## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 351-357 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN FORWARD SELECTION UNTUK PREDIKSI PENYAKIT STROKE
Tetra Praja Utama 1) , M. Said Haibuan 2)
1,2 Fakultas Ilmu Komputer, IIB Darmajaya
1,2 Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung Email: 1 Tetra.praja@gmail.com, 2 M.said@gmail.com

## Abstract
Stroke is a major health problem in today's elite society. Currently, stroke is a serious problem that can occur in almost all parts of the world. A sudden stroke can cause death, physical and mental disability in both able-bodied and elderly people. In order to get batch data, one has to use data mining methods for classification, like Classification is the process of defining a concept or data class that describes or differentiates instances to evaluate an unknown class of objects. When classifying multiple attributes, a set of records is also defined, also known as an array. In continuous or categorical form, one of the attributes indicates the category of the record. With the dash problem above, of course, you have to be able  to overcome this problem, a lot of research has been carried out in the  field of computer science, including the Classification of Stroke Patients Using the Naïve Bayes Algorithm to classify the most important factors for this disease. Testing resulted in a fairly high accuracy of the Naïve Bayes Algorithm, which is equal to 95.13, but the results of this accuracy can still be improved by conducting further research to produce higher accuracy.
Keywords: Accuracy, Stroke, Naïve Bayes Algorithm

## Abstrak
Stroke merupakan masalah kesehatan utama dalam masyarakat elit saat ini. Saat ini, stroke merupakan masalah serius yang dapat terjadi hampir di seluruh dunia. Stroke yang tiba-tiba dapat menyebabkan kematian, cacat fisik dan mental baik pada orang yang berbadan sehat maupun lanjut usia. Untuk mendapatkan data batch, seseorang harus menggunakan metode penambangan data untuk klasifikasi, seperti Klasifikasi adalah proses mendefinisikan konsep atau kelas data yang menjelaskan atau membedakan instance untuk mengevaluasi kelas objek yang tidak diketahui. Saat mengklasifikasikan beberapa  atribut,  sekumpulan record juga  ditentukan,  juga  dikenal  sebagai array .  Dalam  bentuk  kontinyu  atau kategorikal,  salah  satu  atribut  menunjukkan kategori  rekaman.  Dengan  permasalahan  dash  diatas  tentunya  harus bisa mengatasi  masalah  tersebut  banyak  dilakukan penelitian  dalam  bidang  ilmu komputer diantaranya  adalah  Klasifikasi Penderita Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan faktor withering penting untuk penyakit ini. Pengujian menghasilkan akurasi Algoritma Naïve Bayes yang cukup tinggi yaitu sebesar 95.13 namun hasil akurasi tersebut masih dapat ditingkatkan lagi dengan melakukan penelitian lanjutan untuk menghasilkan akurasi lebih tinggi Kata kunci : Akurasi, Stroke , Algoritma Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Cerebral palsy adalah gangguan otak yang bermanifestasi sebagai gangguan lokal dan/atau global pada Aktivitas sistem saraf  dan  terjadi  secara  tiba-tiba,  Lambat  dan  penurunan  fungsi  saraf  yang  cepat  pada stroke yang  disebabkan  oleh penyakit serebrovaskular non-trauma. Penyakit Hermos menimbulkan gejala seperti: Kelumpuhan wajah atau anggota badan, bicara cadel, bicara cadel dan cepat. Gangguan fungsi saraf pada stroke disebabkan oleh gangguan serebrovaskula r non traumatik. Penyakit Hermos menimbulkan gejala seperti:kelumpuhan wajah atau anggota badan, bicara cadel,l[1] kemungkinan  perubahan  kesadaran,  gangguan  penglihatan  dan  lain-lain.  Anda  mengalami stroke jika  Anda  pernah didiagnosis stroke oleh ahli kesehatan (dokter/perawat/bidan) atau belum pernah didiagnosis stroke oleh ahli kesehatan tetapi  tiba-tiba  mengalami  kelumpuhan  moncong  tanpa  otot  mata  atau  bicara,  atau  bicara  cadel.Kesulitan bahasa/komunikasi dan/atau ketidak mampuan memahami bahasa, jumlah korban stroke di Indonesia pada tahun 2013 diperkirakan sebanyak 1.236.825 orang (7,0‰). Kemungkinan adanya perubahan kesadaran, gangguan penglihatan dan lain-lain  akan  ditentukan  oleh  tenaga  medis.  Anda  telah  mengalami stroke jika stroke telah  didiagnosis  dokter (dokter/perawat/bidan) atau jika dokter pernah mendiagnosa anda terkena stroke tetapi anda tiba-tiba terkena stroke tanpa otot mata atau ucapan atau ucapan yang tidak jelas /kesulitan komunikasi dan/atau Ketidak mampuan memahami bahasa akan mempengaruhi sekitar 1.236.825 korban stroke (7,0 ‰) di Indonesia pada tahun 2013. Seperti yang didefinisikan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 351-357 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
oleh otoritas kesehatan)[2], Berdasarkan definisi tenaga medis/gejala, diperkirakan sebanyak 2.137.941 orang (12,1‰). Berdasarkan identifikasi dan diagnosis/gejala oleh  petugas kesehatan, provinsi Jawa Barat  memiliki pasien terbanyak yaitu 238.001 orang (7,4‰) dan 533.895 orang (16,6‰), sedangkan provinsi Papua Barat memiliki jumlah pasien paling sedikit. jumlah pasien bertambah 111. 2.007 orang (3,6‰) dan 2.955 orang (5,3%)[3] Penelitian ini dilakukan untuk prediksi Stroke dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Salah satu manfaat algoritma Naïve Bayes dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  Prediksi  Penyakit Stroke dan  menganalisa penyakit Stroke . Dan digunakan untuk mencari nilai probabilitas masing-masing kriteria. Sedangkan Forward selection merupakan salah satu metode yang sering dipakai dalam feature selection untuk mencari nilai tengah Aprecici. F -Measure dihitung dengan menggabungkan Precision dan Recall menjadi satu nilai . F-measure = 2 * (precision * recall) / (precision + recall) precision adalah rasio dari jumlah prediksi yang benar dalam kelas positif terhadap jumlah total prediksi dalam kelas positif . recall adalah rasio dari jumlah prediksi yang benar dalam kelas positif terhadap jumlah total item dalam kelas positif . Nilai F-measure berkisar antara 0 dan 1, di mana nilai yang lebih tinggi menunjukkan kinerja yang lebih baik dari sistem klasifikasi.
Perkembangan teknologi sangat mempercepat perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi, bahkan telah merambah banyak bidang, dan salah satu kelebihannya adalah terciptanya sistem peramalan. Berbagai metode klasifikasi banyak digunakan untuk memprediksi penyakit [4][5]. Sistem prediksi sangat berguna untuk memprediksi sesuatu yang kemungkinan  akan  terjadi  berdasarkan  informasi  yang  ada,  untuk  mengatasi  kemungkinan  kerugian  atau  untuk memaksimalkan kemungkinan keuntungan.
Berdasarkan  hasil  pengujian  metode Naive Bayes dan SVM ( Support Vector Machine )  memprediksi  keberhasilan pengobatan imunoterapi kutil menggunakan bahasa pemrograman R Studio , dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian dapat  memprediksi  kelas  untuk  semua  orang.  Kasus  benar  pada  tingkat  akurasi  1,  sedangkan  metode SVM masih memberikan  prediksi  yang  salah  pada  tingkat  akurasi  0,8. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  metode Naive Bayes merupakan metode yang lebih baik dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM)[6]. Klasifikasi adalah teknik pengolahan data yang membagi objek menjadi beberapa kelas sesuai dengan jumlah kelas yang diinginkan. Salah satu algoritma metode klasifikasi adalah algoritma Naïve Bayes. Forward selection merupakan salah satu metode yang sering dipakai dalam feature selection mampu meningkatkan nilai akurasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Penelitian ini menggunakan Knowledge Discovery in Database ( KDD )[7], tahapan model proses seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1 Penjelasan dari setiap langkah penelitian seperti pada gambar 1 dibawah ini :
Gambar 1. Proses Data Mining [8]
Gambar 1 mengilustrasikan proses penambangan data, di mana data dipilih, dibersihkan, dan diproses sebelumnya sesuai dengan  panduan  dan  pengetahuan  para  ahli  di  lapangan,  yang  mengumpulkan  data  internal  dan  eksternal  dan mengintegrasikannya  ke  dalam  gambaran  keseluruhan  organisasi.  Mengunakan  algoritma  penambangan  data  yang

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 351-357 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
diimplementasikan pada langkah ini untuk memeriksa data terintegrasi dan mengidentifikasi informasi berharga dengan mudah. Hasil penambangan data dievaluasi untuk menentukan apakah domain data dapat ditemukan dalam bentuk aturan yang diekstraksi dari jaringan. KDD (Penemuan Pengetahuan di Database )[9] bekerja sebagai berikut:
1. Data Selelection
Pemilihan  informasi  dari  informasi  fungsional  harus  dilakukan  pada  tahap  ekstraksi  data  sebelum  memulai KDD.
2. Preporcessing
Sebelum data mining dapat dilakukan, harus dilakukan proses pembersihan untuk menghapus duplikat data, memeriksa  data  yang  tidak  konsisten,  dan  kesalahan  pada  data  seperti error .  kesalahan  diperbaiki.  Proses pengayaan juga dilakukanyaitu, untuk mengkonfirmasi informasi yang ada dengan informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti informasi eksternal.
3. Transformation
Kode  data  yang  dipilih  dengan  cara  yang  membuatnya  cocok  untuk  proses  penambangan  data.  Proses pengkodean KDD adalah proses kreatif dan sangat bergantung pada jenis atau model data yang diambil dari database .
4. Penambangan data
Proses  menemukan  pola  atau  informasi  yang  menarik  dari  data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau metode tertentu
5. Interpretasi/Evaluasi
Model data yang dibentuk dalam  proses data mining wajib tersaji pada bentuk yang gampang dipahami  pihak yang berkepentingan. langkah ini adalah bagian berdasarkan proses KDD yang dikenal menjadi rendering. Pada termin ini, kami menyelidiki  apakah pola  atau  inputan yg ditemukan bertentangan menggunakan kabar  atau hipotesis yg terdapat sebelumnya.
Evaluasi  memainkan  kiprah  kunci  pada  membentuk  pelaksanaan  berbasis datamining .  Ada  beberapa  cara  buat melakukan  evaluasi.  Evaluasi  nir  semudah  yg  kita  bayangkan.  Ketika  kami  mempunyai  data  yang  kami  pakai  pada pelatihan, kami nir dan merta menggunakannya menjadi indikator keberhasilan pelaksanaan kami. Oleh lantaran itu, diharapkan metode spesifik buat prediksi kinerja dari eksperimen menggunakan tipe data selain data pelatihan.[10]
Biasanya data yang cukup dapat digunakan untuk pengujian. Masalah umum adalah data. Oleh karena itu, kami perlu memastikan bahwa data yang kami gunakan untuk pelatihan dan pengujian berkualitas tinggi. [11]

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive Bayes merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan suatu kumpulan data. Algoritma ini menggunakan metode probabilitas dan statistik yang diusulkan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes untuk memprediksi probabilitas masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu. [8]
Naive Bayes adalah pembelajaran mesin yang menggunakan perhitungan probabilitas menggunakan konsep pendekatan Bayesian. Kata merendahkan naif berasal dari asumsi bahwa pengaruh skor atribut tidak bergantung pada kemungkinan kelas  tertentu  dari  skor  atribut  lainnya.  Menggunakan teorema Bayes dalam algoritme  naive  Bayes terdiri  dari menggabungkan  probabilitas  sebelumnya  dan  probabilitas  bersyarat  dalam  sebuah  formula  yang  bisa  dipakai  buat menghitung probabilitas berdasarkan setiap kemungkinan klasifikasi.[12]
Rumus Naïve Bayes adalah: 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝐻)𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝑋) (2.2)
Informasi:
X = data kelas tidak diketahui H = hipotesis data X, merupakan kategori tertentu P(H|X) = probabilitas hipotesis H untuk kondisi X (probabilitas posterior)

## 2,3 Forward selection
Forward selection adalah  prosedur  langkah  demi  langkah  yang  tujuannya  adalah  untuk  menambahkan  variabel  yang

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 351-357 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
dimanipulasi  ke  persamaan  satu  persatu.  Seleksi  awal  dimulai  dengan  seperangkat  karakteristik  kosong,  kemudian ditambahkan  karakteristik  yang  digunakan  pada  putaran  pertama,  semua  karakteristik  dievaluasi  secara  individual. Properti yang merupakan bagian dari properti yang sudah ada dan yang baru dibuat ditambahkan ke kumpulan properti dan dinilai kembali. Untuk mengurangi jumlah evaluasi, hanya himpunan bagian dari fitur terbaik yang disimpan, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.[2]

## Gambar 2. Metode Forward Selection
Data yang akan dilatih bervariasi dari satu variabel ke tingkat atau jumlah variabel yang menghasilkan nilai efisiensi, akurasi, atau kesalahan yang paling rendah. Misalnya pengujian data dengan dua variabel memberikan kesalahan yang lebih kecil, dan jika pengujian ulang dengan tiga variabel memberikan nilai kesalahan yang lebih besar untuk dua variabel, kesalahan terkecil masih ada pada variabel kedua, artinya variabel kedua penting. proses berhenti ketika semua variabel independen telah diuji. Algoritma pemilihan diuji pada setiap kombinasi data dari data variabel 1 periode hingga data variabel 10 periode untuk membandingkan data mana yang menunjukkan akurasi terbaik [10]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Datasets
Pengolahan dataset Stroke sebanyak 5110 records . terdiri dari 12 atribut yang terdari dari. Gender, Age, hypertension, heart_disease, ever_married work_type, Residence_type, avg_glucose_level, bmi dan smoking_statu s akan dilakukan beberapa  penyeleksian  untuk menghasilkan  data  yang  dibutuhkan . untuk  pembentukan  pola  algoritma  klasifikasi  data mining dari metode Naïve Bayes dan forward Selection .

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 351-357 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 3.2 Pembahasan
3.1.2 Eksprimen dan Pengujian
Dalam pengujian ini, penulis menggunakan Cross Validation. Pengelola validasi silang ini selanjutnya memisahkan data dengan cara memisahkan data agregat dari data awal dan sisanya untuk validasi data. Gambar 4 di bawah ini menunjukkan penggunaan data yang digunakan dalam klasifikasi strok e menggunakan algoritma Naive Bayes. Proses untuk klasifikasi dengan menggunakan Forward Selection mencari Nilai Accuracy, Precesion dan Reccall Seperti gambar dibawah ini.
Gambar 4. Uji dengan Rapid Miner
Proses  untuk  klasifikasi  dengan  menggunakan Forward Selection  dan  Cross  Validation mencari  Nilai Accuracy, Precesion dan Reccall Seperti gambar dibawah ini.

## Gambar 5. Uji Dengan Rapid Miner
Proses  untuk  klasifikasi  dengan  menggunakan Forward Selection.  Naive  Bayes, Aply  Model dan Performance  Cross Validation mencari Nilai Accuracy, Precesion dan Reccall Seperti gambar dibawah ini
Gambar 6. Uji Dengan Rapid Miner

## 3.2.2 Evaluasi dan Validasi
Menguji Algoritma  Naive  Bayes Pada  langkah  ini  peneliti  menggunakan  metode Algoritma Naive Bayes  untuk pemprosesan data atau penerapan data yang dibersihkan di Rapidminer . Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan aplikasi Rapidminer , diperoleh hasil sebagai berikut: Algoritma Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 95,13% Hasil dari proses dataset penyakit stroke didapatkan nilaii Accuracy 95,16% Seperti gambar dibawah ini

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 351-357 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 7. Nilai Accuracy
Hasil dari proses dataset penyakit stroke didapatkan nilai Precisions 95,13% Seperti gambar dibawah ini
Gambar 8 . Nilai Presisions
Hasil dari proses dataset penyakit stroke didapatkan nilai Recall 100,00 % Seperti gambar dibawah ini
Gambar 9 . Nilai Recall
Perhitungan F= Measure nilai Tengah recall aprecici . F1 Score = 2 * (Recall*Precission) / ( Recall + Precission ) dalam kasus di atas, F1 Score = 2* (95,13%*100.00%) / (95,13% + 100,00%) = 9.513*2=19.02600/195.13=9,750%
Berikut adalah hasil kurva AUC yaitu mendapatkan nilai 0,089 seperti gambar dibawah in

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 351-357 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 1. hasiil uji Naïve Bayes Akurasi Presisi Recall AUC 95.13% 95.13% 100% 0.089 Perhitungan F=Masure Algoritma Nive Bayes F1 Score = 2* (95,13%*100.00%) / (95,13% + 100,00%) = 9.513*2=19.02600/195.13=9,750%

## 4. KESIMPULAN
penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  algortima Naïve  Bayes dengan Forward Determination s dan menggunakan dataset  Penyakit Stoke .untuk  menentukan  metode  terbaik  guna  memperoleh  hasil  pengujian  dengan mengukur keefektifan kedua  metode  tersebut  menggunakan kurva ROC . Metode algoritma Niave - Bayes memberikan skor akurasi sebesar 95,13 dengan nilai AUC sebesar 0,087.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Prajarini,  S.  Tinggi,  S.  Rupa,  D.  Desain,  and  V.  Indonesia,  “Perbandingan Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Prediksi Penyakit Kulit,” Informatics J. , vol. 1, no. 3, p. 137, 2016.
[2] E.  Nurlia  and  U.  Enri,  “Penerapan  Fitur  Seleksi  Forward  Selection  Untuk  Menentukan  Kematian Akibat  Gagal  Jantung Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Tek. Inform. Musirawas) Elin Nurlia , vol. 6, no. 1, p. 42, 2021.
[3] D.  Haryadi,  D.  Marini  Umi Atmaja, A.  Rahman  Hakim,  and  N.  Suwaryo,  “Identifikasi  Tingkat  Resiko  Penyakit  Stroke Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda,” Deny Haryadi, SNTEM , vol. 1, no. November, pp. 1198–1207, 2021.
[4] N. Azizah,  “Komparasi  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree Algoritma  C4.5  Dan  Random  Forest  Untuk  Prediksi  Penyakit Stroke,” 2021.
[5] D. A. M. Reza, A. M. Siregar, and Rahmat, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbord Untuk Prediksi Kematian Akibat Penyakit Gagal Jantung,” Sci. Student J. Information, Technol. Sci. , vol. III, no. 1, pp. 105–112, 2022.
[6] “Sulaeman, K. R., Setianingsih, C., & Saputra, R. E. (2022). Analisis Algoritma Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit Stroke. EProceedings of Engineering, 9(3), 922–928. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineeri.” [7] H. Bugis, “Metode Naïve Bayes Untuk Memprediksi Penyakit Stroke,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan … , 2022, [Online]. Available: https://www.jurnal.tau.ac.id/index.php/siskom-kb/article/view/317.
[8] I. Lishania, R. Goejantoro, and Y. N. Nasution, “Perbandingan Klasifikasi Metode Naive Bayes dan Metode Decision Tree Algoritma (J48) pada Pasien Penderita Penyakit Stroke di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda,” J. Eksponensial , vol. 10, no. 2, pp. 135–142, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/571.
[9] R. S. Rohman, R. A. Saputra, and D. A. Firmansaha, “Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 1, p. 155, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.15225.
[10] A. F. Hermawan, F. R. Umbara, and F. Kasyidi, “Prediksi Awal Penyakit Stroke Berdasarkan Rekam Medis menggunakan Metode Algoritma CART ( Classification and Regression Tree ),” vol. 7, no. 2, pp. 151–164, 2022.
[11] N. D. Saputri et al. , “Komparasi Penerapan Metode Bagging dan Adaboost pada Algoritma C4 . 5 untuk Prediksi Penyakit Stroke,” vol. 11, no. September, pp. 567–577, 2022.
[12] F. Akbar, H. Wira Saputra, A. Karel Maulaya, M. Fikri Hidayat, and Rahmaddeni, “Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 dan Support Vector Regression untuk Prediksi Penyakit Stroke,” vol. 2, no. October, pp. 61–67, 2022.