Diagnosa Demam Berdarah Menggunakan Metode Naïve Bayes

Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat di Indonesia yang jumlah penderitanya cenderung meningkat dan penyebarannya semakin luas. Untuk mengetahui pasien tersebut terkena Demam Berdarah dalam satu tahun dapat dilakukan suatu prediksi berdasarkan data-data pasien dari Rumah Sakit Bina Sehat. Jumlah data yang terus meningkat ini memerlukan beberapa metode untuk mengolah dan mengambil kesimpulan dan informasi dari data tersebut. pada tugas akhir ini penulis meneliti penggunaan metode algoritma naïve bayes sebagai classifier untuk mengklasifikasikan data pasien berdasarkan indeks Trombosit, Hermatokrit dan Hemoglobin. Untuk menghitung tingkat akurasi dari penelitian ini penulis juga menggunakan perhitungan precision, recall dan akurasi untuk mendapatkan hasil yang optimal. Hasil perhitungan dengan menggunakan precision adalah 100%, untuk hasil perhitungan recall adalah 96%, dan untuk hasil perhitungan akurasi adalah 97%.