## JIUBJ

## Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Tingkat Keberhasilan Immunotherapy Untuk Pengobatan Penyakit Kanker Kulit
F. Lia Dwi Cahyanti 1* , Windu Gata 2 , Fajar Sarasati 3
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, STMIK Nusa Mandiri
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri
* Correspondence email: 14002402@nusamandiri.ac.id, windu@nusamandiri.ac.id, fajar.fss@nusamandiri.ac.id
Abstrak. Penyakit kanker kulit merupakan penyakit yang tumbuh dijaringan kulit dimana kondisi ini ditandai dengan perubahan pada kulit, seperti muncunya benjolan, bercak, atau tahi lalat dengan ukuran tidak  normal, salah satu penyebab kanker kulit ialah paparan  sinar  ultraviolet  dari  matahari.  Salah  satu  pengobatan  penyakit  kanker  kulit  adalah  immunotherapy,  metode immunotherapy  merupakan  pengobatan  penyakit  dengan  cara  mengaktifkan  atau  menekan  sistem  imun  pada  tubuh.  Dalam penelitian ini dilakukan komparasi dengan metode dari data mining untuk klasifikasi yaitu naïve bayes dan K-Nearest Neighbor untuk  memprediksi  tingkat  keberhasilan  immunotherapy  dalam  menyembuhkan  penyakit  kanker  kulit.  Dalam  proses pengujiannya,  peneliti  menggunkan  aplikasi  weka  untuk  mengolah  data  dan  melakukan  pengujian.  Hasil  pengujian  yang  telah dilakukan menunjukan model K-Nearest Neighbor didapat nilai akurasi terbaik yaitu  91,1111%. sedangkan Naïve Bayes didapat nilai  akurasi  yang  lebih  kecil  yaitu  82,2222%    dari  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  K-Nearest  Neighbor memiliki akurasi lebih baik dalam menentkan tingkat keberhasilan immunotherapy.
Kata kunci : Immunotherapy; k-nearest neighbour; klasifikasi; naïve bayes
Abstract. Cancer is a disease that grows in the skin tissue where this condition is characterized by changes in the skin, such as the appearance of lumps, spots, or moles with abnormal sizes, one of the causes of skin cancer is exposure to ultraviolet rays from the sun. One of the treatments for skin cancer is immunotherapy, the immunotherapy method is the treatment of disease by activating or  suppressing  the  immune  system  in  the  body.  In  this  study,  a  comparison  with  data  mining  methods  for  classification  was carried out, namely Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor to predict the success rate of immunotherapy in curing skin cancer. In the testing process, the researcher uses the Weka application to process data and conduct tests. The results of the tests that have been carried out show that the K-Nearest Neighbor model has the best accuracy value of 91.1111%. while Naïve Bayes obtained a smaller accuracy value, namely 82.2222%. From the test  results, it can be concluded that the K-Nearest  Neighbor method has better accuracy in determining the success rate of immunotherapy.
Keywords: Immunotherapy; classification; k-nearest neighbour; naïve bayes

## PENDAHULUAN
Kesehatan merupakan salah satu harta yang sangat berharga dalam kehidupan manusia, Kesehatan dianggap jauh lebih berharga daripada sebuah harta materi, Karena itu manusia akan  selalu berusaha menjaga kesehatannya agar  terhindar  dari  segala  penyakit,  Salah  satu    caranya yaitu  memperhatikan  pola  hidup  dan  segala  aspek kondisi kesehatan, Mulai dari aspek makanan, minuman, nutrisi  yang  dikonsumsi  dan  perilaku  kita  sehari-hari. (Hasyim, 2017)
Kanker  merupakan  salah  satu  penyakit  utama penyebab  kematian  di  dunia.  Pada  2012  diperkirakan terdapat 14 juta kasus baru kanker dan 8,2 juta kematian akibat  kanker  di  dunia.    (Dewi,  2017).  Kualitas  hidup penderita  kanker  dipengaruhi  pemahaman  individu terhadap  penyakitnya  sehingga  seseorang  tahu  cara menjaga kesehatan, serta faktor  ekonomi dimana hal ini menjadi kekhawatiran khusus terhadap biaya pengobatan.  (Anita,  2016).  Mahalnya  biaya  pengobatan kanker  tersebut,  sangat  diperlukan  adanya  teknologi pengobatan  yang  tepat  untuk  penyembuhan  kanker  dan tingkat keberhasilan yang cukup tinggi
Salah  satu  penanganan  pada  penyakit  yang disebabkan oleh HPV yaitu  Immunotherapy. Metode ini ditemukan  pada  tahun  1970-an  untuk  penyembuhan kanker  melanoma  dan  kandung kemih  dengan menggunakan agen imun cytokine namun memiliki efek samping  yang  besar  dan  seiring  mempelajari  respon imun,  metode  ini  terus  dikembangkan.  (Rahmadi  et  al, 2020)
Algoritma  Naive  bayes  dan  K-Nearest  Neighbor merupakan algoritma data mining yang digunakan untuk melakukan  proses  klasifikasi.  Penelitian  ini  kami lakukan  dengan  tujuan  untuk  melakukan  perbandingan antara  algoritma  Naive  bayes  dengan  K-Nearest Neighbor  dalam  memprediksi  keberhasilan  metode pengobatan  imunoterapi  pada  pengobatan  penyakit kanker kulit.
Pada  penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa Immunotherapy memiliki  tingkat  keberhasilan  yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode Cryotherapy  , dari hasil penelitian yang dilakukan Fahime Khozeimeh, dkk dengan judul Intralesional immunotherapy compared  to  cryotherapy  in  the  treatment  of  warts ,
F. Lia Dwi Cahyanti, Windu Gata dan Fajar Sarasati, Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam

## Menentukan Tingkat Keberhasilan Immunotherapy Untuk Pengobatan Penyakit Kanker Kulit
menyatakan bahwa hasil yang diperoleh melalui metode immunotherapy  dapat  memberikan  efek  positif  dengan tingkat  respon  yang  lebih  tinggi  yaitu  76,7%  pasien sembuh  total  selain  itu,  terbukti  menjadi  pengobatan yang  memiliki  respons  terapeutik  yang  tinggi,  jumlah sesi pengobatan yang diperlukan lebih sedikit dan resiko efek  samping  yang  lebih  rendah.  Sementara  hanya 57,7%  pasien  sembuh  dengan  metode  cryotherapy. (Khozeimeh et al. 2017)

## METODE
Metode  penelitian  yang  kami  gunakan  yaitu komparasi  antara  dua  perbandingan  metode  klasifikasi dengan  algoritma  data  mining  yaitu  metode  K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Naïve Bayes. K-nearest  neighbor (k-nn)  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  popular pada  machine  learning,  algoritma  dengan  proses  mudah dan sederhana. k-nn merupakan salah satu dari algoritma supervised  learning  dengan  proses  belajar.  Dalam algoritma  k-nn  data  yang  diolah  harus  memiliki  label. Sedangkan  Naïve  Bayes  merupakan  metode  yang menampilkan  label  kelas  terkait  walaupun  data  training yang digunakan sedikit. Penelitian ini juga menggunakan  model  klasifikasi.  Klasifikasi  adalah proses  untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang menjelaskan  atau  membedakan  konsep  atau  kelas  data, dengan  tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari suatu objek  yang labelnya  tidak diketahui.   (Rahmadi et al, 2020)

## Metode Naïve Bayes
Teori keputusan bayes adalah pendekatan statistik yang  fundamental  dalam  pengenalan  pola  (pattern recognition), pendekatan ini didasarkan pada kuantifikasi trade-off antara berbagai keputusan klasifikasi  dengan  menggunakan  probabilitas  dan ongkos  yang  ditimbulkan  dalam  keputusan  tersebut. (Rahmadi et al, 2020)
Naïve  Bayes  Classifier  atau  sering  disebut Bayesian Classification adalah metode pengklasifikasian statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  class.  Naïve  Bayes Classifier  (NBC)  terbukti  memiliki  akurasi  dan kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke  dalam database  dengan  data  yang  besar.    (Zulfikar  and Lukman, 2016)
Menurut  Kusirin  dalam    (Zulfikar  and  Lukman, 2016) Naïve Bayes Classifier didasarkan kepada teorema Bayes yang memiliki bentuk umum sebagai berikut:
Keterangan:
X = data dengan class yang belum diketahui
H =  hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik
P(H|X)  =  probabilitas  hipotesis  H  berdasar  kondisi  X (posteriori probability)
P(X|H)  = probabilitas X berdasar kondisi pada hipotesis H
P(X)   = probabilitas dari X

## B. K-Nearest Neighbor
Nearest  Neighbor  adalah  pendekatan  untuk mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan  antara kasus  baru  dengan  kasus  lama,  yaitu  berdasarkan  pada pencocokan  bobot  dari  sejumlah  fitur  yang  ada. Misalkan  diinginkan  untuk  mencari  solusi  terhadap seorang  pasien  baru  dengan  menggunakan  solusi  dari pasien  terdahulu.  Untuk  mencari  kasus  pasien  mana yang  akan  digunakan,  maka  dihitung  kedekatan  kasus pasien  baru  dengan  semua  kasus  pasien  lama.  Kasus pasien  lama  dengan  kedekatan  terbesarkan  yang  akan diambil  solusinya  untuk  digunakan  pada  kasus  pasien baru.  (Zulfikar and Lukman, 2016)
Keterangan:
T : Kasus baru S : kasus yang ada dalam penyimpanan N : jumlah atribut i : atriut individu antara 1 – n f :  fungsi  similarity  ATRIBUT  I  antara  kasus  T dan kasus S
w : bobot yang diberikan pada atribut ke-i

## Weka
Weka  mulai  dikembangkan  sejak  tahun  1994  dan telah  menjadi  software  data  mining  open  source  yang paling  populer.  Weka  mempunyai  kelebihan  seperti mempunyai  banyak  algoritma  data  mining  dan  machine learning,  kemudahan  dalam  penggunaannya,  selalu  up- to-date dengan  algoritma-algoritma  yang baru. Software Weka  tidak  hanya  digunakan  untuk  akademik  saja namun  cukup  banyak  dipakai  oleh  perusahaan  untuk meramalkan  bisnis  dari  suatu  perusahaan.Semua  teknik Weka  adalah  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  data tersedia  sebagai flat file tunggal  atau  hubungan, dimana setiap  titik  data  digambarkan  oleh  sejumlah  atribut (biasanya, atribut numerik atau nominal, tetapi beberapa jenis atribut lain juga didukung).  (Rahmadi et al, 2020)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  tools  yang di  gunakan  adalah  aplikasi  Weka.  Disini  penelitian menggunakan  data  set Immunotherapy yang  di  ambil dari repositori UCI (Universitas California, Invene) yang ada pada website dengan link
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Immunotherapy+

## F. Lia Dwi Cahyanti, Windu Gata dan Fajar Sarasati, Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam
Dataset dengan  data  sebanyak  90  records.  Dibagi menjadi beberapa tahap yaitu :
1. Mengubah  format  data  dari  dataset,  Save  As  data tersebut dan ganti formatnya yang tadinya (_hasil.arff) untuk digunakan sebagai data testing.
2. Memasukkan dataset
Gambar 1 . Mengambil data yang akan diinputkan
Setelah mengaplikasikan dataset, tahap pemodelan  pada  penelitian  ini  selanjutnya  dilakukan proses  klasifikasi menggunakan algoritma yang  akan digunakan,  yaitu  algoritma  Naïve  Bayes,  dan  K- Nearest Neighbor.
3. Pengaplikasian Dataset Immunotherapy
Gambar 2 . Pengaplikasian Dataset
Untuk  mengevaluasi  permorfa  dari  masing- masing algoritma yang digunakan, pada penelitian ini dilakukan  pembagian  persentasi  antara  data  training dan  data  testing.  Class  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  result  of  trearment  yang digunakan  untuk  membagi  data  menjadi  dua  set (Label)  dengan  nilai  1  dan  0.  Dimana,  1  adalah berhasil dan 0 berarti gagal.
4. Menentukan  metode  Naïve  Bayes  untuk  dataset Immunotherapy , Hasil dari metode naïve bayes yang telah dilakukan.
Gambar 3 . Data hasil kasifikasi naïve bayes
5. Hasil  Klasifikasi  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor
Gambar 4 . Data hasil klasifikasi menggunkan metode k- nearest neighbor
Dari  data  hasil  yang  diperoleh  pengujian menggunakan  aplikasi  WEKA  berisi  nilai-nilai tertentu  dan  untuk  membandingkan  algoritma klasifikasi sebaik apa data yang akan dipilih dari hasil nilai f1-score, akurasi, kappa statistic, mean absolute error dari  setiap  algoritma  yang  diterapkan.  Hasil ringkasan  pengujian  data  tercantum  dalam  tabel  1 dibawah ini.
Tabel 1 .  Hasil Pengujian Data pada Aplikasi WEKA
Classifier F1-Score Akurasi Kappa Statistic MAE Naive Bayes 0,809% 82,2% 0,396 0,262 K-NN 0,909% 91,1% 0,722 0,097 6. Hasil F1-Score F1-score merupakan alat ukur yang mengombinasikan nilai precision
dan recall.(Limantoro,  Kristian,  and  Purwanto  2018). hasil  data  pengklasifikasian    yang  telah  diuji menggunakan  aplikasi  WEKA,  nikai f1  score tertinggi  dengan  algoritma K-Nearest  Neighbor

## F. Lia Dwi Cahyanti, Windu Gata dan Fajar Sarasati, Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Tingkat Keberhasilan Immunotherapy Untuk Pengobatan Penyakit Kanker Kulit
dengan nilai 0,909 , Nilai F1 Score berkisar 0 sampai dengan  1,  semakin  mendekai  nilai  1  maka  semakin akurat.  (Kautsar  and  Adi  2016)  sedangakan  nilai dengan algoritma Naïve Bayes 0,809.
7. Hasil Akurasi
Hasil  data  pengklasifikasian    yang  telah  diuji menggunakan  aplikasi  WEKA  dengan  algoritma K- Nearest Neighbor nilai akurasi tertinggi yaitu 91,1%, Sedangkan  Naïve  Bayes  yang  memiliki  akurasi terendah dengan nilai 82,2%.
8. Hasil Kappa Statistic
Dari  pengujian  data  menggunakan  aplikasi WEKA,  hasil  pengklasifikasian  data  yang  tertinggi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dengan nilai Kappa  Statistic 0,7224.  Kappa  Statistics mendekati  nilai  1,  sehingga  dapat  dikategorikan sangat  baik  untuk  digunakan  sebagai  model.    Untuk nilai Kappa  Statistic terendah    dihasilkan  algoritma Naive Bayes dengan nilai 0,396.
9. Hasil Mean Absolute Error
Dari  data  yang  diuji  menggunakan  WEKA, maka  hasil  mengklasifikasian  data  algoritma K- Nearest  Neighbor  memiiki nilai mean  absolut  error nya  rendah  0,0975  dan  untuk  nilai mean  absolut error tertinggi  algoritma Naive  Bayes 0,2627.  Mean Absolute Error (MAE) adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengukur tingkat keakuratan model peramalan, Hasil Mean Absolute Error menunjukkan nilai rata-rata kesalahan multak atau absolut dari nilai sebenarnya  dengan  nila  i  peramalan.  (Suryanto  and Muqtadir 2019)

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian, implementasi dan pengujian,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut :
Dari  hasil  eksperimen  menyimpulkan  bahwa  klasifikasi yang  didapat  dari  kolaborasi  pengujian  menggunakan metode machine learning yaitu naïve bayes dan k-nearest neighbor  menunjukkan  bahwa  akurasi  terbaik  untuk keberhasilan immunotherapy ketika menggunakan metode K-Nearest Neighbor sebesar 91,1111%. Sedangkan  menggunakan  metode  naïve  bayes  rata-rata akurasi sebesar 82,2222% . Dengan demikian penelitian ini  dapat  dijadikan  acuan  dalam  menentukan  tingkat keberhasilan metode immunotherapy dalam penyembuhan penyakit kanker kulit.

## DAFTAR PUSTAKA
Anita.  2016.  “PERAWATAN  PALIATIF  DAN KUALITAS  HIDUP  PENDERITA  KANKER.” National Institute of Health VII(3): 508–13. Dewi,  Makassari.  2017.  “Sebaran  Kanker  Di  Indonesia, Riset Kesehatan Dasar 2007.” Indonesian Journal of Cancer 11(1): 1–8.
Hasyim,  lazuardi  adi  pradana.  2017.  “KAJIAN PERANAN  VISUAL  SEBAGAI  PANDUAN
REMAJA  UNTUK  MENJAGA  KESEHATAN DALAM  MEDIA  BUKU  Lazuardi.” JURNAL RUPARUPA 2(2): 161–72.
Kautsar,  Havez  Vazirani  Al,  and  Kusworo  Adi.  2016. “Implementasi Object Tracking Untuk Mendeteksi Dan  Menghitung  Jumlah  Kendaraan  Secara Otomatis  Menggunakan  Metode  Kalman  Filter Dan Gaussian Mixture Model.” Youngster Physics Journal 5(1): 13–19.
Khozeimeh,  Fahime  et  al.  2017.  “Intralesional Immunotherapy  Compared  to  Cryotherapy  in  the Treatment  of  Warts.” International  Journal  of Dermatology 56(4): 474–78.
Limantoro,  Stephen  Ekaputra,  Yosi  Kristian,  and  Devi Dwi  Purwanto.  2018.  “Pemanfaatan  Deep Learning  Pada  Video  Dash  Cam  Untuk  Deteksi Pengendara  Sepeda  Motor.” Jurnal  Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI) 7(2): 3–9.
Rahmadi,  Muhammad,  Fazriyanor  Kaurie,  and  Tuti Susanti. 2020. “Uji Akurasi Dataset Pasien  Pasca Operasi  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Menggunakan  Weka  Tools.” JURIKOM  (Jurnal Riset Komputer) 7(1): 134–39.
Suryanto,  Andik  Adi,  and  Asfan  Muqtadir.  2019. “PENERAPAN  METODE  MEAN  ABSOLUTE ERROR  (  MEA  )  DALAM  ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI PADI.” (1): 78–83.
Zulfikar,  Wildan  Budiawan,  and  Nur  Lukman.  2016. “Perbandingan  Naive  Bayes  Classifier  Dengan Nearest  Neighbor  Untuk  Identifikasi  Penyakit Mata.” Jurnal Online Informatika 1(2): 82–86.