## PREDIKSI PENYAKIT GINJAL KRONIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Toni Arifin 1 , Daniel Ariesta 2 1,2 Universitas BSI Bandung
1 toni.tfn@bsi.ac.id
2 arsdaniel.id@gmail.com
Abstrak - Penyakit ginjal kronis (PGK) merupakan masalah kesehatan masyarakat global dengan  prevalensi dan insiden  gagal  ginjal  yang  meningkat,  prognosis  yang  buruk  dan  biaya  yang  tinggi.  nilai  prevalensi  di  seluruh Indonesia untuk penyakit gagal ginjal memiliki nilai rata - rata berkisar kurang lebih 0.2 persen. Langkah pertama dalam pengelolaan penyakit ginjal adalah penetapan diagnosis yang tepat. Maka dibutuhkan sebuah metode untuk memprediksi  penyakit  ginjal  kronis. Naïve  Bayes memiliki  beberapa  kelebihan,  yaitu  cepat  dalam  perhitungan, algoritma yang sederhana dan berakurasi tinggi. Naïve Bayes Classifier lebih tepat diterapkan pada data yang besar dan dapat menangani data yang tidak lengkap (missing value) serta kuat terhadap atribut yang tidak relevan dan noise pada data. Untuk meningkatkan akurasi maka digunakan Particle Swarm Optimization untuk pembobotan atribut. Dari hasil penelitian Naive Bayes Classification berbasis Particle Swarm Optimization memiliki akurasi confusion matrix sebesar 98,75% dan AUC sebesar 99%. sedangkan Naive Bayes memiliki akurasi confusion matrix  97.00% dan AUC sebesar 99.8%.
Kata kunci : Prediksi penyakit ginjal, Naive bayes, Particle Swarm Optimization .
Abstract - Chronic  kidney  disease  (CKD)  is  a  global  public  health  problem  with  an  increased  prevalence  and incidence of kidney failure, poor prognosis and high costs. prevalence values throughout Indonesia for kidney failure have an average value of around 0.2 percent. The first step in managing kidney disease  is determining the  right diagnosis. Then we need a method to predict chronic kidney disease. Naïve Bayes has several advantages, which are fast in calculations, simple and high accuracy algorithms. The Naïve Bayes Classifier is more appropriately applied to large data and can handle incomplete data (missing value) and is strong against irrelevant attributes and noise in the data. To improve accuracy, Particle Swarm Optimization is used for weighting attributes. From the results of the Naive  Bayes  Classification  research based on  Particle  Swarm  Optimization, the  accuracy of confusion matrix  is 98.75% and AUC 99% . while Naive Bayes has an accuracy of 97.00% confusion matrix and AUC 99.8%.
Keywords : Prediction of kidney disease, Naive bayes, Particle Swarm Optimization.

## 1. PENDAHULUAN
Ginjal  adalah  salah  satu  organ  yang  sangat  penting yang  berfungsi  untuk  menjaga  komposisi  darah dengan  mencegah  menumpuknya  limbah  atau kotoran dan mengatur keseimbangan cairan di dalam tubuh,  menjaga  tingkatan  elektrolit  seperti  sodium, potasium dan fosfat  tetap stabil,  serta  memproduksi hormon  dan  enzim  yang  membantu  tubuh  dalam mengendalikan  tekanan  darah,  membuat  sel  darah merah  dan  menjaga  tulang  tetap  kuat  dan  sehat (Kemenkes, 2017).
Penyakit  ginjal  kronis  (PGK)  adalah  masalah kesehatan  masyarakat  dunia  dengan  prevalensi  dan insiden  gagal  ginjal  yang  sering  selalu  meningkat setiap  tahun.  Prevalensi  PGK  selalu  meningkat seiring  meningkatnya  jumlah  penduduk  usia  lanjut dan  penyakit  diabetes  melitus  serta  tekanan  darah tinggi.  Sekitar  1  dari  10  orang  populasi  dunia mengalami  PGK  pada  stadium  tertentu  (Kemenkes, 2017).  Nilai  prevalensi  di  seluruh  Indonesia  untuk penyakit  gagal  ginjal  memiliki  nilai  rata  -  rata berkisar kurang lebih 0.2 persen (Foundation, 2017). PGK  adalah  penyebab  kematian  peringkat  ke-27  di dunia pada tahun 1990 dan naik menjadi urutan ke-18
pada tahun 2010. Sedangkan di Indonesia, perawatan penyakit  ginjal  merupakan  ranking  kedua  dengan pembiayaan  terbesar  dari  BPJS  kesehatan  setelah penyakit  jantung  (Kemenkes,  2017).  Dengan banyaknya  jumlah  penderita  penyakit  ginjal  kronis dan  perlunya  diagnosis  yang  tepat  maka  perlu dilakukan  penelitian  untuk  mencari  metode  yang memberikan nilai akurasi tertinggi.
Algoritma  klasifikasi Naïve  Bayes cocok  untuk diterapkan pada data dengan jumlah yang banyak dan mampu menangani data yang kosong ( missing value ) dan  dapat  menangani  atribut  yang  tidak  sama  dan gangguan  yang  ada  pada  data.  Tetapi,  metode klasifikasi dengan Naïve Bayes memiliki kekurangan dimana  probabilitasnya  tidak  akan  bisa  menghitung seberapa besar akurasi sebuah klasifikasi. Algoritma klasifikasi Naïve  Bayes memiliki  kekurangan  pada pemilihan  atribut  yang  ada  di  dalam  data  sehingga dapat  mempengaruhi  hasil  akhir  yang  berupa  nilai akurasi (Amalia, 2018). Naïve Bayes Classifier perlu dioptimalkan  dengan  cara  memberikan  nilai  bobot pada  setiap  atribut  dengan  menggunakan  algoritma particle  swarm  optimization (PSO)  yang  bertujuan untuk  meningkatkan  akurasi  dan  membantu  ahli dalam identifikasi penyakit ginjal kronis.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Penelitian sebelumnya (Widiastuti, Stefanus, & Catur, 2010)  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan algoritma Naïve  Bayes  Classifier berbasis Particle Swarm  Optimization (PSO)  untuk  deteksi  penyakit jantung.  Pada  percobaan  awal  menghasilkan  nilai akurasi untuk metode Naïve Bayes Classifier sebesar 82.14% dengan nilai area under cover (AUC) 0.686 Pada  eksperimen  kedua  dengan  menggunakan algoritma Naïve  Bayes  Classifier berbasis Particle Swarm  Optimization (PSO) hasil akurasi meningkat menjadi 92.86% dengan nilai AUC 0.839. Penelitian selanjutnya (Arifin, 2017) melakukan optimasi Naïve Bayes  Classifier berbasis Particle  Swarm Optimization (PSO).  dari  hasil  penelitiannya didapatkan  hasil  akurasi  95.70%  untuk  klasifikasi dengan dua  kelas yaitu kelas normal  dan abnormal. Sedangkan untuk Klasifikasi kelas 1 sampai dengan kelas  7  didapatkan  akurasi  62.67%.  Dapat disimpulkan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dapat meningkatkan  akurasi  penelitian  dan  cocok digunakan untuk dataset yang mempunyai dua kelas. Dibawah  ini  beberapa  penelitian  terdahulu  yang terkait dengan penelitian ini
• Penelitian  terdahulu  melakukan  penelitian tentang  penyakit  jantung  dengan  menggunakan metode Naive  Bayes berbasis Particle  Swarm Optimization hasil dari penelitian ini didapatkan hasil akurasi sebesar 82.14% untuk Naive Bayes dan  92.86 % untuk Naive Bayes berbasis PSO (Widiastuti et al., 2010).
• Penelitian  terdahulu  melakukan  penelitian penyakit  ginjal  kronis  menggunakan  metode Back Propagation Neural Network , Radial Basis Function dan Random Forest . Pada penelitian itu Back Propagation Neural Network menghasilkan akurasi sebesar 80.4, Radial Basis
Function sebesar  78.6%,  dan Random  Forest sebesar 85.3% (Alassaf et al., 2018).
• Penelitian  terdahulu  melakukan  penelitian tentang  Sel  Tunggal  Pap  Smear  dengan mengoptimalkan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Particle Swarm Optimization (PSO).
Penelitian  tersebut  didapatkan  hasil  akurasi untuk  Kelas  1-7  =  62.67%  dan  Dua  kelas  = 95.70%  (Hidayatulloh,  Herliana,  &  Arifin, 2016).
• Penelitian terdahulu melakukan penelitian untuk Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining untuk Prediksi Penyakit Ginjal. Metode yang di komparasi  adalah  C.45  dan Support  Vector Machine .  Hasil  dari  penelitan  itu  adalah  C.45 sebesar 97.25% sedangkan SVM menghasilkan akurasi 95% (Handayani, 2017).
• Penelitian  terdahulu  melakukan  penelitian dengan  penggabungan  metode Particle  Swarm Optimization dan  Teknik  Bagging.  Hasil  yang didapatkan  pada  penelitian  ini  adalah  95.05% untuk sel 2 kelas dan  64.24%  untuk sel 7 kelas (Arifin, 2017) .
• Penelitian  terdahulu  melakukan  penelitian tentang  data  iris  dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes dan Particle  Swarm  Optimization untuk  pembobotan  atribut.  Pada  penelitian  ini dihasilkan nilai fitness sebesar 97.3  (Muhamad et al., 2017).
• Penelitian  terdahulu  melakukan  penelitian Penyakit Gagal Ginjal menggunakan Gabungan Genetic  Algorithm dan Fuzzy K-Nearest Neighbor . Pada penelitian ini dihasilkan akurasi sebesar 98%  (Ubaiddillah, Ratnawati,  & Dewi, 2018).
• Penelitian  terdahulu  melakukan  penelitian tentang  penyakit  ginjal  kronis  dengan membandingkan Metode Data Mining Svm Dan Nn.  Pada  penelitian  ini  SVM  memiliki  akurasi tertinggi dengan akurasi 95.16%, sedangkan NN menghasilkan akurasi sebesar 93.37% (Amalia, 2018).
• Penelitian  terdahulu  melakukan  penelitian tentang  penyakit  ginjal  kronis  dengan menggunakan  Menggunakan  Metode Extreme Learning  Machine (ELM).  Pada  penelitian  ini ELM  menghasilkan  akurasi  sebesar  96.7% (Fadilla, Adikara, & Perdana, 2018).
Berdasarkan  permasalahan  diatas  akan  dilakukan penelitian  penyakit  gagal  ginjal  kronis  dengan menggunakan  metode Naive  Bayes  Classification berbasis Particle Swarm Optimization .

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan penelitian, adapun tahapan penelitian yang dilakukan ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Pengumpulan data
Pada  tahap  ini  ditentukan  data  yang  akan  diproses. Mencari  data  yang  tersedia,  memperoleh  data tambahan yang dibutuhkan, mengintegrasikan semua
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Eksperimen dan Pengujian Hasil Metode Yang Diusulkan
data  kedalam  dataset,  termasuk  variabel  yang diperlukan  dalam  proses.  Dalam  penelitian  ini, digunakan dataset yang didapatkan dari website The UCI Machine  Learning  Repository .  Dataset  dalam penelitian  ini  adalah  400  orang  pasien  yang  terdiri dari 24 atribut dan 1 label. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penjelasan Atribut No Singkatan Data Input 1 Age Age 2 Bp Blood Pressure 3 Sg Specific Gravity 4 Al Albumin 5 Su Sugar 6 Rbc Red Blood Cells 7 Pc Pus Cell 8 Pcc Pus Cell Clumps 9 Ba Bacteria 10 Bgr Blood Glucose Random 11 Bu Blood Urea 12 Sc Serum Creatinine 13 Sod Sodium 14 Pot Potassium 15 Hemo Hemoglobin 16 Pcv Packed Cell Volume 17 Wc White Blood Cell Count 18 Rc Red Blood Cell Count 19 Htn Hypertension 20 Dm Diabetes Mellitus 21 Cad Coronary Artery Disease 22 Appet Appetite 23 Pe Pedal Edema 24 Ane Anemia

## Pengolahan Data Awal
Pada  tahapan  pengolahan  data  awal,  dilakukan  tiga tahapan yaitu: (1) Validasi data,(2) Integrasi data dan (3)  Pengubahan  data,  ketiga  tahap  diatas diimplementasikan  untuk  memperoleh  hasil dataset yang  mewakili  dan  diharapkan  dapat  digunakan untuk  mendapatkan  informasi  yang  berharga  dari dataset yang ada.

## Metode Yang Diusulkan
Tahap  ini  data  akan  dianalisis  dan  dikelompokkan berdasarkan dari variabel yang berhubungan dengan satu  sama  lainnya.  Setelah  data  dianalisis  lalu diterapkan model yang sesuai dengan jenis data yang akan digunakan. Jenis data pada penelitian ini dibagi menjadi training data dan testing data juga diperlukan untuk pembuatan model.

## Gambar 2. Kerangka Penelitian
Pada kerangka penelitian Gambar 2 dataset penyakit ginjal  kronis  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu data training dan  data testing .  data  set  akan  dibagi menjadi  10  bagian  dengan  menggunakan 10-Fold x validation. Kemudian data training akan diuji dengan metode Naive  Bayes  Classifier dan Naive  Bayes Classifier berbasis Particle Swarm Optimization.

## Eksperimen dan Hasil Pengujian
Setelah  mendapatkan  metode  yang  akan  digunakan maka  dalam  tahap  ini  model  yang  diusulkan  akan diuji  untuk  melihat  hasil  berupa rule yang  akan digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Pengujian  akurasi  menggunakan tools RapidMiner. Kemudian  dari  hasil  pengujian  akan  didapatkan Confusion Matrix dan AUC.
A. Algoritma
• Naive Bayes
Naïve  Bayes  Classifier adalah  algoritma Bayesian  Learning yang  paling  cepat  dan sederhana. Hal ini berasal dari teorema Bayes, yang  menghasilkan classifier berdasarkan peluang. Metode Bayes merupakan pendekatan statistik  untuk  melakukan  inferensi  induksi pada  persoalan  klasifikasi  (Amalia,  2018). Metode Naive  Bayes ditemukan  oleh  Thomas Bayes  di  abad  ke-18.  Dalam  teorema  Bayes, probabilitas atau peluang bersyarat  dinyatakan sebagai (Hidayatulloh et al., 2016).
𝒑(𝒉|𝒙) = 𝒑( 𝒙 | 𝒉 ).𝑷(𝑯) 𝑷(𝑿) (1)
Dimana  X  adalah  bukti,  H  adalah  hipotesis, P(H|X)  adalah  probabilitas  bahwa  hipotesis  H benar untuk bukti X atau dengan kata lain P(H|X) merupakan  probabilitas  posterior  H  dengan syarat X, P(H|X) adalah Probabilitas bahwa X benar  untuk  hipotesis  H  atau  probabilitas  X dengan syarat H, P(H) adalah probabilitas prior bukti X.
• Particle Swarm Optimization Particle  Swarm  Optimization atau  sering disebut  juga  sebagai  PSO,  merupakan
sebuah  metode  optimasi  yang  terinspirasi dari gerak dan perilaku hewan seperti ikan dan  burung  dalam  berperilaku  seperti mencari  mangsa,  yang  pertama  kali dikemukakan  oleh  James  Kennedy  dan Russell C. Eberhart pada tahun 1995. PSO terdiri  dari  partikel-partikel  yang  mencari posisi  terbaik,  yang  merupakan  posisi terbaik untuk masalah optimasi.  Kelebihan metode optimasi
Particle Swarm
Optimization mempunyai konsep sederhana, mudah  diimplementasikan,  dan  efisien dalam  perhitungan  jika  dibandingkan dengan  algoritma  matematika  dan  teknik optimisasi heuristik lain (Arifin, 2017).
vi,m = w.vi,m + c1 * R * (pbesti,m - xi,m) + c2 * R *(gbestm - xi,m) xid = xi,m + vi,mu .     (2)

## 4. HASIL DAN ANALISIS
Dari  dataset  yang  telah  diolah  kemudian  dilakukan perhitungan dengan menggunakan RapidMiner untuk mengetahui  hasil  akurasi  metode  yang  digunakan pada penelitian ini.
Dataset  yang  telah  diolah  kemudian  dibagi  menjadi data training dan  data testing .  yaitu  300  data  untuk data training dan 100 untuk data testing . Kemudian dilakukan  perhitungan  dengan  metode Naive  Bayes Classification dan didapatkan hasil confusion matrix seperti ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Confusion Matrix Naive Bayes true ckd true notckd Class precision Pred,ckd 239 1 99.58% Pred,notckd 11 149 93.12% Class recall 95.60% 99.33%
Untuk  pembobotan  atribut  digunakan  algoritma Particle  Swarm  Optimization .  Maka  untuk mengetahui  akurasi  dari Naive  Bayes berbasis Particle Swarm Optimization dilakukan perhitungan dengan  dengan  Rapidminer  dan  didapatkan  hasil Confusion Matrix yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Confusion Matrix Naive Bayes - PSO true ckd true notckd Class precision Pred,ckd 239 1 99.58% Pred,notckd 11 149 93.12% Class recall 95.60% 99.33%
Tabel 4 adalah tabel perbandingan akurasi dari Naive Bayes dan Naive Bayes Berbasis PSO:
Tabel 4. Komparasi Hasil NB dan NB-PSO
Perbandingan NB NB-PSO Akurasi Confusion Matrix 97.00% 98.75% Performas AUC 99.80% 99.90%
Untuk  mempermudah  dalam  memahami  perbedaan akurasi dari hasil perhitungan Confusion Matrix dan Performa  AUC  metode Naive  Bayes dan  Naive Bayes-PSO  maka  perlu  dibuatkan  grafik.  Berikut adalah grafik perbandingan Counfusion Matrix antara Naive Bayes dan Naive Bayes-PSO:
Gambar 3. Grafik Perbedaan Akurasi antara NB dengan NB-PSO
Gambar  4.  Grafik  Perbedaan  Performa  AUC  antara  NB  dengan NB-PSO

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada penelitian ini dilakukan permodelan menggunakan Naive Bayes Classification dan Naive Bayes  Classification berbasis Particle  Swarm Optimization dengan menggunakan dataset penyakit ginjal kronis yang diambil dari UCI Repository.
Hasil perhitungan dengan Naive Bayes Classification yang diterapkan pada  dataset Penyakit ginjal kronis menghasilkan nilai akurasi confusion matrix sebesar 97.00%  dan  AUC  sebesar  99.8%.  setelah ditambahkan Particle  Swarm  Optimization untuk pembobotan  atribut  pada  dataset  penyakit  ginjal kronis hasil akurasi dari Naive  Bayes  Classification
meningkat  menjadi 98,75% dan AUC  sebesar 99%. sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Particle  Swarm Optimization dapat  meningkatkan  akurasi  dari algoritma Naive  Bayes pada  dataset  penyakit  ginjal kronis.
Metode Naive Bayes Classification berbasis Particle Swarm  Optimization dengan  hasil  akurasi  99.8%. dapat  digunakan  oleh  ahli  Patalogi  dalam  membuat program untuk memprediksi penyakit ginjal kronis.
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  peneliti  mengajukan  saran  untuk Melakukan  eksperimen  dengan  menggunakan metode lainnya seperti Decision Tree , S uper Vector Machine (SVM).  atau  algoritma  optimasi  seperti genetic algorithm , ant colony optimization .

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Alassaf,  R.  A.,  Alsulaim,  K.  A.,  Alroomi,  N.  Y., Alsharif, N. S., Aljubeir, M. F., Olatunji, O., …  Alturayeif,  N.  S.  (2018).  Preemptive Diagnosis of Chronic Kidney Disease Using Machine  Learning  Techniques. 2018 International Conference on Innovations in
Information  Technology  (IIT) ,  99 – 104. https://doi.org/10.1109/INNOVATIONS.20 18.8606040 Amalia,  H.  (2018).  Perbandingan  Metode  Data Mining  Svm  Dan  Nn  Untuk  Klasifikasi Penyakit  Ginjal  Kronis. Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri , 14 (1),  1 – 6.  Retrieved  from http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/ind ex.php/pilar/article/view/788/pdf
Arifin, T. (2017). Implementasi Algoritma PSO Dan Teknik  Bagging  Untuk  Klasifikasi  Sel  Pap Smear. Jurnal Informatika , 4 (2), 155 – 162. Fadilla,  I., Adikara, P.  P., & Perdana, R. S.  (2018). Klasifikasi  Penyakit  Chronic  Kidney
Disease            (CKD) Dengan Menggunakan
Metode Extreme Learning Machine ( ELM ). Jurnal
Pengembangan Teknologi
Infformasi  Dan  Ilmu  Komputer , 2 (10), 3397 – 3405.
Foundation,  N.  K.  (2017).  About  Chronic  Kidney Disease. Retrieved from  www.kidney.org Handayani, S. (2017). Komparasi Metode Klasifikasi Data Mininguntuk Prediksi Penyakit Ginjal. Jurnal  Sistem  Informasi  STMIK  Antar Bangsa , 6 , 34 – 41. Hidayatulloh, T., Herliana, A., & Arifin, T. (2016). Klasifikasi  Sel  Tunggal  Pap  Smear Berdasarkan  Analisis  Fitur  Berbasis Naive Bayes  Classifier Dan Particle  Swarm Optimization . Swbumi , IV (September), I86- 193. Kemenkes, P. D. dan I. (2017). No Title . Muhamad,  H.,  Prasojo,  C.  A.,  Sugianto,  N.  A., Surtiningsih, L., Cholissodin, I., Ilmu, F., …
Optimization, P. S. (2017). Optimasi Naive Bayes  Classifier dengan  Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Data Iris. Teknologi Informasi Dan Pendidikan , 4 (3), 180 – 184.
Ubaiddillah, M., Ratnawati, D. E., & Dewi, C. (2018). Deteksi  Dini  Penyakit  Gagal  Ginjal menggunakan Gabungan Genetic Algorithm dan Fuzzy K-Nearest Neighbor ( GAFKNN ), 2 (2), 577 – 583. Widiastuti,  nur aeni, Stefanus, S., & Catur, S. (2010).
Optical imaging of the native brain. Nature Methods , 7 (1), 34 – 34. https://doi.org/10.1038/nmeth.f.284