Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVES BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR

## IMPLEMENTATION OF DATA MINING TO PREDICT DIABETES DISEASE USING NAIVES BAYES AND K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHMS
Fitrokh Nur Ikhromr 1) , Ipin Sugiyarto 2)* , Umi Faddillah 3) , Bibit Sudarsono 4)
1)2) Universitas Nusa Mandiri, 3)4) Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
1) fitrohnur260@gmail.com , 2) ipin.isy@nusamandiri.ac.id , 3) umi.umf@bsi.ac.id, 4) bibit.bbs@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Early handling of diabetes risk and paying attention to the factors that cause a person to have the potential for diabetes  is  important  to  be  able  to  minimize  cases  of  diabetes  sufferers.  Monitoring  Pre-diabetic  patients characterized by increasing certain parameters in medical record data features are an important dynamic part of this research. Data mining techniques in diabetes prediction are used to determine a patient at risk of diabetes more  quickly  and  accurately.  This  research  uses  the  Knowledge  Discovery  in  Database  model  process  which consists of several stages such as, Data Selection, Preprocessing, Transformation, Data Mining and Evaluation. Model testing using Navies Bayes and K-Nearest Neighbor algorithms has mixed evaluation results with several input datasets used. Evaluation results using 2000 diabetic patient datasets K-Nearest Neighbor produces 99% accuracy while Naives Bayes produces 75% accuracy.  The following test using 30 test datasets with the K-Nearest Neighbor algorithm resulted in 53% accuracy while Navies Bayes resulted in 66% accuracy. Several experiments using training data sets and testing data sets conducted to see the best results of the performance of each algorithm to predict diabetic patients prove that the evaluation model using the K-Nearest Neighbor algorithm gets the best results..
Keywords: K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes; Prediction; Accuracy; Diabetes

## ABSTRAK
Penanganan dini risiko diabetes dan memperhatikan faktor penyebab seseorang memiliki potensi diabetes menjadi hal penting untuk dapat meminimalisir kasus penederita diabetes. Pemantauan pasien Pra-diabetes yang ditandai dengan meningkatkan parameter tertentu dalam fitur data rekam medis yang merupakan bagian dinamika penting dalam  penelitian  ini.  Teknik  penambangan  data  pada  prediksi  penyakit  diabetes  digunakan  untuk  menentukan seorang  pasien  risiko  diabetes  dengan  lebih  cepat  dan  akurat.  Penelitian  ini  menggunakan  proses  model Knowledge  Discovery  in  Database yang  terdiri  dari  beberapa  tahap  seperti, Data  Selection , Preprocessing , Transformation , Data  Mining dan Evaluation .  Pengujian  model  menggunakan  algoritma  Navies  bayes  dan  K- Nearest Neighbor memiliki hasil evaluasi beragam dengan beberapa input dataset yang digunakan. Hasil evaluasi menggunakan 2000 set data pasien diabetes K-Nearest Neighbor menghasilkan akurasi sebesar 99% sedangkan Naives  Bayes  mengahsilkan  akurasi  sebesar  75%.    Pengujian  berikut  menggunakan  30  set  data  uji  dengan algoritma K-Nearest Neighbor menghasilkan akurasi 53% sedangkan Navies Bayes menghasilkan akurasi 66%. Beberapa  percobaan  dengan  menggunakan  set  data  training  dan  set  data  testing  yang  dilakukan  untuk  melihat hasil  terbaik dari performa  masing-masing  algoritma untuk memprediksi pasien diabetes membuktikan bahwa model evaluasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor mendapatkan hasil terbaik.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes; Prediction; Accuracy; Diabetes

## PENDAHULUAN
Diabetes
yaitu gangguan
metabolisme  yang  diidentifikasi  melalui hiperglikemia  yang  diakibatkan  oleh ketidak mampuan pankreas untuk mensekresi insulin, gangguan kerja insulin. Kondisi hiperglikemik kronis dapat menimbulkan  kerusakan  berkepanjangan dan  tidak  berfungsinya  beberapa  organ
seperti mata, ginjal, jantung, dan pembuluh darah  (Joshua  Neumiller,  2020).  Menurut International  Diabetes  Federation (IDF),
433  juta  manusia  di  seluruh  dunia menderita diabetes pada tahun 2019. Total itu diproyeksikan meningkat 578 juta pada 2030 dan 700 juta lagi pada 2045. Indonesia sendiri termasuk kedalam salah satu dari 10 negara  dengan  total  penderita  diabetes
terbesar  di  dunia  di  tahun  2019  (Bingga, 2021).  Dengan  melihat  banyaknya  total kasus diabetes, maka memerlukan tindakan awal untuk tindakan dini penyakit diabetes dengan melakukan predisksi.
Prediksi  untuk  penderita  diabetes dapat  ditemukan  dengan  mengumpulkan sejumlah  besar  data  tentang  penderita diabetes,  menyimpannya  dalam  database, dan  kemudian  mengolah  hasilnya  dalam pola  tertentu  Untuk  deteksi  dini  diabetes (Patwari,  2021).  Berbagai  penelitian  yang tealah dilakukan untuk melakukan prediksi diabetes diantaranya dengan algoritma ID3 yang  telah  dilakukan  (Wibawa,  2018). Selain itu  prediksi  tersebut  juga  dilakukan dengan menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor (KNN) (Argina A. , 2020).
Naïve Bayes yaitu metode klasifikasi yang  menggunakan  perhitungan  peluang. Penetapan  kelas  dari  suatu  data  pada  data dilakukan  dengan  membadingkan  nilai peluang  suatu  sample  ada  di  kelas  yang berbeda. algoritma klasifikasi Naïve Bayes yaitu  teknik  pembelajaran Bayesian yang diketahui sangat bermanfaat dalam berbagai  aplikasi. Naïve  Bayes adalah metode supervised  learning .  teknik  ini diketahui mempunyai tingkat akurasi yang baik  dengan  perhitungan  sederhana  (N. Maulidah, 2021).
Algoritme K-Nearest Neigbor (KNN) termasuk dalam grup pembelajaran berbasis  instans.  Algoritma  ini  merupakan teknik lazy  learning .  K-Nearest  Neighbor (KNN)  dikerjakan  dengan  menentukan kelompok  K  objek  pada  data  latih  yang terdekat dengan tujuan pada data baru atau data pengujian. Dibutuhkan metode klasifikasi  sebagai  metode  yang  ahli menemukan  informasi.  Algoritma  ini bertindak  berdasarkan  jarak  terdekat  dari data  latih  ke  data  pengujian  untuk menetapkan  K-Nearest  Neighbor.  sesudah mengumpulkan K- Nearest Neighbors, lalu diambil  sebagian  besar  K-  Nearest Neighbors  untuk  dibuat  prediksi  dari sampel uji (Argina A. , 2020).
Berdasarkan latar belakang permasalahan  tersebut Algoritma K-
Nearest Neighbor dan Naives Bayes sama- sama digunakan dalam penyelesaian model klasifikasi.  Tetapi  dalam  hal  ini  memiliki beberapa  karakteristik  penyelesaian  yang berbeda  sehingga  dibutuhkan  pengujian lebih  lanjut  untuk  mengetahui  performa algoritma yang terbaik dalam menyelesaikan permasalah klasifikasi untuk  kasus  pencarian  pola  dalam  dataset diabetes dengan jumlah data 2000 record, 9 atribut  prediktor  dan  kelas  dengan  2 outcome menjadi objek penelitian ini.
Diabetes  dikenal  sebagai  kencing manis,  adalah  penyakit  yang  berhubungan dengan  meningkatnya  kadar  gula  darah dalam tubuh, terutama setelah makan. Salah satu ciri-ciri diabetes adalah meningkatnya kadar gula darah yang digambarkan di atas normal atau hipertensi (120 mg / dl atau 120 mg%  atau  lebih)  (Rahayu  P.T.,  2022). Banyak  faktor  yang  mempengaruhi  orang menderita  diabetes,  beberapa  diantaranya yaitu  tekanan  darah  tinggi,  kadar  gula berlebih,  berat  badan,  riwayat  keturunan diabetes, usia, jumlah kehamilan seseorang, ketebalan  lipatan  kulit,  dan  jumlah  kadar insulin  dalam  tubuh  (Qatrunnada  Refa Cahyani, 2022).
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  (Argina  A. M., 2020).
Dalam regresi logistik, peneliti ingin menguji prediktor atau sekumpulan prediktor  dari  ketergantungan  dikotomis
variabel,  seperti  pasien  hidup  atau  mati, atau  pasien  menanggapi  atau  tidak menanggapi  pengobatan  (Connely,  2020). Variabel independen dapat berupa nominal, ordinal  (peringkat),  interval,  atau  tingkat rasio  (atau  kontinu)  data.  Proses  KDD secara  garis  besar  seperti  Data  selection, Pre-processing/  Cleaning,  Transformation, Data  mining  dan  Interpretation/Evaluation (Novrizal  Eka  Saputra,  2016).  Pengujian KNN  dilakukan  dengan  menghitung  jarak antara  data  testing  dengan  data  training (Permadi.  J.,  2021).  Metode  lain  untuk mengevaluasi  hasil  klasifikasi  dari  model yang  berbeda-beda  dapat  menggunakan confusion  matrix  (F.,  2018).  Naïve  Bayes adalah metode data mining yang sederhana dan  mudah  untuk  diimplementasikan dibandingkan  metode  yang  lain  dalam konteks klasifikasi. Metode ini juga mampu mengolah data numeric dan teks (Hendrik, 2018).  Confusion  Matrix  merupakan pengukuran  performa  buat  permasalahan klasifikasi machine learning dimana keluaran  bisa  berbentuk  2  kelas  ataupun lebih.  Confusion  Matrix  merupakan  tabel dengan  4  campuran  berbeda  dari  nilai prediksi serta nilai aktual (Hozairi Hozairi, 2021).

## METODE
Metode  penelitian  dilakukan  dengan tahapan  metode  Knowledge  Discovery  in Data  (KDD).  Alur  penelitian  merupakan tahapan  penelitian  untuk  menjelaskan langkah-langkah  yang  digunakan  dalam melaksanakan penelitian. Langkah pertama ialah  mengumpulkan  datapasien  diabetes dengan  jumlah  2000  record,  9  atribut prediktor,  dani  kelas  prediktor  dengan  2 outcome  di  ambil  dari    sumber  National Institute  of  Diabetes  and  Digestive  and Kidney Diseases.

## Gambar 1. KDD Methodology Modifikasi
Tahapan  data pre-processing yaitu proses  data  mining  yang  utama  dilakukan untuk  memperoleh  kualitas  data  sebelum melakukan proses klasifikasi seperti mentransformasikan data. Tahap
transformasi  data  merupakan  salah  satu bagian  penting  dari  tahap  data pre- processing untuk mentransformasikan rentang  nilai  pada  data  tetapi  tidak menghilangkan  informasi  dari  data  yang ada Hal ini diterapkan untuk mempermudah perhitungan  nilai  kolerasi  setiap  atribut terhadap  kelas  pada  metode Naïve  Bayes dan  K- Nearest  Neighbor pada  tahap klasifikasi.
Pada penelitian ini untuk menganalisa  performa  model  klasifikasi beberapa  algoritma  menggunakan  aplikasi orange ,  untuk  melakukan  perbandingan dua algoritma data mining untuk menentukan  algoritma  terbaik  dengan accuracy tinggi, dalam mengklasifikasikan data Diabetes  Prediction  Using  Logistic Regression . Dalam penelitian ini menggunakan  algoritma  klasifikasi  pada aplikasi orange berbentuk Naïve Bayes dan K- Nearest Neighbor yang telah penginputan  data  yang  sudah  proses sebelumnya.  Lalu  data  akan  diproses kedalam model klasifikasi.
Pada tahap melakukan proses pengujian  algoritma  klasifikasi,  perlu dilakukan  input  data  uji  dalam  melakukan proses  klasifikasi  untuk  mengetahui  hasil klasifikasi Diabetes  Prediction  Using
Logistic  Regression .  Tahap  berikutnya adalah membandingkan algoritma klasifikasi yang digunakan dengan
memakai tes  and  score yang  digunakan untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan antara  tiap  tiap  algoritma  klasifikasi  pada orange . kemudian akurasinya akan dievaluasi dengan menggunakan confusion matrix dan ROC analysis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Analisis Data
1) Data Selection Dataset Pada  proses  data selection dataset Diabetes Prediction Using Logistic Regression ini tidak terdapat missing value di datanya jadi hanya dilakukan pemilihan data saja.
Gambar 2. Proses Pemilihan data
Proses  pemilihan  data  pertama memilih  kolom  dimana attribute yang digunakan  adalah Pregnancies , Glucose ,
BloodPressure , SkinThickness ,  insulin,
BMI, DiabetesPedigreeFunction ,dan Age dengan attribute target  adalah Outcome . Pada  tahap pre-processing adalah  tahap data  mining  yang  dikerjakan  untuk memperoleh kualitas data sebelum melakukan  tahap  klasifikasi.  Pada  proses ini  di  lakukan  mengubahan  data  untuk mentransformasikan rentang nilai pada data tetapi  tidak  menghilangkan  informasi  dari data yang ada.
Gambar. 3 Proses Normalisasi Data
dapat dijelaskan dalam penelitian ini untuk menormalisasikan data menggunakan  metode simple  feature scalling dimana  teknik  normalisasi  data yang akan menghasilkan rentang nilai dari 0 sampai 1.
Gambar 4. Hasil Normalisasi Data Sample Feature Scalling
Hasil dari normalisasi simple feature scalling yang digunakan mengubah rentang nilai  data  dari  0  sampai  1,  tetapi  tidak menghilangkan  informasi  dari  data  yang ada.  Pada  proses  data  mining  melakukan perbandingan  dua  algoritma  data  mining untuk  menentukan  algoritma  yang  terbaik melalui nilai accuracy yang terbaik, dalam mengklasifikasi  data Diabetes  Prediction Using  Logistic bisa  dilihat  pada  gambar berikut :
Gambar 5. Design Widget Model Klasifikasi

## Prediksi Diabetes
design widget menggunakan algoritma  klasifikasi  di  aplikasi orange berupa Naïve  Bayes dan  K- Nearest Neighbor bahwa  telah  dimasukkan  data yang sudah diproses sebelumnya. Lalu data diproses dalam algoritma klasifikasi.
Gambar 6. Design Widget Model Klasifikasi Prediksi Diabetes K-Nearest Neighbor
perancangan widget yang menggunakan algoritma K-Nearest
Neighbor  dengan  data  yang  yang  tidak berlabel  yang  akan  dijadikan  data  testing untuk pengujian klasifikasi prediksi diabetes.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi data  mining,  KNN  mengklasifikasikan sekumpulan data berdasarkan data pembelajaran diberi label (B., 2020).
Gambar 7. Design Widget Model Klasifikasi Diabetes Naives Bayes perancangan
widget yang menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan data yang yang tidak berlabel yang akan dijadikan data testing untuk pengujian klasifikasi  prediksi  diabetes.  Naive  Bayes merupakan metode yang membagi permasalahan ke dalam sebuah kelas-kelas berdasarkan ciri-ciri persamaan dan perbedaan  dengan  menggunakan  statistik yang bisa memprediksi probabilitas sebuah kelas (Nurdiana et al., 2020).
Gambar.  8  Penentuan  nilai  K  untuk  K- Nearest Neighbor
penentuan  nilai  K  untuk  metode klasifikasi K- Nearest Neighbor yang akan dipakai  untuk  mengklasifikasikan  prediksi diabetes.  dapat  dijelaskan  untuk  nilai  K untuk K- Nearest Neighbor yaitu K=13 dan
memilih
matrix
Euclidean untuk mengetahui
akurasi dengan cara menghitung enclidean  distance ,  serta weight yang  digunakan  adalah distance karena akan menghitung jarak dengan yang paling terdekat
Gambar  9.  Penentuan  Nilai  K  untuk  K- Nearest Neighbor 30 Data
penentuan nilai K dengan meggunakan  30  data  untuk  metode klasifikasi  K- Nearest  Neighbor yang  akan dipakai  untuk  mengklasifikasikan  prediksi diabetes.  dapat  dijelaskan  untuk  nilai  K pada K- Nearest Neighbor adalah K=18 dan memilih matrix Euclidean untuk mengetahui akurasi dengan cara
menghitung enclidean  distance ,  serta weight yang  digunakan  adalah distance karena akan menghitung jarak dengan yang paling  dekat.  Tahap  berikutnya  yaitu melakukan perbandingan algoritma klasifikasi  dengan test  and  score untuk menghitung  tingkat  keberhasilan  setiap algoritma  klasifikasi  di orange seperti gambar berikut ini:

## Gambar 10 Hasil Test dan Score
Menurut 2000 data yang sudah diuji, didapatkan  hasil  perhitungan accuracy , Precision ,  dan recall dari  dari  setiap algoritma  seperti  pada  gambar  IV.9.  dari hasil klasifikasi algoritma Naïve Bayes dan K- Nearest  Neighbor membuktikan  bahwa hasil accuracy terbaik  yaitu  algoritma  K-
Nearest Neighbor yaitu sebanyak 99%. juga  bisa  dilihat  perbandingan  dua algoritma  AUC,  ditemukan  bahwa  hasil nilai  tertinggi  AUC  adalah  algoritma  K- Nearest  Neighbor sejumlah  0.994.  AUC digunakan  untuk  membandingkan  satu model  dengan  model  lainnya,  semakin bagus nilai AUC maka semakin bagus hasil klasifikasi yang dipakai. Selanjutnya dilakukan evaluasi menggunakan confution  matrix , confution matrix digunakan untuk mengukur performa model klasifikasi dimana
outpunya  bisa  berbentuk  dua  kelas  atau lebih. Confution  matrix adalah  t able yang berisi nilai prediksi dan nilai actual . Hasil evaluasi  setiap  algoritma  klasifikasi  pada gambar berikut ini:
Tabel 1. Nilai Confusion Matrix Metode K- Nearest Neighbor
Dapat  dijelaskan  dari confusion matrix mengunakan  algoritma  K- Nearest Neighbor dapat dijelaskan bahwa Terdapat 2000 pasien sebanyak 1329 pasien terkena diabetes  dan  671  pasien  tidak  terkena diabetes.  Dari  1329  pasien  yang  terkena diabetes tersebut diprediksi benar sebanyak 1313 pasien dan diprediksi salah sebanyak 16 pasien. Kemudian Dari 671 pasien yang tidak  terkena  diabetes  tersebut  diprediksi benar  sebanyak  668  pasien  dan  diprediksi salah sebanyak 3 pasien. Maka didapatkan hasi nilai accuracy 99%, Precision 98% dan Recall 99%.
Tabel  2.  Nilai  Confusion  Matrix  Metode Naives Bayes
Dapat  dijelaskan  dari confusion matrix mengunakan algoritma Naïve Bayes dapat  dijelaskan  bahwaTerdapat  2000 pasien,  sebanyak  1248  pasien  terkena diabetes dan 752 pasien tidak diabetes. Dari
1284  pasien  terkena  diabetes  tersebut diprediksi benar sebanyak 1032 pasien, dan diprediksi  salah  sebanyak  216  pasien. Kemudian  dari  752  pasien  yang  tidak terkena  diabetes  tersebut  diprediksi  benar sebanyak 468 pasien, dan diprediksi  salah sebanyak 284 pasien. Maka dihasilkan nilai accuracy  75%,  Precision  82%  dan  Recall 78%. Berdasarkan hasil evaluasi menggunakan model confusion matrix pada nilai  evaluasi  accuracy,  prediction  dan recall dari dua algoritma Naives Bayes dan K-Nearest  Neighbor  dapat  dibandingkan pada tabel berikut:
Tabel  3.    Hasil  Perbandingan  Evaluasi Algoritma
Diketahui  bahwa  kinerja  dari  model algoritma  K- Nearest  Neighbor lebih  baik dari  algoritma Naïve  Bayes dengan  nilai sebanyak  99%.  Nilai accuracy juga  bisa dilihat dengan menggunakan ROC analysis untuk melihat perbandingan yang divisualisasikan  oleh confusion  matrix . Melihat  ROC analysis adalah  cara  yang mudah  untuk  melihat  perbandingan  nilai accuracy setiap algoritma klasifikasi secara grafik.  Hasil  grafik  yang  didapatkan  dari ROC analysis dapat  melihat  pada  gambar berikut ini:
Accuracy Precision Recall Naïve Bayes 75% 82% 78% K- Nearest Neigbor 99% 98% 99%

## Gambar 11. ROC Analysis Prediksi Diabetes Dengan Target 0
Menunjukkan  hasil  ROC analysis hasil prediksi diabetes dengan target 0 pada setiap algoritma sebagai berikut K- Nearest Neighbor sejumlah 0.523 dan Naïve Bayes sejumlah  0.500  oleh  karena  itu  untuk penelitian ini algoritma yang memiliki nilai accuracy paling  baik  adalah  K- Nearest Neighbor.
Gambar 12. ROC Analysis Prediksi Diabetes Dengan Target 1
membuktikan  hasil  ROC analysis prediksi  diabetes  dengan  target  1  pada setiap algoritma klasifikasi sebagai berikut K- Nearest  Neighbor sejumlah  0.477  dan Naïve Bayes sejumlah 0.500.
Gambar 13. Hasil Test and Score K-Nearest Neighbor
Berdasarkan 30 data yang sudah diuji, didapatkan  hasil  perhitungan accuracy , Precision ,  dan recall dari  dari  setiap algoritma  seperti  pada  gambar  4.15.  dari hasil  klasifikasi  algoritma  K- Nearest Neighbor membuktikan bahwa hasil accuracy algoritma  K- Nearest  Neighbor yaitu  sebanyak  70%.  juga  bisa  dilihat bahwa  hasil  nilai  AUC  metode  algoritma K- Nearest Neighbor sejumlah 0.625. AUC digunakan  untuk  membandingkan  satu model  dengan  model  lainnya,  semakin besar  hasil  AUC  maka  semakin  baik  hasil klasifikasi yang dipakai. Selanjutnya dilakukan evaluasi menggunakan confution  matrix , confution matrix digunakan untuk mengukur performa model klasifikasi dimana outputnya  bisa  berbentuk  dua  kelas  atau lebih.  Hasil  evaluasi  model  K- Nearest Neighbor klasifikasi pada tabel berikut ini:

## Tabel 4. Nilai Confusion Matrix Metode K- Nearest Neighbor
Dapat  dijelaskan  dari confusion matrix mengunakan  algoritma  K- Nearest Neighbor dapat  dijelaskan  berikut  ini: Terdapat 30 data pasien sebanyak 4 pasien terkena diabetes dan 26 pasien tidak terkena diabetes.  Diri  4  pasien  yang  terkena diabetes tersebut di prediksi benar sebanyak 2  pasien  dan  diprediksi  salah  sebanyak  2 pasien. Kemudian dari 26 pasien yang tidak terkena  diabetes  tersebut  diprediksi  benar sebanyak 14 dan di prediksi salah sebanyak 12  pasien.Maka  dihasilkan  nilai accuracy 53% , precision  50% ,  dan  r ecall  14% dari algoritma K- Nearest Neighbor .
Tabel  5.  Nilai  Confusion  Matrix  Metode Naives Bayes
Dapat  dijelaskan  dari confusion matrix mengunakan algoritma Naïve Bayes dapat  dijelaskan  bahwaTerdapat  30  data pasien, sebanyak 13 pasien terkena diabetes dan  17  pasien  tidak  terkena  diabetes.  Dari 13  pasien  yang  terkena  diabetes  tersebut diprediksi  benar  sebanyak  9  pasien  dan diprediksi salah sebanyak 4 pasien. Dari 17 pasien yang tidak terkena diabetes tersebut diprediksi  benar  sebanyak  11  pasien  dan diprediksi  salah  sebanyak  6  pasien.  Maka dihasilkan  nilai accuracy  66% , precision 69% , dan recall 60% dari algoritma Naïve Bayes.
Berdasarkan hasil evaluasi
menggunakan confusion  matrix  dihasilkan
nilai perbandingan accuracy, prediction dan recall dari algoritma Naives Bayes dan K- Nearest  Neightbor  yang  menggunakan  30 data  disajikan  pada  tabel  perbandingan berikut:
Tabel.  6.  Hasil  Perbandingan  Evaluasi Algoritma
dapat diketahui bahwa performa dari algoritma Naïve  Bayes lebih  bagus  dari algoritma K- Nearest Neighbor dengan hasil accuracy sebanyak  66%.  Nilai accuracy dilihat dengan menggunakan ROC analysis untuk melihat perbandingan yang divisualisasikan  oleh confusion  matrix . Melihat  ROC analysis adalah  cara  yang mudah  untuk  melihat  perbandingan  nilai accuracy setiap algoritma klasifikasi secara grafik.  Hasil  grafik  yang  didapatkan  dari ROC analysis dapat  melihat  pada  gambar berikut ini:
Gambar 14. ROC Analysis Algoritma K- Nearest Neighbor Prediksi Diabetes Dengan
Target 0
Menunjukkan  hasil  ROC analysis hasil prediksi diabetes dengan target 0 pada model K- Nearest Neighbor adalah 0.514
Accuracy Precision Recall Naïve Bayes 66% 69% 60% K- Nearest Neigbor 53% 50% 14%

## Gambar 15. ROC Analysis Algoritma K- Nearest Neighbor Prediksi Diabetes Dengan

## Target 1
Menunjukkan  hasil  ROC analysis hasil prediksi diabetes dengan target 0 pada model K- Nearest Neighbor adalah 0.491.
Gambar 16. ROC Analysis Algoritma Naïve Bayes Prediksi Diabetes Dengan Target 0
menunjukkan  hasil  ROC  analysis hasil prediksi diabetes dengan target 0 pada algoritma Naïve Bayes adalah 0.515.

## Gambar 17. ROC Analysis Algoritma Naïve
Bayes Prediksi Diabetes Dengan Target 1
Menunjukkan  hasil  ROC analysis hasil prediksi diabetes dengan target 1 pada model Naïve Bayes adalah 0.487.
Hasil  pengujian  orange  dengan memakai  10  – fold  cross  validation maka dapat  diperoleh  hasil accuracy , precision , dan recall yang  bisa  dilihat  pada  gambar berikut ini:
Gambar 18. Hasil Accuracy
dapat  dijelaskan  bahwa  hasil  nilai accuracy yang  di  dapat  oleh  algoritma Naïve  Bayes sebanyak  75%  dan accuracy algoritma  K- Nearest  Neighbor sebanyak 99%.  Maka  dapat  disimpulkan  hasil  nilai accuracy terbaik adalah K- Nearest Neighbor dengan  hasil accuracy sebanyak 99%.

## ACCURACY
200%
100% 0%
Naïve Bayes
K-Nearest Neighbor

## Gambar 19. Hasil Precision
Hasil  nilai precision yang  diperoleh dari algoritma Naïve Bayes sebanyak 82% dan algoritma K- Nearest Neighbor sebanyak  98%.  Dapat  disimpulkan  bahwa nilai precison terbaik  yaitu  K- Nearest Neighbor dengan  nilai precision sebanyak 98%.
Gambar 20. Hasil Recall
hasil recall yang  didapat  pada algoritma Naïve  Bayes adalah  78% sedangkan  algoritma  K- Nearest  Neighbor memperoleh  hasil  nilai  99%.  Dapat disimpulkan  bahwa  hasil recall terbaik adalah algoritma K- Nearest Neighbor yaitu sebanyak 99%.
Gambar 21. Hasil Perbandingan Algoritma
Hasil  nilai accuracy yang  diperoleh yang menggunakan 30 data pada algoritma Naïve  Bayes adalah  66%  sedangkan algoritma
K- Nearest Neighbor
memperoleh  hasil  nilai  53%.  Dapat disimpulkan  bahwa  hasil  nilai accuracy terbaik  menggunakan  30  data  adalah algoritma Naïve Bayes yaitu sebanyak 66%. Lalu  hasil  nilai precision yang diperoleh  dari  algoritma Naïve  Bayes sebanyak  69%  dan  algoritma  K- Nearest Neighbor sebanyak 50%.dapat disimpulkan bahwa  hasil  nilai precision terbaik  adalah algoritma Naïve Bayes yaitu sebanyak 69%.
Dan  hasil recall yang  didapat  pada algoritma Naïve  Bayes sebanyak  60% sedangkan algoritma K- Nearest Neighbor memperoleh  hasil  nilai  14%.  Dapat disimpulkan  bahwa  hasil recall terbaik adalah  algoritma Naïve  Bayes sebanyak 60%.

## SIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  evaluasi  dan analisis data mining klasifikasi pada dataset
Diabetes Prediction Using Logistic Regression memakai  algoritma Naïve
Bayes dan  K- Nearest  Neighbor dengan menggunakan 10 – fold cross validation. Maka  dapat  diberi  kesimpulan bahwa dalam mengimplementasikan klasifikasi  dataset Diabetes  Prediction Using Logistic Regression untuk
memprediksi  diabetes  dengan  memakai algoritma Naïve  Bayes dan  K- Nearest Neighbor dari hasil accuracy yang didapat dengan memakai 10 – fold cross validation dengan 2000 data serta Neighbor - 13 untuk algoritma  K- Nearest  Neighbor ,  yang menghasilkan nilai accuracy terbaik adalah algoritma K- Nearest Neighbor . Sedangkan untuk  melakukan  uji  coba  model  yang menggunakan  30  data  serta Neighbor -18 untuk algoritma K- Nearest Neighbor yang menghasilkan nilai accuracy terbaik adalah algoritma Naïve Bayes . Selanjutnya Dari hasil evaluasi yang menggunakan 2000 data K- Nearest Neighbor memiliki hasil accuracy sejumlah 99% sedangkan Naïve Bayes memiliki hasil accuracy sejumlah  75%  selisih  akurasi terhadap  dua  metode  tersebut  sejumlah 24%.  Dari  hasil  evaluasi  uji  coba  model mengunakan  30  data  yang  dibagi  menjadi

## PRECISIO
N 100%
90%
80% Naïve Bayes K-Nearest
Neighbor
data uji dan data latih K- Nearest Neighbor memiliki hasil accuracy sejumlah 53% dan untuk Naïve Bayes memiliki hasil a ccuracy sejumlah  66%  meiliki  selisih accuracy sejumlah 13 %.
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa perbandingan implementasi untuk mengimplementasikan  prediksi  diabetes dengan  menggunakan  2000  data  dan  30 data  untuk  uji  coba  model  K- Nearest Neighbor dan Naïve  Bayes menghasilkan accuracy yang berbeda. Dalam implementasi  untuk  mengklasifikasikan prediksi  diabetes  dengan  2000  data algoritma  K- Nearest  Neighbor dapat menghasilkan tingkat nilai accuracy prediksi  diabetes  lebih  baik  dibandingkan dengan  memakai  algoritma Naïve  Bayes . sedangkan  yang  menggunakan  data  untuk uji  coba  model  yaitu  30  data  algoritma Naïve  Bayes dapat  menghasilkan  tingkat nilai accuracy prediksi  diabetes  lebihbaik dibandingkan dengan memakai alogoritma K- Nearest  Neighbor .  Berdasarkan  hasil evaluasi  tersebut  algoritma  KNN  lebih mendukung  pencarian  data  dalam  jumlah besar sehingga lebih sesuai untuk penggalian dataset diabetes dengan jumlah record 2000 data.

## DAFTAR PUSTAKA
Argina, A. (2020). Penerapan Metode Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada
Dataset  Penderita  Penyakit  Diabetes.
Indonesian  Journal  od  Data  and Science , 29-33.
Argina,  A.  M.  (2020).  Penerapan  Metode Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada Dataset  Penderita  Penyakit  Diabetes. Indonesia Jurnal Data Science , 29–33. B.,  M.  P.  (2020).  Komparasi  Algoritma  KNN dan  Naives  Bayes  untuk  Klasifiksi Diagnosis  Penyakit  Diabetes  Mellitus. Journal Sain dan Manajemen , 45-57. Bingga,  I.  A.  (2021).  Kaitan  Kualitas  Tidur dengan Diabetes Melitus Tipe 2. Med. Hutama , 1047–1052.
Connely,  L.  (2020).  Logistic  Regression. Medsurg Nursing: Pitman , 353.
F.,  K.  P.  (2018).  Klasifikasi  Diabetes Menggunakan  Model  Pembelajaran Ensemble Blending, ULTIMATICS , pp. 11-15.
Hendrik,  N.  S.  (2018).  Komparasi  Kinerja Algoritma  Data  Mining  pada  Dataset Konsmsi  Alkohol  Siswa,”. Khazanah Informatika , pp. 98-103.
Hozairi  Hozairi,  A.  A.  (2021).  Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan  Mahasiswa  Dengan  Model K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree Serta  Naive  Bayes. Jurnal  Ilmiah Network Engineering Research Operation , 133-144. Joshua  Neumiller,  G.  B.  (2020).  1.  Improving care and promoting health in populations: Standards of medical care in diabetes- 2020. Diabetes Care, S7– S13. N. Maulidah, R. S. (2021). “Prediksi Penyakit
Diabetes Melitus Menggunakan
Metode  Support  Vector  Machine  dan Naive  Bayes. Indonesian  Journal  of Software Engineering , pp. 63–68.
Novrizal Eka Saputra, K. D. (2016). Penerapan Knowledge Management System (KMS) Menggunakan Teknik Knowledge  Data  Discovery  (KDD) pada PT. PLN (Persero) WS2JB Rayon
Kayu Agung. Jurnal Sistem Informasi , pp. 1038-1055.
Nurdiana,  N.,  Rodiyansyah,  S.  F.,  &  Algifari, A. (2020). Studi Komparasi Algoritma ID3 dan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus. INFOTECH journal, 6 (2), 18-23. Patwari,  B.  A.  (2021).  “Komparasi  Metode Klasifikasi  Data  Mining  Decission Tree dan Naives Bayes untuk Prediksi Penyakit  Diabetes,”. Infotek  Jurnal Informatika Dan Teknologi , pp. 63-69. Permadi.  J.,  R.  H.  (2021).  “  Perbandingan  K- Nearest Neigtbor dan Backpropagation Neural Network dalam Prediksi Resiko Penyakit Diabetes Tahap Awal. Jurnal Ilmu Komputer , pp. 352-365.
Qatrunnada  Refa  Cahyani,  M.  J.  (2022). Prediksi  Resiko  Penyakit  Diabetes Menggunakan Algoritma Regressi Logistik. Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence , pp.107-114. Rahayu  P.T.,  D.  d.  (2022).  Perbandingan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan Gaussian Naives
Bayes pada
klasifikasi  penyakit  diabetes  melitus.
Jurnal Smart Teknologi , pp. 366-373. Ridwan, A. (2020). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk
KlasifikasiPenyakit
Diabetes  Mellitus. Jurnal  Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan , pp 15-21. Wibawa,  M.  S.  (2018).  Prediksi  Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ID3 dengan  Pemilihan  Atribut  Terbaik  ( Diabetes Prediction using ID3 Algorithm with Best Attribute
Selection ). Juita , pp. 29–35.