Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Diare Pada Balita Dengan Metode Naive Bayes Classifier
Expert System Diagnostic Diarrhea In Toddlers With Methods Naive Bayes Classifier
Eko Hariyanto 1 , Arita Witanti 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: haryeko29@gmail.com 1 , arita@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Diare  merupakan  penyakit  yang  dianggap  lazim  diderita  oleh  anak-anak  di  usia  bawah  lima  tahun. Kurangnya pengetahuan menggenai penyakit diare menyebabkan salah dalam melakukan penanganan dalam melakukan tindakan penyembuhan diare. Penyakit diare merupakan penyakit yang memerlukan penanganan yang berbeda pada tiap jenis diare yang diderita baik berdasarkan konsentrasi darah dalam tinja,  lama  waktu  diare  dan  berdasarkan  derajat  dehidrasi  diare.  Pada  penelitian  ini  akan  dirancang sebuah sistem pakar diagnosa penyakit diare pada balita dengan  metode Naive bayes classifier . Dimana sistem ini akan memberikan informasi mengenai penyakit diare berdasarkan gejala-gejala dari setiap penyakit yang ada, sehingga dapat membantu masyarakat dalam penagganan diare. Data terdiri dari 50 data kasus yang dibagi menjadi 40 data pembelajaran  dan 10 data uji. Data diperoleh  dari balita yang terindikasi  diare  diuji  dengan  sistem  dan  divalidasi  dengan  pakar  (dokter).  Hasil  pengujian  akurasi sistem sebesar 100%.
Kata kunci: Diare balita; Naive Bayes Classifier ; Penyakit Diare; Sistem Pakar

## ABSTRACT
Diarrhea is a disease that needs to be commonly suffered by children under the age of five. Lack of knowledge on diarrheal diseases causes the wrong in making a subscription in doing diarrhea healing action. Diarrheal disease is a disease that requires different subscribers in each type of diarrhea that is suffered either based on the concentration in the stool, the duration of diarrhea and based on the degree of dehydration of diarrhea.In this research will be designed an expert system  diagnostic diarrhea in toddlers  with  methods  Naive  Bayes  Classifier.  Where  this  system  will  provide  information  about diarrheal diseases based on the symptoms of any existing disease. The system give advantage for the community to handling diarrhea problems. The data consisted of 50 case data divided into 40 learning data  and  10  test  data.  Data  obtained  from  toddlers  indicated  diarrhea  tested  with  the  system  and validated with an expert (doctor). The result of system accuracy testing is 100%.
Keywords: Toddler Diarrhea; Naive Bayes Classifie; Diarrheal disease; Expert System
1 PENDAHULUAN
Diare merupakan salah satu permasalahan  global  yang  memiliki  angka morbiditas (kesakitan) dan mortalitas (kematian)  yang  tinggi  terutama  di  negara berkembang  seperti  Indonesia.  Di  Indonesia dapat ditemukan sekitar 60 juta kejadian diare setiap  tahun.  Sebagian  besar  (70-80%)  dari penderita ini adalah anak dibawah Lima Tahun (BALITA)  (Sugihartiningsih  &  Hafiduddin, 2016).
Berdasarkan  Survei  Kesehatan  Rumah Tangga  (SKRT),  studi  mortalitas  dan  Riset Kesehatan Dasar dari tahun ke tahun diketahui
bahwa  diare  masih  menjadi  penyebab  utama kematian  balita  di  Indonesia.  Penyebab  utama kematian akibat diare adalah tata laksana yang tidak  tepat,  baik  di  rumah  maupun  di  sarana kesehatan. Untuk menurunkan kematian karena diare  perlu  tata  laksana  yang  cepat  dan  tepat (Kementrian Kesehatan RI, 2011).
Pengetahuan  terhadap  penyakit  diare yang  kurang  membuat  sebagian  masyarakat menganggap  diare  merupakan  penyakit  yang biasa  dan  lazim  diderita  oleh  anak  di  bawah Lima  Tahun  (BALITA).  Penyakit  diare memerlukan penanganan secara cepat dan tepat untuk  menghindari  dampak  yang  mematikan
dari  penyakit  tersebut.  Pendeteksian  penyakit diare  sejak  dini  sangat  diperlukan  untuk menentukan  langkah  atau  tindak  lanjut penanganan  yang  dapat  segera  di  lakukan. Pendeteksian  penyakit  diare  yang  ada  saat  ini masih bergantung dengan tenaga ahli medis di tempat medis. Perkembangan bidang teknologi yang ada semakin memudahkan manusia dalam berbagai  hal.  Perkembangan  bidang  teknologi tersebut  seharusnya  juga  dapat  membantu manusia  dalam  pendeteksian  penyakit  diare sejak dini.
Berdasarkan  pemaparan  diatas    peneliti melakukan  penelitian  dengan  judul  sistem pakar  diagnosa  penyakit  diare  pada  balita dengan  metode  Naive  bayes  classifier. Diharapkan dari penelitian ini dapat membantu masyarakat  untuk  dapat  mendeteksi  dini terhadap  penyakit  diare  dan  menentukan langkah  tindak  lanjut  penanganan  terhadap penyakit diare yang diderita. Selain itu, sebagai pengetahuan  kepada  masyarakat  terhadap penanganan  penyakit  diare  yang  diderita  pada balita.
2 TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Sebelumnya
Penelitian  dengan  judul  “Penerapan Naive  Bayes  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Diare Usia  Balita  Pada  Sistem  Pakar  Berbasis Website”, Diare adalah pengeluaran tinja tidak normal  dan  cair.  Debit  air  besar  tidak  normal dan  membentuk  tinja  cair  dengan  frekuensi yang  lebih  besar  dari  biasanya.  Dalam penelitian ini, data yang akan dianalisa penyakit diare  pada  anak  balita  menggunakan  metode Naive  bayes  menggunakan  delapan  (8) parameter seperti jenis kelamin, umur (bulan), frekuensi  buang  air  besar,  konsistensi  tinja, keadaan mata, keadaan turgor, keinginan untuk minum dan kondisi umum.Kesimpulan penelitian ini yaitu penerapan Naive bayes yang diimplementasikan ke dalam aplikasi web dapat membantu  pengguna,  khususnya  orang  tua dalam mendiagnosis penyakit diare pada anak- anak balita (Nurlelah & Wajhillah, 2016).
Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Mata  Menggunakan  Naive Bayes  Classifier”,  Penelitian  ini  membahas tentang aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosis  penyakit  mata.  Data  yang digunakan untuk penelitian terdiri dari 52 gejala dan  15  penyakit  mata.  Sistem  pakar  yang dibangun  menggunakan  metode  Naive  bayes classifier.  Terdapat  dua  tahapan  kerja  dari aplikasi  ini.  Pertama,  sistem  meminta  pasien untuk  menginputkan  gejala-gejala  yang
dialami.  Kedua,  sistem  akan  secara  otomatis menampilkan  hasil  diagnosis  dari  penyakit mata  yang  diderita  oleh  pasien  melalui perhitungan  Naive  bayes  classifier.  Hasil diagnosa  sistem  selanjutnya  dibandingkan dengan  hasil  diagnosa  dari  pakar  sebenarnya. Ujicoba sistem menggunakan data sebanyak 12 pasien  penyakit  mata.  Dari  hasil  percobaan, prosentase  kesesuaian  diagnosis  sebesar  83% (Setiawan & Ratnasari, 2014).
Penelitian  dengan  judul  “Penerapan Metode Naive Bayes Classifier Untuk Deteksi Penyakit Pada Tanaman Jagung”; Berisi jagung merupakan salah satu komoditas pertanian yang dapat digunakan sebagai makanan pokok selain padi.  Budidaya  tanaman  jagung  tidak membutuhkan air dalam jumlah banyak, hal ini sangat cocok bagi petani di pulau Madura yang hanya  mengandalkan  pertanian  pada  saat musim  hujan.  Produktivitas  tanaman  jagung kabupaten  Bangkalan  yaitu  205,45  kw/ha  per tahun.  Dari  data  dinas  Pertanian  Kabupaten Bangkalan terdapat 46 gejala yang yang dapat menyebabkan  15  jenis  penyakit.  Pengujian sistem  dengan  menggunakan  data  gangguan hama dan penyakit sebanyak 30 kasus. Sistem akan  meminta  user  memilih  gejala-gejala penyakit  pada  tanaman  jagung,  selanjutnya sistem  akan  memproses  dan  memberikan keterangan  hasil  diagnosis  penyakit.  Pada penelitian  ini  menggunakan  metode  Naive bayes  classifier.  Hasil  uji  coba  pada  lahan jagung pertama menunjukkan kecocokan antara sistem pakar dengan pendapat pakar sebenarnya sebesar  18  dari  30  kasus  yang  diujicobakan (Syarif, Mukminin, Prastiti, & Setiawan, 2017). Penelitian dengan judul “Aplikasi Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Anak (BALITA)  dengan  menggunakan  Metode Forward Chaining”; Berisi kesehatan adalah hal yang  sangat  berharga  bagi  manusia,  karena Siapa  pun  bisa  menderita  masalah  kesehatan. Termasuk anak-anak di bawah usia lima tahun sangat  rentan  terhadap  bakteri  penyakit  dan kurangnya  kepekaan  terhadap  gejala  penyakit, terutama  penyakit  yang  sering  diderita  daerah tropis berpengaruh terhadap rasa takut orang tua pada  kesehatan  anak.  Sistem  pakar  dibangun untuk  mendiagnosa  penyakit  anak-anak  balita (balita)  yang  kerap  diderita  di  daerah  tropis. Dari  sistem  pakar  ini  dapat  memberikan  hasil jenis  penyakit,  informasi  tentang  penyakit, saran untuk tindakan/penanganan saat melakukan.  Sistem  pakar  ini  menggunakan inferensi  forward  chaining  Metode  ini  diuji dengan berkonsultasi dengan sistem menunjukkan bahwa sistem dapat menentukan
penyakit  dan  pengobatannya  sementara dilakukan, berdasarkan gejala yang dipilih oleh pengguna (Mulyani & Restianie, 2016).
Penelitian  dengan  judul  “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Diagnosa Penyakit Diare Pada Anak Balita berbasis Mobile”, Penerapan Algoritma  C4.5  untuk  Diagnosis  Diare  Anak Berbasis  Mobile.  Kurangnya  pengetahuan tentang  diare  Penyakit  dan  keterbatasan pengobatan  penyakit  diare  pada  anak  balita sering dialami oleh lansia. Oleh karena itu Perlu tindakan/pengobatan  dini  untuk  mencegah balita penyakit diare, dalam penelitian ini akan dilakukan  analisis  data  Penyakit  diare  pada anak balita menggunakan klasifikasi algoritma data  mining  C4.5  menggunakan  empat Parameter:  jenis  kelamin,  usia  (bulan), frekuensi  konsistensi  usus  dan  tinja.  Dari  129 jumlah kasus Terdiri dari 79 kasus pasien yang terjangkit diare dan 50 kasus pasien yang tidak terinfeksi diare pada anak balita diperoleh dari UPTD Puskesmas Cicurug, kemudian diperoleh 11  peraturan  hasil  keputusan  algoritma  pohon C4.5  dengan  nomor  urut  7  dan  jumlah  aturan kelas  sebanyak  4  aturan,  sehingga  bisa  jadi disimpulkan bahwa penelitian yang diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi  android ini dapat membantu pengguna, terutama orang tua  di  Indonesia  mendiagnosa  penyakit  diare pada anak balita (Munggaran & Hidayatulloh, 2015).

## 2.2 Balita
Balita adalah istilah umum bagi anak usia 1-3  tahun  (batita)  dan  anak  prasekolah  (3-5 tahun). Saat usia batita, anak masih tergantung penuh  kepada  orang  tua  untuk  melakukan kegiatan penting, seperti mandi, buang air dan makan.Perkembangan  berbicara  dan  berjalan sudah  bertambah  baik  (Sutojo,  Mulyanto,  & Suhartono, 2011).

## 2.3 Diare
Diare  adalah  suatu  kondisi  dimana seseorang  buang  air  besar  dengan  konsistensi lembek atau cair, bahkan dapat berupa air saja dan frekuensinya lebih sering (biasanya tiga kali atau lebih) dalam satu hari  (Departemen  Kesehatan  RI,  2011).  Jenis diare  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi diare
No   Nama diare Tingkat dehidrasi diare keterangan 1. Diare akut Tanpa dehidrasi 2. Diare akut Dehidrasi ringan 3. Diare akut Dehidasi berat 4. Diare presisten ringan Dengan dehidarsi Dehidrasi ringan, dehidrasi berat 5. Diare presisten berat Tanpa dehidrasi 6. Disentri -

## 2.4 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang dirancang  untuk  dapat  menirukan  keahlian seorang pakar dalam menjawab pertanyaan dan memecahkan suatu masalah. Sistem pakar akan memberikan  pemecahan  suatu  masalah  yang didapat  dari  dialog  dengan  pengguna.  Dengan bantuan  sistem  pakar  seseorang  yang  bukan pakar/ahli  dapat  menjawab  pertanyaan, menyelesaikan  masalah  serta  mengambil keputusan  yang  biasanya  dilakukan  oleh seorang pakar (Sutojo, Mulyanto, & Suhartono, 2011).
2.5 Naive Bayes Classifier
Naive  bayes  classifier merupakan pengklasifikasi
probabilitas sederhana berdasarkan  pada  teorema  bayes.  Teorema bayes  dikombinasikan  dengan  “Naive”  yang berarti  setiap  atribut/variabel  bersifat  bebas ( independent ). Naive  bayes  classifier dapat dilatih  dengan  efisien  dalam  pembelajaran terawasi  ( supervised  learning ).  Keuntungan dari  klasifikasi  adalah  bahwa  ia  hanya membutuhkan  sejumlah  kecil  data  pelatihan untuk  memperkirakan  parameter  (sarana  dan varians  dari  variabel)  yang  diperlukan  untuk klasifikasi.  Karena  variabel  independen diasumsikan, hanya variasi dari variabel untuk masing-masing  kelas  harus  ditentukan,  bukan seluruh  matriks  kovarians  (Setiawan  & Ratnasari, 2014).
Perhitungan  Naïve  bayes  classifier adalah : Menghitung P(ai |vj) dengan Persamaan 1.
P(𝑎 $ %𝑣 ' ( = * + - ..0 *12 (1)
(Setiawan & Ratnasari, 2014)
dengan: 𝑛 4 = jumlah record pada data learning yang v = 𝑣 ' dan a = 𝑎 $ p = 1/ banyaknya jenis class / penyakit m = jumlah parameter / gejala n = jumlah record pada data learning yang v = 𝑣 ' / tiap class
Persamaan
2.1. diselesaikan melalui perhitungan sebagai berikut :
1. Menentukan nilai n c untuk setiap class.
2. Menghitung nilai P ( 𝑎 $ | 𝑣 ' ) dan menghitung nilai P ( 𝑣 ' ).
𝑉 678 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 ='∈? 𝑃( 𝑣 ' )∏ $ 𝑃(𝑎 $ | 𝑣 ' ) (2) (Setiawa n & Ratnasari , 2014)
dengan : P(𝑎 $ %𝑣 ' ( = * + - ..0 *12
3. Menghitung P( 𝑎 $ | 𝑣 ' ) x P( 𝑣 ' ) untuk tiap v.
4. Menentukan  hasil  klasifikasi  yaitu  v  yang memiliki hasil perkalian yang terbesar.

## 3 METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Alur Penelitian
Alur  penelitian  yang  digunakan dalam sistem pakar diagnosa penyakit diare pada  balita  dengan  metode  Naive  bayes classifier dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.2 Perancanagan DFD
Data  Flow  Diagram merupakan diagram  aliran  data  yang  menggambarkan bagaimana data diproses oleh sistem. Data Flow  Diagram siatem  pakar  diagnosa penyakit  diare  pada  balita  dengan  metode Naive  bayes  classifier dapat  di  lihat  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Data Flow Diagram

## 3.3 Perancangan ERD
Entity  Relation  Diagram (  ERD  )  pada sistem  pakar  diagnosa  penyakit  diare  pada balita, dapat di lihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Entity Relationalship Diagram

## 3.4 Motor Inferensi
Motor  inferensi  yang  digunakan  dalam sistem  pakar  diagnosa  penyakit  diare  pada balita  menggunakan  metode  Naive  bayes classifier dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Motor Infernsi
3.5 Implementasi Naive Bayes Classifier
Implementasi Naive bayes calssifier pada suatu  contoh  dimana  pengguna  ingin melakukan pengecekan tingkat dehidrasi diare
dengan  gejala  yang  di  alami  oleh  pengguna. Gejala  tersebut  diantaranya  :    keadaan  umum anak  baik/sadar,  kondisi  mata  tidak  cekung, keinginan  minum  ingin  minum  terus,  dan cubitan di perut kembali segera.
Langkah  pertama  adalah  melakukan pencocokan  setiap  parameter  gejala  ke  tiap gejala penyakit. jika terdapat gejala yang sama maka n c akan bernilai 1 jika tidak n c bernilai 0. Keterangan : n_c  =  jumlah  record  pada  data  learning yang v = v_j dan a = a_i p = 1/ banyaknya jenis class / penyakit m = jumlah parameter / gejala n  =  jumlah  record  pada  data  learning yang v = v_j / tiap class Proses 1 :
Diare tanpa dehidrasi n = 1 p = 1/3 = 0.33333 m = 4 1. n c = 1 2. n c = 1 3. n c = 0 4. n c = 1
Diare dehidrasi ringan n = 1 p = 1/3 = 0.33333 m = 4 1. n c = 0 2. n c = 0 3. n c = 1 4. n c = 0
Diare dehidrasi berat n = 1 p = 1/3 = 0.33333
m = 4
1. n c = 0 2. n c = 0 3. n c = 0
4. n c = 0
Proses 2 : Kemudian  setelah  setiap  gejala  dari masing  masing  tingkat  dehidrasi  diare memperoleh  nilai,  proses  perhitungan  dengan menghitung peluang dari tiap penyakit.
Penyakit diare ke-1. Tanpa dehidrasi P(1| Tanpa dehidrasi) = (1 + 4 x 0.33333 )/(1+4) = 0.33333 P(2| Tanpa dehidrasi) = (1 + 4 x 0,33333 )/(1+4) = 0.33333 P(3| Tanpa dehidrasi) = (0 + 4 x 0.33333 )/(1+4) = 0.26666
P(4| Tanpa dehidrasi) = (1 + 4 x 0.33333 )/(1+4) = 0.33333 P(Tanpa dehidrasi) = 1/3 = 0.33333
Penyakit diare ke-2. Dehidrasi ringan
P(1|  Dehidrasi  ringan)  =  (0  +  4  x  0.33333 )/(1+4) = 0.26666 P(2|  Dehidrasi  ringan)  =  (0  +  4  x  0.33333 )/(1+4) = 0.26666 P(3|  Dehidrasi  ringan)  =  (1  +  4  x  0.33333 )/(1+4) = 0.33333 P(4|  Dehidrasi  ringan)  =  (0  +  4  x  0.33333 )/(1+4) = 0.26666 P(Dehidrasi ringan) = 1/3 = 0.33333
Penyakit diare ke-3. Dehidrasi berat P(1| Dehidrasi berat) = (0 + 4 x 0.33333 )/(1+4)
= 0.26666
P(2| Dehidrasi berat) = (0 + 4 x 0.33333 )/(1+4) = 0.26666 P(3| Dehidrasi berat) = (0 + 4 x 0.33333 )/(1+4) = 0.26666 P(4| Dehidrasi berat) = (0 + 4 x 0.33333 )/(1+4) = 0.26666
P(Dehidrasi berat) = 1/3 = 0.33333
Proses 3 : Proses  selajutnya  adalah  menghitung seluruh peluang dari tiap penyakit.
Menghitung  P(a_i  |  v_j)  x  P(v_j)  untuk tiap  v  Penyakit  diare  ke-1,  tanpa  dehidrasi P(Tanpa dehidrasi) x [ P(1| Tanpa dehidrasi) x P(2| Tanpa dehidrasi) x P(3| Tanpa dehidrasi) x P(4| Tanpa dehidrasi)] = 0.33333 x 0.33333 x 0.26666 x 0.33333 x 0.33333 = 0.00329
Menghitung  P(a_i  |  v_j)  x  P(v_j)  untuk tiap v Penyakit diare ke-2, dehidrasi  ringan  P(Dehidrasi  ringan)  x  [  P(1| Dehidrasi  ringan)  x  P(2|  Dehidrasi  ringan)  x P(3| Dehidrasi ringan) x P(4| Dehidrasi ringan)] =  0.33333  x  0.26666  x  0.26666  x  0.33333  x 0.26666 = 0.00210
Menghitung  P(a_i  |  v_j)  x  P(v_j)  untuk tiap  v  Penyakit  diare  ke-3,  dehidrasi  berat P(Dehidrasi  berat)  x  [  P(1|  Dehidrasi  berat)  x P(2| Dehidrasi berat) x P(3| Dehidrasi berat) x P(4|  Dehidrasi  berat)]  =  0.33333  x  0.26666  x 0.26666 x 0.26666 x 0.26666 = 0.0168 Proses  akhir  penghitungan  Naive  bayes classifier  dilakukan  dengan  menghitung  nilai tertinggi dari nilai peluang yang diperoleh dari setiap  penyakit.  Hasil  akhir  dari  proses perhitungan  Naive  bayes  classifier  di  peroleh nilai  tertinggi  0.00329  pada  diare  tanpa dehidrasi,  sehingga  dapat  di  simpilkan  user mengalami diare tanpa dehidrasi.

## 3.6 Skenario Pengujian
Skenario  pengujian  yang  dilakukan dalam penelitian ini sebagai berikut :
1. Pengujian akurasi sistem Skenario pengujian yang dilakukan yaitu dengan  menggunakan  data  dari  rekam  medis sebagai data pembelajaran sistem dan data user sebagai  data  uji  sistem.  Data  pembelajaran berjumlah 40 data dari rekam medis di Rumah Sakit Ibu dan Anak Sakina Idaman sedangakan data  uji  berjumlah  10  data  dari  balita  yang mengalami gejala diare. Dari data tersebut akan dihitung nilai prosentase akurasi diagnosa yang dilakukan  oleh  sistem  terhadap  pengetahuan dari pakar.
2. Skenario pengujian pengguna Skenario pengujian pengguna dilakukan dengan meminta pengguna mencoba menerapkan  langsung  gejala  apa  saja  yang  di alami  sesuai  dengan  pertanyaan  yang  telah  di sediakan  oleh  sistem.  Skenario  pengujian pengguna  dilanjutkan  dengan  melakukan pencocokan hasil diagnosa pakar.
3. Pengujian sistem Skenario pengujian sistem dilakukan  dengan  mengguji  fungsionalitas sistem. 4 PEMBAHASAN

## 4.1 Validasi Hasil
Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan setelah  semua  data  dari  skenario  pengujian diujikan  pada  sistem  untuk  mengetahui  nilai prosentase  unjuk  kerja  dari  sistem  baik  data pembelajaran  maupun  data  uji.  Berdasarkan skenario  pengujian  dengan  menggunakan  40 data  untuk  data  pembelajaran  dan  10  data  uji diperoleh  nilai  prosentase  data  pembelajaran sebesar  100%  dan  data  uji  sebesar  100%. Berikut  hasil  pengujian  akurasi  dapat  dilihat pada Tabel 2. dan Tabel 3.
Tabel 2. Validasi Hasil Data Pembelajaran
No Nam a diare Nama dehidr asi Juml ah data Juml ah data benar Akura si data benar Akura si data salah 1. Diare akut Tanpa dehidra si 18 18 100% 0% 2. Diare akut Dehidra si ringan 3 3 100% 0% 3. Diare akut Dehidra si berat 14 14 100% 0% 4. Diare presi sten Ringan (tanpa dehidra si) 1 1 100% 0%
5. Diare presi sten Berat (dengan dehidra si) 3 3 100% 0% 6. Dise ntri - 1 1 100% 0% Tabel 3. Validasi Hasil Data Uji No Nam a diare Nama dehidr asi Juml ah data Juml ah data benar Akura si data benar Akura si data salah 1. Diare akut Tanpa dehidra si 5 5 100% 0% 2. Diare akut Dehidra si ringan 2 2 100% 0% 3. Diare akut Dehidra si berat 1 1 100% 0% 4. Diare presi sten Ringan (tanpa dehidra si) 1 1 100% 0% 5. Diare presi sten Berat (dengan dehidra si) 0 0 100% 0% 6. Dise ntri - 1 1 100% 0%

## 5 KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan, kesimpulan  yang  diperoleh  adalah  sebagai berikut:
1. Berdasarkan  50  data  kasus  yang  terdiri dari 40 data pembelajaran dan 10 data uji dari  balita  yang  terindikasi  diare  yang diuji  dengan  sistem  dan  divalidasi dengan  pakar  (dokter)  diperoleh  tingkat kesesuaian  sebesar  100%  untuk  data pembelajaran dan 100% untuk data uji.
2. Sistem yang dirancang dengan mengimplementasi  metode  Naive  bayes classifier dapat digunakan untuk membantu  dalam  mendeteksi  jenis penyakit diare pada balita.

## 6 UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan  terselesaikannya  penelitian  ini penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada semua  pihak  yang  telah  membantu  dan memberikan dukungan.

## DAFTAR PUSTAKA
Departemen  Kesehatan  RI.  (2011).  LINTAS DIARE  (Lima  Langkah  Tuntaskan
Diare). Direktorat Jenderal Pengendalian Penyakit dan Penyehatan Lingkungan. Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia.
(2015).  Manajemen  Terpadu  Balita
Sakit  (MTBS).  Jakarta:  Kementrian
Kesehatan Republik Indonesia. Mulyani,  E.  D.,  &  Restianie,  I.  N.  (2016). Aplikasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Anak (BALITA) dengan menggunakan Metode  Forward  Chaining.  Seminar
Nasional  Teknologi  Informasi  dan Multimedia  2016  ISSN  :  2302-3805 (hal.  3.4-43  -  3.4-48).  Yogyakarta: STMIK AMIKOM Yogyakarta. Munggaran, A. P., & Hidayatulloh, T. (2015). Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Diagnosa  Penyakit  Diare  Pada  Anak Balita  berbasis  Mobile.  SWABUMI VOL II No. 1, Maret 2015 ISSN 2355- 990X, 47-58.
Nurlelah, E., & Wajhillah, R. (2016). Penerapan Naive Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Diare  Usia  Balita  Pada  Sistem  Pakar Berbasis  Website.  Seminar  Nasional Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi Komputer  Nusa  Mandiri  ISBN:  978- 602-72850-3-3  (hal.  52-59).  Kota Sukabumi:  STMIK  Nusa  Mandiri
Sukabumi.
Setiawan,  W.,  &  Ratnasari,  S.  (2014).  Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Naive Bayes Classifier. Seminar Nasional Sains dan Teknologi (hal.  1-6).  Jakarta:  Fakultas  Teknik
Universitas Muhammadiyah Jakarta. Suharsimi  ,  A.  (2006).  Prosedur  Penelitian: Suatu Pendekatan Praktek Edisi Revisi.
Jakarta: PT.Rineka cipta.
Sutojo,  T.,  Mulyanto,  E.,  &  Suhartono,  V.
(2011). Kecerdasan
Buatan.
yogyakarta: ANDI.
Sutomo, B., & Anggraini, D. Y. (2010). Menu
Sehat  Alami  Untuk  Balita  &  Batita.
Jakarta: PT.Agromedia Pustaka.
Syarif,  M.,  Mukminin,  A.,  Prastiti,  N.,  & Setiawan,  W.  (2017).  Penerapan
Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk Deteksi  Penyakit  Pada  Tanaman Jagung.  Jurnal  Ilmiah  NERO  Vol.  3, No.1 (hal. 61-68). Bangkalan:
Universitas Trunojoyo Madura.