PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT SCABIES PADA SAPI

Penyakit scabies merupakan salah satu penyakit kulit yang sering menyerang sapi dan disebabkan oleh infestasi tungau Sarcoptes scabiei. Penyakit ini dapat menurunkan produktivitas ternak serta menyebabkan kerugian ekonomi bagi peternak apabila tidak ditangani secara cepat dan tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi penyakit scabies pada sapi menggunakan algoritma Naive Bayes berbasis web. Metode penelitian yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi tahapan identifikasi kebutuhan, seleksi data, pra-pemrosesan data, transformasi data, data mining, evaluasi, dan implementasi sistem. Dataset yang digunakan berjumlah 1.500 data dengan lima atribut masukan, yaitu jenis kelamin, usia, ruam, kerontokan bulu, dan kerak pada kulit, serta satu atribut target yaitu hasil tes. Data dibagi menjadi data latih sebesar 80 persen dan data uji sebesar 20 persen menggunakan metode train_test_split. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Naive Bayes dan diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis Streamlit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memperoleh nilai accuracy sebesar 87,0 persen, dengan precision sebesar 86,8 persen recall sebesar 88,5 persen, dan F1-score sebesar 87,6 persen. Sistem yang dikembangkan mampu melakukan klasifikasi penyakit scabies pada sapi, menampilkan tingkat keyakinan hasil prediksi, memberikan rekomendasi penanganan, serta menyimpan hasil prediksi ke dalam file Microsoft Excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Gaussian Naive Bayes memiliki performa yang baik dalam membantu proses klasifikasi penyakit scabies pada sapi.