## ANALISA KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN C4.5 UNTUK PREDIKSI PENYAKIT LIVER

## Eva Rahmawati
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Nusa Mandiri Jl. Kramat Raya No. 18, Jakarta Pusat
Eva.rijal@gmail.com

## ABSTRACT
Liver  disease  is  one  of  the  deadliest  diseases  in  the  world.  Several  studies  have been conducted to diagnose patients properly but still unknown what method was accurate in predicting liver disease. Data mining is the science that uses past data as  a  reference  to  get  a  new  knowledge.  One  of  the  data  mining  algorithm  is  a classification  algorithm.  Data  are  obtained  from  the  UCI  which  consists  of  583 records  with  11  fields.  In  this  research,  comparative  Naïve  Bayes  and  C4.5 algorithms  using  software  algorithms  KNAME  to  know  which  are  the  most accurate  in  predicting  liver  disease.  The  results of  the  second  test  is  known  that the algorithm C4.5 algorithm has the highest accuracy value is 72.845% while the Naïve  Bayes  algorithm  has  a  value  of  63  362%  accuracy.  Thus  C4.5  algorithm can more accurately predict liver disease.
Kata kunci:C4.5 , Naive Bayes, Liver
PENDAHULUAN Berdasarkan data World Health  Organization (WHO),  virus hepatitis B  kronis diperkirakan menyerang  350  juta  orang  didunia, terutama  Asia  Tenggara  dan  Afrika dan  menyebabkan  kematian  1,2  Juta orang  pertahun.  Dari  jumlah  itu  15- 25% yang terinfeksi kronis
meninggal  dunia  karena  komplikasi dari  sirosis  dan  kanker  hati.  Hati sebagai  organ  yang  memiliki  tugas utama sebagai penetral racun ditubuh menjadikan racun-racun yang selama ini  masuk  melalui  tubuh  kita  dari makanan  atau  lingkungan  mampu dinetralisir  oleh  hati.Salah  satu penyakit  yang  meyerang  hati  adalah hepatitis  atau  Liver.  Penyakit  Liver merupakan  peradangan  hati  yang disebabkan oleh infeksi virus, bakteri atau  bahan-bahan  beracun  sehingga hati tidak dapat melakukan fungsinya dengan  baik.  Dalam  bidang  kese- hatan, kesalahan dalam mendiagnosa penyakit  yang  dialami  pasien  adalah tanggung  jawab  yang  paling  berat
untuk  diemban  oleh  ahli  kesehatan. Kesalahan dalam mendiagnosa penyakit  dapat  menyebabkan  hal yang  membahayakan  bagi  kesehatan pasien  bahkan  dapat  menyebabkan kematian (Neshat dkk, 2012).
Penggunaan data mining dengan  model Naive  Bayes  dan Algoritma  C4.5  dalam  men diagnosa penyakit hati dapat menjadi alternatif pilihan  yang  tepat.  Namun  sampai saat  ini  belum  diketahui  algoritma yang  paling  akurat  dalam  penentuan diagnosa untuk prediksi penyakit ini. Untuk  itu  maka  dalam  penelitian  ini akan  dilakukan  komparasi  metode algoritma Naive bayes dan Algoritma C4.5  untuk  mengetahui  algoritma yang  memiliki  akurasi  lebih  tinggi dalam mendeteksi penyakit hati. Naive  Bayes  merupakan  salah  satu metode pengklasifikasian berpeluang sederhana  yang  berdasarkan  pada penerapan  Teorama  Bayes  dengan asumsi  antar  variabel  penjelas  saling bebas  (independen)  (Han,  Kember, 2006).
Konsep  dari  algoritma  C4.5 adalah  mengubah  data  menjadi pohon  keputusan  dan  aturan-aturan kepu-tusan( rule ).  Algoritma  C4.5 memetakan  nilai  atribut  menjadi class  yang  dapat  diterapkan  untuk klasifikasi  baru  (Wu,  Kumar,  2009). Untuk  menerapkan  algoritma  Naive
Bayes  dan  C4.5  ini  digunakan perangkat  lunak  Kname.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber dari
alamatweb: http://archive.ics.uci.edu/ ml/ .  Data  yang  diteliti  merupakan hasil  pemeriksaan  terhadap  583 orang  dari  wilayah  Andhra  Pradesh, India dengan 11 field .
Hasil  dari  penerapan  model Naive
Bayes  dan  C4.5 ini  kemudian  akan dikomparasi tingkat akurasinya menggunakan metode Confusion Matrix  untuk  mengetahui  algoritma yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang paling tinggi, sehingga tujuan Pengindentifikasian  menyakit  Liver dengan  Metode  algoritma  Naive Bayes dan C4.5 dapat tercapai.

## BAHAN DAN METODE
Jenis penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah jenis  penelitian  eksperimen.  Jenis penelitian  eksperimen  dibagi  dua, yaitu eksprimen absolut dan eksperimen  komparatif.  Eksperimen absolut  mengarah  kepada  dampak yang  dihasilkan  dari  eksperimen, sedangkan  eksperimen  komparatif yaitu  membandingkan  dua  objek yang  berbeda,  misalnya  memban- dingkan  dua  algoritma  yang  berbeda dengan melihat hasil statistik masing-masing mana yang lebih baik (Depkes,  2009).  Pada  penelitian  ini, jenis  penelitian  yang  diambil  adalah Eksperimen  komparatif.  Penelitian eksperimen  komparatif  ini  dilandasi oleh  kerangka  pemikiran  pemecahan
masalah  seperti  terlihat  pada  gambar 1:
Sumber: Data penelitian(2015) Gambar 1 kerangka pemikiran pemecahan
masalah

## 1. Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  ialah teknik  atau  cara-cara  yang  dapat digunakan  untuk  menggunakan  data. Dalam  pengumpulan  data  terdapat sumber  data,  sumber  data  yang terhimpun  langsung  oleh  peneliti disebut denga sumber primer, sedangkan  apabila  melalui  tangan kedua  disebut  sumber  sekunder (Riduan,2008).  Data  yang  diperoleh adalah data sekunder karena
diperoleh  dari  Data  yang  digunaan dalam  penelitian  ini  bersumber  dari alamat web: http://archive.ics.uci.edu/ml/ . Data ini  merupakan  hasil  pemeriksaan terhadap  583  orang  dari  wilayah Andhra Pradesh, India yang diperiksa  dengan  hasil  416  orang terdeteksi  menderita  penyakit  hati dan  167  orang  tidak  terdeteksi menderita penyakit hati. Sumber data terdiri  dari  441  orang  berjenis
kelamin  laki-laki  dan  142  orang berjenis kelamin perempuan. Variabel  yang  terdapat  pada  data pasien liver tersebut sebagai berikut:
a. Age (usia)
b. Gender (Jenis kelamin)
c. Total Bilirubin(Bilirubin Total)
d. Direct Bilirubin
(Bilirubin Langsung)
e. Alkaline Phosphatase (ALP) f. Serum Glutamic Pyruvic Transaminase  (SGPT)  /  Alanin Aminotranserase(ALT) g. Serum  Glutamic  Oxaloacetic
Transaminase (SGOT)/ Aspartate Aminotransferase (AST)
h. Total Protein (Protein Total)
i. Albumin
j. Albumin-Globulin Ratio(A/G
Rasio)
k. Liver Patient(yes/no) Berdasarkan data yang diperoleh,  tidak  perlu  lagi  dilakukan data  integration ,  hal  ini  disebabkan karena  tempat  penyimpanan  yang digunakan hanya bersumber dari satu tempat  penyimpanan  saja,  sehingga tidak  diperlukan  adanya  proses penyatuan tempat penyimpanan. Sedangkan  proses data  cleaning dan data  reduction perlu  dilakukan.  Hal ini  disebabkan  karena  dalam  data yang diperoleh masih terdapat kemungkinan  adanya  data  yang bernilai  kosong,  tidak  konsisten  atau mungkin tupel yang kosong ( missing values dan noisy )  serta  adanya kemungkinan  terjadi  duplikasi  atau terdapat  tupel  yang  sama.  Data pasien  penyakit  liver  bisa  di  lihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data pasien Penyakit liver
Sumber: http://archive.ics.uci.edu/ml/ .
1. Data Mining Data Mining merupakan teknologi  baru  yang  sangat  berguna untuk membantu perusahaan- perusahaan  menemukan  informasi yang sangat penting dari gudang data mereka. Data mining
adalah
perpaduan dari ilmu statistik,
kecerdasan  buatan,  dan  penelitian bidang database (Han,  2006).  Data mining  didefisinikan  sebagai  proses tentang memecahkan masalah dengan  menganalisis  data  yang berada  dalam  database  (Witten, 2011).
Nama data  mining berasal  dari kemiripan antara pencarian informasi yang  bernilai  dari database yang besar  dengan  menambang  sebuah gunung  untuk  sesuatu  yang  bernilai (Sumathi, Sivanandam, 2006). Data mining didefinisikansebagai proses pengenalan  pola  dalam  data.  Data mining, seringdisebut knowledge discovery in database (KDD), adalahsuatukegiatan yang meliputipengumpulan, pemakaian data historisuntukmenentukanketeraturan, polaatauhubungandalam set data berukuranbesar (Witten, 2011). Keluaran dari data mining inibiasadipakaiuntukmemperbaikipen
gambilankeputusan  di  masadepan (Santoso, 2007).

## 2. Algoritma Naive Bayes
Naive Bayes  merupakan metode
yang  tidak  memiliki  aturan,    Naive Bayes menggunakan cabang matematika  yang  dikenal  dengan teori    probabilitas    untuk  mencari peluang  terbesar  dari  kemungkinan klasifikasi,  dengan  cara  melihat frekuensi  tiap  klasifikasi  pada  data training.    Naive    Bayes    merupakan metode klasifikasi populer dan masuk  dalam  sepuluh  algoritma terbaik dalam data mining, algoritma ini juga dikenal dengan nama  Idiot’s Bayes,    Simple    Bayes,  dan Independence  Bayes  (Bramer,  Max, 2007).
Klasifikasi  Naive Bayes  adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Klasifikasi bayesian didasarkan  pada  teorema  Bayes, diambil  dari  nama  seorang  ahli matematika  yang    juga  menteri Prebysterian  Inggris, Thomas Bayes (1702-1761) (Larose, 2005).Klasifikasi  bayesian  memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan  decision  tree    dan  neural network (Maimon, Oded and Rokach, Lior,2010). (Persamaan 1) keterangan : y = data  dengan  kelas  yang  belum diketahui
x =  hipotesis  data  y  merupakan suatu kelas spesifik
P(x│y)  =  probabilitas  hipotesis  x berdasar  kondisi  y  ( posteriori probability )
P(x)=  probabilitas  hipotesis  x  ( prior probability )
P(y│x)=probabilitas  y  berdasarkan kondisi pada hipotesis x
P(y)= probabilitas dari y
3. Decision Tree (C4.5) Algoritma C4.5 merupakan bagian  dari  kelompok  algoritma decision trees dan merupakan kategori  10  algoritma  yang  paling populer (Han, 2006). Algoritma C4.5 diperenalkan  oleh  J.  Ross  Quinlan seorang  peneliti  dibidang  mesin pembelajaran yang merupaka perkembangan  dari  algoritma  ID3 ( Interative  Dichotomiser ),  algoritma tersebut digunakan untuk membentuk pohon keputusan. Pohon keputusan  dianggap  sebagai  salah satu pendekatan yang paling populer, dalam    klasifikasi  pohon  keputusan terdiri  dari  sebuah    node  yang membentuk  akar,  node  akar  tidak memiliki  inputan.  Node  lain  yang bukan  sebagai  akar  tetapi  memiliki tepat  satu  inputan  disebut  node internal  atau  test  node,  sedangkan node  lainnya  dinamakan  daun.  Daun mewakili  nilai  target  yang  paling tepat  dari  salah  satu  (Maimon,  Oded and Rokach, Lior, 2010).
Salah  satu  metode  data  mining yang  umumdigunakanadalah pohon keputusan.  Metode  pohon  keputusan mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi  pohon  keputusan  yang merepresentasikan rule. Pohon keputusan  adalah  salah  satu  metode klasifikasi yang  paling  popular karena  mudah  untuk  diinterpretasi oleh  manusia.  Konsep  dari  pohon keputusan  adalah  mengubah  data menjadi pohon keputusan dan aturan- aturan keputusan . Untuk mengklasifiksikan  obyek  diperlukan urutan  pertanyaan  sebelum  dapat dibuat  kelompoknya.  Jawaban  dari setiap pertanyaan akan mempengaruhi pertanyaan berikutnya  dan  selanjutnya.  Dalam P(x|y) = P(y|x) P(x) P(y)
pohonkeputusan( decision tree ) pertanyaan-pertanyaan  pertama  akan ditanyakan pada simpul akar. Jawaban dari pertanyaan ini dikemukakan  dalam  cabang-cabang.
Jawaban  dalam  cabang  akan  disusul dengan  pertanyaan  kedua  lewat simpul  berikutnya.Langkah  ini  akan berakhir  disuatu  simpul  jika  sudah jelas kelas atau obyek yang kita cari. Pada dasarnya konsep dari algoritma C4.5adalah  mengubah  data  menjadi pohon  keputusan  dan  aturan-aturan keputusan ( rule ). C4.5 adalah algoritma  yang cocok untuk  masalah klasifikasi  dan  data  mining,  C4.5 memetakan  nilai  atribut  menjadi class  yang  dapat  diterapkan  untuk klasifikasi  baru  (Wu,  2009).  Seperti persamaan berikut:
(persamaan 2)
Dimana: S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S Nilai  entropi  dapat  dihitung  dengan cara berikut:
(persamaan 3) Dimana: S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi S Pi : Proporsi dari Si terhadap S Buat  cabang  untuk  tiap-tiap  nilai, Bagi kasus dalam cabang Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki kelas yang sama.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  Traning  yang  digunakan adalah  sebanyak  583dari  416(empat ratus  enam  belas)  pasien  positif penyakit liver dan 167 (seratus  enam
puluh  tujuh)  Tetapi  dalam  data tersebut masih mengandung duplikasi    dan    alomali    atau inkonsisten  data  maka   dengan   ini dilakukan replace missing. SehinggaData training yang digunakan  pada  model Naive  Bayes adalah  data  yang  sama  seperti  yang digunakan pada model pohon keputusan  C4.5.  Dari  data  yang diperoleh  sebanyak  579  record,  414 record  menunjukan  data  positif terkena  penyakit  liver  sedangkan sebanyak  165  record  menunjukkan negative terkena liver.
1. Dengan algoritma Naive Bayes Dalam  membuat  model  algoritma Naive  Bayes terlebih  dahulu  kita mencari probabilitas hipotesis  untuk masing-masing class P(H). Hipotesis yang  ada  yaitu  pasien  terkena penyakit  LIVER  (positif)  dan  pasien tidak terkena penyakit Liver (negative) dengan menggunakan persamaan 1 sebagai berikut: P(Terkena Liver) = 414 : 579 =0.715025 P(Tidak Terkena liver) = 165 : 579
= 0.28497
Hasil  perhitungan probabilitas  prior dengan  menggunakan Naive  Bayes dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Probabilitas Prior
ATRIBUT
Jml Positi f Negati f P (X|Ci)
Kasu s (S) (Si) (Si) Positif Negatif
TOTAL 579 414 165 0.71502 6 0.28497 4 USIA <=14 16 8 8 0.01932 4 0.04848
5
15-49 334 232 102 0.56038 6 0.61818
2
>=50 229 174 55 0.42029 0.33333 3 Jenis Laki-Laki 439 323 116 0.78019 3 0.70303 Kelami n Perempua n 140 91 49 0.21980 7 0.29697 TB <=1 303 183 120 0.44202 9 0.72727
3
1 sd 2 105 73 32 0.17632 9 0.19393 9 2 sd 3 51 43 8 0.10386 5 0.04848 5 3 sd 9 68 63 5 0.15217 4 0.03030 3 >=9 52 52 0 0.12560 4 0 DB <=1 414 259 155 0.62560 4 0.93939
4
1 sd 2 63 58 5 0.14009 7 0.03030 3 2 sd 5 54 49 5 0.11835 7 0.03030 3 >5 48 48 0 0.11594 2 0 ALP <=140 35 23 12 0.05555 6 0.07272
7
141 sd 210 261 151 110 0.36473 4 0.66666 7 211 sd 280 106 87 19 0.21014 5 0.11515 2 281 sd 420 99 83 16 0.20048 3 0.09697 >=420 78 70 8 0.16908 2 0.04848 5 SGPT <=40 332 204 128 0.49275 4 0.77575 8 41 sd 80 141 113 28 0.27294 7 0.16969
7
81 sd 120 38 32 6 0.07729 5 0.03636
4
121 sd 200 33 30 3 0.07246 4 0.01818 2 >200 35 35 0 0.08454 1 0 SGOT <=41 288 172 116 0.41545 9 0.70303 42 sd 82 137 104 33 0.25120 8 0.2 83 sd 164 82 69 13 0.16666 7 0.07878 8
>164 72 69 3 0.16666 7 0.01818 2 TP >=6 408 288 120 0.69565 2 0.72727 3 5 sd 6 128 95 33 0.22946 9 0.2 <5 43 31 12 0.07487 9 0.07272 7 Albumi n 4 sd 6 209 128 81 0.30917 9 0.49090 9 3 sd 4 255 195 60 0.47101 4 0.36363 6 2 sd 3 109 87 22 0.21014 5 0.13333 3 0 sd 2 6 4 2 0.00966 2 0.01212 1 AG Ratio >=3 3 3 0 0.00724 6 0 2 sd 3 21 14 7 0.03381 6 0.04242 4 <2 555 397 158 0.95893 7 0.95757
6
Pada  probabilitas prior terdapat  dua class yang dibentuk, yaitu:
class diagnosa = Liver class diagnosa  =  Sehat  atau  tidak terkena penyakit Liver Probailitas  prior digunakan  untuk menentukan class pada  kasus  baru yang terlebih dahulu dihitung probabilitas  posteriornya .  Jika  ada kasus  baru  seperti  yang  terlihat  pada tabel berikut:

## Tabel 3. Probabilitas Posterior
Data X P (X|Ci) Atribut Nilai Positif Negatif USIA 34 0.560386 0.618182 Jenis Kelamin Male 0.219807 0.29697 total Bilirubbin 4 0.152174 0.030303 Direct Bilirubbin 2 0.140097 0.030303 ALP 4 0.200483 0.09697 SGPT 5 0.084541 0 SGOT 4 0.166667 0.018182 Total Protein 2 0.229469 0.2 Albumin 2 0.471014 0.363636 AG Ratio 3 0.210145 0.133333
Setelah  diketahui probabilitas setiap atribut  terhadap probabilitas tiap class atau  P(X|Ci),  maka  langkah selanjutnya  adalah  menghitung  total keseluruhan probabilitas tiap class P(X|diagnosa = Liver)
=  0.560386  x  0.219807  x 0.152174  x  0.140097  x
0.200483  x  0.084541  x
0.166667  x  0.229469  x
0.471014 x  0.210145 = 1.68488E-07 P(X|diagnosa =Negatif) =  0.618182  x  0.29697  x 0.030303  x  0.030303  x 0.09697  x  0  x  0.018182  x 0.2 x 0.363636 x 0.133333 = 0 P  (X|diagnosa  =  Liver)  P  (Liver)  = 1.68488E-07  x  0.715026  = 1.20473E-07
P(X|diagnose = Negatif) P(Negatif) = 0 x 0.284974 = 0 Dari hasil perhitungan tesebut diketahui  nilai  P  (X|  Liver)  lebih besar  dari  pada  nilai  P  (X|  Negatif), sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa untuk  kasus  tersebut  masuk  kedalam klasifikasi Positif Liver.
Model  yang  telah  dibentuk  diuji tingkatakurasinyadengan memasukan data  uji  yang  berasal  dari  data training dengan
menggunakan metode  cross  validation  dan  split percentage  untuk  menguji  tingkat akurasi.  Dengan  Split  percentage dengan  menggunakan  60:40  maka diperoleh data training sebanyak 347 dan  data  testing  232  maka  didapat hasil  akurasi  dengan  menggunakan perhitungan  akurasi  maka  akan diperoleh  nilai  akurasi  sebanyak 63.362% dan error 36.638 %. Seperti tertera pada tabel 4.

## Tabel 4Akurasi Naïve Bayes
Class\Prediksi (class) Positif  Negative Positif 93 76 Negative 9 54 Untuk pengujian menggunakan metode cross  validation sebanyak
7,8,10  kali  pengujian  maka  akan didapat  seperti  tertera  pada  tabel berikut:

## Tabel 5. Pengujian menggunakan cross 7
Naïve Bayes row ID Error in % Size  of  Test Set Error count fold 0 43.373 83 3 6 fold 1 38.554 83 3 2 fold 2 43.373 83 3 6 fold 3 35.366 82 2 9 fold 4 38.554 83 3 2 fold 5 32.53 83 2 7 Fold 6 35.366 82 2 9
Didalam  pengujian  menggunakan Cross  7  data  yang  digunakan  untuk testing  82  data  secara  acak  maka akan  didapatkan  hasil  terbaik  pada fold  ke-  5  dengan  error  sebanyak 32.53%  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 6. Pengujian menggunakan cross 8
Naïve Bayes
row ID Error in %
Size  of  Test Set Error count fold 0 46.575 73 34 fold 1 37.5
72 27 fold 2 30.137
73 22 fold 3 45.833 72 33 fold 4 31.944 72 23 fold 5 32.877 73 24 Fold 6 37.5 72 27 Fold7 37.5 72 27 Didalam  pengujian  menggunakan Cross  8  data  yang  digunakan  untuk testing  72  data  secara  acak  maka akan  didapatkan  hasil  terbaik  pada fold  ke-  2  dengan  error  sebanyak 30.137%  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel 6.

## Tabel 7. Pengujian menggunakan
cross 10 Naïve Bayes row ID Error in % Size of Test Set Error Count fold 0 39.655 58 2 3 fold 1 43.103 58 2 5 fold 2 37.931 58 2 2 fold 3 37.931 58 2 2 fold 4 39.655 58 2 3 fold 5 37.931 58 2 2 Fold 6 32.759 58 1 9 Fold7 39.655 58 2
3 Fold8 41.379 58 2 4 Fold9 29.825 57 1 7 Didalam  pengujian  menggunakan
Cross  10  data  yang  digunakan  untuk testing  57  data  secara  acak  maka akan  didapatkan  hasil  terbaik  pada fold  ke-  6  dengan  error  sebanyak 32.759  %  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel 7.
2. Dengan Algortima C4.5 Dalam membuat pohon keputusanterlebih  dahulu  kita  hitung jumlah class yang  terkena  penyakit
Liver  dan  tidak  serta  nilai  entropy dengan  menggunakan  persamaan  3 dari masing-masing class berdasarkan atribut yang telah ditentukan dengan menggunakan data  training  yang  dihitung  setelah mendapatkan  nilai  entropy  dari masing-masing  class  maka  didapat nilai  gain  dengan  menggunakan persamaan  2  tiap  atribut  Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel8 berikut:
Tabel 8. perhitungan Gain
Node 1
ATRIBUT Jml Kas us (S) Posit if Nega tif Entrop y Gain
(Si) (Si) TOTAL 579 414 165 0.2595 3 USIA 0.0023 55 <=14 16 8 8 0.3010 3 15-49 334 232 102 0.2672 48 >=50 229 174 55 0.2394 18 Jenis Kelami n 0.0013
99
Laki- Laki 439 323 116 0.2507 8 Peremp uan 140 91 49 0.2811 83 total Bilirub bin
0.0285 04 <=1 303 183 120 0.2915 74 1 sd 2 105 73 32 0.2670 24 2 sd 3 51 43 8 0.1886 71 3 sd 9 68 63 5 0.1140 78 >=9 52 52 0 0 Direct
Bilirub
0.0285
95
bin <=1 414 259 155 0.2871 79 1 sd 2 63 58 5 0.1203 93 2 sd 5 54 49 5 0.1339 78 >5 48 48 0 0 ALP 0.0197 98 <=140 35 23 12 0.2792 13 141 sd 210 261 151 110 0.2956 49 211 sd 280 106 87 19 0.2042 26 281 sd 420 99 83 16 0.1921 06 >=420 78 70 8 0.1436 13 SGPT 0.0208 15 <=40 332 204 128 0.2895 49 41 sd 80 141 113 28 0.2164 65 81 sd 120 38 32 6 0.1894 23 121 sd 200 33 30 3 0.1323 02 >200 35 35 0 0 SGOT 0.0209 25 <=41 288 172 116 0.2927 67 42 sd 82 137 104 33 0.2397 69 83 sd 164 82 69 13 0.1898 89 >164 72 69 3 0.0752 22 Total Protein 0.0002 42 >=6 408 288 120 0.2630 95 5 sd 6 128 95 33 0.2478 76 <5 43 31 12 0.2571 34 Albumi n 0.0065 27 4 sd 6 209 128 81 0.2899 54 3 sd 4 255 195 60 0.2369 49 2 sd 3 109 87 22 0.2184 22 0 sd 2 6 4 2 0.2764 35 AG Ratio 0.0008 43 >=3 3 3 0 0 2 sd 3 21 14 7 0.2764 35 <2 555 397 158 0.2594 14
Dari  hasil  perhitungan  entropy dan  gain  yang  terdapat  pada  tabel8 terlihat  bahwa  atribut  Direct  Biliruin (yang diberi tanda merah) mempunyai  nilai  gain  paling  tinggi yaitu 0,02859. Oleh karena itu Direct Bilirubin  akan  menjadi  akar(node pertama)  dari  pohon  keputusan  yang terbentuk.
Setelah  didapatkan  nilai  gain  yang tertinggi  maka  selanjutnya  dihitung dengan  cara  yang  sama  dengan menggunakan  persamaan  entropy untuk mendapatkan nilai entropy dan persamaan  gain  untuk  mendapatkan nilai gain.
Setelah  dilakukan  hasil  perhitungan dan gain, maka akan terbentuk pohon keputusan seperti gambar 2

## Gambar 2
pohon Keputusan Liver Node 1
Modelyangtelahdibentukdiujitingkata kurasinyadenganmemasukanatau ujiyangberasaldaridatatrainingdengan menggunakanmetodecrossvalidation dansplitpersentaceuntuk mengujitingkat akurasi. Dengan menggunakan  split  persentace  60:40 maka diperoleh data traening
sebanyak  343  dan  data  testing  232 maka  didapat  hasil  akurasi  dengan menggunakan  persamaan  2.5    maka akan diperoleh nilai akurasi sebanyak 72,845% dan error 27,155 %. Seperti tertera pada tabel 9
Tabel 9. Nilai Akurasi Algoritma C4.5 Class\Prediksi (class) Positif  Negative Positif 169 0 Negative 63 0 Untuk pengujian menggunakan metode  cross  validation    sebanyak
7,8,10  kali  pengujian  maka  akan didapat  seperti  tertera  pada  tabel berikut:

## Tabel 10 Pengujian menggunakan cross 7
ALgoritma C4.5 row ID Error in % Size of Test Set Error Count fold 0 38.554 83 32 fold 1 22.892 83 19 fold 2 25.301 83 21 fold 3 24.39 82 20 fold 4 33.753 83 28 fold 5 32.53 83 27 Fold 6 21.951 82 18
Didalam  pengujian  menggunakan Cross  7  data  yang  digunakan  untuk testing  82  data  secara  acak  maka akan  didapatkan  hasil  terbaik  pada fold  ke-  6  dengan  error  sebanyak 21.951  %  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel 10.

## Tabel 11. Pengujian menggunakan
cross 8
Algoritma C4.5 row ID Error in % Size of Test Set Error Count fold 0 26.027 73 1 9 fold 1 27.778 72 2 0 fold 2 27.397 73 2 0 fold 3 30.556 72 2 2 fold 4 22.222 72 1 6 fold 5 28.767 73 2 1 Fold 6 30.556 72 2 2 Fold7 34.722 72 2 5 D Dalam  pengujian  menggu-
nakan  Cross  8  data  yang  digunakan untuk  testing  72  data  secara  acak maka  akan  didapatkan  hasil  terbaik pada  fold  ke-  4  dengan  error
sebanyak 22.222% untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 11
Tabel 12 pengujian menggunakan cross 10
ALgoritma C4.5 row ID Error in % Size of Test Set Error Count
fold 0 25.862 58 15
fold 1 41.379 58 24
fold 2 25.862 58 15
fold 3 29.31 58 17
fold 4 32.759 58 19
fold 5 20.69 58 12 Fold 6 24.138 58 14 Fold7 31.034 58 18 Fold8 22.414 58 13 Fold9 31.579 57 18
Didalam  pengujian  menggunakan Cross  10  data  yang  digunakan  untuk testing  57  data  secara  acak  maka akan  didapatkan  hasil  terbaik  pada fold  ke-  5  dengan  error  sebanyak 20.69  %  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada tabel 12.
3. Komparasi Acuraccy
Sebelum  diterapkan  pada  data  baru, terlebih  dahulu  dilakukan  pengujian akurasi  terhadap  model  yang  telah terbentuk  dengan  menggunakan  data testing.  Hasil  pengujian  dengan menggunakan  data  training  dan  data testing 60:40 dapat dilihat pada tabel 13:
Tabel 13Nilai Accuracy Metode Accuracy Error Naïve Bayes 63362% 36.638 %. Algoritma C4.5 72845% 27155%
Tabel  13  menunjukan  nilai  akurasi terhadap  metode  yang  digunakan peneliti, maka diperoleh hasil akurasi tertinggi dicapai oleh Algoritma C4.5 dengan  akurasi  sebesar  72.845  %
sedangkan  algoritma  Naïve  Bayes hanya mencapai 63.8282%.

## KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan pembuatan model menggunakan    algoritma  Naïve bayes  dan C4.5  menggunakan  data
Pasien Penderita  Liver.  Model   yang dihasilkan,    dikomparasi    untuk mengetahui  algoritma    yang  paling baik dalam penentuan Identifikasifikasi penyakit Liver. Untuk    mengukur    kinerja    kedua algoritma tersebut digunakan metode  pengujian  Cross  Validation, dan Split Percentace, dan pengukuranya  dengan  menggunakan confusion  matrix ,  Algoritma  C4.5 memiliki  Akurasi  yang  lebih  tinggi dengan  nilai  69.828%  dibandingan Naïve  Bayes  dengan  nilai  63.362%. Dengan  demikian  algoritma  C4.5 dapat memberikan pemecahan  untuk permasalahandalam  mengidentifikasi penyakit Liver.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam  penyelesaian  penelitian  ini penulis  tidak  lupa  mengucapkan terimakasih  kepada  semua  pihak yang telah membantu untuk terselesaikannya penelitian ini kepada:
1) Ketua STMIK Nusa Mandiri 2) Rekan-rekan  di  STMIK  Nusa Mandiri  yeng  telah  memberikan motivasi dalam
pengerjaan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Neshat,  Mehdi,  Mehdi  Sargolzaei,
Adel  Nadjaran  Toosi,  dan
Azra Masoumi. (2012). Hepatitis  Disease  Diagnosis
using  hybrid  case  based reasoning  and  paticle  swarm optimization . International
Scholarly  Research  Network: ISRN  Artificil  Intelligence Volume 2012
Han,  J.,  and  Kember,  M.  (2006). Data  Mining  Concepts  adn Techniques. San  Fransisco: Morgan Kauffman.
Wu,  X.,  and  Kumar,  V.  (2009). The Top  Ten  Algorithms  in  Data Mining. Boca Raton, London,
New  York:  Taylor  &  Francis
Group, LLC.
Departemen Kesehatan Republik Indonesia. (2009). Profil
Kesehatan  Indonesia  2009 .
Jakarta
Riduwan. (2008. Metode dan Teknik Menyusun  Tesis.  Alfabeta. (Bandung.
Witten, I. H., Frank, E., and Hall, M.
A. (2011). Data Mining: Practical  Machine  Learning and Tools . Burlington:
Morgan Kaufmann Publisher.
Sumathi,  S.,  and  Sivanandam,  S.
(2006). Introduction  to  Data Mining  and  its  Applications.
Verlag  Berlin  Heidelberg: Springer.
Santoso,  B.  (2007). Data  Mining Teknik  Pemanfaatan  Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu. Bramer,  Max.  (2007).  Principles  of Data Mining. London:
Springer
Larose,D.T.(2005). DiscoveringKno
wledgeinData. NewJersey:Jo hnWilley &Sons, Inc. Maimon, Oded and Rokach, Lior.(2010). Data  Mining  and Knowledge Discovey Handbook . New York: Springer.