## Bulletin of Information Technology (BIT)

## Integrasi Algoritma Naïve Bayes Dan Website Untuk Deteksi Dini Penyakit DBD Di RSUD. DR. Pirngadi
Yeremia Tiopan Pandapotan Purba 1* , Insan Taufik 2 Matematika, Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan, Medan, Indonesia Email: 1,* yeremiapurba14@gmail.com, 2 insan.taufik@gmail.com Email Penulis Korenspondensi: yeremiapurba14@gmail.com
Abstrak- Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan ancaman serius kesehatan masyarakat, disebabkan oleh virus Dengue yang ditularkan melalui nyamuk Aedes aegypti atau Aedes  albopictus. DBD dapat mempengaruhi semua kelompok umur, terutama anak-anak, dengan tingkat kematian  mencapai 25% pada anak-anak, seperti  yang  dicatat oleh World Health  Organization (WHO). Meskipun terdapat penurunan kasus DBD pada tahun 2020, angkanya tetap tinggi, menjadi masalah serius di Indonesia, terutama di Kota Medan.RSUD Dr. PIRNGADI di Kota Medan adalah salah satu rumah sakit yang menangani pasien DBD. Tantangan utama yang dihadapi adalah peningkatan signifikan jumlah pasien DBD pada tahun 2020, yang berdampak pada penurunan efektivitas penanganan dan penumpukan administrasi pendaftaran pasien. Saat ini, belum ada sistem prediksi khusus atau penelitian tentang DBD di RSUD Dr. PIRNGADI.Penelitian ini bertujuan mengintegrasikan Algoritma Naïve Bayes dan website untuk deteksi dini penyakit DBD di RSUD  Dr. PIRNGADI.  Data gejala DBD dikumpulkan melalui rekam  medis pasien,  dan  Algoritma  Naïve Bayes  digunakan untuk memprediksi kemungkinan penyakit DBD. Sistem deteksi ini akan dihubungkan ke dalam API dan diintegrasikan ke dalam website RSUD Dr. PIRNGADI, memungkinkan pengguna untuk melakukan deteksi penyakit DBD secara online dengan memasukkan gejala pasien.Dengan penelitian  ini,  diharapkan  dapat memberikan kontribusi  dalam  meningkatkan penanganan  kasus DBD  di RSUD  Dr. PIRNGADI,  meningkatkan  efisiensi  penanganan  pasien,  dan  memberikan  solusi  untuk  peningkatan  jumlah  kasus  DBD.  Hasil penelitian ini juga dapat menjadi landasan untuk pengembangan sistem serupa di rumah sakit lain serta memberikan manfaat dala m upaya pencegahan dan pengendalian penyakit DBD secara lebih efektif.
Kata Kunci: DBD (Demam Berdarah Dengue); Algoritma Naïve Bayes;  Deteksi Dini; Website; Python.
Abstract- Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) poses a serious threat to public health, caused by the Dengue virus transmitted through Aedes aegypti or Aedes albopictus mosquitoes. DHF can affect individuals of all age groups, especially children, with a mortality rate reaching 25% among  children, as noted by the  World  Health Organization (WHO).  Despite a decrease  in DHF  cases in 2020, the numbers remain high, presenting a significant issue in Indonesia, particularly in Kota Medan. RSUD Dr. PIRNGADI in Kota Medan is one of the hospitals addressing DHF cases. The primary challenge faced is the substantial increase in DHF patients in 2020, leading to a decrease in the effectiveness of patient care and an accumulation of administrative registration issues. Currently, there is no specific predictive system or research on DHF at RSUD Dr. PIRNGADI. This research aims to integrate the Naïve Bayes Algorithm and a website for early detection of DHF at RSUD Dr. PIRNGADI. Data on DHF symptoms are collected through patient medical records, and the Naïve Bayes  Algorithm  is  employed to predict the likelihood of DHF. The  detection system  will be linked to an API and integrated into the RSUD Dr. PIRNGADI website, enabling users to conduct online DHF detection by entering patient symptoms. With this research, the goal is to contribute to enhancing the management of DHF cases at RSUD Dr. PIRNGADI, improving the efficiency of patient care, and providing a solution for the increasing number of DHF cases. The findings of this research can also serve as a foundation for developing similar systems in other hospitals and contribute to more effective efforts in preventing and controlling DHF.
Keywords : DHF (Dengue Hemorrhagic Fever); Naïve Bayes Algorithm; Early Detection; Website; Python.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Demam  Berdarah Dengue (DBD)  merupakan salah satu jenis penyakit  yang  memerlukan  rekam  medis. DBD adalah penyakit yang disebabkan oleh virus Dengue yang tergolong Arthropod-Borne Virus, genus Flavivirus, dan famili  Flaviviridae.  DBD  ditularkan  melalui  gigitan  nyamuk  dari  genus  Aedes,  terutama  Aedes  aegypti  atau  Aedes albopictus.  Penyakit  DBD  dapat  muncul  sepanjang tahun  dan  dapat  menyerang  seluruh  kelompok  umur.  Penyakit  ini berkaitan dengan kondisi  lingkungan dan perilaku  masyarakat. Lingkungan  memainkan peran penting dalam  interaksi manusia  dan  unsur  penyebab  penyakit,  yang  dapat  menguntungkan  virus  penyakit  jika  kondisi  lingkungan  buruk, sehingga memicu terjadinya penyakit dan wabah (Fatmawati & Windarto, 2018).
World  Health  Organization  (WHO)  memperkirakan  tiap  tahunnya  sebanyak  500.000  pasien  DBD  membutuhkan perawatan di rumah sakit dimana sebagian besar pasiennya adalah anak- anak. Sekitar 25% diantara pasien anak tersebut diperkirakan meninggal dunia. Tingkat kematian dapat diminimalkan menjadi kurang dari 1% dengan adanya kemudahan akses  terhadap  layanan  kesehatan,  penanganan  yang  tepat  sejak  dini,  dan  perawatan  lanjutan,  serta  peningkatan pemahaman mengenai Demam Berdarah Dengue (DBD). (Zebua et., all , 2022).
Berdasarkan  data  Kemkes  pada  tahun  2019,  jumlah  penderita  DBD  di  Indonesia  mencapai  138.127  kasus,  yang menunjukkan peningkatan dibandingkan tahun sebelumnya. Namun, pada tahun 2020, jumlah penderita DBD mengalami penurunan signifikan menjadi 103.509 kasus. Meskipun terjadi penurunan, jumlah kasus DBD pada tahun 2020 masih terbilang tinggi dan tetap menjadi masalah kesehatan yang serius di Indonesia. Berdasarkan fenomena DBD yang terjadi di  Sumatera  Utara  khususnya  Kota  Medan  dapat  di  lihat  jumlah  kasus  sebesar  1068  pada  tahun  2019  (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2021).
Untuk mencegah adanya peningkatan kasus DBD dapat dilakukan pendeteksian dini terhadap pasien yang memilki gejala awal. Suhu tubuh yang tinggi atau demam adalah salah satu indikasi awal infeksi virus dengue, tetapi tidak semua demam

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 1, Mare 2024 , Hal. 17 - 24 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i1.1152 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
dikenali  sebagai  penyakit  dengue.  Infeksi  virus  dengue  memiliki  spektrum  klinis  yang  luas,  mulai  dari  demam  tanpa gejala  dan  tidak  biasa  hingga  demam  berdarah  dengue  (DBD)  yang  mengancam  jiwa.  Ada  empat  tanda  klinis  DBD, termasuk durasi (2-7 hari), perdarahan, hepatomegali, dan kegagalan sirkulasi. Pola demam (demam meningkat selama 2-7 hari) dan kegagalan sirkulasi. Kecenderungan demam (naik) Pola demam (kenaikan suhu tubuh) pada DBD adalah saddleback/pelana,  di  mana  pasien  mengalami  demam  tinggi  selama  berhari-hari  yang  diikuti  dengan  periode  (waktu penundaan), sekitar satu hari, dan kemudian demam kembali naik ke tingkat tinggi (Mayasari et al., 2019).
Salah satu rumah sakit umum di Kota Medan yang menangani penyakit DBD yaitu RSUD Dr. PIRNGADI. Rumah Sakit Umum Dr. PIRNGADI Kota Medan didirikan pada 11 Agustus 1928 oleh pemerintah kolonial Belanda dengan  nama "Gemente  Zieken  Huis"  dan  direktur  pertamanya  adalah  Dr.  W.  Bays.  Pada  27  Desember  2001,  rumah  sakit  tersebut diserahkan  kepemilikannya  oleh  pemerintah  Provinsi  Sumatera  Utara  ke  Pemerintah  Kota  Medan  dan  berganti  nama menjadi "Rumah Sakit Umum Daerah Dr. PIRNGADI Medan". Pada 6 September 2002, status kelembagaan rumah sakit tersebut  ditetapkan  menjadi  "Badan  Pelayanan  Kesehatan  RSU  Dr.  PIRNGADI  Kota  Medan".  Pada  tahun  2004, pembangunan tahap pertama rumah sakit tersebut dimulai dan diresmikan pada tahun 2005. Pada 10 April 2007, rumah sakit  tersebut  resmi  menjadi  rumah  sakit  pendidikan  berdasarkan  keputusan  Menteri  Kesehatan  RI  nomor 433/MENKES/SK/IV/2007.
Algoritma  Naive  Bayes  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  masalah  klasfikasi  yang  paling  sering  digunakan untuk klasifikasi teks yang melibatkan set data pelatihan berdimensi tinggi. Hal ini dikarenakan algoritma Naive Bayes didasarkan  pada  asumsi  bahwa  data  yang  sedang  diklasifikasikan  sama  sekali  tidak  berlabel.  Beberapa  contohnya termasuk analisis sentimen, penyaringan spam, dan klasifikasi, yang semuanya terkenal tidak hanya karena kemudahan penggunaannya tetapi juga karena efisiensinya. Algoritma Naive Bayes mampu membangun model dengan cepat, yang menjadikannya algoritma prediksi dengan kurva pembelajaran tercepat. Algoritme ini mempertimbangkan kemungkinan suatu  objek  (Ridwan,  2020).  Algoritma  Naive  Bayes  dapat  diterapkan  dalam  analisis  data  rekam  medis  dengan memanfaatkan  data  pasien  yang  tersedia  dan  memperhitungkan  kemungkinan  terjadinya  suatu  penyakit  berdasarkan gejala-gejala  yang  ada.  Rekam  medismerupakan  berkas  yang  berisikan  catatan  dan  dokumen  tentang  identitas pasien,pemeriksaan,  dan  pengobatan.  Adapun  proses  kegiatan  penyelenggaraan  rekam  medis  dimulai  pada  saat diterimanya pasien di rumah sakit, dilanjutkan dengan kegiatanpencatatan data medis pasien oleh dokter atau dokter gigi atau tenaga kesehatan  lainyang  memberikan pelayanan kesehatan  langsung kepada pasien  yang dapat diaplikasikan  di RSUD. Dr. PIRNGADI (Maliang et al., 2019).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut  ini adalah 10  langkah prosedur penelitian adalah (1) Identifikasi  masalah, (2) Pengumpulan data, (3) Data Preprocessing, (4) Pembangunan Model Naïve Bayes (5) Evaluasi model, (6) Pengembangan Sistem (Dengan Program PHP),  (7)  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes,  (8)  Pengujian  Sistem,  (9)  Penarikan  Kesimpulan.  Langkah-langkah prosedur pengembangan tersebut akan dijelaskan dalam bagan di bawah ini:
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian
Keterangan tahapan penelitian:
a. Identifikasi Masalah
Tidak adanya sistem deteksi penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Dr.  PIRNGADI  menimbulkan  tantangan  serius  dalam  diagnosis  dini  dan  penanganan  efektif  pasien.  DBD merupakan penyakit yang sulit dideteksi secara manual oleh paramedis karena gejala awalnya seringkali mirip dengan  penyakit  lain,  menyebabkan  kesulitan  dalam  pengidentifikasian  yang  tepat.  Karena  itu,  diperlukan adanya  bantuan teknologi dan  metode deteksi  yang  lebih  akurat untuk mengatasi kendala  ini. Apabila proses deteksi  DBD  tetap  mengandalkan  metode  manual,  hal  tersebut  dapat  memakan  waktu  yang  signifikan  untuk mendapatkan  hasil  diagnosa  yang  akurat  dan  dapat  menghadapi  berbagai  hambatan  lainnya.  Oleh  karena  itu, pengembangan  sistem  deteksi  DBD  yang  andal  dan  efisien  menjadi  suatu  kebutuhan  mendesak  dalam  upaya meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan di RSUD Dr. PIRNGADI dan meminimalkan dampak negatif yang diakibatkan oleh penyakit ini.
b. Pengumpulan Data Tahapan ini dilakukan dengan dua cara yaitu pengumpulan data primer dan sekunder:
1. Pengumpulan data primer yaitu dilakukan dengan melakukan wawancara langsung dengan kepada seorang ahli atau objek pakar yaitu dokter gigi dan mulut.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 1, Mare 2024 , Hal. 17 - 24 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i1.1152 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2. Pengumpulan data sekunder yaitu mengumpulkan data dengan cara membaca dan mempelajari buku-buku dan jurnal yang berkaitan dengan topik yang sedang di teliti
c. Data Preprocessing
Untuk memastikan keakuratan dan keandalan data sebelum digunakan dalam analisis. Selanjutnya, dilakukan seleksi fitur untuk menentukan variabel yang paling relevan dalam memprediksi penyakit DBD. Jika terdapat perbedaan  skala  atau  rentang  dalam  data,  normalisasi  diterapkan  untuk  memastikan  keseragaman.  Proses transformasi  data  dilakukan  agar  data  lebih  mudah  diolah  dalam  konteks  data  mining,  memungkinkan interpretasi  yang  lebih  baik  dalam  rangka  memprediksi  penyakit  DBD.  Keseluruhan  langkah  ini diimplementasikan dengan tujuan mengurangi potensi plagiarisme dan meningkatkan tingkat orisinalitas dalam penanganan data.
d. Pembangunan Model Naïve Bayes
Adapun tahap-tahap pembangunan model naïve bayes sebagai berikut:Membagi Data, Menghitung Probabilitas Prior Kelas, Menghitung Probabilitas Kondisional Atribut, Penanganan Fitur yang Jarang atau Tidak Muncul, Menggunakan Model Naive Bayes yang Telah Dilatih
e. Pengujian Model Naïve Bayes
Pengujian  terhadap akurasi model  melalui  metrik evaluasi  yaitu confusion  matrix. Akurasi  merupakan  metrik yang mengukur seberapa akurat model dalam memprediksi secara keseluruhan, yaitu sejauh mana model dapat memprediksi dengan benar dibandingkan dengan total jumlah data
f. Pengembangan Sistem (Dengan Program PHP)
Tahap  ini  berkaitan  dengan  pengembangan  sistem  yang  akan  mengimplementasikan  model  prediksi  penyakit DBD  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Pengembangan  sistem  dilakukan  dengan  menggunakan  metode waterfall dan teknologi bahasa pemrograman PHP. Pada tahap ini
g. Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  metode black  box.  Metode  ini  digunakan  untuk  mengetahui  apakah aplikasi dapat beroperasi dengan efisien.
h. Penarikan Kesimpulan
Setelah selesai melakukan penelitian maka akan ditarik kesimpulan berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini adalah penelitian studi kasus mengenai  penerapan algoritma naive bayes untuk deteksi dini penyakit DBD di RSUD Dr. Pirngadi. Data yang diambil adalah data sekunder berupa gejala pasien DBD di RSUD. Dr. Pirngadi diperoleh dari rekam medis pasien DBD dan non DBD yang terdiri dari demam < 3hari, mual, muntah, nyeri, demam >= 3hari, kejang (anak), demam tinggi, bintik bintik merah, mencret, bab sulit, keringat dingin, Perut Kembung, batuk, pucat, penurunan berat badan, gangguan pencernaan (mencret), lemas, sesak nafas, batuk pilek, diare, nyeri(dada) dan rentang umur pasien yaitu 1 – 92 tahun. Berikut ini adalah salah satu contoh rekam medis pasien DBD yang berisi gejala seperti, lemas, demam seminggu, demam naikturun, pucat, bintik-bintik merah pada tubuh, bab hitam dan bak.

## 3.2 Data Labelling
Data  labeling  adalah  proses  memberikan  label  atau  kategori  kepada  data  agar  dapat  digunakan  dalam  model klasifikasi, seperti metode Naive Bayes. Dalam konteks rekam medis pasien, langkah-langkah labelling data melibatkan transformasi data awal ke dalam  bentuk yang sesuai dengan kebutuhan  model.  Agar dapat  diolah  menggunakan  naive bayes data dalam tabel rekapitulasi dan dilabelling kedalam bentuk tabel berikut :
Tabel 1. Data Rekam Medis Pasien dengan Kode Gejala No  Umur Daftar Gejala Kelas 1 18 "G02", "G03", "G04", "G07" DBD 2 51 "G01", "G02", "G04", "G09" DBD 3 15 "G05", "G03", "G04" DBD 4 2 "G01", "G05", "G12", "G13", "G14", "G18" DBD 5 19 G01", "G05", "G14" DBD … … … … 6 47 "G09", "G18", "G19" NONDBD 7 35 "G06", "G09", "G15", "G19" NONDBD 8 26 "G05", "G08", "G19", "G21" NONDBD

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 1, Mare 2024 , Hal. 17 - 24 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i1.1152 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
9 56 "G15", "G21" NONDBD 10 20 "G04", "G08", "G18", "G19" NONDBD

## 3.3 Data Transformation
Tahap  selanjutnya  adalah  proses  transformasi  data.  Pada  langkah  ini,  data  yang  telah  melalui  tahap  pembersihan diubah menjadi representasi numerik menggunakan alat bantu yang disebut CountVectorizer. Alat ini berperan penting dalam  mengonversi  teks  menjadi  vektor  numerik  berdasarkan  frekuensi  kemunculan  kata-kata  dalam  teks.  Sebagai contoh, apabila terdapat data awal seperti [18, "G07", "G02", "G03", "G04"], setelah proses pembersihan, data berubah menjadi teks "18 G07 G02 G03 G04". Selanjutnya, melalui CountVectorizer, teks ini diubah menjadi vektor numerik, di mana  setiap  kata  diwakili  oleh  angka  tertentu  berdasarkan  frekuensinya.  Representasi  vektor  ini  memungkinkan  data untuk digunakan dalam  berbagai analisis  matematis dan untuk  melatih  model-model prediktif pada  dataset yang telah diolah. Dengan demikian, tahap transformasi data menjadi vektor numerik menjadi landasan penting dalam proses analisis dan  pembuatan  model  dalam  penelitian  ini.  Setelah  melalui  tahap  transformasi,  diperoleh  vektor  numerik  yang panjangnya sejajar dengan jumlah token unik dalam teks, yakni sebanyak 26 token unik. Vektor ini menggambarkan data dalam bentuk representasi numerik, di mana angka 1 menyatakan keberadaan suatu token dalam teks, sedangkan angka 0 menyatakan ketiadaannya. Sebagai contoh, jika kita memiliki data seperti ["G02", "G03", "G04", "G07"]. Hasil dari proses transformasi ini menjadi dasar esensial dalam analisis serta pengembangan model dalam konteks penelitian ini. Hal ini memungkinkan untuk menjalankan beragam analisis matematis serta melatih modelprediktif pada dataset yang telah melalui serangkaian pengolahan.
Tabel 2. Data Rekam Medis Pasien setelah di Transformasi No GEJALA KELAS G01  G02  G03 G04  G05 … G15 G16  G17  G18  G19  G20  G21 1 0 1 1 1 0  …  0 0 0 0 0 0 0 1 2 1 1 0 1 0  …  0 0 0 0 0 0 0 1 3 0 0 1 1 1  …  0 0 0 0 0 0 0 1 4 1 0 0 0 1  …  0 0 0 1 0 0 0 1 5 1 0 0 0 1  …  0 0 0 0 0 0 0 1 6 0 0 0 0 0  …  0 0 0 0 0 0 0 1 7 0 0 0 1 1  …  0 0 0 1 0 0 0 1 8 0 0 0 0 1  …  0 0 1 0 0 0 0 1 9 0 0 0 0 1  …  0 0 1 0 0 0 0 1 10 0 1 0 0 1  …  0 1 0 0 0 0 0 1 …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  … … 91 0 0 0 0 1  …  0 1 0 0 0 1 0 0 92 0 0 0 0 1  …  0 0 0 0 0 1 0 0 93 0 0 0 0 0  …  1 0 0 0 1 0 0 0 94 0 0 0 1 0  …  0 1 0 0 1 0 0 0 95 0 0 0 0 0  …  1 0 0 0 0 1 0 0 96 0 0 0 0 0  …  0 0 0 0 0 0 1 0 97 0 0 0 0 0  …  0 0 0 1 1 0 0 0 98 0 0 0 0 0  …  0 0 0 0 1 0 0 0 99 0 0 0 0 0  …  0 0 0 0 0 1 0 0 100  0 0 0 0 0  …  1 0 0 0 0 0 1 0 101  0 0 0 0 0  …  1 0 0 0 0 0 1 0

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 1, Mare 2024 , Hal. 17 - 24 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i1.1152 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.4 Pengujian Model Menggunakan Confusion Matrix
Setelah  melatih  model Naive Bayes,  langkah selanjutnya adalah  melakukan prediksi kelas  menggunakan data uji. Hasil prediksi ini sangat penting karena memungkinkan untuk mengevaluasi sejauh mana model mampu memprediksi kelas dari data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Selanjutnya, untuk mendapatkan wawasan yang lebih  mendalam tentang  kinerja  model,  dilakukan  perhitungan  confusion  matrix.  Dengan  membandingkan  nilai  prediksi  dengan  nilai sebenarnya, dapat di  identifikasi True Positives (TP), True Negatives (TN), False Positives (FP), dan  False Negatives (FN). Hasil dari confusion matrix kemudian dicetak ke konsol untuk keperluan analisis lebih lanjut.
Gambar 2. Confusion Matrix dari Model Naïve Bayes
Pada kasus khusus ini, hasil dari Confusion Matrix menunjukkan bahwa model telah memprediksi 15 kasus sebagai kelas positif dengan  benar, dan tidak ada kasus di  mana  model  memprediksi kelas negatif dengan salah. Namun, terdapat  2 kasus  di  mana  model  memprediksi  kelas  negatif  ketika  seharusnya  kelas  positif.  Analisis  ini  memberikan  wawasan mendalam  tentang  kinerja  model,  dan  dapat  menjadi  dasar  untuk  pengambilan  tindakan  lebih  lanjut  dalam mengoptimalkan atau memperbaiki model klasifikasi. Berikut adalah perhitungan metrik dari hasil confusion matrix:
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 15 + 4 19 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = = = = 0,90 = 90% 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 15 + 4 + 0 + 2 21 𝑇𝑃 15 15 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = + = = 1 = 100% 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 15 + 0 15 𝑇𝑃 15 15 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = + = = 0,88 = 88% 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 15 + 2 17 𝑇𝑁 4 4 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 = + = = 1 =  100% 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 4 + 0 4
𝐹 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =2 × 1×0,88 = 0,93
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 1+0,88

## 3.5 Pengujian Black Box Testing
Black  Box  Testing  adalah  metode  pengujian  perangkat  lunak  yang  memusatkan  perhatian  pada  fungsi-fungsi perangkat  lunak.  Tujuan  dari  Black  Box  Testing  adalah  untuk  mengidentifikasi  fungsi  yang  tidak  tepat,  kesalahan antarmuka, kesalahan struktur data, masalah performa, serta kesalahan dalam tahap inisialisasi dan terminasi. Black Box Testing,  yang  juga  dikenal  sebagai  pengujian  berdasarkan  fungsional  atau  spesifikasi  aplikasi,  tidak  melibatkan pemeriksaan atau analisis terhadap source code program. Metode ini sepenuhnya berfokus pada spesifikasi eksternal dari aplikasi. Dalam pengujian ini, hanya dilakukan evaluasi terhadap fungsionalitas aplikasi tanpa memeriksa rincian kode sumber. Pendekatan ini mencakup pengamatan terhadap aspek-aspek dasar dari aplikasi untuk memverifikasi kesesuaian dengan kebutuhan para pemangku kepentingan.

## Tabel 3. Hasil Pengujian Black Box
No Komponen Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian(Valid/Tidak Valid) 1 Halaman Beranda Muncul saat pertama kali membuka website Valid Menampilkan menu deteksi dini Valid Menampilkan menu History Valid Aplikasi dapat menampilkan halaman deteksi dini Valid

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 1, Mare 2024 , Hal. 17 - 24 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i1.1152 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
2 Menu Deteksi Dini Menampilkan gejala-gejala DBD Valid Memiliki button untuk mendeteksi Valid 3 Menu Gejala Aplikasi dapat menampilkan halaman gejala pasien Valid 4 Menu Penyakit Aplikasi dapat menampilkan halaman penyakit Valid 5 Menu Riwayat Diagnosa
Aplikasi dapat menampilkan halaman riwayat deteksi dini Valid Aplikasi dapat Menampilkan riwayat dari gejala dan hasil deteksi penyakit Valid

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan proses Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk deteksi dini Penyakit DBD pada RSUD. Dr. Pirngadi yang  dimulai  dari  tahapan  analisis  sampai  implementasi,  maka  didapat  kesimpulan  sebagai  berikut  :  Data  mengenai penyakit DBD dikumpulkan melalui rekam medis pasien RSUD Dr. Pirngadi, termasuk informasi mengenai gejala-gejala penyakit seperti demam, mual, muntah, nyeri, kejang (anak), demam tinggi, bintik merah, dan lainnya. Data ini mencakup pasien  dengan  DBD  dan  Non-DBD,  dengan  rentang  umur  1–92  tahun.  Algoritma  Naïve  Bayes  digunakan  untuk memprediksi  penyakit  DBD  dengan  memanfaatkan  probabilitas  kondisi,  probabilitas  prior,  likelihood,  posterior,  dan normalisasi  probabilitas.  Proses  ini  melibatkan  analisis  probabilitas  gejala  yang  muncul  pada  pasien,  dan  dengan menggunakan confusion matrix, model dapat diuji untuk mengevaluasi tingkat keakuratannya. Sistem deteksi penyakit DBD pada RSUD Dr. Pirngadi akan dibangun dengan menghubungkan model Naïve Bayes ke dalam API, sehingga dapat diintegrasikan  ke  dalam  website.  Ini  memungkinkan  pengguna  untuk  melakukan  deteksi  penyakit  DBD  secara  online dengan menginputkan gejala pasien.

## REFERENCES
1. Adi Nugroho, P., Fenriana, I., & Arijanto, R. (2020). Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network ( CNN ) Pada Ekspresi Manusia. JURNAL ALGOR , 2 (1). https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/index
2. Adrianto, I., Dwi Nurcahya, S., & Wulan, R. (2022). Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Alat Kebutuhan Kerja PT Indah Kencana Dengan Program Java. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi , 5 (1).
3. Aggarwal, C. C. (2015). Data Mining . Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-14142-8
4. Asmara,  R.,  Febrian  Ardiansyah,  M.,  &  Anshori,  M.  (2020).  Analisa  Sentiment  Masyarakat  terhadap  Pemilu  2019 berdasarkan Opini di Twitter menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. 5 (2), 193–2014. www.kominfo.go.id
5. Astari,  N.  M.  A.  J.,  Dewa  Gede  Hendra  Divayana,  &  Gede  Indrawan.  (2020).  Analisis  Sentimen  Dokumen  Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier. Jurnal  Sistem  Dan  Informatika  (JSI) , 15 (1), 27–29. https://doi.org/10.30864/jsi.v15i1.332
6. Bert Bos. (2016). A brief history of CSS until 2016 . https://www.w3.org/Style/CSS20/history.html Byna, A., & Basit, M.
(2020). Penerapan Metode Adaboost Untuk Mengoptimasi Prediksi
7. Penyakit Stroke Dengan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 9 (3), 407 – 411. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i3.1023
8. Candana, E. W. H., Gunadi, I. G. A., & Divayana, D. G. H. (2021). Perbandingan Fuzzy Tsukamoto, Mamdani, dan Sugeno dalam Penentuan Hari Baik Pernikahan Berdasarkan Wariga Menggunakan Confusion Matrix. Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIK), 6(2), November. p-ISSN: 2615-2703 (Print), e-ISSN: 2615-2711.
9. Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms, Third Edition .
10. De  Jesus,  E.  N.,  &  Rozi, A.  F.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Data  Di  Puskesmas Haekesak Menggunakan Metode  ARIMA. JURNAL  INFORMATION SYSTEM & ARTIFICIAL INTELLIGENCE (JISAIVol), 1(2), 108.
11. Faiz, M. N., Somantri, O., Supriyono, A. R., & Muhammad, A. W. (2022). Impact of Feature  Selection Methods  on Machine Learning-based  for  Detecting  DDoS  Attacks  :  Literature Review . JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING ,
12. 5 (2), 305–314. https://doi.org/10.31289/jite.v5i2.6112
13. Fatmawati, K., & Windarto, A. P. (2018). Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K- means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD) Berdasarkan Provinsi (Vol. 3, Issue 2). https://www.depkes.go.id/.
14. Helmud, E. (2021). Optimasi Basis Data Oracle Menggunakan Complex View Studi Kasus : PT. Berkat Optimis Sejahtera (PT.BOS) Pangkalpinang. Jurnal Informanika , 7 (1).

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 1, Mare 2024 , Hal. 17 - 24 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i1.1152 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
15. Hermawan, L., Ismiati, M. B., Bangau, J., 60, N., & Charitas, M. (2020). Pembelajaran Text Preprocessing berbasis Simulator Untuk Mata Kuliah Information Retrieval.
16. TRANSFORMATIKA , 17 (2), 188 – 199.
17. History of PHP. (n.d.). Diakses pada 8 Agustus 2023. URL: https://www.php.net/manual/en/history.php.php#history.php
18. Jupriyadi.  (2018).  Implementasi  Seleksi  Fitur  Menggunakan  Algoritma  Fvbrm  Untuk  Klasifikasi Serangan Pada Intrusion Detection System (Ids). Seminar Nasional Sains Dan Teknologi 2018 , 17 .
19. Kalsum, U., Halim, R., Kesehatan, F., Universitas, M., Kampus, J., Meja, U. P., Tri, J., Km, B., & 11 Jambi, I. (2017). Identifikasi Tanda Dan Gejala Serta Faktor Risiko Kasus Dbd Di Kota Jambi.
20. KEMENTERIAN KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA. (2021). DATA DBD INDONESIA .
21. https://p2pm.kemkes.go.id/storage/publikasi/media/file_1619447946.pdf
22. Kumar,  Nikhil.  "Naive  Bayes  Classifiers."  GeeksforGeeks.  28  Maret  2023.  Diakses  pada  8  Agustus  2023.  URL: https://www.geeksforgeeks.org/naive-bayes-classifiers/
23. Kurniawan,  H.,  Apriliah,  W.,  Kurniawan,  I.,  &  Firmansyah,  D.  (2020).  Penerapan  Metode  Waterfall  Dalam Perancangan  Sistem  Informasi  Penggajian  Pada  SMK  Bina  Karya  Karawang. Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 14 (4), 13 – 23. https://doi.org/10.35969/interkom.v14i4.58
24. Kurniawan, I., & Abror, A. F. (2019). Komparasi Metode Kombinasi Seleksi Fitur Dan Machine Learning K-nearest Neighbor Pada Dataset Label Hours Software Effort Estimation. Explore – Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika , 10 (2), 83 – 89.
25. Maliang, M. I., Imran, A., & Alim, K. A. (2019). Sistem Pengelolaan Rekam Medis. Marijn Haverbeke. (2015). Eloquent JavaScript, 2nd Edition.
26. Mayasari, R., Sitorus, H., Salim, M., Oktavia, S., Supranelfy, Y., & Wurisastuti, T. (2019). Karakteristik Pasien Demam Berdarah Dengue pada Instalasi Rawat Inap RSUD Kota Prabumulih Periode Januari–Mei 2016. Media Penelitian Dan Pengembangan Kesehatan , 29 (1), 39–50. https://doi.org/10.22435/mpk.v29i1.271
27. Ngantung, R. K., & Pakereng, M. A. I. (2021). Model Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis User Centered Design Menerapkan Framework Flask Python. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (3), 1052. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.3054
28. Normawati, D., & Prayogi, S. A. (2021). Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion  Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter. Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), 5(2). 697-711
29. Pahlevi, O., Mulyani, A., & Khoir, M. (2018). Sistem Informasi Inventori Barang Menggunakan Metode Object Oriented Di Pt. Livaza Teknologi Indonesia Jakarta. Jurnal PROSISKO , 5 (1). https://livaza.com/. 30. PEMERINTAH PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR DINAS KESEHATAN PROVINSI
31. Pernando, M., Muttaqin, M. R., & Ramadhan, Y. R. (2023). Deteksi Jenis Sampah Secara Realtime Menggunakan Metode Single  Shot  Multibox  Detector  (SSD).  Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika  (JATI),  7(3),  1890.  Sekolah  Tinggi Teknologi Wastukancana.
32. Purba, W., Sembiring, G. A., Saputra, A., Turnip, M. T., & Manihuruk, B. J. I. (2023). PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOLAAN DATA REKAM MEDIS MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA RUMAH SAKIT ROYAL PRIMA MEDAN. Jurnal TEKINKOM, 6(1), 158. DOI:10.37600/tekinkom.v6i1.857
33. NUSA  TENGGARA  TIMUR.  (2020).  Petunjuk  Teknis  Pencegahan  Dan  Pengendalian  Penyakit  Demam  Berdarah Dengue. https://ntt.kemenag.go.id/file/file/InfoPenting/aaf8f237d84a2b1ad713d6a102fc73cf.pdf
34. Londjo, M. (2021). Implementasi White Box Testing Dengan Teknik Basis Path Pada Pengujian Form Login. Jurnal Siliawangi, Vol. 7(2): 35-40.
35. Rachmat, A., & Lukito, Y. (2015). Implementasi Sistem Crowdsourced Labelling Berbasis Web dengan Metode Weighted Majority  Voting.  Jurnal  dengan  ISSN  2085-4579.  Program  Studi  Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknologi  Informasi, Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta
36. Rerung, R.  R.  (2018).  Penerapan  Data  Mining  dengan  Memanfaatkan  Metode  Association  Rule  untuk  Promosi Produk. Jurnal Teknologi Rekayasa , 3 (1), 89. https://doi.org/10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98
37. Ridwan, A. (2020). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
38. Romzi, M., & Kurniawan, B. (2020). Pembelajaran Pemrograman Python Dengan Pendekatan  Logika  Algoritma. JTIM: Jurnal Teknik Informatika Mahakarya , 2 , 37 – 44.
39. Saed  Novendri,  M.,  Saputra,  A.,  Firman,  C.  E.  (2019).  Aplikasi  Inventaris  Barang  Pada  Mts  Nurul  Islam  Dumai Menggunakan PHP Dan Mysql. Lentera Dumai,10.
40. Saharuddin, & Medy Wisnu, P. (2022). Pengenalan Dan Pelatihan Dasar Bahasa Pemrograman Python Pada Siswa/i Sma Negeri 3 Makassar. Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan , 6 , 2233 – 2237.
41. Siahaan,  M.  (2022).  Data  Mining  Strategi  Pembangunan  Infrastruktur  Menggunakan  Algoritma  K-Means.  Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer), 11(3), 316-324. DOI: 10.32736/sisfokom.v11i3.1453
42. Sari, I. P., Jannah, A., Meuraxa, A. M., Syahfitri,  A., & Omar, R. (2022). Perancangan Sistem  Informasi  Penginputan Database Mahasiswa Berbasis Web. Hello World Jurnal Ilmu Komputer , 1 (2), 106–110. https://doi.org/10.56211/helloworld.v1i2.57
43. Sikumbang,  E. D. (2018). Penerapan  Data Mining  Penjualan Sepatu Menggunakan Metode  Algoritma  Apriori. Jurnal Teknik Komputer , 4 (1).
44. Siswanto,  &  Usnawati.  (2019). EPIDEMIOLOGI  DEMAM  BERDARAH  DENGUE  Penulis :  Siswanto Usnawati Penata Letak : Maulina Agriandini Cover Design : Novi D Hapsari .
45. Suryani, P. S. M., Linawati, L., & Saputra, K. O. (2019). Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier pada  Analisis Sentimen Facebook Berbahasa Indonesia. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , 18 (1), 145. https://doi.org/10.24843/mite.2019.v18i01.p22
46. Susilo, M., & Kurniati, R. (2018). Rancang Bangun Website Toko Online Menggunakan Metode Waterfall. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan) , 2 (2), 2540 – 7597.
47. Sutanta, Edhy (2004). Sistem Basis Data. Graha Ilmu, Yogyakarta.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 1, Mare 2024 , Hal. 17 - 24 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i1.1152 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
48. Tata  Sutabri.  (2012).  Konsep  Sistem  Informasi  -  Tata  Sutabri.  Penerbit  Andi,  Vol.  1.  Triandini,  E.,  Jayanatha,  S., Indrawan, A., Putra, G. W., Iswara, B., Studi, P., Informasi, S., Bali, S., Raya, J., & No, P. (2019). Metode Systematic Literature Review untuk Identifikasi Platform dan Metode Pengembangan Sistem Informasi di Indonesia. In Indonesian Journal of Information Systems (IJIS (Vol. 1, Issue 2). https://www.google.com 49. Web Design & Development I . (2023). University of Washington. Diakses pada 8 Agustus
2023.URL:https://www.washington.edu/accesscomputing/webd2/student/unit1/module3/ htm l_history.html#:~:text=The%20first%20version%20of%20HTML,HTML%20as%20an% 20 XML%20language
50. Wibowo, M., Rizieq, M., & Djafar, F. (2023). JURNAL MEDIA INFORMATIKA
51. BUDIDARMA Perbandingan Metode Klasifikasi Untuk Deteksi Stress Pada Mahasiswa di Perguruan Tinggi. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 7 , 153 – 159.
52. https://doi.org/10.30865/mib.v7i1.5182
53. Wilandini, D., & Purwantoro. (2022). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasikan Media Sosial Untuk Mengamati Trend Kuliner. Jurnal Teknologi Terpadu , 8 , 31–39.