## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 8 No. 3 Desember 2022
Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes, Decision Tree, K – Nearest Neighbor, dan Random Forest menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization pada Diabetes Dataset
Ahmad Fauzi #1 , Agus Heri Yunial #2
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pamulang Jl. Puspitek, Buaran, Kec. Pamulang, Kota Tangerang Selatan, Banten 15310
1 dosen02621@unpam.ac.id
2 dosen02525@unpam.ac.id
Abstrak— Organisasi International Diabetes Federation (IDF) mencatat pada tahun 2021 sebanyak 537 juta orang di dunia menderita  penyakit  diabetes  dan  diperkirakan  jumlahnya akan  mencapai  700  juta  orang  di  tahun  2045.  Dari  data tersebut  dapat dikatagorikan bahwa penyakit diabetes pada saat  ini  sudah  menjadi  salah  satu  penyakit  pembunuh terbanyak  didunia  termasuk  di  Indonesia.  Gejala  diabetes dapat  dideteksi,  namun  dari  penelitian  dalam  kesehatan dasar  tahun  2018,  hanya  seperempat  dari  para  penderita diabetes yang mengetahui dirinya terjangkit diabetes. Dalam upaya  meningkatkan  pengetahuan  tentang  gejala  diabetes perlu  adanya  model  klasifikasi  yang  baik  dan  memiliki akurasi  yang  tinggi  sebagai  prediksi  penyakit  diabetes, sehingga  pengidap  diabetes  dapat  diprediksi  lebih  dini. Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  optimasi  untuk meningkatkan nilai akurasi hasil klasifikasi dataset diabetes menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada  empat  algoritma  antara  lain  algoritma  Naive  Bayes, Decision  Tree,  K  -  Nearest  Neighbor,  dan  Random  Forest. Dari  hasil  penghitungan  didapat  nilai  akurasi  algoritma Naive  Bayes  sebelum  optimasi  84.07%  dan  setelah  optimasi 89.01%.  Algoritma  Decision  Tree  sebelum  optimasi  94.78% dan setelah optimasi 96.98%. Algoritma K-Nearest Neighbor sebelum  optimasi  85.99%  dan  setelah  optimasi  94.51%. Algoritma  Random  Forest  sebelum  optimasi  97.25%  dan setelah  optimasi  98.35%.  Berdasarkan  hasil  penghitungan nilai akurasi tertinggi sebelum dan sesudah optimasi adalah algoritma random forest, sedangkan kenaikan hasil optimasi tertinggi  yaitu  algoritma  K-Nearest  Neighbor  sebanyak 8.52%.
Kata  kunci — Algoritma  Naive  Bayes,  Algoritma  Decision Tree,  Algoritma  K–  Nearest  Neighbor,  Algoritma  Random forest, Particle Swarm Optimization.

## I. P ENDAHULUAN
Organisasi  International  Diabetes  Federation  (IDF) mecatatkan penderita penyakit diabetes didunia pada tahun 2021 sebanyak 537 juta orang dengan rentang usia 20-79
tahun,  jumlah  data  tersebut  diperkirakan  akan  terus bertambah  dan  sampai  dengan  tahun  2045  jumlahnya sebanyak 700 juta orang menurut organisasi International Diabetes Federation (IDF). Dari gambar 1 dibawah dapat dilihat  tahun  2021  Indonesia  berada  pada  urutan  lima dengan total 19.47 juta orang penderita penyakit diabetes.

## Gambar 1. Sepuluh Negara dengan kasus penyakit diabetes tertinggi tahun 2021
Penderita  penyakit  diabetes  di  Indonesia  terus meningkat  dari  tahun  ketahun,  data  dari  International Diabetes  Federation  (IDF)  mencatat  dari  tahun  2000 sampai  2021  jumlah  penderita  penyakit  diabetes mengalami peningkatan       sebanyak  13.82  juta orang,  dan  IDF  memprediksi  jumlah  pendertia  penyakit diabetes di Indonesia pada tahun 2045 sebanyak 28.57 juta orang.  Hal  ini  seharusnya  menjadi  perhatian  bagi  para masyarakat Indonesia untuk senantiasa menjaga kesehatan dengan  pola  hidup  yang  sehat  serta  mencegah  terjadinya penyakit diabetes dengan mengetahui penyebab dan gejala penyakit diabetes sejak dini.
140,87 74,19 32,96 32,22 19,47 15,73 14,12 13,16 11,01 10,93 0 50 100 150 value
Gambar 2. Peningkatan jumlah penderita penyakit diabetes Indonesia
Diabetes  merupakan  sebuah  penyakit  dimana  produksi insulin  tidak  bisa  dibuat  oleh  pankreas  atau  bisa  dibuat sekalipun  akan  tetapi  tidak  bisa  digunakan  oleh  tubuh manusia  dengan  baik[1].  Diabetes  mellitus  adalah  salah satu  penyakit  yang  kronis  dan  banyak  menimbulkan komplikasi terhadap penyakit lainnya. Tercatat pada tahun 2010 saja sudah 1.6 juta orang meninggal akibat penyakit ini.  Berdasarkan  direktorat  P2PTM  kemenkes  RI  tanda- tanda  gejala pada penyakit  diabetes  adalah  meningkatnya frekuensi buang air kecil, adanya rasa haus berlebihan, rasa lapar  yang  berlebihan,  penurunan  berat  badan,  adanya masalah  pada  kulit,  penyembuhan  yang  lambat,  terjadi infeksi  jamur  pada  tubuh,  iritasi  genital,  pandangan  yang kabur,  keletihan  dan  mudah  tersinggung  dan  kesemutan atau mati rasa.
Pada  masa  indusrti  4.0  ini,  teknologi  informasi  dan komunikasi  bisa  digunakan  untuk  mempermudah  dalam memprediksi penyakit diabetes tersebut. Salah satu caranya bisa dengan menggunakan suatu algoritma klasifikasi pada data  mining.  Salah  satu  cara  untuk  melihat  apakah algoritma  data  mining  baik  itu  klasifikasi  atau  bukan apakah  baik  atau  tidaknya  untuk  digunakan  bisa  dengan melihat  nilai  akurasi  dari  algoritma  tersebut.  Dan  apakah algoritma  tersebut  masih  bisa  dioptimalkan  lagi  nilai akurasinya  dalam  melakukan  suatu  prediksi  berdasarkan data  yang  diolah  sehingga  nilai  akurasinya  menjadi  lebih baik.
Dari  beberapa  literatur  terdapat  hasil  prediksi  nilai akurasi  klasifikasi  penyakit  diabetes  dengan  teknik klasifikasi  data  mining,  namun  hasil  yang  didapat  belum optimal  sehingga  perlu  adanya  peningkatan  nilai  akurasi. Seperti  pada  beberapa  penelitian  berikut,  yang  pertama yang  menggunakan  algoritma  random  forest  untuk memprediksi apakah ada kemungkinan seseorang menderita  diabetes  di  tahap  awal  dengan  menggunakan tools  Weka  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  97.88%[2], algoritma  K-NN  yang  digunakan  dalam  mendiagnosa diabetes  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  85.71%[3], algoritma naïve bayes yang digunakan untuk menklasifikasikan penyakit diabetes mellitus dengan nilai akurasi  90,20%[4].  Dari  beberapa  literatur  terdahulu, penulis  melakukan  pengolahan  data  untuk  meningkatkan nilai akurasi dengan menambahkan metode optimasi pada empat  algoritma  klasifikasi  yaitu  pada  algoritma  Naive Bayes,  algoritma  Decision  Tree,  algoritma  K  -  Nearest Neighbor,  dan  algoritma  Random  Forest.  Optimasi  yang
digunakan  dalam  meningkatkan  nilai  akurasi  dari  empat algoritma di atas menggunakan salah satu algoritma untuk optimasi yaitu Algoritma Particle Swarm Optimization.
Data yang digunakan sebagai bahan untuk diolah adalah data  diabetes  data  upload  dari  website  UCI  Machine Learning.  Data  tersebut  berisi  prediksi  apakah  seseorang mengidap  penyakit  diabetes  atau  tidak  berdasarkan  17 atribut  yang  ada.  Data  tersebut  terdiri  dari  520  instances. Nantinya  akan  dilakukan  pengolahan  seluruh  data  untuk didapatkan nilai akurasinya kemudian dilakukan optimasi menggunakan PSO yang akan memilih atribut mana yang perlu  digunakan  dan  yang  mana  yang  tidak.  Setelah pemilihan  atribut  yang  akan  digunakan,  kemudian dilakukan  pengolahan  data  kembali  dengan  atribut  yang sudah  terpilih  untuk  didapatkan  nilai  akurasi  yang  baru setelah dioptimasi.
Dalam beberapa penelitian mengenai klasifikasi prediksi penyakit  diabetes  untuk  meminimalisir  serta  pencegahan lebih dini, terdapat hasil-hasil yang dapat dijadikan sebuah prediksi  dalam  mengklasifikasikan  penyakit  diabetes diantaranya adalah penelitian yang menggunakan algoritma  random  forest  untuk  memprediksi  apakah  ada kemungkinan seseorang menderita diabetes di tahap awal, pada  penelitian  ini  dirancang  model  yang  dapat memprediksi kemungkinan pasien menderita diabetes atau tidak dengan ketelitian yang maksimal, dengan tiga metode machine  learning  diantaranya  algoritma  SVM,  algoritma Naive  Bayes  dan  algoritma  Random  Forest  sebagai  alat bantu dalam pencegahan awal penyakit diabetes. Penelitian ini  menggunakan  data  yang  bersumber  melalui  UCI repository dan menghasilkan nilai akurasi tertinggi 97.88% dari penghitungan algoritma Random Fores[2].
Selanjutnya penelitian yang menggunakan algoritma K- NN  yang digunakan  dalam  mendiagnosa  diabetes  dengan menggunakan  24  data  training  dan  7  orang  data  testing menggunakan  nilai  K  yaitu 3,  menghasilkan nilai  akurasi sebesar 85.71% dari hasil tersebut dibuatlah sebuah sistem diagnosa untuk memprediksi penyakit diabetes[3].
Pada  penelitian  lain  dalam  penggunaan  metode  Naive Bayes untuk menklasifikasikan penyakit diabetes mellitus, dari  penelitian  ini  didapat  sebuah  pernyataan  bahwa penyakit  diabetes  dapat  diketahui  sejak  dini  dengan indikasi pada parameter gejala diabetes yang diklasifikasikan. Dataset diambil memlalui situs UCI, dan hasil nilai akurasi yang diperoleh adalah sebesar 90,20%[5]. Sesuai dengan apa yang peneliti sampaikan diatas dan dari beberapa  penelitian  mengenai  deteksi  penyakit  diabetes, maka  penulis  bermaksud  untuk  menganalisa  hasil  nilai akurasi  algoritma  klaisfikasi  algoritma  Naive  Bayes, algoritma Decision Tree, algoritma K - Nearest Neighbor, dan  algoritma  Random  Forest  dari  sebelum  dan  sesudah diterapkan  optimasi  dengan  algoritma  Particle  Swarm Optimization.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  adalah metode  penelitian  secara  komparatif.  Penelitian  ini mengunakan  4  tahapan,  secara  detail  tahapan  dalam
5,65 7,29 19,47 23,33 28,57 0 5 10 15 20 25 30 2000 2011 2021 2030 2045 value
penelitian akan diuraian berurutan dengan urutan pertama adalah  analisa  kebutuhan,  pengumpulan  data,  pengolahan data, dan metode pengolahan data.

## Gambar 3. Tahapan-tahapan penelitian

## A. Analisa Kebutuhan
Data  mining  merupakan  salah  satu  pengolahan  dari kumpulan  data-data  yang  besar  untuk  dianalisa  dalam mencari keterhubungan antar data set kemudian diringkas dengan  cara  baru  tetapi  dapat  dipahami  dan  bermanfaat bagi  orang  yang  memiliki  dataset  tersebut  [6],  [7].  Data mining dapat diartikan sebagai bidang yang pada prosesnya mencangkup  berbagai  keilmuan  seperti  basis  data,  teknik machine  learning,  visualisasi,  pengenalan  pola,  dan statistik dalam memperoleh informasi dari data yang besar [8].
Dari  banyaknya  data  yang  ada  dan  dengan  begitu banyaknya kebutuhan dalam analisis data, namun dari data tersebut tidak diketahui informasi apa yang dapat berguna atau dapat disebut dengan miskin informasi. Karena begitu banyaknya  data  yang  tersimpan  dengan  terus  menerus kedalam  repositori  membuat  manusia  kesulitan  dalam mengolah  dan  memahami  data  tersebut.  Sehingga mengakibatkan data yang tersimpan dalam repositori hanya
menjadi tumpukan data yang tidak berguna atau dalam kata lain “kuburan data”  [9].
Pada metode algoritma Naive Bayes, algoritma Decision Tree,  algoritma  K  -  Nearest  Neighbor,  dan  algoritma Random  Forest  merupakan  sebagai  pengolah  data  yang kemudian  akan  mengklasifikasikan  dataset  tersebut berdasarkan  penghitungan  metode  algoritma  masing- masing sehingga dari dataset tersebut menjadi sebuah nilai prediksi.  Proses  pengujian  penelitian  ini  menggunakan tools  Rapidminer.  Pemilihan  menggunakan  tools  ini dikarenakan  tingkat  performanya  yang  cukup  bagus. Rapidminer  digunakan  sebagai  salah  satu  penyelesaian dalam menganalisis sebuah data mining, text mining serta prediksi[10].  Macam-macam  teknik  deskriptif  dan memprediksi  sebuah  dataset  digunakan  oleh  rapidminer yang dapat  menjadi  sebuah  informasi  bermanfaat  sebagai alat  bantu  dalam  mengambil  suatu  pilihan.  Sekitar  500 operator yang ada pada aplikasi rapidminer dalam metode data mining, operator tersebut antara lain adalah operator input,  operator  output,  operator  data  preprocessing  dan operator  visualisasi.  Rapidminer  adalah  sebuah  aplikasi independen dalam menganalisis sebuah data dan salah satu tools  data  mining  serta  dapat  dihubungkan  dengan produknya  sendiri.  Rapidminer  juga  bisa  berjalan  pada semua  sistem  operasi  karena  dirancang  dalam  bahasa pemrograman  Java.  Rapidminer  adalah software yang bersifat terbuka ( open source )[6].
Penelitian  ini  menerapkan  sifat  deskriptif  kuantitatif yang artiya pada penelitian ini dilakukan pengklasifikasian data  agar  mendapatkan  hasil  berupa  nilai  yang  nantinya menjadi  parameter  dalam  mengambil  suatu  keputusan. Kemudian dataset akan dilakukan pembagian yaitu data uji dan  data  latih,  selanjutnya  dilakukan  penghitungan  atau pengolahan  data  pada  aplikasi  rapidminer.  Dalam penelitian  ini  dataset  diambil  pada  situs  UCI  Machine Learning dengan 520 instances yang berisi prediksi apakah seseorang  mengidap  penyakit  diabetes  atau  tidak, berdasarkan  17  atribut  sebagai  parameter  dan  satu  atribut yang dijadikan prediksi.

## B. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini pengumpulan data melalui sebuah situs  yang  biasa  digunakan  oleh  para  peneliti  machine learning yaitu situs UCI Machine Learning, dataset tersebut terdiri dari 17 atribut dan 1 atribut yang dijadikan prediksi sebagai  pendeteksian  awal  dalam  pencegahan  penyakit diabetes.

## C. Pengolahan Data
Dari data set yang diperoleh melalui situs UCI machine learning  tersebut,  selanjutnya  dengan  menggunakan beberapa  teknik  pengolahan  data,  data  terlebih  dahulu diolah  agar  diperoleh  data  yang  berkualitas  [11].  Yaitu dengan  cara  melakukan  identifikasi  serta  penghapusan data-data yang dianggap tidak valid (teknik data validation) yaitu berupa noise, tidak konsisten, dan tidak lengkap. Pada penelitian  ini  data  latih  yang digunakan  sebesar  70%  dan data tes sebesar 30% dari dataset yang telah diolah, hal ini
Mulai Identifikasi Masalah Preprocessing Data
Model Algoritma Naïve Bayes dan Optimasi PSO Model Algoritma Decision Tree dan Optimasi PSO Model Algoritma K-Nearest Neighbor dan Optimasi PSO Model Algoritma Random Forest dan Optimasi PSO Prediksi Data Prediksi Data Prediksi Data Prediksi Data
Hasil dan Perbandingan Model
Selesai
dimaksudkan  untuk  mencari  nilai  akurasi  terbaik  dalam klasifikasi pendeteksian awal penyakit diabetes mellitus.

## D. Metode Pengolahan Data
Cross  validation merupakan  metode  pengambilan sebuah  data  latih  dan  data  uji  secara  acak  untuk memastikan  kesamaan  jumlah  pada  dataset  diamati  dan dataset  training  serta  satu  kali  kemunculan  dalam  dataset testing  [12].  Pada  metode  tersebut  ditentukan  jumlah pembagian ( fold ), dimana jumlah fold standar dan banyak dipakai adalah 10 kali partisi atau 10 folds [13]. Atas dasar itu penelitian ini juga menggunakan 10 fold validation yang artinya  dataset  dipisahkan  secara  acak  dengan  10  bagian melalui  perbandingan  yang  sama,  setelah  itu  error  rate dihitung bagian demi bagian, selanjutnya error rate secara totalitas diperoleh dari menghitung rata-rata error rate dari 10  bagian.  Baru  kemudian  dioptimasi  dengan  algoritma Particle Swarm Optimization.
Tahapan  awal  penghitungan  dataset  yaitu    identifikasi masalah,  dilanjutkan  dengan  studi  literatur,  kemudian pengumpulan data dan yang terakhir adalah analisis pola. Tahapan pertama yaitu identifikasi masalah, dimana kasus yang dibahas dalam riset ini merupakan dengan mengenali baik  atau  tidaknya  klasifikasi  prediksi  penyakit  diabetes, berdasarakan  nilai  akurasi  dari  metode  data  mining  yaitu algoritma algoritma Naive Bayes, algoritma Decision Tree, algoritma  K  -  Nearest  Neighbor,  dan  algoritma  Random Forest,  serta  penambahan  algoritma  Particle  Swarm Optimization (PSO) sebagai metode optimasi.
Tahapan  yang  ke  dua  yaitu  proses  pengumpulan  data dengan melakukan pengambilan data yang tersimpan pada situ  UCI  Machine  Learning  dalam  memprediksi  penyakit diabetes,  jumlah  dataset  sebanyak  520  data,  dengan  17 atribut  sebagai  parameter  dan  satu  atribut  yang  dijadikan prediksi.  Riset  ini  mencangkup  metode  algoritma  Naive Bayes,  algoritma  Decision  Tree,  algoritma  K  -  Nearest Neighbor, dan algoritma Random Forest.
Pada tahap selanjutnya akan dilakukan proses penentuan prediksi  penyakit  diabetes  dengan  input  dari Early  stage diabetes risk  prediction dataset  yang  telah  didapat sebelumnya dengan menggunakan metode algoritma Naive Bayes,  algoritma  Decision  Tree,  algoritma  K  -  Nearest Neighbor, dan algoritma Random Forest, setelah diketahui hasilnya bandingkan dengan metode yang telah di optimasi, yang akan diselesaikan dengan software Rapidminer.
Dalam  prosesnya  metode  klasifikasi  naive  bayes melewati dua fase proses penghitungan, antara lain proses learning  serta  proses  classifier.  Pada  tahap  pertama  yaitu learning membuat sebuah vocabulary dalam dokumen data latih  yang  akan  dibandingkansatu  sama  lainnya  [12]. Selanjutnya  pada  kategori  dilakukan  pencarian  nilai probabilitas lalu penentuan frekuensi pada kata-kata yang muncul, untuk dibuat sebuah klasifikasi. Fase ke dua adalah clasifier  akan  dilakukan  penghitungan  nilai  probabilitas berdasarkan sekumpulan dokumen yang telah diklasifikasikan  sehingga  akan  terlihat  nilai  terbesar  dari kategori kelas. Maka hasil dengan nilai presentase terbesar yang akan terlihat dari hasil penghitungan.
Pada  proses  pencarian  dengan  menggunakan  metode Decision Tree merupakan suatu penghitungan dengan cara melakukan evaluasi terhadap atribut-atribut melalu sebuah metode  statistic,  antara  lain  information  gain.  Decision Tree  memiliki  input  training  sample,  dimana  dalam kegunaanya  untuk  membuat  sebuah  tree  dari  suatu pengujian yang telah dilakukan [14], [15].
Pada  proses  penghitungan  menggunakan  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  langkah  penghitungannya  terlebih dahulu  mencari  nilai  k  untuk  menemukan  nilai  terdekat dalam suatu ruangan setelah didapat maka nilai k tersebut akan  membentuk  nilai  rata-rata  dan  dari  nilai  rata-rata tersebut akan dijadikan sebagai prediksi [13], [3], .
Sementara  dalam  proses  Random  Forest  menggunakan sebuah  kumpulan  dengan  sebuah  pohon  keputusan  untuk mengklasifikasi.  Tiga  hal  yang  wajib  diketahu  pada algoritma  random  forest,  pertama  bootstrap  sampling dalam  membuat  pohon  prediksi,  pada  setiap  pohon keputusan  malakukan  prediski  secara  random,  prediksi dihasilkan melalui sebuah kombinasi pada masing-masing pohon keputusan secara majority vote dalam mengklasifikasikannya [2], [7].
Proses  algoritma  PSO  dibuat  setelah  melihat  tingkah laku  sosial  dari  sekelompok    burung  yang  bersama-sama sedang  terbang  di  udara.  Di  mana  ketika  seekor  burung menemukan  jalan  pintas  atau  jarak  terdekat  dengan makanan,  maka burung yang lain  akan  mengikuti burung pertama  tadi  walaupun  jarak  meraka  itu  saling  berjauhan [16].  Hal  tersebutlah  yang  menginspirasi  dibuatnya algoritma PSO yang mana pergerakan suatu partikel akan dipengaruhi  oleh  partikel  lain  yang  sudah  menemukan solusi  terbaiknya.  Dalam  PSO  seekor  burung  tadi dinamakan  partikel  dan  sekelompok  partikel  atau sekelompok  burung  tadi  dinamakan  swarm  [17]. Merupakan  algoritma  dengan  penghitungan  berbasis populasi dan subtitusi yang proses pencariannya dilakukan secara  global.  Dalam  prosesnya  PSO  melakukan penghitungan  secara  sederhana  dan  tidak  memerlukan parameter terlalu banyak [18].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Jumlah  fold  yang  baik  digunakan  untuk  kalsifikasi menggunakan aplikasi rapidminer adalah sebanyak 10-fold cross  validation.  Dataset  akan  dihitung  melalui  sebuah partisi  yaitu  10  partisi  dan  dilakukan  pembandingan (pembanding  dengan  data  yang  sama),  setelah  itu  dari pembagian  tersebut  error  rate  dihitung,  kemudian  dapat diketahui semua nilai error ratenya yang dihasilkan melalui penghitungan rata-rata tersebut.

## A. Penghitungan Algoritma Naive Bayes
Setelah  memasukan  dataset  kedalam  rapidminer, kemudian  dilakukan  penghitungan  nilai  akurasi  dengan algoritma naïve bayes, langkah pertama adalah peghitungan  algoritma  tanpa  menggunakan  metode optimasi  terlebih  dahulu,  langkah  ini  dilakukan  untuk mengetahui  nilai  akurasi  sebelum  dilakukan  optimasi. Langkah  kedua  penghitungan  algoritma    dengan  metode
optimasi, dari langkah-langkah ini akan diketahui kenaikan nilai akurasi pada algoritma Nive Bayes.

## B. Hasil Penghitungan Algoritma Naive Bayes Tanpa Metode Optimasi
Hasil penghitungan didapat nilai algoritma Naive Bayes adalah sebesar 84.07%, berikut gambar dari hasil algoritma Naive Bayes:
PerformanceVector: accuracy: 84.11% +/- 6.97% (micro average: 84.07%) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 187 21 Negative: 37 119
precision: 77.35% +/- 10.77% (micro average: 76.28%) (positive class:
Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 187 21 Negative: 37 119 recall: 85.00% +/- 9.79% (micro average: 85.00%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 187 21 Negative: 37 119 AUC (optimistic): 0.943 +/- 0.042 (micro average: 0.943) (positive class: Negative)
AUC: 0.943 +/- 0.042 (micro average: 0.943) (positive class: Negative) AUC (pessimistic): 0.943 +/- 0.042 (micro average: 0.943) (positive class: Negative)
Pada tabel 1 dibawah diketahui prediksi nilai Positive (class precision) yaitu 89.90% dengan 187 kesesuaian data dan 21 ketidak sesuaian data, untuk prediksi nilai Negative (class precision) yaitu 76.28% dengan 119 kesesuaian data dan 37 ketidak sesuaian data. Sementara untuk class recall true Positive sebesar 83.48%. dan class recall true Negative sebesar 85.00%.
TABEL I
C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA N AIVE B AYES
True Positive True Negative Class Precision Prediksi Positive 187 21 89.90% Prediksi Negative 37 119 76.28% Class Recal 83.48% 85.00% TP = 187 FP = 37 TN = 119
FN = 21 Nilai Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (187+119) / (187+119+37+21)
= 0.8406593406593 Hasil nilai akurasi sebesar 84.07%.
Kurva ROC dari hasil penghitungan Naïve Bayes tanpa optimasi  menghasilkan  nilai  AUC  (area  under  curve) sebesar 0.943 (Excellent Classification).
Gambar 4. Kurva ROC naïve bayes tanpa optimasi

## C. Hasil Penghitungan Algoritma Naive Bayes dengan Metode Optimasi
Optimasi  yang  dihasilkan  pada  algoritma  naïve  bayes dengan algoritma Particle Swarm Optimization mengalami kenaikan  sebesar  4.91%  dengan  nilai  persentase  akurasi 89.01%,  sehingga  optimasi  PSO  dapat  memperbaiki  nilai akurasi  klasifikasi  prediksi  penyakit  diabetes  pada algoritma  naïve  bayes.  Dibawah  ini  hasil  pengolahan optimasi algoritma naïve bayes dengan PSO.
PerformanceVector: accuracy: 88.98% +/- 3.77% (micro average: 89.01%)
ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 197 13 Negative: 27 127 precision: 83.11% +/- 5.91% (micro average: 82.47%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 197 13 Negative: 27 127 recall: 90.71% +/- 11.19% (micro average: 90.71%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 197 13 Negative: 27 127 AUC (optimistic): 0.955 +/- 0.035 (micro average: 0.955) (positive class: Negative)
AUC: 0.955 +/- 0.035 (micro average:
0.955) (positive class: Negative)
AUC (pessimistic): 0.954 +/- 0.035
(micro average: 0.954) (positive class: Negative)
Dari  tabel  2  dibawah  ini  dapat  dilihat  persentase kesesuaian prediksi Positive  yaitu class precision 93.81% (197 sesuai dan 13 tidak sesuai), class recall true Positive 87.95%.  Dan  untuk  persentase  kesesuaian  prediksi Negative yaitu class precision 82.47% (127 sesuai dan 27 tidak sesuai), class recall true Negative sebesar 90.71%.
TABEL III C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA N AIVE B AYES DENGAN PSO True Positive True Negative Class Precision Prediksi Positive 197 13 93.81% Prediksi Negative 27 127 82.47% Class Recal 87.95% 90.71% TP = 197 FP = 27 TN = 127 FN = 13 Nilai Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (197+127) / (197+127+27+13)
= 0. 8901098901098
Hasil nilai akurasi sebesar 89.01%.
Kurva ROC dari hasil penghitungan Naïve Bayes tanpa optimasi  menghasilkan  nilai  AUC  ( area  under  curve ) sebesar 0.955 ( Excellent Classification ).
Gambar 5. Kurva roc naïve bayes dengan optimasi PSO

## D. Penghitungan Algoritma Decision Tree Tanpa Metode Optimasi
Hasil  penghitungan  akurasi  algoritma Decision  Tree sebelum  dilakukannya  optimasi  adalah  sebesar  94.78%, Dibawah ini gambar pengolahan algoritma Decision Tree . PerformanceVector: accuracy: 94.81% +/- 3.92% (micro average: 94.78%)
ConfusionMatrix:
True:  Positive
Negative
Positive: 209 4 Negative: 15 136 precision: 90.51% +/- 7.17% (micro average: 90.07%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 209 4 Negative: 15 136 recall: 97.14% +/- 4.99% (micro average: 97.14%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 209 4 Negative: 15 136 AUC (optimistic): 0.974 +/- 0.029 (micro average: 0.974) (positive class: Negative)
AUC: 0.948 +/- 0.041 (micro average: 0.948) (positive class: Negative) AUC (pessimistic): 0.941 +/- 0.048 (micro average: 0.941) (positive class: Negative)
Pada tabel 3 dibawah ini diketahui nilai prediksi Positive (class  precision)  yaitu  98.12%  (209  sesuai  dan  4  tidak sesuai),  class  recall  true  Positive  sebesar  93.30%.  Dan untuk persentase kesesuaian prediksi  Negative yaitu class precision  90.07%  (136  sesuai  dan  15  tidak  sesuai),  class recall true Negative sebesar 97.14%.
TABEL IIIII C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA D ECISION T REE True Positive True Negative Class Precision Prediksi Positive 209 4 98.12% Prediksi Negative 15 136 90.07% Class Recal 93.30% 97.14% TP = 209 FP = 15 TN = 136 FN = 4 Nilai Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (209+136) / (209+136+15+4)
= 0.9478021978021
Hasil nilai akurasi sebesar 94.78%
Kurva ROC dari hasil penghitungan Naïve Bayes tanpa optimasi  menghasilkan  nilai  AUC  (area  under  curve) sebesar 0.948 (Excellent Classification).
Gambar 6. Kurva ROC decision tree tanpa optimasi

## E. Hasil Penghitungan Algoritma Decision Tree dengan Metode Optimasi
Algoritma  Decision  Tree  setelah  dilakukan  optimasi menggunakan  PSO  dapat  memperbaiki  nilai  akurasi klasifikasi  menjadi  96.73%  dengan  persentase  kenaikan 0.77%.  Dibawah  ini  gambar  hasil  pengolahan  algoritma Decision Tree dan Particle Swarm Optimization (PSO).
PerformanceVector: accuracy: 96.98% +/- 2.42% (micro average: 96.98%) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 217 4 Negative: 7 136
precision: 95.42% +/- 5.35% (micro average: 95.10%) (positive class:
Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 217 4 Negative: 7 136 recall: 97.14% +/- 3.69% (micro average: 97.14%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 217 4 Negative: 7 136 AUC (optimistic): 0.989 +/- 0.015
(micro average: 0.989) (positive class: Negative) AUC: 0.970 +/- 0.038 (micro average: 0.970) (positive class: Negative) AUC (pessimistic): 0.961 +/- 0.050 (micro average: 0.961) (positive class: Negative)
Pada  tabel  4  dibawah  ini  diketahui  nilai  prediksi Positive (class precision) yaitu  98.19% (217 sesuai dan  4 tidak sesuai), class recall true Positive sebesar 93.30%. Dan untuk persentase kesesuaian prediksi Negative yaitu class precision  95.10%  (136  sesuai  dan  7  tidak  sesuai),  class recall true Negative sebesar 97.14%.
TABEL IVV C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA D ECISION T REE DENGAN PSO True Positive True Negative Class Precision Prediksi Positive 217 4 98.19% Prediksi Negative 7 136 95.10% Class Recal 93.30% 97.14% TP = 217 FP = 7 TN = 138 FN = 4 Nilai Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (217+136) / (217+136+7+4)
= 0.9697802197802
Hasil nilai akurasi sebesar 96.98%
Kurva  ROC  dari  hasil  penghitungan  Decision  Tree dengan optimasi PSO menghasilkan nilai AUC (area under curve) sebesar 0.970 (Excellent Classification).
Gambar 7. Kurva ROC decision tree dengan optimasi PSO
F. Hasil Penghitungan Algoritma K - Nearest Neighbor
Tanpa Metode Optimasi
Pengolahan  model  menggunakan  metode  algoritma  K- Nearest Neighbor menghasilkan nilai akurasi yaitu 85.99%, dibawah ini merupakan gambar hasil pengolahan algoritma K-NN.
PerformanceVector:
accuracy: 86.00% +/- 6.25% (micro average: 85.99%) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 185 12 Negative: 39 128 precision: 78.35% +/- 9.95% (micro average: 76.65%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 185 12 Negative: 39 128
recall: 91.43% +/- 11.07% (micro average: 91.43%) (positive class:
Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 185 12 Negative: 39 128 AUC (optimistic): 0.957 +/- 0.033
(micro average: 0.957) (positive class: Negative) AUC: 0.928 +/- 0.064 (micro average: 0.928) (positive class: Negative) AUC  (pessimistic):  0.925  +/-  0.064 (micro average: 0.925) (positive class: Negative)
Pada  Tabel  5  dibawah  ini  diketahui  nilai  prediksi Positive (class precision) yaitu 93.91% (185 sesuai dan 12 tidak sesuai), class recall true Positive sebesar 82.59%. Dan untuk persentase kesesuaian prediksi Negative yaitu class precision  76.65%  (128  sesuai  dan  39  tidak  sesuai),  class recall true Negative sebesar 91.43%.
TABEL V C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA K-N EAREST N EIGHTBOR True Positive True Negative Class Precision Prediksi Positive 185 12 93.91% Prediksi Negative 39 128 76.65% Class Recal 82.59% 91.43% TP = 185 FP = 39 TN = 128 FN = 12 Nilai Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (185+128) / (185+128+39+12)
= 0.8598901098901 Hasil nilai akurasi sebesar 85.99%
Kurva  ROC  dari  hasil  penghitungan  K-Nearest Neighbor  tanpa  optimasi  menghasilkan  nilai  AUC  (area under curve) sebesar 0.928 (Excellent Classification).
Gambar 8. Kurva ROC K-NN tanpa optimasi

## G. Hasil Penghitungan Algoritma K - Nearest Neighbor Dengan Metode Optimasi
Algoritma K - Nearest Neighbor dengan menggunakan optimasi PSO dapat memperbaiki nilai akurasi klasifikasi menjadi  94.51%  dengan  persentase  kenaikan  8.52%. Dibawah ini gambar hasil optimasi algoritma KNN dengan Particle Swarm Optimization (PSO).
PerformanceVector: accuracy: 94.53% +/- 4.06% (micro average: 94.51%) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 214 10 Negative: 10 130 precision: 93.11% +/- 5.92% (micro average: 92.86%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 214 10 Negative: 10 130 recall: 92.86% +/- 7.53% (micro average: 92.86%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 214 10 Negative: 10 130 AUC (optimistic): 0.990 +/- 0.015 (micro average: 0.990) (positive class: Negative)
AUC: 0.981 +/- 0.041 (micro average: 0.981) (positive class: Negative) AUC (pessimistic): 0.971 +/- 0.068 (micro average: 0.971) (positive class: Negative)
Pada  Tabel  6 dibawah  ini  nilai  prediksi  Positive  (class precision) yaitu 95.54% (214 sesuai dan 10  tidak sesuai), class  recall  true  Positive  sebesar  95.54%.  Dan  untuk persentase  kesesuaian  prediksi  Negative  yaitu  class precision  92.66%  (130  sesuai  dan  10  tidak  sesuai),  class recall true Negative sebesar 92.66%.
TABEL VI C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA K-N EAREST N EIGHTBOR DENGAN PSO True Positive True Negative Class Precision Prediksi Positive 214 10 95.54% Prediksi Negative 10 130 92.66% Class Recal 95.54% 92.66% TP = 214 FP = 10 TN = 130 FN = 10
Nilai Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (214+130) / (214+130+10+10)
= 0.9450549450549
Hasil nilai akurasi sebesar 94.51%
Kurva  ROC  dari  hasil  penghitungan  K-Nearest Neighbor  dengan  optimasi  PSO  menghasilkan  nilai  AUC (area under curve) sebesar 0.981 (Excellent Classification).

## Gambar 9. Kurva ROC K-NN dengan optimasi PSO

## H. Hasil Penghitungan Algoritma Random Forest Tanpa Metode Optimasi
Nilai  akurasi  menggunakan  algoritma  Random  Forest adalah  sebeser  97.25%,  dibawah  ini  gambar  hasil pengolahan algoritma Random Forest.
PerformanceVector: accuracy: 97.26% +/- 2.57% (micro average: 97.25%)
ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 216 2 Negative: 8 138
precision: 94.99% +/- 6.23% (micro average: 94.52%) (positive class:
Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 216 2 Negative: 8 138 recall: 98.57% +/- 3.01% (micro average: 98.57%) (positive class: Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 216 2 Negative: 8 138 AUC (optimistic): 0.998 +/- 0.004
(micro average: 0.998) (positive class: Negative) AUC: 0.998 +/- 0.004 (micro average: 0.998) (positive class: Negative) AUC (pessimistic): 0.998 +/- 0.004 (micro average: 0.998) (positive class: Negative)
Pada  Tabel  7  dibawah  ini  diketahui  nilai  prediksi Positive (class precision) yaitu  99.08% (216 sesuai dan  2 tidak sesuai), class recall true Positive sebesar 96.43%. dan persentase kesesuaian untuk prediksi Negative yaitu class precision  94.52%  (138  sesuai  dan  8  tidak  sesuai),  class recall true Negative sebesar 98.57%.
TABEL VII C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA R ANDOM F OREST True Positive True Negative Class Precision Prediksi Positive 216 2 99.08% Prediksi Negative 8 138 94.52% Class Recal 96.43% 98.57% TP = 216 FP = 8 TN = 138 FN = 2 Nilai Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (216+138) / (216+138+8+2)
= 0.9725274725274 Hasil nilai akurasi sebesar 97.25%
Kurva  ROC  dari  hasil  penghitungan  Random  Forest tanpa optimasi menghasilkan nilai AUC (area under curve) sebesar 0.998 (Excellent Classification).
Gambar 10. Kurva ROC random forest tanpa optimasi

## I. Hasil Penghitungan Algoritma Random Forest Dengan Metode Optimasi
Akurasi dari algoritma Random Forest dengan optimasi PSO  dapat  memperbaiki  nilai  akurasi  klasifikasi  menjadi 98.35%  dengan  persentase  kenaikan  1.10%.  Dibawah  ini gambar hasil pada algoritma Random Forest dengan PSO.
PerformanceVector: accuracy: 98.36% +/- 1.90% (micro average: 98.35%)
ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 220 2 Negative: 4 138
precision: 97.42% +/- 4.45% (micro average: 97.18%) (positive class:
Negative) ConfusionMatrix: True:  Positive Negative Positive: 220 2 Negative: 4 138
recall: 98.57% +/- 3.01% (micro average: 98.57%) (positive class:
Negative)
ConfusionMatrix:
True:  Positive Negative Positive: 220 2 Negative: 4 138 AUC (optimistic): 0.997 +/- 0.005 (micro average: 0.997) (positive class: Negative)
AUC: 0.997 +/- 0.006 (micro average: 0.997) (positive class: Negative) AUC  (pessimistic):  0.997  +/-  0.006 (micro average: 0.997) (positive class: Negative)
Pada  Tabel  8  dibawah  ini  diketahui  nilai  prediksi Positive (class precision) yaitu  99.10% (220 sesuai dan 2 tidak sesuai), class recall true Positive sebesar 98.21%. dan untuk persentase kesesuaian prediksi Negative yaitu class precision  97.18%  (138  sesuai  dan  4  tidak  sesuai),  class recall true Negative sebesar 98.57%.
TABEL VIII C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA R ANDOM F OREST DENGAN PSO True Positive True Negative Class Precision Prediksi Positive 220 2 99.10% Prediksi Negative 4 138 97.18% Class Recal 98.21% 98.57% TP = 284 FP = 36 TN = 178 FN = 22 Nilai Akurasi = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) = (220+138) / (220+138+4+2)
= 0.9835164835164 Hasil nilai akurasi sebesar 88.85%
Kurva  ROC  dari  hasil  penghitungan  Random  Forest dengan optimasi PSO menghasilkan nilai AUC (area under curve) sebesar 0.997 (Excellent Classification).
Gambar 11. Kurva ROC random forest dengan optimasi PSO

## J. Perbandingan Model Algoritma Klasifikasi
Dari  hasil  penghitungan  semua  model  klasifikasi  yaitu Naïve  Bayes,  Decision  Tree,  K-Nearest  Neighbor,  dan Random Forest dapat dilihat gambar grafik perbandingannya sebelum dilakukan optimasi yaitu:

## Gambar 12. Grafik perbandingan model klasifikasi
Dari  gambar  grafik  diatas  terlihat  model  klasifikasi algoritma  Random  Forest  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi yaitu  97.25%  dengan  nilai  AUC  0,998  (Excellent Classification). Selanjutnya perbandingan model klasifikasi dengan ditambah metode optimasi dapat dilihat pada gambar grafik dibawah ini:
Gambar 13. Grafik perbandingan model klasifikasi dengan optimasi PSO
Setelah  ditambah  dengan  metode  optimasi  semua model  klasifikasi  mengalami  peningkatan  nilai  akurasi dengan peningkatan akurasi tertinggi sampai dengan 8.52%
Naïve Bayes Decision Tree K-Nearest Neighbor Random Forest Akurasi 84,07% 94,78% 85,99% 97,25% AUC 0,943 0,948 0,928 0,998 84, 07% 94, 78% 85, 99% 97, 25% 0,943 0, 948
0, 928 0, 998 A XIS T IT LE
Naïve Bayes Decision Tree K-Nearest Neighbor Random Forest Akurasi 89,01% 96,98% 94,51% 98,35% AUC 0,955 0,97 0,981 0,997 89, 01% 96, 98% 94, 51%
98, 35% 0,955 0, 97 0, 981 0, 997 A XIS T IT LE
pada model algoritma K-NN, dan model algoritma Random Forest mengalami peningkatan terkecil yaitu 1.10%, akan tetapi tingkat akurasi tertinggi dari semua model klasifikasi setelah  dilakukan  optimasi  adalah  algoritma  Random Forest  dengan  nilai  akurasi  akhir  98.35%.  berikut  adalah tabel perbandingan model klasifikasi penyakit diabetes.
TABEL IX P ERBANDINGAN H ASIL A KURASI K LASIFIKASI P ENYAKIT D IABETES Algoritma Akurasi Tanpa Optimasi + PSO % Kenaikan Naïve Bayes 84,07% 89,01% 4,94% Decision Tree 94,78% 96,98% 2,20% K-Nearest Neighbor 85,99% 94,51% 8,52% Random Forest 97,25% 98,35% 1,10%
Gambar 14. Grafik perbandingan model klasifikasi penyakit diabetes

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Setelah  dilakukan  penghitungan  pada  masing-masing algoritma  didapat    nilai  akurasi  tertinggi  sebelum dioptimasi  adalah  algoritma  Random  Forest  dengan  nilai akurasi  97.25%,  Decision  Tree  94.78%,  dan  K-Nearest Neghbor sebesar 85.99%, lalu yang memiliki nilai akurasi terendah  yaitu  algoritma  Naive  Bayes  sebesar  84.07%. Setelah  ditambahkan  metode  optimasi  algoritma  Naive Bayes mengalami peningkatan nilai akurasi 4.94% menjadi 89.01%,  dan  Decision  Tree  mengalami  peningkatan  nilai akurasi  sebesar  2.20%  menjadi  96.98%,  sementara algoritma  K-Nearest  Neighbor  mengalami  peningkatan paling  tinggi  setelah  dioptimasi  sebesar  8.52%  menjadi 94.51%, selanjutnya algoritma Random Forest mengalami peningkatan akurasi terendah yaitu sebesar 1.10% menjadi 98.35%,  sehingga  dari  model  klasifikasi  algoritma  Naive Bayes,  algoritma  Decision  Tree,  algoritma  K  -  Nearest Neighbor,  dan  algoritma  Random  Forest,  menggunakan metode  optimasi  Particle  Swarm  Optimization  (PSO) algoritma  Random  Forest  merupakan  algoritma  yang memiliki nilai akurasi tertinggi dalam mengklasifikasikan dataset penyakit diabetes yaitu dengan nilai akurasi 98.35%. Dengan meningkatnya nilai akurasi algoritma diatas dapat meningkatkan  hasil  dari  kesimpulan  apakah  seseorang menderita  penyakit  diabetes  atau  tidak  sehingga  dapat
dilakukan tindakan perawatan dan pencegahan komplikasi sejak dini.
Saran  untuk  penelitian  kedepannya  bisa  menggunakan metode  optimasi  lain  terhadap  algoritma  yang  digunakan pada penelitian ini dan dibandingkan nilai akurasinya untuk bisa  digunakan  mana  yang  lebih  baik  optimasinya mengingat kelebihan dan kekurangan dari metode optimasi tersebut.

## R EFERENSI
[1] M. I. Gunawan, D. Sugiarto, and I. Mardianto, “Peningkatan Kinerja  Akurasi  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Mellitus Menggunakan Metode Grid Seacrh pada Algoritma Logistic Regression,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika , vol.
6, no. 3, pp. 280–284, Dec. 2020.
[2] W.  Apriliah,  I.  Kurniawan,  M.  Baydhowi,  and  T.  Haryati, “Prediksi  Kemungkinan  Diabetes  pada  Tahap  Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,” 2021. [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[3] R.  A.  Ramadhani  and  R.  K.  Niswatin,  “Sistem  Diagnosa Diabetes Menggunakan Metode K-NN,” 2018.
[4] M.  D.  Nurmalasari,  K.  Kusrini,  and  S.  Sudarmawan, “Komparasi Algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk  Membangun  Pengetahuan  Diagnosa  Penyakit Diabetes,” Jurnal  Komtika  (Komputasi  dan  Informatika) , vol. 5, no. 1, pp. 52–59, Jul. 2021, doi:
10.31603/komtika.v5i1.5140.
[5] A.  Ridwan,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” 2020.
[6] A.  Fauzi,  “Analisis  Data  Bank  Direct  Marketing  dengan Perbandingan  Klasifikasi  Data  Mining  Berbasis  Optimize Selection  (Evolutionary),” Jurnal  Informatika  Universitas Pamulang ,  vol.  6,  no.  1,  p.  102,  Mar.  2021,  doi: 10.32493/informatika.v6i1.9291.
[7] W.  Yustanti  and  N.  Rochmawati,  “Analisis  Algoritma Klasifikasi  untuk  Memprediksi  Karakteristik  Mahasiswa pada Pembelajaran Daring,” Jurnal Edukasi dan  Penelitian Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 57–61, 2022.
[8] A.  H.  Yunial,  “Analisis  Optimasi  Algoritma  Klasifikasi Support  Vector  Machine,  Decision  Trees,  dan  Neural Network  Menggunakan  Adaboost  dan  Bagging,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 5, no. 3, p. 247, Sep.
2020, doi: 10.32493/informatika.v5i3.6609.
[9] R.  Puspita  and  A.  Widodo,  “Perbandingan  Metode  KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna  Layanan  BPJS,” Jurnal  Informatika  Universitas Pamulang ,  vol.  5,  no.  4,  p.  646,  Dec.  2021,  doi:
10.32493/informatika.v5i4.7622.
[10]  F.  Elfaladonna  and  A.  Rahmadani,  “Analisa  Metode Classification-Decission  Tree  dan  Algoritma  C.45  Untuk Memprediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” SINTECH JOURNAL , vol. 2, no. 1, pp. 10–17, 2019.
[11]  T.  Arifin  and  A.  Herliana,  “Optimasi  Metode  Klasifikasi dengan  Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  untuk Identifikasi Penyakit Diabetes Retinopathy,” 2018.
[12]  Sudriyanto,  R.  Rizaldi,  and  M.  Ainun  Rofiq  Hariri, “Implementasi  Algoritme  Decision  Tree  (C4.5)  dengan Optimize  Weights  (PSO)  untuk  Memprediksi  Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu,” Jurnal  Informatika  Universitas Pamulang ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  252–257,  2021,  doi:
10.32493/informatika.v6i2.9197.
[13]  S.  I.  Fernanda,  D.  E.  Ratnawati,  and  P.  P.  Adikara, “Identifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus  Menggunakan Metode  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN),”  2017. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[14]  R.  Oktaria,  M.  Komarudin,  and  M.  A.  Muda,  “ANALISA KLASIFIKASI  KUALITAS  MAHASISWA  LULUSAN BERDASARKAN
75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% Naïve Bayes Decision
Tree K-Nearest Neighbor Random Forest Tanpa Optimasi + PSO
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C4.5  (STUDI  KASUS: UNIVERSITAS LAMPUNG),” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA , vol. 12, no. 2, pp. 183–192, Nov. 2019, doi: 10.15408/jti.v12i2.11171.
[15]  H. Sastypratiwi, H. Muhardi, and J. H. Hadari Nawawi, “Uji Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Decision  Tree Classification  Menggunakan  Covid-19  Dataset,” Jurnal Edukasi  dan  Penelitian  Informatika ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–6,
2022.
[16]  Nurhayati, F. Agustian, and M. D. I. Lubis, “Particle Swarm Optimization  Feature  Selection  for  Breast  Cancer
Prediction,” Oct. 2020. doi: 10.1109/CITSM50537.2020.9268865.
[17]  W.  ,  D.  Nugraha,  E.  Y.  A.  Dodu,  and  F.  M.  B.  Paloloang, “Sistem Penjadwalan Perkuliahan Menggunakan Algoritma Particle  Swarm  Optimization  Pada  Jurusan  Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Tadulako,” Computer Science  and  Informatics  Journal ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–11,
2019.
[18]  N. K. C. Bandinithya Dewi, N. K. Ayu Wirdiani, and D. M. Sri  Arsa, “Klasifikasi Kecanduan  Smartphone pada  Pelajar Sekolah  Menengah  Atas  menggunakan  Metode  Machine Learning Berbasis Feature Weighting,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 95–103, 2022.