Vol. 12, No. 2, Januari 2022, pp. 10 – 15 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Lambung
Jefi 1 , Hendri 2 , Nurul Afni 3 , Agus Salim 4 , Yana Iqbal 5
1,3,4,5 Fakultas Teknik & Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika 2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
1 jefi.jfi@bsi.ac.id, 2 hendri.hed@nusamandiri.ac.i, 3 nurul.nrf@bsi.ac.id,
4 agus.asm@bsi.ac.id, 5 yana.yim@bsi.ac.id

## Abstrak
Lambung  adalah  sebuah  organ  pencernaan  yang  berfungsi  sebagai  tempat  untuk menyimpan makanan, dan mencerna makanan menjadi ukuran yang lebih kecil yang kemudian  akan  diproses  oleh  tubuh  agar  menjadi  energi.  Penyakit  pada  lambung memiliki  gejala  yang  berbeda  dan  ada  pula  yang  memiliki  gejala  yang  serupa, penyakit pada lambung adalah sebuah penyakit yang sering dialami oleh masyarakat. Penyakit  ini  biasanya  disebabkan  oleh  pola  makan  yang  kurang  baik.  Untuk mengetahui  jenis  penyakit  lambung  apa  yang  sedang  di  derita,  pasien  harus melakukan  pemeriksaan  diri  ke  rumah  sakit  atau  ke  klinik,  namun  karena keterbatasan  waktu  untuk  melakukan  pemeriksaan  kerumah  sakit  atau  ke  klinik. Oleh  karen  itu  diperlukan  sebuah  metode  dan  tools  yang  mampu  memprediksi penyakit pada lambung dengan mempertimbangkan gejala yang diderita oleh pasien, sehingga akan mempermudah proses dalam memprediksi penyakit pada lambung. Algoritma Navie Bayes merupakan salah satu algoritma dari metode klasifikasi data mining  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  penyakit  pada  lambung,  Naive Bayes memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 75% dengan nilai area under the curve (AUC) sebesar 0,852. Dengan hal ini menunjukkan bahwa model tersebut melalui  penerapan  pada  tools  rapidminer  dengan  memperoleh  hasil  akurasi  yang baik.
Kata Kunci : Penyakit Lambung, Naive Bayes, Rapidminer.

## Abstract
The stomach is a digestive organ that functions as a place to store food, and digest food into smaller sizes which will then be processed by the body to become energy. Diseases of the stomach have different symptoms and some have similar symptoms, gastric disease is a disease that is often experienced by the public. This disease is usually  caused  by  a  poor  diet.  To  find  out  what  type  of  gastric  disease  is  being suffered, the patient must do a self-examination to the hospital or to the clinic, but due to limited time to do an examination at the hospital or to the clinic. Therefore we  need  a  method  and  tools  that  are  able  to  predict  diseases  of  the  stomach  by considering the symptoms suffered by the patient, so that it will facilitate the process of  predicting  diseases  of  the  stomach.  The  Navie  Bayes  algorithm  is  one  of  the algorithms of data mining classification methods that can be used to predict gastric disease, Naive Bayes provides an accuracy rate of 75% with an area under the curve (AUC) value of 0.852. With this, it shows that the model is applied to rapidminer tools by obtaining good accuracy results.
Keywords : Gastric Disease, Naive Bayes, Rapidminer .
1. Pendahuluan
Setiap manusia tidak
tertutup kemungkinan untuk terkena penyakit. Banyak faktor penyebab yang dapat memicu penyakit, misalnya pola makan, pola tidur, lingkungan, tekanan  psikis  dan  banyak  lagi  (Raharjo, Damiyana,  &  Hidayatullah,  2016)  Gastritis adalah salah satu gangguan pencernaan yang banyak  diderita  masyarakat  dunia.  Hampir 10persen penduduk dunia menderita gastritis.1  Berdasarkan  penelitian  WHO, insiden  gastritis  di  dunia  telah  mencapai sekitar  1,8-2,1  juta  dari  jumlah  penduduk setiap  tahunnya  (Arikah  &  Muniroh,  2015), Penyakit  pencernaan  adalah  penyakit  yang (Ma’rifati & Kesuma, 2018)
Jenis  kanker  penyebab  kepatian tersebut  antara  pria  dan  wanita  adalah  salah satunya berasal dari lambung (Wahyuningsih, 2010) Gastritis  biasanya  dianggap  sebagai suatu  hal  yang  remeh  namun  gastritis merupakan  awal  dari  sebuah  penyakit  yang dapat  menyusahkan  seseorang  (Nurkholis, Riyantomo,  &  Tafrikan,  2008),  Lambung merupakan organ dalam tubuh manusia yang cukup  rentan  terinfeksi  bakteri  atau  terluka (Ardiansyah, Fauziah, & Ningsih, 2018).
Salah  satu  bakteri  yang  dapat menimbulkan penyakit adalah bakteri Salmonella.  Salmonella  adalah  bakteri  gram negatif, berbentuk spora yang memfermentasi glukosa  menjadi  Enterobacteria  Penyakit tersebut  dapat  disebarkan  melalui  makanan yang terkontaminasi bakteri (Kirman, Saputra,
& Sukmana, 2019) Beberapa  jenis  penyakit  lambung memiliki  gelaja  yang  berbeda  maka  dari  itu ketika  sedang  mengalami  gelaja  seperti penyakit lambung sebaiknya segera melakukan pemeriksaan langsung ke instansi kesehatan. Hasil penelitian sebelumnya, telah menerapkan  metode  naïve  bayes  dalam menangani  permasalahan  kurangnya  tenaga dokter  khusus  menangani  penyakit  lambung (Wicaksono et al., 2019)
Pemeriksaan penyakit lambung dengan menerapkan sistem manual, yaitu berkonsultasi secara langsung atau tatap muka antara  dokter  dengan  pasien  memiliki
kelemahan.  Kelemahannya  adalah  penyiapan biaya yang tidak sedikit oleh pasien. Sehinga dibangun  sebuah  sistem  pakar  dengan menerapkan  metode  Naïve  Bayes  untuk mempermudah  dalam  melakukan  konsultasi (Hermanto & Jollyta, 2021)
Stres  yang  berkepanjangan  ini  muncul karena  gaya  hidup  saat  ini  yang  serba  cepat akibat  tuntutan  hidup  dan  tuntutan  kerja, misalnya mobilitas yang tinggi maupun beban kerja yang dirasakan berat (Subekti & Utami, 2011) Kesadaran  akan  kesehatan  masyarakat yang  masih  rendah,  kebiasaan  hidup  yang selalu  ingin  hidup  praktis,  perilaku  dan  pola pikir  yang  mengarah  bergaya  hidup  tidak sehat,  pengetahuan  masyarakat  yang  sedikit darigejala awal dari suatu penyakit merupakan faktor-faktor  penyebab  penyakit  menjadi parah  ketika  penderita  ditangani  oleh  tenaga paramedis (Akmal & Winiarti, 2014) Oleh  karena  itu  diperlukan  sebuah metode  dan  tools  yang  akurat  yang  mampu memprediksi  penyakit  lambung    dengan mempertimbangkan gejala yang di derita oleh pasien,  sehingga  metode  yang  akan  kami terapkan  ini  dapat  diaplikasikan  dalam memprediksi  penyakit  lambung.  Adapun tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk Memudahkan  dalam  memprediksi  jenis penyakit lambung dari gejala-gejala yang ada dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes, serta  untuk  menyediakan  metode  dan  tools yang  dapat  digunakan  dalam  memeriksa pasien pengidap penyakit lambung.

## 2. Metode Penelitian
Adapun  metode  yang  digunakan  oleh penulis dalam penulisan  penelitian ini adalah metode kualitatif. Dimana pada penelitian ini, peneliti  secara  langsung  terjun  di  lapangan dalam proses penelitiannya, sehingga  apabila terdapat informasi yang kurang sesuai dengan yang  dibutuhkan  atau  di  tafsirkan,  maka peneliti dapat mengkonfirmasi dan melakukan pengecekan  kembali  pada  subject.  Populasi dari  penelitian  ini  adalah  pasien  yang mengalami  sakit  pada  lambung  dimana penyakit tersebut terbagi menjadi 3 jenis yaitu Dispepsia,  GERD  dan  Gastritis.  Ketiga
penyakit  tersebut  peneliti  ambil  dari  jenis penyakit  lambung  yang  banyak  dialami  oleh pasien.
2.1 Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini, peneliti melakukan proses  penelitian  menjadi  beberapa  tahap. Yaitu sebagai berikut :
a. Proses Pengambilan Data Pada proses ini peneliti melakukan proses pengambilan  data,    dataset  yang  diambil berupa  data  penyakit  lambung  diambil dari kaggle terdapat 50 data.
b. Proses Pengolahan Data. Pada  proses  ini  peneliti  melakukan proses  pengolahan  data.  Data  yang diperoleh diolah kembali, untuk dapat mempermudah proses perhitungan.
c. Proses Perhitungan dengan Menggunakan Metode Algoritma

## Naive Bayes
Pada  proses  selanjutnya  data  yang telah  di  olah  menghasilkan  50  data dimana  data  tersebut  dibagi  menjadi 38 data untuk data training dan 12 data untuk  data  testing.  Selanjutnya  data tersebut diolah kembali dengan melakukan proses perhitungan dengan metode algoritma Naive Bayes.
d. Proses Pengujian dengan Tools RapidMiner 9.5 Pada proses ini setelah peneliti melakukan  proses  perhitungan  secara manual, proses selanjutnya adalah melakukan pengujian dari hasil
perhitungan  yang  dilakukan  secara manual,  dengan  menggunakan  bantuan tools rapidminer. Yang fungsinya adalah untuk  melakukan  perbandingan  tingkat akurasi pada diagnosa

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Menghitung Jumlah Class atau Label Menghitung  jumlah class atau  label adalah  tahapan  pertama  pada  perhitungan Naïve Bayes. Class tersebut diantaranya yaitu; “Tepat”  dan  “Tidak  Tepat”.  Menghitung jumlah class dilakukan  dengan  cara menjumlahkan  data  sesuai  dengan  masing-
masing class, lalu dibagi dengan keseluruhan jumlah data training .
P(Status_Diagnosa = “Tepat”) = 27/38 = 71%. P(Status_Diagnosa = “Tidak Tepat”) = 11/38 = 29%
Berikut hasil menghitung jumlah class dalam label:
Tabel  1. Menghitung Jumlah Class atau Label
1. Menghitung Jumlah Label S_Penyakit Label Jml Data  Jml Seluruh Data Hasil P(Benar) 27 38 0,710526316 P(Tidak) 11 38 0,289473684 Sumber: Penelitian (2021) 3.2  Menghitung  Probabilitas  (Peluang) Masing-masing Variabel Tahapan dalam menghitung
probabilitas (peluang) dilakukan dengan cara menjumlahkan class “Tepat”  dan  “Tidak Tepat”  dari  masing-masing  variabel,  lalu  di bagi dengan jumlah dari masing-masing class.

## Tabel  2. Peluang Jenis Kelamin
Peluang Jenis Kelamin Jenis Kelamin Tep at Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tepa t) Perempuan 16 4 0,592592 59 0,36363 64 Laki-laki 11 7 0,407407 41 0,63636 36 Total 27 11 Sumber: Penelitian (2021) Tabel  1. Peluang G1 Peluang G1 G1 Tep at Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tepat ) Mual 10 6 0,370370 37 0,545454 55 R.Mulut Asam 6 2 0,222222 22 0,181818 18 Nyeri  Ulu Hati 9 3 0,333333 33 0,272727 27 Kembung 2 0 0,074074 07 0 Total 27 11
Sumber: Penelitian (2021)
Tabel  4. Peluang G2 Peluang G2 G2 Tep at Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tep at) Muntah 8 6 0,29629 63 0,54545 45 Nyeri Dada 6 2 0,22222 222 0,18181 82
Mudah Kenyang 9 3 0,33333 333 0,27272 73 Tinja  Warna Hitam 4 0 0,14814 815 0 Total 27 11 Sumber: Penelitian (2021) Tabel  5. Peluang G3 Peluang G3 G3 Tep at Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tep at) Sakit Perut 10 4 0,370370 37 0,44444 44 Batuk Kering 6 1 0,222222 22 0,11111 11 Perut Kembung 9 3 0,333333 33 0,33333 33 Muntah Darah 2 1 0,074074 07 0,11111 11 Total 27 9 Sumber: Penelitian (2021) Tabel  6. Peluang Diagnosa 2. Peluang Diagnosa Diagnos a Tepa t Tidak Tepat P(Tepat) P(T.Tepat ) Gastritis 11 6 0,4074074 1 0,545454 5 Dispepsi a 9 3 0,3333333 3 0,272727 3 GERD 7 2 0,2592592 6 0,181818 2 Total 27 11 Sumber: Penelitian (2021)

## 3.3 Mengkalikan Masing-masing Class
Proses  mengkalikan  masing-masing class “Tepat” dan “Tidak Tepat” ini bertujuan untuk  mengetahui probabilitas yang  terbesar serta digunakan untuk menentukan tepat atau tidaknya suatu diagnosa. Tahap ini dilakukan eksekusi  terhadap  data testing dengan mengkalikan  masing-masing class “Tepat” dan  “Tidak  Tepat”  sesuai  dengan  masing- masing variabel.
Tabel  7. Mengkalikan Masing-masing Class
8 PR Nyeri Ulu Hati Mudah Kenya ng Perut Kemb ung GE RD Tepa t Tepa t 0,5 925 93 0,333 3333 0,3333 3333 0,3333 3333 0,2 592 59 0,00 5690 2 T.Te pat 0,3 636 36 0,272 7273 0,2727 2727 0,3333 3333 0,1 818 18 0,00 1639 2 15 PR Mual Munta h Munta h Darah Gas triti s Tepa t Tepa t 0,5 925 0,370 3704 0,2962 963 0,0740 7407 0,4 074 0,00 1962
93 07 5 Tida k Tepa t 0,3 636 36 0,545 4545 0,4444 4444 0,1111 1111 0,5 454 55 0,00 5342 7 20 PR Mual Munta h Sakit Perut Gas triti s Tida k Tepa t Tepa t 0,5 925 93 0,370 3704 0,2962 963 0,0740 7407 0,4 074 07 0,00 1962 5 Tida k Tepa t 0,3 636 36 0,545 4545 0,4444 4444 0,1111 1111 0,5 454 55 0,00 5342 7 21 PR Mual Munta h Sakit Perut Gas triti s Tepa t Tepa t 0,5 925 93 0,370 3704 0,2962 963 0,0740 7407 0,4 074 07 0,00 1962 5 Tida k Tepa t 0,3 636 36 0,545 4545 0,4444 4444 0,1111 1111 0,5 454 55 0,00 5342 7 22 LK Mulut Asam Nyeri Dada Batuk Kerin g GE RD Tepa t Tepa t 0,4 074 07 0,222 2222 0,2222 2222 0,2222 2222 0,2 592 59 0,00 1159 1 Tida k Tepa t 0,6 363 64 0,181 8182 0,1818 1818 0,1111 1111 0,1 818 18 0,00 0425 27 PR Mual Tinja Hitam Sakit Perut Gas triti s Tepa t Tepa t 0,5 925 93 0,370 3704 0,1481 4815 0,0740 7407 0,4 074 07 0,00 0981 3 Tida k Tepa t 0,3 636 36 0,545 4545 0 0,1111 1111 0,5 454 55 0 34 LK
Nyeri Ulu Hati Mudah Kenya ng Perut Kemb ung Dis pep sia Tep at Tepa t 0,4 07 41 0,333 3333 0,3333 33333 0,3333 33333 0,33 333 0,0 050 3 Tida k Tepa t 0,6 36 36 0,272 7273 0,2727 27273 0,3333 33333 0,27 273 0,0 043 03 35 PR Nyeri Ulu Hati Mudah Kenya ng Perut Kemb ung Dis pep sia Tep at Tepa t 0,5 92 0,333 3333 0,3333 33333 0,3333 33333 0,33 333 0,0 073
59
16 Tida k Tepa t 0,3 63 64 0,272 7273 0,2727 27273 0,3333 33333 0,27 273 0,0 024 59
34 LK Nyeri Ulu Hati Mudah Kenya ng Perut Kemb ung Dis pep sia Tep at Tepa t 0,4 07 41 0,333 3333 0,3333 33333 0,3333 33333 0,33 333 0,0 050 3 Tida k Tepa t 0,6 36 36 0,272 7273 0,2727 27273 0,3333 33333 0,27 273 0,0 043 03 35 PR Nyeri Ulu Hati Mudah Kenya ng Perut Kemb ung Dis pep sia Tep at Tepa t 0,5 92 59 0,333 3333 0,3333 33333 0,3333 33333 0,33 333 0,0 073 16 Tida k Tepa t 0,3 63 64 0,272 7273 0,2727 27273 0,3333 33333 0,27 273 0,0 024 59
Sumber: Penelitian (2021)
3.4 Pengujian Tingkat Akurasi
Hasil  akurasi  di  dapatkan  dengan  cara membaca  hasil  dari tabel  .8,  yaitu  data  yang diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data testing . Dimana  akan  di  sesuaikan  jumlah  masing- masing prediksi yaitu jumlah prediksi “Tepat” terhadap class “Tepat”, prediksi “Tidak tepat” terhadap class “Tidak Tepat” dan seterusnya. Cara menghitung hasil Akurasinya adalah dengan menjumlah data yang ada pada kolom class “Tepat”  dan  prediksi  “Tepat”,  dan hasilnya dibagi seluruh jumlah data.
a. Akurasi Secara Manual
Di dapatkan dengan pengujian manual pada Microsoft Excel, dan menghasilkan akurasi dengan nilai 75 %. Tabel  8. Hasil Akurasi Class Prediksi Tepat  Tidak Tepat Tepat 7 2 Tidak Tepat 1 2 ACCURACY 0,75 Sumber: Penelitian (2021)
b. Akurasi Pada Rapidminer Versi 9.5. Hal ini bertujuan untuk mengetahui apakah
hasil  pengujian  akurasi  secara  manual sudah memiliki nilai yang tepat.
Sumber: Penelitian (2021) Gambar  1. Hasil Performance Vector Pada Tools Rapidminer
Terakhir  yaitu  visualisasi  akurasi dengan kurva ROC, dengan nilai area under the  curve (AUC)  menunjukkan  nilai  0,852. Nilai tersebut berada pada kategori baik yaitu antara 0.80-0.90, yang dapat diartikan bahwa klasifikasi  dengan  model naïve  bayes merupakan klasifikasi yang baik.
Sumber: Penelitian (2021) Gambar 2. Hasil Performance Vector Pada Tools Rapidminer

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisa  dan  perhitungan dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes untuk  memprediksi  penyakit  lambung,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  Naive  Bayes memberikan  tingkat  akurasi  kebenaran sebesar 75% dengan nilai area under the curve (AUC)  sebesar  0,852.  Dengan  hal  ini menunjukkan bahwa model tersebut termasuk dalam  kategori  klasifikasi  baik  karena memiliki  AUC  antara  0.80-0.90.  serta, Algoritma Naive Bayes merupakan salah satu algoritma dari metode klasifikasi data mining yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi penyakit  lambung,  karena  telah  dibuktikan melalui  penerapan  pada  tools  rapidminer dengan memperoleh hasil akurasi yang baik.

## Daftar Pustaka
Akmal, F., & Winiarti, S. (2014). Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Lambung
Dengan  Implementasi  Metode  Cbr  ( Case-Based. Sarjana Teknik
Informatika , 119–129. Ardiansyah,  R.,  Fauziah,  F.,  &  Ningsih,  A. (2018). Lambung Menggunakan Metode
Dempster-Shafer, 24 (3), 182–196.
Arikah,  &  Muniroh,  L.  (2015).  Riwayat
Makanan  Yang  Meningkatkan  Asam Lambung  Sebagai  Faktor  Risiko
Gastritis. Gizi Indon , 38 (1), 9–20.
Hermanto,  &  Jollyta,  D.  (2021).  Penerapan
Naïve  Bayes  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Gangguan  Pencernaan  Balita.
Mahasiswa Aplikasi Teknologi
Komputer  Dan  Informasi , 2 (2),  102– 106. Kirman,  Saputra, A.,  &  Sukmana,  J.  (2019). Sistem  pakar  untuk  mendiagnosis penyakit  lambung  dan  penanganannya menggunakan  metode  dempster  shafer, VI . Ma’rifati,  I.  S.,  &  Kesuma,  C.  (2018).
Pengembangan Sistem Pakar Mendeteksi Penyakit Pencernaan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes
Berbasis Web. Evolusi , 6 (1), 41–48. Nurkholis, A., Riyantomo, A., & Tafrikan, M.
(2008). Sistem Pakar Penyakit Lambung
Menggunakan
Metode
Forward
Chaining. Momentum . Raharjo,  J.  S.  D.,  Damiyana,  D.,  & Hidayatullah,  M.  (2016).  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Lambung  dengan Metode  Forward  Chaining  Berbasis Android, 6 (2), 1–8.
Subekti, T.,  &  Utami,  M.  S.  (2011).  Metode Relaksasi Untuk Menurunkan Stres dan
Keluhan Tukak Lambung pada Penderita Tukak Lambung Kronis, 38 (2), 147–163. Wahyuningsih,  mae sri hartati. (2010). potensi pengembangan obat bahan alam indonesia  untuk  indonesia  penyakit kanker. Wicaksono,  H.,  Adi,  I.  G.,  Wangiyana,  S., Nizar, W. Y., Kehutanan, I., Nusa, U., & Barat, T. (2019). Studi Kolonisasi Fungi Mikoriza  Arbuskuar  Pada  Gaharu  ( Gyrinops  Versteegii  )  Dengan  Sumber
Inokulan  Rizosfer  Perkebunan  Gaharu. Agrotek , 6 (2), 45–50.