Implementasi Metode Naïve Bayes Pada Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tuberculosis

Dewi Sri Wulandari; M. Ghofar Rohman

doi:10.29407/gj.v7i3.21054

Authors

Dewi Sri Wulandari Universitas Islam Lamongan
M. Ghofar Rohman Universitas Islam Lamongan

DOI:

https://doi.org/10.29407/gj.v7i3.21054

Keywords:

Tuberculosis, Expert sistem, Expert, Naive bayes

Abstract

Tuberculosis adalah infeksi menular yang disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. Penyakit ini paling sering menyerang paru-paru, tetapi sekitar sepertiga dari penyakit ini menyerang organ lain di dalam tubuh dan ditularkan dari orang ke orang melalui droplet nuklei di udara. Untuk mempermudah pasien dalam mengenali penyakit tuberculosis maka diperlukan sebuah aplikasi yang dapat membantu mendiagnosa penyakit tuberculosis yaitu sistem pakar. Sistem pakar adalah kecerdasan buatan dalam ilmu komputer, seperti di bidang ilmiah lainnya. Secara umum, sistem pakar mencoba menggunakan komputer untuk menggali pemahaman manusia guna memecahkan masalah yang sering dilakukan oleh para pakar. Pakar adalah seseorang yang memiliki kompetensi dalam bidang tertentu, yaitu seorang ahli yang memiliki pengetahuan atau keahlian tertentu dalam bidang tersebut. Sistem pakar memiliki beberapa keunggulan dibandingkan keahlian manusia karena terjangkau, tahan lama, konsisten, cepat, dan dapat ditiru. Keahlian manusia bersifat sementara, tidak dapat diprediksi, mahal, dan lambat untuk diproses dan dikembangkan. Metode yang digunakan dalam permasalahan ini yaitu Naïve bayes. Metode Naive Bayes adalah teknik klasifikasi berdasarkan probabilitas dan statistik. Metode ini dapat memprediksi peluang masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu. Metode Naive Bayes memungkinkan Anda melakukan perhitungan untuk setiap pengambilan keputusan dengan menghitung nilai probabilitas berdasarkan kondisi keputusan. Uji coba sistem menggunakan sebanyak 22 data pasien penyakit tuberculosis. Dari hasil percobaan presentase kesesuaian diagnosa sebesar

References

O. Abriansyah, “Analisis Faktor Risiko Terhadap Kejadian TB Paru Di Wilayah Kerja Puskesmas Bungamas Kec. Kikim Timur Kab. Lahat Tahun 2021,” J. Kepetawatan, vol. 14, no. 2, pp. 56–61, 2021.

H. R. Hidayat and W. Wiguna, “Aplikasi Diagnosa Penyakit Tuberculosis Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Android,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform., vol. 3, no. 1, pp. 20–29, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.331.

Rita Erni, Widiastuti Eni, Mujiastuti Rully, Zendy Septa, and Rahayu Sri Herdiana, “Edukasi Pokemon Tb Berbasis Media Sosial TentangPencegahan Tuberkulosis Pada Siswa Smp Ditengah Pandemik Covid 19,” J. Pengabdi. Masy. Tek., vol. 4, no. 2, pp. 110–116, 2022, doi: 10.24853/jpmt.4.2.110-116.

H. Sastypratiwi and R. D. Nyoto, “Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review,” vol. 6, no. 2, pp. 250–257, 2020.

N. Nafi’iyah and E. Setyati, “Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit yang Disebabkan Nyamuk dengan Metode Forward Chainning,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 6, no. 2, pp. 20–25, 2012.

A. Masruri, “Linearitas Ijazah,” Pendidik. Islam, vol. 1, no. 2, pp. 197–217, 2019.

A. Sembiring, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Sistem Pakar Berbasis Mobile Untuk Diagnosis Penyakit Ginjal Menggunakan Metode Forward Chaining,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 6, no. 1, pp. 139–148, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1932.

M. G. Rohman, “Sistem Pakar Diagnosa Virus Influenza Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web,” Joutica, vol. 5, no. 2, p. 367, 2020, doi: 10.30736/jti.v5i2.449.

S. Alim, P. P. Lestari, and R. Rusliyawati, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kakao Menggunakan Metode Certainty Factor Pada Kelompok Tani Pt Olam Indonesia (Cocoa) Cabang Lampung,” J. Data Min. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 1, p. 26, 2020, doi: 10.33365/jdmsi.v1i1.798.

P. Septiani, I. Pratiwi, M. G. Rohman, and M. Sholihin, “Sistem Pakar Penyakit Telinga Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 7, no. 2, pp. 70–82, 2023.

M. Yanto, Y. Khairiazaz, and K. Kunci, “Komparasi Metode Naive Bayes dan Certainty Factor untuk Mendiagnosa Penyakit Anemia Pendahuluan Metode Penelitian,” vol. 19, pp. 1–8, 2020.

A. Pebdika, R. Herdiana, and D. Solihudin, “Klasifikasi Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk Menentukan Calon Penerima Pip,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 452–458, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6303.

M. Sholih ’afif, M. Muzakir, M. I. Al, and G. Al Awalaien, “Text Mining Untuk Mengklasifikasi Judul Berita Online Studi Kasus Radar Banjarmasin Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 08, no. 2, pp. 199–208, 2021.

Safwandi, “Analisis Perancangan Sistem Informasi Sekolah Menengah Kejuruan 1 Gandapura Dengan Model Diagram Konteks Dan Data Flow Diagram,” J. Teknol. Terap. Sains, vol. 2, no. 2, pp. 1–5, 2021.

M. Muliadi, M. Andriani, and H. Irawan, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PEMESANAN KAMAR HOTEL BERBASIS WEBSITE (WEB) MENGGUNAKAN DATA FLOW DIAGRAM (DFD),” JISI J. Integr. Sist. Ind., vol. 7, no. 2, p. 111, 2020, doi: 10.24853/jisi.7.2.111-122.

F. Soufitri, “Perancangan Data Flow Diagram Untuk Sistem Informasi Sekolah (Studi Kasus Pada Smp Plus

Terpadu),” Ready Star, vol. 2, no. 1, pp. 240–246, 2019.

A. Makhi and A. C. Fauzan, “Sistem Informasi Manajemen Administrasi Pada Lembaga Sertifikasi Profesi P1 Universitas Nahdlatul Ulama Blitar Menggunakan Model Rapid Application Development,” J. Apl. Teknol. Inf. dan Manaj., vol. 3, no. 1, pp. 21–34, 2022, doi: 10.31102/jatim.v3i1.1423.

R. Arianto et al., “INVENTORY PADA CV WIJAYA LAS KEDIRI MENGGUNAKAN MODEL WATERFALL,” vol. 20, no. 2, 2021.

T. K. Nasikhin, W. Hayuhardhika, N. Putra, and D. Pramono, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Reservasi Tour and Travel Menggunakan Metode OOAD Pada Warok Tour and Travel,” vol. 3, no. 11, pp. 10659–10666, 2019.