## Penentuan Lokasi Fasilitas Kesehatan Strategis Menggunakan Metode Naive Bayes pada RSU Bintang
Aniek Suryanti Kusuma*, Welda**, I Komang Juliana*** * Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia ** Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia *** Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia *anieksuryanti@stiki-indonesia.ac.id, **welda@stiki-indonesia.ac.id, ***ikomangjuliana@gmail.com

## ABSTRACT
At present the selection of strategic health facility locations is not easy, to determine the right location and in accordance with the needs of patients must use the right calculation.  Bintang General Hospital (RSU Bintang) has difficulties in determining the strategic location of new health facilities. The difficulty is due to the absence of data processing from the current system so that in determining the location of strategic health facilities is not based on data that has been analyzed. Based on the problems experienced by RSU Bintang and to assist in making a decision in establishing a strategic health facility location, a study  was  made  to  design  a  decision  support  system  that  can  perform  calculations  to  determine  the location of the most strategic health facility with the title "Decision  Support System. Determining the Location of Strategic Health Facilities Using the Naive Bayes Method at RSU Bintang”. Decision support system  that  is  built  will  have  several  functions,  such  as  processing  patient  register  data,  user  data processing,  alternative  location  data  processing,  criteria  data  processing,  data  processing  rules,  Naive Bayes calculations and managing several reports that can be used as decision support for the RSU Bintang. in determining the location of the most strategic health facilities. In this system, testing has been done by using blackbox testing which gets the test results in accordance with the system design.
Keyword: Decision Support System, Naive Bayes, Bintang General Hospital

## 1. Introduction
RSU  Bintang  merupakan  salah  satu  rumah  sakit  umum  milik  swasta  yang  berada  di  kabupaten Klungkung, tepatnya berlokasi di Jl. Ngurah Rai No. 10 Semarapura, Klungkung, Bali, Indonesia. RSU Bintang merupakan salah satu rumah sakit yang saat ini sudah menggunakan Sistem Informasi Rumah Sakit (SIMRS) dalam menjalankan operasionalnya. Sistem Informasi Rumah Sakit pada RSU Bintang diantaranya berguna untuk menyimpan data-data pasien yang berkunjung atau berobat di rumah sakit tersebut. Namun data-data yang ada pada Sistem Informasi Rumah Sakit tersebut belum dimanfaatkan atau belum dimaksimalkan untuk pengambilan keputusan bagi pihak manajemen dalam pengembangan Rumah Sakit di masa yang akan datang.
Kemajuan  sistem  informasi  saat  ini  sudah  semakin  berkembang  pesat  di  segala  bidang  kehidupan terutama dalam dunia kesehatan. Banyak sekali data yang dihasilkan oleh Sistem Informasi Rumah Sakit yang ada  di  RSU  Bintang  saat  ini,  mulai  dari  data  pasien,  data  penyakit  pasien  serta  riwayat  kunjungan  pasien. Namun,  untuk  dapat  mengetahui  informasi  yang  tersembunyi dari  data-data  tersebut,  maka  perlu  dilakukan pengolahan  terhadap  data-data  tersebut.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengolahan  data  pasien  yang berkunjung  atau  berobat  di  RSU Bintang.  Hasil  dari  pengolahan  data  pasien  ini  bertujuan  untuk  membantu pihak manajemen RSU Bintang dalam menentukan fasilitas kesehatan baru yang strategis, untuk memudahkan pasien-pasien RSU Bintang untuk berobat serta sebagai upaya untuk mengembangkan rumah sakit itu sendiri.
Dalam rencana pengembangan RSU Bintang, terdapat rencana pembangunan fasilitas kesehatan baru yang  dapat  menjangkau  pasien  yang  lebih  banyak  dan  lebih  baik.  Namun  manajemen  masih  mengalami kesulitan dalam menentukan lokasi-lokasi fasilitas kesehatan baru yang akan dibangun, dikarenakan belum ada cara dan tehnik yang dapat digunakan untuk memastikan lokasi mana yang dianggap strategis. Maka dari itu diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  memperhitungkan  segala  kriteria  yang  mendukung  dalam  mengambil keputusan  untuk  menentukan  lokasi  fasilitas  kesehatan  yang  strategis.  Metode  yang  dipakai  dalam pengambilan keputusan untuk menentukan lokasi fasilitas kesehatan ini adalah metode Naive Bayes. Metode Naive Bayes ini merupakan sebuah metode klasifikasi yang menggunakan metode probabilitas dan statistik[1]. Menurut Kusumadewi dalam  [2] metode Naive Bayes memiliki kelebihan dengan kinerja yang baik dengan persentase  hasil  pengujian  yang  lebih  tinggi.  Dengan  adanya  sistem  untuk  menentukan  lokasi  fasilitas
kesehatan strategis ini, diharapkan dapat mempermudah pihak manajemen RSU Bintang dalam menentukan lokasi fasilitas kesehatan baru yang strategis dan sesuai dengan kebutuhan pasien di daerah tersebut.

## 1.1 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Kurniasih,  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  di  mana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[3].  Menurut  Turban  (2005),  SPK  dimaksudkan  untuk  menjadi  alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian  mereka.  SPK  ditujukan  untuk  keputusan-keputusan  yang  memerlukan  penilaian  atau  keputusan- keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma[4].

## 1.2 Lokasi dan Fasilitas Kesehatan
Lokasi adalah tempat di mana perusahaan harus bermarkas dan melakukan operasi. Jadi lokasi di sini adalah tempat di mana suatu jenis usaha atau bidang usaha akan dilaksanakan[5]. Dapat disimpulkan bahwa lokasi  merupakan  tempat  yang  ditentukan  oleh  suatu  keputusan  perusahaan/instansi  untuk  menjalankan kegiatan  usaha  atau  kegiatan  operasionalnya,  dan  mendistribusikan  barang atau  jasa  yang  menjadi  kegiatan bisnisnya kepada konsumen ( customer ). Lokasi sangat penting bagi perusahaan atau pengusaha. Lokasi sangat mempengaruhi keputusan sasaran pasar dalam menentukan keputusannya.

## 1.3 Naive Bayes
Menurut  Patil  dan  Sherekar[6],  Naive  Bayes  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Algoritma mengunakan teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas. Definisi lain mengatakan Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya[7].  Sedangkan  menurut  Prasetyo,  Metode  Naive  Bayes  adalah  teknik  prediksi  berbasis probabilistic sederhana yang berdasar penerapan teorema Bayes (aturan Bayes) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (naif).  Metode  ini  menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai  dasarnya. Pobabilitas  X  di  dalam  Y  adalah  probabilitas  intereksi  X  dan  Y  dari  probabilitas  Y,  atau  dengan  kata  lain P(X|Y) adalah prosentase banyaknya X di dalam Y. Metode Bayes ini merupakan metode yang baik di dalam mesin pembelajaran berdasarkan data training , dengan menggunakan probabilitas bersyarat sebagai dasarnya. Sedangkan  kelemahan  dari  metode Naive  Bayes adalah  hanya  bisa  di  gunakan  untuk  persoalan  klasifikasi dengan supervised learning dan data – data kategorikal[8].
Secara umum, teorema Bayes dinyatakan sebagai:
𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃(𝑥|𝑐)𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥)
𝑃(𝑐 |𝑋) = 𝑃(𝑥 1 |𝑐) 𝑥 𝑃(𝑥 2 |𝑐)𝑥 … 𝑥 𝑃(𝑥 𝑛 |𝑐) 𝑥 𝑃(𝑐) Di mana: 𝑥 = data dengan class yang belum diketahui 𝑐 = hipotesis data 𝑥 merupakan suatu class spesifik 𝑃(𝑐|𝑥) = probabilitas hipotesis 𝑐 berdasar kondisi 𝑥 ( posteriori probability ) 𝑃(𝑐) = probabilitas hipotesis 𝑐 ( prior probability ) 𝑃(𝑥|𝑐) = probabilitas 𝑥 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝑐 𝑃(𝑥) = probabilitas dari 𝑥

## 2. Research Method
Dalam pengembangan sistem ini, metode yang digunakan adalah metode Waterfall. Model Waterfall adalah  model  klasik  yang  bersifat  sistematis,  berurutan  dalam  membangun software .  Nama  model  ini sebenarnya adalah “Linear Sequential Model”. Model ini sering disebut juga dengan “ Classic Life Cycle ” atau metode Waterfall [9]. Tahapan awal yang dilakukan adalah pengumpulan data dan analisis sistem yang berjalan yang dilakukan dengan wawancara  dan observasi. Dilanjutkan dengan tahapan perencanaan dan pemodelan sistem dengan menganalisis hasil pengumpulan data dan perancangan sistem menggunakan Context Diagram,
DFD, CDM dan PDM. Selanjutnya dilakukan tahap pembangunan dalam bentuk kode bahasa pemrograman PHP dan MySQL. Langkah terakhir adalah pengujian atas sistem yang telah dibangun menggunakan Blackbox Testing. Tahapan metode Waterfall dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode Waterfall
Sementara perhitungan untuk penentuan lokasi fasilitas kesehatan strategis pada penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes. Berikut ini flowchart perhitungan dengan algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Algoritma Naïve Bayes
Langkah-langkah algoritma naïve bayes adalah sebagai berikut:
1. Siapkan dataset.
2. Hitung jumlah kelas pada data training (data aturan).
3. Hitung jumlah kasus yang sama dengan kelas yang sama.
4. Kalikan semua hasil sesuai dengan data testing (data alternatif lokasi) yang akan dicari kelasnya.
5. Bandingkan hasil perkelas, nilai tertinggi ditetapkan sebagai kelas baru.

## 3. Result and Analysis
Analisis  sistem  adalah  sebagai  penguraian  dari  suatu  sistem  informasi  yang  utuh  kedalam  bagian- bagian  komponennya  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi  permasalahan- permasalahan, kesempatan-kesempatan hambatan yang terjadi dan kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya.

## 3.1 Analisis Sistem
Analisis  yang  di  lakukan  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  pegamatan  atau  kajian  saat  proses menentukan lokasi fasilitas kesehatan yang dilakukan oleh pihak manajemen RSU Bintang. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan yaitu jumlah pasien, luas lahan, harga sewa, dan jarak dengan jalan raya. Sistem yang dihasilkan akan dapat diakses oleh Admin dan Direktur Rumah Sakit.
Kebutuhan fungsional yang di butuhkan dalam perancangan sistem ini adalah:
1. Sistem harus memiliki keamanan hak akses yaitu login yang berfungsi untuk melindungi dan mendukung keamanan masing-masing halaman dari akses user yang tidak diperbolehkan.
2. Sistem harus dapat mengelola data pengguna ( user ) yang akan menggunakan sistem pendukung keputusan ini.
3. Sistem dapat mengimport data register pasien per kecamatan.
4. Sistem harus dapat mengelola data kriteria seperti manambah, mengubah, dan mencari.
5. Sistem harus dapat mengelola data sub kriteria seperti manambah, mengubah, dan mencari.
6. Sistem harus dapat mengelola data aturan seperti manambah, mengubah, dan mencari.
7. Sistem harus dapat mengelola data alternatif lokasi fasilitas kesehatan
8. Sistem harus dapat menampilkan hasil analisa lokasi fasilitas kesehatan yang strategis.
9. Sistem harus dapat menampilkan grafik lokasi fasilitas kesehatan yang strategis.

## 3.2 Perhitungan Metode Naive Bayes
Sebelum masuk pada perhitungan algoritma Naïve Bayes terlebih dahulu menentukan kriteria yang akan dipakai untuk menentukan lokasi paling strategis. Penentuan Kriteria didapatkan dari hasil wawancara dengan Bapak I Gede Diki Sudrasana,S. KM selaku kepala SDM Tenaga Kesehatan masyarakat pada Rumah Sakit Umum Bintang
Tabel 1. Data Kriteria No Nama Kriteria 1 Jumlah Pasien
2 Luas Lahan 3 Harga Sewa (Per Tahun) 4 Jarak dengan Jalan Raya Tabel 2. Data Sub Kriteria No Nama Sub Kriteria Nilai Keterangan 1 Jumlah Pasien <50 Sedikit >=50 s/d <=150 Sedang >150 Banyak 2 Luas Lahan <50 m 2 Kecil >=50 m2 s/d <=70 m 2 Sedang >70 m 2 Luas 3 Harga Sewa (Per tahun) <25 Juta Murah >=25 Juta s/d <=50 Juta Sedang >50 Juta Mahal 4 Jarak dengan Jalan Raya <1 km Dekat >=1 km s/d <=2 km Sedang >2 km Jauh
Sebagai  contoh  dalam  perhitungan  algoritma Naïve  Bayes berikut  digunakan  27  data  aturan  yang sudah  ditentukan  oleh  pihak  rumah  sakit  umum  bintang.  Data  aturan  pada  Tabel  3  merupakan  data  yang digunakan dalam penelitian ini dan data alternatif lokasi (data register pasien bulan Oktober) pada Tabel 4 data alternatif lokasi sebagai data testing pada perhitungan ini.
Tabel 3. Data Aturan No Harga Sewa (per tahun) Jarak dengan Jalan Raya Jumlah Pasien Luas Lahan Klasifikasi 1 Mahal Jauh Banyak Kecil Tidak Strategis 2 Sedang Sedang Banyak Sedang Strategis 3 Murah Dekat Banyak Luas Strategis 4 Sedang Dekat Banyak Kecil Strategis 5 Murah Jauh Banyak Sedang Strategis 6 Mahal Sedang Banyak Luas Strategis 7 Murah Sedang Banyak Kecil Strategis 8 Mahal Dekat Banyak Sedang Strategis 9 Sedang Jauh Banyak Luas Strategis 10 Murah Dekat Sedang Kecil Strategis 11 Sedang Sedang Sedang Sedang Strategis 12 Sedang Jauh Sedang Luas Strategis 13 Mahal Jauh Sedang Kecil Tidak Strategis 14 Murah Dekat Sedang Sedang Strategis 15 Mahal Sedang Sedang Luas Strategis 16 Sedang Sedang Sedang Kecil Strategis 17 Mahal Jauh Sedang Sedang Tidak Strategis 18 Murah Dekat Sedang Luas Strategis 19 Mahal Sedang Sedikit Kecil Tidak Strategis 20 Murah Dekat Sedikit Sedang Strategis 21 Sedang Jauh Sedikit Luas Tidak Strategis 22 Sedang Jauh Sedikit Kecil Tidak Strategis 23 Mahal Sedang Sedikit Sedang Tidak Strategis 24 Murah Dekat Sedikit Luas Strategis 25 Murah Dekat Sedikit Kecil Tidak Strategis 26 Sedang Jauh Sedikit Sedang Tidak Strategis 27 Mahal Sedang Sedikit Luas Tidak Strategis Tabel 4. Data Alternatif Lokasi No Kecamatan Jumlah Pasien Luas Lahan Harga Sewa Jarak dengan Jalan Raya Klasifikasi 1 Banjarangkan Banyak Sedang Sedang Sedang ? 2 Sidemen Banyak Luas Sedang Dekat ?
3 Karangasem Sedang Luas Murah Sedang ?
Kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode Naïve  Bayes apakah  data testing tersebut masuk dalam klasifikasi strategis atau tidak strategis. Berikut adalah hasil perhitungan Algoritma Naïve Bayes setelah dilakukan langkah-langkah perhitungan manual.
1. Kecamatan Banjarangkan a. Definisikan  dahulu  fitur 𝑥 0 sampai 𝑥 𝑛 untuk  kecamatan  Banjarangkan.  Dimana  X  =  (Jumlah  Pasien  = Banyak, Luas Lahan = Sedang, Harga Sewa = Sedang, Jarak Dengan Jalan Raya = Sedang). Kemudian kita hitung nilai probabilitas klasifikasi untuk semua data aturan yang ada. Jumlah Klasifikasi Strategis = 17 Jumlah Klasifikasi Tidak Strategis = 10 Maka, P(Klasifikasi=”Strategis”) = 17/27 = 0.62962963 P(Klasifikasi=”Tidak Strategis”) = 10/27 = 0.37037037
b. Selanjutnya hitung probabilitas tiap fitur yang terkait dengan kecamatan Banjarangkan terhadap klasifikasi. P(Jumlah Pasien=”Banyak” | Klasifikasi=”Strategis”) = 8/17 = 0.470588235 P(Jumlah Pasien=”Banyak” | Klasifikasi=”Tidak Strategis”) = 1/10 = 0.1 P(Luas Lahan=”Sedang” | Klasifikasi=”Strategis”) = 6/17 = 0.352941176 P(Luas Lahan=”Sedang” | Klasifikasi=”Tidak Strategis”) = 3/10 = 0.3 P(Harga Sewa =”Sedang” | Klasifikasi=”Strategis”) = 6/17 = 0.352941176 P(Harga Sewa=”Sedang” | Klasifikasi=”Tidak Strategis”) = 3/10 = 0.3 P(Jarak dengan Jalan Raya=”Sedang” | Klasifikasi=”Strategis”) = 6/17 = 0.352941176 P(Jarak dengan Jalan Raya=”Sedang” | Klasifikasi=”Tidak Strategis”) = 3/10 = 0.3
c. Langkah selanjutnya adalah hitung probabilitas P(X|c). P(X | Klasifikasi=”Strategis”) =
P(Jumlah Pasien=”Banyak” | Klasifikasi=”Strategis”) x P(Luas Lahan=”Sedang” | Klasifikasi=”Strategis”) x  P(Harga  Sewa  =”Sedang”  |  Klasifikasi=”Strategis”)    x  P(Jarak  dengan  Jalan  Raya=”Sedang”  | Klasifikasi=”Strategis”) = 0.470588235 x 0.352941176 x 0.352941176 x 0.352941176 = 0.020689407 P(X | Klasifikasi=”Tidak Strategis”) = P(Jumlah  Pasien=”Banyak”  |  Klasifikasi=”Tidak  Strategis”)  x  P(Luas  Lahan=”Sedang”  | Klasifikasi=”Tidak  Strategis”)  x  P(Harga  Sewa=”Sedang”  |  Klasifikasi=”Tidak  Strategis”)  x  P(Jarak dengan Jalan Raya=”Sedang” | Klasifikasi=”Tidak Strategis”) = 0.1 x 0.3 x 0.3 x 0.3 = 0.0027
Kemudian hitung probababilitas P(c|X) P(Klasifikasi=”Strategis” | X) = P(X | Klasifikasi = Strategis) x P(Klasifikasi = Strategis) = 0.020689407 x 0.62962963 = 0.013026664
P(Klasifikasi=”Tidak Strategis” | X) = P(X | Klasifikasi = Tidak Strategis) x P(Klasifikasi = Tidak Strategis) = 0.0027  x 0.37037037 = 0.001
d. Langkah terakhir bandingkan hasil per kelas
Dari  perhitungan  probabilitas  strategis  dan  probabilitas  tidak  strategis  pada  langkah  sebelumnya,  dapat disimpulkan bahwa data Kecamatan Banjarangkan, Jumlah Pasien = Banyak, Luas Lahan = Sedang, Harga Sewa=  Sedang,  Jarak  Dengan  Jalan  Raya  =  Sedang,  masuk  ke  dalam  klasifikasi  “Strategis”  karena probabilitas strategis ( 0.013026664 ) lebih tinggi dibandingkan probabilitas tidak strategis ( 0.001 ).

## 2. Kecamatan Sidemen
Sesuai cara perhitungan pada Kecamatan Banjarangkan, maka berikut kesimpulan hasil perhitungan untuk kecamatan Sidemen sesuai dengan kondisi, Kriteria dan subkriteria pada alternatif Kecamatan Sidemen: Dari  perhitungan  probabilitas  strategis  dan  probabilitas  tidak  strategis  pada  langkah  sebelumnya,  dapat disimpulkan  bahwa  data  Kecamatan  Sidemen,  Jumlah  Pasien =  Banyak,  Luas  Lahan =  Luas,  Harga  Sewa= Sedang, Jarak Dengan Jalan Raya = Dekat, masuk ke dalam klasifikasi “Strategis” karena probabilitas strategis ( 0.020264 ) lebih tinggi dibandingkan probabilitas tidak strategis ( 0.0002222 ).

## 3. Kecamatan Karangasem
Sesuai cara perhitungan pada Kecamatan Banjarangkan, maka berikut kesimpulan hasil perhitungan untuk kecamatan Sidemen sesuai dengan kondisi, Kriteria dan subkriteria pada alternatif Kecamatan Sidemen: Dari  perhitungan  probabilitas  strategis  dan  probabilitas  tidak  strategis  pada  langkah  sebelumnya,  dapat
disimpulkan bahwa data Kecamatan Karangasem, Jumlah Pasien = Sedang, Luas Lahan = Luas, Harga Sewa =  Murah,  Jarak  Dengan  Jalan  Raya  =  Sedang,    masuk  ke  dalam  klasifikasi  “Strategis”  karena  probabilitas strategis ( 0.017730737 ) lebih tinggi dibandingkan probabilitas tidak strategis ( 0.0004444 ).
Dari  hasil  perhitungan  yang  diperoleh,  didapatkan  dari  ketiga  data  alternatif  lokasi  berada  pada klasifikasi “Strategis”. Sedangkan klasifikasi strategis dengan nilai probabilitas paling besar pada data testing (data alternatif lokasi) ada pada kecamatan “Sidemen”.

## 3.3 Perancangan Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram  (DFD)  Level  Nol  (0)  pada  sistem  pendukung  keputusan  menentukan  lokasi fasilitas  kesehatan  strategis  pada  RSU  Bintang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Pada  rancangan  Data  Flow Diagram  (DFD)  ini  melibatkan  Admin  dan  Direktur  sebagai  penggunanya.  Admin  bertugas  mengelola  data kriteria  dan  alternatif,  sedangkan  Direktur  berperan  sebagai  pelaksana  pengambilan  keputusan  yang  akan memproses penilaian dan perhitungan keputusan.
Gambar 3. Diagram Context

## 3.4 Perancangan Data
Conceptual Data Model dari perancangan sistem  pendukung keputusan menentukan lokasi fasilitas kesehatan strategis menggunkaan metode Naïve Bayes pada RSU bintang dapat dilihat pada Gambar 4.
User Register Kriteria Subkriteria Data_Aturan Alternatif Hasil_SPK Setup_awal User Register Kriteria Subkriteria Data_Aturan Alternatif Hasil_SPK Setup_awal
Gambar 4. Conceptual Data Model Physical Data Model dari perancangan sistem pendukung keputusan menentukan lokasi fasilitas kesehatan strategis menggunkaan metode naïve bayes pada rsu bintang terdiri dari 11 tabel, yang terdiri dari tabel user , tabel register pasien, tabel data aturan, table detail data aturan, tabel kriteria, tabel sub kriteria, tabel alternatif lokasi, tabel detail alternatif lokasi, tabel hasil spk, tabel detail hasil spk dan tabel setup awal. Kardinalitas antar tabel dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Physical Data Model

## 3.5 Implementasi
Halaman dashboard admin seperti pada Gambar 6, menampilkan berapa banyaknya jumlah data, diantaranya jumlah data register pasien, data kriteria, data aturan, dan data alternatif lokasi serta profil dari RSU Bintang.
Gambar 6. Halaman Dashboard Admin
Halaman register pasien seperti pada Gambar 7, menampilkan data pasien yang sudah pernah berobat dan  data  tersebut  di  ambil  dengan  mengimpor  data  dari file  excel yang  sudah  berisi  data  register  pasien. Sedangkan  halaman  menu  data  kriteria  seperti  pada  Gambar  8,  menampilkan  data  kriteria  yang  terdiri  dari harga  sewa,  jarak  dengan  jalan  raya,  jumlah  pasien,  dan  luas  lahan  yang  nantinya  akan  digunakan  dalam perhitungan penentuan strategis atau tidaknya alternatif lokasi yang akan di proses.
Gambar 7. Halaman Register Pasien

## Gambar 8. Halaman Data Kriteria
Halaman  proses  SPK  seperti  pada  Gambar  9,  menampilkan  tabel  data  alternatif  lokasi  yang  akan diproses  SPK  yang  terdiri  dari  kolom  centang  alternatif  lokasi,  nama  kecamatan,  jarak  dengan  jalan  raya, jumlah pasien, dan luas lahan. Setelah di centang atau dipilih data yang ingin di proses maka bisa langsung klik tombol “proses SPK”.

## Gambar 9. Halaman Proses SPK
Halaman hasil SPK seperti pada Gambar  10, menampilkan hasil SPK dari proses perhitungan SPK yang  telah  dipilih  di  halaman  sebelumnya.  Dalam  halaman  hasil  SPK  ini  dapat  kita  lihat  perhitungan  dan kesimpulan dari keputusan untuk menentukan strategis atau tidak strategisnya alternatif lokasi yang di pilih.

## 3.6 Skenario Pengujian Sistem

## 3.6.1 Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Pada penelitian ini dilakukan pengujian dengan memasukkan nilai untuk setiap alternatif lokasi  yang ditunjukkan pada tabel 4. Nilai yang dimasukkan untuk setiap alternatif adalah sebagai berikut:
1. Kecamatan Banjarangkan : Jumlah Pasien = Banyak, Luas Lahan = Sedang, Harga Sewa = Sedang, Jarak Dengan Jalan Raya = Sedang
2. Kecamatan Sidemen : Jumlah Pasien = Banyak, Luas Lahan = Luas, Harga Sewa = Sedang, Jarak Dengan Jalan Raya = Dekat
3. Kecamatan  Karangasem :  Jumlah  Pasien  =  Sedang,  Luas  Lahan  =  Luas,  Harga  Sewa  =  Murah,  Jarak Dengan Jalan Raya = Sedang
Maka didapatkan hasil klasifikasi strategis dan tidak strategis masing-masing alternative pada sistem sebagai berikut:
1. Kecamatan Banjarangkan = Strategis (0.013026664) dan tidak strategis (0.001)
2. Kecamatan Sidemen = Strategis (0.020264) dan tidak strategis (0.0002222)
3. Kecamatan Karangasem = Strategis (0.017730737) dan tidak strategis (0.0004444)
Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  Naïve  Bayes  pada  sistem  yang  dibangun telah sesuai dengan yang diharapkan.

## 3.6.2 Pengujian Aplikasi
Pengujian yang dilakukan pada halaman dashboard yaitu untuk mengetahui semua data yang ditampilkan di halaman dashboard sudah sesuai atau tidak. Tabel 5. Pengujian Halaman Dashboard No  Form Skenario Input Hasil yang diharapkan 1 Halaman dashboard Menampilkan halaman dashboard User mengklik menu dashboard Menampilkan dashboard yang berisi data jumlah register pasien,
kriteria, aturan, dan alternatif lokasi serta profil dari RSU Bintang
Pengujian yang dilakukan pada halaman data register pasien yaitu untuk mengetahui semua data yang ditampilkan pada halaman data register pasien sudah sesuai atau tidak dengan yang diharapkan.
Tabel 6. Pengujian Halaman Data Register Pasien No  Form Skenario Input Hasil yang diharapkan 1 Halaman index register pasien Menampilkan data register pasien User memilih menu register pasien Sistem menampilkan halaman data register pasien Import data register pasien Klik tombol import Sistem menampilkan pop up import data Melakukan pengosongan data Klik tombol kosongkan data Sistem menampilkan notifikasi setuju atau tidak untuk melakukan pengosongan data Melihat detail data register pasien Tekan tombol detail Menampilkan modal detail data
register pasien
Pengujian  yang  dilakukan  pada  halaman  data  kriteria  yaitu  untuk  mengetahui  semua  data  yang ditampilkan pada halaman data kriteria sudah sesuai atau tidak dengan yang diharapkan.
Tabel 7. Pengujian Halaman Data Kriteria No  Form Skenario Input Hasil yang diharapkan 1 Halaman index data kriteria Menampilkan data kriteria User memilih menu kriteria Sistem menampilkan data kriteia 2 Form tambah data kriteria Menambah data kriteria Semua field pada form diisi dengan data yang valid lalu klik simpan Data kriteria baru tersimpan ke tabel kriteria Field tidak diisi atau kosong Menampilkan pesan bahwa ada field yang belum diisi 3 Form ubah data kriteria Mengubah data kriteria Semua field pada form diisi dengan data yang valid lalu tekan perbarui Data kriteria berubah pada tabel kriteria 4 Halaman Hapus data kriteria Menghapus data kriteria Klik tombol hapus Memunculkan notifikasi persetujuan hapus
Pengujian yang dilakukan pada halaman proses SPK yaitu untuk mengetahui semua fitur yang ada pada halaman data alternatif lokasi sudah sesuai atau tidak dengan yang diharapkan.
Tabel 9. Pengujian Halaman Data Proses SPK No  Form Skenario Input Hasil yang diharapkan 1 Halaman proses SPK Proses SPK Centang alternatif lokasi dan tekan tombol proses SPK Sistem melakukan perhitungan spk dan menampilkan hasil perhitungan Naive Bayes
Pengujian yang dilakukan pada halaman laporan hasil SPK yaitu untuk mengetahui data laporan yang ditampilkan pada halaman laporan hasil SPK sudah sesuai atau tidak dengan yang diharapkan.
Tabel 10. Pengujian Halaman Laporan Hasil SPK No  Form Skenario Input Hasil yang diharapkan 1 Halaman laporan hasil spk Menampilkan laporan hasil SPK Klik menu laporan hasil SPK Sistem menampilkan data laporan hasil SPK Filter laporan hasil SPK Klik filter kecamatan Sistem menampilkan pop up pilihan kecamatan Mencetak laporan hasil SPK Klik tombol Cetak PDF  Sistem mencetak laporan hasil spk

## 4. Conclusion
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dengan cara menganalisa, merancang dan membangun, dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Fasilitas Kesehatan Strategis Menggunakan Metode Naive  Bayes  Pada  RSU  Bintang  ini  dilakukan  dengan  pendekatan  Data  Flow  Diagram  (DFD)  yaitu dengan menganalisis kebutuhan, Event List, Context Diagran, Data Flow Diagram Level 0, Data Flow Diagram Level 1 dan Entity Relationship Diagram (ERD) serta User Interface.
2. Proses  implementasi  pada  pembuatan  sistem  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  framework Laravel, dan menggunakan DBMS MySQL.
3. Berdasarkan pengujian menggunakan Naïve Bayes, didapatkan bahwa klasifikasi strategis dengan nilai probabilitas paling besar pada data testing (data alternatif lokasi) ada pada kecamatan “Sidemen” dengan probabilitas strategis (0.020264).
4. Berdasarkan  pengujian  sistem  menggunakan  pengujian black  box  testing dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi yang dibangun dapat menjalankan fungsinya sesuai dengan hasil yang diharapkan.

## References
[1] N. P. C. Arnawati, S. K. Muchammad Naseer, and R. Hadi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PERPERIODE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (STUDI KASUS: HOTEL INTERCONTINENTAL BALI RESORT ),” JOSINFO  J. Online Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, Aug. 2015, Accessed: Feb. 03, 2021. [Online]. Available: https://www.ejournal.stikom- bali.ac.id/index.php/josinfo/article/view/311.
[2] W. Muslehatin and M. Ibnu, “Penerapan Naïve Bayes Classification untuk Klasifikasi Tingkat Kemungkinan Obesitas Mahasiswa Sistem Informasi UIN Suska Riau,” May 2017. Accessed: Feb. 28, 2021. [Online]. Available: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/3276.
[3] D. L. Kurniasih, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop dengan Metode TOPSIS,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. III (April, 2013.
[4] N. Aeni Hidayah and E. Fetrina, “RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN JABATAN PEGAWAI DENGAN METODE PROFILE MATCHING (Studi Kasus: Kementerian Agama Kantor Wilayah DKI Jakarta),” Stud. Inform. J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 127–134, Oct. 2017, Accessed: Feb. 28, 2021. [Online]. Available: http://journal.uinjkt.ac.id/index.php/sisteminformasi/article/view/7760.
[5] R. Lupiyoadi, Manajemen Pemasaran Jasa . Jakarta: Salemba, 2013.
[6] T. R. Patil and M. S. S. Sherekar, “Performance Analysis of Naive Bayes and J48 Classification Algorithm for Data Classification,” Int. J. Comput. Sci. Appl. , vol. 6, no. 2, 2013, Accessed: Mar. 28, 2021. [Online]. Available: http://www.cs.bme.hu/~kiskat/adatb/bank-data-.
[7] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Citec J. , vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015, Accessed: Feb. 03, 2021. [Online]. Available: https://citec.amikom.ac.id/main/index.php/citec/article/view/49.
[8] E. Prasetyo, Data mining konsep dan aplikasi menggunakan MATLAB - 2012 . Yogyakarta: Andi Offset, 2012.
[9] R. . Pressman, Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan Praktisi Buku I . Yogyakarta: Andi Offset, 2015.