Pada penelitian ini digunakan metode naïve bayes dilakukan untuk mendiagnosa penyakit dalam. Untuk mendapatkan hasil maksimal fitur seleksi digunakan. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan dua fitur seleksi yaitu Forward Selection dan Backward Selection sehingga fitur peningkatan diharapkan dapat muncul.  penelitian dimulai dengan mencari nilai gain tiap fitur lalu mengurutkannya dari besar sampai terkecil. Setelah itu dilakukan pembagian data training dan data testing. Setelah selesai,  klasifikasi naïve bayes di lakukan menggunakan data testing. Total data testing yang ditemukan ialah 80 data, dan naïve bayes mampu mengklasifikasikan 55 data. Selanjutnya peneliti melakukan fitur seleksi , dengan data testing yang sama. Forward Selection dan Naïve Bayes dilakukan dan mampu mngklasifikasikan 45 data dengan benar. Setelah itu dilakukan fitur seleksi kedua yaitu backward selection menggunakan data testing yang sama dan hasilnya 57 data dapat diklasifikasikan. Dengan ini peneliti menemukan nilai akurasi naïve bayes tanpa fitur seleksi adalah 69%, nilai akurasi naïve bayes menggunakan forward selection adalah 56%  dan nilai akurasi naïve bayes menggunkan backward selection adalah 71%. Dengan melihat hasil tersebut didapatkan peningkatan akurasi naïve bayes 69%  jadi 71% .

Kata kunci: Naïve bayes, Forward Selection, Backward Selection, Penyakit dalam