## Implementasi Metode Naive Bayes pada Sistem Diagnosis Penyakit Mata (Studi Kasus Poli Mata Rumah Sakit Islam Jemursari Surabaya)
Raihan Febrianto Grahadi 1) * , Rokhmatul Insani 2) , Berlian Rahmy Lidiawaty 3)
Telkom University, Surabaya Campus 1),2),3) raihanfebriantog@student.telkomuniversity.ac.id 1) * , rokhmatul@telkomuniversity.ac.id 2) , berlianerel@telkomuniversity.ac.id 3)

## Abstrak
Lamanya  waktu  tunggu  dalam  pemeriksaan  dokter  mata  di  rumah  sakit  dapat  meningkatkan  risiko terpapar infeksi virus lain. Maka dari itu diperlukannya sebuah sistem diagnosis yang cepat, akurat dan efektif untuk mengurangi lamanya waktu tunggu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem diagnosis penyakit mata berbasis web dengan menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Sistem  dikembangkan dengan mengambil dataset  berupa data rekam  medik pasien sebanyak 6074 data. Atribut pada dataset yang akan digunakan dalam sistem ini meliputi umur, jenis kelamin, keluhan, dan diagnosis. Sistem ini dibangun dengan metode Naïve Bayes sebagai algoritma data mining yang menggunakan bahasa pemrograman Python sebagai tools pengolahan data. HTML, CSS, JS, dan PHP sebagai bahasa pemrograman pembangun website yang digunakan sebagai tempat visualisasi dan inputan data oleh user yang didukung MySQL sebagai database penyimpanan data. Hasil yang didapatkan dari sistem diagnosis penyakit mata berbasis web dengan perbandingan metode Gaussian Naïve Bayes dan Bernoulli Naïve Bayes ini mampu mendapatkan akurasi sebesar 93.42 % dan 90.79%, sehingga  menjadi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  dokter  dalam  mengambil keputusan  diagnosis  penyakit  mata  pasien.  Dengan  adanya  sistem  ini,  dapat  mempermudah  proses diagnosis penyakit mata serta dapat membantu dokter dalam mengambil keputusan yang tepat dalam waktu singkat.
Kata kunci : Klasifikasi Penyakit Mata, Sistem Diagnosis Penyakit Mata, Naïve Bayes

## Abstract
[Implementation  of  Naive  Bayes  Method  on  Eye  Disease  Diagnosis  System  (Ophthalmology  Poly Case  Study  at  Jemursari  Islamic  Hospital Surabaya)] The  waiting  time  during  an  eye  doctor's examination at the hospital can increase the risk of exposure to other virus infections. Therefore, a fast, accurate, and effective diagnostic system is needed to reduce waiting time. This study aims to develop a web-based eye disease diagnosis system using the Naïve Bayes classification method. The system was developed using a dataset consisting of 6074 patient medical records. The attributes of the dataset used in this system include age, gender, complaints, and diagnosis. The system was built using the Naïve Bayes method as a data-mining algorithm using the Python programming language for data processing. HTML, CSS, JS, and PHP are website builder programming languages used for visualization and data input by users, supported by MySQL as the data storage database. The results obtained from the web- based eye disease diagnosis system with a comparison of Gaussian Naïve Bayes and Bernoulli Naïve Bayes methods achieved accuracies of 93.42% and 90.79%, respectively, making it a decision support system  that  can  assist  doctors  in  making  diagnoses  of  patients'  eye  diseases.  With  this  system,  the process of diagnosing eye diseases can be simplified and doctors can be assisted in making the right decisions in a short time.
Keywords : Classification of Eye Diseases, System for Diagnosing Eye Diseases, Naïve Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Kurangnya  jumlah  dokter  [1]  [2]  [3]  mata  di beberapa  daerah,  dapat  menyebabkan  pasien  harus menempuh  jarak  yang  cukup  jauh  [4]  ataupun mengantri  dengan  waktu  yang  lama  untuk mendapatkan  pelayanan  kesehatan  yang  sesuai. Berdasarkan  Keputusan  mentri  kesehatan  Indonesia
Nomor  129/Menkes/SK/II/2008  [5]  [6]  waktu  tunggu pasien idealnya ≤ 60 menit. Lebih dari 60 menit tingkat kepuasan  pasien  dapat  menurun.  Lamanya  waktu tunggu dalam pemeriksaan dokter mata di rumah sakit juga  dapat meningkatkan risiko terpapar infeksi virus lain  [7]  Tidak  hanya  itu,  jika  lamanya  waktu  tunggu
DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v9i1.11722 Diterima: 8 April 2024
memiliki  frekuensi  pengulangan  yang  cukup  tinggi, dapat menciptakan rasa frustasi bagi pasien [8] [9].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelesaikan permasalahan  dalam  mempersingkat  waktu  dan memudahkan  proses  periksa  [10]  mata  dengan mengembangkan  sistem  diagnosis  penyakit  mata berbasis web. Dataset berupa data rekam medik pasien yang telah disetujui oleh Rumah Sakit Islam Jemursari Surabaya. Hasil yang diharapkan dari sistem diagnosis penyakit  mata  berbasis  web  dengan  metode  Naïve Bayes  adalah  mampu  mendapatkan  akurasi  yang terbaik  dan  optimal  dengan  membandingkan  jenis Naïve  Bayes  (Bernoulli  dan  Gaussian),  sehingga menjadi  sistem  pendukung  keputusan  [11]  yang membantu  dokter  dalam  mendiagnosis  penyakit  mata pasien.

## 2. BAHAN DAN METODE
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah dataset rekam medik yang terdiri dari 6074 data. Dataset  ini  mencakup  beberapa  atribut  yang  penting dalam  analisis,  seperti  umur,  jenis  kelamin,  keluhan, diagnosis, dan tindak lanjutan. Atribut-atribut ini akan digunakan  sebagai  basis  untuk  pengembangan  sistem yang  dapat  mendukung  diagnosa  penyakit  secara otomatis.
Metode  penelitian  ini  adalah  pendekatan kuantitatif data sekunder dengan mengelola data yang telah  diberikan  pihak  Rumah  Sakit  Islam  Jemursari Surabaya,  dan  melakukan  observasi  dan  wawancara sebagai penguat data. Untuk metode dalam mengelola data,  dalam  penelitian  ini  menerapakan  metode algoritma Naïve Bayes. Dalam penelitan ini mengikuti alur pedoman metode model CRISP-DM sebagai alur kerja penelitian.
Gambar 1. Gambar Diagram CRISP-DM Penelitian
Berikut ini adalah penjelasan mengenai  urutan prosedur  penelitian  menggunakan  CRISP  DM  [12] [13]:
1. Business Understanding Business  understanding merupakan  fase  di  mana masalah bisnis dijelaskan dengan cara yang singkat dan akurat.
2. Data Understanding
Proses  ini  melibatkan  pemahaman  mengenai  data yang dimiliki dengan data yang diperlukan.
3. Data Preparation
Data preparation merupakan tahap pengolahan data yang  bertujuan  untuk  menghasilkan  model  yang berkualitas dan bermanfaat.
4. Modelling
Modeling  adalah  suatu  tahap  dimana  melakukan sebuah eksekusi knowledge.
5. Evaluation and result
Evaluasi  merupakan  sebuah  untuk  memastikan kesesuaian  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam tahap awal.
6. Deployment
Deployment  merupakan  sebuah  tahap  dimana model  Naïve  Bayes  telah  di  implementasikan  dan  di integrasikan ke dalam sistem berbasis website.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  implementasi  Metode  Naive  Bayes  pada Sistem  Diagnosis  Penyakit  Mata  dengan  fokus  pada studi kasus di Poli Mata Rumah Sakit Islam Jemursari Surabaya.  Analisis  mendalam  terhadap  data  yang dikumpulkan  akan  disajikan,  memberikan  gambaran komprehensif tentang efektivitas metode tersebut.
A. Business Understanding Seperti  yang  telah  di  paparkan  dalam pendahuluan,  bahwa  kurangnya  dokter  dan lamanya  waktu  tunggu  dapat  menimbulkan dampak  yang  buruk.  Dengan  membangun sebuah  sistem  diagnosis  yang  menerapkan data  mining,  dapat  mempermudah  dan mempercepat proses mendiagnosa pasien. B. Data Understanding
Data  merupakan  hasil  rekam  medik  pasien yang  berasal  dari  Rumah  Sakit  Islam Jemursari  Surabaya  dengan  total  6074  data. Setiap entitas pasien direpresentasikan oleh 16 atribut  yaitu  tgl_kunjungan,  umur,  no_rm, tgl_lahir,  sex,  keluhan,  rps,  lokalis, penunjang,  suhu,  spo2,  tb,  bb,  diagnosa, soap_plan, nama.
C. Data Preparation
Adapun tahapan dalam penelitian ini sebagai berikut:
• Data Cleaning
Dalam  tahap  Data  Cleaning, proses  pertama  dilakukan  dengan mengidentifikasi  dan  menghapus data yang kosong untuk meningkatkan kualitas dataset.
Proses  kedua  menitikberatkan  pada penghapusan  data  yang  memiliki lebih  dari  satu  diagnosis  guna meningkatkan  spesifikasi  analisis. Terakhir,  proses  ketiga  fokus  pada penghapusan  data  di  dalam  kelas yang memiliki sampel kurang dari 20 data,  memastikan  bahwa  setiap kategori  memiliki  representasi  yang memadai.  Melalui  langkah-langkah ini,  data  menjadi  lebih  bersih,  lebih spesifik,  dan  lebih  seimbang, membentuk  dasar  yang  kuat  untuk analisis  data  yang  akurat  [14],  [15] dan informatif.
• Data Transformation Dalam  tahap  transformasi  data, fokus  utama  adalah  mengubah  data umur  dari  bentuk  angka  menjadi kategorikal guna memudahkan analisis  [16].  Proses  ini  memetakan rentang  umur  ke  dalam  empat kategori  spesifik:  0-19  tahun  untuk Kategori  1  (Balita,  Anak-anak,  dan remaja), 20-44 tahun untuk Kategori 2  (Dewasa),  45-59  tahun  untuk Kategori  3  (Paruh  Baya),  dan  60 tahun  ke  atas  untuk  Kategori  4 (Lansia).
• Penguraian Kolom Pada  tahap  Penguraian  Kolom, berfokus  pada  pengubahan  kolom keluhan menjadi atribut yang efektif untuk  model  Naive  Bayes  dengan mempertimbangkan probabilitas munculnya  keluhan  tertentu  terkait klasifikasi  kelas  yang  diinginkan. Semula  data  keluhan  menjadi  satu dalam kolom keluhan kemudian data dipecah menjadi atribut
• Normalisasi Bahasa
Normalisasi  bahasa  daerah  atau bahasa  non-formal  menjadi  bahasa Indonesia atau bahasa medis memiliki  peran  penting  dalam memudahkan  pemilihan  keluhan yang  tepat  untuk  diagnosis  medis. Langkah  pertama  dalam  proses  ini adalah  mengidentifikasi  ekspresi atau istilah dalam bahasa non-formal yang  sering  digunakan  oleh  pasien. Selanjutnya,  dilakukan  terjemahan atau  normalisasi  ke  dalam  bahasa Indonesia yang umumnya digunakan dalam konteks medis.
• Dataset Akhir Dataset  terakhir  setelah  tahap persiapan  data  mencakup  berbagai atribut  yang  relevan  untuk  analisis kesehatan  mata.  Atribut-atribut  ini
mencakup  rentang  usia,  jenis kelamin  (sex),  dan  sejumlah  gejala atau  kondisi  mata  yang diobservasi. Dataset  terakhir  yang  digunakan terdiri dari 251 data.
D. Modelling Penerapan pemodelan menggunakan dua jenis Naïve Bayes, yaitu Gaussian Naive Bayes dan Bernoulli Naive Bayes, dengan menggunakan library  Python.  Gaussian  Naïve  Bayes merupakan  sebuah  algoritma  data  mining yang  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi [17].  Dalam  penelitian  ini  Gaussian  Naïve Bayes  menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan menampilkan  hasil  akurasi  yang  tinggi sebesar  93.42105263157895  %,  dengan  test size  =  0.3  dan  random  state  =  60.  Bernoulli Naïve  Bayes  merupakan  sebuah  algoritma data mining yang bertujuan untuk melakukan klasifikasi dalam bentuk data biner [18] [19]. Dalam  penelitian  ini  Bernoulli  Naïve  bayes menunjukkan  hasil  yang  baik  dengan menampilkan  hasil  akurasi  yang  tinggi sebesar  90.79%,  dengan  test  size  =  0.3  dan random state = 6.
E. Evaluation and result Hasil  dari  pengembangan  modelling  dengan menggunakan  dua  model  yaitu  Gaussian Naïve  Bayes  dan  Bernoulli  Naïve  Bayes menunjukkan  bahwa  kedua  model  tersebut memiliki  titik  perbedaan  dalam  hal  akurasi. Ada berberapa faktor yang dapat mempengaruhi  perbedaan  tersebut,  seperti: pembagian data latih dan coba, random state, dan  jenis  data.  Adapun  uji  dengan  test  size yang sama, pada test size 0.2 dan 0.5 Gaussian Naïve  Bayes  dan  Bernoulli  Naïve  Bayes memiliki  akurasi  yang  sama  namun,  random state  yang  digunakan  berbeda,  menunjukkan bahwa  Bernoulli  memerlukan  pengacakan angka yang lebih tinggi dibanding Gaussian. Apabila  di  uji  satu  banding  satu  dengan  test size  yang sama dan random state  yang sama hingga  200  kali  menunjukkan  akurasi Bernoulli  bisa  lebih  tinggi,  namun  tidak pernah melebihi akurasi tertinggi yang dicapai oleh Gaussian Naïve Bayes. Meskipun dalam Bernoulli  memiliki  akurasi  sebesar  100%, namun pada nyatanya ketika di uji dengan data baru  menunjukkan  terdapat  kesalahan  dalam diagnosis dan dapat memungkinkan terjadinya overfitting yaitu dimana data yang telah diolah mendapatkan  akurasi  yang  baik  namun mengalami ketidakcocokan dengan data True dan Prediksi [20].
F. Deployment Dalam  pembangunan  website  ini  digunakan bahasa  pemrograman  HTML,  CSS,  PHP, Flask  Python.  Dalam  website  ini  terbagi menjadi tiga page yaitu home, Diagnosis, dan
Data  Pasien.  Dalam  home  berisikan  sekelas konten mengenai penyakit mata, dimana  ada lima penyakit mata, serta terdapat dashboard visualisasi  mengenai  dataset  akhir  yang digunakan  dalam  modelling.  Untuk  halaman diagnosis  berisikan  form  yang  diisikan  data pasien  mulai  dari  nama,  umur,  gender  dan keluhan-keluhan.  Dalam  halaman  ini  akan disambungkan dengan
modelling menggunakan  flask  sebagai  penghubung antara  kodingan  website  dengan  kodingan modelling  yang  menggunakan  bahasa pemrograman yang berbeda. Hal ini dilakukan supaya  data  baru  pasien  dapat  diolah  untuk mengetahui  diagnosa  penyakit  yang  diderita oleh  pasien.  Untuk  halaman  data  pasien merupakan halaman yang berisikan visualisasi dari  data  pasien  yang  telah  tersimpan  dalam database.
Gambar 2. Gambar Implementasi Website

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan menjadi beberapaa point sebagai berikut :
1. Dalam  penelitian  ini  model  Gaussian  dipilih menjadi model dikarenakan memiliki akurasi sebesar  93.4%  dengan  Test  size  sebesar  0.3 dan Random State sebesar 60.
2. Model  Bernoulli  Naïve  Bayes  memiliki akurasi  yang  bagus.  Saat  diuji  1  banding  1 dengan  Gaussian  Naive  Bayes,  akurasi Bernoulli  bisa  lebih  tinggi,  namun  tidak pernah melebihi akurasi tertinggi yang dicapai oleh  Gaussian  Naïve  Bayes.  Adapun  akurasi tertinggi  Gaussian  Naïve  Bayes  dari  test size=0.1 – 0.6 sebagai  berikut,  96.15, 92.16,
93.42,  91.09,  88.10,  dan  86.09  .  Sedangkan Bernoulli  Naïve  Bayes  sebagai  berikut  100, 92.16, 90.79, 89.11, 88.10, dan 84.11 .
3. Tiga faktor yang mempengaruhi perbandingan antara  kedua  model  ini  adalah  Test  Size, Random State, dan Jenis Data
4. Sistem diagnosis dengan metode Naïve Bayes telah  berhasil  di  visualisasikan  melalui website.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Yuliyana and A. S. R. M. Sinaga, “Sistem Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Fountain of Informatics Journal ,  vol.  4,  no.  1,  p.  19,  May  2019,  doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[2] B.  N.  Riyanto  and  O.  Suria,  “Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Pencernaan  Mengunakan Metode Teorema Bayes 7,” Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence , vol. 2, no. 1, pp. 7 – 12, 2018. [3] E.  Niati  and  S.  Sitohang,  “Sistem  Pakar
Diagnosa  penyakit  Mata  Glaukoma  Dengan Metode Teorema Bayes,” Jurnal Comaise , vol. 7,  no.  5,  pp.  117 – 124,  2022,  [Online]. Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comas iejournal [4] N. Ratnaningsih and S. F. Boesoirie, Korelasi antara Jarak Tempuh ke Rumah Sakit dengan Proporsi Gangguan Penglihatan dalam Survei Rapid  Assessment  of  Avoidable  Blindness  di Jawa  Barat .  2017.  [Online].  Available: perpustakaanrsmrsmcicendo.com [5] Kementrian  Kesehatan,  “Menteri  Kesehatan Republik Indonesia Nomor : 129/Menkes/SK/II/2008 Tentang Standar pelayanan Minimal Rumah Sakit,” 2008. [6] R. J. R. Walakandou, G. A. E. Ratag, and G. E. C. Korompis, “Faktor -Faktor yang
Berpengaruh  pada  Waktu  Tunggu  Pasien dalam Masa Pandemik Covid 19 di Unit Rawat Jalan Rumah Sakit,” Journal of Public Health and Community Medicine , vol. 2, no. 3, pp. 1 – 12, 2021.
[7] Meilinda  and  F.  Gustini,  “Analisis  Fasilitas Sanitasi Dalam Mencegah Penularan Covis-19 di  Rumah  sakit,” Jurnal  Education  and development , vol. 9, no. 4, pp. 81 – 85, 2021.
[8] R.  S.  Kuryadinata,  M.  Rohmah,  and  Z.  M. Septimar, “Hubungan Waktu Tanggap
Pelayanan  Kegawatdaruratan Dengan  Tingkat Kepuasan  Keluarga  Pasien  di  Unit  Gawat Darurat,” Jurnal  Kesehatan  Panrita  Husada , vol.  7,  no.  1,  pp.  16 – 27,  Mar.  2022,  doi: 10.37362/jkph.v7i1.708.
[9] A. Pandit, L. Varma, and A. P, “Impact of OPD Waiting  Time  on  Patient  Satisfaction,” International  Education  &  Research  Journal (IERJ) , vol. 2, no. 8, pp. 86 – 90, 2016, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/3245
94239
[10] P.  W.  Ramadhan, Sistem  Pakar  Diagnosa
Penyakit  Umum  Menggunakan  Metode
Forward Chaining Berbasis Web . 2019.
[11] M.  R.  Handoko,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Selama  Kehamilan  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Berbasis  Web,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no.  1,  pp.  50 – 58,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[12] Y.  A.  Singgalen,  “Analisis  Sentimen Pengunjung Pulau Komodo dan Pulau Rinca di Website  Tripadvisor  Berbasis  CRISP- DM,” Journal  of  Information  System  Research (JOSH) , vol. 4, no. 2, pp. 614 – 625, Jan. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2999.
[13] N.  Alfiah,  “Klasifikasi  Penerima  Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal Teknologi Informasi , vol. 16, no. 1, pp. 32 – 40, 2021. [14] Sckit- learn,  “Naive  Bayes,”  sckit -learn.org. Accessed: Dec. 03, 2023. [Online]. Available: https://scikit- learn.org/stable/modules/naive_bayes.html
[15] scikit-learn, “sklearn.naive_bayes.BernoulliNB,” scikit - learn.org.  Accessed:  Dec.  03,  2023.  [Online].
Available: https://scikit- learn.org/stable/modules/generated/sklearn.nai ve_bayes.BernoulliNB.html
[16] G.  Gumelar  and  H.  Al- Fatta,  “Kombinasi Algoritma  Klasifikasi  Dengan  Algoritma Oversampling Untuk Menangani Ketidakseimbangan  Kelas  Pada  Level  Data,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem
Informasi ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  29 – 39,  2023,
[Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[17] M. V. Anand, B. Kiranbala, S. R. Srividhya, K. C., M. Younus, and M. H. Rahman, “Gaussian Naïve Bayes Algorithm: A Reliable Technique Involved in the Assortment of the Segregation in  Cancer,” Mobile  Information  Systems ,  vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/2436946.
[18] E.  Hasibuan  and  E.  A.  Heriyanto,  “Analisis Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi  Amazon Shopping  di  Google  Play  Store  Mengunakan
Naive  Bayes  Classifier,” Jurnal  Teknik  dan Science (JTS) , vol. 1, no. 3, pp. 13 – 24, 2022.
[19] O. V. Yamin, A. Tenriawaru, O. La Saidi, and A.  G.  Rahman,  “Penerapan  Naïve  Bayes
Classifier  dengan  Algoritma  Nazief  dan Adriani  Untuk  Deteksi  Hoaks,” Seminar Nasional  Pemanfaatan  Sains  dan  Teknologi Informasi , vol. 1, no. 1, pp. 335 – 344, 2023.
[20] P.  A.  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Pada
Ekspresi  Manusia,” JURNAL  ALGOR ,  vol.  2,
no. 1, 2020, [Online]. Available:
https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/al gor/index