## Klasifikasi Diabetes Pada Wanita Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Mohammad Faisal Fahrul a , Wiwien Hadikurniawati b
a Universitas Stikubank, Jl. Tri Lomba Juang No.1, Semarang 50241, Indonesia
b Universitas Stikubank, Jl. Tri Lomba Juang No.1, Semarang 50241, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 09 Januari 2022
Revisi Akhir: 15 Februari 2022
Diterbitkan Online : 01 Maret 2022
The report from Riskesdas shows that there is a 2x increase in diabetes every year  in  Indonesia.  This  is  due  to  an  increase  in  factors  such  as  human population, age, obesity, irregular eating patterns and lack of physical activity. The increase in a factor that causes diabetes in Indonesia must be prevented. The first step in preventing diabetes is to detect the risk factors for diabetes that may occur. Influencing factors include behavioral factors and sociodemographic factors The increase in diabetes in a country is due to late identified factors. The number of factors that are collected in order to detect whether a person has diabetes or not requires a fairly large data processing system. The data used in this study are diabetes data obtained from the Pima Indian  Diabetes  Database  with  attributes  of  pregnant,  glucose,  diastolic, triceps, insulin, BMI, history of diabetes, age and 300 data output. The Naive Bayes  Classifier  method  can be used  to  classify  diabetes  in  women  based on pregnant, glucose, diastolic, triceps, insulin, BMI, history of diabetes, age and output. The accuracy result of the Naive Bayes Classifier method in classifying diabetes in women is 84% of 300 data which is divided into 2, namely 275 data as training data and 25 data as test data..
K ATA K UNCI
Klasifikasi
Diabetes Wanita Naïve Bayes Classifier

## K ORESPONDENSI

## E-mail: f4isalfahrul@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu penyakit yang paling kronis adalah penyakit diabetes. Diabetes  berhubungan  erat  dengan  Pankreas,  ketika  Pankreas menghasilkan  hormone  alami  insulin  namun  terganggu menyebabkan gula darah meningkat. Peningkatan gula darah di dalam tubuh manusia akan merusak fungsi organ seperti, ginjal, jantung  dan  otak.  Hal  ini  menyebabkan  seseorang  menderita diabetes. Penyakit diabetes pada usia dewasa dapat diatasi dengan menjaga pola makan/diet dan berolahraga secara teratur.
Laporan  dari  WHO  menyatakan  bahwa  diabetes  berkontribusi besar atas kematian orang di seluruh dunia yakni 82%. Penyakit diabetes diderita sekitar 450 juta orang menurut data WHO. Pada tahun  2014,  8,5%  orang  di  atas  usia  18  tahun  di  seluruh  dunia menderita  diabetes.  Pada  tahun  2016,  1.6  juta  orang  meninggal karena  penyakit  diabetes.  Tahun  2012  tingginya  gula  darah menjadi penyebab 2,2 juta meninggal dunia. Di antara tahun 2000 sampai  2016  terdapat  kenaikan  5%  angka  kematian  dini  akibat penyakit  diabetes.  Di  negara  yang  maju  angka  kematian  dini akibat penyakit diabetes menurun dari tahun 2000 sampai 2010,
namun di negara yang menengah ke bawah, angka kematian dini akibat penyakit diabetes meningkat dari tahun 2000 sampai 2010 Laporan  dari  Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  tahun  2020 adanya peningkatan diabetes sebanyak 2x lipat setiap tahunnya di negara Indonesia. Hal ini disebabkan karena bertambahnya suatu faktor seperti populasi manusia, usia, obesitas, pola makan tidak teratur dan kurangnya aktifitas fisik. Bertambahnya suatu faktor yang menyebabkan  diabetes di negara Indonesia harus dicegah. Langkah  pencegahan  diabetes  dilakukan dengan  deteksi  faktor- faktor  resiko  diabetes.  Faktor  yang  mempengaruhi  antara  lain faktor perilaku dan faktor sosiodemografi
Peningkatan  diabetes  di  suatu  negara  disebabkan  faktor-faktor yang  terlambat  diidentifikasi.  Banyaknya  faktor-faktor  yang dikumpulkan  guna  mendeteksi  seseorang  apakah  menderita diabetes  atau  tidak  membutuhkan  sistem  olah  data  yang  cukup besar  dengan  data  mining.  Data  mining  merupakan  ilmu  atau metode dari pengetahuan yang diekstrak atau ditemukannya pola dari data yang besar [1]. Naive Bayes Classifier yaitu algoritma untuk  meminimalkan  kesalahan  dari  semua  metode  kalsifikasi yang lain[2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian oleh [3] menggunakan metode C4.5 untuk melakukan klasifikasi  penyakit  diabetes  pada  rumah  sakit  Unhas.  Hasil tingkat  akurasi  dari  algoritma  C4.5  menunjukkan  rata-rata prediksi sebesar 98,5 %.
Penelitian oleh [4] juga melakukan identifikasi penyakit diabetes dengan  metode  C4.5.  Hasil  pohon  keputusan  menghasilkan  3 aturan.
Penelitian oleh [5] melakukan pebandingan antara metode Naive Bayes Classifier dengan KNN dengan hasil metode Naive Bayes Classifier lebih baik dari metode KNN . Penelitian oleh [6] melakukan pengujian klasifikasi menggunakan NBC dengan hasil akurasi 96.24%, presisi  93.14 %, dan recall 98.96%.
Penelitian  oleh  [7]  berhasil  meningkatkan  akurasi Naive  Bayes Classifier dan forward selection dari 64.77% ke 78.08%.
Penelitian  oleh  [8]  menyebutkan  bahwa  algoritma NBC telah menghasilkan akurasi 89.65% dalam klasifikasi data.

## 3. METODOLOGI
Metode  analisis  data  digunakan  metode  CRISP-DM  ( Cross Industry Standart Process for Data Mining ) seperti gambar 1.
Gambar 1. CRISP-DM Tahap CRISP-DM  dalam penelitian ini yaitu
1. Pemahaman Bisnis ( Bussiness Understanding )
Tahap  ini  memahami  proses  klasifikasi  penyakit  diabetes  pada wanita yang diharapkan mampu melakukan penanganan terbaik terhadap  penyakit  diabetes.  Hal  tersebut  untuk  mengurangi tingkat penyakit diabetes yang dapat mengakibatkan kematian.. 2. Pemahaman Data ( Data Understanding )
Dataset didapatkan dari Pima Indian Diabetes Database. Dataset penyakit diabetes ini berjumlah 300 record data. Dalam dataset tersebut terdapat 8 atribut dan 1 label dengan tipe data integer dan binominal .  Atribut  dalam  dataset  penyakit  diabetes  dijabarkan sebagai tabel 1.
Tabel 1. Atribut Penyakit Diabetes No Atribut Tipe Data 1. Pregnant Integer 2. Glucose Integer 3. Diastolic Integer 4. Tricept Integer 5. Insulin Integer 6. BMI Integer 7. Diabetes Integer 8. Age Integer 9. Hasil Binominal 3. Pengolahan Data ( Data Preparation )
Pada tahap ini dilakukan konversi dataset penyakit diabetes yang berbentuk  bilangan  integer  dan  binominal  akan  di  konversi menjadi bentuk permisalan.
4. Pemodelan ( Modelling )
Tahap  ini  dilakukan  klasifikasi  data  uji  dari  penyakit  diabetes dengan metode NBC.
5. Evaluasi ( Evaluation )
Tahap  ini  model  yang  terbentuk  diuji  menggunakan  diagram confusion  matrix untuk  mengetahui  nilai  akurasi  dengan menggunakan rumus akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 X 100%..

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  akan  menguji  tingkat  akurasi  dari  algoritma  NBC dalam melakukan klasifikasi penyakit diabetes pada wanita. Hasil akurasi  NBC  adalah  sebesar  84  %  dari  300  data  yang diperlihatkan seperti gambar 2.
Gambar 2. Hasil Klasifikasi NBC
Diketahui data uji dari klasifikasi penyakit diabetes pada wanita yang diperlihatkan seperti tabel 2.
Tabel 2. Data Uji
No . Pregnant Gluco se Diastol ic Trice pt Insul in B MI Diabet es Age Has il 1  Multigravi da Baik  Rendah  Tinggi  Normal Sanga t Gemu k Sedang Mud a 0 2  Grande Multipara Baik  Rendah  Tinggi  Rendah Gemu k Rendah Mud a 0 3 Primpara  Baik  Rendah  Tinggi  Normal Gemu k Rendah Mud a 0 4  Multigravi da Baik  Rendah Rendah  Rendah Norm al Sedang Tua  0
5  Multigravi da Baik  Rendah Rendah  Tinggi Gemu k Tinggi Mud a 0 6 Primpara  Sedang Rendah Rendah  Rendah Sanga t
Gemu k Rendah Mud a 1
7  Grande Multipara Baik  Rendah  Tinggi  Normal Sanga t
Gemu k Rendah Mud a 0
8  Grande Multipara Baik  Normal Normal  Normal Gemu k Rendah Mud a 0 9  Grande Multipara Sedang Normal Rendah  Rendah Gemu k Sangat Rendah Tua  1 10 Multigravi da Baik  Normal Rendah  Rendah Gemu k Rendah Tua  0 11  Grande Multipara Baik  Rendah  Tinggi  Normal Gemu k Sedang Tua  0 12 Multigravi da Sedang Normal  Tinggi  Tinggi Sanga t Gemu k Sedang Mud a 0 13 Primpara  Baik  Normal  Tinggi  Tinggi Sanga t Gemu k Tinggi Mud a 1 14 Multigravi da Baik  Rendah  Tinggi  Normal Norm al Rendah Mud a 0 15 Multigravi da Baik  Rendah  Tinggi  Normal Sanga t
Gemu k Rendah Mud a 0 16 Primpara  Baik  Normal  Tinggi  Normal Sanga t Gemu k Rendah Mud a 0
17
Primpara  Baik  Rendah  Tinggi  Normal Sanga t Gemu k Sedang Mud a 0 18 Multigravi da Baik  Rendah  Tinggi  Tinggi Sanga t Gemu k Sangat Tinggi Mud a 0 19 Primpara  Baik  Rendah  Tinggi  Tinggi Sanga t Gemu k Sedang Mud a 1 20 Primpara  Sedang Rendah Rendah  Rendah Norm al Rendah Tua  0 21  Grande Multipara Sedang Rendah  Tinggi  Normal Sanga t Gemu k Sedang Mud a 0 22 Multigravi da Sedang Rendah  Tinggi  Tinggi Gemu k Rendah Mud a 1 23 Primpara  Baik  Normal  Tinggi  Tinggi Gemu
k Rendah Mud a 0 24  Grande Multipara Baik  Rendah  Tinggi  Tinggi Sanga t Gemu k Rendah Tua  1 25  Grande Multipara Baik  Rendah Rendah  Rendah Norm al Tinggi  Tua  0
Sebelum  melakukan  perhitungan  dengan  metode Naive  Bayes Classifier , tentukan jumlah kasus data latih yang digunakan yaitu a. Jumlah Data
:  275
b. Kasus diabetes (1) :  104
c. Kasus non diabetes (0)    :  171
Data  uji  yang  dihitung  adalah  data  nomor  276  dengan  kriteria sebagai berikut:
Tricept : Multigravida Glucose : Baik Diastolic : Rendah Tricept : Tinggi Insulin : Normal BMI : Sangat Gemuk Diabetes : Sedang Age : Muda Hasil : 0 Proses  perhitungan  data  uji  dengan  algoritma Naïve  Bayes Classifier sebagai berikut: P(Status = 1) = 104 275 P(Tricept = Multigravida ¦ Hasil = 1)    = 64 104 P(Glucose = Baik ¦ Hasil = 1) = 59 104 P(Diastolic = Rendah ¦ Hasil = 1) = 69 104 P(Tricept = Tinggi ¦ Hasil = 1) = 64 104 P(Insulin = Normal ¦ Hasil = 1) = 25 104 P(BMI = Sangat Gemuk ¦ Hasil = 1)   = 45 104 P(Diabetes = Sedang ¦ Hasil = 1) = 32
104 P(Age = Muda ¦ Hasil = 1) = 81 104 P (X¦ Hasil = 1) = 104 275 x 64 104 x 59 104 x 69 104 x 64 104 x 25 104 x 45 104 x
32 104 x 81 104 = 0,0006718193 P(Status = 0) = 171 275
P(Tricept = Multigravida ¦ Hasil = 0) = 102 171 P(Glucose = Baik ¦ Hasil = 0) = 151 171 P(Diastolic = Rendah ¦ Hasil = 0) = 132 171 P(Tricept = Tinggi ¦ Hasil = 0) = 102 171 P(Insulin = Normal ¦ Hasil = 0) = 61 171 P(BMI = Sangat Gemuk ¦ Hasil = 0)   = 38 171 P(Diabetes = Sedang ¦ Hasil = 0) = 33 171 P(Age = Muda ¦ Hasil = 0) = 153 171 P (X¦ Hasil = 0) = 171 275 x 102 171 x 151 171 x
132 171 x 102 171 x 61 171 x 38 171 x 33 171 x 153 171 = 0,0016392659 Kesimpulan dari data di atas yaitu jika data uji memiliki kriteria Tricept : Multigravida Glucose : Baik Diastolic : Rendah Tricept : Tinggi Insulin : Normal BMI : Sangat Gemuk Diabetes : Sedang Age : Muda Hasil : 0
Hasil klasifikasi penyakit diabetes pada wanita dengan klasifikasi 0 , karena nilai posterior probability dari penyakit diabetes pada wanita  dengan  hasil  0  lebih  tinggi  dibanding  dengan  nilai posterior probability dari penyakit diabetes pada wanita dengan dengan hasil 1.
Dari  perhitungan  dengan  menggunakan  seluruh  data  uji, selanjutnya dilakukan pengujian menggunakan diagram confusion matrix untuk mengetahui nilai akurasi yang diperoleh dari  algoritma Naïve  Bayes  Classifier yang  ditunjukkan  seperti tabel 3.
Tabel 3. Hasil Confusion Matrix Algoritma NBC True 1 True 0 Pred. 1 6 4 Pred. 0 0 15
Data  uji  yang  berjumlah  25  menghasilkan  hasil  klasifikasi sebagai berikut: 1. True positif menghasilkan  6 data
2. False positif menghasilkan 4 data
3. False negatif menghasilkan 0 data
4. True negatif menghasilkan 15 data
Hasil  dari  tabel confusion  matrix 5.3  didapatkan  nilai  akurasi sebesar 88 % dengan perhitungan sebagai berikut:
Akurasi   = 6+15 6+4+0+15 x 100 % = 84 %

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode  NBC dapat  melakukan  klasifikasi  diabetes  pada  wanita berdasarkan  pregnant,  glucose,  diastolic,  triceps,  insulin,  BMI, riwayat diabetes, age dan output. Hasil akurasi NBC dari 300 data dengan 25 data uji adalah sebesar 84 %

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F. A. Hermawati, Data Mining, Yogyakarta: Andi, 2016.
[2]  Kusrini  dan  E.  T.  Luthfi,  Algoritma  Data  Mining, Yogyakarta: Andi, 2015.
[3]  D.  R.  Ente,  S.  A.  Thamrin,  H.  Kuswanto,  S.  Arifin  dan Andreza,  “Klasifikasi  Faktor  Penyebab  Penyakit  Diabetes Melitus Di Rumah Sakit UNHAS Menggunakan Algoritma C4.5,” Indonesian Journal of Statistics and Its Applications
, vol. IV, no. 1, pp. 80-88, 2020.
[4]  F.  Aris  dan  Benyamin,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus
Dengan
Menggunakan Metode Klasifikasi,” Router Research, vol. I, no. 1, pp. 1-6, 2019.
[5]  R.  N.  Devita,  H.  W.  Herwanto  dan  A.  P.  Wibawa,
“Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Artikel  Berbahasa Indonesia,”
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. V, pp. 427-434, 2018.
[6]  M.  Siddik,  R.  N.  Putri  dan  Y.  Desnelita,  “Klasifikasi Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Journal of
Information Technology and Computer Science, vol. III, pp. 162-166, 2020.
[7]  Y. P. Astuti, U. Sudibyo, A. W. Kurniawan dan Y. Rahayu, “Algoritma  Naive  Bayes  Dengan  Fitur  Seleksi  Untuk Mengetahui  Hubungan  Variabel Nilai  Dan  Latar  Belakang Pendidikan,” Simetris, vol. IX, pp. 597-602, 2018.
[8]  D.  W.  Nugraha,  A.  E.  Dodu  dan  N.  Chandra,  “Klasifikasi
Penyakit  Stroke  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier  (Studi  Kasus  Pada  Rumah  Sakit  Umum  Daerah Undata Palu),” Semantik, vol. III, pp. 13-22, 2017.

## BIODATA PENULIS

## Mohammad Faisal Fahrul
Mahasiswa Universitas Stikubank Semarang Program Studi Teknik Informatika Email: f4isalfahrul@gmail.com

## Wiwien Hadikurniawati, S.T., M.Kom
Dosen Universitas Stikubank Semarang Program Studi Teknik Informatika Email: wiwien@edu.unisbank.ac.id