## KLASIFIKASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR

## PADA PENDERITA DIABETES
Feri Irawan 1) , Tati Suprapti 2) , Agus Bahtiar 3)
1,2,3) Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Kota Cirebon, Jawa Barat E-mail: 1) feriirawann110@gmail.com , 2) tatisuprapti112004@gmail.com , 3) agusbahtiar038@gmail.com

## ABSTRAK
Diabetes Melitus merupakan penyakit kronis yang disebabkan oleh gangguan metabolisme dimana glukosa  tidak  dapat  digunakan  dengan  baik  dan  ditandai  dengan  hiperglikemia.  Diabetes  adalah penyakit yang terjadi ketika gula darah terlalu tinggi dan tubuh tidak lagi merespon hormon insulin dampak yang ditimbulkan jika penyakit diabetes tidak ditangani dengan cepat dapat menimbulkan komplikasi hingga kematian. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi dengan menggunakan klasifikasi untuk menentukan algoritma apa yang cocok dalam mendiagnosa penyakit diabetes. Data yang  diambil  merupakan  data  dari source  kaggle yang  bersifat  publik.  Pada  penelitian  ini menggunakan  aplikasi Orange dalam  pengklasifikasiannya.  Penelitian  ini  menggunakan  dua algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor . Hasil yang diperoleh dari klasifikasi Naive Bayes accuracy sebesar  76.6 precision sebesar  76.8, recall sebesar  76.7  sedangkan K-Nearest  Neighbor mendapatkan accurasy sebesar 92.6, Precision sebesar 92.6, recall sebesar 92.6. Kata kunci : diabetes, klasifikasi, Naive Bayes , K-Neares Neighbor

## ABSTRACT
Diabetes  Mellitus  is  a  chronic  disease  caused  by  metabolic  disorders  in  which  glucose  cannot  be used properly and is characterized by hyperglycemia. Diabetes is a disease that occurs when blood sugar is too high and the body no longer responds to the insulin hormone. The impact if diabetes is not treated quickly can cause complications and even death. The purpose of this study is to predict using classification to determine which algorithm is suitable for diagnosing diabetes. The data taken is data from the public Kaggle source. In this study using the application of orange in its classification. This study uses two algorithms Naive Bayes and K-Nearest Neighbor. The results obtained from the classification  of  Naive  Bayes  accuracy  of  76.6  precision  of  76.8,  recall  of  76.7  while  K-Nearest Neighbor gets accuracy of 92.6, Precision of 92.6, recall of 92.6. Based on the classification results above, the K-Nearest Neighbor algorithm has the better results in diagnosing diabetes.
Keywords : diabetes, classification, Naive Bayes, K-Neares Neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  melitus  (DM)  merupakan penyakit gangguan metabolisme kronis, dimana glukosa  darah  tidak  dapat  digunakan  dengan baik, sehingga menyebabkan keadaan hiperglikimia[1]. Diabetes melitus (DM) merupakan kelainan endokrin yang terbanyak di
jumpai. Terdapat banyak faktor penyebab resiko terjadinya  penyakit  (DM)  tersebut,  diantaranya adalah  pengaruh  beberapa  hormon  didalam tubuh yang dapat mengganggu kerja dari insulin. Diabetes  melitus  adalah  penyakit  kronis  yang disebabkan  oleh  kadar  glukosa  yang  terlalu tinggi  mengakibatkan  kekurangan  insulin. Diabetes  adalah  masalah  kesehatan  di  seluruh
dunia  yang  mempengaruhi  sekitar  120  juta penderita.  Angka  ini  akan  meningkat  ketika masyarakat tidak mengetahui faktor-faktor yang dapat menyebabkan penyakit diabetes [2].
Berdasarkan etiologinya, diabetes dibagi menjadi tiga jenis: diabetes tipe 1, diabetes tipe 2,  dan  diabetes  gestasional.  Diabetes  tipe  1 disebabkan  oleh  kerusakan  autoimun  pada  sel- sel  di  pankreas,  yang  menyebabkan  hilangnya produksi insulin. Sementara itu, diabetes  tipe 2 menyebabkan  resistensi  insulin,  yaitu  ketidak mampuan  tubuh  manusia  untuk  merespon hormon insulin [3] Diabetes tipe 3 atau diabetes gestasional merupakan salah satu jenis diabetes yang terjadi akibat oleh perubahan hormon pada saat kehamilan [4].
Diabetes  adalah  salah  satu  penyebab utama  dari  10  kematian  di  seluruh  dunia  dan meningkat  setiap  tahun.  Menurut  International Diabetes  Federation  2021,  jumlah  penderita diabetes didunia mencapai  537 juta pada tahun 2021, dan diperkirakan akan meningkat menjadi 643  juta  pada  tahun  2030  dan  783  juta  pada tahun 2045 [5]. Penyakit diabetes melitus adalah penyakit  yang  memiliki  komplikasi  tinggi, identifikasi  awal  merupakan  satu-satunya  cara untuk menghindari komplikas [6] Adapun faktor penyebab  terjadinya  diabetes  yaitu  kadar glukosa  darah  yang  tinggi  berinteraksi  dengan faktor  lain,  seperti  usia  tua,  obesitas  fisik  yang rendah dan penyakit lainnya, dapat memodulasi respons imun dan inflamasi [7]. Oleh karena itu, penanganan yang tepat dan optimal faktor risiko terjadinya obesitas , dengan menjaga pola makan dan  aktivitas  fisik  dan  olahraga  secara  teratur dapat membantu penggunaan insulin oleh tubuh dan menghindari obesitas [8].
Selain  itu,  hal  yang  harus  diwaspadai dari diabetes melitus adalah bahaya komplikasi yang  timbul  jika  diabetes  melitus  tidak terkendali [9]. Diagnosis dini menjadi titik awal untuk  mencegah  terjadinya  diabetes  melalui pola  hidup  sehat,  sehingga  tidak  muncul komplikasi.  Jika  seseorang  yang  menderita diabetes  tidak  terdiagnosis  dan  tidak  diobati dalam  waktu  yang  lama,  kemungkinan  besar kesehatan tubuhnya akan memburuk menyebabkan komplikasi hingga kematian [10].
Dengan  melihat  permasalahan  diatas diperlukannya  penanganan  untuk  diagnosa penyakit diabetes dengan cepat dengan mengklasifikasikan agar dapat menggambarkan dan  membedakan  kelas  data  dan  konsep sehingga  model dapat digunakan  untuk memprediksi  diabetes  dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor . Dilihat dari tingkat akurasi penelitian terdahulu, K-Nearest  Neighbor memiliki  tingkat  akurasi sebesar 77%  dan Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 89%. Tujuan peneliti ini  untuk mengklasifikasikan data diabetes menggunakan kedua algoritma tersebut mana  yang lebih baik dan akurat menggunakan machine learning [11].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  menggunakan  proses Knowledge  Discovery  Database (KDD),  yang bertujuan untuk menggali dan menganalisis data yang sangat besar untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat. Dari data yang akan dilakukan klasifikasi    sebanyak  2000  data,  terdiri  dari  9 atribut  sebagai  berikut  ;  kehamilan,  glukosa, tekanan  darah,  ketebalan  kulit,  insulin,  berat badan, peluang mengalami diabetes, umur, hasil terkena  diabetes  atau  tidak.  Adapun  tahapan- tahapan KDD yang akan dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 :
Gambar 1 . Tahapan KDD Data Mining

## 2.1. Data Selection
Kumpulan  data  diagnosa  penyakit diabetes  didapatkan  dari source  kaggle yang akan diteliti berjumlah 2000 data, terdiri dari 9 atribut  sebagai  berikut  :  kehamilan,  glukosa, tekanan  darah,  ketebalan  kulit,  insulin,  berat
Data Selecti on Prepo cessin g Data Transf ormati on Data Minin g Evalu ation Knowle dge Present ation
badan, peluang mengalami diabetes, umur, hasil diabetes atau tidak.

## 2.2. Preprocesing
Proses ini dilakukan untuk data diabetes agar  terhindar missing  value pada  data  yang digunakan,  dengan  pemilihan  atribut,  karena nilai  yang  hilang  akan  mengganggu  proses klasifikasi  [12].  Dalam  tahapan  ini  pemilihan atribut  dilakukan  berdasarkan  faktor  yang mempengaruhi terkena dibetes dan widget yang digunakan  dalam  pemilihan  atribut  yaitu select columns dilihat pada Gambar 2.

## 2.3. Transformation
Tahapan  ini  dilakukan  setelah  tahapan tranformasi sesuai dengan data pengelompokan menjadi  dua  kategori  variabel  yaitu  variabel prediktor  terdiri  8  atribut  yaitu dari  kehamilan, glukosa, tekanan darah, ketebalan kulit, insulin, berat badan, peluang mengalami diabetes, umur dan  variabel  target  yaitu  terkena  diabetes  atau tidak dilihat pada Gambar 3.

## 2.4. Data Mining
Data mining adalah semi otomatis yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstrak  dan  mengidentifikasi  informasi potensial  yang  berguna  dan  informasi  berguna yang disimpan dalam database yang jumlahnya lebih banyak [13]. Pada langkah ini data mining yang  digunakan  yaitu Naive  Bayes dan K- Nearest Neighbor .
a. Naive Bayes Naive Bayes merupakan metode
pengklasifikasian  dengan menggunakan metode probabilitas  dan  statistik.  Algoritma  ini  bisa digunakan dalam pengklasifikasian [14]. Widget Naive Bayes dilihat pada Gambar 4.
b. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor merupakan  metode  yang melakukan  kalsifikasi  berdasarkan  kedekatan lokasi  atau  jarak  suatu  data  dengan  data  yang lain  [15].  Widget K-Nearest  Neighbor dilihat Pada Gambar 5.

## 2.5. Evaluation
Tahapan  ini  dilakukan  setelah  proses tahapan  klasifikasi  algoritma Naive  Bayes dan K-Nearest  Neighbor selesai  menghasilkan  data yang terkena diabetes dan tidak terkena diabetes kemudian  akan  dihitung  akurasi,  presisi  dan recall -nya dengan menggunakan rumus berikut :
Gambar 2 . Preprocesing
Gambar 4 . Naïve Bayes
Gambar 5 . K-Nearest Neighbor

## Rumus accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+TN+FP+FN ∗ 100% (1)

## Rumus Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP ∗ 100% (2)

## Rumus Recall
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN ∗ 100% (3)
Keterangan :
 TP : True Positive
 TN : True Negetive
 FP : False Positive
 FN : False Negative

## 2.6. Knowledge Presentation
Knowledge  Presentation menunjukan dan  menjelaskan  tahapan-tahapan  dan  proses klasifikasi yang dilakukan menggunakan aplikasi Orange menggunakan  dua  algoritma Naïve  Bayes dan K-Nearest  Neighbor dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Model Klasifikasi

## 3. HASIL
Hasil  yang  diperoleh  dari  proses  penelitian, diantaranya :
3.1 Penentuan Kriteria
Dalam menentukan faktor yang mempengaruhi  terkena  diabetes  menggunakan lima kriteria yaitu : glukosa , umur, berat badan, insulin, kehamilan.
Hasil  ini  di  dapatkan  dari  widget  Rank  yang lebih  mempengarui  faktor  terkena  diabetes dilihat pada Gambar 7
Gambar 7 . Hasil Widget Rank
Hasil  ini  di  dapatkan  dari  widget  Rank  yang lebih  mempengarui  faktor  terkena  diabetes dilihat pada Gambar 7
3.2 Distributions
1. Hasil distributions menggunakan algoritma
Naive Bayes
Gambar  8  menunjukan  data  yang dinyatakan Negative berjumlah  1.303 setelah  melakukan  prediksi  menyatakan 1.076 Negative ,    227 Positive dan  yang dinyatakan Positive berjumlah  697  setelah melakukan prediksi menyatakan 240
Negative dan 257 dinyatakan Positive .
Gambar 8 . Naïve Bayes
2. Hasil distributions menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor
Gambar  9  menunjukkan  data  yang menyatakan Negative berjumlah  1.327 setelah  melakukan  prediksi  menyatakan 1.248 Negative ,  79 Positive dan  yang dinyatakan Positive berjumlah  673  setelah dilakukan prediksi menyatakan 68 Negative dan 605 dinyatakan Positive .

## 3.3 Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan salah satu cara untuk mengukur akurasi, presisi dan recall dari setiap algoritma yang digunakan
1. Hasil confusion  matrix menggunakan algoritma Naive Bayes
Berdasarkan  Gambar  10  dapat  disimpulkan bahwa
Pertama, untuk True  Negative (TN)  sebanyak 240 Treu  Positive (TP)  sebanyak  1.076.  Dari prediksi yang tidak terkena diabetes 1.316
Kedua, untuk True Negative (TN) sebanyak 227, True Positive (TP) sebanyak 457. Dari prediksi yang terkena diabetes 684
2. Hasil confusion  matrix menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor
Pertama, untuk True  Negative (TN)  sebanyak 78 True  Positive (TP)  sebanyak  1.248.  Dari prediksi yang tidak terkena diabetes 1.316
Kedua, untuk True Negative (TN) sebanyak 79, True Positive (TP) sebanyak 605. Dari prediksi yang terkena diabetes 684

## 3.4 Test and Score
Tahapan test and score merupakan hasil setelah diproses klasifikasi dengan
menggunakan  data  training,  1  atribut  sebagai target,  5  atribut  numerik  kehamilan,  glukosa, insulin, berat badan, umur maka diperoleh hasil test and score pada Gambar 12.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas  dengan confusion  matrix diperoleh  nilai  perbandingan Accuracy , Precision dan Recall .
Gambar 10 . Hasil Confusion Matrix Naive Bayes
Gambar 11 . Hasil Confusion Matrix KNN
Gambar 12 . Hasil Test and Score
Gambar 9 . K-Nearest Neighbor
Tabel 1. Hasil Akurasi
Metode          Accuracy    Precision      Recall
Naive Bayes  76.6 76.8 76.6 KNN 92.6 92.6 92.6
Dilihat dari hasil perbandingan kedua algoritma diatas  yaitu Naive  Bayes dan K-Nearest Neighbor yang  memiliki accuracy tertinggi adalah K-Nearest Neighbor.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil klasifikasi yang menggunakan algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk  memprediksi  penyakit  diabetes, Naive Bayes menghasilkan accuracy 76.6, precision 76.8, recall 76.6  dan K-Nearest  Neighbor menghasilkan accuracy 92.6, precision 92.6 recall 92.6.  Hasil  kedua  algoritma  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  yang  memiliki accuracy lebih baik adalah algoritma K-Nearest Neighbor .  Saran  buat  peneliti  selanjutnya menggunakan metode lain sehingga bisa melihat akurasi mana yang lebih baik lagi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  Adam  dan  M.  B.  Tomayahu,
“TINGKAT STRES DENGAN KADAR GULA DARAH PADA PASIEN DIABETES MELITUS,” Jambura Health  and  Sport  Journal ,  vol.  1,  no.  1, hlm. 1–5, Feb 2019, doi: 10.37311/jhsj.v1i1.2047.
[2] S.  U.  Putri,  E.  Irawan,  dan  F.  Rizky, “Implementasi  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan Algoritma  C4.  5,” Kesatria:  Jurnal Penerapan  Sistem  Informasi  (Komputer dan Manajemen) , vol. 2, no. 1, hlm. 39– 46, 2021.
[3] N.  P.  Husain,  “Best  First  Feature Selection  Dan  Radial  Basis  Function Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes,”
ILTEK : Jurnal Teknologi, vol. 16, no. 01,
pp. 29–33, Apr. 2021, doi: 10.47398/iltek.v16i01.41.
[4] P. D. Rinanda, B. Delvika, S. Nurhidayarnis, N. Abror, dan A. Hidayat, “Perbandingan  Klasifikasi  Antara  Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor Terhadap Resiko  Diabetes  pada  Ibu  Hamil: Comparison  of  Classification  Between Naive Bayes and K-Nearest Neighbor on Diabetes  Risk  in  Pregnant  Women,”
Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning  and  Computer  Science ,  vol.  2, no. 2, hlm. 68–75, 2022.
[5] S. Y. Hananto, S. T. Putri, dan A. P. W. Puspita,  “Studi  Kasus:  Penatalaksanaan Diabetes  Self  Management  Education (DSME)  terhadap  Kadar  Glukosa  Darah pada  Pasien  Diabetes  Melitus  Tipe  2,”
Jurnal Keperawatan , vol. 20, no. 4, hlm. 128–137, 2022.
[6] D.  N.  Anisa,  “Klasifikasi  Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes,”  Dinamika  Informatika,  vol.  14, no. 1, 2022.
[7] H. E. Ardiani, T. A. E. Permatasari, and S.
Sugiatmi,  “Obesitas,  Pola  Diet,  dan Aktifitas Fisik dalam Penanganan Diabetes  Melitus  pada  Masa  Pandemi Covid-19,”  Muhammadiyah  Journal  of
Nutrition and Food Science (MJNF), vol. 2,  no.  1,  p.  1,  Jul.  2021,  doi: 10.24853/mjnf.2.1.1-12.
[8] A.  M.  Putri,  Y.  Hasneli,  dan  S.  Safri, “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Derajat  Keparahan  Neuropati  Perifer Pada Pasien Diabetes Melitus: Literature Review,” Jurnal Ilmu Keperawatan , vol. 8, no. 1, hlm. 38–53, 2020.
[9] S. Syaipuddin dan S. Nurbaya, “Pengabdian Masyarakat Melalui
Penyuluhan Upaya Pencegahan Penyakit Diabetes  Melitus  Di  Kelurahan  Antang

## Kecamatan  Manggala  Kota  Makassar,”
Community Engagement and Emergence
Journal (CEEJ) , vol. 3, no. 1, hlm. 78–82,
2021.
[10]  R. P. Fadhillah, R. Rahma, A. Sepharni, R. Mufidah, B. N. Sari, dan A. Pangestu, “Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus Berdasarkan  Faktor-Faktor  Penyebab

## Diabetes menggunakan Algoritma C4. 5,”
JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan
Pembelajaran Informatika) , vol. 7, no. 4,
hlm. 1265–1270, 2022.
[11]  N.  Nurdiana,  S.  F.  Rodiyansyah,  dan  A. Algifari,  “Studi  Komparasi  Algoritma ID3  dan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus,”
INFOTECH  journal ,  vol.  6,  no.  2,  hlm.
18–23, 2020.
[12]  H.  Hozairi,  A.  Anwari,  dan  S.  Alim, “IMPLEMENTASI  ORANGE  DATA
MINING UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MODEL K-NEAREST NEIGHBOR, DECISION TREE SERTA
NAIVE  BAYES,” Network  Engineering
Research  Operation ,  vol.  6,  no.  2,  hlm. 133, Nov 2021, doi:
10.21107/nero.v6i2.237.
[13]  A.  Nugraha,  O.  Nurdiawan,  dan  G. Dwilestari, “PENERAPAN DATA
MINING METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISA PENJUALAN  PADA  TOKO  YANA
SPORT,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik  Informatika) ,  vol.  6,  no.  2,  hlm. 849–855, Nov 2022, doi:
10.36040/jati.v6i2.5755.
[14]  Alvina Felicia Watratan, Arwini Puspita. B,  dan  Dikwan  Moeis,  “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-
19  Di  Indonesia,” Journal  of  Applied Computer Science and Technology , vol. 1, no.  1,  hlm.  7–14,  Jul  2020,  doi:
10.52158/jacost.v1i1.9.
[15]  I.  Yolanda  dan  H.  Fahmi,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan Produk  Roti  Terlaris  Pada  PT.  Nippon Indosari  Corpindo  Tbk  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Sistem  Informasi (JIKOMSI) ,  vol.  3,  no.  1.1,  hlm.  9–15, 2020.