## DATA MINING UNTUK CLASSIFICATION DALAM MENDETEKSI KERUSAKAN ELEKTROKARDIOGRAM MENGGUNAKAN NAIVE BAYES
Chronika Putriani Sihombing* 1) , Heri Nurdiyanto 2)
1. STMIK Dharma Wacana Metro, Indonesia
2. STMIK Dharma Wacana Metro, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: classification; data mining; elektrokardiogram ;  naïve bayes
Keywords: classification; data mining; elektrokardiogram;  naïve bayes
Article history: Received 6 April 2023 Revised 20 April 2023 Accepted 4 May 2023 Available online 1 September 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i3.3894
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: chronikapsihombing@gmail.com
Dalam dunia kesehatan EKG merupakan salah  satu  pemeriksaaan yang penting.  Elektrokardiogram (EKG) adalah pemeriksaan untuk mengukur dan merekam  aktivitas listrik  jantung. EKG umumnya dilakukan untuk memeriksa kondisi jantung dan menilai efektivitas pengobatan penyakit jantung. Dalam penggunaannya, EKG bisa mengalami berbagai kerusa- kan. Kerusakan alat tersebut bisa dideteksi dari berbagai gejala yang tim- bul. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kerusakan alat paling men- dekati  dari  perhitungan  berbagai  gejala  yang  muncul.  Teknik  yang digunakan untuk mendeteksi kerusakan yaitu menggunakan data mining dan metode yang digunakan adalah klasifikasi. Klasifikasi dapat dengan mudah  menghitung  kemungkinan  keluaran  berikutnya.  Beberapa  algo- ritma dapat digunakan dalam data mining, pada penelitian ini   algoritma yang digunakan yaitu algoritma Naïve Bayes. Algoritma ini didasarkan pada  teorema  Bayes.    Data  yang  digunakan  yaitu  data  kerusakan  yang muncul pada EKG dan berbagai gejala yang ditimbulkan dari kerusakan tersebut. Pada penelitian ini kasus yang diambil adalah kerusakan yang menimbulkan dua gejala yakni indikator error menyala dan sistem error. Hasil didapatkan dengan melakukan perhitungan secara manual melalui beberapa tahapan dengan hasil akhir presentase tertinggi yaitu 50%.

## ABSTRACT
In the world of health, ECG is one of the most important examinations. An electrocardiogram (EKG) is an examination to measure and record the electrical activity of the heart. EKG is generally done to check the condi- tion of the heart and assess the effectiveness of heart disease treatment. In its use, the EKG can experience various damage. Damage to the tool can be detected from a variety of symptoms that arise. This study aims to detect damage to the closest tool from the calculation of the various symp- toms that appear. The technique used to detect damage is using data min- ing and the method used is classification. Classification can easily calcu- late the next possible output. Several algorithms can be used in data min- ing, in this study the algorithm used is the Naïve Bayes algorithm. This algorithm is based on Bayes' theorem. The data used is damage data that appears on the ECG and various symptoms caused by the damage. In this study, the case taken is damage that causes two symptoms, namely the error indicator lights up and the system error. The results are obtained by performing  calculations  manually  through  several  stages  with  the  final result being the highest percentage of 50%.
.

## I. P ENDAHULUAN
lektrokardiogram (EKG)  adalah  tes  untuk  mengukur  dan  merekam  aktivitas  dari  jantung  menggunakan mesin  pendeteksi impuls listrik (elektrokardiogram)[1] .  Alat  ini  menerjemahkan impuls listrik  menjadi grafik yang ditampilkan pada layar pemantau. Kerusakan pada EKG bisa terjadi kapan saja, maka dari itu untuk mengatasi hal tersebut perlu ada teknik untuk bisa melakukan prediksi terhadap kerusakan EKG[2]. Perma- salahan yang terjadi adalah kesulitan dalam mendeteksi kerusakan pada EKG karna perlu melakukan analisa secara keseluruhan pada alat untuk mengetahui kerusakan pada alat tersebut.
E
Adapun teknik yang sering digunakan adalah dengan menggunakan data mining. Data mining adalah sebuah proses menemukan sesuatu bermakna dengan memilah data melalui repository dengan bantuan teknologi sosialisasi pola, statistik,  serta  matematika[3].  Dan  metode  yang  sering  digunakan  untuk  prediksi  kerusakan  alat  adalah  metode klasifikasi. Metode  klasifikasi  merupakan  pendekatan  untuk  menjalankan  fungsi  klasifikasi  dalam  data  mining yaitu menggolongkan data[4]. Teknik klasifikasi ini dapat pula digunakan untuk melakukan prediksi atas informasi yang belum diketahui sebelumnya.
Dalam  penelitian  Annur  (2018)  mengenai  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode Naïve Bayes ” dengan studi kasus Kecamatan Tibawa Kabupaten Gorontalo dihasilkan kesimpulan bahwa, sistem klasifi- kasi masyarakat miskin di wilayah pemerintahan Tibawa dapat direkayasa dan berdasarkan hasil pengujian con- fussion matrix dengan teknik split validasi , penggunaan metode klasifikasi Naïve Bayes terhadap dataset yang telah diambil pada objek penelitian diperoleh tingkat akurasi sebesar 73% atau termasuk dalam kategori Good . Semen- tara nilai Precision sebesar 92% dan Recall sebesar 86% (Annur, 2018). Kemudian berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh nurrahman (2017), faktorfaktor yang secara signifikan mempengaruhi penggunaan internet di jawa timur antara lain adalah umur, jenjang pendidikan, perbedaan tempat tinggal antara perkotaan dan pedesaan, status pekerjaan,  perangkat  yang  digunakan  dalam  mengakses  internet  dalam  tiga  bulan  terakhir  serta  kepemilikan bangunan. Untuk mengetahui besar tingkat pengguna internet maka perlu dilakukan pengelompokkan berdasarkan faktorfaktor yang mempengaruhinya. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan klasifikasi akses internet oleh anak- anak  dan  remaja  usia  6  hingga  21  tahun di  jawa  timur  berdasarkan  faktor-faktor  yang  signifikan  menggunakan support vector machine (svm) dengan fungsi kernel radial basis fuction (rbf). Berdasarkan nilai auc sebesar 0,92, kinerja model svm yang terbentuk tergolong sangat bagus ( excellent ) dengan nilai akurasi, sensitivitas, dan spe- sifisitas berturut-turut sebesar 86,45%; 84,64% dan 88,63%. Dari kedua hasil penelitian terdahulu memiliki tingkat akurasi yang tinggi atau bisa dikatakan baik.
Beberapa algoritma yang dapat digunakan antara lain adalah algoritma Decision Tree C.45, Artificial Neural Networks (ANN), K-Nearest Neighbour (KNN), Algoritma Naive Bayes , Algoritma Genetik, Rough Set , Metode Berbasis  Aturan, Memory  Based  Reasoning ,  dan Support  Vector  Machine [5].  Dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan Naïve  Bayes untuk  memprediksi  kerusakan  EKG[6].  Kelebihan  penelitian  ini  dibandingkan penelitian terdahulu yaitu metode perhitungan yang lebih mudah atau tidak ada perhitungan yang rumit.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif dan analisis kualitataif untuk mengidentifikasi masalah dan data yang diperlukan. Metode analisis data kuantitatif adalah metode komputasi dan statistik yang berfokus pada analisis statistik,  matematik  atau  numerik  dari  kumpulan  data,  sedangkan  metode analisis data kualitatif adalah  metode pengolahan data secara mendalam dengan data dari hasil pengamatan, wawancara, dan literatur.
Knowledge Discovery  in Database (KDD) ialah segala bentuk kegiatan yang didalamnya meliputi pengum- pulan, pemakaian data, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data yang berukuran besar[7]. KDD juga dapat didefenisikan sebagai metode untuk memperoleh pengetahuan dari basis data yang diben- tuk. Data Mining merupakan salah satu tahapan yang ada dalam KDD[8].
Terdapat beberapa model - model yang dikembangkan oleh peneliti untuk menyelesaikan kasus – kasus klas- ifikasi  salah  satunya yang  akan dibahas  ialah  algoritma naïve  bayes .  Naive  Bayes  adalah  algoritma  yang  cocok untuk klasifikasi  biner.  Algoritma  ini mengklasifikasikan  data  berdasarkan  probabilitas  yang  bisa  saja  terjadi  di masa depan[9]. Algoritma ini didasarkan pada teorema Bayes . Pengklasifikasi dapat dengan mudah menghitung kemungkinan keluaran berikutnya[10]. Ini adalah salah satu algoritma yang paling nyaman karena mudah dibangun dan tidak ada skema estimasi parameter yang rumit.

## 2.1 Tahapan dalam data
Beberapa tahapan dalam data mining yaitu sebagai berikut :

## 1. Bussiness Phase
Fase  ini  ialah  fase dimana  mulai  menentukan  tujuan  proyek  dan  kebutuhan - kebutuhan  secara  detail dalam  lingkup  bisnis  atau  unit  penelitian  secara keseluruhan.   Menterjemahkan   tujuan   dan   batasan
menjadi      formula      dari  permasalahan    Data Mining serta    menyiapkan    strategi    awal    untuk    mencapai tujuan[11].

## 2. Data Understanding Phase
Pada  fase  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  data  kemudian  menggunakan analisis  penyelidikan  data untuk  mengenali  lebih  lanjut  data  dan  pencarian pengetahuan  awal.  Serta  melakukan  evaluasi  terhadap kualitas  data  dan  jika dibutuhkan  bisa  pilih  sebagian  kecil  group  data  yang  mungkin  mengandung pola - pola dari permasalahan.

## 3. Data Preparation Phase
Siapkan data - data dari awal yakni kumpulan data yang akan digunakan untuk keseluruhan tahapan berikutnya. Pada  tahap  ini  merupakan  pekerjaan  berat yang  perlu  dilaksanakan  secara  intensif.  Kemudian  pilih  kasus dan  variabel yang  ingin  dianalisis  serta  sesuai  analisis  yang  akan  dilakukan.  Setelah itu lakukan perubahan pada variabel jika memang dibutuhkan.

## 4. Modeling Phase
Fase ini kita bisa memilih dan mengaplikasikan teknik pemodelan yang sesuai, kalibrasi aturan model untuk mengoptimalkan hasil, dan perlu juga diperhatikan bahwa beberapa teknik Data Mining memungkinkan untuk digunakan pada permasalahan yang sama[12]. Tidak hanya itu jika memang dibutuhkan proses dapat kembali ke tahap pengolahan data untuk menjadikan data ke dalam bentuk yang sesuai dengan spesifikasi kebutuhan teknik Data Mining tertentu.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar I.
Gambar I. Tahapan penelitian
1. Menganalisa permasalahan
Pada tahapan ini, mengidentaifikasi masalah yang ada yaitu kesulitan dalam mengidentifikasi kerusakan yang terjadi pada EKG.
2. Mengumpulkan data yang diperlukan Data  yang didapatkan yaitu  data  mengenai  kerusakan  yang  sering  terjadi  pada  EKG  dan gejala  yang  ditim- bulkan dari kerusakan tersebut.
3. Menentukan algoritma
Dari berbagai jenis algoritma yang dapat digunakan dalam data mining, algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes.
4. Penerapan algoritma
Setelah menentukan algoritma, maka selanjutnya yaitu implementasi algoritma Naïve Bayes pada data yang ada
Menganalisa permasalahan Mengumpulkan data yang
diperlukan
Menentukan algoritma Penerapan algoritma Pengujian dan hasil

## 5. Pengujian dan hasil
Pengujian dilakukan dengan berbagai perhitungan yang ada menggunakan data kerusakan dan gejala yang ada. Pengujian dilkukan dengan mengambil sampel kerusakan EKG.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data kerusakan EKG dan gejala yang ditimbulkan dapat dilihat pada tabel I dan tabel II

## TABEL I TABEL DATA KERUSAKAN
K1 Lead tidak sesuai K2 Kertas habis atau beda merk K3 Pemasangan elektroda pasien tidak benar K4 Baterai cmoz mother board habis K5 Indikator sensor kertas tidak sesuai K6 Kabel ekg rusak K7 Elektroda kotor pada gel
K8 Catride head rusak TABEL II

## TABEL DATA GEJALA
G1 Indikator error menyala G2 Indikator ready tidak menyala G3 System error (misal tanggal tidak sesuai) G4 Kertas bermasalah atau tidak keluar G5 Hasil print ekg tidak jelas
G6 Tidak bisa print
Keterangan :
K = Kerusakan G = Gejala

## 3.1 Pembuatan tabel keputusan
Dari data kerusakan dan gejala yang ada, selanjutnya yaitu menentukan tabel keputusan. Tabel keputusan yang telah ditentukan dapat dilihat pada table III.

## TABEL III TABEL KEPUTUSAN KERUSAKAN DAN GEJALA
Gejala KERUSAKAN K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 G1 1 1 0 0 0 0 0 0 G2 1 0 0 0 0 0 0 0 G3 1 0 0 1 0 0 0 0 G4 0 1 0 0 1 0 0 0 G5 0 0 1 0 0 1 1 0 G6 0 1 0 0 1 0 0 1
Keterangan :
1 = Gejala muncul 0 = Tidak ada gejala yang muncul

## Contoh Kasus
Gejala yang tampak pada ekg ada dua gejala yaitu : G1 :  Indikator error menyala dan G3 : System error (misal tanggal tidak sesuai)

## 3.2 Perhitungan menggunakan Naïve Bayes

## Menentukan kerusakan yang muncul berdasarkan tabel keputusan
Berdasarkan gejala yang muncul G1 dan G3, maka bisa dilihat dari tabel keputusan indikasi kerusakan yang akan di prediksi yaitu K1, K2 dan K4. karena pada K1 terdapat G1 dan G3 yang bernilai 1, pada K2 terdapat G1 yang bernilai 1dan pada K4 terdapat G3 yang bernilai 1.

## (1) Menghitung nilai probabilitas kerusakan dan gejala
Pada langkah sebelumnya sudah di dapatkan indikasi kerusakan yang di prediksi berdasarkan gejala yang timbul, sesuai tabel keputusan. Langkah selanjutnya yaitu menghitung nilai probabilias dari masing-masing kerusakan dan gejala yang timbul.

## Perhitungan Probabilitas K1 (Lead tidak sesuai)

## Rumus menghitung probailitas nilai K1
K1 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 = 1 8 = 0,125
Keterangan :
Angka 1 di dapatkan dari prediksi minimal kerusakan yang muncul Angka 8 di dapatkan dari jumlah semua kerusakan yang ada pada tabel keputusan
Rumus menghitung probabilitas gejala yang muncul
G1 : Indikator error menyala
G1 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 1 3 = 0,33
G3 : System error (misal tanggal tidak sesuai)
G3 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 1 3 = 0,33
Keterangan :
Jumlah kemungkinan = jumlah gejala G1/G3 yang muncul pada K1 di tabel keputusan Jumlah kemungkinan kerusakan akibat gejala = kerusakan yang muncul yang di akibatkan gejala dalam perhi- tungan kali ini didapatkan 3 kerusakan yang muncul yaitu K1, K2 dan K4

## Perhitungan Probabilitas K2 (Kertas habis atau beda merk)

## Rumus menghitung probailitas nilai K2
K2 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛  𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛
= 1 8 = 0,125
Keterangan :
Angka 1 di dapatkan dari prediksi minimal kerusakan yang muncul Angka 8 di dapatkan dari jumlah semua kerusakan yang ada pada tabel keputusan
Rumus menghitung probabilitas gejala yang muncul
G1 : Indikator error menyala
G1 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 1 3 = 0,33
G3 : System error (misal tanggal tidak sesuai)
G3 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 0 3 = 0
Keterangan :
Jumlah kemungkinan = jumlah gejala G1/G3 yang muncul pada K2 di tabel keputusan Jumlah  kemungkinan  kerusakan  akibat  gejala =  kerusakan  yang  muncul  yang  di  akibatkan  gejala  dalam  perhi- tungan kali ini didapatkan 3 kerusakan yang muncul yaitu K1, K2 dan K4

## Perhitungan Probabilitas K4 (Baterai cmoz mother board habis)

## Rumus menghitung probailitas nilai K4
K4 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛  𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 = 1 8 = 0,125
Keterangan :
Angka 1 di dapatkan dari prediksi minimal kerusakan yang muncul Angka 8 di dapatkan dari jumlah semua kerusakan yang ada pada tabel keputusan
Rumus menghitung probabilitas gejala yang muncul
G1 : Indikator error menyala
G1 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 0 3 = 0
G3 : System error (misal tanggal tidak sesuai)
G3 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑔𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 = 1 3 = 0,33
Keterangan :
Jumlah kemungkinan = jumlah gejala G1/G3 yang muncul pada K4 di tabel keputusan
Jumlah  kemungkinan  kerusakan  akibat  gejala =  kerusakan  yang  muncul  yang  di  akibatkan  gejala  dalam  perhi- tungan kali ini didapatkan 3 kerusakan yang muncul yaitu K1, K2 dan K4

## (2) Menghitung nilai bayes berdasarkan probabilitas kerusakan dan gejala yang timbul
Dari nilai probabilitas diatas selanjutnya tahap perhitungan nilai bayes dengan rumus sebagai berikut :

## Menghitung Nilai Bayes K1
K(K1|G1) =
[K(G1|K1∗K(K1)] [K(G1|K1∗K(K1)]+[K(G1|K2∗K(K2)] + [K(G1|K4∗K(K4)]
= 0,33 x 0,125 0,33 x 0,125 + 0,33 x 0,125 + 0x 0,125 = 0,041
0,082 = 0,5
K(K1|G3) = [K(G3|K1∗K(K1)] [K(G3|K1∗K(K1)]+[K(G3|K2∗K(K2)] + [K(G3|K4∗K(K4)]
= 0,33 x 0,125 0,33 x 0,125 + 0 x 0,125 + 0,33x 0,125 = 0,041
0,082 = 0,5
Total nilai bayes dari K1 yaitu : Total K1  = K(K1 | G1) + K(K1 | G3) Total K1  = 0,5 + 0,5 = 1

## Menghitung Nilai Bayes K2
K(K2|G1) = [K(G1|K2∗K(K2)] [K(G1|K1∗K(K1)]+[K(G1|K2∗K(K2)] + [K(G1|K4∗K(K4)]
= 0,33 x 0,125 0,33 x 0,125 + 0,33 x 0,125 + 0x 0,125 = 0,041
0,082 = 0,5
K(K2|G3) = [K(G3|K2∗K(K2)] [K(G3|K1∗K(K1)]+[K(G3|K2∗K(K2)] + [K(G3|K4∗K(K4)]
= 0 x 0,125
0,33 x 0,125 + 0 x 0,125 + 0,33x 0,125 = 0 0,082 = 0
Total nilai bayes dari K2 yaitu : Total K2  = K(K2 | G1) + K(K2 | G3) Total K2  = 0.5 + 0 = 0,5

## Menghitung Nilai Bayes K4
K(K4|G1) = [K(G1|K4∗K(K4)]
[K(G1|K1∗K(K1)]+[K(G1|K2∗K(K2)] + [K(G1|K4∗K(K4)]
= 0 x 0,125
0,33 x 0,125 + 0,33 x 0,125 + 0x 0,125 = 0 0,082 = 0
K(K4|G3) = [K(G3|K4∗K(K4)] [K(G3|K1∗K(K1)]+[K(G3|K2∗K(K2)] + [K(G3|K4∗K(K4)]
= 0,33 x 0,125
0,33 x 0,125 + 0 x 0,125 + 0,33x 0,125 = 0,041
0,082 = 0,5
Total nilai bayes dari K4 yaitu : Total K4  = K(K4 | G1) + K(K4 | G3) Total K4 = 0 + 0,5 = 0,5
Hasil Total Nilai Bayes K1, K2 dan K4 = Total Bayes K1 + Total Bayes K2 + Total Bayes K4 = 1 + 0,5 + 0,5 = 2

## (3) Menghitung presentase nilai prediksi kerusakan
Dari perhitungan hasil total didapatkan nilai 2. Angka tersebut nantinya di gunakan sebagai pembagi masing-mas- ing nilai bayes dari K1, K2 dan K4 untuk di ketahui presentasenya. Berikut ini adalah hasil yang didapatkan dari perhitungan
tersebut.
1. Lead tidak sesuai (K1)
= Total bayes K1 Total Hasil x 100%
= 1 2 x 100% = 50%

## 2. Kertas habis atau beda merk (K2)
= Total bayes K2 Total Hasil x 100%
= 0,5 2 x 100% = 25%
3. Baterai cmoz mother board habis (K4)
= Total bayes K4 Total Hasil x 100%
= 0,5 2 x 100% = 25%
Dari hasil presentase diatas maka didapatkan nilai presentase tertinggi adalah hasil kerusakan yang didapatkan. Dengan demikian berdasarkan hasil perhitungan menggunakan Naïve Bayes, jika EKG mengalami gejala G1 (In- dikator error menyala.) dan G3 ( System error (misal tanggal tidak sesuai)). Maka EKG tersebut mengalami keru- sakan K1 (Lead tidak sesuai).

## 3.3 Evaluasi
Pengujian menggunakan Confusion Matriks

## TABEL IV
CONFUSION MATRIKS 3x3 Aktual PREDIKSI K1 K2 K4 K1 2 1 0 K2 0 1 0 K4 0 1 1

## (4) Menghitung accuracy
TP = 2 + 1 + 1 Jumlah data = 6 Accuracy =
TP
Jumlah data
Accuracy = 4 6 = 0,67 ∗ 100% = 67%

## (5) Menghitung precision
Precisson = TP TP + FP TABEL V TABEL PRECISION K1 K2
K4 TP 2 1 1 FP 1+0 0+0 0+1 Precission 2/(2+1)= 0,67 1/(1+0)= 1 1/(1+1)= 0,5 All precisson = precission K1 +  precission K2 + precission K4 Jumlah kelas All precisson = 0,67 + 1 + 0,5 3 = 0,72 ∗ 100% = 72%

## (6) Menghitung recall
Recall = TP TP + FN
TABEL VI

## TABEL RECALL
K1 K2 K4 TP 2 1 1 FN 0+0 1+1 0+0 Recall 2/(2+0)= 1 1/(1+2)= 0,33 1/(1+0)= 1 All Recall = Recall K1 +  Recall K2 + Recall K4 Jumlah kelas
All Recall = 1 + 0,33 + 1
3
= 0,78 ∗ 100% = 78%

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan proses yang dilakukan kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini antara lain sebagai beri- kut:
1. Naïve Bayes bisa digunakan untuk mendeteksi kerusakan EKG.
2. Data  yang  diperlukan  dalam  mendeteksi  kerusakan  pada  EKG  yaitu  data  kerusakan  dan  gejala  yang  ditim- bulkan saat terjadi kerusakan.
3. Hasil yang didapatkan merupakan presentase tertinggi dari berbagai perhitungan kemungkinan.
4. Dari penelitian yang dilakukan dengan mengambil contoh kasus EKG memiliki gejala indikator error menyala dan system error (misal tanggal tidak sesuai maka kerusakan yang terjadi yaitu lead tidak sesuai.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Astuti, L. W., Saluza, I., Faradilla, F., & Alie, M. F. (2021). Optimalisasi Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Forward Selection pada Naive Bayes. Jurnal Informatika Global , 11 (2).
[2] Cahya, R. A., Dewi, C., & Rahayudi, B. (2018). Klasifikasi Aritmia Dari Hasil Elektrokardiogram Menggunakan Support Vector Machine Dengan Seleksi Fitur Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer E-ISSN , 2548 , 964X.
[3] Chamidah, N., Santoni, M. M., & Matondang, N. (2020). The Effect of Oversampling on the Classification of Hypertension with the Naïve Bayes Algorithm, Decision Tree, and Artificial Neural Network (ANN). Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 4 (4), 635 – 641.
[4] Handayani, F. (n.d.). Komparasi Support Vector Machine, Logistic Regression Dan Artificial Neural Network Dalam Prediksi Penyakit Jantung. JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika) , 7 (3), 329 – 334.
[5] Kurnia, J. S. (2021). PERHITUNGAN ANALISIS SENTIMEN BERBASIS KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOUR BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA KOMENTAR INSIDEN PEMBALAP MOTOGP 2015. JSI (Jurnal Sistem Informasi) Universitas Suryadarma , 6 (2), 47 – 60.
[6] Larassati, D., Zaidiah, A., & Afrizal, S. (2022). Sistem Prediksi Penyakit Jantung Koroner Menggunakan Metode Naive Bayes. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika) , 7 (2), 533 – 546.
[7] Maulana,  D.,  &  Jondri,  J.  (2019).  Deteksi  Gangguan  Jantung  Premature  Ventricular  Contractions  Menggunakan  Sinyal  Elektrokardiogram Dengan Algoritma Backpropagation Dan Algoritma Firefly. EProceedings of Engineering , 6 (2).
[8] Muharrom, M., & MANDIRI, N. (2019). KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG. Syntax: Jurnal Informatika , 8 (1), 44 – 56.
[9] Munandar, T. A., & Munir, A. Q. (2022). Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Prototype Sistem Pakar Identifikasi Dini Penyakit Jantung. Respati , 17 (2), 44 – 50.
[10]  Putri, R. W., Ristyawan, A., & Muzaki, M. N. (2022). Comparison Performance of K-NN and NBC Algorithm for Classification of Heart Disease. JTECS: Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem Dan Komputer , 2 (2), 143 – 154.
[11]  Riani, A., Susianto, Y., & Rahman, N. (2019). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan Metode Naive Bayes. Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) , 1 (01), 25 – 34.
[12]  Zubair, A., & Muksin, M. (2018). Penerapan metode naive bayes untuk klasifikasi status gizi (studi kasus di klinik bromo malang). Seminar Nasional Sistem Informasi (SENASIF) , 2 , 1204 – 1208.