I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 1 (2022) 8-15
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |

## Klasifikasi Penderita ISPA Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
May Siti Syarah 1 , Masna Wati 2 , Novianti Puspitasari 3
123 Program Studi Informatika Universitas Mulawarman, Jalan Sambaliung No. 9 Gunung Kelua, Samarinda 75119, Indonesia
1 maysitisyarahh@gmail.com, 2 masnawati@gmail.com, 3 novia.ftik.unmul@gmail.com 1 , Masna @gom, 3 novia.ftik.unmul@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 14-01-2022
Revisi Akhir: 30-03-2022
Diterbitkan Online : 30-03-2022
Information related to the classification of ARI disease suffered by the community in a puskesmas is essential. This is because the puskesmas is one of the community health centers that is a reference for treatment for  the  community.  Puskesmas  must  identify  the  right  type  of  ARI disease so that treatment for ARI sufferers can be given optimally. This study classified the data of patients with ARI in a puskesmas based on the determining factors, namely the disease suffered, age, and period of stay.  Classification  is  carried  out  using  the  Naive  Bayes  Classifier method  with  the  Confusion  Matrix  testing  method.  The  results  of applying the Naive Bayes Classifier method to patient data resulted in three  types  of  ARI,  namely  mild,  moderate  and  severe.  The  highest number  of  ARI  patients  is  severe  ARI.  The  results  of  the  Confusion Matrix  test  that  have  been  carried  out  prove  that  this  method  has  an accuracy of 93.33% so it is suitable for use to classify ARI diseases.

## K ATA K UNCI
Confusion Matrix, Klasifikasi, ISPA, Naive Bayes Classifier, Penyakit,

## K ORESPONDENSI
Telepon: +62 82134533977
E-mail: novia.ftik.unmul@gmail.com

## 1. P ENDAHULUAN
Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA) merupakan  penyakit  saluran  pernapasan  yang  paling banyak  menular  kepada  orang  yang  memiliki  sistem kekebalan tubuh rendah seperti orang lanjut usia dan anak- anak  yang  belum  memiliki  sistem  kekebalan  tubuh terbentuk  sepenuhnya.  Penyakit  ini  biasanya  disebabkan oleh virus atau bakteri yang menyerang hidung atau trakea (saluran  pernapasan)  sehingga  menyebabkan  fungsi pernapasan  menjadi  terganggu  [1].  Jenis  penyakit  ISPA dapat diklasifikasikan ke dalam tiga kategori yaitu ISPA ringan,  sedang  dan  berat.  Masing-masing  jenis  ISPA tersebut  memerlukan  penanganan  yang  berbeda-beda. Puskesmas sebagai salah satu pusat kesehatan masyarakat yang menjadi rujukan pengobatan bagi masyarakat harus dapat mengidentifikasi jenis penyakit ISPA yang tepat agar penanganan kepada penderita ISPA dapat diberikan secara maksimal.  Namun,  keterbatasan  fasilitas  dan  minimnya pengetahuan  tenaga  kesehatan  tentang  penyakit  ISPA menjadi kendala bagi puskesmas untuk mengetahui jenis penyakit  ISPA  yang  tepat.  Hal  ini  menyebabkan penanganan  penyakit  tersebut  menjadi  tidak  maksimal.
Oleh  karena  itu  puskesmas  membutuhkan  informasi tentang jenis klasifikasi penyakit ISPA yang diderita oleh masyarakat  sehingga  membantu  pihak  puskesmas  dalam memberikan pengobatan yang tepat kepada penderita ISPA sesuai dengan jenis ISPA yang diderita.
Data  mining  merupakan  sebuah  bidang  ilmu  yang mampu  menemukan  pola  dari  sekumpulan  data  untuk menghasilkan informasi yang dibutuhkan dan merupakan sebuah  langkah  penting  dalam  proses  menemukan pengetahuan  [2].  Di  dalam  data  mining  terdapat  proses klasifikasi yang digunakan untuk menganalisis suatu data sehingga menghasilkan sebuah gambaran kelas data yang sesuai.  Tahapan  dari  proses  klasifikasi  terdiri  dari  dua tahap, tahap pertama adalah proses pembelajaran dimana kumpulan  data  training  dianalisis  dengan  algoritma klasifikasi.  Model  pengklasifikasiannya  sendiri  disajikan dengan  aturan  klasifiasi  atau  menemukan  pola.  Tahap kedua  adalah  penggunaan  model  untuk  klasifikasi,  dan kumpulan  data  testing  yang  digunakan  untuk memperkirakan  keakuratan  dalam  aturan  klasifikasi  [3], [4].
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  penderita  ISPA berdasarkan  faktor  penentu  yaitu  penyakit  yang  diderita,
M AY S ITI S YARAH / I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 1 (2022) 8-15
usia  pasien  dan  masa  idap  pasien.  Hasil  akhir  yang diharapkan  adalah  informasi  tentang  akurasi  penerapan Naive Bayes Classifier dalam mengetahui jumlah penderita ISPA dari ketiga jenis penyakit ISPA yang ada sehingga pihak-pihak  yang  berkepentingan  dapat  mengambil keputusan tentang cara penanganan ISPA yang tepat.

## 2. U LASAN P ENELITIAN T ERKAIT
Penelitian  yang  menggunakan  proses  klasifikasi  pada penyakit  ISPA  telah  dilakukan  dengan  berbagai  metode maupun  algoritma.  Beberapa  diantaranya  adalah klasifikasi  prediksi  penyakit  ISPA  dengan  menggunakan metode  algoritma  C4.5    yang  memprediksi  tingkat  ke akuratan berdasarkan nilai gain ratio tertinggi dari atribut yang  ada  [5].  Lebih  lanjut,  metode Decision  Tree (ID3) juga  telah  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  200  data penyakit  ISPA  berdasarkan  atribut  yang  paling berpengaruh pada seseorang yang terjangkit ISPA [6]. Di penelitian terbaru, klasifikasi penderita ISPA menerapkan metode K-Means [7]  yang  menghasilkan  tiga cluster penderita  ISPA  yaitu  biasa,  sedang  dan  berat  dengan jumlah  pasien  penderita  ISPA  terbanyak  adalah  kategori ISPA ringan.
Dari  beberapa  penelitian  tersebut,  terlihat  bahwa metode klasifikasi dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  penderita  ISPA.  Berdasarkan  hal tersebut, penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes Classifier untuk menentukan penderita ISPA ke dalam tiga kelas yaitu ISPA ringan, sedang dan berat. Metode Naive Bayes  Classifier dipilih  karena  metode  ini  membagi permasalahan  ke  dalam  sebuah  kelas-kelas  berdasarkan ciri-ciri  persamaan  dan  perbedaan  dengan  menggunakan statistik yang bisa memprediksi probabilitas sebuah kelas [8], [9]. Selain itu metode ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi dibandingkan dengan metode klasifikasi lain seperti KNN [10]. Metode ini telah terbukti  untuk mendiagnosis penyakit  mata  [11],  penyakit  gizi  buruk  dan  diare  pada balita [12], [13], penyakit demam [14], penyakit lambung [15],  dan  mengidentifikasi  penyakit  pada  berbagai tanaman seperti tomat, jagung, karet dan lainnya [16]–[19].

## 3. M ETODOLOGI

## 3.1 Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA)
Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  atau  ISPA  adalah infeksi  akut  yang  menyerang  saluran  pernapasan  yang dimulai dari hidung sampai alveoli termasuk adneksanya seperti sinus, rongga telinga bagian tengah dan pleura yang dapat  berlangsung  selama  14  hari  dengan  gejala  batuk- pilek  dan  gejala  lainnya  [20].  ISPA  memiliki  tiga  jenis klasifikasi  yaitu  ringan,  sedang  dan  berat  yang  masing- masing  memiliki  gejala,  kebutuhan  fasilitas  dan penanganan  yang  berbeda,  mulai  dari  obat-obatan,  alat kesehatan hingga tenaga kesehatan yang kompeten seperti dokter spesialis [7].

## 3.2 Klasifikasi
Klasifikasi merupakan salah satu cabang dari discovery data  mining  yang  termasuk  kedalam  metode supervised learning . Metode ini merupakan metode pendekatan yang memiliki  data  latih  dan  variabel  target  yang  akan  dicari
hubungan  diantara  keduanya.  Klasifikasi  biasanya digunakan  untuk  mengelompokkan  data  dengan  cara menempatkan objek atau konsep kedalam satu kelompok kategori berdasarkan objek atau konsep yang bersangkutan [5], [21].
Pada  proses  klasifikasi  terdapat  proses  pemeriksaan karakteristik dari objek dan memasukkan  objek  ke  dalam salah    satu    kelas  yang  sudah  didefinisikan  sebelumnya. Klasifikasi  sendiri  memiliki  dua  tahapan,  pada  tahap pertama model classifier akan dibentuk berdasarkan data set atau data training menggunakan algoritma klasifikasi, proses  ini  disebut  dengan  tahap  pembelajaran  ( learning step ).  Model classifier selanjutnya  digunakan  untuk menentukan label class berdasarkan atribut [22], [23].

## 3.3 Naive Bayes Classifier (NBC)
Naive  Bayes  Classifier (NBC)  merupakan  salah  satu metode  pada  teknik  klasifikasi  untuk  mengatasi ketidakpastian data dan termasuk dalam classifier statistik yang  dapat  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  class. NBC  sendiri  berprinsip  pada  teori bayes yang mengasumsikan  bahwa  nilai  atribut  pada  sebuah class adalah  independen  terhadap  nilai  pada  atribut  yang  lain. Kelebihan  dari  NBC  adalah  kesederhanaan  dalam mengatasi ketidakpastian, namun  memiliki akurasi yang tinggi [13].
NBC memiliki prosedur sebagai berikut:
1. Menghitung jumlah class P(H)
2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama P(X|H)
3. Mengkalikan      semua      hasil      P(X|H)  dengan jumlah class masing-masing.
4. Menentukan presentase nilai prediksi kategori.
P(H|X)   = !(#|%) !(%)
(())
(1)
Keterangan :
P(H|X)  :  Probabilitas  akhir  bersyarat  suatu  hipotesis  H terjadi jika diberikan bukti X terjadi.
P(X|H)  :  Probabilitas  sebuah  bukti  X  terjadi  akan mempengaruhi  hipotesis  H  (probabilitas posterior).
P(H) :  Probabilitas  awal  ( prior )  hipotesis  H  terjadi tanpa memandang bukti apapun.
P(X) :  Probabilitas  awal  ( prior )  bukti  X  terjadi  tanpa memandang hipotesis bukti yang lain .
3.4 Confusion Matrix (CM)
Confusion Matrix adalah salah satu metode yang dapat melakukan  perbandingan  tingkat  akurasi  dan  dapat digunakan untuk menguji akurasi dalam model klasifikasi. Evaluasi  yang  dilakukan  dalam Confusion  Matrix akan menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall .  Akurasi dalam klasifikasi adalah persentase dalam ketepatan pada record data yang telah diklasifikasi dengan benar setelah dilakukan  pengujian  pada  hasil  klasifikasi  [8]. Precision atau confidence adalah  proporsi  kasus  yang  diprediksi positif yang juga positif benar pada data yang sebenarnya. Recall atau sensitivity adalah proporsi kasus positif yang sebenarnya  yang  diprediksi  positif  secara  benar.  Metode ini hanya menggunakan tabel matriks pada TABEL 1. Bila
M AY S ITI S YARAH / I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 1 (2022) 8-15
dataset  hanya  terdiri  dari  dua  kelas,  kelas  yang  satu dianggap sebagai positif dan yang lainnya negatif [24].
TABEL 1. C ONFUSION M ATRIX Correct Classification Correct Classification Positif Negatif Positif TP TN Negatif FP FN
Perhitungan  tingkat  akurasi,  presisi  dan  recall ditunjukkan oleh persamaan (2), (3), dan (4). 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = !"#!$ !"#!$#%"#%$ (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = !" !"#%" (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = !" !"#%$ (4) Ket : TP = True Positive FP = False Positive TN = True Negative FN = False Negative

## 3.5 Data Penelitian
Data dalam penelitian ini merupakan data pasien yang menderita  ISPA  di  sebuah  puskesmas  pada  tahun  2018 seperti terlihat pada TABEL 2 . TABEL 2. D ATA P ASIEN Pasien Usia Penyakit Lama Idap Klasifikasi Pasien 1 F04 A01 F01 Ringan Pasien 2 F04 A01 F01 Ringan Pasien 3 F04 A01 F01 Ringan Pasien 4 F04 A01 F02 Ringan Pasien 5 F04 A01 F01 Ringan Pasien 6 F04 A01 F02 Ringan Pasien 7 F04 A01 F02 Ringan Pasien 8 F04 A01 F02 Ringan Pasien 9 F04 A01 F02 Ringan Pasien 10 F04 A01 F01 Ringan Pasien 11 F03 A01 F01 Sedang Pasien 12 F04 A02 F01 Sedang Pasien 13 F04 A03 F01 Sedang Pasien 14 F04 A02 F01 Sedang Pasien 15 F04 A04 F02 Sedang Pasien 16 F04 A02 F02 Sedang Pasien 17 F03 A01 F02 Sedang Pasien 18 F04 A03 F01 Sedang Pasien 19 F04 A04 F01 Sedang Pasien 20 F04 A04 F01 Sedang Pasien 21 F04 A05 F01 Berat Pasien 22 F04 A06 F01 Berat Pasien 23 F04 A05 F01 Berat Pasien 24 F03 A02 F02 Berat Pasien 25 F03 A03 F01 Berat Pasien 26 F03 A04 F01 Berat Pasien 27 F04 A06 F02 Berat Pasien 28 F04 A05 F01 Berat Pasien 29 F03 A03 F02 Berat Pasien 30 F03 A04 F01 Berat Dari TABEL 2 terlihat bahwa terdapat 30 orang pasien yang  mengidap  ISPA  yang  memiliki  kriteria  usia,  jenis penyakit,  lama  idap  dan  klasifikasi  jenis  ISPA  yang diderita. Data ini merupakan data training yang nantinya akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  pasen. Variabel  kriteria  untuk  klasifikasi  jenis  ISPA  ditentukan oleh  faktor  penentu  yang  digunakan  sebagai  tolak  ukur
untuk  menentukan  tingkat  keparahan  penderita  ISPA berdasarkan TABEL 3 .
TABEL 3. K RITERIA DAN F AKTOR P ENENTU
Kriteria
Faktor penentu Id faktor Jenis Penyakit ILI (Influenza like illness) A01 Rhinosinusitis/sinusitis A02 Tonsilitis, Faringitis, Laringitis A03 Faringitis Akuta A04 Nasofaringitis akuta A05 Pneumonia A06 Masa mengidap Baru Mengidap F01 Lama Mengidap F02 Umur Umur <=1 Tahun F03 Umur > 1 Tahun F04
Berdasarkan TABEL 3 yang menjadi penentu seseorang menderita  ISPA  terdiri  jenis  penyakit  yang  terdiri  dari  6 penyakit. Kriteria masa mengidap ditentukan oleh 2 faktor yaitu baru mengidap dan lama mengidap. Sedangkan umur, memiliki faktor penentu lebih dari satu tahun atau kurang dari sama dengan satu tahun usia pasien.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi jenis penderita ISPA dengan metode Naïve Bayes  Classifier  dilakukan  terhadap  data  pasien  yang merupakan  data testing pada  penelitian  ini.  Data  pasien yang akan dilakukan klasifikasi ditunjukkan oleh TABEL 4 .
TABEL 4. D ATA T ESTING Nama Usia Penyakit Masa Idap Klasifikasi Pasien 31 F04 A04 F01 ? Pasien 32 F04 A06 F01 ? Pasien 33 F04 A02 F01 ? Pasien 34 F04 A03 F01 ? Pasien 35 F04 A05 F01 ? Pasien 36 F04 A05 F01 ? Pasien 37 F04 A02 F01 ? Pasien 38 F04 A05 F01 ? Pasien 39 F04 A01 F01 ? Pasien 40 F04 A05 F01 ? Pasien 41 F04 A05 F01 ? Pasien 42 F03 A01 F01 ? Pasien 43 F04 A03 F01 ? Pasien 44 F03 A06 F01 ? Pasien 45 F04 A05 F01 ? Pasien 46 F04 A03 F01 ? Pasien 47 F04 A05 F02 ? Pasien 48 F04 A02 F01 ? Pasien 49 F04 A06 F01 ? Pasien 50 F04 A01 F01 ? Pasien 51 F04 A05 F01 ? Pasien 52 F04 A05 F01 ? Pasien 53 F04 A06 F01 ? Pasien 54 F04 A03 F01 ? Pasien 55 F04 A01 F01 ? Pasien 56 F04 A05 F01 ? Pasien 57 F04 A05 F02 ? Pasien 58 F04 A06 F02 ? Pasien 59 F04 A05 F01 ? Pasien 60 F03 A05 F01 ?
Setelah  mendapatkan  data  pasien  yang  akan diklasifikasikan,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung probabilitas (kemunculan) setiap nilai dari setiap kriteria di TABEL 4 dengan  data  training  yang  ada.  Probabilitas kemunculan pada kriteria usia dapat dilihat pada TABEL 5.
M AY S ITI S YARAH / I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 1 (2022) 8-15
Usia Jumlah kejadian Probabillitas ringan sedang berat ringan sedang berat F03 0 2 5 0/10 2/10 5/10 F04 10 8 5 10/10 8/10 5/10 Jumlah 10 10 10 1 1 1
Dari TABEL 5  terlihat  bahwa  nilai  probabilitas  usia dibawah satu tahun (F03) yang termasuk kategori ringan adalah  0/10,  kategori  sedang  sebesar  2/10,  dan  kategori berat 5/10. Lebih lanjut, probabilitas usia pasien diatas satu tahun  (F04)  memiliki  nilai  probabilitas  10/10  yang termasuk kategori ringan, 8/10 kategori sedang, dan 5/10 kategori  berat.  Selanjutnya  menghitung  probabilitas kriteria penyakit yang ditampilkan pada TABEL 6.
TABEL 6. P ROBABILITAS P ENYAKIT
Penyakit Jumlah kejadian Probabillitas ringan sedang berat ringan sedang berat A01 10 2 0 10/10 2/10 0/10 A02 0 3 1 0/10 3/10 1/10 A03 0 2 2 0/10 2/10 2/10 A04 0 3 2 0/10 3/10 2/10 A05 0 0 3 0/10 0/10 3/10 A06 0 0 2 0/10 0/10 2/10 Jumlah 10 10 10 1 1 1
Nilai  probabilitas  penyakit    ILI  ( Influenza  like illness )/(A01) yang termasuk ISPA ringan memiliki nilai probabilitas  sebesar  10/10,  ISPA  sedang  sebesar  2/10, ISPA berat sebesar 0/10. Kemudian pada pasien ISPA yang memiliki  penyakit Rhinosinusitis  (sinusitis) /  (A02) terdapat  nilai  probabilitas  0/10  untuk  ISPA  ringan,  3/10 untuk  ISPA  sedang,  dan  1/10  untuk  ISPA  berat.  Pada penyakit  Tonsilitis,  Faringitis,  Laringitis  (A03)  nilai probabilitas  ISPA  ringan  sebesar  0/10,  ISPA  sedang sebesar  2/10,  dan  ISPA  berat  sebesar  2/10.  Sedangkan penyakit  Faringitis  Akuta  (A04)  nilai  probabilitas  ISPA ringan,  sedang  dan  berat  masing-masing  sebesar  0/10, 3/10,  dan  2/10.  Nilai  probabilitas  berikutnya  untuk penyakit Nasofaringitis akuta (A05) dan Pneumonia (A06) memiliki  probabilitas  ISPA  ringan  sebesar  0/10,  ISPA sedang  sebesar  0/10,  ISPA  berat  sebesar  3/10  dan  2/10. Perhitungan  berikutnya  adalah  probabilitas  kriteria  masa idap seperti pada TABEL 7 .
TABEL 7. P ROBABILITAS M ASA I DAP Masa Idap Jumlah kejadian Probabillitas
ringan  sedang berat ringan  sedang berat F01 5 7 7 5/10 7/10 7/10 F02 5 3 3 5/10 3/10 3/10 Jumlah 10 10 10 1 1 1
Probabilitas  untuk  kriteria  masa  mengidap  penyakit baru (F01) memiliki nilai probabilitas ISPA ringan 5/10, sedang 7/10, dan berat 7/10. Sedangkan pada pasien ISPA yang  memiliki  kategori  masa  idap  lama  (F04)  memiliki nilai probabilitas ISPA ringan 5/10, sedang 3/10, dan berat 3/10.
Tahapan berikutnya adalah menghitung nilai likelihood pada  setiap  alternatif  yaitu  ringan,  sedang  dan  berat. Dimana,  dari  hasil  nilai  tersebut  akan  mendapatkan  nilai probabilitas pada masing-masing alternatif menggunakan persamaan (5).
𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 = 𝑃(𝑋|𝐶𝑖)
(5)
𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝐾. 𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛
= 𝑃(𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛|𝑈𝑠𝑖𝑎 = 𝐹04) 𝑥 𝑃(𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛|𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 = 𝐴04)
𝑥 𝑃(𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛|𝑀𝑎𝑠𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑖𝑑𝑎𝑝 = 𝐹01) 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝐾. 𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 = 10 10 𝑥 0 10 𝑥 5 10 𝑥 10 30 =  0

## 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝐾. 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔
= 𝑃(𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔|𝑈𝑠𝑖𝑎 = 𝐹04) 𝑥 𝑃(𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔|𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 = 𝐴04)
𝑥 𝑃(𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔|𝑀𝑎𝑠𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑖𝑑𝑎𝑝 = 𝐹01)
𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝐾. 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 8 10 𝑥 3 10 𝑥 7 10 𝑥 10 30 =  0,056 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝐾. 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡
= 𝑃(𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡|𝑈𝑠𝑖𝑎 = 𝐹04) 𝑥 𝑃(𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡|𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 = 𝐴04)
𝑥 𝑃(𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡|𝑀𝑎𝑠𝑎 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑖𝑑𝑎𝑝 = 𝐹01)
𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝐾. 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 = 5 10 𝑥 2 10 𝑥 7 10 𝑥 10 30 =  0,023333
Perhitungan keseluruhan likelihood untuk data testing pasien dari pasien ke 31 sampai pasien 60 ditampilkan oleh TABEL 8.
TABEL 8. P ERHITUNGAN L IKELIHOOD Nama Likelihood Ringan Likelihood Sedang Likelihood Berat Pasien 31 0 0,056 0,023333 Pasien 32 0 0 0,023333 Pasien 33 0 0,056 0,011667 Pasien 34 0 0,037333 0,023333 Pasien 35 0 0 0,035 Pasien 36 0 0 0,035 Pasien 37 0 0,056 0,011667 Pasien 38 0 0 0,035 Pasien 39  0,166666667 0,037333333 0 Pasien 40 0 0 0,035 Pasien 41 0 0 0,035 Pasien 42 0 0,009333 0 Pasien 43 0 0,037333 0,023333 Pasien 44 0 0 0,023333 Pasien 45 0 0 0,035 Pasien 46 0 0,016 0,01 Pasien 47 0 0 0,035 Pasien 48 0 0,056 0,011667 Pasien 49 0 0 0,023333 Pasien 50 0,166667 0,037333 0 Pasien 51 0 0 0,035 Pasien 52 0 0 0,035 Pasien 53 0 0 0,023333 Pasien 54 0 0,037333 0,023333 Pasien 55 0,166667 0,037333 0 Pasien 56 0 0 0,015 Pasien 57 0 0 0,015 Pasien 58 0 0 0,023333 Pasien 59 0 0 0,035 Pasien 60 0 0 0,035 Dari TABEL 8 setelah  mendapatkan  nilai likelihood , tahap  berikutnya  adalah  normalisasi  terhadap  masing- masing likelihood sehingga  jumlah  nilai  yang  diperoleh sama dengan 1.
𝑃𝑟𝑜𝑏 𝐾. 𝑅𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 = 0 (0 + 0,056 + 0,023333) =  𝟎 𝑃𝑟𝑜𝑏 𝐾. 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 = 0,056 (0 + 0,056 + 0,023333) =  𝟎, 𝟕𝟎𝟓𝟖𝟖𝟐𝟑𝟓𝟑
M AY S ITI S YARAH / I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 1 (2022) 8-15
𝑃𝑟𝑜𝑏 𝐾. 𝐵𝑒𝑟𝑎𝑡 = 0,023333 (0 + 0,056 + 0,023333) =  𝟎, 𝟐𝟗𝟒𝟏𝟏𝟕𝟔𝟒𝟕
Hasil perhitungan normalisasi secara keseluruhan dapat dilihat pada TABEL 9.
TABEL 9. N ORMALISASI L IKELIHOOD Nama Normalisasi Ringan Normalisasi Sedang Normalisasi Berat Pasien 31 0 0,705882 0,294118 Pasien 32 0 0 1 Pasien 33 0 0,827586 0,172414 Pasien 34 0 0,615385 0,384615 Pasien 35 0 0 0,441176 Pasien 36 0 0 1 Pasien 37 0 0,827586 0,172414 Pasien 38 0 0 1 Pasien 39  0,816993464 0,183006536 0 Pasien 40 0 0 1 Pasien 41 0 0 1 Pasien 42 0 1 0 Pasien 43 0 0,615385 0,384615 Pasien 44 0 0 1 Pasien 45 0 0 1 Pasien 46 0 0,615385 0,384615 Pasien 47 0 0 1 Pasien 48 0 0,827586 0,172414 Pasien 49 0 0 1 Pasien 50 0,816993 0,183007 0 Pasien 51 0 0 1 Pasien 52 0 0 1 Pasien 53 0 0 1 Pasien 54 0 0,615385 0,384615 Pasien 55 0,816993 0,183007 0 Pasien 56 0 0 1 Pasien 57 0 0 1 Pasien 58 0 0 1 Pasien 59 0 0 1 Pasien 60 0 0 1
Hasil  perhitungan  normalisasi TABEL 9 selanjutnya digunakan  untuk  menentukan  klasifikasi  penderita  ISPA berdasarkan  nilai  normalisasi  tertinggi.  Berdasarkan TABEL 9 terlihat  bahwa  pasien  ke  31  memiliki  nilai normalisasi  tertinggi  di  kategori  sedang.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  pasien  ke  31  terindikasi  menderita ISPA  sedang.  Hasil  keseluruhan  klasifikasi  ditampilkan pada TABEL 10.
TABEL 10. H ASIL K LASIFIKASI Nama Usia Penyakit Masa Idap Klasifikasi Pasien 31 F04 A04 F01 Sedang Pasien 32 F04 A06 F01 Berat Pasien 33 F04 A02 F01 Sedang Pasien 34 F04 A03 F01 Sedang Pasien 35 F04 A05 F01 Berat Pasien 36 F04 A05 F01 Berat Pasien 37 F04 A02 F01 Sedang Pasien 38 F04 A05 F01 Berat Pasien 39 F04 A01 F01 Ringan Pasien 40 F04 A05 F01 Berat Pasien 41 F04 A05 F01 Berat Pasien 42 F03 A01 F01 Sedang Pasien 43 F04 A03 F01 Sedang Pasien 44 F03 A06 F01 Berat Pasien 45 F04 A05 F01 Berat Pasien 46 F04 A03 F01 Sedang Pasien 47 F04 A05 F02 Berat Pasien 48 F04 A02 F01 Sedang Pasien 49 F04 A06 F01 Berat Pasien 50 F04 A01 F01 Ringan Pasien 51 F04 A05 F01 Berat Pasien 52 F04 A05 F01 Berat Pasien 53 F04 A06 F01 Berat Pasien 54 F04 A03 F01 Sedang
Nama Usia Penyakit Masa Idap Klasifikasi Pasien 55 F04 A01 F01 Ringan Pasien 56 F04 A05 F01 Berat Pasien 57 F04 A05 F02 Berat Pasien 58 F04 A06 F02 Berat Pasien 59 F04 A05 F01 Berat Pasien 60 F03 A05 F01 Berat
Dari  hasil  keseluruhan  klasifikasi TABEL 10 terlihat bahwa  jumlah  pasien  yang  terindikasi  ISPA  ringan berjumlah  sebanyak  3  orang,  ISPA  sedang  berjumlah  9 orang dan ISPA berat sebanyak 18 orang.

## 4.1 Pengujian Confusion Matrix
Setelah  mendapatkan  hasil  klasifikasi,  dilakukan pengujian  menggunakan Confussion  Matrix .  Perhitungan dilakukan dengan membandingkan jumlah label kelas data dari  hasil  klasifikasi  dengan  label  kelas  data  aktual  dari TABEL 11.
TABEL 11. H ASIL P REDIKSI DAN A KTUAL Nama Usia Penyakit Masa Idap Prediksi  Aktual Pasien 31 F04 A04 F01 Sedang Sedang Pasien 32 F04 A06 F01 Berat Berat Pasien 33 F04 A02 F01 Sedang Ringan Pasien 34 F04 A03 F01 Sedang Sedang Pasien 35 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 36 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 37 F04 A02 F01 Sedang Sedang Pasien 38 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 39 F04 A01 F01 Ringan Ringan Pasien 40 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 41 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 42 F03 A01 F01 Sedang Ringan Pasien 43 F04 A03 F01 Sedang Sedang Pasien 44 F03 A06 F01 Berat Berat Pasien 45 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 46 F04 A03 F01 Sedang Sedang Pasien 47 F04 A05 F02 Berat Berat Pasien 48 F04 A02 F01 Sedang Sedang Pasien 49 F04 A06 F01 Berat Berat Pasien 50 F04 A01 F01 Ringan Ringan Pasien 51 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 52 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 53 F04 A06 F01 Berat Berat Pasien 54 F04 A03 F01 Sedang Sedang Pasien 55 F04 A01 F01 Ringan Ringan Pasien 56 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 57 F04 A05 F02 Berat Berat Pasien 58 F04 A06 F02 Berat Berat Pasien 59 F04 A05 F01 Berat Berat Pasien 60 F03 A05 F01 Berat Berat Berdasarkan TABEL 11  maka  perhitungan  tingkat accuracy , precision ,  dan recall telah  dilakukan menggunakan  persamaan  (1),  (2)  dan  (3).  Hasil perhitungan  masing-masing  pengujian  dapat  dilihat  pada TABEL 12.
TABEL 12. H ASIL P REDIKSI DAN A KTUAL Prediksi Aktual Ringan Sedang Berat Ringan 3 2 0 Sedang 0 7 0 Berat 0 0 18 Accuracy 93.33% Precision 86.67% Recall 92.59%
M AY S ITI S YARAH / I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 1 (2022) 8-15
Dari hasil pengujian klasifikasi penderita ISPA dengan metode Naïve  Bayes  Classifier dengan  memiliki  tingkat accuracy sebesar  93.33%, precision sebesar  86,67%  dan recall sebesar  92.59%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa metode  ini  memiliki  keakuratan  yang  tinggi  untuk mengklasifikasi penderita ISPA.

## 4.2 Implementasi Sistem
Klasifikasi penderita ISPA
juga telah diimplementasikan  ke  dalam  sistem  yang  memiliki tampilan seperti G AMBAR 1.
G AMBAR 1. H ALAMAN H OME S ISTEM K LASIFIKASI ISPA
G AMBAR 1 menampilkan  halaman  utama  dari  sistem klasifikasi  penderita  ISPA.  Selain  itu  dalam  sistem  ini terdapat  halaman  input  data  pasien  seperti G AMBAR 2. Halaman  ini  merupakan  tampilan  antarmuka  untuk menampilkan form penambahan data pasien sebagai data yang akan diklasifikasikan oleh sistem.
G AMBAR 2. H ALAMAN H OME S ISTEM K LASIFIKASI ISPA
Dari G AMBAR 2 terlihat  bahwa  item  yang  harus diinputkan terdiri  dari nomor pasien, nama pasien, usia, jenis  kelamin,  penyakit  yang  diderita,  masa  mengidap, alamat  dan  nomor  telepon.  Setelah  menginputkan  data pasien, tahapan berikutnya melakukan klasifikasi.

## G AMBAR 3. H ALAMAN K LASIFIKASI ISPA
Hasil  klasifikasi  dari  sistem  terlihat  pada G AMBAR 3. Berdasarkan hasil klasifikasi sistem terlihat bahwa jumlah pasien yang terklasifikasi sesuai dengan hasil perhitungan yang  telah  dilakukan.  Informasi  klasifikasi  ini  dapat diberikan  kepada  pihak  yang  berkepentingan  untuk mengetahui jumlah penderita ISPA di daerahnya. Sistem juga menampilkan informasi dalam bentuk diagram seperti pada G AMBAR 4.

## G AMBAR 4. H ALAMAN D IAGRAM K LASIFIKASI ISPA
Jumlah penderita klasifikasi ISPA yang terlihat pada pada G AMBAR 4. ditampilkan berdasarkan data dua tahun sebelumnya.  Diagram  ini  menampilkan  jumlah  penderita ISPA  secara  informatif  dengan  membandingkan  data penderita  ISPA  ditahun  2019  dan  2020.  Di  tahun  2019 penderita ISPA tertinggi adalah ISPA ringan, sedangkan di tahun  2020  jumlah  penderita  ISPA  berat  merupakan penderita ISPA yang terbanyak.
M AY S ITI S YARAH / I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 1 (2022) 8-15

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penerapan  metode  Naive  Bayes Classifier  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi penderita  ISPA  dan  implementasi  sistem  yang  telah dilakukan  menunjukkan  bahwa  metode  ini  telah  berhasil melakukan  klasifikasi  penderita  ISPA  menjadi  tiga  jenis yaitu  ISPA  ringan,  ISPA  sedang  dan  ISPA  berat.  Hasil klasifikasi  menampilkan  jumlah  pasien  ISPA  terbanyak adalah  jenis  ISPA  kategori  berat  sebanyak  18  orang. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  diperlukan  penanganan yang  serius  dari  pihak-pihak  yang  berkepentingan  untuk meningkatkan fasilitas dan tenaga kesehatan ahli sehingga jumlah  penderita  ISPA  dapat  berkurang  dan  perawatan yang  diberikan  dapat  maksimal.  Nilai  akurasi  dari pengujian  confussion  matrix  yang  dihasilkan  sebesar 93.33%  memberikan  dasar  bahwa  metode  ini  layak  dan memiliki  keakuratan  yang  tinggi  dalam  melakukan klasifikasi ISPA.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Bari,  S.  H.  Sitorus,  and  U.  Ristian, “IMPLEMENTASI  METODE  NAIVE  BAYES PADA  APLIKASI  PREDIKSI  PENYEBARAN WABAH  PENYAKIT  ISPA  (Studi  Kasus: Wilayah Kota Pontianak),” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 6, no. 3, 2018.
[2]
M.  Danny  and  R.  Hardianti,  “PENERAPAN
ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM
MENDIAGNOSA PENYAKIT ISPA,” J. SIGMA , vol. 10, no. 3, pp. 1–10, 2020.
[3] P. Cabena, P. Hadjinian, R. Stadler, J. Verhees, and A. Zanasi, Discovering data mining: from concept to implementation . Prentice-Hall, Inc., 1998.
[4] R.  S.  Sambyal,  T.  Javid,  and  A.  Bansal, “Performance  Analysis  of  Data  Mining Classification Algorithms to Predict Diabetes,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 56–63, 2018.
[5] D.  M.  Tarigan,  D.  P.  Rini,  and  V.  Puspita, “Perancangan  Data  Mining  untuk  Klasifikasi Prediksi Penyakit ISPA dengan Algoritma C4. 5,” in Annual Research Seminar (ARS) , 2017, vol. 3, no. 1, pp. 179–182.
[6] S. Muharni, “Klasifikasi Prediksi Penyakit Infeksi Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree  (ID3),”  in Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 104–111.
[7] I.  Romli,  “PENERAPAN  DATA  MINING MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS UNTUK  KLASIFIKASI  PENYAKIT  ISPA,” Indones.  J.  Bus.  Intell. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  10–15, 2021.
[8] J.  Han,  J.  Pei,  and  M.  Kamber, Data  mining: concepts and techniques . Elsevier, 2011.
[9] A.  A.  Rahman  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Aplikasi Klasifikasi  Penerima  Kartu  Indonesia  Sehat Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 1, 2018.
[10] V.  Z.  Kamila  and  E.  Subastian,  “KNN  vs  Naive Bayes  Untuk  Deteksi  Dini  Putus  Kuliah  Pada Profil Akademik Mahasiswa,” J. Rekayasa Teknol.
Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 116–122, 2019.
[11] W.  Setiawan  and  S.  Ratnasari,  “Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Mata Menggunakan Naïvebayes  Classifier,” Pros.  Semnastek ,  vol.  1, no. 1, 2014.
[12] D.  Simanjuntak  and  A.  Sindar,  “Sistem  Pakar Deteksi Gizi Buruk Balita Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” vol , vol. 1, pp. 54–60, 2019.
[13] E.  Hariyanto  and  A.  Witanti,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Diare  Pada  Balita  Dengan Metode  Naive  Bayes  Classifier,” JMAI  (Jurnal Multimed.  Artif.  Intell. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–43, 2017.
[14] E. Rantoso and O. Suria, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit  Yang  Disertai  Demam  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classifier,” JMAI  (Jurnal Multimed.  Artif.  Intell. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–10, 2018.
[15] S.  Setiyani  and  P.  T.  Prasetyaningrum, “PENERAPAN  METODE  NAIVE  BAYES CLASSIFIER PADA

## SISTEM
PAKAR DIAGNOSA  PENYAKIT  LAMBUNG,” J.  Sist.
Inf. dan Bisnis Cerdas , vol. 14, no. 2, pp. 117–126, 2021.
[16] F.  Alviansyah,  I.  Ruslianto,  and  M.  Diponegoro, “Identifikasi  Penyakit  Pada  Tanaman  Tomat Berdasarkan  Warna  Dan  Bentuk  Daun  Dengan Metode  Naive  Bayes  Classifier  Berbasis  Web,” Coding J. Komput. dan Apl. , vol. 5, no. 1, 2017.
[17] E. N. Syafitri, “Sistem Pakar Diagnosa Hama dan Penyakit  Tanaman  Karet  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classifier.”  Universitas  Islam  Riau, 2018.
[18] M.  Syarief,  A.  Mukminin,  N.  Prastiti,  and  W. Setiawan,  “PENERAPAN  METODE  NAÏVE BAYES  CLASSIFIER  UNTUK  DETEKSI PENYAKIT  PADA  TANAMAN  JAGUNG,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 3, no. 1, 2017.
[19] L.  Asman,  M.  F.  Hasir,  and  I.  Ilham, “IMPLEMENTASI
FRAMEWORK CODEIGNITER  PADA  SISTEM  PAKAR DIAGNOSA  HAMA  TANAMAN  KELAPA SAWIT  DENGAN  METODE  NAÏVE  BAYES
CLASSIFIER,”
SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , vol. 5, no. 1, pp. 3–6, 2017.
[20] F.  Wulandari,  P.  A.  Jusia,  and  J.  Jasmir, “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  ISPA  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Pada  Puskesmas  Jambi  Selatan,” J.  Ilm. Mhs. Sist. Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 214–227, 2020.
[21] H. Hariati, M. Wati, and B. Cahyono, “Penerapan Algoritma  C4.  5  pada  Penentuan  Penerima Program  Bantuan  Pemerintah  Daerah  di Kabupaten  Kutai  Kartanegara,” J.  Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 106–114, 2018.
[22] S.  Adi,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Classifier  Untuk  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa PPA  Di  Universitas  Amikom  Yogyakarta,” J. Mantik Penusa , vol. 22, no. 1, 2018.
[23] M.  K.  Anam,  B.  N.  Pikir,  and  M.  B.  Firdaus, “Penerapan  Na ̈ıve  Bayes  Classifier,  K-Nearest Neighbor  (KNN)  dan  Decision  Tree  untuk Menganalisis  Sentimen  pada  Interaksi  Netizen
M AY S ITI S YARAH / I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 4 N O . 1 (2022) 8-15
danPemeritah,” MATRIK  J.  Manajemen,  Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 139–150, 2021.
[24] R. Tanno, A. Saeedi, S. Sankaranarayanan, D. C. Alexander,  and  N.  Silberman,  “Learning  from noisy labels by regularized estimation of annotator confusion,”  in Proceedings  of  the  IEEE/CVF Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition , 2019, pp. 11244–11253.

## BIODATA PENULIS
May Siti Syarah Mahasiswa  Program  Studi  Informatika  Universitas Mulawarman.
Masna Wati, S.Si., M.T Dosen Program Studi Informatika Universitas Mulawarman. Ir. Novianti Puspitasari, S.Kom., M.Eng Dosen Program Studi Informatika Universitas
Mulawarman.