## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 507-514 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Comparison of Naive Bayes and K-Nearest Neighbors Algorithms for Metabolic Syndrome Classification

## Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors untuk Klasifikasi Metabolik Sindrom
Fitriana Sholekhah 1 , Adinda Dwi Putri 2 , Rahmaddeni 3* , Lusiana Efrizoni 4
1,2,3,4 Jurusan Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Indonesia
E-Mail: 1 2110031802099@sar.ac.id, 2 2110031802112@sar.ac.id,
3 rahmaddeni@sar.ac.id, 4 lusiana@stmik-amik-riau.ac.id
Received Nov 28th 2023; Revised Jan 17th 2024; Accepted Feb 20th 2024 Corresponding Author: Rahmaddeni

## Abstract
A medical condition known as metabolic syndrome potentially increases the chances of coronary heart disease, stroke, heart attack and type 2 diabetes. Metabolic syndrome can also cause high blood sugar, low cholesterol levels, concurrent obesity and excess fat in the waist area. If a combination of these three conditions occurs, it can be said that this disease is metabolic syndrome. In addition, metabolic syndrome is also associated with insulin resistance, meaning that the body's cells do not respond well to the effects of insulin which causes high blood sugar levels because sugar is not absorbed into the cells properly. Metabolic syndrome is growing as obesity increases in Asia, with prevalence estimates continuing to rise. This has the potential to increase cases of cardiovascular disease and mortality risk. Therefore, it is necessary to develop a model to diagnose metabolic syndrome. This study aims to compare the performance of the main classification algorithms, namely Naïve Bayes (NB) and K-Nearest Neighbors (KNN) in detecting metabolic syndrome. The results of this study show that the use of the Naïve Bayes algorithm produces an accuracy of 79%, while the highest accuracy of the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm is 82%. In conclusion, the results of this study show that the K-NN algorithm with 50:50 data division is more effective in predicting and classifying metabolic syndrome.
Keyword: Classification, Comparison, K-Nearest Neighbors, Metabolic Syndrome, Naïve Bayes

## Abstrak
Kondisi medis yang dikenal sebagai sindrom metabolik berpotensi meningkatkan kemungkinan penyakit jantung koroner, stroke, serangan jantung dan diabetes tipe 2. Sindrom metabolik juga dapat menyebabkan gula darah tinggi, kadar kolesterol rendah, obesitas secara bersamaan dan kelebihan lemak di daerah pinggang. Jika kombinasi dari ketiga kondisi ini terjadi maka  dapat  dikatakan  penyakit  ini    sebagai  sindrom  metabolik.  Selain  itu,  sindrom  metabolik  juga  dikaitkan  dengan resistensi insulin, artinya dimana sel-sel tubuh tidak merespon baik terhadap efek insulin yang menyebabkan kadar gula darah tinggi karena gula tidak terserap ke dalam sel dengan baik. Sindrom metabolik tumbuh seiring meningkatnya obesitas di Asia, dengan perkiraan prevalensi yang terus naik. Ini berpotensi meningkatkan kasus penyakit kardiovaskular dan risiko kematian.  Oleh  karena  itu,  perlu dikembangkan  model  untuk  mendiagnosis  sindrom  metabolik.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membandingkan  kinerja  algoritma  klasifikasi  utama,  yaitu  Naïve  Bayes  (NB)  dan  K-Nearest  Neighbors  (KNN) dalam mendeteksi sindrom metabolik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 79%, sedangkan akurasi tertinggi dari algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) adalah 82%. Kesimpulannya, dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-NN dengan pembagian data 50:50 lebih efektif dalam memprediksi dan mengklasifikasikan sindrom metabolik.
Kata Kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes, Perbandingan, Sindrom Metabolik

## 1. PENDAHULUAN
Metabolic  syndrome atau  sindrom  metabolik  merupakan  faktor  risiko  yang  meningkatkan  risiko penyakit kardiovaskular, diabetes, stroke, dan masalah kesehatan lainnya [1]. Jika mengalami beberapa gejala dari  komponen  bisa  dikatakan  menderita  sindrom  metabolik  seperti hipertensi,  colestrol,  obesitas. Obesitas sentral,  kadar  trigliserida  (TG)  yang  tinggi,  hipertensi  (HI),  kadar  lipoprotein  densitas  tinggi  (HDL)  yang rendah, dan tingginya kadar glukosa darah puasa (GDP) adalah semua gejala dari sindrom metabolik (SM) [2].
Sindrom  metabolik  bukan  penyakit  tetapi  itu  adalah  kumpulan  faktor  risiko  metabolik  yang  terkait langsung  dengan  penyakit  tidak  menular,  terutama  arterosklerosis  kardiovaskuler  [3].  Seiring  dengan perubahan gaya hidup manusia, peningkatan kejadian sindrom metabolik adalah salah satu masalah kesehatan baru. Sindrom metabolik terjadi ketika tubuh tidak seimbang dalam beberapa bagian penting dari kesehatan. Misalnya, tubuh mungkin kesulitan mengelola gula darah, tekanan darah naik, dan kadar kolesterol yang tidak sehat.  Jika faktor-faktor ini digabungkan, ini dapat meningkatkan risiko penyakit serius seperti jantung dan diabetes.
Kondisi ini menyebabkan masalah kesehatan global yang semakin mendesak dan kompleks. Seseorang dengan sindrom metabolik memiliki kemungkinan lebih besar untuk mengalami berbagai masalah kesehatan yang  serius.  Sindrom  metabolik  berkembang  seiring  dengan  prevalensi  obesitas  yang  terjadi  pada  populasi Asia  [4]  Diperkirakan  prevalensi  sindrom  metabolik  terus  meningkat,  yang  berdampak  pada  peningkatan jumlah  penderita  penyakit  kardiovaskuler  dan  kelangsungan  hidup  [5].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  adanya model yang dapat digunakan untuk menentukan diagnosis sindrom metabolik.
Berdasarkan hasil penelitan klasifikasi algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors pada penelitian terdahulu didapatkan bahwa metode K-Nearest Neighbors dengan K=5 memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 90%, sedangkan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 80% [6]. Penelitian selanjutnya didapatkan tingkat  akurasi  pada  metode  K-Nearest  Neighbors  sebesar  67%  sedangkan  metode Naïve  Bayes  Classifier tingkat  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  58%  [7].  Sementara  itu  dari  penelitian  klasifikasi  kanker  prostat dengan hasil akurasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes adalah 80%  dan  K- NN  sebesar  90%[8]. Kemudian  penelitian  lainnya  mendapatkan  hasil  yang  menunjukkan  metode  Naïve  Bayes  memiliki  kinerja yang  lebih  baik  dengan  tingkat accuracy 70%,  sedangkan  metode  K-Nearest  Neighbors  memiliki  tingkat accuracy yang cukup rendah yaitu  40% [9].
Perkembangan teknologi informasi dalam memproses kumpulan data yang sangat besar selalu dikaitkan dengan kemajuan dalam data mining. Oleh karena itu, ada banyak algoritma yang digunakan untuk memproses data  besar,  salah  satunya  adalah  algoritma  klasifikasi  [10].  Klasifikasi  adalah  metode  analisis  data  yang mengekstrak  model  dan  memasukkannya  ke  dalam  kelas  tertentu  [11].  Salah  satu  algoritma  yang  banyak digunakan untuk melakukan klasifikasi adalah algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors. Karena, KNN merupakan   algoritma   yang   sederhana   untuk diimplementasikan tetapi menghasilkan akurasi yang baik [12]. Semakin banyak data maka waktu proses membandingkannya akan semakin lama, sehingga akan sangat sulit  mendapatkan  proses real-time untuk  kasus  klasifikasi  [13]. Naïve  Bayes  Classifier adalah  algoritma pembelajaran Bayesian yang paling cepat dan sederhana [14]. Sedangkan, metode K-Nearest  Neighbors  (K- NN)  merupakan  suatu        algoritma        dari  metode supervised dimana    hasil    dari query    instan ce  dapat diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  label class pada   K-NN [15].
Hasil dari penelitian ini adalah K-Nearest Neighbors lebih tinggi nilai keakuratannya dari pada naïve bayes[16].  Banyak  peneliti telah  membandingkan  kedua  metode  tersebut.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini membandingkan  dua  algoritma  sekaligus,  K-Nearest  Neighbors  dan Naïve  Bayes  Classifier .  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk menentukan algoritma model mana yang memiliki nilai akurasi, pressi, dan recall yang lebih tinggi. Penelitian ini juga melakukan mengevaluasi tingkat akurasi dari tiga spliting data. Dengan berkonsentrasi  pada  algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbors.  Diharapkan  penelitian  selanjutnya menggunakan  algoritma  lainnya  dan  dapat  menggunakan  penelitian  ini  sebagai  landasan  untuk  penelitian sindrom metabolik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membangun  model  klasifikasi  gangguan  metabolik  dengan membandingkan hasil dari algoritma KNN dan Naïve Bayes. Alur penelitian dimulai dari:  (1) Pengumpulan Data; (2) Preprocessing; (3) Spliting Data; (4) Pemodelan. Alur penelitian digambarkan pada gambar 1.

## 2.1.   Pengumpulan Data
Data  utama  penelitian  ini  berasal  dari  dataset  publik Metabolic  Syndrome yang  tersedia  di  platform Kaggle dan terdiri dari 2041 entri data, masing-masing dengan 15 fitur yang menjelaskan berbagai aspek yang terkait dengan sindrom metabolik. Dataset ini terakhir diperbarui pada tahun 2023, menunjukkan bahwa itu lengkap dan akurat. Secara keseluruhan, kumpulan data ini memberikan landasan yang kokoh untuk melakukan analisis menyeluruh tentang sindrom metabolik yang terkait dengan penelitian ini.

## 2.2.   Preprocessing
Preprocessing data adalah proses menyiapkan dan membersihkan data sebelum lakukan analisis[17]. Pada tahap ini data yang akan diolah bertujuan untuk menghindarkan dari data yang mengganggu (noise) atau data  yang  tidak  konsisten  [18].  Proses preprocessing mencakup  tiga  tahapan    yaitu cleaning    data, tokenizingdan transform data [19].
1. Data Cleaning
Data  cleaning adalah  menghapus atau mengisi nilai kosong untuk seluruh kumpulan data dengan nilai rata-rata dari tiap kolom pada nilai yang kosong [20].
2. Data Tranformation
Data Transformation adalah mengubah data untuk mendapatkan data yang lebih baik  [21] dilakukan untuk mengubah data yang akan dianalisis sehingga dapat menghasilkan nilai yang lebih relevan[22].
3. Normalization
Normalisasi Data merupakan proses transformasi skala atribut numerik ke dalam bentuk lebih sederhana seperti 0 hingga 1 [23].
.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.3.   Spliting Data
Splitting data berfungsi untuk membagi dataset menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan dan data uji dengan proporsi tertentu [24]. Tahap berikutnya adalah pembagian data. Proses ini membagi data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Tujuan dari pembagian data adalah untuk memastikan bahwa model yang dibangun dapat diterapkan dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Studi ini dilakukan dengan membagi data tiga kali, masing-masing 50:50, 60:40, dan 70:30. Algoritma K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes akan digunakan untuk menguji data yang telah dibagi.
1. 50:50, 50 dari data digunakan untuk pelatihan model, dan 50 digunakan untuk menguji model.
2. 60:40, 60 dari data digunakan untuk pelatihan model, dan 40 digunakan untuk menguji model.
3. 70:30, 70 dari data digunakan untuk pelatihan model, dan 30 digunakan untuk menguji model.

## 2.4.   Algoritma
Dua algoritma klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah K- Nearest Neighbors (KNN) dan Naïve Bayes (NB). KNN menggunakan data latih terdekat untuk mengklasifikasikan data uji, sementara NB menggunakan prinsip probabilitas untuk menentukan kelas instance.

## 2.4.1.  K-Nearest Neighbors
Algoritma  K- Nearest   Neighbors adalah  metode klasifikasi objek berdasarkan data pelatihan yang jaraknya  paling  dekat[25].  rinsip  sederhana  dari  K- Nearest  Neighbors adalah  bekerja  berdasarkan  jarak terpendek  dari  sampel uji  ke sampel  latih[26].  Untuk  memprediksi  kelas baru,  metode  k-NN  menggunakan prinsip ketetanggaan[27]. Tahapan proses KNN meliputi:
1. Menentukan parameter K
2. Menghitung jarak antara data training dan data testing
Perhitungan jarak Euclidean adalah perhitungan jarak yang paling sering digunakan dalam algoritma KNN. Sebagai contoh, rumusnya adalah sebagai berikut:
𝑒𝑢𝑐 = √(∑ (pi 𝑛 𝑖=1 −  q1)2 ) (1)
dimana: 𝑝𝑖
= sample data/ data training
qi = data uji/ data testing
𝑖 = variable data 𝑛 = dimensi data
3. Mengurutkan jarak yang terbentuk
4. Tentukan jarak terdekat sampai urutan K
5. Menyusun kelas yang sesuai
6. Cari  jumlah  kelas  dari  tetangga  terdekat  Anda  dan  tetapkan  kelas  tersebut  sebagai  kelas  data  untuk dievaluasi[28].

## 2.4.2.  Naïve Bayes
Klasifikasi  Bayes  adalah  pengelompokan  statistik  yang  memperkirakan  kemungkinan  keanggotaan kelas misalnya, kemungkinan bahwa sebuah tuple masuk ke dalam kelas tertentu[29]. Teorema Bayes adalah algoritma Naïve Bayes yang menggunakan pengalaman masa lalu untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan[30]. Tahapan proses Naïve Bayes meliputi:
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃( 𝐵 | 𝐴 )∗𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (2) Keterangan dari persamaan (2) diatas yaitu: P (𝐴|𝐵) = probabilitas A dan B terjadi bersama-sama P(B|A) = probabilitas B dan A terjadi bersama-sama P(A) = probabilitas kejadian A P(B) = probabilitas kejadian B[31].

## 2.5.   Evaluasi
Pada  tahap ini,  evaluasi  metode  prediksi  dilakukan  untuk  mengukur  kinerja  algoritma  K- Nearest Neighbors (KNN) dan Naïve Bayes (NB). Evaluasi ini akan membandingkan nilai akurasi yang dihasilkan oleh kedua algoritma dengan menggunakan dataset yang sama dan menerapkan tahapan splitting data yang identik, yaitu 50:50, 60:40, dan 70:30.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Tahap  pertama  yaitu  pengumpulan  data  dimana  data  didambil  dari  situs  kaggle. Hasil  analisis menunjukkan bahwa informasi terdiri dari 505 data, Tipe data untuk variabel dependen,  sindrom metabolik, memiliki  nilai  0  yang  menunjukkan  bahwa  sindrom  metabolik  tidak  ada,  dan  nilai  1  menunjukkan  bahwa sindrom metabolik ada. Dari semua data dalam dataset tersebut, perbandingan antara ada sindrom metabolik dan tidak ada sindrom metabolik pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Metabolik Sindrom
No seqn Age Sex Marital Income … MetabolicSyndrome 0 62161 22 Male Single 8200 … 0 1 62164 44 Female Married 4500 … 0 2 62169 21 Male Single 800 … 0 … … … … … … … … 504 64998 54 Male Single 5400 … 1
Tabel 1 menunjukkan dataset diabetes yang mencakup berbagai fitur, seperti seqn, Age, Sex, Marital, Income,  Race,  WaistCirc,  BMI,  Albuminuria,  UrAlbCr,  UricAcid,  BloodGlucose,  HDL,  Triglycerides,  dan MetabolicSyndrome . Di bawah ini adalah penjelasan singkat tentang masing-masing fitur: 1. seqn adalah identifikasi unik untuk setiap subjek dalam dataset.
2. Age: usia subjek dalam tahun.
3. Sex: jenis kelamin subjek (pria atau wanita).
4. Marital: status pernikahan.
5. Income: tingkat pendapatan.
6. Race: kategori ras.
7. WaistCirc: lingkar pinggang.
8. BMI: Indeks Massa Tubuh subjek (BMI).
9. Albuminuria: tingkat albuminuria dalam urin subjek.
10. UrAlbCr: rasio albumin terhadap kreatin dalam tubuh subjek.
11. UricAcid adalah tingkat asam urat yang ditemukan dalam darah subjek . 12. BloodGlucose: Nilai glukosa darah dari subjek . 13. HDL adalah subjek kolesterol lipoprotein tinggi densitas. 14. Triglycerides: Jumlah trigliserida yang ditemukan dalam darah subjek . 15. MetabolicSyndrome: Kondisi subjek sindrom metabolik.

## 3.2. Preprosessing
Proses ini melibatkan tahap preprocessing data, di mana outliers pada kumpulan data ditangani melalui normalisasi  atau  standarisasi nilai.  Fokus penanganan  outliers  adalah  fitur seqn,  sex,  marital,  income,  race, waistcirc, albuminuria, uralbcr, uricacid, hdl. Hasil preprocessing outliers berhasil pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Preprocessing Outliers
No Age BMI Blood Glucose Triglycerides Metabolic Syndrome 0 22 23.3 92 84 0 1 44 23.2 82 56 0 2 21 20.1 107 78 0 … … … … … … 500 22 26.6 84 57 0

## 3.3. Spliting Data
Penelitian ini membagi data dalam tiga tahap dengan rasio 50:50, 60:40, dan 70:30. Pada tahap 60:40, 60%  dari  total  data  digunakan  sebagai  data  latih,  sementara  40% digunakan  sebagai  data  uji.  Pada  tahap berikutnya, 70% dari total data digunakan sebagai data latih, dan 30% digunakan sebagai data uji. Metode ini memungkinkan eksplorasi kinerja model dalam berbagai skenario pembagian data latih dan uji. Data yang telah diikuti ketiga tahap ini kemudian diuji menggunakan algoritma K- Nearest Neighbors dan Naïve Bayes untuk mengevaluasi kinerja model pada setiap skenario pembagian data.

## 3.4.   Algoritma

## 3.4.1.  K-Nearest Neighbors
Gambar 2 menunjukkan visualisasi hasil akurasi K-NN untuk tiga skema pembagian data, yaitu 50:50, 60:40, dan 70:30. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa akurasi K-NN mencapai 82% pada skema 50:50, 80% pada  skema  60:40,  dan  79%  pada  skema  70:30.  60:40  menunjukkan  tren  bahwa  kinerja  K-NN  meningkat seiring dengan peningkatan proporsi data pada set pelatihan. Skema 60:40 memberikan hasil akurasi terbaik.

## 3.4.2.  Naïve Bayes
Gambar 3 menunjukkan visualisasi hasil akurasi Naïve Bayes untuk tiga skema pembagian data, yaitu 50:50, 60:40, dan 70:30. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa akurasi K-NN mencapai 79%% pada skema 50:50, 77% pada skema 60:40, dan 77% pada skema 70:30. 60:40 dan 70:30 menunjukkan tren bahwa kinerja Naïve Bayes meningkat seiring dengan peningkatan proporsi data pada set pelatihan. Skema 60:40 dan 70:30 memberikan hasil akurasi terbaik.
.
Gambar 2. Visualisasi KNN
Gambar 3. Visualisasi Naïve Bayes

## 3.5 Evaluasi
Dalam  penelitian  ini,  metode  K-NN  dan  Naïve  Bayes  digunakan,  dengan  tiga  splitting  data  (50:50, 60:40 dan 70:30). Hasil akurasi K-NN dibandingkan dengan K = 5 dan Naïve Bayes , yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perbandingan KNN dan NB Spliting data K-Nearest Neighbors (K=5) Naïve Bayes Akurasi Presisi Recall Akurasi Presisi Recall 50:50:00 82% 85% 87% 79% 79% 92% 60:40:00 80% 85% 85% 77% 77% 92% 70:30:00 79% 83% 85% 77% 77% 91%
Berdasarkan  Tabel  2,  hasil  akurasi  tertinggi  diperoleh  pada splitting data  50:50    baik  untuk  K-NN maupun Naïve Bayes . Model K-NN  dengan akurasi 82% dan Naïve Bayes 79%. Sementara 60:40, KNN 80% sedangkan NB 77% dan 70:30, KNN 79% sedangkan NB 77%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian yang dilakukan pada dataset Metabolic Syndrome yang diambil dari Kaggle , yang terdiri dari 505  data,  menemukan  bahwa  penggunaan  dua  algoritma,  K-NN  dan  Naïve  Bayes,  memberikan  hasil  yang paling optimal pada skema pembagian data 50:50. Dengan parameter K = 5, accuracy mencapai 82%, precision mencapai 87%, dan recall mencapai 85% pada KNN. Naïve Bayes menunjukkan hasil dengan nilai Accuracy sebesar 79%, Precisio n sebesar 77%, dan Recall sebesar 77%.
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa algoritma K-NN dan Naïve Bayes paling baik bekerja ketika data dibagi dengan rasio 50:50. Dalam skema pembagian data ini, algoritma K-NN mencapai tingkat  akurasi  tertinggi,  yaitu  sebesar  82%.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  dalam  situasi  di  mana  dataset
Metabolic Syndrome digunakan, K-NN dengan pembagian data 50:50 lebih efektif dalam memprediksi dan mengklasifikasikan hasil.
Untuk meningkatkan performa model ke tingkat yang sangat baik, penelitian yang akan datang harus melihat  penambahan  satu  algoritma  klasifikasi.  Dengan  memasukkan  algoritma  klasifikasi  tambahan, penelitian  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  komprehensif  tentang  berbagai  teknik  yang  dapat diterapkan pada dataset Metabolic Syndrome . Dengan memasukkan algoritma klasifikasi tambahan, hasil yang lebih kuat dan generalisasi model dapat dicapai.

## REFERENSI
[1] U.  Q.  Ayunin,  E.  Retnowati,  and  J.  H.  Prayitno,  “Prevalensi  Komponen  Sindrom  Metabolik  Pada Pegawai Bumn PT Wijaya Karya Divisi IV Surabaya,” Ghidza J. Gizi dan Kesehat. , vol. 3, no. 1, p. 7, 2019, doi: 10.22487/j26227622.2019.v3.i1.12117.
[2] D. P. R. Rahma Listyandini, Fenti Dewi Pertiwi, “Asupan Makan, Stress, dan Aktivitas Fisik dengan Sindrom Metabolik pada Pekerja Di Jakarta,” J. Kaji. dan Pengemb. Kesehat. Masy. , vol. 01, no. 01, pp. 19–32, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/AN-NUR
[3] R.  Christijani,  “Penentuan  Diagnosis  Sindrom  Metabolik  Berdasarkan  Penilaian  Skor  Sindrom Metabolik Dan Ncep Atp-Iii Pada Remaja [Penelitian Di Beberapa Sma Di Kota Bogor],” Penelit. Gizi dan Makanan (The J. Nutr. Food Res. , vol. 42, no. 1, pp. 21–28, 2019, doi: 10.22435/pgm.v42i1.2418.
[4] Septiyanti,  N.  Jafar,  and  Hendrayati,  “Hubungan  Pola  Konsumsi  Sayur  dan  Buah  dengan  Kejadian Sindrom Metabolik pada Pasien Rawat Jalan di RSUD Labuang Baji Kota Makassar,” Wind. Public Heal. J. , vol. 1, no. 1, pp. 38–47, 2020, doi: 10.33096/woph.vi.40.
[5] A.  T.  Abeng,  J.  P.  Jasmani,  and  R.  Fakultas,  “Faktor  Risiko  Aktifitas  Fisik  dan  Pola  Makan  Pada Sindrom Metabolik Di Kecamatan Jekan Raya Kota Palangka Raya,” J. Kesehat. , pp. 1–5, 2019.
[6] I. L. F. Amien, W. Astuti, and K. M. Lhaksamana, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan KNN (K- Nearest Neighbors) dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes,” e-Proceeding Eng. , vol. 10, no. 2, pp. 1911– 1920, 2023.
[7] S.  Sahar,  “Analisis  Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbors  dan  Naïve  Bayes  Clasiffier  Pada Dataset  Penyakit  Jantung,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  79–86,  2020,  doi: 10.33096/ijodas.v1i3.20.
[8] A. Muzakir, A. Desiani, and A. Amran, “Klasifikasi Penyakit Kanker Prostat Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors,” Komputika  J. Sist. Komput. , vol. 12, no. 1, pp. 73–79, 2023, doi: 10.34010/komputika.v12i1.9629.
[9] Ericha  Apriliyani  and  Y.  Salim,  “Analisis  performa  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  pada Unbalanced Dataset,” Indones. J. Data Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 47–54, 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i2.45.
[10] A.  Putri et  al. ,  “Komparasi  Algoritma  K-NN,  Naive  Bayes  dan  SVM  untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa Tingkat Akhir,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 20–26, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i1.610.
[11] G.  Abdurrahman,  “Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Melitus  Menggunakan  Adaboost  Classifier,” JUSTINDO  (Jurnal  Sist.  dan  Teknol.  Inf.  Indones. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  59–66,  2022,  doi: 10.32528/justindo.v7i1.4949.
[12] W.  Ramdhani,  D.  Bona,  R.  B.  Musyaffa,  and  C.  Rozikin,  “Klasifikasi  Penyakit  Kangker  Payudara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 12, pp. 445–452, 2022.
[13] wahyono, “Improving the Speed of K-NN Algorithm for Vehicle Classification,” Tehno.Com , vol. 19, no. 2, pp. 1–7, 2020.
[14] T.  Arifin  and  D.  Ariesta,  “Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 26–30, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[15] K. Kartarina, N. K. Sriwinarti, and N. luh P. Juniarti, “Analisis Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) Dan Naive Bayes Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 3, no. 2, pp. 107–113, 2021, doi: 10.35746/jtim.v3i2.159.
[16] A.  Noviriandini,  P.  Handayani,  and  Syahriani,  “Prediksi  Penyakit  Liver  Dengan  Menggunakan Metode,” Pros. TAU SNAR-TEK Semin. Nas. Rekayasa dan Teknol. , no. November, pp. 75–80, 2019.
[17] M. Habibi and P. W. Cahyo, “Journal Classification Based on Abstract Using Cosine Similarity and Support  Vector  Machine,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  4,  no.  3,  p.  48,  2020,  doi: 10.14421/jiska.2020.43-06.
[18] F.  Alghifari  and  D.  Juardi,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Makanan  Dan  Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Inform. , vol. 9, no. 02, pp. 75–81, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i02.3755.
[19] Adhitya  Karel  Maulaya  and  Junadhi,  “Analisis  Sentimen  Menggunakan  Support  Vector  Machine
Masyarakat Indonesia Di Twitter Terkait Bjorka,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 495–500, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4358.
[20] Gde Agung Brahmana Suryanegara, Adiwijaya, and Mahendra Dwifebri Purbolaksono, “Peningkatan Hasil  Klasifikasi  pada  Algoritma  Random  Forest  untuk  Deteksi  Pasien  Penderita  Diabetes Menggunakan Metode Normalisasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 114–122, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
[21] B. Prasojo and E. Haryatmi, “Analisa Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Pinjaman dengan Metode Random  Forest,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  79–89,  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i2.2021.79-89.
[22] A. E. Satriatama et al. , “Analisis Klaster Data Pasien Diabetes untuk Identifikasi Pola dan Karakteristik Pasien,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 5, no. 3, pp. 172–182, 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i3.828.
[23] M. D. Purbolaksono, M. Irvan Tantowi, A. Imam Hidayat, and A. Adiwijaya, “Perbandingan Support Vector Machine dan Modified Balanced Random Forest dalam Deteksi Pasien Penyakit Diabetes,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  393–399,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.3008.
[24] V. Ariyani, P. Putri, A. B. Prasetijo, and D. Eridani, “Perbandingan Kinerja Algoritme Naïve Bayes Dan  K-Nearest  Neighbors  (Knn)  Untuk  Prediksi  Harga  Rumah,” J.  Ilm.  Tek.  Elektro ,  no.  4,  2022, [Online]. Available: https://ejournal.undip.ac.id/index.php/transmisi
[25] M.  M.  Baharuddin,  H.  Azis,  and  T.  Hasanuddin,  “Analisis  Performa  Metode  K-Nearest  Neighbors Untuk  Identifikasi  Jenis  Kaca,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  269–274,  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
[26] A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[27] R. Siringoringo, “Klasifikasi Data Tidak Seimbang Menggunakan Algoritma SMOTE dan k-Nearest Neighbors,” J. ISD , vol. 3, no. 1, pp. 44–49, 2018.
[28] D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada  Dataset pasien pengidap  Kanker  Payudara,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  39–43,  2020,  doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[29] S.  Cumel,  David  Zamri,  Rahmaddeni,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  untuk  Prediksi  Banjir Dengan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan … , pp. 40–48, 2022, [Online].
Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/353%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/se ntimas/article/download/353/132
[30] D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 10, no. 1, pp. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[31] N.  Indriyani,  E.  Ali,  U.  Rio,  and  R.  Rahmaddeni,  “Menentukan  Kualitas  Pelayanan  Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 37–44, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.605.