IJUBI – V OL 3 N O . 2 (2020) : 31 - 37
Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI

## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 3 | Issue 2 | December (2020)
IJUBI
Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence

## KLASIFIKASI DIAGNOSA PERADANGAN KANDUNG KEMIH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA NAÏVE BAYES
Muhammad Muharrom 1 1 Prodi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, muhammad.muu@bsi.ac.id
Jl. Krmat Raya No.98, Senen. Jakarta Pusat 10450 Telp. (021)23231170 Fax (021) 21236158

## Keywords:
Disease, Naïve Bayes, diagnosis Inflammation of the bladder is one of the diseases caused by pain when urinating, the  pain  comes  from  the  urinary  tract  which  is  between  the  parts  that  need  a diagnosis  such  as  patient  temperature  {35C-42C},  occurrence  of  nausea  {yes,  no} back pain { yes, no}, Pushing urine (need to urinate constantly) {yes, no}, urinary pain {yes, no}, Burning of the urethra, itching, swelling of the urethral outlet {yes, no}.  To  understand  the  problem  better,  it  is  necessary  to  research  in  order  to prevent the worsening of the disease by classifying patient data to accurate disease outcomes  suffered  by  patients  and  to  be  able  to  predict  from  existing  data.  The dataset  is  obtained  from  public  datasets  which  can  be  used  for  research  and  the method used is Naïve Bayes, one of the classification algorithms that is quite reliable and is  assisted by rapid mining tools  to analyze its accuracy. By using the naïve Bayes  method  in  the  calculation,  the  compatibility  between  manual  calculations using  rapidminer  tools  and  the  resulting  accuracy  is  90.8%  and  the  ROC calculation results in an AUC value of 0.956 which means excellent classification.
Kata Kunci:
Penyakit, Naïve bayes, diagnosa

## Abstrak
Peradangan  pada  kandung  kemih  adalah  salah  satu  penyakit    yang ditimbulkan dari rasa nyeri saat buang air kecil, rasa nyeri itu berasal dari saluran  kemih  yang  diantara  bagian  yang  perlu  diagnosis  seperti Suhu pasien  {35C-42C},  Terjadinya  mual  {ya,  tidak}  Nyeri  Pinggang  {ya,  tidak}, Mendorong  urin  (kebutuhan  untuk  buang  air  kecil  terus-menerus)  {ya, tidak}, Sakit berkemih {ya, tidak}, Pembakaran uretra, gatal, pembengkakan saluran keluar uretra {ya, tidak} . Untuk memahami masalah dengan lebih baik,  Maka  perlunya  penelitian  agar  dapat  mencegah  semakin  parahnya penyakit yang diderita dengan cara mengklasifikasikan data pasien untuk mengakurasikan  hasil  penyakit  yang  di  derita  oleh  pasien  dan  dapat memprediksi  dari  data  yang  ada.  Dataset  didapatkan  dari  dataset  publik yang mana dapat digunakan untuk penelitian dan metode yang digunakan adalah naïve bayes salah satu algoritma klasifikasi  yang cukup handal  dan dibantu  dengan tools  rapid  miner untuk  menganalias  keakuratannya. Dengan  menggunakan  metode naïve  bayes dalam  perhitungan  dihasilkan kesesuaian  antara  perhitungan  manual  dengan  menggunakan tools rapidminer dan  dihasilkannya  keakuratan  adalah  90,8%  dan  perhitungan ROC menghasilkan  nilai AUC adalah  0.956  yang  berarti excellent classification .

## Pendahuluan
Pada  dasarnya  kesehatan  adalah  salah  satu faktor utama yang harus dijaga pada manusia. Apabila  tubuh  dalam  kedaan  kurang  sehat
maka mudah terserang penyakit. Salah satunya sering  terjadi  yaitu  penyakit  akibat  infeksi. Penyakit  ini  biasanya  disebabkan  oleh  jamur, bakteri, jamur maupun virus. Risiko  seseorang untuk  terkena  penyakit infeksi bisa  meningkat
IJUBI – V OL 3 N O . 2 (2020) : 31 - 37
apabila  ia  memiliki  kondisi  medis  tertentu seperti memiliki data tahan tubuh yang sedang melebah.  Infeksi  saluran  kemih  adalah  salah satu penyakit yang merupakan reaksi inflamasi sel-sel uroepitelium yang melapisi saluran kemih yang  dapat  mengenai  laki-laki  maupun perempuan  semua  umur  yang  dapat  beresiko terhadap kesehatan tubuh manusia.
Menurut  Sjahrurrachaman  “ banyaknya  infeksi kandung  kemih  disebabkan  oleh  bakteri  yang mengendap  dan  hanya  sebagian  kecil  yang disebabkan  oleh  jamur  atau  virus.  Sehingga pengobatan yang utama pada  infeksi kandung kemih adalah  antibakteri” [1].  Pemeriksaan terhadap  urin  salah  satu  pemegang  peranan penting  dalam  memonitoring  penyakit  infeksi saluran  kemih.  Jumlah  hasil  leukosit  yang banyak  di  dalam  urin  menandakan  adanya suatu  infeksi  atau  radang  pada  saluran  kemih yang didapatkan. Leukosit di dalam urin dapat dilihat  dengan  beberapa  cara,  salah  satunya adalah  sedimen  urin leukosit .  Sedimen  urin leukosit dapat memberi informasi penting bagi klinis dalam membantu menegakkan diagnosis dan  memantau  perjalanan  penyakit  di  saluran kemih.
Pada penelitian ini dilakukan untuk mengetahui perhitungan data diagnosa dugaan peradangan kandung kemih
serta membandingkan  dengan tools aplikasi  rapid miner  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Menurut  Prasetyo ” Naive  Bayes merupakan salah  satu  teknik  prediksi  klasifikasi  yang berbasis probabilistik sederhana yang berdasarkan    pada  penerapan teorema  Bayes (aturan  Bayes)  dengan  asumsi  independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naif) berdasarkan  atribut  yang  sudah  ditentukan. Dengan  kata  lain,  dalam Naive  Bayes model yang digunakan adalah “model fitur independen ”[2].
Penggunaan  data  mining  klasifikasi  dengan algoritma Naive  Bayes sebagai  pilihan  untuk prediksi  diagnosa peradangan kandung kemih yang  dapat  menjadi  alternatif  pilihan  yang tepat.  Ruang  lingkup  pada  penelitian  ini dengan  menggunakan  data  pasien  yang didapatkan  dari University  of  California  Irvine Machine
Learning
Repository , kemudian mengevaluasi  hasil  algoritma  tersebut  untuk
mengetahui  metode  klasifikasi  dan  tingkat keakuratan dengan tools rapid miner.

## Landasan Teori

## A. Data Mining
Data  mining    adalah    proses    yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan    buatan,  dan    machine    learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat.  Data  Mining didefinisikan  sebagai  proses  penemuan  pola dalam data. Berdasarkan tugasnya, data mining dikelompokkan  menjadi  deskripsi,  estimasi, prediksi,  klasifikasi, clustering dan  asosiasi. Proses  dalam  tahap  data  mining  terdiri  dari tiga langkah Utama, yaitu data Preparation Pada langkah  ini,  data  dipilih,  dibersihkan,  dan dilakukan preprocessed mengikuti pedoman dan knowledge dari  ahli  domain  yang  menangkap dan  mengintegrasikan  data  internal  dan eksternal  ke  dalam  tinjauan  organisasi  secara menyeluruh.  Penggunaan  algoritma  data mining  dilakukan  untuk  menggali  data  yang terintegrasi  untuk  memudahkan  identifikasi informasi  bernilai  [3].  Namun  semakin  besar data  yang  diolah  maka  semakin  besar  pula waktu prosesnya [4].
B. Algoritma
Kata algoritma ( algorithm ) kata tersebut berasal dari  kata algorism yang  diambil  dari  nama seorang penulis buku Arab yang terkenal, yaitu Abu  Ja’far  Muhammad  ib nu  Musa  Al- Khuwarizmi  (al-Khuwarizmi  dibaca  orang Barat menjadi algorism )[5].
Adapun pengertian algoritma adalah kumpulan  suatu  instruksi  atau  suatu  perintah yang  dibuat  secara  jelas,  detail  dan  sistematis berdasarkan  urutan  yang  logis  yang  dapat diterima  oleh  akal  untuk  penyelesaian  suatu masalah  sesuai  dengan  tingkat  yang  sudah  di tentukan.  5  komponen utama  dalam  algoritma yaitu finiteness , definitenesss , input , output dan effectiveness . Sehingga dalam merancang sebuah algoritma  ada  tiga  komponen  yang  harus  ada yaitu:
1. Komponen masukan ( input ) Komponen  ini  biasanya  terdiri  dari pemilihan  variabel,  jenis  variabel,  tipe
IJUBI – V OL 3 N O . 2 (2020) : 31 - 37
variabel,  konstanta  dan  paramenter  (dalam fungsi).
2. Komponen keluaran ( output )
Komponen  ini  merupakan  tujuan  dari perancangan  algoritma  dan  program. Permasalahan  yang  diselesaikan  dalam algoritma  dan  program  harus  ditampilkan dalam  komponen  keluaran.  Karakteristik keluaran  yang  baik  adalah  keluaran  yang benar menjawab permasalahan dan tampilan ( interface ) yang ramah.
3. Komponen proses ( processing )
Komponen ini merupakan bagian utama dan terpenting dalam merancang sebuah algoritma. Dalam bagian ini  terdapat logika masalah,  logika  algoritma  (sintaksis  dan semantik),  rumusan,  metode  (rekursi, perbandingan, penggabungan, pengurangan dan lain-lain).
Adapun  jika  dilihat  dari  segi  kondisinya, kompoenen  algoritma  terdiri  dari  dua  kondisi yaitu:
1. Pre  condition adalah  kondisi  suatu  program ketika  proses  algoritma  siap  untuk dijalankan (sebelum dilaksanakan
algoritma).  Dengan  kata  lain pre  condition merupakan  kondisi  awal  dimana  proses algoritma  akan  dijalankan. Pre  condition dinyatakan  dengan  mendefinisikan  input dari sebuah algoritma berdasarkan pengetahuan dan data yang ada.
2. Post condition
Post  condition merupakan  kondisi  setelah suatu  algoritma  selesai  dijalankan. Post condition dinyatakan dengan mendefinisikan hasil  ( output )  dari  suatu  algoritma  untuk mencapai  suatu  hasil yang  telah  ditentukan sebelumnya.

## C. Naïve Bayes
Menurut  Prasetyo  “ Bayes merupakan  teknik prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang berdasar  pada  penerapan  teorema  Bayes. Klasifikasi  Naive  Bayes  praktis  diterapkan karena  merupakan  salah  satu  probabilitas sederhana  yang  penerapannya  didasarkan pada teorema bayes dengan asumsi independensi[6]”.
Tahapan  dari  proses  algoritma Naive  Bayes adalah:
1). Menghitung jumlah kelas / label.
2). Menghitung Jumlah Kasus Per Kelas
3). Kalikan Semua Variable Kelas
4). Bandingkan Hasil Per Kelas

## D. Confusion Matrix
Merupakan  suatu  cara  untuk  memberikan rincian secara klasifikasi, kelas yang diprediksi akan  ditampilkan  di  bagian  atas matrix dan kelas  yang  diobservasi  ditampilkan  di  bagian kiri [7].
Evaluasi model confussion matrix menggunakan tabel seperti matrix dibawah ini:
Tabel 1. Model Confusion Matrix CLASSIFICATION PREDICTED CLASS Observed Class Class= Yes Class= No Class= Yes True Positive- (TP) False Negative- (FN) Class- No False Positive- (FP) True Negative- (TN)
Akurasi  dapat  dihitung  dengan  menggunakan rumus berikut:
Accuracy= (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)
TP : Jumlah kasus positif yang diklasifikasikan sebagai positif
FP : Jumlah kasus negatif yang diklasifikasikan sebagai positif
TN : Jumlah kasus negatif yang diklasifikasikan sebagai negatif
FN : Jumlah kasus positif yang diklasifikasikan sebagai negatif.
E. Kurva ROC
Kurva  ini  banyak  digunakan  untuk  menilai hasil prediksi, kurva ROC adalah teknik untuk memvisualisasikan,  mengatur,  dan  memilih pengklasifikasian  berdasarkan  kinerja  mereka. Kurva ROC adalah peralatan dua dimensi yang digunakan  untuk  menilai  kinerja  klasifikasi yang  menggunakan  dua  class  keputusan, masing-  masing  objek  dipetakan  ke  salah  satu elemen  dari  himpunan  pasangan,  positif  atau negatif.  Pada  kurva  ROC,  TP  rate  diplot  pada sumbu  Y  dan  FP  rate  diplot  pada  sumbu  X.
IJUBI – V OL 3 N O . 2 (2020) : 31 - 37
Untuk klasifikasi data mining, nilai AUC dapat dibagi menjadi beberapa kelompok [7].
a) 0.90-1.00= Excellent Classification
b) 0.80-0.90= Good Classification
c) 0.70-0.80= Fair Classification
d) 0.60-0.70= Poor Classification
e) 0.50-0.60= Failur
F. Rapid Miner
Rapid  Miner adalah platform perangkat  lunak data  ilmu  pengetahuan  yang  dikembangkan oleh  perusahaan  dengan  nama  yang  sama, yang  menyediakan  lingkungan  terpadu  untuk pembelajaran mesin ( machine learning ). Pembelajaran    mendalam  ( deep  learning ), penambangan  teks  ( teks  mining )  dan  analisis prediktif  ( predictive  analytic ).  Aplikasi  ini digunakan untuk aplikasi bisnis dan komersial serta  untuk  penelitian,  pendidikan,  pelatihan, pembuatan prototype dengan  cepat,  dan pengembangan  aplikasi  serta  mendukung semua  langkah  proses  pembelajaran  mesin termasuk  persiapan  data,  visualisasi  hasil validasi dan pengoptimalan.[8]

## Metode Pengumpulan Data
Berikut adalah Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam proses penelitian ini:
Adapun  perancangan  pada  penelitian  telah disusun sehingga alur dari proses penelitian ini sesuai dengan yang telah ditentukan. penelitian ini  menggunakan  kuantitatif  yang  digunakan untuk  meneliti  pada  populasi  atau  sample tertentu,  pengumpulan  data  menggunakan instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat kuantitatif/statistik  dengan  tujuan  untuk menguji hipotesis yang telah ditentukan.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menjalankan beberapa langkah proses penelitian, yaitu:

## 1) Pengumpulan Data
Data  pasien  diperoleh    dari University    of California    Irvine  Machine    Learning  Data Repository , Dataset ini  banyak  digunakan  oleh peneliti  untuk  menguji  algoritma  klasifikasi. Dataset  ini  berisikan  120 record dengan  6 atribut.  Dataset  ini  merupakan  dataset  yang
dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  penyakit Peradangan Kandung Kemih [9].

## 2) Pengolahan Awal Data
Pada  tahap  ini  data  yang  masih  berupa  nilai numerik  dan  juga continue ditransformasikan kedalam    bentuk    kategorikal    dan    dibuat skala    atau    interval  sehingga      menghasilkan range    yang    lebih    kecil    sebagai    bahan pembelajaran algoritma Naive  Bayes akan lebih mudah di klasifikasikan dengan menggunakan Rapid  Miner sehingga  memudahkan  dalam memproses  klasifikasi  pada dataset yang  telah tersedia sebelumnya.
3) Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Tools Rapid Miner
Pada tahap ini memilih dan menerapkan teknik yang  tepat  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimal,    pada    penelitian    ini  algoritma  yang digunakan    adalah  algoritma Naive  Bayes dilakukan dengan data uji. tahap ini dilakukan dengan bantuan tools Rapid Miner .70.

## 4) Analisa Hasil perhitungan
Pada penelitian ini  dilakukan analisa terhadap hasil yang diperoleh lewat perhitungan manual dan  menggunakan  tools  rapid  miner  untuk mengetahui  kesesuaikan  antara  perhitungan manual  dengan  menggunakan  tools  rapid miner.  Pengukuran  dilakukan  menggunakan metode Confusion  Matrix dan  Kurva  ROC beserta Area Under the Curve -nya.

## Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  dilakukan  eksperimen  dan pengujian  metode  yang  digunakan  yaitu menghitung  dengan  menggunakan  algoritma yang  diusulkan  yaitu  Algoritma Naïve  Bayes . Adapun  atribut  yang  digunakan  adalah:  Suhu pasien  {35C-42C},  Terjadinya  mual  {ya,  tidak} Nyeri  Pinggang  {ya,  tidak},  Mendorong  urin (kebutuhan  untuk  buang  air  kecil  terus- menerus) {ya, tidak}, Sakit berkemih {ya, tidak} Pembakaran  uretra,  gatal,  pembengkakan saluran  keluar  uretra  {ya,  tidak},  Keputusan: Peradangan kandung kemih {ya, tidak}.
Adapun  dibuat  satu  data  yang  digunakan untuk  pengujian  yang  nanti  akan  disesuaikan hasilnya  antara  perhitungan  manual  dan menggunakan tools Rapidminer sebagai berikut:
IJUBI – V OL 3 N O . 2 (2020) : 31 - 37
Data  testing :  '40  'Suhu  pasien,  'No'  Terjadinya mual,  'No'  sakit  pinggang, ‘Yes’Mendorong urin    (kebutuhan  buang  air  kecil  terus menerus), 'Yes'
Nyeri
berkemih,
'Yes'Terbakarnya  uretra,  gatal,  bengkaknya saluran  keluar  uretra,  Keputusan  Peradangan kandung  kemih  disesuaikan  dari  prediksi  dari data yang ada sebanya 120 data. Langkah Pertama: Menghitung jumlah kelas/label:  Keputusan:  Peradangan  kandung kemih: “No”= 61/120 “Yes”= 59/120. Langkah Kedua: Menghitung Jumlah Kasus Per Kelas. Suhu Pasien (35C- 42C): “No”=5/61 “Yes”=3/59 Terjadinya  mual:  “No”=51/61  “Yes”=40/59 Nyeri  Pinggang:  “No”=10/61  “Yes”=40/59. Mendorong  urin  (kebutuhan  terus-menerus untuk buang air kecil): “No”=21/61 “Yes”=59/59. Rasa sakit
berkemih: “No”=10/61
“Yes”=49/59.  Pembakaran  uretra,  gatal, bengkaknya saluran keluar uretra: “No”=21/61 “Yes”=29/59. Langkah  Ketiga:  Kalikan  Semua Variable Kelas Kelas No: = 5/61x51/61x10/61x21/61x10/61x21/61 =0,0819672131147541x0,836065573770492x0,163 934426229508x0,344262295081967x0,1639344262 29508x0,344262295081967 = 0,0000000000 Kelas Yes: = 3/59*40/59*40/59*59/59*49/59*29/59 =0,0508474576271186x0,677966101694915x0,677 966101694915x1x0,830508474576271x0,49152542 3728814 = 0,0095405905
Langkah  terakhir  adalah  membandingkan mana  nilai hasil  perhitungan yang lebih besar, karena  kelas  “YES”  memiliki  nilai  lebih  besar maka hasil prediksi dari algoritma naïve bayes terhadap  data  tersebut  adalah  “Keputusan: Peradangan kandung kemih = “YES”.
Adapun menggunakan tools
rapidminer
sehingga  dapat  diketahui  secara  otomatis prediksi yang dilakukan sebagai berikut:
Gambar 1. Model klasifikasi naïve bayes Hasil  yang didapat prediksi adalah yes, sesuai dengan perhitungan manual.
Adapun  untuk  model  yang  digunakan  pada aplikasi rapid miner adalah
Gambar 2. Model Pengujian Validasi

## Naïve Bayes
Gambar 3. Percobaan model confusion matrix
Berdasarkan  gambar  3  menunjukan  bahwa, diketahui  dari  120  data  pasien,  hasil  data testing  pada  tabel  confusion  matrix  diatas  ada 60  pasien  diprediksi  negatif  maka  hasilnya
IJUBI – V OL 3 N O . 2 (2020) : 31 - 37
sesuai dengan prediksi yaitu negatif, 10 pasien diprediksi negatif tetapi hasilnya adalah positif, sedangkan ada 1 pasien yang diprediksi positif tetapi hasilnya adalah negatif dan 49 diprediksi positif  maka  hasilnya  sesuai  dengan  prediksi yaitu positif tingkat akurasi dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  adalah 90.83%, dan dapat dihitung untuk mencari nilai accuracy , yaitu:
Keterangan: TP = 49 FP = 1 TN= 60 FN = 10 Akurasi  = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) = (49+60) / (49+60+1+10) = 0.9083 (90.83%
Sedangkan hasil  perhitungan   divisualisasikan dengan   kurva  ROC Naive Bayes.  Kurva ROC pada  gambar  4mengekspresikan confusion matrix .  Garis  horizontal    adalah false  positives dan garis vertikal true positives .

## Gambar 4. Kurva ROC
Dari Gambar  4  terdapat  grafik  ROC  dengan nilai  AUC  ( Area  Under  Curve ) sebesar 0.956 dimana diagnosa hasilnya Excellent Classification .

## Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan perumusan masalah dan serangkaian  penelitian  yang  telah  penulis lakukan. Maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Dilakukan  proses  perhitungan  manual menggunakan algoritma naïve bayes dengan data  testing  menghasilkan  prediksi  yang sesuai  dengan  menggunakan tools  rapid miner .
2. Jika  dilakukan  proses  tingkat  akurasi  pada rapidminer
dari dataset yang ada menghasilkan  nilai  keakuratan  90,8%  yang
berarti  cukup  tinggi  dilakukan  dengan metode naïve bayes .
3. Hasil  perhitungan  ROC  menggunakan algoritma  naïve  bayes  menghasilkan  nilai AUC  adalah  0.956  yang  berarti excellent classification .
Berikut  ini  beberapa  saran  yang  dapat dipergunakan untuk pengembangan penelitian ini adalah. 1. Perlu  adanya  percobaan  pada  algoritma yang  lain  seperti k-NN atau Decision  tree guna  untuk  dapat  mengetahui  hasil kekuartan  dari  metode  klasifikasi  yang  lain serta tingkat keakuratannya.
2. Menggunakan  data  yang real  time ,    atau yang terbaru, sehingga sangat akurat dalam menentukan hasil dan sesuai perkembangan saat ini.

## Referensi
[1]  Endriani,  R.,  Andrini,  F.,  &  Alfina,  D.
(2010).  Pola  resistensi  bakteri  penyebab infeksi  saluran  kemih  (ISK)  terhadap antibakteri  di  pekanbaru.  Jurnal  Natur Indonesia, 12(02), 130 – 135.
[2]  Aji,  P.  B.  (2016). Sistem  Diagnosa  Dini Penyakit  Paru  Dengan  Metode  Naïve  Bayes . STMIK Sinar Nusantara Surakarta. eprints.sinus.ac.id/443/
[3]  M.  M.  Baharuddin,  T.  Hasanuddin,  and  H. Azis, “Analisis Performa Metode K -Nearest Neighbor  untuk  Identifikasi  Jenis  Kaca,”
Ilk. J. Ilm., vol. 11, no. 28, pp. 269 – 274, 2019.
[4] A. Ilham, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Dengan  Pendekatan  Level  Data  Untuk Menangani Data Kelas Tidak Seimbang,” J. Ilm.  Ilmu  Komput.,  vol.  3,  no.  1,  pp.  9 – 14,
2017.
[5]  Munir,  Rinaldi.  (2012).  Matematika  Diskrit. Bandung: Informatika.
[6] Dewi, I. C., Soebroto, A. A., & Furqon, M. T. (2015).  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Sapi  Potong  Dengan  Metode  Naive  Bayes. Journal  of  Environmental  Engineering  and Sustainable Technology, 2(2), 72 – 78.
[7]  Gorunescu,  Florin.  (2011).  Data  Mining Concepts, Models and Techniques.
IJUBI – V OL 3 N O . 2 (2020) : 31 - 37
[8]  Ramdan, Nur Ariesanto., Abdul K, Agyztia
Preman. (2020). Modul Belajar Data Mining & RapidMiner.Klaten: Lakeisha. [9]  Dataset diakses 15 Oktober 2020. https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/A
cute+Inflammations