## PERBANDINGAN METODE ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST

## NEIGHBORS UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT STROKE
Khairul Akmal 1 , Ahmad Faqih 2 , Fatihanursari Dikananda 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon akmalkhairul447@gmail.com

## ABSTRAK
Stroke selaku  serupa  penyakit  yang  meninggali  strata  ketiga  di  Indonesia  sesudah  jantung  serta  kanker. Kerapkali setiap  individu bermalas-malasan dalam mendapati terdapatnya penyakit stroke . Minimnya kekuatan kedokteran di Indonesia membikin rakyat sukar guna mengetahui dengan cara dini penyakit stroke. Stroke yaitu sesuatu sindrom klinis yang diisyarati dengan tandasnya peranan otak dengan cara berat yang bisa mengakibatkan kematian. Tujuan riset ini guna pengelompokan hasil kira-kira penyakit stroke dengan pendekatan algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest  Neighbors menurut kriteria-kriteria dalam penyakit stroke antara lain  kategori genitalia, umur pesakit, darah tinggi, riwayat sakit jantung, sempat menikah, kategori profesi, kategori tempat  bermukim, kandungan gula darah, BMI, status merokok. Statistik yang dibubuhkan dalam riset ini ialah Stroke Prediction Dataset yang diperoleh pada repositori Kaggle yang yaitu salah satu yang populer di negeri Data Science serta Machine Learning . Kali  ini perubahan  masa revolusi  industri 4.0 yang bergerak selaras di segi teknologi serta ilmu kesehatan akibatnya selaku suatu yang bisa berharga dengan mengenakan Machine Learning . Banyak sekali faedah yang dibubuhkan dalam menduga sebagian penyakit yang bisa di proyeksi. Eksklusifnya penyakit stroke dengan  mengenakan  tilikan  algoritma Naïve  Bayes serta K-Nearest  Neighbors guna  tiap-tiap  elastis  nya. Implementasi cara ini mengenakan Cross Validation adalah data training serta data testing dibikin kuota dalam melaksanakan pengetesan. Pemanfaatan algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest Neighbors bisa di terapkan selaku materi  evaluasi  guna  membikin  sistem  pandai  yang  dibubuhkan  oleh  para  pakar  kesehatan  guna  pengumpulan ketetapan  yang  bagus di  segi ke penjagaan serta medis dalam  memacu  hasil pemeriksaan pesakit stroke . Hasil ketelitian yang didapat dengan mengenakan algoritma K-Nearest Neighbors sebesar 94,36% hasil pengelompokan bisa dibubuhkan guna menolong dokter dalam pemeriksaan penyakit stroke .
Kata kunci: Datamining, Stroke, Naïve Bayes, Klasifikasi, K-Nearest Neighbors

## 1. PENDAHULUAN
World  Health  Organization (WHO) Stroke diartikan  selaku  hilangnya  fungsi  atau  tugas  otak secara tiba-tiba yang berlangsung dalam waktu 24 jam atau  lebih  [1].  Menurut  statistik stroke global  secara garis besar, sekitar 15 juta orang di semua mayapada mengidap stroke tiap-tiap tahun, dengan 1 dari 6 orang di dunia menderita stroke . Di Indonesia, 43,1% stroke di  diagnosis  oleh  tenaga  kesehatan  pada  kelompok berusia 75 tahun ke atas, dan 0,2% pada kelompok usia 15-24  tahun. Stroke yang  tidak  diatasi  dengan  baik sanggup  menimbulkan  kematian  yang  tinggi  [2]. Stroke merupakan  keadaan  berbahaya  yang  butuh ditangani  sesegera  mungkin  karena  sel-sel  otak  bisa mati dalam hitungan menit. Kematian tiba-tiba mampu terjalin bila pengidap dalam situasi yang sangat serius. Perawatan  yang  tepat  dapat  mengurangi  tingkat kerusakan  otak  serta  kemungkinan  komplikasi.  Oleh lantaran  itu,  perlu  untuk  memprediksi  apakah  orang tersebut  akan  mengalami stroke .  Salah  satu  metode untuk  memprediksi stroke adalah  dengan  klasifikasi. Prediksi  akurat  penyakit  memerlukan  klasifikasi stroke .  Hasil  prediksi  yang  akurat  dapat  membantu profesional medis membuat keputusan yang tepat [3].
Dalam kedokteran stroke sering disebut sebagai transient  ischemic  attack .  Kondisi  neurologis  yang berlangsung kala suplai darah ke bagian otak seketika
tersendat.  Penatalaksanaan stroke harus  cepat  serta tepat  untuk  menghindari  kecacatan  serta  komplikasi lebih  lanjut.  Di  masa  teknologi  tinggi  ini,  dibuat program  pembelajaran  mesin  untuk  mengidentifikasi serta  mengenali  orang  yang  terserang stroke dan menolong  orang  menjadi  lebih  sadar  terhadap  risiko penyakitnya. Teknik yang dipakai ialah support vector machine (SVM) untuk mengklasifikasikan orang yang terserang  stroke.  Metode SVM sangat  sesuai  sebab akurasi klasifikasi SVM cukup tinggi. Dengan program ini, semua orang dapat mengetahui peluang seseorang terserang stroke serta  peluang  tidak  terserang stroke dengan persentase yang ditampilkan setelah menjalankan program. Tujuan dari dibuatnya program ini  yakni  guna  menyelidiki  algoritma  SVM  dalam pengelompokan  data  penyakit  stroke,  program  ini menggunakan  pengelompokan  SVM  yang  menerima hasil  ketelitian  setidaknya  agung  dari  data  unbalance pada kernel linear adalah 76% dan polynomial sebesar 80%. buat data yang balanced didapat hasil ketelitian pada kernel linear 77%, serta di polynomial 76% [4].
Machine  learning yaitu  teknologi  yang  mampu dikenakan  buat  menduga  penyakit stroke .  Algoritma penerimaan  mesin  berwatak  konstruktif  dalam membikin ramalan yang tepat serta memberikan kajian yang  tepat.  Salah  satu  algoritma machine  learning classifier yang  mampu  dikenakan  buat  menjalankan
ramalan ialah algoritma tumbuhan ketetapan C4.5 dan algoritma Naïve Bayes . Tujuan dari penelitian ini yaitu buat  menyamakan  kecermatan  dan  penampilan  dari kedua  algoritma  buat  menduga  penyakit stroke. bersumber  pada  hasil  penelitian  ditemukan  kalau algoritma C4.5 menjangkau jenjang kecermatan yang lebih  mulia  adalah  95%  sebaliknya  algoritma Naïve Bayes menjangkau  jenjang  kecermatan  sebesar  91% [5].
Tabel 1. Emblem Data No Nama Keterangan 1 Id Id pengidap 2 Gender Kategori genus 3 Age Umur pengidap 4 Hypertension Darah tinggi 5 Heart_disease Pengidap sakit jantung 6 Ever_meried Sempat menikah 7 Work_type Model karier 8 Residen_type Tempat bermukim 9 Avg_glukosa_level Kandungan glukosa 10 BMI Masa tubuh 11 Smoking_status Sempat merokok 12 Stroke Perkiraan stroke
Berdasarkan  Tabel  1.  Emblem  Data  yang dibubuhkan  dalam  penelitian  ini  yaitu Stroke Prediction  Dataset yang  ada  pada  repositori Kaggle yang  adalah  salah  satu  lokasi  yang  populer  di mayapada Data Science serta Machine Learning yang terdiri  dari  lebih  dari  6000 dataset. Keseluruhan record yang tampak pada dataset ini yakni 5110 data riset dengan 12 emblem. Dengan adanya penelitian ini diharapkan  mampu  mendiagnosa  penyakit stroke berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan.
Studi  sebelumnya  dengan  tajuk  “Penggunaan Algoritma K-Nearest  Neighbors  (KNN) guna  meraba Penyakit Stroke ” yang dijalani oleh Muhammad Naja Maskuri  pada  tahun  2022  memaknakan  apabila  studi ini mengerjakan bentuk kepada dataset penyakit stroke dengan  memakai  algoritma K-Nearest  Neighbors . Dengan  jumlah  data  yang  dibubuhkan  dalam  riset sebesar  100  data,  penghitungan  data  mengecas  serta data  tes  memakai  cara split  validation dengan  skala 80%  banding  20%.  Poin  k  yang  dibubuhkan  guna mencoba  prestasi  algoritma K-Nearest  Neighbors dalam  melihat  penyakit stroke adalah  k-9,  dimana diperoleh ponten ketelitian sebesar 95%. menurut hasil itu  algoritma K-Nearest  Neighbors ada  jenjang ketelitian  yang  bagus  dalam  mengerjakan  prosedur prakiraan penyakit stroke [6].
Lalu  penelitian  lainnya  dengan  judul  “Faktor Risiko  Yang  Mempengaruhi  Kejadian Stroke ”  yang ditulis oleh Putra Agina Widyaswara Suwaryo dalam studinya mengenakan cara pertalian dengan pendekatan cross-sectional .  Percontoh  penelitian terdiri  dari  38  penderita  yang  di  preferensi  sebagai sederhana random  sampling yang  memenuhi  kriteria selamat stroke , berusia kurang dari 70 tahun, dan tidak memiliki  penyakit  jantung  penyerta.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  minum kopi dan  merokok tidak
berpengaruh terhadap kejadian stroke . Perkembangan stroke dipengaruhi  oleh  aktivitas  fisik  atau  raga, pemantauan tekanan darah secara teratur, dan stres [7].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Datamining Datamining ialah  sesuatu  yang  bertujuan menyelesaikan suatu permasalahan dengan menerapkan model matematika agar menemukan pola dari data yang sudah ada sebelumnya secara otomatis. Datamining sering  dikatakan  pula Knowledge Discovery in Databases (KDD), yang menggambarkan semua proses mengubah sekumpulan data biasa menjadi pengetahuan yang bermanfaat [8].

## 2.2. Klassifikasi
Klasifikasi ialah teknik atau metode pengolahan data  yang  dipakai  untuk  membagi  data  ke  dalam kelompok  yang  berbeda  berdasarkan  kriteria  yang berbeda.  Dengan  mengklasifikasikan  data,  dapat ditentukan  apakah  data  yang  didapatkan  akurat  atau tidak.  Dalam datamining ,  masalah  klasifikasi  dapat mengidentifikasi masalah akurasi prediksi menggunakan berbagai macam teknik [9].
2.3. Naïve Bayes
Naïve  Bayes yakni  pengategorian  dengan prosedur  probalitas  dan  statistik  yang  dijumpai  oleh akademikus kebangsaan Inggris Thomas Bayes, yang memproyeksikan  probabilitas  di  waktu  depan bersumber  pada  pengalaman  yang  telah  berlangsung [10].  Penelitian  pada  peluang  kali  ini  mengenakan algoritma Naïve Bayes pada penggodokan datanya.

## 2.4. Rapidminer
RapidMiner yaitu  aplikasi  yang  mempunyai fungsi  sebagai  sarana  pembelajaran  pada  ilmu data mining . Basis  ini dibesarkan oleh perseroan  yang ber pengkhususan dalam seluruh tingkat data besar bidang usaha  profitabel,  penelitian,  pembelajaran,  dan penelaahan. RapidMiner mempunyai  ratusan  solusi pembelajaran  untuk  pengelompokan,  klasifikasi, asosiasi, serta analisis regresi [11].
RapidMiner membawa  kecendekiaan  bikinan buat  perseroan  dengan  basis  ilmu  data  yang  terbuka dan  sanggup  di  rasio  kan . Melampaui  dari  satu  juta pengguna  global  menggunakan  produk RapidMiner untuk  mencari  solusi  permasalahan  dengan data mining [12].
2.5. K-Nearest Neighbors
Algoritma K-Nearest Neighbors maupun sanggup  jua  disingkat  KNN  yaitu  salah  satu  sistem penggolongan data  mining yang  bisa  buat  rekognisi bermacam  perkara,  kayak  studi  yang  sudah  terlihat adalah  buat  memproyeksikan  penyakit stroke . Pemanfaatan algoritma K-Nearest Neighbors diseleksi gara-gara  kemampuannya  dalam  memutuskan  grup data  dengan  mengestimasi  jarak  orang  sebelah terdekat.  Algoritma K-Nearest  Neighbors pada
kebanyakan  dalam ramalan subjek menurut pada data penataran  yang  mempunyai  ponten  perbedaan  kecil serta jarak orang sebelah terdekat dengan subjek [6].
2.6. Uji T-Test T-Test  yakni  cara  percobaan  dugaan  dengan menggunakan  satu  pribadi  (entitas  studi)  dengan mengenakan 2 perlakuan yang bertentangan. Walaupun  dengan  mengenakan  entitas  yang  selevel Namun percontoh senantiasa terurai selaku 2 ialah data dengan perlakuan kesatu serta data dengan perlakuan ke2.  Performance  sanggup  diketahui  dengan  teknik menyamakan  situasi  entitas  studi  kesatu  serta  situasi entitas  pada  studi  ke2.  uji  coba  t (t-test) ialah menyamakan  jalinan  antara  2  faktor  ialah  faktor respon serta faktor predictor. uji coba t sample ganda (paired-sample t-test) dipakai buat menakar pedoman jarak dua rata-rata dari dua sample yang ganda dengan sangkaan kalau data terdistribusi wajar [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  studi  ini  pengarang  memakai  teknik  studi kuantitatif.  Data Kuantitatif adalah data yang didapat dari  data Stroke  Prediction  Dataset  |  Kaggle seterusnya  data  itu  hendak  di  analisa  mengenakan pendekatan  teknik  algoritma Naïve  Bayes dan K- Nearest Neighbors.
Ada  pula  fase  riset  yang  dipakai  pada  riset  ini selaku seterusnya:

## Gambar 1. Fase riset

## 3.1 Pengumpulan Data
1. Observasi Pada  riset  ini  pengarang  mengenakan  prosedur riset  kuantitatif.  Fakta  Kuantitatif  yakni  data yang  dihasilkan  dari  data Stroke  Prediction Dataset  |  Kaggle setelah  itu  data  itu  hendak  di kajian mengenakan pendekatan prosedur algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest Neighbors.
2. Riset Pustaka pemanfaatan  referensi  lama  dipakai dalam studi selaku  pangkal  data  sebagaimana  literatur sebagai sumber data digunakan untuk mengkaji, menafsirkan, bahkan memprediksi.

## 3.2 Analisa Data
Prosedur analisa data yang dikenakan pada riset ini  mengenakan  teknik Knowledge  Discovery  In Database  (KDD) ,  dengan  beberapa  tahap  mulai  dari Data Selection , Data Preprocessing , Data Transformation , datamining ,  hingga evaluation . Penjelasan  rinci  tentang  tahapan  tersebut  sebagai berikut:

## Gambar 2. Tahapan KDD
Sumber: www.researchgate.net
1. Data Selection
Statistik selection yakni  teknik  meminimalkan jumlah  data  yang  buat  teknik mining dengan senantiasa  menunjukkan  data  aslinya.  Statistik  hasil pilihan  buat  dalam  teknik data  mining ditaruh  dalam file yang  terpisah  dari database produksi.  Pada tingkatan ini, data yang didapat dari Stroke Prediction Dataset | Kaggle.
2. Data Preprocessing Keterangan preprocesing adalah  teknik  buat purifikasi  penggeledahan  data  maupun  teknik mencium  serta  memulihkan  (maupun  meniadakan) peringatan  yang  cacat  maupun  tidak  cermat  dari kerumunan peringatan, grafik, maupun database serta mengarahkan pada  mengenali  bagian data yang tidak komplit,  salah,  tidak  cermat  maupun  tidak  relevan serta  setelah  itu  mengubah,  memodifikasi,  maupun meniadakan data kotor maupun agresif.
3. Data Transformation Data  Transformation ialah  metode  transmutasi data dari satu dimensi ke format yang ada. Alih bentuk data yang setidaknya biasa merupakan merombak data belantah  jadi  yang  bersih  serta  sanggup,  merombak kategori  data,  membersihkan  data  tembusan,  serta memperkaya  data  guna  berguna  jaringan.  sepanjang metode alterasi data, seorang analis akan menentukan struktur, melakukan pemetaan data, mengekstrak data dari  sumber  asli,  melakukan  transformasi,  dan akhirnya  menyimpan  data  dalam database yang sesuai.
4. Data mining Data  mining yaitu  teknik  mencari  pola  maupun data menarik dalam data tertentu dengan memanfaatkan  cara  maupun  cara  khusus.  metode, cara,  maupun  algoritma  dalam  data  mining  amat berbagai  macam.  Penyortiran  cara  maupun  algoritma yang  pas  amat  tergantung  pada  tujuan  serta  teknik KDD  dengan  cara  totalitas.  Tujuan  pentingnya merupakan buat mensaring rombongan data besar buat mengenali  gaya,  pola,  serta  ikatan  buat  menunjang pemungutan  ketentuan  serta  perancangan  yang  pas. prosedur penggalian data pada riset ini memanfaatkan prosedur  algoritma Naïve  Bayes serta K-Nearest Neighbors.
5. Evaluation Evaluation
merupakan interprestasi atau kesimpulan  dari  hasil  datamining.  Kesimpulan  akhir
ditarik  dengan  menyatukan  berbagai  hipotesis  yang dihasilkan dari datamining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
Studi  ini  digeluti  berdasarkan dataset yang diperoleh dari data public Stroke Prediction Dataset | Kaggle. Berikut ini adalah penjabaran dari hasil proses penelitian klasifikasi dugaan penyakit stroke mengenakan  algoritma Naïve  Bayes serta K-Nearest Neighbors.
Pada  tingkatan  ini  data  yang  dipakai  hendak  di koleksi  dengan  teknik  menatap,  kecocokan  data
dengan  pokok  maupun  tajuk  studi  yang  hendak  di cermat, dalam perihal  ini data  yang didapat dari data massa Stroke Prediction Dataset | Kaggle telah sesuai dengan  struktur  data  yang  terdiri  dari  5110 record yang  terdiri  dari  10  lambang predictor adalah jenis_kelamin,  heart_disease,  umur,  darah_tinggi, sempat_menikah, jenis_pekerjaan, tempat_bermukim, kandungan_gula_darah, bmi, sempat_merokok, serta 1 lambang tujuan adalah stroke. Adapun  tabel dataset diagnosa  penyakit stroke adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Tabel dataset diagnosa penyakit stroke
No Id Gender Heart disease age Hyper Tension Ever married Work type Residence Type Avg Glucose level bmi Smoking status stroke 1 9046 Male 1.0 67.0 0.0 Yes Private Urban 228.69 36.6 formerly smoked Yes 2 51676 Female 0.0 61.0 0.0 Yes Self- employed Rural 202.21 36.6 never smoked Yes 3 31112 Male 1.0 80.0 0.0 Yes Private Rural 105.92 32.5 never smoked Yes 5108 19723 Female 0.0 35.0 0.0 Yes Self- employed Rural 82.99 30.6 never smoked No 5109 37544 Male 0.0 51.0 0.0 Yes Private Rural 166.29 25.6 formerly smoked No 5110 44679 Female 0.0 44.0 0.0 Yes Govt_job Urban 85.28 26.2 never smoked No Gambar 3. Halaman utama rapidminer Setelah
pengumpulan data dilakukan, selanjutnya  dilakukan  analisa  data  menggunakan metode Knowledge  Discovery  In  Database dengan lima  tahapan  didalamnya  yang  diantaranya  yakni, Data Selection , Data Preprocessing , Data Transformation , data  mining ,  hingga evaluation . Selanjutnya hasil yang didapatkan dari proses analisa data:

## 4.2 Data Selection
Dataset dibaca menggunakan operator read excel pada aplikasi rapidminer dan menghasilkan informasi statistik seperti berikut:
Gambar 3. Statistik dataset
Untuk  membaca file  excel di  Rapidminer dibutuhkan  operator  read  excel,  seperti  Gambar  3. Operator read excel .

## 4.3 Data Preprocessing
Dalam sesuatu data yang besar selalu kali ditemui data  yang  cacat  serupa missing  value alias  data  yang sirna.
Gambar 4. Data statistik dataset (1)
Gambar 5. Data statistik dataset (2)
Missing Value merupakan record yang salah satu alias  sampai-sampai  lebih  dari  atributnya  tidak diketahui  poinnya,  pada  skandal missing  value kerap kali  riset  dijalani  dengan  metode  memasukkan  alias memuat dengan nilai rata–rata yang kerap timbul alias pula  membersihkan  atributnya.  Dalam  riset  ini  tidak dipakai Operator  Replace  Missing  Values pada tool RapidMiner akibat sehabis di analisa lebih lanjut pada Gambar  4.  Data  statistik dataset (1)  dan  Gambar  5. Data  statistik dataset (2)  tidak  ditemukan  adanya missing atau suatu data yang hilang atau kosong.

## 4.4 Data Transformation
Pada  tahapan  ini  data  akan  diubah  menjadi bentuk  yang sesuai untuk proses datamining.  Berikut gambar tahapan data transformation :
Gambar 6. Data Transformation
Pada  aplikasi RapidMiner Studio,  data  yang sudah via sistem  sebelumnya  hendak  di  transfigurasi supaya  sanggup  cocok  dengan  algoritma  yang dikenakan  adalah  algoritma Naïve  Bayes serta K- Nearest  Neighbors. Pada  strata  ini  tanda  yang dibubuhkan hendak diberi merek mencontoh hal data - data pada tanda itu.

## 4.5 Data mining
Proses data  mining menggunakan  dua  operator pada  rapidminer  yaitu FP-Growth dan Create Association Rules dengan penggunaan nilai minimum support ,  mininum confidence dan  minimum lift sebagai berikut:
Gambar 7. Design model operator
Pada  gambar  diatas  model  proses  algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest Neighbors dihubungkan T-Test menggambarkan  proses  setelah  dilakukannya tahapan data selection, preprocessing, transformation , pada software  RapidMiner  Studio selanjutnya  adalah memasukkan operator  multiply ,  algoritma Naïve
Bayes,  K-Nearest  Neighbors dan  operator T-Test . Seluruh  operator  di  hubung-hubungkan  akibatnya bakal  menciptakan  tiruan  kayak  pada  ilustrasi  diatas. Kedua  algoritma  disatukan  dengan operator  multiply serta operator T-Test .
Metode  pemeriksaan  prosedur  diawali  dari penghitungan dataset dengan  prosedur 10-fold  cross validation, sesudah  itu  dipraktikkan  strata  penilaian memakai Area  Under  Curve  (AUC) guna  mengukur hasil kecermatan dari penampilan bentuk pengelompokan.  Hasil  kecermatan  ditinjau  memakai kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) . ROC menciptakan  2  garis  dengan  tatanan true  positive selaku  garis  tegak  serta false  positive selaku  garis melintang.
Kurva  ROC  ialah  tool  2  sukatan  yang  guna memperkirakan kapasitas pengategorian yang memanfaatkan  2 class ketetapan,  masing-masing subjek  dipetakan  ke  salah  satu  komponen  dari  set pendamping, positif ataupun minus. Pada kurva ROC, TP rate di jalan cerita pada sumbu Y serta FP rate di jalan  cerita  pada  sumbu  X.  Guna  pengategorian datamining ,  angka  AUC  mampu  dibelah  sebagai sebagian  regu,  yakni Excellent  classification,  good classification,  fair  classification,  poor  classification serta failure [14].
Tabel. 3 Performance ketepatan AUC Performance Penggolongan 0.90-1.00 Penggolongan Sempurna 0.80-0.90 Penggolongan Baik 0.70-0.80 Penggolongan Adil 0.60-0.70 Penggolongan Cukup 0.50-0.60 Penggolongan Tidak Baik
Gambar 8. Poin AUC pada algoritma Naïve Bayes
Dari  percobaan  dengan  replika  algoritma Naïve Bayes, ditemukan tabel ROC serupa Gambar 8 dengan angka AUC (zona Under Curve) sebesar 0,817 dengan dianosis hasilnya Penggolongan Baik.
Gambar 9. Poin AUC pada algoritma K-Nearest Neighbors
Dari  percobaan  dengan  miniatur  algoritma K- Nearest  Neighbors, diperoleh  diagram  ROC  serupa sketsa  9  dengan  angka  AUC (zona  Under  Curve) sebesar 0,633 dengan pemeriksaan hasilnya Penggolongan Cukup
Dalam  eksperimen  studi  ini  memakai  dataset yang terdiri dari 10 tanda, prosedur yang dicoba yaitu algoritma  kategorisasi  Naïve  Bayes,  serta  K-Nearest Neighbors.  Hasil  riset  yang  disuguhkan  yaitu accuracy, precision, recall, serta AUC.

## 4.6 Evaluation
Tahapan evaluasi untuk melihat nilai akurasi dari algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest Neighbors.
Tabel 4. Tabel hasil eksperimen algoritma Naïve
Bayes , dan K-Nearest Neighbors No Algoritma PerformanceVector 1 Naïve Bayes 90.10% 2 K-Nearest Neighbors 94.36%
Hasil PerformanceVector algoritma Naïve Bayes , serta K-Nearest Neighbors selaku selanjutnya:
Tabel 5. Pertimbangan performanceVector algoritma Naïve Bayes , dan K-Nearest Neighbors No Criteria Naïve Bayes K-Nearest Neighbor 1 Accuracy 90.10% 94.36% 2 Precision 96.28% 95.18% 3 Recall 93.19% 99.09% 4 AUC 0.817 0.633
Berlandaskan hasil performancevector algoritma Naïve  Bayes serta K-Nearest  Neighbors dalam pengelompokkan  penyakit stroke mampu  dipandang pada  Tabel  5.  Pertimbangan performancevector algoritma Naïve  Bayes serta K-Nearest  Neighbors bahwasannya algoritma K-Nearest Neighbors menciptakan  angka  ketepatan  paling  tinggi  dengan angka ketepatan 94,36%.
Selanjutnya  adalah  tahapan  evaluasi  untuk melihat nilai akurasi dari algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest Neighbors.
Gambar 10. Angka akurasi algoritma Naïve Bayes
Menurut Gambar 10 Angka kecermatan algoritma Naïve  Bayes yakni  90,10%  tampak  jika jumlah true positif (tp) yakni 74 record di kategorisasi selaku true positif serta false positif (fn) sejumlah 175 record di kategorisasi selaku positif tapi tidak positif. selanjutnya 331 record false positif (fp) di kategorisasi selaku tidak positif tapi positif serta 4530 record guna true positif (tn) di kategorisasi selaku tidak positif.
Gambar 11. Angka akurasi algoritma K-Nearest Neighbors
Bersumber  pada  Gambar  11  Angka  ketepatan algoritma K-Nearest  Neighbors angka  ketepatan  nya 94,36%  terpandang  apabila  jumlah true positif  (tp) merupakan  5 record di  penggolongan  selaku true positif  serta false positif  (fn)  sebesar  244 record di penggolongan  selaku  positif  tapi  tidak  positif. Selanjutnya  44 record  false positif  (fp)  di penggolongan  selaku  tidak  positif  tapi  positif  serta 4817 record guna true positif  (tn)  di  penggolongan selaku tidak positif.
Sesudah  itu  pada  riset  ini  dilakoni  percobaan dengan  memanfaatkan  tes T-Test .  Dalam  signifikasi tes  harga  memanfaatkan  jenjang  signifikasi  statistik sebagai 0.05. Berarti selaku statistik kurang dari 0.05 memperlihatkan  terdapatnya  antagonisme  penting antara  angka  rata-rata,  dengan  seperti  itu  wajib menyanggah asumsi kosong (H 0 ). Sesudah itu dilakoni tes T-Test guna  mencium  penggolongan  berselisih selaku penting.
Gambar 12. T-Test Signification (T-Test)
Dari hasil T-Test Signification (T-Test) menampakkan  harga  yang  lebih  kecil  dari alpha = 0.050  yang  menampakkan  terdapatnya  parak  yang bermakna  antara  harga  rata-rata.  Tentang  hal  catatan angka prestasi algoritma Naïve Bayes = 0.901, serta K- Nearest Neighbors menampakkan hasil yang nilainya = 0.944.
Selanjutnya  dijalani  tes  T  guna  menyamakan jalinan  antara  2  fleksibel  ialah  fleksibel  respon  serta fleksibel predictor. Dalam  tes  t, sample berangkap (paired-sample  t-test) dipakai  guna  menakar  analogi perbedaan  2  rata-rata  dari  2 sample yang  berangkap dengan anggapan kalau data terdistribusi wajar.
Dari hasil T-Test Signification (T-Test) membuktikan angka  yang  lebih kecil dari alpha 0,05 menampakkan terdapatnya antagonisme yang bermakna antara angka rata-rata kejituan nya. Adapun Daftar  nilai  kinerja  algoritma Naïve  Bayes adalah 90.10%,  dan K-Nearest  Neighbors menunjukan  hasil yang nilainya 94.36%.
Selanjutnya  dihitung  perbedaan  selisih  akurasi antara  algoritma Naïve  Bayes dan K-Nearest Neighbors sebesar  4.26%.  Berasas  uji  coba  T  yang
menampakkan  terdapatnya  kontras  serta  memandang angka  kecermatan  yang  terdapatnya  kontras  bisa  di artikan  kalau  algoritma K-Nearest  Neighbors lebih cakap  dari  algoritma Naïve  Bayes guna  riset  perkara ini.

## 4.7 Penerapan Klasifikasi
Penerapan  model  klasifikasi  algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest  Neighbors guna  memprediksi hasil  diagnosis  penyakit stroke dilakukan  melalui beberapa alur atau tahapan. Penelitian ini menggunakan motede pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD).
Tahapan  pertama  yaitu  pada  peringkat  ini  data yang  ditemukan  dari  data public  Stroke  Prediction Dataset  |  Kaggle telah  menggenapi  patokan  yang cocok.  dengan  struktur  data  yang  terdiri  dari  5110 record yang terdiri dari 10  lambang predictor adalah jenis_kelamin,  heart_disease,  umur,  darah_tinggi, sempat_menikah, jenis_pekerjaan, tempat_bermukim, kandungan_gula_darah, bmi, sempat_merokok, serta 1 lambang tujuan adalah stroke. Selanjutnya  dilakukan preprocessing ,  pada tahapan  ini  biasanya  terdapat Missing  Value atau record yang  salah  satu  maupun  sampai-sampai  lebih dari  atributnya  tidak  diketahui  angkanya,  pada persoalan missing  value kerap  kali  riset  digeluti dengan teknik  memasukkan  maupun  memuat dengan nilai  rata–rata  yang  kerap  timbul  serta  serta meniadakan atributnya. Bakal tapi dalam riset ini tidak dibubuhkan Operator  Replace  Missing  Values pada tool  RapidMiner gara-gara  sesudah  di  analisa  lebih lanjut  pada  data  statistik dataset tidak  dijumpai terdapatnya Missing maupun  sesuatu  data  yang  sirna maupun kosong.
Selanjutnya tahapan data transformation , mengunakan software  datamining yakni RapidMiner studio, sehingga data yang dengan sistem sebelumnya hendak  di  transmutasi  supaya  mampu  pantas  dengan algoritma  yang  digunakan  yakni  algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest Neighbors . Setiap atribut yang ada  dirubah  tipe  datanya  agar  sesuai  berdasarkan  isi dari setiap record nya.
Berikutnya adalah tahapan datamining, pada riset ini  data  diolah  dengan  menggunakan Software Rapidminer Studio yang menerapkan metode algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest Neighbors . Selanjutnya  yakni  tahapan  evaluasi,  poin ketepatan performancevec tor  algoritma Naïve  Bayes sebesar 90.10% sedangkan nilai akurasi performancevector algoritma  K -Nearest  Neighbors sebesar  94.36%.  Dari  hasil  tes  T  membuktikan  poin yang  lebih  kecil  dari alpha =  0,050  membuktikan terdapatnya  parak  yang  bermakna  antara  poin  rata- rata.  Ada  pula  himpunan  poin  kapasitas  algoritma Naïve  Bayes =  0.901,  serta K-Nearest  Neighbors membuktikan  hasil  poin  yang poinnya = 0.944. Pada hasil  Gambar  12  diketahui  kalau  poin  alpha  dari segenap algoritma ada nilai poin lebih kecil dari 0.050 yang  bisa  diartikan  kalau  kedapatan  parak  bermakna
antara  algoritma Naïve  Bayes dengan K-Nearest Neighbors.
4.8 Perbandingan Akurasi Klasifikasi
Dari hasil T-Test Signification (T-Test) membuktikan angka  yang  lebih kecil dari alpha 0,05 memperlihatkan  terdapatnya  variasi  yang  berarti antara  angka  rata-rata  kejituannya.  Ada  pula  catatan angka kapasitas algoritma Naïve Bayes yaitu 90.10%, serta K-Nearest  Neighbors membuktikan  hasil  yang nilainya  94.36%.  kemudian  dihitung  variasi  kacek akurasi antara algoritma Naïve Bayes serta K-Nearest Neighbors sebesar 4.26%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  perbandingan  terhadap  diagnosa  penyakit stroke  menggunakan  klasifikasi  metode Naïve  Bayes serta K-Nearest  Neighbors menghasilkan  nilai ketepatan PerformanceVector terbaik adalah algoritma K-Nearest  Neighbors sebesar  94.36%  dan accuracy terendah dimiliki oleh algoritma Naïve Bayes sebesar 90.10%.
Hasil perbandingan berlandaskan hasil pengetesan  ditemui  diagram  ROC  semacam  pada Tabel  4  dengan  poin  AUC (zona  Under  Curve) algoritma Naïve  Bayes sebesar  0.817  dengan pemeriksaan  hasilnya  Pengelompokkan  Baik,  dan algoritma K-Nearest  Neighbors membuktikan  hasil AUC  sebesar  0.633  dengan  pemeriksaan  hasilnya Pengelompokkan Cukup.
Untuk menghasilkan hasil klasifikasi yang lebih baik  dan  lebih  berkualitas  perlu  dilakukan  penelitian lebih lanjut pada metode serta algoritma lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Permatasari, N., 2020. Perbandingan stroke non hemoragik  dengan  gangguan  motorik  pasien memiliki  faktor  resiko  diabetes  melitus  dan hipertensi. Jurnal  Ilmiah  Kesehatan  Sandi Husada , 9 (1), pp.298-304.
[2]  Amelia, U., Indra, J. and Masruriyah,  A., 2022. Implementasi Algoritma Support Vector Machine  (SVM) untuk  Prediksi  Penyakit Stroke dengan  Atribut  Berpengaruh. Scientific  Student Journal  for  Information,  Technology  and Science , 3 (2), pp.254-259.
[3]  Rachmad, D.U.M., Oktavianto, H. and Rahman, M.,  2022.  Perbandingan  Metode K-Nearest Neighbor Dan Gaussian  Naive  Bayes Untuk Klasifikasi  Penyakit Stroke .  Jurnal  Smart Teknologi, 3(4), pp.405-412.
[4]  Sulaeman,  K.R.,  Setianingsih,  C.  and  Saputra, R.E.,  2022.  Analisis  Algoritma Support  Vector Machine Dalam  Klasifikasi  Penyakit Stroke . eProceedings of Engineering , 9(3).
[5]  Kohsasih,  K.L.  and  Situmorang,  Z.,  2022. Analisis  Perbandingan  Algoritma  C4.  5  dan Naïve  Bayes Dalam  Memprediksi  Penyakit Cerebrovascular .  Jurnal  Informatika,  9(1), pp.13-17.
[5]  Maskuri,  M.N.,  Harliana,  H.,  Sukerti,  K.  and Bhakti,  R.M.H.,  2022.  Penerapan  Algoritma K- Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  Prediksi
Penyakit Stroke . Jurnal Ilmiah Intech: Information  Technology  Journal  of UMUS, 4(01), pp.130-140.
[6]  Suwaryo, P.A.W., Widodo, W.T. and
Setianingsih,  E.,  2019.  Faktor  risiko  yang mempengaruhi kejadian stroke . Jurnal Keperawatan, 11(4), pp.251-260.
[7]  Mirbod, M. and Dehghani, H., 2023. Smart Trip Prediction  Model  for  Metro  Traffic  Control Using  Data  Mining  Techniques.  Procedia Computer Science , 217, pp.72-81.
[8]  Bahtiar,  A.,  Dwilestari,  G.,  Basysyar,  F.M.  and Suarna,  N.,  2021,  February. Data  mining techniques  with  machine  learning  algorithm  to predict  patients  of  heart  disease.  In  IOP Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering (Vol. 1088, No. 1, p. 012035). IOP Publishing.
[9]  Sarwiyah,  Y.,  Rahaningsih,  N.  and  Basysyar, F.M.,  2020.  Klasifikasi  Data  Nasabah  Produk Asuransi  Kendaraan  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes Pada  PT.  Jasaraharja  Putera.
KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, 4(3), pp.124-130.
[10]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan  Metode Linear  Regression ,”
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17,  May  2021,  doi:
10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17. [11]  “ Why Choose Us ? | RapidMiner .” https://rapidminer.com/why-rapidminer/ (accessed Jan. 23, 2023).
[12]  Annisa, R., 2019. Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penderita Penyakit Jantung. JTIK (Jurnal Teknik
Informatika Kaputama), 3(1), pp.22-28.
[13]  Ilham, A., 2017. Komparasi Algoritma Kasifikasi dengan Pendekatan Level Data Untuk Menangani  Data  Kelas  Tidak  Seimbang.  Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu  Komputer Universitas Al Asyariah Mandar, 3(1), pp.1-6.
[14]  Amelia  Nastuti  and  Syaiful  Zuhri  Harahap, “Teknik  Data  Minig  untuk  Penentuan  Paket Hemat  Sembako  dan  Kebutuhan  Harian  dengan Menggunakan  Algoritma FP-Growth (Studi Kasus di Ulfamart Lubuk Alung),” Informatika: Jurnal  IlmiahFakultas  Sains  dan  Teknologi ,
2019.