## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 3, No. 1, Maret 2022, hlm. 1-8 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Pemilihan Pengobatan Tumor Tulang
Aisyah Putri Faisal 1 , Siti Ernawati 2*
1 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, aisyahorputri98@gmail.com
2 Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, siti.ste@nusamandiri.ac.id
Keywords:

## ABSTRACT
Naïve Bayes, Rapid Miner Decision Support System, Osteosarcoma, Decision support system is an interactive system that helps decision making through the use of data and decision models to solve problems that are semi-structured and unstructured. This study implements the Naive Bayes method because this method has advantages compared to other methods, and the Naive Bayes method is a decision- making to predict probability-based using the values entered, in the form of criteria needed.  Bone  Tumor  is  a  primary  malignancy  in  children  and  adolescents,  which attacks in adolescents aged 10 to 20 years. Treatment of osteosarcoma can be done by radical amputation or limb salvage procedure, depending on the severity of the tumor.
The purpose of this study was to obtain treatment information selected by bone tumor patients using medical record data with sample collection method. In the hope that this information can be a consideration for bone tumor patients who are still hesitant to complete treatment in order to be eager to complete treatment. The results obtained the number of cases of bone tumors is as many as 19 cases, and Limb Salvage is the most widely chosen treatment by bone tumor patients. This study also used rapidminer to see the results of validation. The classification results obtained are accuracy value 80%. Kata Kunci ABSTRAK Naïve Bayes, Rapid Miner, Sistem Pendukung Keputusan, Tumor Tulang, Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  interaktif  yang  membantu pengambilan keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan  masalah-masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur. Penelitian ini mengimplementasikan metode Naïve Bayes karna metode ini memiliki kelebihan dibandingkan dengan metode lainnya, dan metode Naïve Bayes merupakan pengambilan  keputusan untuk memprediksi berbasis probabilitas menggunakan nilai- nilai  yang  dimasukkan,  berupa  kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan.  Tumor  tulang merupakan suatu keganasan primer pada anak dan remaja, yang menyerang pada usia remaja 10 sampai 20 tahun. Pengobatan osteosarkoma dapat dilakukan secara radikal amputasi  ataupun  prosedur  limb  salvage,  tergantung  dari  tingkat  keparahan  tumor. Tujuan penelitian ini untuk mendapatkan informasi pengobatan yang dipilih oleh para pasien  tumor  tulang  dengan  menggunakan  data  rekam  medis  dengan  metode pengumpulan  sampel.  Dengan  harapan  agar  informasi  ini  dapat  menjadi  bahan pertimbangan  para  pasien  tumor  tulang  yang  masih  ragu  untuk  menyelesaikan pengobatan  supaya  bersemangat  menyelesaikan  pengobatan.  Hasil  penelitian mendapatkan jumlah kasus tumor tulang yaitu sebanyak 19 kasus, dan Limb Salvage merupakan  pengobatan  yang  paling  banyak  dipilih  oleh  pasien  tumor  tulang.
Penelitian  ini  juga  menggunakan  rapidminer  untuk  melihat  hasil  validasi.  Hasil klasifikasi yang didapat yaitu nilai accuracy 80%.

## Korespondensi Penulis:
Nama Penulis : Siti Ernawati, Aisyah Putri Faisal Afiliasi : Universitas Nusa Mandiri, Alamat alifiasi : Jl. Raya Jatiwaringin No.2, RT.2/RW.13, Cipinang Melayu, Jakarta Timur Telepon : +6281932196259 Email: siti.ste@nusamandiri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Tumor  tulang  merupakan  pertumbuhan  sel  abnormal  yang  terjadi  pada  tulang  manusia  dimana  tumor  ini dapat bersifat jinak atau ganas. Tumor jinak memiliki jumlah penderita melebihi tumor ganas, terutama sebelum usia 40  tahun  dan  secara    klinis  seringkali  tidak  menunjukkan  gejala  dan  ditemukan  secara  incidental  [1].  Sedangkan Osteosarkoma (OS) merupakan tumor tulang ganas primer dengan insidensi  diseluruh dunia mencapai  3,4 per juta orang  per  tahun.  Osteosarkoma  adalah  suatu  keganasan  primer  tumor  tulang  pada  anak  dan  remaja,  yang  pada umumnya menyerang laki-laki pada usia dekade 10-20 tahun. Pasien dengan osteosarkoma seringkali  datang  dengan keluhan  yang tidak  spesifik,  termasuk  rasa  nyeri  pada daerah  yang  terkena.  Nyeri  malam  hari, massa  yang membesar,  dan  nyeri  yang memburuk  tanpa  tanda-tanda  infeksi atau awal  cedera  yang jelas salah satu  tanda- tanda    yang    mengkhawatirkan.  Untuk    mengetahui    letak    tumor  serta    penyebarannya,    diperlukan    adanya pemeriksaan  radiologi  berupa  X-Ray, CT-Scan  dan  MRI, sedangkan Biopsi  dapat dilakukan untuk menjelaskan osteosarkoma  dengan  spesifik  dan stadium  tumor [2].
Sebelum  adanya  perkembangan  kemoterapi,  amputasi  dan  disartikulasi  merupakan  terapi  utama osteosarcoma. Amputasi / limbablation dan terapi kemoterapi beberapa tindakan medis paling sering yang dilakukan dan juga mulai diberikan pada kebanyakan pasien osteosarcoma. Namun kecenderungan dari pasien untuk mencari pengobatan alternatif manipulatif sebelum mencari pengobatan medis juga diperkirakan  berpengaruh terhadap proses penyembuhan. Kesadaran dari masyarakat tentang tanda dan bahaya dari kanker juga masih rendah, serta kemauan untuk  mengutamakan  pengobatan  medis  masih  kurang,  yang  berakibat  rendahnya  angka  deteksi  dini  dari osteosarkoma, dan tingginya kasus metastasis akibat penanganan awal yang tidak tepat [3].
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  informasi  dan  komunikasi,  permasalahan    tersebut    dapat diperbaiki  dengan  adanya sistem pendukung  keputusan  untuk  pemilihan   jenis pengobatan pasien tumor tulang. Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  interaktif  yang  membantu  pengambilan  keputusan  melalui penggunaan  data  dan  model-model  keputusan  untuk  memecahkan  masalah-masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur dan tidak terstruktur [4]. Sistem pendukung keputusan bukan dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan  akan  tetapi  memberi  perangkat  interaktif  yang  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  melakukan berbagai  analisis  menggunakan  model  yang  ada  [5].  Salah  satu  penelitian  yang  berhasil  dilakukan  yaitu  Sistem pendukung  keputusan  dalam  menentukan  rekomendasi  obat  diare,  sistem  yang  dibangun  mampu  membantu masyarakat dalam menentukan rekomendasi untuk obat diare dengan baik [6].
Metode yang diimplementasikan dalam sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode Naive Bayes. Metode  Naive  Bayes  itu  sendiri  merupakan  metode  yang  memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan  metode pengambilan keputusan lainnya. Karena  metode  Naive Bayes ini merupakan  metode pengambilan  keputusan  yang digunakan  untuk  memprediksi  berbasis  probabilitas  dengan  menggunakan  nilai-nilai  yang  dimasukkan,  berupa kriteria-kriteria yang dibutuhkan [7]. Naive Bayes dikenal dengan teori probabilitas yang merupakan salah satu bidang statistik  yaitu  mencari  peluang  terbesar  dari  kemungkinan  klasifikasi  dengan  cara  melihat  frekuensi  dari  setiap klasifikasi yang ada pada data training [8].
Penelitian  terdahulu  yang  mengangkat  tema  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  naïve  bayes  yaitu penelitian  rekomendasi  mahasiswa  yang  layak  untuk  mendapatkan  beasiswa.  Metode  yang  dapat  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  (hipotesa)  keputusan  dalam  rekomendasi  beasiswa  untuk  mahasiswa  menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  yang  akan  merekomendasikan  mahasiswa  yang  layak  untuk  mendapatkan  beasiswa.  Pada proses training data akan diolah sebanyak 75% dan sisanya akan diolah pada proses testing sebanyak 25%. Dari proses testing  tersebut  akan  menghasilkan  kecocokan  antara  data  asli  atau  hasil  rekomendasi  petugas  dengan  hasil rekomendasi program [7].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penyusunan penelitian  ini diperlukan beberapa langkah untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan sebelumnya. Adapun langkah-langkah penyusunan penelitian yang dilakukan sebagai berikut:
Gambar 1. Langkah Penelitian Identifikasi Masalah Studi Pustaka Pengumpulan Data Pengolahan Data Kesimpulan
Penjelasan dari langkah penelitian yang dilakukan:
1. Identifikasi Masalah
Melakukan indentifikasi pada suatu masalah merupakan tahap awal pada proses penelitian. Tahap ini dirancang berdasarkan rumusan masalah yang didasari atas latar belakang masalah.
2. Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  cara  mempelajari  dan  memahami  teori  yang  digunakan  dengan  cara mengumpulkan   jurnal,  buku  dan  browsing  internet  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berhubungan  dengan masalah yang dibahas dalam penelitian ini.
3. Pengumpulan Data
Tahap ini merupakan cara mengumpulkan data yang dilakukan dengan cara observasi dan wawancara kepada dr. Sigit  Daru Cahyadi, SP.OT(K)  yang merupakan salah satu Dokter Spesialis Orthopaedi  dan Traumatologi pada RSUP Persahabatan dan kepada para pasien tumor tulang. Data yang dikumpulkan terdiri dari data primer dan sekunder.
a. Data Primer
Data  primer  dalam  penelitian  ini  diperoleh  secara  langsung  menggunakan  metode  observasi  kepada  para pasien  untuk  mengumpulkan  data  sebagai  langkah  awal  menyusun  penelitian  dalam  permasalahan  yang terjadi dan wawancara dengan dr. Sigit Daru Cahyadi, SP.OT(K) sebagai Dokter Spesialis Orthopaedi dan Traumatologi di RSUP Persahabatan dan kepada para pejuang osteosarcoma lain untuk mendapatkan materi- materi  yang  lebih  spesifik  yang  tidak  didapat  dari  observasi  tentang  proses  pemilihan  pengobatan  untuk pasien tumor tulang.
b. Data Sekunder
Data sekunder dalam penelitian ini diperoleh dengan cara membaca buku-buku literatur, jurnal dan referensi lainnya yang berhubungan dengan Sistem Pendukung Keputusan metode Naïve Bayes.
4. Pengolahan Data
Tahap ini merupakan analisis data yang didapat dari proses pengumpulan data dengan menerapkan metode Naïve Bayes.
5. Kesimpulan
Kesimpulan merupakan tahap akhir dari uraian proses penelitian dengan menyimpulkan dari masalah yang ada.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Metode analisa data dalam penelitian ini menggunakan Metode Naïve Bayes, dimana metode ini dilakukan dengan pengolahan data terlebih dahulu  dan mengambil  nilai  rata-rata dari  setiap atribut. Maka akan didapat  hasil preprocessing  data  akumulasi  yang  kemudian  data  tersebut  akan  dilakukan  pengujian  menggunakan  software Rapidminer untuk dapat mengklasifikasi keputusan pemilihan jenis pengobatan bagi pasien tumor tulang.

## 3.1. Menentukan Kriteria dan Himpunan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mempunyai  4  atribut  yang  terdiri  dari  1  atribut  numerik  dan  3 atribut kategori, serta 1 attribut sebagai variabel output atau result dari pengobatan yang dijalani. Tabel 1 menunjukan macam-macam kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan pengobatan yang dipilih oleh pasien tumor tulang.
Tabel 1. Kriteria dan Himpunan Kode Kriteria Nama Kriteria Himpunan
C1 Stadium Pasien IVC IVA IIIB IIIA IIB
C2 Penyebab Tumor Tulang Trauma Jatuh Diurut Tidak diketahui
Kode Kriteria Nama Kriteria Himpunan Terbentur Benda Kaki Keram C3 Jenis Kelamin
Lelaki
Perempuan
C4
Umur
<10 <20 <30 <40 <60
Sumber : Dokter Spesialis Orthopaedi dan Traumatologi di RSUP Persahabatan

## 3.2. Data Alternatif
Tabel 2 merupakan data alternatif yang dibagi berdasarkan data pasien tumor tulang yang bersumber dari dr. Sigit  Daru  Cahyadi,  SP.OT(K)  sebagai  Dokter Spesialis  Orthopaedi  dan  Traumatologi  di  RSUP  Persahabatan  dan para pejuang osteosarcoma.
Tabel 2. Data Alternatif Pasien Tumor Tulang Alternatif Kriteria Jenis Pengobatan C1 C2 C3 C4 A1 IVA Trauma Jatuh Perempuan <20 Limb Salvage A2 IVA Tidak Diketahui Lelaki <20 Limb Salvage A3 IIIB Tidak Diketahui Lelaki <30 Limb Salvage A4 IIIA Trauma Jatuh Lelaki <60 Limb Salvage A5 IIIA Tidak Diketahui Perempuan <20 Limb Salvage A6 IIIB Tidak Diketahui Perempuan <20 Limb Salvage A7 IVA Diurut Lelaki <20 Amputasi A8 IVA Trauma Jatuh Lelaki <30 Amputasi A9 IIIA Trauma Jatuh Perempuan <20 Limb Salvage A10 IIIB Trauma Jatuh Perempuan <30 Amputasi A11 IIB Trauma Jatuh Perempuan <20 Limb Salvage A12 IVA Terbentur Benda Perempuan <10 Amputasi A13 IVA Trauma Jatuh Perempuan <10 Amputasi A14 IIB Tidak Diketahui Perempuan <20 Limb Salvage A15 IIIA Tidak Diketahui Perempuan <10 Limb Salvage A16 IVA Trauma Jatuh Lelaki <20 Amputasi A17 IVC Trauma Jatuh Perempuan <30 Amputasi A18 IVA Kaki Keram Perempuan <20 Amputasi A19 IVA Diurut Lelaki <30 Limb Salvage

## 3.3. Menghitung Nilai Probablitas
Berdasarkan data pasien tumor tulang di atas diketahui jumlah data adalah sebanyak 19 pasien tumor tulang, dimana dari  19 pasien tersebut terdapat  8  pasien memilih  pengobatan amputasi  dan  11 pasien memilih pengobatan limb salvage. Probablitas dari amputasi dan limb salvage di dapatkan dengan rumus:
Ρ(H|X) = 𝑃( 𝐻 | 𝑋 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan rumus: X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)  = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probability) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior probability) P(X|H)   = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) = Probabilitas dari X
Tabel 3 di bawah ini merupakan hasil perhitungan manual metode naïve bayes untuk probablitas keseluruhan data.
Tabel 3. Hasil Probablitas Jenis Pengobatan Nilai Limb Salvage 0.636 Amputasi 0.364

## 3.4. Menghitung Nilai Probablitas dari Setiap Kriteria
1. Probabilitas Umur
Berdasarkan jumlah data pasien tumor tulang, terdapat sebanyak 19 pasien dimana dari 19 pasien tersebut terdapat  2  pasien  memilih  pengobatan  amputasi  dengan  umur  <10  tahun,  3  pasien  memilih  pengobatan  amputasi dengan  umur  <20  tahun,  3  pasien  memilih  pengobatan  amputasi  dengan  umur  <30  tahun,  tidak  ada  pasien  yang memilih  pengobatan  amputasi  dengan  umur  <40 dan  <60  tahun.  Kemudian  terdapat  1  pasien  memilih  pengobatan limb salvage dengan umur <10 tahun, 7 pasien memilih pengobatan limb salvage dengan umur <20 tahun, 2 pasien memilih pengobatan limb salvage dengan umur <30 tahun, tidak ada pasien yang memilih pengobatan limb salvage dengan umur <40 dan 1 pasien memilih pengobatan limb salvage dengan umur <60 tahun. Tabel 4 menunjukan hasil probabilitas umur.
Tabel 4. Hasil Probablitas Umur Umur Limb Salvage Amputasi <10 0.214 0.250 <20 0.571 0.375 <30 0.143 0.375 <40 0.000 0.000 <60 0.071 0.000

## 2. Probablitas Jenis Kelamin
Berdasarkan jumlah data pasien tumor tulang, terdapat sebanyak 19 pasien dimana dari 19 pasien tersebut terdapat 3 pasien memilih pengobatan amputasi dengan jenis kelamin lelaki, dan 5 pasien yang memilih pengobatan amputasi  dengan jenis kelamin  perempuan. Kemudian terdapat  4 pasien memilih  pengobatan limb salvage dengan jenis kelamin lelaki, dan 7 pasien yang memilih pengobatan limb salvage dengan jenis kelamin perempuan. Untuk hasil perhitungan dari probabilitas jenis kelamin dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil  Probablitas Jenis Kelamin
Jenis Kelamin Limb Salvage Amputasi Lelaki 0.429 0.375 Perempuan 0.571 0.625

## 3. Probabilitas Penyebab Tumor Tulang
Berdasarkan jumlah data pasien tumor tulang, terdapat sebanyak  19 pasien dimana dari 19 pasien tersebut terdapat  5  pasien  memilih  pengobatan  amputasi  dengan  penyebab  trauma  jatuh,  1  pasien  memilih  pengobatan amputasi  dengan  penyebab  diurut,  tidak  ada  pasien  memilih  pengobatan  amputasi  dengan  penyebab  yang  tidak diketahui, 1 pasien yang memilih pengobatan amputasi dengan penyebab terbentur benda dan 1 pasien yang memilih pengobatan amputasi dengan penyebab kaki keram. Kemudian terdapat 4 pasien memilih pengobatan limb salvage dengan penyebab trauma jatuh, 1 pasien memilih pengobatan limb salvage dengan penyebab diurut, 6 pasien memilih pengobatan  limb  salvage  dengan  penyebab  yang  tidak  diketahui,  tidak  ada  pasien  yang  memilih  pengobatan  limb salvage dengan penyebab terbentur benda dan dengan penyebab kaki keram. Tabel 6 menunjukan hasil probabilitas penyebab dari tumor tulang.
Tabel 6. Hasil Probablitas Penyebab Tumor Tulang
Penyebab Limb Salvage Amputasi Trauma Jatuh 0.500 0.625 Diurut 0.071 0.125 Tidak diketahui 0.429 0.000 Terbentur Benda 0.000 0.125 Kaki Keram 0.000 0.125

## 4. Probablitas Stadium Pasien
Berdasarkan jumlah data pasien tumor tulang, terdapat sebanyak  19 pasien dimana dari 19 pasien tersebut terdapat 1 pasien memilih pengobatan amputasi dengan stadium pasien IVC, 6 pasien memilih pengobatan amputasi dengan stadium  pasien IVA, 1 pasien memilih  pengobatan amputasi  dengan stadium  pasien IIIB, tidak ada pasien yang  memilih  pengobatan  amputasi  dengan  stadium  pasien  IIIA  dan  IIB.  Kemudian  tidak  ada  pasien  memilih pengobatan  limb  salvage  dengan  stadium  pasien IVC,  3  pasien  memilih  pengobatan  limb  salvage  dengan  stadium pasien  IVA,  2  pasien  memilih  pengobatan  limb  salvage  dengan  stadium  pasien  IIIB,  4  pasien  yang  memilih pengobatan limb  salvage dengan stadium pasien IIIA dan 2 pasien yang memilih pengobatan limb salvage dengan stadium pasien IIB. Tabel 7 menunjukan hasil probabilitas stadium pasien.
Tabel 7.  Hasil  Probablitas Stadium Pasien
Stadium Limb Salvage Amputasi IVC 0.000 0.125 IVA 0.143 0.750 IIIB 0.286 0.125 IIIA 0.429 0.000 IIB 0.143 0.000

## 3.5. Validasi Menggunakan Rapid Miner
Validation  dilakukan  dengan  analisis  berbagai model dan memilih model dengan kinerja prediksi yang baik.  Gambar  berikut  merupakan  proses  validasi menggunakan cross validation, setelah pembacaan file data, blok retrieve penelitian tumor tulang dihubungkan dengan blok cross validation. Cross yang dipakai adalah relative. Proses data testing berada didalam proses (cross validation) dapat  ditampilkan  dengan  cara melakukan double klik  pada mouse sehingga  muncul proses yang ada di dalamnya.
Gambar 2. Proses Validasi
Saat proses pengujian, pada tampilan proses masukan operator cross validation masing– masing data training dan data testing, selanjutnya masukan operator Naïve Bayes ke dalam data training , lalu memasukan Performance dan Apply Model yang kemudian disambungkan kabel seperti gambar 3 di bawah ini:
Gambar 3. Proses Cross Validation
Kemudian  gambar  4  di  bawah  ini  merupakan  hasil  penelitian  dalam  bentuk  plot  view  yang  menunjukan klasifikasi bahwa 11 pasien melakukan pengobatan limb salvage dan 8 pasien melakukan pengobatan amputasi.
Gambar 4. Hasil Naïve Bayes Pada Plot View
Tabel 8. Hasil Accuracy
Accuracy: 80.00% +/-25.82% (micro average: 78.95%) True Limb Salvage True Amputasi Class Precision Pred. Limb Salvage 9 2 81.82% Pred. Amputasi 2 6 75.00% Class Recall 81.82% 75.00%
Berdasarkan tabel 8 didapatkan bahwa pasien yang diprediksi untuk melakukan pengobatan limb salvage dan memang  melakukan  pengobatan  limb  salvage  sebanyak  9,  sedangkan  untuk  pasien  yang  diprediksi  melakukan pengobatan  limb  salvage  tetapi  ternyata  melakukan  pengobatan  amputasi  sebanyak  2.  Pasien  yang  diprediksi
melakukan  pengobatan  amputasi  tetapi  ternyata melakukan  pengobatan  limb  salvage  sebanyak  2 begitupun  pasien yang diprediksi  amputasi  dan memang melakukan pengobatan amputasi sebanyak 6 pasien.  Sehingga hasil akurasi tersebut dapat merepresentasikan prediksi dan kondisi sebenarnya (aktual) dari data yang dihasilkan melalui proses algoritma naïve bayes dengan nilai accuracy 80%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mengimplementasikan metode Naïve Bayes untuk  memudahkan para pasien dalam memilih jenis  pengobatan  terbaik  sesuai  kriteria  yang  ditentukan.  Penelitian  ini  menggunakan  empat  kriteria  yaitu,  kriteria umur,  jenis  kelamin,  penyebab  tumor  tulang  dan  stadium  pasien.  Dalam  pengolahan  data  para  pasien  dapat memperoleh informasi yang lebih relevan. Dalam perangkingan dapat disimpulkan bahwa Limb Salvage merupakan pengobatan yang paling banyak dipilih oleh pasien tumor tulang. Penelitian ini juga menggunakan rapidminer untuk melihat hasil validasi. Hasil klasifikasi yang didapat yaitu nilai accuracy sebesar 80%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  membantu  sehingga  penelitian  ini  dapat selesai  dilaksanakan  sesuai  dengan  rencana.  Tak  lupa  kami  selalu  memberi  support  kepada  para  penyandang osteosarkoma semoga Allah SWT. Mengangkat penyakitnya dan selalu diberikan kesehatan. Aamiin.

## REFERENSI
[1] I. G. N. Desrianta and I. G. E. Wiratnaya, “Prevalensi Tumor Tulang Jinak Di Rumah Sakit Umum Pusat Sanglah Denpasar Tahun 2013-2015,” Medika Udayana , vol. 9, no. 11, pp. 110–114, 2020.
[2] Y. D. Ismiarto and G. L. Sitanggang, “Karakteristik Pasien dengan Osteosarkoma Pada Ekstremitas di Rumah Sakit Umum Pusat dr . Hasan Sadikin Bandung Periode Januari-Desember 2014,” Syifa Medika , vol. 10, no. 1, pp. 23–29, 2019.
[3] F.  Mahyudin,  M.  Edward,  and  Dkk,  “Osteosarcoma  Has  Not  Become  Attention  To  Society,” Journal Orthopaedi and Traumatology Surabaya JOINTS , vol. 7, no. 1, pp. 20–30, 2018.
[4] Budiman  and  Windy  Indriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Obat Alternatif Dengan Metode Electre Dan Topsis,” 2006.
[5] D. Dahri, F. Agus, and D. M. Khairina, “Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman,” Junal Informatika Mulawarman , vol. 11, no. 2, pp. 29–36, 2016.
[6] S. Bagas, Sabrang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Obat Diare,” 2018.
[7] Bayu  Setyaji  and  Pujiono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Calon  Tenaga  Kerja Menggunakan Metode Naïve Bayes Classification(Studi Kasus CV. Lingkar Aksi),” Bayu Setyaji, Pujiono , p. 4, 2006.
[8] V.  Marudut  and  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Insentif  Bulanan  Pegawai  Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal SISTEMASI , vol. 7, pp. 87–94, 2018.
[9] K.  Ayu  Milati  Nur  Azizah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika , vol. 10, no. 1, pp. 6–10, 2016.