Kucing adalah salah satu hewan yang populer untuk dipelihara akan tetapi rawan terkena penyakit, penyakit-penyakit yang termasuk dapat menyerang kucing ada Gastritis, Chlamydiosis, Enteritis, Colangiohepatitis, FIP, Panleukopenia, Calicivirus, Gastroenteritis, Otitis, Gingivitis. Jika tidak didiagnosa sejak awal, bisa fatal untuk kucing. Tujuan penelitian ini yaitu menerapkan Klasifikasi Data Penyakit pada kucing menggunakan metode Naïve Bayes serta mengukur kemampuan Naïve Bayes dengan data kucing yang sakit sebanyak 502 data yang berasal dari Dzipa Pet. Naïve Bayes merupakan metode yang sering digunakan untuk mendiagnosa penyakit ataupun prediksi dengan nilai akurasi yang tinggi walaupun menggunakan data pelatihan yang sedikit. Atribut yang digunakan ada 19 atribut yaitu Ngiler, Tidak bertenaga (lesu), Sering bersembunyi, Muntah, Diare, Conjungtivitis, Demam, Batuk & bersin beringus, Nafsu makan & minum berkurang, Dehidrasi, Sering pipis, Tubuh kekuningan, Kejang-kejang, Hipersalivasi, Ada kotoran di mata, hidung & bibir, Bisul di area luar/dalam mulut, Radang telinga, Radang gusi, Nama Penyakit. Hasil penelitian ini menunjukkan metode Naïve Bayes mampu mengklasifikasi jenis penyakit pada kucing di Dzipa Pet dengan nilai akurasi sebesar 98.02% dengan (80% data training dan 20% data testing) hasil perhitungan probabilitas manual dengan RapidMiner memiliki selisih 0.001 membuktikan Naïve Bayes memiliki nilai akurasi yang tinggi.

Cats are one of the popular animals to adopted but are prone to disease, disease that can attack cats include Gastritis, Chlamydiosis, Enteritis, Colangiohepatitis, FIP, Panleucopenia, Caliciviral, Gastroenteritis, Otitis, Gingivitis. If undiagnosed early, it can be fatal. The purpose of this study is to implement disease Classification in cats using the Naïve Bayes method and measure Naïve Bayes’s ability with 502 aching cat data from Dzipa Pet. Naïve Bayes is a method often used to diagnose diseases or predictions with high accuracy values even though it uses slightly training data. The attributes used 19 attributes are Drooling, No energy (lethargy), Frequent hiding, Vomitting, Diarrhea, Conjungtivitis, Fever, Cough & sneezing, Appetite & drink reduced, Dehydration, Often pee, Yellowish body, Convulsions, Hipersalivation, Dirt in the eyes, nose & lips, Ulcers on the outside/inside mouths, Ear inflammation, Gum inflammation, Name of disease. The results of this study indicate that Naïve Bayes method able to classify the type of disease in cats on Dzipa Pet with an accuracy value of 98.02% (80% of training data and 20% of testing data) the results of manual probability calculations with RapidMiner have a difference of 0,001 proving Naïve Bayes has a high accuracy value.