KETERGANTUNGAN NARKOTIKA BERDASARKAN JENIS GEJALA
Mochamad Reki Abdul Aziz1, Phitsa Mauliana2, Wildan Wiguna3
1Universitas BSI Bandung e-mail: [email protected]
2AMIK BSI Bandung e-mail: [email protected]
3AMIK BSI Tasikmalaya e-mail: [email protected]
ABSTRAK
Narkotika sebuah zat atau obat yang berasal dari tanaman atau bukan tanaman, baik sintetis maupun semi-sintetis, yang menyebabkan penurunan atau perubahan kesadaran, hilangnya rasa, penurunan atau perubahan rasa nyeri dan dapat menimbulkan ketergantungan.
Berdasarkan data prevalansi BNNP(Badan Narkotika Nasional Provinsi) Jawa Barat di tahun 2015 pengguna narkotika di kota bandung sudah mencapai 25.427 jumlah tersebut terus bertambah mengingat banhyaknya kasus di kota Bandung. Data mining, sering juga disebut sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan proses pencarian pengetahuan yang bermanfaat dari kumpulan data,jenis pengkelompokan dalam data mining ialah teknik klasifikasi. Klasifikasi adalah bagian dari prediksi dimana nilai yang diprediksi berupa label,menentukan class untuk tiap data, input dari model klasifikasi adalah attribut dari data samples dan outputnya adalah class data samples itu sendiri. Naive Bayes merupakan pengklasifikasian yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class,Naive Bayes terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi. Dengan mengaplikasikan salah satu teknik data mining, yaitu dengan klasifikasi menggunakan metode naïve bayes telah didapatkan gambaran hasil dari ketergantungan narkotika pengguna, berdasarkan jenis gejalanya melalui sebuah aplikasi android, telah berhasil mendeteksi jenis ketergantungan narkotika yang berupa hasil persentasi ketergantungan atau tidaknya para pengguna narkotika.
Kata Kunci: Klasifikasi, Naive bayes, Narkotika ABSTRACT
Narcotics are substances or medicines derived from plants or non-plants, both synthetic and semi-synthetic, that cause a reduction or change in consciousness, loss of taste, reduction or change of pain and can cause dependence. On the basis of the prevailing data from the Provincial National Narcotics Agency (BNNP) on West Java in 2015, narcotics counselors in the city of Bandung reached 25,427. That number continued to increase, given the many cases in the city of Bandung. Data mining, often referred to as Knowledge Discovery in Database (KDD), is the process of finding useful knowledge from a dataset, the type of grouping in data mining is a classification technique. Classification is part of the prediction where the predicted value is a label, determines the class for each data, the entry of the classification model is the attribute of the data samples and the output is the class of data samples themselves. Naive Bayes is a classification that can be used to predict the likelihood of membership in a class, Naive Bayes has proven to have high accuracy and speed. By applying one of the data mining techniques, with the classification using the naive Bayes method, an overview was obtained of the results of narcotic dependency, based on the type of symptoms via an Android application, has succeeded in detecting the type of narcotics dependency in the form of percentage drug users.
Keyword: Classification, Naive bayes, Narcotics
1. Pendahuluan
Narkotika merupakan zat atau obat yang berasal dari tanaman atau bukan tanaman, baik sintetis maupun semi-sintetis, yang menyebabkan penurunan atau perubahan kesadaran, hilangnya rasa, penurunan atau perubahan rasa nyeri dan dapat menimbulkan ketergantungan (UU RI No.35 Pasal 1, 2009)
Semakin meluasnya
penyalahgunaan narkotika ini juga menimbulkan dampak negatif terhadap kehidupan, yaitu munculnya tindak kejahatan sehingga mempengaruhi ketertiban masyarakat. Dengan demikian, bahaya penyalahgunaan narkotika tidak saja merugikan pengguna, tetapi juga bagi keluarga dan masyarakat lingkungannya.
Seorang pengguna merasa malu dan dikucilkan, bahkan tidak dianggap oleh keluarganya karena memiliki anggota keluarga seorang pecandu, hal ini juga berdampak terhadap pandangan masyarakat terhadap pecandu narkotika.
(SARI, 2015)
Berdasarkan data prevalansi BNNP Jawa Barat di tahun 2015 pengkonsumsi narkotika di kota bandung sudah mencapai 25.427 jumlah tersebut terus bertambah mengingat banhyaknya kasus di kota Bandung. Peredaran narkotika yang tidak terawasi dan tidak terkendali lah yang dapat menyebabkan semakin banyaknya pengkonsumsi narkotika.
Peredaran narkoba yang tidak terkendali dan jenisnya semakin bervariatif, menyebabkan kesulitan dalam mendeteksi jenis narkoba yang di konsumsi oleh
penggunanya, namun dengan adanya data gejala yang diperoleh dari hasil riset di BNNP Jawa Barat dapat dilakukan diagnosis terhadap pengguna narkoba melalui gejala–gejala yang di tunjukannya, untuk mempermudah mendeteksi jenis narkoba yang di konsumsi pecandu narkoba dapat dilakukan penerapan teknik data mining.
Bagian penting dari data mining adalah teknik klasifikasi,yaitu bagaimana mempelajari sekumpulan data sehingga dihasilkan aturan yang bisa mengklasifikasi atau mengenali data- data baru yang belum pernah dipelajari. klasifikasi dapat di definisikan sebagai proses untuk menyatakan suatu objek data sebagai salah
satu kategori (kelas) yang telah di definisikan sebelumnya. (Dr. Suyanto, 2017).
Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan.
Algoritma mengunakan teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas.
(Saleh, 2015)
Berdasarkan dari uraian di atas dibutuhkan suatu sistem atau sarana untuk mendeteksi jenis narkotika yang dikonsumsi oleh pemakai, sehingga nantinya penelitian tentang klasifikasi jenis-jenis gejala ketergantungan narkotika dapat memberi manfaat. Dalam hal ini penulis mengangkat suatu tema “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Deteksi Ketergantungan Narkotika Berdasarkan Jenis Gejala”.
2. Metode Penelitian
Untuk membangun sistem aplikasi yang dapat membantu dalam mengklasifikasi jenis ketergantungan narkotika dengan efektif dan efisien maka diperlukan beberapa meode penelitian
2.1. Teknik Pengumpulan Data
Cara yang digunakan untuk mengumpulkan data dan informasi yang diperlukan dalam penelitian skripsi ini adalah:
1. Observasi
Pada tahap ini penulis melakukan observasi ke BNNP Jawa Barat guna mendapatkan informasi tentang gejala dari jenis ketergantungan yang sering terjadi dikalangan pengguna.
2. Wawancara
Penulis melakukan wawancara kepada para ahli / pakar Narkoba, serta orang-orang yang pernah mengkonsumsi Narkoba.
3. Studi pustaka
Untuk mendukung pembuatan skripsi ini, dilakukan studi pustaka dengan mengumpulkan bahan dari beberapa sumber, seperti media internet, jurnal, dan beberapa buku referensi.
Menurut Sommerville (2011:30-31), tahapan utama dari waterfall model langsung mencerminkan aktifitas pengembangan dasar. Terdapat 5 tahapan pada waterfall model, yaitu requirement analysis and definition, system and software design, implementation and unit testing, integration and system testing, and operation and maintenance.
1. Analisis kebutuhan
Pada tahap ini penulis melakukan proses pencarian kebutuhan di intensifkan dan difokuskan pada software. Untuk mengetahui sifat dari program yang akan di buat, maka pada software engineering harus mengerti tentang domain informasi dari software, misalnya fungsi yang dibutuhkan, user interface.
2. Design
Pada tahap ini penulis melakukan proses yang digunakan untuk mengubah kebutuhan-kebutuhan diatas menjadi representasi ke dalam bentuk ”blueprint”
software sebelum coding dimulai. Design harus dapat mengimplementasikan kebutuhan yang telah disebutkan pada tahap sebelumnya.
3. Coding
Pada tahap ini penulis melakukan penulisan coding untuk dapay dimengerti oleh mesin, dalam hal ini adalah komputer, maka design tadi harus di ubah bentuknya menjadi bentuk yang dapat dimengerti oleh mesin, yaitu ke dalam bahasa pemrograman melalui coding.
Tahap ini merupakan implementasi tahap design yang secara teknis nantinya dikerjakan oleh programmer.
4. Testing
Pada tahap ini penulis melakukan sesuatu yang dibuat haruslah diuji cobakan.
Demikian dengan software Semua fungsi- fungsi software di uji cobakan, agar software bebas dari error, dan hasilnya harus benar- benar sesuai dengan kebutuhan yang sudah didefinisikan sebelumnya.
5. Implementasi
Pada tahap ini penulis melakukan pengimplementasian dalam bentuk aplikasi mobile berbasis android, sehingga pengguna dapat dengan mudah menggunakannya.
3.1 Hasil
1. Halaman Splash Screen
Halaman yang muncul pertama kali ketika membuka aplikasi.
Gambar 1 Antarmuka Halaman Splash Screen
2. Halaman Layar Pembuka
Pada halaman ini aplikasi menampilkan form pembuka aplikasi untuk masuk ke halaman Menu utama.
Gambar 2 Halaman Form Pembuka Aplikasi
3. Halaman Menu Utama
Pada Halaman ini aplikasi menampilkan menu utama, pada tampilan ini terdapat 4 pilihan menu yaitu:
a. Pengklasifikasian b. Jenis Narkotika c. Tentang d. Keluar
Gambar 3 Halaman Menu utama
4. Halaman Validasi Pengklasifikasian Halaman yang muncul pertama kali ketika membuka Buton Pengklasifikasian.
Gambar 4 Halaman Validasi
5. Halaman pilih daftar jenis narkotika Halaman yang muncul ketika menekan iya di halaman peringatan, masuk ke halaman.
Pilih daftar jenis narkotika.
Gambar 5 Halaman pilih daftar jenis narkotika
6. Halaman Checkbox pertanyaan Halaman yang muncul ketika menekan salah satu Jenis narkotika di halaman pilih daftar jenis narkotika, masuk ke halaman.
Checkbox pertanyaan.
Gambar 6 Checkbox pertanyaan
7. Halaman Jenis Narkotika
Halaman yang muncul ketika menekan Jenis narkotika di halaman menu utama, masuk ke halaman. Jenis Narkotika.
Gambar 7 Halaman Jenis Narkotika
8. Halaman Pengertian per-jenis narkotika
Halaman yang muncul ketika menekan salah satu jenis narkotika di halaman jenis narkotika, masuk ke halaman Pengertian per-jenis narkotika.
Gambar 8 Pengertian per-jenis narkotika
9. Halaman Tentang
Halaman yang muncul ketika menekan button tentang di halaman menu utama, masuk ke halaman Tentang.
Gambar 9 Halaman Tentang
10. Halaman hasil pengklasifikasian Halaman yang muncul ketika menekan submit di halaman checkbox pertanyaan, masuk ke halaman. Hasil pengklasifikasian.
Gambar IV. 10
Halaman hasil pengklasifikasian 3.2 Cara Kerja Aplikasi
Aplikasi ini didesain khusus untuk masyarakat untuk mengetahui jenis narkotika dan gejala-gejalanya serta melihat apakah yang menggunakan aplikasi ini mengalami ketergantungan narkotika jenis tertentu atau tidak. Berdasarkan rancangan yang telah dijelaskan pada halaman depan, maka sistem ini diharapkan dapat difungsikan sebagaimana yang diharapkan.
Cara kerja pengoprasian dari sistem ini adalah sebagai berikut:
1. Buka aplikasi DrugQuiz 2. Sentuh buton layar pembuka.
3. Setelah menyentuh button layar pembuka, kemudian masuk kebagian pilihan menu utama untuk memilih menu
pengklasifikasian, jenis narkotika apa yang ingin diketahui..
4. Setelah memilih jenis narkotika langsung dihadapkan dengan memilih apa yang pengguna rasakan di checkbox gejala, setelah selesai memilih checkbox langsung pengguna tekan submit dan akan keluar hasilnya.
5. Jika ingin kembali ke menu utama tekan tombol kembali untuk kembali ke menu utama.
6. Sentuh button jenis narkotika untuk melihat keterangan dari jenis narkotika yang ada.
7. Jika ingin kembali ke menu utama tekan tombol kembali untuk kembali ke menu utama.
8. Sentuh button tentang apabila ingin melihat profil atau biodata pembuat aplikasi.
9. Sentuh buton Keluar jika ingin keluar dari aplikasi.
4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan menggunakan metode naïve bayes telah didapatkan gambaran hasil dari ketergantungan narkotika seseorang berdasarkan jenis gejalanya.
2. Dengan melakukan sebuah klasifikasi menggunakan sebuah aplikasi android, telah berhasil mendeteksi jenis ketergantungan narkotika yang berupa hasil persentasi ketergantungan atau tidaknya para pengguna narkotika.
Referensi
Aprilyani, C. (2016). SISTEM PAKAR DETEKSI DINI PENYALAHGUNAAN NARKOBA
MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES.
Dr. Suyanto, S. M. (2017). Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi. Bandung:
Informatika Bandung.
Dr. Suyanto, S. M. (2017). DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI DAN KLASTERISASI DATA.
BANDUNG: INFORMATIKA.
Fahmi, R. M. (2017, juni 16). Apa itu IDE (Integrated Development Environment).
Retrieved from www.renotekno.com:
https://renotekno.com/apa-itu-ideintegrated- development-environment/
Fitria, E. D., & Prastyo, D. Y. (2016).
IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA NARKOBA
MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING.
Ginting, S. L., & Trinada, R. P. (2013).
TEKNIK DATA MINING MENGGUNAKAN METODE
BAYES CLASSIFIER UNTUK
OPTIMALISASI PENCARIAN PADA APLIKASI
PERPUSTAKAAN. JURNAL TEKNOLOGI DAN INFORMASI.
Hariyanto, D. B. (2017). Esensi-esensi Bahasa Pemprograman Java. Bandung:
INFORMATIKA BANDUNG.
Jannah, R., & Fajria, R. (2016). ANALISA
TINGKAT KECANDUAN AKIBAT
PENGGUNAAN
NARKOTIKA DAN OBAT-OBATAN TERLARANG DENGAN METODE FUZZY LOGIC.
JURNAL TIKA, VOL 1, NO 2.
Mujib Ridwan, H. S. (2013). PENERAPAN DATAMINING UNTUK EVALUASI KINERJA
AKADEMIK MAHASISWA
MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER.
Jurnal EECCIS, Vol. 7, No.1.
Nugroho, Y. S. (2014). DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK
KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO.
Prof. Dr. H. Sahyar, M. M. (2016). Algoritma
& Pemrograman Menggunakan Matlab (Matrix Laboratory). JAKARTA: KENCANA.
Saleh, A. (2015). Citec Journal.
Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Dalam
Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga.
Saleh, a. (2015). IMPLEMENTASI METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES DALAM
MEMPREDIKSI BESARNYA
PENGGUNAAN LISTRIK RUMAH TANGGA. citec journal,
Vol. 2,No. 3.
Saleh, A. (2015). PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES
UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DALAM MENGIKUTI ENGLISH
PROFIENCY TEST. Citec Journal, Vol. 2, No. 3.
DUKUNGAN SOSIAL DENGAN KONSEP DIRI PENGGUNA
NARKOBA DI LEMBAGA
PEMASYARAKATAN KELAS II A MUARO PADANG.
87
HUBUNGAN DUKUNGAN SOSIAL DENGAN KONSEP DIRI PENGGUNA NARKOBA DI
LEMBAGA PEMASYARAKATAN KELAS II A MUARO PADANG.
sintya rahma dhani, & syahminan. (2017).
Teknik informatika , kanjuruhan malang.
PENDETEKSI JENIS ZAT PADA PEMAKAI NARKOBA BERDASARKAN GEJALA MENGGUNAKAN SISTEM PAKAR BERBASIS WEB DENGAN METODE FUZZY-AHP.
Tohari, H. (2014). Astah-Analisis Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML. Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET.
Tsani, E. F. (2016, september 26). Mengenal Istilah JDK, JRE dan IDE pada Java.
Retrieved from www.egi.degenius.id:
http://egi.degenius.id/mengenal-istilahjdk- jre-dan-ide-pada-java/
UU RI No.35 Pasal 1. (2009). Narkoba.
Warih, E. I., & Rahayu, Y. (2015). TI Journal.
PENERAPAN DATA MINING UNTUK
MENENTUKAN ESTIMASI
PRODUKTIVITAS TANAMAN TEBU DENGAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA LINIER REGRESI BERGANDA
