## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 710-718 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Naïve Bayes Classifier and K-Nearest Neighbor Algorithms for Chronic Kidney Disease Classification

## Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik
Vina Wulandari 1* , Windy Junita Sari 2 , Zhevin Alfian 3 , Legito 4 , Teguh Arifianto 5
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
4 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Tjut Nyak Dhien Medan, Indonesia
5 Jurusan Teknologi Elektro Perkeretaapian, Politeknik Perkeretaapian Indonesia Madiun, Indonesia
Email: 1 12150321941@students.uin-suska.ac.id, 2 12150324759@students.uin-suska.ac.id,
3 12150311690@students.uin-suska.ac.id , 4 legitostt@gmail.com, 5 teguh@ppi.ac.id
Received Nov 27th 2023; Revised Mar 10th 2024; Accepted Sept 19th 2024 Corresponding Author: Vina Wulandari

## Abstract
The kidneys are vital organs that play a crucial role in the body. They are responsible for maintaining the body's metabolic balance by eliminating toxins and metabolic waste in the form of urine. Chronic kidney disease is a condition in which the kidneys  experience  a  long-term  decline  in  function.  The  prevalence  of  chronic  kidney  disease  patients  in  Indonesia  is significant. Therefore, the classification of chronic kidney disease is conducted using the Naïve Bayes Classifier (NBC) and K-nearest Neighbor (KNN) algorithms, which have good accuracy. Based on the research results, the classification of chronic kidney disease using the NBC algorithm has an accuracy of 94.25%, an average recall value of 94.23%, precision of  98.40%,  and  an  AUC  of  0.961.  On  the  other  hand,  the  classification  using  the  K-NN  algorithm  has  an  accuracy  of 77.79%, recall of 95.06%, precision of 80.20%, and an AUC of 0.627. Both results indicate that the classification using the NBC algorithm outperforms the K-NN algorithm.
Keywords: Chronic Kidney Disease, Classification, Data Mining, K-NN, NBC

## Abstrak
Ginjal adalah salah satu organ vital yang memiliki peranan sangat penting dalam tubuh dan memiliki fungsi untuk menjaga keseimbangan metabolishme tubuh dengan mengeluarkan racun dari dalam tubuh dan limbah metabolisme dalam bentuk urine. Penyakit ginjal kronik ialah kondisi di mana ginjal mengalami penurunan fungsi yang berlangsung dalam jangka waktu  yang  lama.  Jumlah  nilai  prelevansi  penderita  PGK  di  Indonesia  yang  terbilang  besar.  maka  dari  itu  dilakukan klasifikasi Penyakit ginjal kronik dengan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan K- nearest Neighbor (K-NN) yang mempunyai nilai akurasi yang baik. Berdasarkan Hasil penelitian yang diperoleh klasifikasi PGK menggunakan algoritma NBC memiliki akurasi sebesar 94,25%, rata-rata nilai recall 94,23%, presisi 98,40% dan AUC 0,961, Sedangkan klasifikasi menggunakan algoritma K-NN memiliki akurasi sebesar 77,79%, recall 95,06%, presisi 80,20% dan AUC sebesar 0,627. Dari  kedua  hasil  menunjukan  bahwa  klasifikasi  menggunakan  algoritma  NBC  lebih  baik  dibanding    menggunakan algoritma K-NN.
Kata Kunci: Data Mining, Klasifikasi, K-NN, NBC, Penyakit Ginjal Kronik

## 1. PENDAHULUAN
Dari  sekian  banyak  orang  diantaranya  tidak  mengetahui  apa  fungsi  dari  ginjal  mereka  dan  dimana letaknya [1]. Padahal ginjal merupakan salah satu organ penting yang memiliki peran besar dalam menjaga keseimbangan  metabolisme  tubuh  dengan  cara mengeluarkan  racun  dan  limbah  metabolisme  melalui  urine. Oleh karena itu, sangatlah penting bagi kita untuk menyadari betapa pentingnya memiliki ginjal yang sehat. Penyakit ginjal merupakan kondisi yang mengancam nyawa karena seringkali sulit dideteksi oleh penderitanya
sendiri  karena  kurangnya  gejala  yang  khusus.  Namun,  ketika  kondisi  ginjal  semakin  memburuk,  dapat membahayakan nyawa penderita [2].
Penyakit ginjal kronik (PGK) ialah keadaan yang dialami pada ginjal karena tidak lagi berfungsi secara normal  dalam  rentan  waktu  yang  cukup  lama.  Kondisi  ini  dapat  mengakibatkan  kerusakan  ginjal  secara permanen.  [3].  Sehingga  harus  dilakukannya  cuci  darah  (hemodialisis)  secara  rutin  atau  bahkan  dapat dilakukan tindakan  transplantasi ginjal untuk menggantikan ginjal yang rusak dengan ginjal yang baru  [2]. Menurut  data World  Health  Organization (WHO)  PGK  masuk  dalam  10  besar  kategori  penyakit  yang menyebabkan kematian di dunia [4]. Kementerian Kesehatan Republik Indonesia pada tahun 2013 menjelaskan bahwa   sebanyak  499.800  masyarakat  Indonesia  atau  sama  dengan   2  dari  1000  masyarakat  Indonesia menderita  PGK  [5].  Karena  tingginya  jumlah  penderita  penyakit  ginjal  kronik  (PGK),  diperlukan  metode klasifikasi melalui data mining untuk memprediksi PGK berdasarkan tanda-tanda gejala yang mengarah pada indikasi penyakit tersebut.
Data  mining  merupakan  proses  penemuan  korelasi,  pola,  dan  tren  baru  yang  bermanfaat  melalui ekstraksi  informasi  dari  repositori  data  yang  besar.  Tujuan  utama  dari  data  mining  adalah  untuk  dapat menemukan,  menggali,  dan  mengekstraksi  informasi  yang  bernilai  penting  dari  dataset  yang  ada  [6].  Data mining dalam ilmu kedokteran digunakan untuk dapat memprediksi penyakit dan membantu dalam mengambil keputusan  di  bidang  klinis.  Salah  satu  contoh  penggunaanya  adalah  dalam  analisis  PGK.  [3].  Untuk mengelompokkan PGK dapat digunakan algoritma NBC dan K-NN.
Algoritma Naïve Bayes (NBC) adalah algoritma klasifikasi sederhana, efisien, dan kinerja yang baik dalam set data, NBC adalah algoritma yang paling populer [7], [8],serta cocok digunakan pada dataset besar dan  dapat  mengatasi  data  yang  kosong  ( missing  value ),  serta  mampu  mengelola  atribut  yang  beragam  dan gangguan dalam data [9]. Sedangkan Algoritma K-NN adalah algoritma yang memiliki kinerja komputasi yang tinggi dan dapat digunakan untuk menghitung jarak terpendek antara atribut data. Ini adalah algoritma yang mudah digunakan untuk data yang besar dan memiliki banyak karakteristik yang baik, baik dari segi kinerja dan akurasi [10]. Dengan cara memilih nilai K sampel pelatihan yang paling  terdekat dengan contoh uji, selain itu dengan menentukan jarak antara data baru dan semua data yang ada didalam data latih. Metriks jarak yang paling umum digunakan adalah menggunakan euclidean [11], [12]
Pada  penelitian  tahun  2022  yang  dilakukan  oleh  Qurotul  A'yuniyah  dan  rekan-rekannya,  Algoritma NBC  diterapkan  untuk  klasifikasi  Penyakit  Ginjal  Kronik  (PGK).  Dalam  penelitian  tersebut,  data diklasifikasikan  menggunakan  Algoritma  NBC  yang  diimplementasikan  menggunakan tools RapidMiner. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 96,43%, dengan rata-rata recall sebesar 93,18%, rata- rata presisi sebesar 93,02%, dan AUC sebesar 93,2%. Dari hasil ini, disimpulkan bahwa penggunaan Algoritma NBC sangat baik dalam mengklasifikasikan data penderita PGK kronik [4]. Kemudian Joseph Teguh Santoso dkk  tahun    2021  melakukan  penelitian  mengenai  perbandingan    klasifikasi  data  mining  c4.5  dan  algoritma naïve bayes dari dataset EDM, dengan dilakukannya pengujian dengan 10-fold cross validation dan uji beda T-Test    yang  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  nilai  AUC    pada  metode  Naïve  Bayes  dibandingkan  C4.5 dengan rata-rata nilai akurasi  naïve bayes sebesar 73,41% dan area under-curve sebesar 0,664 [13].
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Muhammad Naja Maskuri dan rekan-rekannya pada tahun 2022, Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) diterapkan untuk klasifikasi dan prediksi penyakit stroke. Eksperimen ini menggunakan data latih sebanyak 80 data dan data uji sebanyak 20 data. Hasilnya menunjukkan akurasi sebesar 95%, yang mengindikasikan bahwa algoritma K-NN memberikan prediksi yang akurat dalam 95%  kasus.  Nilai  k  yang  digunakan  dalam  perhitungan  ini  adalah  9,  yang  berarti  algoritma  K-NN mempertimbangkan 9 tetangga terdekat untuk membuat prediksi [14]. Lalu, pada tahun 2021, dilakukan sebuah penelitian oleh Umikulsum Indah Lestari dan rekan-rekan mengenai penerapan Metode K-Nearest Neighbor untuk Sistem Pendukung Keputusan dalam Identifikasi Diabetes Melitus. Dalam penelitian ini, implementasi dan  pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  k=23.  Hasil  pengujian  menunjukkan  tingkat  akurasi sebesar  0,96  atau  96%.  Tingkat  akurasi  tersebut  merupakan  angka  yang  cukup  tinggi,  yang  menunjukkan keberhasilan  penelitian  ini  dalam  menerapkan  metode  K-NN  sebagai  sistem  pendukung  keputusan  dalam mengidentifikasi diabetes melitus secara dini [15].
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dijelaskan, penelitian sebelumnya hanya menggunakan satu jenis  algoritma  untuk  klasifikasi,  Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  NBC  dan  K-NN  untuk mengklasifikasikan data penyakit Ginjal Kronik (PGK). Metode ini memanfaatkan kelebihan masing-masing algoritma  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  ketepatan  klasifikasi  pada  data  PGK.  Diharapkan  bahwa penggunaan kedua algoritma ini akan menghasilkan hasil yang lebih baik dalam pengenalan dan klasifikasi PGK.  Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  penelitian  ini  diberi  judul  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Classifier (NBC) dan K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk klasifikasi penyakit Ginjal Kronik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap penelitian yang dilakukan melewati beberapa proses, berikut alur penelitian yang akan dilakukan dan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodologi penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  terlihat  pada  Gambar  1.  Penelitian  dimulai  dengan mengumpulkan data yang diperlukan terlebih dahulu , kemudian tahap Preprocessing data untuk menghapus atribut  yang  tidak  berguna  dan  record  data  yang  mengalami  noise ,  selanjutnya  dilakukan  proses  klasifikasi menggunakan algoritma NBC dan K-NN dengan  Teknik pembagian data latih dan uji menggunakan K-Fold Cross Validation dan langkah terakhir didapatkannya hasil klasifikasi sehingga dapat ditarik kesiimpulan dari penelitian yang dilaksanakan.

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data yang dibutuhkan  bersumber  dari situs web kaggle.com dengan nama dataset penyakit ginjal kronik yang merupakan dataset tahun 2021,  terdiri dari  25 atribut, dan 400 data sampel. Data set ini digunakan sebagai acuan utama untuk dapat dilakukannya analisis dalam penelitian. Kemudian atribut yang digunakan tertera pada Tabel 1.
Tabel 1 . Atribut yang digunakan No Fitur Deskripsi 1 Usia Usia subjek data pada saat pengisian data 2 Blood Pressure Ukuran  tekanan  darah  dalam  tubuh  manusia  yang  digunakan jantung untuk memompa darah keseluruh tubuh 3 Specific Gravity Perbandingan massa suatu zat dengan massa zat lainnya 4 Albumin Protein yang membentuk sebagian besar dari plasma darah 5 Sugar Kadar gula yang ada dalam tubuh 6 Red Blood Cells Jumlah Kandungan sel darah merah dalam tubuh 7 Pus Cell leukosit atau sel darah putih untuk melawan infeksi dalam tubuh 8 Pus Cell Clumps Pembentukan   kelompok  sel  darah  putih  yang  disebabkan  infeksi pada ginjal 9 Bacteria Mikroorganisme bersel dalam tubuh 10 General Dental service Kesehatan gigi dan mulut 11 Ureum Zat sisa  berasal dari pemecahan asam amino dan protein di dalam hati 12 Serum Creatinine Sampah dari hasil metabolisme otot yang mengalir dalam sirkulasi darah 13 Sodium garam atau elektrolit  yang mengatur jumlah air dalam tubuh 14 Potassium Mineral dalam tubuh 15 Hemoglobin Protein  didalam  sel  darah  merah  untuk  memberi  warna  pada  sel darah 16 Mean Corpuscular Volume Perhitungan untuk rata-rata ukuran dari sel darah merah 17 White Blood Cell Count Jumlah  keseluruhan sel darah putih dalam tubuh 18 Red Blood Cell Count Jumlah keseluruhan sel darah merah dalam tubuh 19 Hypertension Kondisi tekanan darah pada dinding arteri yang tinggi 20 Diabetes Mellitus Jumlah glukosa atau kadar gula darah yang tinggi 21 Coronary Artery Disease Penyempitan dan sumbatan pembuluh darah pada jantung 22 Appetite Nafsu makan subjek data 23 Pedal Edema Penumpukkan cairan di bagian betis dan kaki bagian bawah 24 Anemia Tubuh kekurangan sel darah merah yang sehat 25 Classification Identifikasi data subjek

## 2.2 Preprocessing Data
Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah melakukan preprocessing data. Data yang memiliki missing value, duplikat data dan data yang mengalami noise akan dibersihkan terlebih dahulu [16]. Kemudian setelah dilakukan data cleaning jumlah data yang digunakan adalah 156 sampel  dari 400 data yang memiliki missing  value, dengan  jumlah  pembagian data   disetiap  kelasnya  yaitu  NOT  CKD  sebanyak  114 dan  CKD sebanyak 42 data, kemudian data yang sudah di preprocessing terlebih dahulu akan di proses menggunakan algoritma NBC dan K-NN.

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses menempatkan dokumen atau teks secara otomatis dalam kategori berdasarkan isi teksnya. Klasifikasi membantu mengorganisir dan mengelompokkan jumlah besar dokumen teks yang ada. Dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi,  cara  ini  dapat  dilakukan  dengan  mudah  dan  cepat.  Dasar  dari algoritma klasifikasi adalah seleksi fitur, yang bertujuan untuk menemukan kombinasi atribut yang mungkin dalam data. Tujuannya adalah untuk menemukan subset terbaik dari fitur-fitur yang ada untuk digunakan dalam prediksi. Dengan pemilihan fitur ini dapat membantu meningkatkan performa klasifikasi teks, baik dari sisi kecepatan maupun efektivitas  dalam pembelajaran [17].

## 2.4 Naïve Bayes Classifier (NBC)
Naive Bayes Classifier (NBC) adalah metode klasifikasi yang bersifat terawasi yang didasarkan pada teorema Bayes yang berasal dari probabilitas bersyarat [18], Pengklasifikasi Naive Bayes sangat digunakan dan  telah  berkembang  ke  dalam  lima  kategori  tingkat  lanjut.  Ini  mencakup  pengembangan  struktur  untuk mempertimbangkan ketergantungan atribut, perluasan struktur, seleksi contoh, pemberian bobot pada contoh, pemilihan atribut, dan pemberian bobot pada atribut untuk meningkatkan daya diskriminasi [19]. Metode yang digunakan adalah menghitung himpunan kemungkinan dengan menjumlahkan kombinasi dan frekuensi dari nilai  record  yang  digunakan.  NBC  memiliki  beberapa  varian  klasik  yaitu Multinomial , Bernoulli ,  dan Gaussian . Selain itu juga dikembangkan varian klasik yang salah satunya ialah komplemen naive bayes yaitu dengan pengembangan  dan  adaptasi  multinomial.  Dalam  penerapan  algoritma  NBC  rumus  yang  diterapkan terlihat pada persamaan 1 [20]:
P(A|B) = P(A)/P(B) × P(B|A) (1) Keterangan: 𝐴 : Data sampel yang tidak diketahui label kelasnya. 𝐵 : Kelas hasil pengelompokkan
𝑃 ( 𝐴 | 𝐵 )   : Peluang kemungkinan terjadinya A jika B diketahui 𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 )   : Peluang kemungkinan terjadinya B jika A diketahui 𝑃 ( 𝐴 ) : Peluang kemungkinan terjadinya A 𝑃 ( B ) : Peluang kemungkinan terjadinya B

## 2.5 K-Nearest Neighbor  (K-NN)
K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah salah satu metode pengelompokkan dalam data mining, dimana K- NN mengelompokkan sekumpulan data berdasarkan data pembelajaran yang telah diklasifikasikan atau diberi label. K-NN masuk kedalam kelompok supervised learning yaitu hasil query yang baru dikelompokkan instans berdasarkan mayoritas kedekatan dengan kategori yang ada di K-NN . Berikut Langkah yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dengan algoritma K-NN [21]:
1. Menentukan parameter k, dengan minimal nilai K adalah 1 dan jumlah maksimalnya dari data latih yang ada.
2. Melakukan Perhitungan jarak antara data latih dan data uji. Perhitungan yang paling sering digunakan untuk menghitung jarak pada perhitungan algoritma K-NN adalah Euclidean. Untuk menghitung Jarak dengan rumus pada persamaan 2.
Euclidean = √∑ = 1(pi  −  q𝑖) 2 𝑛 𝑖 (2)
Keterangan: pi : data pelatihan
qi : pengujian data
i : variabel data
n : ukuran data
3. Selanjutnya mengurutkan jarak yang telah terbentuk dimulai dari yang terbesar ke yang terkecil
4. Tentukanlah jarak yang paling dekat dengan barisan K
5. Cocokkan dengan kelas yang simbang
6. Menemukan besaran kelas dari tetangga terdekat dan menugaskan pada kelas yang tersebut sebagai data kelas yang akan dievaluasi dan diklasifikasi.
Model  regresi  K-NN  bekerja  dengan  mengukur  jarak  antara  data  observasi  baru  dan  seluruh  data observasi yang terdapat dalam kumpulan data pelatihan. Biasanya, metrik jarak yang sering digunakan adalah metrik jarak euclidean . Perhitungan metrik ini mengikuti rumus yang telah ditunjukkan pada rumus 2 [22].

## 2.6 K-Fold Cross Validation
K-Fold  Cross  Validation  merupakan    suatu    cara  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  pelatihan  yang dibuat metode ini, untuk dapat membagi data latih dan data uji sebanyak k bagian data yang merupakan metode statistik  silang  yang  dapat  digunakan  untuk  memvalidasi  kinerja  model  atau  algoritma  klasifikasi  serta berfungsi agar tidak terjadi tumpang tindih pada data uji. Pada metode ini, dataset yang akan digunakan dibagi terlebih  dahulu  menjadi  K  partisi  secara  acak.  Setiap  partisi  akan  digunakan  sebagai  data testing satu  kali, sementara partisi yang tersisa digunakan sebagai data training . Proses ini diulang sebanyak K kali, di mana setiap kali percobaan menggunakan partisi yang berbeda sebagai data testing [23].
Gambar 2. Pengilustrasian K-Fold Cross Validation
Sebuah Pengilustrasian yang terdapat pada gambar 2 dapat dijelaskan bahwa validasi silang 4 kali lipat digunakan dalam percobaan. Rumus tersebut digunakan untuk menghitung nilai akurasi yang dihasilkan oleh K-Fold Cross Validation .

## 2.7 Supervised dan Unsupervised Learning
Supervised learning adalah teknik dalam machine learning dimana model atau mesin belajar dari dataset yang suda diberi label atau kelas yang sesuai. Sedangkan unsupervised learning adalah teknik dimana model belajar  dari  dataset  yang  tidak  memiliki  label  atau  kelas  yang  ditentukan  sebelumnya  [24].  Kelebihan  dari supervised  learning adalah  memverifikasi  kelas  data  berdasarkan  sampel  pelatihan  dan  akurasi  klasifikasi. Sedangkan pada unsupervised learning kelebihannya adalah kesalahan operasi kelas yang diminimalkan dan unik diperlakukan sebagai entitas terpisah [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini dilakukan analisis dan pengujian klasifikasi pada PGK menggunakan algoritma NBC dan K-NN,  dimana  setiap  algoritma  akan  di  uji  menanggunakan  K-Fold  Cross  Validation.  berikut  proses implementasi algoritma NBC dan K-NN.

## 3.1 Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC)
Dalam  penelitian  ini,  sebanyak  156  data  yang  telah  dibersihkan  ( data  cleaning )  diklasifikasikan menggunakan algoritma NBC dan percobaan menggunakan K-Fold Cross  Validation dengan menggunakan operator yang tersedia dalam tools RapidMiner. Kemudian untuk mendapatkan hasil klasifikasi dari algoritma NBC,  data  akan  diproses  dan  diuji  kedalam  K-Fold  Cross  Validation,  serta  melakukan  evaluasi  untuk mendapatkan  nilai  akurasi,  presisi,  recall  dan  AUC.  Evaluasi  ini  bertujuan  untuk  menghitung  dan  menguji performa penerapan algoritma NBC dalam klasifikasi penyakit ginjal kronik, dan menentukan model terbaik. Hasil pengujian menggunakan metode 10-Fold Cross Validation pada algoritma NBC dapat dilihat pada tabel 2, 3 dan 4.
Tabel 2. Hasil Akurasi Algoritma NBC Accuracy:94.25%+/-4.63%(micro average:94.23%) True yes True no Class precision Pred.yes 32 7 82.05% Pred.no 2 115 98.29% Class recall 94.12% 94.26% Tabel 3. Hasil Presisi Algoritma NBC Precission:98.23%+/-5.60%(micro average:94.26%) (positive class:no) True yes True no Class precision Pred.yes 32 7 82.05% Pred.no 2 115 98.29% Class recall 94.12% 94.26%
Tabel 4. Hasil Recall Algoritma NBC Precission:98.23%+/-5.60%(micro average:94.26%) (positive class:no) True yes True no Class precision Pred.yes 32 7 82.05% Pred.no 2 115 98.29% Class recall 94.12% 94.26%
Berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan 10-Fold Cross Validation pada algoritma NBC, yang direpresentasikan dalam Tabel 2, 3, dan 4, didapatkan rata-rata nilai akurasi sebesar 94,25% dengan standar deviasi sebesar 4,63%.  Sementara itu untuk nilai presisi yang dihasilkan yaitu sebesar 98,40%, dengan standar deviasi sebesar 3,38%. Dan nilai recall sebesar 94,23% dengan standar deviasi sebesar 5.60%.
Untuk  hasil  AUC  dari  klasifikasi  menggunakan  algoritma  NBC  dengan  K-Fold  Cross  Validation didapatkan hasil nilai sebesar 0,961. Dimana nilai tersebut masuk kedalam kategori baik. Hasil AUC algoritma NBC dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil AUC Algoritma NBC

## 3.2 Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Percobaan  penelitian  selanjutnya  dilakukan  dengan  mengimplementasikan  algoritma  K-NN  dan pengujian  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation   menggunakan  tools  RapidMiner,  dengan  156  data  yang telah dibersihkan ( data cleaning ). Selanjutnya untuk mendapatkan hasil klasifikasi dari algoritma K-NN, data PGK akan di proses dan diuji kedalam K-fold Cross Validation. Proses ini memiliki tujuan untuk menemukan nilai akurasi, presisi dan recall dari algoritma K-NN. Data tersebut diuji menggunakan K-Fold Cross Validation sebanyak  10  kali  percobaan.  Percobaan  tersebut  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menghitung  performa  dari algoritma K-NN dalam mengklasifikasikan data PGK. Hasil pengujian menggunakan 10-Fold Cross Validation pada algoritma K-NN dapat dilihat pada tabel 5, 6, dan 7.

## Tabel 5. Hasil Akurasi Algoritma K-NN
Accuracy:77.79%+/-9.60%(micro average:77.56%) True yes True no Class precision Pred.yes 5 6 45.45% Pred.no 29 116 80.00% Class recall 14.71% 95.08% Tabel 6. Hasil Presisi Algoritma K-NN Accuracy:80.20%+/-6.98%(micro average:80.00%) (positive class:no) True yes True no Class precision Pred.yes 5 6 45.45% Pred.no 29 116 80.00% Class recall 14.71% 95.08%
Tabel 7. Hasil Recall Algoritma K-NN Accuracy:95.06%+/-5.79%(micro average:95.08%) (positive class:no) True yes True no Class precision Pred.yes 5 6 45.45% Pred.no 29 116 80.00% Class recall 14.71% 95.08%
Berdasarkan  hasil    pengolahan  data  menggunakan  10-Fold  Cross  Validation  pada  tabel  5,  6,  dan  7. Diperoleh  hasil  klasifikasi  dengan  nilai  akurasi  sebesar  77,79%  dengan  standar  deviasi  sebesar  9,60%. Kemudian nilai presisi yang didapat sebesar 80,20% dengan  standar deviasi sebesar 6.98%. Dan nilai recall sebesar 95,06% dengan standar deviasi sebesar 5,79%.
Kemudian untuk hasil AUC yang didapatkan dari pengklasifikasian algoritma  K-NN dengan K-Fold Cross Validation yaitu sebesar 0,627. Hasil AUC dari algoritma K-NN dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Hasil AUC Algoritma K-NN

## 3.3 Analisis Klasifikasi
Tabel 8. Perbandingan Klasifikasi Algoritma NBC dan K-NN Algoritma Akurasi Presisi Recall AUC Naive Bayes Classifier (NBC) 94,25% 98,40% 94,23% 0,961 K-Nearest Neighbor (K-NN) 77,79% 80,20% 95,06% 0,627
Hasil pengujian model klasifikasi menunjukkan tingkat akurasi dari algoritma NBC  sebesar 94,25%, sedangkan  tingkat  akurasi  dari  algoritma  K-NN  sebesar  77,79%.  Untuk  tingkat  presisi,  algoritma  NBC mendapatkan nilai sebesar 98,40%, sedangkan algoritma K-NN sebesar 80,20%. Kemudian untuk nilai recall dari algoritma NBC sebesar 94,23% dan algoritma K-NN sebesar 95,06%. Untuk hasil AUC, algoritma NBC mendapat  nilai  sebesar  0,961,  sedangkan  algoritma  K-NN  sebesar  0,627.  Dari  hasil  ini  dapat  disimpulkan bahwa  algoritma  NBC  memiliki  performa  akurasi, presisi  dan  AUC  lebih  baik  dari  algoritma  K-NN  dalam mengklasifikasi data penyakit ginjal kronik. Sedangkan untuk performa recall, algoritma K-NN lebih baik dari algoritma NBC.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan menggunakan tools RapidMiner terhadap dataset Penyakit Ginjal Kronik yang di peroleh dari web kaggle.com yang dilakukan pengujian menggunakan algoritma NBC  dengan K-Fold Cross Validation lalu menghasilkan nilai akurasi sebesar 94,25%, presisi sebesar 98,40%, recall sebesar 94,23% dan AUC  sebesar  0,961,  selanjutnya  juga  dilakukan  penelitian  menggunakan  algoritma  K-NN  dengan  K-Fold Cross Validation  maka didapatkan hasil akurasi sebesar 77,79%, presisi sebesar 80,20%, recall sebesar 95,06% dan AUC sebesar 0,627, maka dapat disimpulkan bahwa hasil klasifikasi menggunakan algoritma NBC lebih baik dibandingkan menggunakan algoritma  K-NN, sehingga dapat dilakukan prediksi terhadap pasien mana saja  yang  terkena  PGK  dan  NOT  PGK  yang  nantinya  dapat  diangkat  sebagai  acuan  untuk  penelitian selanjutnya.

## REFERENSI
[1] R. G. Langham et al. , “KIDNEY HEALTH FOR ALL: BRIDGING THE GAP IN KIDNEY HEALTH EDUCATION AND LITERACY,” Brunei International Medical Journal , vol. 2022, no. 18, pp. 51–62, 2022, doi: 10.1016/j.nefro.2022.02.003.
[2] I.  Yulianti,  R.  Amegia  Saputra,  M.  Sukrisno  Mardiyanto,  and  A.  Rahmawati,  “Optimasi  Akurasi Algoritma C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization dengan Teknik Bagging pada Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Optimization of C4.5 Algorithm Based On Particle Swarm Optimization with Bagging Technique  on  Prediction  of  Chronic  Kidney  Disease,”  2020.  [Online].  Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/
[3] A.  K.  Hermawan  and  A.  Nugroho,  “Analisa  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronik Dengan Algoritma Regresi Linier,” Bulletin of Information Technology (BIT) , vol. 4, no. 1, pp. 37–48, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.
[4] Q. A’yuniyah et al. , “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , vol. 4, no. 1, p. 72, Sep. 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4781.
[5] “IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DAN K-MEANS PADA DIAGNOSIS PENYAKIT GINJAL KRONIS.”
[6] D.  A.  Manalu  and  G.  Gunadi,  “IMPLEMENTASI  METODE  DATA  MINING  K-MEANS CLUSTERING  TERHADAP  DATA  PEMBAYARAN  TRANSAKSI  MENGGUNAKAN  BAHASA PEMROGRAMAN  PYTHON  PADA  CV  DIGITAL  DIMENSI,” Infotech:  Journal  of  Technology Information , vol. 8, no. 1, pp. 43–54, Jun. 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
[7] A. W. Syaputri, E. Irwandi, and M. Mustakim, “Naïve Bayes Algorithm for Classification of Student Major’s Specialization,” Journal of Intelligent Computing & Health Informatics , vol. 1, no. 1, p. 17, 2020, doi: 10.26714/jichi.v1i1.5570.
[8] Mustakim et  al. ,  “Data  Sharing  Technique  Modeling  for  Naive  Bayes  Classifier  for  Eligibility Classification of Recipient Students in the Smart Indonesia Program,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1424, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1424/1/012009.
[9] T.  Arifin  and  D.  Ariesta,  “PREDIKSI  PENYAKIT  GINJAL  KRONIS  MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION,” Jurnal Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 26–30, Apr. 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[10]  Mustakim,  R.  Hastarimasuci,  P.  Papilo,  Zarkasih,  Zaitun,  and  A.  Nazir,  “Variable  Selection  to Determine  Majors  of  Student  using  K-Nearest  Neighbor  and  Naïve  Bayes  Classifier  Algorithm,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1363, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1363/1/012057.
[11]  D. S. Jodas, L. A. Passos, A. Adeel, and J. P. Papa, “PL-K-NN: A Python-based implementation of a parameterless  k-Nearest  Neighbors  classifier  [Formula  presented],” Software  Impacts ,  vol.  15,  Mar. 2023, doi: 10.1016/j.simpa.2022.100459.
[12]  A.  Sumayli,  “Development  of  advanced  machine  learning  models  for  optimization  of  methyl  ester biofuel production from papaya oil: Gaussian process regression (GPR), multilayer perceptron (MLP), and K-nearest neighbor (K-NN) regression models,” Arabian Journal of Chemistry , vol. 16, no. 7, Jul. 2023, doi: 10.1016/j.arabjc.2023.104833.
[13]  J. T. Santoso, N. L. W. S. R. Ginantra, M. Arifin, R. Riinawati, D. Sudrajat, and R. Rahim, “Comparison of Classification Data Mining C4.5 and Naïve Bayes Algorithms of EDM Dataset,” TEM Journal , vol. 10, no. 4, pp. 1738–1744, 2021, doi: 10.18421/TEM104-34.
[14]  M. N. Maskuri, K. Sukerti, and R. M. Herdian Bhakti, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K- NN)  untuk  Memprediksi  Penyakit  Stroke  Stroke  Desease  Predict  Using  K-NN  Algorithm,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS , vol. 4, no. 1.
[15]  U.  I. Lestari,  A.  Y.  Nadhiroh,  and  C.  Novia,  “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus,” vol. 8, no. 4, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[16]  M.  N.  Sidqi,  D.  P.  Rini,  and  S.  Samsuryadi,  “Optimization  of  Deep  Neural  Networks  with  Particle Swarm  Optimization  Algorithm  for  Liver  Disease  Classification,” Computer  Engineering  and Applications , vol. 12, no. 1, 2023.
[17]  J.  Elektronik  and  I.  Komputer  Udayana,  “Klasifikasi  Jurnal  menggunakan  Metode  K-NN  dengan Mengimplementasikan Perbandingan Seleksi Fitur”, [Online]. Available: https://scholar.google.com
[18]  M. Vishwakarma and N. Kesswani, “A new two-phase intrusion detection system with Naïve Bayes machine learning for data classification and elliptic envelop method for anomaly detection,” Decision Analytics Journal , vol. 7, Jun. 2023, doi: 10.1016/j.dajour.2023.100233.
[19]  J. Dai, X. hong Hao, Z. Li, P. Li, and X. peng Yan, “Adaptive target and jamming recognition for the pulse doppler radar fuze based on a time-frequency joint feature and an online-updated naive bayesian classifier  with  minimal  risk,” Defence  Technology ,  vol.  18,  no.  3,  pp.  457–466,  Mar.  2022,  doi: 10.1016/j.dt.2021.02.008.
[20]  N.  Marito  Putry  and  B.  Nurina  Sari,  “KOMPARASI  ALGORITMA  K-NN  DAN  NAÏVE  BAYES UNTUK  KLASIFIKASI  DIAGNOSIS  PENYAKIT  DIABETES  MELITUS,” Jurnal  Sains  dan Manajemen , vol. 10, no. 1, 2022.
[21]  J. Elektronik, I. K. Udayana, A. Made, S. I. Dewi, I. Bagus, and G. Dwidasmara, “Implementation Of The K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm For Classification Of Obesity Levels”, [Online]. Available: www.kaggle.com
[22]  A.  Sumayli,  “Development  of  advanced  machine  learning  models  for  optimization  of  methyl  ester biofuel production from papaya oil: Gaussian process regression (GPR), multilayer perceptron (MLP), and K-nearest neighbor (K-NN) regression models,” Arabian Journal of Chemistry , vol. 16, no. 7, Jul. 2023, doi: 10.1016/j.arabjc.2023.104833.
[23]  N.  Puspitasari,  R.  Rosmasari,  F.  W.  Pratama,  and  H.  Sulastri,  “Quality  Classification  of  Palm  Oil Varieties Using Naive Bayes Classifier,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , vol. 13, no. 1, pp. 11–23, May 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9773.
[24]  E.  Retnoningsih  and  R.  Pramudita,  “Mengenal  Machine  Learning  Dengan  Teknik  Supervised  dan Unsupervised Learning Menggunakan Python,” BINA INSANI ICT JOURNAL , vol. 7, no. 2, pp. 156– 165, 2020, [Online]. Available: https://www.python.org/
[25]  R.  Septiani et  al. , “Perbandingan Metode  Supervised Classification dan Unsupervised Classification terhadap Penutup Lahan di Kabupaten Buleleng,” Address : Jl. Sesetan No.196 Sesetan , vol. 16, no. 2, p. 80223, 2019, doi: 10.15294/jg.v16i2.19777.