## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 199−204 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1997

## Pendeteksian Penyakit Limfadenopati dengan Menerapkan Metode Naive Bayes
Fifto Nugroho * , Yoga Listi Prambodo
Program Studi Sistem Komputer, Universitas Bung Karno, Jakarta, Indonesia Email: 1,* fiftonugroho@ubk.ac.id, 2 yogalisti@ubk.ac.id Submitted: 28/07/2022 ; Accepted: 23/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak− Penyakit  limfadenopati  atau  yang  sering  dikenal  degan  penyakit  getah  bening  ini  adalah  salahsatu  penyakit  yang sangat  beresiko  jika  tidak  dilakukan  penangan  yang  tepat.  Banyak  sekali  tanda-tanda  atau  gejalan  dari  penyakit  ini  yang belum  diketahuan  masyarakat  bahkan  ada  yang  menganggap  benjolan  biasa  yang  tumbuh  pada  tubuh  manusia  dan  tidak mengetahun  bahwasannya  sedang  mengalami  penyakit    limfadenopati  pada  dirinya  sendiri.  Biasanya  untuk  mengetahui penyakit  pada  benjolan  tersebut  melakukan  pemeriksaan  kerumah  sakit  atau  konsutasi  dengan  dokter.    Bedasarkan permasalahan tersebut dibutuhkan suatu teknik atau cara  yang  dapat mempermudah  masyarakat  dalam  mendiagnosa gejala awal  penyakit  limfadenopati  ini  salah  satunya  dengan  menggukann  sistem  pakar  Sistem  pakar  yang  dalam  menyelesaikan permasalahn  pada  penyakit  mulut  dan  kuku  salah  satunya  mneggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  yaitu  metode probabilitas  dengan  memprediksi  peluan  yang  akan  datang  berdasarkan  pengalaman  dimasa  lalu.  Dengan  tujuan  agar memudahkan  bagi  masyarakt  awam  dalam  mengambil  langkah  awal  dalam  menangani  penyakit  yang  di  alami  tentang benjolan  pada  tubuh.  Berdasarkan  hasil  penerapan  metode  Naïve  Bayes  mendapatkan  hasil  berdasarkan  iput  gejala  user mendapatkan  tingkat  akurasi  hasil  penyakit  Limfadenopati  pada  pengguna  dengan  Penyakit  Limfadenopati  Ringan  sebesar 32% dan Penyakit Limfadenopati Akut sebesar 68% berdasarkan hasil itu maka sebainya penggguna melakukan pengobatan dirumah sakit sehingga menghindari kematian dan penyakit lebih parah.
Kata Kunci : Pendeteksian; Penyakit; Limfadenopati; Naïve Bayes; Sistem Pakar
Abstract − Lymphadenopathy  or  often  known  as  lymphatic  disease  is  a  disease  that  is  very  risky  if  not  handled  properly. There  are  so  many  signs  or  symptoms  of  this  disease  that  have  not  been  known  to  the  public,  some  even  consider  it  an ordinary lump that grows on the  human body and do  not know that they are  experiencing  lymphadenopathy in themselves [3].  Usually  to  find  out  the  disease  in  the  lump,  do  an  examination  to  the  hospital  or  consult  a  doctor.  Based  on  these problems,  a  technique  or  method  is  needed  that  can  facilitate  the  community  in  diagnosing  the  early  symptoms  of  this lymphadenopathy, one of which is by using an expert system. An expert system that in solving problems with oral and nail diseases, one of them uses the Naïve Bayes method. Naïve Bayes is a probability method by predicting future opportunities based on past experience. With the aim of making it easier for ordinary people to take the first step in dealing with diseases that are experienced about lumps on the body. Based on the results of the application of the Naïve Bayes method, the results are  based  on  the  input  of  the  user's  symptoms,  the  accuracy  of  the  results  of  lymphadenopathy  in  users  with  mild lymphadenopathy is 32% and acute lymphadenopathy is 68%. critical.
Keywords: Detection; Disease; Lymphadenopathy; Naive Bayes; Expert System

## 1.  PENDAHULUAN
Penyakit  limfadenopati  atau  kelenjar  getah  bening  adalah  cairan  putih  menyerupai  susu  yang  mengandung protein lemak dan limfosit yang semuanya mengalir ke seluruh tubuh lewat pembuluh limfatik [1]. Gejala umum yang dirasakan penderita kelenjar  limfadenopati  meliputi pembengkakan kelenjar  limfa pada  leher, ketiak atau pangkal  paha.  Penyebab  terjadinya  penyakit  kelenjar  limfa  disebabkan  oleh  infeksi  dari  berbagai  organisme, yaitu  bakteri,  virus,  protozoa,  riketsia  atau  jamur  [2].  Penyakit  limfadenopati  atau  yang  sering  dikenal  dengan penyakit getah bening ini adalah salah satu penyakit yang sangat beresiko jika tidak dilakukan penanganan yang tepat. Banyak sekali tanda-tanda atau gejala dari penyakit ini yang belum diketahui masyarakat bahkan ada yang menganggap  benjolan  biasa  yang  tumbuh  pada  tubuh  manusia  dan  tidak  mengetahui  bahwasanya  sedang mengalami penyakit  limfadenopati pada dirinya sendiri [3]. Biasanya untuk mengetahui penyakit pada benjolan tersebut  melakukan  pemeriksaan  ke  rumah  sakit  atau  konsultasi  dengan  dokter.    Berdasarkan  permasalahan tersebut  dibutuhkan  suatu  teknik  atau  cara  yang  dapat  mempermudah  masyarakat  dalam  mendiagnosa  gejala awal penyakit limfadenopati ini salah satunya dengan menggunakan sistem pakar.
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang  mengambil  pengetahuan  dari  seorang  ahli  atau  pakar  yang  di adopsi  kedalam  sistem  yang  bertujuan  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  mengetahui  informasi  tanpa konsultasi  dengan  pakar  pada  bidangnya  [4][5].  Sistem  pakar  yang  dalam  menyelesaikan  permasalahan  pada penyakit  mulut  dan  kuku  salah  satunya  menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  yaitu  metode probabilitas dengan memprediksi peluang yang akan datang berdasarkan pengalaman di masa lalu [6].
Adapun  penelitian  terkait  tentang  penyakit  limfadenopati  atau  kelenjar  getah  bening  serta  penerapan metode,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sri  Layli  Fajri  dan  Gunadi  Widi  Nurcahyo  pada  tahun  2021 tentang  mendiagnosa  penyakit  pada  getah  bening  dengan  memanfaatkan  sistem  pakar    menyimpulkan  hasil penerapan metode Cetainty  Factor bekerja dengan baik dengan hasil akurasi 68% pada sampel data uji coba [7]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh    Siti  Raqiya  Rasyid,  Dkk  pada  tahun  2018  tentang  diagnosa  limfadenopati menyimpulkan  pengobatan  awal  pada  penyakit  limfadenopati  diberikan  antibiotik  selama  satu  sampai  dua minggu serta dilakukan observasi terhadap pasien  [8]. Penelitian  yang dilakukan oleh Yuliana Dkk pada tahun

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 199−204 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1997
2018 tentang implementasi metode Naïve Bayes dalam penerapan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit Ispa dimana hasil penerapan  metode Naïve Bayes mampu mendiagnosa penyakit Ispa sebesar 90% dari gejala yang dialami  [9].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Indra  Gunawan  dan  Yusra  Fernando  pada  tahun  2021  tentang implementasi metode Naïve Bayes dalam penerapan sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit kulit pada kucing menyimpulkan dari hasil penerapan sistem pakar mampu mendiagnosa penyakit kulit pada kucing sebesar 80% dari data uji sampel [10]. Penelitian yang dilakukan oleh Anita Sindar RM Sinaga dan Dewi Simanjuntak pada tahun 2019 yang membahas tentang sistem pakar dalam mendiagnosa gizi buruk pada balita berdasarkan metode Naïve Bayes  menyimpulkan sistem  pakar  ini  mampu  mendiagnosa 3  jenis penyakit  berdasarkan 24 gejala gizi buruk [11].
Berdasarkan permasalahan dan penelitian terkait  diatas yang dijadikan acuan, maka dalam penelitian ini penulis  melakukan  penelitian  tentang  pendeteksian  penyakit  Limfadenopati  dengan  menerapkan  metode  Naïve Bayes  dengan  tujuan  agar  memudahkan  bagi  masyarakat  awam  dalam  mengambil  langkah  awal  dalam menangani penyakit yang di alami tentang benjolan pada tubuh.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  pendeteksian  penyakit  Limfadenopati  dengan  menerapkan  metode Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Berikut adalah keterangan dari kerangka penelitian seperti berikut :
a. Analisa Masalah
Pada  proses  analisa  ini  dilakukan  identifikasi  permasalahan  serta  metode  yang  digunakan  dalam menyelesaikan permasalahan pada penyakit Limfadenopati yang dihadapi masyarakat.
b. Pengumpulan Data
Pengambilan data yang dilakukan oleh penulis ada dua cara yaitu:
1. Observasi
Observasi yang dilakukan oleh penulis dengan cara melakukan pengamatan langsung kepada masyarakat yang mengidap penyakit
2. Wawancara
Penulis  melakukan  wawancara  dengan  melakukan  tanya  jawab  dan  konsultasi  masalah  gejala-gejala penyakit Limfadenopati kepada para pakar.
c. Studi Literatur
M Mulai A Analisa Masalah Studi Literatur Dan Keperpustakaan Penerapan Metode Pengumpulan Data Selesai Wawancara Observasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 199−204 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1997
Dalam membuat sebuah penelitian harus menguasai objek penelitian serta menelusuri referensi dari berbagai sumber terkait masalah dan metode yang digunakan.
d. Penerapan Metode
Dalam penerapan metode ini digunakan untuk pengambilan kesimpulan hasil deteksi penyakit Limfadenopati dengan menggunakan metode Naïve Bayes.

## 2.2 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem  yang  mengambil  pengetahuan  dari  seorang  ahli  atau  pakar  yang  di  adopsi kedalam  sistem  yang  bertujuan  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  mengetahui  informasi  tanpa  konsultasi dengan pakar pada bidangnya [4],[5].

## 2.3 Penyakit Limfadenopati
Penyakit  limfadenopati  atau  kelenjar  getah  bening  adalah  cairan  putih  menyerupai  susu  yang  mengandung protein lemak dan limfosit yang semuanya mengalir ke seluruh tubuh lewat pembuluh limfatik [1]. Gejala umum yang dirasakan penderita kelenjar  limfadenopati  meliputi pembengkakan kelenjar  limfa pada  leher, ketiak atau pangkal  paha.  Penyebab  terjadinya  penyakit  kelenjar  limfa  disebabkan  oleh  infeksi  dari  berbagai  organisme, yaitu bakteri, virus, protozoa, riketsia atau jamur [2].

## 2.4 Metode Naïve Bayes
Metode  Naïve  Bayes  adalah  metode  probabilitas  dengan  memprediksi  peluang  yang  akan  datang  berdasarkan pengalaman di masa lalu [6]. Naive Bayes untuk setiap kelas keputusan, menghitung probabilitas dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah  benar,  mengingat vektor informasi obyek.  Algoritma  ini  mengasumsikan bahwa atribut  obyek  adalah  independen.  Probabilitas  yang  terlibat  dalam  memproduksi    perkiraan  akhir  dihitung sebagai  jumlah  frekuensi  dari    tabel  keputusan  [12]  [13].  Adapun  langkah-langkah  penerapan  metode  Naïve Bayes sebagai berikut [14]: a. Mengelompokkan data gejala penyakit limfadenopati
b. Menghitung nilai probabilitas berdasarkan gejala limfadenopati
c. Menghitung  semua nilai probabilitas pada gejala  penyakit limfadenopati
d. Melakukan perbandingan berdasarkan hasil perhitungan untuk mendapatkan nilai kepastian diagnosa Adapun rumus dari perhitungan nilai probabilitas metode Naïve Bayes sebagai berikut:
(1)
Dimana:
P(A) = Peluang evidence dari gejala A P(B) = Probabilitas B tanpa melihat evidence P(B|A)   = Merupakan evidence B jika diketahui hipotesis A P(A|B)   = Merupakan peluang A jika diketahui keadaan gejala B.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyakit Limfadenopati merupakan penyakit yang umumnya sederhana tetapi jika kita megabaikan gejala-gejala yang  timbul  secara  tidak  kita  sadari,bisa  mengakibatkan  masalah  serius  bahkan  bisa  mengakibatkan kematian.Faktor penting Seseorang dapat beresiko terserang penyakit. Limfadenopati adalah kebersihan tubuh, dan tersebar dari berbagai organisme, bakteri, virus, protozoa, riketsia atau jamur.  Dalam tahapan ini dilakukan pencarian dan pengumpulan data serta pengetahuan  yang diperoleh oleh sistem pakar. Sehingga pada akhirnya analisa didapat harus berupa sebuah sistem struktur nya dapat di definisikan dengan baik dan jelas. Sistem yang dibangun  untuk  menentukan    bahwa  penyakit  kelenjar  limfa  atau  getah  bening  yaitu  dengan  cara  melakukan konsultasi  kepada  dokter  ahli  bagian  dalam.    Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pakar  maka  diperoleh  data gejala-gejala mengalami Kelenjar limfa yang di terapkan dalam bentuk tabel adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Gejala Penyakit Limfadenopati Pada Manusia
Kode Gejala Keterangan KP1 KP2 G1 Bengkak di leher, ketiak atau selangkangan. √ √ G2 Penurunan berat badan tanpa sebab yang pasti. √ √ G3 Demam disertai menggigil. √ √ G4 Keringat bercucuran saat malam hari. √ G5 Batuk-batuk √ √ G6 Terkadang disertai gangguan pernafasan. √ G7 Badan tidak bertenaga dan terasa letih. √

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 199−204 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1997
Kode Gejala Keterangan KP1 KP2 G8 Nyeri, bengkak √ G9 Tidak menimbulkan rasa sakit. √ G10 Influenza. √ G11 Neuropati √ Keterangan: G = Kode Gejala yang dialami
KP1  = Penyakit Limfadenopati Ringan KP2  = Penyakit Limfadenopati Akut
Berdasarkan  tabel  diatas  proses  selanjutnya  membuat  pertanyaan  yang  dialami  oleh  user  berdasarkan gejala-gejala penyakit Limfadenopati sebagai berikut: 1. Apakah anda sedang mengalami bengkak di leher, ketiak, atau selangkangan?
2. Apakah anda sedang mengalami penurunan berat badan tanpa sebab yang pasti?
3. Apakah anda sedang mengalami demam disertai menggigil?
4. Apakah anda sedang mengalami keringat bercucuran saat malam hari?
5. Apakah anda sedang mengalami Batuk-batuk?
6. Apakah anda sedang mengalami gangguan pernafasan?
7. Apakah anda sedang mengalami badan tidak bertenaga dan terasa letih?
8. Apakah anda sedang mengalami Nyeri dan bengkak pada benjolan?
9. Apakah benjolan tidak menimbulkan rasa sakit?
10. Apakah anda sedang mengalami Influenza?
11. Apakah anda sedang mengalami Neuropati?
Maka  proses  selanjutnya  menerapkan  metode  Naïve  Bayes  dimana  probabilitas    dengan  memprediksi peluang  yang  akan  datang  berdasarkan  pengalaman  di  masa  lalu  dengan  data  training  sebanyak  25  data  user seperti tabel dibawah ini:
Tabel 2. Data Analisis Gejala Pada Pasien Limfadenopati
Kode Pasien Gejala G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9  G10  G11 P1       P2        P3      P4      P5       P6         P7       P8      P9      P10       -------------- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- P25       
Jumlah data training pada pasien terdahulu=25 Jumlah gejala penyakit Limfadenopati =11 KP1= Penyakit Limfadenopati Ringan =24/25 KP2= Penyakit Limfadenopati Akut =19/25
Adapun data  input user yang dijadikan sebagai pengujian  metode  Naïve Bayes  berdasarkan pilihan user dengan memilih gejala yang di derita oleh ternak sapi nya seperti tabel dibawah ini:
Tabel 3. Data Input User No Nama Gejala Pilihan 1. Apakah anda sedang mengalami bengkak di leher, ketiak, atau selangkangan? Ya
2. Apakah anda sedang mengalami penurunan berat badan tanpa sebab yang pasti?
Ya 3. Apakah anda sedang mengalami demam disertai menggigil?
Ya 4. Apakah anda sedang mengalami keringat bercucuran saat malam hari? Tidak 5. Apakah anda sedang mengalami Batuk-batuk? Ya 6. Apakah anda sedang mengalami gangguan pernafasan? Ya 7. Apakah anda sedang mengalami badan tidak bertenaga dan terasa letih? Tidak 8. Apakah anda sedang mengalami Nyeri dan bengkak pada benjolan? Tidak

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 199−204 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1997
No Nama Gejala Pilihan 9. Apakah benjolan tidak menimbulkan rasa sakit? Tidak 10.  Apakah anda sedang mengalami Influenza? Ya 11.  Apakah anda sedang mengalami Neuropati? Ya
Penerapan metode Naïve Bayes dalam mendeteksi penyakit Limfadenopati berdasarkan data sampel pada tabel 3 berdasarkan data terdahulu pada tabel 2 sebagai berikut:
Jumlah data training pada pasien terdahulu=25 Jumlah gejala penyakit Limfadenopati =11 KP1= Penyakit Limfadenopati Ringan =24/25 KP1= (24/25) x (24/24) x (24/24) x (18/24) x (24/24) x (24/24) x (17/24) x (24/24) x (24/24) x (19/24) x (19/24) KP1= 0,319635417 KP1= 0,319635417 x 100% KP1= 32% KP2= Penyakit Limfadenopati Akut =19/25 KP2= (19\25) x (19\19) x (19\19) x (17\19) x (19\19) x (19\19) x (19\19) x (19\19) x (19\19) x (19\19) x (19\19) KP2= 0,68 KP2= 0,68 x 100% KP2= 68%
Berdasarkan  dari  data  yang  di  inputkan  user  dalam  pendeteksian  Limfadenopati  dengan  menerapkan metode Naïve Bayes dimana hasil perhitungan metode Naïve Bayes berdasarkan input gejala user mendapatkan tingkat  akurasi  hasil  penyakit  Limfadenopati  pada  pengguna  dengan  Penyakit  Limfadenopati  Ringan  sebesar 32% dan Penyakit Limfadenopati Akut sebesar 68% berdasarkan hasil itu maka sebaiknya pengguna melakukan pengobatan di rumah sakit sehingga menghindari kematian dan penyakit lebih parah.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian ini penulis mengambil kesimpulan dimana penerapan metode Naïve  Bayes  dapat  digunakan  dalam  mendeteksi  penyakit  Limfadenopati  dengan  memprediksi  peluang  yang akan datang berdasarkan pengalaman di masa lalu. Dimana hasil penerapan metode  Naïve Bayes  mendapatkan hasil  berdasarkan  input  gejala  user  mendapatkan  tingkat  akurasi  hasil  penyakit  Limfadenopati  pada  pengguna dengan  Penyakit  Limfadenopati  Ringan  sebesar  32%  dan  Penyakit  Limfadenopati  Akut  sebesar  68% berdasarkan  hasil  itu  maka  sebagainya  pengguna  melakukan  pengobatan  di  rumah  sakit  sehingga  menghindari kematian dan penyakit lebih parah.

## REFERENCES
[1] N. I. K. Ginano, M. Muis, and B. Murtala, “KESESUAIAN CT SCAN LEHER DENGAN HASIL BIOPSI ASPIRASI JARUM HALUS DALAM MENGIDENTIFIKASI KEGANASAN LIMFADENOPATI LEHER,” Mandala of Health: AScientific Journal , vol. 11, no. 2, pp. 94–101, 2018.
[2] Muhsin, “PERAN SEL GRANULOSIT PADA PENYAKIT FILARIASIS,” Jurnal Kedokteran Syiah Kuala , vol. 17, no. 1, pp. 43–53, 2017.
[3] C. Saputri, M. Yetri, and U. F. S. S. Pane, “SISTEM PAKAR MENDIAGNOSIS PENYAKIT KELENJAR GETAH BENING DENGAN MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES,” Jurnal CyberTech , vol. 2, no. 2, pp. 1–12, 2019.
[4] D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” KOMPUTIKA: JURNAL SISTEM KOMPUTER , vol. 9, no. 2, 2020.
[5] D.  P.  Delima  and  R.  T.  Prasetio,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  KOMPLIKASI  OBESITAS  PADA  REMAJA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” in eProsiding  Sistem  Informasi  (POTENSI) ,  2021,  pp.  51– 60.
[6] M.  R.  Handoko  and  Neneng,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  SELAMA  KEHAMILAN MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES  BERBASIS  WEB,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi  (JTSI) , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[7] S.  L.  Fajri  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Sistem  Pakar  dalam  Menganalisis  Penyakit  Kelenjar  Getah  Bening  Menggunakan Metode Certainty Factor,” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , vol. 3, no. 3, pp. 269–274, 2021.
[8] S.  R.  Rasyid,  A.  J.  Wulan,  and  A.  Y.  Prabowo,  “DIAGNOSIS  DAN  TATA  LAKSANA  LIMFADENOPATI,” MEDICAL JOURNAL OF LAMPUNG UNIVERSITY , no. 3, pp. 261–265, 2018.
[9] Yuliana, Paradise, and Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis Web,” Jurnal CSRID , vol. 10, no. 3, pp. 127–138, 2018.
[10]  I.  Gunawan  and  Y.  Fernando,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT  KULIT  PADA  KUCING MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES  BERBASIS  WEB,” Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak (JATIKA) , vol. 2, no. 2, pp. 239–247, 2021.
[11]  A.  S.  R.  Sinaga  and  D.  Simanjuntak,  “SISTEM  PAKAR  DETEKSI  GIZI  BURUK  BALITA  DENGAN  METODE

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 199−204 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.1997
NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” Jurnal Inkofar , vol. 2, no. 1, pp. 54–60, 2019.
[12]  R.  A.  D.  Yunas,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Implementasi  Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Virus  Covid-19 dengan  Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  dan  Certainty  Factor,” Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, pp. 338–345, 2021.
[13]  F.  A.  Nugroho,  A.  F.  Solikin,  M.  D.  Anggraini,  and  Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Virus  Corona  Dengan  Metode Naïve  Bayes,” TIKomSiN :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  Sinar  Nusantara ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  81–88, 2021.
[14]  M. F. Andriansyah,  D.  Yusup, and A. Voutama, “SISTEM PAKAR  DETEKSI  DINI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE  NAÏVE  BAYES  BERBASIS  WEBSITE,” Journal  of  Information  Technology  and  Computer Science(INTECOMS) , vol. 4, no. 2, pp. 446–455, 2021.