## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 343-350 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.280

## Komparasi Algoritma Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes
Ivandari 1 , Much. Rifqi Maulana 2 , Muhammad Faizal Kurniawan 2 , M Adib Al Karomi 2,*
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Widya Pratama, Pekalongan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Widya Pratama, Pekalongan, Indonesia Email: 1 ivandarialkaromi@gmail.com, 2 rifqi@stmik-wp.ac.id, 3 mfaizalkurniawan@gmail.com, 3,* adib@alkaromi.id Email Penulis Korespondensi: adib@alkaromi.id
Abstrak− Diabetes merupakan salah satu penyakit tidak menular mematikan yang dapat menyerang manusia. Dari data World Health Organization (WHO) diabetes telah membunuh setidaknya 2 juta manusia sepanjang tahun 2019. Pencatatan dari tiap fase dan kondisi pasien  diabetes  banyak  dilakukan  guna  menunjang  penelitian.  Salah  satu  catatan  terupdate  dari  pasien  diabetes  adalah  early  stage diabetes risk prediction dataset. Dataset ini dirilis uci repository pada akhir 2020 oleh Rumah Sakit Diabetes di Bangladesh. Klasifikasi dalam data mining merupakan ilmu yang dapat mengekstraksi data untuk mencari pola atau model data guna mendapatkan pengetahuan baru. Beberapa algoritma klasifikasi yang banyak digunakan dan terbukti dapat menangani data yang besar antara lain K-NN, Naïve Bayes, serta Decission Tree. Penelitian ini melakukan komparasi ketiga algoritma tersebut untuk klasifikasi  early stage diabetes risk prediction dataset. Dari hasil penelitian decision tree merupakan algoritma terbaik untuk klasifikasi dataset diabetes dengan tingkat akurasi sebesar 95,96%. Berikutnya algoritma KNN dengan tingkat akurasi 92,5%. Sedangkan naïve bayes tercatat hanya menghasilkan tingkat akurasi sebesar 86,92%. Dari komparasi ini diketahui bahwa decision tree merupakan algoritma terbaik untuk klasifikasi early stage diabetes risk prediction dataset dengan tingkat akurasi 95,96%.
Kata Kunci: Decission Tree; Naïve Bayes; K-NN
Abstract −Diabetes is one of the deadly non-communicable diseases that can attack humans. According to data from the World Health Organization (WHO), diabetes has killed at least 2 million people throughout 2019. Many recordings of each phase and condition of diabetes patients are done to support research.  One of the most updated records of diabetes patients is the early stage diabetes risk prediction dataset. This dataset was released by the uci repository in late 2020 by the Diabetes Hospital in Bangladesh. Classification in data mining is a science that can extract data to look for patterns or data models to gain new knowledge. Several classifi cation algorithms that are widely used and proven to be able to handle large data include K-NN, Naïve Bayes, and Decission Tree. This study compares the three algorithms to classify early stage diabetes risk prediction dataset. From the research results, the decision tree is the best algorithm for classifying diabetes datasets with an accuracy rate of 95.96%. Next is the KNN algorithm with an accuracy rate of 92.5%. Meanwhile, naïve Bayes only produces an accuracy rate of 86.92%. From this comparison it is known that the decision tree is the best algorithm for classifying the early stage diabetes risk prediction dataset with an accuracy rate of 95.96%.
Keywords : Decission Tree; Naïve Bayes; K-NN

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes merupakan penyakit dengan resiko kematian yang tinggi. Dalam tahun 2019 WHO mencatat setidaknya 2 juta kematian akibat diabetes [1]. Faktor utama pemicu diabetes adalah banyaknya kadar glukosa dalam darah sehingga tubuh tidak dapat mengontrol kadar glukosa dalam darah [2]. Diabetes yang berbahaya bukan merupakan penyakit genetic yang dapat diturunkan orang tua ke anak keturunannya. Factor utama munculnya diabetes adalah pola makan yang tidak sehat. Sampai saat ini pengobatan total untuk menyembuhkan diabetes belum ditemukan. Pasien hanya diberikan insulin karena tubuh tidak dapat memproduksi insulin dengan baik. Penanganan dini terhadap penyakit diabetes dapat mengurangi resiko yang lebih parah terhadap pasien.
Pesatnya perkembangan teknologi dan komputer memiliki peranan penting dalam pencatatan dan analisa data di semua bidang. Data mining merupakan bidang ilmu yang dapat menemukan pola dari sebuah data [3]. Konsep dari data mining adalah menemukan pengetahuan baru dari hasil perhingan statistic data yang sudah ada [4]. Perhitungan dalam proses  data  mining  akan  menghasilkan  tingkat  akurasi  dan  dapat  dibandingkan  dengan  menggunakan  banyak  model algoritmik [5]. Beberapa model perhingan algoritma data mining dapat menangani jenis dan model data tertentu. Salah satu  fungsi  utama data mining adalah klasifikasi. Dalam klasifikasi  data awal  atau data  training  sangat  mempengaruhi hasil klasifikasi. Dari  data awal  tersebut  nantinya akan muncul pengetahuan baru atau pola data yang dapat  dijadikan acuan untuk menentukan kebijakan selanjutnya. Beberapa algoritma klasifikasi yang terbukti baik dan dapat menangani data yang besar antara lain naïve bayes, k-nn, serta decision tree [6].
Klasifikasi  data  mining  terbukti  dapat  digunakan dalam  semua  bidang,  salah  satunya  bidang  kesehatan.  Proses klasifikasi ini dapat mendapatkan pola baru dari sebuah dataset. Hasil klasifikasi dapat digunakan antara lain untuk deteksi dini  penyakit  ginjal  [7],  deteksi  penyakit  kanker  payudara  [8]  deteksi  dini  diabetes  [9]  serta  beberapa  penyakit  lain. Klasifikasi dataset di bidang kesehatan nantinya dapat digunakan sebagai pendukung keputusan.
Pada  tahun  2021  Saloni  Kumari  dari  Department  of  Electronics  and  Communication  Engineering,  Bharati Vidyapeeth’s College of Engineering, New Delhi, India melakukan komparasi algoritma untuk diabetes mellitus. Dalam penelitian ini digunakan berbagai macam algoritma klasifikasi untuk dibandingkan. Beberapa algoritma klasifikasi yang digunakan antara lain logistic regression, KNN, SVM, naïve bayes, soft  voting  classifier dan beberapa algoritma lain. Dalam penelitian ini soft voting classifier menghasilkan tingkat akurasi terbaik yaitu 79,08% [10].
Pada  awal  2023  Cesar  Carpinteiro  dari  LASI  Research  Center,  University  of  Minho,  Portugal  juga  melakukan studi komparasi diabetes serupa. Beberapa algoritma yang digunakan dalam klasifikasi ini antara lain logistic regression, KNN, SVM, MLP, GBM dan beberapa algoritma klasifikasi lainnya. Dalam penelitian carpenteiro ini didapatkan hasil 3

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 343-350 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.280
algoritma dengan tingkat akurasi tertinggi. Algoritma tersebut adalah SVM dengan tingkat akurasi 80,00%, dilanjutkan oleh MLP dengan tingkat akurasi 80,2%. Algoritma terbaik dalam proses klasifikasi ini adalah Gradient Boost Machine (GBM) dengan tingkat akurasi tertinggi yaitu 80,4% [11].
Dalam penelitian ini menggunakan dataset diabetes terupdate dari uci repository. Uci repository merupakan portal pengelola dataset terkemuka yang banyak digunakan peneliti untuk melakukan pengujian algoritma. Dataset dapat diakses di  https://archive.ics.uci.edu/dataset/529/early+stage+diabetes+risk+prediction+dataset.  Dalam  dataset  ini  terdapat  17 attribute dan 520 record. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan aplikasi rapid miner.  Dalam proses perhitungan algoritma dilakukan validasi menggunakan 10 folds cross validation. Proses ini memungkinkan dataset dibagi menjadi 10 bagian, 9 bagian diantaranya digunakan sebagai data training dan 1 bagian digunakan sebagai data testing. Proses ini dilakukan  berulang  sampai  semua  bagian  mendapatkan  porsi  menjadi  data  testing.  Proses  terakhir  adalah  pengujian dengan menggunakan  confusion  matrix.  Matrix  ini  menghasilkan tingkat  akurasi  klasifikasi  semua algoritma. Tingkat akurasi  didapatkan dari  prosentase hasil perhitungan data yang sesuai  dengan kondisi  sesungguhnya. Semakin banyak nilai tingkat akurasi artinya algoritma atau metode tersebut semakin baik.
Dengan  adanya  model  algoritma  yang  tepat  untuk  data  diabetes  diharapkan  penelitian  berikutnya  dapat  dibuat sebuah system pendukung keputusan deteksi dini penyakit diabetes. sistem tersebut dapat menganalisa lebih dini perilaku dan pola hidup manusia agar dapat menurunkan resiko keparahan akibat penyakit diabetes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini tergolong dalam penelian eksperimental yang dilakukan dengan beberapa tahapan. Tahapan pertama adalah pengumpulan  data,  dilanjutkan  dengan  analisisi  data.  Kemudian  proses  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi  bantu  rapid  miner.  Dalam  tahapan  ini  dilakukan  validasi  menggunakan  10  folds  cross  validation  serta  proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan convussion matrix. Gambar 1 merupakan tahapan penelitian yang dilakukan. Secara lebih terperinci proses tahapan penelitian dilakukan sebagaimana berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  dari  uci  repository.  Uci  repository  merupakan  portal  penyedia  data  yang  banyak digunakan  peneliti  untuk  pengujian  algoritma.  Didalamnya  terdapat  lebih  dari  600  dataset  yang  telah  digunakan  oleh jutaan  peneliti  di  dunia.  Dataset  prediksi  resiko  diabetes  ini  didonasikan  pada  7  November  2020  [12].  Data  ini dikumpulkan  atas  persetujuan  dokter  dengan  melakukan  kuisioner  kepada  520  pasien  Rumah  Sakit  Diabetes  Sylhet, Bangladesh.  Dataset  ini  sudah  tertata  rapi  dalam  file  csv  dan  tergolong  open  access  serta  dapat  diunduh  di https://archive.ics.uci.edu/static/public/529/early+stage+diabetes+risk+prediction+dataset.zip.  Tabel  1  merupakan metadata dari early stage diabetes risk prediction dataset.
Tabel 1. Metadata early stage diabetes risk prediction dataset Role Name Type Statistics Range Missings label class binominal mode = Positive (320), least = Negative (200) Positive (320), Negative (200) 0.0 regular Age integer avg = 48.029 +/- 12.151 [16.000 ; 90.000] 0.0 regular Gender binominal mode = Male (328), least = Female (192) Male (328), Female (192) 0.0 regular Polyuria binominal  mode = No (262), least = Yes (258) No (262), Yes (258) 0.0 regular Polydipsia binominal  mode = No (287), least = Yes (233) Yes (233), No (287) 0.0

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 343-350 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.280
Role Name Type Statistics Range Missings regular sudden weight loss binominal  mode = No (303), least = Yes (217) No (303), Yes (217) 0.0 regular weakness binominal  mode = Yes (305), least = No (215) Yes (305), No (215) 0.0 regular Polyphagia binominal  mode = No (283), least = Yes (237) No (283), Yes (237) 0.0 regular Genital thrush binominal  mode = No (404), least = Yes (116) No (404), Yes (116) 0.0 regular visual blurring binominal  mode = No (287), least = Yes (233) No (287), Yes (233) 0.0 regular Itching binominal  mode = No (267), least = Yes (253) Yes (253), No (267) 0.0 regular Irritability binominal  mode = No (394), least = Yes (126) No (394), Yes (126) 0.0 regular delayed healing binominal  mode = No (281), least = Yes (239) Yes (239), No (281) 0.0 regular partial paresis binominal  mode = No (296), least = Yes (224) No (296), Yes (224) 0.0 regular muscle stiffness binominal  mode = No (325), least = Yes (195) Yes (195), No (325) 0.0 regular Alopecia binominal  mode = No (341), least = Yes (179) Yes (179), No (341) 0.0 regular Obesity binominal mode = No (432), least = Yes (88) Yes (88), No (432) 0.0
Dataset  ini  memiliki  17  atribut  data.  Salah  satu  atribut  yaitu  class  merupakan  atribut  label.  Atribut  label  ini merupakan  atribut  yang  nantinya  akan  dicari  untuk  diprediksi  untuk  pasien  atau  record  baru.  Selain  atribut  tersebut kesemuanya  merupakan  atribut  regular  yang  digunakan  untuk  proses  perhitungan.  Jenis  kesemua  atribut  sama  yaitu binominal atau dua pilihan yaitu yes dan no. kecuali atribut usia (age) yang berjenis integer atau angka yang memiliki nilai. Tabel 2 merupakan dataset yang digunakan.
Tabel 2. Early stage diabetes risk prediction dataset
N o Clas s A ge Gen der Poly uria Polyd ipsia sud den wei ght loss weak ness Polyp hagia Gen ital thr ush visu al blur ring Itch ing Irrita bility dela yed heal ing par tial par esis mus cle stiff ness Alop ecia Obe sity 1 Posit ive 40 .0 Mal e No Yes No Yes No No No Yes No Yes No Yes Yes Yes 2 Posit ive 58 .0 Mal e No No No Yes No No Yes No No No Yes No Yes No 3 Posit ive 41 .0 Mal e Yes No No Yes Yes No No Yes No Yes No Yes Yes No 4 Posit ive 45 .0 Mal e No No Yes Yes Yes Yes No Yes No Yes No No No No 5 Posit ive 60 .0 Mal e Yes Yes Yes Yes Yes No Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes 6 Posit ive 55 .0 Mal e Yes Yes No Yes Yes No Yes Yes No Yes No Yes Yes Yes 7 Posit ive 57 .0 Mal e Yes Yes No Yes Yes Yes No No No Yes Yes No No No 8 Posit ive 66 .0 Mal e Yes Yes Yes Yes No No Yes Yes Yes No Yes Yes No No 9 Posit ive 67 .0 Mal e Yes Yes No Yes Yes Yes No Yes Yes No Yes Yes No Yes 1 0 Posit ive 70 .0 Mal e No Yes Yes Yes Yes No Yes Yes Yes No No No Yes No 1 1 Posit ive 44 .0 Mal e Yes Yes No Yes No Yes No No Yes Yes No Yes Yes No 1 2 Posit ive 38 .0 Mal e Yes Yes No No Yes Yes No Yes No Yes No Yes No No 1 3 Posit ive 35 .0 Mal e Yes No No No Yes Yes No No Yes Yes No No Yes No 1 4 Posit ive 61 .0 Mal e Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes Yes No No No No Yes Yes 1 5 Posit ive 60 .0 Mal e Yes Yes No Yes Yes No Yes Yes No Yes Yes No No No 1 6 Posit ive 58 .0 Mal e Yes Yes No Yes Yes No No No No Yes Yes Yes No No … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 5 0 8 Nega tive 60 .0 Mal e No No Yes No No
No No No No No No No No Yes 5 0 9 Nega tive 58 .0 Mal e No No No Yes
No No
No Yes No Yes No Yes Yes No 5 1 0 Nega tive 54 .0 Mal e No No No No No No No No No No No No No No

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 343-350 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.280
N o Clas s A ge Gen der Poly uria Polyd ipsia sud den wei ght loss weak ness Polyp hagia Gen ital thr ush visu al blur ring Itch ing Irrita bility dela yed heal ing par tial par esis mus cle stiff ness Alop ecia Obe sity 5 1 1 Nega tive 67 .0 Mal e No No No Yes No No No Yes No Yes No No Yes No 5 1 2 Nega tive 66 .0 Mal e No No No Yes Yes No Yes Yes No Yes Yes Yes Yes No 5 1 3 Nega tive 43 .0 Mal e No No No No No No No No No No No No Yes No 5 1 4 Posit ive 62 .0 Fem ale Yes Yes Yes Yes No No Yes No No No Yes No No Yes 5 1 5 Posit ive 54 .0 Fem ale Yes Yes Yes Yes Yes No No No No No Yes No No No 5 1 6 Posit ive 39 .0 Fem ale Yes Yes Yes No Yes No No Yes No Yes Yes No No No 5 1 7 Posit ive 48 .0 Fem ale Yes Yes Yes Yes Yes No No Yes Yes Yes Yes No No No 5 1 8 Posit ive 58 .0 Fem ale Yes Yes Yes Yes Yes No Yes No No No Yes Yes No Yes 5 1 9 Nega tive 32 .0 Fem ale No No No Yes No No Yes Yes No Yes No No Yes No 5 2 0 Nega tive 42 .0 Mal e No No No No No No No No No No No No No No 5 0 8 Nega tive 60 .0 Mal e No No Yes No No No No No No No No No No Yes

## 2.2 Analisis Data
Dataset yang digunakan memiliki 17 atribut dengan 16 atribut regular dan 1 atribut label. Sebagian besar atribut memiliki tipe atribut binominal. Tipe ini hanya memiliki 2 kemungkinan didalamnya. Hanya satu atribut yang memiliki tipe atribut integer yaitu atribut age (usia). Jumlah record dalam dataset ini adalah 520 tanpa adanya missing value didalamnya. Pada metadata  di  tabel  1  terlihat  bahwa  data  dalam  kondisi  seimbang.  Artinya  ketimpangan  data  tidak  terjadi  untuk  semua atribut  data  yang  ada.  Selanjutnya  dalam  proses  perhitungan  semua  atribut  data  akan  digunakan  utnuk  proses menggunakan ketiga algoritma.

## 2.3 Proses Perhitungan Algoritma
Proses perhitungan untuk ketiga algoritma dilakukan dengan menggunakan aplikasi bantu rapid miner. Aplikasi ini dapat melakukan input data dari database excel, csv dan yang lainnya. Aplikasi rapid miner merupakan aplikasi  open source yang dapat digunakan peneliti untuk melakukan proses perhitungan data mining.  Gambar 2 merupakan tampilan rapid miner. Sedangkan gambar 3 adalah lembar kerja utama rapid miner.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 343-350 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.280
Gambar 3. Lembar kerja rapid miner
Dalam  proses  perhitungan  dilakukan  dengan  2  tahapan  yaitu  validasi  dan  evaluasi  yang  masing  masing sebagaimana berikut:

## 2.3.1 Validasi
Validasi  merupakan  proses  dimana  semua  data  dipastikan  digunakan  sebagaimana  mestinya  dalam  proses  penelitian. Proses validasi  yang umum digunakan dalam klasifikasi  adalah  cross validation [13],   penelitian ini menggunakan  10 folds  cross  validation.  Proses  dalam  10  folds  cross  validation  adalah  dengan  membagi  sama  rata  dataset  menjadi  10 bagian.  Kemudian  1  diantaranya  digunakan  sebagai  data  testing,  sedangkan  9  yang  lainnya  digunakan  sebagai  data training. Proses ini diulang sampai 10 kali, sampai semua bagian data tersebut berkesempatan 1 kali digunakan sebagai data testing[14]. Gambar 4 merupakan representasi dari 10 folds cross validation.

## Gambar 4. Representasi 10 folds cross validation

## 2.3.2 Evaluasi
Evaluasi dilakukan untuk menilai dan membandingkan hasil perhitungan. Proses evaluasi yang banyak digunakan dalam penelitian  klasifikasi  adalah  menggunakan  confusion  matrix  atau  matrix  kebingungan.  Matrix  ini  memperhitungkan jumlah semua record data testing dari hasil klasifikasi yang dilakukan. Perhitungannya adalah jumlah data record yang sesuai  dengan label  aslinya dibagi dengan keseluruhan jumlah perhitungan  [15]. Dari proses perhitungan setiap iterasi memiliki nilai yang berbeda. Hasil prosentase matrix ini adalah rata rata dari 10 iterasi yang ada. Gambar 5 merupakan representasi proses perhitungan matrix kebingungan[16].

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 343-350 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.280
Nilai tingkat akurasi dari sebuah algoritma dapat dihitung dengan rumus (1) berikut:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑎+𝑑 𝑎+𝑏+𝑐+𝑑 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 (1)
a = (true positive-TP) =  adalah jumlah prediksi YES dan hasil klasifikasi label sebenarnya YES = klasifikasi benar b = (false negative-TP) =  adalah jumlah prediksi NO dan hasil klasifikasi label benar YES = klasifikasi salah c = (false positive-TP) =  adalah jumlah prediksi YES dan hasil klasifikasi label benar NO = klasifikasi salah d = (true negative-TP) =  adalah jumlah prediksi NO dan hasil klasifikasi label benar NO = klasifikasi benar

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Penelitian  menggunakan  rapid  miner  dilakukan  dengan  drag  and  drop  dataset,  serta  model  validasi  dan  evaluasi  serta algoritma  yang  digunakan.  Gambar  6  merupakan  proses  perhitungan  pada  lembar  kerja  utama  dalam  penelitian  ini. Didalamnya terdapat dataset dengan tipe csv. Dikarenakan komparasi dilakukan dengan menggunakan 3 jenis algoritma, maka dibutuhkan konektor multiply output agar proses validasi memiliki porsi data training dan data testing yang sama untuk  ketiga  algoritma.  Dalam  proses  validasi  terdapat  perhitungan  confusion  matrix  dengan  menggunakan  masing masing  algoritma.  Gambar  7  merupakan  proses  perhitungan  naïve  bayes,  sedangkan  gambar  8  merupakan  proses perhitungan KNN, dilanjutkan gambar 9 merupakan proses perhitungan Decission tree.
Gambar 6. Proses penelitian dengan rapid miner
Gambar 7. Perhitungan naïve bayes dengan rapid miner
Gambar 8. Perhitungan KNN dengan rapid miner
Gambar 9. Perhitungan decission tree dengan rapid miner

## 3.1.1 Tingkat akurasi naïve bayes
Naïve  bayes  merupakan  model  algoritma  dengan  dasar  perhitungan  probabilitas  dan  merupakan  pengembangan  dari terema bayes [17]. Dalam model teori ini atribut nominal dapat digunakan dan berjalan dengan baik. Sebaliknya, teori ini akan  menjadi  lemah  apabila  atribut  yang  digunakan  memiliki  tipe  numeric  atau  integer.  Dengan  menggunakan  naïve bayes  klasifikasi  diabetes  dalam  penelitian  ini  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  86,92%.  Gambar  10  merupakan tingkat akurasi confusion matrix dari naïve bayes yang dihasilkan dari penelitian ini

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 343-350 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.280
Gambar 10. Perhitungan naïve bayes dengan rapid miner

## 3.1.2 Tingkat akurasi K-Nearest Neighbour
KNN adalah algoritma klasik yang diperkenalkan pertama kali pada tahun 1967 [18]. Selanjutnya banyak pengembangan yang membuat algoritma KNN diminati dan banyak digunakan dalam proses klasifikasi. Secara sederhana KNN mencari kedekatan  dengan  cara  mencocokkan  kasus  baru  dengan  kasus  sebelumnya  dengan  pembobotan  tertentu  [19]. Keberhasilan  algoritma  KNN  sangat  dipengaruhi  oleh  banyaknya  atribut  yang  relevan  yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi  [20].  Penelitian  ini  menggunakan  keseluruhan  dari  16  atribut  regular  yang  ada  dan  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  92,5%  untuk  algoritma  KNN.  Gambar  11  merupakan  tingkat  akurasi  confusion  matrix  dari  knn  yang dihasilkan dari penelitian ini.

## Gambar 11. Perhitungan knn dengan rapid miner

## 3.1.3 Tingkat akurasi decision tree
Decission tree merupakan model yang banyak digunakan dalam klasifikasi dan termasuk dalam 10 algoritma data mining terbaik [21]. Model ini banyak diminati karena output yang dihasilkan dapat lebih mudah dipahami oleh bahasa manusia. Algoritma ini pernah digunakan untuk klasifikasi diabetes tipe 2 dengan hasil akurasi 78,1768% [22]. Dalam penelitian ini tingkat akurasi decision tree adalah 95,96%. Gambar 12 merupakan tingkat akurasi confusion matrix dari decision tree yang dihasilkan dari penelitian ini. Gambar 13 merupakan model pohon keputusan yang terbentuk dari hasil klasifikasi.
Gambar 12. Perhitungan decision tree dengan rapid miner
Gambar 13. Pohon keputusan hasil perhitungan dengan rapid miner

## 3.2 Pembahasan
Rangkuman hasil tingkat akurasi dari penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3. Dalam tabel tersebut naïve bayes memiliki tingkat  akurasi  terkecil  yaitu  86,92%  dikarenakan  algoritma  ini  cocok  untuk  tipe  data  nominal.  Sedangkan  di  dalam

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 3, No 5, Agustus 2023 | Hal 343-350 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v3i5.280
dataset  terdapat  satu  atribut  dengan  tipe  data  integer  yaitu  atribut  usia  (age).  Dengan  variasi  data  yang  banyak  dalam atribut  usia  membuat  probabilitas  naïve  bayes  menjadi  lebih  banyak  dan  dapat  menyebabkan  hasil  klasifikasi  kurang optimal.  Pada  KNN  dan  decision  tree  atribut  integer  tidak  terlalu  berpengaruh.  Dalam  perhitungan  KNN  atribut  data numeric ataupun nominal tidak terlalu berpengaruh dalam hasil klasifikasi. Yang paling mempengaruhi hasil klasifikasi KNN  adalah  pembobotan  atribut.  Dalam  penelitian  ini  semua  atribut  diberikan  pembobotan  yang  sama.  Dalam perhitungan  decision  tree  nilai  gain  untuk  setiap  atribut  dihitung  untuk  menentukan  simpul  atau  cabang  pertama  dan diulang sampai dengan semua atribut menjadi cabang. Ini membuat decision tree kuat terhadap tipe data numeric ataupun nominal. Dikarenakan atribut numeric yang memiliki varian yang banyak pastinya akan memiliki nilai gain yang tidak terlalu  tinggi  sehingga  tidak  akan  dijadikan  simpul  pertama. Secara  lebih  terperinci  perbandingan tingkat  akurasi  dari algoritma naïve bayes, knn dan decision tree dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Perbandingan tingkat akurasi algoritma Algoritma Akurasi presisi Naïve Bayes 86,92% 80,91% KNN 92,5% 87,04% Decission tree 95,96% 93,27%

## 4. KESIMPULAN
Dalam klasifikasi early stage diabetes risk prediction dataset decission tree memiliki tingkat akurasi terbaik yaitu 95,96%. Sedangkan  KNN  hanya  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  92,5%  dan  naïve  bayes  dengan  tingkat  akurasi  86,92%. Penelitian  berikutnya  dapat  menerapkan  pre  processing  data  guna  meningkatkan  akurasi  dari  decision  tree  untuk klasifikasi early stage diabetes risk prediction dataset.

## REFERENCES
[1] WHO, “Diabetes,” 2023. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/diabetes (accessed Jul. 25, 2023).
[2] C.  J.  Ejiyi  et  al.,  “A  robust  predictive  diagnosis  model  for  diabetes  mellitus  using  Shapley-incorporated  machine  learning algorithms,” Healthc. Anal., vol. 3, no. December 2022, p. 100166, 2023, doi: 10.1016/j.health.2023.100166.
[3] O. Maimoon and L. Rokach, Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, vol. 40, no. 6. Springer, 2010.
[4] J. Han and M. Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques Second Edition,” vol. 40, no. 6, p. 9823, Mar. 2006, doi: 10.1002/1521-3773(20010316)40:6<9823::AID-ANIE9823>3.3.CO;2-C.
[5] I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques 3rd Edition. Elsevier, 2011.
[6] X. Wu et al., Top 10 algorithms in data mining, vol. 14, no. 1. 2007.
[7] ikhsan  wisnuadji  Gamadarenda  and  I.  Waspada,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Deteksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  (Pgk) Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Dengan  Backward  Elimination,”  vol.  7,  no.  2,  pp.  417–426,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.202071896.
[8] M. F. Kurniawan and Ivandari, “Komparasi Algoritma Data Mining untuk Klasifikasi Kanker Payudara,” IC Tech, vol. I April 20, pp. 1–8, 2017.
[9] G. Aguilera-Venegas, A. López-Molina, G. Rojo-Martínez, and J. L. Galán-García, “Comparing and tuning machine learning algorithms  to  predict  type  2  diabetes  mellitus,”  J.  Comput.  Appl.  Math.,  vol.  427,  p.  115115,  2023,  doi: 10.1016/j.cam.2023.115115.
[10]  S. Kumari, D. Kumar, and M. Mittal, “An ensemble approach for classification and prediction of diabetes mellitus using soft voting classifier,” Int. J. Cogn. Comput. Eng., vol. 2, no. January, pp. 40–46, 2021, doi: 10.1016/j.ijcce.2021.01.001.
[11]  C. Carpinteiro, J. Lopes, A. Abelha, and M. F. Santos, “A Comparative Study of Classification Algorithms for Early Detection of Diabetes,” Procedia Comput. Sci., vol. 220, pp. 868–873, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2023.03.117.
[12]  S. Diabetes and B. Hospital in Sylhet, “Early stage diabetes risk prediction dataset,” 2020.
https://archive.ics.uci.edu/dataset/529/early+stage+diabetes+risk+prediction+dataset.
[13]  Ian H Witten. Eibe Frank. Mark A Hall, Data Mining 3rd. 2011.
[14]  Ivandari and M. A. Al Karomi, “Classification of Covid-19 Survillance Datasets using the Decision Tree Algorithm,” Jaict, vol. 6, no. 1, pp. 44–49, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.polines.ac.id/index.php/jaict/article/view/2896.
[15]  Ivandari and M. A. Al Karomi, “Algoritma K-NN untuk klasifikasi dataset Covid-19 survillance,” IC Tech, vol. 16, no. 1, pp. 12–15, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.stmik-wp.ac.id/index.php/ictech/article/view/137.
[16]  F. Gorunescu, Data Mining: Concepts; Models and Techniques. Springer, 2011.
[17]  M. A. Alkaromi, “Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk dataset iris dengan rapid miner,” IC Tech, vol. XI, no. 2, 2014.
[18]  T. M. Cover and P. E. Hart, “Nearest Neighbor Pattern Classification,” vol. I, 1967.
[19]  Kusrini and L. E. Taufiq, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[20]  Ivandari, “Improved Performance Algorithm K-Nearest Neighbor Classification in High Dimension Data,”  IC Tech, vol. IX- April 2, pp. 5–9, 2014.
[21]  V. K. Xindong Wu, The Top Ten Algorithm in Data Mining. 2009.
[22]  A. A. Aljarullah, “Decision Tree Discovery for the Diagnosis of Type II Diabetes,” in International Conference on Innovations in Information Technology, 2011, pp. 303–307.