Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Rancang  bangun  aplikasi  hipertensi.edu  sebagai  media  edukasi  dan diagnosis  penyakit  hipertensi  menggunakan  metode  naïve  bayes dengan laplace correction
Design and implementation of hipertensi.edu application as media for education and diagnosis of hypertension disease using the naïve bayes method with laplace correction
Julianto Lemantara*
*Jurusan S1 Sistem Informasi, Universitas Dinamika, Raya Kedung Baruk No. 98, Surabaya, Indonesia

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History:
Submission: 05-06-2024 Revised: 14-06-2024 Accepted: 22-06-2024
Kata Kunci : Edukasi, diagnosis; hipertensi; naïve bayes; laplace correction.
Keywords: Education; diagnostic; hypertension; naïve bayes; laplace correction .
* Korespondensi:
Julianto Lemantara julianto@dinamika.ac.id
Hipertensi adalah penyakit nomor satu yang mematikan di dunia. Menurut data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2018 menyatakan jumlah pengidap  hipertensi  sebesar  63.309.620  orang,  sedangkan  tingkat kematian  yang  diakibatkan  hipertensi  sebesar  427.218  kematian. Berdasarkan  hasil  dari  Riskesdas  sebesar  45,3%  penduduk  Indonesia berusia antara 45 sampai 54 tahun rentan terkena hipertensi. Masalah lain yang  sering  terjadi  karena  kurangnya  pengetahuan  dan  edukasi  terkait bahayanya hipertensi dan masyarakat tidak menunjukan gejala hipertensi yang  spesifik  sehingga  masyarakat  kesulitan  dalam  mendiagnosis hipertensi. Karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan aplikasi Hipertensi.Edu sehingga dapat memberikan hasil diaganosis, edukasi dan informasi  tentang  penyakit  hipertensi  agar  dapat memberikan  tindakan pencegahan  kepada  masyarakat.  Metode  pengembangan  aplikasi Hipertensi.Edu pada penelitian ini adalah Software Development Life Cycle model Waterfall .  Metode  yang  digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit hipertensi  dalam  penelitian  ini  adalah Naïve  Bayes dengan Laplace Correction . Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi Hipertensi.Edu dapat mendiagnosis hipertensi menggunakan Naive Bayes dengan Laplace Correction .  Aplikasi  dapat  membantu  masyarakat  dalam  mendiagnosis hipertensi  dengan  tingkat  akurasi  77%  dan  evaluasi  pengguna mendapatkan nilai  rata-rata yaitu  3,85  dari skala  1  – 5  sehingga  secara keseluruhan aplikasi termasuk dalam kategori baik . Selain itu, hasil black box  testing menunjukkan  100%  fungsi  pada  aplikasi  sudah  berjalan dengan baik dan lancar.

## ABSTRACT
Hypertension is the number one deadly disease in the world. According to data  from  Riskesdas  in  2018,  it  was  stated  the  number  of  people  with hypertension was 63,309,620, while death rate caused by hypertension was 427,218  deaths.  Based  on  Riskesdas  of  45.3%  the  Indonesian  population aged between 45 and 54 years is susceptible to hypertension. Other problems that often occur are lack of knowledge and education related to the dangers of  hypertension  and  the  community  does  not  show  specific  symptoms  of hypertension so people have difficulty diagnosing hypertension. Therefore, this research aims to implement the  Hypertensi.Edu application so that it
Volume 5, Nomor 1, Juni 2024, hlm 146-160 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
can  provide  diagnostic  results,  education  and  information  about hypertension  in  order  to  provide  preventive  measures  to  the  public.  The method  used  to  diagnose  hypertension  was  Naïve  Bayes  with  Laplace Correction.  The  results  showed  the  Hipertensi.Edu  could  diagnose hypertension using the naïve bayes method with laplace correction. It could help the  people in  diagnosing hypertension with an accuracy rate  of 77% and  user evaluations get  an average  value  of 3,85  from  a scala of  1-5.  In conclusion,  the  overall  application  was  included  in  the  good  category.
Besides,  the  black  box  testing  result  showed  100%  of  the  application functions are running well and smoothly.

## 1. PENDAHULUAN
Hipertensi  terjadi  ketika  adanya  peningkatan  tekanan  darah  sistolik  yang  melewati  batas normal 140 mm Hg, dan tekanan darah diastolik di atas 90 mm Hg [1] . Hipertensi merupakan penyakit yang paling mematikan nomor satu di dunia, bahkan sering disebut the silent killer atau the  silent  disease dikarenakan  penderita  tidak  menyadari  terkena  penyakit  ini  jika  tidak melakukan  pengecekan  tekanan  darah [1]–[3] . Hipertensi  memiliki  2  jenis  yaitu  hipertensi esensial  yang  tidak  memiliki  gejala  dan  hipertensi s sekunder  memiliki  gejala  seperti  ganguan ginjal. Jumlah penderita a hipertensi esensial sebanyak 90–95% dan jumlah penderita a hipertensi sekunder  sebanyak  5%-10% [4]–[7] .  Dari  pernyataan  tersebut  memperkuat  bahwa  hipertensi esensial yang tidak bergejala justru jumlahnya sangat besar, bahkan mendekati 100%. Salah satu faktor risiko terpenting dari munculnya tekanan darah tinggi adalah usia [7], sehingga tidak heran jika  hipertensi  sering  ditemukan  pada  usia  lansia [8] .  Selain  faktor  usia,  faktor  lainnya  yang mempengaruhi  munculnya  hipertensi,  antara  lain:  keturunan,  jenis  kelamin,  ras,  obesitas, kebiasaan merokok, pola makan, dan lain-lain.
Hipertensi  dapat  dihindari  dengan  cara  menerapkan  pola  hidup  yang  sehat,  memakan makanan  yang  bergizi  dan  mengurangi  asupan  garam  yang  berlebihan.  Dalam  pengobatan penyakit  hipertensi  primer (esensial )  dibutuhkan  waktu  yang  sangat a lama  karena  obat  yang diberikan  hanya  untuk  mencegah  terjadinya  komplikasi.  Hipertensi  merupakan a satu-satunya faktor yang paling berisiko pada a penyakit jantung dan pembuluh darah. Masyarakat seringkali kurang pengetahuan dan kesadaran akan bahayanya penyakit hipertensi yang dapat mengancam jiwanya  dan  masyarakat  yang  mengidap  hipertensi  tidak  menunjukkan  gejala  yang  spesifik sehingga  penderita  tidak  mengetahui  bahwa  tekanan  darah  meningkat  dari  batas  normal [9] . Menurut  data  dari  Riset  Kesehatan  Dasar  atau  Riskesdas  pada  tahun  2018  jumlah  pengidap penyakit a hipertensi a di Indonesia a sebanyak 63.309.620 orang, sedangkan kasus kematian yang diakibatkan penyakit hipertensi a sebanyak 427.218 kematian dan hipertensi a terjadi pada umur lebih dari 18 tahun sebanyak 34.1%, umur 31 sampai 44 tahun sebanyak 31,6% , umur 45 sampai 54 tahun sebanyak 45,3%, umur 55 sampai 64 tahun sebanyak 55,2% [10] . Karena penyakit hipertensi ini banyak yang tidak bergejala dan sulit dideteksi sejak dini, maka masyarakat  membutuhkan  sebuah  alat  atau  media  yang  mampu  memberikan  hasil  diagnosis secara akurat, apakah masyarakat tersebut terkena hipertensi atau tidak. Penelitian-penelitian dengan  tujuan  mendiagnosis  hipertensi  sudah  pernah  dilakukan  sebelumnya.  Salah  satunya penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Hipertensi  dengan Menggunakan a Metode Naïve  Bayes ” [11] .  Penelitian  ini  mampu  memberikan  hasil  diagnosis sesuai  dengan  gejala a yang  telah  disi  oleh  masyarakat  serta  mampu  memberikan  solusi  dari penyakit  hipertensi.  Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Sistem  Pakar Menentukan  Penyakit  Hipertensi  Pada a Ibu  Hamil  Di  RSUD  Adjidarmo  Rangkasbitung  Provinsi Banten”  menunjukkan  bahwa  aplikasi  dapat  menghasilkan  sebuah  informasi  tentang  deteksi penyakit hipertensi yang diterapkan pada sistem komputer untuk dapat dijadikan sebagai acuan dalam mencegah penyakit hipertensi pada Ibu hamil di Provinsi Banten [12] . Baik penelitian [11] maupun penelitian [12] belum menerapkan Laplace Correction pada metode Naïve Bayes . Sebenarnya, ada penelitian yang sudah menerapkan Naïve Bayes dengan Laplace Correction juga, tetapi hanya sebatas analisis data, tidak ada pembuatan aplikasi atau website . Hal ini sudah dilakukan  pada  penelitian  yang  membahas  tentang  prediksi  tingkat  stress  pada  mahasiswa Universitas  Dinamika  Bangsa  Jambi  dalam  melaksanakan  metode  perkuliahan  Hybrid [13] . Penelitian sejenis lainnya yang menggunakan Naïve Bayes dengan Laplace Correction juga sudah
Rancang bangun aplikasi hipertensi.edu sebagai media edukasi dan diagnosis penyakit hipertensi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace correction
dilakukan  di  tahun  2023 [14] .  Penelitian  tersebut  juga  sudah  menghasilkan  aplikasi  berbasis website ,  hanya  peruntukannya  berbeda  dengan  penelitian  ini.  Penelitian  tersebut mengklasifikasikan  data  pertanahan  untuk  tanaman  sayuran.  Klasifikasi  data  menggunakan aplikasi berbasis web yang mengolah data berupa jenis tanah, tekstur tanah, pH tanah, suhu, curah hujan,  kesuburan  tanah,  kelembaban  tanah,  ketinggian  tempat,  kecepatan  angin,  dan  sinar matahari. Namun, penelitian ini berfokus pada klasifikasi tanah untuk penanaman sayuran, tetapi belum ada unsur edukasi penanaman sayuran dengan memperhatikan variabel pertanahan.
Berdasarkan permasalahan utama dan hasil studi literatur, maka penelitian ini memerlukan adanya  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit  hipertensi  sekaligus memberikan  edukasi  terkait  hipertensi  agar  masyarakat  dapat  melakukan  tindakan  preventif terhadap penyakit hipertensi. Untuk mengatasi masalah dalam mendiagnosis penyakit diperlukan adanya upaya melakukan diagnosis awal terhadap gejala hipertensi. Untuk dapat mendiagnosis penyakit hipertensi penelitian ini menggunakan data mining metode Naïve Bayes dengan Laplace Correction . Untuk menerapkan metode Naive Bayes dengan Laplace Correction diperlukan dataset yang diambil dari website kaggle dengan atribut sebagai berikut: jenis kelamin, umur, ras, Body Mass Index (BMI),  histori  penyakit  pada  ginjal,  histori merokok,  dan  histori  penyakit  diabetes. Agar dapat mendiagnosis penyakit hipertensi yang diperuntukkan bagi masyarakat luas, maka diperlukan  sebuah  aplikasi  berbasis  website.  Aplikasi  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman PHP dan basis data MySQL. Tidak hanya itu, penelitian ini juga memberikan penekanan edukasi kepada  masyarakat  agar  memiliki  kesadaran  akan  bahaya  penyakit  hipertensi,  mengingat rendahnya  tingkat  pengetahuan  dan tingkat  kesadaran  masyarakat  tentang  bahaya  hipertensi. Hal inilah yang semakin membedakan penelitian ini dengan penelitian-penelitian terdahulu.

## 2. METODE
Tahapan penelitian ini menerapkan Systems Development Life Cycle (SDLC) model waterfall . SDLC waterfall memiliki tahapan yang saling berhubungan antara tahapan satu dengan tahapan yang  lain  dalam  melakukan  pengembangan  aplikasi [15] .  SDLC  merupakan  metode  yang dilakukan secara berurutan dalam pengembangan aplikasi. Metode SDLC model waterfall dimulai dari tahap requirement gathering and analysis , design , coding , testing dan deployment [16] . Untuk lebih jelasnya, tahapan penelitian ini dapat digambarkan seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1 . SDLC Model Waterfall
Tahapan pada Gambar 1 dapat diuraikan sebagai berikut:
Requirement gathering and analysis Pada  tahap requirement  gathering a and  analysis yaitu  mengumpulkan a kebutuhan  secara lengkap kemudian a kemudian dianalisis a dan didefinisikan kebutuhan a yang harus dipenuhi oleh
aplikasi yang dibangun. Tahapan ini meliputi: studi literatur, analisis proses bisnis, identifikasi masalah,  identifikasi  pengguna,  identifikasi  kebutuhan  fungsional,  dan  terakhir  analisis kebutuhan sistem yang digambarkan dalam diagram Input , Process , dan Output (IPO).
Studi literatur Studi  literatur  mencari  referensi  dari  jurnal  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Referensi tersebut  berisikan  tentang: data  mining ,  algoritma Naïve  Bayes , Laplace  Correction ,  dan  SDLC waterfall .  Kegiatan  ini  untuk  menjawab  rumusan  masalah  penelitian  dan  untuk  memperkuat argumentasi-argumentasi yang ada.
Analisis proses bisnis Alur  proses  bisnis  saat  ini  untuk  melakukan  diagnosis  hipertensi  biasanya  dimulai  dari masyarakat  datang  ke  puskesmas/rumah  sakit,  kemudian  memberitahu  gejala  penyakit  yang diderita.  Kemudian  dokter  menganalisis  gejala  masyarakat  yang  selanjutnya  dokter menyampaikan hasil diagnosis penyakit kepada masyarakat. Selanjutnya, masyarakat menerima hasil diagnosis dari dokter. Namun, tidak semua masyarakat melakukan diagnosis ke pihak medis, apalagi untuk masyarakat yang tidak memiliki gejala-gejala hipertensi.
Identifikasi masalah
Identifikasi masalah pada penelitian ini dijelaskan lebih rinci pada Tabel 1 . Secara umum, ada 2  permasalahan  utama  yaitu:  (a)  pentingnya  diagnosis  penyakit  hipertensi  sejak  dini  karena banyak  hipertensi  yang  tidak  memunculkan  gejala;  serta  (b)  pentingnya  edukasi  kepada masyarakat  mengingat  rendahnya  tingkat  kesadaran  masyarakat  akan  bahaya  penyakit hipertensi.  Untuk itu,  solusi untuk  menjawab 2  permasalahan tersebut  adalah adanya  aplikasi Hipertensi.Edu berbasis website .
Tabel 1 . Hasil identifikasi masalah Permasalahan Akibat Solusi a) Banyak penderita penyakit hipertensi yang tidak menunjukkan  gejala  apa-apa sehingga  sulit  dideteksi  dan dicegah sejak dini b) Rendahnya  tingkat  pengetahuan dan tingkat kesadaran masyarakat akan bahaya penyakit hipertensi. Masih minimnya edukasi dari pemerintah dan media informasi tentang hipertensi. a) Komplikasi pada jantung  dan  kerap kali mengakibatkan kematian jika terlambat ditangani sejak dini b) Rendahnya  tingkat kesadaran masyarakat terhadap hipertensi a) Menyediakan aplikasi yang memberikan edukasi kepada  masyarakat  untuk berhati-hati  dan  tidak meremehkan penyakit hipertensi.  Aplikasi  harus dapat memberikan panduan dan saran terkait penyakit hipertensi b) Membuat aplikasi pendeteksi  dini  penyakit hipertensi Identifikasi pengguna
Target pengguna aplikasi ini adalah kalangan masyarakat dengan usia antara 18 dan 60 tahun serta dapat mengoperasikan sebuah website .
Identifikasi kebutuhan fungsional Berikut ini merupakan kebutuhan fungsional yang harus terdapat pada aplikasi:
a) Konten edukasi hipertensi bagi masyarakat
b) Pengelolaan data masyarakat selaku pengguna aplikasi
c) Pengelolaan data training untuk membuat model Naïve Bayes dengan Laplace Correction
d) Diagnosis penyakit hipertensi untuk masyarakat
e) Riwayat diagnosis penyakit yang sudah dilakukan masyarakat
Analisis kebutuhan sistem
Setelah kebutuhan fungsional diketahui, kebutuhan sistem dapat diidentifikasi lebih baik. Dari analisis kebutuhan sistem ini akan muncul kebutuhan input, proses, dan output. Input pada sistem yang dibuat ini meliputi: data penyakit hipertensi, data identitas masyarakat selaku pengguna, data training terkait penyakit hipertensi, gejala yang diinputkan oleh masyarakat. Dengan lima proses atau lima fungsi utama yang sudah diidentifikasi sebelumnya, maka muncul luaran sistem
Rancang bangun aplikasi hipertensi.edu sebagai media edukasi dan diagnosis penyakit hipertensi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace correction
berupa  konten  edukasi  penyakit  hipertensi,  daftar  masyarakat  sebagai  pengguna,  model perhitungan Naïve Bayes , hasil diagnosis penyakit hipertensi sebagai luaran utama, serta riwayat hasil diagnosis pengguna.  Lebih lengkapnya, kebutuhan sistem dapat dijelaskan pada Gambar 2 berupa diagram Input Process Output (IPO).
Gambar 2 . Diagram input, proses, output (IPO)
Design Setelah melakukan requirement gathering and analysis tahapan selanjutnya yaitu design. Pada tahap design ini untuk mendokumentasikan alur sistem pada program yang akan berkerja pada
aplikasi. Pada tahap ini, dilakukan desain sistem yaitu: desain alur sistem Hipertensi.Edu, desain basis data, dan desain antar muka. Namun, pada artikel ini hanya dijabarkan lebih detail terkait desain alur sistem saja. Sistem dimulai dengan pengguna mengisi form diagnosis, lalu sistem akan melakukan klasifikasi hipertensi menggunakan metode Naïve Bayes dengan Laplace Correction berdasarkan masukan  pengguna. Lalu  hasil  klasifikasi/diagnosis ini disimpan  ke database dan dihasilkan laporan untuk ditampilkan ke pengguna.  Desain alur sistem Hipertensi.Edu ini dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 3 . Alur sistem
Coding Implementation yaitu menerapkan metode Naïve Bayes dengan Laplace Correction ke dalam bahasa a pemrograman PHP, dengan basis data MySQL. Naïve Bayes merupakan sebuah h metode klasifikasi  dengan  menggunakan n probabilitas  dan  statistik. Naive  Bayes digunakan  untuk memprediksi peluang mendatang berdasarkan dari pengetahuan dan pengalaman sebelumnya sehingga  dapat  disebut Teorema  Bayes [17] , [18] . Naïve  Bayes dikenal  sebagai  algoritma  yang sederhana  dan  cepat,  serta  tidak  sensitif  terhadap  data  yang  tidak  relevan [19] .  Keuntungan utama  dari Naïve  Bayes yaitu  membutuhkan a jumlah  data  training  yang  kecil  untuk  dapat menentukan parameter yang akan digunakan dalam proses klasifikasi [19] , [20] . Naïve Bayes ini merupakan  salah  satu  teknik  dari data  mining . Data  mining merupakan  sebuah proses a penambangan  data  sehingga  menghasilkan output berupa  pengetahuan  dan  informasi yang  berguna. Data  mining adalah  menganalisis  otomatis  dari a data  yang  besar  dengan  tujuan menemukan  pola.  Teknik data  mining a akan  menghasilkan  pengetahuan  yang  baru.  Hasil
Rancang bangun aplikasi hipertensi.edu sebagai media edukasi dan diagnosis penyakit hipertensi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace correction
pengolahan  data a dengan n data  mining  dapat  digunakan  untuk k mengambil  sebuah  keputusan yang  akan  datang [21] .  Salah  satu  jenis data  mining yaitu  klasifikasi  dan  metode  yang  sering diterapkan pada banyak penelitian ialah Naïve Bayes . Rumus Naïve Bayes dapat pada persamaan 1.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑋 𝐻 . ( ) ( ) (1)
Keterangan:
 X
: Data dengan class yang belum diketahui
 H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
 P(H|X)
: Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posteriori probabilitas )
 P(H) : Probabilitas hipotesis H ( prior probabilitas )
 P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
 P(X) : Probabilitas X
Penelitian  ini  juga  menerapkan Laplace  Correction yaitu  cara  untuk  menghindari  nilai  0 karena data testing tidak  menemukan  pada data training .  Pada  setiap  perhitungan Laplace Correction hanya menambahkan angka satu. Metode Laplace Correction memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode e lainnya [22] . Persamaan dari Laplace Correction dapat pada persamaan 2.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑋 𝐻 . ( ) ( ) (2) Keterangan :
 X
: Data dengan class yang belum diketahui  H
: Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
 P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posteriori probabilitas )
 P(H) : Probabilitas hipotesis H ( prior probabilitas )
 P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
 P(X)
: Probabilitas X
 V
: Jumlah class
Untuk penerapan Naïve Bayes dan Laplace Correction , penelitian ini menggunakan data yang diambil  dari website kaggle  sebanyak  200  data  training  dengan  total  8  atribut  yang  dapat dijelaskan lebih rinci pada Tabel 2 [23] .
Tabel 2 . Atribut data penelitian No   Nama Atribut/Variabel Kode Nilai   Keterangan Nilai 1 Jenis Kelamin ( Gender ) 1 2 Laki-Laki Perempuan 2 Rentang Usia ( Agerange ) 1 2 3 4 5 6 20-30 tahun 31-40 tahun 41-50 tahun 51-60 tahun 61-70 tahun 71-80 tahun 3 Ras ( Race ) 1 2 3 4 5 Mexican American Other Hispanic Non-Hispanic White Non-Hispanic Black Other Race – Including Multi Race 4 Rentang Body Mass Index ( BMI Range )  1 2 3 Berat badan kurang: <18,5 Berat badan normal: 18,5 – 24,9 Berat badan lebih: 25 – 29,9
No   Nama Atribut/Variabel Kode Nilai   Keterangan Nilai 4 Obesitas: >=30 5 Pernah Masalah pada Ginjal ( Kidney ) 1 2 Ya Tidak 6 Pernah Merokok ( Smoke ) 1 2 Ya Tidak 7 Pernah Terkena Diabetes ( Diabetes ) 1 2 3 Ya Tidak Hampir 8 Kelas Hipertensi ( Hypertensive Class ) 0 1 Tidak terkena hipertensi Terkena Hipertensi Testing
Pengujian aplikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode black-box  testing . Black-box testing merupakan teknik pengujian yang berfokus pada spesifikasi fungsional perangkat lunak
[24] .  Selain black-box  testing ,  pengujian  juga  dilakukan  dengan  cara  evaluasi  pengguna menggunakan kuesioner melalui Google Form untuk mengetahui apakah aplikasi sudah berjalan dengan baik dan mudah digunakan.
Deployment Deployment ini menggunakan hosting di  niagahoster untuk mempublikasikan website yang telah dibuat sehingga dapat diakses oleh masyarakat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini akan dipecah menjadi 5 bagian utama, yakni: hasil aplikasi Hipertensi.Edu, hasil  uji  penerapan Naïve  Bayes ,  dan  hasil  uji  akurasi  diagnosis  hipertensi,  dan  hasil  evaluasi pengguna, dan hasil black-box testing .
Hasil aplikasi
Tampilan home Pada a Gambar  4 menunjukkan a tampilan  halaman home aplikasi  Hipertensi.Edu  yang berisikan  tentang  informasi  hipertensi.  Pengguna  bisa  melihat  informasi  seperti  pengertian umum hipertensi, pencegahan hipertensi, bahaya hipertensi, dan lain sebagainya.
Gambar 4 . Tampilan home
Tampilan konten Pada Gambar 5 menunjukkan halaman intro aplikasi Hipertensi.Edu yang berisikan tentang edukasi tentang penyakit hipertensi, meliputi: analisis hipertensi, pengobatan, dan pencegahan hipertensi.
Rancang bangun aplikasi hipertensi.edu sebagai media edukasi dan diagnosis penyakit hipertensi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace correction
Gambar 5 . Tampilan konten hipertensi
Tampilan About Pada Gambar 6 menunjukkan halaman about aplikasi Hipertensi.Edu yang berisikan tentang angka kematian akibat penyakit hipertensi di indonesia. Data pada gambar 7 dapat diubah seiring naiknya kasus kematian dari penderita hipertensi.
Gambar 6 . Tampilan about
Tampilan diagnosis hipertensi Pada Gambar 7 menunjukkan halaman  perhitungan aplikasi Hipertensi.Edu yang berisikan tentang mendiagnosis masyarakat mengalami penyakit hipertensi atau tidak. Cara perhitungan ini dengan mengisi berat badan dan tinggi badan dahulu. Setelah itu, masyarakat mengisi jenis kelamin,  umur,  ras,  BMI,  masalah  pada  ginjal,  merokok  atau  tidak,  dan  apakah  masyarakat mengalami diabetes. Jika masyarakat tidak mengetahui BMI-nya maka dapat dihitung pada menu ini dengan menginput tinggi badan dan berat badan kemudian klik hitung.
Gambar 7 . Tampilan diagnosis hipertensi dengan naïve bayes

## Tampilan daftar riwayat
Pada Gambar 8 menunjukkan halaman dari riwayat masyarakat pada aplikasi Hipertensi.Edu. Tampilan  ini  digunakan  sebagai  histori  masyarakat  yang  telah  menggunakan  aplikasi Hipertensi.Edu.
Gambar 8 . Tampilan daftar riwayat Hasil pengujian penerapan naïve bayes
Sumber data utama yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari website kaggle. Data training yang diambil sebanyak 200 sampel dan mempunyai 7 atribut/variabel independen untuk mendiagnosis  penyakit  hipertensi,  yaitu  jenis  kelamin,  umur,  ras,  BMI,  masalah  pada  ginjal, merokok, dan masalah pada diabetes. Contoh salah satu data yang dipakai untuk hasil analisis disajikan pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Data Uji Diagnosis Hipertensi Gender Agerange  Race BMIRange  kidney Smoke Diabetes  Hipertensi? 1 4 1 3 2 2 2 ?
Dari  data  pada  tabel  3  dan  acuan  nilai  atribut  pada  tabel  2,  maka  dapat  dilakukan perhitungan Naïve  Bayes Classification dengan Laplace  Correction menggunakan  cara/tahapan sebagai berikut:
 Menghitung class P(0) “Non-Hypertensi” = 140 / 200 = 0.7 P(1) “Hipertensi” =  60/200 = 0.3
 Jenis kelamin ( Gender ) P(Gender = 1 | Non-Hypertensi ) = =  0.556
P(Gender = 1 | Hypertensi ) = =  0.483
 Umur ( Agerange ) P(age = 4 | Non-Hypertensi) = =  0.150
P(age = 4 | Hypertensi) = =  0.090
 Ras ( Race )
P(race = 1 | Non-Hypertensi = =  0.234 P(race = 1 | Hypertensi ) = =  0.153
 BMI ( BMI Range )
Rancang bangun aplikasi hipertensi.edu sebagai media edukasi dan diagnosis penyakit hipertensi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace correction
P(BMI = 3| Non-Hypertensi )  = =  0.388
P(BMI = 3 | Hypertensi )  = =  0.406
 Kidney
P(Kidney = 2 (no) | Non-Hypertensi )  = =  0.971 P(Kidney = 2 (no) | Hypertensi ) = =  0.919  Smoke
P(smoke = 2 (no) | Non-Hypertensi )  = =  0.436 P(smoke = 2 (no) | Hypertensi ) = =  0.5
 Diabetes
P(diabetes = 2 (no) | Non-Hypertensi )  = =  0.888
P(diabetes = 2 (no) | Hypertensi )  = =  0.806
Sehingga diperoleh nilai peluang untuk prediksi terkena/tidak terkena hipertensi berikut ini: 𝑃(0)   ×   (𝑃(𝐺𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟  =  1 | 𝑁𝑜𝑛 − 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝑎𝑔𝑒  =  4 | 𝑁𝑜𝑛ℎ𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖) 𝑃(𝑟𝑎𝑐𝑒  =  1 | 𝑁𝑜𝑛 − 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 )  𝑃(𝐵𝑀𝐼  =  3 | 𝑁𝑜𝑛 − 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝐾𝑖𝑑𝑛𝑒𝑦  =  2 (𝑛𝑜) | 𝑁𝑜𝑛 − 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 )  𝑃(𝑠𝑚𝑜𝑘𝑒  =  2 (𝑛𝑜) | 𝑁𝑜𝑛 − 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝑑𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠  =  2 (𝑛𝑜) | 𝑁𝑜𝑛 − 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) = 0.7  × (0.483  ×  0.150  ×  0.234  ×  0.388  ×  0.971  ×  0.436  ×  0.888 ) = 0.00247
𝑃(1) × 𝑃(𝐺𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟  =  1 | 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝑎𝑔𝑒  =  4 | 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝑟𝑎𝑐𝑒  =  1 | 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝐵𝑀𝐼  =  3 | 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝐾𝑖𝑑𝑛𝑒𝑦  =  2 (𝑛𝑜) | 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝑠𝑚𝑜𝑘𝑒  =  2 (𝑛𝑜) | 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) 𝑃(𝑑𝑖𝑎𝑏𝑒𝑡𝑒𝑠  =  2 (𝑛𝑜) | 𝐻𝑖𝑝𝑒𝑟𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 ) = 0.3  × (0.483  ×  0.090  ×  0.153  ×  0.406  ×  0.0919  ×  0.5  ×  0.806) = 0.00010
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  hasil  diagnosis  dengan  metode Naïve  Bayes adalah  tidak terjangkit  penyakit  hipertensi,  karena  total  nilai  tidak  terkena  hipertensi  lebih  besar dibandingkan total nilai yang terkena hipertensi. Hasil diagnosis yang dikeluarkan oleh aplikasi berbasis website ini juga terbukti telah sesuai dengan perhitungan teori secara manual. Uji coba perhitungan penerapan Naïve Bayes antara perhitungan manual dan perhitungan oleh aplikasi sudah  dilakukan  sebanyak  30  kali  dan  menunjukkan  hasilnya  semua  telah  sesuai.  Dengan demikian, aplikasi telah berhasil menerapkan metode Naïve Bayes dalam melakukan diagnosis hipertensi dengan benar dan hasilnya dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah.
Hasil pengujian akurasi diagnosis hipertensi
Setelah  algoritma Naïve  Bayes dengan Laplace  Correction berhasil  diimplementasikan  ke dalam  aplikasi,  proses  pengujian  akurasi  hasil  diagnosis  hipertensi  baru  bisa  dilakukan.  Hasil pengujian  menunjukkan 23  dari  30  data  tes  yang dilakukan  oleh aplikasi  Hipertensi.Edu telah sesuai dengan hasil diagnosis dari dokter. Menyisakan 7 data tes yang tidak tepat karena hal lain, seperti:  pola  makan  yang  berubah-ubah  dan  pola  hidup  yang  tidak  teratur.  Dengan  demikian tingkat akurasi aplikasi Hipertensi.Edu ini dapat dihitung sebagai berikut:
Akurasi = x 100%  =  77%

## Hasil evaluasi pengguna
Untuk  pengujian  aplikasi  Hipertensi.Edu  kepada  pengguna,  penelitian  ini  menggunakan kuesioner yang disebarkan kepada tiga puluh pengguna melalui Google Form . Setiap pengguna menjawab 10 pertanyaan dengan memilih jawaban Sangat Tidak Setuju (bobot 1), Tidak Setuju (bobot 2), Cukup Setuju (bobot 3), Setuju (bobot 4), atau Sangat Setuju (bobot 5). Selanjutnya,
jawaban pengguna akan diolah dan dihitung skornya. Daftar pertanyaan dan hasil pengolahan kuesioner terhadap tiga puluh responden dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Hasil pengolahan data kuesioner No Pertanyaan Responden Rerata Skor 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  21  22  23  24  25  26  27  28  29  30 1. Apakah kebutuhan menggunakan  sistem informasi  ini  sangat tinggi? 4  2  4  5  4  2  4  4  3  5  3  3  5  2  4  3  3  5  3  5  4  3  3  4  5  3  5  4  3  3 3,67 2. Apakah  aplikasi  ini dapat memberikan informasi tentang dasar-dasar hipertensi, seperti cara mengobati hipertensi? 4  4  5  3  4  3  4  3  3  4  4  2  3  3  4  4  3  4  2  4  4  4  3  3  5  4  3  5  2  4 3,57 3. Apakah informasi yang  diberikan  dapat membantu Anda dalam mengetahui penyakit hipertensi? 5  3  4  4  4  4  4  3  4  4  3  4  4  4  4  5  5  4  3  5  5  5  4  4  4  4  4  3  4  4 4,03 4. Apakah  data  yang dihasilkan dalam perhitungan BMI membantu Anda? 4  4  4  3  5  3  5  4  4  4  4  5  3  3  5  3  3  5  4  5  4  3  4  3  4  4  3  4  5  4 3,93 5. Apakah  tata  letak informasi mudah dilihat? 4  3  3  3  4  4  4  4  3  3  4  4  3  4  4  4  4  5  3  4  4  4  3  5  4  3  3  5  4  3 3,73 6. Apakah  input  data dapat dilakukan dengan responsif? 3  3  5  2  4  2  5  3  5  4  3  3  2  5  5  2  4  5  3  4  4  3  5  2  3  3  2  3  3  5 3,5 7. Apakah sistem informasi sangat mudah  diakses  dari semua device? 4  4  3  3  5  5  5  5  5  4  3  4  3  5  5  3  2  5  5  3  4  5  5  4  3  5  3  3  4  5 4,07 8 Apakah  Anda  puas dengan hasil diagnosis yang  dilakukan  untuk mengetahui  penyakit hipertensi? 5  4  4  4  4  3  4  3  4  4  4  2  4  3  4  4  3  5  4  4  4  4  4  5  5  5  4  4  3  4 3,93 9. Apakah informasi dan hasil  diagnosis  yang diberikan oleh aplikasi dapat dipercaya? 4  3  3  3  5  4  2  3  4  5  5  3  3  4  3  5  4  5  5  5  4  5  4  5  3  4  3  3  3  5 3,9 10. Apakah  aplikasi  ini dapat mudah dipahami dan digunakan? 4  4  4  4  5  3  4  3  5  4  5  3  4  5  4  5  5  4  4  5  4  5  5  5  3  4  4  3  3  5 4,17 Rerata Skor 4,1  3,4  3,9  3,4  4,4  3,3  4,1  3,5  4  4,1  3,8  3,3  3,4  3,8  4,2  3,8  3,6  4,7  3,6  4,4  4,1  4,1  4  4  3,9  3,9  3,4  3,7  3,4  4,2 3,85 Rata-Rata Keseluruhan Skor
Setelah menghitung total skor yang didapat maka tahap selanjutnya yaitu menghitung nilai rata-rata dengan menggunakan persamaan 3.
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑠𝑘𝑜𝑟 = (3) 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝑠𝑘𝑜𝑟 = , = 3,85
Tahap  berikutnya,  rata-rata  nilai  yang  diperoleh  akan  dibandingkan  dengan  tabel  acuan distribusi  nilai  seperti  yang  terlihat  pada Tabel  5 .  Karena  skala  likert  yang  digunakan  pada penelitian  yaitu  1  –  5  dan  hasilnya  dikelompokkan  ke  dalam  5  kategori,  maka  setiap interval/rentang nilai memiliki jarak = (5-1) / 5 = 0,8.
Tabel 5 . Acuan distribusi nilai Rentang Nilai Keterangan (Hasil Kategori) 1,00 – 1,80 Tidak Baik 1,81 – 2,60 Kurang Baik 2,61 – 3,40 Cukup Baik 3,41 – 4,20 Baik 4,21 – 5,00 Sangat Baik
Rancang bangun aplikasi hipertensi.edu sebagai media edukasi dan diagnosis penyakit hipertensi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace correction
Berdasarkan  perhitungan  nilai  rata-rata  dan  dibandingkan  dengan  tabel  5  sebagai  acuan, maka nilai 3,85 termasuk dalam kategori baik. Secara keseluruhan aplikasi dinyatakan sudah baik dengan mempertimbangkan beberapa faktor yaitu: 1. Kemampuan aplikasi untuk memberikan hasil  diagnosis  yang  akurat  sehingga  masyarakat  dapat  melakukan  pencegahan  hipertensi,  2. Kemudahan dalam menggunakan aplikasi, 3. Fleksibilitas aplikasi yang dapat berjalan di berbagai device, serta 4. Kemampuan aplikasi memberikan edukasi kepada masyarakat terkait hipertensi.
Hasil black-box testing
Setelah  melakukan  pengujian  dengan  metode black-box  testing ,  kelima  fungsi  utama  pada aplikasi ternyata telah berjalan dengan baik dan lancar. Semua fungsi menghasilkan luaran yang diharapkan dan telah sesuai dengan kebutuhan pengguna. Untuk lebih jelasnya, hasil black-box testing ini dapat ditinjau pada Tabel 6 .
Tabel 6 . Hasil pengujian black-box No. Nama Fungsi Aplikasi Luaran Yang Diharapkan Hasil Uji 1. Konten edukasi hipertensi Informasi  terkait  hipertensi,  bahaya, cara penanganan, dan cara pencegahannya  dapat  terlihat  pada halaman web Sesuai 2. Pengelolaan data masyarakat (pengguna) Data  masyarakat  yang  registrasi  dapat disimpan  dan  dikelola  dengan  baik. Masyarakat  juga  bisa  masuk  ke  sistem setelah registrasi Sesuai 3. Pengelolaan data pelatihan  Data  pelatihan  untuk  pemodelan Naïve
Bayes dengan Laplace  Correction dapat disimpan dan dikelola dengan baik Sesuai 4. Diagnosis hipertensi Muncul  hasil  diagnosis  hipertensi berdasarkan  metode Naïve  Bayes dengan Laplace  Correction dengan akurasi yang baik Sesuai 5. Riwayat diagnosis penyakit  Riwayat diagnosis dari pengguna dapat tersimpan dengan baik dan dapat dilihat sewaktu-waktu oleh pengguna Sesuai Kesimpulan: 100% fungsi telah sesuai

## 4. SIMPULAN
Dari hasil penelitian a ini maka dapat disimpulkan a bahwa aplikasi Hipertensi.Edu membantu masyarakat  dalam  mendiagnosis  hipertensi menggunakan  metode Naive e Bayes dan Laplace Correction dengan  tingkat  akurasi  sebesar  77%.  Setelah  melakukan  pengujian,  secara umum sistem  telah  bekerja  dan  berfungsi  dengan baik  dalam  menerapkan Naïve  Bayes .  Berdasarkan hasil pengujian terhadap pengguna melalui kuesioner,  diperoleh nilai rata-rata  yaitu  3,85  dari skala 1 hingga 5. Hal tersebut menunjukkan aplikasi Hipertensi.Edu sudah tergolong baik dari segi penyajian  informasi  dan  segi  tampilan  sehingga  dapat  memberikan  edukasi  hipertensi  secara jelas  dan  mudah  dipahami  masyarakat.  Di  samping  itu,  hasil  pengujian black-box juga menunjukkan bahwa 100% fungsi pada aplikasi telah berjalan dengan baik dan lancar.

## REFERENSI
[1] F. Suciana, N. W. Agustina, and M. Zakiatul, “Korelasi Lama Menderita Hipertensi Dengan
Tingkat  Kecemasan  Penderita  Hipertensi,” J.  Keperawatan  dan  Kesehat.  Masy.  Cendekia Utama , vol. 9, no. 2, pp. 146–155, 2020, doi: 10.31596/jcu.v9i2.595.
[2] E.  C.  Musa,  “Status  Gizi  Penderita  Hipertensi  di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Kinilow Tomohon,” Sam  Ratulangi  J.  Public  Heal. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  60–65,  2021,  doi: 10.35801/srjoph.v2i2.38641.
[3] M. Musfirah and A. N. Hartati, “Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Hipertensi Di Puskesmas  Polong  Bangkeng  Utara  Kecamatan  Polong  Bangkeng  Utara  Kabupaten Takalar,” PREPOTIF    J.  Kesehat.  Masy. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  56–67,  2021,  doi: 10.31004/prepotif.v5i1.1280.
[4] A. R. S. Dunggio, Z. Peluw, and Y. C. Sahalessy, “Pelatihan Pencegahan Hipertensi Bagi Kader Kesehatan  Sekolah  di   SMA  Kecamatan Banda Kabupaten  Maluku  Tengah,” Communnity Dev. J. , vol. 4, no. 4, pp. 8591–8595, 2023.
[5] S.  N.  Fadhilla  and  D.  Permana,  “The  use  of  antihypertensive  drugs  in  the  treatment  of essential hypertension at outpatient installations, Puskesmas Karang Rejo, Tarakan,” Yars. J. Pharmacol. , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2020, doi: 10.33476/yjp.v1i1.1209.
[6] M. Yunus, I. W. C. Aditya, and D. R. Eksa, “Hubungan Usia dan Jenis Kelamin dengan Kejadian Hipertensi di Puskesmas Haji Pemanggilan Kecamatan Anak Tuha Kab. Lampung Tengah,” J. Ilmu Kedokt. Dan Kesehat. , vol. 8, no. 3, pp. 229–239, 2021.
[7] H. Oktriani, I. Sukaesih, I. Dwi, J. Putri, and L. Naela, “Efforts to increase the knowledge about hypertension in families,” Kolaborasi , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[8] B. Nuraini, “Risk Factors of Hypertension,” J Major. , vol. 4, no. 5, pp. 10–19, 2015.
[9] T.  D.  Indriyani,  “Prevalensi,  Kesadaran,  Terapi,  dan  Pengendalian  Tekanan  Darah Responden  Berusia  40-75  Tahun  di  Kecamatan  Kalasan,  Sleman,  DIY  pada  Tahun  2015 (Kajian Faktor Umur dan Jenis Kalamin),” vol. 2015, p. 13, 2016.
[10]  Kemenkes.RI, “Hipertensi Penyakit Paling Banyak Diidap Masyarakat,” kemenkes , 2019. .
[11]  M.  A.  Puspa,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Hipertensi  Menggunakan  Menggunakan Metode Naive Bayes pada RSUD Aloe Saboe Kota Gorontalo,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 166–174, 2018.
[12]  R. R. Rizky and Z. H. Hakim, “Sistem Pakar Menentukan Penyakit Hipertensi Pada Ibu Hamil Di RSUD Adjidarmo Rangkasbitung Provinsi Banten,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 1, p. 30, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.781.
[13]  N. Widyawati, M. Khasanah, Muttaqin, E. Rasywir, and A. Feranika, “Prediksi Tingkat Stress Pada  Mahasiswa  Universitas  Dinamika  Bangsa  Jambi  Dalam  Melakukan  Perkuliahan Metode Hybrid Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Manaj. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 99–109, 2022, doi: 10.33998/jms.2022.2.1.44.
[14]  I.  Harist  and  K.  Budayawan,  “Naïve  Bayes and  Laplacian Correction  Method  in  Agrarian Application of Vegetable Crops,” Edumaspul J. Pendidik. , vol. 7, no. 1, pp. 1336–1340, 2023, doi: 10.33487/edumaspul.v7i1.6061.
[15]  R. Inggi, Y. Prayudi, and B. Sugiantoro, “Penerapan System Development Life Cycle (SDLC) Dalam Mengembangkan Framework Audio Forensik,” semanTIK , vol. 4, no. 2, pp. 193–200, 2018.
[16]  A. M. Kale, V. V Bandal, and K. Chaudhari, “A Review Paper on Software Testing,” Int. Res. J. Eng. Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 1268–1273, 2019, [Online]. Available: www.irjet.net.
[17]  M.  F.  Rifai,  H.  Jatnika,  and  B.  Valentino,  “Penerapan Algoritma Naïve  Bayes pada  Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan  Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist  (MOS),” Petir  J. Pengkaj.  dan  Penerapan  Tek.  Inform. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  131–144,  2019,  doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
[18]  A. Z. Macfud, A. P. Kusuma, and W. D. Puspitasari, “Analisis Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) pada Klasifikasi Tingkat Minat Barang di Toko Violet Cell,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 87–94, 2023.
[19]  D. Sartika and R. Gustriansyah, “Comparison of Naive Bayes and Decision Tree Algorithms to Assess The Performance of Palembang City fire and Disaster Management Employees,”
Rancang bangun aplikasi hipertensi.edu sebagai media edukasi dan diagnosis penyakit hipertensi menggunakan metode naïve bayes dengan laplace correction
TEKNOSAINS  J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  132–138,  2024,  doi: 10.37373/tekno.v11i1.843.
[20]  R.  Achmad  and  A.  S.  Girsang,  “Implementation  of  naive  bayes  classifier  algorithm  in classification of civil servants,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1485, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1485/1/012018.
[21]  M.  Anjelita,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “Pemanfaatan  Datamining  Pada Pengelompokan  Provinsi  Terhadap  Pencemaran  Lingkungan  Hidup,” KOMIK  (Konferensi Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  659–666,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1675.
[22]  I.  Listiowarni,  “Implementasi  Naïve  Bayessian  dengan  Laplacian  Smoothing  untuk Peminatan  dan  Lintas  Minat  Siswa  SMAN  5  Pamekasan,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 124–129, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.652.
[23]  F. Lopez, “Dataset,” Kaggle , 2016. https://www.kaggle.com/felmco/nhanes-hypertensive- population-20082016.
[24]  I. I. Sholihin, A. T. Zy, and U. D. Soer, “Rancang Bangun Sistem Aplikasi e-Cashier Berbasis Web dengan Metode Rapid Application Development,” INFOTECH J. Inform. Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 14–26, 2024, doi: 10.37373/infotech.v5i1.970.