Penerapan Algoritma (Naïve Bayes) Untuk Memprediksi Penyakit Diare - Repan; Octariadi, Barry Ceasar; Sucipto (Unversitas Muhammadiyah Riau, 2025)
Diare merupakan salah satu masalah kesehatan serius yang dapat menyebabkan komplikasi berat hingga kematian, terutama pada anak-anak di bawah usia lima tahun di negara-negara dengan tingkat mortalitas rendah hingga menengah. Di Puskesmas Bunut Hilir, deteksi dini terhadap penyakit diare menjadi sangat penting untuk mencegah risiko komplikasi lanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penyakit diare dengan menggunakan metode Naïve Bayes guna meningkatkan efektivitas deteksi dini. Data yang digunakan berasal dari rekam medis pasien Puskesmas Bunut Hilir, dengan total sebanyak 490 data kasus yang mencakup gejala klinis dan faktor risiko lingkungan. Model dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dan diimplementasikan dalam bentuk antarmuka interaktif menggunakan Streamlit. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix, dengan hasil akurasi sebesar 89%, precision 0.87, recall 0.90, dan nilai F1-score sebesar 0.88. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes efektif dalam memprediksi penyakit diare. Implementasi model ini berpotensi meningkatkan kualitas layanan kesehatan dan mempercepat respons medis, khususnya dalam mendeteksi kasus diare secara lebih cepat dan akurat di wilayah kerja Puskesmas Bunut Hilir.