CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058

## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit ISPA Melalui
Integrasi Metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors
Dimas Ariwibowo Putra *1
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Email : * 1 dimasariputra15@gmail.com

## Abstrak
Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  merupakan  salah  satu  masalah  kesehatan yang  umum  di  seluruh  dunia,  menyebabkan  dampak  serius  pada  individu  dan  masyarakat. Untuk membantu dalam diagnosis dini ISPA, sebuah sistem pakar telah dikembangkan. Sistem ini  menggunakan  integrasi  metode  Naive  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbors  (K-NN)  untuk menganalisis  gejala-gejala  yang  diberikan  oleh  pengguna  dan  memberikan  diagnosis  yang akurat.  Metode  Naive  Bayes  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  masing-masing  gejala terhadap  berbagai  penyakit  ISPA,  sementara  K-NN  digunakan  untuk  menemukan  pola  dan hubungan  antara  gejala-gejala  yang  diberikan.  Integrasi  kedua  metode  ini  memungkinkan sistem  untuk  memanfaatkan  kelebihan  dari  masing-masing,  meningkatkan  akurasi  dan keandalan  diagnosa.  Sistem  ini  telah  diuji  menggunakan  dataset  gejala  ISPA  dan  hasilnya menunjukkan kemampuan sistem dalam memberikan diagnosa yang cepat dan akurat. Dengan demikian,  pengembangan  sistem  pakar  ini  diharapkan  dapat  membantu  tenaga  medis  dalam diagnosis  dini  ISPA,  sehingga  pengobatan  dan  tindakan  pencegahan  dapat  dilakukan  dengan lebih efektif.
Kata Kunci — Sistem Pakar, Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA), Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Integrasi Metode

## Abstract
Acute Respiratory Infections (ISPA) is one of the common health problems worldwide, causing serious  impacts  on  individuals  and  communities.  To  assist  in  the  early  diagnosis  of  ISPA,  an expert  system  has  been  developed.  This  system  utilizes  the  integration  of  Naive  Bayes  and  K- Nearest  Neighbors  (K-NN)  methods  to  analyze  the  symptoms  provided  by  users  and  provide accurate  diagnoses.  The  Naive  Bayes  method  is  used  to  calculate  the  probability  of  each symptom  for  various  ISPA  diseases,  while  K-NN is  used  to  identify  patterns  and relationships among the given symptoms. The integration of these two methods allows the system to leverage the  strengths  of  each,  improving  accuracy  and  reliability  of  diagnosis.  The  system  has  been tested using ISPA symptom datasets, and the results demonstrate the system's ability to provide rapid and accurate diagnoses. Thus, the development of this expert system is expected to assist medical  professionals  in  the  early  diagnosis  of  ISPA,  enabling  more  effective  treatment  and preventive measures.
Keywords — Expert  System,  Acute  Respiratory Tract  Infection  (ISPA),  Naive  Bayes,  K-Nearest Neighbors, Diagnosis, Method Integration

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan di bidang teknologi telah memberikan dampak yang signifikan di berbagai sektor,  termasuk  sektor  kesehatan  telah  sangat  dipengaruhi  oleh  kemajuan  teknologi.  Dalam bidang  kesehatan,  penerapan  sistem  pakar  merupakan  perkembangan  yang  paling  menonjol.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
Sistem  pakar  merupakan  sebuah  sistem  komputer  yang  dirancang  untuk  meniru  kecerdasan manusia dalam mengambil keputusan pada suatu domain tertentu (Sindar & Maryana, 2019).
Infeksi Saluran Pernapasan Akut merupakan masalah kesehatan yang sering terjadi. ISPA disebabkan oleh berbagai faktor, mulai dari virus hingga bakteri, dan dapat menimbulkan gejala ringan  hingga  parah.  Dalam  menangani  ISPA,  diagnosa  dini  penting  di  lakukan  untuk memberikan  pengobatan  yang  tepat.  Namun,  proses  diagnosa  seringkali  memerlukan pengetahuan  medis  yang  mumpuni  dan  dapat  memakan  waktu  serta  biaya  yang  tidak  sedikit. Dengan  kemajuan  teknologi,  sistem  pakar  telah  terbukti  menjadi  solusi  yang  efektif  dalam membantu  diagnosa  penyakit  dengan  cepat  dan  akurat.  Integrasi  metode Naive  Bayes dan K- Nearest  Neighbors dapat  meningkatkan  ketepatan  diagnosa,  karena  masing-masing  metode memiliki  keunggulan  tersendiri  dalam  menganalisis  data  gejala  dan  memberikan  prediksi penyakit. Tujuan dari penggabungan ini adalah untuk mengoptimalkan proses diagnosa penyakit ISPA  dengan  memanfaatkan  kelebihan  dan  keunikan  masing-masing  metode  tersebut.  Metode Naive Bayes memanfaatkan probabilitas untuk  menghitung  kemungkinan penyakit berdasarkan gejala,  sementara  KNN  akan  mempertimbangkan  kesamaan  gejala  dengan  dataset  yang  ada. Implementasi sistem pakar berbasis website yang mengintegrasikan metode Naive Bayes dan K- Nearest  Neighbors untuk  mendiagnosa  ISPA  diharapkan  akan  memberikan  kontribusi  yang signifikan dalam mempermudah diagnosa, memberikan informasi yang akurat,  dan mengurangi waktu dalam proses penanganan ISPA.
Dalam  konteks  ini,  penggunaan  teknologi  Sistem  Pakar  dengan  Integrasi  metode Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbors melalui platform berbasis website dapat  menjadi  solusi  yang efektif.  Sistem  ini  memungkinkan  analisis  gejala-gejala  ISPA,  memfasilitasi  diagnosa  yang cepat  dan  tepat.  Diagnosa  penyakit  ISPA  merupakan  aspek  kunci  dalam  pelayanan  kesehatan. Diagnosa  adalah  salah  satu  domain  yang  dapat  sangat  diuntungkan  dari  implementasi  sistem pakar.    Identifikasi  dini  penyakit  yang  berkaitan  dengan  saluran  pernapasan  memainkan  peran vital  dalam  upaya  pencegahan  dan  pengobatan  yang  tepat.  Namun,  diagnosa  penyakit  sering kali  bergantung  pada  pengetahuan  dan  pengalaman  medis  dari  para  profesional  kesehatan. Aplikasi sistem pakar ini akan memulai alur kerja dengan mengisi data diri pasien dan memilih gejala  yang  dikeluhkan.  Kemudian,  halaman  hasil  diagnosa  akan  ditampilkan  untuk  melihat hasil  diagnosa,  di  mana  solusi  dan  hasil  perhitungan  akan  diberikan  untuk  membantu menentukan  diagnosa  yang  tepat.  Diharapkan  alur  yang  sederhana  ini  mudah  digunakan  dan membantu  penderita  atau  orang  awam  memahami  jenis  penyakit  dan  penyembuhannya berdasarkan gejalanya. (Murni & Riandari, 2018).
Meskipun  potensi  sistem  pakar  dalam  diagnosis  penyakit  saluran  pernapasan  sangat menjanjikan,  kajian  yang  memadai  terkait  implementasi  metode Naive  Bayes dan K-Nearest Neighbors dalam domain kesehatan masih terbatas. Fokus utama penelitian ini adalah penyakit saluran  pernapasan,  jadi  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali  dan  menerapkan  potensi teknologi sistem pakar dengan mengintegrasikan metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors untuk  diagnosis  penyakit  saluran  pernapasan.  Diharapkan  bahwa  penerapan  sistem  pakar  ini akan  membantu  menemukan  penyakit  pada  tahap  awal,  memberikan  rekomendasi  diagnosis yang cepat, dan membantu tenaga medis melakukan pengobatan yang lebih tepat dan efektif.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam tahap penelitian, proses akan melibatkan serangkaian langkah yang terdiri dari :
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058

## Gambar 1 Alur Tahapan penelitian
Pada Gambar 1 Terdapat alur tahapan penelitian yang pertama Penilaian keadaan, Akusisi pengetahuan, Tahapan rancangan aplikasi, Tahapan pengujian dan Tahapan dokumentasi

## 2.1 Penilaian Keadaan (Assesment)
Penilaian Keadaan merupakan tahap awal dalam penelitian  di  mana dilakukan  evaluasi atau  analisis  menyeluruh  terhadap  kondisi  yang  ada.  Ini  melibatkan  pengumpulan  informasi, data,  dan  evaluasi  mendalam  mengenai  situasi  yang  akan  diteliti.  Penilaian  keadaan  bertujuan untuk  memahami  konteks,  masalah,  atau  kondisi  yang  menjadi  fokus  penelitian  serta menentukan arah dan langkah selanjutnya yang akan diambil dalam proses penelitian.

## 2.2 Akusisi Pengetahuan (Knowladge Acqusition)
Akuisisi  Pengetahuan  merujuk  pada  proses  pengumpulan  informasi  dan  pengetahuan yang  relevan  yang  diperlukan  untuk  penelitian.  Tahap  ini  melibatkan  pengambilan  data, informasi,  dan  pengetahuan  dari  berbagai  sumber  yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk pengembangan  penelitian  lebih  lanjut.  Hal  ini  meliputi  wawancara  dengan  ahli,  studi  literatur, serta  pengumpulan  data  dari  berbagai  sumber  yang  diperlukan  guna  memperoleh  pemahaman yang lebih mendalam terkait topik yang sedang diteliti.

## 2.3 Tahapan Perancangan Aplikasi (Design)
Tahapan Perancangan Aplikasi merupakan fase di mana rancangan atau desain aplikasi atau  sistem  dikembangkan.  Pada  tahap  ini,  spesifikasi  teknis,  struktur,  dan  rencana implementasi  sistem  atau  aplikasi  dibuat.  Ini  melibatkan  penentuan  rancangan  tata  letak, fungsionalitas,  dan  komponen-komponen  sistem  yang  akan  dikembangkan.  Perancangan aplikasi mencakup proses pemodelan sistem yang terperinci sebelum implementasi dilakukan.

## 2.4 Tahapan Pengujian (Testing)
Tahapan  Pengujian  merupakan  fase  di  mana  aplikasi  atau  sistem  yang  telah  dirancang akan  diuji  secara  menyeluruh.  Tujuan  dari  tahap  ini  adalah  untuk  memastikan  bahwa  sistem atau  aplikasi  berfungsi  sebagaimana  mestinya  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  ditetapkan sebelumnya. Berbagai skenario pengujian, uji fungsional, serta pengecekan keseluruhan sistem dilakukan untuk memastikan kinerja yang optimal sebelum dilakukan implementasi secara luas.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 2 Flowchart alur Testing aplikasi sistem pakar
Pada  Gambar  2  Terdapat flowchart alur  Testing  aplikasi  sistem  pakar  dimana  user menginput  data  diri  dan  juga  memberikan  keterangan  gejala  yang  sedang  di  alami  untuk menentukan  hasil  keakuratan  penyakit  yang  di  derita  menggunakan  integrasi  antara  metode Naïve bayes dan juga K-Nearest Neighbor .

## 2.5 Tahapan Dokumentasi (Documentation)
Tahapan  Dokumentasi  adalah  fase  di  mana  semua  informasi  terkait  penelitian  atau pengembangan  sistem  akan  didokumentasikan  secara rapi  dan  terperinci.  Ini  mencakup  proses penyusunan  berbagai  dokumen  seperti  laporan,  petunjuk  penggunaan,  spesifikasi  teknis,  dan catatan  penting  terkait  proses  penelitian  atau  pengembangan  aplikasi.  Dokumentasi  ini  penting untuk  menjaga  rekam  jejak  serta  memberikan  panduan  yang  jelas  terhadap  penggunaan  dan pengembangan aplikasi atau sistem yang telah dibuat.

## 2.6 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merujuk pada metode atau pendekatan yang digunakan untuk mengumpulkan  informasi  atau  data  yang  diperlukan  dalam  penelitian.  Beberapa  teknik  umum yang dapat digunakan meliputi:
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
Pada Gambar 3 merupakan alur pengumpulan data sebagai berikut :
a) Survei  :  Pengumpulan  data  melalui  wawancara  dengan  ahli  pakar  kesehatan  untuk mendapatkan data dan solusi terkait topik penelitian.
b) Studi  Literatur  :  Analisis  dan  pengumpulan  informasi  dari  sumber-sumber  tertulis  seperti jurnal  ilmiah,  buku,  dan  publikasi  terkait.  Tujuan  dari  studi  literatur  adalah  untuk memperluas  pemahaman  terhadap  topik  penelitian,  mengevaluasi  temuan  sebelumnya,  dan menyediakan dasar pengetahuan yang mendukung pengembangan penelitian lebih lanjut.
c) Observasi : Pengumpulan data dengan mengamati langsung terhadap perilaku, kejadian, atau fenomena yang terjadi dalam lingkungan. Dalam observasi, peneliti mengamati dengan teliti dan mencatat informasi yang relevan terkait dengan topik penelitian. Hal ini memungkinkan peneliti  untuk  memahami  situasi  yang  sedang  diamati  tanpa  mengganggu  atau  mengubah keadaan yang sedang diteliti.
d) Pengumpulan  Data  Sekunder  :  Menggunakan  data  yang  sudah  ada,  seperti  data  yang  telah dipublikasikan  sebelumnya  atau  data  dari  lembaga  terkait.  Hal  ini  memungkinkan penggunaan  kembali  informasi  yang  telah  ada  untuk  mendukung  atau  melengkapi  hasil penelitian yang sedang dilakukan.

## 2.7 Metode Naive Bayes
Naive  Bayes adalah  pengklasifikasi  probabilitas  sederhana  yang  didasarkan  pada Teorema Bayes .  Dikombinasikan  dengan  " Naive ",  yang  berarti  bahwa  setiap  atribut  atau variabel  bersifat  independen. Naïve  Bayes berhasil  dalam  pembelajaran  terawasi.  (Sinaga  & Simanjuntak, 2020).
Untuk  menentukan  kelas  yang  sesuai  untuk  sampel  yang  dianalisis,  proses  klasifikasi memerlukan  sejumlah  indeks,  berdasarkan  persamaan  2.  Variabel  C  menunjukkan  kelas,  dan variabel  F1  dan  Fn  menunjukkan  karakteristik  indeks  yang  diperlukan  untuk  melakukan klasifikasi.  Menurut  rumus  ini,  kemungkinan  bahwa  suatu  sampel  memiliki  ciri-ciri  kelas  C tertentu dihitung sebagai kemungkinan kelas C yang dikalikan dengan kemungkinan bahwa ciri- ciri  tersebut  muncul  pada  kelas  C  (probabilitas),  dibagi  dengan  kemungkinan  bahwa  ciri-ciri tersebut tampak secara keseluruhan (bukti). (Yuliyana & Sinaga, 2019).
Langkah-langkah berikut dapat digunakan untuk  melakukan perhitungan  metode Naive Bayes :
1. Pemilihan  Data  Training  :  Ambil  dataset  yang  berisi  contoh-contoh  yang  telah  dilabeli dengan kelas-kelas yang sesuai.
2. Perhitungan Probabilitas Prior : Hitung probabilitas setiap kelas penyakit secara prior (P(H)).
3. Perhitungan  Probabilitas  Likelihood  :  Hitung  probabilitas  setiap  gejala  terjadi  dalam  setiap kelas penyakit (P(K|H)).
4. Perhitungan Probabilitas Margin : Hitung probabilitas margin dari setiap gejala (P(X)).
5. Prediksi  :  Untuk  setiap  data  uji  yang  baru,  hitung  probabilitas  posterior  untuk  setiap  kelas menggunakan rumus Naive Bayes (P(H|X) = (P(K|H) * P(H)) / P(X)
6. Evaluasi Model : Evaluasi kinerja model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, atau  F1-score  untuk  memeriksa  seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  kelas-kelas  yang benar.
Rumus probabilitas, sebagai berikut :
P (H|X) = Parameter : Keterangan
- P(H|X)  :  Probabilitas  posterior  dari  hipotesis  H,  yang  merupakan  probabilitas  bahwa hipotesis H benar jika diberikan bukti X.
- P(K|H)  :  Probabilitas  kondisional  dari  bukti  K  jika  hipotesis  H  benar,  yang menggambarkan seberapa mungkin bukti K akan muncul jika hipotesis H adalah fakta.
- P(H) : Probabilitas prior dari hipotesis H, yang merupakan probabilitas bahwa hipotesis H benar sebelum memperhitungkan bukti X.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
- P(X) : Probabilitas terjadinya peristiwa X tanpa memperhatikan peristiwa lain.
Dalam konteks diagnosa penyakit, rumus ini digunakan untuk  menentukan probabilitas bahwa pasien memiliki suatu penyakit tertentu berdasarkan gejala yang diamati dan probabilitas awal bahwa penyakit itu terjadi pada populasi umum.

## 2.8 Metode K-Nearest Neighbor
Algoritma KNN adalah model pembelajaran terawasi yang dapat digunakan untuk tugas regresi  dan  klasifikasi.  Untuk  melakukannya,  KNN  mencari  titik  data  K  dalam  set  pelatihan yang paling dekat dengan sampel yang diberikan, dan kemudian menggunakan label kelas atau nilai  dari  titik  data  ini  untuk  membuat  prediksi  tentang  label  kelas  atau  nilai  sampel.  Dalam tugas  klasifikasi,  KNN  dapat  melakukan  prosedur  berbasis  matematika  untuk  mengevaluasi nilai-nilai kriteria tersebut untuk klasifikasi. (Syahril Dwi Prasetyo et al., 2023).
Algoritma K-Nearest  Neighbor melakukan  klasifikasi  objek  yang  paling  dekat dengannya  dengan  memilih  data  sejumlah  k  yang  letaknya  paling  dekat  dari  data  baru,  dan kemudian  memilih  kelas  yang  paling  banyak  dari  data  terdekat  sejumlah  k  sebagai  kelas  yang diprediksi  untuk  data  baru.  Nilai  k  biasanya  menggunakan  jumlah  ganjil  agar  tidak  Untuk mengetahui  seberapa  jauh  atau  dekat  tetangga  Anda,  Anda  dapat  menggunakan  jarak geometris.(Shofia et al., 2017) Rumus K-nearest Neighbor :
Similarity (T, S) =
Rumus tersebut menggambarkan cara menghitung kesamaan antara dua entitas T dan S dalam algoritma K-Nearest Neighbors (k-NN). Berikut adalah keterangan untuk simbol-simbol yang digunakan :
Keterangan : Similarity(T, S) = Kesamaan antara dua entitas T dan S.
F(Ti,Si) = Fungsi yang mengukur kesamaan antara fitur Ti dari entitas T dan fitur Si dari entitas S.
N = Jumlah total fitur atau atribut yang dimiliki oleh kedua entitas T dan S.
Penjumlahan dari hasil kesamaan antara semua pasangan fitur Ti dan Si.
Dengan membagi hasil penjumlahan kesamaan tersebut dengan jumlah total fitur n, kita mendapatkan  rata-rata  kesamaan  antara  entitas  T  dan  S  berdasarkan  kesamaan  tiap  pasangan fiturnya. Hal ini berguna untuk memperoleh representasi kesamaan yang lebih umum dan dapat diterapkan pada berbagai situasi dalam k-NN.
Berikutnya  rumus  untuk  menghitung  jarak  berbasis  atribut  atau  fitur antara  dua  entitas atau  objek.  Rumus  ini  umumnya  digunakan  dalam  konteks  analisis  data,  klasifikasi,  atau clustering,  di  mana  kita  ingin  mengukur  seberapa  dekat  atau  seberapa  jauh  dua  entitas berdasarkan atribut-atribut atau fitur-fitur yang dimiliki.
Jarak =
Keterangan :
 :
Nilai-nilai dari atribut-atribut atau fitur-
fitur dari dua entitas atau objek.
 Jarak  =  Jarak  antara  dua  entitas  atau  objek,  diukur  menggunakan  metrik  jarak  yang  dapat bervariasi, seperti jarak Euclidean , jarak Manhattan , atau jarak kosinus.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
 Pembagian = Hasil penjumlahan dari perkalian  masing-masing pasangan atribut dibagi  oleh total  bobot  dari  atribut-atribut  tersebut.  Ini  memberikan  representasi  dari  jarak  antara  dua vektor dalam ruang fitur.
Rumus  ini  membantu  dalam  membandingkan  entitas atau  objek  berdasarkan  nilai-nilai atribut  yang  dimiliki  oleh  keduanya.  Jarak  yang  dihasilkan  dari  rumus  ini  mengindikasikan seberapa mirip atau berbedanya kedua entitas tersebut berdasarkan fitur-fitur yang diberikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Penelitian  di  lakukan  dengan  pengumpulan  data  melalui  wawancara  dengan  ahli  pakar kesehatan  untuk  mendapatkan  data  dan  solusi  terkait  topik  penelitian.  Analisis  dan pengumpulan  informasi  dari  sumber-sumber  tertulis  seperti  jurnal  ilmiah,  buku,  dan  publikasi terkait. Analisis data di lakukan dengan metode Kualitatif dan Kuantitatif

## 3.2 Analisis Data Kualitatif
Dalam  analisis  kualitatif,  penulis  menggabungkan  metode Naive  Bayes dan K-Nearest Neighbors untuk  mengevaluasi  kehandalan  sistem  pakar  dalam  mendiagnosa  penyakit  ISPA. Data tentang penyakit dikumpulkan melalui wawancara dengan profesional kesehatan langsung. Hasil wawancara yang dilakukan adalah sebagai berikut :
Tabel 1 Hasil Wawancara ISPA Infeksi saluran pernafasan akut (ISPA) adalah infeksi yg biasanya disebabkan oleh virus dan bakteri yg kebanyakn menyerang pada anak-anak penyebab Infeksi yang disebabkan berbagai mikroorganisme yang menyerang pernafasan seperti Bakteri ( Diplococcus Phneumoniae, Stertococcus, Influenza ) dan virus ( Microvirus , adnovirus , coronavirus ) Tanda Gejala 1. Sakit tenggorokan
2. Batuk disertai dahak/ secret kuning/putih kental. 3. Nyeri dada bagian depan 4. Sesak nafas 5. Suara nafas mengi 6. Sulit tidur 7. Tanda-tanda  vital  meningkat  (seperti  tensi,  suhu  badan, nafas, dan danyut nadi) 8. Gelisah 9. Bisa demam 4-7 hari diseratai rasa lelah  yang berlebihan Akibat Dari bakteri dan virus tersebut membuat disfungsi atau kegagalan fungsi nafas bisa juga menimbulkan infeksi (flu, pilek, radang) komplikasi 1. OTM (Infeksi telinga tengah) 2. Pneumonia 3. Rhinnosinusitis Kronik  (Tanda  gejala  hdung  tersumbat, nyeri disekitar T Zone) 4. Epitaksis (Mimisan) Intervensi/ 1. Konsumsi obat pereda nyeri.demam,batuk dll 2. Menjaga kebersihan
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
solusi 3. Istirahat yang cukup 4. Hindari faktor penunjang relaps dari ispa 5. Bisa  berkumur  dengan  air  hangat+garam/Cairan  infus NACL 6. Terapi nebulizer /uap  supaya  cairan  kental  yang  ada  di dalam hidung dan tenggorokan mudah keluar lewat batuk
7. Terapi batuk efektif 8. Lakukan vaksinasi seperti Influenza, MMR dll
Dari  Hasil  wawancara  kami  memberikan  beberapa  pertanyaan  gejala  untuk  membuat sebuah studi kasus penyakit Sinusitis

## 3.3 Analisis Data Kuantitatif
Analisis  data  kuantitatif  untuk  menentukan  jenis  penyakit  ISPA  dalam  sistem  pakar menggunakan metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor . Berdasarkan pada  data lab terdapat enam jenis penyakit ISPA sebagai berikut :
Tabel 2 Kode dan Jenis Penyakit Kode Penyakit Jenis Penyakit P1 Sinusitis P2 Radang Tenggorokan P3 Bronkitis P4 Bronkiolitis P5 Pneumonia P6 Pleuritis
Keterangan :
1) Sinusitis  :  Radang  pada  dinding  sinus  yang  disebabkan  oleh  infeksi virus ,  bakteri,  atau jamur.
2) Radang Tenggorokan : Radang dan pembengkakan yang terjadi pada amandel.
3) Bronkitis : Radang pada saluran udara utama ( bronkus ) yang  dapat disebabkan oleh  infeksi virus atau bakteri.
4) Bronkiolitis  :  Peradangan  pada bronkiolus ,  cabang-cabang  kecil  dari  bronkus,  disebabkan oleh infeksi virus, terutama virus respiratoriis syncytial (RSV).
5) Pneumonia  :  Infeksi  pada  paru-paru  yang  disebabkan  oleh  berbagai  jenis  mikroorganisme, termasuk bakteri, virus, atau jamur.
6) Pleuritis  :  Peradangan  pada  lapisan  luar  paru-paru  dan  dinding  dada  ( pleura )  yang disebabkan oleh infeksi atau penyakit lain yang menyebabkan peradangan di dalam dada.
Solusi yang di berikan pada saat pasien mengalami penyakit tersebut.Berikut adalah solusi umum untuk masing-masing penyakit yang disebutkan :
1. Sinusitis :
- Penggunaan obat pereda gejala, seperti dekongestan nasal atau antihistamin.
- Irigasi sinus untuk membersihkan lendir dan kotoran dari saluran sinus.
- Penggunaan antibiotik dalam kasus sinusitis bakterial yang berat.
- Terapi  sinus  atau  pembedahan  dalam  kasus  kronis  yang  tidak  merespons  terhadap pengobatan lainnya.
2. Radang Tenggorokan :
- Istirahat vokal dan istirahat tubuh total.
- Minum banyak cairan hangat atau dingin untuk meredakan iritasi pada tenggorokan.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
- Berkumur dengan larutan garam hangat untuk meredakan rasa sakit dan peradangan.
- Penggunaan antibiotik jika faringitis disebabkan oleh infeksi bakteri.
3. Bronkitis :
- Istirahat dan minum banyak cairan.
- Penggunaan obat pereda batuk dan obat pereda nyeri jika diperlukan.
- Terapi oksigen jika terjadi kesulitan bernapas yang signifikan.
- Penggunaan antibiotik hanya jika bronkitis disebabkan oleh infeksi bakteri.
4. Bronkiolitis :
- Pemberian cairan untuk mencegah dehidrasi.
- Penggunaan nebulizer untuk membantu membuka saluran napas.
- Penggunaan oksigen tambahan jika bayi mengalami kesulitan bernapas.
- Istirahat dan perawatan suportif lainnya untuk membantu bayi pulih.
5. Pneumonia :
- Penggunaan antibiotik untuk mengobati infeksi bakteri.
- Istirahat dan minum banyak cairan.
- Terapi oksigen jika terjadi kesulitan bernapas yang signifikan.
- Perawatan rumah sakit dalam kasus yang parah.
6. Pleuritis :
- Penggunaan obat pereda nyeri atau antinyeri untuk meredakan nyeri dada.
- Penggunaan obat antiinflamasi untuk mengurangi peradangan.
- Pengobatan untuk kondisi yang mendasarinya, seperti infeksi atau penyakit autoimun.
- Dalam kasus tertentu, diperlukan pengelolaan cairan atau pembedahan untuk mengatasi penumpukan cairan di antara lapisan pleura.
Tabel 3 Kode dan Gejala Penyakit Kode Gejala Gejala-Gejala G1 Demam biasa G2 Demam Tinggi G3 Hidung mampet G4 Hidung berlendir G5 Ingus berwarna hijau G6 Sesak napas G7 Frekuensi bernapas cepat G8 Indera penciuman memburuk G9 Sakit kepala G10 Batuk
Pada  tabel  3  Menjelaskan  gejala-gejala  yang  timbul  pada  saat  mengalami  penyakit penyakit  seperti  Sinusitis,  Radang  Tenggorokan,  Bronkitis,  Bronkiolitis,  Pneumonia,  dan Pleuritis.
Tabel 4 Rules penyakit Gejala penyakit G1, G3, G5, G8, G10, G18, G19, G30 P1 G1, G9, G10, G15, G16, G17, G29 P2 G1, G3, G4, G6, G12, G13, G14, G15, G20, G30 P3 G1, G3, G4, G6, G7, G10, G31 P4 G1, G6, G11, G12, G13, G21, G24, G25, G26, G27, G29 P5 G2, G6, G9, G11, G22, G23, G24, G27, G28 P6
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
Pada  tabel  4  menjelaskan  tentang  aturan  gejala  gejala  berdasarkan  setiap  class  penyakit berdasarkan hasil penelitian dan data lab.

## 3.4 Perhitungan Manual
Pada Tahap ini  merupakan perhitungan  manual Algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor . Berikut ini merupakan contoh Studi kasus perhitungan manual dari pengujian dengan menginput beberapa gejala penyakit sebagai berikut :
Studi  kasus  seorang  pasien  mengalami  gejala  :  G1,  G3,  G5,  G8,  G10,  G18,  G19,  G30 Selanjutnya melakukan perhitungan Naive bayes dan K- Nearest Neighbor.

## 3.5 Perhitungan Naive Bayes
Dengan  Studi  kasus  yang  sudah  ada,  perhitungan  secara  manual  untuk  metode Naive Bayes dapat dilakukan dengan menggunakan langkah- langkah berikut ini :
1. Menghitung  jumlah class P(H)  Jumlah  data  sinusitis,  radang  tenggorokan,  bronkitis, bronkilitis,  pneumonia,  dan  pleuritis  pada  data  latih  berbanding  dengan  jumlah  data latih secara keseluruhan.

## Tabel 5 Jumlah class
Jumlah class (H=Penyakit) P1|H= Sinusitis 16/104= 0,154 P2|H=Radang Tenggorokan 14/104= 0,135 P3|H= Bronkitis 20/104= 0,192 P4|H= Bronkiolitis 14/104= 0,135 P5|H= Pneumonia 22/104= 0,211 P6|H= Pleuritis 18/104= 0,173 2. Setelah menghitung class pada data yang ada langkah selanjutnya menghitung kasus dengan jumlah class yang sama
Tabel 6 Perhitungan Naive bayes
Demam ringan
G1
P1|G1=Ya = 8/16 = 0.5 P2|G1=Ya = 7/14 = 0.5
P3|G1=Ya = 10/20 = 0.5
P4|G1=Ya = 7/14 = 0.5 P5|G1=Ya = 11/22 = 0.5 P6|G1=Ya = 1/18 = 0.055 Demam tinggi G2 P1|G2=Tidak = 15/16 = 0.9375 P2|G2=Tidak = 13/14 = 0,9285
P3|G2=Tidak = 19/20 = 0.95
P4|G2=Tidak = 13/14 = 0,9285 P5|G2=Tidak = 21/22 = 0.9545 P6|G2=Tidak = 9/18 = 0.5 Hidung mampet G3 P1|G3=Ya  = 8/16 = 0.5
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
P2|G3=Ya  = 1/14 = 0,0714 P3|G3=Ya  = 10/20 = 0.5 P4|G3=Ya  = 7/14 = 0,5 P5|G3=Ya  = 1/22 = 0.0454 P6|G3=Ya  = 1/18 = 0.5555 Hidung berair G4 P1|G4=Tidak  = 15/16 = 0.9375 P2|G4=Tidak = 13/14 = 0,9285 P3|G4=Tidak = 10/20 = 0.5 P4|G4=Tidak  = 7/14 = 0,5 P5|G4=Tidak  = 21/22 = 0.9545 P6|G4=Tidak  = 17/18 = 0.9444 Ingus berwarna hijau G5 P1|G5=Ya = 8/16 = 0.5 P2|G5=Ya = 1/14 = 0,0714 P3|G5=Ya = 1/20 = 0.05 P4|G5=Ya = 1/14 = 0,0714 P5|G5=Ya = 1/22 = 0.0454 P6|G5=Ya = 1/18 = 0.5555 Sesak Napas G6 P1|G6=Tidak = 15/16 = 0.9375 P2|G6=Tidak = 13/14 = 0,9285 P3|G6=Tidak = 10/20 = 0,5 P4|G6=Tidak = 7/14 = 0,5 P6|G6=Tidak = 11/22 = 0,5 P6|G06=Tidak = 9/18 = 0,5 Frekuensi bernapas lebih cepat G7 P1|G7=Tidak = 15/16 = 0.9375 P2|G7=Tidak = 13/14 =  0,9285
P3|G7=Tidak = 19/20 =  0.95
P4|G7=Tidak = 7/14 = 0,5 P5|G7=Tidak = 21/22 = 0.9545 P6|G7=Tidak = 17/18 = 0.9444 Indera Penciuman memburuk G8 P1|G8=Ya = 8/16 = 0.5 P2|G8=Ya = 1/14 = 0,0714 P3|G8=Ya = 1/20 = 0.05 P4|G8=Ya = 1/14 = 0,0714 P5|G8=Ya = 1/22 = 0.0454 P6|G8=Ya = 1/18 = 0.5555 Sakit Kepala G9 P1|G9=Tidak = 15/16 = 0.9375 P2|G9=Tidak = 7/14 =  0,5
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
P3|G9=Tidak = 19/20 =  0.95 P4|G9=Tidak = 13/14 = 0,9285 P5|G9=Tidak = 21/22 = 0.9545 P6|G9=Tidak = 9/18 = 0,5 Batuk G10 P1|G10=Ya = 8/16 = 0.5 P2|G10=Ya = 7/14 = 0,5 P3|G10=Ya = 1/20 = 0.05 P4|G10=Ya = 7/14 = 0,5 P5|G10=Ya = 1/22 = 0.0454 P6|G10=Ya = 1/18 = 0.5555
3. Menjumlahkan  semua  hasil  hitungan  menggunakan  perkalian  dengan  jumlah class yang sama Tabel 7 Penjumlahan hasil Naive bayes Nama Penyakit Hasil Perhitungan Sinusitis 0.0136202799851804 Radang Tenggorokan 0.0000000036795288 Bronkitis 0.0000000023247000 Bronkiolitis 0.0000000478338750 Pneumonia 0.0000000000022618 Pleuritis 0.0000000000013780
Tabel 7 merupakan hasil penjumlahan dari perhitungan naïve bayes setiap gejala. Dari hasil perhitungan tersebut diperoleh kesimpulan dengan studi kasus yang di uji, nilai probabilitas tertinggi adalah Sinusitis.

## 3.6 Perhitungan Manual K-Nearest Neighbor
Dengan  Studi  kasus  yang  sama,  perhitungan  secara  manual  untuk  metode K-Nearest Neighbor dapat dilakukan. Mari kita hitung  nilai similarity antara kasus baru (T) dengan kasus lama dalam database (S) menggunakan metode k-NN ( k-Nearest Neighbors ).
1. Hitung Similarity antara T dan S1 (P1) :
Similarity (T, P1) = G1, G3, G5, G8, G10, G18, G19, G30
2. Hitung Similarity antara T dan S2 (P2) : Similarity (T, P2) = P2: G1, G9, G10, G15, G16, G17, G29
3. Hitung nilai Jarak (Distance) : D(T, S1) = 1 - Similarity (T, S1) = 1 - 5/4 = -1/4 D(T, S2) = 1 - Similarity (T, S2) = 1 - 3/3 = 0
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058
D(T, S3) = 1 - Similarity (T, S3) = 1 - 2/2 = 0 D(T, S4) = 1 - Similarity (T, S4) = 1 - 3/3 = 0
D(T, S5) = 1 - Similarity (T, S5) = 1 - 1/1 = 0 D(T, S6) = 1 - Similarity (T, S6) = 1 - 0 = 1
Dari  perhitungan K-Nearest  Neighbor dapat  di  simpulkan  Kasus  terdekat  adalah  S1  (P1) dengan jarak -1/4. Jadi, prediksi penyakit untuk kasus baru T adalah P1 = Sinusitis .

## 3.7 Interface Aplikasi Sistem Pakar
Interface merupakan  antarmuka  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  berinteraksi dengan  sistem  pakar. Interface ini  dirancang  untuk  menyediakan  pengalaman  pengguna  yang intuitif  dan  efisien  dalam  menggunakan  sistem  pakar  untuk  memecahkan  masalah  atau membuat  keputusan.  Berikut  adalah  beberapa  komponen  yang  umumnya  ada  dalam interface aplikasi sistem pakar : 1. Halaman Login
Gambar 4 Tampilan Halaman Login
Halaman login adalah salah satu elemen penting dalam interface aplikasi sistem pakar yang memungkinkan pengguna untuk mengakses akun admin dan dokter.
2. Halaman Dashboard
Gambar 5 Tampilan Halaman Dashboard
Halaman dashboard adalah halaman utama atau beranda dalam sebuah aplikasi atau sistem yang  menyajikan  rangkuman  informasi  penting  atau  tindakan  yang  dapat  diambil  oleh pengguna.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058

## 3. Halaman Pertanyaan

## Gambar 6 Tampilan Halaman Pertanyaan
Halaman pertanyaan kualitatif adalah bagian dari antarmuka aplikasi sistem pakar di mana pengguna  diminta  untuk  memberikan  informasi  atau  jawaban  secara  naratif  atau  deskriptif.  Ini berguna dalam situasi di mana masalah yang dihadapi tidak dapat dijelaskan dengan angka atau data  terstruktur,  tetapi  memerlukan  pemahaman  mendalam  tentang  konteks  atau  kondisi  yang kompleks.
4. Halaman Menu Data Penyakit

## Gambar 7 Tampilan Menu Data Penyakit
Halaman  Menu  Data  Penyakit  mencakup  informasi  lengkap  tentang  berbagai  jenis penyakit,  termasuk  gejala,  penyebab,  diagnosis,  dan  metode  pengobatan.  Pengguna  dapat dengan  mudah  mencari  penyakit  tertentu  atau  menelusuri  daftar  penyakit  berdasarkan  kategori tertentu seperti penyakit menular, penyakit kronis, atau penyakit genetik.
5. Halaman Hasil Diagnosa

## Gambar 8 Hasil Diagnosa
Halaman  hasil  diagnosa  Penyakit  mencakup  hasil  diagnosa  penyakit  dan  juga  hasil perhitungan pada algoritma naïve bayes serta k -nearest neighbor dengan akurat. Dokter dapat dengan mudah menentukan atau mendiagnosa penyakit yang di derita pasien.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3412 ISSN: 2356-5209 pp. 201~215 Online ISSN: 2655-3058

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  dan  pengujian  yang  dilaksanakan,  kami  menyimpulkan  bahwa  integrasi metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors dalam sistem pakar dapat memberikan diagnosis penyakit  ISPA  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Namun,  masih  ada  beberapa  aspek  yang perlu  ditingkatkan  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem.  Seperti  pendataan  gejala  baru  dan penyakit baru seputar ISPA. Agar dapat mempermudah user untuk  mengetahui penyakit sedari dini dan dapat mencegahnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ilmiah, J., & Komputa, I. (2015). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Ikan Koi. Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA). 4(1).
[2]  Marlina,  M.,  Saputra,  W.,  Mulyadi,  B.,  Hayati,  B.,  &  Jaroji,  J.  (2017).  Aplikasi  sistem pakar  diagnosis  penyakit  ispa  berbasis  speech  recognition  menggunakan  metode  naive bayes  classifier.  Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi,  8(1),  58–70. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v8i1.629
[3]  Murni,  S.,  &  Riandari,  F.  (2018).  Penerapan  Metode  Teorema  Bayes  Pada  Sistem  Pakar Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Lambung.  Jurnal  Teknologi  Dan  Ilmu  Komputer  Prima (JUTIKOMP), 1(2), 19–25. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v1i2.226
[4]  Ramadhana,  F.,  Fauziah,  F.,  &  Winarsih,  W.  (2020).  Aplikasi  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa  Penyakit  ISPA  menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Website.
STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 4(3), 320.
https://doi.org/10.30998/string.v4i3.5441
[5]  Shofia,  E.  N.,  Regasari,  R.,  Putri,  M.,  &  Arwan,  A.  (2017).  Sistem  Pakar  Diagnosis Penyakit Demam : DBD , Malaria dan Tifoid Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor – Certainty Factor. 1(5), 426–435.
[6]  Sinaga,  A.  S.  R.,  &  Simanjuntak,  D.  (2020).  Sistem  Pakar  Deteksi  Gizi  Buruk  Balita Dengan Metode Naïve Bayes Classifier. Jurnal Inkofar, 1(2), 54–60. https://doi.org/10.46846/jurnalinkofar.v1i2.110
[7]  Sindar,  A.,  &  Maryana,  R.  (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan Metode Naive Bayes. 4(1), 4–8.
[8]  Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, & Fitri Nurapriani. (2023). Analisis Sentimen Relokasi  Ibukota  Nusantara  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN.  Jurnal KomtekInfo, 10, 1–7. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i1.330
[9]  Yuliyana,  Y.,  &  Sinaga,  A.  S.  R.  M.  (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi Menggunakan  Metode  Naive  Bayes.  Fountain  of  Informatics  Journal,  4(1). https://doi.org/10.21111/fij.v4i1.3019