## KOMPARASI ALGORITMA DECISION TREE DAN NAIVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES
Rizky Maulana, Riri Narasati, Ruli Herdiana, Ryan Hamonangan, Saeful Anwar. Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10 B Karyamulya Kesambi Kota Cirebon rizkym71338@gmail.com

## ABSTRAK
Rata-rata nilai akurasi klasifikasi penyakit diabetes adalah sebesar 82%. Meskipun demikian, nilai tersebut masih  kurang  baik.  Karena  nilai  akurasi  tersebut  masih  dibawah  rata-rata  yaitu  85%.  Masalah  utama  muncul karena  tingkat  akurasi  yang  kurang  baik  dapat  menimbulkan  risiko  kesalahan  yang  signifikan  dalam mengidentifikasi  penyakit  diabetes.  Kecenderungan  nilai  rata-rata  yang  rendah  ini  menunjukkan  adanya hambatan dalam keandalan  sistem klasifikasi penyakit diabetes. Penelitian  ini  menerapkan  metode Knowledge Discovery  in  Databases (KDD).  Adalah  sebuah  teknik  yang  dipakai  untuk  mengeksplorasi  dan  memperoleh pemahaman  yang  mendalam  pada  suatu database .  Tujuan  utama  pada  tahapan  KDD  adalah  menghasilkan informasi  yang dapat digunakan sebagai  landasan untuk pengambilan keputusan. Hasil penelitian  menandakan bahwa Naive  Bayes mencapai  tingkat  keakuratan  yang  lebih  baik  sebesar  91.56%.  Sedangkan, Decision  Tree memiliki tingkat akurasi 87.01%. Dari evaluasi ini, dapat disimpulkan bahwa Naive Bayes menghasilkan kinerja yang  lebih  unggul  dalam  klasifikasi  penyakit  diabetes  pada  dataset  yang  digunakan  dibandingkan  dengan Decision Tree .
Kata kunci: Diabetes, Data Mining, Decision Tree, Naïve Bayes.
1. PENDAHULUAN
Diabetes adalah penyakit kronis yang menyebabkan  peningkatan  kadar  gula  darah  dan dapat  disebabkan  oleh  gaya  hidup  tidak  sehat, termasuk  kegemukan,  pola  makan  tinggi  lemak  dan kalori,  serta  kurangnya  aktivitas  fisik.  Menurut International  Diabetes  Federation (2021),  di  tahun 2021, terdapat 531 juta  manusia dewasa di umur  20– 73  tahun  yang  menderita  diabetes,  dengan  perkiraan peningkatan menjadi 643 juta pada 2030 dan 783 juta pada  2045.  Di  Asia  Tenggara,  terdapat  90  juta penderita  diabetes.  Diabetes  juga  menjadi  penyebab 6.7 juta kematian pada tahun 2021 setiap 5 detik dan menyebabkan pengeluaran kesehatan mencapai setidaknya  966  miliar  dolar  Amerika  (USD),  dengan peningkatan  sebesar  316%  dalam  15  tahun  terakhir [1] .
Meskipun  telah  dilakukan  banyak  penelitian menggunakan machine learning untuk mengklasifikasikan  diabetes,  rata-rata  akurasi  masih kurang  baik,  yaitu  sekitar  82%.  Ini  menciptakan risiko  kesalahan  yang  signifikan  dalam  identifikasi penyakit. Oleh karena itu, penelitian ini memfokuskan  pada  perbandingan  di  antara  metode Decision  Tree dan Naïve Bayes dalam  meningkatkan akurasi pengklasifikasi diabetes.
Beberapa penelitian sebelumnya telah mengeksplorasi penerapan algoritma machine learning dalam klasifikasi penyakit diabetes. Penelitian  oleh  Afif  tahun  2020  berfokus  pada klasifikasi  diabetes  mellitus  menggunakan  dataset dari  Rumah  Sakit  Aisyah  dengan  17  atribut  [2]. Penelitian  oleh  Wahyu  tahun  2023  berfokus  pada klasifikasi  diabetes  dengan  menerapkan  algoritma Decision  Tree  [3].  Hasil  penelitian  Habibah  tahun
2023  menunjukkan  akurasi  sebesar  76,67%,  presisi 72%,  dan recall 41,67%  dalam  klasifikasi  penyakit diabetes [4].
Penelitian  ini  bertujuan  meningkatkan  akurasi klasifikasi penyakit diabetes dengan  membandingkan algoritma Decision  Tree dan Naive  Bayes .  Tujuan perbandingan  adalah  untuk  menentukan  algoritma yang  paling  sesuai  dalam  meningkatkan  akurasi diagnosis  diabetes.  Penelitian  ini  akan  mengevaluasi efektivitas  kedua  algoritma  tersebut,  dengan  fokus utama  pada  pengukuran  dan  perbandingan  tingkat akurasi.
Hasilnya  ditujukan  kepada  dokter  spesialis endokrin,  apoteker,  dan  perawat.  Dokter  dapat meningkatkan  diagnosis  dan  manajemen  penyakit dengan  memanfaatkan  temuan  penelitian.  Apoteker dapat  memberikan  dukungan  terkait  obat-obatan kepada pasien berdasarkan informasi hasil penelitian. Perawat  dapat  menggunakan  hasil  penelitian  untuk mendukung  perawatan  dan  edukasi  pasien  tentang manajemen  pola  hidup  dan  pengobatan  diabetes. Selain  itu,  diharapkan  bahwa  peningkatan  nilai akurasi  hasil  penelitian  akan  memberikan  dampak positif  dalam  upaya  pencegahan  dan  manajemen penyakit diabetes.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  tahap  ini,  dijelaskan  kajian  literatur  yang sesuai  dengan  penelitian  yang  tengah  dilakukan  saat ini.
2.1. Data Mining Data mining merupakan langkah kompleks yang melibatkan penghimpunan, pengolahan, dan pemanfaatan  dataset  berukuran  luas  dengan  tujuan
menemukan  aturan  atau  pola  yang  dapat  disimpan dalam  basis  data  atau  media  penyimpanan  lainnya. Proses  ini  mencakup  langkah-langkah  analisis mendalam  menggunakan  metode-metode  seperti machine  learning untuk  mengidentifikasi  hubungan- hubungan  yang  mungkin  tidak  terlihat  secara langsung. Hasil temuan dari data mining memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  informasi yang terkandung dalam data besar tersebut, dan dapat diterapkan  dalam  konteks  pengambilan  keputusan atau perencanaan strategis [5] [6].

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi adalah suatu teknik dalam pengolahan  data  yang  melibatkan  pembagian  objek yang digunakan ke dalam kelompok atau kelas-kelas, di  mana  jumlah  kelas  dapat  disesuaikan  dengan kebutuhan  analisis.  Tujuan  utama  dari  proses klasifikasi  ini  adalah  untuk  menciptakan  pola  atau aturan  yang  memungkinkan  pemisahan  yang  jelas antara setiap kelompok data. Dengan demikian, hasil klasifikasi  dapat  memberikan  informasi  tentang keanggotaan  suatu  objek  dalam  suatu  kategori tertentu,  berdasarkan  karakteristik,  perilaku,  dan atribut yang telah ditentukan sebelumnya untuk setiap kelompok  tersebut.  Proses  ini  membantu  dalam pemahaman  dan  interpretasi  data,  serta  memfasilitasi pengambilan  keputusan  berdasarkan  pengelompokan yang telah didefinisikan sebelumnya [7] [8].

## 2.3. Decision Tree
Decision  Tree merupakan  suatu  metode  dalam machine learning yang menggunakan sampel latihan, yakni  sekumpulan  data,  untuk  membangun  struktur pohon  keputusan.  Proses  ini  melibatkan  serangkaian keputusan  berbasis  aturan-aturan  yang  dibuat  untuk mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelompok  atau kategori tertentu. Setelah pohon keputusan dibangun, ia  kemudian  diuji  untuk  memastikan  kebenarannya dalam  melakukan  prediksi  atau  klasifikasi  terhadap data  yang  belum  pernah  telah  terlihat  sebelumnya. Metode  tersebut  sering  digunakan  dalam  tugas-tugas klasifikasi  dan  prediksi,  serta  dapat  memberikan pemahaman  yang  intuitif terhadap  faktor-faktor yang mempengaruhi  pengambilan  keputusan  dalam  suatu model [9].

## 2.4. Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan  metode dalam machine learning yang bukan mengikuti pedoman tertentu dan didasarkan  pada  bidang  matematika,  yaitu  konsep probabilitas.  Metode  ini  menggunakan  pendekatan probabilitas untuk menentukan klasifikasi suatu data, memanfaatkan  peluang  terbesar  dalam  kemungkinan klasifikasi  tersebut.  Dalam  prosesnya, Naive  Bayes menghitung  frekuensi  masing-masing  klasifikasi dengan  menggunakan  data  pelatihan.  Pendekatan  ini memungkinkan model untuk memperoleh pemahaman  tentang  kemungkinan  hasil  klasifikasi berdasarkan peluang munculnya atribut-atribut
tertentu  dalam  data  latihan. Naive  Bayes sering digunakan dalam tugas klasifikasi teks, pengelompokan  dokumen,  dan  masalah  klasifikasi lainnya. [10].

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  teknik  dalam  bidang data mining yang secara umum dipakai untuk menilai kinerja  suatu  algoritma  atau  model  pengklasifikasi. Metode  ini  memberikan  informasi  mengenai  tingkat akurasi,  presisi,  dan  tingkat  kesalahan  dari  algoritma tersebut.  Representasi  umum  dari Confusion  Matrix adalah  tabel  yang  menampilkan  keempat  hasil klasifikasi yang mungkin. Baris matriks mencerminkan  jumlah  data  uji  untuk  kelas  yang sebenarnya,  sementara  kolom  mencerminkan  kelas prediksi [11].
Tabel 1. Confusion matrix
Kelas Sebenarnya True False Kelas Prediksi True TP FP False FN TN
Tabel  1  adalah Confusion  Matrix yang digunakan  sebagai  sarana  evaluasi  hasil  klasifikasi dari  suatu  model  atau  algoritma.  Dalam  matriks  ini, empat  hasil  klasifikasi  yang  mungkin  dapat diidentifikasi.
a. True  Positive (TP)  mencerminkan  jumlah  data yang  berhasil  diidentifikasi  secara  tepat  sebagai kelas positif.
b. True  Negative (TN)  merujuk  pada  jumlah  data yang  berhasil  diidentifikasi  secara  tepat  sebagai kelas negatif.
c. False  Positive (FP)  merujuk  pada  jumlah  data yang  seharusnya  termasuk  ke  dalam  kelas negatif,  namun  keliru  diidentifikasi  sebagai kelas positif.
d. False  Negative (FN)  mencakup  jumlah  data yang  seharusnya  masuk  ke  dalam  kelas  positif, tetapi keliru diidentifikasi sebagai kelas negatif.
Pengujian  yang  melibatkan Confusion  Matrix menghasilkan sejumlah perhitungan, antara lain yaitu:
a. Akurasi  adalah  ukuran  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  sejauh  mana  kemampuan  suatu model  dalam  mengklasifikasikan  data  secara tepat secara keseluruhan. Berikut ini merupakan formula untuk menghitung nilai akurasi.
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN (1)
b. Presisi merupakan metrik yang digunakan untuk mengevaluasi  proporsi  prediksi  yang  positif yang  benar  dibandingkan  dengan  keseluruhan prediksi  yang  positif,  dengan  tujuan  untuk mengurangi  kesalahan  positif  palsu.  Berikut merupakan  formula  untuk  mengkalkulasi  nilai presisi.
Presisi = TP TP+ FP (2)
c. Recall adalah  metrik  yang  digunakan  untuk mengukur seberapa banyak prediksi positif yang benar  dibandingkan  dengan  total  data  aktual yang  positif,  dengan  tujuan  untuk  mengurangi kesalahan  negatif  palsu.  Berikut  ini  merupakan formula untuk menghitung nilai recall .
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+ FN (3)

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini akan menerapkan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) . Merupakan  suatu  metode  yang  dimanfaatkan  untuk memperoleh informasi berharga dari suatu basis data. Tujuan  akhir  dari  metode  ini    adalah  untuk menyajikan  materi  yang  dapat  dipertimbangkan dalam  pengambilan  keputusan  [12].  Berikut  adalah tahapan-tahapan dalam penggunaan metode KDD .
Gambar 1. Langkah penelitian [13]
Gambar  1  menggambarkan  langkah-langkah penelitian meliputi Pemilihan, Pra-pemrosesan, Transformasi, Data  Mining ,  dan  Interpretasi  / Evaluasi.

## 3.1. Selection
Pada  langkah  ini,  dilakukan  seleksi  data  yang akan  diterapkan  dalam  studi  ini.  Di  samping  itu, dilakukan  pemilihan  variabel  yang  akan  dijadikan label  dengan  dukungan  dari  seorang  pakar  di  bidang penyakit diabetes.

## 3.2. Preprocessing
Pada  langkah  ini,  dilakukan  serangkaian langkah untuk memastikan kualitas dataset. Proses ini melibatkan penghapusan data yang tidak lengkap dan identifikasi serta eliminasi data ganda guna menjamin akurasi  hasil  analisis.  Reduksi  fitur  juga  diterapkan dengan menghapus atribut atau kolom yang dianggap tidak  relevan  untuk  mencapai  tujuan  analisis, sehingga  dataset  menjadi  lebih  sederhana  tanpa kehilangan  informasi  kunci.  Selain  itu,  penanganan data yang hilang menjadi fokus utama, di mana upaya
dilakukan  untuk  mengisi  nilai  yang  kosong  atau menghapus  entri  yang  tidak  lengkap.  Dengan melakukan  pembersihan  data  ini  secara  cermat, diharapkan  dapat  menghasilkan  dataset  yang  bersih, lengkap,  dan  siap  digunakan  dalam  proses  analisis dengan kedua metode tersebut.

## 3.3. Transformation
Pada  langkah  ini,  data  diubah  menjadi  format yang  optimal  guna  mengikuti  proses,  menggunakan kedua  metode  tersebut.  Perubahan  ini  melibatkan penyesuaian  struktur  data  agar  sesuai  dengan persyaratan  dan  karakteristik  kedua  algoritma tersebut.  Perubahan  ini  bertujuan  untuk  memastikan kualitas data yang memadai sehingga algoritma dapat memberikan  hasil  yang  akurat  dan  informatif  dalam tahap  selanjutnya.  Dengan  merinci  format  data  yang sesuai,  proses  analisis  dengan Decision  Tree dan Naïve  Bayes dapat  dilakukan  secara  efisien, memberikan  dukungan  untuk  membuat  keputusan yang  lebih  baik  dan  memperoleh  pemahaman  yang lebih  mendalam  terhadap  informasi  yang  tersimpan dalam dataset.

## 3.4. Data Mining
Pada  langkah  ini,  terjadi  proses  penting  dalam penerapan algoritma Decision  Tree dan Naïve Bayes , yaitu  pemisahan  dataset  menjadi  dua  komponen utama,  yaitu  dataset  untuk  pelatihan  dan  pengujian. Pemisahan  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pelatihan pada model dengan memanfaatkan data pelatihan dan menguji  kinerja  model  dengan  menggunakan  data pengujian.  Proses  pelatihan  model  melibatkan penggunaan  algoritma Decision  Tree dan Naïve Bayes untuk  memahami  pola  dan  aturan  yang terkandung  dalam  data  pelatihan.  Setelah  model dilatih, langkah selanjutnya adalah menguji performa model menggunakan data pengujian untuk mengevaluasi sejauh mana model dapat mengklasifikasikan  data  yang  belum  pernah  dikenali sebelumnya  dengan  tingkat  ketepatan  yang  tinggi. Proses  ini  menjadi  langkah  kritis  dalam  memastikan keandalan  model  dan  mengidentifikasi  apakah algoritma  yang  digunakan  dapat  memberikan  hasil yang  memuaskan  dalam  konteks  klasifikasi  dataset yang diberikan.

## 3.5. Interpretation / Evaluation
Pada  tahap  ini,  hasil  dari  penerapan  algoritma Decision  Tree dan Naïve  Bayes dianalisis  secara mendalam.  Proses  ini  melibatkan  penilaian  kinerja kedua  algoritma  berdasarkan  metrik-metrik  evaluasi yang  relevan,  seperti  akurasi,  presisi  dan recall . Evaluasi  ini  memberikan  gambaran  tentang  seberapa baik  kedua  algoritma  dapat  mengklasifikasikan  data, serta kecenderungan masing-masing dalam mengatasi false positive dan false negative . Selain itu, dilakukan perbandingan  performa  antara Decision  Tree dan Naïve  Bayes untuk  menentukan  metode  yang  lebih efektif  dalam  konteks  dataset  yang  digunakan.  Hasil
evaluasi  ini  menjadi  dasar  untuk  mengidentifikasi kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  algoritma, serta  menyusun  rekomendasi  terkait  pemilihan algoritma  yang  paling  sesuai  untuk tujuan  klasifikasi dataset  yang  spesifik.  Evaluasi  yang  cermat  pada tahap ini sangat penting untuk memastikan keberlanjutan dan kehandalan model pengklasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Dalam  langkah  ini,  menggunakan  dataset sekunder  yang  diperoleh  dari open  source yaitu dataset  penyakit  diabetes  yang  berasal  dari  situs https://www.kaggle.com/datasets/akshaydattatraykha re/diabetes-dataset dengan jumlah 768 baris data dan 9  varibel,  dimana  dataset  tersebut  dalam  bentuk format Comma  Separated  Values  (CSV) . Outcome menjadi  variabel  yang  berfungsi  sebagai  label  dalam studi ini.

## 4.2. Preprocessing
Pada  langkah  ini,  dilakukan  proses cleaning data yang  mencakup  eliminasi  beberapa  variabel yang tidak relevan untuk keperluan studi ini. Variabel yang  dihilangkan  adalah  “ Pregnancies” dan “Skin Thickness” .  Terlebih  lagi, dataset  yang dimanfaatkan dalam  penelitian  ini  sudah  lengkap  dan  tidak mengandung kekosongan data.
Tabel 2. Preprocessing penyakit diabetes V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 148 72 0 33.6 0.627 50 1 85 66 0 26.6 0.351 31 0 183 64 0 23.3 0.672 32 1 89 66 94 28.1 0.167 21 0 137 40 168 43.1 2.288 33 1 116 74 0 25.6 0.201 30 0 78 50 88 31 0.248 26 0 115 0 0 35.3 0.134 29 0 197 70 543 30.5 0.158 53 1 125 96 0 0 0.232 54 0 110 92 0 37.6 0.191 30 0 168 74 0 38 0.537 34 1 139 80 0 27.1 1.441 57 1 189 60 846 30.1 0.398 59 1 166 72 175 25.8 0.587 51 1
Tabel  2  merupakan  data  penyakit  diabetes setelah dilakukan preprocessing data yaitu pengurangan  atribut  “ Pregnancies” dan “Skin Thickness” . Keterangan:
a. V1 = Glucose
b. V2 = Blood Pressure
c. V3 = Insulin
d. V4 = BMI
e. V5 = Diabetes Pedigree Function
f. V6 = Age
g. V7 = Outcome

## 4.3. Transformation
Pada  langkah  ini,  dilakukan  perubahan  pada data atribut " Outcome " dengan mengubah representasinya  dari  bentuk  angka  1  dan  0  menjadi " yes "  dan  " no ".  Proses  ini  bertujuan  untuk memberikan  interpretasi  yang  lebih  intuitif  terhadap nilai  atribut,  mempermudah  pemahaman  hasil analisis,  dan  meningkatkan  kejelasan  makna  dari atribut  tersebut.  Dengan  mengganti  representasi angka  menjadi  kata-kata,  hasil  analisis  menjadi  lebih mudah  diinterpretasikan  oleh  pemangku  kepentingan dan  memfasilitasi  komunikasi  antara  pengguna  data dan  model.  Perubahan  ini  juga  dapat  memberikan nilai  tambah  pada  pemahaman  konteks  khusus  dari atribut  " Outcome "  dalam  konteks  dataset  yang digunakan.
Tabel 3. Transformation penyakit diabetes V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 148 72 0 33.6 0.627 50 yes 85 66 0 26.6 0.351 31 no 183 64 0 23.3 0.672 32 yes 89 66 94 28.1 0.167 21 no 137 40 168 43.1 2.288 33 yes 116 74 0 25.6 0.201 30 no 78 50 88 31 0.248 26 no 115 0 0 35.3 0.134 29 no 197 70 543 30.5 0.158 53 yes 125 96 0 0 0.232 54 no 110 92 0 37.6 0.191 30 no 168 74 0 38 0.537 34 yes 139 80 0 27.1 1.441 57 yes 189 60 846 30.1 0.398 59 yes 166 72 175 25.8 0.587 51 yes
Tabel  3  merupakan  data  penyakit  diabetes setelah dilakukan perubahan data.
Keterangan:
a. V1 = Glucose
b. V2 = Blood Pressure
c. V3 = Insulin
d. V4 = BMI e. V5 = Diabetes Pedigree Function
f. V6 = Age
g. V7 = Outcome

## 4.4. Data Mining
Pada  langkah pembuatan  model, diterapkan dua algoritma klasifikasi utama,  yaitu algoritma Decision Tree dan Naïve  Bayes. Proses  ini  melibatkan penggunaan  dataset  yang  telah  melalui  tahap pembersihan  dan  perubahan  sebelumnya  untuk melatih  kedua  model.  Algoritma Decision  Tree akan membangun  pohon  keputusan  berdasarkan  pola  dan aturan  yang  terdapat  dalam  data  latihan,  sementara Naïve  Bayes akan  memanfaatkan  teori  probabilitas untuk  menghasilkan  model  klasifikasi.  Pemilihan kedua  algoritma  ini  memungkinkan  perbandingan performa  keduanya  dalam  konteks  dataset  khusus yang  digunakan,  sehingga  dapat  dipilih  algoritma
yang  paling  sesuai  untuk  tujuan  klasifikasi  penyakit diabetes pada penelitian ini.

## 4.5. Interpretation / Evaluation
Pada langkah evaluasi model, dilakukan analisis kinerja  terhadap  metode Decision  Tree dan Naïve Bayes .  Evaluasi  mencakup  perhitungan  akurasi, presisi,  dan recall untuk  setiap  metode  guna  menilai seberapa  baik  keduanya  dapat  mengklasifikasikan data penyakit diabetes. Akurasi memberikan gambaran  keseluruhan  sejauh  mana  model  dapat memberikan klasifikasi yang benar, sedangkan presisi dan recall memberikan insight terkait  ketepatan dalam  mengidentifikasi instance positif.  Hasil evaluasi  ini  memungkinkan  pembandingan  performa kedua  algoritma,  sehingga  dapat  dipilih  algoritma yang  paling  sesuai  untuk  meningkatkan  akurasi  dan ketepatan diagnosis penyakit diabetes pada penelitian ini.
Setelah  menyelesaikan  proses data  mining dan memperoleh  hasil  klasifikasi  melalui  algoritma Decision  Tree dan Naïve  Bayes ,  langkah  berikutnya adalah mengevaluasi kinerja model dengan menghitung  metrik-metrik  seperti  akurasi,  presisi, dan recall menggunakan Confusion Matrix .
Tabel 4. Confusion matrix decision tree True. Yes True. No Pred. Yes 38 4 Pred. No 16 96
Berdasarkan  hasil Confusion  Matrix pada  tabel 4  terlihat  bahwa  sejumlah  38  data  diklasifikasikan sebagai "Yes" dengan  benar,  sementara  96  data diklasifikasikan sebagai "No" dengan benar.
Tabel 5. Confusion matrix naïve bayes True. Yes True. No Pred. Yes 46 5 Pred. No 8 95
Berdasarkan  hasil Confusion  Matrix pada  tabel 5  terlihat  bahwa  sejumlah  46  data  diklasifikasikan sebagai "Yes" dengan  benar,  sementara  95  data diklasifikasikan  sebagai "No" dengan  benar.  Setelah mengetahui Confusion  Matrix dari  kedua  algoritma, langkah  berikutnya  melibatkan  evaluasi  data  dengan mengukur  akurasi,  presisi,  dan recall dari  metode Decision Tree dan Naïve Bayes .
Tabel 6. Komparasi dua algoritma Metode Akurasi Presisi Recall Decision Tree 87.01% 85.71% 96.00% Naïve Bayes 91.56% 92.23% 95.00%
Tabel  6  menunjukkan  hasil  uji  perbandingan  di antara  dua  metode,  yakni Decision  Tree dan Naïve Bayes ,  dalam  klasifikasi  penyakit  diabetes.  Hasil  uji
tersebut mengonfirmasi bahwa penggunaan algoritma Naïve  Bayes menghasilkan  tingkat  ketepatan  yang lebih  tinggi  daripada  metode Decision  Tree ,  dengan akurasi mencapai 91.56%. Angka akurasi ini melebihi nilai  rata-rata  klasifikasi  penyakit  diabetes  sebesar 82%.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  penerapan metode Naïve Bayes dalam penelitian ini memberikan kinerja  yang  sangat  baik  dalam  klasifikasi  penyakit diabetes, mencapai tingkat akurasi yang signifikan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  komparasi  metode Decision Tree dan Naive Bayes dalam mengklasifikasi  penyakit  diabetes,  dua  algoritma klasifikasi dievaluasi untuk memahami kinerja dalam klasifikasi  penyakit  diabetes.  Dari  hasil  penelitian, terlihat bahwa Naive Bayes berhasil mencapai tingkat akurasi  yang  lebih tinggi  sebesar 91,56%, sedangkan Decision  Tree memiliki  tingkat  akurasi  sebesar 87,01%. Berdasarkan evaluasi  ini, dapat  disimpulkan bahwa Naive  Bayes memberikan  kinerja  yang  lebih unggul  dalam  mengklasifikasikan  penyakit  diabetes pada  dataset  yang  digunakan  jika  dibandingkan dengan Decision  Tree . Tingginya akurasi pada Naive Bayes menunjukkan  keahlian  model  ini  dalam membedakan  di  antara  kelas  positif  dan  negatif dengan  lebih  baik  daripada Decision  Tree .  Adapun saran-saran  yang  disampaikan  berdasarkan  hasil pengujian  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian selanjutnya  diharapkan  melakukan  ekplorasi  model klasifikasi  lainnya  untuk  lebih  meningkatkan  tingkat akurasinya  dan  penelitian  selanjutnya  diharapkan melakukan  optimasi hyperparameter pada  algoritma Naive Bayes untuk meningkatkan tingkat akurasinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M  Ivan  Mahdi,  “Penderita  Diabetes  Indonesia Terbesar  Kelima  di  Dunia,”  Data  Indonesia. [Online]. Available: https://dataindonesia.id/kesehatan/detail/penderi ta-diabetes-indonesia-terbesar-kelima-di-dunia
[2]  A.  Afif,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus di Rumah  Sakit  Aisyiah,” J.  Ilmu  Komput.  dan Mat. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  15–21,  2020,  doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
[3]  B.  A.  R.  P.  Wahyu,  A.  F.  Farozi,  C.  P. Mahendra,  and  R.  K.  Hapsari,  “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Berdasarkan
Decision  Tree  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” INTEGER J. Inf. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 80– 89, 2023.
[4]  N.  N.  Habibah,  A.  Nazir,  I.  Iskandar,  and  ..., “Pemodelan  Klasifikasi  Untuk  Menentukan Penyakit  Diabetes  dengan  Faktor  Penyebab Menggunakan  Decision  Tree  C4.  5  Pada Wanita,” J.  Sist.  … ,  2023,  [Online].  Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/JSON/article/view/6 202
[5]  R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” J.  Inform. dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  125–132, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[6]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa  Penerapan  Metode  Clustering  X- Means Dalam Pengelompokan Penjualan Barang,” J. Teknol. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[7]  R.  P.  Fadhillah,  R.  Rahma,  and  ...,  “Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus Berdasarkan Faktor- Faktor Penyebab Diabetes menggunakan
Algoritma  C4.  5,” JIPI  (Jurnal  … ,  2022, [Online]. Available: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.p hp/jipi/article/view/3248
[8]  O. N. Washilaturrizqi, “Implementasi Algoritma C4  .  5  Untuk  Menentukan  Penerima,” JATI (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 373–377, 2023.
[9]  B.  A.  C.  Permana  and  I.  K.  Dewi,  “Komparasi Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Decision  Tree dan  Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit Diabetes,” Infotek    J.  Inform.  dan  Teknol. ,  vol.
4, no. 1, pp. 63–69, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2994.
[10]  N. Nurahman and P. Prihandoko, “Perbandingan Hasil  Analisis  Teknik  Data  Mining  ’Metode Decision  Tree,  Naive  Bayes,  Smo  Dan Part’Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Diabetes Mellitus,” J.  Inf .  pdfs.semanticscholar.org, 2019. [Online]. Available:
https://pdfs.semanticscholar.org/cb36/18756874 63178d3c0bada1f496572a37201c.pdf
[11]  N.  F.  Arminda et  al. ,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTINOMIAL NAIVE
BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PENGGUNA
APLIKASI  BRIMO,”  vol.  7,  no.  3,  pp.  1817– 1822, 2023.
[12]  T.  Prasetiya,  I.  Ali,  C.  L.  Rohmat,  and  O. Nurdiawan,  “Klasifikasi  Status  Stunting  Balita Di  Desa  Slangit  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor,” INFORMATICS Educ. Prof. J.  Informatics ,  vol.  5,  no.  1,  p.  93,  2020,  doi: 10.51211/itbi.v5i1.1431.
[13]  R.  K.  Purnomo,  H.  A.  Saufi,  and  R.  Hs, “Implementasi Data
Mining Untuk Memprediksi  Kelulusan  Siswa  SMK  Al  Huda Kedungwungu Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Putriyana?1,”
Exp.  Student  Exp. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–7,  2023.