## Perbandingan Akurasi Metode Naïve Bayes dan Metode KNN untuk Memprediksi Gagal Ginjal Kronis
Nandi Prabu Nugraha 1 , Rafian Azim 1 , Syauqi Zalffa Daffa 1 , Putri Salma Ningayu 1
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya, Indonesia Penulis korespondensi: nandiprabu9207@gmail.com, rafianazim6@gmail.com, syauqizalffa14@gmail.com, putrisalma2002@gmail.com
Abstrak — Saat ini banyak penderita penyakit gagal ginjal kronis bukan hanya dialami oleh orang tua, akan tetapi  dialami oleh anak anak. Tak sedikit yang memakan korban jiwa dalam penyakit ini. Gagal ginjal merupakan kasus  dimana  ginjal  tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik  dan  tidak  bekerja  sebagaimana  mestinya.  Gejala  yang muncul pada penyakit ini muncul secara bertahap, akan tetapi gejala gejala ini biasanya tidak nampak jelas, yang mengakibatkan penurunan fungsi ginjal seringkali tidak terlalu nampak, sehingga ketika tiba di tahap yang parah, penderita gagal ginjal hanya  tinggal menunggu kematian. Langkah pertama dalam pengelolaan penyakit ginjal adalah penetapan diagnosis yang tepat sehingga perlunya perbandingan akurasi antar metode yang digunakan. Banyak metode yang telah digunakan untuk memprediksi penyakit gagal ginjal kronis. Terdapat 2 Metode yaitu Naïve Bayes Classifier lebih tepat diterapkan pada data yang besar dan dapat menangani data yang tidak lengkap (missing value) serta kuat terhadap atribut yang tidak relevan dan noise pada data. Sedangkan metode K-Nearest Neighbors yang  metodenya mudah untuk dipelajari dan  metode yang dipakai  sederhana. Dari hasil penelitian Metode  K-Nearest  Neighbors  memiliki  akurasi  lebih  besar  dari    Naive  Bayes  Classification    sebesar  96%  . Sedangkan Naive Bayes Classification memiliki akurasi confusion matrix sebesar 90.00%.

## Kata Kunci — penyakit gagal ginjal, naïve bayes,KNN
Abstract —Currently, many sufferers of chronic kidney failure are not only experienced by parents, but also experienced  by  children.  Not  a  few  who  took  lives  in  this  disease.  Kidney  failure  is  a  case  where  the  kidneys cannot function properly and do not work as they should. Symptoms that appear in this disease appear gradually, but these symptoms are usually not obvious, which results in a decrease in kidney function that is often not very visible, so that when it arrives at a severe stage, patients with kidney failure are just waiting for death. The first step in the management of kidney disease is establishing the right diagnosis, so it is necessary to compare the accuracy between the methods used. Many methods have been used to predict chronic kidney failure. There are 2 methods, namely the Naïve Bayes Classifier which is more appropriate to apply to large data and can handle incomplete data (missing values) and is strong against irrelevant attributes and noise in the data. While the K- Nearest Neighbors method is an easy method to learn and the method used is simple. From the research results, the  K-Nearest  Neighbors  method has  greater accuracy  than  the  Naive  Bayes  Classification  of  96%.  Meanwhile, Naive Bayes Classification has a confusion matrix accuracy of 90.00%.
Keywords —chronic kidney disease, naive bayes, KNN

## I. PENDAHULUAN
Penyakit gagal ginjal kronis merupakan permasalahan kesehatan masyarakat dengan populasi yang setiap tahunnya selalu meningkat. Gagal ginjal merupakan kasus dimana ginjal tidak dapat berfungsi dengan baik dan tidak bekerja sebagaimana mestinya. Gejala yang muncul pada penyakit ini muncul secara bertahap, akan tetapi gejala gejala ini biasanya tidak nampak jelas, yang mengakibatkan penurunan fungsi ginjal seringkali tidak terlalu nampak, sehingga ketika tiba di tahap yang parah, penderita gagal ginjal hanya  tinggal menunggu kematian [1]. Saat ini penderita penyakit gagal ginjal kronis bukan hanya dialami oleh orang tua, akan tetapi dapat  juga  dialami  oleh  anak  anak  dan  remaja.  Meningkatnya  populasi  penderita  penyakit  gagal  ginjal  ini disebabkan karena kurangnya kesadaran masyarakat akan gaya hidup sehat, contohnya seperti terlalu sering mengonsumsi makanan yang berlemak dan minum minuman bersoda, jarang berolahraga, bahkan merokok. Maka dari itu kesehatan ginjal manusia tergantung dari bagaimana    mereka menjaga kesehatan ginjalnya. Pada tahun  2022 ini, terdapat banyak sekali kasus gagal  ginjal  yang meyerang anak anak bahkan remaja. Kasus ini sangat hangat dibicarakan dikalangan masyarakat, karena penyebab dari penyakit ini disebabkan
oleh obat sirop yang terkandung etilen glikol (EG) dan dietilen glikol (DEG) yang melebihi ambang batas normal didalamnya.
Sebelumnya sudah banyak penelitian yang dilakukan untuk melakukan prediksi diantaranya menggunakan naïve bayes. Penelitian oleh Toni Arifin (2019), pada penelitian yang dilakukan adalah memprediksi penyakit gagal ginjal kronis menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier berbasis Particle Swarm Optimization. Dari hasil penelitian Naive Bayes Classification berbasis Particle Swarm Optimization memiliki akurasi confusion matrix  sebesar  98,75%  dan  AUC  sebesar  99%.  sedangkan  Naive  Bayes  memiliki  akurasi  confusion  matrix 97.00%  dan  AUC  sebesar  99.8%[2].  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan  dua  metode  yaitu metode Naïve Bayes dan metode KNN untuk memprediksi gagal ginjal kronis. Perbandingan dari dua metode ini  adalah  untuk mendapatkan model  dengan  ketingkatan  akurasi  yang  terbaik  sehingga  hasil  prediksi  bisa lebih akurat.

## II.   STUDI PUSTAKA

## A. Machine Learning
Training  data  pada  mesin  untuk  menghasilkan  serangkaian  input  baru  merupakan  pengertian  dari Machine  learning.  Tujuan  utama  dari  Machine  learning  ini  yaitu  untuk  memberikan  suatu  prediksi.  Prediksi yang  dimaksud  merupakan  keakuratan  dari    mesin  yang  di  tes.  Pengetesan  pada  Machine  learning menggunakan    sebuah  set  data   yang  diolah  lagi  menjadi  set data  pelatihan  dan  set data  yang  digunakan untuk memvalidasi pelatihan (validasi silang)[3]. Set data baru digunakan untuk membandingkan kedua jenis machine learning  yang digunakan nantinya. Sebelum set data digunakan untuk memprediksi kedua  machine learning, akan dibersihkan terlebih dahulu nilai yang tidak ada dan juga untuk klasifikasi yang class nya bukan angka akan di ubah terlebih dahulu.

## B. Pengklasifikasi Naïve Bayes
Naïve  bayes  classification  adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  class.  Bayes  classification  didasarkan  pada  teorema  Bayes  yang  memiliki kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan  decision  tree  dan  neural  network.  Bayesian  classification  terbukti memiliki akurasi dan kecepatan  yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar. kuat.  Oleh  karena  itu,  Naive  Bayes  merupakan  model  yang  memiliki  fitur  independen[4].  Naive  Bayes digunakan untuk mendiagnosis dan memprediksi masalah di dunia. Untuk klasifikasi, algoritma naive bayes membutuhkan  lebih  sedikit  data  pelatihan  untuk  prediksi  dan  evaluasi  parameter[5].  Metode  klasifikasi Bayesian  naif  yang  digunakan  untuk  memprediksi  partner  di  setiap  kelas.  Misalnya,  probabilitas  untuk kumpulan data tertentu dari kelas target. Kelas dengan probabilitas tertinggi diharapkan menjadi kelas dengan probabilitas  tertinggi.  Aturan  Klasifikasi  Klasifikasi  adalah  proses  menemukan  model  (atau  fungsi)  yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep. Model diturunkan berdasarkan analisis kumpulan data  pelatihan.  Model  ini  digunakan  untuk  memprediksi  penunjukan  kelas  objek  dengan  penunjukan  kelas yang tidak diketahui[6]
Terdapat  2  persamaan  teorema  bayes  yang  nantinya  sama-  sama  digunakan  untuk  menghitung probabilitas, P(c|x), dari P(c), P(x), dan P(x|c). kelas kemerdekaan besyarat mengasumsi bahwa efek dari nilai a predictor (x) dengan kelas tertentu(c) tidak bergantung dengan nilai prediktor lainnya pada pengklasifikasian Naïve Bayes[7]
𝑃 ( 𝑐 | 𝑋 )= 𝑃( 𝑥 | 𝑐 )𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (1)
𝑃 ( 𝑐 | 𝑋 )= 𝑃 ( 𝑥 1| 𝑐 ) × 𝑃 ( 𝑥 2| 𝑐 ) × …… 𝑥 𝑃 ( 𝑥 𝑛| 𝑐 ) × 𝑃 (𝐶) (2)
P(c|x) =  probabilitas posterior kelas (target) diberikan prediktor (atribut).
P(c) =  probabilitas kelas sebelumnya.
P(x|c) =  peluang yang merupakan peluang kelas yang diberikan oleh prediktor.
P(x) =  probabilitas sebelumnya dari predictor.
C. K-Nearest Neighbor algorithm (K-NN)
Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) banyak digunakan untuk klasifikasi dan regresi dalam Pengenalan Pola Konsistensi data. Dalam keluarga algoritma K-NN, algoritma pembelajaran yang diawasi. K-NN adalah nonparametrik Sebuah metode, yang digunakan untuk mengevaluasi statistik. untuk keduanya Ketika , data input  berasal  dari  blok  pelatihan.  Ada  masukan  pelatihan,  tujuan  dan  hasil  yang  sesuai  Model  dihasilkan sebagai  model.  K-NN  adalah  tipenya  Pembelajaran  berbasis  memori  karena  hipotesis  dibangun  secara langsung Dari contoh pelatihan Anda. tempat kelahiran tetangga Sekumpulan objek dari kelas yang diketahui. Untuk  K  =  1,  Tetangga  terdekat  ditugaskan  ke  kelas.  umumnya  Skema  penimbangan.  garis  lurus  selalu dihasilkan Ada jarak terpendek antara dua tetangga, Jarak ini disebut jarak Euclidean[8]dengan K-NN Hasil regresi akan menjadi rata-rata dari k . itu Kelemahan  dari  algoritma K-NN tetangga terdekat adalah bahwa Bukan algoritma tercepat tetapi bekerja dengan input yang lebih sedikit. Fungsionalitas seragam diperlukan, sensitif lokal Penyelarasan data[9]

## III.   METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Penelitian
Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode eksperimen. Dimana peneliti melakukan percobaan ini mengunakan  dataset  dari UCI  Machine  learning. Dataset  ini  digunakan  untuk training data  yang  berfungsi sebagai  pencari  tingkat  akurasi  antara  metode  Naive  Bayes  dan  metode  K-Nearest  Neighbor  untuk menentukan  prediksi  gagal  ginjal  kronis  dengan  mengguakan  bahasa  pemograman  Python  dan  untuk pengklisifikasiannya  menggunakan  library  Sklearn.  Peneliti  akan  menguji  antara  kedua  sistem  untuk  dilihat tingkat keakuratan dengan cara membandingankan hasil akurasi dari kedua sistem.

## B. Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  yaitu chronic  kidney  disease  yang diambil  dari  internet  dan  sudah  tersebar  di publik. Dari dataset ini peneliti menggunakannya untuk melakukan testing dan training data yang berjumlah 281 data nyata dimana data tersebut terdapat 24 fitur, deskripsi, dan values yang ditampilkan pada tabel 1. untuk pengambiln dataset ini kami mencari menggunakan internet melalui laman website : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Disease. [10]

## TABLE I.  FITUR DATASET
Sr.no Attribute Description Values 1 age age Numerical 2 bp Blood pressure Numerical Mm/hg 3 sg Specific gravity nominal 4 al albumin nominal 5 su sugar nominal 6 rbc Red blood cells nominal 7 pc Pus cell nominal 8 pcc Pus cell clumps nominal 9 ba bacteria nominal 10 bgr Blood glucose random Numerical Mgs/dl 11 bu Blood urea Numerical Mgs/dl 12 sc Serum creatinine Numerical Mgs/dl 13 sod sodium Numerical mEq/L 14 pot potassium Numerical mEq/L 15 hemo hemoglobin Numerical gms 16 pcv Packed cell voume Numerical Cell/cumm
17 wc White blood cell count Numerical Cell/cumm 18 rc Red blood cell count Numerical Millions/cmm 19 htn hypertension 1= yes 0 = no 20 dm Diabetes melitus 1= yes 0 = no 21 cad Coronary artery disease 1= yes 0 = no 22 appet appetite 1= good 0 = poor 23 pe Pedal edema 1= yes 0 = no 24 ane anemia 1= yes 0 = no 25 class class 1= ckd 0 = notckd
C. Rancangan Algoritma Sistem
Gambar 1.   Flowchart perbandingan sistem prediksi gagal ginjal
Pada penilitian kali ini peneliti telah merancang skema perbandingan sistem prediksi gagal ginjal seperti pada  Gambar  1.  dari  penelitian  ini  kami  memiliki  tujuan  untuk  memprediksi  gagal  ginjal  sehingga  dapat membantu  mendiagnosa  pasien.  Pada  Gambar1,  Flowchart  dimulai  dengan  memasukan dataset yang selanjutnya  memisahkan  dataset  menjadi data  test dan data  train ,  kemudian data  train di training menggunakan Gaussian  Naive  Bayes dan K-Nearest  Neighbor dan  terakhir  dilakukan  pengujian  dari  hasil training data dan data test dan didapatkanlah hasil dari prediksinya.
Gambar 1. Label Encoder
Gambar 2 . Normalize data

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## I.  Naïve Bayes

## A.  Label Encoder
Dalam pemprosesan data, sebuah data harus berbentuk numerik, oleh karena itu data yang berbentuk nominal harus  diubah  terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk  numerik.  Sehingga  data  yang  berbentuk  nominal  dapat  di proses.

## B.  Normalize Data
Tahapan ini adalah tahapan penting dalam pra proses Machine learning. Normalize data berfungsi membuat beberapa variabel data memiliki nilai yang sama, sehingga tidak ada data yang terlalu besar maupun terlalu kecil. Pada percobaan ini kami menggunakan metode Min-Max , Seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Terdapat normalisasi data. Setiap data dikurang dengan data minimal, kemudian dibagi dengan selisih nilai maksimum dan minimum pada fitur tersebut. Sehingga ouput dari data ini memiliki range antara 0 hingga 1.

## C.  Pemisahan Data
Data yang digunakan akan dipisah menjadi 2 data, data training dan data test. Pada Tabel 1. ditampilkan perbandingan persentase dan jumlah dari data training dan data test.
TABEL II.     PERBANDINGAN DATA TRAINING DAN TEST
Data Training Data Test Total Persentase 80 20 100 Jumlah 320 80 400

## 1)  Data Training
Training data  adalah  data  yang  akan  digunakan  untuk  melatih  program  yang  dibuat  nantinya  dapat membuat prediksi sehingga mampu mencari korelasi data sendiri atau belajar pola dari data yang diberikan. Berdasarkan pada Gambar 3. Data yang digunakan sebagai data latih sebanyak 80% dari jumlah total data keseluruhan yaitu 400 data sehingga data yang digunakan sebagai data latih berjumlah 320 data.
Gambar 3. Data Training.
Data  latih  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  melatih  model  dengan  menggunakan  Naive  Bayes Metode Gaussian.
Gambar 4 . Training Data Code
Pada Gambar 4 dilakukan penginputan Naive Bayes metode Gaussian yang berada di dalam modul sklearn.  Setelah  itu  membuat  variabel  “classifier”  sebagai  pengganti  fungsi  GaussianNB().  Kemudian memasukkan data training ke dalam fungsi training “fit” untuk melatih model.

## 2)  Data Test
Seperti pada Gambar 5, sisa 20% dari keseluruhan data digunakan sebagai data tes yaitu berjumlah 80 data. Data tes tidak boleh merupakan data yang pernah dilihat oleh model sebelumnya.
Gambar 6. Nilai Prediksi Naive bayes
Gambar 7. Confusion Matrix Code
Gambar 8. Confusion Matrix

## D. Data Prediksi
Data ini adalah data uji yang digunakan untuk melakukan klasifikasi berdasarkan dataset tes. Pada Gambar 6,  total  dari data  prediksi  sama  dengan  data  tes  yaitu  80  data. Hasil  dari data  prediksi  dapat  dilihat  sebagai berikut:

## E. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  sebuah  tabel  yang  berisikan  ringkasan  perbandingan  hasil  prediksi  dan  hasil aktual. Confusion Matrix dapat digunakan untuk menilali kinerja model klasifikasi.
Pada  Gambar  7  digunakan  fungsi  confusion_matrix  dan  confusionMatrixDisplay  yang  terdapat  di dalam  modul  sklearn.  Selanjutnya  dilakukan  pengecekan  hasil  data  uji  dengan  “hasil  yang  sebenarnya” menggunakan  fungsi  confusion_matrix.  Variabel  “cm_display”  digunakan  untuk  menggantikan  fungsi ConfusionMatrixDisplay().plot() yang berfungsi untuk menampilkan hasil dari confusion_matrix.
Dari Gambar 8, matriks kebingungan menunjukan bahwa 72 data yang terprediksi dinyatakan benar sesuai dengan “hasil yang sebenarnya”. Di antaranya sebanyak 45 data yang terprediksi benar tidak mengidap penyakit  ginjal  kronis  dan  data  yang  terprediksi  benar  mengidap  penyakit  ginjal  kronis  berjumlah  27  data. Kemudian terdapat 3 data terprediksi mengidap sakit jantung dan 5 data terprediksi tidak mengidap penyakit jantung adalah salah. Sehingga total data yang terprediksi salah berjumlah 8 data.

## F.  Tingkat Akurasi
Dari    data  yang  diprediksi,  data  yang  benar  berjumlah  72  sedangkan  data  yang  salah  berjumlah  8 buah data. Sehingga nilai akurasi dari model ini menggunakan persamaan (3) adalah sebagai berikut:
Gambar 10. Nilai Prediksi KNN
Gambar 11.  Rata - Rata Akurasi
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ΣPrediksi Benar ΣPrediksi 𝑥 100% (3) = 72 80 𝑥 100% = 90%
Nilai ini sesuai dengan nilai yang terdapat pada program di bawah ini.

## Gambar 9. Nilai Akurasi Pada Python
Pada gambar 9. dilakukan penginputan perhitungan untuk menentukan nilai dari akurasi (accuracy_score) yang terdapat didalam modul sklearn. Setelah itu dibuat variabel “acc” sebagai pengganti dari fungsi accuracy_score yang digunakan untuk menghitung akurasi dari data yang telah diuji. Fungsi print() digunakan untuk menampilkan nilai akurasi dengan mengambil nilainya sampai ke 2 angka di belakang koma.

## II.  K-Nearest Neighbours

## A.  Data Prediksi
Data  ini  adalah  data  uji  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  dataset  tes.  Pada Gambar 10, total dari data prediksi sama dengan data tes yaitu 80 data. Hasil dari data prediksi dapat dilihat sebagai berikut:

## B. Mencari Nilai Rata – Rata Akurasi
N ilai rata – rata akurasi digunakan untuk menentukan nilai K terbaik. Saat nilai rata rata mencapai nilai tertinggi dari situ nilai K dapat ditentukan

## C.  Menentukan Nilai-K
Nilai K dapat menetukan seberapa bagusnya tingkat suatu prediksi, oleh karena itu untuk menentukan nilai K yang baik digunakan sebuah metode untuk mencarinya,
Gambar 12. Menampilkan Grafik K dan Mean Acc
Gambar 13. Grafik Mean dan K
Kode tersebut berguna untuk menampilkan rata – rata dan nilai K (Jumlah Nei pada sebuah grafik, module “plt”.
Terlihat  pada  grafik  untuk  nilai  K  =  3  nilai  rata –  rata  akurasi  tertinggi,  oleh  karena  itu  nilai  K=3  akan digunakan untuk menentukan sistem prediksi metode KNN

## D. Tingkat Akurasi
Tingkat akurasi pada KNN terlihat pada grafik yaitu sebesar 0,96 atau 96%

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  kami  membuat  sebuah  alat  bantu  dalam  bidang  medis  untuk  memprediksi penyakit ginjal akut, kemudian kami membandingkan 2 metode klasifikasi yaitu Naïve Bayes dan juga KNN. Kami menemukan bahwa klasifikasi Naïve Bayes, dan KNN mempunyai tingkat prediksi yang sangat tinggi, masing-masing  metode  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan  masing  masing.  Naïve  Bayes  memiliki  tingkat keakuratan prediksi yang sedikit lebih kecil dibanding dengan tingkat keakuratan KNN. Metode Naïve Bayes lebih mudah dilakukan dibandingkan dengan metode KNN, pada metode KNN, dibutuhkan usaha lebih untuk mecari  jumlah  neighbours  atau  konstanta  K.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis menyarankan untuk perbandingan antara dua metode dapat dicoba menggunakan data set lainnya dengan jumlah yang bervariasi sehingga dapat ditentukan metode mana yang lebih akurat untuk dipakai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. N. Faddillah, J. Wijaya, and R. Hidayat, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Diagnosa Penyakit Gagal Ginjal Kronis,” J. Inf. … , vol. 18, no. 2, pp. 102 –106, 2019, doi: 10.36054/jict-ikmi.v18i2.69.
[2] T. Arifin and D. Ariesta, “Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 26 –30, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[3] Dimsyiar M Al Hafiz, Khoirul Amaly, Javen Jonathan, M Teranggono Rachmatullah, and Rosidi, “Sistem Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Naive Baye s,” J. Rekayasa Elektro Sriwij. , vol. 2, no. 2, pp. 151 –157, 2021, doi: 10.36706/jres.v2i2.29.
[4] A. P. Wibawa et al. , “Naïve Bayes Classifier for Journal Quartile Classification,” Int. J. Recent Contrib. from Eng. Sci. IT , vol. 7, no. 2, p. 91, 2019, doi: 10.3991/ijes.v7i2.10659.
[5] S.  Danish,  S.  Aamer,  S.  P.  Kharde,  and  S.  S.  Gadekar,  “REVIEW  ON  CHRONIC  KIDNEY  DISEASE  USING  NAÏVE  BAYES ALGORITHM,” no. 08, pp. 1520–1522, 2020.
[6] 4. R. Agrawal and G. Psaila, “No Title,” Act. data Min. , 1995.
[7] K. Vemb andasamy, R. Sasipriya, and E. Deepa, “Heart Diseases Detection Using Naive Bayes Algorithm,” Int. J. Innov. Sci. Eng. Technol. , vol. 2, no. 9, pp. 441 –444, 2015.
[8] B. Venkata Ramana, M. S. P. Babu, and N. . Venkateswarlu, “A Critical Study of Selected Classification Algorithms for Liver Disease Diagnosis,” Int. J. Database Manag. Syst. , vol. 3, no. 2, pp. 101 –114, 2011, doi: 10.5121/ijdms.2011.3207.
[9] R. Devika, S. V. Avilala, and V. Subramaniyaswamy, “Comparative study of classifier for chronic kidney disease prediction using
naive bayes, KNN and random forest,” Proc. 3rd Int. Conf. Comput. Methodol. Commun. ICCMC 2019 , no. Iccmc, pp. 679 –684, 2019, doi: 10.1109/ICCMC.2019.8819654.
[10] “No Title.” https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Disease.