## Klasifikasi Tingkat Gangguan Tidur Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Iwan Ady Prabowo 1) ; Dwi Remawati 2) ; Aji Pratama Wisnu Wardana 3)
1,3) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi Teknologi Informasi, STMIK Sinar Nusantara
1) iwanady@sinus.ac.id; 2) dwirema@sinus.ac.id; 3) wardana02@gmail.com

## ABSTRACT
The Sleep disorder sometimes happens to someone unconsciously. Many health worker need a lot of time to detect the cause of sleep disorder, it is because there are some similar type of sleep disorder. The public health center in Karangmalang Sragen is needed a system to help the health workers to analyze the cause of sleep disorders. The aim of this research is to make a  system  to  analyze  the  cause  of  sleep  disorder  by  using  the  Naïve  Bayes  method.  This research  is  conducted  on  Integrated  Healthcare  Center  especially  for  the  elderly  in kedungwaduk.  This  research  chooses the  Naïve  Bayes method  to  analyzing the type of  sleep disorder experiences happen by the patient. The types of sleep disorders that used in this study were  insomnia,  hypersomnia,  narcolepsy,  sleep  terror,  disturbed  sleep  schedules  and nightmares. The result in this study is patients can get solution about their sleep disorder, and also it can reduce the bad effect for the patient. The validation result of the Naïve Bayes method showed that 80% data was accuracy and it will be compared between 10 data from diagnostic test and 30 testing data.
Keywords : Sleep disturbance, diagnosis, naïve bayes

## I.  PENDAHULUAN
Kebutuhan  hidup  memaksa  manusia bekerja  untuk  mencukupi  kehidupan  sehari hari. Pada  umumnya manusia bekerja pada siang hari dan istirahat dimalam hari. Kurang tidur  merupakan  suatu  hal  yang  krusial dalam  pola  hidup.  Kualitas  tidur  yang  baik akan membuat metabolisme tubuh seimbang,  sebaliknya  jika  kualitas  tidur seseorang  buruk  maka  akan  berpengaruh terhadap  kondisi  tubuhnya.  Efek  gangguan tidur juga menurunkan kualitas hidup, kurang tidur juga mempengaruhi emosi manusia dan sistem metabolisme tubuh.
Dari  hasil  wawancara  dengan  tenaga kesehatan di Puskesmas Karangmalang dan tenaga kesehatan yang berada di Posyandu Wilayah  Puskesmas  Karangmalang,  pada saat dilakukan kegiatan pemeriksaan terdapat  pasien  yang  terindikasi  mengalami gangguan  tidur,  tetapi  gejala  yang  terjadi pada  gangguan  tidur  sangat  mirip,  sehingga tenaga  kesehatan  mengalami  kesulitan dalam  mendeteksi  kejadian  gangguan  tidur yang dialami oleh pasien.
Dengan  kemajuan  teknologi  komunikasi yang  ada,  siapa  saja  dapat  mengakses informasi sesuai kebutuhannya. Untuk mengetahui tingkat gangguan tidur menggunakan  sebuah  sistem,  dibutuhkan
data untuk diolah dan di klasifikasikan setiap tingkatan  gangguannya.  Sehingga  seorang tenaga  kesehatan  atau  atau  bidan  yang melakukan kunjungan nifas kepada pasiennya  dapat  terbantu  dengan  adanya sebuah  sistem  yang  mampu  melakukan diagnosis  terhadap  tingkat  gangguan  tidur yang dialami. Salah satu metode yang dapat diterapkan  dalam  permasalahan  ini  adalah Naive bayes.  Menurut A. Fadhli Almuiin and Miftachuniam[1],    metode  bayes  merupakan metode yang baik didalam mesin pembelajaran  berdasarkan  data  training. Naive  bayes  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman  dimasa  sebelumnya.  Oleh karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  sistem  diagnosis  gangguan  tidur dengan memanfaatkan metode Naïve Bayes dimana penelitian in dilakukan pada anggota posyandu lansia adem ayem kedungwaduk.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Tidur
Tidur  merupakan  sebuah  fase  penting dalam  kegiatan  sehari-hari  yang  bermanfaat untuk menyeimbangkan kehidupan manusia. Tidur amatlah penting bagi kesehatan, fungsi emosional,  mental  dan  keselamatan.  Tidur merupakan  proses  yang  amat  diperlukan
bagi  manusia  untuk  terjadinya Natural Healing  mechanism (proses  pembentukan sel  sel  tubuh  yang  rusak),  memberi  waktu untuk beristirahat ataupun menjaga keseimbangan  metabolisme  dan  biokimiawi tubuh [2].

## 2.3 Kebutuhan Tidur
Tidur  merupakan  proses  yang  amat diperlukan  bagi  manusia  untuk  terjadinya proses  pembentukan  sel  sel  tubuh  yang rusak  “Natural    Healing  Mechanism”, memberi  waktu  untuk  beristirahat  ataupun menjaga  keseimbangan  metabolisme  dan biokimiawi tubuh [2].Manusia memiliki waktu tidur  yang  berbeda  bedasarkan  klasifikasi usia.  Dalam  kelompok  usia    didapatkan perbedaan  yang  besar  antara  individu mengenai    kebutuhan  tidur.  Berikut  tabel kebutuhan tidur berdasarkan klasifikasi usia:
Tidur  kurang  dari  6  jam  semalam,  pada umumnya  mengakibatkan    gejala  deprivasi (kurang)  tidur.  Perlu  pula  diketahui  bahwa tidur  yang    berlebihan  dapat  mengakibatkan tidur yang tidak menyegarkan dan  rasa letih ( fatigue ) di siang hari.

## 2.4 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  proses  untuk mengelompokkan  sejumlah  data  kedalam kelas-kelas  tertentu  yang  sudah  diberikan berdasarkan  kesamaan  sifat  dan  pola  yang terdapat  dalam  data-data  tersebut.  Secara umum,  proses  klasifikasi  dimulai  dengan diberikannya  sejumlah  data  yang  menjadi acuan  untuk  membuat  aturan  klasifikasi data.  Data-data  inilah  yang  biasa  disebut dengan training sets.
Dari  training  sets  tersebut  kemudian  dibuat suatu model untuk mengklasifikasi data-data yang  belum  diketahui  kelasnya  dan  biasa disebut sebagai test sets [4].

## 2.5 Klasifikasi Gangguan Tidur
Gangguan
tidur diklasifikasikan berdasarkan  "Pedoman  Penggolongan  Dan Diagnosis  Gangguan  Jiwa  di  Indonesia"  [2]. Yang  merupakan  referensi  untuk  semua dokter  dengan  pasien  gangguan  tidur  di Indonesia.  Edisi  ini  digunakan  sejak  tahun 1993  sampai  sekarang,  yang  termasuk nomenklatur, klasifikasi dan diagnosis. Pada PPDGJ III ini gangguan tidur diklasifikasikan menjadi  dua  kelompok  yaitu  gangguan  tidur organik  dan  gangguan  tidur  non  organik. Dalam  penelitian  ini  hanya  membahas
gangguan  tidur  yang  termasuk  dalam gangguan tidur non organik. Gangguan tidur ini adalah insomnia, hipersomnia, narkolepsi, gangguan jadwal tidur, teror tidur, dan mimpi buruk.

## 2.5 Metode Naïve Bayes
Naïve  Bayes  merupakan  pengklasifikasi probabilitas  sederhana  berdasarkan  pada teorema Bayes. Teorema Bayes dikombinasikan dengan “Naïve” yang berarti setiap atribut/variabel bersifat bebas ( independent ).Naïve  Bayes  dapat  dilatih dengan efisien dalam pembelajaran terawasi ( supervised  learning ).  Keuntungan  dari klasifikasi adalah bahwa ia hanya membutuhkan  sejumlah  kecil  data  pelatihan untuk  memperkirakan  parameter  (sarana dan  varians  dari  variabel)  yang  diperlukan untuk klasifikasi. Karena variabel independen  diasumsikan,  hanya  variasi  dari variabel  untuk  masing-masing  kelas  harus ditentukan,  bukan seluruh  matriks kovarians [5].
Bayes  rule digunakan  untuk  menghitung probabilitas  suatu class .  Algoritma Naive Bayes memberikan suatu cara mengkombinasikan peluang terdahulu
dengan syarat kemungkinan menjadi sebuah formula yang dapat digunakan untuk menghitung  peluang  dari  tiap  kemungkinan yang  terjadi.  Bentuk  umum  dari  teorema bayes seperti dibawah ini [6]:
𝑃(𝐻|𝑋) 𝑃(𝐻|𝑋)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Dimana:
X :Data dengan class yang belum diketahui H  :Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik.
P(H|X)  :Probabilitas  hipotesis  H  berdasar kondisi X ( posteriori probability )
P(H) :Probabilitas hipotesis H ( prior probability )
P(X|H) :Probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H
P(X) :Probabilitas dari X

## 2.6 UML
UML  adalah  salah  satu  standar  bahasa yang  banyak  digunakan  di  dunia  industri untuk  mendefinisikan requirement, membuat analisis  dan  desain,  serta  menggambarkan
arsitektur  dalam  pemrograman  berorientasi objek [6].

## 1.  Use Case Diagram
Use  case diagram  pada  umumnya  tersusun dari  elemen  actor,  use  case,  dependency, generalization,  dan  asociation.  UCD  ini memberikan  gambaran  statis  dari  sistem yang  sedang  dibangun  dan  merupakan artifak dari proses analisis [6].

## 2.  Class Diagram
Class    diagram atau    diagram    kelas merupakan suatu diagram yang menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefinisian kelas-kelas  yang  akan  dibuat untuk  membangun  sistem.  Kelas  memiliki apa  yang  disebut  atribut  dan  metode  atau operasi [6].

## 3.  Sequence Diagram
Sequence    diagram menjelaskan secara    detail  urutan    proses    yang dilakukan    dalam    sistem    untuk    mencapai tujuan  dari use  case: interaksi yang terjadi antar  class,  operasi  apa  saja  yang  terlibat, urutan  antar  operasi,  dan    informasi    yang diperlukan    oleh    masing-masing    operasi. Pembuatan  sequence diagram  merupakan aktivitas    yang    paling    kritikal    dari    proses desain    karena    artifak  inilah  yang  menjadi pedoman dalam proses pemrograman nantinya  dan  berisi  aliran  kontrol  dari program [6].
4.  Activity Diagram Activity  diagram menggambarkan  workflow atau  aktivitas  dari  sebuah  sistem  atau proses  bisnis.  Yang  perlu    diperhatikan disini bahwa diagram aktivitas menggambarkan    aktivitas    sistem  bukan apa yang dilakukan aktor, jadi aktivitas yang dapat dilakukan sistem [6].

## III. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  penelitian  ini menggunakan metode
exsperimental dengan menerapkan Metode pengembangan sistem  model waterfall ,  dimana  metode pengembangan  ini  dibagi  menjadi  lima tahapan yaitu analisis sistem, desain sistem, pengkodean/ coding , testing dan implementasi sistem 3.1 Analisis Sistem
Tahap analisis sistem ini terdapat proses pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan proses  observasi  dari  buku,  jurnal  ataupun dokumen serta
proses wawancara digunakan untuk
mendapatkan data
mengenai  gangguan  tidur  pada  puskesmas karangmalang sragen
3.2. Desain Sistem Desain sistem
klasifikasi tingkat gangguan  tidur  ini  menggunakan  UML. Terdiri  dari use  case  diagram,  activity diagram,  sequence  diagram  dan  class diagram.

## 3.3. Pengkodean/koding
Dalam  pembuatan  aplikasi  berbasis  web menggunakan bahasa pemrograman PHP. 3.4. Testing
Testing  atau  Pengujian  sistem  dengan metode black box dan uji validitas.

## 3.5. Implementasi sistem
Implementasi  program  berisi  paparan gambar  asli  dari  sistem  yang  dikerjakan dengan masalah mengenai diagnosa gangguan tidur

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perhitungan Naïve Bayes
Studi  kasus  penggunaan  naïve  bayes pada diagnosa gangguan tidur pada seorang pasien  dilakukan  dengan  mendapatkan  data 6  jenis  gangguan  tidur  dapat  dilihat  pada tabel 1  dan  31  gejala  dan  data  gejala  dapat dilihat  pada  tabel 2  dan  3  yang  dimiliki  oleh masing-masing jenis gangguan tidur, dimana data  tersebut  didapat  langsung  dari  tenaga kesehatan  yang  bertugas  di  posyandu  di wilayah  kerja  puskesmas  karangmalang, sragen.  Kemudian  terdapat  pula  30  data pasien dapat dilihat pada tabel 4 yang diolah menjadi data training sebagai basis perhitungan dari metode Naïve Bayes .
Tabel  1 Tabel Jenis Gangguan Tidur Kode Gangguan Jenis Gangguan P01 Insomnia P02 Hipersomnia P03 Narkolepsi P04 Gangguan Jadwal Tidur P05 Teror Tidur Tabel  2 Tabel Gejala Kode Gejala Nama Gejala G01 Sulit tidur atau kesulitan mempertahankan tidur. G02 Merasa tegang, cemas, khawatir, atau tertekan saat tidur. G03 Merasa Kelelahan yang berkepanjangan. G04 Saat terbangun mengalami hilangnya konsentrasi dan daya ingat
Kode Gejala Nama Gejala G06 Membutuhkan tenggang waktu yang lebih lama untuk mencapai keadaan siaga penuh saat bangun tidur G07 Merasakan kantuk berlebihan pada siang hari G08 Mengalami Serangan tidur/kantuk tak tertahankan …. …….. G24 Sakit kepala dan kepala terasa tegang G25 Rasa tertekan di perut dan usus G26 Kekhawatiran tentang tidur G27 Sedang sakit dan menderita demam G28 Sedang menjalani proses pengobatan G29 Mengalami hal yang menyeramkan G30 Kecemasan karena mengalami perubahan-perubahan baru dalam kehidupan G31 Menggerakkan tangan dan kaki serta kadang-kadang berjalan saat tidur Tabel  3 Tabel Gangguan Tidur dan Gejalanya Kode Gejala Kode Jenis Gangguan Tidur P0 1 P0 2 P0 3 P0 4 P0 5 P0 6 G01 v G02 v G03 v v G04 v G05 v v v G06 v G07 v … … … … … … … G23 v G24 v G25 v G26 v v G27 v G28 v G29 v G30 v G31 v Tabel  4 Tabel Data Pasien Posyandu Kedungwaduk No PASIEN GEJALA DIAGNOSA 1 Pasien 01 G01,G04,G07,G0 8, P01- Insomnia 2 Pasien 02 G01,G04,G07,G0 8, P01- Insomnia 3 Pasien 03 G05,G15,G24,G1 2,G31, P05-Teror Tidur 4 Pasien 04 G03,G0 6,G08, P02- Hipersomnia
No PASIEN GEJALA DIAGNOSA 5 Pasien 05 G01,G13,G11,G0 7, P01- Insomnia 6 Pasien 06 G02,G04,G07,G1 3,G22, G30,G28, P01- Insomnia 7 Pasien 07 G01,G04,G08, P01- Insomnia 8 Pasien 08 G01,G04,G07,G0 8, P01- Insomnia 9 Pasien 09 G01,G04,G07,G0 8, P01- Insomnia 10 Pasien 10 G05,G15, G24,G12,G31, P05-Teror Tidur 11 Pasien 11 G03,G06,G08, P02- Hipersomnia 12 Pasien 12 G01,G13,G11,G0 7, P01- Insomnia 13 Pasien 13 G02,G04,G07,G1 3 ,G22,G30,G28, P01- Insomnia 14 Pasien 14 G01,G04,G08, P01- Insomnia 15 Pasien 15 G14,G21,G17,G2 3, P01- Insomnia 16 Pasien 16 G23,G30,G27, P06-Mimpi Buruk 17 Pasien 17 G31,G24,G21,G2 7, P01- Insomnia 18 Pasien 18 G14,G09,G11, P02- Hipersomnia 19 Pasien 19 G17,G19,G18, P03- Narkolepsi 20 Pasien 20 G24,G22,G27,G2 8, P01- Insomnia 21 Pasien 21 G24,G22,G27,G2 8, P01- Insomnia 22 Pasien 22 G27,G29,G17,G3 0 P06-Mimpi Buruk 23 Pasien 23 G15,G22,G08,G2 0 P01- Insomnia 24 Pasien 24 G10,G09,G13, P01- Insomnia 25 Pasien 25 G06,G12,G18, P03- Narkolepsi 26 Pasien 26 G28,G27,G24, P06-Mimpi Buruk 28 Pasien 28 G26,G09,G22,G0 5 P02- Hipersomnia 29 Pasien 29 G10,G25,G23,G1 2 P01- Insomnia 30 Pasien 30 G29,G27,G30, P06-Mimpi Buruk 31 Pasien 31 G01,G05,G10, P03- Narkolepsi 32 Pasien 32 G01,G12,G03,G0 6 P01- Insomnia
No PASIEN GEJALA DIAGNOSA 33 Pasien 33 G01,G08,G07, P03- Narkolepsi 34 Pasien 34 G01,G08,G07, P03- Narkolepsi 35 Pasien 35 G01,G08,G07, P03- Narkolepsi 27 Pasien 27 G17,G19,G20,G2 2 P01- Insomnia 28 Pasien 28 G26,G09,G22,G0 5, P02- Hipersomnia 29 Pasien 29 G10,G25,G23,G1 2, P01- Insomnia 30 Pasien 30 G29,G27,G30, P06-Mimpi Buruk 31 Pasien 31 G01,G05,G10, P03- Narkolepsi 32 Pasien 32 G01,G12,G03,G0 6, P01- Insomnia 33 Pasien 33 G01,G08,G07, P03- Narkolepsi 34 Pasien 34 G01,G08,G07, P03- Narkolepsi 35 Pasien 35 G01,G08,G07, P03- Narkolepsi Tabel  5 Tabel Klasifikasi Gangguan Tidur Gejala yang Dipilih G01 G02 G03 P01 Y Y Y P01 Y T Y P01 T Y T P02 T T T P02 T T T P03 T T T P03 T Y T P04 T Y T P05 T Y Y P06 T Y Y P06 Y T T
Tahapan  perhitungan  naïve  bayes  adalah sebagai berikut :
1. Menentukan nilai prior ( p) atau peluang kemunculan suatu gangguan tidur terhadap  data  training,  dimana  data training  ini  adalah  data rule antara  jenis gangguan  tidur  dan  gejalanya  yang  telah ditentukan.
Gangguan Tidur ke-1 Insomnia n = 1 p = 3/11 = 0,2727272727272727 m = 32 G01.nc = 1 G02.nc = 1 G03.nc = 1 Gangguan Tidur ke-2 Hipersomnia
n = 1 p = 2/11 = 0,1818181818181818 m = 32 G01.nc = 0 G02.nc = 0 G03.nc = 0 Gangguan Tidur ke-3 Narkolepsi n = 1 p = 2/11 = 0,1818181818181818 m = 32 G01.nc = 0 G02.nc = 0 G03.nc = 0 dan seterusnya sampai gangguan tidur ke-6
2.  Menghitung  nilai likelihood atau peluang munculnya suatu gejala terhadap suatu  jenis  gangguan  tidur dari  masing- masing  gejala P(a1|vj) dan  menghitung nilai P(vj) Gangguan Tidur Insomnia
P ( 1 | in ) = (2+3) * 0,2727272727 (2+3) =0,6666666666666667
P ( 2 | in ) = (2+3) * 0,2727272727
(2+3) =0,6666666666666667
P ( 2 | in ) = (2+3) * 0,2727272727
(2+3) =0,6666666666666667 Gangguan Tidur Hipersomnia P(1|Hi)= (0+2) * 0,181818181818 (0+2) =0,18188181818 P(2|Hi)= (0+2) * 0,181818181818 (0+2) =0,18188181818 P(3|Hi)= (0+2) * 0,181818181818 (0+2) =0,18188181818
dan  seterusnya  sampai  jenis  gangguan  tidur ke-6
3.  Menghitung  nilai posterior dari  tiap jenis gangguan tidur atau nilai probabilitas akhir dengan cara mengalikan  nilai prior dengan  nilai likelihood P(ai|vj) * P(vj) untuk  tiap  v (tiap jenis gangguan tidur)
1.  Gangguan Tidur Insomnia
=  P(In) * [ P(1|In) * P(2|In) * P(3|In) ]
=  0.27272727272727  *  0.6666666666  *  0.
6666666666 * 0. 6666666666 = 0.07848273
2.  Gangguan Tidur Hipersomnia
=   P(In) * [ P(1|In) * P(2|In) * P(3|In) ]
=  0.18181818181818  *  0.  18181818181818 * 0. 18181818181818 * 0. 18181818181818 = 0.00065607231374836
dan  seterusnya  sampai  gangguan  tidur ke-6
4. Mencari nilai posterior terbesar sebagai hasil akhir
Untuk  membandingkan  pada  jenis gangguan  tidur  mana  yang  bernilai  lebih besar,  sehingga  nilai  yang  paling  besar tersebutlah  yang  akan  diambil  kesimpulan dari perhitungan metode naïve bayes.
Tabel  6 Nilai v dari Hasil Klasifikasi
Gangguan Tidur Nilai v Insomnia 0.0015551343733294 Hipersomnia 0.00065607231374836 Narkolepsi 0.00065607231374836 Gangguan Jadwal Tidur 0.00065607231374836 Teror Tidur 0.00065607231374836 Mimpi Buruk 0.00065607231374836 Pada  Tabel  6  terlihat  Karena  nilai
0.0015551343733294  paling  besar,  maka contoh
kasus
pasien tersebut diklasifikasikan sebagai jenis gangguan tidur
Insomnia .

## 4.2 Desain Sistem
Tahap ini merupakan pengembangan dari sistem dan pembuatan fungsi dengan tujuan yang  sudah  ditentukan  menggunakan  UML. Tujuan  dari  perancangan  sistem  ini  adalah untuk  memenui  kebutuhan  pemakai,  serta memberikan  gambaran  yang  jelas  kepada developer sistem  klasifikasi  jenis  gangguan tidur  dengan  metode  naïve  bayes  guna membantu menentukan diagnosa jenis gangguan  tidur  pada  pasien  dan  dapat mengetahui  solusi  dari  gangguan  tidur  yang dialami.
1.  Use Case Diagram Use  Case diagram  digunakan  untuk memahami sistem dan mengevaluasi bahwa yang  dilakukan  adalah  untuk  membantu menyelesaikan proses diagnosis jenis gangguan  tidur. Use  Case  diagram pada sistem  diagnosis  jenis  gangguan  tidur  ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar  1 Use Case Diagram

## 2.  Class Diagram
Class Diagram  menunjukan  hubungan antar class dalam  sistem  yang  dibuat  dan bagaimana  class  tersebut  saling  berrelasi untuk  membuat  sebuah  proses  bisnis  yang ada  didalam  sistem.  Berikut Class  diagram terlihat pada Gambar 2.
Gambar  2 Class Diagram

## 3.  Sequence Diagram
Sequence  diagram menjelaskan  tentang urutan  dari  suatu  proses  pengiriman  data yang  dilakukan  pada  proses  analisis  dalam menentukan  diagnosis  jenis  gangguan  tidur yang  dialami  oleh  pasien.  Berikut Sequence diagram terlihat pada Gambar 3.

## Gambar  3 Sequence Diagram Proses
Diagnosis 4.  Activity Diagram Activity
diagram digunakan untuk menggambarkan  aliran  kejadian  dalam  use case sistem dengan tujuan untuk mempermudah dalam menggambarkan setiap  aliran  dari  suatu  proses.  Proses analisis  dalam  menentukan  diagnosis  jenis gangguan tidur pada sistem ini digambarkan dengan activity  diagram terlihat  pada Gambar 4.
Gambar  4 Activity Diagram

## 4.2 Implementasi Sistem
Implementasi  program  berisi  paparan gambar  asli  dari  sistem  yang  dikerjakan dengan masalah mengenai diagnosa
gangguan tidur. 1. Halaman Data Pasien
Halaman  data  pasien  ini  memiliki  tampilan berbentuk  tabel  serta  terdapat  tombol  untuk melihat  detail  lengkap  pasien  dan  tombol untuk  melakukan  diagnosa  jenis  gangguan tidur terlihat pada Gambar 5.

## Gambar  5 Tampilan Data Pasien

## 2. Halaman Diagnosa Pasien
Halaman  diagnosa  pasien  ini  digunakan untuk  proses  pemilihan  gejala  yang  dialami oleh  pasien,  yang  kemudian  akan  diolah menggunakan  aloritma  naïve  bayes  untuk diagnosis  jenis  gangguan  tidur  yang  dialami pasien terlihat pada Gambar 6.

## Gambar  6 Halaman Diagnosa Pasien

## 3. Halaman Hasil Diagnosa
Halaman  hasil  diagnosa  ini  menampilkan rincihan  hasil  perhitungan  naïve  bayes dalam  menentukan  jenis  gangguan  tidur yang  dialami  paisen  serta  menampilkan deskripsi  dari  gejala  yang  dialami  pasien terlihat pada Gambar 7.

## Gambar  7 Halaman Hasil Diagnosa

## 4.3 Pengujian
Hasil  pengujian  sistem  dengan  metode black box didapatkan sesuai dengan Tabel 7.

## Tabel  7 Pengujian fungsional sistem dengan
black box
N o Fungsi Pengujian Hasil diharapkan Hasil Penguji an 1 Menambahk an Data Pasien Klik tombol tambah pada halaman data pasien, kemudian diisikan data pasien, lalu dilakukan save. Akan bertambah data pasien baru sesuai yang diinputkan Sesua i 2 Mengubah Data Pasien Klik tombol edit  pada halaman data pasien, kemudian diisikan data pasien perbaharu an yang diinginan, lalu dilakukan save. Akan terjadi perubahan data pasien baru sesuai yang diinputkan Sesua i 7 Menambahk an Data Rule Baru Klik tombol tambah pada halaman data  rule, diisikan dengan data  rule antara hubungan jenis gangguan tidur Akan bertambah data rule gejala dengan gangguan tidur  baru sesuai yang diinputkan Sesua i 8 Diagnosa Klik tombol diagnosa pada tampilan detail pasien. Akan menampilk an halaman diagnosa yang  berisi mengenai gejala- gejala yang  akan dipilih  oleh pasien Sesua i
Hasil  pengujian  fungsionalitas  sistem dengan  menggunakan  metode black  box sebanyak delapan fungsi menyatakan bahwa
fungsionalitas  sistem  dapat  berjalan  sesuai apa yang direncanakan.
Hasil  ujicoba  sistem  diagnosa  gangguan tidur  dengan  metode Naïve  Bayes ini dibandingkan  dengan  klasifikasi  30  data training terlihat pada Tabel 8.
Tabel    8  Pengujian  Validitas  Perbandingan Sistem dengan 30 Data T esting No Gejala yang dipilih Diagnosa Valida si Naïve Bayes Klasifikas i 30 data testing 1 G01,G02 ,G03 Insomnia Insomnia Sesuai 2 G21, G22, G01, G24 Insomnia Insomnia Sesuai 3 G21, G26, G11, Hipersom nia Hipersom nia Sesuai 4 G11, G13, G05, G08 Ganggua n  Jadwal Tidur Gangguan Jadwal Tidur Sesuai 5 G03, G06, G18 Hipersom nia Insomnia Tidak 6 G07, G08, G10, G18 Narkolep si Narkolepsi Sesuai 7 G12,G01 4,G017, G31 Teror Tidur Mimpi Buruk Sesuai 8 G15, G21, G30 Mimpi Buruk Mimpi Buruk Sesuai 9 G17, G12, G31 Teror Tidur Teror Tidur Sesuai 10 G14, G18, G30 Narkolep si Narkolepsi Sesuai
Hasil  diagnosis  yang  diperoleh  dari perhitungan naïve  bayes pada  sistem  ini dibandingkan dengan hasil diagnosis klasifikasi  30  data training terdapat  8  data benar  sehingga  akurasi  dari  sistem  dapat dihitung  dengan  menggunakan  persamaan berikut,
akurasi= jumlah data benar jumlah data keseluruhan 𝑥 100%
akurasi= 8 10 x 100%
Dari  perhitungan  akurasi  dihasilkan akurasi  dari  sistem  diagnosis  gangguan  tidur dengan  metode Naïve  Bayes sebesar  80% sehingga metode
Naïve Bayes dapat diimplementasikan untuk melakukan
diagnosis jenis gangguan tidur.

## V.  PENUTUP
5.1  Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan diantaranya :
1.  Metode Naïve Bayes berhasil diterapkan pada sistem
analisis diagnosa  jenis  gangguan  tidur.  Metode Naïve  Bayes  diterapkan  dengan  cara memberikan  knowledge  base  atau aturan-aturan  yang  digunakan  pada proses analisa gejala pasien.
2.  Akurasi  pengujian  sistem  implementasi metode  Naïve  Bayes  untuk  diagnosis jenis  gangguan  tidur  sebesar  80% dimana hal tersebut dikarenakan metode naïve bayes
melakukan perhitungan  berdasarkan  input  gejala yang dipilih terhadap data training.
3.  Berdasarkan  uji  fungsi  dan  validitas pada  sistem  didapatkan  bahwa  dari delapan  uji  fungsi  yang  dilakukan  pada sistem menggunakan black box menghasilkan fungsi pada sistem berjalan sesuai dengan skenario,
sedangkan  uji  validitas  sistem  dengan metode perhitungan naïve bayes didapatkan bahwa hasil diagnosis
sesuai  dengan  diagnosis  pakar  atau fakta.
5.2 Saran
Setelah sistem ini dibuat serta dilakukan uji  fungsional  sistem  dan  validitas  ,  terdapat saran yang dapat diterapkan pada penelitian sejenis selanjutnya yaitu:
1.  Pengetahuan atau knowledge base dari sistem  ini  dapat  semakin  diperkaya dengan penambahan kompleksitas gejala  yang  diberikan,  agar  dapat memberikan penjelasan
informasi kepada pengguna yang lebih komplek.
2.  Pengembangan  aplikasi  serupa  dapat dibuat  dengan  penambahan  aktor  baru yaitu  masing-masing  pasien.  Sehingga warga
disekitar
puskesmas karangmalang  dapat mengakses  sistem ini  secara  online  dan  dapat  melakukan analisis  diagnosis  gangguan  tidur  yang dialami secara mandiri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A.  Fadhli  Almuiin  and  Miftachuniam, "Aplikasi  penentuan  jenis  penyakit yang  memungkinkan  bisa  diterapi dengan bawang merah dengan menggunakan  metode  naïve  bayes," Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Informasi ASIA, pp. 34-44, 2015.
[2]   Departemen Kesehatan, Pedoman Penggolongan dan Diagnosis
Gangguan  Jiwa  di  Indonesia  III,
Jakarta: Departemen Kesehatan, 1993.
[3]   N.  Rifqi,  W.  Maharani  and  Shaufiah, Analisis  Dan  Implementasi  Klasifikasi Data  Mining  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Dan  Evolution  Strategis, Bali:  Konferensi  Nasional  Sistem  dan Informatika, 2011.
[4]   W. Setiawan and S. Ratnasari, "Sistem
Pakar Diagnosa Penyakit Mata Menggunakan Naive Bayes Classifier," Seminar Nasional Sains dan Teknologi, pp. 1-6, 2014. [5]   R.  A.  Saputra,  "Komparasi  Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi  Penyakit  Tuberculosis (Tb):Studi Kasus Puskesmas Karawang Sukabumi," Seminar Nasional  Inovasi  dan  Tren  (SNIT), pp. 1-8, 2014.
[6]   A.  S.  Rosa  and  M.  Shalahudin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan  Berorientasi  Objek  Edisi  Revisi, Informatika, 2018.