A.Ariwikri 1 et al., Perbandingan akurasi metode Naïve Bayes classifier dan random forest menggunakan reduksi dimensi linear discriminant analysis (LDA) untuk diagnosis penyakit diabetes
Perbandingan Akurasi Metode Naïve Bayes Classifier dan Random Forest Menggunakan Reduksi Dimensi Linear Discriminant Analysis

## (LDA) untuk Diagnosisi Penyakit Diabetes
Arif Ariwikri 1 , Gatot Aria P. 2 , Hardian Fathurahman 3 , M. Alfurqon S.F 4 , M. Fahreza A. 5 1 Fakultas Teknik, Teknik Elektro Universitas Sriwijaya
Palembang, Indonesia
Penulis korespodensi: fathurahman0502@gmail.com

## Abstrak
̶̶̶     Diabetes merupakan suatu penyakit yang dapat menyerang orang – orang di belahan dunia. Jumlah kematian  akibat  diabetes  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Diabetes  terjadi  ketika tubuh  tidak menghasilkan cukup insulin. Penyakit ini merupakan penyakit kompleks dan fatal yang memerlukan perawatan medis berkelanjutan untuk menghindari risiko komplikasi. Menganalisis pasien diabetes sejak usia dini bisa memberikan catatan penyakit yang luas dan memungkinkan pencegahan. Salah satu cara untuk melakukannya dengan klasifikasi data mining. Teknik ini dipakai sebagai prediksi siapa yang terkena diabetes dan siapa yang tidak terserang diabetes. Dalam penelitian menggunakan metode Naive Bayes Classifier (NBC) dan Random Forest menggunakan reduksi dimensi LDA. Hasil penelitian  menunjukkan  akurasi  77,67%  untuk  algoritma  Random  Forest  dan  76%  untuk  Naive  Bayes  Classifier (NBC).  Random  Forest  lebih  baik/akurat  dibandingkan  menggunakan  Naive  Bayes  Classifier  dalam mengklasifikasikan diabetes.
Kata Kunci ̶̶̶  Diabetes, Klasifikasi Naive Bayes, Analisis Diskriminan Linier, Random Forest.
Abstract — Diabetes is a disease that can affect people all over the world. The number of deaths due to diabetes is increasing year by year. Diabetes occurs when the body doesn't produce enough insulin. The disease is a complex and fatal disease that requires ongoing medical care to avoid the risk of complications. Analysis of diabetic patients from  an  early  age  provides  a  history  of  a  wide  range  of  diseases  and  enables  prevention.  One  way  to  do  this  is classification  by  data  mining.  This  technology  is  used  to  predict  who  has  diabetes  and  who  does  not.  A random forest  method  with  naive  Bayes  classifier  (NBC)  and  LDA  dimensionality  reduction  was  used  in  this  study.  The results showed an accuracy of 77,67% for the random forest algorithm and 76% for the Naive Bayes classifier (NBC). Random Forest is better/more accurate than using Naive Bayes Classifier for diabetes classification.
Keywords —Diabetes, Naive Bayes Classification, Linear Discriminant Analysis, Random Forest.

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu penyakit keturunan mematikan yang dapat menyerang manusia di belahan dunia adalah diabetes. Berdasarkan  data  dari  WHO  (Organisasi  Kesehatan  Dunia),  jumlah  orang  yang  terserang  diabetes  saat  ini mendekati 350 juta. Di tahun 2012, kurang lebih 1,5 juta orang dilaporkan meninggal karena diabetes dan lebih dari 80% kematian di negara berkembang [1]. Penderita diabetes setiap tahun semakin meningkat. Lalu di tahun 2015 terdapat 10 juta orang di Indonesia terserang diabetes. Data  tersebut diperoleh dari  IDF ( International Diabetes Federation ), para penderita diabetes di Indonesia diproyeksikan meningkat  ke 16,2 juta pada tahun 2040. Deteksi dini penyakit diabetes sangat diperlukan untuk mengatasi masalah ini. Deteksi dini diha rapkan bisa mengurangi risiko komplikasi untuk para penderita diabetes di kemudian hari.
Deteksi dini seharusnya mengurangi risiko komplikasi di kemudian hari pada penderita diabetes. Menganalisis pasien diabetes secepatnya akan memungkinkan penyakit didokumentasikan secara luas dan dapat dicegah. Hal tersebut bisa dilakukan dengan menggunakan classifier pada mining data. Tahap memilih data yang cukup besar lalu  disimpan  dalam repository dan  menerapkan  pengenalan  pola,  matematika  dan  teknik  statiska  untuk mendapatkan  korelasi  dan  pola  yang  bermakna  disebut  Data  Mining.  Data  mining  berdampak  pada  banyak bidang,  termasuk  dunia  kesehatan,  dan  membantu  mendeteksi  penyakit  [2].  Data  mining  Ini  merujuk  pada pencarian  kumpulan  informasi  dibutuhkan  dari  berbagai  data  besar  di  beberapa  bidang  seperti  kedokteran, pendidikan,  dan  transaksi  bisnis.  Algoritma  tersebut  bisa  menganalisa  data    dalam  jumlah  besar  di  berbagai bidang,  yang  paling  penting  pada  bidang  kedokteran  atau  medis.  Ini  memberikan  alternatif  untuk  pendekatan pemodelan  prediksi  komputasi  rutin,  mengurangi  kesalahan  antara  hasil  yang  diprediksi  dan  aktual,  dan memahami interaksi nonlinier yang kompleks antara berbagai faktor. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan ilmu data mining, khususnya klasifikasi diabetes.
Berdasarkan uraian masalah di atas, Teknik yang dapat dipakai adalah data mining. Analisa dan diagnosa pasien diabetes membutuhkan sebuah teknik yang paling akurat. Oleh karena itu, penelitian ini secara efektif membandingkan beberapa teknik data mining, yaitu klasifikasi Naive Bayes dengan Analisis Diskriminan Linier. Alasan penelitian ini menggunakan dua metode tersebut karena dua metode ini merupakan metode yang paling umum  digunakan  dalam  melakukan  penlitian  dengan  tujuan  penelitian  untuk  membandingkan  kedua  metode tersebut serta mencari metode mana yang memiliki akurasi yang lebih baik.

## II. S TUDI P USTAKA

## A. Data Mining
Proses pengolahan atau mengekstrak pengetahuan yang diinginkan dari berbagai data besar atau dikenal juga dengan  data  mining.  Mining  data,  basis  data  dan  penemuan  pengetahuan  (KDD)  menggambarkan  proses pencarian  informasi  yang  tersembunyi  dari  kumpulan  data  besar.  Meskipun  istilah  tersebut  secara  konseptual tidak sama, namun sebenarnya terkait fase dari proses KDD  merupakan mining data. Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan eksplorasi sejumlah besar informasi atau pengetahuan yang dibutuhkab. [3]. Teknik penggalian informasi yang tidak didokumentasikan dalam dataset disebut data mining. Sejak tahun 1990, istilah data  mining  menjadi  populer.  Data  mining  adalah  suatu  keharusan,  dan  pemrosesan  data  harus  nyaman  dan sangat berbeda dari sains, kesehatan, akademisi, atau bahkan industri [4].

## B. Naïve Bayes Classifier
Klasifikasi Naive Bayes merupakan suatu proses klasifikasi probabilistik dengan teorema Bayes, menganggap bahwa  tiap feature mempunyai kinerja sama  pada  kelas target.  Klasifikasi  Naive Bayes, yang  termasuk  dalam kelas tertentu yang berkontribusi pada pengambilan sampel probabilistik, mudah diterapkan, cepat dihitung, dan cocok  untuk  kumpulan  data  berdimensi  tinggi  yang  besar.  Cocok  untuk  aplikasi  real-time  dan  tahan  terhadap gangguan  [5].  Kalsifikasi  naïve  Bayes  mengolah kumpulan  data trainer untuk  menjumlahkan probabilitas  kelas dan probabilitas bersyarat yang dapat menentukan berbagai frekuensi setiap nilai feature untuk nilai class tertentu. Pengklasifikasi Naive Bayes bekerja paling baik ketika mereka berkorelasi. Dikarenakan fitur korelasi dipakai dua kali dalam model, fitur tersebut disembunyikan, yang terlalu menekankan dibutuhkannya fitur yang berkorelasi [6].
Dalam  persamaan  (1)  dan  (2),  teorema  Bayes  memudahkan  untuk  menghitung  probabilitas  posterior  dari P(c|x)  dari  P(c),  P(x),  dan  P(x|c).  klasifikasi  dari  naive  bayes  menganggap  efek  nilai  prediktor  (x)  pada class tertentu (c) tidak bergantung prediktor yang lain. Anggapan ini dikenal dengan independensi class bersyarat.
𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃( 𝑥 | 𝑐 ) 𝑃(𝑐)
𝑃(𝑥) (1)
𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃(𝑥 1 |𝑐) × 𝑃(𝑥 1 |𝑐) × 𝑃(𝑥 2 |𝑐) × … × (𝑥 𝑛 |𝑐) × 𝑃(𝑐) (2)
dimana P(c) merupakan probabilitas kelas sebelumnya, P(x) merupakan probabilitas sebelumnya dari predictor , P(c|x) merupakan probabilitas posterior kelas (target)diberikan prediktor (atribut), dan P(x|c) merupakan peluang yang merupakan peluang kelas yang diberikan oleh prediktor.

## C. Linear Discriminant Analysis (LDA)
Teknik yang digunakan untuk pattern recognition dalam komputasi statistika dengan menemukan hubungan data linier yang memaksimalkan jarak antar kelas dan meminimalkan jarak antara data serupa disebut dengan LDA.  LDA  menjadi basic untuk  mengklasifikasikan  data.  Anda  dapat  mereferensikan kelas yang  ada  dari  data yang ada dan menampilkan data sampel sebagai {x1, x2, ...., XNi}. Setiap kolom dalam matriks ini mewakili sampel data. Selanjutnya, dengan menggunakan contoh proyeksi matriks X, carilah hasil transformasi Y dari X ke dimensi hyperplane K – 1.[7]. Perhitungan LDA ditunjukkan pada Persamaan 3:
𝑓𝑖 = 𝜇 𝑖 𝐶 −1 𝑥 𝑘 𝑇 − 1 2 𝜇 𝑖 𝐶 −1 𝜇 𝑖 𝑇 𝑙𝑛(𝑃 𝑖 ) (3)
Keterangan:
𝑓𝑖 = Fungsi diskriminan kelas ke – i 𝜇 𝑖 𝑇 = Transpos rata – rata kelas - i
𝜇 𝑖 = Rata-rata nilai setiap kelas
𝑥 𝑘 𝑇 = Transpos dari matriks data uji
𝐶 −1 = Invers dari grup matriks kovarian
𝑃 𝑖 = Peluang munculnya kelas ke – i
A.Ariwikri 1 et al., Perbandingan akurasi metode Naïve Bayes classifier dan random forest menggunakan reduksi dimensi linear discriminant analysis (LDA) untuk diagnosis penyakit diabetes

## D. Random Forest
Jenis  prosedur  pemecahan  penjabaran  yg  terdiri  berdasarkan  beberapa  pohon  keputusan  atau  Random Forest. Algoritma ini dibentuk sesuai dengan nilai vektor acak yang diambil sampelnya dengan independen dan seragam di semua pohon. [8]. Random Forest adalah salah satu metode classifier paling akurat yang digunakan saat membuat prediksi, dapat menangani sejumlah besar variabel input tanpa overfitting, dan dapat mendeteksi perbandingan antar random forest seperti properti metode ansambel [9].
Keuntungan  menggunakan  algoritma Random  Forest sebagai  metode  klasifikasi adalah  tidak  menimbulkan masalah overfitting dalam classifier , Random Forest biasa dipakai untuk klasifikasi Identifikasi fitur utama yang akan digunakan dari kumpulan data pelatihan dan regresi [10].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Dalam  penelitian  terdapat  reduksi  dimensi  dengan  metode  LDA  dalam  klasifikasi  diabetes  untuk membandingkan naive bayes classifier dengan random forest. Penelitian ini, akan menghasilkan akurasi terbaik antara menggunakan Naive Bayes dengan Random Forest.
A. Sumber Data
Sumber dataset pada penelitian kali ini diperoleh dari webstite  Kaggle  di alamat  web https://www.kaggle.com/datasets/akshaydattatraykhare/diabetes-dataset  [11].  Dataset  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah Diabetes  Patients  Data. Kumpulan  data  ini  didapat  dari  Institut  Nasional  Diabetes  dan Penyakit Pencernaan dan Ginjal
Dalam penelitian ini, 9 variabel dengan total 768 data dan kelas yang ditetapkan digunakan sebagai variabel. Fungsi  dari  dataset  ini  adalah  sebagai  prediksi  secara  diagnosa,  apakah  seorang  pasien  tersebut  terserang diabetes  yang  berdasarkan  diagnosa  tertentu  yang  terdapat  dalam  dataset.  Ada  batasan  dikenakan  pada pemilihan  sampel  ini  dari  database  besar.  Khususnya,  semua  pasien  harus  berumur  minimal  21  tahun  dan perempuan Pima India.

## B. Split data otomatis
Tahap split data otomatis, 768 data diabetes dipisah menjadi 3 kelompok, data train dengan persentase 80% dan  data  testing  20%.  Lalu,  67%  untuk  training  dan  33%  untuk  testing,  lalu  50%  untuk  training  dan  50%  data testing. Data training berfungsi membentuk pola, sedangkan data testing berfungsi untuk model penguji.

## C. Metode yang Diusulkan
Klasifikasi  yang  dipakai  adalah  Naive  Bayes  Classifier  dan  Random  Forest  menggunakan  reduksi  LDA. Beberapa tahapan terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan-Tahapan Penelitian

## D. Pengumpulan Dataset
Tahapan Pertama kali yang dilakukan adalah mencari dan mengumpulkan berbagai dataset dari Pima Indian dari situs  web  Kaggle.  Dataset  Pima  Indian Diabetes berisi  9 variabel yang  dibagi  menjadi  8  fitur  dan  1  kelas, dengan total 768 data. Detail atribut terdapat pada Tabel 1 dan 2.
TABLE I. F ITUR D ATASET
No Feature Attribute Description 1 Pregnancies Menunjukkan  Nilai  dari Kehamilan 2 Glucose Menunjukkan Level Glukosa pada Darah 3 BloodPressure Menunjukkan  Nilai  dari pengukuran tekanan darah 4 SkinThickness Menunjukkan  ketebalan dari kulit 5 Insulin Menunjukkan  level  dari insulin pada darah 6 BMI Menunjukkan Berat Badan 7 DiabetesPedigreeFunction Untuk Menunjukkan Persentasi dari Diabetes 8 Age Menunjukkan Umur TABLE II. K ELAS DATASET No Class Attribute Description 1 Outcome Untuk  menampilkan  nilai akhir  yaitu  1  untuk  Yes dan 0 untuk No
E. Rancangan Algoritma Sistem

## Gambar 2. Flowchart Rancangan Algoritma Sistem
Perancangan  skema  sistem  prediksi  bertujuan  untuk  membuat  berupa  sistem  prediksi  penyakit  jantung diagnosa pasien. berdasarkan Gambar 2 pada flowchart rancangan algoritma sistem. Dimulai input dataset yang dipisahkan dari fitur (X) dan target (Y). Lalu normalisasi data, data test dan data train metode dilakukan dengan menggunakan  Gaussian  Naïve  Bayes  dan  Random  Forest,  selanjutnya  adalah  prediksi  data  test  untuk mendapatkan diagnosis atau prediksi hasil.
A.Ariwikri 1 et al., Perbandingan akurasi metode Naïve Bayes classifier dan random forest menggunakan reduksi dimensi linear discriminant analysis (LDA) untuk diagnosis penyakit diabetes

## IV.  H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Feature Selection
Pada  melakukan  feature  selection  dimana  kita akan  mengurangin  feature  yang  akan  kita  gunakan  sebagai perbandingan  untuk  memprediksi  hasil  yang  akan  kita  hasilkan.  Pada  feature  selection  ini  kita  memanfaatkan Pearson  Correllation  Coefficient . Pearson  Correlation  Coefficient ini  kita  gunakan  untuk  Membantu  Anda mengetahui hubungan antara dua besaran. Ini memberi Anda ukuran kekuatan hubungan antara dua variabel. Nilai Koefisien Korelasi Pearson dapat berkisar antara  -1 sampai +1. 1 berarti sangat berkorelasi dan  0 berarti tidak ada korelasi.
Pada tahap ini kita akan menampilkan value dari Pearson Correlation Coefficient menggunakan heatmap dari Library dari seaborn untuk bentuk data yang terdapat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Heatmap dari Feature
Berdasarkan Gambar 3 dapat kita lihat bahwa Glucose, BMI dan Umur sangat berkorelasi dengan hasil pada outcome. Pada Gambar 3 juga dapat kita lihat bahwa BloodPressure, Insulin , dan DiabetesPedigreeFunction tidak memberikan pengaruh yang besar pada data kita sehingga kita dapat menghapusnya.

## B. Preprocessing
Tahap  ini  merupakan  tahap  kritis  dalam  proses  machine  learning.  Fungsi  dari  tahapan  ini  adalah  untuk menyatakan bahwa semua variabel memiliki range nilai sama persis dan tidak ada nilai data yang terlalu besar. Fase  ini  menggunakan Quantile  Transformer untuk  melakukan  preprocess  data  dengan Naive  Bayes Classification ,  sedangkan Random  Forest  Classification menggunakan  LDA  untuk  mereduksi  data  yang digunakan. Hasil preprocessing dapat dilihat pada Tabel 3.
TABLE III. H ASIL P REPROCESSING No Pregancies Glucose Skin Thickness BMI Age Outcome 1 0.747718 0.810300 0.801852 0.591265 0.88983 1.0 2 0.232725 0.91265 0.644720 0.213168 0.558670 0.0 3 0.863755 0.956975 0.357888 0.077575 0.585398 1.0 4 0.232725 0.124511 0.357888 0.284224 0.000000 0.0 5 0.000000 0.721643 0.801825 0.926988 0.606258 1.0

## C. Memisahkan Fitur (X) dan Target/Kelas (Y)
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  data  yang    digunakan  dipisahkan  menjadi  Fitur  (X)  dan  Target/Kelas  (Y). Berdasarkan Tabel 3, Fitur (X) dan Target/Kelas (Y) dapat ditentukan seperti yang terdapat di Tabel 4 dan 5.
TABLE IV. F ITUR (X) No Pregancies Glucose Skin Thickness BMI Age 1 0.747718 0.810300 0.801852 0.591265 0.88983 2 0.232725 0.91265 0.644720 0.213168 0.558670 3 0.863755 0.956975 0.357888 0.077575 0.585398 4 0.232725 0.124511 0.357888 0.284224 0.000000 5 0.000000 0.721643 0.801825 0.926988 0.606258
TABLE V.
T ARGET /K ELAS (Y) No Outcome 1 1.0 2 0.0 3 1.0 4 0.0 5 1.0

## D. Pemisahan Data
Data yang dipakai dibagi menjadi dua bagian yaitu data uji dan data latih yang memperlihatkan korelasi jumlah dari data latih, data tes dan presentase yang terlihat pada Tabel 6.
TABLE VI. P EMISAHAN D ATA No Split data Training dan Testing Jumlah Data Data Train Data Test 1 Training 80% dan Testing 20% 614 154 2 Training 67% dan Testing 33% 514 254 3 Training 50% dan Testing 50% 384 384
E. Hasil Prediksi
Hasil prediksi ini adalah hasil yang didapat dari split data menggunakan Naïve Bayes Classifier dan Random Forest . Pada Tabel 7 dapat dilihat hasill split data menggunakan Naïve Bayes Classifier dan pada Tabel 8 dapat dilihat split data menggunakan Random Forest . Dari hasil prediksi kita dapat memperoleh nilai akurasi, F1, dan presisi  seperti  yang  terlihat  di  Tabel  7  dan  8.  Nilai  akurasi  diperoleh  dari  persentase  jumlah  prediksi  benar (Diabetes dan Tidak diabetes) dibanding dengan jumlah data test secara keseluruhan. Untuk F1 didapatkan dari nilai rata rata antara nilai dari presisi dan nilai recall dimana nilai recall merupakan perbandingan antara jumlah diprediksikan bernilai positif dengan banyak data positif yang memang benar positif. Terakhir, untuk nilai presisi diperoleh dari jumlah prediksi benar positif dibandingkan dengan jumlah hasil yang diprediksi positif.

## 1) Naive Bayes Classifier
TABLE VII. S PLIT D ATA N AÏVE B AYES C LASSIFIER No Split data Training dan Testing Naive Bayes Classifier Akurasi F1 Presisi 1 Training 80% dan Testing 20% 77% 58,139% 64,102% 2 Training 67% dan Testing 33% 75% 57,894% 64,705% 3 Training 50% dan Testing 50% 76% 60,085% 68,627%
2) Random Forest
TABLE VIII. R ANDOM F OREST No Split data Training dan Testing Random Forest Akurasi F1 Presisi 1 Training 80% dan Testing 20% 79% 59,999% 72,727% 2 Training 67% dan Testing 33% 76% 56,338% 68,965% 3 Training 50% dan Testing 50% 78% 64,705% 71,962%

## F. Confusion Matrix
Confusion  Matrix  merupakan  tabel  yang  membandingkan  hasil  prediksi  dan  aktual.  Matrix confusion dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi. Gambar 2 hingga 6 menunjukkan matrix confusion untuk naïve  bayes  classifier untuk  perbagian  data training yang  berbeda-beda.  Sedangkan  Gambar  7  hingga  9 merupakan confusion matrix untuk perbagian data training yang berbeda-beda
1) Naive Bayes Classifier
A.Ariwikri 1 et al., Perbandingan akurasi metode Naïve Bayes classifier dan random forest menggunakan reduksi dimensi linear discriminant analysis (LDA) untuk diagnosis penyakit diabetes
Gambar 5 Data Training 67% dan Testing 33%
Gambar 6 Data Training 50% dan Testing 50%

## 2) Random Forest
Gambar 7 Data Training 80% dan Testing 20%
Gambar 8 Data Training 63% dan Testing 37%
Gambar 9 Data Training 50% dan Testing 50%

## G. Perbandingan Akurasi
Perbandingan akurasi dari klasifikasi Naïve Bayes dan Random Forest dapat dilihat Tabel 9.
TABLE IX. P ERBANDINGAN A KURASI N AÏVE B AYES DAN R ANDOM F OREST No Split data Training dan Testing Akurasi Naive Bayes Classifier Random Forest 1 Training 80% dan Testing 20% 77% 79% 2 Training 67% dan Testing 33% 75% 76% 3 Training 50% dan Testing 50% 76% 78% ∑(rata-rata) 76% 77,67%

## V. K ESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan akurasi pendeteksian penyakit diabetes dengan teknik klasifikasi naïve bayes dan random forest dengan hasil penelitian yang menunjukkan bahwa berdasarkan 3 percobaan yang telah dilakukan kita dapat mengetahui nilai rata-rata dari akurasi naïve bayes dan random forest, dengan naïve bayes  sebesar  76%  dan  random  forest  sebesar  77,67%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  random  forest memiliki akurasi lebih baik daripada naïve bayes dengan perbedaan 1,67%.
D AFTAR P USTAKA
[1] WHO, “World diabetes day,” Atencion Primaria, 2015. http://www.who.int/diabetes/wdd_2015/en/.
[2] J. Apostolakis, “An introduction to data mining, Structure and Bonding,” 2010, doi: 10.1007/430_2009_1.
[3] P. M. Kellstedt and G. D. Whitten, Data Mining: Co ncepts and Techniques : Concepts and Techniques. 2018.
[4] F. Gorunescu, Data Mining: Concepts, models and techniques. 2011.
[5] H. Hairani, G. S. Nugraha, M. N. Abdillah, and M. Innuddin, “Komparasi Akurasi Metode Correlated Naive Bayes Classifier dan Naive Bayes Classifier untuk Diagnosis Penyakit Diabetes,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 1, pp. 6–11, 2018, doi: 10.30743/infotekjar.v3i1.558.
[6] S. Syarli and A. Muin, “Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi),” J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 22 –26, 2016.
[7] Y.  Ramdhani,  “Komparasi  Algoritma  LDA  Dan  Naïve  Bayes  Dengan  Optimasi  Fitur  Untuk  Klasifikasi  Citra  Tunggal  Pap  Smear,”
Informatika,
vol. II, no. 2, pp. 434 –441, 2015, [Online]. Available:
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/130%0Ahttps://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/download/130/105
[8] M. Reza, S. Miri, and R. Javidan, “A Hybrid Data Mining Approach for Intrusion Detection on Imbalanced NSL-KDD Dataset,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 7, no. 6, pp. 1 –33, 2016, doi: 10.14569/ijacsa.2016.070603.
[9] T.  N.  Nuklianggraita, A. Adiwijaya,  and  A. Aditsania,  “On  the  Feature  Selection  of  Microarray  Data for  Cancer  Detection  based  on Random Forest Classifier,” J. Infotel, vol. 12, no. 3, pp. 89–96, 2020, doi: 10.20895/infotel.v12i3.485.
[10] Gde Agung Brahmana Suryanegara, Adiwijaya, and Mahendra Dwifebri Purbolaksono, “Peningkatan Hasil Klasifikasi pada Algoritma Random Forest untuk Deteksi Pasien Penderita Diabetes Menggunakan Metode Normalisasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 114 –122, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
[11] “Diabetes.” [Online]. Available: https://www.kaggle.com/datasets/akshaydattatraykhare/diabetes-dataset?resource=download