IMPLEMENTATION OF NAIVE BAYES ALGORITHM DALAM MEMPREDIKSI PENYAKIT LAMBUNG PADA KLINIK STEFANUS MEDIKA

• KOMANG MERI DIAN AYU DIANA, RYAN VINSEN RYADI, METTRI FRANSI

---

ABSTRAK

Lambung adalah sebuah organ pencernaan yang berfungsi sebagai tempat untuk menyimpan makanan, dan mencerna makanan menjadi ukuran yang lebih kecil yang kemudian akan diproses oleh tubuh agar menjadi energi. Penyakit pada lambung memiliki gejala yang berbeda dan ada pula yang memiliki gejala yang serupa, penyakit pada lambung adalah sebuah penyakit yang sering dialami oleh masyarakat. Penyakit ini biasanya disebabkan oleh pola makan yang kurang baik. Untuk mengetahui jenis penyakit lambung apa yang sedang di derita, pasien harus melakukan pemeriksaan diri ke rumah sakit atau ke klinik, namun karena keterbatasan waktu untuk melakukan pemeriksaan kerumah sakit atau ke klinik. Oleh karen itu pada Klinik Stefanus Medika diperlukan sebuah metode dan tools yang mampu memprediksi penyakit pada lambung dengan mempertimbangkan gejala yang diderita oleh pasien, sehingga akan mempermudah proses dalam memprediksi penyakit pada lambung. Algoritma Naive Bayes merupakan salah satu algoritma dari metode klasifikasi data mining yang dapat digunakan untuk memprediksi penyakit pada lambung, karena telah dibuktikan melalui penerapan pada tools rapidminer dengan memperoleh hasil akurasi yang baik.

KATA KUNCI

Naive Bayes,Algoritma

---

DAFTAR PUSTAKA

[1]      Misnadiarly, Mengenal Penyakit Organ Cerna: Gastritis (Dyspepsia atau Magg), Infeksi Mycrobacteria pada Ulcer Gastrointestinal, Pertama. Jakarta: Yayasan Pustaka Obor Indonesia, 2009.

[2]      T. P. Wicaksono, N. Hidayat, and B. Rahayudi, “Implementasi Metode Naive Bayes Pada Diagnosis Penyakit Lambung,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 1, pp. 227–232, 2019.

[3]      A. M. Siregar and A. Puspabhuana, Data mining: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan Rapid Miner, Pertama. Surakarta: CV Kekata Group, 2017.

[4]      E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi, Pertama. Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2020.

[5]      B. Santoso and A. Umam, Data Mining dan Big Data Analiytics: Teori dan Implementasi Menggunakan Phyton dan Apache, Kedua. Yogyakarta: Penebar Media Pustaka, 2018.

[6]      Minarni and P. Irawan, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Lambung,” J. TEKNOIF, vol. 7, no. 2, pp. 115–123, 2019.

[7]      Y. A. I. Nanda and B. W. Sari, “Naive Bayes Algorithm Implementation To Detect Human Personality Disorders,” J. Techno Nusa Mandiri, vol. 17, no. 1, pp. 9–16, 2020.

[8]      N. Hikmah and L. Utammimah, “Pemanfaatan Metode Naïve Bayes Classifier dalam Pembuatan Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Kelamin,” J. ENERGY, vol. 7, no. 2, pp. 50–55, 2017.

[9]      N. D. Prayoga, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Sistem Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 8, pp. 2666–2671, 2018.

[10]    E. P. Lestari, J. Wiyono, and E. Candrawati, “Pola Makan Salah Penyebab Gastritis Pada Remaja,” Nurs. News (Meriden)., vol. 1, no. 2, pp. 143–151, 2016.

[11]    R. Ausrianti and Nurleni, “Hubungan pola makan dan faktor stress dengan kejadian gastritis di poliklinik penyakit dalam RSUP Dr. M Jamil Padang tahun 2018,” Menara ilmu, vol. 13, no. 4, pp. 105–112, 2019.

[12]    A. Amrin and H. Saiyar, “Aplikasi Diagnosa Penyakit Tuberculosis Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurikom, vol. 5, no. 5, pp. 498–502, 2018.

[13]    A. Anggito and S. Johan, Metode Penelitian Kualitatif, Pertama. Sukabumi: CV Jejak, 2018.