## DIAGNOSIS PENYAKIT DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Petrolina Anastasia Gatto, Rolly Maulana Awangga, Roni Andarsyah Program Studi Teknik Informatika D4, Fakultas Vokasi Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Gedung Rektorat, Jl. Sari Asih No.54, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia
linapark1300@gmail.com

## ABSTRAK
Demam  berdarah  (DBD)  adalah  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  virus  dengue  dan  ditularkan melalui  gigitan  nyamuk  Aedes  aegypti.  Diagnosis  dini  dan  benar  adalah  kunci  untuk  mengobati  dan mengendalikan  penyakit  ini.  Naive  Bayes,  metode  klasifikasi  berdasarkan  teori  probabilitas,  dapat  digunakan untuk  mendiagnosis  dengue  dengan  memprediksi  kemungkinan  seseorang  terinfeksi  berdasarkan  gejala  dan faktor risiko. Faktor penting yang harus diperhatikan dalam mendiagnosis DBD adalah gejala klinis dan faktor risiko seperti usia, riwayat perjalanan, dan paparan nyamuk Aedes aegypti. Metode Naive Bayes menggunakan data  pelatihan  untuk  menghitung  probabilitas  posterior  dan  melatih  model  yang  mengasumsikan  independensi fitur  yang  digunakan.  Meskipun  asumsi  mengenai  independensi  dan  kualitas  data  pelatihan  memiliki keterbatasan,  metode  naïve  bayes  menawarkan  keuntungan  dalam  hal  kecepatan  komputer,  penanganan  data yang  tidak  lengkap,  dan  kemudahan  penggunaan  dalam  praktik  medis.  Namun,  metode  ini  harus  digunakan dengan  hati-hati  dan  harus  dikombinasikan  dengan  evaluasi  klinis  oleh  tenaga  medis  terlatih.  Dengan  data pelatihan  yang  representatif  dan  lengkap,  model  Naive  Bayes  dapat  menjadi  metode  yang  efektif  untuk mendiagnosis demam berdarah dengan akurasi tinggi
Kata kunci: Demam Berdarah, Naïve bayes, Aedes Aegypti, Diagnosis

## 1. PENDAHULUAN
Demam berdarah adalah penyakit menular yang disebabkan  oleh  virus  dengue,  yang  ditularkan melalui  gigitan  nyamuk  Aedes  aegypti.  DBD merupakan  masalah  kesehatan  masyarakat  yang utama  di  banyak  negara  tropis  dan  subtropis, termasuk Indonesia. Diagnosis dini dan benar  adalah kunci  untuk  pengobatan  dan  pengendalian  yang efektif  dari  penyakit  ini.  Salah  satu  metode  yang dapat digunakan untuk diagnosis adalah Naive Bayes [1].
Naïve  Bayes  adalah  algoritma  klasifikasi berdasarkan teori probabilitas (peluang atau kemungkinan. Algoritma ini mengasumsikan independensi  antara  karakteristik  yang  digunakan dalam  klasifikasi  dan  karenanya  disebut  "naif"  atau "sederhana".  Saat  mendiagnosis  demam  berdarah, Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kemungkinan  seseorang  terkena  infeksi  berdasarkan gejala dan faktor risiko [2].
Ada beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan ketika mendiagnosis demam berdarah.  Gejala  klinis  yang  paling  umum  pada awalnya  meliputi  demam  tinggi,  sakit  kepala  parah, nyeri  sendi  dan  otot,  ruam  kulit  atau  bitnik-bintik merah pada badan, dan pendarahan. Selain itu, faktor risiko  seperti  usia,  riwayat  perjalanan,  dan  paparan nyamuk  Aedes  aegypti  harus  diperhatikan.  Saat menggunakan  Naive  Bayes  untuk  mendiagnosis demam berdarah, langkah pertama adalah mengumpulkan  data  pelatihan.  Data  ini  mencakup informasi  tentang  gejala  dan  faktor  risiko  pasien dengan  atau tanpa  infeksi dengue  yang  dikonfirmasi. Informasi ini kemudian digunakan untuk menghitung
probabilitas  posterior,  yaitu.  H.  kemungkinan seseorang  tertular  demam  berdarah  berdasarkan gejala dan faktor risikonya [3].
Selanjutnya, model Naive Bayes dilatih menggunakan  data  pelatihan.  Model  ini  mengkaji hubungan  antara  gejala  dan  faktor  risiko  terhadap kemungkinan infeksi dengue. Naive Bayes menganggap  bahwa  setiap  karakteristik  (gejala  atau faktor  risiko)  bersifat  independen,  meskipun  pada kenyataannya  tidak  selalu  demikian.  Namun,  asumsi ini  mengarah  pada  hasil  yang  cukup  dalam  banyak kasus.
Setelah  model  dilatih,  langkah  selanjutnya adalah  pengujian.  Data  uji  terpisah  digunakan  untuk menguji keakuratan model dalam memprediksi kasus baru.  Model tersebut menggunakan gejala dan  faktor risiko  dari  pasien  yang  diuji  untuk  memprediksi apakah  mereka  akan  tertular  demam  berdarah  atau tidak.  Keunggulan  metode  Naive  Bayes  dalam mendiagnosis  DBD  adalah  kecepatan  perhitungan yang  tinggi  dan  kemampuan  menangani  data  yang tidak  lengkap.  Selain  itu,  cara  ini  juga  cukup sederhana  dan  mudah  diterapkan  dalam  praktek kedokteran.
Namun,  beberapa  batasan  harus  diperhatikan. Naïve Bayes mengasumsikan independensi karakteristik  bahwa  adanya  perubahan  atau  variasi pada satu karakteristik tidak mempengaruhi atau tidak terkait dengan perubahan atau variasi pada karakteristik  lainnya.,  yang  mungkin  tidak  selalu benar  dalam  kasus  demam  berdarah.  Selain  itu, keakuratan model juga bergantung pada kualitas data pelatihan  yang  digunakan.  Oleh  karena  itu,  penting
untuk memiliki kumpulan data yang representatif dan lengkap.
Oleh karena itu Naive Bayes merupakan metode yang  efektif  untuk  mendiagnosis  demam  berdarah. Dengan  mempertimbangkan  gejala  klinis  dan  faktor risiko, algoritma ini dapat memberikan prediksi yang membantu memastikan diagnosis yang tepat. Namun, perlu  diingat  bahwa  Naive  Bayes  membuat  asumsi sederhana  dan  bergantung  pada  kualitas  data pelatihan.  Penggunaan  metode  ini  harus  dilakukan dengan  hati-hati  dan  dipadukan  dengan  evaluasi klinis yang cermat oleh tenaga medis terlatih.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Adapun  acuan  pada  penelitian  ini  yaitu berdasarkan  jurnal  penelitian  terdahulu  dan  beberapa artikel  yang  menjadi  landasan  teori.  Penelitian- penelitian  terdahulu  ini  terdiri  dari  topik  dan pembahasan hasil penelitian yang telah dilakukan

## 2.1. Demam Berdarah
Demam berdarah merupakan salah satu penyakit tropis  yang  disebabkan  oleh  virus  dengue  dan disebarkan  melalui  gigitan  nyamuk,  paling  sering nyamuk  Aedes  aegypti,  yang  ditemukan  di  daerah tropis  dan  subtropis.  Infeksi  dengue  disebabkan  oleh salah  satu  dari  empat  serotipe  virus  yang  berbeda (DEN-1,  DEN-2,  DEN-3  dan  DEN-4).  Demam berdarah  dalah  penyakit  serius  seperti  flu  yang menyerang  bayi,  anak  kecil,  dan  orang  dewasa  [4]. Gejala  umum  adalah  demam  tinggi  yang  biasanya disertai dengan salah satu gejala yaitu Tremor, Nyeri retroorbital,  fotofobia,  nyeri  punggung,  Nyeri  otot dan nyeri sendi, Mual, muntah, dan nyeri perut.
Tanda  dan  gejala  lain  termasuk:  ruam makulopapular  umum,  pembesaran  kelenjar  getah bening,  hepatosplenomegali,  petechiae  dan  gejala perdarahan  lainnya  seperti  epistaksis  dan  perdarahan gastrointestinal [5].
Diagnosis  dini  kasus  demam  berdarah  sangat membantu  dalam  klasifikasi  pasien.  Ada  empat  cara utama  untuk  mendiagnosis  demam  berdarah  Infeksi virus  pada  orang  yang  terpapar:  Isolasi  virus  dan Karakterisasi, Deteksi urutan genom a, tes amplifikasi asam  nukleat,  Deteksi  demam  berdarah  antibodi spesifik  virus  dan  Identifikasi  demam  berdarah antigen virus (glikoprotein).
Isolasi  virus  dapat  tercapai  dengan  kultur  sel, yang memberikan hasil tes paling akuratuntuk isolasi virus  biasanya  dikumpulkan  pada  3-5  hari,  pertama isolasi  virus  di  hari  yang  panas  sangat  bergantung padanya  viral  load,  sehingga  membatasi  lamanya waktu  di  mana  virus  dengue  dapat  berhasil  diisolasi dari serum pasien Kultur sel pria tidak terlalu sensitif, melelahkan  dan  prosedur  yang  memakan  waktu. Deteksi  virus  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan antibodi monoklonal spesifik dengue dalam imunofluoresensi  dan  membalikkan  reaksi  berantai transkripsi polymerase Reaksi berantai [6].

## 2.2. Naïve Bayes
Diagnosis  Demam  Berdarah  dengan  Naive Bayes  adalah  metode  yang  menggunakan  algoritma klasifikasi Naive Bayes untuk menentukan kemungkinan  berkembangnya  DBD  berdasarkan gejala dan data yang diperoleh.
Naive  Bayes  adalah  teknik  klasifikasi  berdasarkan teorema  Bayes  yang  mengasumsikan  bahwa  setiap fitur  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  bersifat independen.  Saat  mendiagnosis  demam  berdarah, Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk  menghitung kemungkinan  pasien  terkena  demam  berdarah berdasarkan gejala yang dialami [7].
Berikut  langkah-langkah  menggunakan  Naive Bayes untuk mendiagnosa demam berdarah: a. Pengumpulan data pelatihan Mengumpulkan informasi yang mencakup informasi tentang gejala pasien dan apakah pasien positif  atau  negatif  DBD.  Informasi  ini  harus memuat  beberapa  kasus  positif  dan  gejala  yang ada pada pasien.
b. Persiapan data Pra-pemrosesan  data,  termasuk  pembersihan  data dan normalisasi jika perlu. Membagi data menjadi atribut  (gejala)  dan  pelabelan  (positif/negatif untuk DBD).
c. Perhitungan probabilitas sebelumnya Hitung  probabilitas  pasien  positif  dan  negatif dalam  data  pelatihan.  Misalnya,  menghitung jumlah  pasien  positif  dibagi  dengan  jumlah  total pasien  untuk  mendapatkan  probabilitas  pasien positif,  dan  juga  menghitung  probabilitas  pasien negatif.
d. Kemudian hitung probabilitasnya Untuk  setiap  gejala,  hitung  probabilitas  pasien positif  dan  negatif  berdasarkan  gejala  tersebut. Misalnya,  hitung  jumlah  pasien  positif  dengan gejala  tertentu  dan  bagi  dengan  jumlah  pasien positif  untuk  mendapatkan  probabilitas  pasien positif  dengan  gejala  tersebut.  Lakukan  hal  yang sama untuk pasien negatif.
e. Perhitungan Probabilitas Total Hitung probabilitas keseluruhan pasien positif dan negatif dengan mengalikan probabilitas sebelumnya dari setiap gejala dengan probabilitas posterior.  Misalnya,  kalikan  probabilitas  pasien positif  dengan  gejala  A,  gejala  B,  dst.  untuk mendapatkan probabilitas total pasien positif.
f. Klasifikasi pasien Pada  tahap  pengujian,  gunakan  probabilitas  total untuk  memprediksi  apakah  pasien  termasuk kategori DBD atau tidak. Bandingkan probabilitas keseluruhan  pasien  positif  dan  negatif  dan tetapkan pasien berdasarkan probabilitas tertinggi. Meskipun  metode  Naive  Bayes  sederhana  dan efektif,  penting  untuk  dicatat  bahwa  asumsi independensi  antar  gejala  mungkin  tidak  selalu valid dalam kasus nyata. Oleh karena itu, evaluasi dan  validasi  yang  cermat  dari  model  yang
dihasilkan diperlukan untuk memastikan
keakuratan dan keandalannya.

## 2.3. Python
Python  adalah  bahasa  pemrograman  yang populer  dan  banyak  digunakan  dalam  analisis  data dan  pembelajaran  mesin,  termasuk  mengembangkan model naive bayes untuk diagnosis demam berdarah. Naive  Bayes  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi yang  digunakan  dalam  pembelajaran  mesin  untuk mengklasifikasikan data menurut probabilitas [8].
Mendiagnosis  demam  berdarah  dengan  metode naive  bayes  memerlukan  penggunaan  variabel  bebas (gejala  atau  ciri)  dan  variabel  terikat  (diagnosis penyakit).  Model  ini  didasarkan  pada  asumsi  bahwa setiap  fitur  (gejala)  dari  kumpulan  data  tidak bergantung satu sama lain.
Langkah-langkah  untuk  mengimplementasikan Naive  Bayes  untuk  diagnosis  demam  berdarah dengan  Python:  Persiapan  data,  Analisis  data,  Pra- pemrosesan  data,  Pertukaran  informasi,  Model Pelatihan,  Pengujian  Model,  Penggunaan  Model. Dalam  implementasi  Python,  modul  scikit-learn menyediakan fungsionalitas yang luas untuk mengimplementasikan  langkah-langkah  di  atas, termasuk  kelas  Naive  Bayes  yang  dapat  digunakan untuk melatih dan menguji model.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam proses analisis penyakit demam berdarah dibutuhkan  sebuah  penelitian  bagaimana  bisa mengumpulkan  dan  mendapatkan  informasi  serta melakukan  investigasi  data,  guna  mendapatkan  ilmu pengetahuan  atau  menemukan  ilmu  baru,  Sehingga dibutuhkanlah  sebuah  metode,  cara,  atau  trik  dalam menjelaskan  penelitian  itu  secara  teknik  atau  secara sederhana  dalam  melakukan  penelitian,  maka  dasar yang  paling  fundamental  yang  harus  kamu  miliki adalah mengetahui proses menjalankan penelitian.
Gambar 1. Diagram penelitian
Tahap – Tahap Metodologi Penelitian: a. Persiapan data
Mengumpulkan  catatan  gejala  dan  diagnosis demam  berdarah  dari  hasil  pemeriksaan  pasien. Lalu  melakukan  pembagian  dataset  menjadi karakteristik  atau  fitur  (gejala)  dan  objek  atau label (diagnosis).
b. Analisis data Melakukan  eksplorasi  data  untuk  memahami karakteristik  kumpulan  data,  termasuk  distribusi gejala  dan  diagnosis.  Menilai  hubungan  antara gejala tertentu dan diagnosis.
c. Pra-pemrosesan data Melakukan pembersihan data, termasuk menghapus  nilai  yang  hilang  atau  tidak  valid. Pengkodean atau konversi data jika perlu.
d. Pertukaran informasi Memisahkan dataset menjadi subset pelatihan dan set  pengujian.  Training  set  digunakan  untuk melatih model sedangkan test set digunakan untuk menguji keefektifan model.
e. Model Pelatihan Mengimpor  pustaka  Naive  Bayes  dari  modul Python scikit-learn. Membuat model Naive Bayes (misalnya  model  Gaussian  naif  Bayes  untuk  fitur numerik  atau  kategori  polinomial  naif  Bayes). Lalu  melatih  model  dengan  buku  latihan  yang telah disiapkan sebelumnya.
f. Pengujian model Menggunakan model yang dilatih untuk membuat prediksi  dari  subset  pengujian  (test  set).  Hitung akurasi  atau  metrik  evaluasi  lainnya  untuk mengevaluasi kinerja model.
g. Penggunaan Model Setelah  model  dianggap  cukup,  dapat  digunakan untuk  membuat  diagnosis  berdasarkan  informasi baru.  Kita dapat menerapan model pada data baru dengan  gejala  yang  diketahui  untuk  membuat prediksi diagnosis demam berdarah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memuat  hasil  dan  implementasi  penelitian berdasarkan data yang ingin dicapai pada metodologi penelitian.  Mulai  dari  persiapan  data,  penerapan model,  sampai  penggunaan  model.  Berikut  akan dijabarkan hasil dan implentasi penelitian.

## 4.1. Persiapan data
Pasien  demam  berdarah  yang  melakukan pemerikasaan  dimana  terdapat  gejala-gejala  yang dialami  pasien.  Lalu  data  yang  ada  dikumpulkan menjadi  fitur  data  yang  akan  digunakan  pada penelitian.  Berikut  data  pemerikasaan  pasien  dbd tersebut:
Gambar 2. Data pemeriksaan
Dari  data  diatas  di  lakukan  pembagian  dataset menjadi  karakteristik  atau  fitur  (gejala),  lalu ditambahkan  juga  dengan  gejala  penyakit  yang memiliki  kemiripan  dengan  demam  berdarah,  karena seringkali  kita  tidak  dapat  membedakan  jenis penyakit  karena  gejala  yang  sama  dengan  penyakit lain. Berikut data yang dibuat:
Tabel 1. Tabel gejala (fitur data)
Kode Gejala Penyakit DBD Malaria  Tipes 1 Sakit Kepala 0 1 1 2 Menggigil 0 1 0 3 Demam Tinggi 1 1 1 4 Batuk 1 0 1 5 Mual 1 1 1 6 Pegal Linu 0 1 0 7 Mimisan 1 0 1 8 Anemia 0 1 0 9 Gusi Berdarah 1 0 0 10 Bintik-bintik merah dibadan 1 0 0 11 Bibir berdarah 1 0 0 12 Tubuh Lemas 0 1 1 13 Berkeringat Banyak 0 1 0 14 Nyeri Ulu Hati 1 0 0 15 Bab Bedarah 1 0 0
Kode Gejala Penyakit DBD Malaria  Tipes 16 Nyeri Kepala 1 0 0 17 Muntah 1 1 1 18 Pilek 1 0 0 19 Hilang Napsu Makan 0 0 1 20 Diare 0 0 1 Ket :
0 = Tidak Memiliki Gejala 1 = Memiliki Gejala
Berdasarkan  data  diatas  dapat  kita  lihat  ada beberapa  penyakit  yang  memiliki  gejala  yang  sama dengan demam berdarah, seperti demam tinggi, mual, muntah  dimana  gejala  tersebut  dimiliki  oleh  demam berdarah, malaria dan juga tipes.

## 4.2. Analisis data
Setelah melakukan persiapan data dan memahami  karakteristik  data,  termasuk  distribusi gejala dan diagnosis. Menilai hubungan antara gejala tertentu  dan  diagnosis.  Lalu  selanjutnya  melakukan pembagian  dataset  menjadi  fitur  (gejala)  dan  label (diagnosis). Berikut adalah sebagian dataset:
Tabel 2. Tabel Data training
Name G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9 G1 0 G1 1 G1 2 G1 3 G1 4 G1 5 G1 6 G1 7 G1 8 G1 9 G2 0 Diagnosa Hafizhan Shidqi 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 Positif (1) Gandhi Wibowo 1 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0  Negatif (0) Aldio Mahendra Purwandrarto 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 Positif (1) Benny Putra 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0  Negatif (0) Vicky Vernando Dasta
1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0  Negatif (0) Jufianto Henri 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 Positif (1) Aan Nuraini 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0  Negatif (0) Abdur Rahman 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 Positif (1) Abdurrahman 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0  Negatif (0)
Ket : 0 = Tidak Memiliki Gejala 1 = Memiliki Gejala
Berdasarkan  data  diatas  kita  telah  memberikan label  data  positif  dan  negative  berdasarkan  gejala- gejala  demam  berdarah,  data  ini  akan  kita  gunakan sebagai  data  latih  untuk  diterapkan  model  naïve bayes.

## 4.3. Pra-pemrosesan data
a. Import library pandas untuk membaca dataset:
b. lalu  buat  variabel  baru  dengan  nama  dataset  lalu gunakan  pandas  untuk  membaca  dataset  tersebut berikut hasilnya:
Gambar 3. Membaca dataset
4.4. Pertukaran Informasi
a. Memisahkan  fitur  dan  label  pada  dataset  yang telah ada
X = dataset. iloc[:, : -1 ].values y = dataset. iloc[:, -1 ].values dataset. head()
Variabel X yaitu kita memilih semua kolom data set  kecuali  kolom  terakhir,  sedangkan  Variabel  Y yaitu  kolom  terakhir  mewakili  target  atau  variabel dependen.
b. Memisahkan dataset menjadi data latih dan data uji.
split_ratio = 0.9 split_index = int (split_ratio * len (X)) X_train, X_test = X[:split_index], X[split_index:] y_train, y_test = y[:split_index], y[split_index:]
Training  set  digunakan  untuk  melatih  model sedangkan  test  set  digunakan  untuk  menguji keefektifan model.

## 4.5. Model Pelatihan
a. Mengimport  library  Naive  Bayes  dari  modul Python scikit-learn
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
b. Setelah  mengimport  library,  selanjutnya  kita akan melakukan inisialisasi model
model = GaussianNB()
c. inisialisasi  dilakukan  untuk  mengatur  model klasfikasi  naïve  bayes  sebelum  melatihnya dengan data pelatihan.
d. Setelah  melakukan  inisialisasi,  kita  akan melakukan pelatihan model
model.fit(X_train, y_train)
4.6. Pengujian Model
a. Menggunakan  model  yang  dilatih  untuk membuat  prediksi  dari  subset  pengujian  (test set). y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print ( "Akurasi:" , accuracy)
b. Setelah perhitungan akurasi yang didapat adalah sebagai berikut:
Akurasi  diatas  menunjukan  bahwa  model memiliki  tingkat  akurasi  100%,  berarti  model  ini telah  memeberikan  hasil  yang  benar  dalam  kasus yang diuji.
4.7. Penggunaan Model
a. Setelah  pengujian  model  kita  dapat  membuat diagnosis berdasarkan informasi baru.
new_data = np.array([[ 1 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 ]]) # Contoh data baru prediction = model.predict(new_data) print ( "Diagnosis:" , prediction)
Bedasarkan kode diatas kita membuat data baru dan menerapkan model dengan gejala yang diketahui untuk membuat prediksi diagnosis demam berdarah.
b. Setelah  menerapkan  model  pada  data  baru diagnosis yang didapat adalah sebagai berikut:

## Diagnosis: ['Positif (1)']
Dari hasil diatas dapat diprediksi atau diagnosis bahwa  data  baru  dengan  gejala-gejalanya  adalah positif demam berdarah.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  data  yang  ada  berhasil  membuat data  latih  positif  dan  negative  seimbang  dan  dapat membuat  variasi  gejala  demam  berdarah  bedasarkan penyakit yang memiliki gejala yang hampir sama, dan memberikan label pada data.
Dapat  diterapkan  model  naïve  bayes  untuk mendiagnosis  penyakit  demam  berdarah  dengan akurasi  100%,  berarti  model  Naive  Bayes  telah berhasil  mengklasifikasikan  setiap  kasus  dengan benar,  tanpa  ada  kesalahan  dalam  memberikan diagnosis yang tepat. Tingkat akurasi ini menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kinerja  yang sangat baik dalam melakukan diagnosis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Antoro,  N.  Nurwindasari,  A.  Patria,  M.  D.
Novega  and  S.  Setiawan,  "PENDIDIKAN KESEHATAN DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI PUSKESMAS KEDATON BANDAR LAMPUNG," ANDASIH Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat, pp. 2745-8938, 2021.
[2] V.  Herliansyah,  R.  Latuconsina  and  A. Dinimaharawati, "PREDIKSI STUNTING PADA BALITA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES STUNTING  PREDICTION  IN  CHILDREN USING  NAÏVE  BAYES  CLASSIFICATION ALGORITHM," e-Proceeding  of  Engineering  , vol. 8, pp. 6642-6649, 2021.
[3] M. K. IKHWANI, "ASUHAN KEPERAWATAN  PADA  An.  D  DENGAN DIAGNOSA MEDIS DHF (DENGUE HEMORAGICFEVER)  GRADE  3  DI  RUANG ASOKA RSUD BANGIL PASURUAN," 2019.
[4] A. Sharif, A. Hamid, R. Naeem, H. Rafique and A.  Naveed,  "DENGUE  FEVER;PREDICTORS OF SPONTANEOUS BLEEDING IN DENGUE  FEVER," The  Professional  Medical Journal, pp. 1438-1441, 2018.
[5] A. Sharif, A. Hamid, R. Naeem, H. Rafique and A.  Naveed,  "DENGUE  FEVER;PREDICTORS OF SPONTANEOUS BLEEDING
IN
DENGUE  FEVER," The  Professional  Medical Journal, pp. 1438-1441, 2018.
[6] A.  Otu,  B.  Ebenso,  A.  Etokidem  and  O. Chukwuekezie,  "Dengue  fever  –  an  update review and implications for Nigeria, and similar countries," African Health Sciences, vol. 19, no. 2, pp. 2000-2007, 2019.
[7] I.  Budiman  and  F.  ,  "IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  PENYAKIT TIFOID  BERBASIS  WEB," Jurnal  Ilmiah Betrik, Volume, pp. 295-305, 2022.
[8] K. A. FACHREZA, "APLIKASI ANAMNESIS BERDASARKAN GEJALA
MENGGUNAKAN  FREQUENT  PATTERN
TREE  GROWTH,"  Institut  Teknologi  Sepuluh November, 2018.