Literatur Review: Implementasi Metode Naïve Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Pasien Pengidap Penyakit Lupus
Keywords:
Diagnosa Pasien, Penyakit Menular, Penyakit Tidak Menular, Metode Naïve BayesAbstract
Penelitian ini bertujuan memanfaatkan fasilitas teknologi informasi di bidang kesehatan untuk membantu mendiagnosis jenis penyakit pasien, mengklasifikasikannya ke dalam kategori penyakit menular atau tidak menular, serta memberikan rekomendasi penanganan yang sesuai. Permasalahan yang dihadapi adalah kurangnya kecepatan dan akurasi dalam proses diagnosis di fasilitas kesehatan, terutama yang tidak memiliki tenaga medis berpengalaman dalam jumlah cukup. Solusi yang ditawarkan adalah pengembangan aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP yang berjalan pada localhost. Aplikasi ini memanfaatkan metode Naïve Bayes yang bekerja dengan menentukan kelas terlebih dahulu, kemudian menghitung probabilitas berdasarkan gejala-gejala yang teridentifikasi. Alat analisis yang digunakan meliputi diagram alir data (DFD) dan diagram entitas-relasi (ER). Hasil dari pengujian aplikasi menunjukkan bahwa sistem ini mampu melakukan diagnosis awal dengan akurasi yang cukup baik, mendukung proses keputusan medis secara lebih cepat dan efisien.
References
Zebua, D. P., Hafizah, & Mahyuni, R. (2023). Implementasi Naive Bayes pada sistem pakar untuk mendiagnosa penyakit laringitis (radang pita suara) pada manusia. Jurnal Sistem Informasi TGD, 2(6), 956-964.
Setiawan, D., Putri, R. N., & Suryanita, R. (2019). Implementasi algoritma genetika untuk prediksi penyakit autoimun. RABIT (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, 4(1), 8-16.
Suryadi, U. T., & Haris, R. (2015). Implementasi metode Naïve Bayes untuk mendiagnosa penyakit pasien. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi STMIK Subang, 1, 1-10.
Salma, N., Kepel, B. J., & Engkeng, S. (2016). Faktor lingkungan yang dapat meningkatkan risiko kejadian lupus erithematosus di RSUP Prof. Dr. R. D. Kandou Manado. Pharmacon: Jurnal Ilmiah Farmasi - UNSRAT, 5(2), 276. ISSN 2302-2493.
Fauzi, A., Adistya, A. P., Valentino, A., Wahidin, M. F., & Rosyani, P. (2023). Sistem pakar diagnosa penyakit hewan ternak sapi menggunakan metode Naïve Bayes. JURIHUM: Jurnal Inovasi dan Humaniora, 1(1), 281-284. ISSN 9999-9999.
Ahmad, I., Nurdin, A., Amin, N., Ramadhan, A., & Rosyani, P. (2023). Implementasi Naïve Bayes dalam prediksi tingkat perkiraan cuaca yang akan datang. NEWTON: Jurnal Matematika, Fisika, Algoritma dan Sains, 1(1), 89-99. ISSN 9999-9999.
Putra, D. K., Sakti, F., Kamaluddin, F., Hidayat, A. R., & Rosyani, P. (2023). Prediksi potensial keuntungan perusahaan batu permata dengan model klasifikasi Naïve Bayes. NEWTON: Jurnal Matematika, Fisika, Algoritma dan Sains, 1(1), 56-63. ISSN 9999-9999.
Subariah, R., & Zein, A. (2023). Penerapan metode Naive Bayes untuk prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu di program studi sistem informasi Universitas Pamulang. Jurnal Sistem Informasi, 33(2), 123-134.
Quraisy, M. (2024). Analisis sentimen ulasan aplikasi MyUnpam di Google Play Store menggunakan metode Naive Bayes. Prosiding Seminar Kecerdasan Artifisial, Sains Data, dan Pendidikan Masa Depan (PROKASDADIK), 2, 45-56.
Chandra, R., & Juan, D. C. (2022). Deteksi pesan spam pada forum daring menggunakan metode Naïve Bayes. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 7(2), 369-373.
