## PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING MODEL C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENYAKIT DIABETES

## Fatmawati
Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No.8, Warung Jati Barat (Margasatwa), Jakarta Selatan, Indonesia fatmawati.fmw@bsi.ac.id
Abstract — Diabetes  is  one  of  the  deadly  disease, high  risk  factors  in  families  that  cause  diabetes because fat people who do not do physical exercise, and those who do not have a healthy lifestyle and diet excess of what is needed by the body. Based on the history data  diabetics  can  be  made  on  the prediction  of  diabetes  that  can  help  health professionals. Classification is one of data mining techniques that can be used to help predict .Classification  can  be  done  with  that Decision Tree algorithm  C4.5  and Naive  Bayes. This  study aims
to classify and apply data mining classification. Results of data classification in the evaluation using the Confusion Matrix and ROC curve  to  determine  the  level  of accuracy  results  using  algorithms Decision Tree that  is  equal  to  73.30%  and  the  AUC  of the ROC curve  was  0733  while  the  algorithm Naive Bayes amounted  to  75.13%  AUC  values  of the ROC curve  of  0.810,  so  it  can  be  said  that  the algorithm Naive  Bayes have  the  result  of  a  good predictor in predicting diabetes patient.
Intisari — Penyakit diabetes merupakah salah  satu  penyakit  yang  mematikan,  faktor resiko tinggi dalam keluarga yang menyebabkan diabetes  dikarenakan  orang  gemuk  yang  tidak melakukan  latihan  fisik,  dan  orang-orang  yang tidak  memiliki  gaya  hidup  sehat  dan  makanan yang  berlebihan  dari  apa  yang  dibutuhkan  oleh tubuh.  Berdasarkan  data history penderita diabetes  dapat  dibuat  rekomendasi  prediksi penyakit  diabetes  yang  dapat  membantu  tenaga kesehatan.  Klasifikasi  merupakan  salah  satu teknik  dari data  mining yang  dapat  digunakan untuk  membantu  prediksi.  Klasifikasi  dapat dilakukan  dengan Decision  Tree yaitu  dengan algoritma  C4.5  dan Naive  Bayes .  Penelitian  ini bertujuan  membuat  klasifikasi  dan  menerapkan klasifikasi data  mining .  Hasil  klasifikasi  data  di evaluasi  dengan  menggunakan Confusion Matrix dan  kurva ROC untuk  mengetahui  tingkat  hasil akurasi  menggunakan  algoritma Decision  Tree yaitu  sebesar  73.30%  dan  nilai  AUC  dari  kurva ROC adalah  0.733  sedangkan  algoritma Naive Bayes sebesar  75.13%  nilai  AUC  dari  kurva ROC
0.810 sehingga dapat dikatakan bahwa algoritma Naive  Bayes memiliki  hasil  prediksi  yang  baik dalam  memprediksi  penyakit  diabetes  seorang pasien.
Kata  Kunci :  Kata  kunci:  prediksi  penyakit diabetes,  algoritma  C4.5,  model Decision  Tree , Naive Bayes.

## PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  penyakit  gangguan metabolik  menahun  akibat  pankreas  tidak memproduksi  cukup  insulin  atau  tubuh  tidak dapat  menggunakan  insulin  yang  diproduksi secara  efektif.  Insulin  adalah  hormon  yang mengatur  keseimbangan  kadar  gula  darah. Akibatnya  terjadi  peningkatan  konsentrasi glukosa didalam darah (hiperglikemia).
Penyakit diabetes disebabkan oleh peningkatan kadar glukosa dalam darah, apabila kadar  glukosa  darah  meningkat  dalam  jangka waktu  yang  lama  maka  akan  menyebabkan komplikasi  seperti  gagal  ginjal,  kebutaan  dan serangan
jantung (Jayalskshmi & Santhakumaran, 2010). Estimasi terakhir IDF ( International Diabetes  Federation ),  terdapat  382  juta  orang yang hidup dengan diabetes di dunia pada tahun 2013.  Dari  berbagai  penelitian  epidemiologis  di indonesia  yang  dilakukan  oleh  pusat-pusat diabetes,  seekitar  tahun  1980-an  prevalensi diabetes  melitus  pada  penduduk  usia  15  tahun ke  atas  sebesar  1,5-2,3%  dengan  prevalensi  di daerah rural/perdesaan lebih rendah dibandingkan perkotaan.
Teknik analisa konvensional secara manual yang  selama  ini  digunakan  tidak  lagi  efektif digunakan  untuk  mendiagnosa.  Seiring  dengan perkembangan  sistem  berbasis  pengetahuan medis  tuntutan akan adanya penggunaan sistem pengetahuan  berbasis  komputer  sebagai  teknik analisa  dalam  mendiagnosa  penyakit  menjadi seemakin  penting.  Oleh  karenanya,  saat  inilah waktu yang tepat untuk mengembangkan sistem
pengetahuan  berbasis  komputer  yang  modern, efektif  dan  efisien  dalam  mendiagnosa  penyakit (Neshat, Mehdi & Yaghobi, 2009).
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan untuk  membantu  menyelesaikan  permasalahan tersebut  dengan data  mining yang  berfungsi untuk
memprediksi penyakit diabetes, diperlukan suatu metode atau teknik yang dapat mengolah  data-data  yang  sudah  ada.  Salah  satu metodenya menggunakan teknik data mining . Penggunaan data  mining dengan  algoritma C4.5  dan Naive  Bayes sebagai  pilihan  untuk diagnosa  penyakit  diabetes  dapat  menjadi alternatif  pilihan  yang  tepat,  tetapi  sampai  saat ini belum diketahui algoritma yang paling akurat dalam memprediksi penyakit diabetes.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan komparasi data mining algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk mengetahui algoritma yang memiliki akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam  mendeteksi penyakit diabetes.

## BAHAN DAN METODE

## I. Kajian Literatur
Studi  kasus  mengenai  prediksi  penyakit Diabetes  sudah  cukup  banyak.  Berikut  ini beberapa  penelitian  terkait  mengenai  prediksi penyakit diabetes.
Menurut  (Purnama  dan  Supriyanto,  2013) dalam  penelitiannya  yang  berrjudul  Deteksi Penyakit  Diabetes  Type  II  Dengan Naive  Bayes Berbasis Particle  Swarm  Optimization ,    metode yang  digunakan  dalam  penelitiannya  adalah naive bayes berbasis particle swarm optimization (PSO)  untuk  meningkatkan  akurasi  dalam deteksi  penyakit  diabetes. Data  set yang digunakan  sejumlah  598  pasien  dengan parameter  sebagai  berikut:  usia,  jenis  kelamin, kolesterol total, HDL, LDL, trigliserid, hemoglobin,  lekosit,  trombosit,  tekanan  darah, riwayat  diabetes,  olahraga,  merokok,  hamil. Dalam  penelitiannya  algoritma naive  bayes berbasis particle  swarm  optimization terbukti akurat dengan akurasi 98.16% dan memiliki nilai AUC  0.99  dikategorikan  ke  dalam excellent classification .  Nilai  ini  membuktikan  bahwa algoritma naive  baye s  berbasis particle  swarm optimization dapat  meningkatkan  akurasi  pada deteksi penyakit diabetes type II.
Menurut (Andriani, 2013) dalam
penelitiannya  yang  berjudul  Sistem  Prediksi Penyakit  Diabetes  Berbasis
Decision  Tree .
Penelitian ini bertujuan membuat klasifikasi data diabetes dan
menerapkannya
dalam pengembangan sistem prediksi penyakit diabetes.  Hasil  klasifikasi  data  diabetes  di evaluasi dengan confusion matrix dan kurva ROC ( Receiver  Operating  Characteristic ) untuk
mengetahui  tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi. Evaluasi  yang  dilakukan  menunjukan  hasil  yang termasuk Excellent  Classification . Rule hasil klasifikasi  diimplementasikan  untuk  pembuatan sistem prediksi penyakit diabetes.
Menurut  Romansyah,  Sitanggang  dan Nurdiati  (2009)  dalam  penelitiannya  yang berrjudul Fuzzy  Decision  Tree Dengan Algoritme ID3 Pada Data Diabetes. Penelitian ini  bertujuan untuk  menerapkan  salah  satu  teknik  klasifikasi yaitu Fuzzy ID3 ( Iterative Dichotomiser ) Decision Tree pada data hasil pemeriksaan lab pasien dan menemukan  aturan  klasifikasi  pada  data diabetes  yang  menjelaskan  dan  membedakan kelas-kelas  atau  konsep  sehingga  dapat digunakan untuk memprediksi penyakit diabetes berdasarkan  nilai  dari  atribut  lain  yang diketahui.  Dari hasil penelitian bahwa algoritme ID3  memiliki  kinerrja  yang  baik  dalam membentuk fuzzy  decision  tree untuk  data diabetes  yang  ada.  Nilai  akurasi  terbaik  yang didapat dari model yaitu 94,15% diperoleh pada fuzziness control  threshold ( Ø r )=75%  dan leaf decision threshold ( Ø n )=8% atau 10%.nilai Ø r dan Ø n sangat  berpengaruh  terhadap  jumlah  aturan yang dihasilkan, nilai Ø r yang terlalu tinggi akan menyebabkan  turunnya  nilai  akurasi.  Dilain pihak,  nilai Ø n yang  terlalu  rendah  juga  dapat menyebabkan akurasis menurun.
a. Data Mining Data  mining merupakan  teknologi  baru yang sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan  menemukan  informasi yang  sangat  penting  dari  gudang  data  mereka. Beberapa  aplikasi  data  mining  fokus  pada prediksi,  mereka  meramalkan  apa  yang  akan terjadi  dalam  situasi  baru  dari  data  yang menggambarkan  apa  yang  terjadi  di  masa  lalu (Witten, Frank, & Hall, 2011).
Data  mining juga  merupakan  bagian  dari Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang merupakan  proses  ekstraksi  informasi  yang berguna,  tidak  diketahui  sebelumnya  dan tersembunyi dari data (Bramer, 2007).
Secara  garis  besar Knowledge  Discovery  in Database (KDD) dapat dijelaskan sebagai berikut (Kusrini & Luthfi, 2009):
1)

## Data Selection
Pemilihan  (seleksi)  data  dari  sekumpulan data  operasional  perlu  dilakukan  sebelum tahap  penggalian  informasi  dalam  KDD  di mulai. Data hasil selksi yang akan digunakan untuk  proses data mining, disimpan  dalam suatu  berkas  terpisah  dari  basis  data operasional.
2) Pre-Processing/Cleaning Proses cleaning antara  lain  membuang duplikasi  data,  memeriksa  data  yang
inkonsisten  dan  memperbaiki  kesalahan pada  data.  Pada  proses  ini  dilakukan  juga proses
enrichment, yaitu proses memperkaya  data  yang  sudah  ada  dengan data  atau  informasi  lain  yang  relevan  dan diperlukan untuk KDD.
3) Transformation Coding adalah  proses  transformasi  pada data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data tersebut sesuai untuk proses data mining .
4) Data Mining Data  Mining adalah  proses  mencari  pola atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode tertentu.
5) Interpretation/Evaluation Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data mining diterjemahkan menjadi bentuk yang  lebih  mudah  dimengerti  oleh  pihak yang berkepentingan.
b. Klasifikasi Klasifikasi merupakan  bagian dari  prediksi, dimana  nilai  yang  diprediksi  berupa  label. Klasifikasi  menentukan class atau  grup  untuk tiap  contoh  data, input dari  model  klasifikasi adalah  atribut  dari  contoh  data  (data samples ) dan output nya adalah class dari data samples itu sendiri, dalam machine learning untuk membangun model klasifikasi digunakan metode supervised learning (HuiHuang,  2006).  Metode supervised learning yaitu  metode  yang  mencoba untuk  menemukan  hubungan  antara  atribut masukan  dan  atribut  target,  hubungan  yang ditemukan diwakili dalam struktur yang disebut model.
Dalam  klasifikasi  kita  dapat  menentukan orang  atau  objek  kedalam  suatu  kategori tertentu, contoh untuk masalah klasifikasi adalah menentukan apakah seseorang pasien “mengidap”  atau  “tidak  mengidap”  penyakit tertentu.  Informasi  tentang  pasien  sebelumnya digunakan  sebagai  bahan  untuk  melatih algoritma untuk mendapatkan rule atau aturan. Salah  satu  tujuan  klasifikasi  adalah  untuk meningkatkan  kehandalan  hasil  yang  diperoleh dari data (Kahramanli & Allahverdi, 2008).
c. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  diperkenalkan  oleh  J.  Ross Quinlan  yang  merupakan  perkembangan  dari algoritma  ID3,  algoritma  tersebut  digunakan untuk  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 class (Maimon & Rokack, 2010).
Langkah-langkah  membangun  pohon  keputusan menggunakan  algoritma  C4.5  adalah  sebagai berikut (Kusrini & Luthfi, 2009):
1) Pilih atribut sebagai akar. Pemilihan atribut sebagai akar berdasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang  ada.  Untuk  menghitung  nilai gain tertinggi digunkan persamaan berikut:
Keterangan: 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:
Dimana: S   : himpunan kasus n  : jumlah partisi S Pi : proporsi dari S i tehadap S
2) Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3) Bagi kasus dalam cabang. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama.
d. Decision Tree
Pohon  keputusan  merupakan  salah  satu metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal dalam penerapan data mining. Pada dasarnya Decision Tree mengubah  data  menjadi pohon  keputusan  ( decision  tree )  dan  aturan- aturan keputusan( rule ).
Pohon  keputusan  juga  berguna  untuk mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel input dengan sebuah variabel target.
Sebuah pohon keputusan mungkin dibangun  dengan  saksama  secara  manual  atau dapat tumbuh secara otomatis dengan menerapkan salah satu atau beberapa algoritma pohon  keputusan  untuk  memodelkan  himpunan data yang belum terklasifikasi. Banyak algoritma yang  dipakai  dalam  pembentukan  pohon keputusan  antara  lain  ID3,  CART  dan  C4.5 (Larose, 2005).
Variabel  tujuan  biasanya  dikelompokan dengan  pasti  dan  model  pohon  keputusan  lebih mengarah  pada  perhitungan  probabilitas  dari tiap-tiap record kategori-kategori  tersebut  atau
untuk mengklasifikasikan record dengan mengkelompokannya dalam satu  kelas. Decision tree  membuat  set  rule  yang  paling  efisien  dan kemungkinan terkecil yang membuatnya menjadi predictive model yang baik. Jika terdapat overlap diantara  dua  prediktor  maka  yang terbaik dari keduanya yanga akan diambil. Pada sistem rule  induction ,  keduanya  akan  diambil pada  sistem  ruleinductin  salah  satunya  akan menjadi lemah atau kurang akurat. Kelebihan-kelebihan decision tree adalah sebagai berikut:
1. Menyediakan visual result
2. Dibangun berdasarkan rule-rule yang dapat dimengerti dan dipahami
3. Bersifat predictive
4. Memungkinkan untuk melakukan prediksi
5. Menampilkan apa yang penting. Algoritma  akan  mengidentifikasi  atribut yang  paling  relevan  dan  akan  mengidentifikasi suatu set rule yang akan memberikan presentase kemungkinan  akan  terjadi  hal  demikian dikemudian hari.
Decision  tree dibuat  dengan  menggunakan sebuah teknik yang disebut recursive partitioning. Algoritma  akan  mendifinisikan atribut  yang  paling  relevan  dan  akan  men-split data  yang  ada  berdasarkan  atribut  tersebut. Setiap partision disebut sebagai rule . Proses akan di  ulang  terus  untuk  setiap  subgroup  sampai ditemukan  sebuah good  stopping  point . Information  gain  measure digunakan  untuk memilih atribut mana yang akan dites pada node tree (Han  &  Kamber,  2006).  Atribut  dengan information gain yang  paling  tinggi  akan  dipilih sebagai test atribute untuk current node .
e. 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, 2007). Klasifikasi Bayes di  dasarkan  pada teorema bayes ,  diambil  dari  nama  seorang  ahli matematika  yang  juga  menteri  Prebysterian Inggris, Thomas Bayes(1702-1761). Yaitu:
Y  : data dengan kelas yang belum diketahui X  :  hipotesis  data  y  merupakan  suatu  kelas spesifik P(x|y)  :  probabilitas  hipotesis  x  berdasarkan 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
f. Rapid Miner Rapid  Miner merupakan  perangkat  lunak yang  dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari Institute of Technology  Blanchardstown dan  Raif Klinkenberg  dari rapid-i.com dengan  tampilan GUI  ( Graphical  User  Interface )  sehingga memudahkan  pengguna  dalam  menggunakan perangkat lunak ini. Perangkat lunak ini bersifat open  source dan  dibuat  dengan  menggunakan bahasa  java  dibawah  lisensi  GNU Public  License dan Rapid  Miner dapat  dijalankan  disistem operasi  manapun.  Dengan  menggunakan Rapid Miner ,  tidak  dibutuhkan  kemampuan  koding khusus, karena semua fasilitas sudah disediakan. Rapid Miner dikhususkan untuk penggunaan data mining.
g. Evaluasi dan Validasi
Validasi adalah  proses  mengevaluasi akurasi  prediksi  dari  sebuah  model,  validasi mengacu  untuk  mendapatkan  prediksi  dengan menggunakan  model  yang  ada  kemudian membandingkan  hasil  yang  diperoleh  dengan hasil yang diketahui (Gorunescu, 2011).
Mengevaluasi akurasi dari model klasifikasi sangat  penting,  akurasi  dari  sebuah  model mengindikasikan  kemampuan  model  tersebut untuk memprediksi class target (Vercellis, 2009).
Untuk  mengevaluasi  model  digunakan metode confusion  matrix ,    dan  kurva  ROC
( Receiver Operating Characteristic ).
1) Confusion Matrix Confusion matrix memberikan  rincian klasifikasi, kelas yang diprediksi akan ditampilkan di bagian atas matrix dan kelas yang diobservasi ditampilkan di bagian kiri (Gorunescu,  2011).  Evaluasi  model confussion matrix menggunakan  tabel  seperti  matrix dibawah ini:
Tabel 1. Matrik Klasifikasi untuk Model 2 Class Classific ation Predicted Class Class=Yes Class=No Observe Class= (True Positive (False Negative – P(x|y) = P(y|x) P(x) P(y)
d Class
Yes – TP) FN) Class= No (False Positive – FP) (True Negative – TN) Sumber: Gorunescu (2011)
Akurasi  dapat  dihitung  dengan  menggunakan rumus berikut:
Accurasy =
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  diklasidikasikan sebagai negatif

## 2) Kurva ROC
Kurva ROC banyak digunakan untuk menilai hasil  prediksi,  kurva ROC adalah  teknik  untuk memvisualisasikan,  mengatur,  dan  memilih pengklasifikasian  berdasarkan  kinerja  mereka (Gorunescu, 2011).
Kurva ROC adalah tool 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.
Untuk  klasifikasi data  mining ,  nilai  AUC dapat  dibagi  menjadi  beberapa  kelompok (Gorunescu, 2011).
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 The Area Under Curve (AUC) dihitung untuk mengukur  perbedaan  performasi  metode  yang digunakan.  AUC  dihitung  menggunakan  rumus (Liao & Triantaphyllou, 2007):
Dimana
X= Output Positif
Y = Output Negatif
2. Metode Penelitian
a. Kerangka Pemikiran
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah model penelitian eksperimen.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan  perbandingan  dan  evaluasi  pada algoritma  klasifikasi  data  mining.  Penelitian eksperimen  ini  menekankan  pada  teori-teori yang  sudah  ada.  Pada  penelitian  ini,  jenis penelitian  yang  diambil  adalah  eksperimen komparatif ini dilandasi oleh kerangka pemikiran pemecahan masalah seperti pada gambar 1.
Permasalahan: Belum diketahui algoritma yang akurat dan sulit mendeteksi Penyakit Diabetes
Komparasi: Algoritma C4.5 dan Naive Bayes
Tools: RapidMiner Versi 5.2 Evaluasi dan Validasi:
Confucion matrix dan Kurva ROC
Hasil: dapat diketahui algoritma yang akurat dan mudah mendeteksi Penyakit Diabetes

## Sumber: Hasil Penelitian (2015)

## Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Kerangka  pemikiran  dari  penelitian  ini, dimulai  dari  problem  (permasalahan)  analisa penyakit  diabetes  kemudian  dibuat approach (model) dalam bentuk algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk  memecahkan  permasalahan. Tools yang  digunakan Rapid  Miner versi  5.2,  data penelitian diambil dari, hhtp://archive.ics.uci.edu/ml/ , Pengujian evaluasi  dan  validasi  untuk  mengukur  akurasi menggunakan confusion  matrix dan kurva  ROC , serta  hasil  dari  penelitian  didapat  di  antara  ke dua  algoritma  tersebut,  didapat  algoritma  yang terbaik dalam prediksi penyakit diabetes,
b. Langkah- Langkah Penelitian Dalam  penelitian  ini,  digunakan  sistem komputer  dengan  konfigurasi hardware yang terdiri dari Processor AMD E1-2100 APU, , RAM 2 GB,  hardisk  160  GB,  dan software yang  terdiri dari  Sistem  operasi  Windows  8  Pro  dan tools data mining rapid Miner.
Penelitian
ini dilakukan dengan menjalankan beberapa langkah proses penelitian yaitu:
1. Pengumpulan data
2. Pengolahan awal data
3. Pengukuran penelitian
4. Analisa komparasi hasil

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber
dari
alamat
web:
http://archive.ics.uci.edu/ml/ .  Data  merupakan hasil  pemeriksaan  terhadap  768  orang,  500 orang tidak terdeteksi penyakit diabetes dan 268 orang  terdeteksi  menderita  penyakit  diabetes. Pada  data  diabetes  ini  terdiri  dari  9  atribut,  8 atribut  predictor dan  1  atribut  tujuan. Seperti terlihat pada Tabel 2:
Tabel 2. Data Pasien Diabetes No.  Jumlah Hamil Konsentrasi Glukosa Tekanan Darah Lipatan Kulit Serum Insulin IMB  Riwayat Diabetes Umur  Hasil 1 6 148 72 35 0 33.6 0.627 50 1 2 1 85 66 29 0 26.6 0.351 31 0 3 8 183 64 0 0 23.3 0.672 32 1 4 1 89 66 23 94 28.1 0.167 21 0 5 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1 6 5 116 74 0 0 25.6 0.201 30 0 7 3 78 50 32 88 31.0 0.248 26 1 8 10 115 0 0 0 35.3 0.134 29 0 9 2 197 70 45 543 30.5 0.158 53 1 10 8 125 96 0 0 0.0 0.232 54 1 11 4 110 92 0 0 37.6 0.191 30 0 12 10 168 74 0 0 38.0 0.537 34 1 13 10 139 80 0 0 27.1 1.441 57 0 14 1 189 60 23 846 30.1 0.398 59 1 15 5 166 72 19 175 25.8 0.587 51 1 16 7 100 0 0 0 30.0 0.484 32 1 17 0 118 84 47 230 45.8 0.551 31 1 18 7 107 74 0 0 29.6 0.254 31 1 19 1 103 30 38 83 43.3 0.183 33 0 20 1 115 70 30 96 34.6 0.529 32 1 21 3 126 88 41 235 39.3 0.704 27 0 22 8 99 84 0 0 35.4 0.388 50 0 23 7 196 90 0 0 39.8 0.451 41 1 24 9 119 80 35 0 29.0 0.263 29 1 25 11 143 94 33 146 36.6 0.254 51 1
Sumber: http://archive.ics.uci.edu/ml/ .
Dari  tabel  2  diatas  merupakan sample dari  data  penyakit  diabetes  dan  data  yang didapat tidak disertai keterangan yang menjelaskan  maksud  secara  rinci  mengenai maksud data, sehingga peneliti harus menganalisa  dengan  langkah  awal  melakukan pencarian  informasi  mengenai  diabetes.  Setelah melakukan  pencarian  tersebut,  maka  didapat beberapa  informasi  dan  keterangan  yang  dapat membuat  peneliti  lebih  memahami  mengenai data  pasien  diabetes.  Dari  tabel  2  di  atas  dapat dirincikan sebagai berikut:
Tabel 3. Atribut, Tipe, Ukuran dan Nilai Atribut No . Atribut Tipe Ukura n Nilai Atribut 1. Jumlah Hamil Intege r Scale Angka 2. Konsentra si Glukosa Intege r Scale Angka 3. Tekanan Darah Intege r Scale Angka 4. Lipatan Kulit Intege r Scale Angka
5. Serum
Insulin Intege r Scale Angka 6. IMB Real Scale Angka 7. Riwayat Diabetes Real Scale Angka 8. Umur Intege r Scale Angka 9. Hasil String  Binomi nal Positif, Negatif Sumber: Hasil Penelitian (2015)

## 1. Pengolahan Awal Data
Pada  tahap  ini  menentukan  data  yang  akan diproses.  pada  tabel 2 dapat dibuat suatu  model pohon  keputusan  dengan  menggunakan Rapid
Miner 5.2  dengan  desain  model  sebagai  berikut berikut:

## Sumber: Hasil Penelitian (2015)

## Gambar 2. Desain Model Algoritma C4.5
Pada  gambar  2  diatas  merupakan  bentuk desain  model  dari  dataset  pasien  diabetes kemudian  di  relasikan  ke  algoritma  C4.5 menggunakan tools Rapid Miner versi 5.2. Dengan desain  diatas  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan sebagai berikut:

## Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5
Pada  Gambar  3  diatas  terdapat  15 rule merupakan  hasil  dari  klasifikasi  dengan menggunakan  model  algoritma  C4.5  dapat dijelaskan sebagai berikut:
R1: IF Konsentrasi  Glukosa  ≤127.500 THEN Hasil=Negatif R2: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB >29.950 THEN Hasil=Positif
R3: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950
ʌ Konsentrasi  Glukosa  ≤145.500 ʌ Serum Insulin >132.500 THEN Hasil=Negatif R4: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  ≤145.500 ʌ Serum  Insulin  ≤132.500 ʌ IMB  >28.150 ʌ Konsentrasi  Glukosa    ≤135 THEN Hasil=Positif
R5: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  ≤145.500 ʌ Serum  Insulin  ≤132.500 ʌ IMB  >28.150 ʌ Konsentrasi  Glukosa    >135 THEN Hasil=Negatif R6: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  ≤145.500 ʌ Serum  Insulin  ≤132.500 ʌ IMB  ≤28.150 ʌ Tekanan Darah >73 THEN Hasil=Negatif R7: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  ≤145.500 ʌ Serum  Insulin  ≤132.500 ʌ IMB  ≤28.150 ʌ Tekanan  Darah  ≤73 ʌ Jumlah  Hamil  ≤2.500 THEN Hasil=Negatif R8: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950
ʌ Konsentrasi  Glukosa  ≤145.500 ʌ
Serum  Insulin  ≤132.500 ʌ IMB  ≤28.150 ʌ Tekanan Darah ≤73 ʌ Jumlah Hamil >2.500
ʌ Jumlah Hamil ≤5 THEN Hasil=Positif R9: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  ≤145.500 ʌ Serum  Insulin  ≤132.500 ʌ IMB  ≤28.150 ʌ Tekanan Darah ≤73 ʌ Jumlah Hamil >2.500 ʌ Jumlah Hamil >5 THEN Hasil=Negatif R10: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  >145.500 ʌ
Umur ≤25.500 THEN Hasil=Negatif R11: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  >145.500 ʌ Umur  >25.500 ʌ Umur  >61 THEN
Hasil=Negatif R12: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  >145.500 ʌ Umur  >25.500 ʌ Umur  ≤61 ʌ IMB  ≤27.100 THEN Hasil=Positif R13: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  >145.500 ʌ Umur  >25.500 ʌ Umur  ≤61 ʌ IMB  >27.100 ʌ Tekanan Darah >82 THEN Hasil=Negatif R14: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  >145.500 ʌ Umur  >25.500 ʌ Umur  ≤61 ʌ IMB  >27.100 ʌ Tekanan  Darah  ≤82 ʌ Riwayat  Diabetes >0.397 THEN Hasil=Negatif R15: IF Konsentrasi  Glukosa  >127.500 ʌ IMB ≤29.950 ʌ Konsentrasi  Glukosa  >145.500 ʌ Umur  >25.500 ʌ Umur  ≤61 ʌ IMB  >27.100 ʌ Tekanan  Darah  ≤82 ʌ Riwayat  Diabetes ≤0.397 THEN Hasil=Positif
2. Pengukuran Penelitian
Dari  data  ekperimen  akan  diujikan  dengan menggunakan  metode  10- fold  cross-validation , dimana  data  secara  acak  ( random )akan  dibagi menjadi 10 bagian. Pembagian menjadi 10 bagian merupakan  metode  yang  paling  tepat  untuk mendapatkan  estimasi  terbaik  menentukan kesalahan.  Setiap  bagian  akan  dihitung  tingkat
kesalahan  setelah  itu  secara  keseluruhan  akan dihitung rata-ratanya. Setelah dilakukan klasifikasi  model  data,  maka  tahap  selanjutnya melakukan  pengujian  akurasi  data  uji,  metode yang  digunakan  untuk  menganalisa  model klasifikasi yaitu:
a. Confucion Matrix :

## Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Gambar 4. Hasil Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma C4.5
Berdasarkan  gambar  4  menunjukan  bahwa, diketahui dari 768 data pasien penyakit diabetes, ada  500  orang  tidak  terdeteksi  diabetes  tetapi pada  hasil  tabel confusion matrix diatas  ada  415 pasien  diprediksi  negatif  maka  hasilnya  sesuai dengan  prediksi  yaitu  negatif,  120  pasien diprediksi  negatif  tetapi  hasilnya  adalah  positif, sedangkan  268  orang  diprediksi  positif  tetapi pada  gambar  diatas  menunjukan  bahwa  ada  85 pasien  yang  diprediksi  positif  tetapi  hasilnya adalah  negatif  dan  148  diprediksi  positif  maka hasilnya sesuai dengan prediksi yaitu positif dan tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma C4.5  adalah  73.30%,  dan  dapat  dihitung  untuk mencari nilai accuracy, yaitu: Keterangan: TP = 148 FP = 120
TN= 415 FN = 85
Akurasi    = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) = (148+415) / (148+415+120+85) = 0.7330 (73.30%) Sedangkan  untuk  algoritma  Naive  Bayes akan menghasilkan nilai seperti di bawah ini:
Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Gambar 5. Hasil Akurasi Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma

## Naive Bayes
Berdasarkan  gambar  5  menunjukan  bahwa, diketahui dari 768 data pasien penyakit diabetes, ada  500  orang  tidak  terdeteksi  diabetes  tetapi pada  hasil  tabel confusion matrix diatas  ada  425
pasien  diprediksi  negatif  maka  hasilnya  sesuai dengan  prediksi  yaitu  negatif,  116  pasien diprediksi  negatif  tetapi  hasilnya  adalah  positif, sedangkan  268  orang  diprediksi  positif  tetapi pada  gambar  diatas  menunjukan  bahwa  ada  75 pasien  yang  diprediksi  positif  tetapi  hasilnya adalah  negatif  dan  152  diprediksi  positif  maka hasilnya  sesuai  dengan  prediksi  yaitu  positif tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes adalah  75,13%,  dan  dapat  dihitung untuk mencari nilai accuracy , yaitu: Keterangan: TP = 152 FP =116 TN= 425 FN = 75 Akurasi    = (TP+TN) / (TP+TN+FP+FN) = (152+425) / (152+425+116+75) = 0.7513 (75.13%)
Hasil pengujian confucion matrix diatas diketahui bahwa model algoritma C4.5 mempunyai akurasi 73.30%  sedangkan  model  Naive  Bayes  memiliki akurasi  75.13%,  tingkat  akurasi  Naive  Bayes lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma C4.5 sebesar 1.83%.
b. Kurva ROC (Receiver Operating Characteristic)
Data  uji  diatas  akan  dinilai  hasil  prediksi dengan  menggunakan  grafik  ROC  untuk algoritma C4.5, visualisasi dari grafik ROC yaitu:
Sumber: Hasil Penelitian (2015) Gambar 6. Grafik ROC dari Model Algoritma C4.5 Dari  gambar  6  terdapat  grafik  ROC  dengan nilai  AUC  ( Area  Under  Curve )  sebesar  0.733 dimana  diagnosa  hasilnya Fair  Classification . Sedangkan  visualisasi  grafik  ROC  dengan  model algoritma Naive Bayes sebagai berikut:
Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Gambar 7. Grafik ROC dari Model Naive Bayes
Dari gambar 7 terdapat grafik ROC dengan nilai  AUC  ( Area  Under  Curve )  sebesar  0.810 dimana diagnosa hasilnya Good Classification.
3. Analisa Hasil Komparasi
Dari  hasil  pengujian  diatas  baik  evaluasi menggunakan confusion  matrix maupun  kurva ROC untuk  model  klasifikasi  algoritma  C4.5  dan Naive Bayes sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Komparasi Algoritma C4.5 dan
Naive Bayes Accuracy AUC Decision Tree 73.30% 0.733 Naive Bayes 75.13% 0.810 Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Untuk  evaluasi  menggunakan  kurva ROC sehingga  menghasilkan  nilai  AUC  ( Area  Under Curve )  untuk  model  algoritma Decision  Tree menghasilkan  nilai  0.733  dengan  nilai  diagnosa Fair Classification sedangkan  untuk  algoritma Naive  Bayes menghasilkan  nilai  0.810  dengan nilai diagnosa Good Classification dan selisih nilai keduanya  sebesar  1.83%.  dapat  dilihat  pada gambar dibawah ini:
Sumber: Hasil Penelitian (2015)

## Sumber: Hasil Penelitian (2015)
Gambar 8. Kurva ROC dengan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes
Dengan  demikian  algoritma Naive Bayes dapat  memberikan  solusi  untuk  permasalahan dalam prediksi penyakit diabetes.
KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis bahwa pengujian ini bertujuan untuk mengetahui diantara  model  algoritma  C4.5  dan Naive  Bayes yang  memiliki  akurasi  paling  tinggi  untuk memprediksi penyakit diabetes. Hasil perbandingan antara C4.5 dan Naive Bayes diukur tingkat  akurasinya  menggunakan  pengujian Confusion  Matrix dan  Kurva  ROC.  Berdasarkan hasil  pengukuraan  tingkat  akurasi  kedua algoritma tersebut, diketahui bahwa nilai akurasi C4.5  adalah  73.30%  dan  nilai  AUC  adalah  0.733, sedangkan nilai akurasi Naive Bayes 75.13% dan nilai AUC adalah 0.810 dapat disimpulkan bahwa dengan  menggunakan  model Naive  Bayes lebih tinggi  tingkat  akurasinya,  dengan  peningkatan akurasi sebesar 1.83% dan peningkatan nilai AUC sebesar  0.077  sedangkan  hasil  pengujian  dari prediksi  diabetes  hasilnya  termasuk Good Clasification.

## REFERENSI
Andriani,  Anik  (2013).  Sistem  Prediksi  penyakit Diabetes  Berbasis Decision  Tree .  Jurnal Bianglala Informatika Vol. I No. 1 September 2013. Bramer,  M.(2007). Principles  of  Data  Mining London: Springer Clark.
L.A., Kochanska, G., & Ready,  R. (2000). Mothers' personality  and  its  interaction  with  child temperament  as  predictors  of  parenting behavior . Journal  of  Personality  and  Social Psychology , 79, 274-285.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining  Concepts, Models and Technique . Berlin: Springer Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining Concept and  Tehniques .  San  Fransisco:  Morgan Kauffman
Hui-Huang,  H.  (2006). Advanced  Data  mining Technologies in Bioinformatics . United States of America: Idea Group Publishing .
Jayalakshmi,  T.,  Santhakumaran,  A.  (2010). Improved Gradient Descent Back Propagation Neural  Network  for  Diagnoses  of  Type  II Diabetes  Militus.  Global  Journal  of  Computer Science and Technology . Vol.9 Issue 5. Kahramanli, H., & Allahverdi, N. (2008). Design of A  Hybrid  System  for  the  Diabetes  and  Heart Diseases. Expert System with Application, 82- 89
Kusrini,  &  Luthfi,  T.  E.(2009). Algoritma  Data Mining . Yogyakarta: Penerbit Andi Larose,  D.  T.  (2005). Discovering  knowledge  in Data . New Jersey: John Willey & Sons, Inc. Maimon, o., & Rokach, L. (2010). Data Mining and Knowladge  Discovery  Handbook  Second Edition. New York:Springer.
Mehdi  Neshat,  and  Mehdi  Yaghobi.  (2009, October,  20-22).  “ Designing  a  Fuzzy  Expert System of Diagnosing the Hepatitis B Intensity Rate  and  Comparing  it  with  Adaptive  Neural Network  Fuzzy  System”.  Proceeding  of  the world congress on engineering and computer science 2009,Vol II, WCECS  2009, ISBN:978- 988-18210-2-7. pp 1-6, October 20-22.
Purnama,  Parida  dan  Catur  Supriyanto  (2013).
Deteksi  Penyakit  Diabetes  Type  II  Dengan Naive  Bayes Berbasis Particle  Swarm Optimization. Jurnal  Teknologi  Informasi, Volume  9  Nomor  2,  Oktober  2013,  ISSN 1414-9999.
Romansyah,  F,  I.S.  Sitanggang,  S,  &  Nurdianti (2009). Fuzzy  Decision  Tree Dengan Algoritme ID3 Pada  Data  Diabetes. Internet Working Indonesia Journal Vol. I/No. 2, 2009. University  of  California  Irvine  Machine learning  Repository .  Dikutip  02  November 2015, dari
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine- learning-databases/statlog/heart/hear.dat Vercellis,  C.  (2009). Business  Intelligence:  Data Mining  Optimization  for  Decision  making . United Kingdom: John Wiley & Sons.
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.A.(2011) Data Mining Practical Machine Learning Tools And Technique. Burlington, Usa: Morgan kaufmann Publishers.

## BIODATA PENULIS
Fatmawati,  M.Kom.  Tangerang, 28  Agustus  1990.  Tahun  2013 lulus dari Program Strata Satu (S1) Program  Studi  Sistem  Informasi STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta. Tahun  2015  lulus  dari  Program Strata  Dua  (S2)  Program  Studi Ilmu  Komputer  STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta. Mengajar di kampus STMIK Nusa Mandiri Jakarta.