## Jurnal TRANSFORMATIKA
Vol. 20, No.2, Januari 2023, pp. 70-76 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 70 SISTEM MANAJEMEN

## PENEGAKAN DIAGNOSA PENYAKIT TYPUS DENGAN METODE NAIVE BAYES
Retno  Astuti  Setijaningsih 1* ,  Aries  Setiawan 2 ,  Zaenal  Sugiyanto 3 ,  Ida  Farida 4 ,  Budi Widjajanto 5 , Ifan Rizqa 6 1 Fakultas  Kesehatan,  Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang  Jawa  Tengah,  email    : retnoastuti@dsn.dinus.ac.id
2 Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang  Jawa  Tengah,  email    : arissetya_005@dsn.dinus.ac.id
3 Fakultas  Kesehatan,  Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang  Jawa  Tengah,  email    : zaenal.sugiyanto@dsn.dinus.ac.id
4 Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang  Jawa  Tengah,  email    : ida.farida@dsn.dinus.ac.id
5 Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang  Jawa  Tengah,  email    : budi.widjajanto@dsn.dinus.ac.id
6 Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Dian  Nuswantoro  Semarang  Jawa  Tengah,  email    : ifan.rizqa@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 25 September 2022 Received in revised form 10 Januari 2023 Accepted 10 Januari 2023 Available online 30 Januari 2023

## Keywords:
Sistem; Manajemen; Penegakan; Diagnosa; Typus; Naïve Bayes.

## * Correspondece:
Telepon: +62 8156597076
E-mail: Arissetya_005@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRACT
Dalam  dunia  kesehatan,  beberapa  gejala  yang timbul  bisa  menjadi  tanda-tanda  penyebab  dari beberapa  penyakit  sekaligus.  Kondisi  yang dilematis ini sering kali mempersulit pengambilan keputusan  mengenai  penyakit  yang  diderita seseorang. Penentuan langkah pencegahan maupun  pengobatan  juga  menjadi  sulit  untuk dilakukan,  sehingga  pemeriksaan  lanjutan  perlu dilakukan  oleh  tim  medis.  Sangat  dimungkinkan jika  tim  medis  kurang  akurat  dalam  menentukan analisis  penyakit  dikarenakan  munculnya  gejala yang  sama  pada  beberapa  penyakit.  Diperlukan sistem  penegakan  diagnose  penyakit  dengan metode naïve bayes. Hasil dari pemakaian metode ini    mampu  memberikan  solusi  penentuan  jenis penyakit  typus,  sehingga  akan  memberikan  solusi penanganan  yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini dihasilkan prediksi tertinggi sebesar 0.000745.

## 1. INTRODUCTION
Dalam dunia kesehatan, beberapa gejala yang timbul bisa menjadi tanda-tanda penyebab dari beberapa  penyakit  sekaligus.  Kondisi  yang  dilematis  ini  sering  kali  mempersulit  pengambilan keputusan  mengenai  penyakit  yang  diderita  seseorang.  Penentuan  langkah  pencegahan  maupun

## SISTEM MANAJEMEN PENEGAKAN DIAGNOSA PENYAKIT TYPUS DENGAN METODE NAIVE BAYES (Retno Astuti Setijaningsih)
pengobatan  juga  menjadi  sulit  untuk  dilakukan,  sehingga  pemeriksaan  lanjutan  perlu  dilakukan oleh tim medis. Gambaran yang mungkin bisa di berikan adalah ketika seseorang panas lebih dari tiga  hari  maka  dapat  diartikan  sebagai  gejala  penyakit  tipes,  demam  berdarah  maupun  penyakit yang  diakibatkan  virus  lainnya.  Sangat  dimungkinkan  jika  tim  medis  kurang  akurat  dalam menentukan analisis penyakit dikarenakan munculnya gejala yang sama pada beberapa penyakit [1].
Hal  ini  berpengaruh  pula  dalam  tingkat  pemberian  obat  dan  tentunya  berdampak  kurang baik  pada  kesehatan  pasien  [2].  Seorang  dokter  juga  akan  mengalami  tingkat  kelelahan  dalam menangani  pemeriksaan  terhadap  jumlah  pasien  yang  terlampau  banyak  pada  setiap  sesi prakteknya, kondisi tersulit akan dihadapi ketika seorang penyakit menderita gejala yang sama pada beberapa penyakit. Diperlukan sistem penegakan diagnosis penyakit typus menggunakan metode naïve  bayes,  sistem  ini  akan  mampu  memetakkan  gejala  penyakit  berdasarkan  gejala  yang ditimbulkannya  [3],  jika  diimplementasikan  pada  praktek  pemeriksaan  pasien  akan  mampu mendeteksi penyakit yang mungkin diderita [4]. Sistem ini akan mampu membantu pembelajaran bagi mahasiswa dalam mengenal gejala-gejala penyakit typus, dan juga dilengkapi dengan solusi pencegahan  maupun  solusi  penaggulangan.  Langkah  pencegahan  bertujuan  agar  dengan  adanya pengetahuan  diatas  mahasiswa  mampu  mengantisipasi  dirinya  maupun  keluarga  dari  penyakit typus.
Sedangkan  langkah  penanggulangan  bertujuan  supaya  penentuan  obat  Metode  yang  akan digunakan  dalam  membantu  sistem  penegakan  penyakit  penyakit  ini  adalah  naive  bayes, merupakan  salah  satu  jenis  metode  klasifikasi  yang  mampu  mengidentifikasi  semua  variabel penelitian untuk selanjutnya dihasilkan nilai klasifikasi yang tepat [5]. Variabel yang ada dalam penelitian ini adalah gejala-gejala penyakit, untuk selanjutnya diolah dengan metode perhitungan naïve  bayes  dan  hasilnya  berupa  urutan  penyakit  jenis  typus  yang  akurat  sesuai  gejala  yang diinputkan  [6].  Pada sistem  penegakan  penyakit  yang  disusun  ini,  dimulai  dengan  menghimpun pertanyaan  mengenai  gejala-gejala  yang  dialami  pasien  [7],  untuk  selanjutnya  akan  disuguhkan laporan  hasil    berupa  urutan  jenis  penyakit  mulai  yang  paling  dominan  dengan  gejala  yang diinputkan sampai dengan yang kurang dominan [8].

## RESEARCH METHODS

## 1. Metode Pengembangan Sistem
Penelitian ini akan memakai waterfall sebagai metode pengembangan sistem, dimana waterfall disebut sebagai model sequential linear, yang pendekatan alurnya meliputi analisis, desain [9], pemrograman  (coding),  testing  dan  pendukung  (support)  [10].  Pendekatan  analisis  berisi tentang rincian kebutuhan yang diperlukan oleh objek [11].
Gambar 1. Tahapan waterfall

## 2. Rancangan Diagram Sistem
Gambar 2. Rancangan Diagram Sistem
Entitas admin, memberikan inputan berupa data gejala, data penyakit dan data  relasi ke sistem. Setelah itu sistem menyimpan ke tabel gejala dan tabel penyakit.  Selanjutnya entitas admin menerima daftar gejala, daftar penyakit dan daftar relasi.
Proses diagnosa, diawali dengan user memberikan inputan gejala dan data pasien ke sistem, sistem kemudian  mengambil data penyakit dari tabel penyakit dan selanjutnya menyimpan ke tabel diagnosa serta memberikan hasil diagnosa ke entitas user.

## SISTEM MANAJEMEN PENEGAKAN DIAGNOSA PENYAKIT TYPUS DENGAN METODE NAIVE BAYES (Retno Astuti Setijaningsih)

## RESULTS
Pada  penelitian  ini  akan  membahas  mengenai  penegakan  atau  penentuan  hasil  diagnosa  pada gejala-gajala penyakit typus dengan bantuan metode naïve bayes

## 1. Formulas Naïve Bayes
Metode naïve bayes digunakan dalam penelitian ini karena metode ini mampu memberikan prediksi  yang terbaik  dengan  sejumlah  variasi  data. Dibawah  ini merupakan  formulasi  dari metode naïve bayes [12].
𝑃(𝑎𝑖|𝑣𝑖) = 𝑛𝑐+𝑚𝑝 𝑛+𝑚 (1)
Keterangan :
n c = jumlah record atau data learning dengan nilai v=v j serta a = a i p = 1 / banyakya jenis class  (penyakit) m = total paramater / gejala n = total record pada data learning yang v = v j / tiap class

## 2. Implementasi metode
Data penyakit dengan kode P dan banyak gejala dengan kode G yang ada dalam penelitian. Basis  aturan  digunakan  untuk  menghimpun  gejala  yang  menjadi  sebab  penyebab  penyakit. Berikut tabel data yang disediakan.
Tabel 1. Tabel data penyakit Kode Penyakit Nama Penyakit P01 Typus jenis 1 P02 Typus jenis 2 P03 Typus jenis 3 P04 Typus jenis 4 P05 Typus jenis 5 Tabel 2. Tabel gejala Kode Gejala Nama Gejala G1 Nafsu makan hilang G2 ruam G3 Diare atau Sembelit G4 Perut Membekak G5 Mual dan Muntah G6 Denyut Nadi Lemah G7 Demam tinggi G8 Sakit kepala G9 Demam G10 Nyeri Otot dan Sendi G11 Berkeringat
G12 Batuk Kering G13 Lidah Berwarna Putih G14 Peradangan Pada Kelopak Mata G15 Sendi Bengkak G16 Nyeri Pada Tulang Tabel 3. Tabel Basis Aturan Kode Penyakit Nama Gejala P01 G1,G5,G6,G7,G8,G9,G10,G11,G13 P02 G1,G2,G4,G9,G11,G12 P03 G1,G2,G7,G9,G11,G12,G13 P04 G1,G2,G3,G8,G14 P05 G1,G2,G4,G8,G11.G15,G16 Tabel 4. Data Testing Data testing gejala 1 G1, G2, G4, G8
Berikut tahapan perhitungan dengan metode naive bayes :

## 1. Menentukan komponen perhitungan
Tabel 5. Nilai  per class Kode Penyakit n P m G1.nc G2.nc G4.nc G8.nc P01 1 1/5 = 0.2 16 1 0 0 1 P02 1 1/5 = 0.2 16 1 1 1 0 P03 1 1/5 = 0.2 16 1 1 0 0 P04 1 1/5 = 0.2 16 1 1 0 1 P05 1 1/5 = 0.2 16 1 1 1 1
Keterangan :
- n = banyaknya record pada data testing (lihat tabel 4)
- p = 1/jumlah record penyakit
- m = jumlah record gejala (lihat tabel 2)
- G1.nc = jumlah gejala G1 pada setiap penyakit (lihat table 3)
- G2.nc = jumlah gejala G2 pada setiap penyakit (lihat table 3)
- G3.nc = jumlah gejala G3 pada setiap penyakit (lihat table 3)
- G4.nc = jumlah gejala G4 pada setiap penyakit (lihat table 3)
3. Menghitung nilai P(a i |v j )
Berdasarkan rumus (1), maka dihasilkan  P(a i |v j )  sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil P(a i |v j ) Kode Penyakit Perhitungan Hasil Perhitungan

## SISTEM MANAJEMEN PENEGAKAN DIAGNOSA PENYAKIT TYPUS DENGAN METODE
NAIVE BAYES (Retno Astuti Setijaningsih)
P01 P(G1.nc|P01)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G2.nc|P01)=(0+ 16*0.2) / (1+16) 0.188235 P(G4.nc|P01)=(0+ 16*0.2) / (1+16) 0.188235 P(G8.nc|P01)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P02 P(G1.nc|P02)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G2.nc|P02)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G4.nc|P02)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G8.nc|P02)=(0+ 16*0.2) / (1+16) 0.188235 P03 P(G1.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G2.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G4.nc|P03)=(0+ 16*0.2) / (1+16) 0.188235 P(G8.nc|P03)=(0+ 16*0.2) / (1+16) 0.188235 P04 P(G1.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G2.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G4.nc|P03)=(0+ 16*0.2) / (1+16) 0.188235 P(G8.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P05 P(G1.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G2.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G4.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 P(G8.nc|P03)=(1+ 16*0.2) / (1+16) 0.247059 4. Menghitung nilai P(a i |v j )  terhadap P(v j ) setiap penyakit
Tabel 7. Nilai P(a i |v j )  terhadap P(v j ) setiap penyakit Kode Penyakit Perhitungan Hasil Perhitungan P1 =P x P(G1.nc|P01) x P(G2.nc|P01) x P(G4.nc|P01) x P(G8.nc|P01) =0.2 x 0.247059 x 0.188235 x 0.188235 x 0.247059 0.000433 P2 =P x P(G1.nc|P02) x P(G2.nc|P02) x P(G4.nc|P02) x P(G8.nc|P02) =0.2 x 0.247059 x 0.247059 x 0.247059 x 0.188235 0.000568 P3 =P x P(G1.nc|P03) x P(G2.nc|P03) x P(G4.nc|P03) x P(G8.nc|P03) =0.2 x 0.247059 x 0.247059 x 0.188235 x 0.188235 0.000433 P4 =P x P(G1.nc|P04) x P(G2.nc|P04) x P(G4.nc|P04) x P(G8.nc|P04) =0.2 x 0.247059 x 0.247059 x 0.188235 x 0.247059 0.000568 P5 =P x P(G1.nc|P05) x P(G2.nc|P05) x P(G4.nc|P05) x P(G8.nc|P05) =0.2 x 0.247059 x 0.247059 x 0.247059 x 0.247059 0.000745
Dari hasil perhitungan pada table 5 diperoleh bahwa kode penyakit P05 mempunyai hasil tertinggi yaitu  0.000745,  dengan  demikian  penyakit  dengan  kode  P05  merupakan  hasil  prediksi  penyakit dengan gejala yang dialami seperti pada table 4.

## CONCLUSIONS
1. Typus merupakan penyakit yang diakibatkan oleh virus dan  mempunyai gejala yang berbeda- beda pada jenis kejadian penyakit. Naïve bayes mampu memberikan solusi penentuan jenis penyakit typus, sehingga akan memberikan solusi penangan yang tepat.
2. Perhitungan yang dilakukan naïve bayes yaitu dengan menghitung pada setiap gejala yang  mempengaruhinya  untuk  selanjutnya  memberikan  tingkat  nilai  hasil,  nilai prediksi tertinggi pada kode penyakit P5 dengan nilai sebesar 0,000745

## REFERENCE
[1]   E. Rantoso, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit yang Disertai Demam Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier," Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, vol. 2, pp. 17-26, 2018.
[2]   N. Hikmah, "Pemanfaatan Metode Naïve Bayes Classifier dalam Pembuatan Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Kelamin," vol. 7, pp. 50-55, 2017.
[3]   H. Hermanto, "Penerapan Naïve Bayes Pada Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Pencernaan Balita," Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi, vol. 2, pp. 102-106, 2020.
[4]   F. Fadhilah, "Penerapan Metode Naïve Bayes Pada Aplikasi Sistem Pakar Untuk Diagnosa Penyakit Kulit Pada Kucing," Jurnal Infomedia, vol. 5, pp. 23-30, 2020.
[5]   A. Setiawan, "Klasifikasi Alat Pemadam Kebakaran Ringan (APAR) Sebagai Proteksi Awal Kebakaran Pada Ruangan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Naive Bayes," Simetris, vol. 10, no. 2549-3108, pp. 513-518, 2019.
[6]   J. Sulaksono, "Sistem Pakar Penentuan Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier," Teknologi Informasi dan Multimedia, pp. 19-24, 2019.
[7]   A. F. Setiawan, "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Tanaman Kedelai Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Web," Jurnal Antivirus, vol. 10, pp. 78-90, 2016.
[8]   A.  Desiani,  "Perbandingan  Implementasi  Algortima  Naive  Bayes  Dan  K-Nearest  Neigbor Pada Klasifikasi Penyakit Hati," Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer, vol. 7, no. 2715-906X , pp. 104-110, 2022.
[9]   N.  B.  Saragih,  "Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Gangguan  Hati  Pada  Manusia Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis WEB," JIKOMSI, vol. 5, no. 2723-6129, pp. 11-19, 2022.
[10]  A.  Setiawan,  "Klasifikasi Tingkat  Kerentanan  Malaria  Pada  Suatu  Wilayah  Menggunakan Naive Bayes Data Mining," VISIKES, vol. 18, no. 1412-3746, pp. 102-109, 2019.
[11]  Y. "Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes," Fountain of Informatic Jurnal, vol. 1, no. 2548-5113, pp. 19-23, 2019.
[12]  M.  Syarief,  "Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Deteksi  Penyakit  Pada Tanaman Jagung," Jurnal Ilmiah Nero, vol. 1, pp. 61-68, 2017.