Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098

## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS C MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Alfina Damayanti 1, * , Gusmelia Testiana 2
a Program Studi Sistem Informasi, Fakultas  Sains dan Teknologi UIN Raden Fatah Palembang
1 damaflaviayanti@gmail.com , 2 gusmeliatestiana_uin@radenfatah.ac.id

## ABSTRAK
Hepatitis sendiri merupakan penyakit peradangan pada hati (liver) yang dapat disebabkan oleh faktor genetik, infeksi  virus,  alkohol,  dan  obat-obatan.  Berdasarkan  laporan  global  oleh  Organisasi.  Secara  global, diperkirakan 58 juta orangmemiliki infeksi virus hepatitis C kronis, dengan sekitar 1,5 juta infeksi baru terjadi setiap  tahun.  Diperkirakan  ada  3,2  juta  remaja  dan  anak-anak  dengan  infeksi  hepatitis  C  kronis.  Pada tahun  2019  WHO  memperkirakan  sekitar  290.000  orang  meninggal  karena  hepatitis  C,  sebagian  besar karena sirosis dan karsinoma hepatoseluler (kanker hati primer). Pada Penelitian ini data pasien dimanfaatkan untuk digali informasi atau pengetahuan baru didalamnya Proses penggalian informasi baru dari sekumpulan data dikenal dengan data  mining. Maka dari itu, dengan adanya penelitian ini bertujuan untuk  memprediksi data  terkait  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui  apakah  pasien  tersebut  menderita penyakit Hepatitis C atau tidak. Hasil yang diperoleh dari pengujian data hepatitis dengan kategori *0=Donor Darah, 0s=dugaan Donor Darah, 1=Hepatitis, 2=Fibrosis, 3=Cirrhosis). Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes dapat diterapkan dalam mengklasifikasi data penyakit Hepatitis C menghasilkan nilai akurasi sebesar 85,71% dalam kategori Good Classification.
Keywords :  Data Mining,;Algoritma Naïve Bayes ;Hepatitis C.

## ABSTRACT
Hepatitis  itself  is  an  inflammatory  disease  of  the  liver  (liver)  that  can  be  caused  by  genetic  factors,  viral infections,  alcohol, and drugs. Based on global reports by the Organization. Globally, an estimated 58 million people have  chronic  hepatitis  C  virus  infection,  with about  1.5  million new  infections  occurring  each  year. There are an estimated 3.2 million adolescents and children with chronic hepatitis C infection. In 2019 the WHO  estimated  about  290,000  people  died  from  hepatitis  C,  mostly  due  to  cirrhosis  and  hepatocellular carcinoma  (primary  liver  cancer).  In  this  study,  patient  data  is  used  to  explore  new  information  or knowledge  in  it:  The  process  of  extracting  new  information  from  a  set  of  data  is  known  as  data  mining. Therefore,  this  study  aims  to  predict  related  data  using  the  Naïve  Bayes  algorithm  to  find  out  whether  the patient  is  suffering  from  Hepatitis  C  disease  or  not.  Results  obtained  from  hepatitis  data  testing  with categories  *0=Blood  Donation,  0s=suspected  Blood  Donation,      1=Hepatitis,      2=Fibrosis,  3=Cirrhosis). The results showed that classification with the Naïve Bayes algorithm can be applied in classifying Hepatitis C disease data  resulting in an accuracy value of 93.61% in the Good Classification category.
Keywords : Data Mining,; Algoritma Naïve Bayes ; Hepatitis C.

## 1. Pendahuluan
Hepatitis  merupakan  suatu  penyakit  peradangan  hati  yang  umumnya  disebabkan  oleh virus. Hepatitis sendiri merupakan penyakit peradangan pada hati (liver) yang dapat disebabkan oleh  faktor  genetik,  infeksi  virus,  alkohol  dan  obat-obatan.  Menurut  laporan  global  dari Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  diperkirakan  58  juta  orang  di  seluruh  dunia  menderita infeksi hepatitis C kronis, dengan sekitar 1,5 juta infeksi baru setiap tahun. Diperkirakan ada 3,2 juta  remaja  dan  anak-anak  dengan  infeksi  hepatitis  C  kronis.  Pada  tahun  2019,  WHO
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098
memperkirakan sekitar 290.000 orang meninggal karena hepatitis C, terutama karena sirosis dan karsinoma  hepatoseluler  (kanker  hati  primer).(WHO,  2022).  Virus  hepatitis  C  (VHC) merupakan  salah  satu  virus  penyebab  hepatitis  dan  dianggap  sebagai  virus  penyebab  hepatitis yang paling mematikan. Kebanyakan orang yang terinfeksi virus hepatitis C tidak menunjukkan gejala. Banyak orang tidak menyadari bahwa mereka telah tertular virus hepatitis C sampai hati mereka rusak parah.(Alhawaris, 2019).
Dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi,  penggunaan  sistem  informasi  yang terkomputerisasi  semakin  meluas  di  berbagai  bidang,  termasuk  bidang  medis  dan  kesehatan. Sektor  kesehatan  telah  mampu  menghasilkan  sejumlah  besar  data  dan  jumlah  ini  akan  terus bertambah.  Jumlah  data  yang  meningkat  ini  memerlukan  metode  otomatis  untuk  mengekstrak data  ini  jika  perlu  (Milovic  &  Milovic,  2012).  Jumlah  data  pasien  dapat  diolah  dengan menggunakan  teknik  data  mining.  Data  mining  adalah  solusi  yang  memungkinkan  kami menemukan  konten  informasi  tersembunyi  dalam  bentuk  pola  dan  aturan  dari  kumpulan  data besar dengan cara yang dapat dipahami (Latu Handarko, 2015). Penggunaan teknologi ini dapat diterapkan dalam memprediksi pasien yang terinfeksi hepatitis C untuk mengidentifikasi pasien secara cepat  pada  tahap awal.  Deteksi  Pasien  Hepatitis  C  Menggunakan  Anti-HCV  Anti-HCV adalah  salah  satu  tes  yang  dilakukan  untuk  memeriksa  antibodi  HCV  dalam  serum  pasien. Antibodi  ini  terbentuk  dalam  serum  saat  pasien  terinfeksi  virus  hepatitis  C.  Deteksi  dini  bisa dilakukan dengan rapid test dan hasilnya terlihat setelah 15 menit.
Dalam  ilmu  komputer,  data  mining  merupakan  ilmu  yang  dapat  membantu memprediksi  pasien  hepatitis  C.  Clinical  data  mining  adalah  penerapan  teknik  data  mining untuk mengungkap data medis dan klinis. Dengan metode ini, kondisi masa depan pasien dapat diprediksi berdasarkan data pasien lain dan data observasi masa lalu. Salah satu metode prediksi adalah klasifikasi.
Di  bidang  ilmu  komputer,  beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  memprediksi penyakit  hepatitis  C  dengan  teknik  data  mining  menggunakan  studi  algoritma  Decision  Tree C.45  berjudul  Menerapkan  Teknik  Data  Mining  untuk  Mengklasifikasikan  Pasien  Terduga Infeksi Virus Hepatitis C oleh algoritma Safdari et al. yaitu SVM, Nave Bayes, Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression dan ANN.
Pada  penelitian  ini  Penulis  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Algoritma  Naïve Bayes  dipilih  karena  menghasilkan  tingkat  nilai  error  yang  lebih  rendah  dengan  data  yang relative  banyak.  Naïve  Bayes  juga  cocok  untuk  data  multiclass  prediction,  yaitu  dataset  yang memiliki banyak atribut.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi apakah pasien berpeluang besar menderita penyakit Hepatitis C atau tidak.

## 2. Metode
Pendekatan  utama  dalam  penelitian  ini  yaitu  pendekatan  kualitatif  dan  pendekatan kuantitatif.  Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  metode  penelitian  kuantitatif. Metode penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang menggunakan filsafat positivisme, untuk meneliti populasi atau sampel tertentu dengan pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian,  analisis  data  bersifat  kuantitatif  dengan  tujuan  untuk  menguji  hipotesis  yang  telah ditetapkan  (Sugiyono,  2017).  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  klasifikasi  dan evaluasi model algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui akurasi algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi penyakit Hepatitis C.
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
P-ISSN: 2746-5985 e-ISSN: 2797-0930 DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam  mendukung  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan  data.  Dalam  penelitian  ini metode pengumpulan data untuk mendapatkan sumber data yang akan digunakan menggunakan metode  pengumpulan  data  sekunder.  Data  Sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  berdasarkan penelitian  sebelumnya,  artinya  peneliti  tidak  harus  mengambil  datanya  langsung  ke  lapangan melainkan sudah dikumpulkan dan diolah oleh peneliti lain (Suryani & Hendryadi, 2018). Data dari penelitian ini diambil dari situs kanggle
https://www.kaggle.com/datasets/fedesoriano/hepatitis-c-dataset . Jumlah sampel yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  sebesar  586 data  yang  dibagi  menjadi  data training  dan data testing. Data ini terdiri dari 13 atribut dengan rincian 12 sebagai atribut dan 1 sebagai kelas atau kategori.

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  klasifikasi  yang  mempresentasikan  setiap  kelas objek  berdasarkan  kesimpulan  atau  rekapitulasi  probabilistik  dan  menemukan  kemungkinan besar kelas yang sesuai untuk tiap objek-objek yang akan ditentukan kelasnya dari objek objek uji  yang  ada  berdasarkan  atribut  atribut  atau  variabel  yang  telah  diketahui  nilai-nilainya (Arhami  &  Nasir,  2020).  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  kelas.  Algoritma  Naïve  Bayes  sangat  cocok  untuk  melakukan klasifikasi  pada  dataset  bertipe  nominal  (Suntoro,  2019).  Teorema  Bayes  memiliki  bentuk umum sebagai berikut:
X adalah Data dengan class yang belum diketahui, H adalah Hipotesis data X merupakan suatu  class  spesifik,  P(H|X)  adalah  Probabilitas  hipotesis  H  berdasar  kondisi  X  (posteriori probability),  P(H)  adalah  Probabilitas  hipotesisi  H  (pror  probability)  dan  P(H|X)  adalah Probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H, P(X) adalah Probabilitas dari X.

## 2.3 Tahapan Data Mining
Dalam  melakukan  analisa  dan  mencari  pola  data  untuk  dijadikan  sebuah  dataset  dalam memudahkan  penelitian  dan  dapat  berjalan  dengan  sistematis  dan  memenuhi  tujuan  yang diinginkan maka dibuat alur dalam tahapan penelitian yang akan dilakukan berikut:
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098
Gambar 1. Tahapan Data Mining
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098
Tahapan pada Gambar 1 merupakan proses data mining dalam penelitian ini.
1. Fase  pemahaman  bisnis,  juga  dikenal  sebagai  fase  pemahaman  penelitian,  berisi  tujuan  dan persyaratan  proyek  yang  jelas  yang  berhubungan  dengan  seluruh  perusahaan  atau  entitas penelitian,  mengubah  tujuan  dan  kendala  menjadi  perumusan  definisi  masalah  penambangan data, Mempersiapkan Strategi untuk mencapai tujuan tersebut tercapai.
2. Fase  pemahaman  data  dengan  mengumpulkan  data  menggunakan  analisis  data  eksplorasi untuk membiasakan diri dengan data untuk mendapatkan wawasan awal, menilai kualitas data, dan memilih subset yang menarik jika sesuai.
3. Fase persiapan data menyiapkan data mentah awal untuk kumpulan data akhir yang digunakan di semua fase berikutnya.
4. Fase Pemodelan Pada fase ini, teknik pemodelan yang tepat dipilih dan diterapkan. Kalibrasi pengaturan model untuk mengoptimalkan hasil. Seringkali ada beberapa teknik berbeda yang tersedia  untuk  masalah  data  mining  yang  sama.  Jika  perlu,  kembali  ke  fase  persiapan  data untuk  menyesuaikan  bentuk  data  sesuai  dengan  kebutuhan  spesifik  teknik  penambangan  data Anda.
5. Selama Tahap Evaluasi, model atau model yang diajukan selama Tahap Modeling dievaluasi kualitas  dan  efektivitasnya  sebelum  dikerahkan  untuk  digunakan  di  lapangan,  menentukan tercapai atau tidaknya tujuan yangditetapkan. Aspek kunci dari bisnis atau masalah penelitian belum ditangani secara memadai dan menggunakan hasil penambangan data.
6. Tahapan  penyusunan  laporan  disertasi  adalah  mendokumentasikan  apa  yang  relevan  dengan pekerjaan  penelitian  yang  dilakukan.  Mencatat  hasil  penelitian  dan  menerjemahkannya  ke dalam argumentasi yang disajikan dalam bentuk laporan dan dapat digunakan sebagai literatur.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan data mining merupakan hasil utama dalam penelitian ini. Proses pengolahan data  mining  dilakukan  dengan  tahap  sesuai  Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM).  Berikut  merupakan  uraian  setiap  tahapan  pengolahan  data  mining  yang dilakukan.

## 3.1 Pemahaman Bisnis
Fase pemahaman bisnis, juga dikenal sebagai fase pemahaman penelitian bertujuan untuk memahami  permasalahan  dan  menetapkan  tujuan  dilakukannya  data  mining.  Sebagaimana permasalahan  yang  telah  diuraikan  dalam  latar  belakang,  maka  penerapan  data  mining  pada penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  penyakit  Hepatitis  C  untuk mengetahui  apakah  pasien  tersebut  menderita  Hepatitis  C  atau  tidak  dengan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes,  yaitu  menggunakan  perhitungan  probabilitas  dan  untuk  mengetahui akurasi dari algoritma tersebut.
3.2 Pemahaman Data
Tahap kedua adalah pemahaman data. Tahap ini bertujuan untuk memahami karakteristik data  yang  akan  diolah.  Adapun  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses  data  mining  adalah sampel data dari situs kaggle sebanyak 615 data.
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098

## Gambar 2. Dataset Awal
Adapun rincian atributnya adalah sebagai berikut.
No. Atribut Skala Pengukuran 0=Blood Donor (0=donor darah) 3=Cirrhosis (penyakit hati stadium akhir) 1 Category (Diagnosa) 2=Fibrosis (jaringan parut fibrotik) 1=Hepatitis (1=peradangan hati) 0s=Suspect Blood Donor (0s=dugaan Donor Darah) 2 Age (Usia) [32-77] 3 Sex (Jenis Kelamin) [m = Male  f = Female] 4 ALB (jumlah albumin) [14,9-82,2] 5 ALP (jumlah alkaline phosphatase) [11,3-416,6] 6 ALT (jumlah alanin transaminase) [0,9 – 325,3] 7 AST ( jumlah aspartat [10,6 – 324] 8 BIL (jumlah bilirubin) [0,8 – 209] 9 CHE (jumlah kolinesterase) [1,42 -16,41] 10 CHOL (jumlah kolesterol) [1,43 – 9,67] 11 CREA (jumlah kreatin) [8 – 1079,1] 12 13 GGT (jumlah gamma-glutamil transferase) PROT (jumlah protein) [4,5 – 650,9] [44,8 – 86,5]
3.3 Persiapan Data
Dataset  penyakit  Hepatitis  C  memiliki  beberapa  atribut  yang  teridentifikasi  sebagai
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098
missing  value,  sehingga  data  tersebut  harus  di  proses  terlebih  dahulu  dengan  menghilangkan missing  value.  Proses  membersihkan  data  disebut  dengan  preprocessing  data.  Data  yang diperoleh  dari  dataset  Kaggle  terdiri  dari  615  data,  dari  data  tersebut  diantaranya  29  data teridentifikasi  sebagai  data  missing  value  pada  atribut  ALB,  ALP,  BIL,  CHE,  dan  GGT. Kemudian data missing value dihilangkan untuk  memvalidsi data sehingga data yang diproses tanpa missing value adalah 586 data.
Selanjutnya,  setelah  tahap  preprocessing  data,  dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu data  latih  dan  data  uji.  Dalam  hal  ini  Penulis  menggunakan  579  data  sebagai  data  latih  (data training) dan 7 data sebagai data uji (data testing).

## 3.4 Pemodelan
Tools  yang  Microsoft  Excel  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  manual menggunakan, sedangkan untuk pengujiannya juga menggunakan Software Rapid Miner.
Pada penelitian ini akan diterapkan klasifikasi dengan menggunakan algoritma yang telah dipilih  yaitu  Naïve  Bayes.  Jumlah  sampel  pasien  penyakit  Hepatitis  C  yang  dijadikan  sampel untuk proses perhitungan algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui pasien tersebut terklasifikasi menderita  penyakit  Heptitis  tipe  C  atau  tidak  yang  dilihat  berdasarkan  probabilitas  dari  setiap kelas dan probabilitas setiap kejadian perkelas dan keakurasian yang dihasilkan.
Tahap-tahap  pemodelan  data  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  adalah  sebagai berikut:
a. Menghitung Probabilitas Setiap Kelas
Dari data yang digunakan terdapat 5 class atau kategori, yaitu 0=Donor Darah, 0s=dugaan Donor  Darah,  1=Hepatitis,  2=Fibrosis,  3=Cirrhosis.  Dari  data  uji  yang  digunakan,  class 0=Donor Darah berjumlah 520 data, class 0s=dugaan Donor Darah berjumlah 7 data, class 1=Hepatitis  berjumlah 19 data,  class  2=Fibrosis  berjumlah  11  data, dan class 3=Cirrhosis berjumlah  22  data.  Tabel  2  berikut  merupakan  hasil  perhitungan  probabilitas  dari  setiap kelas.
Gambar 3.  Probabilitas Tiap Class/Kategori
b. Menghitung Probabilitas Atribut Nominal
Pada dataset yang digunakan, terdapat satu atribut yang bersifat nominal, yaitu atribut sex. Menghitung  nilai  probabilitas  dari  atribut  sex  dengan  cara  menghitung  jumlah  kejadian atau  atribut  dalam  suatu  kategori  dibagi  dengan  kategori  yang  ada.  Nilai  Probabilitasnya dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098
rhitungan  manual  setiap  kelas,  kemudian  dibandi
c. Menghitung Mean dan Standar Deviasi Atribut Numerik
Dari  12  atribut  pada  dataset  Hepatitis  C,  11  diantaranya  adalah  atribut  yang  bersifat numerik. Berbeda dengan atribut nominal, atribut numerik harus dihitung mean (rata-rata) dan  standar  deviasi  setiap  atribut  barulah  hasil  dari  mean  dan  standar  deviasi  tersebut dikalikan untuk mendapatkan prediksi penyakit Hepatitis C.
Hasil mean pada tiap atribut numerik dapat dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5.  Mean Tiap Atribut Numerik
Berikutnya standar deviasi setiap atribut numerik pada Gambar 6 .
Gambar 6.  Standar Deviasi Tiap Atribut
d. Mengalikan Semua Atribut Perkelas
Dari  nilai  probabilitas,  mean,  dan  standar  deviasi  yang  telah  diperoleh  dapat  digunakan untuk  memprediksi  atau  menentukan  class  atau  kategori  data  testing  dengan  cara mengalikan setiap atribut perkelas.

## Gambar 7.  Contoh Data Testing
Dari  salah  satu  contoh  data  Testing  pada Gambar  7 ,  kemudian  dilakukan  perhitungan manual  menggunakan  Microsoft  Excel.  Hasil  perhitungan  data  testing  dapat  dilihat  pada Gambar 8 sebagai berikut:
Berdasarkan  hasil  pe Gambar 8.  Perhitungan Data Testing Secara Manual ngkan  mana  nilai probabilitas  terbesar  dari  hasil  klasifikasinya.  Dimana  hasil  perhitungan  dari  contoh  data testing  pada  Tabel  6.  Kelas  3=Cirrhosis  memiliki  nilai  probabilitas  terbesar  yaitu 3,69017E-17.
Setelah  didapatkan  hasil  pengujian  menggunakan  excel,  selanjutnya  pengujian menggunakan software Rapid Miner. Berikut Gambar 9 pemodelan di Rapid Miner.
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098

## Gambar 9.  Pemodelan di Rapid Miner
Gambar 9 merupakan model yang terbentuk pada tools Rapid Miner yang digunakan untuk melakukan pengujian pada data uji (testing). Perbandingan data pada pengujian ini yaitu 579 data training dan 7 data testing.
Gambar 10.  Prediksi Klasifikasi Setiap Kelompok
3.5 Evaluasi
Tahap  evaluasi  bertujuan  untuk  mengetahui  performa  akurasi  dari  model  yang  telah dibangun. Evaluasi dilakukan pada Rapid Miner dengan menambahkan fungsi confusion matrix. Gambar 10 berikut merupakan hasil evaluasi yang dilakukan.
Gambar 11.  Pemodelan di Rapid Miner
Hasil evaluasi menunjukkan bahwa akurasi dari algoritma Naïve Bayes sebesar 85,71%. Artinya akurasi algoritma Naïve Bayes dalam menentukan atau mengklasifikasi pasien Hepatitis C pada kategori Good Classification.

## 3.6 Penyusunan Laporan
Tahapan  penyusunan  laporan  disertasi  adalah  mendokumentasikan  apa  yang  relevan dengan pekerjaan penelitianyang dilakukan. Mencatat hasil penelitian dan menerjemahkannya ke  dalam  argumentasi  yang  disajikan  dalam  bentuk  laporan  dan  dapat  digunakan  sebagai literatur.
Volume 3, Nomor 2, (April 2023): halaman 177-186
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v3i2.1098

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  rangkaian  tahapan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa proses data mining menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan teknik klasifikasi dapat diterapkan  dalam  pengelompokan  pasien  untuk  mengetahui  apakah  pasien  tersebut  akan menderita penyakit Hepatitis C atau tidak, dimana hasil akurasi yang diperoleh sebesar 85,71% yang berada dalam kategori good classification.

## Referensi
Adiba,  F.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  dalam  Mengklasifikasikan  Tingkat  Kasus  Covid-19  di SulawesiSelatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Indonesian Journal of Fundamental Scienes , 7 (1), 18–28.
Alhawaris. (2019). Hepatitis C: Epidemiologi, Etiologi, dan Patogenitas. Jurnal Sains DanKesehatan , 2 (2), 139–150.https://doi.org/10.25026/jsk.v2i2.132 Andika,  L.  A.,  Amalia, P., & Azizah, N. (2019). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count  Pemilihan  Presiden  Indonesia  2019  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Naive Bayes Classifier . 2 (1), 34–41. Daniel, T. (2005). Discovering Knowledge in Data . Hakim,  S.  H.  F.,  Cholissodin,  I.,  &  Widodo,  A.  W.  (2017).  Seleksi  Fitur  Dengan  Particle  Swarm Optimization  Untuk  Pengenalan  Pola  Wajah  Menggunakan  Naive  Bayes  (  Studi  Kasus  Pada Mahasiswa Universitas Brawijaya Fakultas Ilmu Komputer Gedung A ). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 1 (10), 1045–1057. Khomsah,  S.  (n.d.). Prediksi  Harapan  Hidup  Penderita  Hepatitis  Kronik  Menggunakan  Metode- Metode Klasifikasi .
Lanini,  S.,  Easterbrook,  P.  J.,  Zumla,  A.,  &  Ippolito,  G.  (2016).  Hepatitis  C:  global epidemiology and strategies for control. In Clinical Microbiology and Infection (Vol. 22,
Issue 10, pp. 833–838). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.cmi.2016.07.035 Latu  Handarko,  J.  (2015).  Implementasi  Fuzzy  Decision  Tree  untuk MendiagnosaPenyakit Hepatitis. UJM , 4 (2).http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/ujm Milovic, B., & Milovic, M. (2012). Prediction and Decision  Making  in  Health  Care  using Data Mining.
International Journal of Public HealthScience (IJPHS) , 1 (2), 69–78. Mustopa, A. (2021). Analysis of User Reviews for the PeduliLindungi Application on Google Play Using theSupport Vector Machine and Naive Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization . 2 . R. A. Fajar and G. Testiana. (2023). PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES.
Safdari, R., Deghatipour, A., Gholamzadeh, M., & Maghooli, K. (2022). Applying data mining techniques to  classify  patients  with  suspected  hepatitis  C  virus  infection. Intelligent  Medicine . https://doi.org/10.1016/j.imed.2021.12.003
Studi, P., & Informatika, M. (n.d.). Lis Saumi Ramdhani . Tinggi, S., Pati, T., Korespondensi, P., & Virus, H. C. (2022). KLASIFIKASI HEPATITIS C VIRUS MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C4  .  5  CLASSIFICATION  OF  HEPATITIS  C  VIRUS USING ALGORITHM C4 . 5 . 13 (2), 43–48. https://doi.org/10.34001/jdpt.v12i2 WHO. (2022). Hepatitis C . https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/hepatitis-c. 5/08/2022