Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i1.3159

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 1, Juli 2022, pp 43 − 48

## Penerapan Algoritma Naïve Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Covid-19
Guidio Leonarde Ginting, Natalia Silalahi *
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 guidio.leonard626@gmail.com, 2,* natalia.novena.silalahi@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History: Received : Jun 29, 2022 Accepted : Jul 21, 2022 Published  : Jul 31, 2022 Covid-19 merupakan sebuah virus yang berukuran sangat kecil sehingga tidak dapat lihat dengan kasat mata, di perlukan adanya bantuan alat pembesar seperti mikroskop dan  virus  ini  sangat  berbahaya  yang  mengakibatkan  gangguan  pernafasan  pada manusia bahkan dapat mematikan manusia yang telah terpapar virus covid-19 atau virus corona ini. Dimana Pada umumnya masyarakat maupun para tim medis dalam mendiagnosa  seseorang  yang  telah  terpapar  Covid  -19  berdasarkan  sebuah  gejala antara  lain:  demam,  batuk,  pilek,  sesak  nafas,  tidak  dapat  mencium  bau  dan merasakan pada lidah. Tetapi  tidak semua orang yang menderita penyakit seperti itu dapat  di  golongkan  kedalam  penyakit  Covid  -19.  Sehingga  untuk  memastikan seseorang  sedang  Covid-19  maka  dilakukan  test  antigen  atau  test  PCR.  Data pemeriksaan terkait Covid-19 dari hasil gejala dengan hasil test antigen atau PCR sudah  banyak  terkumpul  dan  belum  dimanfaatkan  untuk  mendiagnosa  seseorang yang mengalami gejala Covid-19. Dari permasalahan yang ada para tim medis sangat memerlukan  bantuan  dalam  mendiagnosa  penyakit  covid-19  pada  pasien  dengan mudah  dan  cepat  yaitu  dengan  menggunakan  data  mining  algoritma  naïve  bayes, yang dimana algoritma naïve bayes dapat menghasilkan data yang benar dan nyata. Hasil  dari  penelitian  ini  berdasarkan  data  mining  algoritma  naïve  bayes  dalam diagnosa penyakit covid- 19 yaitu Alex positif terkena covid -19 Sedangkan Imam negatif terkena covid-19.
Kata Kunci : Data Mining; Pasien; Covid-19; Algoritma Naïve Bayes
K ORESPONDENSI
Email: natalia.novena.silalahi@gmail.com

## A B S T R A C T
Covid-19 is a virus that is so small that you cannot see it with the naked eye, you need the help of a magnifying device such as a microscope and this virus is very dangerous which causes respiratory problems in humans and can even kill humans who have been exposed to the Covid-19 virus or other viruses. this crown. Where in general, the community and medical teams diagnose someone who has been exposed to Covid-19 based on a symptom including: fever, cough, runny nose, shortness of breath, unable to smell and feel on the tongue. But not everyone who suffers from such a disease can be classified as Covid -19 disease. So to make sure someone has Covid-19,  an  antigen  test  or  PCR  test  is  carried  out.  Examination  data  related  to Covid-19 from the results of symptoms with the results of antigen or PCR tests has been collected and has not been used to diagnose someone who has symptoms of Covid-19.  From  the  problems  that  exist,  the  medical  team  really  needs  help  in diagnosing  Covid-19  disease  in  patients  easily  and  quickly,  namely  by  using  the Naïve Bayes algorithm data mining, where the Naïve Bayes algorithm can produce correct and real data. The results of this study are based on the Naïve Bayes data mining algorithm in the diagnosis of Covid-19, namely Alex is positive for Covid- 19 while Imam is negative for Covid-19.
Keywords : Data Mining; Patients; Covid-19; Naïve Bayes Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Timbulnya virus covid-19 atau biasanya disebut dengan virus corona berawal Pada tahun 2019 dikota wuhan tepatnya pada negara China, setelah itu meluas di seluruh dunia bahkan di negara Indonesia. Namun pada tahun 2020 indonesia baru saja dilanda oleh virus covid-19 ini. Covid-19 merupakan sebuah virus yang berukuran sangat  kecil sehingga tidak dapat lihat dengan kasat mata sehingga di perlukan adanya bantuan alat pembesar seperti mikroskop dan sangat berbahaya yang mengakibatkan gangguan pernafasan setiap manusia bahkan dapat  mematikan manusia yang telah terpapar virus covid-19 atau virus corona ini[1]. Masyarakat pada umum kesulitan dalam membedakan yang terpapar dengan virus Covid-19 dan yang tidak terpapar. Karena gejala yang terpapar dari virus corona atau Covid-19 hampir
sama  seperti  penyakit  pada  umumnya,  dimana  gejalanya  yaitu  seperti  sesak  napas,  demam,  batuk  tetapi  tidak influenza.
Pada umumnya masyarakat maupun para tim medis dalam mendiagnosa seseorang yang telah terpapar Covid -19 berdasarkan sebuah gejala antara lain: demam, batuk, pilek, sesak nafas, Indra Penciuman Tidak Berfungsi dan Indra Perasa Tidak Berfungsi[2]. Namun  tidak semua orang yang menderita penyakit seperti itu bisa di  golongkan kedalam penyakit Covid -19 saja tetapi bisa juga di golongkan kedalam penyakit ringan pada umumnya yang mudah di sembuhkan. Sehingga untuk memastikan seseorang sedang Covid-19 maka dilakukan test antigen atau test PCR. Data pemeriksaan terkait Covid-19 dari hasil gejala dengan hasil test antigen atau PCR sudah banyak terkumpul dan belum dimanfaatkan untuk mendiagnosa seseorang yang mengalami gejala Covid-19.
Data mining merupakan suatu kegiatan yang berkaitan dengan proses pengumpulan data informasi dari data yang berkapasitas besar[3]. Ada pula algoritma atau metode yang terdapat dalam data mining seperti algoritma C4.5, algoritma  K-Means,  algoritma  Priori,  algoritma  hash  –  based,  algoritma  K-Medoids,  algoritma  Naive  Bayes,  dan lainnya. Dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritma Naive Bayes merupakan suatu teknologi dalam metode atau pun algoritma yang penjelasannya sangat mempermudah dalam penerapan bahkan cepat dalam pemprosesan[4]. Metode Naive Bayes bertujuan untuk membantu tim medis dalam menangani pasien dengan cepat dan mudah.
Penulis menjadikan penelitian terkait sebagai titik acuan dalam metode naïve bayes agar mendapatkan hasil yang  benar.  Dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ratih  Yulia  Hayungningtyas  pada  tahun  2019  Dengan  judul penerapan algoritma naïve bayes untuk rekomendasi pakaian wanita, dari penelitian ini penulis menyimpulkan data mining  dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  mempermudah  dan  dapat  memecahkan  masalah    dalam pengambilan keputusan rekomendasi pakaian wanita [5]. Penelitian yang lain yang dilakukan oleh Mochamad Farid Rifai,  Hendra  Jatnika,  Bowval  Valentino  pada  tahun  2019.  Yang  berjudul  penerapan  algoritma  naïve  bayes  pada sistem prediksi prestasi tingkat kelulusan peserta sertifikasi Microsoft office specialist (MOS), menyimpulkan hasil dari  penelitian  ini  0,001042  sebesar  tingkat  akurasi  99%  dengan  nilai  probabilitas  untuk  memprediksi  tingkat kelulusan peserta sertifikat MOS [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  ialah  sekumpulan  data  informasi  yang  telah  dilakukan  penggalian  atau  dikumpulkan  data  dari berkapasitas besar hingga berkapasitas kecil[7]. Data mining juga bertujuan sebagai menentukan keputusan dari suatu bisnis yang penting. Dari  penelitian  ini menggunakan data mining  sebab para tim  medis kesulitan  atau kewalahan dalam menangani pasien sehingga tim medis menggunakan data mining untuk mempermudah menanalisa dari data – data pasien bagi para tim medis[8].

## 2.2 Pasien
Pasien merupakan seseorang yang menderita penyakit yang dimana penyakit tersebut harus adanya pengawasan dari tim  medis seperti dokter dan suster[9]. Selain itu juga pasien ialah seseorang yang sedang berobat  dan melakukan rawat inap di sebuah rumah sakit.

## 2.3 Covid-19
Covid-19  adalah  virus  yang  bisa  merusak  organ  tubuh  dan  dapat  mengakibatkan  fatal  sehingga  dapat  membuat seseorang meninggal  dunia[10]. Adapun cara dalam  memutuskan rantai virus covid-  19 atau sering disebut  corona yaitu  seperti  rajin  cuci  tangan,  tetap  menggunakan  masker,  tetap  menjaaga  jarak  dan  menjauhi  yang  namanya keramaian[1].

## 2.4 Algoritma Naïve bayes
Thomas  Bayes  adalah  seorang  ilmuwan  yang  telah  menemukan  naïve  bayes  ialah  suatu  pengklasifikasian  dengan menggunakan metode statistik dan probabilitas. Navie bayes merupakan sebuah metode atau algoritma yang terdapat dari berbagai banyaknya algoritma data mining yang didalam teknologi klasifikasi yang sangat mudah dan cepat dalam pemrosesan data agar dapat di implementasikan[11]. Adapun rumus dari algoritma naïve bayes antara lain yaitu[12]:
P(H|X) = 𝑃(𝑋|𝐻)(𝑃𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Dimana:
X = suatu data sampel yang mempunyai label (kelas) H
= sebuah hipotensi x pada data label (kelas) P(H) = suatu peluang pada hipotesis H P(X) = sebuah peluang data sampel yang mempunyai label (kelas) P(X|H)   = Sebuah peluang pada sampel data X  dari sebuah data hipotesis data label
Cara kerja dari metode algoritma naïve bayes sebagai berikut:
1. terlebih dahulu siapkan sebuah data yang dalam bentuk kasus lama (decision system)
2. langkah kedua, siapkan juga kasus baru atau data baru
3. Langkah ketiga, hitunglah sebuah peluang hipotesa P(X|H) pada setiap kriteria
4. Langkah keempat, hitung juga P(X|H) P(H) pada setiap label atau kelas
5. Langkah kelima, hitunglah (P(X|H)(PH)/(P(X))
6. Langkah  terakhir,  hasil  (  bandingkanlah  nilai  antar  setiap  kelas  atau  label,  nilai  tertinggi  yang  akan  menjadi hasilnya.

## 2.5 Tahapan Penelitian
Didalam  penelitian  terdapat  sebuah  metodologi  penelitian,  metodologi  penelitian  merupakan  suatu  tahapan penyusunan penelitian yang dilakukan oleh penulis. Metodologi penelitian dalam sebuah penelitian yang bertujuan dapat memudahkan para penulis lainnya dan penulis itu sendiri dalam Menyusun sebuah penelitian. Dipenelitian ini Adapun tahapan penyusunan yang diambil dari metodologi penelitian antara lain:
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Adapun beberapa penjelasan singkap pada tahap penelitian tersebut sebagai berikut. 1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah suatu cara atau Langkah yang di gunakan penulis dalam mengumpulkan sebuah informasi yang  ada  pada  area  lapangan.  Penlitian  ini  memiliki  beberapa  cara  dalam  mengumpulkan  data  ataupun  informasi sebagai berikut:
a. Observasi
Dari  observasi  atau  pengamatan  pada  penelitian  ini,  penulis  melakukan  pengamatan  secara  langsung  agar mendapatkan sebuah informasi dan data  yang dinginkan penulis.
b. Wawancara
Pada penelitian ini penulis langsung menanyakan atau mewawancarai pihak yang bersangkutan seperti pada pihak rumah sakit. Wawancara bertujuan untuk memproleh data dan sebuah informasi.
2. Studi literatur
Studi literatur sangat diperlukan untuk penelitian supaya penulis dapat menerima dan dimengerti dari suatu konsep data mining algoritma yang lebih rinci dan memahami cara perhitungan algoritma naïve bayes. Studi literatur ini juga penulis menjadikan sebagai referensi pada penelitian ini.
3. Analisis Data
Penulis melakukan analisis terhadap tahapan atau cara dari algoritma naïve bayes dalam melakukan sebuah proses mendiagnosa penyakit covid – 19.
4. Penerapan algoritma naïve bayes
Pada penelitian ini penulis menggunakan algoritma naïve bayes yang bertujuan dapat membantu dan mempermudah tim rumah sakit dalam mendiagnosa penyakit covid – 19.
5. Kesimpulan
Tahapan yang terakhir yaitu kesimpulan, dimana kesimpulan terdapat hasil dari permasalah yang sudah di jabarkan diatas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Pasien Covid 19
Dalam  data  mining  bukan  hanya  memerlukan  data  kriteria  saja,  namun  harus  ada  juga  data  alternatif  untuk mempermudah diagnosa penyakit covid-19 pada pasien. Pada table 1 dan 2 adalah data pasien dibawah ini yaitu:
Tabel 1. Data Pasien Lama No Nama Pasien 1 Gunawan 2 Faisal 3 Dandi 4 Irma 5 Bayu 6 Yuda 7 Putri 8 Salsabila 9 Dwi Pengumpulan Data Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Analisis Data Kesimpulan
No Nama Pasien 10 Agung 11 Dinda 12 Dodi 13 Ira 14 Joko 15 Susanti 16 Sinta 17 Wulan 18 Panji 19 Fandi 20 Irfan Tabel 2. Data Pasien Baru No  Nama Pasien 1 Alex 2 Imam
Untuk mendiagnosa penyakit covid 19 pada pasien dalam data mining harus adanya data yang mendukung agar menghasilkan data yang nyata. Pada tabel 3 Data Baru dan Data Lama Pasien seperti di bawah ini:
Tabel 3 Data Lama Pasien Nama Pasien Demam  Batuk Filek Sesak Nafas Indra penciuman tidak berfungsi Indra Perasa Tidak Berfungsi Ket Gunawan Iya Tidak Iya Iya Tidak Iya Positif Faisal Iya Iya Iya Iya Tidak iya Positif Dandi Tidak Iya Tidak Iya Iya Iya Positif Irma Iya Tidak Iya Tidak Tidak Tidak Negatif Bayu Iya Tidak Iya Iya Tidak Iya Positif Yuda Iya Tidak Iya Tidak Tidak Tidak Negatif Putri Tidak Iya Tidak Tidak Iya Tidak Negatif Salsabila Tidak Iya Tidak Tidak Iya Tidak Negatif Dwi Iya Tidak Iya Iya Tidak Iya Positif Agung Tidak Iya Tidak Iya Iya Iya Positif Dinda Iya Tidak Iya Iya Tidak Tidak Negatif Dodi Tidak Iya Tidak Iya Iya Iya Positif Ira Iya Tidak Iya Tidak Tidak Tidak Negatif Joko Iya Tidak Iya Iya Tidak Iya Positif Susanti Iya Tidak Iya Tidak Tidak Tidak Negatif Sinta Tidak Iya Tidak Iya Iya Iya Positif Wulan Tidak Iya Tidak Iya Iya Iya Positif Panji Tidak Iya Tidak Tidak Iya Tidak Negatif Fandi Iya Tidak Iya Tidak Tidak Tidak Negatif Irfan Iya Tidak Iya Tidak Tidak Tidak Negatif Keterangan: Demam : suatu kenaikan suhu tubuh yang panasnya diatas 38 derajat Celsius. Batuk : suatu respons dari tubuh yang berguna untuk mengeluarkan zat. Filek : suatu hidung yang mengeluarkan lender atau ingus. Sesak Nafas : seorang yang sedang mengalami gejala kesulitan bernafas. Indra Penciuman Tidak Berfungsi : penyakit yang tidak bisa mencium bau secara stabil. Indra Perasa Tidak Berfungsi : penyakit yang tidak bisa merasakan dengan stabil Tabel 4. Data Baru Pasien Nama Pasien Demam  Batuk  Filek Sesak Nafas Indra Penciuman Tidak Berfungsi Indra Perasa Tidak Berfungsi Ket Alex Iya Tidak Iya Iya Iya Iya ? Imam Iya Tidak Iya Tidak Tidak Tidak ? Penyelesaian:
a. Menghitung P(X|H) untuk setiap kriteria
1. P (Demam = “Iya” | keterangan = “positif”) P (5/10 = 0,5)
2. P (Demam = “Iya” | keterangan = “negatif”) P (7/10 = 0,7)
3. P (Batuk = “Tidak” | keterangan = “positif”) P (4/10 = 0,4)
4. P (Batuk = “Tidak” | keterangan = “negatif”) P (7/10 = 0,7)
5. P (Filek = “Iya” | keterangan = “positif”) P (5/10 = 0,5)
6. P (Filek = “Iya” | keterangan = “negatif”) P (7/10 = 0,7)
7. P (Sesak Nafas = “Iya” | keterangan = “positif”) P (10/10 = 1)
8. P (Sesak Nafas = “Iya” | keterangan = “negatif”) P (1/10 = 0,1)
9. P (Indra Penciuman Tidak Berfungsi = “Iya” | keterangan = “positif”)
P (5/10 = 0,5) 10. P (Indra Penciuman Tidak Berfungsi = “Iya” | keterangan = “negatif”) P (3/10 = 0,3) 11. P (Indra Perasa Tidak Berfungsi = “Iya” |  keterangan = “positif”) P (10/10 = 1) 12. P (Indra Perasa Tidak Berfungsi = “Iya” | keterangan = “negatif”) P (0/10 = 0)
b. Menghitung P(X|H) P(H) untuk label Label = “positif” = 0,5 x 0,4 x 0,5 x 1 x 0,5 x 1 = 0,05 Label = “negatif” = 0,7 x 0,7 x 0,7 x 0,1 x 0,3 x 0 = 0
c. Hitung 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ) (𝑃𝐻) 𝑃(𝑋) berdasarkan label
Label = p(x) = (10/20) – “positif” = 0,05 / (10/20) = 0,05 /0,5 = 0,1 Label = p(x) = (10/20) – “negatif” = 0 / (10/20) = 0 / 0,5 = 0 Berdasarkan nilai label “positif” lebih tinggi dari pada label “negatif”, maka dapat disimpulkan bahwa Alex positif terkena covid -19.
a. Menghitung p(X|H) untuk setiap kriteria
1. P (Demam = “Iya” | Keterangan = “Positif”) P (5/10 = 0,5)
2. P (Demam = “Iya’ | keterangan = “negatif”) P (7/10 = 0,7)
3. P (Batuk = “Tidak” |Keterangan = “positif”) P (4/10 =0,4)
4. P (Batuk = “Tidak” |Keterangan = “negatif”) P (7/10 =0.7)
5. P (Filek = “Iya” |Keterangan = “positif”) P (5/10 = 0,5)
6. P (Filek = “Iya” |Keterangan = “negatif”) P (7/10 =0,7)
7. P (Sesak Nafas= “Tidak” |Keterangan = “positif”) P (0/10 = 0)
8. P (Sesak Nafas= “Tidak” |Keterangan = “negatif”) P (9/10 =0,9)
9. P (Indra Penciuman Tidak Berfungsi= “Tidak” |Keterangan = “positif”) P (5/10 = 0,5)
10. P (Indra Penciuman Tidak Berfungsi = “Tidak” |Keterangan = “negatif”) P (7/10 =0,7)
11. P (Indra Perasa Tidak Berfungsi= “Tidak” |Keterangan = “positif”) P (0/10 =0)
12. P (Indra Perasa Tidak Berfungsi= “Tidak” |Keterangan = “negatif”) P (10/10 = 1)
b. Mengitung Menghitung P(X|H) P(H) untuk label Label  = “positif”
= 0,5 x 0,4 x 0,5 x 0 x 0,5 x 0 = 0 Label  = “negatif” = 0,7 x 0,7 x 0,7 x 0,9 x 0,7 x 1 = 0,21609
c. Hitung 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ) (𝑃𝐻) 𝑃(𝑋) berdasarkan label
Label = p(x) = (10/20) – “positif” = 0 / (10/20) = 0/0,5 = 0 Label = p(x) = (10/20) – “negatif” = 0,21609 / (10/20) = 0,21609 / 0,5 = 0,43218 Berdasarkan nilai label “negatif” lebih tinggi dari pada label “positif”, maka dapat disimpulkan bahwa Imam negatif terkena covid-19.

## 4. KESIMPULAN
Dari permasalahan yang telah dijelaskan sehingga penulis dapat menyimpulkan dari hasil penelitian ini yaitu antara lain,  algoritma  naïve  bayes  pada  data  mining  sangat  berguna  dan  membantu  para  tim  medis  di  rumah  sakit  untuk mendiagnosa pasien yang terkena atau terpapar dari virus covid -19. Dimana hasil dari algoritma naïve bayes adalah hasil yang mutlak dan tidak ada siapapun yang bisa mengubahnya. Hasil dari penelitian ini berdasarkan data mining algoritma naïve bayes dalam diagnosa penyakit covid- 19 yaitu Alex positif terkena covid -19 Sedangkan Imam negatif terkena covid-19.

## REFERENCES
[1] Y.  Putri,  “IMBAUAN  MEMAKAI  MASKER  PADA  MASA  PANDEMI  COVID-19  DI  PERUMAHAN  GARUDA TELUKNAGA TANGERANG (Perspektif Psikologi Komunikasi),” SIGI , vol. 1, no. 1, pp. 49–57, 2019.
[2] K.  T.  Dewi,  A.  F.  Boy,  and  S.  Murniyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Rumah  Sakit  Terbaik  Dalam Pelayanan Pasien COVID-19 Menggunakan Metode ARAS,” J. Cyber Tech , vol. 2, no. 8, 2019.
[3] N. Sirait, “IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING PADA PENGELOMPOKAN MUTU BIJI SAWIT ( Studi Kasus : PT . Multimas Nabati Asahan ),” J. Pelita Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 170–174, 2017.
[4] A. A. Rahman, Y. I. Kurniawan, P. S. Informatika, and U. M. Surakarta, “APLIKASI KLASIFIKASI PENERIMA KARTU INDONESIA SEHAT MENGGUNAKAN,” 2016.
[5] R. Y. Hayuningtyas, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 18–22, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.4685.
[6] M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” Petir , vol. 12, no. 2, pp. 131–144, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
[7] C. Romero and S. Ventura, “Data mining in education,” Wiley Interdiscip. Rev. Data Min. Knowl. Discov. , vol. 3, no. 1, pp. 12–27, 2013.
[8] M. Huda and M. Kom, Algoritma Data Mining: Analisis Data Dengan Komputer . bisakimia, 2019.
[9] D. A. Sitepu, “Tanggung Jawab Keperdataan Dokter Muda Dalam Penanganan Pelayanan Kesehatan Terhadap Pasien Di Rumah Sakit.” 2019.
[10]  P. Covid, “di Indonesia,” Retrieved Februari , vol. 25, p. 2021, 19AD.
[11]  D. Laia, E. Buulolo, and M. J. F. Sirait, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus: Pt. Go-Jek Indonesia),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 434–439, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.972.
[12]  H. Zhang, “The optimality of naive Bayes,” Aa , vol. 1, no. 2, p. 3, 2004.