## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 133
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus
Hilda Apriyani 1 , Kurniati* 2
1,2 Informatics Departement , Bina Darma University, Palembang, Indonesia Email: aprianihilda9@gmail.com, kurniati@binadarma.ac.id 2
Abstrak
Diabetes melitus merupakan penyakit kronis yang terjadi akibat kadar glukosa didalam darah  yang  terlalu  tinggi  sehingga  tidak  adanya  insulin.  Dalam  kurun  waktu  data  di Rumah  Sakit  Islam  Siti  Khadijah  Palembang  yang  dipengaruhi  oleh  jumlah  dari  pasien yang  melakukan  pemeriksaan  kesehatan  seperti  penyakit  diabetes  melitus  sehingga berpengaruh dalam hal klasifikasi data yang akan menyulitkan pihak rumah sakit. Maka dengan  memanfaatkan  data  mining,  pengklasifikasian  untuk  menentukan  pasien  yang telah melakukan pemeriksaan termasuk penderita penyakit diabetes atau tidak. Dengan adanya permasalahan tersebut maka penulis melakukan analisis perbandingan dari dua algoritma  yaitu  algoritma  naïve  bayes  dan  algoritma  support  vector  machine  untuk klasifikasi  penyakit  diabetes  dengan  menggunakan  alat  bantu  WEKA  dengan  tools options  Cross  Validation  dan  Confussion  Matrix  dengan  hasil  akurasi  tertinggi  yaitu algoritma  support  vector  machine  dengan  kernel  polynomial  yang  hasilnya  96.2704% dan  tingkat  error  sebanyak  3.7296%  dapat  disimpulkan  algoritma  yang  akurat  dalam klasifikasi  penyakit  diabetes  yaitu  algoritma  support  vector  machine  dengan  kernel polynomial.
Kata Kunci: Data Mining , Diabetes Melitus, Naïve Bayes, Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  miletus  atau  di  Indonesia  lebih  dikenal  dengan  istilah  kencing  manis. Diabetes melitus merupakan penyakit yang  mengakibatkan terlalu banyak kadar gula didalam darah tidak terkendali sehingga tidak adanya insulin oleh sebab itu tubuh  tidak  berjalan  secara  normal.  Rumah  sakit  Siti  Khadijah  Palembang merupakan salah satu rumah sakit swasta yang telah terakreditasi tipe B rumah sakit ini beralamatkan dijalan Demang Lebar Daun Lorok Pakjo, Kec. Ilir Barat I Kota  Palembang  Sumatera  Selatan.  Dalam  kurun  waktu  dengan  banyaknya pasien  yang  melakukan  pemeriksaan  kesehatan  sehingga  berdampak  pada penumpukkan jumlah data dirumah sakit untuk hasil pemeriksaan - tersebut dapat mendiaknosa  pasien  berpotensi  menderita  penyakit  diabetes  miletus  sehingga menyulitkan  pihak  rumah  sakit  dalam  mengklasifikasikan  data.  Akan  hal  itu,

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
sangat diperlukan teknik yang dapat mendukung dalam menyelesaikan masalah di atas dengan menerapkan data mining untuk klasifikasi dengan memanfaatkan algoritma yaitu Algoritma Naive Bayes dan Support - Vector - Machine.
Sebelumnya  ada  sejumlah  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  beberapa peneliti  seperti  perbandingan  algoritma Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine  diantaranya  adalah  penelitian  yang  dilakukan  (Riyanto,  2018)  untuk pengklasifikasikan  jumlah  pembaca online dengan perbandingan metode  Naive Bayes dan SVM, yang menghasilkan tingkat akurasi yang tepat yaitu algoritma SVM dengan nilai 63,39%. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh (Arifin & Sasongko,  2018)  membandingkan  algoritma  Naive Bayes  dan  SVM  untuk klasifikasi  jalur  minat  SMA  yang  hasil  akurasinya,  metode SVM  lebih  akurat dibanding  algoritma Naive  Bayes  dengan  nilai  akurasi  97.01%.  Ada  lagi penelitian  yang  dilakukan  (Widyawati  &  Sutanto,  2019)  yaitu  membandingkan algoritma Naive  Bayes  dan  SVM  dalam  klasifikasi    SMS  spam  berbahasa Indonesia  yang  hasil  akurasinya,  algoritma Naive  Bayes  lah  yang  lebih  unggul dalam hal recall 94% dan Presisi 95%. Sehingga akan muncul pertanyaan pada penelitian  ini  “Algoritma  mana  yang  tingkat  akurasinya  lebih  tepat  dalam mengklasifikasian  penyakit  diabetes  melitus  antara Naive  Bayes  dan  Support - Vector - Machine ?”.
Pada penelitian ini data yang digunakan data tahun 2017-2019 sebanyak 613 record. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui algoritma mana yang tingkat akurasi  yang  paling  akurat  untuk  klasifikasi  penyakit  diabetes  melitus  antara algoritma - Naïve - Bayes  dan  Support  Vectore  Machine  adalah  tujuan  dari penelitian  ini.  serta  manfaat  dari  penelitian  ini  yaitu  peneliti  dapat  memahami konsep  data mining  serta  bisa  bermanfaat  bagi  peneliti  selanjutnya  sebagai referensi penelitian-penelitian berikutnya yang memiliki topik pembahasan yang sama.
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Data Mining
Menurut penelitian dari (Saleh & Utama, 2016) data mining merupakan suatu proses  ekstraksi knowledge  secara  otomatis  atau  penganalisisan  data  untuk mencari informasi yang mempekerjakan satu atau lebih teknik machine learning. Secara  garis  besar  data mining  yaitu  sebuah  proses  atau  metode  untuk pencarian  data  secara  otomatis  untuk  memperoleh  informasi  yang  berfungsi untuk tempat penyimpanan data yang berukuran besar ( bigdata). Metode untuk tahap  mengklasifikasi  penyakit  diabetes  melitus  digunakan  metode  klasifikasi dengan tahap ciri dan atribut dari data yang telah didefinisikan. Algoritma yang

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Hilda Apriyani, Kurniati | 135
akan digunakan dalam proses klasifikasi yaitu algoritma naïve bayes dan support vector machine.

## 2.2 Diabetes Melitus
Menurut penelitian dari (Nugroho et al., 2017) Diabetes Mellitus (DM) atau di Indonesia  lebih  dikenal  dengan  istilah  kencing  manis  adalah  suatu  gangguan atau  penyakit  yang  disebabkan  oleh  kenaikan  gula  darah  akibat  penurunan sekresi  insulin  atau  ketidakseimbangan  tubuh  dalam  memanfaatkan  insulin, sehingga kadar glukosa atau kadar gula dalam darah tidak terkendali. Diabetes tipe 2 merupakan penyakit hiperglikemi atau  gangguan metabolic yang ditanai dengan naiknya kadar gula darah akibat penurunan sekresi insulin.

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Dalam  penelitian  (Andriyanto  &  Santoso,  2017)  Algoritma Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  memanfaatkan  probabilitas  dan  statistik  untuk menyelesaiakan  masalah  klasifikasi.  Metode  ini  melakukan  klasifikasi  dengan menghitung nilai dari probabilitas P(x ∣ y) dengan mengetahui probabilitas kelas X. penentuan untuk kelas dalam klasifikasi dilakukan dengan memilih nilai max dari  P(x ∣ y)  berdasarkan  probabilitas.  Keuntungan  dari  klasifikasi  adalah membutuhkan sejumlah data pelatihan dengan relatif kecil untuk memperkirakan parameter yang diperlukan untuk klasifikasi. Berdasarkan algoritma Naïve Bayes berikut ini persamaan untuk menghitung nilai P(x ∣ y):
𝑃(𝑋 ∣ 𝑌)   = 𝑃( 𝑌 ∣∣ 𝑋 ).(𝑋) 𝑃(𝑌) (1)
dimana : P(X|Y) = Posterior ∣ probability yaitu nilai probabilitas X berdasarkan kondisi Y P(Y|X) = probabilitas Y yang ditentukan X adalah benar P(X) = Peluang evidence penyakit X P(Y) = Probabilitas dari nilai Y

## 2.4 Algoritma Support Vector Machine
Menurut  penelitian (Sukmawati  et  al.,  2013)  Support  Vector  Machine  (SVM) adalah  suatu  metode  atau  algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi  maupun prediksi. Prinsip kerja dari metode ini adalah mencari ruang pemisah yang paling optimal dari suatu dataset dalam kelas yang berbeda. Dalam kehidupan sehari- hari, kita sering diperhadapkan pada persoalan-persoalan yang tidak linear atau data yang tidak dapat benar-benar dipisahkan secara linear yaitu suatu kondisi

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
dimana  tidak  ada  sebuah  garis  atau  bidang  yang  dapat  dibuat  untuk  menjadi pemisah antar kelas data.
(2)
Dimana: ns = Jumlah support vector 𝛼𝑖 = Nilai bobot setiap titik data 𝑦𝑖 = Kelas data 𝑥⃗ 𝑖 = Variabel support vector 𝑥⃗ 𝑑 = Data yang akan diklasifikasikan b = Nilai error atau bias

## 2.5 K-Fold Cross Validation
Menurut  penelitian  (Arifin  &  Sasongko,  2018)  bahwa K-folds  cross  validation adalah  suatu  teknik  validasi  untuk  pengujian  yang  berfungsi  sebagai  untuk menilai  kinerja  proses  sebuah  algoritma  serta  digunakan  untuk  mengurangi waktu  dalam  proses  klasifikasi  dengan  tetap  menjaga  nilai  keakuratan  dengan membagi  data  secara  acak  dan  mengkelompokkan  data  sebanyak K-Folds. Fungsi dari K-folds cross validation yaitu agar tidak ada overlapping pada data testing.  Berikut  untuk  ilustrasi  sederhana  dari K-folds  cross  validation  dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Ilustrasi K- Fold Cross Validation

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Hilda Apriyani, Kurniati | 137

## 2.6 Confusion matrix
(Rahman et al., 2017) berpendapat bahwa Confusion matrix merupakan suatu metode  untuk  memberikan  informasi  hasil  dari  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh sistem  yang  berguna  untuk  menganalisis  seberapa  baik classifier  mengenali tuple  dari  kelas  yang  berbeda.  Sebagai  contoh  untuk  confusion  matrix  dua kelas,  maka  akan  di  sebutkan  menjadi  kelas  positif  dan  kelas  negatif. “ True positif mengarah  pada  kelas  positif  yang  diberi  tanda  dengan  tepat  oleh classifier, sementara true negatif adalah kelas negatif yang diberi tanda dengan tepat  oleh classifier.  Untuk  false  positif  adalah  kelas  negatif  yang  diberi  tanda dengan  tidak  tepat.  selanjutnya, false  negatif  adalah  kelas  positif  yang  diberi label dengan tidak tepat.

## Tabel 1. Confusion matrix
Keterangan :
1) True Positif  (TP), Total dari data positif yang di klasifikasikan sebagai nilai positif oleh sistem.
2) False Positif (FP), Total dari data negatif yang di klasifikasikan sebagai nilai positif oleh sistem.
3) False  Negatif  (FN),  Total  dari  data  positif  yang  di  klasifikasikan  nilai positif oleh sistem.
4) True  Negatif  (TN),  Total  dari  data  negatif  yang  di  klasifikasikan  nilai negatif oleh sistem.
Akurasi = (TP + TN) TP+TN+FP+FN x 100% (3) Pesisi = (TP + TN) TP+FP x 100% (4) Recall = TP TP+FN x 100% (5)

## 2.7 Metode Pengumpulan Data
Data yang berasal dari rekam medik Rumah Sakit Siti Khadijah - Palembang yang berjumlah  613 record  dengan  atribut  sebanyak  9  atribut  dalam  kurun  waktu hampir  3  tahun.  Untuk  dataset  yang  di  gunakan  untuk  lebih  jelasnya  dapat  di lihat pada gambar dibawah ini data pasien diabetes berformat pdf.
Klasifikasi benar Klasifikasi Positif (+) Negatif (-) Positif benar True Positif (TP) False Negatif (FN) Negatif benar False Positif (FP) True Negatif (TN)

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
138 | Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine .....
Sumber: rekam medik rs siti khadijah palembang.
Gambar 2. Dataset pasien diabetes melitus [2]
2.8 Teknik Analisis Data
(Dalam et al., n.d.) Dari pengumpulan data yang dijelaskan sebelumnya tidak seluruh data yang diperoleh dapat diproses untuk klasifikasi perlu ada analisis data terlebih dahulu karena ada atribut yang tidak perlu harus melalui berbagai tahapan analisis data agar mendapatkan data yang berkualitas.Ada beberapa tahapan untuk pengolahan data yang bertujuan untuk mendapatkan data yang berkualitas, teknik yang dilakukan untuk proses analisis data sebagai berikut:
1) Selection  Data ,  Pada  tahap  seleksi  data  dilakukan  penyeleksian  data  hasil dari  tahap cleaning  data,  karena  tidak  semua  dataset  yang  diperoleh digunakan seluruhnya untuk itu ada beberapa atribut yang berisi informasi tidak masuk dalam kebutuhan data yang akan diolah seperti atribut tanggal masuk, tanggal keluar akan dihapus dari dataset. Hasil dari selection data yang akan menjadi bahan untuk digunakan pada tahap analisis selanjutnya.
2) Cleaning  Data , Untuk  tahapan  cleaning  data  dilakukan  proses  mengoreksi data  dengan  menghilangkan missing  value  .  Disebut  data  missing  value jika atribut didalam data  tidak berisi atau kosong ( null),  serta data yang tidak lengkap. Kemudian data yang  akan dibersihkan  akan melalui proses cleaning  dengan  melalui  cara Replace  Missing  Values  untuk  mengisi  nilai rata-rata atribut tertentu disetiap daerah yang kosong yang mengacu pada atributnya.
3) Transformation  Data,  Tahap  ini  dilakukan  proses  transformasi  atau normalisasi data kedalam format yang dapat dikelola oleh system. Dengan cara  normalisasi  menggunakan  tools  WEKA  dan  mengubah format  data awal  sesuai  dengan  kategori  dikarenakan  analisis asosiasi  hanya  bisa menerima  input  data  kategorikal,  transformasi  pada  kolom  data  kontinu

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Hilda Apriyani, Kurniati | 139
dilakukannya  proses  diskretisasi  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses binerisasi.

## 2.9 Diagram Alur Penelitian

## Gambar 3. Alur Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  pengujian pembagian dataset  penyakit diabetes mengunakan 10- fold cross  validation.    Yang  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil  akurasi  dan  menganalisis algoritma naïve bayes dan support vector machine berdasarkan hasil akurasi dan error yang  akan  diterapkan  pada  kernel  polynomial  dan  RBF  untuk  menghasilkan  tingkat akurasi terbaik pada algoritma.

## 3.1 Analisis Klasifikasi Naïve Bayes
Proses  tahap  analisis  klasifikasi  untuk  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  hasil Confussion matrix sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil confussion matrix naïve bayes Kelas Klasifikasi Total Positif Negatif Positif 323 24 347 Negatif 10 72 82 Total 333 96 429 Berdasarkan  pada  tabel  2  diatas  hasil  dari  perbandingan  pada  variabel  status positif    diperoleh  dengan  nilai  klasifikasi  323  kasus,  pada  kelas  yang  masuk pada  status  negatif  tetapi  pada  klasifikasi  masuk  kedalam  status  positif sebanyak  10  kasus.  Untuk  klasifikasi  status  negatif    yang  tepat  klasifikasi sebanyak 72 kasus namun, terdapat 24 kasus untuk yang salah klasifikasi oleh

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
140 | Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine .....
sistem.  Total  data  untuk  kelas  pada  status  positif  ada  347,  sedangkan  pada status negatif ada 82. Jumlah untuk data klasifikasi pada status positif ada 333 sedangkan  status  negatif  ada  39.  Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dan error pada  klasifikasi  penyakit  diabetes  melitus  pada  data training dengan algortima naïve bayes sebagai berikut:
Accuracy  = ∑𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑡𝑒𝑝𝑎𝑡 ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 = 323+72 429 = 0.920746 = 92.0746%
Error = ∑𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 = 10+24 429 =  0.079254 = 7.9254%.

## 3.2 Analisis Klasifikasi Support Vector Machine Kernel Polynomial
Analisis  klasifikasi  untuk  algoritma support  vector  machine  dengan  kernel polynomial dengan hasil Confussion matrix sebagai berikut: Tabel 3. Confussion matrix SVM dengan kernel Polynomial Kelas Klasifikasi Total Positif Negatif Positif 345 2 347 Negatif 14 68 82 Total 359 70 429 Berdasarkan  pada  tabel  3  merupakan  hasil  analisis  akurasi  algoritma support vector  machine  dengan  kernel  polynomial  dengan  hasil  klasifikasi  positif sebanyak 345 kasus, untuk klasifikasi positif tetapi masuk kedalam kelas negatif tidak  tepat  dengan  total  14  kasus,  selanjutnya  klasifikasi  negatif  tapi  masuk kedalam kelas positif ada 2 kasus saja selanjutnya kasus klasifikasi negatif yang tepat sebanyak 68 kasus. Maka didapat nilai akurasi dan error sebagai berikut:
Accuracy  = ∑𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑡𝑒𝑝𝑎𝑡 ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 = 345+68 429 = 0.962704 = 96.2704%
Error = ∑𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 = 14+2 429 =  0.037296 =  3.7296%
3.3 Analisis Klasifikasi Support Vector Machine Kernel RBF
Analisis  klasifikasi  untuk  algoritma support vector machine dengan kernel RBF dengan hasil Confussion matrix sebagai berikut:

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Tabel 4. Confussion matrix SVM dengan karnel RBF
Kelas Klasifikasi Total Positif Negatif Positif 347 0 347 Negatif 82 0 82 Total 429 0 429 Dapat  dilihat  pada  tabel  4  diatas  merupakan  hasil  dari classification menggunakan  algoritma support  vector  machine  dengan  kernel  RBF.  Untuk status  positif    tepat  mendapatkan  hasil  klasifikasi  sebesar  347  kasus,  Untuk kelas negatif tetapi masuk kedalam status positif sebanyak 82 kasus sedangkan kasus  yang  tergolong  salah  didalam  sistem  sebanyak  0  kasus  serta  untuk klasifikasi  status negatif yang tepat  juga 0 kasus. Berikut diperoleh nilai akurasi dan errornya.
Accuracy  = ∑𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑡𝑒𝑝𝑎𝑡 ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔 = 347+0 429 = 0.808857 = 80.8857%
Error = ∑klasifikasi salah ∑data training = 82+0 429 =  0.191142 = 19.1142%

## 3.4 Perbandingan hasil klasifikasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine
Perbandingan  dari  hasil  kedua  algorima  ini  digunakan  untuk  menentukan metode  yang  tingkat  akurasinya  tertinggi.  Dari  hasil  kedua  algoritma  diperoleh akurasi dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Perbandingan Algoritma Naïve Bayes SVM  Kernel Polynomial SVM Kernel RBF Akurasi 92.0746% 96.2704% 80.8857% Untuk  hasil  perbandingan  antara  algoritma  naïve  bayes  dan  support  vector machine  dapat  ditarik  kesimpulan  dengan  melihat  tabel  5    bahwa  nilai  yang diperoleh hasil dari pengujian cross validation 10 folds dengan hasil akurasi yaitu algoritma SVM dengan Kernel Polynomial  yang nilai akurasinya tertinggi sebesar 96.2704%.
4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan  yang  telah  diuraikan  sebelumnya  maka kesimpulan dari penelitian pada perbandingan metode naïve bayes dan support

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
vector machine untuk klasifikasi penyakit diabetes melitus pada RSI Siti Khadijah Palembang sebagai berikut:
1) Dengan  menggunakan  data training  dan  data  testing  kemudian  diukur untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dengan  evaluasi confusion  matrix terhadap beberapa percobaan terbaik. Untuk  algoritma SVM mengunakan dua kernel yaitu kernel polynomial dan RBF menghasilkan nilai akurasi dari algoritma  SVM  dengan  kernel Polynomial  memiliki  nilai  akurasi  yang tertinggi  dengan  nilai  96.2704%  bisa  dikatakan  lebih  akurat  bila dibandingkan  dengan  algoritma naïve  bayes  dengan  tingkat  akurasi 92.0746%.
2) Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  yang  paling  tepat  untuk klasifikasi  penyakit  diabetes  melitus  pada  RSI  Siti  Khadijah  Palembang adalah algoritma support vector machine.
3) Dari  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Widyawati  &  Susanto (2019)  dapat  disimpulkan  mengapa  ada  faktor  yang  menyebabkan  ada salah  satu  yang  hasilnya  berbeda  yaitu  algoritma  naïve  bayes  yang  lebih unggul.  Hal  ini  di  karenakan  peneliti  menggunakan  tahapan stopword removal  yang  artinya  ada  kemungkinan  merubah  isi  konteks  yang  pada dasarnya akan memiliki arti berbeda bahkan berlawanan arah. Berdasarkan analisa juga dapat disimpulkan bahwa dari perhitungan secara manual juga tidak menjamin keakuratan dalam pengklasifikasian data.

## DAFTAR PUSTAKA
Andriyanto,  I.,  &  Santoso,  E.  (2017).  Pemodelan  Sistem  Pakar  Untuk Menentukan  Penyakit  Diabetes  Mellitus  Menggunakan  Metode  Naive Bayes  Studi  Kasus :  Puskesmas  Poncokusumo  Malang. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) Universitas Brawijaya, 2(2), 880 – 887.
Arifin,  O.,  &  Sasongko,  T.  B.  (2018). ANALISA  PERBANDINGAN  TINGKAT
PERFORMANSI  METODE  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DAN  NAïVE BAYES CLASSIFIER. 2016, 67 – 72.
Dalam,  C.,  Penyakit,  P.,  Di,  M.,  Sakit,  R.,  &  Siwi,  K.  (n.d.). PERBANDINGAN
KINERJA METODE NAIVE BAYES DAN. 1 – 8.
Nugroho,  R.  A.,  Tarno,  &  Prahutama,  A.  (2017).  Klasifikasi  Pasien  Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Smooth  Support Vector Machine (Ssvm). Gaussian, 6, 439 – 448.
Rahman,  M.  F.,  Alamsah,  D.,  Darmawidjadja,  M.  I.,  &  Nurma,  I.  (2017). Klasifikasi  Untuk  Diagnosa  Diabetes  Menggunakan  Metode  Bayesian Regularization  Neural  Network  (RBNN). Jurnal  Informatika,  11(1),  36.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 1, No. 3, December 2020  e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Hilda Apriyani, Kurniati | 143
https://doi.org/10.26555/jifo.v11i1.a5452 Riyanto,  U.  (2018). ANALISIS  PERBANDINGAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES
DAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DALAM  MENGKLASIFIKASIKAN JUMLAH PEMBACA. 62 – 72.
Saleh, A., & Utama, U. P. (2016). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. June.
Sukmawati,  Lawi,  A.,  &  Thamrin,  S.  A.  (2013). Klasifikasi  Penyakit  Diabetes Melitus Tipe II Menggunakan Metode Support Vector Machine.
Widyawati,  &  Sutanto.  (2019). Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan Support Vector Machine ( Svm ). 3(2), 178 – 194.