Visualisasi Berbasis Naïve Bayes untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit ...

## Visualisasi Berbasis Naive Bayes untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut

## Naive Bayes Based Visualization For Mapping Acute Respiratory Infection Disease
Yoga Prasetio 1 , Hanny Haryanto 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang,
Jln. Nakula 1 No 5-11 Semarang 50131
1 111201005633@mhs.dinus.ac.id , 2 hanny_haryanto@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Di daerah yang terjadi banyak kasus penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA), data-data yang telah terkumpul tidak digunakan dengan maksimal dan  hanya digunakan untuk kebutuhan operasional. Padahal dengan adanya proses klasifikasi yang benar akan membantu dalam  menemukan  pola  pembeda  kelas  dan  membantu  prediksi  pola  agar  mempermudah  dan tepat sasaran sesuai dengan Program Pemberantasan ISPA. Masyarakat pun dapat mengetahui tentang  apa  itu  ISPA  dan  meningkatkan  kewaspadaan  terhadap  penyebaran  penyakit  ISPA sehingga  membentuk  masyarakat  tanggap  ISPA.  Klasifikasi  secara  otomatis  dapat  dilakukan menggunakan  kecerdasan  buatan,  salah  satunya  dengan  metode  Naive  Bayes.  Naive  bayes adalah  metode  yang  melakukan  proses  klasifikasi  berdasarkan  teorema  bayes.  Metode diterapkan  dalam  data  penyakit  ISPA  dan  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  data  tersebut. Dengan  demikian,  informasi  visual  tentang    penyebaran  penyakit  ISPA  dapat  disajikan  lebih detail  sehingga  membentuk  masyarakat  tanggap  ISPA  dan  membantu  pihak  medis  untuk menyelesaikan  target  pemberantasan  penyakit  ISPA  P2  dari  Dinas  Kesehatan.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  visualisasi  yang  digunakan  untuk  pemetaan  penyebaran  penyakit  infeksi saluran pernafasan akut berbasis klasifikasi menggunakan Naive Bayes.
Kata kunci — ISPA, Naive Bayes, GIS, Pneoumonia

## Abstract
In areas that have been many cases of Acute Respiratory Infections (ARI), the data that has been collected is not used to the maximum, and only used for operational needs. Whereas the  presence  of  the  correct  classification  process  will  assist  in  finding  the  pattern  of distinguishing  classes  and  assist  in  predicting  the  pattern  in  order  to  simplify  and  targeted according to ISPA Eradication Program. The community can find out what it is about ISPA and increasing  vigilance  against  the  spread  of  respiratory  diseases  that  make  up  the  ARD  aware community.  Classification  can  be  done  automatically  using  artificial  intelligence,  one  of  them with  a  Naive  Bayes  methods.  Naive  Bayes  is  a  method  of  conducting  the  process  of classification  based  on  Bayes  theorem.  Methods  applied  in  the  data  ARI  and  perform classification  based  on  that  data.  Thus,  visual  information  about  the  spread  of  respiratory diseases  can  be  presented  in  more  detail  so  as  to  shape  society  ARD  response  and  help  the medical side to complete the target of disease eradication P2 ISPA Department of Health. The results  of  this  research  was  the  visualization  that  is  used  for  mapping  the  spread  of  acute respiratory tract infections based classification using Naive Bayes.
Keywords — ARI, Naive Bayes, GIS, Pneumonia

## Title of man research resul
uscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  adalah  masalah  utama  mortalitas  pada  kasus balita  di  negara  Indonesia  setelah  diare  yang  mencapai  angka  13,2%  berdasarkan  Riskesdas 2007[1].  ISPA  adalah  sebuah  infeksi  akut  yang  menyerang  salah  satu  bagian  atau  lebih  dari saluran  napas  mulai  hidung  hingga  alveoli  termasuk  adneksanya  seperti  sinus,  rongga  telinga tengah,  pleura[2].  ISPA,  secara  anatomis  terbagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  atas  seperti  batuk pilek,  sakit  telinga  ( otitis  media ),  radang  tenggorokan  ( faringitis )  dan  bawah  yaitu bronchitis, bronkhiolitis dan pneumonia [3]. Berdasarkan P2 ISPA, penyakit ISPA dikategorikan dalam dua golongan  yaitu  pneumonia  dan  yang  bukan  pneumonia  [4].  Sedangkan  penyakit  pneumonia sendiri  dibedakan  berdasarkan  atas  derajat  beratnya  penyakit  yaitu  pneumonia  berat  dan pneumonia ringan. Bukan pneumonia terdiri dari batuk pilek seperti rinitis, faringitis, tonsillitiss dan  penyakit  jalan  napas  bagian  atas  lainnya.  Banyak  sekali  faktor  yang  dapat  mempengaruhi penularan  ISPA,  akan  tetapi  faktor  resiko  yang  paling  banyak  menyebabkan  penyakit  ISPA adalah  sosio-ekonomi  (pendapatan  keluarga,  perumahan,  sanitasi  dan  pendidikan  orangtua), status  gizi,  tingkat  pengetahuan  sebuah  keluarga  dan  faktor  lingkungan  (kualitas  udara)  [5] infeksi  saluran  pernapasan  akut  (ISPA)  tidak  terkecuali.  Penyebab  utama  ISPA  adalah lingkungan  yang  ditularkan  melalui  droplet  dan  kontak  (termasuk  kontaminasi  tangan  yang diikuti oleh inokulasi tak sengaja) dan aerosol pernapasan infeksius berbagai ukuran dan dalam jarak  dekat,  misalnya  keberadaan  pabrik  yang  dekat  pemukiman  atau  adanya  perokok  dalam satu  rumah[6].  Di  daerah  Kaliwungu  terjadi  banyak  sekali  kasus  ISPA  [7]  sedangkan  pada puskesmas  Kaliwungu  tepatnya  di  Kecamatan  Kaliwungu  penderita  penyakit  ISPA  mencapai mencapai  angka  400  pasien  lebih  per  tahunnya  (data  dari  Puskesmas  Kaliwungu)  kemudian data-data  yang  telah  sudah  terkumpul  hanya  menjadi  “kuburan  data”  saja,  digunakan  untuk kebutuhan  operasional.  Padahal  dengan  adanya  proses  klasifikasi  yang  benar  akan  membantu dalam  menemukan  pola  pembeda  kelas  dan  membantu  pemprediksikan  pola  agar mempermudah dan tepat sasaran sesuai dengan Program Pemberantasan ISPA. Masyarakat pun dapat  mengetahui  tentang  apa  itu  ISPA  dan  penyebaran  penyakit  ISPA  di  wilayah  Kecamatan Kaliwungu lebih detail dan membentuk masyarakat tanggap ISPA.
Klasifikasi  otomatis  dengan  metode  Naive  Bayes  diterapkan  pada  klasifikasi  untuk pencarian buku oleh Ginting dkk [8].Proses klasifikasi dilakukan dengan dua tahapan yaitu fase learning  yang  digunkan  untuk  mengetahui  kelas  data  untuk  membentuk  model  perkiraan  dan fase  testing  yang  terbentuk  diuji  dengan  sebagian  data  lainnya  untuk  mengetahui  akurasi  dari model  tersebut.Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  penggunaan  Naive  Bayes  berhasil  mencari deskripsi  yang  berkaitan  dengan  kata  yang  dicari  oleh  user  dan  klasifikasi  dapat  dilakukan dengan  baik.Namun  kendala  dari  penelitian  ini  adalah  data  yang  kurang  dan  format  yang terbatas.  Penggunaan  Naive  Bayes  juga  diterapkan  untuk  prediksi  penyakit  jantung  [9].  Naive Bayes  akan  mengklasifikasikan  data  tertentu  ke  dalam  kategori  yang  berbeda  dan  juga mamperkirakan  faktor  resiko  terkenapenyakit  jantung  jika  tidak  diketahui  label  dari  sampel tersebut, ini juga akan membantu mahasiswa kedokteran dalam memprediksikan analisis faktor resiko  agar  mampu  mencegah  sedini  mungkin  hanya  dengan  mengubah  nama  file  dari  dataset yang telah ada diberikan.Pengembangan dari penelitian ini dapat dilakukan dengan dataset yang berbeda.Dua  penelitian  tersebut  hanya  menghasilkan  data  dan  belum  ada  visualisasinya. Visualisasi  untuk analisis spasial dilakukan oleh  [10] untuk Membahas tentang visualisasi dari hasil  kajian  Isohyet  dengan  Thiessen  mengenai  jumlah  curah  hujan  pada  daerah  Sub-DAS Ciesek.  Dengan  melakukan    analisis  spasial  dengan  metode  Isohyet  dan  Thiessen  dengan metode  overlay  guna  mencegah  daerah  rawan  banjir.  Penelitian  lain  yang  mengacu  pada visualisasi  geografis terjadi di Provinsi  Nakorn Pathom [11] yang merupakan daerah pertanian
Visualisasi Berbasis Naïve Bayes untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit ...
maju.  Pengembangan  pengumpulan  datanya  menggunakan  Google  Maps  API,  yang  termasuk didalamnya  penggunaan  peta  online  dan  koordinat  geografis  dari  peta.  Selanjutnya  dengan bantuan Google Earth akan melihat data satelit dalam resolusi yang tinggi, yang disimpan dalam berkas  KML,  overlay-nya  dari  Google  Maps.  Digunakan  untuk  membantu  memantau  daerah produktif pertanian.
Penelitian  ini  akan  melakukan  pengklasifikasian  data  penyakit  ISPA  di  wilayah Kecamatan  Kaliwungu  dengan  metode  Naïve  Bayes  yang  didasarkan  pada  jenis  ISPA,  tahun terkena, jenis kelamin dan gejala. Selanjutnya akan divisualisasikan ke dalam bentuk peta yang mempermudah analisis spasial guna mencegah penyebaran penyakit ISPA dan membantu Dinas Kesehatan mencapai target P2 ISPA.

## 2. METODE PENELITIAN
Di bawah ini merupakan pengolahan data dengan metode Naive Bayes :
Gambar 1. Pelaksanaan Metode Naïve Bayes
Tahap perhitungan Naive Bayes Classifier  adalah sebagai berikut :
1. Hitung P(X k | Ci) untuk setiap kelas i
2. Hitung P(X|Ci) untuk setiap kelas:
𝑃(𝑋|𝐶𝑖) =   ∏ 𝑃(𝑥𝑘|𝐶𝑖) 𝑛 𝑘=1 (1)
3. Hitung P(X|Ci)*P(Ci)
4. Pengelompokan kelas
Tahapan  visualisasi  dilakukan  dengan  teknik  overlay  (tumpang  tindih).  Proses  overlay dibagi kedalam 5 tahap, berikut ini alurnya :

## Title of man research resul
uscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Alur dalam Overlay
Gambar 2. Tahap Visualisasi dengan Metode Overlay
Proses overlay pertama kali dimulai dengan menggunakan peta Kecamatan Kaliwungu yang  telah  dibagi  per  daerah,  dalam  proses  pembagian  per  daerah  juga  menggunakan  teknik overlay (tumpang tindih peta). Selanjutnya, akan dihasil kanpeta Kecamatan Kaliwungu + Peta Per Desa di wilayah Kacamatan Kaliwungu, untuk kemudian diproses digabungkan dengan peta jalan  raya  di  daerah  Kecamatan  Kaliwungu.  Peta  yang  dihasilkan  berupa  peta  Kecamatan Kaliwungu  +  Peta  per  Desa  +  PetaJalan  Raya  dan  dilakukan  teknik  overlay  lagi  digabungkan
Visualisasi Berbasis Naïve Bayes untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit ...
dengan  peta  aliran  sungai  yang  ada  di  wilayah  Kecamatan  Kaliwungu.  Peta  yang  dihasilkan akan dioverlay lagi dengan hasil dari klasifikasi denga nmenggunakan teknik Naïve Bayes, hasil akhirnya berupa daerah aman dan daerah rawan ISPA.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  UPTD  Puskesmas  Kaliwungu  pada  tahun  2013- 2014 dengan record sebanyak 1500. Sebelum data diolah dalam rules Naive Bayes, data murni yang  telah  didapatkan  dari  UPTD  Puskesmas  Kaliwungu  terdiri  dari  nama,  nomer  KK,  dalam wilayah, luar wilayah, nomer pasien, golongan umur, jenis kelamin, alamat, dan diagnosis (jenis penyakit,  status,gejalanya,kelas  penyakit),  tahun  terkena  dan  obat  yang  ditunjukkan  pada  tabel 1.  Sebelum  data  murni  tersebut  diolah,  dilakukan  proses  pembersihan(data  cleaning)  dengan proses  manual  yang  dimulai  dengan  seleksi  data  untuk  menentukan  data  mana  yang  akan digunakan,  yaitu  data  yang  lengkap  semua  atributnya  dan  juga  penghilangan  atribut  ganda. Selanjutnya  guna  memudahkan  pemprosesan  data  dengan  teknik  Naive  Bayes  maka  dilakukan praprosessing,  yaitu  proses  pemilihan  atribut.  Pemilihan  atribut  data  didasarkan  pada  prioritas akibat/dampak  yang  paling  berpengaruh  dalam  pemprosesan  data  nantinya.  Atribut  yang  telah dipilah berupa nomer pasien, umur, jenis  kelamin, diagnosis, dan tahun terkena. Nomer pasien sendiri  sebenenarnya  tidak  berpengaruh  dalam  pembentukan  rules  Naive  Bayes  namun digunakan  sebagai  pembeda  agar  tidak  ada  data  ganda.  Selanjutnya,  karena  pada  diagosis berupa  3  atribut  maka  nantinya  akan  dipecah  dan  berdiri  sendiri-sendiri  sesuai  dengan klasifikasinya  seperti  non  pnumonia,  pnumonia  ringan  dan  berat  dan  nantinya  diubah  nama menjadi  kelas.  Proses  selanjutnya  yaitu  pentransformasian  data-data  secara  manual.  Data  akan diubah/ditransformasi  dari  kategorial  ke  numerikal  (umur,  jenis  kelamin,  data  jenis  penyakit, status  dan  gejalanya  dan  asal  daerah)  supaya  memperoleh  data  yang  lebih  berkualitas  sesuai standart yang ditunjukkan pada tabel 2 dan 3.
Tabel 1.  Data Murni dari UPTD Puskesmas Kaliwungu

## Title of man research resul
uscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 2. Tabel sebelum ditransformasi
Tabel 3. Data yang telah ditransformasi
No_Id Umur Jenis Kelamin Gejala Jenis Status Asal Daerah 13 7 0 3 5 3 8 14 8 1 3 4 3 6 15 7 0 3 5 3 8 16 7 1 3 5 3 9
Penelitian ini menggunakan rules dengan metode Naive Bayes pada contoh data sampel berikut sehingga menjadi :
Tabel 4. Contoh Data Sample Set Puskesmas Kaliwungu:
Umur JenisKelamin Gejala Jenis Asal Daerah TahunTerkena Kelas 3 1 3 4 8 2011 3 7 0 3 5 8 2011 3 2 0 1 1 5 2011 1 6 0 1 1 11 2011 1 8 1 3 4 6 2011 3 7 0 2 5 5 2011 2 8 1 1 1 7 2011 1 7 0 3 5 5 2011 3 7 1 2 5 9 2011 3
a. Perhitungan dengan Naive Bayes Classifier dengan data yang sudah memiliki kelas :
1. Hitung P(X k | Ci) untuk setiap kelas i :
P(umur=”3”|kelas=”1”) = 0 3 = 0 P(umur=”3”|kelas=”2”) = 0 3 = 0
P(umur=”3”|kelas=”3”) = 1 3 = 0.333
P(jenis kelamin=”1”|kelas=”1”) = 2 3 = 0.667
P(jenis kelamin=”1”|kelas=”2”) = 0 3 = 0
P(jenis kelamin=”1”|kelas=”3”) = 2 3 = 0.667
Visualisasi Berbasis Naïve Bayes untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit ...
P(gejala=”3”|kelas=”1”) = 0 3 = 0
P(gejala=”3”|kelas=”2”) = 0 3 = 0
P(gejala=”3”|kelas=”3”) = 2 3 = 0.667 P(jenis=”4”|kelas=”1”) = 0 3 = 0 P(jenis=”4”|kelas=”2”) = 0 3 = 0 P(jenis=”4”|kelas=”3”) = 2 3 = 0.667 P(asal daerah=”8”|kelas=”1”) = 0 3 = 0 P(asal daerah=”8”|kelas=”2”) = 0 3 = 0 P(asal daerah=”8”|kelas=”3”) = 2 3 = 0.667
2. Hitung P(X|Ci) untuk setiap kelas: 𝑃(𝑋|𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 1 = 0× 0,667 × 0 × 0 × 0  = 0
𝑃(𝑋|𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 2 = 0× 0,667 × 0 × 0 × 0 = 0 𝑃(𝑋|𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 3 = 0,333× 0,667 × 0,667 × 0,667× 0,333  = 0,032
3. P(X|Ci)*P(Ci):
𝑃(𝑋|𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 1) ×𝑃(𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 1) =  0 𝑥 0,444 = 0
𝑃(𝑋|𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 2) ×𝑃(𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 2) =  0 𝑥 0,111 = 0
𝑃(𝑋|𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 3) ×𝑃(𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 3) =  0,032 𝑥 0,444 = 0,014208
4. X memiliki  “kelas = 3“ karena P(X|kelas 3)  memiliki nilai maksimum pada perhitungan tahap 3
b. Tabel Hasil Naive Bayes
Berikut ini adalah tabel hasil perhitungan Naive Bayes pada tahun 2011 :
Tabel 5. Penghitungan Naive Bayes tahun 2011 Tahun Terkena Asal Daerah Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 2011 1 (Siwal) 16 2 0 2 (Kener) 4 0 0 3 (Udanwuh) 12 2 2 4 (Pager) 6 0 0 5 (Papringan) 32 22 4 6 (Kradenan) 6 22 44 7 (Mukiran) 46 10 10 8 (Kaliwungu) 22 88 154 9(Payungan) 4 26 48 10 (Jetis) 6 20 58 11(Rogomulyo) 98 18 18
c. Perhitungan Akurasi
Berikut  ini  adalah  perbandingan  perhitungan  Naive  Bayes  dengan  data  asli.  Data  asli ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Penghitungan Naive Bayes tahun 2011 Tahun Kelas Daerah Jumlah 2012 2 1 3 2 0 3
0 4 0

## Title of man research resul
uscript is short and clear, implies research results (First Author)
5 32 6 62 7 11 8 116 9 24 10 34 11 18
Perhitungan dengan Naive Bayes ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Penghitungan Naive Bayes tahun 2011 Tahun Kelas Daerah Jumlah 2012 2 1 6
2 0 3 0 4 0 5 32 6 62 7 22 8 116 9 24 10 68 11 18
Hasil perbandingan data antara data sampel dan data hasil naive bayes :
𝑥 = data asli data naive bayes ×100% (2) 𝑥 = 300 324 ×100%
𝑥 = 0,9259×100%

## 𝑥 = 92,59%
Berdasarkan  dari  perhitungan  dengan  metode  Naive  Bayes  maka  kelas  1  pada  tahun 2011  sebanyak  252  pasien,  kelas  2  sebanyak  210  dan  pada  kelas  3  sebanyak  338  dengan masing-masing interval pasien per daerah bervariasi yaitu ditunjukkan pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil Naive Bayes pada Tahun 2011 Tahun Terkena Asal Daerah Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 2011 1 (Siwal) 16 2 0 2 (Kener) 4 0 0 3 (Udanwuh) 12 2 2 4 (Pager) 6 0 0 5 (Papringan) 32 22 4 6 (Kradenan) 6 22 44 7 (Mukiran) 46 10 10 8 (Kaliwungu) 22 88 154 9(Payungan) 4 26 48 10 (Jetis) 6 20 58 11(Rogomulyo) 98 18 18
Visualisasi Berbasis Naïve Bayes untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit ...
Berdasarkan  dari  perhitungan  dengan  metode  Naive  Bayes  maka  kelas  1  pada  tahun 2012  sebanyak  418,  kelas  2  sebanyak  300  dan  kelas  3  sebanyak  526  pasien  yang  ditunjukkan pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Hasil Naive Bayes pada Tahun 2012 Tahun Terkena Asal Daerah Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 2012 1 (Siwal) 38 3 0 2 (Kener) 12 0 0 3 (Udanwuh) 4 0 0 4 (Pager) 16 0 0 5 (Papringan) 116 32 4 6 (Kradenan) 14 62 72 7 (Mukiran) 72 11 2 8 (Kaliwungu) 36 116 300 9(Payungan) 8 24 54 10 (Jetis) 16 34 86 11(Rogomulyo) 86 18 8
Berdasarkan  dari  perhitungan  dengan  metode  Naive  Bayes  maka  kelas  1  pada  tahun  2013 sebanyak 246, kelas 2 sebanyak 216 dan kelas 3 sebanyak 446 pasien, ditunjukkan pada Tabel 10 berikut.
Tabel 10. Hasil Naive Bayes pada Tahun 2013 Tahun Terkena Asal Daerah Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 2013 1 (Siwal) 6 0 0 2 (Kener) 2 0 0 3 (Udanwuh) 8 0 0 4 (Pager) 4 0 0 5 (Papringan) 34 8 2 6 (Kradenan) 6 10 38 7 (Mukiran) 46 6 4 8 (Kaliwungu) 14 92 156 9(Payungan) 10 34 120 10 (Jetis) 14 60 122 11(Rogomulyo) 96 3 122
Hasil  visualisasi  menggunakan  overlay  berdasarkan  klasifikasi  di  atas  pada  kelas  1 tahun 2011-2013 ditunjukkan pada gambar 3,4 dan 5 berikut.
Gambar 3 Peta kelas 1 tahun 2011

## Title of man research resul
uscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 4 Peta kelas 1 tahun 2012
Gambar  5 Peta kelas 1 tahun 2013

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode naive  bayes dengan  data penduduk  yang  terkena  penyakit  ISPA  di  Kecamatan  Kaliwungu  dari  Target  P2  yaitu  :  ISPA Pnumonia  Berat,  Pnumonia  Ringan  dan  Non  ISPA.  Hasil  dari  perhitungan naive  bayes ISPA divisualisasikan  ke  dalam  SIG  dengan  metode  overlay  (tumpang  tindih  peta).  Visualisasi  hasil berupa Peta Kecamatan Kaliwungu dengan tingkat rawan 1-8 antara tahun 2011, 2012 dan 2013 yang  berjumlah  9  peta,  dengan  demikian  kita  dapat  menentukan  daerah  yang  paling  banyak terkena  dan  daerah  yang  sedikit  terkena  penyakit  ISPA.  Acuan  peta  berdasarkan  dari  faktor geografis  lingkungan  seperti  daerah  pabrik,  aliran  sungai,  jalan  raya  dan  pencemaran  udara. Hasil  penelitian  adalah  klasifikasi  dan  visualisasi  data  penyakit  ISPA  di  wilayah  Kecamatan Kaliwungu dengan metode Naïve Bayes yang didasarkan pada jenis  ISPA, tahun terkena, jenis kelamin  dan  gejala,  yang  mempermudah  analisis  spasial  guna  mencegah  penyebaran  penyakit ISPA dan membantu Dinas Kesehatan mencapai target P2 ISPA.

## 5. SARAN
Penelitian ke depan dapat menambahkan data di wilayah yang lebih luas dan tahun yang lebih baru. Metode lain dapat digunakan  untuk meningkatkan performa dan  hasil akurasi  yang
Visualisasi Berbasis Naïve Bayes untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit ...
didapatkan  dari  penelitian  ini.  Hasil  visualisasi  nantinya  akan  dapat  ditempatkan  di  website sehingga mudah diakses dan pemanfaatannya dapat menjangkau wilayah yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementrian Kesehatan RI, 2012, Final Design Pedoman Pengendalian ISPA Tahun 2012 ,
Kementrian Kesehatan RI, Jakarta.
[2] Suara Merdeka, 2015, Perubahan Musim, Waspadai ISPA, http://www.suaramerdeka.com/v1/index.php/read/cetak/  2013/08/23/234408/  Perubahan-
Musim-Waspadai-ISPA ,  diakses tgl 14 Januari 2015.
[3] Haniffa,  Fitri.  2014.  Analisis  Penatalaksanaan  Pneumonia  pada  Balita  Dengan Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit  (MTBS)  di  Puskesmas  Medan  Denai  Kota  Medan Tahun  2014, Skripsi  Program  Studi  Kesehatan  Masyarakat, Universitas  Sumatra  Utara, Medan, 2014. [4] Badan Pengawasan Obat dan Makanan, 2015, ISPA, http://www2.pom.go.id/public/publikasi/artikel/artikel02.html ,  diakses  tgl  14  Januari
2015.
[5] Ikeu  Nurhidayah,  S.Kep.,  Ners,  Sari  Fatimah,  S.Kp.,  M.Kes,  Rakhmawati,  dan  Windy, S.Kp.,M.Kep. 2008.    “Upaya  Keluarga  dalam  Pencegahan  dan  Perawatan  ISPA  (Infeksi Saluran  Pernapasan  Akut)  di  Rumah  pada  Balita  di  Kecamatan  Ciawi  Kabupaten Tasikmalaya”, Laporan  Akhir  Penelitian  Muda(LITMUD) ,  Universitas  Padjajaran,
Bandung.
[6] WHO. 2007. Pencegahan dan pengendalian infeksi saluran pernapasan akut (ISPA) yang cenderung  menjadi  epidemi  dan  pandemi  di  fasilitas  pelayanan  kesehatan .  Oleh  WHO, Indonesia : WHO.
[7] C  A  E.  Permatasari.  2008. Faktor  Resiko  Kejadian  Gejala  ISPA  Ringan  Pada  Baduta Jaya Baru  Kota Depok , Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, Jakarta.
[8] Selvia  Lorena  Br  Ginting,S.Si.,  dan  MT,  Reggy  Pasya  Trinanda.  2013.  Penggunaan Metode  Naive  Bayes  Classifier  pada  Aplikasi  Perpustakaan, Jurnal  Jurusan  Teknik Komputer Unikom , Bandung.
[9] Dhanashree  S.  Medhekar,Mayur  P.  Bote,  dan    Shruti  D.  Deshmukh.  Maret  2013.  Heart Disease  Prediction  System  using  Naive  Bayes,  International  Journal  of  Enhanced Research in Science Technology & Engineering, Vol. 2 Issue 3.
[10]   Mujiasih,  Subekti.  2011. Pemanfaatan  Data  Mining  Untuk  Prakiraan  Cuaca ,  Jakarta  : Pusat Meteorologi Penerbangan dan Maritim.
[11]   Choimeun, Ndkk. 2011. Using GIS Tool for Presenting Spatial Data: Case Study Nakorn Pathom  Province. International  Journal  of  u-  and  e-  Service,  Science  and  Technology , Thailand.