## Implementasi Naïve Bayes pada Sistem Pakar untuk Deteksi Dini Penyakit Liver
Windi Fahmi asri*, Marlinda Sanglise**, Christian Dwi Suhendra*** * ** *** Universitas Papua *windifahmiasri8@gmail.com , **m.sanglise@unipa.ac.id , ***c.suhendra@unipa.ac.id

## ABSTRACT
Liver health is very important for the human body. The liver as an organ that has the main task of neutralizing toxins in the body makes toxins that have been entering through our bodies from food  or  the  environment  can  be  neutralized  by  the  liver.  Based  on  the  results  of  interviews conducted online to dr. Felix who works at Bhayangkara Hospital, one of the problems that occurs in the medical world is that people who are not medically trained if they experience symptoms  of  liver  disease  do  not  understand  the  ways  to  overcome  them  or  the solution.  If ignored, liver problems can get worse and more difficult to treat. Therefore, to overcome these problems, development is carried out by creating an expert system that can detect liver disease early by implementing the Naïve Bayes Method on the expert system. The expert system was built  using  the  Rapid  Application  Development  (RAD)  development  method.  By  making  a design consisting of use cases, activities, class diagrams, database design and user interface design. Implementation in this expert system uses the PHP programming language and MySQL database. After the system is successfully created, the system is tested using the blackbox testing method which shows that the functionality of the expert system is running well and testing the user acceptance test (UAT) by distributing questionnaires to respondents to get the percentage of feasibility of 76.7% with a suitable category for use.
Keyword: Liver, Naïve  bayes ,  Rapid  Application  Development  (RAD),  Expert  System, Blackbox testing,

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  organ  hati  sangat  penting  bagi  tubuh  manusia.  Hati  sebagai  organ  yang  memiliki  fungsi utama sebagai penetral racun-racun yang ada di tubuh manusia. Tanpa adanya hati manusia tidak akan mampu bertahan hidup. Kerusakan pada organ hati mampu membuat kemampuan tubuh manusia terganggu pada saat memecah sel darah merah dari racun-racun yang terkandung di dalamnya. Akibatnya racun-racun tersebut akan menetap pada tubuh kita[1].
Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan secara online dengan dr. Feliks, gejala-gejala penyakit liver contohnya  seperti  kehilangan  selera  makan,  muntah,  mual,  rasa  letih,  perut  tidak  nyaman,  air  seni berwarna kuning tua, dan kulit menjadi kekuningan. Selain itu, menurut dr. Feliks Duwit salah satu masalah yang terjadi di dunia medis adalah masyarakat yang tidak terlatih medis jika mengalami gejala penyakit liver tersebut,  masyarakat  tersebut  tidak  memahami  cara-cara  penanggulangannya  atau  solusinya.  Hal  ini  sangat disayangkan sekali apabila gejala-gejala yang sebenarnya dapat ditangani lebih awal akan menjadi penyakit yang lebih serius karena telat penanganannya. Jika diabaikan, gangguan liver dapat menjadi semakin parah dan penanganan semakin sulit dilakukan.
Hal tersebut mendorong pengembangan aplikasi sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit liver . Sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit liver dirancang sebagai alat untuk mendiagnosa penyakit liver dengan basis pengetahuan. Pengetahuan dasar diperoleh dari beberapa sumber, yaitu melalui wawancara dan studi literatur [2].  Penelitian  ini  menerapkan  sistem  pakar  menggunakan  metode Naïve  Bayes. Metode Naïve  Bayes merupakan  metode  klasifikasi  probabilitas  sederhana  yang  didasarkan  pada  teorema  Bayes.  Metode Naïve Bayes dipilih  karena  metode  ini  memperhatikan  seluruh  fitur pada  data  latih  sehingga  membuat  metode  ini optimal  dalam  melakukan  proses  klasifikasi  [3].  Selain  itu  juga  Metode Naïve  Bayes adalah  suatu pengklasifikasikan probabilistic sederhana yang menghitung dengan menggunakan cara jumlah frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang telah diberikan. Metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk memprediksi keanggotaan dari suatu class berdasarkan Teorema Bayes yang bekerja [4]. Berdasarkan permasalahan yang terjadi maka peneliti akan melakukan penelitian terkait pendiagnosaan penyakit liver menggunakan Metode Naïve Bayes dengan pengaplikasian sistem pakar . Sistem ini menerima inputan  berupa  data  gejala-gejala  penyakit  hati,  yang selanjutnya  data  tersebut  akan  diproses  menggunakan
algoritma Naïve Bayes agar dapat memberikan output berupa jenis penyakit hati yang diderita pengguna serta saran pencegahannya secara cepat dan akurat [5].

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Penyakit Hati
Hati (liver) merupakan salah satu organ yang cukup besar dan berperan penting bagi tubuh manusia [6]. Penyakit hati yang digunakan pada penelitian ini yaitu hepatitis, sirosis,  dan kanker hati. Gejala penyakit hati yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 15 gejala.

## 2.2. Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi probabilitas sederhana yang didasarkan pada teorema Bayes. Metode ini digunakan agar pengguna dapat berkomunikasi dengan sistem pakar yang akan dirancang sehingga bisa  mempermudah  pengguna  didalam  menggunakan  sistem  telah  dibangun  [7].  Prediksi  Bayes  didasarkan pada Teorema Bayes dengan formula :
𝑃(𝐶𝑖|𝑋) = 𝑃( 𝐶𝑖 | 𝑋 )(𝑃(𝐶𝑖)) 𝑃(𝑋) (1)
Perhitungan Naïve Bayes adalah sebagai berikut. Menghitung P(ai|vj) dengan rumus [8] :
𝑃(𝑎𝑖|𝑣𝑗) = 𝑛𝑐+𝑚.𝑝 𝑛+𝑚 (2)
Keterangan: nc  = jumlah record pada data learning yang v = vj dan a = ai p    = 1 / banyaknya jenis class penyakit m   = jumlah parameter / gejala
n    = jumlah record pada data learning
Langkah- langkah dari perhitungan dari metode Naïve Bayes adalah sebagai berikut:
1. Menentukan nilai nc untuk setiap kelas.
2. Melakukan perhitungan nilai P(ai|vj) serta perhitungan nilai P(vj)
Dimana  :
𝑃(𝑎𝑖|𝑣𝑗) = 𝑛𝑐+𝑚.𝑝 𝑛+𝑚
3. Melakukan perhitungan P(ai|vj) x P(vj) untuk tiap kelas v.
4. Menentukan nilai perkalian terbesar dari klasifikasi v.
5. Berikut tampilan flowchart Naïve Bayes dapat terlihat pada Gambar1 berikut ini.

## Gambar 1.Flowchart Naïve Bayes

## 2.3. Metode RAD
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  oleh  peneliti  adalah Rapid  Application  Development (RAD). RAD adalah suatu pendekatan berorientasi objek terhadap pengembangan sistem yang mencakup suatu
metode pengembangan serta perangkat lunak. RAD bertujuan mempersingkat waktu yang biasanya diperlukan dalam siklus hidup pengembangan sistem tradisional antara perancangan dan penerapan suatu sistem informasi. Pada  akhirnya,  RAD  sama-sama  berusaha  memenuhi  syarat-syarat  bisnis  yang  berubah  secara  cepat.  RAD menggunakan  metode iteratif (berulang)  dalam  mengembangkan  sistem  dimana working model (model bekerja)  sistem  dikonstruksikan  di  awal  tahap  pengembangan  dengan  tujuan  menetapkan  kebutuhan ( requirement ) pengguna dan selanjutnya disingkirkan [9].
Gambar 2.Alur RAD
Berikut adalah alur metode pengembangan sistem Rapid Application Development:
a. Planning
Pada tahap ini dilakukan perencanaan terkait kebutuhan yang diperlukan dalam melakukan penelitian serta membuat perencanaan terkait timeline penelitian yang akan dilakukan.
b. Analysis
Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap kebutuhan fungsional dan non fungsional pada sistem yang akan  dibangun  serta  melakukan  analisis  pada  data  gejala  dan  gangguan  penyakit liver guna mendapatkan rule dalam mendiagnosa penyakit liver yang akan diproses menggunakan algoritma Naïve Bayes.
c. Design
Setelah melakukan analisis, maka tahap selanjutnya adalah melakukan perancangan terkait sistem pakar yang akan dibangun. Pada tahap ini peneliti menggunakan flowchart , UML seperti use case diagram, activity diagram dan class diagram serta perancangan user interface . d. Implementation Setelah  melakukan  tahap design ,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  mengimplementasikan  hasil design yang sudah dibuat kedalam bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya, selain itu pada tahap  ini  juga  peneliti  akan  mengimplementasikan  algoritma Naïve  Bayes kedalam  bahasa pemrograman yang digunakan sehingga menghasilkan sebuah sistem yang dapat mendiagnosa penyakit liver dengan nilai probabilitas terbesar yang didapatkan.
e. Testing and Integration
Pada tahap ini, peneliti melakukan pengujian terhadap hasil implementasi yang sudah dilakukan. Pada tahap pengujian ini peneliti menggunakan metode Blackbox Testing untuk menguji apakah sistem yang dibuat terdapat fungsi atau fitur yang belum sesuai dengan kebutuhan user atau adanya bug atau error pada salah satu fungsi dari sistem.
f. Maintenance
Tahap maintenanc e diperlukan apabila pada tahap testing terdapat fitur sistem yang belum berjalan atau adanya bug . Tahap ini dilakukan secara berkala dan berkelanjutan sampai sistem dapat berjalan sesuai kebutuhan user.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1.  Planning
Tahap ini merupakan tahap perencanaan terkait kebutuhan yang diperlukan dalam melakukan penelitian serta  membuat  perencanaan  terkait timeline penelitian  yang  akan  dilakukan.  Pada  tahap planning dibagi menjadi dua yaitu analisis kebutuhan fungsional dan analisis kebutuhan non fungsional.  Analisis kebutuhan fungsional berisi proses-proses apa saja yang nantinya dilakukan oleh sistem. Sedangkan analisis kebutuhan non fungsional kebutuhan yang menitik beratkan pada properti prilaku yang dimiliki oleh sistem.
A. Kebutuhan Fungsional Admin
a. Admin dapat melakukan login ke dalam sistem.
b. Admin dapat mengelola user .
c. Admin dapet mengelola gejala penyakit
d. Admin dapat mengelola data rule.
B. Kebutuhan Fungsional Pengguna ( User )
a. User dapat melakukan login ke dalam sistem.
b. User dapat melakukan registrasi akun.
c. User dapat melakukan diagnosa penyakit liver .
d. User dapat melihat hasil diagnosa penyakit liver .
C. Kebutuhan non fungsional a. Availability , Sistem dapat diakses selama 24 jam sehari.
b. Portability , Sistem dapat berjalan di berbagai browser seperti Google Chrome dan Mozilla Firefox.

## 3.2.  Analysis
Salah  satu  masalah  yang  terjadi  di  dunia  medis  adalah  kurangnya  pengetahuan  masyarakat  tentang penyakit  hati  dikarenakan  masyarakat  kesulitan  dalam  mengenali  jenis-jenis  penyakit  hati  dan  gejala-gejala penyakit hati yang berjumlah cukup banyak serta terdapat pula kesamaan gejala yang dimiliki beberapa jenis penyakit hati. Hal ini sangat disayangkan sekali apabila gejala-gejala yang sebenarnya dapat ditangani lebih awal  menjadi  penyakit  yang  lebih  serius  karena  telat  penanganannya.  Jika  diabaikan,  gangguan liver dapat menjadi semakin parah dan penanganan semakin sulit dilakukan. Dengan demikian diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu user untuk bisa mendeteksi penyakit liver tanpa bertemu langsung dengan pakar.
A. Analisis Metode Naïve Bayes
Data gejala dan penyakit didapatkan dari pakar yaitu dr. Feliks. Penyakit yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 3 penyakit. Masing-masing jenis penyakit juga terdapat gejala-gejalanya. Jenis penyakit dapat dilihat pada Table 1 dan gejala dari penyakit dapat dilihat pada  Tabel 2, berikut ini adalah kode penyakit untuk masing-masing penyakit.
Tabel 1. Penyakit Hati
No Penyakit Kode Penyakit 1 Hepatitis P01 2 Sirosis Hati P02 3 Kanker Hati P03
Gejala penyakit terdiri dari 15 gejala, gejala didapatkan dari dr. Feliks berikut ini adalah kode gejala untuk masing-masing gejala penyakit.
Tabel 2. Data Gejala
No Gejala Kode Gejala 1 Sering mengalami mimisan G01 2 Tubuh mudah memar G02 3 Terjadi nyeri atau keram pada perut bagian kanan atas G03 4 Gejala menyerupai flu misalnnya Demam, rasa nyeri seluruh tubuh G04 5 Mudah capek G05 6 Letih lemah dan lesu G06 7 Nafsu makan berkurang sehingga berat badan turun G07 8 Warna kulit dan bola mata berwarna kekuningan G08 9 Air seni berwarna gelap G09 10 Kadar gula darah rendah (Hipoglikemia) G10 11 Gangguan daya pengecapan dan penghidupan G11 12 Nyeri abdomen yang disetai dengan pendarahan usus G12 13 Tungkai dan abdomen membengkak G13
14 Darah keluar melalui muntah dan rektrum G14 15 Darah keluar melalui muntah dan rektrum (Hematemesis-melena) G15 Tabel.3 Data Rule
Tabel 3 menjelaskan tentang aturan gejala berdasarkan setiap class penyakit menurut pakar dan dari jurnal acuan.
Uji  coba  dilakukan  dengan  mendapatkan  data  gejala  penyakit liver .  Contoh  perhitungan Naïve  Bayes diketahui gejala yang diderita oleh pasien ke-1 mengalami gejala Tubuh mudah memar (G02), Letih lemah dan  lesu  (G06),  Nafsu  makan  berkurang  sehingga  berat  badan  turun  (G07),  dan  Kadar  gula  darah  rendah (Hipoglikemia) (G10).
a. Menentukan nilai nc tiap kelas
Langkah pertama adalah menentukan nilai nc dari setiap kelas peluang dari penyakit liver berdasarkan data training , dimana data training ini merupakan data antara gejala  penyakit dan kode penyakit yang telah ditentukan.
Jika suatu gejala tertentu terjadi pada suatu kelas penyakit, nilai nc akan menjadi 1, namun jika tidak, nilai nc akan menjadi 0 [10].
1. P01: Hepatitis
n = 1
m = 15
p = 1/3 = 0,33333333 (G02) n c = 0 (G07) n c = 1 (G06) n c = 1 (G10) n c = 0
2. P02: Sirosis Hati
n = 1
m = 15 p = 1/3 = 0,33333333
(G02) n c = 1
(G07) n c = 1 (G06) n c = 1
(G10) n c = 1

## 3. P03: kanker Hati
n = 1
m = 15 p = 1/3 = 0,33333333
(G02) n c = 0
(G07) n c = 0 (G06) n c = 1
(G10) n c = 0
b. Melakukan perhitungan nilai P(ai|vj) serta perhitungan nilai P(vj)
Langkah kedua adalah menghitung nilai probabilitas gejala. Dimulai dari class penyakit pertama yaitu Hepatitis, Sirosis, dan Kanker Hati. Masing-masing dari penyakit disimbolkan dengan variabel P01 sampai P03.

## 1. Penyakit P01 (Hepatitis)
Gejala 02:
𝑃(2|𝐻) = ((0+15)∗0,333333333) (1+15) = 0,3125
IF THEN G03, G04, G05, G06, G07, G08 P1 G01, G02, G05, G06, G07, G08, G09, G10, G11, G13 P2 G01, G03, G05, G06, G08, G09, G11, G12, G13, G14, G15 P3
Gejala 06: 𝑃(6|𝐻) = ((1 + 15) ∗ 0,333333333) (1 + 15) = 0,333333333 Gejala 07: 𝑃(7|𝐻) = ((1 + 15) ∗ 0,333333333) (1 + 15) = 0,333333333 Gejala 10: 𝑃(10|𝐻) = ((0 + 15) ∗ 0,333333333) (1 + 15)
= 0,3125

## 2. Penyakit P02 (Sirosis Hati)
Gejala 02:
𝑃(2|𝐻) = ((1 + 15) ∗ 0,333333333)
(1 + 15) = 0,333333333 Gejala 06: 𝑃(6|𝐻) = ((1 + 15) ∗ 0,333333333) (1 + 15) = 0,333333333 Gejala 07: 𝑃(7|𝐻) = ((1 + 15) ∗ 0,333333333) (1 + 15) = 0,333333333 Gejala 10: 𝑃(10|𝐻) = ((1 + 15) ∗ 0,333333333) (1 + 15) = 0,333333333

## 3. Penyakit P03 (Kanker Hati)
Gejala 02:
𝑃(2|𝐻) = ((0 + 15) ∗ 0,333333333) (1 + 15) = 0,3125 Gejala 06: 𝑃(6|𝐻) = ((1 + 15) ∗ 0,333333333)
(1 + 15) = 0,333333333 Gejala 07: 𝑃(7|𝐻) = ((0 + 15) ∗ 0,333333333) (1 + 15) = 0,3125 Gejala 10: 𝑃(10|𝐻) = ((0 + 15) ∗ 0,333333333)
(1 + 15) = 0,3125
c. Menghitung P(ai|vj) dan Menghitung Nilai P(vj) x P(vj) untuk tiap v
Tahap ke tiga adalah menghitung nilai probabilitas akhir dengan cara mengalikan P(ai|vj) dengan P(vj).
1. Penyakit ke-1 = Hepatitis
= P(H)   ∗ ([P(2|H) ∗  P(6|H) ∗  P(7|H) ∗  P(10|H)]
= 0,333333333 ∗ (0,3125 ∗ 0,333333333 ∗ 0,333333333 ∗  0,3125)
= 0,003616898
2. Penyakit ke-2 = Sirosis Hati
= P(SH)  ∗ ([P(2|SH) ∗  P(6|SH) ∗  P(7|SH) ∗  P(10|SH)]
= 0,3333333 ∗ (0,3333333 ∗ 0,3333333 ∗     0,3333333 ∗ 0,3333333)
= 0,004115226
3. Penyakit ke-3 = Kanker Hati
= P(KH)   ∗ ([P(2|KH) ∗  P(6|KH) ∗  P(7|KH) ∗  P(10|KH)]
= 0,333333333 ∗ (0,3125 ∗ 0,333333333 ∗ 0,3125 ∗ 0,3125)
= 0,003390842
Hasil v yang memiliki perkalian terbesar didapatkan pada tabel 4.

## Tabel 4 Nilai V Tiap Class
No Nama Penyakit Kode Penyakit Nilai v 1 Sirosis Hati P02 0,004115226 2 Hepatisis P01 0,003616898 3 Kanker Hati P03 0,003390842
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai v yang terbesar adalah 0,004115226, maka penyakit yang dideteksi adalah P02 (Sirosis Hati).

## 3.3.  Design

## 3.2.1 Use Case Diagram
Gambar  3  merupakan  diagram  yang  menggambarkan  hubungan  antara  aktor  dengan  sistem .  Use  case diagram bisa mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih aktor dengan sistem yang akan dibuat. Pada penelitian ini terdapat dua actor yang dapat berinteraksi dengan sistem yaitu admin dan user .

## Gambar 3 Use Case Diagram
3.2.2 Activity Diagram Gambar 4 menggambarkan berbagai alur aktifitas dalam sistem yang sedang dirancang, bagaimana masing-masing alur berawal, dan decision yang mungkin terjadi, dan bagaimana alur berakhir.
Gambar 4 Activity Diagram

## 3.2.3 Class Diagram
Gambar 5 menggambarkan hubungan antara obyek-obyek yang terlibat didalam sistem, class diagram dapat menunjukkan operasi maupun properti didalam sebuah obyek.

## Gambar 5 Class Diagram

## 3.4.  Implementation
Pada sub bab ini membahas terkait hasil implementasi dari sistem pakar untuk deteksi dini penyakit liver menggunakan Naïve Bayes . Halaman login merupakan  halaman  yang  digunakan  oleh  admin  dan  user  untuk  masuk  kedalam sistem. Adapun hasil implementasi dari halaman login yang dapat dilihat pada Gambar 6.
Halaman login, pengguna dapat memasukkan username dan password yang sesuai dengan database , jika login berhasil maka sistem akan mengarahkan ke halaman dashboard yang dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Halaman Dashboard
Halaman analisis merupakan halaman yang digunakan ketika user akan melakukan diagnosis penyakit liver . Adapun halaman melakukan diagnosis dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Halaman Diagnosis
Setelah pengguna melakukan diagnosis, maka sistem akan masuk ke halaman hasil diagnosis yang dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Hasil Diagnosa

## 3.5.  Testing and Integration
3.5.1 Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  adalah  implementasi  dari  sistem  pakar  yang  telah  dibuat  dengan  tujuan  untuk menerapkan perancangan yang telah dilakukan terhadap sistem sehingga user dapat memberi masukan demi
berkembangnya sistem yang telah dibangun. Dalam penelitian ini tujuannya untuk mengetahui apakah sesuai dengan yang diharapkan meliputi user interface , proses diagnosis penyakit liver serta hasil penerapan Metode Naïve Bayes dalam proses analisisnya. Penelitian ini melakukan pengujian sistem dengan teknik black box dan pengujian User  Acceptance  Test (UAT).  Pengujian black  box  testing merupakan software  testing yang menguji pada spesifikasi fungsional untuk mengetahui apakah fitur, input dan output dari software telah sesuai spesifikasi telah ditetapkan. Sedangkan pengujian UAT adalah pengujian oleh pengguna untuk menghasilkan sebuah    dokumen    yang bertujuan sebagai bukti bahwa sistem yang dibuat telah dapat diterima oleh pengguna.
3.5.2 Pengujian Akurasi
Hasil pengujian akurasi dengan sampel 10 data uji mendapat 7 hasil yang akurat dan 3 hasil tidak akurat. Untuk mencari nilai persentase akurasi sistem diperoleh dengan menghitung jumlah data yang akurat dibagi dengan jumlah seluruh data uji kemudian dikali 100. Hasil nilai akurasi sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100%
(3) = 7 10 𝑥 100% = 70 %
Dari hasil perhitungan didapatkan tingkat ke akurasi sebesar 70 %.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan yang didapatkan dari hasil penelitian yang telah dilakukan dalam implementasi Naïve Bayes pada sistem pakar untuk deteksi dini penyakit liver yaitu:
1. Dengan  adanya  sistem  diagnosa  penyakit  gangguan  hati,  maka  dapat  membantu  masyarakat  untuk melakukan  konsultasi  dengan  mudah,  mengetahui  gejala  secara  dini  sehingga  masyarakat  tidak  harus pergi kerumah sakit dengan jarak yang jauh.
2. Dalam  penerapan  metode Naïve  Bayes untuk  mendiagnosa  penyakit  gangguan  hati  yaitu  dengan melakukan langkah-langkah perhitungan dari metode Naïve Bayes .
3. Sistem ini dirancang secara dinamis menggunakan bahasa pemrograman PHP. Sehingga user /pengguna lebih mudah dalam mengoperasikan sistem tersebut.
4. Metode Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 70%.

## Daftar Pustaka
[1] Alfianty,  N.  H.  (2020). Penerapan  Naïve  Bayes  untuk  Klasifikasi Afriansyah,  Z.,  &  Puspitaningrum,  D.  (2015). Rancang Bangun Aplikasi Penccocokan DNA Manusia Menggunakan Algoritma Levenshtein Distance ( Studi Kasus : DNA Kanker Hati Manusia ). Jurnal Rekursif , 3 (2), 61–67. Data Penyakit Pada Anak .
[2] Amrin,  Pahlevi,  O.,  &  Satriadi,  I.  (2021).  Optimasi  Algoritma  C4  .  5  dan  Naïve  Bayes  Berbasis  Particle  Swarm Optimization Untuk Diagnosa Penyakit Peradangan Hati. Insantek , 2 (1), 10–14.
[3] Ananta Dama Putra, P., Adi Purnawan, I. K., & Purnami Singgih Putri, D. (2018). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Mata  dengan  Fuzzy  Logic  dan  Naïve  Bayes. Jurnal  Ilmiah  Merpati  (Menara  Penelitian  Akademika  Teknologi Informasi) , 6 (1), 35. https://doi.org/10.24843/jim.2018.v06.i01.p04
[4] Azzahra, D., & Ramadhani, S. (2020). Pengembangan Aplikasi Online Public Access Catalog (Opac) Perpustakaan Berbasis Web Pada Stai Auliaurrasyiddin Tembilahan. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , 2 (2), 152–160. https://doi.org/10.47233/jteksis.v2i2.127
[5] Br.  Saragih,  N.  (2022).  Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit  Gangguan  Hati  Pada  Manusia  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Berbasis  WEB. Jurnal  Ilmu  Komputer  Dan  Sistem  Informasi  (JIKOMSI) , 5 (1),  11–19. https://doi.org/10.55338/jikomsi.v5i1.202
[6] Engineering, C. (2022). Komparasi Akurasi Pada Naïve Bayes Dan Random Forest Dalam Klasifikasi Penyakit Liver Comparison of Accuracy in Naïve Bayes and Random Forests in Classification of Liver Disease . 7 (January), 81–89.
[7] Fatchan, M., Ir. Nanang Tedi K., M., Alfiyan, & Kurniawan. (2021). Perbandingan Dalam Memprediksi Penyakit Liver Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor. Jurnal Pelita Teknologi , 16 (1), 15–21.
[8] Gobel, C. Y. (2018). Sistem Pakar Penyakit Liver Menggunakan K- Nearest Neighbors Algoritm Berbasis Website. ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (2), 152–159. https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i2.296.152-159
[9] Hermiati,  R.,  Asnawati,  A.,  &  Kanedi,  I.  (2021).  Pembuatan  E-Commerce  Pada  Raja  Komputer Menggunakan Bahasa Pemrograman Php Dan Database Mysql. Jurnal Media Infotama , 17 (1), 54–66. https://doi.org/10.37676/jmi.v17i1.1317
[10] Iskandar, A. A. (2020). Diagnosa Penyakit Parasit Pada Kucing Menggunakan Metode Certainty Factor (Studi Kasus : Puskewan Cibadak Kabupaten Sukabumi). Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , 4 (2), 98–104.