## Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berdasarkan Tekstur Warna Berbasis Android
Mhd. Furqan 1* , Yusuf Ramadhan Nasution 2 , Rini Fadillah 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Jl. Williem Iskandar Pasar V Medan Estate, (061)6615683 e-mail: mfurqan@uinsu.ac.id, ramadhannst@gmail.com, Rinifadillah16@gmail.com

## Abstract
The Skin is an important part of the human body which is used to protect organs from external disturbances (radiation, heat, sharp objects, etc.). the surface of the skin is divided into several textures,  namely  soft,  rough,  and  supple.  The  skin  also  stores  fat  and  is  supple.  The  skin  also stores fat and nerves which help in the process of human senses, the skin can also experience bacterial  interference  that  can  cause  disease,  the  easiest  thing  to  identify  affected  skin  is through visuals (images). This research is to implement the naive bayes algorithma to classify android based skin diseases in helping the identification process of skin diseases based on visual form (color). Based on the results of the study that the classification of skin diseases (eczema, acne, chicken pox, etc). can be indentified through the naive bayes method and can obtain an accuracy of 75%.
Keywords : Naive Bayes, Image Processing, Skin Diseases
A bstrak Kulit  merupakan  organ  penting  dalam  tubuh  manusia  yang  digunakan  untuk  melindungi organ  tubuh  dari  gangguan  luar  (radiasi,  panas,  benda  tajam,  dll).  Permukaan  kulit  terbagi menjadi beberapa tekstur yaitu lembut, kasar, serta kenyal. Kulit juga menyimpan lemak serta kenyal dan menyimpan lemak serta syaraf yang membantu dalam proses indra manusia, kulit juga dapat mengalami gangguan bakteri yang dapat menyebabkan penyakit, hal yang paling mudah  untuk  mengindentifikasi  kulit  yang  terkena  penyakit  adalah  melalui  visual  (citra). Penelitian  ini  untuk  mengimplementasikan  algoritma  naive  bayes  untuk  mengklasifikasikan penyakit  kulit  bebasis  android  dalam  membantu  proses  indentifikasi  penyakit  kulit berdasarkan  bentuk  visual  (warna).  Berdasarkan  hasil  penelitian  bahwa  klasifikasi  penyakit kulit  (eksim,  jerawat,  cacar  air,dll)  dapat  di  indentifikasi  melalui  metode  naïve  bayes  dapat memperoleh akurasi sebesar 75% .
Kata Kunci : Naïve Bayes, Pengolahan Citra, Penyakit Kulit

## 1. PENDAHULUAN
Kulit i merupakan  organ  –  organ  terluas  tubuh  yang  letaknya  berada dibagian  paling  luar  pada  tubuh  manusia  dan  berfungsi  untuk  menutupi seluruh permukaan tubuh U manusia, kulit dapat terjangkit berbagai penyakit, mulai dari penyakit ringan yang berakibatkan gata-gatal atau pun yang lebih berat dapat berakibatkan kematian. Bagi mereka yang peduli dengan kondisi kesehatan kulit, maka dari itu di butuhkan Dokter khusus spesialis penyakit kulit.  Akan  tetapi  terkadang  masyarakat  lebih  cenderung  berdiam  diri dengan  penyakit  ini,  hal  ini  dikarenakan  rasa  malu  untuk  berterus  terang serta  keterbatasan  biaya  untuk  berobat.  Adapun  pada  penelitian  ini mengangkat  masalah  yang  sering  terjadi  pada  manusia.  Untuk  membantu mengetahui  diagnosis  penyakit  kulit  dibutuhkan  sistem  indentifikasi  yang
dapat  memberikan  diagnosis  rekomendasi,  dan  solusi,  Penyakit  kulit merupakan  penyakit  yang  kompleks  dan  sering  diderita  oleh  kebanyakan orang. Sering kali orang bingung dengan penyakit yang diderita dan harus ke dokter untuk berobat atau berkonsultasi. Dalam Peneleitian ini akan dibahas bagaimana cara mengdiagnosis penyakit kulit menggunakan algoritma naïve bayes  berdasarkan  tekstur  warna  Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  suatu bentuk  klasifikasi  data  dengan  menggunakan  metode  probabilitas  dan statistic.  Metode  ini  pertama  kali  dikenalkan  oleh  ilmuan  Inggris  Tomas Bayes,  yaitu  digunakan  untuk  memperediksi  peluang  yang  terjadi  dimasa depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal sebagai Teorema Bayes. Metode Toerema Bayes kemudian di kombinasikan dengan  naïve  yang  di  asumsikan  dengan  kondisi  antar  atribut  yang  saling bebas.  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  di  artikan  yaitu  pendekatan statistic I untuk  melakukan  inferensi  induksi  pada I perseolan  klasifikasi.. Dengan adanya penelitian ini dapat membangun sebuah sistem mendiagnosis penyakit  kulit  yang  diderita.  dapat  membantu  pasien  untuk  memeriksa penyakit kulit tanpa harus pergi ke dokter tidak lagi mengeluarkan biaya dan membantu  pasien  agar  tidak  menunggu  antrian  apabila  ingin  berobat  ke rumah sakit dan dapat langsung pengecekan dengan aplikasi ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Pengertian Dasar Citra Digital
Citra  digital  adalah  sebuah  gambar  atau  kemiripansebuah  objek  dan citra U analog  tidak  dapat  direpresentasikan  kedalam  komputer  sehingga tidak  dapat  diproses  komputer  secara u langsung.  Supaya  dapat  diproses  ke dalam  komputer,  dan  citra  analog  ini  juga  harus  dikonversi  menjadi  citra digital. Citra digital yaitu citra yang di olah oleh komputer. Dan adapun citra yang telah dihasilkan dari peralatan digital.
a) Citra Grayscale
Citra grayscale yaitu  citra  yang  nilai-nilai  pixenya  dapat merepresentasikan  derajat  keabuan  atau  instansi  berwarna  putih.  Adapun hasil nilai instansinya paling rendah maka representasikan warna hitam pada nilai dan jika nilainya paling tinggi maka representasikan nilainya berwarna putih.  Biasanya  citra grayscale memiliki  pixel  8  bit  yaitu  256  derajat berwarna keabuan. Dan citra grayscale yang pixelnya bukan 8 bit, contohnya 16 bit untuk pengguna yang memerlukan ketelitian yang tinggi.
b) Ekstrasi U Fitur U Tekstur U Berbasis Thresholding
Metode  Thresholding  yaitu  proses  pengubahan I pada  citra berderajat I keabuan  menjadi I citra  biner U atau  hitam U putih  sehingga U dapat diketahui U daerah  mana  yang  termasuk U obyek  dan U Background dari citra U secara jelas. Citra U hasil Thresholding U biasanya digunakan lebih lanjut untuk proses pengenalan obyek serta ekstrasi fitur. Rumus :
(    ) ( ) ( )
(1)
1) Fixel yang nilai intensitasnya di bawah 128 diubah menjadi hitam

## 2) Dan fixel yang nilai intensitasnya di atas 128 diubah menjadi putih.

## 2.2. Algoritma Naïve Bayes
Adapun  cara  kerja  teorema  bayes  ialah  teori  keputusan  Bayes  adalah pendekatan statistika yang fundamentasi dalam data mining pendekatan ini didasarkan  pada  kuantifikasi trade-of antara  berbagai  keputusan  klasifikasi dengan  menggunakan  probalitas.  metode  pengklasifikasikan  stastitik yang U dapat  digunakan  untuk  mempredeksi  probabilitas  keanggotaan  dari suatu  class  naïve  bayes  classifier  didasarkan  pada  teorema  bayes  yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa decision tree dan neural network.
P( | X) = ( | ) ( ) ( ) (2)
Keterangan :
= Hipotesis U data X yang merupakan Class yang spesifik X         = Data U dengan Class yang U belum diketahui P( |x) = Probabilitas U hipotesis , berdasarkan U kondisi x P(x| ) = Probabilitas U X U berdasarkan kondisi pada U hipotesis P( )   = Probabilitas I hipotesis P(x)     = Probabilitas I dari data I X

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pembahasan
Setelah  melalui  tahap  perancangan  pada,  maka  selanjutnya  akan masuk ke pembahasan dan hasil, pada analisis data untuk kebutuhan sistem penerapan  algoritma  naive  bayes  berdasarkan  tekstur  warna  untuk mengindentifikasi  penyakit  kulit.  Dimana  dengan  adanya  hasil  dari pembahasan  tersebut,  maka  akan  diketahui  apakah  hasil  yang  diperoleh secara manual dengan sistem komputerisasi terdapat perbedaan atau tidak.

## a) Theorema Bayes
Konsep  dasar  dari  theorem  bayes  adalah  klasifikasi  menggunakan metode probabilitas dan statistic. Naïve bayes menggunakan  ciri klasifikasi, asumsi yang sangat U kuat U akan indenpendansi dari masing-masing u kondisi/ kejadian.
Tabel 1. Preferensi Kriteria Kriteria Brightness (A1) Blue (A2)
Red (A3)
Green (A4)

## b) Representasi Data
Merupakan  langkah  –  langkah  untuk  mengetahui U perhitungan  dan kriteria agar mendapatkan nilai dari setiap U kriteria dan mendapatkan nilai- nilai  yang  sterbaik  dari  setiap  alternatif.  Data  Cluster  merupakan representasi  dari  tiap  jenis  penyakit  yang  ada,  disini  saya  membuat  7  jenis cluster  yang  akan  di  uji,  dengan  data  sampel  untuk  tiap  cluster  sebanyak  5 buah. Nantinya tiap cluster akan memiliki 1 sampel data penguji yang akan
digunakan  untuk  membandingkan  dengan  data  uji  dalam  proses  pengujian aplikasi.  Macam-macam  data  penyakit  (cluster);  Eksim,  Psioriasis,  Jerawat, Campak, Cacar air.
Tabel 2. Data Latih Cluster Eksim Nama Data  A1  A2  A3  A4 Eksim 1 34  33  33  31 Eksim 2 32  31  31  32 Eksim 3 33  30  32  34 Eksim 4 31  33  30  34 Eksim 5 34  34  34  35 Tabel 3. Data Latih Cluster Psioriasis Nama Data  A1  A2  A3  A4 Psioriasis 1  66  62  64  65 Psioriasis 2  65  61  66  65
Psioriasis 3  64  63  64  64
Psioriasis 4  63  64  65  63
Psioriasis 5  63  67  62  63
Tabel 4. Data Latih Cluster (Jerawat) Nama Data  A1  A2  A3  A4 Jerawat 1 24  27  25  22 Jerawat 2 23  25  25  23
Nama Data  A1  A2  A3  A4 Jerawat 3 22  25  24  23 Jerawat 4 24  22  25  25 Jerawat 5 24  29  24  27 Tabel 5. Data Latih Cluster ( Campak ) Nama Data  A1  A2  A3  A4 Campak 1  91  92  93  96
Campak 2  92  93  92  92
Campak 3  95  94  95  91 Campak 4  94  95  91  95
Campak 5  92  91  94  91
Tabel 6. Data Latih Cluster ( Cacar Air )
Nama Data  A1  A2  A3  A4 Cacar Air 1  44  46  41  45 Cacar Air 2  43  45  43  44 Cacar Air 3  43  47  45  42 Cacar Air 4  46  47  46  41 Cacar Air 5  45  44  42  45 Tabel 7. Nilai Probabilitas Tiap Cluster Cluster Jml Training  Probabitas Eksim 10 0,142857143 Psioriasis 10 0,142857143 Jerawat 10 0,142857143 Cacar Air 10 0,142857143 Campak 10 0,142857143 Herpez 10 0,142857143 Impetigo 10 0,142857143 Total 70 Rumusan untuk mencari nilai probabilitas (                            ) (                                 ) (3)

## 3.2. Perhitungan Untuk Mencari Kriteria Pada Citra Digital
a) Pengujian Pertama
Gambar 1. Pengujian Pertama
b) Hasil  Pengujian  Citra  RGB  menjadi  citra  grayscale,  sehingga U hasil  citra akan memiliki satu U nilai keabuan disetiap pixel-pixelNya.

## Gambar 2. Citra Grayscale
Dalam Proses ekstrasi cita pada pengujian untuk mendapatkan nilai kriteria pada  perhitungan  estrasi  citra  manual  menggunakan  metode  Thresholding. Metode  Thresholding  merupakan  suatu  proses  perubahan  citra  berderajat keabuan  menjadi  citra  biner  atau  hitam  putih  sehingga  dapat  diketahui daerah  mana  yang  termasuk  obyek  dan Background dari  citra  secara  jelas. Citra  hasil Thresholding biasanya  digunakan  lebih  lanjut  untuk  proses pengenalan obyek serta ekstrasi fitur.
Rumus :
(    ) ( ) ( ) (4) 1) Fixel yang nilai intensitasnya di bawah 128 diubah menjadi hitam
2) Dan fixel yang nilai intensitasnya di atas 128 diubah menjadi putih.
Tabel 8. Hasil Kriteria Citra Digital Kriteria  A1  A2  A3  A4 Data uji 1  95  94  91  90

## a) Perhitungan Naïve Bayes
1. Proses 1 Hitung Nilai Probabilitas Tiap Cluster
(                            )
(                                 )
(  )
(  ) = 0,142857143
2. Proses 2 Menghitung Nilai Mean Atribut tiap – tiap Cluster. Penyelesaian
(  )       { (                 )
(  )
=
Tabel 9. Nilai Kecocokan Normalisasi Distribusi Bayes Dataset Cluster Data Uji Hasil 132 1. Eksim 370 370 255 2. Psioriasis Campak 97 3. Jerawat 177 4. Cacar Air 370 5. Campak 62,5 6. Herpez 299,5 7. Impetigo
Hasil  perhitungan  cenderung  mendekati  median  dari  cluster  5  maka dari  itu  hasil  indentifikasi  menunjukkan  bahwa  data  uji  satu  terdeteksi sebagai penyakit Campak
b) Alur Tahap Kerja
Start Login ke aplikasi Ambil citra data latih Identifikasi duster Cluster cocok Perbaharui mean, median, & std deviasi Simpan End Tambahkan duster baru Ya Tidak
Gambar 3. Pengumpulan Data Latih
c) Pengujian Start Login Ambil gambar Citra asli di ubah menjadi citra grayscale Load data set Cari probabilitas duster Hitung nilai terdekat dari data latin – data uji Tentukan nilai normalisasi data uji Jenis penyakit di dapatkan Selesai
Gambar 4. Pengujian Aplikasi Indentifikasi Penyakit kulit

## 3.3. Pengujian
Setelah dilakukan Perancangan pada sistem program maka berikutnya akan  dilakukan  pengujian  input  data  pengujian  atau  gejala  yang  di  derita pasien  kemudian  klik  pengujian  lalu  akan  mucul  nilai  kriteria  dan  hasil penyakit apa yang di derita oleh pasien.
Gambar 5. Halaman Menu Pengujian Penyakit Kulit

## Gambar 6. Halaman Hasil Pengujian
Penerapan/ penggunaan sistem ini untuk membantu masyarakat umum dalam  mendeteksi  penyakit  kulit  secara  mudah  dan  cepat.  Dalam penerapannya masyarakat dapat menggunakan aplikasi ini secara sederhana hanya  dengan  menggunakan device  smarthphone ,  user  dapat  melakukan pendaftaran  untuk  merigistrasi  user  di  system  aplikasi,  kemudian  dapat masuk dan  melihat fitur yang ada di aplikasi. Selanjutnya untuk melakukan pengujian  dapat  memilih  menu  pengujian,  kemudian  user  akan  diminta untuk  menggambarkan  kulit  atau  gejala  penyakit  yang  ingin  di  deteksi. Kemudian system akan menampilkan detail klasifikasi penyakit yang diambil melalui citra kamera.

## 4. SIMPULAN
Dalam U penulisan  skripsi  ini  telah  diuraikan U pembahasan  bab  –  bab sebelumnya,  maka  bab  ini  merupakan  bab  terakhir  dari  tugas  akhir  ini. Penulis akan menarik sebuah kesimpulan dari penguraian tersebut:
a) Berdasarkan  penelitian  Skripsi  di  atas  bisa  di  sampaikan  bahwa penerapan algoritma naive bayes untuk deteksi penyakit kulit berdasarkan tekstur  warna  dapat  mengiplementasikan  teknis  klasifikasi  dan pemrosesan  citra  dalam  membantu  proses  indentifikasi  penyakit  kulit. Dari  hasil  penelitian  bahwa  klasifikasi  penyakit  kulit  ini  (eksim,  jerawat, cacar  air,  campak,  dan  psioriasis).  Dapat  mengindentifikasi  melalui algoritma naïve bayes dan memperoleh akurasi sebesar 75%, dan berjalan dengan baik. Sistem dapat mempercepat proses klasifikasi penyakit kulit dengan cepat dan akurat.
b) Dalam  pembangunan  aplikasi  penyakit  kulit  ini  dapat  membantu masyarakat/tenaga medis untuk melakukan deteksi melalui gambar/foto dan  juga  mempercepat  proses,  dan  sistem  dapat  memberikan  hasil klasifikasi  penyakit  disertai  dengan  akurasi/perbandingan  dengan penyakit lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mhd.  Furqan,  dkk.  2019. Penerapan  Metode  Otsu  dalam  melakukan Segmentasi  Citra  pada  Citra  Naskah  Arab, Jurnal  Manajemen,  Teknik Informatika,  dan  Rekayasa  Komputer,  November,  ISSN  2476- 9843.20(1):59-72.
[2] Munir,  R.,  2004., Pengolahan  Citra  Digital  dengan  pendekatan algoritmik. Bandung:Informatika.
[3] Retno  Tri  Wulandari,  2017, Data  Mining. Yogyakarta:  Penerbit  Gava Media. Hal 33-34.
[4] Muliyonto, 2009, Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: CV Andi Offset
[5] Pulung  Nurtantio  Andono,  dkk.  2017. Pengolahan  Citra  Digital . Yogyakarta: CV. Andi Offset.
[6] Novianto  Donna  Prayoga,  dkk.  2018, Sistem  Diagnosis  Penyakir  Hati Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes .  Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Agustus, ISSN: 2548-964X, 2666-2671.
[7] Tri Utami Endah, 2011. Kupas Tuntas Android Dari Nol Sampai Mahir. Jakarta : Gudang Ilmu.
[8] Nyoman  Wisnu  Pradana.  2016.  Klasifikasi  Penyakit Hipertensis Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Skripsi .
[9] Wildan  Agustian,  dkk.  2016, Jurnal  Klasifikasi  Buah  Jeruk Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes    Berdasarkan  Analisis  Tekstur  dan Normalisasi  Warna. Jurnnal  Program  Studi  Ilmu  Komputer  FMIPA UNPAK-BOGOR, JL. Pakuan, Bogor 16143.
[10]  Izzati  Saila  Hafsah,  2016.  Deteksi  Otomatis  Penyakit  Kulit Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes. Jurnal  Teknik  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro.
[11]  Nyoman  Wisnu  Pradana.  2016.  Klasifikasi  Penyakit Hipertensis Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Skripsi.
[12] Sri  Rahayu,  dkk.  2019. Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  Untuk Memprediksi Gejala Autism Spectrum Disorders Pada Anak-Anak . Jurnal Prosiding TAU SNAR-TEK Seminar Nasional Rekayasa dan Teknologi, ISSN 2715-6982