Implementasi Chatbot Untuk Diagnosis Awal Penyakit Saluran Pencernaan Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes

Authors

  • Hanif Fauzi Universitas Pamulang, Indonesia
  • Body Santoso Universitas Pamulang, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.59188/jurnalsosains.v5i12.32645

Keywords:

Chatbot, Diagnosis Penyakit, Naive Bayes, Penyakit Pencernaan

Abstract

Penyakit saluran pencernaan merupakan salah satu gangguan kesehatan dengan prevalensi tinggi di Indonesia, namun seringkali mengalami keterlambatan diagnosis akibat keterbatasan akses medis dan minimnya pengetahuan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem chatbot berbasis website yang mampu memberikan diagnosis awal penyakit saluran pencernaan secara otomatis dan real-time. Metode penelitian yang digunakan adalah model pengembangan Waterfall dengan algoritma Naive Bayes Classifier sebagai mesin inferensi utama. Penelitian ini menggunakan dataset sekunder yang terdiri dari 520 kasus dengan 6 label penyakit (GERD, Gastritis, IBS, Diare Akut, Konstipasi, Ulkus Peptikum) dan 28 atribut gejala. Sistem dikembangkan menggunakan framework Flask dan diintegrasikan dengan teknologi Large Language Model (LLM) melalui Chatbase untuk interaksi natural. Hasil pengujian Blackbox menunjukkan tingkat keberhasilan fungsional 100%. Evaluasi performa model menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan rekomendasi diagnosis dengan tingkat kepercayaan yang memadai, di mana 86,7% kasus uji menghasilkan probabilitas utama di atas 25%. Sistem ini terbukti efektif sebagai media skrining awal yang aksesibel, efisien (waktu komputasi rata-rata 0,023 detik), dan mampu memberikan edukasi kesehatan yang interaktif bagi masyarakat.

Downloads

Published

2025-12-23

How to Cite

Fauzi, H., & Santoso, B. (2025). Implementasi Chatbot Untuk Diagnosis Awal Penyakit Saluran Pencernaan Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes. Jurnal Sosial Dan Sains, 5(12), 829–836. https://doi.org/10.59188/jurnalsosains.v5i12.32645

Issue

Vol. 5 No. 12 (2025): Jurnal Sosial dan Sains

Section

Articles

License

Copyright (c) 2025 Hanif Fauzi, Body Santoso

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC-BY-SA). that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  • Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.