Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi Volume 06, Number 02, 2024,  doi.org/ 10.54209/jatilima.v6i02.505 E.SSN : 2721-1800 (Online)
https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index
Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin – Perwira Tarigan et.al Page 134 of 9

## Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin
Perwira Tarigan 1 , Agung Prabowo 2 , Govandy 3 Universitas Prima

## INTRODUCTION
NBC Classifier (NBC) merupakan salah satu metode pada data mining yang digunakan untuk  klasifikasi  data.  Metode  ini  bertujuan  membangun  suatu  model  klasifikasi  dengan menggunakan  dataset  pelatihan  untuk  Memilih  suatu  kelas.  Selain  itu  metode  ini  juga merupakan  metode  yang  sederhana  untuk  membangun  suatu  model  klasifikasi  dengan menetapkan label class sebagai contoh masalah, kemudian direpresentasikan menjadi vektor nilai fitur dengan mengambil label class dari beberapa himpunan terbatas. Beberapa penelitian tentang  klasifikasi  data  menggunakan  NBC  telah  dipublikasikan  oleh  para  peneliti.  Pada penelitian,  memprediksi  penyakit  ginjal  kronis  menggunakan  metode  klasifikasi  Random Forest, NBC dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN).(Mubarog  et  al.,  2021)  Hasil  dari  penelitian  ini diperoleh bahwa tingkat akurasi dari metode Random Forest lebih baik dibandingkan dengan metode NBC maupun  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Lalu  penelitian,  yang  membandingkan metode K-Nearest Neighbor (KNN), NBC dan Decission Tree (J-48) untuk prediksi kelayakan
Article Info ABSTRACT
Keywords: NBC Classifier Breast Cancer Wisconsin Gain Ratio Relief F Naive Bayes Classifier (NBC) adalah metode penambangan data yang digunakan  untuk  klasifikasi  data  dalam  suatu  kelas.  Berdasarkan pandangan  literatur  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya,  diketahui bahwa  algoritma  NBC  memiliki  tingkat  akurasi  yang  buruk  dari  segi akurasi.  Keakuratan  hasil  klasifikasi  diketahui  dipengaruhi  oleh  fitur- fitur  yang  digunakan  seringkali  tidak  relevan  dan  memilki  pengaruh yang rendah terhadap klasifikasi. Pada penelitian ini dilakukan analisis tingkat akurasi metode NBC tanpa seleksi fitur dan dengan seleksi fitur pada  dataset  Wisconsin Breast  Cancer .  Dalam  penelitian  ini memperoleh  hasil  pengukuran  tingkat  akurasi  metode  NBC  tanpa seleksi  fitur  dan  dengan  gain  rasio  serta  seleksi  fitur  F-relief  pada dataset Breast  Cancer  Wisconsin sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa metode  seleksi  fitur  bisa  meningkatkan  akurasi  pada  NBC.  Hal  ini didukung  juga  dengan  penbisa  penelitian  sebelumnya.  Peningkatan akurasi  pada  metode  klasifikasi  NBC  dengan  menggunakan  seleksi fitur Relief-F meningkat sebesar 0,30% dari akurasi metode NBC tanpa menggunakan seleksi fitur dengan tingkat akurasi 97,4%. This  is  an  open  access  article
under the CC BY-NC license Corresponding Author: Perwira Tarigan Universitas Prima tariganperwira@gmail.com
Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin – Perwira Tarigan et.al Page 135 of 9
pemberian  kredit,  memperoleh  hasil  yang  menyatakan  bahwa  metode  Decission  Tree  (J-48) memilki tingkat akurasi yang tinggi (92,21%) dibandingkan metode NBC (81,83%) dan KNN (81,82%). Pada data mining, proses klasifikasi yang dilaksanakan dengan salah satu langkah yaitu  tahap pre  processing  dengan  tujuan untuk  mengantisipasi  data dari  log  yang mungkin tidak lengkap atau memilki noise serta tidak konsistennya data yang digunakan. Pada langkah pre processing data, bisa digunakan suatu metode yang berpengaruh langsung terhadap hasil klasifikasi yaitu dengan melaksanakan seleksi fitur. (Ginantra & Wardani, 2019)
Untuk  memperoleh  fitur-fitur  yang  signifikan  terhadap  nilai  akurasi  dari  suatu  metode klasifikasi dalam memilih sejumlah fitur yang merupakan subset dari fitur aslinya biasa dikenal dengan seleksi fitur. Solusi terbaik yang bisa digunakan untuk mengurangi dimensi dari suatu data  yang  kita  gunakan  yaitu  dengan  melaksanakan  seleksi  fitur.  Menurut  penelitian, menyatakan  bahwa  seleksi  fitur  yang  digunakan  pada  klasifikasi  bisa  meningkatkan  kinerja dengan  menghapus  atau  membuang  fitur-fitur  yang  tidak  relevan  terhadap  hasil  klasifikasi. Kemudian  pada  penelitian  yang  dilaksanakan  juga  menyatakan  bahwa  seleksi  fitur  mampu mengurangi  dimensi  data  yang  tinggi  dan  bisa  meningkatkan  kinerja  dari  suatu  metode klasifikasi. Breast  Cancer tetap  menjadi  salah  satu  masalah  kesehatan  global  yang membutuhkan  perhatian  serius  karena  tingkat  prevalensinya  yang  tinggi  dan  dampaknya terhadap kesejahteraan perempuan di seluruh dunia. Dataset Breast Cancer Wisconsin (BCW) telah  menjadi  salah  satu  sumber  data  kritis  dalam  upaya  pemodelan  dan  klasifikasi Breast Cancer . Data ini terdiri dari berbagai fitur, termasuk ukuran inti sel, ketidak teraturan sel, serta parameter-parameter lain yang signifikan dalam diagnosis Breast Cancer .(Sumiah & Mirantika, 2020)  Metode  klasifikasi NBC ,  yang  didasarkan  pada  teorema  Bayes  dengan  asumsi independensi antar-fitur, telah terbukti menjadi salah satu pendekatan yang kuat dan efisien dalam klasifikasi Breast Cancer berdasarkan data BCW. Keunggulan dari metode ini terletak pada  kinerja  yang  baik  dalam  menangani  dataset  berukuran  besar  dan  kemampuannya mengatasi masalah klasifikasi dengan fitur-fitur yang relatif besar. (Prasetyo et al., 2023) Metode NBC digunakan  karena  medote  yang  probabilitas  dan  statistik  yaitu  bisa memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.  Namun, meskipun NBC telah  menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan,  pemahaman  mendalam  tentang kemampuan  dan  batasannya  dalam  konteks  klasifikasi Breast  Cancer dengan  menggunakan dataset BCW masih diperlukan. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengevaluasi kinerja metode  ini  secara  lebih  mendalam,  mengeksplorasi  pengoptimalan  parameter,  dan menganalisis  komponen-komponen  yang  mempengaruhi  akurasi  klasifikasi.  (Prihandoko, 2018)

## Klasifikasi Data
Salah  satu  metode  pada  data  mining  yang  digunakan  untuk  menetapkan  keberadaan  kelas dengan  himpunan  observasi  tertentu  disebut  dengan  metode  klasifikasi.  Untuk mendeskripsikan  data  atau  meramalkan  pola  kecenderungan  data  pada  masa  yang  akan datang bisa digunakan metode klasifikasi. Metode klasifikasi memilki suatu ermasalahan, yaitu adanya fitur yang tidak relevan dan memilki pengaruh yang rendah terhadap hasil dari suatu
Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin – Perwira Tarigan et.al Page 136 of 9
metode  klasifikasi.(Lasarudin  et  al.,  2019)  Untuk  meminimalkan  permasalahan  pada  metode klasifikasi tersebut, salah satunya bisa dilaksanakan dengan metode seleksi fitur.

## Gain Ratio
Gain   ratio merupakan   algoritma   seleksi   fitur yang  banyak  digunakan  peneliti  karena handal  dan    mampu    berjalan    pada    dimensi    data    yang  tinggi.    Langkah    seleksi    fitur sebenarnya    yaitu  mengukur  kepentingan    dari  keseluruhan  atribut  data    yang    ada    untuk nantinya    dijadikan    patokan  dalam    tahap    berikutnya    yaitu    klasifikasi.  Hasil  akhir      dari langkah   ini   yaitu   atribut   yang memilki    tingkat    kepentingan    yang    tinggi lalu   akan digunakan      sedangkan      atribut  dengan    tingkat    kepentingan    yang    rendah    tidak  akan digunakan dalam tahap berikutnya.
Pada suatu reasearch salah satu metode yang bisa digunakan dalam melaksanakan seleksi fitur  yaitu  gain  ratio.  Gain  rasio  ini  merupakan  metode  yang  dimodifikasi  dari  metode sebelumnya yaitu Information Gain. Perbaikan pada Information Gain telah oleh gain rasio yaitu pengambilan informasi intrinsik pada masing-masing atribut dengan hasil yang telah diperbaiki oleh algoritma Gain.(Bayes, 2018) Gain ratin bisa dicari dengan menggunakan rumus seperti pada persamaan dibawah ini.
Sedangkan  untuk  mengukur  information  gain  dan  split  information  digunakan  rumus seperti pada persamaan berikut:

## Relief-F
Komenko pada tahun 1994 mengembangkan suatu metode seleksi fitur yang merupakan pengembangan dari metode Relief, dimana tingkat efisiensi dari metode Relief-F ini tinggi dan tidak hanya terbatas pada karakteristik tipe data(Jabbar et al., 2022). Adapun langkah-langkah dalam  pencarian  nilai  bobot  dari  fitur  dengan  menggunakan  metode  Relief-F  yaitu  sebagai berikut:
1. Melaksanakan inisiasi nilai awal dari seluruh bobot pada fitur = 0 dan Memilih jumlah iterasinya;
2. Memilih satu data yang akan dijadikan sebagai titik pusat;
3. Mencari miss dan hit terdekat dengan cara mengukur jarak antara titik pusat tersebut dengan data yang memilki kelas yang sama;
4. Melaksanakan update bobot pada setiap fitur dengan data kategori;
5. Melaksanakan Update bobot pada setiap kategori dengan data numerik;
Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin – Perwira Tarigan et.al Page 137 of 9

## 6. Mengulangi langkah awal sampai diperoleh bobot fitur yang baru.

## METHODS
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitini ini adalah penelitian eksperimental. Dengan melaksanakan pengujian terhadap hasil beberapa pengukuran akurasi dari algoritma Naïve Bayes . (Sugiyono, 2018)

## Langkah Analisis Penelitian
Langkah-langkah yang diterapkan pada penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Memilih dataset yang akan digunakan.
2. Melaksanakan seleksi fitur dataset dengan gain ratio dan relief-F.
3. Melaksanakan perhitungan akurasi NBC tanpa seleksi fitur.
4. Melaksanakan perhitungan akurasi NBC dengan seleksi fitur gain ratio dan relief-F.
5. Membandingkan hasil akurasi klasifikasi Naïve Bayes dengan seleksi fitur gain ratio dan relief-F(Sugiyono, 2022)

## Data yang Digunakan
Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu dataset Breast Cancer Wisconsin yang diperoleh pada UCI Machine Learning. Data tersebut terdiri dari 699 data dengan 10 atribut dan 1 atribut class.

## RESULTS AND DISCUSSION

## Hasil Penelitian
Untuk  mempermudah  pengujian  dari  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  digunakan tools  Weka  Waikato.  Penggunaan  tools  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  pengujian  dari metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  juga  digunakan  untuk  mempersingkat  waktu pengujian  terhadap  User  Knowledge  Modelling  Dataset  memperoleh  hasil  akurasi  dan membandingkan  NBC  tanpa  menggunakan  seleksi  fitur  dengan  NBC  menggunakan  seleksi fitur Gain Ratio dan Relief-F.(Kurniawan et al., 2018) Dari proses perhitungan nilai bobot pada dataset menggunakan Gain Ratio dengan tools Weka Waikato, sehingga diperoleh nilai bobot dari seluruh fitur yaitu 10 kriteria dengan nilai bobot yang berbeda. Adapun hasil perhitungan bobot dengan metode Gain Ratio bisa dilihat pada Tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1 . Nilai Bobot Gain Ratio No  Fitur Nilai Bobot 1 Sample Code Number 0.10 2 Clump Thickness 0.15 3 Uniformity of Cell Size 0.30 4 Uniformity of Cell Shape 0.27 5 Marginal Adhesion 0.21
Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin – Perwira Tarigan et.al Page 138 of 9
6 Single Epithelial Cell Size 0.23 7 Bare Nuclei 0.30 8 Bland Chromatin 0.20 9 Normal Nucleoli 0.24 10  Mitoses 0.19
Kemudian  dilaksanakan  proses  perhitungan  nilai  bobot  pada  dataset  menggunakan Relief-F dengan menggunakan tools Weka Waikato, sehingga diperoleh bobot dari 10 kriteria dengan  nilai  bobot  yang berbeda.(Tiana  &  Wahyuni,  2020)  Adapun  hasil  perhitungan bobot dengan metode Relief-F bisa dilihat pada Tabel 2 dibawah ini:

## Tabel 2 . Nilai Bobot Relief-F
Lalu  yaitu  melaksanakan  perhitungan  akurasi  pada  dataset  yang  digunakan  menggunakan metode  NBC  tanpa  seleksi  fitur.  Akurasi  yang  dibisakan  oleh  metode  klasifikasi  NBC  pada dataset Breast  Cancer  Wisconsin sebesar  97.4.  Hasil  akurasi  yang  dibisakan  dengan menggunakan metode perhitungan Naïve Bayes bisa kita lihat pada Tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Nilai Akurasi NBC No  Metode Akurasi 1 NBC 97.40
Kemudian dilaksanakan perhitungan tingkat akurasi dari metode Naïve Bayes dengan seleksi fitur gain ratio dan seleksi fitur relief-F. Adapun batas nilai bobot fitur yang digunakan
Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin – Perwira Tarigan et.al Page 139 of 9
pada perhitungan ini yaitu sebesar 0.15. Sehingga pada seleksi fitur gain ratio dan seleksi fitur relief-F  fitur  yang  digunakan  hanya  fitur  yang  memilki  nilai  bobot  sebesar  >0.15.  Dari ketentuan  yang  ada  diperoleh  fitur  pada  dataset  yang  baru  bisa  kita  lihat  pada  Tabel  4 dibawah ini:

## Tabel 4. Seleksi Fitur Gain Rasio
Sedangkan fitur baru yang dibisakan dari seleksi fitur menggunakan metode Relief-F bisa dilihat pada tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5 . Nilai Bobot Relief-F
Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin – Perwira Tarigan et.al Page 140 of 9
Tingkat akurasi yang diperoleh metode Naïve Bayes dengan menggunakan seleksi fitur Gain Ratio dan seleksi fitur Relief-F bisa kita lihat pada tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6 . Nilai Akurasi NBC dengan Seleksi Fitur No  Metode Seleksi Fitur Akurasi 1 Naive Bayes Gain Ratio  97.3646 2 Naive Bayes Gain Ratio  97.6574

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilaksanakan  terhadap  dataset Breast  Cancer Wisconsin dengan jumlah data 699 data dengan 10 fitur kriteria dan 1 fitur class, dibisakan peningkatan  akurasi  dari  metode Naïve  Bayes dengan  menggunakan  seleksi  fitur menggunakan metode relief-f. Sedangkan metode Naïve Bayes tidak mengalami peningkatan setelah dilaksanakan seleksi fitur menggunakan Gain ratio dengan ambang batas 0.15. Bobot masing-masing  fitur  yang  dihitung  menggunakan  gain  ratio  dan  relief-F  bisa  memudahkan pengambil keputusan karena bobot yang ditentukan tidak dihitung secara manual melainkan dihitung secara sistematis dan objektif.
Penelitian  yang  dilaksanakan  oleh  (Zainal  Macfud  et  al.,  2023)dalam  memprediksi Breast  Cancer dengan  menggunakan  dataset  yang  sama  yaitu Breast  Cancer  Wisconsin dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes .  Pada  jurnal  peneliti  hanya  menggunakan  data sebesar 198 dari total 569 data, serta menambahkan 2 attribute tambahan yaitu Tumor size dan Lymph ns dari total 10 atribute utama.  Dengan membagi menjadi data training sebesar 132 : data testing sebesar 66 di penelitian yang telah dilaksanakan, peneliti menghasilkan nilai akurasi  sebesar  74%.  Peneliti  juga  mengatakan  teknik  NBC  khususnya  cocok  ketika  dimensi ruang  fitur  (input)  tinggi.  Meskipun  sederhana,  pengklasifikasi  NBC  seringkali  bisa mengungguli  metode  klasifikasi  yang  lebih  canggih  di  beberapa  domain  tertentu.  Penelitian yang dilaksanakan oleh Safutra et al., dengan menggunakan dataset yang sama yaitu Breast Cancer  Wisconsin serta  menggunakan  metode Naïve  Bayes .  Dalam  jurnal  peneliti melaksanakan  proses  diskritisasi  data  yang  dilaksanakan  dengan  cara  mengkonversi  data setiap atribut pada dataset untuk memberikan hasil yang objektif. Hasil yang dibisakan pada penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes yaitu  nilai  akurasi  sebesar 98.67%.(Riadi et al., 2023)
Adapun  pengujian  perhitungan  akurasi  klasifikasi Naïve  Bayes tanpa  menggunakan seleksi  fitur  diperoleh  hasil  sebesar  97.3646%,  sedangkan  pengujian  yang  dilaksanakan akurasi Naïve Bayes dengan seleksi fitur gain ratio sebesar 97.3646%, akurasi klasifikasi Naïve Bayes menggunakan seleksi fitur relief-f yaitu sebesar 97.6574%. Peningkatan tingkat akurasi diperoleh  dari  metode Naïve  Bayes dengan  seleksi  fitur  relief-F  dengan  tingkat  akurasi meningkat sebesar 0.2928%.
Analisis Tingkat Akurasi Metode Naïve Bayes Dataset Breast Cancer Wisconsin – Perwira Tarigan et.al Page 141 of 9

## CONCLUSION
Berdasarkan  hasil  pengujian  tingkat  akurasi  terhadap  metode Naïve  Bayes tanpa seleksi  fitur  dan  dengan  seleksi  fitur  gain  ratio  dan  relief-F  pada  dataset Breast  Cancer Wisconsin , bisa disimpulkan bahwa metode seleksi fitur bisa meningkatkan akurasi pada Naïve Bayes . Peningkatan akurasi pada metode klasifikasi Naïve Bayes dengan menggunakan seleksi fitur Relief-F meningkat sebesar 0.30% dari akurasi metode Naïve Bayes tanpa menggunakan seleksi fitur dengan tingkat akurasi sebesar 97.35%.

## REFERENCE
Bayes,  N.  (2018).  Text  Mining  Untuk  Klasifikasi  Konten  Abstrak  Jurnal  Bahasa  Inggris Menggunakan Metode Reduksi Dimensi Dan NBC.
Derisma,  D.,  &  Febrian,  F.  (2020).  Perbandingan  Teknik  Klasifikasi  Neural  Network,  Support Vector  Machine,  Dan  NBC  Dalam  Mendeteksi  Kanker  Payudara.  Bina  Insani  Ict  Journal, 7(1), 53 – 62.
Ginantra,  N.  L.  W.  S.  R.,  &  Wardani,  N.  W.  (2019).  Implementasi  Metoda Naïve  Bayes Dan Vector Space Model Dalam Deteksi Kesamaan Artikel Jurnal Berbahasa Indonesia. Jurnal Infomedia: Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan, 4(2), 94 – 100. Jabbar, M. A., Hasmin, E., Susanto, C., & Musu, W. (2022). Komparasi Algoritma Decision Tree, NBC  Dan  Knn  Dalam  Klasifikasi  Kanker  Payudara.  Computer  Science  Research  And  Its Development Journal, 14(3), 258 – 270.
Kurniawan,  M.  F.,  Nugraha,  J.,  Stmik,  I.,  &  Pekalongan,  W.  P.  (2018).  Peningkatan  Performa Algoritma  NBC  Dengan  Gain  Ratio  Untuk  Klasifikasi  Keganasan  Kanker  Payudara. Oktober, Xiii(2). Http://Ejournal.Stmik-Wp.Ac.Id
Lasarudin,  A.,  Hasyim,  W.,  &  Sako,  F.  (2019).  Sistem  Informasi  Jurnal  Universitas Muhammadiyah  Gorontalo  Dengan  Menerapkan  Metode  NBC.  Semantech  (Seminar Nasional Teknologi, Sains Dan Humaniora), 1(1), 12 – 21.
Mubarog, I., Setyanto, A., & Sismoro, H. (2021). Sistem Klasifikasi Pada Penyakit Breast Cancer Dengan  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes .  Creative  Information  Technology  Journal, 6(2), 109 – 118.
Prasetyo,  S.  D.,  Hilabi,  S.  S.,  &  Nurapriani,  F.  (2023).  Analisis  Sentimen  Relokasi  Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Knn. Jurnal Komtekinfo, 1 – 7. Prihandoko,  P.  (2018).  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.  5, Naïve  Bayes ,  K-Nearest Neighbor, Logistic Regression, Dan Support Vector Machines Untuk Mendeteksi Penyakit Kanker Payudara. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 7(2), 1 – 10.
Riadi, I., Yudhana, A., & Djou, M. R. (2023). Comparative Analysis Of Naïve Bayes And K-Nn In Determining Location Of Mobile Population Services. Jurnal Coscitech (Computer Science And Information Technology), 4(3), 733 – 742.
Sugiyono. (2018). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif Dan R&D. Alfabeta. Sugiyono. (2022). Memahami Penelitian Kualitatif Dan Kuantitatif. Alfabeta.
Sumiah, A., & Mirantika, N. (2020). Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor Dan NBC Untuk Rekomendasi  Penentuan  Mahasiswa  Penerima  Beasiswa  Pada  Universitas  Kuningan. Buffer Informatika, 6(1), 1 – 14.
Tiana, E., & Wahyuni, S. (2020). Hasil Analisis Teknik Data Mining Dengan Metode NBC Untuk Mendiagnosa Penyakit Kanker Payudara. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (Json), 1(2), 130 – 133.
Zainal  Macfud,  A.,  Pandu  Kusuma,  A.,  Dwi  Puspitasari,  W.,  Balitar  Blitar  Jl  Majapahit  No,  I., Sananwetan,  K.,  Blitar,  K.,  &  Timur,  J.  (2023).  Analisis  Algoritma  NBC  Classifier  (Nbc) Pada  Klasifikasi  Tingkat  Minat  Barang  Di  Toko  Violet  Cell.  In  Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 1).