## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Data Mining Memprediksi Kebutuhan Vaksin Imunisasi  dengan Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi kasus UPT Puskesmas Teladan)
Loria Siburian 1*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1* loriansiburian3@gmail.com
Abstrak− Vaksin adalah tindakan medis yang tujuannya mencegah penyakit bukan mengobati karena vaksin sangat penting diberikan pada setiap orang sebelum terinfeksi penyakit tertentu. Vaksin berfungsi untuk melindungi tubuh dari serangan organisme asing seperti virus  atau  bakteri,  sehingga  vaksin  diberi  pada  anak  semasa  bayi.  Salah  satu  vaksin  yang  diberi  adalah  vaksin  BCG  atau  Bacillus Calmette-Guerin yang berusian 0 – 2 tahun, vaksin yang diberikan untuk melindungi diri terhadap tuberkulosis(TB), yaitu penyakit infeksi yang terutama menyerang paru-paru. Data mining sering juga disebut knowledge discovery in database (KDD), adalah kegiatan yang  meliputi pengumpulan, pemakaian data  historis  untuk  menemukan keteraturan, pola atau hubungan  dalam set data berukuran besar.  Keluaran  dari data  mining bisa dipakai untuk  memperbaiki pengambilan  keputusan di  masa depan.  Naive Bayes  merupakan sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan.    Naive  bayes  didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Dengan kata lain diberikan nilai output probabilitas mengamati secara b ersama adalah produk  dari probabilitas individu, Tools  yang  digunakan untuk  menguji adalah software Tanagra 1.4 Dengan penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  pihak  UPT  Puskesmas  Teladan  khususnya  dalam  memprediksi  kebutuhan  Vaksin  imunisasi  yang dibutuhkan dengan menggukan metode Naive Bayes  agar lebih efektif lagi dan meningkatkan kualitas puskesmas.
Kata Kunci: Vaksin, Data Mining, Naive Bayes, Tanagra 1.4
Abstract− Vaccines are medical measures whose aim is to prevent disease, not cure, because vaccines are very important to be given to everyone before they are infected with certain diseases. Vaccines serve to protect the body from attack by foreign organisms such as viruses or bacteria, so the vaccine is given to children during infancy. One of the vaccines given is the BCG or Bacillus Calmette- Guerin vaccine which has a age of 0-2 years, the vaccine given to protect against tuberculosis (TB), an infectious disease that primarily attacks the lungs. Data mining, often called knowledge discovery in database (KDD), is an activity that includes collecting and using historical data to find regularities, patterns or relationships in large data sets. The output of data mining can be used to improve future decision making. Naive Bayes is a simple probabilistic classification that calculates a set of probabilities by summing the fr equencies and value combinations from a given dataset. Naive Bayes is based on the simplifying assumption that attribute values are conditionally independent of each other when given an output value. In other words, given the output value of the probability of observing together, it is a product of individual probability. The tools used to test are the Tanagra 1.4 software. With this research, it is hoped that it can help the UPT Puskesmas Teladan, especially in predicting the need for the immunization vaccines needed by using the Naive Bayes method to make it even more effective and improve the quality of the health center.
Keywords : Vaccines, Data Mining, Naive Bayes, Tanagra 1.4

## 1. PENDAHULUAN
Dengan semakin berkembangnya teknologi informasi, kebutuhan akan informasi yang akurat sangat dibutuhkan dalam kehidupan  sehari-hari,  sehinga  informasi  menjadi  sesuatu  yang  penting  dalam  perkembangan  masyarakat  saat  ini  dan waktu  mendatang.  Namun  kebutuhan  informasi  yang  tingi  kadang  tidak  di  imbangi  dengan  penyajian  informasi  yang memandai, sering kali informasi tersebut masih harus dikaji kembali dari data yang jumlahnya sangat besar. Kempuan teknologi  informasi  untuk  mengumpulkan  dan  menyimpan  berbagai  tipe  data  jauh  meningalkan  kemampuan  untuk menganalisis, meringkas, dan mengekstrak pengetahuan dari data. Metode tradisional untuk menganalisis data yang ada, tidak dapat menangani data dalam jumlah besar.
UPT Puskesmas Teladan belum dapat  memprediksi kebutuhan persediaan vaksin imunisasi berdasarkan data obat vaksin imunisasi yang di perlukan, ini disebabkan sistem persedian obat masih bersifat manual, yang mana pengecekan data kebutuhan vaksin imunisasi satu persatu dan kemudian direkap kedalam buku lalu dipindahkan  kedalam  Laporan Permohonan Obat (LPO) dan diajukan ke Gudang Farmasi Puskesmas Teladan. Dengan mengecek data persediaan vaksin imunisasi  satu  persatu,  hal  ini  dapat  menyebabkan  kekeliruan,  dikarenakan    pada  ruang    apotik  puskesmas    terdapat banyak  jenis obat, sedangkan  pada  setiap   jenis  obat terdapat  berbagai   macam obat. Kekeliruan penghitungan obat vaksin  imunisasi  akan  berdampak  pada  keberlebihan  obat,  sedangkan  obat  vaksin  imunisasi  yang  berlebih  akan menumpuk dan lama kelamaan akan  kadaluarsa dan tidak dapat lagi digunakan.
Vaksin adalah tindakan medis yang tujuannya mencegah penyakit bukan mengobati karena vaksin sangat penting diberikan pada setiap orang sebelum terinfeksi penyakit tertentu. Vaksin berfungsi untuk melindungi tubuh dari serangan organisme asing seperti virus atau bakteri, sehingga vaksin diberi pada anak semasa bayi. Salah satu vaksin yang diberi adalah vaksin BCG atau Bacillus Calmette-Guerin yang berusian 0 – 2 bulan, vaksin yang diberikan untuk melindungi diri terhadap tuberkulosis (TB), yaitu penyakit infeksi yang terutama menyerang paru-paru.
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar[1].UPT Puskesmas Teladan sebagai fasilitas kesehatan yang dilengkapi dengan fasilitas rawat inap sangat membutuhkan data mining untuk mengolah data yang dimiliki menjadi informasi yang berguna.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Naive  Bayes  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan.  Naive bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Dengan kata lain diberikan nilai output probabilitas mengamati secara bersama adalah produk  dari probabilitas individu. Naive Bayes merupakan metode klasifikasi dengan rumus yang sederhana dan mudah untuk di aplikasikan serta metode Naive Bayes memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi dibandingkan dengan metode lainnya.
Pada penelitian sebelumnya  yang dilakukan oleh Effrida Manalu, Fricles Ariwisanto Sianturi, Mamed Rofendy Manalu  tahun  2015  dengan  judulPenerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang Berdasarkan  Data    Persediaan  dan  Jumlah  Pemesanan  Pada    Cv.  Papadan  Mama  Pastries  adalah  salah  satu  metode pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi dan kombinasi  nilai dari dataset  yang diberikan dan  membantu dalam  menentukan persediaan  stok roti sesuai dengan kebutuhan dan keinginan serta menghasilkan alternatif pilihan stok roti[2].
Proses  pengambilan  keputusan  membutuhkan  informasi  yang  akurat,  informasi  tersebut  didapat  dengan memproses  data  yang  tersedia  saat  ini.  Proses  analisa  yang  berkaitan  dengan  kebutuhan  vaksin  imunisasi  dengan menggunakan metode naive bayes. Maka dalam penelitian ini penulis meminta data vaksin imunisasi agar penulis bisa menganalisis kebutuhan vaksin imunisasi dan kemudian diproses dengan menggunakan metode naive bayes untuk bisa memprediksi kebutuhan vaksin imunisasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data Mining disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD )didefenisikan sebagai ekstraksi informasi potensial, implisit dan tidak dikenal dari sekumpulan data.Proses Knowlegde Discovery in Database melibatkan hasil proses data mining  (proses  pengekstrak  kecenderungan  suatu  pola  data),kemudian  mengubah  hasilnya  secara  akurat menjadiinformasi yang mudah dipahami[4].
Ada beberapa macam pendekatan yangberbeda yang diklasifikasikan sebagai teknikpencarian informasi/pengetahuan dalam KDD. Ada pendekatan kuantitatif, seperti pendekatan probabilistik seperti logika induktif, pencarian  pola,dan  analisis  pohon  keputusan.  Pendekatan  yang  lainmeliputi  deviasi,  analisis  kecenderungan, algoritmagenetik, jaringan saraf tiruan, dan pendekatan campuran dua atau lebih dari beberapa pendekatan yang ada.

## 2.2 Vaksin
Vaksin adalah suatu zat yang merupakan merupakan suatu bentuk produk biologi yang diketahui berasal dari virus, bakteri atau dari kombinasi antara keduanya yang dilemahkan. Vaksin diberikan kepada individu yang sehat guna merangsang munculnya  antibody  atau  kekebalan  tubuh  guna  mencegah  dari  infeksi  penyakit  tertentu.  Yang  perlu  digarisbawahi, imunisasi memberikan perlindungan kekebalan terhadap penyakit secara spesifik tergantung jenis vaksin yang diberikan.

## 2.3 Metode Naive Bayes
Naive  Bayes  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.  Teorema  tersebut  dikombinasikan  dengan  Naive  dimana  diasumsikan  kondisi  antar  atribut  saling  bebas. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya[7].
Persamaan dari teorema Bayes adalah :
P(H|X)  = P(X|H.P(H)
P(X) ..........................................................................................(1)
Keterangan :
𝑋
: Data dengan class yang belum diketahui
𝐻 : Hipotesis data 𝑋 merupakan suatu class spesifik ( 𝐻 | 𝑋 ) : Probabilitas hipotesis 𝐻 berdasar kondisi 𝑋 (posteriori probability) ( 𝐻 ) : Probabilitas hipotesis 𝐻 (prior probability) ( 𝑋 | 𝐻 ) : Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻 ( 𝑋 ) : Probabilitas 𝑋
Untuk menjelaskan teorema Naive Bayes, perlu diketahui bahwa proses klasifikasi memerlukan sejumlah petunjuk untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok  bagi  sampel  yang  dianalisis  tersebut.[7]  Karena  itu,  teorema  bayes  di  atas disesuaikan sebagai berikut :
P(C|Fi...Fn) = P(C)P(Fi…Fn|C) P(Fi,….Fn) ...........................................................................(2)
Dimana Variabel C merepresentasikan kelas, sementara variabel F1 ... Fnmerepresentasikan karakteristik petunjuk yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Maka  rumus  tersebut  menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel karakteristik tertentu dalam kelas C (Posterior) adalah peluang munculnya kelas C (sebelum masuknya sampel tersebut,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
seringkali disebut prior), dikali dengan peluang kemunculan karakteristik  – karakteristik sampel pada kelas C (disebut juga  likelihood),  dibagi  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik  –  karakteristik  sampel  secara  global  (  disebut  juga evidence).[7] Karena itu, rumus diatas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut :
Posterior = Prior x likelihood 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 ................................................................................(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Dalam hal ini persediaan vaksin imunisasi di UPT Puskesmas Teladan terdapat banyak jenis obat, sedangkan  pada  setiap jenis obat terdapat  berbagai   macam obat vaksin  imunisasi  berdasarkan data obat vaksin  imunisasi  yang di perlukan, sedangkan pada setiap  jenis obat terdapat berbagai  macam obat. Kekeliruan penghitungan  obat vaksin  imunisasi  akan berdampak pada keberlebihan obat, sedangkan obat vaksin imunisasi yang berlebih akan menumpuk dan lama kelamaan akan  kadaluarsa.  Oleh  sebab  itu  perlu  dilakukan  pengambilan  keputusan  dalam  memprediksi  persediaan  obat  vaksin imunisasi  dengan  melakukan  teknik  data  mining.  Data  obat  yang  akan  diprediksi  dalam  kebutuhan  vaksin  imunisasi adalah berupa data dokumen imunisasi berformat (*.xlsx).
Solusi dalam memprediksi persediaan kebutuhan vaksin imunisasi ini adalah menggunakan aplikasi Tanagra yang nantinya digunakan untuk menghitung prediksi kebutuhan vaksin yang digunakan. Dan metode  naïve bayes digunakan untuk  menghitung  peluang.  Penyimpanan  data  menggunakan  database  exel,  dan  implementasi  sistem  menggunakan aplikasi Tanagra.
Alasan  karena  teknik  data  mining  memanfaatkan  data  dalam  jumlah  yang  besar  untuk  memperoleh  informasi berharga  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk  pengambilan  keputusan  penting.  Penerapan metode Naive Bayes dapat mengklasifikasikan probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan dan mudah untuk di aplikasikan serta metode Naive  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi  dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Adapun  data  yang digunakan pemberian vaksin pada bayi usia 0 – 2 tahun adalah bulan Januari sampai Desember tahun 2018. Dalam hal ini data persedian vaksin imunisasi dimulai pada bulan April 2018 yang digunakan.

## 3.1.1 Penerapan Metode Naive Bayes
Proses yang dilakukan adalah dalam memprediksi kebutuhan vaksin imunisasi didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Dengan kata lain, diberikan nilai output, probabilitas mengamati secara bersama adalah produk dari probabilitas individu. Keuntungan penggunaan Naive Bayes adalah  bahwa  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  (Training  Data)  yang  kecil  untuk  menentukan estimasi paremeter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Naive Bayes sering bekerja jauh lebih baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks dari pada yang diharapkan. Adapun proses alur dari metode Naive Bayes dimulai dengan  membaca data training  yang terdiri dari persamaan  hitung untuk setiap kelas, persamaan  untuk setiap kriteria dan setiap kelas dan selanjutnya persamaan mencari yang paling besar.
Prediksi  persediaan  vaksin  imunisasi  UPT  Puskesmas  Teladan  yang  akan  dilakukan  pengerjaan  secara  manual dengan mengambil 2 jenis vaksin yang berbeda sebagai sample. Berikut ini data kebutuhan vaksin imunisasi vaksin HB1 dan vaksin HB2 selama 1 tahun yang dimulai pada bulan April sampai dengan bulan desember pada tahun 2018 yaitu :
Tabel 1. Data persedian vaksin imunisasi Tahun 2018
Nama Vaksin Priode Persediaan Vaksin HB1 April 2018 1260 Vaksin HB1 Mei 2018 1220 Vaksin HB2 Juni 2018 1200 Vaksin HB1 Juli 208 1220 Vaksin HB2 Agustus 2018 1240 Vaksin HB2 September 2018  1230 Vaksin HB2 Oktober 2018 1320 Vaksin HB1 November 2018  1280 Vaksin HB2 Desember 2018 1230
Menghitung jumlah class/label : P = Hasil = Habis Y = Hasil = Sisa
Bulan April 2018 : X = (Bulan = April, Persediaan = 1260)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
P(H|X)  = P(X|H.P(H) P(X) Penyelesaian : Hitung P(H|X) P (H|X) = (P) (Hasil = “Habis” ) 8 12 = 0,66
P(H|X)  = (Y) (Sisa = “Sisa”) 7 12 = 0.58 Hitung P(X\Fi.Fn) P(C|Fi.Bulan.Fn) = P(C)P(Fi.April.Fn|C) P(Fi,Persediaan.Fn) P(C|Fi.Bulan.Fn) = P (C) (Fi.Bulan = April
Fn |C .Hasil= “Habis”) (P|X) = 1 8 = 0.125
P(C|Fi.Bulan.Fn) = (Bulan = April Hasil = “Sisa”) 4 7 = 0,571
P(C|Fi.Bulan.Fn) = P (Persediaan vaksin = 1260 Hasil = “Habis”) 5 8 = 0.625
P (C|Fi.Bulan.Fn) = Y (Persediaan vaksin = 1260 Hasil = “Sisa”) 2 7 = 0,285
P(Pi|Fj) = P(Fi∩Fj) P(Fj) = P(Fj)P(Fj) P(Fi) =P(Fi)
P (Pi|Fj) = Fi ∩ Bulan.Fj) = (Kebutuhan = 960 P.Hasil= “Habis”) 𝑃(𝐹𝑗)8 𝑃(𝐹𝑖).8 = 1
P (C|Fi.Bulan.Fn) = (Kebutuhan = 960  Y.Hasil = “Sisa”) 𝑃(𝐹𝑗)6 𝑃(𝐹𝑖).7 = 0,857
Maka : P(C| 𝐹 1 ,Hasil, 𝐹 𝑛 = P(C) P ( 𝐹 1 . 𝐹 𝑛 |C) P(X.Hasil =”Habis”)  = 𝐹 1 . 𝐹 𝑛 |C (0.125 x 0.625 x 1) = 0.078 P(Y.Hasil = “Sisa”) = 0,571 x 0,285 x 0,857 = 0,069
Maka : P (C|F1,Prediksi,Fn) = P(C)P(F1|C)P(F2|C)
=P(C) ∏ 𝑃(𝐹𝑖 𝑛 𝑖=1 P(F1|C) = P (X Hasil  =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = ∏ x 𝑛 𝑖=1 0.078 x 0,66 = 0.051 P(F2|C) = P(Y Hasil   =”Sisa”) Y (Hasil = ”Sisa” ) ∏ x 𝑛 𝑖=1 = 0,069 x 0,58  = 0,040
Karena nilai hasil = “Habis” lebih tinggi dibandingkan “Sisa”, maka kesimpulannya vaksin HB1 pada persediaan dibulan April tersebut merupakan vaksin yang “Habis” digunakan.
Bulan Mei 2018 : X = (Bulan = Mei, persediaan=1220) Penyelesaian : Hitung P(Ci) P = (Hasil = “Habis” ) 6/12 = 0,5 P = (Sisa = “Sisa”) 9/12 = 0.75 Hitung P(X\Ci) P(Bulan = Mei Hasil= “Habis”) 3/6 = 0.5 P(Bulan = Mei Hasil = “Sisa”) 5/9 = 0,555 P(Persediaan vaksin = 1220 Hasil = “Habis”) 2/6  = 0.333 P(Persediaan vaksin = 1220 Hasil = “Sisa”) 6/9 = 0.666 P(Kebutuhan = 150  Hasil = “Habis”) 1/6 = 0,166 P(Kebutuhan = 150  Hasil = “Sisa”) 9/9 = 1 Maka : P(X Hasil =”Habis”) = 0.5 x 0.333 x 0,166 = 0.027 P(X Hasil = “Sisa”) = 0.555 x 0.666 x 1 = 0.369 Maka : P(X Hasil =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = 0.027 x 0,5 = 0.0135 P(X Hasil =”Sisa”) P(Hasil = ”Sisa” ) = 0.369 x 0.75 = 0.276
Karena nilai hasil = “Sisa” lebih tinggi dibandingkan “Habis”, maka kesimpulannya vaksin HB1 pada bulan Mei tersebut merupakan vaksin yang “Sisa” untuk digunakan.
Bulan Juni 2018 : X = (Bulan = Juni, persediaan= 1200)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Penyelesaian : Hitung P(Ci) P = (Hasil = “Habis” ) 20/12 = 1.666 P = (Sisa = “Sisa”) 8/12 = 0.666 Hitung P(X\Ci) P(Bulan = Juni Hasil= “Habis”) 1/20 = 0.05 P(Bulan = Juni Hasil = “Sisa”) 6/8 = 0.75 P(Persediaan vaksin = 1200 Hasil = “Habis”) 6/20 = 0.30 P(Persediaan vaksin = 1200 Hasil = “Sisa”) 8/12  = 0.666 P(Kebutuhan = 600  Hasil = “Habis”) 20/6 = 3.333 P(Kebutuhan = 600  Hasil = “Sisa”) 8/6 = 1.333 Maka : P(X Hasil =”Habis”) = 0.05 x 0.30 x 3.333 = 0.049 P(X Hasil = “Sisa”) = 0.75 x 0.666 x 1.333  = 0.665 Maka : P(X Hasil =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = 0.049 x 1.666 = 0.081 P(X Hasil =”Sisa”) P(Hasil = ”Sisa” ) = 0.665 x 0.666 = 0.442
Karena  nilai  hasil  =  “Sisa”  lebih  tinggi  dibandingkan  “Habis”,  maka  kesimpulannya  vaksin  HB2  dibulan  Juni tersebut merupakan vaksin yang “Sisa” untuk digunakan.
Bulan Juli 2018 : X = (Bulan = Juli, persediaan=1220) Penyelesaian : Hitung P(Ci) P = (Hasil = “Habis” ) 7/12 = 0.583 P = (Sisa = “Sisa”) 5/12 = 0.416 Hitung P(X\Ci) P(Bulan = Juli Hasil= “Habis”) 1/7 = 0.142 P(Bulan = Juli Hasil = “Sisa”) 5/5 = 1 P(Persediaan vaksin = 1220 Hasil = “Habis”) 7/22 = 0.318 P(Persediaan vaksin = 1220 Hasil = “Sisa”) 6/22 = 0.272 P(Kebutuhan = 700  Hasil = “Habis”) 22/7 = 3.142 P(Kebutuhan = 700  Hasil = “Sisa”) 5/22 = 0.227 Maka : P(X Hasil =”Habis”) = 0.142 x 0.318 x 3.142 = 0.141 P(X Hasil = “Sisa”) = 1 x 0.272 x 0.227 = 0.061 Maka : P(X Hasil =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = 0.141 x 0.583 = 0.082 P(X Hasil =”Sisa”) P(Hasil = ”Sisa” ) = 0.061 x 0.416 = 0.025
Karena  nilai  hasil  =  “Habis”  lebih  tinggi  dibandingkan  “Sisa”,  maka  kesimpulannya  vaksin  HB1  dibulan  Juli tersebut merupakan vaksin yang “Habis” untuk digunakan.

## Bulan Agustus 2018 :
X = (Bulan = Agustus, persediaan = 1240) Penyelesaian : Hitung P(Ci) P = (Hasil = “Habis” ) 8/12 = 0.666 P = (Sisa = “Sisa”) 7/12 = 0.583 Hitung P(X\Ci) P(Bulan = Agustus Hasil= “Habis”) 1/8 = 0.125 P(Bulan = Agustus Hasil = “Sisa”) 7/8= 0.875 P(Persediaan vaksin = 1240 Hasil = “Habis”) 8/24 = 0.333 P(Persediaan vaksin = 1240 Hasil = “Sisa”) 7/24 = 0.291 P(Kebutuhan = 810  Hasil = “Habis”) 24/8 = 3 P(Kebutuhan = 810  Hasil = “Sisa”) 8/24 = 0.333 Maka : P(X Hasil =”Habis”) = 0.125 x 0.333 x 3 = 0.124 P(X Hasil = “Sisa”) = 0.875 x 0.291 x 0.333 = 0.084

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Maka : P(X Hasil =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = 0.124 x 0.666 = 0.082 P(X Hasil =”Sisa”) P(Hasil = ”Sisa” ) = 0.084 x 0.583 = 0.048
Karena nilai hasil = “Habis” lebih tinggi dibandingkan “Sisa”, maka kesimpulannya vaksin HB2 dibulan Agustus tersebut merupakan vaksin yang “Habis” untuk digunakan.
Bulan September 2018 : X = (Bulan = September, persediaan = 1230) Penyelesaian : Hitung P(Ci) P = (Hasil = “Habis” ) 9/12 = 0.750 P = (Sisa = “Sisa”) 8/12 = 0.666 Hitung P(X\Ci) P(Bulan = Agustus Hasil= “Habis”) 1/9 = 0.111 P(Bulan = Agustus Hasil = “Sisa”) 8/9= 0.888 P(Persediaan vaksin = 1230 Hasil = “Habis”) 9/23 = 0.391 P(Persediaan vaksin = 1230 Hasil = “Sisa”) 8/23 = 0.347 P(Kebutuhan = 920  Hasil = “Habis”) 23/9 = 2.555 P(Kebutuhan = 920  Hasil = “Sisa”) 8/23 = 0.347 Maka : P(X Hasil =”Habis”) = 0.111 x 0.391 x 2.555 = 0.110 P(X Hasil = “Sisa”) = 0.888 x 0.347 x 0.347 = 0.106 Maka : P(X Hasil =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = 0.110 x 0.750 = 0.082 P(X Hasil =”Sisa”) P(Hasil = ”Sisa” ) = 0.106 x 0.666 = 00.070
Karena  nilai  hasil  =  “Habis”  lebih  tinggi  dibandingkan  “Sisa”,  maka  kesimpulannya  vaksin  HB2  dibulan September tersebut merupakan vaksin yang “Habis” untuk digunakan.

## Bulan Oktober 2018 :
X = (Bulan = Oktober, persediaan = 1320) Penyelesaian : Hitung P(Ci) P = (Hasil = “Habis” ) 10/12 = 0.833 P = (Sisa = “Sisa”) 9/12 = 0.750 Hitung P(X\Ci) P(Bulan = Oktober Hasil= “Habis”) 1/10 = 0.1 P(Bulan = Oktober Hasil = “Sisa”) 9/10= 0.9 P(Persediaan vaksin = 1320 Hasil = “Habis”) 10/32 = 0.312 P(Persediaan vaksin = 1320 Hasil = “Sisa”) 9/32 = 0.281 P(Kebutuhan = 100  Hasil = “Habis”) 32/10 = 3.2 P(Kebutuhan = 100  Hasil = “Sisa”) 9/32 = 0.281 Maka : P(X Hasil =”Habis”) = 0.1 x 0.312 x 3.2 = 0.099 P(X Hasil = “Sisa”) = 0.9 x 0.281 x 0.281 = 0.071 Maka : P(X Hasil =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = 0.099 x 0.833 = 0.082 P(X Hasil =”Sisa”) P(Hasil = ”Sisa” ) = 0.071 x 0.750 = 0.053
Karena nilai hasil = “Habis” lebih tinggi dibandingkan “Sisa”, maka kesimpulannya vaksin HB2 dibulan Oktober tersebut merupakan vaksin yang “Habis” untuk digunakan.

## Bulan November 2018 :
X = (Bulan = Nopember, persediaan = 1280) Penyelesaian : Hitung P(Ci) P = (Hasil = “Habis” ) 11/12 = 0.916 P = (Sisa = “Sisa”) 10/12 = 0.833

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Hitung P(X\Ci) P(Bulan = Nopember Hasil= “Habis”) 1/11 = 0.090 P(Bulan = Nopember Hasil = “Sisa”) 10/11= 0.909 P(Persediaan vaksin = 1280 Hasil = “Habis”) 11/28 = 0.392 P(Persediaan vaksin = 1280 Hasil = “Sisa”) 10/28 = 0.357 P(Kebutuhan = 110  Hasil = “Habis”) 28/11 = 2.545 P(Kebutuhan = 110  Hasil = “Sisa”) 10/28 = 0.357 Maka : P(X Hasil =”Habis”) = 0.090 x 0.392 x 2.545 = 0.089 P(X Hasil = “Sisa”) = 0.909 x 0.357 x 0.357 = 0.115 Maka : P(X Hasil =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = 0.089 x 0.916 = 0.081 P(X Hasil =”Sisa”) P(Hasil = ”Sisa” ) = 0.115 x 0.833 = 0.095
Karena  nilai  hasil  =  “Sisa”  lebih  tinggi  dibandingkan  “Habis”,  maka  kesimpulannya  vaksin  HB1  dibulan November tersebut merupakan vaksin yang “Sisa” untuk digunakan.

## Bulan Desember 2018 :
X = (Bulan = Desember, persediaan = 1230) Penyelesaian : Hitung P(Ci) P = (Hasil = “Habis” ) 12/12 = 1 P = (Sisa = “Sisa”) 11/12 = 0.916 Hitung P(X\Ci) P(Bulan = Desember Hasil= “Habis”) 1/12 = 0.083 P(Bulan = Desember Hasil = “Sisa”) 11/12= 0.916 P(Persediaan vaksin = 1230 Hasil = “Habis”) 12/23 = 0.512 P(Persediaan vaksin = 1230 Hasil = “Sisa”) 11/23 = 0.478 P(Kebutuhan = 120  Hasil = “Habis”) 23/12 = 1.916 P(Kebutuhan = 120  Hasil = “Sisa”) 11/23 = 0.478 Maka : P(X Hasil =”Habis”) = 0.083 x 0.512 x 1.916 = 0.081 P(X Hasil = “Sisa”) = 0.916 x 0.478 x 0.478 = 0.209 Maka : P(X Hasil =”Habis”) P (Hasil = ”Habis” ) = 0.081 x 1 = 0.081 P(X Hasil =”Sisa”) P(Hasil = ”Sisa” ) = 0.209 x 0.916 = 0.191
Karena nilai hasil = “Sisa” lebih tinggi dibandingkan “Habis”, maka kesimpulannya vaksin HB2 dibulan Desember tersebut merupakan vaksin yang “Sisa” untuk digunakan.

## 3.2. Implementasi
Implementasi sistem program ini mencakup spesifikasi kebutuhan perangkat keras (hardware) dan spesifikasi perangkat lunak  (software).  Proses  implementasi  dan  analisa  data  dilakukan  dengan  menggunakan  program  aplikasi  Tanagra, dengan melakukan pengujian pada seluruh data yang telah didapatkan pada bulan april sampai dengan bulan desember tahun 2018 sample data dimana sumber data yang pada awal nya disimpan dalam database yang menggunakan microsoft access dirubah kebentuk format dokumen program aplikasi excel.
Spesifikasi di atas merupakan spesifikasi minimum untuk menjalankan program, tetapi jika spesifikasi lebih tinggi akan lebih bagus.
1. Perangkat Keras (hardware)
Perangkat  keras  adalah  peralatan  dari  system  komputer  yang  secara  fisik  terlihat  dan  dapat  dijamah  atau disentuh.Perangkat keras yang diperlukan komputer dengan spesifikasi sebagai berikut :
1. Minimal Central Proccesing Core Duo 1,5 Ghz
2. Minimal Memory 2 Gb atau lebih
3. Minimal Hardisk 20 GB
4. Keyboard, mouse
5. Monitor VGA atau SVGA
2. Perangkat Lunak (software)
Perangkat  lunak  adalah  merupakan  sebuah  sistem  yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  atau  aplikasi tertentu.Software dapat dikategorikan yaitu :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
1. Sistem  Operasi  yaitu  untuk  mengendalikan  seluruh  kegiatan  yang  ada  pada  komputer  menggunakan  sistem operasi minimal Windows 7.
2. Software  bahasa  yaitu  program  yang  digunakan  untuk  menterjemahkan  intruksi  yang  ditulis  dalam  bahasa pemrograman kedalam bahasa mesin supaya dapat dimengerti komputer, menggunakan Tanagra 1.4.
Setelah persiapan data sesuai  maka aplikasi Tanagra diaktifkan dan pilih define status, silahkan  input data dan target yang akan diproses, tampilan sesuai dengan gambar berikut ini :

## Gambar 1. Tampilan status input atribut
Pada saat pemilihan atribut dan target selesai kemudian maka secara otomatis fitur yang disediakan oleh tanagra sudah aktif yaitu metode C4.5, K-Mean, Naive Bayes dan yang lainnya. Untuk tahapan ini karena yang akan diselesaikan adalah Naive bayes maka pilihan akfit adalah Naive bayes. Setelah dengan memilih naive bayes seperti gambar berikut ini.
Gambar 2. Tampilan Metode Naive Bayes
Gambar 3. Tampilan Hasil Nilai Atribut
Gambar 4. Tampilan Hasil Analisa Naive Bayes

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil studi literatur, analisis, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem ini, maka kesimpulan yang didapat adalah Pada sistem pengolahan data di puskesmas teladan dapat digunakan untuk mengetahui prediksi persediaan vaksin imunisasi yang dibutuhkan. Sehingga pihak puskesmas bisa mengetahui jumlah yang akan di pasok. Sistem manual yang  digunakan  di  puskesmas  diganti  dengan  aplikasi  tanagra  agar  memudahkan  pekerjaan  lebih  cepat  dan  tepat. Berdasarkan pengujian sistem dengan metode naive bayes untuk menghitung peluang dengan perhitungan manual hasil yang diperoleh sesuai.

## REFERENCES
[1] S. Lorena, B. Ginting, and R. P. Trinanda, “TEKNIK DATA MINING MENGGUNAKAN METODE BAYES CLASSIFIER UNTUK OPTIMALISASI PENCARIAN Oleh :,” vol. d, 2016.
[2] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.  Manalu,  “PENERAPAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI JUMLAH  PRODUKSI  BARANG  BERDASARKAN  DATA  PERSEDIAAN  DAN  JUMLAH  PEMESANAN  PADA  CV  . PAPADAN MAMA PASTRIES,” vol. 1, no. 2, 2017.
[3] D. G. King, W. E. V Young, A. J. Clarke, A. J. Cain, and G. W. Dimbleby, “The Lanhill Long Barrow, Wiltshire, England: An Essay in Reconstruction,” Proc. Prehist. Soc., vol. 32, pp. 73–85, 1966.
[4] N.  Izza  and  T.  Lestari,  Dewi,  “FAKTOR  ORANG  TUA  DAN  STATUS  IMUNISASI  DPT  Factor  of  Parents  and  DPT Immunization Status in Ketapang and Sokobanah Sub District , Sampang District,” Bul. Penelit. Sist. Kesehat., vol. 20, no. 17, pp. 43–51, 2017.
[5] Faradiba Hikamarida, “Keeratan Penyimpanan dan Pencatatan dengan Kualitas Rantai Dingin Vaksin DPT di Puskesmas,” J. Berk. Epidemiol., vol. 2, no. 3, pp. 390–391, 2014.
[6] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes,” J. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.
[7] Jogiyanto.HM, Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: ANDI, 2007.
[8] Adi Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak menggunakan UML dan Java. Yogyakarta: ANDI, 2010.
[9] Adi Nugroho, No Title. Yogyakarta: ANDI, 2010.
[10] M. Badrul, “Algoritma asosiasi dengan algoritma apriori untuk analisa data penjualan,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2016.
[11] N. S. Pinem and D. P. Utomo, “Implementasi Fuzzy Logic Dengan Infrensi Tsukamoto Untuk Prediksi Jumlah Kemasan Produksi (Studi Kasus: PT. Sinar Sosro Medan),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 9, no. 1, pp. 56–60, 2020.
[12] D. P. Utomo and Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[13] D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[14] B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[15] D. P. Utomo and B. Purba, “Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 846–853, 2019.
[16] R. Amelia and  D. P. Utomo, “ANALISA POLA PEMESANAN PRODUK MODERN TRADE  INDEPENDENT DENGAN MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT. ADAM DANI LESTARI),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 416–423, 2019.