## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 521 − 526 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2205

## Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Leptospirosis
Rima Tamara Aldisa 1,* , Sechan Alfarisi 1 , Mohammad Aldinugroho Abdullah 2
1 Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1,* rimatamaraa@gmail.com, 2 alfarisisechan@gmail.com, 3 nugrohoaldi48@gmail.com Submitted: 26/08/2022 ; Accepted: 29/08/2022 ; Published: 30/08/2022
Abstrak- Masih banyaknya masyarakat yang kurang peduli dengan kebersihan lingkungan, dimana hal tersebuat dapat meyebabkan berkumpulnya bakteri jahat yang mengakibatkan penyakit. Salah satunya penyakit Leptospirosis yaitu penyakit yang diakibatkan dari infeksi bakteri yaitu Strain Leptospira.  Penyakit Leptospirosis penyakit yang disebabkan dari peneluran bakteri hewan y ang ditularkan kemanusia. Penyakit ini sering diabaikan oleh masyarakat dikarenakan kurang pahamnya tentang penyakit ini serta biaya yang  mahal  jika  melakukan  pemeriksaan  dan  konsultasi  kedokter  atau  rumah  sakit.  Sehingga  dalam  mengatasi  hal  tersebut diperlukan suatu cara yang mampu membantu masyarakat dalam mengetahui dan mendiagnosa penyakit Leptospirosis salah satunya dengan menggunakan sistem pakar Sistem pakart yang digunakan dalam meyelesaikan permasalahn penyakit Leptospirosis yaitu dengan menggunkan metode Naïve Bayes.  Penerapan metode Naïve Bayes dalam mendiagnosa penyakit Leptospirosis dilakukan dengan  proses  melakukan pengumpulan data  mengenai  penyakit  Leptospirosis dimana  proses  ini  bertujuan  untuk  mengetahuan gejala apa saja yang disebabkan penyakit Leptospirosi. Proses pengunpulan data penyakit ini dilakukan dengan memwawancarai seorang pakar atau dokter yang menangani permasalahan penyakit Leptospirosis. Hasil diagnosa penyakit Leptospirosis berdasarkan perhitungan metode Naïve Bayes dengan sampel data user baru mendapatkan hasil dengan tingkat akurasi yang pasti dimana user mengalami penyakit Leptospirosis dengan gejala ringan sebesar 63% dan hasil user mengalalami penyakit Leptospirosis dengan gejala berat sebesar 37% dengan demikian dapat dikatakan penerapan metode Naïve Bayes mampu melakukan diagnose dengan akurasi 100% terlihat dari total gejala berat dan ringan
Kata Kunci: Sistem Pakar; Diagnosa; Penyakit; Leptospirosis; Naïve Bayes
Abstract− There  are  still  many  people  who  are  less  concerned  with  environmental  cleanliness,  where  this  can  lead  to  the accumulation of bad bacteria that cause disease. One of them is Leptospirosis, a disease caused by a bacterial infection, namely the Leptospira strain. Leptospirosis is a disease caused by the laying of bacteria in animals that is transmitted to humans. This disease is often ignored by the public due to lack of understanding about this disease and the high cost of conducting examinations and consulting  a  doctor  or hospital.  So  that  in  overcoming  this  we  need  a  way  that  is  able to help  the  community  in knowing  and diagnosing Leptospirosis, one of which is by using an expert system. The expert system used in solving the problem of Leptospirosis is by using the Naïve Bayes method. The application of the Naïve Bayes method in diagnosing Leptospirosis is carried out by collecting data about Leptospirosis where this process aims to find out what symptoms are caused by Leptospirosis. The process of collecting data on this disease is done by interviewing an expert or doctor who handles the problem of Leptospirosis. The results of the diagnosis of Leptospirosis based on the calculation of the Naïve Bayes method with new user data samples get results with a definite level of accuracy where the user experiences Leptospirosis disease with mild symptoms of 63% and the results of the user experiencing Leptospirosis disease with severe symptoms of 37%. Naïve Bayes is able to diagnose with 100% accuracy seen from the total severe and mild symptoms
Keywords: Expert System; Diagnosis; Disease; Leptospirosis; Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Masih  banyaknya  masyarakat  yang  kurang  peduli  dengan  kebersihan  lingkungan,  dimana  hal  tersebuat  dapat meyebabkan berkumpulnya bakteri  jahat yang mengakibatkan penyakit. Salah satunya penyakit  Leptospirosis  yaitu penyakit  yang  diakibatkan  dari  infeksi  bakteri  yaitu Strain  Leptospira. Penyakit Leptospirosis  penyakit  yang disebabkan dari peneluran bakteri hewan yang ditularkan kemanusia [1]. Proses penuluran sering terjadi melalui tikus dimana  disebabkan  lingkungan  yang  kotor  yang  menjadi  tempat  tinggal  hewan  tersebut.  Proses  penularan  bisa disebabkan kontak dengan bekas urin, makan, air seni yang tertinggal ditanah melalui luka tebuka, selaput lender atau mata[2]. Penyakit ini sering diabaikan oleh masyarakat dikarenakan kurang pahamnya tentang penyakit ini serta biaya yang  mahal  jika  melakukan  pemeriksaan  dan  konsultasi  kedokter  atau  rumah  sakit.  Sehingga  dalam  mengatasi  hal tersebut  diperlukan  suatu  cara  yang  mampu  membantu  masyarakat  dalam  mengetahui  dan  mendiagnosa  penyakit Leptospirosis salah satunya dengan menggunakan sistem pakar.
Sistem  pakar  yaitu  suatu  aplikasi  yang  memiliki  pengetahuan  dari  seseorang  ahli  atau  pakar  dibiding  yang dikuasai  dimana  pengetahu  ini  dimasukan  kedalam  sistem  dengan  tujuan  untuk  membatu  permasalahan  awal  yang dialami user tanpa harus konsultasi langsung [3][4]. Sistem pakart yang digunakan dalam meyelesaikan permasalahn penyakit Leptospirosis yaitu dengan menggunkan metode Naïve Bayes.  Penerapan metode Naïve Bayes dalam sistem pakai ini berdasrkan probabilitas dengan melakukan prediksi peluang dari pengalaman penderita penyakit di masalalu untuk mendapatkan hasil diagnose penyakit yang dialami[5].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 521 − 526 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2205
Dalam  mendukung  permasalahan  dan  solusi  yang  diberikan  terdapat  penelitian  yang  dijadikan  rujukan mengenai  penyakit  Leptospirosis  dan  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  seperti  penelitian  tentang pencegahan  penyakit  Leptospirosis  yang  dilakuakn  oleh  Ayu  Nur  Illahi  dan  Arulita  Ika  Fibriana  pada  tahun  2015 menjelaskan  dalam  melakukan  penjegahan  factor  utama  adalah  Lingkungan  yang  bersih  dan  penangan  awal  bagi penderita[6]. Penelitian tentang pencegahan penyakit Leptospirosi yang dilakukan oleh Wening Widjajanti pada tahun 2020 menjelaskan pencegahan penyakit ini dilakuakn dengan memutuskan kontak antara manusia dengan hewan yang memiliki sumber bakteri [7]. Penelitian tentang pengendalian penyakit Leptospirosi yang dilakukan oleh Sri Wahyuni Ningsih Dkk pada tahun 2019 menjelaskan dalam melakukan pengendalian penyakit Leptospirosi berdasarkan metode ceramah-simulasi  untuk  pengetahuan  masyarakat  tentang  pengendalian,  pencegahan  penyakit  ini[8].    Penelitaian tentang implenetasi metode Naïve Bayes yang dilakukan oleh Yuliana Dkk pada tahun 2018 menjelaskan penerapan metode  Naïve  Bayes  mampu  mendiagnosa  penyakit  Ispa  dengan  sistem  pakar  yang  dibangun  berdasarkan  sampel dengan akurasi 90% [9]. Penelitaian tentang implenetasi metode Naïve Bayes yang dilakukan oleh Indra Gunawan dkk pada  tahun  2021  menjelaskan  penerapan  metode  Naïve  Bayes  mampu  mendiagnosa  penyakit  kulit  kucing  dengan sistem pakar yang dibangun berdasarkan sampel  data uji dengan akurasi  80% [10].  Penelitaian tentang implenetasi metode  Naïve Bayes  yang dilakukan oleh Anita  Sindar RM  dkk tahun 2019  menjelaskan penerapan metode  Naïve Bayes  mampu  mendiagnosa  penyakit  gizi  buruk  pada  balita    menjadi  3  jenis  penyakit  dengan  sistem  pakar  yang dibangun  berdasarkan  sampel    data  uji[11].  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membantu  masyrakat  dalam mendiagnosa  penyakit  Leptospirosis  dengan  menerapkan  sistem  pakar  metode  Naïve  Bayes  agar  memudahkan masyarakat  untuk  mengambil    langkah-langkah  menangani  penyakit  idalam  mengambil  langkah  awal  dalam menangani penyakit ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam metodologi penelitian ini akan dijelaskan tahap-tahap yang dilakukan penulis pada saat melakukan penelitian, adapun tahapannya adalah menjelaskan tentang tahapan penelitian kerangka kerja penelitian yang dibuat guna untuk mempermudah penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dari tahapan diatas dapat dijelaskan bahwa jika data yang dibutuhkan sudah ada, kemudian penulis melakukan studi  literatur  atau  studi  kepustakaan  ditahap  selanjutnya,  guna  untuk  memperoleh  referensi  yang  membantu mempermudah pengerjaan serta perhitungan penelitian yang akan dibuat. Penulis mengambil referensi dari beberapa jenis  pendukung  yakni  buku, e-book ,  internet  dan  jurnal.  Setelah  mendapatkan  data  dan  referensi,  penulis  mulai
Identifikasi Masalah Studi Lapangan Observasi Wawancara Studi Literatur
Penerapan Metode Naïve Bayes 1. Mengelompokan data gejala penyakit 2. Menghitung nilai probabilitas 3. Menghitung semua nilai probalitas 4. Melakukan  perbandingan  berdasarkan  hasil perhitungan untuk mendapatkan nilai kepastian diganosa Start End

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 521 − 526 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2205
mengerjakan penelitian dari awal hingga akhir tahap penelitian. Berikut langkah-langkah sederhana yang dilakukan dalam penelitian ini pada saat pengumpulan data yang dibutuhkan.
1. Mengidentifikasi Masalah
Tahap  ini  adalah  cara  penulis  untuk  memperkirakan  dan  menjabarkan  permasalahan  yang  terjadi  dalam mendiagnosa penyakit Leptospirosis.
2. Pengumpulan Data
Tahap ini adalah untuk mengumpulkan data apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian dan membangun sistem yaitu observasi dan wawancara. Mengumpulkan data ini berguna untuk mempermudah penulis dalam melakukan penelitian berupa wawancara dengan pakar dan observasi ke masyarakat.
3. Studi Literatur
Tahap ini merupakan tahapan dimana penulis melakukan pemahaman objek yang diteliti atau membaca beberapa sumber yang bisa dijadikan sebagai panduan dan referensi seperti, buku, e-book, jurnal dan sumber lainnya.
4. Penerapan Metode
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  diaman  penulis  mengambil  keputusan  dengan  pengujian  metode  Naïve  Bayes untuk mendignosa penyakit  Leptospirosis.

## 2.2 Penyakit Leptospirosis
Penyakit Leptospirosis yaitu penyakit yang disebabkan dari peneluran bakteri hewan yang ditularkan kemanusia [1]. Proses penuluran sering terjadi melalui tikus dimana disebabkan lingkungan yang kotor yang menjadi tempat tinggal hewan tersebut. Proses penularan bisa disebabkan kontak dengan bekas urin, makan, air seni yang tertinggal ditanah melalui luka tebuka, selaput lender atau mata[2].

## 2.3 Sintem Pakar
Sistem pakar yaitu suatu aplikasi yang memiliki pengetahuan dari seseorang ahli atau pakar dibiding yang dikuasai dimana pengetahu ini dimasukan kedalam sistem dengan tujuan untuk membatu permasalahan awal yang dialami user tanpa harus konsultasi langsung[12]

## 2.4 Metode Naïve Bayes
Sistem  pakart  yang  digunakan  dalam  meyelesaikan  permasalahn  penyakit  Leptospirosis  yaitu  dengan  menngunkan metode  Naïve  Bayes.    Penerapan  metode  Naïve  Bayes  dalam  sistem  pakai  ini  berdasrkan  probabilitas  dengan melakukan  prediksi  peluang  dari  pengalaman  penderita  penyakit  di  masalalu  untuk  mendapatkan  hasil  diagnose penyakit yang dialami[13] [14]. Adpun lahkah-langkah penerapan metode Naïve Bayes sebagai berikut [15]:
1. Melakukan pengelompokan data gejala Leptospirosis
2. Mencari nilai probabilitas berdasarkan gejala Leptospirosis
3. Mencari semua nilai probalitas pada gejala Leptospirosis
4. Melakukan perbandingan berdasarkan hasil perhitungan untuk mendapatkan nilai kepastian diganosa
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃 (𝐵|𝐴)𝑃(𝐵) 𝑃(𝐴) (1) Dimana: P(A) = Peluang evidence dari gejala A P(B) = Probabilitas B tanpa melihat evidence P(B|A)
= Merupakan evidence B jika diketahuan hipotesi A P(A|B)
= Merupakan peluang A jika diketahuan keadaan gejala B

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  metode  Naïve  Bayes  dalam  mendiagnosa  penyakit  Leptospirosis  dilakukan  dengan  proses  melakukan pengumpulan data mengenai penyakit Leptospirosis dimana proses ini bertujuan untuk mengetahuan gejala apa saja yang  disebabkan  penyakit  Leptospirosi.  Proses  pengunpulan  data  penyakit  ini  dilakukan  dengan  memwawancarai seorang pakar atau dokter yang menangani permasalahan penyakit Leptospirosis. Hasil dari wawancara dengan dokter didaptkan gejala-gejala penyakit yang disebabkan oleh Leptospirosis, sepeti pada tabel 1 dibwah ini:
Tabel 1. Daftar Gejala Penyakit Leptospirosis Kode Gejala Nama Gejala Keterangan KG1 Sakit kepala mendadak G1 KG2 Subconjuctival injection (mata merah) G1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 521 − 526 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2205
Kode Gejala Nama Gejala Keterangan KG3 Kulit dan mukosa menjadi Kuning G2 KG4 Warna Mata dan Hidung Hitam G2 KG5 Demam dengan suhu ≥ 390C disertai menggigil G2 KG6 Gagal Ginjal G2 KG7 Meningismus, nyeri otot, Subconjuctival injection bersama-sama G1 KG8 Muntah Darah G2 KG9 Nyeri Dada G1 Keterangan : KG = Kode Gejala yang dialami
G2= Kode Gejala Berat yang dialami G1= Kode Gejala Ringan yang dialami
Proses  selajutnya  membuat  petanyaan  yang  di  tujukan  kepada  pengguna  dalam  mengidentifikasi  penyakit Leptospirosis  berdasarkan  gejala  yang  dialami.  Adapun  kalimat  yang  digunakan  dalam  mendiagnosa  penyakit Leptospirosis sebagai berikut:
1. Apakah anda sedang mengalami sakit kepala mendadak?
2. Apakah anda sedang mengalami subconjuctival injection (mata merah)?
3. Apakah anda sedang mengalami kulit dan mukosa menjadi Kuning?
4. Apakah anda sedang mengalami warna Mata dan Hidung Hitam?
5. Apakah anda sedang mengalami demam dengan suhu ≥ 390C disertai menggigil?
6. Apakah anda sedang mengalami Gagal Ginjal?
7. Apakah anda sedang mengalami Meningismus, nyeri otot, Subconjuctival injection bersama-sama?
8. Apakah anda sedang mengalami Muntah Darah?
9. Apakah anda sedang mengalami Nyeri Dada?
Proses selanjutnya menerapkan metode Naïve Bayes dimana data training masalalu yang digunkan sebagai data probabilitas  untuk  mendapatkan  peluang  akan  datang  sebanyak  20   sampel  data  bedasarkan  pengalam  user  tentang penyakit Leptospirosis yang dialami sepeti tabel dibwah ini:
Tabel 2. Data Training Penderita Leptospirosis
Kode Pasien Gejala G1  G2  G3  G4  G5  G6  G7  G8  G9 P1 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P2 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P3 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P4 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P5 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P6 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P7 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P8 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P9 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ P10 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ -------------- --- --- --- --- --- --- --- --- --- P20 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓
Jumlah data training =20 Jumlah gejala=9 G1= Kode Gejala Ringan yang dialami = 18/20 G2= Kode Gejala Serius yang dialami=14/20
Berdasarkan data diatas maka proses selajutnya memasukan data user baru yang digunkan sebagai sampel uji berdasarkan  pilihan  user  yang  mengalami  penyakit  Leptospirosis  yang  digunakan  sebagai  pengujian  metode  Naïve Bayes berdasarkan gejala yang diderita sebagai berikut:
Tabel 3. Data Input User No Nama Gejala Pilihan 1. Apakah anda sedang mengalami sakit kepala mendadak? Ya
2. Apakah anda sedang mengalami subconjuctival injection (mata merah)? Ya 3. Apakah anda sedang mengalami kulit dan mukosa menjadi Kuning? Ya

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 521 − 526 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2205
No Nama Gejala Pilihan 4. Apakah anda sedang mengalami warna Mata dan Hidung Hitam? Tidak
5. Apakah anda sedang mengalami demam dengan suhu ≥ 390C disertai menggigil?
Ya 6. Apakah anda sedang mengalami Gagal Ginjal? Tidak 7. Apakah anda sedang mengalami Meningismus, nyeri otot, Subconjuctival injection bersama- sama? Ya
8. Apakah anda sedang mengalami Muntah Darah? Tidak 9. Apakah anda sedang mengalami Nyeri Dada? Ya G1= Gejala Ringan yang dirasakan User G1= (18/20) x (18/18) x (18/18) x (16/18) x (18/18) x (16/18) x (18/18) x (16/18) x (18/18)
G1= 0,631098765 G1= 0,631098765 x 100 % G1= 63%
G2= Gejala Berat yang dirasakan User G2= (16/20) x (16/16) x (16/16) x (11/16) x (16/16) x (13/16) x (16/16) x (13/16) x (16/16) G2= 0,36985938 G2= 0,36985938 x100 % G2= 37%
Hasil diagnosa penyakit Leptospirosis berdasarkan perhitungan metode Naïve Bayes dengan sampel data user baru  berdasrkan  tabel  3  mendapatkan  hasil  dengan  tingkat  akurasi  yang  pasti  dimana  user  mengalami  penyakit Leptospirosis dengan gejala ringan sebesar 63% dan hasil user mengalalami penyakit Leptospirosis dengan gejala berat sebesar 37% dengan demikian dapat dikatakan penerapan metode Naïve Bayes mampu melakukan diagnose dengan akurasi 100% terlihat dari total gejala berat dan ringan. Berdasarkan hal itu maka masyarat dapat menggunakan sistem pakar ini sebagai alternatif awal dalam mendiagnosa penyakit Leptospirosis.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam  penelitian  ini  dalam  penerapan  metode  Naïve  Bayes  dalam  mendiagnosa penyakit  Leptospirosis  dilakukan  dengan  proses  melakukan  pengumpulan  data  mengenai  penyakit  Leptospirosis dimana  proses  ini  bertujuan  untuk  mengetahuan  gejala  apa  saja  yang  disebabkan  penyakit  Leptospirosi.  Proses pengunpulan  data  penyakit  ini  dilakukan  dengan  memwawancarai  seorang  pakar  atau  dokter  yang  menangani permasalahan penyakit Leptospirosis. Hasil diagnosa penyakit Leptospirosis berdasarkan perhitungan metode Naïve Bayes dengan sampel data user baru mendapatkan hasil dengan tingkat  akurasi  yang pasti dimana  user mengalami penyakit Leptospirosis dengan gejala ringan sebesar 63% dan hasil user mengalalami penyakit Leptospirosis dengan gejala  berat  sebesar  37%  dengan  demikian  dapat  dikatakan  penerapan  metode  Naïve  Bayes  mampu  melakukan diagnose dengan akurasi 100% terlihat dari total gejala berat dan ringan.

## REFERENCES
[1] A.  O.  Pasaribu,  Mesran,  dan  Y.  Hasan,  “SISTEM  PAKAR  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  LEPTOSPIROSIS MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” J. Pelita Inform. , vol. 7, no. 2, hal. 138–144, 2018.
[2] M.  D.  Sinaga,  N.  S.  B.  Sembiring,  dan  C.  J.  M.  Sianturi,  “PENERAPAN  METODE  FUZZY  TSUKAMOTOUNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT LEPTOSPIROSIS,” Comput. Sci. Res. Its Dev. J. , vol. 12, no. 2, hal. 98–106, 2020.
[3] D.  Aldo,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Hama  Dan  Penyakit  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Dempster  Shafer,” KOMPUTIKA J. Sist. Komput. , vol. 9, no. 2, 2020.
[4] D.  P.  Delima  dan  R.  T.  Prasetio,  “SISTEM  PAKAR  DIAGNOSA  KOMPLIKASI  OBESITAS  PADA  REMAJA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR,” in eProsiding Sistem Informasi (POTENSI) , 2021, hal. 51–60.
[5] M. R. Handoko dan Neneng, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SELAMA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, hal. 50–58, 2021.
[6] A. N. Illahi dan A. I. Fibriana, “FAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN PERILAKU PENCEGAHAN PENYAKIT  LEPTOSPIROSIS  (Studi  Kasus  di  Kelurahan  Tandang  Kecamatan  Tembalang  Kota  Semarang),” Unnes  J. Public Heal. , vol. 4, no. 4, hal. 126–135, 2015.
[7] W. Widjajanti, “Epidemiologi, diagnosis,dan pencegahan Leptospirosis,” J. Heal. Epiderniology Commun. Disases , vol. 5, no. 2, hal. 62–68, 2020.
[8] S.  W.  Ningsih,  M.  S.  Adi,  dan  L.  D.  Saraswati,  “SYSTEMATIC  REVIEW  METODE  INTERVENSI  PENGETAHUAN MASYARAKAT  DALAM  PENGENDALIAN  KASUS  LEPTOSPIROSIS  DI  WILAYAH  KOTA  SEMARANG,” J. Kesehat. Masy. , vol. 7, no. 1, hal. 211–220, 2019.
[9] Yuliana, Paradise, dan Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ispa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Berbasis

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 3, No. 4, August 2022, Page 521 − 526 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v3i4.2205
Web,” J. CSRID , vol. 10, no. 3, hal. 127–138, 2018.
[10]  I. Gunawan dan Y. Fernando, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT KULIT PADA KUCING MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 2, hal. 239–247, 2021.
[11]  A. S. R. Sinaga dan D. Simanjuntak, “SISTEM PAKAR DETEKSI GIZI BURUK BALITA DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER,” J. Inkofar , vol. 2, no. 1, hal. 54–60, 2019.
[12]  A.  F.  Yasidah  Nur  Istiqomah,  “Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Saluran  Pencernaan  Menggunakan  Metode Dempster Shafer,” J. Sarj. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, hal. 32–41, 2013.
[13]  R.  A.  D.  Yunas,  A. Triayudi, dan  I. D.  Sholihati,  “Implementasi  Sistem  Pakar  untuk  Mendeteksi  Virus  Covid-19  dengan Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Certainty Factor,” J. JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 5, no. 3, hal. 338–345, 2021.
[14]  F. A. Nugroho, A. F. Solikin, M. D. Anggraini, dan Kusrini, “Sistem Pakar Diagnosa Virus Corona Dengan Metode Naïve Bayes,” TIKomSiN  J. Teknol. Inf. dan Komun. Sinar Nusant. , vol. 9, no. 2, hal. 81–88, 2021.
[15]  M.  F.  Andriansyah,  D.  Yusup,  dan  A.  Voutama,  “SISTEM  PAKAR  DETEKSI  DINI  COVID-19  MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES BERBASIS WEBSITE,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 2, hal. 446–455, 2021.