## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Beasiswa dengan Metode Decision Tree ID3 pada SMAK Kalam Kudus Malang ................................................ 01-12 Erwin Prasetya Chrisnata Sistem Informasi Logistik Berbasis Web di Unit Donor Darah PMI Kota Malang............................................................................................................ 13-16 Anjang Wijaya Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Paru-Paru dengan Metode Weighted Product guna Membantu Proses Anamnesa Berbasis Mobile  ...... 17-24
Devi Tri Wahyuningtyas
Penerapan Metode Bayes Classifier untuk Pradiagnosa Penyakit Tuberculo- sis ............................................................................................................ 25-31 Andhika Dwi Indra Irawan Sistem Informasi Positioning Samsat Keliling Berbasis Android ................. 32-39 Yosia Prabowo Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Weighted Product di PT Makmur Jaya Kharisma ............................ 40-43 Yehezkiel Fernando Sistem Penunjang Keputusan Mekanisme Pemilihan Hasil Pertanian dengan Metode Topsis Berbasis Webgis di Dinas Pertanian Kabupaten Malang ...... 44-47 RB. Dandy Raga Utama Kontrol Suhu dan Kelembaban pada Green House ....................................... 48-53 Rizka Septiandoyo Nugroho
Aplikasi Pendeteksi Kelayakan Telur Menggunakan Metode Backpropaga- tion dan Thresholding .................................................................................... 54-63 Harman Tunggorono
Sistem  Penunjang  Keputusan  Penggolongan  Keluarga  Melalui  Posdaya dengan Metode Decision Table Berbasis Webgis .......................................... 64-70
Sephira Elliandini Widodo
Pemanfaatan Engine Vuforia untuk Implementasi Teknologi Augmented
Reality dalam Metode Pembelajaran Sholat Berbasis Mobile ....................... 71-81

## Dawang Mahendra Sudirman Putra
Prototype Alat Bantu Tuna Netra Berupa Tongkat Menggunakan Arduino dan Sensor Ultrasonik .................................................................................... 82-90 Charles Setiawan Pemanfaatan Corona SDK dalam Perancangan Game Edukasi Matematika
Berbasis Android ............................................................................................   91-103
Rindang Raharjo Rozak
Optimasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar menggunakan Algoritma Genetika (Studi Kasus: SMKN 8 Malang).....................................................  104-109
Gusti Dani Arianto
Sistem Pakar Identifikasi Hama dan Penyakit Buah Mangga Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining Berbasis Web ......................................  110-118 Muhammad Zaidi Efendi
Implementasi Corona Game Engine untuk Game Edukasi “ Galaxy of Science ” Berbasis Android .............................................................................  119-126 Albert Ferento
Game Tutorial Pengenalan Rambu Rambu Lalu Lintas untuk Anak Sekolah Dasar   ............................................................................................................  127-134 L. Danny Adventus Rufus
Aplikasi Kompetisi Bola Basket Berbasis Mobile (Studi Kasus: STIKI Basket-
ball League ) ...................................................................................................  135-138
Sendi Kurniawaty
Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Barang Terlaris dengan Algoritma Apriori pada CV Calosa Global Indonesia  ..................................  139-146
Septian Widjaya
Pemanfaatan Sistem Temu Kembali Informasi dalam Pencarian Dokumen
Menggunakan Metode Vector Space Model .................................................. 147-153
Ferry Sanjaya
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, S.Kom, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT. Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T.
Laila Isyriyah, S.Kom, M.Kom
Anita, S.Kom, M.T. Layout Editor
:
Nira Radita, S.Pd., M.Pd Muh. Bima Indra Kusuma

## Penerapan Metode Bayes Classifier untuk Pradiagnosa Penyakit Tuberculosis

## Andhika Dwi Indra Irawan
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI)
Malang Email: rocketzblaster1@gmail.com

## ABSTRAK
Mendeteksi  atau  mendiagnosa  penyakit  adalah  salah  satu  cara  untuk  mengobati  seseorang,  salah satunya adalah diagnosa penyakit Tuberculosis. Dari sekian banyak diagnosa penyakit, tuberculosis merupakan diagnosa yang cukup sulit. Hal tersebut dikarenakan membutuhkan berkonsultasi dengan dokter, uji lab, foto rontgen dada, dan sebagainya. Metode Naïve Bayes ini secara umum dikenal dengan teknik probabilitas yang dapat digunakan untuk kepentingan pengambilan keputusan, dalam hal ini metode Naïve Bayes membutuhkan data training untuk digunakan sebagai data acuan sebagai pengambilan  keputusannya.  Berdasarkan  hasil  analisa  dan  implementasi  maka  dapat  diperoleh kesimpulan  bahwa  metode Naïve Bayes dengan  segala  keterbatasannya  mampu  mendiagnosa penyakit tuberculosis .  Pendiagnosaan  dapat  memberikan  nilai  lebih  akurat  yang  lebih  tinggi berdasarkan banyaknya jumlah kombinasi data training dan jumlah isi data training.
Kata  Kunci : Aplikasi  Diagnosa  Penyakit,  Klasifikasi  Penyakit  Tuberculosis,  Naïve  Bayes Classifier, NBC.

## 1. PENDAHULUAN
Naïve Bayes merupakan  salah  satu metode  dalam  pendekatan  statistik  untuk melakukan  inferensi  induksi  pada  persoalan klasifikasi. Metode ini biasa digunakan dalam menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan  pengambilan  keputusan,  metode  ini juga  cocok  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan dimana diperlukan penanganan data  yang  tidak  konsisten.  Maka  dari  itu metode ini dapat digunakan untuk mendukung pengambilan  keputusan  dalam  diagnosa penyakit.
Pada  saat  ini  pasien  harus  datang  ke rumah  sakit  atau  puskesmas  yang  memiliki fasilitas  seperti  dokter  yang  ahli  pada  bidang paru-paru/ tuberculosis ,  sedangkan  kendala yang sering dialami oleh pasien  adalah tidak semua  rumah  sakit  atau  puskesmas  memiliki fasilitas  tersebut,  jarak  rumah  sakit  yang mempunyai dokter tersebut jauh, antrian pada rumah  sakit  yang  tidak  sedikit.  Sedangkan penyebaran  penyakit tuberculosis sangat mudah sekali. Sehingga aplikasi ini dibangun untuk membantu pengguna dalam mendeteksi dini  apakah  seseorang  menderita  penyakit tuberculosis sehingga  pasien  tersebut  dapat mengetahui lebih awal kondisi tubuhnya.
Dalam proyek akhir ini akan dibangun aplikasi  diagnosa  penyakit Tuberculosis dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes yang  akan  mendiagnosa  awal  seseorang menderita penyakit Tuberculosis berdasarkan
data dan gejala yang ada. Setelah itu aplikasi ini  akan  menghitung  nilai  kemungkinan seseorang tersebut menderita penyakit dengan mengklasifikasi data gejala dengan kemungkinan gejala dari penyakit
Tuberculosis .  Dari  hasil  pengklasifikasian tersebut diharapkan dapat memberi (hipotesa) keputusan awal tentang ada tidaknya penyakit Tuberculosis pada seseorang.

## 2. ANALISA
DAN

## PERANCANGAN

## A. Analisa Permasalahan
Berdasarkan latar belakang  yang telah di  dapatkan,  saat  ini  pasien  mempunyai kendala  untuk  kerumah  sakit  karena  jarak dengan  rumah  sakit  yang  jauh,  dokter  dan fasilitas  untuk  penyakit  tuberculosis  sedikit, membutuhkan  waktu  untuk  berkonsultasi dengan dokter.

## Solusi Diagnosa Penyakit Yang Ditawarkan
Untuk mempermudah pasien mengetahui  lebih  awal  bahwa  dia  terduga penyakit  Tuberculosis  atau  tidak,  maka diusulkan  dengan  menggunakan  aplikasi diagnosa tuberculosis ini untuk menduga awal seseorang  terjangkit  penyakit  atau  tidak, dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes classifier sebagai perhitungannya.
Keoptimalan  hasil  lebih  terjamin  karena  data yang dimasukkan oleh pengguna di klasifikasi dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes,
dengan menggunakan algoritma tersebut data yang dimasukkan di jadikan satu record yang kemudian  di  klasifikasi  dengan  data  training yang sebelumnya sudah dimasukkan dan hasil dari  klasifikasi  tersebut  akan  menghasilkan keputusan  bahwa  pengguna  tersebut  terduga penyakit Tuberculosis atau tidak.

## B. Perancangan Sistem
Untuk melakukan analisa sistem dapat menggunakan  diagram  alir.  Teorema  Bayes adalah  teorema  yang  digunakan  dalam statistika  untuk  menghitung  peluang  untuk suatu  hipotesis,  Bayes  Optimal  Classifier menghitung  peluang  dari  suatu  kelas  dari masing-masing  kelompok  atribut  yang  ada, dan  menentukan  kelas  mana  yang  paling optimal.

## Use Case Diagram Pengguna
Gambar 1. use case diagram pengguna
Keterangan:
1. Pengguna memasukkan kondisi awal.
2. Pengguna  melakukan diagnose awal dengan menggunakan gejala dari kondisi pengguna.
3. Dari diagnose awal  didapatkan  hasil bahwa  pengguna  terduga  atau  tidak kemudian  dari  hasil  tersebut  dapat diberikan solusi awal.

## Class Diagram Penentuan Diagnosa Awal
Gambar 2. Class Diagram Penentuan Diagnosa Awal
Flowchart Program
Gambar 3. flowchart program

## Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes merupakan salah satu algoritma yang terdapat pada teknik klasifikasi. Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik. Berikut adalah contoh algoritama Naïve Bayes : Algoritma Naïve Bayes yang digunakan sebagai perhitungan adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Training
Semisal telah didapatkan data training terduga Tuberculosis seperti  pada  tabel tersebut,  kemudian  dimasukkan  data  baru yang  belum  didapatkan  kesimpulan  terduga Tuberculosis atau tidak seperti dibawah ini:
Tabel 2. Tabel Contoh gejala Pengguna Gejala nilai Batuk2minggu Ya Demammeriang Tidak Batukdarah Ya Nyeridada Ya Sesaknafas Ya Nafsumakanmenurun Tidak Badanlemas Tidak Beratbadanmenurun Tidak Berkeringatdimalamhari ya
Bagaimana  hasil  dari  diagnosa  jika didapatkan kombinasi gejala tersebut terhadap data training yang sudah dibuat?
𝑝(𝑐 𝑗 |𝑑) = 𝑝(𝑑|𝑐 𝑗 )𝑝(𝑐 𝑗 ) 𝑝(𝑑)
Dimana: 𝑝(𝑐 𝑗 |𝑑) = peluang  c  jika  diketahui  keadaan gejala d. 𝑝(𝑑|𝑐 𝑗 ) = peluang evidence c  jika  diketahui hipotesis d p(d) = probabilitas  hipotesis  d  tanpa memandang evidence apapun. p(c) = probabilitas hipotesis d tanpa memandang evidence apapun.
Kita asumsikan bahwa kita punya 2 kelas 𝑐 1 = diduga , dan 𝑐 2 = tidakterduga
Kita punya beberapa gejala, kita ambil salah
satu contoh
gejala
seperti “berkeringatdimalamhari”  bisa  berisi  “ya” atau  “tidak”  diambil  pada  contoh  ini berkeringatdimalamhari berisi “ya”.
Klasifikasi
berkeringatdimalamhari berisi  “ya”  apakah  setara  dengan  bertanya apakah lebih
mungkin
bahwa berkeringatdimalamhari  berisi  “ya”  adalah dapat diduga atau tidak terduga.
Cari  yang  lebih  besar  p(diduga|ya) atau p(tidakterduga|ya). 𝑝(𝑑𝑖𝑑𝑢𝑔𝑎|𝑦𝑎) = 𝑃(𝑦𝑎|𝑑𝑖𝑑𝑢𝑔𝑎)𝑝(𝑑𝑖𝑑𝑢𝑔𝑎) 𝑝(𝑦𝑎)
Gambar 4. Contoh Data Training
Untuk pencarian dengan kesimpulan “ diduga ” P(d|c) = dimana dicari data yang berkeringatdimalamhari  berisi  “ya”  dan mempunyai kesimpulan “diduga”

## Gambar 5. Contoh Data Training
Didapatkan  9  data  dari  10  data  pasien  yang “diduga”
P(c)  =  dimana  dicari  data  kesimpulan  yang dinyatakan “diduga”

## Gambar 6. Contoh Data Training
Didapatkan ada 10 data “diduga” dari total 15 data kesimpulan.
P(d)  =  dimana  data  ini  berisi  data “berkeringatdimalamhari” yang berisi “ya”

## Gambar 7. Contoh Data Training
Didapatkan ada 9 data “ya” dari total 15 data berkeringatdimalamhari.
Untuk pencarian dengan kesimpulan “ tidakterduga ” P(d|c) = dimana dicari data yang berkeringatdimalamhari  berisi  “ya”  dan mempunyai kesimpulan “tidakterduga”

## Gambar 8. Contoh Data Training
Didapatkan  0  data  dari  5  data  pasien  yang “tidakterduga”.
P(c)  =  dimana  dicari  data  kesimpulan  yang dinyatakan “tidakterduga”

## Gambar 9. Contoh Data Training
Didapatkan  ada  5  data  “tidakterduga”  dari total 15 data kesimpulan.
P(d)  =  dimana  data  ini  berisi  data “berkeringatdimalamhari” yang berisi “ya”.

## Gambar 10. Contoh Data Training
Didapatkan ada 9 data “ya” dari total 15 data berkeringatdimalamhari.
Kemudian  nilai  dari  hasil  pencarian  kita masukkan ke rumus untuk tiap kesimpulan:
𝑝(𝑐 𝑗 |𝑑) = 𝑝(𝑑|𝑐 𝑗 )𝑝(𝑐 𝑗 ) 𝑝(𝑑)
𝑝(𝑑𝑖𝑑𝑢𝑔𝑎|𝑦𝑎) = 9/10 10/15 9/15 = 0.9∗0.66 9/15 = 0.594 9/15 𝑝(𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟𝑑𝑢𝑔𝑎|𝑦𝑎) = 0/5 5/15 9/15 = 0∗0.33 9/15 = 0
9/15
Dari hasil diatas dapat diketahui bahwa nilai dari p(diduga|ya) lebih besar, jadi pasien ini dapat dinyatakan diduga tuberculosis.
Kemudian  jika  gejala  yang  kita dapatkan lebih dari satu. Untuk menyederhanakan  tugas  pengklasifikasian dapat dibuat seperti ini: Probabilitas (Pdiduga = Banyaknya diduga/jumlah data = 10/15 = 0.66) Probabilitas  (Ptidakterduga  =  Banyaknya tidakterduga/jumlah data = 5/15= 0.33)
Setelah  mencari  probabilitas  kesimpulan selanjutnya  kita  hitung  kemunculan  tiap pertanyaan.
1. Pertanyaan untuk gejala batuk2minggu
= ya P(batuk2minggu = ya | c=diduga) = 9/10 P(batuk2minggu = ya | c=tidakterduga) = 3/5 2. Pertanyaan untuk gejala demammeriang = tidak P(demammeriang  =  tidak  |  c=diduga)  = 6/10 P(demammeriang = tidak | c=tidakterduga) = 3/5 3. Pertanyaan  untuk  gejala batukdarah = ya
P(batukdarah = ya | c=diduga) =9/10
P(batukdarah = ya | c=tidakterduga) =2/5
4. Pertanyaan untuk gejala nyeridada = ya P(nyeridada = ya | c=diduga) =10 /10 P(nyeridada = ya | c=tidakterduga) = 3/5 5. Pertanyaan untuk gejala sesaknafas = ya
P(sesaknafas = ya | c=diduga) = 10/10 P(sesaknafas = ya | c=tidakterduga) = 3/5 6. Pertanyaan untuk gejala nafsumakanmenurun = tidak P(nafsumakanmenurun = tidak | c=diduga) = 5/10
P(nafsumakanmenurun = tidak | c=tidakterduga) = 5/5
7. Pertanyaan  untuk  gejala badanlemas = tidak P(badanlemas = tidak | c=diduga) = 4/10 P(badanlemas  =  tidak  |  c=tidakterduga) =4/5 8. Pertanyaan untuk gejala beratbadanmenurun = tidak P(beratbadanmenurun = tidak |
c=diduga) = 5/10 P(beratbadanmenurun = tidak | c=tidakterduga) = 4/5 9. Pertanyaan untuk gejala berkeringatdimlamhari = ya
P(berkeringatdimalamhari = ya | c=diduga) = 9/10 P(berkeringatdimalamhari = ya |
c=tidakterduga) = 0/5 Kemudian  di  kalikan  semua  hasil  variabel diduga dan tidakterduga p(batuk2minggu\diduga) * p(demammeriang\diduga) * p(batukdarah\diduga) * p(nyeridada\diduga) * p(sesaknafas\diduga) * p(nafsumakanmenurun\diduga) * p(badanlemas\diduga) * p(beratbadanmenurun\diduga) * p(berkeringatdimalamhari\diduga) * p(diduga) = 9/10*6/10*9/10*10/10*10/10*5/10*4/ 10*5/10*9/10*10/16 = 0.9 x 0.6 x 0.9 x 1 x 1 x 0.5 x 0.4 x 0.5
x 0.9 x 0.625 = 0.0273 p(batuk2minggu\tidakterduga) * p(demammeriang\tidakterduga) * p(batukdarah\tidakterduga) * p(nyeridada\tidakterduga) * p(sesaknafas\tidakterduga) * p(nafsumakanmenurun\tidakterduga)  * p(badanlemas\tidakterduga) * p(beratbadanmenurun\tidakterduga) * p(berkeringatdimalamhari\tidakterduga)
* p(tidakterduga)
=  3/5*3/5*2/5*3/5*3/5*5/5*4/5*4/5*  1/ 5*5/15
= 0.6 x 0.6 x 0.4 x 0.6 x 0.6 x 1 x 0.8 x
0.8 x 0.2 x 0.3333
Dari hasil diatas, terlihat bahwa nilai tertinggi probabilitas  adalah  kelas  p(tidakterduga) sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  status pasien  yang  baru  tersebut  masuk  dalam klasifikasi tidakterduga tuberculosis .

## 3. IMPLEMENTASI
DAN PEMBAHASAN A. Implementasi Algoritma Naïve Bayes diimplementasikan  pada  aplikasi  pendeteksi penyakit tuberculosis ,  maka  dibutuhkan dukungan data latih dan perangkat lunak untuk implementasi  perancangan  desain  sistem  dan aplikasi  yang  telah  dibuat  pada  bab sebelumnya.

## B. Spesifikasi Hardware dan Software
Hardware
- 1 buah PC dengan spesifikasi o Prosesor  intel  core  i3  dengan kecepatan 2.3 GHz o Memori dengan kapasitas 4GB(Gigabyte)
o Harddisk kapasitas 500GB(gigabyte) Software
- Sistem Operasi Windows 10
- Netbean IDE 8.2
- Xampp
- Kendo UI
- Google Chrome
- Navicat

## C. Langkah
–  langkah  Pembuatan
Program
Perancangan Database Dalam merancang database digunakan oleh  program  dibutuhkan software navicat. Proses  pembuatan database terdiri  dari  tiga langkah  sederhana,  yakni  membuat file database ,  merancang  tabel  dan  relationship antar tabel, serta melakukan penyipanan. Data latih  /  data  training  adalah  data  yang  akan digunakan  sebagai  acuan  penghitungan  data yang  diinputkan  oleh  pengguna  untuk menghasilkan sebuah nilai yang menjadi hasil dari inputan pengguna.

## Penulisan Kode Program
Netbean adalah  sebuah  lingkungan pengembangan, sebuah tools untuk programmer menulis, mengompilasi, mencari kesalahan dan menyebarkan program.
Data Latih
Form Data Diagnosa

## Form Uji Diagnosa
D. Penjelasan  Hasil  Perhitungan  Setiap Gejala Berdasarkan  dari  algoritma naïve bayes untuk setiap gejala dilakukan perhitungan  antara  yang  terduga  dan  tidak terduga  untuk  diambil  nilai  probabilitas  dari setiap  gejala,  kemudian  nilai  tersebut  di kelompokan  berdasarkan  kesimpulan  diduga dan  tidak  terduga  untuk  kemudian  di bandingkan  nilai  probabilitas  yang  terbesar sebagai  acuan  seseorang  tersebut  terduga tuberculosis atau tidak.

## E. Penjelasan Analisa Hasil Perhitungan
Nilai  dari  setiap  gejala  yang  di dapatkan tidak akan selalu bernilai sama jika data  training  yang  digunakan    dari  data training  tempat  lain.  Karena  untuk  mencari nilai  probabilitas  dari  setiap  gejala  inputan dari  user  acuan  yang  digunakan  adalah menggunakan  data  training  yang  sedang digunakan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan Dengan  selesainya  pembuatan  tugas akhir ini maka dapat disimpulkan bahwa: 1. Metode naïve bayes secara umum cukup baik  dalam  penentuan  pengambilan keputusan  dengan  teknik  ini  hanya dibutuhkan data training yang digunakan sebagai acuan pengambilan keputusannya. 2. Pembangunan aplikasi ini dapat
membantu  pengguna  untuk  mencoba mendeteksi  dini  apakah  gejala  yang
sedang  dialami  ini  termasuk  dugaan tuberculosis atau tidak.
3. Metode Naïve Bayes Classifier (NVB)
dapat di implementasikan untuk menentukan seseorang  ini  terduga tuberculosis atau tidak.

## B. Saran
Dari  semua  hasil  yang  telah  dicapai saat ini, aplikasi ini perlu dikembangkan lagi agar  menjadi  aplikasi  yang  lebih  handal  dan akurat  dalam  melakukan  pengklasifikasian, berikut  adalah  beberapa  saran  yang  dapat dilakukan:
1. Perlu  penelitian  lebih  lanjut  untuk mengoptimalkan  metode  naïve  bayes classifier.
2. Perlu penambahan jenis kesimpulan dan gejala yang lebih komplek, karena gejala berbagai macam penyakit saling berkaitan dan mempunyai kemiripan.
3. Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat menentukan  jenis  penyakit tuberculosis yang sudah kebal terhadap obat.

## 5. REFERENSI
[1] Budi,  Santoso.  (2007).  Data  Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk
Keperluan  Bisnis.  Yogyakarta:  Graha
Ilmu.
[2] Jogiyanto,  H.M.  (2000).  Analisis  dan Desain  Sistem  Informasi.  Yogyakarta: Andi.
[3] Kusumadewi,  S.  (2009).  Artificial Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[4] Kusumadewi,  Sri.  (2009).  Klasifikasi Status  Gizi  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classification.  Jurusan Teknik  Informatika.  Universitas  Islam Indonesia.
[5] Kusrini.  (2008).  Aplikasi  Sistem  Pakar. Yogyakarta: Andi.
[6] Natalius, Samuel. (2010). Metode Naive Bayes  Classifier  dan  Penggunaannya Pada  Klasifikasi  Dokumen.  Program
Studi  Sistem  dan  teknologi  Informasi.
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika. Institut Teknologi Bandung
[7] Rahayu,  S.  (2013).  Sistem  Pakar  untuk Mendiagnosa  Penyakit  Gagal  Ginjal Dengan  Menggunakan  Metode  Bayes. STMIK Budidarma, Medan.
[8] Rokhmah , Dewi Pyriana. (2011). Klasifikasi Data Mengggunakan Metode KNearest  Neighbour  dan  Teorema Bayes. Program Studi Teknik Informatika. Universitas Brawijaya Malang