## Penerapan Metode Adaboost Untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit Stroke Dengan Algoritma Naïve Bayes
Agus Byna [1]* , Muhammad Basit [2]
Prodi Sistem Informasi [1], Prodi Ilmu Keperawatan [2], [3]
Universitas Sari Mulia Banjarmasin, Indonesia agusbyna@unism.ac.id [1], mohammadbasid@unism.ac.id [2]
Abstract  —  Stroke  is  the  second deadliest  disease  in the  world according  to  WHO.  The  sufferer  has  an  injury  to  the  nervous system.  Because  of  this,  health  experts,  especially  in  the  field  of nursing,  need  special  attention.  Currently  the  development  of  the Industrial  Revolution  Era  4.0  collaborates  in  the  fields  of technology and health sciences so that it becomes something useful by  using  Machine  Learning.  There  are  so  many  benefits  used  in predicting several diseases that can be anticipated. Stroke using the Adaboost  algorithm  which  has  advantages  can  be  combined  with the  Naïve  Bayes  algorithm.  The  application  of  this  method  uses split  data,  namely  training  data  and  testing  data  which  are  made portions  of  the  test.  The  first  test  results  using  Naive  Bayes  with 80/20 split data gives an accuracy of 0.976 which has a very good classification  diagnosis.  After  optimization  with  Adaboost  with  a 70/30 split data it gives an accuracy of 0.981. From the previous test and  after  the  optimization  gave  a  difference  of  0.005.  The  use  of Adaboost  as  an  optimization  with  Naïve  Bayes  can  be  used  as  a consideration  to  create  a  smart  system  that  is  used  by  health professionals for good decision making in the fields of nursing and medicine in accelerating the diagnosis of stroke patients.
Keywords — Stroke, Machine Learning, Naïve Bayes, Adaboost
Abstrak—Stroke adalah penyakit paling mematikan nomor dua di  dunia  menurut  WHO.  Penderitanya  mengalami    cedera  pada sistem  saraf.  Karena  hal  inilah  para  pakar  kesehatan  khususnya dibidang  keperawatan  memerlukan  perhatian  khusus.  Saat  ini perkembangan  Era  Revolusi  Industri  4.0  yang  berkolaborasi  di bidang  teknologi  dan  ilmu  kesehatan  sehingga  menjadi  sesuatu yang  bermanfaat  dengan  menggunakan  Machine  Learning. Banyak  sekali  manfaat  yang  digunakan  dalam  memprediksi beberapa  penyakit  yang  dapat  diantisipasi.  Khususnya  penyakit stroke dengan menggunakan algoritma Adaboost yang mempunyai kelebihan  bisa  digabung    dengan  algoritma  Naïve  Bayes. Penerapan metode ini menggunakan Split Data yaitu data training dan  data  testing  dibuat  porsi  dalam  melakukan  pengujian.  Hasil pengujian  yang  pertama  menggunakan  Naive  Bayes  dengan  data split  80/20  memberikan  akurasi  0,976  memiliki  diagnosis klasifikasi  yang sangat baik.  Setelah  di optimasi  dengan  Adaboost dengan data split 70/30 memberikan akurasi 0,981. Dari pengujian sebelumnya  dan  setelah  di  optimasi  memberikan  selisih  sebesar 0,005.  Penggunaan Adaboost sebagai optimasi dengan Naïve bayes dapat  di  gunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  membuat sistem  pintar  yang  digunakan  oleh  para  ahli  kesehatan  untuk pengambilan  keputusan  yang  baik  di  bidang  keperawatan  dan
kedokteran dalam mempercepat hasil diagnosa pasien stroke.
Kata kunci—Stroke, Machine Learning, Naïve Bayes, Adaboost

## I. INTRODUCTION
Stroke  adalah  penyebab  utama  kematian  dan  kecacatan secara  global.  Diagnosis  tergantung  pada  fitur  klinis  dan pencitraan otak untuk membedakan antara stroke iskemik dan perdarahan  intraserebral.[1][2]  Stroke,  atau  kecelakaan serebrovaskular,  melibatkan  cedera  pada  sistem  saraf  pusat sebagai  akibat  dari  penyebab  vaskular,  dan  merupakan penyebab  utama  kecacatan  di  seluruh  dunia.[3].  Stroke merupakan  kematian  tertinggi  kedua  di  seluruh  dunia  dengan penyebab  utama  adalah  kecacatan.  Dari  WHO  sendiri    70% secara  global  disebabkan  oleh  stroke,  87%  kematian  akibat stroke  terjadi  di  negara-negara  berpengahsilan  rendah  dan menengah  [4].  Stroke  menjadi  penyebab  pertama  kematian yang  diprediksi  pada  tahun  2030  (14,4%  dari  total kematian)dan  penyebab  ketiga  DALY  lost  (6%  dari  total DALY)  di  negara-negara  berpenghasilan  menengah;  dan penyebab kematian yang ketiga (8,2% dari total kematian) dan 8  penyebab  utama  DALY  lost(2,8%  dari  total  DALY)  di negara-negara  berpenghasilan  rendah[5].  Masalah  penyakit stroke  di  Indonesia  memerlukan  perhatian  yang  serius  karena jumlah  kasus  yang  terus  meningkat  dan  mempunyai  angka kematian yang tinggi.[6]
Berdasarkan  Laporan  Hasil  Riskesdas  2018  menunjukkan prevalensi stroke nasional yang masih cukup tinggi yaitu 10.9 per  mil.  Salah  satu  provinsi  di  Indonesia  dengan  prevalensi stroke yang tinggi adalah Sulawesi Selatan yaitu 10.6 per mil.
Di Indonesia sendiri dari diagnosis tenaga kesehatan untuk prevalensi  stroke  sebesar  7  per  mil  dan  juga  untuk  gejala besarnya  adalah  12,1  per  mil.  Menurut  data  dari  tenaga kesehatan di Sulawesi Utara sebesar 10,8%  kemudian  di D.I Yogyakarta  sendiri  sebesar  10,3.  Provinsi  DKI  Jakarta  dan Bangka  Belitung  untuk  prevalensi  stroke  masing-masong  9,7 per  mil.  Gejala  stroke  tertinggi  juga  berada  di  provinsi Sulawesi  Selatan  17,9%  di  ikuti  D.I  Yogyakarta  16,9% kemudian Sulawesi  Tengah 16,6%. Prevalensi  Stroke di Jawa
Timur  sebesar  16  per  mil.  Pada  wilayah  Kalimantan  Selatan prevalensi penderita stroke yang terdiagnosis tenaga kesehatan sebanyak  9,2%  dan  yang  terdiagnosis  tenaga  kesehatan  dan gejala sebanyak 14,5%. [7] [8]
Prevalensi  stroke  juga  terjadi  di  provinsi  Kalimantan Selatan yang memiliki sebesar 9,7 per seribu jumlah penduduk dengan rentang rata-rata 5,2-18,5 per seribu penduduk.
Hasil  analisa  dari  Dinas  Kesehatan  provinsi  Kalimantan Selatan untuk prevalensi Stroke meningkat karena menyesuaikan  peningkatan umur, dengan jenis kelasmin rata- rata di dominasi oleh perempuan,  di ikuti dengan   pendidikan yang rendah, dan tempat  tinggal di  pedesaan. Penyakit stroke juga sangat rentan dengan yang tidak bekerja. [9]
Prognosis  penyakit  stroke  kebanyakan  sembuh  dengan kecacatan.  Kalimantan  selatan  terutama  Kota  Banjarmasin angka  kejadian  stroke  mencapai  4.031  kasus  yang  sembuh dengan gejala sisa. Gejala sisa ini menjadikan penderita stroke di  Kota  Banjarmasin  memiliki  kualitas  hidup  rendah,  terlebih lagi  dengan  rendahnya  dukungan  keluarga.[10]  Dalam pemanfaatan  teknologi  khususnya  di  bidang  ilmu  kesehatan dengan  menggunakan  pemodelan  Machine  Learning  semakin disesuaikan  karena  dengan  pembelajaran  mesin  dapat mempermudah  dalam  prediksi  dalam  melakukan  penanganan penyakit.[11]
Sebagai  contoh  di  dalam  menangani  pasien  yang  sering terlambat  dalam  melakukan  tindakan,  peluang  pasien  bisa diobati  jika  sebuah  sistem  penangan  secara  otomatis  itu dilakukan, paling tidak dalam mengambil keputusan awal saat sebelum  kejadian.  Sehingga  dibuat  pemodelan  pembelajaran mesin  yang  mampu  bekerja  secara  otomatis  agar  digunakan secara  langsung  dalam  membantu  pasien  untuk  menekan resiko.[12]  Penggunaan  Machine  Learning,  terbukti  telah banyak diterapkan dalam topik klasifikasi dan optimasi dalam membuat sistem cerdas untuk meningkatkan penyedia layanan kesehatan.[13][14]
Banyak  cara  telah  dilakukan  untuk  memprediksi  berbagai penyakit  dengan  membandingkan  kinerja  teknologi  Data Mining  prediktif.  sebagai  proses  pemilihan  fitur,  algoritma analisis  komponen  prinsip  digunakan  untuk  mengurangi dimensi  dan  mengadopsi  algoritma  klasifikasi  dalam membangun  model  klasifikasi.[15]  Klasifikasi  adalah  teknik untuk  membentuk  model  data  yang  belum  diklasifikasikan, maka  model  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data baru.[16]  Dalam  meningkatkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi digunakan  lah  Optimasi.  Pada  penelitian  ini  untuk  pengujian penyakit  diabetes  melitus  menggunakan  Naive  Bayes Classifier  dengan  Particle  Swarm  Optimization,  hasil  yang diperoleh adalah metode Naive Bayes Classifier untuk 2 kelas dan 3 kelas masing-masing menghasilkan nilai akurasi 78,88% dan  68,50%.  tetapi  setelah  menambahkan  Particle  Swarm Optimization  nilai  akurasi  meningkat  masing-masing  menjadi 82,58%  dan  71,  29%.  Hasilnya  adalah  dari  2  kelas  memiliki nilai  akurasi  lebih  tinggi  dari  3  kelas  dengan  perbedaan 11,29%.[17]
Penelitian  berikutnya  Berdasarkan  hasil  pengujian  data pelatihan yang digunakan sebagai data pengujian untuk pasien penyakit  stroke,  total  data  203,  dapat  dinyatakan  bahwa algoritma  Naive  Bayes  Classifier  mencapai  akurasi  89,65% dalam  proses  mengklasifikasikan  data  tetapi  penelitian tersebut  tanpa  dioptimalkan.[18]  Dalam  pemilihan  fitur digunakan untuk  memilih fitur klasifikasi  yang optimal untuk memastikan  bahwa  algoritma  pendeteksian  dapat  dilatih secara  efektif.  Metode  ini  memanfaatkan  algoritma  Adaboost yang merupakan algoritma klasifikasi dalam bidang pembelajaran mesin. yang terlatih dapat secara efektif. [19]
Optimalisasi algoritma adaboost dilakukan dalam pemilihan  fitur  untuk  mendiagnosa  kanker  paru-paru. Penggunaan  memilih  fitur  klasifikasi  yang  optimal  dalam memastikan  bahwa  algoritma  pendeteksian  dapat  dilatih secara efektif. [20] Keakuratan klasifikasi dengan menggunakan  algoritma  adaboost  mulai  dari  pengukuran  F, dan area di bawah kurva karakteristik operasi penerima (AUC) digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  metode  pembelajaran mesin.[21]
Pada penelitian ini kami menggunakan algoritma adaboost dalam  mengoptimasi  dalam  meningkatkan  akurasi  algoritma naïve bayes untuk prediksi penyakit stroke.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Rumah  Sakit  Daerah  dan beberapa  puskesmas  di  Banjarmasin,  mengingat  Kota Banjarmasin merupakan kota rujukan bagi rumah sakit daerah lainnya  seperti  KalTeng  sehingga  tingkat  kejadian  Stroke cukup  meningkat.  Metode  penelitian  yang  digunakan mengikuti langkah-langkah untuk membuat model memprediksi  stroke  menggunakan  algoritma  naïve  bayes dengan  optimasi  adaboost  seperti  pada  Gambar  2.[22]Mulai dari latar belakang  masalah hingga studi literatur. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menyebar  kuesioner menggunakan  google  form  pada  pasien  yang  di  beberapa puskesmas  di  Banjarmasin    dengan  format  seperti  Gambar  1 [23];

## Gambar 2. Metode Penelitian
Dalam  mengolah  kuesioner  peneliti  mengadopsi  dari variabel www.kaggle.com untuk  data  training  dataset stroke.Data  yang  dikumpulkan  dengan  data  testing  diambil dari hasil dari kuisioner dan sistem aplikasi rumah Sakit  pada Gambar 3.
Gambar 3. Sistem Informasi Rumah Sakit
Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian  di  lakukan cleaning data untuk memasukan ke dalam 10 variabel(atribut) dan  1  varibel  sebagai  label  target  yaitu  stroke  dapat  dilihat pada Tabel I.
TABEL I. V ARIABEL D ATASET STROK
No Variabel Deskripsi 1 Jenis Kelamin Laki-laki/Perempuan 2 Umur Umur (dalam angka) 3 Hipertensi Iya/tidak 4 Serangan Jangtung Iya/tidak 5 Status Pernikahan Iya/tidak 6 Pekerjaan Pedagang/mandiri/pns/pengangguran 7 Tempat tinggal Kota/desa 8 Rata-rata gula darah Ukuran gula darah (angka) 9 BMI Bodi mass index (angka) 10 Status Merokok Merokok/tidak/kadang-kadang 11 Stroke Iya/tidak (target)
Data  yang  terkumpul  melalui  kuesioner  dipisah  menjadi data  testing  dengan  jumlah  data  572  baris.  Data  training sebanyak  28.500.  Tahap  pengujian  menggunakan  split  data yaitu  membagi  data  menjadi  2  untuk  melakukan  pengujian model  algoritma  naïve  bayes  dengan  optimasi  adaboost.[22] Dalam  tahap  pengujian  peneliti  menggunakan  tools/software bahasa  pemrograman  Python  3.9  dengan  tambahan  plugin; pandas,  numpy,  scikit  learn,  matplotlib,  dan  jupyter notebook.[24]

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Naïve Bayes
Na ̈ıve  Bayes  adalah  algoritma  pembelajaran  sederhana yang  memanfaatkan  aturan  Bayes  bersama-sama  dengan  kuat sebagai-sumption  bahwa  atribut  kondisional  di-tergantung diberikan kelas. Kelebihan yang dimiliki Bayesian classification  adalah  dapat  memprediksi  probabilitas  didalam suatu  class  keanggotaan,  karena  sangat  serupa  dalam klasifikasi dari algortima decision tree  dan neural network.[25] Jumlah data yang besar dapat di terapkan dengan Bayesian  classification  karena  sangat  terbukti  mempercepat hasil  akurasi  yang  terbaik.[16]  hasil  pengujian  menggunakan splitting  data  yang  menghasilkan  hasil  prediksi  dari  Naïve Bayes berikut TABEL II hasil;

## TABEL II H ASIL P ENGUJIAN NAÏVE BAYES
No Split Data Akurasi 1 60-40 0.974 2 70-30 0.975 3 80-20 0.976 4 90-10 0.972
Hasil dari Table I tersebut terlihat hasil splitting data yang paling  tinggi  adalah  80%  /20  %  dengan  nilai  Akurasi  sekitar 0.976.Dibawah ini adalah hasil eksekusi menggunakan tools
Prediksi  Algoritma  Naive  Bayes  dengan  split  Data 80%/20% :
Gambar 4. Hasil Eksekusi dari tools python Jupyter notebook
Hasil Dari Confusion Matrix : [[5672   46] [  93    4]] Akurasi: 0.9760963026655202
Berikut hasil data Confusion  Matrix, sebagai  berikut  hasil dari eksekusi python  pada  Gambar 4;
Pada  Tabel    II    bahwa  untuk  jumlah    True    Positive  (TP) adalah 5672, untuk True Negatif (TN)  adalah 46, untuk  False Positif    (FP)  adalah  93,    dan    untuk    False  Negative  (TN) adalah 4.

## B. Hasil Pengujian Naïve Bayes dengan Adaboost
Optimasi  menggunakan  adaboost  dengan  algoritma  naïve bayes.  Adaboost  algoritma  ensemble  boosting  sederhana melalui  proses  iterasi.  Classifier-classifier  yang  digabungkan disebut  weak  classifier.[26][27]  Salah  satunya  digunakan umumnya  adalah  classifier  yang  sederhana  seperti  algoritma naïve bayes. hasil pengujian menggunakan splitting data yang menghasilkan  hasil  prediksi  dari  adaboost  dengan  Naïve Bayes berikut table hasil;
TABEL III H ASIL P ENGUJIAN ADABOOST + NAÏVE BAYES No Split Data Akurasi 1 60-40 0.9811 2 70-30 0.9816 3 80-20 0.979 4 90-10 0.978
Hasil  dari  Table  III  tersebut  terlihat  hasil  splitting  data yang  paling  tinggi  adalah  70%  /30  %  dengan  nilai  Akurasi sekitar  0.9816.  Berikut  Tabel  hasil  data  Confusion  Matrix, sebagai berikut ;
Hasil Dari Confusion Matrix : [[8560    5] [ 155    2]] Accuracy: 0.9816555835817473
Pada  hasil  eksekusi  di  atas  bahwa  untuk  jumlah    True Positive (TP)  adalah 8560 , untuk True Negatif (TN)  adalah 155,  untuk    False    Positif    (FP)  adalah  5,    dan    untuk    False Negative (TN)  adalah 2.

## C. Analisa Pembahasan
Dari    hasil    pengujian    diatas,    dengan  dilakukan  evaluasi baik    secara    confusion    matrix    beberapa  algoritma  yang diujikan    terlihat  hasil  yang  memiliki  akurasi  paling  tinggi adalah  optimasi  adaboost  dengan  naïve  bayes  akurasi  sebesar 0,981 ini lebih besar dari algoritma naïve bayes yang belum di optimasi  ada  selisih  perbedaan  sebelum  di  optimasi  dan sesudahnya.  Selisihnya  adalah  0,005  berikut  ini  hasil perbedaan tersebut dapat dilihat  pada Tabel IV dibawah ini;

## TABEL IV H ASIL P ERBEDAAN  AKURASI
Split Data Model Akurasi 80-20 Naïve Bayes 0.976 70-30 Adaboost + Naïve Bayes 0.981 Selisih 0.005
Dari  hasil  Tabel  IV  di  atas  kedua  model  tersebut  sama- sama  memiliki  diagnose  Excellent  Classification,  tetapi  ada perbedaan  pada  saat  pengujian  split  data,  algoritma  Naïve bayes  menggunakan  80/20  dan  70/30  untuk  naïve  bayes  + adaboost yang menghasilkan  nilai akurasi maksimal.

## IV. PENUTUP
Hasil    penelitian    untuk    nilai    akurasi    algoritma  Naïve Bayes  memiliki  nilai  0.976  dengan  Split  data  80/20, sedangkan untuk nilai akurasi optimasi adaboost dengan naïve bayes    senilai    0.981  split  data  70/30  kedua  model  tersebut memiliki    diagnosa  Excellent  Classification,  dalam  pengujian prediksi  penyakit  stroke  dengan  dengan  11  variabel  dengan jumlah  data  28,500  untuk  data  training  dan  572  untuk  data testing  (hasil  dari  kuisioner  dan  aplkasi  di  rumah  sakit). Algoritma adaboost mempunyai kelebihan yaitu meningkatkan mengoptimasi  yang  bisa  digabung  dengan  algoritma  naïve bayes  sebagai  algoritma  estimator  sehingga  menghasilkan akurasi  yang  dapat  meningkatkan  hasil  yang  terbaik  dengan memiliki margin error yang kecil.
Untuk  penelitian  kedepannya  akan  dibuat  sebuah  aplikasi atau  smart  system  application  untuk  memprediksi  penyakit stroke, dengan menambah model dan metode lain yang ada di machine learning.

## ACKNOWLEDGEMENT
Sebagai  Peneliti  Mengucapkan  Terima  kasih  kepada Ristek-Brin  yang  telah  membiayai  penelitian  ini,  Dengan Skema Penelitian Dosen Pemula.

## REFERENCES
[1]  B. C. V Campbell and P. Khatri, “Stroke,” Lancet, vol. 396, no. 10244, pp. 129–142, Jul. 2020, doi: 10.1016/S0140-6736(20)31179-X.
[2]  G.  J.  Hankey,  “Stroke,”  The  Lancet.  2017,  doi:  10.1016/S0140-
6736(16)30962-X.
[3]  T.  Ouyang  and  S.  Sabat,  “Stroke,”  in  Radiology  Fundamentals: Introduction to Imaging & Technology, 2020.
[4]  M. S. Phipps and C. A. Cronin, “Management of acute ischemic stroke,” The BMJ. 2020, doi: 10.1136/bmj.l6983.
[5]  World  Health  Organization,  “WHO  -  The  top  10  causes  of  death,”  24 Maggio, 2018. .
[6]  D.  W.  Nugraha,  A.  Y.  E.  Dodu,  and  N.  Chandra,  “Klasifikasi  Penyakit Stroke Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Studi Kasus Pada Rumah Sakit Umum Daerah Undata Palu),” semanTIK, vol. 3, no. 2, pp. 13–22, 2017.
[7]  Riskesdas,  “Riset  Kesehatan  Dasar  2018,”  Kementrian  Kesehat. Republik Indones., 2018, doi: 1 Desember 2013.
[8]  K.  Riskesdas,  “Hasil  Utama  Riset  Kesehata  Dasar  (RISKESDAS),”  J. Phys. A Math. Theor., 2018, doi: 10.1088/1751-8113/44/8/085201.
[9]  Dinkes  Kalsel,  “Dinas  Provinsi  Kalimantan  Selatan-Laporan  Kinerja Bidang  Kesehatan  Masyarakat  Tahunn  2018,”  J.  Chem.  Inf.  Model., 2018.
[10]  Oktovin,  N.  Elly,  and  M.  Syafwani,  “Studi  fenomenologi  pengalaman keluarga  suku  banjar  selama  merawat  anggota  keluarga  dengan  kondisi stroke di banjarmasin,” Keperawatan Suaka Insa., 2020.
[11]  J.  Heo,  J.  G.  Yoon,  H.  Park,  Y.  D.  Kim,  H.  S.  Nam,  and  J.  H.  Heo, “Machine Learning–Based Model for Prediction of Outcomes in Acute Stroke,”  Stroke,  vol.  50,  no.  5,  pp.  1263–1265,  May  2019,  doi: 10.1161/STROKEAHA.118.024293.
[12]  V.  Adelina  and  R.  et  All,  “Klasifikasi  Tingkat  Risiko  Penyakit  Stroke Menggunakan  Metode  GA-Fuzzy  Klasifikasi  Tingkat  Risiko  Penyakit Stroke  Menggunakan  Metode  GA-  Fuzzy  Tsukamoto,”  J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. September, pp. 3015–3021, 2018.
[13]  I.  Cholissodin,  F.  Farisuddin,  and  E.  Santoso,  “Klasifikasi  Tingkat Resiko  Stroke  Menggunakan  Improved  Particle  Swarm  Optimization dan  Support  Vector  Machine,”  Konf.  Nas.  Sist.  Inf.  2016,  STT  Ibnu Sina, no. February, pp. 11–13, 2017.
[14]  K.  Shameer,  K.  W.  Johnson,  B.  S.  Glicksberg,  J.  T.  Dudley,  and  P.  P. Sengupta,  “Machine  learning  in  cardiovascular  medicine:  are  we  there yet?,”  Heart,  vol.  104,  no.  14,  pp.  1156–1164,  Jul.  2018,  doi: 10.1136/heartjnl-2017-311198.
[15]  M.  S.  Singh  and  P.  Choudhary,  “Stroke  prediction  using  artificial intelligence,”  in  2017  8th  Annual  Industrial  Automation  and Electromechanical  Engineering  Conference  (IEMECON),  2017,  pp.
158–161, doi: 10.1109/IEMECON.2017.8079581.
[16]  B. Letham, C. Rudin, T. H. McCormick, and D. Madigan, “Interpretable classifiers  using  rules  and  bayesian  analysis:  Building  a  better  stroke prediction model,” Ann. Appl. Stat., 2015, doi: 10.1214/15-AOAS848.
[17]  D. S. Susilawati and D. Riana, “Optimization the Naive Bayes Classifier Method  to  diagnose  diabetes  Mellitus,”  IAIC  Trans.  Sustain.  Digit. Innov., vol. 1, no. 1, pp. 78–86, Nov. 2019, doi: 10.34306/itsdi.v1i1.21.
[18]  K.  Vembandasamy,  R.  Sasipriya,  and  E.  Deepa,  “Heart  Diseases Detection  Using  Naive  Bayes  Algorithm,”  Int.  J.  Innov.  Sci.  Eng. Technol., 2015.
[19]  D. Tang, L. Tang, R. Dai, J. Chen, X. Li, and J. J. P. C. Rodrigues, “MF- Adaboost: LDoS attack detection based on multi-features and improved Adaboost,” Futur. Gener. Comput. Syst., 2020, doi: 10.1016/j.future.2019.12.034.
[20]  P.  M.  Shakeel,  A.  Tolba,  Z.  Al-Makhadmeh,  and  M.  M.  Jaber, “Automatic  detection  of  lung  cancer  from  biomedical  data  set  using discrete  AdaBoost  optimized  ensemble  learning  generalized  neural networks,”  Neural  Comput.  Appl.,  2020,  doi:  10.1007/s00521-018- 03972-2.
[21]  R.  Garg,  E.  Oh,  A.  Naidech,  K.  Kording,  and  S.  Prabhakaran, “Automating  Ischemic  Stroke  Subtype  Classification  Using  Machine Learning  and  Natural  Language  Processing,”  J.  Stroke  Cerebrovasc. Dis., 2019, doi: 10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2019.02.004.
[22]  M. J. Zaki and W. Meira, Jr, Data Mining and Machine Learning. 2020.
[23]  B. Febriadi and N. Nasution, “Sosialisasi Dan Pelatihan Aplikasi Google Form  Sebagai  Kuisioner  Online  Untuk  Meningkatkan  Kualitas Pelayanan,”  INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform.,  2017,  doi: 10.35314/isi.v2i1.119.
[24]  J.  Cutler  and  M.  Dickenson,  “Introduction  to  Machine  Learning  with Python,” 2020.
[25]  D.  Berrar,  “Bayes’  Theorem  and  Naive  Bayes  Classifier,”  in Encyclopedia  of  Bioinformatics  and  Computational  Biology,  Elsevier, 2019, pp. 403–412.
[26]  M. Hambali, Y. Saheed, T. Oladele, and M.  Gbolagade, “ADABOOST Ensemble  Algorithms  for  Breast  Cancer  Classification,”  J.  Adv. Comput. Res., 2019.
[27]  Q.  Huang,  Y.  Chen,  L.  Liu,  D.  Tao,  and  X.  Li,  “On  Combining Biclustering  Mining  and  AdaBoost  for  Breast  Tumor  Classification,”
IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 2020, doi: 10.1109/TKDE.2019.2891622.