APLIKASI PENDETEKSI PENYAKIT HEPATITIS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Abstract
Sistem pakar adalah sistem yang dirancang untuk memasukkan pengetahuan manusia ke dalam komputer untuk memodelkan kemampuan memecahkan masalah seperti seorang pakar. Salah satu penerapan sistem pakar kesehatan adalah diagnosis penyakit. Pada aplikasi ini dirancang sistem untuk mendiagnosa penyakit hepatitis dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Metode Naive Bayes merupakan perhitungan kepastian dari kesimpulan yang ditarik dan dihitung berdasarkan nilai probabilitas penyakit yang diakibatkan dari gejala-gejala tersebut. Salah satu penyebab hepatitis semakin parah karena Kurangnya inisiatif untuk memeriksakan diri ke dokter saat diketahui gejalanya. Hepatitis adalah proses peradangan pada jaringan hati, yang merupakan salah satu penyakit menular. Perancangan aplikasi ini menerapkan pemodelan UML dengan menerapkan bahasa pemrograman Java dan PHP. Tahapan Diagnosis pada sistem pakar ini diawali dengan sesi konsultasi, dimana sistem mengajukan pertanyaan kepada pengguna mengenai gejala yang sesuai dengan gejala penyakit berdasarkan pakar dan mengolahnya dengan perhitungan Naïve Bayes. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit hepatitis, hasil pengujian yang dilakukan dengan akurasi diagnosis yang diperoleh dengan membandingkan sistem diagnosa hasil pakar 93,3%.
Downloads
References
Ariyanti, D., & Iswardani, K. (2020). Teks Mining untuk Klasifikasi Keluhan Masyarakat Pada Pemkot Probolinggo Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal IKRA-ITH Informatika, 4(3), 125–132.
Br. Saragih, N. (2022). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Gangguan Hati Pada Manusia Menggunakan Metode Naïve Bayes Berbasis WEB. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 5(1), 11–19. https://doi.org/10.55338/jikomsi.v5i1.202
Chandra, Y. I. (2018). Rancang Bangun Aplikasi Pendeteksi Penyakit Hepatitis Berbasis Sistem Pakar Menggunakan Metode Prototyping. 2(2), 25–30.
Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 8(6), 219. https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655
Darsin, M. F. S. (2019). Perancangan sistem pendiagnosa dengan METODE CASE BASED REASONING (CBR). Jurnal Sistem Informasi Dan Sains Teknologi, 1(2), 1–7.
Gustientiedina, Joni Kurniawan, W., Gusrtianty, Sanjaya, R., & Diantika, D. (2022). Diagnosa Penyakit Ikan Gurami Menggunakan Naïve Bayes Classifier Berbasis Web. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, 6(Desember), 127–136.
Handoko, M. R., & Neneng, N. (2021). SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SELAMA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(3), 50–58. https://doi.org/10.22303/csrid.10.3.2018.127-138
Haryono, D., Zulianda, Y., Informasi, S., Amik Riau, S., Purwodadi Indah, J., & Informasi, T. (2021). Sistem Pendeteksian Serangan Jaringan Local Area Network (Lan) Menggunakan Algoritma Naive Bayes. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, 5(1), 1–8.
Herlambang, B. A., Prathama, A. G., & Waliyansyah, R. R. (2021). Aplikasi Pendeteksi Dini Penyakit Hepatitis Menggunakan Mesin Inferensi Forward Chaining Berbasis Android. Journal of Applied Science and Technology, 1(02), 1. https://doi.org/10.30659/jast.1.02.1-12
Indrayuni, E. (2019). Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa Informatika, 7(1), 29–36. https://doi.org/10.31294/jki.v7i1.1
Papuangan, M. (2018). Penerapan Case Based Reasoning Untuk Sistem Diagnosis Penyakit Hepatitis. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 1(1), 7–12. https://doi.org/10.33387/jiko.v1i1.1165
Pratiwi, R., Andryana, S., & Gunaryati, A. (2020). Diagnosa Hepatitis A Menggunakan Metode Dempster - Shafer. Jurnal ELTIKOM, 4(1), 11–21. https://doi.org/10.31961/eltikom.v4i1.156
Puspitawati, D. A. (2018). Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kanker Payudara Dan Cara Penanganannya. Jurnal Techno Nusa Mandiri, 15(2), 129. https://doi.org/10.33480/techno.v15i2.921
Ritonga, P. T., Hutabarat, N. I., & Butarbutar, M. H. (2020). Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Hepatitis Pada Ibu Hamil Dengan Menggunakan Metode Certainty Factor. Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu Universitas Asahan, September, 1246–1253.
Riyanto, I. R. (2021). Diagnosa Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Sorensen Coefficient. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 8(3), 1307–1321. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i3.1042
Sari, I. P., Priyanto, A., & Ridho, A. (2020). Sistem Pakar Berbasis Android Diagnosis Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Certainty Factor dengan Penelusuran Forward Chaining. Jurnal Transformatika, 6(3), 393–400. https://doi.org/10.26623/transformatika.v18i1.2088
Tangkelayuk, A. (2022). The Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes, dan Decision Tree. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 9(2), 1109–1119. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.2048
Watratan, A. F., B, A. P., Moeis, D., Informasi, S., & Makassar, S. P. (2020). Implementation of the Naive Bayes Algorithm to Predict the Spread of Covid-19 in Indonesia. Journal of Applied Computer Science and Technology, 1(1), 7–14.
Wie, J. V., & Siddik, M. (2022). Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Mengklasifikasi Tingkat Obesitas Pada Pria. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, 6(2), 67–77. https://doi.org/10.47065/josyc.v3i4.2205
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.