no. 2, pp. 117–126, 2021, doi: Implementasi Sistem Pakar untuk Diagnosis Penyakit Lambung.
S. Aminah, S. T. Saniman, M. Kom, and R. M. Spd, “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Asam Lambung Menggunakan Metode Teorema Bayes,” J. Cyber Tech, vol. 4, no. 1, 2021, doi: https://doi.org/10.53513/jct.v4i1.2406.
D. Nababan, H. H. Ullu, and B. Baso, “Implementasi Teorema Bayes Pada Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Asam Lambung Berbasis Website,” J. Ilmu Komput. Dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 182–192, 2024, doi: https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2843.
& P. A. I. Edhy Poerwandono, “Expert System For Diagnosis of Hypertension Disease Using Naive Bayes Method,” Modem J. Inform. dan Sains Teknol., vol. 3, no. 2, pp. 30–41, 2025, doi: https://doi.org/10.62951/modem.v3i2.386.
F. T. Zohra, “Prediction of Different Diseases and Development of a Clinical Decision Support System using Naïve Bayes Classifier,” Int. J. Res. Appl. Sci. Eng. Technol., vol. 8, no. V May, 2020, doi: http://doi.org/10.22214/ijraset.2020.5002.
S. F. H. Rachma, Shindy Millati, M. Nishom, “Gastric Disease Diagnostic Expert System Application Using the Fuzzy Mamdani Method,” vol. 5, no. 2, pp. 104–114, 2023, doi: https://doi.org/10.20895/inista.v5i2.1057.
S. K. Egereonu, N. Ekedebe, A. I. Otuonye, C. Etus, E. C. Amadi, and U. U. Egereonu, “Development of an Expert System for Diagnosing Musculoskeletal Disease,” Int. J. Intell. Inf. Syst., vol. 13, no. 4, pp. 78–93, 2024, doi: 10.11648/j.ijiis.20241304.12.
A. Anggilina and A. Eviyanti, “Web-Based Expert System for Diagnosing Gastric Disease Using Bayes Theorem Method Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode Teorema Bayes Berbasis Web,” Procedia Eng. Life Sci., vol. 1, no. 2, 2021, doi: https://doi.org/10.21070/pels.v1i2.944.
D. Ranti, A. Desiani, S. Yahdin, and S. Lamin, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode Certainty Factor,” J. Teknol., vol. 23, no. 2, pp. 70–77, 2023, [Online]. Available: https://e-jurnal.pnl.ac.id/teknologi/article/view/3887
W. Hidayatullah, Salman, and L. D. Bakti, “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit ISPA Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis WEB Pada Puskesmas Teratak,” J. Kecerdasan Buatan dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 32–42, 2023, doi: https://doi.org/10.69916/jkbti.v2i1.13.
J. I. Panjiwijanarko, N. A. Prasetyo, and A. D. Septiadi, “Implementasi Metode Naive Bayes dan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Untuk Diagnosa Awal Penyakit Gigi dan Mulut,” Antivirus J. Ilm. Tek. Inform., vol. 18, no. 2, pp. 324–337, 2025, doi: https://doi.org/10.35457/antivirus.v18i2.3290.
Musdhalifah, Iddrus, and E. Mulyadi, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Mendiagnosis Tingkat Deprese Mahasiswa Akhir Dalam Penelitian Ilmiah di Universitas Wirajaja,” J. Adv. Res. Inform., vol. 4, no. 1, pp. 1–14, 2025, doi: https://doi.org/10.24929/jars.v4i1.4451.
Q. N. Azizah, D. Puspitasari, S. H. Sukmana, and E. D. Sikumbang, “Pendekatan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Diabetes,” J. Infortech, vol. 7, no. 2, 2025, doi: https://doi.org/10.31294/infortech.v7i2.11397.
N. Ramadhan and R. K. Ramli, “Naïve bayes algorithm for early diagnosis of non-communicable diseases,” IDSS, vol. 8, no. 3, pp. 124–133, 2025, doi: https://doi.org/10.35335/idss.v8i3.306.
Z. Zhang, J. Li, W. Zheng, S. Tian, Y. Wu, and Q. Yu, “Research on Diagnosis Prediction of Traditional Chinese Medicine Diseases Based on Improved Bayesian Combination Model,” Evid. Based. Complement. Alternat. Med., vol. 2021, no. 1, 2021, doi: https://doi.org/10.1155/2021/5513748.
N. Afni, A. Salim, and Y. I. Maulana, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Lambung,” J. Inf. Syst. Comput., vol. 5, no. 2, pp. 524–531, 2021, doi: https://doi.org/10.52362/jisicom.v5i2.659.
H. A. Febriani and D. P. Wijaya, “Expert System for Diagnosis of Gastric Diseases Using Web-Based Employment Factors Method Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Lambung Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. October, pp. 1290–1300, 2024, doi: https://doi.org/10.57152/malcom.v4i4.1402.
E. M. Prawestina, M. G. Rohman, and M. R. Zamroni, “Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Pencernaan Balita Dengan Metode Naive Bayes,” Stain. Nas. Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 23–28, 2024, doi: https://doi.org/10.29407/stains.v3i1.4079.
N. A. Zaidi, M. J. Carman, and G. I. Webb, “Alleviating Naive Bayes Attribute Independence Assumption by Attribute Weighting,” J. Mach. Learn. Res., vol. 14, pp. 1947–1988, 2013, [Online]. Available: https://jmlr.org/papers/volume14/zaidi13a/zaidi13a.pdf
A. I. Azmi, C. Lamasitudju, and R. Azhar, “Klasifikasi penyakit gastritis menggunakan algoritma naive bayes dan k-nearest neighbor (knn) di puskesmas totikum selatan kabupaten banggai kepulauan,” JIPI(Journal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 10, no. 4, pp. 3429–3440, 2025, doi: https://doi.org/10.29100/jipi.v10i4.6402.
Bila bermanfaat silahkan share artikel ini
Berikan Komentar Anda terhadap artikel Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Lambung Menggunakan Naïve Bayes dengan Prior Klinis untuk Klasifikasi Gastritis, GERD, dan Dispepsia
Pages: 108-118
Copyright (c) 2026 Fatma Sari, Agus Sidiq Purnomo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).
