## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 3, Desember 2021 Hal 117-122 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Menentukan Tingkat Kenyamanan Pada Rumah Sakit Terhadap Pasien
Masduki Nizam Fadli 1 *, Irfan Sudahri Damanik 2 , Eka Irawan 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 nizammasduki@gmail.com, 2 Irfansudahri@amiktunasbangsa.ac.id, 3 ekairawanstikomtunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: nizammasduki@gmail.com
Abstrak− Tingkat  keyamanan  suatu  rumah  sakit  merupakan  nilai  penting  yang  harus  diperhatikan,  dikarnakan  dapat  menunjang proses  penyembuhan  yang  lebih  cepat  terhadap  pasien.  Untuk  menjaga  kualitas  kenyamanan,  dokter,  perawat  berserta  kariawan dirumah  sakit  tersebut  harus  selalu  menjaga  kriteria  yang  ditentukan  oleh  pihak  rumah  sakit  agar  semakin  baik  nilai  pelayanan tersebut. Pengertian Kenyamanan adalah suatu kondisi perasaan seseorang yang merasa nyaman berdasarkan persepsi masing-masing individu. Sedangkan nyaman merupakan suatu keadaan telah terpenuhinya kebutuhan dasar manusia yang bersifat individual akibat beberapa  faktor  kondisi  lingkungan.  Dalam  kamus  besar  bahasa  Indonesia,  nyaman  memiliki  arti  segar,  sehat,  sedap,  sejuk,  enak. Naive Bayes merupakan sebuah algoritma dari Data Mining yang mana sifat dari Naive Bayes sendiri adalah klasifikasi yang mana memiliki  dua  tahap  dalam  proses  klasifikasi  teks,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap  pengujian/klasifikasi.  Pada  tahap  pelatihan dilakukan  proses  analisis  terhadap  sampel  dokumen  berupa pemilihan vocabulary,  yaitu  kata yang  mungkin  muncul dalam  koleksi dokumen  sampel, sedapat mungkin dapat menjadi representasi dokumen. Selanjutnya adalah penentuan probabilitas prior bagi tiap kategori  berdasarkan sampel dokumen.
Kata Kunci: Tingkat Kenyamanan Pada RUMKIT, Naive Bayes, Data Mining
Abstract− The level of security of a hospital is an important value that must be considered, because it can support a faster healing process for patients. To maintain the quality of comfort, doctors, nurses along with caricature in the hospital must always maintain the  criteria  determined  by  the  hospital  so  that  the  better  the  value  of  the  service.  Understanding  Comfort  is  a  condition  of  feeling someone  who  feels  comfortable  based  on  the  perception  of  each  individual.  Whereas  comfort  is  a  condition  that  has  fulfilled  the basic  human  needs  of  an  individual  nature  due  to  several  environmental  conditions.  In  a  large  Indonesian  dictionary,  comfortable means fresh, healthy, delicious, cool, delicious. Naive Bayes is an algorithm of Data Mining where the nature of Naive Bayes itself is a  classification  which  has  two  stages  in  the  process  of  text  classification,  namely  the  training  stage  and  the  testing  /  classification stage. During the training phase, the process of analyzing the sample documents is in the form of vocabulary selection, which is a word  that  might  appear  in  the  collection  of  sample  documents,  as  far  as  possible  to  be  a  representation  of  the  document.  Next  is determining the prior probabilities for each category based on document samples.
Keywords : Comfort Level at Hospitals,  Naive Bayes, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Naive  Bayes merupakan  teknik prediksi  berbasis  probabiitas  sederhana yang  berdasarkan  pada  penerapan  teorema Bayes    dengan    asumsi    independensi    bahwa    data    tidak    berkaitan    dengan  data    yang    lain.  Jika  menggunakan algoritma Naive Bayes ada baiknya jika kita menggunakan data latih yang cukup banyak, dikarenakan semakin banyak data  latih  tersebut  maka  semakin  baik  hasil  prediksi  yang  dihasilkan  [1].  Kenyamanan  dan  kebersihan  pada  sebuah rumah sakit merupakan sebuah faktor pendukung dalam mempercepat proses penyembuhan pasien yang dirawat. Tidak hanya  faktor  kebersihan  saja  yang  dapat  menunjang  dan  mempercepat  proses  penyembuhan  pasien,  perawat  juga berperan penting terhadap proses penyembuhan seorang pasien. Dalam proses penyembuhan dibutuhkan hubungan  dua arah yaitu antara pasien dan perawat. Ini dimaksudkan supaya seorang pasien tidak jenuh dengan keadaan rumah sakit yang  sangat  monoton.    Pelayanan  perawat  terhadap  pasien  adalah  sebuah  pelayanan/bantuan  keperawatan  yang  di berikan karna adanya kelemhan fisik dan mental, pada hakikatnya kegiatan ataupun tindakan yang dilakukan perawat bersifat  membantu  seorang  pasien,  dan  salah  satu  nilai  besar  yang  sngat di  perhatikan  oleh  masyarakat  (Pasien) yaitu pelayanan perawat terhadap pasien, karena perawat berperan penting dalam mendukung kesembuhan dari pasien yang dirawatnya.  Untuk  menyelenggarakan  pelayanan  yang  berkualitas,  banyak  hal  yang  yang  harus  di  pahami,  beberapa yang  harus  dinilai  mempunyai  peranan  yang  amat  penting  bagi  pelayanan  perawat,  salah  satu  defenisi  menyatakan bahwa kualitas pelayanan kesehatan biasanya memacu pada kemampuan Perawat dan Dokter, memberikan pelayanan yang sesuai dengan standart profesi kesehatan dan dapat diterima oleh pasiennya, makin sempurna kepuasan tersebut, makin baik pula kualitas pelayanan kesehatannya. Untuk menjaga kualitas pelayanan perawat terhadap pasien, perawat harus  selalu  menjaga  kriteria  yang  ditentukan  oleh  pihak  rumah  sakit  agar  semakin  baik  nilai  pelayanan  tersebut. Berdasarkan  latar  belakang  masalah  diatas,  penulis  menerapkan  metode naive  bayes dalam  menentukan  tingkat kenyamanan pada rumah sakit terhadap pasien. Berdasarkan penelitian terdahulu, [2] menerapkan metode naive bayes dalam  klasifikasi  lokasi  pembangunan  sumber  air  dengan  total  Accuracy  yang  diperoleh  sebesar  78,95%.  [3]  juga menerapkan  metode  klasifikasi  naïve  bayes  dalam  memprediksi  besarnya  penggunaan  listrik  rumah  tangga  dengan persentase  untuk  Correctly  Classified  Instance  adalah  sebesar  78,3333%  sementara  persentase  untuk  Incorrectly Classified Instance adalah sebesar 21,1667%. Dengan digunakannya algoritma naïve bayes, diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan referensi kepada pihak Rumah Sakit dalam hal kualitas pelayanan terhadap pasien rawat inap.
Masduki Nizam Fadli, Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Menentukan Tingkat Kenyamanan Pada Rumah Sakit Terhadap Pasien

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Menurut [3] Data  Mining adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam  data  berukuran  besar, yang mana data besar tersebut akan diekstaksi nantinya dan  akan  memberikan  sebuah  knowledge. Data  mining merupakan  sebuah  proses  pengumpulan  data  yang  mana nantinya akan diolah menjadi sebuah informasi yang bermakna. Data mining merupakan proses untuk mengarahkan kita agar menambang sebuah data yang berisi pengetahuan penting dari gudang data yang nantinya akan di proses menjadi data  signifikan.  Data    mining    juga    merupakan    bagian    dari Knowledge    Discovery    in    Database (KDD)    yang merupakan  proses  ekstraksi  informasi  yang berguna,  tidak  diketahui  sebelumnya  dan tersembunyi dari data [4].

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes
Naive  Bayes merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  berakar  pada  Teorema  Bayes.  Teorema  Bayes dikombinasikan  dengan “Naive” yang  berarti  setiap  atribut/variabel  bersifat  bebas”  [5]. Naive  Bayes menggunakan cabang  matematika  yang  dikenal  dengan  teori  probabilitas  untuk  mencari  peluang  terbesar  dari  kemungkinan klasifikasi, dengan cara melihat frekuensi tiap klasifikasi pada data training” [6]. Berikut adalah Alur penyelesaian dari metode Naïve Bayes [7]:
1.   Baca data training
2.   Hitung Jumlah dan probabilitas
a) Jika  terdapat  data  numerik,  maka  temukan  nilai mean dan  standar  deviasi  dari  masing-masing  parameter  yang menggambarkan data angka.
𝜇 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 atau 𝜇 = 𝑥1+𝑥2+𝑥3+⋯+𝑥𝑛 𝑛
(1)
dimana : µ : rata – rata hitung (mean) xi : nilai sample ke –i n : jumlah sampel
Dan berikut rumus yang digunakan untuk menghitung nilai simpangan baku (standar deviasi) dapat dilihat dibawah ini:
𝜎 = √ ∑ (𝑥𝑖−𝜇)2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (2)
Dimana : σ : standar deviasi xi : nilai x ke –i µ : rata-rata hitung n : jumlah sampel
b) Jika data tidak numerik, hitung nilai probabilitas tiap kategori yang sama, dengan jumlah data dari kategori yang sama lalu dibagi dengan data pada kategori tersebut.
3.   Nilai Probabilitas Fitur Setiap Kelas
4.   Nilai Distribusi Gaussian
Menghitung  nilai  probabilitas  untuk  fitur  Data Testing yang  mempunyai  data  numerik  /  angka.  Berikut  adalah persamaan dalam mencari nilai distribusi gaussian.
𝑃 = (𝑋 𝑖 = 𝑥 𝑖 | 𝑌 = 𝑦 𝑗 ) = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 × 𝑒 − (𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗) 2 2𝜎2𝑖𝑗 (3) 5.   Probabilitas Akhir Setiap Kelas
Menghitung probabilitas akhir untuk setiap kelas artinya memasukkan semua data nilai distribusi gaussian yang ada ke dalam satu kelas yang sama.
6.   Probabilitas Akhir
Probabilitas akhir didapat melalui perhitungan nilai probabilitas akhir kelas ke dalam rumus Naïve Bayes Classifier . Setelah  mendapatkan  probabilitas  akhir,  langkah  terakhir  dilakukan  normalisasi  dengan  cara  membagikan  nilai probabilitas satu kategori dengan jumlah nilai semua kategori.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang digunakan dalampenelitian  ini  adalah data  survey  kepuasanpelanggan di  bulan  juni 2017.  Yang  mana data tersebut akan diolah menggunakan metode naïve bayes untuk mengetahui layak atau tidaknya sebuah pelayanan rumah sakit  terhadap  pasien.    berdasarkan  sebuah  data  yang  di  gunakan  maka  tahap  pertama  yang  harus  dilakukan  yaitu menghitung jumlah class/label pada data training . Berikut adalah data training yang digunakan.
1. Menghitung jumlah class/label
Data yang digunakan sebanyak 25 data, data puas sebanyak 14 data sedangkan data tidak puas sebanyak 11 data. Kemudian cara menghitung nilai probabilitasnya adalah sebagai berikut : P(puas) = 14/25 P(puas) = 0,56 P(Tidak Puas) = 11/25 P(Tidak Puas) = 0,44 2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama
Nilai probabilitas yang telah di olah dari setiap kriteria yang terdapat pada data training memunculkan sebuah nilai probabilitas pada masing-masing kriteria yang dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 1. Nilai Probabilitas Pendaftaran
Pendaftaran Tanggapan Probabilitas P(C1...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 14 11 Baik 1,00 1,00 Kurang 0 0 Kurang 0,00 0,00 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00 P(C2...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 14 10 Baik 1,00 0,91 Kurang 0 1 Kurang 0,00 0,09 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00 P(C3...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 13 10 Baik 0,93 0,91 Kurang 1 1 Kurang 0,07 0,09 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00
Tabel 2. Nilai Probabilitas Dokter
Dokter
Tanggapan Probabilitas P(C4...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 12 10 Baik 0,86 0,91 Kurang 2 1 Kurang 0,14 0,09 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00 P(C5...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 13 10 Baik 0,93 0,91 Kurang 1 1 Kurang 0,07 0,09 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00 P(C6...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 14 10 Baik 1,00 0,91 Kurang 0 1 Kurang 0,00 0,09 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00 P(C7...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 14 11 Baik 1,00 1,00 Kurang 0 0 Kurang 0,00 0,00 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00 P(C8...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 14 11 Baik 1,00 1,00 Kurang 0 0 Kurang 0,00 0,00 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00 P(C9...| Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak
Masduki Nizam Fadli, Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Menentukan Tingkat Kenyamanan Pada Rumah Sakit Terhadap Pasien
Istimewa 0 0 Istimewa 0,00 0,00 Baik 14 11 Baik 1,00 1,00 Kurang 0 0 Kurang 0,00 0,00 Buruk 0 0 Buruk 0,00 0,00 Jumlah 14 11 Jumlah 1,00 1,00
Dan begitu seterusnya hingga diperoleh seluruh nilai probabilitas untuk setiap kriteria yang di gunakan.
3. Kalikan Semua Hasil Variable Puas dan Tidak Puas
Langkah selanjutnya adalah mengalikan semua hasil variable puas dan tidak puas dengan menggunakan data uji. Berikut adalah data uji yang digunakan terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Data Uji No C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C....n! ket 1 Baik Baik Kurang Baik Baik Baik Baik ......n! Tidak Layak 2 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik ......n! Layak 3 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik ......n! Layak 4 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik ......n! Layak 5 Baik Baik Baik Kurang Kurang Baik Baik ......n! Tidak Layak 6 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik ......n! Tidak Layak 7 Baik Baik Kurang Baik Baik Baik Baik ......n! Layak 8 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik ......n! Tidak Layak 9 Baik Baik Baik Baik Baik Kurang Baik ......n! Tidak Layak 10 Baik Baik Baik Baik Baik Baik Baik ......n! Tidak Layak
Hasil belum diketahui klasifikasinya karena variabel tersebut merupakan hasil prediksi dari data yang dihitung dari setiap variabel.
4. Bandingkan Hasil Class Puas & Tidak Puas
Dari hasil perhitungan tersebut, bandingkan nilai probabilitas antara kelas (P|Puas) dan kelas (P|Tidak Puas) nilai probabilitas  tertinggi  ada  pada  kelas  (P|Puas)  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tanggapan  nasabah  tersebut masuk dalam klasifikasi “Puas”. Dari nilai probabilitas di atas akan diuji data sebanyak 25 data dan diselesaikan dengan menggunakan tools rapidminer sehingga dihasilkan hasil klasifikasi seperti pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Hasil Perhitungan Dengan Menggunakan Tools RapidMiner
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  hasil  dari  perhitungan  manual  adalah  sama  dengan  hasil  perhitungan menggunakan tools  rapidminer. Dalam  melakukan  validasi  data  terdapat  hal-hal  yang  harus  diperhatikan diantaranya  :  perhitungan  manual  algoritma  harus  telah  menampilkan  hasil  akhir  berupa  pohon  keputusan,  serta data yang digunakan haruslah data yang valid dan sama dengan yang dipakai pada tools. Hasil pengujian Model Algoritma Naive Bayes Classfier ditunjukan pada gambar berikut:
Gambar 2. Desain Klasifikasi Training dan Testing
Penjelasan  gambar  2  dimana  Operator  apply  model    digunakan  untuk  memprediksi  dan  menerapkan  model  dari data training dan Performance digunakan untuk mengetes hasil dari data training , performance memberikan nilai accuracy. Akurasi adalah ukuran dari seberapa baik model mengkorelasikan antara hasil dengan atribut dalam data yang telah disediakan yang terlihat seperti gambar dibawah ini.
Gambar 3. Nilai Accuracy Performance
Berdasarkan  gambar  yang  telah  dijelaskan  di  atas,  maka  dapat  diketahui  bahwa  pengujian  data  yang  dilakukan dengan menggunakan apply model dan %Performance diperoleh nilai akurasi 80.00% dapat dikategorikan model algoritma Naïve Bayes ini adalah execellent .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan diatas dapat sisimpulkan bahwa :
1. Penerapan  Datamining  dengan  menggunakan  algoritma  naive  bayes  pada  kasus  dalam  menentukan  tingkat kenyamanan  pada  rumah  sakit  terhadap  pasien pada  rumah  sakit  PTPN  IV  Laras  dapat  diterapkan.  Sumber data yang dipakai pada penelitian ini adalah data koisioner yang berjumlah 25 data. Dari hasil perhitungan Algoritma Naive Bayes diperoleh klasifikasi dengan kelas layak sebanyak 14 dan kelas tidak layak sebanyak 11.
2. Pengujian data pada Rapidminer 5.3 menggunakan naive bayes dapat menampilkan dua kelas dari hasil klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 80%. dan dapat dikategorikan execellent
Masduki Nizam Fadli, Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Menentukan Tingkat Kenyamanan Pada Rumah Sakit Terhadap Pasien

## REFERENCES
[1] C. Fadlan, S. Ningsih, And A. P. Windarto, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra,” Jutim , Vol. 3, No. 1, Pp. 1–8, 2018.
[2] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, And A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air,” Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.81.
[3] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Citec J. , Vol. 2, No. 3, Pp. 207–217, 2015.
[4] M. Yuli, “Jurnal Edik Informatika Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data Mining Merupakan Bagian Dari Tahapan Proses Knowledge Discovery In Database ( Kdd ) . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform. , Vol. 2, No. 2, Pp. 213–219, 2017.
[5] H. Brilian Argario, N. Hidayat, And R. Kartika Dewi, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Diagnosis Penyakit Kambing ( Studi  Kasus : Uptd . Pembibitan Ternak Dan Hijauan Makanan Ternak Kec. Singosari  Malang),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 2, No. 8, Pp. 2719–2723, 2018.
[6] T.  Arifin,  “Metode  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Data  Sel  Nukleus  Dan  Sel  Radang  Berdasarkan  Analisa  Tekstur,” Informatika , Vol. Ii, No. 2, Pp. 425–433, 2015.
[7] J. Y. Guntur, Mohammad Santony, “Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dalam,” Rekayasa Sist. Dan Teknol. Inf. , Vol. 2, No. 1, Pp. 354–360, 2018.