## Sistem Pakar Diagnosa Penyakit yang Disertai Demam Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Expert System for Diagnosting Disease with Fever Using Naive Bayes Classifier Method
Eko Rantoso 1 , Ozzi Suria 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta, 55753, Indonesia Email: eko.rantoso@gmail.com 1 , ozzisuria@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Banyak  penyakit  manusia  yang  ditandai  dengan  gejala  demam,  misalnya  penyakit  tipus,  ISPA,  dan cacar  air.  Ukuran  suhu  tubuh  yang  naik  akibat  demam  untuk  setiap  penyakit  juga  bervariasi. Banyaknya  ragam  penyakit  yang  disertai  dengan  variasi  suhu  tubuh  akibat  demam  ini  seringkali membuat penderita mengalami kebingungan mengenai jenis penyakit apa yang dialami saat ini. Dalam penelitian ini,  penulis  mencoba  untuk  membuat  sistem  pakar yang  dapat  digunakan  untuk  membantu memberikan  diagnosa  penyakit  dengan  gejala  utama  demam  disertai  dengan  gejala-gejala  lain. Penyakit yang digunakan sebagai objek penelitian adalah tipus, ISPA, cacar air, diare, gondongan, dan radang  amandel.  Data  yang  digunakan  sebagai  bahan  penelitian  ini  diambil  dari  salah  satu  klinik kesehatan  dan  akan  diolah  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier .  Sistem  ini  akan memberikan  informasi  mengenai  jenis  penyakit  yang  diderita  pasien  berdasarkan  pada  gejala-gejala penyakit yang dialami oleh pasien sebelumnya. Berdasarkan 27 data pemeriksaan pasien yang diambil dan diuji dengan sistem serta telah  divalidasi  oleh ahli  pakar, sistem  memiliki tingkat akurasi sebesar 96,3% dalam memberikan diagnosa penyakit.

## Kata kunci: Sistem Pakar; Naive Bayes Classifier; Penyakit dengan Demam

## ABSTRACT
There are many human diseases which has symptoms of fever e.g typhoid, ARI, and chickenpox. The increased  body  temperature  because  of  the  symptoms  of  fever  also  varies.  This  fever  symptoms sometimes makes the patients confused about what kind of disease they suffered from. In this research, the  author tries to create  expert  systems which  can  be  used  to  help  diagnosing  disease  with  fever  as the main symptom and also followed  with other possible symptoms as well. The diseases which  were used as research objects are typhoid, ARI, chickenpox, diarrhea, mumps, and tonsilits. This research uses  data  from  a  health  clinic.  Data  will  be  processed  using  Naïve  Bayes  Classifier  method.  The system  will  provide  information  about  the  disease  based  on  the  diagnosis  result  and  symptoms experienced  by  the  prior  patients.  Based  on  27  examination  data  of  the  patients  which  already validated by the expert, the system has 96.3% accuration rate in providing diagnosis of the disease.
Keywords: Expert system; Naive Bayes Classification; Disease with fever symptom

## 1 PENDAHULUAN
Terganggunya  kesehatan  secara  umum disebabkan  karena  terjadi  ketidakseimbangan tubuh,  menurunnya  imunitas,  dan  sistem metabolisme  yang  terganggu.  Munculnya gejala  penyakit  tersebut  terjadi  karena  daya tahan  dan  sistem  kekebalan  tubuh  setiap manusia yang berbeda. Akibat adanya penyakit yang  menyerang  tubuh,  setiap  aktivitas  yang dikerjakan menjadi terhambat (Yuliarti, 2009).
Manusia  yang  terserang  penyakit  akan ditandai  dengan  munculnya  beberapa  gejala penyakit  yang  khas.  Salah  satu  gejala  awal yang umum terjadi adalah demam  yang tinggi. Demam adalah suatu kondisi disaat suhu badan menjadi  lebih  tinggi  daripada  biasanya,  atau suhu  diatas  38ºC.  Banyak  orang  tidak memahami jenis penyakit yang dialaminya, hal tersebut  karena  munculnya  gejala  demam dapat  menyebabkan  beberapa  jenis  penyakit.
Sehingga  untuk  mengindikasi  jenis  penyakit dengan  gejala  demam,  kita  harus  mengetahui gejala-gejala  lain  yang  menyertainya  (Sugani & Priandarini, 2010).
Berdasarkan  hal  tersebut,  diperlukan sebuah  sistem  guna  mengidentifikasi  jenis penyakit  yang  disertai  demam  berdasarkan gejala-gejala lain yang muncul. Sehingga dapat membantu dalam proses diagnosa dan penanganan lebih lanjut. Sistem yang dimaksud  adalah  sistem  diagnosa  penyakit yang  disertai  demam  dengan  menggunakan metode Naive  Bayes  Classifier .    Sistem aplikasi  diagnosa  penyakit  yang  disertai demam  ini berbasis Expert  System atau  sistem pakar dengan tampilan aplikasi berupa website . Adapun  alur  yang  akan  dibuat  dalam aplikasi sistem pakar ini dimulai pada halaman diagnosa,  yaitu  dengan  pengisian  data  diri pasien  dan  pemilihan  gejala-gejala  yang dikeluhkan.  Selanjutnya  untuk  melihat  hasil diagnosa akan  ditampilkan  pada  halaman  hasil diagnosa.  Dengan  alur  yang  sederhana  ini, diharapkan  akan  mudah  dalam  penggunaanya sehingga diharapkan dapat membantu penderita  atau  orang  awam  mengetahui  jenis penyakit  dan  penyembuhannya  berdasarkan gejala-gejala yang dikeluhkan.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
2.1 Tinjauan Pustaka
Pada  penelitian  yang  berjudul  “Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Sapi  Potong  Dengan Metode Naïve  Bayes ”.  Fokus  penelitian  ini membahas sistem pakar diagnosa penyakit sapi potong  menggunakan  inferensi Naïve  Bayes dalam  menghitung  hasil  diagnosanya.  Alur proses  kerja  aplikasi  dimulai  dengan  cara memasukkan  gejala  klinis  yang  muncul  pada ternak.  Melalui  gejala  klinis  tersebut  akan dilakukan  perhitungan  dengan  metode Naive Bayes untuk  mendapatkan  nilai  probabilitas posterior  setiap class jenis  penyakit  ternak.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  20  jenis gejala  dan  11  jenis  penyakit  serta  data  uji sebanyak  26  kasus  dengan  tingkat  akurasi sebesar  96,15%  (Dewi,  Soebroto,  &  Furqon, 2015).
Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Mata  Menggunakan Naïve Bayes  Classifier ”.  Penelitian  ini  membahas sistem  pakar  penyakit  pada  mata  dengan menggunakan 52  gejala dan 15  penyakit  mata, serta  12  pasien  penderita  sakit  mata  sebagai
data  uji  aplikasi.  Proses  diagnosa  aplikasi dalam  penelitian  ini  melalui  dua  tahapan  yaitu pertama  pasien  akan  mengisi  data  gejala  yang dikeluhkan  selanjutnya  sistem  secara  otomatis akan  menampilkan  hasil  diagnosa  melalui perhitungan naïve  bayes  classifier .  Dari  hasil percobaan,  diperoleh  prosentasi  keberhasilan sebesar 83% (Setiawan & Ratnasari, 2014).
Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar Diagnosa  Awal  Kanker  Serviks  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Android ”. Penelitian  ini  membahas  identifikasi  diagnosa kanker  serviks  dengan  metode Naïve  Bayes . Aplikasi  yang  dibuat  ini  berbasis sistem  pakar dengan  fokus  penelitian  dibidang  kesehatan yaitu  meneliti  gejala  penyakit  kanker  serviks pada  wanita.  Fungsi  dari  penelitian  ini  adalah untuk  membantu  penderita  kanker  serviks menentukan  kemungkinan  terjangkit  kanker serviks  sehingga  dapat  segera  mendapatkan penanganan  lebih  lanjut  dari  medis.  Aplikasi Sistem  Pakar  Diagnosa  Awal  Kanker  Serviks Berbasis  Android  telah  diujikan  ke  20  orang penderita  kanker  serviks  dan  erosi portio dan diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  85%. (Arisandi & Izzuddin, 2016).
Penelitian  dengan  judul  “Implementasi Naïve  Bayes  Classifier Dalam  Sistem  Pakar Defisiensi  Nutrisi  Pada  Balita”.  Fokus penelitian  ini  menggunakan  metode  inferensi Naïve  Bayes  Classifier dengan  menentukan beberapa  defisiensi  nutrisi  berdasarkan  tabel antropometri berupa tinggi badan, berat badan, dan umur selanjutnya memilih gejala tambahan untuk  mempersempit  hasil  klasifikasi.  Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi defisiensi nutrisi  pada  balita  sebagai  upaya  untuk membantu pemerintah dalam memenuhi kebutuhan  gizi  balita  di  Kota  Kendari.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  data  uji  4  jenis penyakit, 30 jenis gejala, dan 20 pasien dengan tingkat  akurasi  90%  (Putra,  Aksara,  & Ramadhan, 2016).
Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Pakar
Penentuan Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Metode Naïve Bayes
Classifier ”.  Penelitian  ini  menggunakan metode inferensi naïve bayes classifier , dengan fokus  penelitian  mendeteksi  jenis  penyakit jantung berdasarkan  gejala yang di input . Data uji  yang  digunakan  berupa input 16  gejala yaitu Dysnoea,  Reduced  Exercise,  Tolerance,
Orthopnea,  Nocturnal  Cough,  Wheeze,  Ankle Swelling,  Anorexia,  Lerhargy ,  Minum  banyak sesak, Tachyardia,  Hepatomegaly,  Cachexia,
Ascites, Heart Rate, Resprator Rule dan 4 hasil output yaitu DC  Dextra,  DC  Sinestra,  DC Kongesif, dan negatif  DC .  Berdasarkan  hasil uji  coba yang  dilakukan  dengan  menggunakan 100 data, didapatkan  hasil bahwa sistem  pakar penentuan  penyakit  gagal  jantung  dengan metode naïve  bayes  classifier ini  mampu menghasilkan  akurasi  rata-rata  sebesar  83% (Sulaksono & Darsono, 2015).

## 2.2 Landasan Teori

## 2.2.1 Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  salah  satu  cabang dari Artificial  Intelligence  (AI) yang  membuat penggunaan  secara  luas knowledge yang khusus  untuk  penyelesaian  masalah  tingkat manusia  yang  pakar.  Seorang  pakar  adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu, yaitu pakar yang mempunyai knowledge atau  kemampuan  khusus  yang orang  lain  tidak  mengetahui  atau  mampu dalam  bidang  yang  dimilikinya  (Arhami, 2005).
Sedangkan  dalam  pengertian  yang  lain, sistem  pakar  adalah  program  komputer  yang menirukan  penalaran  seorang  pakar  dengan keahlian  pada  suatu  wilayah  pengetahuan tertentu. Seorang pakar bukan hanya menangani permasalahan berdasarkan algoritma,  tetapi  terkadang  harus  menangani permasalahan yang sulit kita pahami dan hanya dapat  diatasi  oleh  seorang  pakar  berdasarkan pengetahuan  dan  pengalamannya.  Oleh  karena itu,  sistem  pakar  dibuat  bukan  berdasarkan algoritma  tertentu  tetapi  berdasarkan  basis pengetahuan dan aturan (Kusrini, 2006).
2.2.2 Demam
Kriteria  suhu  untuk  demam  adalah kenaikan  suhu  tubuh  1ºC  diatas  nilai  rata-rata suhu  tubuh  normal.  Sebagai  contoh  bila seorang  anak  suhu  tubuh  rerata  normal  di ketiak  adalah  36,5ºC  maka  ia  akan  disebut demam  bila  suhu  tubuh  yang  diukur  di  ketiak adalah  37,5ºC  atau  lebih.  Dalam  perhitungan ini,  skala  suhu  yang  digunakan  adalah  skala celcius . (Handy, 2016).
Demam adalah suatu kondisi disaat suhu badan  menjadi  lebih  tinggi  daripada  biasanya, atau  suhu  diatas  38ºC.  meskipun  demam merupakan  gejala  penyakit  tertentu,  pada umumnya  demam  terjadi  karena  tubuh  sedang melawan  infeksi.  Beberapa  gejala  yang ditimbulkan akibat demam antara lan: menggigil, panas dan dingin bergantian, lemas,
berkeringat,  dan  wajah  kelihatan  memerah (Sugani & Priandarini, 2010).
Demam juga menunjukan adanya gejala- gejala  penyakit  serius  seperti: influenza,  HIV , malaria ,  demam  berdarah,  demam thyfoid , gastroenteritis ,  kanker  dan  lain-lain.  Oleh karena  itu,  sangat  dianjurkan  untuk  segera  ke dokter  jika  mengalami  demam  yang  disertai gejala  seperti  lemas,  muntah,  diare,  sesak nafas,  bintik  merah,  ataupun  gejala-gejala lainnya (Sugani & Priandarini, 2010).
Salah  satu  jenis  penyakit  dengan  gejala demam  yang  sering  kita  temui  dalam kehidupan  sehari-hari  adalah  demam thyfoid , masyarakat umum biasa mengenal penyakit ini dengan  sebutan  demam  tipus.  Jenis  demam yang  terjadi  pada  penyakit  ini  dapat  menular, proses  penularan  dapat  melalui  makanan  dan minuman  yang  tercemar  kuman Salmonella Typhi .  Setelah  kuman  masuk  ke  tubuh, biasanya  akan  timbul  gejala  penyakit  dalam masa inkubasi setelah 7-21 hari (Djauzi, 2009).
2.2.3 Naive Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan pengklasifikasi probabilitas sederhana berdasarkan  pada teorema  Bayes .  Keuntungan
Naïve Bayes Classifier adalah hanya membutuhkan  sejumlah  kecil  data  pelatihan untuk  memperkirakan  parameter  (sarana  dan varians dari  variabel)  dalam  proses klasifikasi. Dalam  prosesnya, Naïve  Bayes  Classifier mengasumsikan bahwa ada atau tidaknya suatu fitur  pada  suatu  kelas  tidak  berhubungan dengan  ada  atau  tidaknya  fitur  lain  di  kelas yang sama (Setiawan & Ratnasari, 2014).
Semua  klasifikasi Bayes merupakan klasifikasi  statistik  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan suatu class .  Untuk  klasifikasi Bayes sederhana dikenal  sebagai naïveBayesianClassifier yang dapat  diasumsikan  bahwa  efek  dari  suatu  nilai atribut  sebuah  kelas  yang  diberikan  adalah bebas  dari  atribut-atribut  lain.  Asumsi  ini disebut class  conditionalindependence yang dibuat  untuk  memudahkan  dalam  perhitungan (Sulaksono & Darsono, 2015).
Metode Naive Bayes Classifier .
Merupakan model penyederhanaan dari teorema bayes yang cocok untuk pengklasifikasian  jenis  penyakit.  Berikut  ini rumus  persamaan  pada naïve  bayes  classifier (Putra, Aksara, & Ramadhan, 2016).
P(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 )            = 𝑛 𝑐 +𝑚 𝑝 n+m (1)
Keterangan: n c = jumlah record pada data yang v = v j dan a = a i m p = 1/ banyaknya jenis penyakit m = jumlah parameter gejala
n = jumlah record pada data yang v = v j tiap class untuk menyelesaikan persamaan tersebut, dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut: (1) Menentukan  nilai  n c untuk setiap  class, (2) Menghitung nilai P(a i |v j ) dan  menghitung  nilai P(v j ), (3) Menghitung P(a i |v j ) x P(v j ) untuk tiap v, dan (4) Menentukan hasil klasifikasi yaitu v yang memiliki hasil perkalian yang terbesar.

## 3 METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Alur Penelitian
Alur penelitian dalam proses pembuatan aplikasi  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  yang disertai  demam  ditunjukan  dengan  bagan  alir pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.2 Perancangan DFD
Data Flow Diagram merupakan diagram  alir  data  yang  menggambarkan bagaimana data diproses oleh sistem.
Data  Flow  Diagram berorientasi  pada alur  data  dengan  konsep  dekomposisi  yang dapat  digunakan  untuk  penggambaran  analisa maupun  rancangan  sistem  supaya  mudah dikomunikasikan  antara  profesional  sistem kepada pemakai maupun pembuat program

## 3.3 Perancangan ERD
Entity  Relationship  Diagram  (ERD) pada  sistem  pakar  diagnosa  penyakit  yang disertai gejala demam, ditunjukan pada gambar 3.
Gambar 3. Entity Relationship Diagram

## 3.4 Motor Inferensi
Motor  inferensijalannya  sistem  pakar diagnosa penyakit yang disertai demam dengan metode Naive  Bayes  Classifier ,  dapat  dilihat pada gambar4.

## Gambar 4. Motor Inferensi
3.5 Implementasi Naive Bayes Classifier
Dalam implementasi Naive bayes
classifier  dilakukan  proses  inferensi  yang
mengacu  pada  data  rekam  medis  pasien, selanjutnya untuk mempermudah proses inferensi  setiap  gejala  penyakit  yang  ada diubah dalam bentuk kode gejala.

## Tabel 1. Data Kode Gejala
No Nama Pasien Gejala 1. Samino GJ001, GJ002, GJ024 2. Supriyati GJ001, GJ002, GJ003 3. Nur Malikah GJ001, GJ003, GJ002, GJ004 4. Untung Subargo  GJ001, GJ002, GJ005, GJ006 5. Sony GJ001, GJ002, GJ008, GJ007 6. Riski Saputra GJ001, GJ003, GJ018, GJ009 7. Jemino GJ001, GJ003, GJ009, GJ025 8. Yunus GJ001, GJ003, GJ019, GJ009 9. Tarwandi GJ001, GJ003, GJ018, GJ009 10. Tugiran GJ001, GJ003, GJ009, GJ018 11. Afifa GJ001, GJ003, GJ022, GJ024 12. Galih Fema GJ001, GJ023, GJ008
No Nama Pasien Gejala 13. Nandhita Fema GJ001, GJ025, GJ022, GJ024 14. Faizin GJ001, GJ003, GJ008, GJ022 15. Himatuz GJ001, GJ023, GJ003 16. Priyono GJ001, GJ020, GJ018 17. Deva Apriyanto GJ001, GJ020, GJ018 18. Pramiliati GJ001, GJ020, GJ018, GJ003 19. Galih Said GJ001, GJ020, GJ018 20. Tumar GJ001, GJ020, GJ018 21. Ainum GJ001, GJ003, GJ010, GJ011 22. Anisa Latifah GJ001, GJ004, GJ011, GJ012 23. Aulia Azzahra GJ001, GJ003, GJ011, GJ013 24. Ratri GJ001, GJ003, GJ012, GJ024, GJ013, GJ011 25. Lukman H GJ001, GJ004, GJ011, GJ010 26. Anisa Isnaeni GJ001, GJ016, GJ010 27. Sobri K GJ001, GJ010, GJ024, GJ016, GJ017 Selanjutnya,  sebagai contoh untuk proses inferensi diambil satu data pasien secara acak sebagai sampel data uji.

## Tabel 2. Sampel Data Uji
No Nama Pasien Gejala 7. Jemino GJ001, GJ003, GJ009, GJ025 Keterangan: GJ001 = Demam GJ003 = Sakit kepala GJ009 = Lidah kotor GJ025 = Nafsu makan menurun
Berdasarkan  Tabel  2.  Sampel  Data  Uji, diketahui  bahwa  pasien  atas  nama  Jemino dengan  gejala  yang  dikeluhkan  yaitu  Demam, Sakit  kepala,  Lidah  kotor,  dan  Nafsu  makan
menurun.  Sehingga  proses  inferensi  dengan Naive  Bayes  Classifier dapat  dihitung  sebagai berikut:
1. Menentukan  nilai  n c untuk  setiap class, diketahui: n = 1 p = 1/6 = 0.16666666666667 m = 25
a. Penyakit ke-1, Typus (Thypoid) Gejala 1 (GJ001), n c = 1
Gejala 2 (GJ003), n c = 1
Gejala 3 (GJ009), n c = 1
Gejala 4 (GJ025), n c = 1
b. Penyakit ke-2, ISPA
Gejala 1 (GJ001), n c = 1 Gejala 2 (GJ003), n c = 1 Gejala 3 (GJ009), n c = 0 Gejala 4 (GJ025), n c = 0
c. Penyakit ke-3, Cacar Air Gejala 1 (GJ001), n c = 1 Gejala 2 (GJ003), n c = 1 Gejala 3 (GJ009), n c = 0 Gejala 4 (GJ025), n c = 1
d. Penyakit ke-4, Diare Gejala 1 (GJ001), n c = 1 Gejala 2 (GJ003), n c = 1 Gejala 3 (GJ009), n c = 0
Gejala 4 (GJ025), n c = 1
e. Penyakit ke-5, Gondongan (Mumps)
Gejala 1 (GJ001), n c = 1 Gejala 2 (GJ003), n c = 0 Gejala 3 (GJ009), n c = 0 Gejala 4 (GJ025), n c = 1
f. Penyakit ke-6, Radang Amandel
(Tonsilitis)
Gejala 1 (GJ001), n c = 1 Gejala 2 (GJ003), n c = 1 Gejala 3 (GJ009), n c = 0
Gejala 4 (GJ025), n c = 1
2. Menghitung  nilai  P  (a i |  v j )  dan menghitung nilai P (v j ) a. Penyakit ke-1, Typus (Thypoid)
P(1|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(2|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987
P(3|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(4|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 b. Penyakit ke-2, ISPA P(1|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(2|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(3|X) = 0 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1602 P(4|X) = 0 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1602

## c. Penyakit ke-3, Cacar Air
P(1|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(2|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(3|X) = 0 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1602 P(4|X) = 1+ 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987
d. Penyakit ke-4, Diare
P(1|X) = 1 + 25 x 0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(2|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(3|X) = 0 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1602 P(4|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987

## e. Penyakit ke-5, Gondongan (Mumps)
P(1|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(2|X) = 0 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1602 P(3|X) = 0 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1602 P(4|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 f. Penyakit ke-6, Radang Amandel (Tonsilitis) P(1|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(2|X) = 1 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1987 P(3|X) = 0 + 25 x  0.16666666666667 1+25 = 0.1602 P(4|X = 1 + 25 x 0.16666666666667 1+25 = 0.198 3. Menghitung  nilai  P  (a i |  v j )  x  P  (v j )  untuk tiap v
a. Penyakit ke-1, Typus (Thypoid)
P(X) x [ P(1|X) x P(2|X) x P(3|X) x P(4|X)]
= 0.16666666666667 x [0.1987 x 0.1987 x
0.1987 x 0.1987]
= 0.00025989452553217 b. Penyakit ke-2, ISPA
P(X) x [ P(1|X) x P(2|X) x P(3|X) x P(4|X)] = 0.16666666666667 x [0.1987 x 0.1987 x 0.1602x0.1602] = 0.00016902609620979
c. Penyakit ke-3, Cacar Air
P(X) x [ P(1|X) x P(2|X) x P(3|X) x P(4|X)]
= 0.16666666666667 x [0.1987 x 0.1987 x
0.1602 x 0.1987]
= 0.00020959235930014
d. Penyakit ke-4, Diare
P(X) x [ P(1|X) x P(2|X) x P(3|X) x P(4|X)]
= 0.16666666666667 x [0.1987 x 0.1987 x
0.1602 x 0.1987]
= 0.00020959235930014
e. Penyakit ke-5, Gondongan (Mumps) P(X) x [ P(1|X) x P(2|X) x P(3|X) x P(4|X)]
= 0.16666666666667 x [0.1987 x 0.1602 x
0.1602 x 0.1987]
= 0.00016902609620979 f. Penyakit ke-6, Radang Amandel
(Tonsilitis)
P(X) x [ P(1|X) x P(2|X) x P(3|X) x P(4|X)] = 0.16666666666667 x [0.1987 x 0.1987 x
0.1602 x 0.1987]
= 0.00020959235930014
4. Menentukan  hasil  klasifikasi  yaitu  v  yang memiliki hasil perkalian terbesar.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Nama Penyakit Nilai v Typus (Thypoid) 0.00025989452553217
Nama Penyakit Nilai v ISPA 0.00016902609620979 Cacar Air 0.00020959235930014 Diare 0.00020959235930014 Gondongan (Mumps) 0.00016902609620979 Radang Amandel (Tonsilitis) 0.00020959235930014 Berdasarkan  dari  hasil  perhitungan, diperoleh nilai v maksimum sebesar 0.00025989452553217.  Sehingga  pasien  atas nama  Jemino  terdeteksi  mengidap  penyakit Typus (Thypoid).

## 4 PEMBAHASAN

## 4.1 Validasi Hasil
Proses  validasi  hasil  bertujuan  untuk membandingkan  data  hasil  inferensi  pada Sistem dengan data pada Rekam Medis Pasien, validasi hasil ditunjukan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Validasi Hasil
No Pasien Hasil Dari Sistem Hasil RM  Validasi Penyakit 1 Samino Typus (Thypoid) ISPA Tidak 2 Supriyati ISPA ISPA Sesuai 3 Nur Malikah ISPA ISPA Sesuai 4 Untung Subargo ISPA ISPA Sesuai 5 Sony ISPA ISPA Sesuai 6 Riski Saputra Typus (Thypoid) Typus (Thypoid) Sesuai 7 Jemino Typus (Thypoid) Typus (Thypoid) Sesuai 8 Yunus Typus (Thypoid) Typus (Thypoid) Sesuai 9 Tarwandi Typus (Thypoid) Typus (Thypoid) Sesuai 10 Tugiran Typus (Thypoid) Typus (Thypoid) Sesuai 11 Afifa Cacar Air Cacar Air Sesuai 12 Galih Fema Cacar Air Cacar Air Sesuai 13 Nandhita Fema Cacar Air Cacar Air Sesuai 14 Faizin Cacar Air Cacar Air Sesuai 15 Himatuz Cacar Air Cacar Air Sesuai 16 Priyono Diare Diare Sesuai 17 Deva Apriyanto Diare Diare Sesuai 18  Pramiliati Diare Diare Sesuai 19  Galih Said Diare Diare Sesuai 20 Tumar Diare Diare Sesuai 21 Ainum Radang Amandel Radang Amandel Sesuai
No Pasien Hasil Dari Sistem Hasil RM  Validasi Penyakit (Tonsilitis)  (Tonsilitis) 22 Anisa Latifah Radang Amandel (Tonsilitis) Radang Amandel (Tonsilitis) Sesuai 23 Aulia Azzahra Radang Amandel (Tonsilitis) Radang Amandel (Tonsilitis) Sesuai 24 Ratri Radang Amandel (Tonsilitis) Radang Amandel (Tonsilitis) Sesuai 25  Lukman H Radang Amandel (Tonsilitis) Radang Amandel (Tonsilitis) Sesuai 26 Anisa Isnaeni Gondongan (Mumps) Gondongan (Mumps) Sesuai 27 Sobri K Gondongan (Mumps) Gondongan (Mumps) Sesuai
Berdasarkan tabel 4. Validasi Hasil, dari 27  sampel  data  terdapat  1  pasien  atas  nama Samino  yang  mengalami  ketidakcocokan  hasil antara  sistem  dan  rekam  medis.  Pada  sistem, pasien  atas  nama  Samino  terdeteksi  penyakit Typus sedangkan  pada  rekam  medis  dia merupakan penderita ISPA. Perbedaan hasil ini dapat  terjadi  karena  minimnya  gejala  yang dikeluhkan oleh pasien.

## 5 KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, kesimpulan  yang  dapat  diperoleh  adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan  27  data  pemeriksaan  pasien yang diambil,dan diuji dengan sistem serta telah  divalidasi  oleh  pakar  (dokter) diperoleh tingkat kesesuaian sebesar 96,3%.
2. Sistem  yang  dirancang  dengan  metode Naive  Bayes  Classifier dapat  digunakan untuk  membantu  dalam  mendeteksi  jenis penyakit yang disertai gejala demam.

## 6 UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan selesainya  penelitian ini  penulis mengucapkan  banyak  terimakasih  kepada semua  pihak  yang  telah  membantu  dan memberikan dukungan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arhami, M. (2005). Konsep Dasar Sistem Pakar. Yogyakarta: Andi.
Arisandi, Q. T., & Izzuddin, A. (2016). Sistem Pakar Diagnosa Awal Kanker Serviks Menggunakan Metode Naive Bayes
Berbasis Android. Jurnal Ilmiah Ilmu-
Ilmu Teknik .
Dewi, I. C., Soebroto, A. A., & Furqon, M. T. (2015). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Sapi Potong Dengan Metode Naive Bayes. Journal of Environmental Engineering & Sustainable Technology , Vol. 2, Nomor 2. Djauzi, S. (2009). Raih Kembali Kesehatan. Jakarta: Buku Kompas. Handy, F. (2016). A-Z Penyakit Langganan Anak. Jakarta: Pustaka Bunda. Kusrini. (2006). Sistem Pakar, Teori Dan Aplikasi. Yogyakarta: Andi.
Putra, H. M., Aksara, L. F., & Ramadhan, R. (2016). Implementasi Naive Bayes
Classifier Dalam Sistem Pakar
Defisiensi Nutrisi Pada Balita. SemanTIK, Vol. 2, Nomor 1 . Setiawan, W., & Ratnasari, S. (2014). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Mata Menggunakan Naive Bayes Classifier. Seminar Nasional Sains dan Teknologi . Sugani, S., & Priandarini, L. (2010). Cara
Cerdas Untuk Sehat. Jakarta:
TransMedia.
Sulaksono, J., & Darsono. (2015). Sistem
Pakar Penentuan Penyakit Gagal Jantung Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia . Yuliarti, N. (2009). A To Z Foot Supplement. Yogyakarta: Andi Offset.