Diagnosa Prediksi Penyakit Thypoid Fever Menggunakan Data Mining Dengan Metode Algoritma Naive Bayes Classifier
Abstract
Wabah penyakit Typhoid Fever di Indonesia memang tengah memuncak, penyakit tersebut disebabkan oleh kuman Salmonella Typosa dan menyebar ke manusia melalui makanan dan minuman yang sudah terkotaminasi. Berdasarkan pada data tahun 2018 awal di RS Budi Asih didapatkan bahwa typhoid fever memasuki 3 besar penyakit yang banyak terjadi selama tahun 2018. Seiring dengan banyaknya pasien kasus typhoid fever akan memungkinkan data dengan jumlah skala yang sangat besar dapat terakumulasi, dengan memanfaatkan data tersebut penulis ingin menerapkan salah satu teknik data mining dengan perhitungan statiska dalam melakukan diagnosis penyakit typhoid fever. Metode yang digunakan adalah Naive Bayes dengan menggunakan sebanyak 250 data pasien kasus typhoid fever. Diagnosa Prediksi Penyakit Typhoid Fever menggunakan metode Naive Bayes merupakan aplikasi juga bertujuan membantu masyarakat dalam mendiagnosis penyakit typhoid fever secara dini. Hasil analisis menunjukkan bahwa gejala demam, mual muntah, pusing, batuk, diare, bradikardi bisa menjadi indikator untuk mendiagnosis penyakit typhoid fever. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa ketepatan klasifikasi pasien kasus typhoid fever menggunakan metode naive bayes pada penelitian ini adalah sebesar 92%.
Full Text:
PDFReferences
Bawafi, Ryan Haris (2022). Sistem Prediksi Diagnosa Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) Single Layer Perceptron Studi Kasus Pada Puskesmas Tambak. INDEXIA, 4(2), 85, ISSN 2657-0424, Universitas Muhammadiyah Gresik, https://doi.org/10.30587/indexia.v4i2.3526
Wardhani, Analia (2022). Tingkat Kecemasan Orang Tua Terhadap Penyakit Thypoid Abdominalis Pada Anak Di Wilayah Kerja Puskesmas Hampang Kabupaten kotabaru Tahun 2021. Jurnal Ilmu Kesehatan Insan Sehat, 10(2), 135-141, ISSN 2807-2693, STIKES Intan Martapura, https://doi.org/10.54004/jikis.v10i2.102
Sitohang, Doharmauli (2019). Asuhan Keperawatan Pada Pasien dengan Gangguan Demam Thypoid., Center for Open Science, https://doi.org/10.31219/osf.io/q5wpx
Izazi, Amalina (2018). Asuhan Keperawatan Dengan Masalah Utama Demam Thypoid. Jurnal Kesehatan, 11(2), ISSN 2622-7363, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, https://doi.org/10.24252/kesehatan.v11i2.6137
Mufidah, Zuni Walidatul, Kusumaningrum, Umi Azizah, & Rachmad, Willy (2016). The Relationship Of Mother Knowledge Of Food Sanitation With Thypoid Fever In Puskesmas Gempol Pasuruan Regency. Well Being, 1(1), 73-79, ISSN 2477-2704, STIKES Bahrul Ulum Jombang, https://doi.org/10.51898/wb.v1i1.127
Rahman, Muhtar, & Hasan, Hasan (2020). Asuhan Keperawatan Pemenuhan Kebutuhan Nutrisi Pada Anak Dengan Demam Thypoid. Media Kesehatan Politeknik Kesehatan Makassar, 15(2), 129, ISSN 2549-0567, Poltekkes Kemenkes Makassar, https://doi.org/10.32382/medkes.v15i2.1820
Diyono, Susanto, Ariawan Tri, & Mukti, Gidheon Edhi (2015). Hubungan Pengetahuan Orang Tua Tentang Demam Thypoid Dengan Kebiasaan Jajan Pada Siswa Sdn 3 Candisari Grobogan Purwodadi. KOSALA : Jurnal Ilmu Kesehatan, 3(1), ISSN 2721-2548, Akademi Keperawatan Panti Kosala Surakarta, https://doi.org/10.37831/jik.v3i1.30
Azeraf, Elie, Monfrini, Emmanuel, & Pieczynski, Wojciech (2022). Improving Usual Naive Bayes Classifier Performances with Neural Naive Bayes based Models. Proceedings of the 11th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, SCITEPRESS - Science and Technology Publications, https://doi.org/10.5220/0010890400003122
Luengo, J., & Rumi, Rafael (2015). Naive Bayes Classifier with Mixtures of Polynomials. Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, https://doi.org/10.5220/0005166000140024
Berrar, Daniel (2019). Bayes’ Theorem and Naive Bayes Classifier. Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, 403-412, Elsevier, https://doi.org/10.1016/b978-0-12-809633-8.20473-1
Moraes, Ronei Marcos de, & Machado, Liliane S. (2015). A Fuzzy Poisson Naive Bayes Classifier for Epidemiological Purposes. Proceedings of the 7th International Joint Conference on Computational Intelligence, SCITEPRESS - Science and and Technology Publications, https://doi.org/10.5220/0005642801930198
Subarkah, Pungkas, Damayanti, Wenti Risma, & Permana, Reza Aditya (2022). Comparison of Correlated Algorithm Accuracy Naive Bayes Classifier and Naive Bayes Classifier for Classification of heart failure. ILKOM Jurnal Ilmiah, 14(2), 120-125, ISSN 2548-7779, Universitas Muslim Indonesia, https://doi.org/10.33096/ilkom.v14i2.1148.120-125
Seref, Berna, & Bostanci, Erkan (2018). Sentiment Analysis using Naive Bayes and Complement Naive Bayes Classifier Algorithms on Hadoop Framework. 2018 2nd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (ISMSIT), IEEE, https://doi.org/10.1109/ismsit.2018.8567243
Nayak, Nikhil Ranjan (2020). Application of Naive Bayes Classifier for Information Extraction., Center for Open Science, https://doi.org/10.31219/osf.io/z7q2e
Hairani, Hairani, Nugraha, Gibran Satya, Abdillah, Mokhammad Nurkholis, & Innuddin, Muhammad (2018). Komparasi Akurasi Metode Correlated Naive Bayes Classifier dan Naive Bayes Classifier untuk Diagnosis Penyakit Diabetes. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan), 3(1), 6-11, ISSN 2540-7600, Universitas Islam Sumatera Utara, https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i1.558
DOI: https://doi.org/10.37012/jtik.v9i1.1611
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2023 U Darmanto Soer, Sifa Fauziah, Mandasari Aggita
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Address:
Universitas Mohammad Husni Thamrin
Jl. Raya Pd. Gede No.23-25, RT.2/RW.1, Dukuh, Kec. Kramat jati, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13550
Jurnal Teknologi Informatika & Komputer Mohammad Husni Thamrin is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.