## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4017

## Penerapan Algoritma Adaboost Untuk Peningkatan Kinerja Klasifikasi Data Mining Pada Imbalance Dataset Diabetes

## Nia Novianti, Muhammad Zarlis*, Poltak Sihombing
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 nianovianti375@gmail.com, 2 m.zarlis@usu.ac.id, 3 poltak@usu.ac.id Email Penulis Korespondensi: m.zarlis@usu.ac.id
Abstrak− Menurut badan kesehatan dunia (WHO) tercatat sampai dengan sekarang ini sudah lebih dari 150 Juta Jiwa mengidap penyakit diabetes tersebut baik itu orang lanjut usia, dewasa, remaja, pria ataupun wanita. Pengetahuan dini terhadap penyakit diabetes  tersebut  dapat  dilihat  berdasarkan  dari  data  pasien  yang  sudah  mengidap  penyakit  diabetes  tersebut.  Data  –  data penyakit penderita dahulu sudah tersimpan dan tersusun data sebuah gudang penyimpanan data atau yang biasa disebut dengan dataset. Maka dari itu perlu dilakukan proses untuk melakukan pengolahan data yang terdapat pada dataset. Tetapi penggunaan dari pada teknik data mining sendiri harus dibantu dengan menggunakan teknik yang terdapat pada data mining tersebut yaitu teknik klasifikasi. K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan salah satu metode yang digunakan pada teknik klasifikasi. Pada hasil klasifikasi tingkat kepercayaan yang didapatkan pada proses dilakukan dilihat berdasarkan dari besarnya akurasi. Namun terdapat  permasalahan  yang  cukup  penting  yang  menjadi  perhatian  khsusus.  Pada  dataset  yang  digunakan  untuk  proses klasifikasi, data yang dikumpulkan terdapat hasil kelas yang tidak seimbang (imbalance). Proses klasifikasi data yang tidak seimbang menjadi sebuah permasalah penting, hal tersebut dikarenakan dapat menimbulkan penurunan dari kinerja. Adaboost merupakan teknik pada data mining yang dapat digunakan untuk meningkatkan tingkat akurasi pada metode klasifikasi. Hasil penelitian didapatkan bahwa algoritma adaboost dapat membantu meningkatkan kinerja klasifikasi. Hal tersebut terlihat dari meingkatnya  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari  proses  yang  dilakukan  sebelum  dan  sesudah  menggunakan  algoritma adaboost.  Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  bahwasannya  algoritma  adaboost  dapat  dipergunakan  dengan  baik  untuk membantu kinerja dari pada algoritma K-Nearest Neighbor untuk proses klasifkasi pada dataset penyakit diabetes. Hal tersebut dapat dilihat dari 5 pengujian dengan nilai K = 7, 13, 19, 25 dan 31 terdapat peningkatan hasil akurasi yang didapatkan setelah menggunakan algoitma adaboost.
Kata Kunci: Peningkatan; Kinerja; Klasifikasi; Adaboost; Data Mining
Abstract− According to the World Health Organization (WHO), it has been recorded that up to now more  than 150 million people have diabetes, whether they are elderly people, adults, teenagers, men or women. Early knowledge of diabetes can be seen based on data from patients who already have diabetes. The patient's disease data has previously been stored and arranged in a data warehouse or what is commonly referred to as a dataset. Therefore, it is necessary to process the data contained in the dataset. But the use of data mining techniques themselves must be assisted by using the techniques contained in the data mining, namely classification techniques. K-Nearest Neighbor (K-NN) is one of the methods used in the classification technique. In the results  of the  classification of  the  level  of  confidence obtained in the process, it is  seen  based on  the  amount  of  accuracy. However,  there  are  important  issues  that  need  special  attention.  In  the  dataset  used  for  the  classification  process,  the  data collected  contains  unbalanced  class  results  (balance).  The  unbalanced  data  classification  process  becomes  an  important problem, this is because it can cause a decrease in performance. Adaboost is a technique in data mining that can be used to increase  the  level of  accuracy  in  classification  methods.  The  results  showed that  the  adaboost  algorithm  can help  improve classification performance. This can be seen from the increasing level of accuracy obtained from the process carried out before and after using the adaboost algorithm. The results obtained from the research show that the adaboost algorithm can be used properly to help the performance of the K-Nearest Neighbor algorithm for the classification process on diabetes datasets. It can be seen from 5 tests with values of K = 7, 13, 19, 25 and 31 there is an increase in the accuracy results obtained after using the adaboost algorithm.
Keywords : Improvement; Performance; Classification; Adaboost; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes merupakan penyakit dengan kondisi dimana jumlah kadar glukosa atau gula darah pada tubuh melebihi batas normal pada tubuh. Glukosa yang menumpuk pada darah dikarenakan tidak terserap dengan baik oleh sel tubuh yang menyebabkan gangguan pada organ tubuh. Diabetes juga merupakan penyakit yang menyerang dari pada gangguan metabolisme tubuh kronis[1], [2].
Bagi seseorang yang menderita penyakit diabetes pankreas tidak mampu untuk memproduksi insulin sesuai dengan kebutuhan tubuh yang berguna untuk menyerap dan juga mengelola glukosa menjadi energi pada tubuh. Menurut  badan  kesehatan  dunia  (WHO)  tercatat  sampai  dengan  sekarang  ini  sudah  lebih  dari  150  Juta  Jiwa mengidap penyakit diabetes tersebut baik itu orang lanjut usia, dewasa, remaja, pria ataupun wanita. Oleh karena itu  tidak  heran jika  penyakit  diabetes  ini  menjadi  perhatian  dikarenakan  jumlah  penderitanya meningkat  setiap tahunnya.  Hal  tersebut  dikarenakan  penyakit  diabetes  ini  baru  dapat  dirasakan  ketika  terjadi  komplikasi  pada tubuh. Oleh sebab itu butuh pengetahuan sejak dini terhadap penyakit diabetes tersebut[3].
Pengetahuan dini terhadap penyakit diabetes tersebut dapat dilihat berdasarkan dari data pasien yang sudah mengidap penyakit diabetes tersebut. Data  –  data penyakit penderita dahulu  sudah tersimpan dan tersusun data sebuah  gudang  penyimpanan  data  atau  yang  biasa  disebut  dengan  dataset[4].  Pengumpulan  dataset  dimasa sekarang  ini  sangatlah  mudah  dikarenakan  kemudahan  dalam  pengumpulan  informasi  yang  dilakukan  dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4017
penggunaan  peranan  teknologi.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan  proses  untuk  melakukan  pengolahan  data  yang terdapat pada dataset. Untuk melakukan pengolahan data tersebut dapat menggunakan teknik data mining. Data mining  merupakan  sebuah  teknik  yang  dapat  digunakan  pada  pengolahan  data  yang  besar  terkhususnya  pada dataset  untuk  mendapatkan  sebuah  informasi  baru  yang  tersimpan  pada  dataset  tersebut.  Informasi  baru  yang tersimpan  pada  dataset  tersebut  nantinya  akan  menjadi  sebuah  pengetahuan  yang  dapat  dimanfaatkan  dan digunakan untuk keperluan dimasa sekarang ataupun dimasa mendatang[5], [6].
Tetapi penggunaan dari pada teknik data mining sendiri harus dibantu dengan menggunakan teknik yang terdapat pada data mining tersebut yaitu teknik klasifikasi. Teknik klasifikasi merupakan sebuah pendekatan yang dilakukan secara sistematis untuk mendapatkan sebuah model. Klasifikasi adalah tugas untuk memprediksi label kategori yang sebelumnya tidak diketahui untuk berpindah antara satu objek ke objek lainnya berdasarkan atribut atau fiturnya. Dalam teknik ini data akan dibagi dengan data latih yaitu data yang akan dikaitkan untuk mengetahui label kategori dan data uji yang akan dijadikan sampel uji untuk menemukan label kategori. Saat ini sudah banyak teknik klasifikasi yang digunakan untuk membantu dalam pengolahan data seperti Random Forest, Decision Tree, Naïve Bayes, K-Means dan juga Support Vector Machine (SVM)[7]–[11].
K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  pada  teknik  klasifikasi. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) melakukan proses pada klasifikasi berdasarkan dengan euclidean distance (jarak terdekat). Proses penentuan klasifikasi berdasarkan jarak terdekat dari data yang baru terhadap dengan data yang  lama.  Proses  kerja  pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  diawali  dengan  menentukan  nilai  K, kemudian  menghitung  masing  –  masing  nilai  jarak  dari  data  yang  lama  dengan  data  yang  baru  dan  kemudian melakukan proses klasifikasi berdasarkan nilai K yang sudah ditentukan diawal[12], [13].
Pada hasil klasifikasi tingkat kepercayaan yang didapatkan pada proses dilakukan dilihat berdasarkan dari besarnya akurasi yang dihasilkan semakin tinggi tingkat akurasi yang dihasilkan pada proses klasifikasi maka hasil tersebut dapat dipercaya keakuratannya sedangkan hasil dari proses klasifikasi yang mendapatkan tingkat akurasi yang rendah maka akan diragukan pula hasil yang didapatkan. Namun terdapat permasalahan yang cukup penting yang menjadi perhatian khsusus. Pada dataset yang digunakan untuk proses klasifikasi, data yang dikumpulkan terdapat hasil kelas yang tidak seimbang (imbalance). Proses klasifikasi data yang tidak seimbang menjadi sebuah permasalah penting, hal tersebut dikarenakan dapat menimbulkan penurunan dari kinerja ataupun tingkat akurasi pada proses klasifikasi. Ataupun juga hal yang ditimbulkan dikarenakan tidak seimbangnya data adalah tingkat akurasi  yang  berubah  –  ubah  pada  proses  klasifikasi.  Sehingga  perlu  dilakukan  penangan  untuk  menangani permasalahan tersebut guna meningkatkan kinerja algortima klasifikasi tersebut.
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  pada  tahun  2020  oleh  Andi  Maulida  Argina mengatakan  bahwasannya  akurasi  dengan  algoritma  K-NN  sudah  cukup  tinggi  dan  dapat  ditingkatkan  dengan memaksimalkan  kinerja  algoritma  K-NN  memanfaatkan  algoritma  pendukung[14].  Ditahun  2022  juga  telah dilakukan penelitian oleh Naisah Marito Putry, dkk mengatakan bahwasannya hasil akurasi algoritma K-NN lebih baik dibandingkan dengan algoritma lainnya[15].
Adaboost merupakan teknik pada data mining yang dapat digunakan untuk meningkatkan tingkat akurasi pada metode klasifikasi. Adaboost dapat dengan mudah digabungkan dengan metode kalsifikasi pada data mining, adaboost  menggunakan  feature  selection  untuk  memilih  fungsi  klasifikasi  yang  lemah  kemudian  digabungkan menjadi  satu  untuk  menghasilkan  fungsi  klasifikasi  yang  baru[16].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset penyakit diabetes yang bersumber dari UCI Repository Machine  Learning dimana dataset memiliki 1001 kasus dengan  3  hasil  klasifikasi  yang  tidak  seimbang.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan  optimasi  metode klasifikasi  data  mining  menggunakan  algoritma  adaboost.  Hasil  penelitian  ini  kiranya  dapat  menjadi  bahan pertimbangan bagi pengambil keputusan bidang kesehatan dalam menentukan penyakit diabetes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan tahapan-tahapan yang sistematis dilakukan pada penelitian ini sehingga penelitian ini terarah dengan baik. Berikut adalah metodologi penelitian yang dilakukan : 1. Identifikasi Masalah
Tahapan pertama yang dilakukan pada penelitian adalah identifikasi masalah. Identifikasi masalah merupaka tahapan  menemukan  pokok  permasalahan  yang  mendasari  pada  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Pada penelitian ini pokok permasalahan berkaitan dengan klasifikasi dengan penyakit diabetes.
2. Pencarian Dataset
Langkah  selanjutnya  setelah  mengetahui  identifikasi  masalah  adalah  pencarian  dataset  diabetes  yang  akan dilakukan proses klasifikasi penelitian.
3. Preprosesing Data
Setelah  didapatkan  dataset  diabetes  selanjutnya  adalah  dilakukan  preprosesing  data.  Guna  dilakukan preprosesing data agar penyesuaian terhadap algortima yang digunakan.
4. Klasifikasi Dengan K-Nearest Neighbor

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4017
Setelah  dilakukan  preprosesing  tahapan  berikutnya  merupakan  tahapan  proses  klasifikasi.  Dimana  tahapan proses klasifikasi yang dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor.
5. Klasifikasi Dengan K-Nearest Neighbor Dengan Menggunakan Adaboost
Tahapan  selanjutnya  adalah  penggunaan  Adaboost  untuk  proses  peningkatan  kinerja  algoritma  K-Nearest Neighbor
6. Kesimpulan dan Hasil
Tahapan akhir yang dilakukan pada penelitian adalah penarikan kesimpulan dan hasil dari proses penelitian dilakukan

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara berbeda dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data. Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistic,  database,  dan  visualisasi  untuk  penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar. Tidak mengherankan bahwa data mining, sebagai subjek yang benar-benar interdisipliner, dapat didefinisikan dengan berbagai cara. Bahkan istilah data mining tidak benar-benar menyajikan semua komponen utama untuk gambar.
Teknik data mining adalah bagaimana mencari data yang tersedia untuk menciptakan sebuah model, lalu memanfaatkan  model  tersebut  untuk  mengenali  pola  data  lain  yang  tidak  tersedia  di  dalam  basis  data  yang tersimpan. Dalam data mining pengelompokan data dapat juga dilakukan untuk mengetahui pola secara universal dari  data yang tersedia agar dilakukan langkah tindak lanjut lainnya yang berguna sebagai  pendukung kegiatan dan tujuan akhir tertentu[5], [6].

## 2.3 Pengukuran Kinerja Klasifikasi
Sebuah sistem yang melakukan klasifikasi diharapkan dapat melakukan klasifikasi semua data set dengan benar, tetapi tidak dapat dipungkiri bahwa kinerja sistem tidak bisa 100% benar sehinga sebuah sistem klasifikasi juga harus  diukur  kinerjanya.  Umumnya,  pengukuran kinerja  klasifikasi  dilakukan  dengan  matriks  konfusi.  Matriks konfusi merupakan tabel pencatat hasil kerja klasifikasi, matriks konfusi yang melakukan klasifikasi masalah biner hanya du akelas, yaitu kelas 0 dan kelas 1. Setiap sel f ij dalam matriks menyatakan jumlah record/data dari kelas i yang hasil prediksinya masuk ke kelas j [17], [18].
Tabel 1. Matriks Konfusi Untuk Dua Kelas
f ij Kelas Hasil Prediksi (j) Kelas = 1 Kelas = 0 Kelas Asli ( i ) Kelas = 1 F 11 F 10 Kelas = 0 F 01
Mulai Identifikasi Masalah Pencarian Dataset Preprosesing Data Klasifikasi Dengan K- Nearest Neighbor Klasifikasi Dengan K-Nearest Neighbor Menggunakan Adaboost Kesimpulan dan Hasil Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4017
Berdasarkan  isi  matriks  konfusi,  dapat  diketahui  jumlah  data  dari  masing-masing  kelas  yang  diprediksi secara benar dan data yang diklasifikasikan secara salah. Kuantitasi matriks konfusi dapat diringkas menjadi dua nilai,  yaitu  akurasi  dan  laju  eror.  Dengan  mengetahui  jumlah  data  yang  diklasifikasi  secara  benar,  dapat mengetahui akurasi hasil klasifikasi, dan dengan mengetahui jumlah data yang diklasifikasikasn secara salah, dapat mengetahui laju eror yang dilakukan. Untuk mengetahui akurasi digunakan formula :
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 = 𝑓 11 +𝑓 00 𝑓 11 + 𝑓 10 + 𝑓 01 + 𝑓 00
(1)
Untuk mengetahui laju eror digunakan formula :
Akurasi = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 = 𝑓 10 +𝑓 01 𝑓 11 + 𝑓 10 + 𝑓 01 + 𝑓 00 (2)

## 2.4 Algoritma K-Nearest Neighbor
Dalam  Algoritma  K-Nearest  Neigbor  kita  mengelompokkan  suatu  data  baru  berdasarkan  jarak  data  baru  ke beberapa data/tetangga (Neigbor) terdekat, daalam hal ini jumlah data/tetangga terdekat ditentukan oleh user yang dinyatakan dengan K. K-Nearest Neigbor merupakan salah satu model yang digunakan dalam algoritma supervised yang  hasil  instance  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  K-Nearest  Neigbor.K-Nearest Neigbor bekera berdasarkan jarak minimum dari data baru ke tetangga terdekat yang sudah diterapkan.  Tujuan dari  algoritma  ini 𝐴 = 𝜋𝑟 2 adalah  mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  atribut  dan  training  sample.  Jauh dekatnya tetangga biasanya dihitung  berdasarkan Euclidean Distance yang dipresentasikan sebagai  berikut[19], [20]:
E(x,y) = √∑ 0 (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖
(3)
Keterangan: xi = Sample Data yi = Data uji atau Testing n= Deimensi Data i= Variable Data Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) yaitu: 1. Mentukan parameter K, K merupakan Tetangga terdekat
2. Setelah mendapatkan K, kemudian hitung jarak antara data baru dengan semua data training
3. Urutkan jarak tersebut dan tetapkan tetangga terdekat berdasarkan jarak minimum ke-K
4. Periksa kelas dari tetangga terdekat
5. Gunakan mayoritas sederhana dari kelas tetangga terdekat sebagai nilai prediksi data baru.

## 2.5 Adaboost
Adaboost digunakan untuk mengklasifikasi data pada kelasnya masing - masing. Adaboost mencari kategori kelas berdasarkan dengan nilai  bobot  yang dimiliki oleh kelas. Proses ini terus dilakukan berulang sehingga terdapat pembaruan nilai pada kelas. Pada adaboost nilai bobot akan terus bertambah pada setiap iterasinya dari bobot nilai yang  salah  pada  setiap  iterasinya.  Adaboost  merupakan  tipikal  algortima  pembelajaran  ensemble,  hasil  yang didapatkan memiliki tingkat akurasi yang kuat. Untuk membentuk ensembel adaboost dapat menggunakan rumus berikut[21], [22]:
Ym(x) = sign ( ∑ 𝑎 𝑚 𝑦 𝑚 (𝑥)) 𝑀 𝑚−1 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  berasal  dari  UCI  Repository  Machine  Learning,  dimana  terdapat  10 atribut dan 2 target kelas pada dataset  penyakit diabetes tersebut. Penelitian ini melakukan klasifikasi  terhadap dataset  diabetes  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN).  Setelah  dilakukan  klasifikasi selanjutnya  mengukur  tingkat  akurasi  terhadap  kebenaran  hasil  klasifikasi  dari  algoritma  tersebut.  Selanjutnya menggunakan algoritma adaboost untuk meningkatkan hasil akurasi dari algoritma tersebut.

## 3.1 Hasil Pengujian
Proses pengujian pada penelitian ini melakukan klasifikasi dengan menggunakan algortima K-Nearest Neighbor (K-NN).  Setelah  dilakukan  klasifikasi  mengukur  tingkat  akurasi  hasil  yang  dihasilkan  dari  kedua  algoritma tersebut. Kemudian hasil akurasi dilakukan optimasi dengan menggunakan algoritma Adaboost. Akurasi dataset dapat dilihat dari hasil Recall dan Precision, Recall adalah tingkat keberhasilan dalam menemukan kembali sebuah informasi,  Precision  merupakan  ketepatan  tingkat  akurasi  antara  informasi  yang  tersedia  pada  dataset  dengan jawaban yang diberikan oleh hasil klasifikasi, sedangkan Akurasi adalah tingkat kedekatan antara nilai prediksi dan nilai actual.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4017

## 3.1.1 Pengujian Algoritma K-Nearest Neighbor
Pertama  dilakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor,  proses klasifikasi  algoritma K-Nearest  Neighbor dilakukan dengan menggunakan rumus (3). Setelah dilakukan proses klasifikasi  menggunakan  K-Nearest  Neighbor  kemudian  mengukur  tingkat  akurasi  atau  kebenaran  dari  hasil klasifikasi. Pada proses pengujian yang dilakukan terdapat 5 nilai K yang digunakan yaitu 7, 13, 19, 25, 31. Adapun tingkat akurasi klasifikasi dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dapat dilihat pada tabel dibawah ini
Tabel 2. Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbor K=7 True No True Yes Class Precision Pred. No 125 42 74,85% Pred. Yes 31 802 96,28% Class Recall 80,13% 95,02% 92,70%
Selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  sama  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-13. Adapun tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K-13 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 3. Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbor K=13 True No True Yes Class Precision Pred. No 124 39 76,07% Pred. Yes 32 805 96,18% Class Recall 79,49% 95,38% 92,90%
Selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  sama  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-19. Adapun tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K-19 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 4. Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbor K=19 True No True Yes Class Precision Pred. No 115 45 71,88% Pred. Yes 41 799 95,12% Class Recall 73,27% 94,67% 91,40%
Selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  sama  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-25. Adapun tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K-15 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 5. Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbor K=25 True No True Yes Class Precision Pred. No 109 45 70,78% Pred. Yes 47 799 94,44% Class Recall 69,87% 94,67% 90,80%
Selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  sama  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-31. Adapun tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K-31 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 6. Hasil Klasifikasi K-Nearest Neighbor K=31 True No True Yes Class Precision Pred. No 107 43 71,33% Pred. Yes 49 801 94,24% Class Recall 68,59% 94,91% 90,80%
3.1.2 Pengujian Algoritma Adaboost + K-Nearest Neighbor
Selanjutnya setelah melakukan pengujian dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor yaitu melakukan pengujian  dengan  melakukan  kombinasi  algoritma  adaboost  dan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Proses  yang dilakukan sama seperti dengan pengujian algoritma K-Nearest Neighbor sebelumnya dengan nilai K 7, 13, 19, 25, 31. Adapun hasil proses pengujian dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Klasifikasi Adaboost + K-Nearest Neighbor K=7
True No True Yes Class Precision Pred. No 130 20 86,67%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4017
True No True Yes Class Precision Pred. Yes 26 824 96,94% Class Recall 83,33% 97,63% 95,40%
Selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  sama  menggunakan  algoritma  Adaboost  +  K- Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-13. Adapun tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K-13 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Adaboost + K-Nearest Neighbor K=13
True No True Yes Class Precision Pred. No 133 23 85,26% Pred. Yes 23 821 97,27% Class Recall 85,26% 97,27% 95,40%
Selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  sama  menggunakan  algoritma  Adaboost  +  K- Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-19. Adapun tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K-19 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 9. Hasil Klasifikasi Adaboost + K-Nearest Neighbor K=19
True No True Yes Class Precision Pred. No 119 36 76,77% Pred. Yes 37 808 95,62% Class Recall 76,28% 95,73% 92,70%
Selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  sama  menggunakan  algoritma  Adaboost  +  K- Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-25. Adapun tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K-25 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 10. Hasil Klasifikasi Adaboost + K-Nearest Neighbor K=25
True No True Yes Class Precision Pred. No 115 36 76,16% Pred. Yes 41 808 95,17% Class Recall 73,72% 95,73% 92,30%
Selanjutnya  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  yang  sama  menggunakan  algoritma  Adaboost  +  K- Nearest Neighbor dengan menggunakan nilai K-31. Adapun tingkat akurasi dengan menggunakan nilai K-31 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 11. Hasil Klasifikasi Adaboost + K-Nearest Neighbor K=31
True No True Yes Class Precision Pred. No 111 33 77,08% Pred. Yes 45 811 94,74% Class Recall 71,15% 96,09% 92,20%

## 3.2 Pembahasan
Pada  proses  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  juga kombinasi algoritma Adaboost + K-Nearest Neighbor, adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut
Tabel 12. Hasil Pengujian K-Nearest Neighbor
No Pengujian Nilai K  Hasil Akurasi 1 Pengujian – 1 K = 7 92,70% 2 Pengujian – 2 K = 13 92,90% 3 Pengujian – 3 K = 19 91,40% 4 Pengujian – 4 K = 25 90,80% 5 Pengujian – 5 K = 31 90,80% Tabel 13. Hasil Pengujian Adaboost + K-Nearest Neighbor
No Pengujian Nilai K  Hasil Akurasi 1 Pengujian – 1 K = 7 95,40% 2 Pengujian – 2 K = 13 95,40% 3 Pengujian – 3 K = 19 92,70% 4 Pengujian – 4 K = 25 92,30% 5 Pengujian – 5 K = 31 92,20%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.4017

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwasannya algoritma  adaboost  dapat  dipergunakan  dengan  baik  untuk  membantu  kinerja  dari  pada  algoritma  K-Nearest Neighbor untuk proses klasifkasi pada dataset penyakit diabetes. Hal tersebut dapat dilihat dari 5 pengujian dengan nilai K = 7, 13, 19, 25 dan 31 terdapat peningkatan hasil akurasi yang didapatkan setelah menggunakan algoitma adaboost.

## REFERENCES
[1] S. Ucha Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[2] F. Aris and Benyamin, “Penerapan Data Mining untuk Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus dengan Menggunakan Metode Klasifikasi,” Router Res. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2019, [Online]. Available: https://www.ejournal.stipwunaraha.ac.id/index.php/router/article/view/313.
[3] R.  Kajen,  “Pengertian  Penyakit  Diabetes,  Faktor  Risiko,  dan  Cara  Pencegahannya,” RSUD  Kajen ,  2021. https://rsudkajen.id/pengertian-penyakit-diabetes-faktor-risiko-dan-cara-pencegahannya/ (accessed Mar. 08, 2022).
[4] N. Sagala and H. Tampubolon, “Komparasi Kinerja Algoritma Data Mining pada Dataset Konsumsi Alkohol Siswa,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 98, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.7061.
[5] D.  P.  Utomo  and  S.  Aripin,  “Penerapan  Algoritma  C5  .  0  Untuk  Mengetahui  Pola  Kepuasan  Mahasiswa  di  Masa Pembelajaran Daring,” in Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , 2021, vol. 3, pp. 7–12.
[6] U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green  Uni  Fruit,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  86–93,  2021,  doi: 10.30865/komik.v5i1.3653.
[7] A. Handayanto, K. Latifa, N. D. Saputro, and R. R. Waliansyah, “Analisis dan Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.4378.
[8] R.  R.  Putra  and  C.  Wadisman,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  PEMILIHAN  PELANGGAN  POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” Intecoms J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 1–5, 2018, [Online].  Available:  http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-59379-1%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12- 420070-8.00002-
7%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ab.2015.03.024%0Ahttps://doi.org/10.1080/07352689.2018.1441103%0Ahttp://www. chile.bmw-motorrad.cl/sync/showroom/lam/es/.
[9] H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[10]  H. H. Patel and P. Prajapati, “Study and Analysis of Decision Tree Based Classification Algorithms,” Int. J. Comput. Sci. Eng. , vol. 6, no. 10, pp. 74–78, 2018.
[11]  I. Ahmad, M. Basheri, M. J. Iqbal, and A. Rahim, “Performance Comparison of Support Vector Machine, Random Forest, and  Extreme  Learning  Machine  for  Intrusion  Detection,” IEEE  Access ,  vol.  6,  pp.  33789–33795,  2018,  doi: 10.1109/ACCESS.2018.2841987.
[12]  S.  Mulyati,  S.  M.  Husein,  and  Ramdhan,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  DATA  MINING  PREDIKSI KELULUSAN UJIAN NASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA (KNN) K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN METODE  EUCLIDEAN  DISTANCE  PADA  SMPN  2  PAGEDANGAN,” J.  Tek.  Inform.  Univ.  Muhammadiyah Tangerang , vol. 4, no. 1, pp. 65–73, 2020.
[13]  I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[14]  A. M. Argina, “Penerapan Metode Klasifikasi K-Nearest Neigbor pada Dataset Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 29–33, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[15]  N.  M.  Putry  and  B.  N.  Sari,  “KOMPARASI  ALGORITMA  KNN  DAN  NAÏVE  BAYES  UNTUK  KLASIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELITUS,” Evolusi J. Sains dan Manaj. , vol. 10, no. 1, 2022.
[16]  R. Ahsana, R. R. Saedudin, and V. P. Widharta, “Perbandingan Akurasi Algoritma Adaboost Dan Algoritma Lightgbm Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” in e-Proceeding of Engineering , 2021, vol. 8, no. 5, pp. 9757–9764.
[17]  D.  P.  Utomo  and  Mesran,  “Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining dan  Reduksi  Atribut  Pada Data  Set Penyakit Jantung,” Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[18]  D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.
[19]  A. N. Kasanah, Muladi, and U. Pujianto, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 196–201, 2019.
[20]  Ardiyansyah, P. A. Rahayuningsih, and R. Maulana, “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. VI, no. 1, pp. 20–28, 2018.
[21]  A. Byna and M. Basit, “Penerapan Metode Adaboost Untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit Stroke Dengan Algoritma Naïve  Bayes,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  407–411,  2020,  doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.1023.
[22]  S. I. Gultom, “Implementasi Data Mining Menentukan Pola Hidup Sehat Bagi Pengguna KB Menggunakan Algoritma Adaboost ( Studi Kasus : Dinas Serdang Bedagai ),” J. Inf. dan Teknol. Ilm. , vol. 7, no. 3, pp. 298–304, 2020.