## Klasifikasi  Penderita  Penyakit  Anemia  dengan  Metode  NBC  menggunakan  R Programming

## Adnan Sauddin
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, adnan.sauddin@uin-alauddin.ac.id

## Risnawati Ibnas
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, risnawati.ibnas@uin-alauddin.ac.id,
ABSTRAK ,  Era  data  digital  menghasilkan  data  yang sangat besar. Menggali informasi yang termuat dalam data yang demikian sangat sulit  jika dilakukan secara  manual. Perkembangan  aplikasi  pengolahan  data  yang  bersifat opensourcei sangat  membantu  setiap  analis  data  dalam melakukan  pekerjaannya. R  Programming merupakan salah satu aplikasi yang dikembangkan dan penggunaannya  sangat  luas.  Pada  artikel  ini  akan membahas  bagaimana  memodelkan  dataset  penderita penyakit  anemia  yang  dimaksudkan  untuk  memahami tingkat  keakuratan  diagnosis  bahwa  seseorang  mengidap penyakit anemia atau tidak yang didasarkan pada ciri-ciri sebagaimana dimaksukan pada dataset. Hasilnya menunjukkan bahwa tingkat keakuratan model adalah 99%
Kata  Kunci:  pengangguran,  terdidik,  pemuda,  regresi logistik, Banten

## 1. PENDAHULUAN
Anemia  merupakan  salah  satu  penyakit yang terkait dengan keadaan gizi dari seseorang yang  diakibatkan  oleh  kurangnnya  HB  dalam darah.  Individu  yang  rentan  terserang  penyakit ini diantaranya, ibu hamil dan menyusui, remaja [3], [4], [8], [13], [14], [19], [21], [22], [28], [32], [33], [34], [36], [37], [39], [40], [44]) .
Klasifikasi  penyakit  anemia  dengan  naive bayes  adalah  untuk  meningkatkan  kualitas  dan efektivitas  dalam  memprediksi  kategori  atau kelas  dari  data  penderita  anemia.  Klasifikasi adalah proses mengelompokkan data berdasarkan karakteristik tertentu, seperti kategori atau kelas. Contohnya adalah mengklasifikasikan  penderit  penyakit  anemia sebagai anemia dan tidak anemia, mengklasifikasikan  gambar  sebagai  manusia atau  hewan,  atau  mengklasifikasikan  pasien sebagai  pasien  dengan  penyakit  tertentu  atau tidak.
Salah satu metode klasifikasi yang banyak digunakan  adalah  metode  naive  bayes.  Metode ini didasarkan pada teorema Bayes, yaitu sebuah teorema statistik yang digunakan untuk
menghitung probabilitas suatu kejadian berdasarkan probabilitas kejadian terkait. Metode naive bayes memiliki beberapa keunggulan,  di  antaranya  adalah  mudah diimplementasikan,  cepat  dalam  menghasilkan prediksi,  dan  dapat  digunakan  dalam  berbagai jenis data.
Namun,  meskipun  metode  Naive  Bayes memiliki  banyak  keunggulan,  terdapat  juga beberapa  kelemahan  yang  perlu  diperhatikan dalam penelitian klasifikasi [7], [15], [16], [20], [24], [25], [31].  Kelemahan-kelemahan tersebut di  antaranya  adalah  asumsi  bahwa  variabel- variabel  yang  digunakan  dalam  model  naive bayes  bersifat  independen  secara  statistik, sehingga metode ini tidak cocok untuk data yang memiliki  ketergantungan  antar  variabel.  Selain itu, metode naive bayes juga dapat menghasilkan akurasi  yang  rendah  jika  data  yang  digunakan tidak  sesuai  dengan  asumsi-asumsi  yang digunakan  dalam  metode  ini  [1],  [2],  [5],  [6], [10], [12], [17], [20], [26], [27], [35], [38], [43]. Dalam  penelitian  klasifikasi  dengan  Naive Bayes, perlu dilakukan evaluasi yang baik untuk mengetahui seberapa baik model yang digunakan dalam  memprediksi  kategori  atau  kelas  dari sebuah data. Evaluasi ini dapat dilakukan dengan menggunakan  metrik-metrik  evaluasi,  seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score.  Dengan melakukan  evaluasi  yang  baik,  dapat  diketahui kelemahan dan kelebihan dari model naive bayes dan dapat dilakukan perbaikan dan pengembangan model yang lebih baik dan efektif [7],  [9],  [11],  [16],  [18],  [23],  [24],  [29],  [30], [31], [41], [42].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Naive Bayes
Machine learning telah menjadi skill yang paling  populer.  Hal  yang  penting  untuk  ketahui terkait  machine  learning  adalah  algoritma  yang
digunakan  dalam  machine  learning.  Salah  satu algoritma yang populer digunakan adalah Naive Bayes.  Naive  Bayes  merupakan  algoritma Supervised  Machine  Learning yang  didasarkan pada  teorema  Bayes  yang  digunakan  untuk menyelesaikan masalah pengklasifikasian dengan pendekatan peluang. Pendekatan tersebut didasarkan  pada  ide  bahwa  variabel  prediktor dalam model machine learing adalah independen dari  setiap  variabel  yang  lain.  Artinya,  bahwa kejadian  dari  suatu  model  bergantung  pada himpunan  variabel  independen  yang  tidak  ada hubungannya satu dengan yang lain.
Dalam  masalah  dunia  nyata,  variabel prediktor tidak selalu independen satu sama lain, selalu  ada  korelasi  di  antara  keduanya.  Karena Naive  Bayes  menganggap  setiap  variabel prediktor  tidak  tergantung  pada  variabel  lain dalam model, itu disebut ‘Naif’.

## Prinsip Matematika pada Naive Bayes
Prinsip  pada Naive  Bayes adalah  teorema Bayes  juga  dikenal  dengan  aturan  Bayes. Teorema  Bayes  digunakan  untuk  menghitung peluang  bersyarat,  yang  merupakan  peluang suatu  peristiwa  yang  terjadi  berdasarkan informasi  dimasa  lalu.  Secara  matematis, teorema Bayes dituliskan sebagai berikut:
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)𝑃(𝐴)) 𝑃(𝐵) (2.1)
Dimana,
𝑃(𝐴|𝐵) :  Peluang  bersyarat  terjadinya  peristiwa 𝐴 ,  dimana  diketahui  peristiwa 𝐵 telah  terjadi 𝑃(𝐴) : Peluang terjadinya peristiwa 𝐴 𝑃(𝐵) : Peluang terjadinya peristiwa 𝐵 𝑃(𝐵|𝐴) :  Perluang  bersyarat  terjadi  peristiwa 𝐵 , dimana diketahui peristiwa 𝐴 telah terjadi Secara  formal,  terminologi  dari  teorema Bayesian diuraikan sebagai berikut:
𝐴 merupakan  preposisi  dan 𝐵 merupakan  bukti ( evidence ). 𝑃(𝐴) menggambarkan  peluang
sebelumnya  (prior-Probability)  dari  preposisi. 𝑃(𝐵) menggambarkan  peluang  sebelumnya (prior-probability) dari bukti (Evidence) 𝑃(𝐴|𝐵) disebut posterior (sebelumnya) 𝑃(𝐵|𝐴) merupakan likelihood (Peluang atau kemungkinan)
Oleh  karena  itu,  teorema  Bayes  dapat diringkas sebagai berikut:
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟
= ( Likelihood ) × ( Proposition prior probability ) Evidence prior probability (2.2) Dapat juga dituliskan dalam bentuk: Diberikan  suatu  hipotesism 𝐻 dan  bukti (evidence) 𝐸 ,  Teorema  Bayes  menyatakan bahwa  hubungan  antara  peluang  hipotesis sebelum  diperoleh  bukti 𝑃(𝐻) dan  peluang hipotesis setelah mendapat bukti adalah:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (2.3)
Pada  bagian  selanjutnya  akan  dijelaskan penurunan rumus dari teorema Bayes

## Teorema Bayes untuk Algoritma Naive Bayes
Persamaan  (2.1)  dan  (2.3)  mempunyai satu variabel prediktor, namun, dalam penerapan duni  nyata,  terdapat  lebih  dari  satu  variabel prediktor dan untuk masalah klasifikasi, terdapat lebih  dari  satu  kelompok.  Kelompok-kelompok tersebut  digambarkan  sebagai, 𝐶 1 , 𝐶 2 , … , 𝐶 𝑘 dan variabel  prediktor  digambarkan  sebagai  suatu vektor, 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 .
Tujuan  algoritma  Naive  Bayes  adalah untuk  mengukur  peluang  bersyarat  dari  suatu peristiwa dengan suatu fitur vektor 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 yang beada dalam kelompok tertentu dari 𝐶 𝑖 , Dengan mengoperasikan persamaan berikut, diperoleh:
𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 |𝐶 𝑖 ) = 𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ) = 𝑃(𝑥 1 |𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ). 𝑃(𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ) = 𝑃(𝑥 1 |𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ). 𝑃(𝑥 2 |𝑥 3 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ). 𝑃(𝑥 3 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ) 𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 |𝐶 𝑖 ) = 𝑃(𝑥 1 |𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ) … 𝑃(𝑥 𝑛−1 |𝑥 𝑛 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ). 𝑃(𝑥 𝑛 |𝐶 𝑖 ). 𝑃(𝐶 𝑖 ) (2.4)
Namun  demikian,  peluang  bersyarat, sebagai contoh, 𝑃(𝑥 𝑗 |𝑥 𝑗+1 , … , 𝑥 𝑛 , 𝐶 𝑖 ) dijumlahkan menjadi
𝑃(𝑥 𝑗 |𝐶 𝑖 ) karena setiap variabel prediktor adalah independen di Naive Bayes. Persamaan umumnya menjadi:
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) = (∏ 𝑃 𝑗=𝑛 𝑗=1 (𝑥 𝑗 |𝐶 𝑖 )). 𝑃(𝐶 𝑖 ) 𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) ;  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘: 1 < 𝑖 < 𝑘                 (2.5)
Perhatikan 𝑃(𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) merupakan konstan untuk semua kelompok, oleh karena itu diperoleh
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 )𝛼 = (∏ 𝑃 𝑗=𝑛 𝑗=1 (𝑥 𝑗 |𝐶 𝑖 )). 𝑃(𝐶 𝑖 );  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘: 1 < 𝑖 < 𝑘                           (2.6)
Pada  contoh  sederhana  berikut  akan dijelaskan  bagaimana  Naive  Bayes  bekerja? Perhatikan  contoh  berikut;  data  yang  memuat 1500 pengamatan dengan kelompok:
• Cat
• Parrot
• Turtle
Variabel  prediktor  merupakan  variabel dengan tipe data kategori dengan dua nilai, benar dan salah:
• Swim
• Wings
• Green Color
• Sharp Teeth
Dari  tabel  di  atas,  diuraikan  sebagai beirkut:
Kelompok jenis kucing menunjukkan bahwa:
• dari 500, 450 (90%) kucing bisa berenang
• 0 ekor kucing tidak mempunyai sayap
• 0 ekor kuncing bukan berwarna merah
• seluruh  kucing-  (500)  mempunyai  gigi yang tajam
Kelas dari jenis burung beo menunjukkan bahwa:
• 50  (10%)  dari  burung  beo  mempunyai sayap
• semua  (500)  burung  beo  mempunyai sayap
• dari  500,  400  (80%)  burung  beor berwarna hijau
• tidak  ada  burung  beo  yang  mempunyai gigi
Kelompok jenis Penyu menunjukkan:
• semua (500) penyu dapat berenang
• tidak  ada  (0)  penyu  yang  mempunyai sayap
• dari  500,  100  (20%)  penyu  berwarna hijau
• 50 dari 500 (10%) penyu mempunyai gigi yang tajam
Selanjut,  dengan  data  tersebut,  kita  akan klasifikasi  pengamatan  berikut  ke  dalam  dua kategori  (Kucing,  burung  beo  atau  Penyu) dengan menggunakan Naive Bayes Classifier.
Tujuannya  adalah  untuk  memprediksi apakah  kucing,  burung  beo  atau  penyu  yang didefinisikan sebagai variabel prediktor (Berenang, sayap, hijau, gigi yang tajam).
Penyelesaian dari masalah ini adalah, kita akan menggunakan pendekatan Naive Bayes,
𝑃(𝐻| Multiple Evidences ) = 𝑃(𝐶 1 |𝐻) × 𝑃(𝐶 2 |𝐻) × … × 𝑃(𝐶 𝑛 |𝐻) × 𝑃(𝐻) 𝑃( Multiple Evidences ) (2.7)
Pada pengamatan, variabel berenang dan hijau adalah true dan kejadiannya dapat berupa; Cat, Parrot, Turtle. Untuk Kategori kucing:
𝑃(𝐶𝑎𝑡|𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛) = 𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚|𝐶𝑎𝑡) × 𝑃(𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛|𝐶𝑎𝑡) × 𝑃(𝐶𝑎𝑡) 𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛)
= 0.9 × 0 × 0.333
𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛)
= 0
Burung Beo:
𝑃(𝑃𝑎𝑟𝑟𝑜𝑡|𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛) = 𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚|𝑃𝑎𝑟𝑟𝑜𝑡) × 𝑃(𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛|𝑃𝑎𝑟𝑟𝑜𝑡) × 𝑃(𝑃𝑎𝑟𝑟𝑜𝑡) 𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛)
= 0.1 × 0.80 × 0.333 𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛) = 0.0264 𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛)
Penyu:
𝑃(𝑇𝑢𝑟𝑡𝑙𝑒|𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛) = 𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚|𝑇𝑢𝑟𝑡𝑙𝑒) × 𝑃(𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛|𝑇𝑢𝑟𝑡𝑙𝑒) × 𝑃(𝑇𝑢𝑟𝑡𝑙𝑒)
𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛) = 1 × 0.2 × 0.333 𝑓 𝑟𝑎𝑐𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛)
= 0.0666

## 𝑃(𝑆𝑤𝑖𝑚, 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛)
Dari  semua  hasil  perhitungan  di  atas penyebutnya  sama,  sebagai  contoh-P  (Swim, Green).  Nilai  dari  P  (Penyu|  Berenang,  Hijau) lebih  besar  dari  P  (Burung  Beo|  Berenang, Hijau),  oleh  karena  itu  kita  dapat  secara  tepat memprediksi  kelas  dari  dari  binatang  sebagai penyu.
Anemia pada Remaja dan Faktor Penyebabnya
Anemia adalah kondisi dimana jumlah sel darah merah dalam tubuh berkurang atau jumlah sel  darah  merah  berada  di  bawah  batas  normal. Ini karena kekurangan hemoglobin (protein kaya zat besi), yang memengaruhi produksi sel darah merah. Hal ini membuat oksigen sulit mencapai sel  dan  jaringan  tubuh.  Masalah  kesehatan  atau penyakit anak muda, termasuk anemia, seringkali membuat  khawatir  para  orang  tua.  Selain  itu, anak anemia tampak lebih mudah lelah dan lesu. Namun,  mengutip  publikasi  Anak  Sehat, disebutkan  bahwa  pertumbuhan  yang  cepat adalah  penyebab  utama  anemia  pada  orang muda.  Pada  usia  ini  anak-anak  paling  rentan mengalami anemia.
Beberapa  orang  dengan  anemia  tidak menunjukkan  tanda  atau  gejala.  Namun,  anak- anak mungkin mengalami gejala anemia berikut:
1. Kulit tampak pucat.
2. mengalami perubahan suasana hati.
3. Terlihat sangat lelah.
4. Kepala terasa sangat pusing.
5. Detak jantung lebih cepat dari biasanya.
6. Penyakit kuning (kulit dan mata menguning).
Ketika  remaja  mengalami  anemia  berat, mereka  mungkin  juga  mengalami  tanda  dan gejala lain, termasuk:
1. Sesak napas.
2. Tangan dan kaki bengkak.
3. Pusing disertai sakit kepala.
4. Memiliki sindrom kaki gelisah.
Berikut ini adalah penyebab paling umum dari anemia:
1. Kurang  Asupan  Zat  besi;  Kurangnya penyerapan  zat  besi  Penyebab  paling umum  dari  anemia  pada  anak-anak adalah  kekurangan  zat  besi,  baik  dari makanan maupun dari suplemen makanan.  Apalagi  anemia  lebih  sering terjadi pada wanita muda karena mereka merasakan awal menstruasi saat pubertas. Perlu diketahui bahwa kebutuhan zat besi pada masa remaja adalah sekitar 8-15 mg per  hari.  Itu  sebabnya  Anda  juga  perlu berhati-hati saat remaja mulai menurunkan berat badan. Berikan perhatian khusus pada makanan dan diet, karena ini juga dapat memicu anemia.
2. Anemia  akibat  perdarahan;  Ini  bisa disebabkan  oleh  pendarahan  akibat cedera, menstruasi yang berat, gangguan pencernaan,  dan  masalah  kesehatan lainnya.  Oleh  karena  itu,  anemia  remaja lebih sering terjadi pada anak perempuan karena  mereka  mengalami  menstruasi setiap bulan.
3. Sel  darah  merah  yang  rusak;  Ini  adalah kondisi  yang  juga  bisa  disebut  anemia hemolitik.  Kondisi  ini  terjadi  ketika
sistem  kekebalan  tubuh  menghancurkan sel  darah  merah  sendiri.  Perhatikan bahwa  ini  juga  jenis  yang  disebabkan oleh kelainan sel darah merah keturunan. Misalnya, anemia sel sabit juga merupakan talasemia.
4. Produksi sel darah merah terlalu lambat; Ada beberapa hal yang menjadi penyebab anemia pada remaja ini, seperti: Anemia aplastik, ketika tubuh berhenti memproduksi  sel  darah  merah  yang disebabkan  oleh  infeksi  atau  penyakit. Kekurangan  vitamin  B12  dari  makanan, suplemen makanan, sehingga tubuh tidak dapat menyerap vitamin ini.
3. METODOLOGI
Data dan Referensi Tahapan Klasifikasi Penderita Anemia a. Berikut adalah tahapan klasifikasi penyakit  anemia  dengan  metode  naive bayes menggunakan R Programming:
b. Persiapan data •  Mengumpulkan  data  anemia  yang akan digunakan dalam analisis.
•  Memeriksa  data  untuk  memastikan konsistensi dan integritas data.
c. Pra-pemrosesan data
•  Menghapus  nilai  yang  hilang  atau missing values.
•  Mengubah  data  kategorikal  ke  dalam format numerik.
d. Pembagian data
•  Membagi  data menjadi  dua  set,  yaitu set latihan dan set uji.
•  Set  latihan  digunakan  untuk  melatih model  dan  set  uji  digunakan  untuk menguji performa model.
e. Pelatihan model
•  Membuat  model  naive  bayes  dengan menggunakan  fungsi  'naiveBayes' pada package 'e1071'.
•  Melatih  model  dengan  menggunakan set latihan.
f. Pengujian model
•  Menggunakan  set  uji  untuk  menguji performa model.
•  Menghitung  akurasi  model  dengan membandingkan hasil prediksi dengan nilai aktual.
g. Evaluasi model
•  Menggunakan beberapa metrik evaluasi,  seperti  akurasi,  presisi, recall, dan F1-score untuk mengevaluasi performa model.
•  Memperbaiki  model  jika  diperlukan dan  mengulang  tahap  pelatihan  dan pengujian model.

## 4. PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian
Preparation Data #describe(data)

## Langkah 4: Data Cleaning
Ketika  menganalisis  struktur  dataset,  kita periksa  bahwa  nilai  minimum  untuk  Glukosa, Tekanan Darah, Skinthickness, Insulin, and BMI semuanya  nol.  Hal  ini  bukan  tidak  masuk kerangka  konsep  terkait  dengan  nilai  Glucose, blood  pressure,  etc  karena  unsur-unsur  tersebut tidak mungkin bernilai nol. Karena itu kita akan lakukan treatment tehadap pengamatan ‘mising’.
Kode  berikut  kita  gunakan  untuk menetapkan nilai nol kenilai NA:
Konversi Nilai 0 sebagai nilai NA anemia[, 1 : 3 ][anemia[, 1 : 3 ] == 0 ] <- NA Bagaimana cara memeriksa nilai missing, kita visualisasi data:
Visualisasi data mising missmap(anemia, main= "Plot  Data  Missing - Naive Bayes" )
Gambar 4.1 Plot Data Missing-Naïve Baye
Grafik diatas menunjukkan bahwa dataset memuat banyak nilai missing. Hilangkan semua nilai missing, gunakan paket mice di R.
Menggunakan
mice package
dalam
memprediksi nilai missing
mice_mod <- mice(anemia[, c( "Ferritin" , "CRP" , "STFR_mg" )], method= 'rf' ) ## ##
iter imp variable ## 1 1 ## 1 2 ## 1 3 ## 1 4 ## 1 5 ## 2 1 ## 2 2 ## 2 3 ## 2 4 ## 2 5 ## 3 1 ## 3 2 ## 3 3 ## 3 4 ## 3 5 ## 4 1 ## 4 2 ## 4 3 ## 4 4 ## 4 5 ## 5 1 ## 5 2 ## 5 3 ## 5 4
##   5   5
mice_complete <- complete(mice_mod)
Transfer nilai missing yang diprediksi ke dalam kumpulan data utama
anemia$Ferritin <- mice_complete$Ferritin anemia$CRP
<- mice_complete$CRP anemia$STFR_mg <- mice_complete$STFR_mg
Untuk  mengecek  pakah  masih  ada  nilai  yang missing , gunakan plot missmap:
missmap(anemia, main= "Mengguna kan  Mice  Package  dalam  R  -  Naive Bayes" )
Output pada gambar 4.2 terlihat baik, tidak data yang missing

## Gambar 4.2 Hasil penggunaan package Mice dalam R

## Step 5: Exploratory Data Analysis
Selanjutnya  dilakukan  eksplorasi  data dengan  visualisasi  secara  berpasangan  untuk melihat  keadaan  setiap  variabel  dengan  lebih baik,  bagian  ini  merupakan  tahapan  penting untuk memahami signifikansi dari setiap variabel predictor.

## Data Visualization
Visual 1 par( mfrow= c( 1 , 2 )) ggplot(anemia, aes( x = Ferritin, color = Outcome))
+ geom_freqpoly( binwidth = 1 ) + labs( title= "Age
Distribution by Outcome" )
Gambar 4.3 Plot Distribusi Usia untuk visual 1 visual 2 par( mfrow= c( 1 , 2 )) ggplot(anemia, aes( x = STFR_mg, color = Outcome)) +
geom_freqpoly( binwidth
= 1 ) + labs( title= "Age Distribution
by Outcome" )
Gambar 4.4 Plot Distribusi Usia untuk visual 2 visual 3 par( mfrow= c( 1 , 2 )) ggplot(anemia,  aes( x  = CRP, color  = Outcome))
+ geom_freqpoly( binwidth = 1 ) + labs( title= "Age
Distribution by Outcome" )
Gambar 4.5 Plot Distribusi Usia untuk visual 3 ggplot(anemia,aes( x= Outcome, y= Ferritin, fill = Outcome)) +
geom_boxplot()
+ theme_bw()+
ggtitle( "Box Plot" )
Gambar 4.6 Box Plot 1
ggplot(anemia,aes( x= Outcome, y= CRP, fill = Outcome)) + geom_boxplot() + theme_bw()+ ggtitle( "Box Plot" ) Gambar 4.7 Box Plot 2
ggplot(anemia,aes( x= Outcome, y= STFR_mg, fill = Outcome)) + geom_boxplot() + theme_bw()+
ggtitle( "Box Plot" )

## Step 6: Data Modelling
Pada  tahapan  ini  kita  mulai  dengan membagi  data  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data training dan data test:
Data  training: merupakan  bagian  data  yang digunakan  untuk  mengembangkan  modle  dan melakukan  pelatihan  model.  Data  testing merupakan  bagian  data  yang  akan  digunakan untuk mengevaluasi efisiensi model.
Membangun model
• split data into training and test data sets
indxTrain <- createDataPartition( y = anemia$Outcome, p = 0.75 , list = FALSE) training <- anemia[indxTrain,] testing <- anemia[-indxTrain,] #Check  dimensions  of  the  split  > prop.table(table(data$Outcome)) * 100 prop.table(table(training$Outcome)) * 100 ## ##     True    False ## 77.94595 22.05405 prop.table(table(testing$Outcome)) * 100 ##
##     True    False ## 78.04878 21.95122
Membandingkan  hasil  dari  training  dan pengujian,  kita  buat  variabel  terpisah  yang menyimpan nilia dari variabel respona: x = training[,- 9 ] y = training$Outcome selanjutnya  aktifkan  paket  yang  memuat  fungsi Naive Bayes.
library(e1071) setelah mengaktifkan paket “e1071”, kode berkut akan  membuat  model  Naive  Bayes  dengan menggunakan data training model
= train(x,y, 'nb' , trControl= trainControl( method= 'cv' , number= 10 ))
Selanjutnya  membuat  model  prediksi  dengan menggunakan Naive Bayes Classifier.

## Step 7: Model Evaluation
Memeriksa  efisiensi  metode,  dilakukan pengujian  dataset  test  pada  model  sebelumnya, setelah  itu  kita  akan  mengevaluasi  akurasi  dari model dengan menggunakan Confusion matrix. mN <- NaiveBayes(Outcome  ~  ., data  = anemia) plot(mN)
Gambar 4.9 Plot Feritin-Density untuk model mN
Gambar 4.10 Plot CRP-Density model mN
Gambar 4.11 Plot STFR_mg-Density model mN
Gambar 4.12 Plot Nilai HB-Density model mN
mK <- NaiveBayes(Outcome ~ ., data = anemia, usekernel = TRUE) plot(mK) Gambar 4.13 Plot Nilai Fernitin-Density untuk model mK Gambar 4.14 Plot Nilai CRP-Density untuk model mK
Gambar 4.15 Plot Nilai STFr_mg-Density untuk model mK
Gambar 4.16 Plot Nilai Nilai HB-Density untuk
Model Evaluation - Predict testing set confusionMatrix(Predict, testing$Outcome ) ## Confusion Matrix and Statistics
## ##           Reference ## Prediction True False ##      True   479     0 ##      False    1   135 ## ## Accuracy : 0.9984 ##                  95% CI : (0.991, 1) ##     No Information Rate : 0.7805 ##     P-Value [Acc > NIR] : <2e-16 ## ##                   Kappa : 0.9953 ## ##  Mcnemar's Test P-Value : 1 ## ##             Sensitivity : 0.9979 ##             Specificity : 1.0000 ##          Pos Pred Value : 1.0000 ##          Neg Pred Value : 0.9926 ##              Prevalence : 0.7805 ##          Detection Rate : 0.7789 ##    Detection Prevalence : 0.7789 ##       Balanced Accuracy : 0.9990
## ##        'Positive' Class : True ##
Output  diatas  menunjukkan  bahwa  kita mengembangkan  Naive  Bayes  classifier  yang dapat memprediksi apakah  seseorang  mengidap anemia atau tidak, dengan akurasi sekitar 99%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Bahwa  untuk  melakukan  analisis  data dengan  metode  Naïve  Bayes  Classification dengan  bantuan R  Programming tahapannya sebagaimana  dijelaskan  pada  bagian  hasil. Adapun  rangkuman  kode  R  yang  dapat digunakan adalah
# memuat library e1071
library(e1071) 1. Membaca file data anemia <- read.csv("anemia.csv", header = TRUE) 2. Membagi data menjadi set latihan dan set uji
set.seed(123)
train.index <- sample(1:nrow(anemia), 0.7 * nrow(anemia)) train <- anemia[train.index, ] test <- anemia[-train.index, ]
3. Membuat model Naive Bayes nb <- naiveBayes(Status ~ ., data = train)
4. Melakukan prediksi pada set uji predictions <- predict(nb, test[,-9])
5. Menghitung akurasi model accuracy <- sum(predictions == test$Status) / nrow(test) cat("Akurasi model:", accuracy, "\n")
6. Menghitung metrik evaluasi library(caret) confusionMatrix(predictions, test$Status)

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Alrawashdeh,  M.  J.  (2022).  Improved Naive  Bayes  Classification  for  Joint Investment  Plan. WSEAS  Transactions  on Mathematics , 21 . https://doi.org/10.37394/23206.2022.21.6
[2] Bradley, E. (1968). Multiple Classification Arbitrary  Experimental  Analysis  for Arrangements . 10 (1), 13–27.
[3] Cao, G., Wang, Y., Wu, Y., Jing, W., Liu, J., & Liu, M. (2022). Prevalence of anemia among  people  living  with  HIV:  A systematic  review  and  meta-analysis. EClinicalMedicine , 44 . https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2022.101 283
[4] Chaparro, C. M., & Suchdev, P. S. (2019). Anemia  epidemiology,  pathophysiology, and  etiology  in  low-  and  middle-income countries.  In Annals  of  the  New  York Academy of Sciences (Vol. 1450, Issue 1). https://doi.org/10.1111/nyas.14092
[5] Chhikara,  R.  S.,  Register,  D.  T.,  & Company,  L.  E.  (1979). Classification Method  for  Partitioning  of  a  Large Multidimensional Mixed Data Set . 2 (4).
[6] Classification,  C.  (1964). Notes  Cross Classification . 6 (3).
[7] Cox,  D.  R.  (1960).  Serial  Sampling Acceptance Schemes Derived From
Bayes’s  Theorem. Technometrics , 2 (3),
353–360.
https://doi.org/10.1080/00401706.1960.10 489902
[8] Currie, A. R., Cockerill, D., Diez-Padrisa,
M.,  Haining,  H.,  Henriquez,  F.  L.,  & Quinn,  B.  (2022).  Anemia  in  salmon aquaculture:  Scotland  as  a  case  study.  In Aquaculture (Vol. 546). https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2021 .737313
[9] Diggle,  P.,  &  Lophaven,  S.  (2006). Bayesian Geostatistical Design.
Scandinavian  Journal  of  Statistics , 33 (1), 53–64. https://doi.org/10.1111/j.1467- 9469.2005.00469.x
[10] Donnellan,  E.,  Aslan,  S.,  Fastrich,  G.  M., &  Murayama,  K.  (2022).  How  Are Curiosity  and  Interest  Different?  Naïve Bayes Classification of People’s Beliefs. In Educational  Psychology  Review (Vol.  34, Issue  1).  https://doi.org/10.1007/s10648- 021-09622-9
[11] Draper, N. (1971). Bayesian Estimation of the Binomial Parameter . 13 (3), 667–673.
[12] Dunn, J. (1971). Some Expected Values for Probabilities  of  Correct  Classification  in Discriminant Analysis . 13 (2).
[13] Fernández-Plaza,  S.,  &  Gómez,  S.  V. (2021).  Anemia  ferropénica. Pediatria Integral , 25 (5).
[14] Fitriany,  J.,  &  Saputri,  A.  I.  (2018). ANEMIA DEFISIENSI BESI. AVERROUS:  Jurnal  Kedokteran  Dan Kesehatan Malikussaleh , 4 (2).
https://doi.org/10.29103/averrous.v4i2.10
33
[15] Foo,  L.  K.,  Chua,  S.  L.,  &  Ibrahim,  N. (2022).  Attribute  weighted  naïve  bayes classifier. Computers,  Materials  and
Continua ,
71 (1). https://doi.org/10.32604/cmc.2022.022011
[16] Gaver,  P.,  &  Postgraduate,  N.  (1987). Robust  Empirical  Event  Rates  Bayes Analyses of . 1979 .
[17] Goodman, L. E. O. A. (1971). The Analysis of Multidimensional Contingency Tables :
Stepwise  Procedures  and  Direct  Esti- mation  Methods  for  Building  Models  for Multiple Classifications . 13 (1), 33–61.

## 122 • Adnan Sauddin, Risnawati Ibnas
[18] Handcock,  M.  S.  (1993). A  Bayesian Analysis of Kriging . 1989 .
[19] Igbinosa,  I.,  Berube,  C.,  &  Lyell,  D.  J.
(2022). Iron deficiency anemia in pregnancy. In Current Opinion in
Obstetrics and Gynecology (Vol. 34, Issue
2). https://doi.org/10.1097/GCO.0000000000
000772
[20] Johnson, A. A., Ott, M. Q., & Dogucu, M. (2022).  Naive  Bayes  Classification.  In Bayes Rules! https://doi.org/10.1201/9780429288340- 14 [21] Kȩdziora-Kornatowska, K., Mądra-
Gackowska, K., & Gackowski, M. (2019). Anemia.  In Encyclopedia  of  Biomedical Gerontology (pp.  222–228).  Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 801238-3.11352-2
[22] Kurkina,  N.  v.,  Gorshenina,  E.  I., Chegodaeva,  L.  v.,  &  Polagimova,  A.  v. (2021).  Anemia  of  Chronic  Diseases. Klinicheskaya  Onkogematologiya/Clinical Oncohematology ,
14 (3). https://doi.org/10.21320/2500-2139-2021-
14-3-347-354
[23] Laboratories,  S.  N.  (1987). Bayesian Analysis Risk Analyses of Learning . 29 (2).
[24] Lamotte, R. (1978). Bayes Linear Estimators . 20 (3).
[25] Limits,  B.  C.,  &  Density,  P.  (1968). Bayesian Confidence Limits for Reliability of  Bayesian  Confidence  Limits  for Reliability  Terminated  at  First  Failure .
10 (1).
[26] Link,  R.  F.  (1965). Short-Cut  Multiple Comparisons  for  Balanced  s  in  gl  e  and Double Classifications : Part 1 , Results * .
7 (2).
[27] Low,  L.  Y.  (1976). Some  Properties  of Variance  Component  Estimators  in  the Two-Way Classification . 18 (1).
[28] Manrai,  M.,  Dawra,  S.,  Srivastava,  S., Kapoor, R., & Singh, A. (2022). Anemia in cirrhosis: An underestimated entity. World Journal of Clinical Cases , 10 (3). https://doi.org/10.12998/wjcc.v10.i3.777
[29] Mazzuchi, A. (1998). Bayesian
Computations  for  a  Class  of  Reliability Growth Models . 40 (1).
[30] Miller, B. (1980). Bayesian Analysis of the Two-Parameter  Distribution . 22 (March
1979). [31] Miller, R. W. (1989). Parametric Empirical  Tolerance  Intervals  Bayes .
1964 .
[32] Montaño-Figueroa, E., & Gómez- Almaguer,  D.  (2022).  Anemia  aplásica. Gaceta de M � xico , 157 (93). https://doi.org/10.24875/gmm.m21000472 [33] Montaño-Figueroa,  E.  H.,  &  Gómez-
Almaguer,  D.  (2021).  Aplastic  anemia. Gaceta Medica de Mexico , 157 . https://doi.org/10.24875/GMM.M2100047 2
[34] Natekar,  P.,  Deshmukh,  C.,  Limaye,  D., Ramanathan,  V.,  &  Pawar,  A.  (2022).  A micro review of a nutritional public health challenge: Iron deficiency anemia in India.
In Clinical  Epidemiology  and  Global Health (Vol. 14). https://doi.org/10.1016/j.cegh.2022.10099 2
[35] Pertiwi, M. W., Kusmira, M., Rezkiani, R., Simpony, B. K., Apriyani, Y., Iskandar, I. D., Wibisono, T., & Amirulloh, I. (2022).
Naïve  Bayes  Classification  Model  for  the Producer
Price Index Prediction. SISTEMASI , 11 (1). https://doi.org/10.32520/stmsi.v11i1.1669
[36] Samson, K. L. I., Fischer, J. A. J., & Roche, M. L. (2022). Iron Status, Anemia, and Iron Interventions and Their Associations with Cognitive  and  Academic  Performance  in Adolescents:  A  Systematic  Review.  In Nutrients (Vol. 14, Issue 1). https://doi.org/10.3390/nu14010224
[37] Shah,  T.,  Khaskheli,  M.  S.,  Ansari,  S., Lakhan,  H.,  Shaikh,  F.,  Zardari,  A.  A., Warsi, J., Rind, N. A., Rind, K. H., & Shar, A.  H.  (2022).  Gestational  Anemia  and  its effects  on  neonatal  outcome,  in  the population of Hyderabad, Sindh, Pakistan. Saudi  Journal  of  Biological  Sciences , 29 (1). https://doi.org/10.1016/j.sjbs.2021.08.053
[38] Snapinn, S. M., & Knoke, J. D. (1985). An Evaluation  of  Smoothed  Classification
Error - Rate Estimators . May .
[39] Stanley, A. Y., Wallace, J. B., Hernandez, A.  M.,  &  Spell,  J.  L.  (2022).  Anemia  in pregnancy: Screening and clinical management strategies. MCN The American  Journal  of  Maternal/Child Nursing , 47 (1). https://doi.org/10.1097/NMC.0000000000 000787
[40] Tao, Z., Xu, J., Chen, W., Yang, Z., Xu, X., Liu, L., Chen, R., Xie, J., Liu, M., Wu, J.,
Wang,  H.,  &  Liu,  J.  (2021).  Anemia  is associated  with  severe  illness  in  COVID- 19:  A  retrospective  cohort  study. Journal of  Medical  Virology , 93 (3),  1478–1488. https://doi.org/10.1002/jmv.26444
[41] Techniques,  E.  A.  (1996). Bayesian Analysis  of  Ordered  Categorical  Data From Industrial Experiments . 38 (1).
[42] Thompson, W. E., & Chang, E. Y. (1975). Bayes Confidence Limits for Reliability of Redundant Systems Mkz (%) . 17 (1), 89–93.
[43] Van Herwerden, D., O’Brien, J. W., Choi, P. M., Thomas, K. v., Schoenmakers, P. J.,
&  Samanipour,  S.  (2022).  Naive  Bayes classification  model  for  isotopologue detection in LC-HRMS data. Chemometrics  and  Intelligent  Laboratory Systems , 223 .
https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2022.1
04515
[44] Weiss, G., Ganz, T., & Goodnough,  L. T. (2019). Anemia of inflammation. In Blood (Vol. 133, Issue 1).
https://doi.org/10.1182/blood-2018-06- 856500