Kombinasi Metode Correlated Naive Bayes dan Metode Seleksi Fitur Wrapper untuk Klasifikasi Data Kesehatan

Most features of health data that have many irrelevant features can reduce the performance of classification method. One health data that has many attributes is the Pima Indian Diabetes dataset and Thyroid. Diabetes is a deadly disease caused by the increasing of blood sugar because of the body's inability to produce enough insulin and its complications can lead to heart attacks and strokes. The purpose of this research is to do a combination of Correlated Naïve Bayes method and Wrapper-based feature selection to classification of health data. The stages of this research consist of several stages, namely; (1) the collection of Pima Indian Diabetes and Thyroid dataset from UCI Machine Learning Repository, (2) pre-processing data such as transformation, Scaling, and Wrapper-based feature selection, (3) classification using the Correlated Naive Bayes and Naive Bayes methods, and (4) performance test based on its accuracy using the 10-fold cross validation method. Based on the results, the combination of Correlated Naive Bayes method and Wrapper-based feature selection get the best accuracy for both datasets used. For Pima Indian Diabetes dataset, the accuracy is 71,4% and the Thyroid dataset accuracy is 79,38%. Thus, the combination of Correlated Naïve Bayes method and Wrapper-based feature selection result in better accuracy without feature selection with an increase of 4,1% for Pima Indian Diabetes dataset and 0,48% for the Thyroid dataset. Keywords— Correlated Naive Bayes, Wrapper feature selection, Pima Indian Diabetes dataset, Thyroid dataset, health data Abstrak—Kebanyakan fitur pada data kesehatan terdapat fitur tidak relevan sehingga dapat menurunkan kinerja metode klasifikasi. Salah satu data kesehatan yang memiliki atribut banyak adalah Pima Indian Diabetes dan Thyroid. Penyakit diabetes merupakan salah satu penyakit mematikan yang disebabkan meningkatnya gula darah yang diakibatkan oleh ketidakmampuan tubuh menghasilkan insulin yang cukup dan komplikasinya dapat mengakibatkan serangan jantung dan stroke. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan kombinasi metode Correlated Naive Bayes dan seleksi fitur berbasis Wrapper untuk klasifikasi data kesehatan. Tahapan penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yaitu (1) pengumpulan dataset Pima Indian Diabetes dan Thyroid dari UCI Machine Learning Repository, (2) data pre-processing seperti transformasi, scaling, dan seleksi fitur berbasis Wrapper, (3) klasifikasi menggunakan metode Correlated Naive Bayes dan Naive Bayes, dan (4) pengujian kinerja berdasarkan akurasinya menggunakan metode validasi 10-fold cross validation. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, kombinasi metode Correlated Naive Bayes dengan seleksi fitur berbasis Wrapper mendapatkan akurasi terbaik kedua dataset yang digunakan. Untuk dataset Pima Indan Diabetes akurasinya sebesar 71,4% dan akurasi dataset Thyroid sebesar 79,38%. Dengan demikian, kombinasi metode Correlated Naive Bayes dan seleksi fitur berbasis Wrapper menghasilkan akurasi lebih baik tanpa seleksi fitur dengan kenaikan sebesar 4,1% untuk dataset Pima Indian Diabetes dan 0,48% dataset Thyroid. Kata kunci— Correlated Naive Bayes, seleksi fitur Wrapper, dataset Pima Indian Diabetes, dataset Thyroid, data kesehatan