## STUDI KOMPARASI ALGORITMA ID3 DAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS
Nunu Nurdiana 1 , Abijar Algifari 2 1,2 Fakultas Teknik, Universitas Majalengka Email: 1 abijaralgifari69@gmail.com, 2 nun@unma.ac.id

## ABSTRAK
Penyakit  diabetes  mellitus  salah  satu  penyakit  yang  mematikan,  merupakan  penyakit  gangguan  metabolik menahun akibat pankreas tidak memproduksi cukup insulin atau tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif. Berdasarkan data history penderita diabetes dapat dibuat rekomendasi prediksi penyakit diabetes yang dapat membantu tenaga kesehatan. Klasifikasi merupakan salah satu teknik dari data mining yang dapat digunakan untuk membantu prediksi hasil klasifikasi penyakit diabetes. Klasifikasi dilakukan menggunakan Algoritma ID3 dan Algoritma Naive Bayes dengan bahasa pemrograman python menggunakan aplikasi web open source  yaitu  Jupyter  Notebook.  Penelitian  ini  bertujuan  membuat  klasifikasi  dan  menerapkan  klasifikasi  data mining.  Hasil  klasifikasi  data  di  evaluasi  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix  dan  kurva  ROC  untuk mengetahui tingkat hasil akurasi menggunakan algoritma ID3 yaitu sebesar 74% dan nilai AUC dari kurva ROC adalah 0.788 sedangkan Algoritma Naive Bayes sebesar 76% nilai AUC dari kurva ROC 0.794 sehingga dapat dikatakan bahwa Algoritma Naive Bayes memiliki hasil prediksi yang baik dalam memprediksi penyakit diabetes meliitus.
Kata kunci: Diabetes Mellitus, Klasifikasi, ID3, Naive Bayes.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Diabetes  merupakan  penyakit  gangguan metabolik menahun akibat pankreas tidak memproduksi  cukup  insulin  atau  tubuh  tidak  dapat menggunakan insulin yang diproduksi
secara efektif. Berdasarkan sebab yang mendasari kemunculannya, diabetes menjadi beberapa golangan atau tipe. Di antara tipe-tipe diabetes yan g termasuk tipe utama adalah diabetes tipe-1 dan tipe- 2. Diabetes tipe-1 biasanya mengenai anak- anak dan remaja. Diabetes Mellitus juga merupakan salah satu penyebab utama penyakit ginjal dan kebutaan pada usia di bawah 65 tahun, dan juga amputasi (Marshall dan  Flyvbjerg,  2006).  Selain  itu,  diabetes  juga menjadi penyebab terjadinya amputasi (yang bukan disebabkan  oleh  trauma),  disabilitas,  hingga kematian.  Dampak  lain  dari  diabetes  adalah mengurangi usia harapan hidup sebesar 5-10 tahun. Usia  harapan  hidup  penderita  DM  tipe  2  yang mengidap penyakit mental serius, seperti Skizofrenia, bahkan 20% lebih rendah dibandingkan dengan populasi umum. (Garnita, 2012).
Data  WHO  menunjukkan  bahwa  angka kejadian  penyakit  tidak  menular  pada  tahun  2004 yang mencapai 48,30% sedikit lebih besar dari angka kejadian  penyakit  menular,  yaitu  sebesar  47,50%. Bahkan  penyakit  tidak  menular  menjadi  penyebab kematian  nomor  satu  di  dunia  (63,50%).  (Faktor Risiko Diabetes Mellitus di Indonesia (Analisis Data Sakerti 2007) (Garnita, 2012).  WHO memperkirakan bahwa, secara global, 422 juta orang dewasa  berusia  di  atas  18  tahun  hidup  dengan diabetes  pada  tahun  2014.  Jumlah  terbesar  orang
dengan  diabetes  diperkirakan  berasal  dari  Asia Tenggara  dan  Pasifik  Barat,  terhitung  sekitar setengah kasus diabetes di dunia. Di seluruh dunia, jumlah  penderita  diabetes  telah  meningkat  secara substansial antara tahun 1980 dan 2014, meningkat dari 108 juta menjadi 422 juta atau sekitar empat kali lipat.  Teknik  klasifikasi  secara  manual  sudah  tidak lagi efektif digunakan karena jumlah data penderita diabetes  mellitus  yang  banyak  dan  perlu  dilakukan seleksi fitur-fitur pada dataset sehingga membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  tingkat akurasi data yang baik. Diagnosis terhadap penyakit Diabetes  Mellitus  secara  medis  sendiri  masih mengalami kesulitan dan bahkan mengalami  reduksi data. Data medis yang memiliki sejumlah fitur yang tidak  relevan,  dan  redundant  dapat  memberikan pengaruh  terhadap  kualitas  dari  diagnosis  penyakit (Nurahman & Prihandoko  2019).Untuk mendukung mengenai  diagnosis  perlu  menggunakan  teknik klasifikasi data mining berbasis komputer agar dapat menggali  informasi  dari  dataset  informasi  penyakit Diabetes Mellitus.
Klasifikasi  adalah  proses  dari  mencari  suatu himpunan model
(fungsi) yang dapat mendeskripsikan dan membedakan kelas-kelas data atau konsep-konsep, dengan tujuan dapat menggunakan  model  tersebut  untuk  memprediksi kelas  dari  suatu  objek  yang  mana  kelasnya  belum diketahui  (Rani,  2015).  Untuk  memulai  sebuah klasifikasi  dibutuhkan  suatu  metode  data  mining pada penelitian ini menggunakan algoritma ID3 dan Naive  Bayes.  Algoritma  ID3  merupakan  sebuah metode  yang  digunakan  untuk  membuat  pohon keputusan. Algoritma pada metode ini menggunakan
konsep  dari  entropi  informasi  sedangkan  algoritma Naive Bayes merupakan metode yang membagi permasalahan ke dalam sebuah kelas-kelas berdasarkan  ciri-ciri  persamaan  dan  perbedaan dengan menggunakan statistik yang bisa memprediksi probabilitas sebuah kelas.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan untuk membantu menyelesaikan permasalahan tersebut  dengan  data  mining  untuk  klasifikasi penyakit diabetes mellitus, diperlukan suatu metode atau  teknik  yang  dapat  mengolah  data-data  yang sudah  ada.  Salah  satu  metodenya  menggunakan teknik data mining. Penggunaan data mining dengan algoritma  ID3  dan  Naive  Bayes  sebagai  pilihan untuk  klasifikasi  penyakit  diabetes  mellitus  dapat menjadi  alternatif  pilihan  yang  tepat,  tetapi  sampai saat  ini  belum  diketahui  algoritma  yang  paling akurat klasifikasi penyakit diabetes. Pada penelitian ini akan dilakukan komparasi data mining algoritma ID3  dan  Naive  Bayes  untuk  mengetahui  algoritma yang  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam klasifikasi  penyakit  diabetes  mellitus.  Bedasarkan beberapa  hal  yang  dijelaskan  diatas  maka  untuk penelitian Tugas Akhir ini peneliti akan memberikan judul  “STUDI  KOMPARASI  ALGORITMA  ID3 DAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK
KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS”

## 1.2. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan dalam Studi Komparasi  Algoritma  ID3  Dan  Algoritma  Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus sebagai berikut:
Gambar 1 Kerangka Penelitian
Tahapan kerangka penelitian ini yaitu:
a. Analisis
Dalam  proses  analisis  ini,  hal  yang  perlu diperhatikan  yaitu  mencari  data  terlebih  dahulu melalui  observasi,  wawancara,  dan  studi  literatur. Sehingga data tersebut akan mudah ditemukan untuk dijadikan  bahan  analisis  ke  dalam  perhitungan
Algoritma  ID3  Dan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus.
b. Data Selection
Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan  data operasional perlu dilakuan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai data hasil seleksi  yang  akan  digunakan  untu  proses  data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis  data  operasional.  Pada  Pemilihan  himpunan data,  atau  memfokuskan  pada  subset  variabel  atau sampel  data,  dimana  penemuan  (discovery)  akan dilakukan.  Hasil  seleksi  disimpan  dalam  suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
c. Preprocessing
Sebelum  proses  data  mining  dapat  dilaksanakan, perlu  dilakukan  pross  cleaning  pada  data  yang menjadi  fokus  KDD.  proses  cleaning  mencakup antara lain membuang dupliasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data,  seperti  kesalahan  cetak  (tipografi).  juga dilakukan proses ercihment, yaitu proses “memperkaya”  data  yang  sudah  ada  dengan  data atau  informasi  lain  yang  relevan  dan  diperlukan untuk KDD, seperti data ata informasi eksternal.
d. Transformasi.
Merupakan  proses  integrasi  pada  data  yang  telah dipilih,  sehingga  data  sesuai  untuk  proses  data mining.  Merupakan  proses  yang  sangat  tergantung pada  jenis  atau  pola  informasi  yang  akan  dicari dalam  basis  data.  Data  transformasi  tersebut  akan dipilih dalam perhitungan data seleksi.
e. Data Mining.
Pemilihan  tugas  data  mining  merupakan  pemilihan goal  dari  proses  KDD  misalnya  karakterisasi, klasifikasi,  regresi,  Clustering,  asosiasi,  dan  lain- lain.  Pemilihan  tugas  data  mining  merupakan pemilihan  goal  dari  proses  KDD  misalnya karakterisasi, klasifikasi, regresi, Clustering, asosiasi,  dan  lain-lain.  Pemilihan  teknik,  metode atau Algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung  pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
f. Evalution.
Yaitu penerjemahan pola-pola yang dihasilkan dari data  mining.  Pola  informasi  yang  dihasilkan  perlu ditampilkan dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti. Tahap ini melakukan
pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.
1. Flowchart Algoritma ID3
Gambar 2 Flowchart Algoritma ID3
2. Flowchart Algoritma Naive Bayes

## Gambar 3 Flowchart Algoritma Naive Bayes

## 2. PEMBAHASAN
Di  sini  peneliti  menggunakan  Anaconda sebagai  tools  karena  di  dalam  anaconda  sudah terdapat Jupyter Notebook. Jupyter Notebook biasa juga  disebut  pengembangan  dari  Ipython  atau Interactive Python. Jupyter Notebook ini suatu editor dalam bentuk web aplikasi yang berjalan di localhost komputer,  adapun  beberapa  hal  yang  dapat dilakukan  oleh  Jupyter  Notebook  seperti  menulis kode  python,  equations,  visualisasi  dan  bisa  juga sebagai markdown editor.
1. Input Data
Sebelum data diolah kedalam data mining, Input  data  selection  hasil  diskritisati  atribut  import kedalam Jupyter Notebook. Berikut adalah tampilan Import data menggunakan bahasa pemrograman Python pada Jupyter Notebook.
Gambar 4 Input Data
2. Visualize Decison Tree
Mengunakan  fungsi  export_graphviz  Scikit-learn untuk menampilkan pohon dalam notebook Jupyter. Dan  untuk  plotting  tree,  import  graphviz  dan pydotplus.
a.  Ouput  Decision  Tree  Tampilan  output  decision tree pada jupyter notebook.

## Gambar 5 Output Decision Tree
Pada  Gambar  diatas  terdapat  28  rule  merupakan hasil  dari  klasifikasi  dengan  menggunakan  model algoritma  ID3  dengan  Decision  Tree  dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. R1
IF Glucose <= 2.50 AND Bmi <= 1.50 AND Age <= 2.50 AND Dpf <= 0.50 THEN Class: 0
2. R2
IF  Glucose  <=  2.50  AND Bmi <= 1.50 AND Age <= 2.50 AND Dpf > 0.50  Age <=  1.50  THEN
Class: 0
3. R3
IF  Glucose  <=  2.50  AND Bmi <= 1.50 AND Age <= 2.50 AND Dpf  >  0.50  Age  >   1.50 THEN Class: 0
4. R4
IF  Glucose  <=  2.50  AND Bmi <= 1.50  AND Age > 2.50 AND Dpf  <=  0.50  AND  Pregnancies <= 2.50 THEN Class: 1
5. R5
IF Glucose <= 2.50 AND Bmi <= 1.50  AND Age  >
2.50 AND Dpf <= 0.50 AND Pregnancies >
2.50 THEN Class: 0
6. R6
IF Glucose <= 2.50 AND Bmi <= 1.50 AND Age > 2.50 AND Dpf <= 0.50 THEN Class: 0
7. R7
IF Glucose <= 2.50  AND Bmi > 1.50 AND Age <= 1.50 AND Bmi  <=  2.50  AND Pregnancies <= 2.50 THEN Class: 0
8. R8
IF Glucose <= 2.50 AND Bmi  > 1.50  AND  Age <=  1.50   AND Bmi <= 2.50 AND Pregnancies > 2.50 THEN Class: 0
9. R9
IF Glucose <= 2.50  AND Bmi > 1.50 AND Age <= 1.50  AND  Bmi  <=  2.50  AND  Pregnancies  >  2.50 THEN Class: 0
10. R10
IF Glucose <= 2.50  AND Bmi > 1.50 AND Age <= 1.50 AND Bmi > 2.50    AND    Glucose  <=  1.50 THEN Class: 0
11. R11
IF Glucose <= 2.50  AND Bmi > 1.50 AND Age <= 1.50 AND Bmi  > 2.50  AND  Glucose  > 1.50 THEN Class: 0
12. R12
IF Glucose <= 2.50  AND Bmi > 1.50 AND Age > 1.50 AND Dpf <=   0.50   AND   Age   <=   2.50 THEN Class: 0
13. R13
IF Glucose <= 2.50  AND Bmi > 1.50 AND Age > 1.50 AND Dpf <=   0.50   AND  Age  > 2.50 THEN Class: 0
14. R14
IF Glucose <= 2.50  AND Bmi > 1.50 AND Age > 1.50 AND Dpf > 0.50 AND Insulin <= 1.50 THEN Class: 0
R15
IF  Glucose  <=  2.50  AND Bmi >1.50  AND Age > 1.50  AND  Dpf  >  0.50  AND  Insulin  >  1.50  THEN Class: 1
16. R16
IF Glucose > 2.50 AND Bmi <= 2.50 AND Age <= 1.50 THEN Class: 0
17. R17
IF Glucose >  2.50 AND Bmi <= 2.50 AND Age <= 1.50 AND Insulin <= 1.50 AND Blood Pressure <=
2.50 THEN Class: 0
18. R18
IF Glucose > 2.50 AND Bmi <= 2.50 AND Age <= 1.50  AND  Insulin  <=  1.50  AND  Blood  Pressure  > 2.50 THEN Class: 0
19. R19
IF Glucose >  2.50 AND Bmi <= 2.50 AND Age <= 1.50 AND Insulin  >     1.50  AND  Dpf  <= 0.50 THEN Class: 1
20. R20
IF Glucose > 2.50 AND Bmi <= 2.50 AND Age <= 1.50  AND  Insulin  >  1.50AND  Dpf  >  0.50  THEN Class: 0
21. R21
IF Glucose > 2.50 AND Bmi > 2.50 AND Age <= 1.50 AND Insulin <= 2.50 AND Dpf <= 0.50 THEN Class: 0
22. R22
IF Glucose > 2.50 AND Bmi > 2.50 AND Age <= 1.50 AND Insulin <= 2.50 AND Dpf > 0.50 THEN Class: 1
23. R23
IF Glucose > 2.50 AND Bmi > 2.50 AND Age <= 1.50  AND  Insulin  >  2.50  AND  Blood  Pressure  <= 1.50 THEN Class: 1
24. R24
IF Glucose > 2.50 AND Bmi > 2.50 AND Age <= 1.50 AND Insulin > 2.50 AND   Blood Pressure  > 1.50 THEN Class: 0
25. R25
IF Glucose > 2.50 AND Bmi > 2.50 AND Age > 1.50 AND Skin Thikness <= 0.50 Blood Pressure <= 1.50 THEN Class: 1
26. R26
IF Glucose >   2.50 AND Bmi  > 2.50  AND  Age  > 1.50  AND Skin Thikness <= 0.50 Blood Pressure > 1.50 THEN Class: 1
27. R27
IF Glucose >   2.50 AND Bmi  > 2.50  AND  Age  > 1.50 AND Skin Thikness > 0.50  Age <= 2.50 THEN Class: 1
28. R28
IF Glucose > 2.50 AND Bmi > 2.50 AND Age > 1.50 AND Skin Thikness > 0.50 Age > 2.50 THEN Class: 1
3. Confusion Matrix
Mengunakan fungsi classification_report dan confusion_matrix pada Library Scikit-learn metrics untuk menampilkan precision, recall f1-score, suport dan accuracy.
a. Confusion Matrix Decision Tree
Gambar 6 ID3 Decision Tree Dari hasil
classification_report
dan
confusion_matrix  diatas  diketahui  terdapat  118  TP (True Prositif), 12 FN (False Negatif), 37 FP (False Positif), dan 25 (True Negatif).
b. Confusion Matrix Naive Bayes Gambar 7 Naive Bayes Dari
hasil
classification_report dan
confusion_matrix  diatas  diketahui  terdapat  107  TP (True Prositif), 23 FN (False Negatif), 24 FP (False Positif), dan 38 (True Negatif).
4. Hasil Pengujian Curve AUROC
Mengunakan  fungsi  roc_curve  dan  roc_auc_score pada Library
Scikit-learn metrics untuk menampilkan Nilai AUC dan Curve ROC.
Gambar 8 Curve AUROC
Berdasarkan  data  pada  Curva  diatas, diketahui bahwa nilai akurasi Algoritma ID3 adalah 74%  dengan  nilai  AUC  0.788,  sedangkan  nilai akurasi  Naive  Bayes  76%  dan  nilai  AUC  0.794 sedangkan  hasil  pengujian  dari  prediksi  diabetes mellitus hasilnya termasuk Fair Classification.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  implementasi  yang sudah  dilakukan,  maka  kesimpulan  dari  Penelitian Tugas  Akhir  dengan  judul  “Studi  Komparasi Algoritma  ID3  Dan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk
Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus”  yaitu sebagai berikut:
a)  Evaluasi  Kinerja  Algoritma  ID3  dan  Algoritma Naive Bayes  dalam melakukan klasifikasi penyakit diabetes  mellitus  dengan  menganalisa  tingkat akurasinya menggunakan  Confusion  Matrix dan  Kurva  ROC.  Berdasarkan  hasil  pengukuraan tingkat  akurasi  kedua  algoritma  tersebut,  diketahui bahwa  nilai  akurasi  Algoritma  ID3  adalah  74% dengan  nilai  AUC  0.788,  sedangkan  nilai  akurasi Naive Bayes 76% dan nilai AUC 0.794.
b)  Komparasi  Algoritma  ID3 dan  Algoritma  Naive Bayes pada klasifikasi data mining penyakit diabetes mellitus dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan  model  Naive  Bayes  lebih  tinggi tingkat  akurasinya,  dengan  peningkatan  akurasi sebesar  2%  dan  peningkatan  nilai  AUC  sebesar 0.006  sedangkan  hasil  pengujian  dari  prediksi diabetes mellitus hasilnya termasuk Fair
Classification.

## PUSTAKA
Dita  Garnita,Faktor  Resiko  DM  di  Indonesia. Universitas Indonesia.2007
Metisen,  Benri  Melpa  dan  Herlina  Latipa  Sari. Analisis Clustering Menggunakan Metode K- Means  Dalam  Pengelompokkan  Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila. ISSN: 1858- 2680.  Jakarta:  Jurnal  Media  Infotama  Vol.
11,  No. 2, September 2015: 110- 118. Diambil dari: jurnal.unived.ac.id/index.php/jmi/article/d ownload/258/237/. (18  Mei 2016) Misnadiarly.  2006.  Diabetes  Melitus  Gangren, Ulcer, Infeksi, Mengenali gejala, Menanggulangi,      dan      Mencegah komplikasi. Jakarta: Pustaka Obor Populer. PERKENI.,  2011.  Konsensus  Pengelolaan  dan Pencegahan  Diabetes  MelitusTipe  2  di Indonesia. Jakarta.
Playing  Game  Dengan    Metode  Finite  State
Machine. Universitas Malikussaleh, 1-11.
Prajarini,  D.,  2016.  Perbandingan  Algoritma Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penyakit  Kulit.  Informatics  Journal  Vol.1 No.3 (2016)
Pramudiono,  I.  2007.  Pengantar  Data  Mining:
Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data. http://www.ilmukomputer.org/wp- content/uploads/2006/08/ikodata  mining.zip.
26 April 2017 (19:54)
Prasetyo,  E.  2012.  Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi  Menggunakan  MATLAB.  Andi. Yogyakarta.
Purnamasari,  D.,  2009.  Diagnosis  dan  Klasifikasi
Diabetes Melitus. Di Dalam :Buku Ajar  Ilmu Penyakit  Dalam.  Jilid  3  Edisi  V.  Jakarta:
Pusat  Penerbit  Departemen  Ilmu  Penyakit
Dalam FK UI, hal. 1880-1883.
WHO. 2016. Diabetes. World Health Organization.
(online)diakses 23 Mei 2016. http://www.who.int/mediacentre/fa ctsheets/fs312/en/-46