Sistem Pakar Gangguan Menstruasi dengan Metode Teorema Bayes
DOI:
https://doi.org/10.55606/juisik.v5i3.1748Keywords:
Bayes’ Theorem, Expert System, Menstrual Disorder Diagnosis, Probabilistic Diagnosis, Reproductive HealthAbstract
Advancements in information technology have brought significant impacts in the healthcare sector, particularly in the medical diagnosis process. Expert systems, as a technological innovation, mimic the capabilities of human experts in making decisions based on knowledge bases and inference rules. The development of expert systems aims to improve the efficiency and accuracy of diagnosis, especially when facing uncertainty and variations in clinical data. This system integrates symptom data, diseases, and prior probabilities derived from epidemiological studies and expert medical experience. In this study, the author designed and implemented an expert system for diagnosing menstrual disorders based on the Bayes’ Theorem method. The system utilizes main components such as a knowledge base, inference engine, and an intuitive user interface. The system workflow begins with the collection of symptom data, calculating probabilities using Bayes’ Theorem, and ultimately delivering probabilistic diagnoses presented informatively to the user. Testing the system demonstrated satisfactory accuracy in identifying menstrual disorders such as menorrhagia, dysmenorrhea, and premenstrual syndrome (PMS). The results show that applying Bayes’ Theorem enhances system reliability in managing data uncertainty and provides diagnosis recommendations based on probability. This system is expected to serve as an effective tool for healthcare professionals and patients for early diagnosis of menstrual disorders while expanding access to accurate and trustworthy health information. Future development will focus on improving the knowledge base and integrating advanced technologies to maximize its benefits in reproductive health.
References
Agnesya, N. (2023). Hubungan beban kerja dengan stres kerja pada pegawai tenaga kesehatan di Puskesmas Lubuk Pakam Kab. Deli Serdang. Universitas Medan Area.
Andika, S. (2025). Sistem informasi pemetaan dan diagnosa dini penyakit TBC menggunakan metode Naive Bayes di Kota Pangkalpinang. Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung.
Ardiansyah, A. (2022). Sistem pakar untuk mendeteksi kelainan kulit wajah menggunakan metode Teorema Bayes: Studi kasus di Klinik Kecantikan Snowhite Beauty Care Malang. Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Azzahra, N. D., & Desiani, A. (2023). Sistem pakar diagnosis penyakit ginekologi menggunakan metode Certainty Factor. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 11(3). https://doi.org/10.23960/jitet.v11i3.3063
Dewi, I. N., Sambas, E. K., & Hersoni, S. (2021). Gambaran efek samping penggunaan alat kontrasepsi dalam rahim pada pasangan usia subur. Journal of BTH Nursing, 1(1).
Fadillah, A. N., & Puspitasari, D. I. (2023). Hubungan kebiasaan konsumsi fast food dan tingkat stres dengan siklus menstruasi pada mahasiswi Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Muhammadiyah Surakarta: The correlation between fast food consumption habits and stress levels with menstrual cycle in female students Faculty of Health Sciences Universitas Muhammadiyah Surakarta. Jurnal Diskursus Ilmiah Kesehatan, 1(1), 25-34. https://doi.org/10.56303/jdik.v1i1.104
Fanny, N., & Andriani, L. (2021). SMART teleconsulting penyakit gangguan kesuburan manusia. Prosiding Seminar Informasi Kesehatan Nasional, 201-208.
Febrianti, V. N. L., & Handayani, Y. (2023). Hubungan status gizi dan usia menarche dengan kejadian dismenore pada remaja putri di SMP Negeri 3 Jember. Universitas dr. SOEBANDI.
Hadi, W. N., & Suhartini, T. (2024). Sistem pakar diagnosa penyakit akibat virus pada manusia menggunakan metode Teorema Bayes. Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual, 9(2), 488-498. https://doi.org/10.28926/briliant.v9i2.1676
Hakim, M. (2020). Sistem pakar mengidentifikasi penyakit alat reproduksi manusia menggunakan metode forward chaining. TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan Multimedia, 1(1), 59-67. https://doi.org/10.46764/teknimedia.v1i1.16
Harto, B., Dwiwijaya, K. A., Afriyadi, H., Rusgowanto, F. H., Masrizal, M., Pambudi, A., & Suhardi, A. R. (2023). Sistem informasi bisnis. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
IISKA, R. (2023). Asuhan kebidanan kesehatan reproduksi dengan desminore di PMB Hj. Sahara Kecamatan Padang Sidempuan Selatan di Kota Padang Sidempuan tahun 2023.
Ismail, I., Nursakti, N., & Suwandi, S. (2024). Sistem pakar mendiagnosa penyakit mata menggunakan metode forward chaining pada Rusd Latemmamala Soppeng. Jurnal RISTER: Riset Sistem Cerdas, 1(1), 1-6. https://doi.org/10.58794/santi.v3i1.397
Jaelani, A., & Akbar, R. (2025). Perancangan sistem pakar berbasis web untuk menentukan kerusakan komputer menggunakan metode Certainty Factor. Journal of Computer Science and Information Technology, 1(1), 26-32. https://doi.org/10.70716/jocsit.v1i1.188
Karim, A., Esabella, S., Kusmanto, K., Suryadi, S., & Purba, E. (2023). Penerapan metode Teorema Bayes dalam mendiagnosa penyakit autoimun. Build. Informatics, Technol. Sci., 5(1), 254-263. https://doi.org/10.47065/bits.v5i1.3407
Kushariyadi, K., Apriyanto, H., Herdiana, Y., Asy'ari, F. H., Judijanto, L., Pasrun, Y. P., & Mardikawati, B. (2024). Artificial intelligence: Dinamika perkembangan AI beserta penerapannya. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
Kusmanto, K., Esabella, S., Karim, A., Nasution, M. B. K., & Hidayatullah, M. (2025). Studi perbandingan metode Dempster-Shafer dan Teorema Bayes dalam sistem pakar diagnosa penyakit sistem pernapasan.
Lestari, L. (2023). BAB 3 Reproduksi pada wanita. Epidemiologi Kesehatan Reproduksi, 27.
Napitu, P. (2024). Penerapan sistem pakar berbasis web untuk diagnosa gangguan kehamilan pada wanita. Prodi Teknik Informatika.
Nurbaety, S. S., Nisa, H. K., Keb, S. T., Keb, M., Manalu, B. A. B., Khoiroh, B. N., Keb, S., & Keb, M. (2024). Buku ajar masalah dan gangguan pada sistem reproduksi. Nuansa Fajar Cemerlang.
Pamungkasari, P. D. (2025). Buku ajar kecerdasan artifisial teori dan implementasi praktis. Global Kreatif Media.
Putri, N. A., Siregar, M., Perwitasari, I. D., & Mayasari, S. (2024). Aplikasi diagnosa penyakit dan hama pohon aren (Arenga Pinnata) dengan metode Certainty Factor. Serasi Media Teknologi.
Putri, N. F., Anggraeni, D., & Putri, P. (2024). Teknik forward chaining dalam sistem pakar mendeteksi penyakit gangguan kesehatan mental. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(2), 700-712. https://doi.org/10.51454/decode.v4i2.493
Rahayu, P. W., Judijanto, L., Syaddad, H. N., Apriyanto, A., & Adawiyah, R. (2025). Pengantar sistem pakar: Teori dan implementasi. PT. Green Pustaka Indonesia.
Rianto, S., Yudianto, D., Yuana, F., & Dardiri, A. A. (2024). Penelitian berdaya AI: AI senjata rahasia baru ilmuwan merubah dunia. Media Nusa Creative (MNC Publishing).
Rifqi, M. N., & Iskandar, A. (2023). Analisa sistem pakar menggunakan algoritma Teorema Bayes untuk mendiagnosa penyakit Fibrodysplasia Ossificans Progressiva (FOP). Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 4(4), 797-805. https://doi.org/10.47065/josyc.v4i4.4041
Saputra, A. M. A., Kharisma, L. P. I., Rizal, A. A., Burhan, M. I., & Purnawati, N. W. (2023). Teknologi informasi: Peranan TI dalam berbagai bidang. PT. Sonpedia Publishing Indonesia.
Simamora, H. G., Sianturi, E., & Zebua, L. I. T. (2025). Hubungan konsumsi fast food dan stres dengan siklus menstruasi mahasiswa asrama St. Agnes Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Santa Elisabeth Medan tahun 2025. Inovasi Pembangunan: Jurnal Kelitbangan, 13(2).
Solihin, O., Sos, S., Kom, M. I., & Abdullah, A. Z. (2023). Komunikasi kesehatan era digital: Teori dan praktik. Prenada Media.
Supiyan, D. (2025). Pengembangan sistem pakar untuk diagnosa penyakit diabetes melitus menggunakan metode forward chaining. Bit-Tech, 7(3), 918-927. https://doi.org/10.32877/bt.v7i3.2244
Syaharuddin, S. (2024). Integration of Bayesian methods in machine learning: A theoretical and empirical review. INSERT: Information System and Emerging Technology Journal, 5(2), 140-149. https://doi.org/10.23887/insert.v5i2.82710
Utami, U., Noviani, A., Putri, N. K. S. E., & Anggraini, Y. (2023). Kenali, cegah, dan atasi gangguan menstruasi. Penerbit NEM.
Yuliani, V., Khatimah, H., & Astuti, Y. L. (2022). Dampak pandemi COVID-19 pada kesehatan mental wanita hamil: Tinjauan literatur. INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi, 1(4), 353-367. https://doi.org/10.55123/insologi.v1i4.605
Zulfah, Z., Astuti, A., & Ediputra, K. (2024). Teorema Bayes; Statistika Matematika Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin. Cendekia: Jurnal Ilmiah Multidisiplin, 1(1), 9-14.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
