## KLASIFIKASI PENYAKIT PARU-PARU DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Muhammad Yusril Haffandi 1) , Elin Haerani 2) , Fadhilah Syafria 3) , Lola Oktavia 4) 1,2,3,4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim email: 1750115256@students.uin-suska.ac.id , elin.haerani@uin-suska.ac.id , fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id , lola.oktavia@uin-suska.ac.id

## Abstract
The lungs are one of the organs of the human body that are very important in the process of respiration. There are several types of lung diseases, including Asthma, Bronchitis, Dyspnea, Pneumonia, COPD, and Tuberculosis.  There  are  difficulties  in  the  classification  process,  because  the  symptoms  shown  by sufferers have similarities between diseases. The purpose of this research is to classify lung disease using the Naive Bayes Classifier method. The choice of this method is because it only requires a small amount of training data to determine the estimated parameters needed in the classification process. This research was  conducted  at  the  Regional  General  Hospital  Major  General  HA  Thalib  City  of  Sungai  Full  from August 3 2022 to September 3 2022. The data taken was in the form of medical records of lung disease patients from July to August as many as 134 patient data containing 19 symptoms disease and 6 disease diagnoses. From the test results using the Rapidminer application and data separation in the form of 34 testing  data  and  100  training  data  with  a  data  comparison  of  7:3,  an  accuracy  value  of  97.06  was obtained.

## Keywords: Lung Disease, Naïve Bayes Classifier Method, Symptoms, Classification, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Paru-paru  adalah  sebuah  organ  yang memiliki  fungsi  respirasi. Respirasi  adalah proses  pelepasan  energi  yang  tersimpan  dalam zat  sumber  energi  dengan  proses  kimiawi  yang menggunakan O2, proses pengambilan O2 untuk memecah  senyawa  organik  menjadi  CO2,  H2O dan  energi  [1].  Penyakit  paru-paru  merupakan penyakit  yang  sering  terjadi  pada  manusia. Penyebab terjadinya penyakit paru-paru biasanya  dikarenakan  menghirup  udara  yang telah  tercemar,  baik  dari  debu,  asap,  virus, maupun  bakteri  yang  mengakibatkan  infeksi pada  saluran  pernafasan  [2].  Mulai  dari  bayi hingga  orang  dewasa  bisa  terjangkit  penyakit paru-paru.  Tentunya  penyakit  ini  tidak  mudah untuk disembuhkan.
Demi  mempertimbangkan  pentingnya mengetahui  jenis  penyakit  paru-paru  menurut jumlah  kasus  paru-paru  di  Indonesia  dan  gejala yang  dialami  pasien,  salah  satu  penyakit  paru- paru  yang  mematikan  adalah  PPOK.  Menurut World  Health  Organization  yang  dirilis  pada
tahun  2008  oleh  WHO,  PPOK  diperkirakan menjadi  penyebab  kematian  ketiga  pada  tahun 2030,  dan  jumlah  kecacatan  akibat  PPOK diproyeksikan  meningkat  dari  urutan  ke-9 menjadi urutan ke-5 pada tahun 2020 [3].
Data  mining  adalah  proses  pencarian aturan atau pola  dari  sejumlah  data  yang memiliki  kemungkinan  sangat  tinggi  dalam menemukan  informasi  baru  [4].  Data  mining sering  disebut  sebagai  Knowledge  Discovery Databases  (KDD)  karena  terutama  digunakan untuk  menemukan  informasi  dari  basis  data yang  berskala  besar  [5].  Salah  satu  teknik  yang penting  dalam  data  mining  yaitu  klasifikasi. Klasifikasi  adalah  proses  untuk  mencari  suatu pola  yang  menggambarkan  atau  membedakan tiap kelas data dengan tujuan untuk menyimpulkan  kelas  objek  yang  peruntukannya tidak diketahui [6].
Umumnya  masyarakat  awam  hanya mengetahui  penyakit  paru-paru  sebagai  asma, namun  terdapat  berbagai  jenis  penyakit  paru- paru  seperti  bronkhitis,  asma,  kanker  paru-paru,
pneumonia,  penyakit  paru  obstruktif  kronik (PPOK),  tuberkulosis  (TB),  efusi  pleura, emfisema,  dan  pneumotoraks  [7].  Penyakit  paru yang  disebutkan  tentunya  memiliki  gejala  dan penanganan  yang  berbeda  tergantung  jenis penyakit  yang  diderita.  Oleh  karena  itu, penderita penyakit harus benar-benar mengetahui penyakit yang dideritanya.
Gangguan  ini  dapat  berupa  sesak  napas  yang menyebabkan kesulitan melakukan aktivitas dan menyebabkan  hipoksia  pada  individu  yang terkena. Gangguan ini bahkan dapat menyebabkan kematian [8].
Seiring perkembangan zaman, transportasi  menjadi  sarana  dan  alat  kendaraan dalam  melakukan  perjalanan.  Meningkatnya jumlah  volume  kendaraan  juga  meningkatkan masalah  pencemaran  udara.  Dengan  kemajuan teknologi  juga  dalam  memberikan  inovasi, tentunya  semakin  banyak  pabrik-pabrik  industri yang  beroperasi.  Limbah  dari  pabrik  industri, polusi  dari  alat  transportasi,  asap  akibat pembakaran  yang  terjadi  setiap  harinya  tentu akan  berimbas  pada  pencemaran  udara.  Dari banyaknya  asap  yang  dihasilkan  dalam  industri pabrik juga membuat lingkungan sekitar menjadi tercemar  dan  dapat  mengakibatkan  pemanasan global [9]. Dalam satu sisi memberikan dampak positif terhadap perkembangan ekonomi, namun dampak  negatifnya  berupa  pencemaran  udara dari peningkatan emisi kendaraan [10].
Dalam  proses  data  mining,  terdapat berbagai  metode  yang  diterapkan  pada  proses klasifikasi  berdasarkan  faktor  ketidakpastian ( uncertainty ),  dan  salah  satunya  adalah  metode Naive  Bayes.  Teorema  Naive  Bayes  banyak digunakan  dalam  studi  kasus  yang  melibatkan diagnosis  statistik  dan  berhubungan  dengan probabilitas  serta  kemungkinan  dari  suatu penyakit  dengan  gejala  yang  terkait  [11]. Metode  ini  juga  memiliki  beberapa  kelebihan atau  keuntungan  yaitu  metode  ini  hanya membutuhkan Data Training yang sedikit untuk menentukan kemungkinan suatu parameter yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi  [12]. Selain itu,  metode  Naïve  Bayes  mudah  untuk diimplementasikan dan metode ini juga
memberikan  hasil  yang  baik  bahkan  dalam berbagai  kasus  di  dunia  nyata  yang  bersifat kompleks. Penelitian yang dilakukan oleh Indah [13]  juga  menyebutkan  bahwa  metode  Naïve Bayes  memiliki  nilai  akurasi  tinggi  jika diimplementasikan  dengan  menggunakan  data yang berskala besar.
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Benny  dan  Juniati  [14] mengenai  klasifikasi  penyakit  paru  berdasarkan citra  x-ray  thorax  dengan  menggunakan  metode fractal  box  counting,  didapatkan  nilai  akurasi sebesar  79,65%.  Yang  menjadikan  perbedaan terhadap  penelitian  terdahulu  terletak  pada sumber  data,  yang  mana  sumber  pengetahuan yang diperoleh berasal dari gejala penyakit yang diderita oleh pasien.
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi dalam  mengklasifikasikan  penyakit  paru  yang diderita  pasien  dan  mempermudah  dalam melakukan klasifikasi penyakit paru-paru menggunakan metode Naïve Bayes Classifier.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan yaitu metode  Naïve  Bayes  Classifier.  Metode  Naïve Bayes Classifier adalah pengklasifikasi
probabilitas yang sederhana berdasarkan Teorema Bayes.  Naïve Bayes Classifier merupakan algoritma pembelajaran yang terawasi(supervise), dan metode ini mengasumsikan  bahwa  efek  fitur  tertentu  tidak bergantung  dengan  fitur  lainnya  yang  karena inilah  metode  ini  disebut  juga  dengan  metode naïf(naïve).  Adapun  langkah-langkah  penelitian terlihat pada gambar 1.
Gambar  1  merupakan  tahapan  dalam melakukan penelitian yang berurut yaitu:
1. Identifikasi Masalah Tujuan  dari  fase  ini  adalah  untuk mendapatkan gambaran tentang permasalahan yang ada.
2. Studi Pustaka Pada tahap ini data dan informasi terkait penelitian dikumpulkan melalui berbagai media, seperti jurnal, buku, internet atau dari penelitian terkait.
Gambar 1. Alur Penelitian
3. Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilakukan saat melakukan  penelitian  di  RSUD  Mayjen H.A.  Thalib  dari  tanggal  3  Agustus sampai  3  September  2022.  Data  yang diperoleh  berupa  rekam  medis  pasien yang mengidap penyakit paru-paru.
4. Data Mining Pada  tahap  ini,  dilakukan  beberapa tahapan  Pre-Processing.  Pre-Processing adalah  proses  mengubah  atau  mengolah suatu  data  yang  tidak  tertata  menjadi data  yang  lebih  tertata  [15].  Tujuan dilakukan  Pre-Processing  yaitu  untuk mengecilkan  kegagalan,  data  yang  tidak konsisten, atau data duplikat [16].
5. Analisa Tujuan  dilakukan  analisa  yaitu  untuk menyelaraskan data, tampilan dan proses dari penelitian.
6. Perancangan
Tahap ini dilakukan perancangan terhadap antarmuka dan database.
Perancangan  antarmuka  sebagai  bentuk gambaran  aplikasi  yang  dibangun  dan perancangan  database  sebagai  bentuk data dalam aplikasi yang dibangun.
7. Implementasi
Untuk  menjalankan  sistem  yang  sedang dirancang,  dibutuhkan  perangkat  yang memadai dalam menjalankan dan pengkodean sistem. Maksud dilakukannya pengkodean untuk merubah  rancangan  yang  telah  dibuat agar dapat dikenali oleh komputer [17]. 8. Pengujian Untuk menguji keakuratan sistem dalam melakukan perhitungan, dilakukan pengujian untuk menghitung akurasi dan performa  dari  sistem.  Salah  satu  tools yang  digunakan  yaitu  Rapidminer. Rapid  miner  adalah  tools  pengolahan data  yang  bersifat  open  core  dan biasanya  digunakan  dalam  pengolahan data pada machine learning, text mining, data  mining,  dan  predictive  analytic [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Persiapan Data
Data rekam medis pasien yang digunakan pada penelitian ini diambil di Rumah Sakit  Umum  Daerah  Mayjen  H.A.  Thalib  Kota Sungai  Penuh.  Total  data  yang  diperoleh  secara keseluruhan yang diambil dari bulan Juli sampai Agustus  berjumlah  134  data  dengan  24  atribut dan 1 kelas.

## 3.2. Data Pre-Processing
Sebelum  memasuki  proses  mining terhadap  data,  dilakukan  pembersihan(cleaning) dan transformasi(transformation) pada data yang akan diolah.
Bentuk perubahan dari Data
Transformation akan ditampilkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penyakit Atribut Binominal Ya 1 Tidak 0 Setelah melalui proses Data
Transformation,  bentuk  dari  atribut  gejala penyakit akan ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Gejala Penyakit No Kode Gejala Gejala 1. G1 Sesak Nafas 2. G2 Batuk 3. G3 Batuk Berdarah 4. G4 Berdahak 5. G5 Demam 6. G6 Lemas 7. G7 Nafsu Makan Berkurang 8. G8 Mual 9. G9 Muntah 10. G10 BAB 11. G11 BAK 12. G12 Riwayat Penyakit Asma 13. G13 Riwayat Penyakit Stroke 14. G14 Riwayat Penyakit Tuberkulosis 15. G15 Sakit Kepala 16. G16 Nyeri Ulu Hati 17. G17 Nyeri Dada 18. G18 Berat Badan Menurun 19. G19 Keringat Malam
Bentuk  dari  nama  penyakit  akan ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Data Penyakit No Kode Gejala Gejala 1. D1 Asma 2. D2 Bronkitis 3. D3 Dyspnea 4. D4 Pneumonia 5. D5 PPOK 6. D6 Tuberkulosis

## 3.3. Algoritma Naïve Bayes Classifier
Metode  Naïve  Bayes  Classifier  adalah pengklasifikasi  probabilitas  yang  sederhana berdasarkan Teorema Bayes. Naïve Bayes Classifier merupakan  algoritma  pembelajaran yang  terawasi(supervise),  dan  metode  ini memiliki  asumsi  yang  sangat  kuat  tentang independensi  setiap  kondisi  atau  peristiwa  yang karena  inilah  metode  ini  disebut  juga  dengan metode naïf(naïve) [19].
Langkah langkah dalam proses perhitungan metode Naïve Bayes Classifier yaitu sebagai berikut [20]:
a. Mencari  nilai  prior  untuk  tiap  kelas dengan menghitung rata-rata kelas.
𝑃 = 𝑋 𝐴 (1)
b. Mencari  nilai  likehood  untuk  tiap-tiap kelas.
𝐿 = 𝐹 𝐵 (2)
c. Mencari nilai posterior dari tiap kelas.
𝑃(𝑐) ∏ 𝑃(𝑎|𝑐) (3)
d. Mencari nilai confidence dari tiap kelas.
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝑐) = 𝑃(𝑐) ∑ 𝑃(𝑐) ∗ 100 (4)
Sebelum melakukan proses perhitungan, data  rekam  medis  pasien  yang  diperoleh  akan dibagi  menjadi  2  data,  yaitu  data  training sebanyak 100 dan data testing sebanyak 34. Data yang  telah  melalui  tahap  pre-processing  dan dipisah akan ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4. Data Penyakit Keterangan Total Data Data Training Data Testing Asma 24 17 7 Bronkitis 11 8 3 Dyspnea 23 18 5 Pneumonia 26 19 7 PPOK 31 23 8 Tuberkulosis 19 15 4
Terdapat  6  klasifikasi  yang  terbentuk pada  kolom  output,  yaitu  Asma,  Bronkitis, Dyspnea,  Pneumonia,  PPOK,  dan  Tuberkulosis. Untuk  menentukan  seorang  pasien  penyakit paru-paru mengidap salah satu penyakit tersebut ditentukan  oleh  beberapa  parameter  yang terdapat pada tabel 2 yang berisi gejala penyakit.
Berikut dijelaskan proses tahapan perhitungan dengan menggunakan metode Naïve Bayes  Classifier  dengan  data  contoh  sebagai berikut :
Tabel 5. Contoh Uji Data No Atribut Input Gejala 1. Gejala Sesak Nafas 1
2. Gejala Batuk 1 3. Gejala Batuk Berdarah 0 4. Gejala Berdahak 1 5. Gejala Demam 1 6. Gejala Lemas 0 7. Gejala Nafsu Makan Berkurang 0 8. Gejala Mual 1 9. Gejala Muntah 0 10. Gejala BAB 0 11. Gejala BAK 0 12. Gejala Riwayat Penyakit Asma 1 13. Gejala Riwayat Penyakit Stroke 0 14. Gejala Riwayat Penyakit Tuberkulosis 0 15. Gejala Sakit Kepala 1 16. Gejala Nyeri Ulu Hati 0 17. Gejala Nyeri Dada 0 18. Gejala Berat Badan Menurun 0 19. Gejala Keringat Malam 0
Berdasarkan  contoh  data  uji  yang  telah dipaparkan  di  tabel  5,  proses  perhitungan manual  pada  salah  satu  diagnosa  dengan menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier adalah sebagai berikut :
Penyelesaian: Peluang Asma (Asma|Ya) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡  𝐴𝑠𝑚𝑎 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 = 17 100 = 0,170
G1  Peluang  Sesak  Nafas  (Ya|Sesak  Nafas)  = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑒𝑠𝑎𝑘 𝑁𝑎𝑓𝑎𝑠 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 = 1
G2 Peluang Batuk (Ya|Batuk) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑎𝑡𝑢𝑘 𝐴𝑠𝑚𝑎)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 = 1
G3  Peluang  Batuk  Berdarah  (Tidak|Batuk Berdarah)  = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑎𝑡𝑢𝑘 𝐵𝑒𝑟𝑑𝑎𝑟𝑎ℎ 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17
17
= 1
G4 Peluang Berdahak (Ya|Berdahak) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑒𝑟𝑑𝑎ℎ𝑎𝑘 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 10 17 = 0,588
G5 Peluang Demam (Ya|Demam) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑒𝑟𝑑𝑎ℎ𝑎𝑘 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 8 17 = 0,470 G6 Peluang Lemas (Tidak|Lemas) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐿𝑒𝑚𝑎𝑠 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 15 17 = 0,882 G7 Peluang Nafsu Makan Berkurang (Tidak|Nafsu Makan Berkurang) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑁𝑎𝑓𝑠𝑢 𝑀𝑎𝑘𝑎𝑛 𝐵𝑒𝑟𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛𝑔 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 15 17 =
0,882
G8 Peluang Mual (Ya|Mual) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑀𝑢𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 6 17 = 0,352 G9 Peluang Muntah (Tidak|Muntah) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑀𝑢𝑛𝑡𝑎ℎ 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 = 1 G10 Peluang BAB (Tidak|BAB) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝐴𝐵 𝐴𝑠𝑚𝑎)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 = 1 G11 Peluang BAK (Tidak|BAK) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝐴𝐾 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 = 1
G12 Peluang Riwayat Penyakit Asma (Ya|Riwayat Penyakit Asma) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 9 17 = 0,529 G13 Peluang Riwayat Penyakit Stroke (Tidak|Riwayat Penyakit Stroke) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑆𝑡𝑟𝑜𝑘𝑒 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 = 1
G14  Peluang  Riwayat  Penyakit  Tuberkulosis (Tidak|Riwayat Penyakit Tuberkulosis) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝑇𝑢𝑏𝑒𝑟𝑘𝑢𝑙𝑜𝑠𝑖𝑠 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17
= 1
G15  Peluang  Sakit  Kepala  (Ya|Sakit  Kepala)  = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑆𝑎𝑘𝑖𝑡 𝐾𝑒𝑝𝑎𝑙𝑎 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 3 17 = 0,176
G16  Peluang  Nyeri  Ulu  Hati  (Tidak|Nyeri  Ulu Hati) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑁𝑦𝑒𝑟𝑖 𝑈𝑙𝑢 𝐻𝑎𝑡𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 = 1
G17  Peluang  Nyeri  Dada  (Tidak|Nyeri  Dada)  = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑁𝑦𝑒𝑟𝑖 𝐷𝑎𝑑𝑎 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 15 17 = 0,882 G18 Peluang Berat Badan Menurun (Tidak|Berat Badan Menurun) = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑑𝑎𝑛 𝑀𝑒𝑛𝑢𝑟𝑢𝑛 𝐴𝑠𝑚𝑎) 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 = 1
G19  Peluang  Keringat  Malam  (Tidak|Keringat
Malam)  = 𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑡 𝑀𝑎𝑙𝑎𝑚 𝐴𝑠𝑚𝑎)
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝐴𝑠𝑚𝑎 = 17 17 =
1
Join Probability Distribution (Ya|Asma) Hitung Asma(Asma|databaru) =  Asma  (Asma|Ya)  *  Sesak  Nafas  (Ya|Sesak Nafas)  *  Batuk  (Ya|Batuk)  *  Batuk  Berdarah (Ya|Batuk  Berdarah)  *  Berdahak  (Ya|Berdahak) *  Demam  (Ya|Demam)  *  Lemas  (Ya|Lemas)  * Nafsu  Makan  Berkurang  (Ya|Nafsu  Makan Berkurang)  *  Mual  (Ya|Mual)  *  Muntah (Ya|Muntah)  *  BAB  (Ya|BAB)  *  BAK
(Ya|BAK) * Riwayat Penyakit Asma (Ya|Riwayat Penyakit Asma) *  Riwayat Penyakit Stroke (Ya|Riwayat Penyakit Stroke) * Riwayat  Penyakit  Tuberkulosis  (Ya|Riwayat Penyakit Tuberkulosis) * Sakit Kepala (Ya|Sakit Kepala) * Nyeri Ulu Hati (Ya|Nyari Ulu Hati) * Nyeri  Dada  (Ya|Nyeri  Dada)  *  Berat  Badan Menurun (Ya|Berat Badan Menurun) * Keringat Malam (Ya|Keringat Malam) =  0,170  *  1  *  1  *  1  *  0,588  *  0,470  *  0,882  * 0,882 * 0,352 * 1 * 1 * 1 * 0,529 * 1 * 1 * 0,176 * 1 * 0,882 * 1 * 1 = 0,00106595 atau 0,11%
Dari  Hasil  perhitungan,  didapatkan nilai probabilitas  yang  sama  dari  setiap  diagnosa penyakit yang ditampilkan pada tabel 6.

## Tabel 6. Contoh Uji Data
Asma  Bron kitis Dys pnea Pneu monia PPO K Tuber kulosis 0,0010 0,0000 0,000 0,00006 0,0000 0,000000
6595 0000 02540 353 1296 00
Nilai  probabilitas  yang  telah  didapatkan dari  setiap  diagnosa  penyakit,  dilakukan perhitungan untuk mencari nilai confidence.
=0,00106595 + 0 + 0,00002540 + 0,00006353 + 0,00001296 + 0 =0,00116784
Setelah  menjumlahkan  semua  nilai  dari probabilitas,  maka  nilai  confidence  dapat dihitung.  Berikut  adalah  perhitungan  mencari nilai confidence :

## Hitung Confidence Asma
= 0,00106595 0,00116784 =0,9128
Dilakukan  perhitungan  yang  sama  dari setiap  nilai  probabilitas  dari  setiap  diagnose penyakit. Dari setiap diagnosa dan nilai tertinggi dari  setiap  confidence  menjadi  kemungkinan klasifikasi  dari  penerapan  algoritma  Naïve Bayes  Classifier.  Nilai  confidence  dapat  dilihat dari tabel 7.
Tabel 7. Contoh Uji Data
Asma  Bron kitis Dysp nea Pneum onia PPO K Tuber kulosis 0,9128 0,0000 0,0217 0,0544 0,0111 0,0000

## 3.4. Klasifikasi Menggunakan Rapid Miner
Berikut  adalah  hasil  proses  dari  Rapid Miner.  Pada  gambar  2  terdapat  beberapa komponen  yang  digunakan  yaitu  Retrieve  Data, Naïve  Bayes,  Apply  Model,  dan  Performance. Retrieve  berfungsi  sebagai  input  data  dalam bentuk  excel,  dipisah  kedalam  2  bentuk  yaitu Retrieve  Data  Training  yang  berfungsi  sebagai data  latih  dan  Retrieve  Data  Testing  yang berfungsi  sebagai  data  uji.  Naïve  Bayes berfungsi  sebagai  algoritma  perhitungan  yang digunakan  dalam  proses  mining,  terhubung dengan  Apply  Model  yang  menghubungkan Retrieve  Data  Testing  dengan  Naïve  Bayes  dan Retrieve  Data  Training.  Performance  berfungsi
untuk  menampilkan  hasil  dari  perhitungan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier.
Gambar 2. Rangkaian Perhitungan Naïve Bayes Classifier
Untuk  data  yang  digunakan  yaitu  34 data  testing  dan  100  data  training,  terdapat  19 atribut  yang  merupakan  gejala  dari  diagnosa penyakit paru-paru,  yaitu  Sesak  Nafas,
Batuk,  Batuk  Berdarah,  Berdahak,  Demam, Lemas, Nafsu Makan Berkurang, Mual, Muntah, BAB,  BAK,  Riwayat  Penyakit  Asma,  Riwayat
Penyakit
Stroke,
Riwayat Penyakit
Tuberkulosis,  Sakit  Kepala,  Nyeri  Ulu  Hati, Nyeri  Dada,  Berat  Badan  Menurun,  dan Keringat Malam.
Gambar 3. Atribut Data

## 3.5.   Rancangan Sistem
a. Halaman Login
Pada Halaman Login, ditampilkan portal
yang  mengarahkan  pengguna  untuk login   saat  menggunakan  sistem  yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Login
b. Halaman Utama
Pada  Halaman  Utama,  ditampilkan bagian  utama  dari  sistem  yang  mana terdapat beberapa menu seperti Halaman Utama,  Data  Testing,  Data  Training, Proses  Naïve  Bayes,  Klasifikasi  dan Logout  yang  dapat  dilihat  pada  gambar 5.
Gambar 5. Halaman Utama c. Halaman Data Testing Pada Halaman Data Testing, ditampilkan  sekumpulan  data  yang berfungsi  sebagai  data  latih  dalam proses  perhitungan  yang  dapat  dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Data Testing d. Halaman Data Training Pada Halaman Data Training, ditampilkan  sekumpulan  data  yang
berfungsi  sebagai  data  uji  dalam  proses perhitungan  yang  dapat  dilihat  pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Data Training
e. Halaman Proses Naïve Bayes
Pada  Halaman  Proses  Naïve  Bayes, ditampilkan  seluruh  proses  perhitungan, mulai  dari  mencari  prior,  likelihood, posterior,  dan  posterior  pada  data training  yang  dapat  dilihat  pada  gambar 8.
Gambar 8. Halaman Proses Naïve Bayes
f. Halaman Klasifikasi Data Baru
Pada  Halaman  Klasifikasi  Data  Baru, ditampilkan  sebuah  form  mandiri  yang dapat  digunakan  untuk  melakukan proses  klasifikasi  terhadap  data  yang  di input yang dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Klasifikasi Data Baru
3.6. Pengujian a. Menggunakan Data Testing Proses  pengujian  pertama  yaitu  dengan menggunakan data testing yang berjumlah  34  data.  Tujuan  dilakukan perhitungan  dengan  data  testing  yaitu untuk  menghitung  keakuratan  dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes Classifier. Hasil dari perhitungan dengan menggunakan  sistem  dapat  dilihat  pada gambar 10.
Gambar 10. Pengujian Menggunakan Sistem
Selain  melakukan  uji  coba  dengan menggunakan  program,  juga  dilakukan  proses perhitungan dengan menggunakan Rapid Miner. Dari  proses  perhitungan  algoritma  Naïve  Bayes Classifier pada Rapid Miner dengan menggunakan  34  data  testing  dan  100  data training dengan perbandingan data 7:3
didapatkan nilai akurasi sebesar 97,06%. Dari 34 data  testing,  terdapat  1  data  testing  yang menghasilkan  klasifikasi  yang  salah.  Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Confusion Table b. Menggunakan Data Segar(Baru) Proses  perhitungan  kedua  yaitu  dengan menggunakan data segar. Setelah mendapatkan keakuratan dengan menggunakan data testing, maka
selanjutnya  bisa  melakukan  klasifiaksi pada  halaman  klasifiaksi  data  baru. Setelah mengisi form, maka sistem akan menampilkan  gejala  yang  dialami  yang mana dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Gejala Pasien
Setelah memasukkan gejala yang dialami,  maka  sistem  akan  melakukan  proses perhitungan  dan  akan  menunjukkan  persentase perkiraan  penyakit  paru-paru  yang  paling mendekati  dari  6  jenis  penyakit  paru  yang tersedia oleh sistem. Dari gejala yang dimasukkan didapatkan nilai confidence tertinggi  dengan  nilai  0,984  dengan  jenis prediksi  penyakit  PPOK.  Rangkuman  dari perhitungan  yang dilakukan oleh program dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Output Klasifikasi

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah data  mining  dari  proses  klasifikasi  dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier efektif  dalam  mengklasifikasi  penyakit  paru- paru  dengan  nilai  akurasi  sebesar  97,06%,  serta dalam  proses  implementasinya  dalam  bentuk program  yang  tentunya  dapat  mempermudah dalam  mengklasifiaksi  penyakit  paru.  Sistem dapat menghasilkan output dengan memasukkan data  gejala  dari  pasien  paru-paru  baru,  dengan hasil perhitungan yang dihasilkan dapat menunjukkan perkiraan penyakit paru-paru yang paling  mendekati  berdasarkan  gejala  yang dialami  pasien  dibandingkan  dengan  6  jenis penyakit paru lainnya.

## 5. REFERENSI
[1] I. Majid and M. Endang Dian Setioningsih,  ST,  MT,  Sumber,  SST, “Monitoring  BPM,  Suhu  dan  Respirasi Tampil PC via Bluetooth dan Pengiriman Data  via  SMS  (Monitoring  BPM  dan Pengiriman  Data  via  SMS),” Semin.
Tugas Akhir , 2018.
[2] A.  S.  Pratama,  S.  Safrizal,  and  J.  Iriani, “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Penyakit Gangguan  Pernafasan  Oleh  Asap  Rokok Menggunakan Metode Dempster Shafer,” It  (Informatic  Tech.  J. ,  vol.  9,  no.  1,  p. 79,  2021,  doi:  10.22303/it.9.1.2021.79- 88.
[3] R.  Wana  Dwi  Putra,  E. Prasetyo,  and  U. Chotijah, “Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Naive Bayes Studi Kasus  Rs.Pku  Muhammadiyah  Ujung Pangkah  Gresik,”  no.  0561,  p.  740186, 2020, [Online]. Available: http://eprints.umg.ac.id/3669/. [4] S.  J.  S.  Tyas,  M.  Febianah,  F.  Solikhah, A. L. Kamil, and W. A. Arifin, “Analisis Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes
Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk  Memprediksi  Kelulusan,” J. Teknol.  Inf.  Dan  Komun. ,  vol.  8,  no.  1, pp.  86–99,  2021,  [Online].  Available:
https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/ article/view/576/365.
[5] D.  Larassati,  A.  Zaidah,  and  A.  Sarika, “Sistem  Prediksi  Penyakit  Jantung Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.
Rekayasa  Elektro  Sriwij. ,  vol.  2,  no.  2, pp. 151–157, 2021, doi: 10.36706/jres.v2i2.29. [6] R.  Nofitri  and  J.  Eska,  “Implementasi Data  Mining  Klasifikasi  C4.5  Dalam Menentukan  Kelayakan  Pengambilan Kredit,” Semin.  Nas.  R. ,  vol.  9986,  no. September, pp. 307–310, 2018, [Online]. Available: https://www.jurnal.stmikroyal.ac.id/index .php/senar/article/view/192/136.
[7] M.  Iqbal et  al. ,  “Implementasi  Metode Certainty  Factor  dalam  Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Paru-Paru  Berbasis Android,” Coding    J.  Komput.  dan  Apl. , vol. 07, no. 03, pp. 155–164, 2019.
[8] F.  N.  Azizah  and  D.  Juniati,  “Analisis Jenis  Penyakit  Paru-Paru  Berdasarkan Chest  X-Ray  Menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means,” MATHunesa  J.  Ilm.
Mat. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  322–331,  2021, doi: 10.26740/mathunesa.v9n2.p322-331.
[9] A.  S.  Mulyani,  “Pemanasan  Global, Penyebab,  Dampak  dan  Antisipasinya,”
Artik.  Pengabdi.  Masy. ,  pp.  1–27,  2021,
[Online]. Available:
http://repository.uki.ac.id/4908/1/PEMA NASANGLOBAL.pdf.
[10] J. Abidin, F. Artauli Hasibuan, K. Kunci, P.  Udara,  and  D.  Gauss,  “Pengaruh dampak  pencemaran  udara  terhadap kesehatan  untuk  menambah  pemahaman masyarakat  awam  tentang  bahaya  dari polusi  udara,” Pros.  SNFUR-4 ,  no. September,  pp.  1–7,  2019,  [Online]. Available: https://snf.fmipa.unri.ac.id/wp- content/uploads/2019/09/18.-OFMI- 3002.pdf.
[11] D.  Kurniawan,  F.  Eka  Febriansyah,  and A.  Amidya,  “Implementasi  Pengujian
Theorema  Bayes  Pada  Studi  Kasus Pemilihan  Smartphone  Android,” J. Komputasi ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  11–14, 2018, doi: 10.23960/komputasi.v6i2.1744. [12] M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino,
“Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta  Sertifikasi  Microsoft  Office Specialist  (MOS),” Petir ,  vol.  12,  no.  2,
pp. 131–144, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
[13] I.  Purnamasari,  “Analisa  Klasifikasi Loyalitas  Siswa  Lembaga  Pendidikan Tari  dengan  Metode  Naïve  Bayes,” J. Ilm. Komputasi , vol. 19, no. 1, pp. 59–68,
2020, doi: 10.32409/jikstik.19.1.157.
[14] B. M. Sapata and D. Juniati, “Klasifikasi Penyakit  Paru  Berdasarkan  Citra  X-Ray Thorax  Menggunakan  Metode  Fraktal Box Counting,” MATHunesa ,  vol.  7,  no.
3, pp. 228–235, 2019.
[15] S.  Suprianto,  “Perbandingan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Holistic Lexicon Based Dalam Analisis Sentimen Angket Mahasiswa,” JSI J. Sist. Inf. , vol. 11,  no.  2,  pp.  1763–1771,  2019,  doi: 10.36706/jsi.v11i2.9140.
[16] A.  C.  Adi,  D.  P.  Lestari,  F.  S.  S.  Elsa, and  Y.  Sabui,  “Online  School  Sentiment Analysis  in  Indonesia  on  Twitter  Using The  Naïve  Bayes  Classifier  and  Rapid Miner  Tools,” Int.  J.  Innov.  Sci.  Res. Technol. ,  vol.  71,  no.  1,  pp.  785–788, 2022, [Online]. Available:
https://ijisrt.com/assets/upload/files/IJIS RT22JAN782_(1).pdf.
[17] A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto, and  M.  Aminudin,  “Implementasi  Data Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima Bantuan Sembako,” J. Ris. Komput. , vol. 8,  no.  6,  pp.  219–225,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[18] D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma Naïve  Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis
Menggunakan  Rapid  Miner,” Paradig.  -
J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  21,  no.  1, pp.
49–54, 2019, doi: 10.31294/p.v21i1.4979.
[19] B.  Gunawan,  H.  S.  Pratiwi,  and  E.  E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan  Produk  Menggunakan  Metode Naive  Bayes,” J.  Edukasi  dan  Penelit.
Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  113,  2018,  doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[20] D.  T.  Satya  and  N.  Hidayat,  “Sistem Pakar  Diagnosis  Penyakit  Sapi  Ternak Potong  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  -  Certainty  Factor,” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10,  pp.  3406–3410,  2018,  [Online]. Available: https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/2626/978.