Lamanya waktu tunggu dalam pemeriksaan dokter mata di rumah sakit dapat
meningkatkan risiko terpapar infeksi virus lain. Maka dari itu diperlukannya sebuah
sistem diagnosis yang cepat, akurat dan efektif untuk mengurangi lamanya waktu
tunggu. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem diagnosis
penyakit mata berbasis web dengan menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes.
Sistem dikembangkan dengan mengambil studi kasus di Poli Mata Rumah Sakit
Islam Jemursari Surabaya dengan dataset berupa data rekam medik pasien sebanyak
6074 data. Atribut pada dataset yang akan digunakan dalam sistem ini meliputi
umur, jenis kelamin, keluhan, dan diagnosis. Sistem ini dibangun dengan metode
Naïve Bayes sebagai algoritma data mining yang menggunakan bahasa
pemrograman Python sebagai tools pengolahan data. HTML, CSS, JS, dan PHP
sebagai bahasa pemrograman pembangun website yang digunakan sebagai tempat
visualisasi dan inputan data oleh user yang didukung MySQL sebagai database
penyimpanan data. Hasil yang didapatkan dari sistem diagnosis penyakit mata
berbasis web dengan perbandingan metode Gaussian Naïve Bayes dan Bernoulli
Naïve Bayes ini mampu mendapatkan akurasi sebesar 93.42 % dan 90.79%,
sehingga menjadi sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dokter dalam
mengambil keputusan diagnosis penyakit mata pasien. Dengan adanya sistem ini,
dapat mempermudah proses diagnosis penyakit mata serta dapat membantu dokter
dalam mengambil keputusan yang tepat dalam waktu singkat.
Kata Kunci: Klasifikasi Penyakit Mata, Sistem Diagnosis Penyakit Mata, Naïve
Bayes