ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v8i1.7375
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok)
Moh. Jasri a , Andi Wijaya b , Mochammad Rizqi Sunggara c
a Sistem Informasi Universitas Nurul Jadid, Probolinggo Jawa Timur Indonesia
b Rekayasa Perangkat Lunak Universitas Nurul Jadid, Probolinggo Jawa Timur Indonesia
c Teknik Informatika Universitas Nurul Jadid, Probolinggo Jawa Timur Indonesia
* correspondence email : jasri@unuja.ac.id
Abstract — Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is an infectious disease caused by the bite of Aedes aegypti and Aedes albopictus mosquitoes. This Aedes mosquito is one of the most widespread mosquitoes in Indonesia, except for areas at an altitude exceeding one hundred meters above sea level. The Puskesmas Taman Krocok locate in the east of Bondwoso city. Many patients are affected by dengue fever every year due to a lack of counselling from the health department. The location under review is almost at the foot of the mountain, so the potential for dengue fever is high-speed. The classification process uses Naïve Bayes, which acts as a feature selection on the Taman Krocok Health Center data. After a series of the processes, the accuracy rate for the Naïve Bayes classification model is 90%. With an f1-score of 89% for negative numbers and a positive f1-score of 92%.
Index Terms — Data Mining,Dengue Hemorrhagic Fever (DHF),Naïve Bayes,Puskesmas Taman Krocok.
Abstrak –Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah sebuah Penyakit yang menular akibat gigitan nyamuk Aedes aegypti serta Aedes albopictu . Nyamuk Aedes ini adalah salah satu nyamuk yang tersebar luas di wilayah Indonesia,  terkecuali wilayah yang berada pada ketinggian yang melebihi seratus meter dari  permukaan dasar laut.  Puskemas Taman Krocok terletak di sebelah timur kota Bondwoso, dimana disetiap tahunnya pada saat musim hujan berlangsung terdapat banyak pasien yang terkena penakit demam berdarah yang dikarenakan kurangnya penyuluhan dari dinas kesehatan dimana lokasi yang tinjau hampir berada di kaki gunung, sehingga potensi terkenanya penyakit DBD sangat cepat.  Proses klasisfikasi   menggunakan Naïve Bayes yang berperan sebagai seleksi fitur pada data yang dipeoleh dari Puskesmas Taman Krocok. Setelah serangkaian proses diatas dilakukan maka didapat tingkat akurasi untuk model klasifikasi Naïve Bayes didapat 90%. Dengan f1-score 89% dari angka negatif, f1-Score positif di dapat 92%.
Kata Kunci — Data Ming, Demam Berdarah Dengue (DBD),Naïve Bayes, Puskesmas Taman Krocok.

## I. PENDAHULUAN
Demam Berdarah Dengue (DBD) adala sebuah Penyakit yang menular akibat gigitan nyamuk Aedes aegypti serta Aedes albopictus [1].  Nyamuk Aedes ini adalah salah satu nyamuk yang tersebar luas di wilayah Indonesia, terkecuali  wilayah yang berada pada ketinggian yang melebihi seratus meter dari permukaan dasar laut. Beberapa peneliti sempat berpendapat bahwa nyamuk Aedes di suhu 28-32 derajat celcius maka disitulah Nyamuk Aedes cepat  berkembang biak sehingga kehidupannya lebih panjang. Factor yang bisa mempengaruhi perkembang biakan Nyamuk Aedes yaitu suhu yang selalu berubah-ubah, curah hujan yang tinggi, kondisi lingkungan tidak sehat, mobilitas penduduk serta perilaku masyarakat yang kurang sehat.
Indonesia termasuk  negara dengan tingkat tertinggi pada kasus demam berdarah di setiap tahunnya pada saat musim hujan berlangsung [2]. WHO ( Word Health Organization ) menyatakan kasus penyakit demam berdarah di Indonesia merupakan yang tertinggi di Asia Tenggara. Pada bulan Februari 2022 Kementrian Kesehatan RI menyatakan terdapat 45.387 kasus DBD dari 34 provinsi yang ada di Indonesia untuk angka kematian yang terdiagnosa penyakit DBD sebanyak 432 orang [3].
Pentingnya menjaga kesehatan lingkungan yaitu untuk menurunkan peningkatan penularan penyakit demam berdarah. penularan penyakin demam berdarah yaitu dengan gigitan nyamuk Aedes  kemudian di
tularkan pada manusia lain. Penyebaran penyakin demam berdarah disebabkan oleh nyamuk Aedes saat setelah manusia mengidap virus viremia di dalam darah. Viremia sendiri adalah seuatu masa virus dengue berada   dalam   aliran   darah   manuasia   sehingga   virus   dengue   dapat   berkembang   biak   di   dalam   tubuh manusia.   Pengobatan   penyakit   demam   berdarah   yaitu   dengan   dibutuhkan   diagnosa   awal   yang   tepat disertai dengan pengobatan intensif. Demam Berdarah adalah penyakit yang perlu pengawasan dengan baik karena merupakan penyakit yang dapat menyebabkan kematian jika penanganannya kurang baik [4]. Oleh sebab itu perlunya dilakukan klasifikasi data mining secara baik agar dapat mempermudah dignosa penyakit DBD.
Puskemas Taman Krocok terletak di sebelah timur kota Bondwoso, dimana disetiap tahunnya pada saat musim hujan berlangsung terdapat banyak pasien demam berdarah.  Karena kurangnya penyuluhan dari dinas kesehatan  dan  lokasi  yang  berada di kaki gunung, sehingga berpotensi terkenanya penyakit DBD   sangat   cepat.   Disamping   itu   hidup   sehat   masih   jauh   dari   kata   sempurna   sehingga   dari   hasil observasi   terdapat   banyak   pasien   yang   menderita   DBD.   Diharapkan   Puskesmas   Taman   Krocok   bisa meminimalisir penyakit DBD dengan mengklasifikasi data pasien yang terkena penyakit DBD sehingga dapat mengurangi pasien di setiap tahunnya [5]. Mempertimbangkan penelitian terdahulu maka pada kali dilakukan proses klasisfikasi  menggunakan Naïve Bayes yang berperan sebagai seleksi fitur pada data yang dipeoleh dari Puskesmas Taman Krocok [6].

## II. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, tahapan  penelitian dilakukan  melalui beberapa  kegiatan yaitu pertama adalah pengumpulan data yang meliputi studi literatur yang dilakukan untuk mempelajari metode yang akan digunakan lalu dilanjutkan tahapan selanjutnya adalah pengumpulan data yang akan diolah dari proses wawancara dan observasi di lapangan lalu dilanjutkan tahap selanjutnya adalah preprocessing data untuk memilah data yang akan diolah sesuai variabel yang digunakan. Kemudian menghitung jumlah nilai rata- rata dari keseluruhan atribut, lalu menerapkan aturan asosiasi baik pada atribut status maupun atribut yang lainnya untuk mempermudah dalam proses perhitungannya yang dilanjutkan ketahap selanjutnya yaitu tahap analisis dengan menggunakan metode yang akan digunakan yaitu metode Naïve Bayes.

## Pengumpulan data
Pengumpulan   data   disini   menggunakan   observasi   dan   wawancara.   Observasi   dilakukan   untuk menganalisa   objek   di   lapangan   secara   langsung.   Sedangkan,   wawancara   terhadap   kepala   Puskesmas Taman   Krocok   dimana   pada   hal   ini   akan   tertuju   langsung   kepada   dokter   yang   bersangkutan   dalam penanganan pasien yang terindeksi penyakit DBD.

## Preprocessing Data
Preprocessing data adalah langkah pertama dalam data mining sebagai proses mengubah raw data (bentuk mentah) ke dalam data yang lebih mudah dipahami. Karena kebanyakan data mentah tidak memiliki format  yang teratur  dan  tidak mudah  dipahami. Tahap ini  penting karena  sebagian  besar proses  data  mining  terletak  pada  tahap  preprocessing  ini  dan  cukup  menghabiskan   waktu. Preprocessing ini disebut juga preparasi data atau proses sterilisasi data agar pada saat proses data dilakukan memiliki keakuratan pola data.

## Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu teknik machine learning dan termasuk dalam tipe supervised learning. Yang bertujuan untuk memprediksi suatu kategori atau data. Langkah yang harus dilakukan melakukan proses   pembelajaran.   Proses   pembelajaran   disini   memerlukan   sebuah   data   yang   mana   data   tersebut digunakan untuk data latih/training. Untuk data yang digunakan pada proses prediksi disebut dengan data uji/testing [7].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari   hasil   pengumpulan   dataset   yang   dilakukan   di   puskesmas  Taman  Krocok  didapatkan   data sebanyak 215 pasien dari tahun 2014 sampai 2022 yang didapatkan di puskemas  Taman  Krocok. Data yang didapat meliputi data pasien tiap harinya serta pengecekan apakah diagnosa penyakit DBD atau DBD status rendah.
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok) (Moh. Jasri)
Tabel 1. Data set tabel pasien Resiko DBD dari Tahun 2014 sampai 2022 No Nama Usia Jenis Kelamin Suhu Tubuh Bintik Merah Trombosit Diagnosa 1 Suparman 35 Laki-laki 39 0 Resiko rendah Negatif 2 Anggita 5 Perempuan 39 1 Resiko sedang Positif 3 Silvia 25 Perempuan 40 4 Resiko tinggi Positif 4 Ulfatun nazihah 21 Perempuan 38 3 Resiko tinggi Positif 5 Cindy aulia putri 10 Perempuan 40 2 Resiko tinggi Positif 6 Belqis aprilianti 8 Perempuan 38 3 Resiko tinggi Positif 7 Zainal arifin 15 Laki-laki 39 1 Resiko sedang Positif 8 Muhammad ali 35 Laki-laki 39 0 Resiko rendah Negatif 9 Ahmad effendi 30 Laki-laki 39 0 Resiko rendah Negatif 10 Indah nur umami 23 Perempuan 39 0 Resiko rendah Negatif 11 Rafikatul hasanah 21 Perempuan 37 0 Resiko rendah Negatif 12 Diana putri 22 Perempuan 41 3 Resiko tinggi Positif 13 Muhammad anshari 18 Laki-laki 39 1 Resiko sedang Positif 14 Supriyadi 22 Laki-laki 39 2 Resiko tinggi Positif 15 Muhammad ghafur 23 Laki-laki 39 2 Resiko tinggi Positif 16 Samsul arifin 25 Laki-laki 38 1 Resiko sedang Positif 17 Novita sari 11 Perempuan 39 0 Resiko rendah Negatif 18 Maghfirah 19 Perempuan 39 0 Resiko rendah Negatif 19 Nikmatul husna 5 Perempuan 40 4 Resiko tinggi Positif 20 Rahmatullah 26 Laki-laki 39 1 Resiko sedang Positif 21 Rafi'atul maghfiroh 10 Perempuan 39 0 Resiko rendah Negatif 22 Yazid 11 Laki-laki 37 2 Resiko tinggi Positif 23 Muhammad ilham 22 Laki-laki 39 1 Resiko sedang Positif 24 Ainun shofiyah 13 Perempuan 39 0 Resiko rendah Negatif … ……………….. ….. …….. …… …….. …….. ………… 215 Ahmad naufal 16 Laki-laki 39 0 Resiko rendah Negatif

## A. Preprocessing Data
Preprocessing data adalah langkah pertama dalam data mining  untuk  mengubah raw data (bentuk mentah)   ke   dalam   data   yang   lebih   mudah   dipahami.  Beberapa   langkah   yang   dilakukan   pada   saat preprocessing data yaitu  tokenisasi yaitu proses pemisahan suatu rangkaian karakter berdasarkan pada karakter spasi yang mungkin saja terjadi penghapusan karakter tertentu, lalu Case Folding yaitu proses mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil untuk mempermudah pencarian, dan dilanjut Stemming yang dilakukan untuk menyeragamkan kata hingga mengurangi daftar kata yang ada pada data latih, lalu Filtering/eliminasi stopword yang bergungsi untuk mengurangi space pada tabel term index hingga 40% atau lebih, dan Labelling yang digunakan untuk memberi tanda khusus agar lebih kuat.
Tabel 2. Aturan Asosiasi Usia Usia Kategori 1 – 15 Tahun Anak – Anak 15 – 25 Tahum Remaja 25 – 40 tahun Dewasa 40 – 60 Tahun Tua 60 – 80 Tahun Lansia Tabel 3. Aturan Asosiasi Suhu Tubuh Suhu Tubuh Kategori 37 – 39 Rendah 40 -42 Tinggi

## B. Implementasi Naïve Bayes
Setelah   tahap   preprocessing   data   di   atas   dilakukan   selanjutnya   data   yang   sudah   siap   di implementasikan  untuk di  analisis menggunakan  metode  naïve bayes.  Mulai  tahap  mengintegrasikan sejumlah data yang didapat dari suatu lingkungan, menetapkan sasaran yang didapat secara spesifik, dan memilih langkah alternatif untuk mengatasi masalah dan menetapkan langkah yang tepat diantara yang terbaik  untuk persiapan   yang  tepat   guna  sesuai   kebutuhan.  Sedangkan  tujuan  analisis  sendiri  adalah mengenali sejumlah data yang didapat dari suatu populasi,  agar dapat menarik kesimpulan.
Naive Bayes mempunyai algoritma posteriori sebagai berikut :
𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ). 𝑃 ( 𝐻 ) p (H| 𝑋 ) =
𝑃 ( 𝑋 )
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok) (Moh. Jasri)
Keterangan :
 𝑃 (X| 𝐻 ) adalah probabilitas untuk mengamati sampel.
 𝑃 ( 𝐻 )  adalah  probabilitas awal.
 𝑃 (X) adalah probabilitas terhadap data sampel yang diamati.
Langkah pertama adalah membagi menjadi 2 kelas yaitu “POSITIF” dan “NEGATIF”. P(Ci) : P(Status = “Positif”) = 12/20 = 0,6 P(Status = “Negatif”) = 8/20 = 0,4 Hitung P (X|Ci) untuk tiap kelas : P(Nilai Usia = “Anak - Anak” | Status = “positif”) = 3/12 = 0,25 P(Nilai Usia = “Anak - Anak” | Status = “Negatif”) = 4/8 = 0,5 P(Nilai Usia = “Remaja” | Status = “Positif”) = 2/12 = 0,16 P(Nilai Usia = “Remaja” | Status = “Negatif”) = 2/8 = 0,25
P(Nilai Usia = “Dewasa” | Status = “positif”) = 3/12 = 0,25 P(Nilai Usia = “Dewasa” | Status = “Negatif”) = 0/8 = 0 P(Nilai Usia = “Tua” | Status = “positif”) = 4/12 = 0,3 P(Nilai Usia = “Tua” | Status = “Negatif”) = 2/8 = 0,25 P(Jenis Kelamin = “Perempuan” | Status = “Positif”) = 7/12 = 0,58
P(Jenis Kelamin = “Perempuan” | Status = “Negatif”) = 5/8 = 0,625 P(Jenis Kelamin = “Laki - Laki” | Status = “Positif”) = 5/12 = 0,416 P(Jenis Kelamin = “Laki - Laki” | Status = “Negatif”) = 3/8 = 0,375 P(Suhu Tubuh = “Rendah” | Status = “positif”) = 9/12 = 0,75 P(Suhu Tubuh = “Rendah” | Status = “Negatif”) = 8/8 = 1
P(Suhu Tubuh = “Tinggi” | Status = “positif”) = 3/12 = 0,25
P(Suhu Tubuh = “Tinggi” | Status = “Negatif”) 0/8 = 0
P(Trombosit = “Resiko Rendah” | Status = “positif”) = 0/12 = 0 P(Trombosit = “Resiko Rendah” | Status = “Negatif”) = 7/8 = 0,875
P(Trombosit = “Resiko Sedang” | Status = “positif”) = 9/12 = 0,75
P(Trombosit = “Resiko Sedang” | Status = “Negatif”) = 0/8 = 0 P(Trombosit = “Resiko Tinggi” | Status = “positif”) = 3/12 = 0,25 P(Trombosit = “Resiko Tinggi” | Status = “Negatif”) = 1/8 = 0,125 P (X|Ci) P(X|Status = “Positif”)  = 0,25 x 0,16 x 0,25 x 0,3 x 0,58 x 0,416 x 0,75 x 0,25 x 0,75 x 0,25 =
0,0000254475
P(X| Status = “Negatif”) =  0,5 x 0,25 x 0,25 x 0,625 x 0,375 x 1x 0,875 x 0,125 = 0,00080108642578125 P(X|Ci) X P(Ci) :
P(X|Status = “Positif”) x P(Status = “Positif”) = 0,0000254475 x 0,6 = 0,0000152685
P(X| Status = “Negatif”) x P(Status = “Negatif”) = 0,00080108642578125 x 0,4 = 0,0003204345703125 Oleh karena itu, X milik kelas (“Status = Negatif”)
Dengan   dataset   sebanyak   210   penderita   Demam   Berdarah   dengan   4   atribut   disetiap   data.   Setelah menampilkan 5 data dari atas maka selanjutnya menampilkan 5 data terakhir supaya data dari atas sampai akhir tidak ada  yang terkurangi.  Visualisasi  data usia, suhu tubuh, dan trombosit  dapat  dilihat  pada gambar 1, 2, dan 3.

## Gambar 1  Hasil Visualisasi Data Usia
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok) (Moh. Jasri)
Gambar 2 Hasil Visualisai Data Suhu Tubuh

## Gambar 3 Hasil Visualisasi Data Trombosit
Setelah mengetahui atribut dari setiap kolom, untuk setiap atribut tidak semua akan dieksekusi dalam perhitungan naïve bayes sehingga perlunya pemangkasan kolom yang tidak diperlukan dalam proses naïve bayes nantinya. Data yang sebelumnya berbentuk objek atau lebih di kenal dengan huruf harus diubah dalam bentuk numeric sehingga pada proses selanjutnya yaitu cleaning data dimana bertujuan untuk mengubah data objeck menjadi numeric.
Tabel 4. Proses Cleaning data Nama Atribut Jenis Atribut Numerik Jenis Kelamin Laki –Laki 1 Peremuan 2 Trombosit Resiko Rendah 0 Resiko Sedang 1 Resiko Tinggi 2 Diagnosa Negatif 0 Positif 1
Setelah tahapan cleaning data selesai maka data yang sebelumnya berbentuk objek diubah menjadi numerik. Setelah proses cleaning data atau perubahan string ke integer berikutnya dapat ditampilkan data grafik  dengan  format   numerik  dengan   density.  Density  sendiri  adalah   ukuran  kepadatan   pada  setiap atribut tingkat tertinggi dalam penyakit DBD yaitu terletak pada usia 18 sampai 20 tahun dengan density 0.035. Visualisasi atribut numerik usia, kelamin, dan trombosit terlihat pada gambar 4, 5, dan 6.

## Gambar 4 Grafik Numerik Usia

## Gambar 5 Grafik Jenis Kelamin
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok) (Moh. Jasri)

## Gambar 6 grafik numeric Trombosit
Setelah proses pemanggilan dataset kembali yang asli akan dibandingkan atribut mana saja yang sudah di ganti numeric, tujuannya adalah mencocokkan kembali data yang sudah kita cleaning. Setelah semua proses diatas sudah selesai, dilanjut ke tahapan perhitungan naïve bayes dengan memanggil fungsi naïve bayes.

## Gembar 7 Data Variable Endependen Variable X
Setelah   proses   pembuatan   variable   endependen   dengan   variable   x   diatas   dan   dilanjutkan   dengan variable independen variable y dari tingkat diagnose apakah positif atau negative.
Gambar 7 Data Variable Diagnose Apakah Positif Atau Negative Pembagian data testing dan data training dengan perbandingan 1 : 4 atau 20% dan 80%. Selanjutnya mentraining data X sebanyak 20 data secara acak. Dan mentraining data diagnose sebagai atribut Y. Didapatkan akurasi diantara 0 = negative dan 1= positif . sebanyak 20 data yang di training. Setelah proses training selesai atara x dan  y selanjutnya tesing data antara x dan y sebanyak 20% dari 210 data yang di siapkan. Untuk tingkat keakurasian x testing yaitu 42, 4. Setelah data latih dan data uji didapat berikutnya  mengubah  data  ke  dalam  variansi  angka  0  dan  1  agar  untuk  meminimalisir  atau mengurangi jarak atau interval data yang terlalu jauh.
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok) (Moh. Jasri)
Gambar 8 Output Data X Training
Gambar 9 Output Data X Testing
Selanjutnya  memprediksi  hasil  klasifikasi  yang  dilakukan oleh  sistem  dengan  hasil  klasifikasi yang  sebenarnya  untuk  menggambarkan  kinerja  dari  model  klasifikasi  yang  digunakan menggunakan confusion  matrix. Menampilkan  dan  membandingkan  nilai  aktual  (sesungguhnya) dengan  nilai  hasil  prediksi   model   yang   dapat   menghasilkkan   matrik   evaluasi   berupa accuracy, precision, recall, dan f-1 score (f-Measure).
Gambar 10 Hasil Confusion Matrix Dari hasil confusion matrix diatas maka dapat dilihat hasil data testing atau data uji 20% yang kita olah  dari  210     data  sejumlah   42   data  yang   mendapat  hasil  prediksi  4  pasien  yang  diprediksi trombosit sedang dan dinyatakan positif , 22 pasien yang diprediksi trombosit sedang dan dinyatakan negatif, 16  pasien yang   diprediksi  trombosit rendah dan nyatanya positif, dan 0 pasien juga yang diprediksi  trombosit rendah dan nyatanya negatif. Dan hasil  dari grafik confusion  matrix adalah pada pasien yang diprediksi berstatus positif atau  yang  dilambangkan angka 1 mendapat  precision 1.00 atau 10% dan recall sebesar 0.80 atau 80% sedangkan untuk pasien yang diprediksi berstatus
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok) (Moh. Jasri)
negatif atau yang dilamnbangkan dengan angka  0  mendapat  precision  0.85  atau  85%  dan  recall 1.00  atau 10%.
Dilanjut ke tahap yang terakhir adalah tahap atau langkah terakhir  yaitu untuk melihat tingkat keakurasian atau seberapa baik model klasifikasi yang kita pakai.

## Gambar 11 Output Dari Hasil Menghitung Akurasi Data
Setelah serangkaian proses diatas dilakukan maka didapat tingkat akurasi untuk model klasifikasi Naïve Bayes didapat 90%. Dengan f1-score 89% dari angka negatif, f1-Score positif di dapat 92%.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan menganalisa penyakit Demam Berdarah di Puskesmas Taman Krocok Wonosari. Penerapkan  metode naïve bayes bertujuan memudahkan dalam menganalisis penyakit pasien  di Puskesmas. Dari beberapa tahapan yang sudah dilalui dapat kita simpulkan bahwa penyakit DBD ini  adalah  penyakit  serius dalam  hal  penanganannya,  terlebih pada usia anak-anak  dan remaja karena pada usia itu sangat rentang terkena penyaki DBD, diantaranya kurangnya menjaga kebersihan lingkungan dan pola hidup sehat.
Dalam penelitian ini menggunakan data training dan data testing sebanyak 20% dari 210 data pasien yang diagnose positif dan juga negative dengan menggunakan 4 atribut yang sama. Berdasarkan hasil uji coba   yang   dilakukan   menggunakan   naïve   bayes   adalah   variable   satu   dengan   yang   lain   memiliki keterkaitan   dalam   menganalisi   diagnose   penyakit   DBD.   Jumlah   atribut   yang   digunakan   juga mempengaruhi   keakurasian   terhadap   model   algoritma   yang   digunakan.   Setelah   analisis   dilakukan didapatkan   hasil   diagnose   negative   dan   positif.   Untuk   negative   mendapatkan precision 10% ,   recall sebesar   80%, fi-score sebesar   89%, support 20.   Sedangkan   untuk   diagnose   penyakit   DBD   positif mendapatkan precision sebesar 85%, recall sebesar 10%, f1-score sebesar 92% , dan support sebesar 22. Dan mendapatkan tingkat akurasi sebesar 90% yang baik untuk hasil proses analisis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. N. Anggina, A. Ghiffari, and M. Abidinsyah, “Pengaruh penyuluhan terhadap tingkat pengetahuan pengunjung pasien DBD yang dirawat di RS palembang,” Jurnal Kesehatan Medika Saintika , 12 (1), 21-25, 2021.
[2] E. A. Zurroh, Klasifikasi diagnosa penyakit Demam Berdarah Dengue menggunakan metode Hybrid Naive Bayes-K Nearest Neighbor, 2021, (Doctoral dissertation, UIN Sunan Ampel Surabaya).
[3] Rokom.   (2022,   juni   15). sehatnegeriku .   Retrieved   agustus   15,   2022,   from  Kasus  DBD   Meningkat,   Kemenkes  Galakkan Gerakan   1   Rumah   1   Jumantik   (G1R1J): https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20220615/0240172/kasus-dbd- meningkat-kemenkes-galakkan-gerakan-1-rumah-1-jumantik-g1r1j/
[4] A Riansyah, Pratama (2021). Pernan Pemerintah Daerah dan Masyarakat dalam Upaya Kewaspadaan Dini Mengenai Covid- 19 Perspektif Fiqh Siyasah (Studi di Kecamatan Natar Kabupaten Lampung Selatan) (Doctoral dissertation, UIN Raden Intan Lampung).
[5] F. Qatada, Hubungan Spiritualitas Dengan Tingkat Kecemasan Penderita Tuberkulosis Dalam Kesiapan Menerima Informasi Terapi   Lanjutan   Di   Puskesmas   Taman   Krocok   Kabupaten   Bondowoso,   2020, (Doctoral   dissertation,   Universitas Muhammadiyah Jember).
[6] S. Ummi, “Relationship Between Burnout And Self Efficacy In Nurses In Puskesmas Taman Kecamatan Taman Krocok Bondowso District”. Jurnal Kesehatan dr. Soebandi , 6 (1), 2018.
[7] A. Z. Mafakhir, A. Solichin, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penjurusan Siswa Pada Madrasah Aliyah Al- Falah Jakarta,” Fountain of Informatics Journal , 5 (1), 21, 2020.
[8] R. Maya, F. Lubis, “Pengembangan Analisa Algoritma Autoregressive Integrated Moving Average ( Arima- Box Jenkins ) Pemodelan Menggunakan Google Colab ( Phyton )”. July, 44–56, 2019.
Moh. Jasri , Meraih gelar sarjana komputer (S.Kom) dari Sekolah Tinggi Teknologi Nurul Jadid pada tahun 20 09.  Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari Universitas Dian Nuswantoro pada tahun 2013 Saat ini Penulis menjadi dosen Program Studi Sistem Informasi di Universitas Nurul Jadid.
Andi Wijaya, Meraih gelar sarjana komputer (S.Kom) dari Sekolah Tinggi Teknologi Nurul Jadid pada tahun 20 09. Kemudian meraih   gelar   Master   (M.Kom)   dari   Universitas   Dian   Nuswantoro   pada   tahun   2013   Saat   ini   Penulis  menjadi   dosen   Program Rekayasa Perangkat Lunak di Universitas Nurul Jadid.
Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok) (Moh. Jasri)