## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT SCABIES PADA HEWAN
Siti Marwah 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M Basysyar 2
1 Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi STMIK LIKMI Bandung, Jl. Ir. H. Djuanda No. 96, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, Indonesia marwahs350@gmail.com

## ABSTRAK
Scabies adalah  penyakit  kulit  pada  hewan.  Seringkali  pemilik  hewan  mengobati  hewan  peliharaan  yang terkena scabies dengan  sembarangan,  seperti  obat  semprot  dan  salep.  Namun  obat  tersebut  banyak  yang menyebabkan  keracunan  pada  hewan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan Data  Mining menggunakan algoritma Naïve  Bayes dalam  mendiagnosis  penyakit  kulit scabies pada  hewan  dan  mengukur  kinerja  model berdasarkan 1.208 hewan peliharaan kucing dan  kelinci  yang didapatkan  langsung dari Praktik Dokter Hewan drh.  Nur  Azizah  dan  drh.  Budiono. Naïve  Bayes adalah  metode  klasifikasi  yang  seringkali  digunakan  untuk prediksi  atau  diagnosis  penyakit  dengan  hasil accuracy yang  tinggi.  Data  mencakup  11  atribut,  yaitu  nama hewan,  jenis  hewan,  jenis  kelamin,  bulu  rontok,  telinga  keropeng,  nafsu  makan  menurun,  gatal-gatal,  infeksi sekunder,  imunitas  menurun,  dan  hasil.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi Naïve  Bayes mencapai  tingkat accuracy sebesar  97,20%, precision sebesar  88,00%,  dan recall sebesar  93,62%  dalam mendiagnosis  penyakit  kulit scabies .  Keberhasilan  ini  membuktikan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes dapat menjadi  alat  yang  efektif  dalam  deteksi  dini  penyakit  kulit  pada  hewan  peliharaan  kucing  dan  kelinci,  dengan kemampuan  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  yang  berkaitan  dengan  kasus  scabies.  Selain  itu,  variabel  yang paling berpengaruh dalam diagnosis meliputi tingkat keparahan gejala telinga keropeng yang bisa menyebabkan kematian pada hewan peliharaan.
Kata kunci : Hewan, Scabies, Algoritma Naïve Bayes, Klasifikasi, Diagnosis Penyakit.

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  orang  mungkin  tidak  menyadari  ketika hewan  peliharaan  mereka  mengalami  penyakit, termasuk  penyakit  kulit  seperti scabies .  Penyakit  ini disebabkan  oleh tungau ,  yang  dapat  menyebar melalui  kontak  langsung  antar  hewan  atau  melalui benda-benda  yang  telah  terkontaminasi  oleh  hewan yang  terinfeksi. Scabies pada  hewan  dapat  menular dengan  cepat  dan  bahkan  berpotensi  fatal  jika  tidak segera  diidentifikasi  dan  diobati  oleh  dokter  hewan yang berpengalaman.
Informatika telah menjadi tulang punggung bagi revolusi  teknologi  yang  menyapu  dunia,  membentuk cara kita berkomunikasi, bekerja, dan bahkan belajar. Dengan begitu, untuk menjelajahi dampak fenomenal ini,  khususnya  dalam  implementasi Data  Mining untuk  mendiagnosis  penyakit  kulit scabies pada hewan, sebuah perkembangan  yang  menjadi  semakin penting  seiring  dengan  pertumbuhan  ketergantungan kita  pada  teknologi  informasi  untuk  mengatasi tantangan  dalam  dunia  kedokteran  hewan.  Sehingga melakukan  prediksi  dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes merupakan  sebuah  ide  baru  dalam proses  diagnosis  penyakit scabies ini. Dengan tujuan untuk  membantu  tenaga  medis  agar  lebih  mudah mendiagnosis  penyakit,  terutama  penyakit scabies pada hewan peliharaan kucing dan kelinci.
Sejumlah penelitian sebelumnya telah melakukan  penelitian  tentang  prediksi  penyakit, penelitian  yang  secara  spesifik  membahas  penerapan algoritma Naïve Bayes dalam diagnosis penyakit kulit scabies pada  hewan  masih  terbatas.  Sebagai  contoh, penelitian [1]  telah mengeksplorasi diagnosis penyakit  pada  hewan.  Temuan  dari  penelitian  ini menunjukkan  potensi  besar  dalam  meningkatkan akurasi diagnosis, tetapi belum memberikan wawasan yang  mendalam  tentang  bagaimana Naïve  Bayes dapat  memberikan  kontribusi  pada  konteks  spesifik scabies .  Penelitian  lainnya  [2]  menyoroti  peran penting Data  Mining dalam  pemrosesan  diagnosis penyakit,  menggarisbawahi  keuntungan  potensial untuk  memahami  tren  penyakit  dan  pola  gejala. Meskipun  beberapa  penelitian  telah  merintis  jalan menuju  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang penggunaan Data  Mining dalam  konteks  kesehatan hewan, belum ada yang secara khusus mengeksplorasi  algoritma Naïve  Bayes dalam mendiagnosis  penyakit  kulit scabies pada  hewan. Tujuan  utama  kali  ini  adalah  mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes untuk diagnosis penyakit kulit scabies pada hewan melalui pendekatan Data Mining .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  menurut  [3]  mengulas  perihal diagnosis  penyakit  pada  kucing  mempergunakan algoritma Naïve  Bayes . Naïve  Bayes sebagai klasifikasi yang mempergunakan probabilitas maupun statistik.  Metode  ini  dipergunakan  dalam  pembuatan sistem  pakar  agar  bisa  mendiagnosis  penyakit  pada kucing.  Dalam  penelitian  itu,  metode Naïve  Bayes mempunyai  akurasi  sejumlah  85%  .  Hasil  klasifikasi Naïve  Bayes pun  sudah  dibandingkan  dengan  hasil pakar,  dan  ditemukan  bila  metode  ini  memiliki akurasi  yang  cukup  baik.  Penghitungan Naïve  Bayes classifier dilakukan  dengan  menghitung  nilai  atribut berdasar  pada  yang  sudah  ditetapkan.  Rumus  dasar dari teorema  Naïve  Bayes pada  pemrograman,  yaitu rumus  teorema  Bayes.  Penghitungan Naïve  Bayes classifier berlandaskan  rumus  persamaan  yang menghitung  nilai  atribut  berdasar  pada  kelas  yang sudah  ditetapkan. Naïve  Bayes berguna  sebab mempermudah  dalam  penghitungan  dan  penentuan peluang gejala penyakit kucing. Dari hasil penelitian, memberi  simpulan  jika Naïve  Bayes  classifier mempunyai  akurasi  cukup  baik  sejumlah  85%. Perihal  ini  memperlihatkan  jika  kinerja Naïve  Bayes dalam  mendiagnosis  penyakit  pada  kucing  sudah cukup baik.
Penelitian  menurut  [4]  membahas  mengenai scabies pada  kucing  disebabkan  oleh  tungau Sarcoptes  scabiei .  Penelitian  ini  menemukan  bila sembilan  kucing  positif  terkena scabies dan  gejala klinis  yang  muncul,  antara  lain,  adanya  keropeng pada daun telinga, eritema , dan kerontokan rambut di bagian  punggung.  Pengobatan  yang  diberikan menggunakan ivermectin dan diphenhydramine terbukti  efektif,  dan  semua  kucing  pulih  setelah pengobatan. Penelitian ini juga menekankan pentingnya pengambilan sampel kulit untuk diagnosis dan pemantauan scabies pada kucing.
2.2. Data Mining
Data mining adalah salah satu bentuk implementasi  yang  diterapkan  untuk  mencari  sebuah model  dan  pola  yang  mampu  melakukan  prediksi pada  suatu  data  berdasarkan  data  sebelumnya  di periode waktu tertentu.[5]

## 2.3. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  Clasifier  merupakan salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik klasifikasi. Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes.[6]
2.4. Scabies Penelitian  [7]  menjelaskan  bahwa  Scabies  pada hewan  adalah  infeksi  tungau  Sarcoptes  Scabies  pada
kulit yang mengakibatkan gatal-gatal, kulit mengeropeng,  bulu  rontok  di  daerah  terinfeksi  dan pada  stadium  lanjut  kulit  bisa  menebal  dan  berlipat- lipat.  Penyakit  scabies  membuat  hewan  mengalami penurunan  badan,  sehingga  akan  berdampak  bagi kualitas daging hewan tersebut. Kerusakan pada kulit hewan akan menyebabkan turunnya kualitas kulit dari hewan tersebut. Hal  ini dapat menyebabkan kerugian ekonomis  jika  scabies  menyerang  hewan  peternakan seperti sapi, kambing, dan babi. Namun, scabies  juga dapat  menyerang  hewan-hewan  rumahan  seperti anjing, kucing, dan kelinci sehingga dapat membahayakan  kesehatan  manusia  karena  penyakit ini bisa ditularkan oleh hewan ke manusia.

## 2.5. RapidMiner
RapidMiner merupakan  aplikasi  perangkat lunak  yang  dapat  menganalisis data  mining .  Salah satu  aplikasi  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  untuk prediksi atau diagnosis.

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder dimana  data  didapatkan  langsung  dari  sumber  yang relevan  terkait  penelitian  yang  dilakukan.  Data diperoleh dari praktik dokter hewan drh. Nur Azizah dan  drh.  Budiono  yang  ada  di  Cirebon.  Dengan diambilnya  data  dari  praktik  dokter  hewan  tersebut dipastikan  data  dengan realibitas dan validitas yang dapat  dipercaya.  Dataset  yang  digunakan  berjumlah 1.208  data  medis  hewan  peliharaan  kucing  dan kelinci  yang  memiliki  gejala  mengarah  penyakit scabies dari  tahun  2021  sampai  dengan  tahun  2023. Metode  yang  digunakan  adalah  algoritma Naïve Bayes dengan  memanfaatkan  aplikasi  perangkat lunak RapidMiner untuk mendapatkan hasil accuracy , recall ,  dan precision .  Atribut  yang digunakan  adalah  nama  hewan,  jenis  hewan,  jenis kelamin,  bulu  rontok, telinga  keropeng,  nafsu  makan menurun,  gatal-gatal,  infeksi  sekunder,  luka,  dan imunitas menurun. Kemudian hasil positif dan negatif sebagai label.

## 3.1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD ) merupakan  sebuah  proses  dalam  menentukan  sebuah informasi  yang  dapat  berguna  serta  menghasilkan pola-pola  yang  terdapat  dalam  data.  Informasi tersebut terkandung  pada  basis  data  memiliki  ukuran yang  besar  sehingga  sebelumnya  tidak  dapat diketahui  dan  potensial  bermanfaat.  Data  mining ialah  sebuah  cara  atau  tahapan  langkah  dari sekumpulan proses iterative KDD :
Gambar 1. Proses KDD Sumber [8]
Proses  metode  KDD  ada  lima  tahapan.  Yang pertama  Data  Selection  atau  seleksi  data  dengan mengumpulkan  data  menggunakan  teknik  sekunder yang  didapat  dari  kesepakatan  kedua  belah  pihak antara komunitas yang sudah dilakukan. Dataset yang digunakan  adalah  rekam  medis  hewan  pada  praktik dokter  hewan  drh.  Nur  Azizah  dan  drh.  Budiono. Dataset tersebut diuji menggunakan aplikasi RapidMiner  yang  diinput  melalui  port  Read  Excel. Kedua, Preprocessing atau Cleansing adalah penghapusan  data  duplikat  menggunakan  port Remove  Duplicates.  Ketiga,  Transformation  atau seleksi  data  dengan  menggunakan  port  Split  Data dengan  parameter  0.9  untuk  data  training  dan  0.1 untuk  data  testing.  Keempat,  Data  Mining  atau membangun model dengan algoritma Naïve Bayes.Terakhir  adalah  Evaluation  atau  mengevaluasi model  dan  mencari  nilai  accuracy,  precision  dan recall.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Peneliti  mempergunakan  analisis  data  metode klasifikasi dengan memanfaatkan algoritma Algoritma Naïve Bayes , sebagai algoritma klasifikasi yang umum dipergunakan dalam Data Mining . Naive bayes sebagai  prosedur  statistik  untuk  klasifikasi yang memberi peluang untuk menyampaikan ketidakpastian mengenai suatu model yang berprinsipkan  pada  menjelaskan  hasil  probabilitas. Prosedur ini  berguna untuk  menangani permasalahan diagnosis maupun prediksi. Teorema Bayes mempunyai bentuk seperti: ( 𝐻 | 𝑋 ) = ( 𝑋 | 𝐻 ) ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 )                         (1) Penjelasan: X = Data dengan class yang belum diketahui. H = Hipotesis Data X sebagai suatu class spesifik P(H|X)  =  probabilitas  hipotesis  H  berdasar  pada kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H)  =  probabilitas  X  berdasar  pada  keadaan tersebut P(X) = probabilitas dari X Sumber : [9]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan mengenai  rekam  medis  hewan  yang  didapatkan  dari praktik  dokter  hewan  drh.  Nur  Azizah  dan  drh. Budiono yang beralamat di ruko Bumi Kepongpongan Indah (BUKEPIN) II Desa Kepongpongan, Kecamatan Talun, Kabupaten
Cirebon.  Data  yang  didapat  melalui  survei  langsung.
Data  berjumlah  1.208  data  hewan  peliharaan  kucing dan  kelinci  dengan  gejala  yang  mengarah  penyakit kulit scabies . Berikut tipe data atribut : Tabel 1. Atribut Data No. Atribut Tipe 1 Nama hewan Kategori 2 Jenis hewan Kategori 3 Jenis Kelamin Kategori 4 Bulu rontok Kategori 5 Telinga keropeng Kategori 6 Nafsu makan menurun Kategori 7 Gatal-gatal Kategori 8 Infeksi Sekunder Kategori 9 Luka Kategori 10 Imunitas Menurun Kategori 11 Hasil Kategori Penelitian  ini  melakukan  proses  klasifikasi algoritma Naïve Bayes menggunakan metode Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). Metode tersebut ada 5 langkah.
Gambar 2.  Read Excel
Langkah pertama data selection dengan mengelola data yaitu dengan menempatkan port Read Excel untuk membaca dataset dalam format excel.
Gambar 3.  Remove Duplicates
Langkah kedua
Preprocessing adalah
Cleansing atau  penghapusan data  duplikat  dengan menggunakan port Remove Duplicates .
Gambar 4.  Split Data
Langkah ketiga adalah transformation menyeleksi data menggunakan port Split Data dengan parameter 0.9:0.1.
Gambar 5. Parameter
Ratio  0.9  atau  90%  untuk  data training , sedangkan 0.1 atau 10% untuk data testing .
Gambar 6.  Naïve Bayes
Langkah keempat adalah data mining menggunakan port naïve bayes untuk klasifikasi.
Gambar 7.  Split Validation
Langkah terakhir adalah evalution atau evaluasi model.  Disini  peneliti  menggunakan  model split validation .
Gambar 8.  Proses Split Validation
Proses split  validation  menggunakan port Naïve Bayes,  Apply  Model dan Performance .  Dataset  yang telah diolah menggunakan perangkat aplikasi RapidMiner .  Pada  bagian results aplikasi  tersebut, terdapat hasil accruracy , precision dan recall Berikut adalah gambar hasil tersebut:
Gambar 9.  Accuracy
Hasil Accuracy didapatkan sebesar 97,20%.
Gambar 10.  Precision
Hasil precision didapatkan sebesar 88,00%.
Gambar 11.  Recall
Hasil recall didapatkan sebesar 93,62%. Kemudian  didapatkan  juga  hasil statistic pada Split  Data yang  menerangkan  jumlah  dari  atribut pada Tabel 1. Berikut hasil yang telah didapatkan dari aplikasi RapidMiner :
Tabel 2. Hasil Statistic Split Data No Min 1 Max 1207 Average 602.809 Hasil Negatif positif Positif negatif Values Positif(912), negatif(157) Nama Hewan Least wanda(0) Most Abang(1) Values Abang(1), Abika(1),….[1185 more] Jenis Hewan Negatif kucing Positif kelinci Values Kucing(1054), kelinci(15) Jenis Kelamin Negatif Jantan Positif Betina Values Jantan(849), Betina(220) Bulu Rontok Negatif TIDAK Positif YA Values TIDAK(1050), YA(19) Telinga Keropeng Positif YA Negatif TIDAK Values YA(888), TIDAK(181) Nafsu Makan Menurun Negatif TIDAK Positif YA Values TIDAK(1050), YA(19) Gatal- Gatal Negatif TIDAK Positif YA Values TIDAK(1026), YA(43) Infeksi Sekunder Negatif TIDAK Positif YA Values TIDAK(1048), YA(21) Luka Negatif TIDAK Positif YA Values TIDAK(1026), YA(43) Imunitas Menurun Negatif TIDAK Positif YA Values TIDAK(1048), YA(21)
Dari  hasil  Tabel  2  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat  912  hewan  positif  dan  157  hewan  negatif. Hewan  positif  terkena  penyakit  kulit scabies paling sering  ditandai  dengan  gejala  telinga  keropeng. Sedangkan hewan yang negatif penyakit kulit scabies sering  ditandai  dengan  gejala  bulu  rontok,  nafsu makan  menurun,  gatal-gatal,  infeksi  sekunder,  luka, dan imunitas menurun. Namun hewan yang memiliki gejala  seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  2 disarankan  untuk  diperiksa  dengan  dokter  hewan terdekat, supaya dapat ditangani langsung. Dikarenakan  jika  tidak  ditangani  dengan  segera, dapat menyebabkan kematian pada hewan.
Confusion matrix adalah Tabel yang menyatakan  klasifikasi  jumlah  data  uji  yang  benar dan  jumlah  data  uji  yang  salah.[10]  Hasil  dari Confusion  Matrix pada  aplikasi RapidMiner dapat diketahui  probabilitas  atau  peluang  menggunakan Teorema Naïve Bayes sebagai berikut:

## Tabel 3. Confusion Matrix
true positif true negatif Class precision pred. positif TP = 268 FP = 3 98.89% pred.negatif FN= 6 TN = 44 88.00% class recall 97.81% 93.62%
Hasil  pada  Tabel  4.2  adalah  TP(True  Positif)  = 268, FN(False Negatif) = 6, FP(False Positif) = 3, dan TN(True  Negatif)  =  44.  Hasil Confusion  Matrix tersebut mempengaruhi perhitungan evaluasi klasifikasi, yaitu accuracy, precision, dan recall.
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung accuracy: Accuracy = TP+TN (2) TP+TN+FP+FN Sumber : (Ting, K. M. ,2021) Accuracy = 268+44 = 0,97 268+44+3+6
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung precision: Precision =     TP (3) TP+TN Precision =     268 = 0,86 268+44
Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung recall:
Recall =     TP (4) TP+FN Recall =     268 = 0,97 268+6
Hasil dari perhitungan Teorema Bayes menunjukkan nilai accuracy 0.97%, precision 0.86%, dan recall 0.97%.  Hasil precision dari  aplikasi RapidMiner adalah 88.00% atau 0.88%, hasil tersebut berbeda  dengan  perhitungan Teorema  Bayes yaitu selisih  0,02%.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  algoritma Naïve  Bayes ini  dapat  digunakan untuk  diagnosis  penyakit  kulit scabies pada  hewan dikarenakan  nilai  keakuratan  cukup  tinggi.  Hal  itu dibuktikan dengan nilai accuracy yang tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian data  mining untuk diagnosis  penyakit  kulit scabies pada  hewan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes pada  Dataset rekam  medis  hewan  peliharaan  kucing  dan  kelinci dari  praktik  dokter  hewan  drh.  Nur  Azizah  dan  drh. Budiono dengan Knowledge Discovery in Databases(KDD) keakuratannya  diuji  menggunakan 1.208  data.  Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan algoritma Naïve  Bayes dapat  digunakan  untuk diagnosis  penyakit  kulit scabies pada  hewan
peliharaan  kucing  dan  kelinci.  Hasil  pengujian mendapatkan accuracy sebesar  97,20%, precision sebesar  88,00%,  dan recall sebesar  93,62%  pada aplikasi RapidMiner. Sedangkan hasil dari perhitungan Teorema  Bayes menunjukkan  nilai accuracy 0.97%, precision 0.86%, dan recall 0.97%. Hasil precision dari  aplikasi RapidMiner berbeda dengan  perhitungan Teorema  Bayes yaitu  selisih 0,02%.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma Naïve  Bayes ini  dapat  digunakan  untuk diagnosis  penyakit  kulit scabies pada  hewan dikarenakan  nilai  keakuratan  cukup  tinggi.  Hal  itu dibuktikan dengan nilai accuracy yang tinggi. Namun banyak juga algoritma selain Naïve Bayes yang dapat digunakan  untuk  diagnosis  penyakit  karena  setiap Algoritma  unik  dan  mempunyai  karakteristik  yang berbeda-beda. Kemudian dari hasil pengujian tersebut didapatkan 912 hewan positif dan 157 hewan negatif. Hewan  positif  terkena  penyakit  kulit scabies paling sering  ditandai  dengan  gejala  telinga  keropeng. Sedangkan hewan yang negatif penyakit kulit scabies sering  ditandai  dengan  gejala  bulu  rontok,  nafsu makan  menurun,  gatal-gatal,  infeksi  sekunder,  luka, dan imunitas menurun. Namun hewan yang memiliki gejala  seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  2 disarankan  untuk  diperiksa  dengan  dokter  hewan terdekat, supaya dapat ditangani langsung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Z.  Ramadhan,  G.  Aditya,  P.  D.  Y. Nainggolan, and F. D. Adhinata, “Sistem Pakar Diagnosis  Penyakit  pada  Hewan  Kucing Berbasis  Web,” J.  Komtika  (Komputasi  dan Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  122–131,  2021,  doi: 10.31603/komtika.v5i2.5301.
[2]  S.  Ucha  Putri,  E.  Irawan,  F.  Rizky,  S.  Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No, and S. Utara, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma C4.5,” Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[3]  C.  Widiyawati  and  M.  Imron,  “Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Pada  Kucing  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier  Expert  System Of  Cat  Disease  Diagnosis  Using  Naive  Bayes Classifier Method,” vol. 17, no. 2, pp. 134–144, 2018.
[4]  M.  Iqomah,  N.  Suwarno,  and  P.  Yuliani,  “Cat Scabies at The Animal Health Clinic of Salatiga Agriculture  Service  on  August  to  November 2020,” J. Parasite Sci. , vol. 4, no. 2, p. 45, 2020, doi: 10.20473/jops.v4i2.29152.
[5]  A. Basit, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk  Memprediksi  Hasil  Panen  Padi,” J.  Tek. Inform.  Kaputama ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  208–213, 2020.
[6]  M.  Idris,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi Tkp  Kriminalitas  Di  Kabupaten  Ponorogo,” Pap. Knowl. . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 7, no.  1,  pp.  1–33,  2020,  [Online].  Available: https://www.bertelsmann stiftung.de/fileadmin/files/BSt/Publikationen/Gr auePublikationen/MT_Globalization_Report_20 18.pdf%0Ahttp://eprints.lse.ac.uk/43447/1/India _globalisation, society and
inequalities(lsero).pdf%0Ahttps://www.quora.co m/What-is-the
[7]  A.  S.  Salsabila,  F.  Sthevanie,  and  K.  N. Ramadhani,  “Klasifikasi  Scabies  di  Kulit Hewan  Menggunakan  Uniform  Local  Binary Pattern Pada Citra Digital,” Agustus , vol. 7, no. 2, p. 8040, 2020.
[8]  A.  Informatics,  M.  Zakaria,  and  A.  Info, “Penerapan  Data  Minning  Untuk  Klasifikasi Kelayakan  Nasabah  Dalam  Pengajuan  Kredit Menggunakan  Metode  Naives  Bayes  dan Random  Forest,”  vol.  06,  no.  03,  pp.  361–367, 2023.
[9]  A.  Supriyatna  and  W.  P.  Mustika,  “Komparasi Algoritma  Naive  bayes  dan  SVM  Untuk Memprediksi  Keberhasilan  Imunoterapi  Pada Penyakit Kutil,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  152,  2018,  doi: 10.30645/j-sakti.v2i2.78.
[10]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis  Teks  Pada Twitter,” J.  Sains  Komput.  Inform.  (J-SAKTI , vol.  5,  no.  2,  pp.  697–711,  2021,  [Online]. Available: https://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakt
i/article/view/369/348