## Aplikasi Diagnosa Penyakit Tuberculosis Menggunakan Algoritma Naive Bayes

## Amrin, Hafdiarsya Saiyar
Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia Email: amrin.ain@bsi.ac.id, hafdiarsya.hyr@bsi.ac.id
Abstrak
S angat  penting  bagi  dokter  untuk  melakukan  diagnosa  secara  dini  penyakit tuberculosis agar  dapat  mengurangi  penularan penyakit tersebut kepada masyarakat luas.  Pada penelitian ini, penulis akan menerapkan metode klasifikasi data mining, yaitu metode Naïve Bayes untuk mendiagnosa penyakit tuberculosis . Berdasarkan hasil pengukuran performa dari model tersebut dengan  menggunakan  metode pengujian Cross Validation, Confusion Matrix dan Kurva ROC, diketahui bahwa metode Naïve Bayes dengan  tingkat  akurasi sebesar 94,18% dan  nilai area under the  curva (AUC) sebesar 0,977. Hal ini  menunjukkan model yang dihasilkan termasuk katagori klasifikasi  sangat baik karena memiliki nilai AUC antara 0.90-1.00.
Kata Kunci: Metode N aive Bayes , C onfusion Matrix , Kurva ROC

## Abstract
It is important for doctors to make an early diagnosis of tuberculosis in order to reduce the transmission of the disease to the wider  community.  In  this  study,  the  authors  will  apply  methods  of  data  mining  classification,  Naïve  Bayes  to  diagnose tuberculosis disease. Based on the performance measurement results of the models using Cross Validation, Confusion Matrix and ROC Curve methods, it is known that Naïve Bayes method with accuracy of 94.18% and under the curva (AUC) value of 0.97. This shows that the models that are produced including the category of classification is very good because it has an AUC value between 0.90-1.00.
Keywords : Naive Bayes, Confusion Matrix, ROC Curva

## 1. PENDAHULUAN
Tuberculosis yang disingkat TBC atau TB adalah penyakit menular yang disebabkan oleh  bakteri Mycobacterium Tuberculosis yang ditularkan melalui udara ( dropet nuclei ) saat seorang pasien TBC batuk dan percikan ludah yang mengandung bakteri tersebut terhirup oleh orang lain saat bernapas  (Widoyono, 2011). Penyakit TB (Orhan dan  Tanrikulu,  2010)  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  bakteri  yang  disebut Mycobacterium tuberculosis dan  merupakan  penyebab  kematian  paling  tinggi  yang  terjadi  pada  usia  produktif  15-50  tahun, kelompok  ekonomi  lemah,  dan  berpendidikan  rendah.  Penyakit  ini  dapat  menular  sehingga  perlu  penanganan yang  intensif,  setidaknya  diperlukan  pengobatan  minimal  6  bulan  secara  rutin  dan  terus  menerus.  Sedangkan Indonesia  menempati peringkat ke-2 di dunia setelah  india dengan pasien TBC terbanyak dan diperkirakan ada 1.020.000 kasus TB di Indonesi (Kemenkes, 2018).
Penularan tuberkulosi s  (TBC)  sangat  cepat  melalui  udara.  Bagi  penderita  diharapkan  selalu  melakukan pemeriksaan  dan  pengobatan  sampai  tuntas.  TBC  ditularkan  melalui  udara.  Percikan  ludah  atau  dahak  yang dikeluarkan menjadi media penularan yang sangat cepat di dunia ini. Penularan TBC melalui udara akan sangat rentan terjadi di ruang publik. Dari berbagai penelitian akan ada puluhan ribu kuman yang keluar dari batuk dan bersin.  Oleh  karenanya  diharapkan  masyarakat  untuk  menggunakan  masker  di  tempat-tempat  umum  dan senantiasa berperilaku hidup bersih dan sehat (Kemenkes, 2018).
Klasifikasi data penyakit TB pada medis  merupakan tugas penting dalam memprediksi penyakit, bahkan dapat membantu dokter dalam mengambil keputusan diagnosis penyakit tersebut (Fine, 2012),  dengan demikian sangat penting  melakukan  diagnosa  secara  dini  agar  dapat  mengurangi  penularan  TB  kepada  masyarakat  luas.    Pada penelitian ini, penulis akan menerapkan metode klasifikasi data mining, yaitu Naïve Bayes untuk mendiagnosa penyakit Tuberculosis . Data yang penulis gunakan adalah data pasien puskesmas bojonggede yang terdiagnosa tuberculosis . Menurut Han dan Kamber dalam (Amrin, 2016) Data mining adalah rangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang belum terekplorasi dari sebuah basis data, melakukan ekplorasi dengan cara-cara tertentu  untuk  memanipulasi  data  menjadi  informasi  yang  lebih  berharga  dengan  cara  mengektraksi  dan mengenali pola penting dari basis data. Menurut Daryl Pregibons dalam  (Gorunescu, 2011) “ Data mining adalah perpaduan dari  ilmu statistik, kecerdasan buatan,  dan penelitian  bidang database ”. Nama data  mining berasal dari  kemiripan  antara  pencarian  informasi  yang  bernilai  dari database yang  besar  dengan  menambang  sebuah gunung untuk sesuatu yang bernilai  (Sumathi, 2006). Keduanya memerlukan penyaringan melalui sejumlah besar material, atau menyelidiki dengan cerdas untuk mencari keberadaan sesuatu yang disebut bernilai tadi. Data    Mining    merupakan    teknologi    baru    yang    sangat    berguna  untuk  membantu  perusahaan-perusahaan menemukan  informasi  yang  sangat  penting  dari  gudang data  mereka.  Beberapa  aplikasi  data  mining  fokus
pada  prediksi,  mereka meramalkan  apa  yang  akan  terjadi  dalam  situasi  baru  dari  data  yang menggambarkan apa  yang  terjadi  di  masa  lalu  (Witten, 2011).

## 2. TEORITIS

## 2.1 Tahapan Proses Data Mining
Data mining sering disebut juga Knowledge Discovery in Database atau disingkat menjadi KDD, adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set  data  berukuran  besar  (Santosa,  2007  ).  Gambar  tahapan  pembuatan  aplikasi  data  mining  ditunjukan  pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Tahapan Proses KDD Sumber: Han & Kamber (2006)
Gambar  1  menunjukkan  langkah  dalam  proses data  mining. Proses  dalam  tahap data  mining terdiri  dari  tiga langkah utama, yaitu (Sogala, 2006): 1. Data Preparation
Pada langkah ini, data dipilih, dibersihkan, dan dilakukan preprocessed mengikuti pedoman dan knowledge dari  ahli  domain  yang  menangkap  dan  mengintegrasikan  data  internal  dan  eksternal  ke  dalam  tinjauan organisasi secara menyeluruh.
2. Algoritma data mining Penggunaan algoritma data mining dilakukan pada langkah ini untuk menggali data yang terintegrasi untuk memudahkan identifikasi informasi bernilai.
3. Fase analisa data
Keluaran dari data mining dievaluasi untuk melihat apakah knowledge domain ditemukan dalam bentuk rule yang telah diekstrak dari jaringan.

## 2.2 Naive Bayes
Klasifikasi  Bayes  (Kusrini,  2009)  adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas keanggotaan suatu kelas . Klasifikasi Bayes  juga dikenal dengan Naïve Bayes .
(1)
keterangan : y = data dengan kelas yang belum diketahui x = hipotesis data y merupakan suatu kelas spesifik P(x│y) = probabilitas hipotesis x berdasar kondisi y ( posteriori probability ) P(x) = probabilitas hipotesis x ( prior probability ) P(y│x) = probabilitas y berdasarkan kondisi pada hipotesis x P(y)     = probabilitas dari y

## 2.3 Evaluasi dan Validasi Model
Untuk mengukur akurasi model maka dilakukan evaluasi dan validasi menggunakan teknik: 1. Confusion matrix
P(x|y) = P(y|x) P(x)
P(y)
Confusion Matrix adalah alat ( tools ) visualisasi yang biasa digunakan pada supervised learning. Tiap kolom pada matriks  adalah  contoh  kelas  prediksi,  sedangkan  tiap  baris  mewakili  kejadian  di  kelas  yang  sebenarnya (Gorunescu,  2011).    Confusion  matrix    berisi  informasi  aktual  (actual)  dan  prediksi  predicted)  pada  sisitem klasifikasi.
2. Kurva ROC ( Reciever Operating Characteristic )
Kurva  ROC  menunjukkan  akurasi  dan  membandingkan  klasifikasi  secara  visual.  ROC  mengekspresikan confusion matrix . ROC adalah grafik dua dimensi dengan false positives sebagai garis horisontal dan true positives sebagai  garis  vertikal    (Vecellis,  2009). The  area  under  curve (AUC)  dihitung  untuk  mengukur  perbedaan performansi metode yang digunakan. AUC dihitung menggunakan rumus:  (Liao, 2007)
𝛳 𝑟 = 1 𝑚𝑛 ∑ ∑ 𝜓 𝑚 𝑖=1 𝑛 𝑗=1 (x𝑖 𝑟 , x𝑗 𝑟 ) (2)
Dimana
𝟁 (X,Y) = { 1   𝑌 < 𝑋 1 2 𝑌 = 𝑋
0  𝑌 > 𝑋
Performance keakurasian AUC dapat diklasifikasikan menjadi lima kelompok yaitu (Gorunescu, 2011): 0.90 – 1.00 = Exellent Clasification 0.80 – 0.90 = Good Clasification 0.70 – 0.80 = Fair Clasification 0.60 – 0.70 = Poor Clasification 0.50 – 0.60 = Failure

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  terdiri  dari  beberapa  tahap  seperti  terlihat  pada  kerangka  pemikiran  Gambar  2  Permasalahan ( problem )  pada  penelitian  ini  adalah  Belum  diketahui  algoritma  yang  akurat  untuk    diagnosa  penyakit tuberculosis.  Untuk  itu      dibuat approach (model) Naive  Bayes untuk  memecahkan  permasalahan  kemudian dilakukan  pengujian  terhadap  kinerja  dari  ketiga  metode  tersebut.  Pengujian  menggunakan  metode Cross Validation , Confusion Matrix dan kurva ROC. Untuk mengembangkan aplikasi ( development ) berdasarkan model yang dibuat, digunakan Rapid Miner.
Gambar 2. Kerangka Pemikiran Pemecahan Masalah
PROBLEMS Belum diketahui algoritma yang akurat untuk  diagnosa penyakit tuberculosis IMPLEMENTATION Data pasien yang terdiagnos penyakit tuberculosis RESULT Aplikasi  diagnosa penyakit tuberculosis MEASUREMENT Cross Validation, Confusion Matrix, Kurva ROC DEVELOPMENT Framework RapidMiner APPROACH Naïve Bayes
Pada penelitian ini data yang digunakan sebanyak 136 data pasien tuberculosis (TBC) baik yang positif maupun yang negatif.  Variabel  input pada penelitian  ini terdiri dari enam  variabel,  yaitu:  1. Keringat pada malam  hari tanpa aktivitas fisik, 2. Berat badan turun, 3. Nafsu makan berkurang 4. Mudah lelah dan lemah, 5. Demam, 6. Batuk berdahak lebih dari tiga minggu disertai batuk darah,   Sedangkan variabel output adalah variabel penyakit TBC. Perangkat lunak yang digunakan untuk menganalisa adalah RapidMiner versi 5.3 .
3.1 P engujian Model
Model yang telah dibentuk diuji tingkat akurasinya dengan memasukan data uji yang berasal dari data training . Karena  data  yang    didapat  dalam  penelitian  ini  setelah  proses preprocessing hanya  136  data  maka  digunakan metode cross validation , Confusion Matrix, dan Kurva ROC untuk menguji tingkat akurasi. Untuk nilai akurasi metode naïve bayes sebesar 94.18%.
1. Confusion Matrix Tabel  1  adalah confusion  matrix untuk  metode naïve  bayes .  diketahui  dari  136  data,  74  diklasifikasikan  tidak (negatif) sesuai dengan prediksi yang dilakukan dengan metode naïve bayes , lalu 6 data diprediksi tidak (nagatif) tetapi ternyata ya (positif), 54 data class ya (positif) diprediksi sesuai, dan 2 data diprediksi ya (positif) ternyata tidak (negatif).
Tabel 1. Model Confusion Matrix untuk Metode naïve bayes
Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner 5.3 (2018)
2. Kurva ROC Hasil perhitungan divisualisasikan dengan kurva ROC. Kurva ROC pada gambar 3 mengekspresikan confusion matrix . Garis horizontal adalah false positives dan garis vertikal true positives .
Gambar 3 Kurva ROC dengan Metode Naïve Bayes Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner 5.3 (2018)
Dari  gambar  di  atas  terlihat  bahwa  nilai area  under  curve (AUC)  metode  naïve  bayes  adalah  0.977.  Untuk klasifikasi data mining , nilai AUC dapat dibagi menjadi beberapa kelompok  (Gorunescu, 2011). a. 0.90-1.00 = klasifikasi sangat baik b. 0.80-0.90 = klasifikasi baik c. 0.70-0.80 = klasifikasi cukup
d. 0.60-0.70 = klasifikasi buruk
e. 0.50-0.60 = klasifikasi salah
Berdasarkan pengelompokkan di atas maka dapat disimpukan bahwa metode naïve bayes termasuk klasifikasi sangat baik karena memiliki nilai AUC antara 0.90-1.00.

## 3.2 Rancangan Aplikasi Data Mining
Berdasarkan  metode  tersebut  kemudian  dirancang  dan    dibuatlah  aplikasi  diagnosa  penyakit tuberculosis menggunakan  algoritma  data  mining,  dalam  hal  ini naïve  bayes ,  maka  implementasi  hasil  rancangan  aplikasi seperti terlihat pada gambar 4 berikut ini:
Gambar  4. GUI Sistem Prediksi Diagnosa Penyakit     TBC

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan penelitian ini adalah bahwa performa model naïve bayes memberikan tingkat  akurasi  kebenaran  sebesar  94,18%  dengan  nilai  area  under  the  curve  (AUC)  sebesar  0,977.  Hal  ini menunjukkan bahwa model tersebut termasuk katagori klasifikasi  sangat baik karena memiliki nilai AUC antara 0.90-1.00.

## REFERENCES
Amrin, A. (2016). Data Mining Dengan Regresi Linier Berganda Untuk Peramalan Tingkat Inflasi. Jurnal Techno Nusa Mandiri , XIII (1), 74– 79. Retrieved from http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/techno/article/view/268 Fine, J. (2012). An Overview Of Statistical Methods in Diagnostic Medicine. Chapel Hill. Gorunescu, F. (2011). Data Mining: Concepts, Models, and Techniques. Verlag Berlin Heidelberg: Springer. Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining Concept and Tehniques. San Fransisco: Morgan Kauffman. Kusrini, &. E. (2009). Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi Publishing. Liao. (2007). Recent Advances in Data Mining of Enterprise Data: Algorithms and Application. Singapore: World Scientific Publishing. Orhan, E., Temurtas, F., & Tanrıkulu, A. Ç. (2010). Tuberculosis Disease Diagnosis Using Artificial Neural Networks . Springer, 299-302. Santosa, B. (2007). Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu. Sogala, S. S. (2006). Comparing the Efficacy of the Decision Trees with Logistic Regression for Credit Risk Analysis. India. Sumathi, &. S. (2006). Introduction to Data Mining and its Applications. Berlin Heidelberg New York: Springer. Vercellis, C. (2009). Business Intelligent: Data Mining and Optimization for Decision Making. Southern Gate, Chichester, West Sussex: John Willey & Sons, Ltd. Southern Gate, Chichester, West Sussex: John Willey & Sons, Ltd.: Vercellis, Carlo (2009). Business Intelligent: Data Mining and OpJohn Willey & Sons, Ltd.
Widoyono. (2011). Penyakit Tropis Epidemiologi, Penularan, Pencegahan dan Pemberantasan. Jakarta: Erlangga. Witten, I. H. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning and Tools. Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.