Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1750 Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 703-708 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## NAIVE BAYES AND PARTICLE SWARM OPTIMIZATION IN EARLY DETECTION OF CHRONIC KIDNEY DISEASE
Hafis Nurdin *1 , Suhardjono 2 , Anus Wuryanto 3 , Dewi Yuliandari 4 , Hari Sugiarto 5
1 Informatics, Faculty of Information Technology, Universitas Nusa Mandiri, Indonesia
2,3,4 Information Systems, Faculty of Informatics Engineering, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
5 Accounting Information System, Faculty of Informatics Engineering, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
Email: 1 hafis.nnr@nusamandiri.ac.id , 2 suhardjono@bsi.ac.id , 3 anus.awu@bsi.ac.id , 4 dewi.dwy@bsi.ac.id , 5 hari.hrs@bsi.ac.id
(Article received: January 18, 2024; Revision: February 6, 2024; published: May 27, 2024)

## Abstract
Chronic  Kidney  Disease  (CKD)  is  a  global  health  problem  that  requires  early  detection  to  reduce  the  risk  of complications and disease progression. The Naïve Bayes (NB) algorithm has been proven effective in detecting CKD but its accuracy still varies. The problem with previous research is that it has not fully optimized existing algorithms in terms of accuracy and efficiency. This research aims to develop a more accurate and efficient early detection method for CKD using the NB algorithm and Particle Swarm Optimization (PSO). The NB method is known  for  its  speed  and  ease  of  implementation,  with  global  search  capabilities  and  PSO  for  parameter optimization.  Dataset  from  the  UCI  repository,  which  includes  data  pre-processing,  NB  implementation, performance  evaluation,  and  enhancement  with  PSO.  The  results  of  NB+PSO  show  a  significant  increase  in accuracy of 95.75% from 95.00% and Area Under Curve (AUC) value of 0.910% from 0.802% compared to the use of NB alone. The conclusion of this study is that the combination of NB+PSO increases effectiveness in early detection of CKD. This research opens up opportunities for further development in the medical field, especially in improving the diagnostic accuracy of other diseases.
Keywords : Chronic Kidney, Data Mining, Early Disease Detection, Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization.

## NAIVE BAYES DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM DETEKSI DINI PENYAKIT GINJAL KRONIS

## Abstrak
Penyakit  Ginjal  Kronis  (PGK)  merupakan  masalah  kesehatan  global  yang  memerlukan  deteksi  dini  untuk mengurangi  risiko komplikasi dan progresi penyakit. Algoritma Naïve Bayes (NB) telah terbukti efektif dalam mendeteksi  PGK  namun  akurasinya  masih  bervariasi.  Permasalahan  penelitian  sebelumnya  belum  sepenuhnya mengoptimalkan  algoritma  yang  ada  dalam  hal  akurasi  dan  efisiensi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan metode deteksi dini PGK yang lebih akurat dan efisien dengan algoritma NB dan Particle Swarm Optimization  (PSO).  Metode  NB  yang  dikenal  dengan  kecepatan  dan  kemudahan  implementasinya,  dengan kemampuan pencarian global serta PSO untuk optimasi parameter. Dataset dari UCI repositori, yang meliputi pra- pemrosesan data, penerapan NB, evaluasi kinerja, dan peningkatan dengan PSO. Hasil  NB+PSO  menunjukkan peningkatan signifikan dalam  akurasi  sebesar 95,75% dari 95,00% dan nilai  Area Under Curve (AUC) sebesar 0,910%  dari  0,802%  dibandingkan  dengan  penggunaan  NB  saja.  Kesimpulan  dari  studi  ini  adalah  bahwa kombinasi NB+PSO  meningkatkan efektivitas dalam deteksi dini PGK. Penelitian  ini  membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam bidang medis, terutama dalam peningkatan akurasi diagnostik penyakit lainnya.
Kata kunci : Data Mining, Detek Dini Penyakit, Ginjal Kronis, Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization.

## 1. PENDAHULUAN
Ginjal adalah organ penting bagian dalam tubuh manusia. Ginjal membuang limbah dari darah dengan cara  menyaring.  Jika  sistem  penyaringan  ini terhambat,  protein  bisa  meresap  unsur  urin  dan
limbah  tersebut  dan  dapat  tertinggal  dalam  darah. Dan secara bertahap, ginjal kehilangan kemampuannya  untuk  menyaring.  Kegagalan  ginjal ini  disebut  Penyakit  Ginjal  Kronis  (PGK),  juga dikenal  sebagai  Penyakit  Ginjal  Kronis.  PGK
merupakan  salah  satu  tantangan  kesehatan  global yang  signifikan,  mempengaruhi  jutaan  orang  dan menyebabkan  beban  ekonomi  serta  kesehatan  yang sulit  didapatkan.  Di  negara-negara  berkembang, pasien menjalani pengobatan ketika mereka mencapai  kondisi  serius.  Dari  permasalahan  PGK tersebut  maka  memiliki  tujuan  dalam  pendeteksian PGK  untuk  menguranginya  angka  kematian  adalah dengan  pengobatan  secara  dini.  Sebuah  sistem otomatis  dapat  dibangun  untuk  mendeteksi  terkena CKD  pasien  secara  dini  sebelum  mencapai  tahap terakhir.  Deteksi  dini  PGK  sangat  kritikal  dalam mengurangi  progresi  penyakit  dan  meminimalisasi risiko  komplikasi.  Banyaknya  angka  kematian  pada PGK  dalam  dekade  terakhir,  berbagai  metode pembelajaran mesin telah menjadi alat yang semakin populer dalam bidang medis untuk memprediksi dan mendiagnosis berbagai penyakit termasuk PGK.
Beberapa  studi  terdahulu  telah  dilakukan pengujian  menerapkan  penggunaan  metode  dengan nilai  metode  tertinggi  adalah  metode  Probabilistic Neural  Networks  [1],  SVM  (radial)+FS  [2], SVM+PSO  [3]  dan  Naïve  Byaes  (NB).  NB  dalam berbagai penelitian sebagai metode klasifikasi untuk deteksi  dini  PGK  dengan  hasil  yang  menjanjikan. Dengan  menunjukan tingkat akurasi  yang  bervariasi secara  signifikan  berdasarkan  data  tersebut.  Dalam penelitian  menggunakan  NB  mencapai  akurasi sebesar  78,00%  ini  menandai  langkah  awal  dalam penerapan  NB  dalam  konteks  PGK  [4].  Dari  hasil akurasi  tersebut  mengintegrasikan  NB  dengan pemilihan  fitur  menghasilkan  lonjakan  akurasi signifikan  menjadi  99.00%,  hal  ini  menunjukkan pentingnya  pemilihan  fitur  dalam  meningkatkan performa  model  [5].  Akan  tetapi  pada  tahun  2019 mengalami  penurunan  dengan  akurasi  56.50%, penelitian  ini  menunjukkan hasil  yang  lebih rendah. Hal  ini  bisa  disebabkan  oleh  berbagai  faktor  seperti kualitas  data  atau  parameter  model  [6].  Setelah  itu menunjukkan  peningkatan  dalam  penggunaan  NB seiring  waktu  mencapai  akurasi  94.50%  [7]. Penelitian  ini  terus  menunjukkan  peningkatan efektivitas  NB  dalam  deteksi  dini  dengan  akurasi 96,14%  [8].  Meskipun  memiliki  akurasi  di  bawah 98.81%,  penelitian  masih  mencatatkan  hasil  yang impresif  menekankan  efisiensi  NB  [9].  Hingga akurasi  metode  NB  mencapai  akurasi  sedikit  di bawah  99.08%  dan  menunjukkan  kemampuan  NB
dalam  mencapai  hasil  yang  sangat  akurat  [10]. Walaupun  telah  ada  berbagai  metode  pembelajaran mesin  yang  digunakan  untuk  deteksi  dini  PGK terutama NB. Namun seperti masih ada keterbatasan model dalam akurasi dan efisiensi prediksi [11]. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model yang lebih akurat dan efisien dengan mengintegrasikan algoritma NB dan Particle Swarm Optimization (PSO) [12].
NB  merupakan  salah  satu  model  klasifikasi berdasarkan probabilistik independensi antar prediktor  Model  ini  sering  digunakan  karena sederhana  dan  efektif  [13].  PSO  sebuah  metode heuristik yang terinspirasi dari perilaku sosial burung atau  ikan  belum  dieksplorasi  secara  luas  dalam penelitian PGK  ini  [14]. Penelitian  ini  mengusulkan pendekatan  hybrid  yang  menggabungkan  kekuatan NB yang terkenal dengan kecepatan dan kemudahan implementasinya  dengan  kemampuan  PSO  dalam pencarian  global  untuk  optimasi  parameter  [15]. Dengan  hipotesis  bahwa  integrasi  ini  dapat meningkatkan  akurasi  deteksi  dini  PGK  dengan memperbaiki  seleksi  fitur  dan  penyetelan  parameter model [16].
Penelitian  ini  nantinya  akan  menghasilkan metodologi  baru  dalam  deteksi  PGK  yaitu  NB  dan PSO  yang  dapat  memberikan  prediksi  yang  lebih akurat  dan efisien. Inovasi  ini  memiliki penggunaan kombinasi  algoritma  atau  teknik  baru  dalam preprocessing data yang dapat meningkatkan akurasi prediksi  serta  berpotensi  serta  menyediakan  sebuah alat  bantu  diagnostik  yang  dapat  diintegrasikan  ke dalam  sistem  kesehatan  untuk  membantu  para profesional  medis  dalam  pengambilan  keputusan klinis.

## 2. METODE PENELITIAN
Data  mining  membantu  dalam  menganalisis pola  dan  tren  penyakit  serta  perawatannya,  yang memungkinkan  para  profesional  kesehatan  untuk memberikan  perawatan  yang  lebih  tepat  dan  efektif sehingga intervensi dapat dilakukan lebih awal untuk mencegah  kondisi  yang  lebih  serius.  Pada  metode penelitian  mempunyai  tahap-tahap  penelitian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  metode  SVM  dan PSO yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada  Gambar  1.  dapat  dijelaskan  metodologi umum  dari  sistem  yang  diusulkan,  yaitu  kumpulan data diambil dari repositori pembelajaran mesin UCI. Penelitian  dimulai  dengan  dataset  penyakit  ginjal kronis. Dataset ini adalah kumpulan data yang berisi informasi  yang  relevan  untuk  penyakit  ginjal  kronis yang  mungkin  termasuk  data  klinis  pasien,  hasil laboratorium, dan lainnya. Kumpulan data disiapkan di  dalam  rapid  miner  dalam  bentuk  file  xls  dengan jumlah  400  data  pasien  dengan  jumlah  atribut sebanyak 25. Setelah itu dengan menggunakan rapid miner  menggantikan  semua  nilai  yang  hilang  untuk nominal  dan  atribut  numerik  dalam  kumpulan  data dengan  mode  dan  sarana  data.  Kumpulan  data digunakan untuk pengklasifikasi dasar dan mengevaluasi serta memprediksi penyakitnya. Kemudian  terapkan  algoritma  naïve  bayes  yang merupakan salah satu cabang dari model klasifikasi, untuk  pengklasifikasi  dengan  menghasilkan  hasil yang  lebih  baik  dan  kemudian  membuat  prediksi akhir  tercapai.  Setelah  itu  algoritma  naïve  bayes
dievaluasi berdasarkan metrik kinerja. Ini digunakan untuk  mengevaluasi  hasil  berdasarkan  akurasi  dan AUC.  Setelah  dievaluasi  metode  NB  ditingkatkan dengan  metode  PSO,  dan  akan  menghasilkan  nilai akurasi yang meningkat pada dataset. Hasil akhir dari proses  ini  adalah  deteksi  akhir,  yang  berarti  model klasifikasi  yang  sudah  dioptimalkan  dan  dievaluasi digunakan  untuk  membuat  prediksi  akhir  tentang apakah  data  baru  pasien  menunjukkan  adanya penyakit ginjal kronis atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pertama-tama, data CKD dimasukkan ke dalam Rapid  Miner,  diikuti  dengan  penerapan  algoritma Naive Bayes (NB). Selanjutnya, proses data tersebut itu  dengan  menggunakan  Rapid  Miner  melibatkan penggantian  semua  nilai  yang  hilang  dalam  dataset, baik  pada  atribut  nominal  maupun  numerik  yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Sample Dataset
age bp sg al su rbc pc pcc ba bgr bu sc sod pot hemo pcv wc rc htn dm cad 48 70 1.0 4 0 1 0 1 0 117 56 3.8 111 2.5 11.2 32 670 3.9 1 0 0 53 90 1.0 2 0 0 0 1 0 70 107 7.2 114 3.7 9.5 29 121 3.7 1 1 0 63 70 1.0 3 0 0 0 1 0 380 60 2.7 131 4.2 10.8 32 450 3.8 1 1 0 68 80 1.0 3 2 1 0 1 1 157 90 4.1 130 6.4 5.6 16 110 2.6 1 1 1 61 80 1.0 2 0 0 0 0 0 173 148 3.9 135 5.2 7.7 24 920 3.2 1 1 1 48 80 1.0 4 0 1 0 0 0 95 163 7.7 136 3.8 9.8 32 690 3.4 1 0 0 69 70 1.0 3 4 1 0 0 0 264 87 2.7 130 4.0 12.5 37 960 4.1 1 1 1 73 70 1.0 0 0 1 1 0 0 70 32 0.9 125 4.0 10.0 29 189 3.5 1 1 0 73 80 1.0 2 0 0 0 0 0 253 142 4.6 138 5.8 10.5 33 720 4.3 1 1 1
Setelah  didapatkan  dataset  yang  tertera  pada Tabel  1  maka  dilakukan  pengujian  menggunakan metode  NB  dengan  langkah  ini  memfasilitasi pembentukan  metrik  kinerja,  yang  meliputi  akurasi dan  Area  Under  Curve  (AUC)  dari  model,  untuk tujuan  evaluasi.  Dari  percobaan  ini  menghasilkan (Akurasi,  AUC)  kita  dapat  melihat  nilai  akurasi sebagaimana tertera pada Tabel 2 dan 3.
Table 2. Confussion Matrix NB true 1 true 0 pred 1 233 0 pred 0 17 150
Pada  Tabel  2  menjelaskan  bahwa  model  NB dengan  benar  memprediksi  233  kasus  positif  dan model dengan benar memprediksi 150 kasus negatif. Akan  tetapi  model  NB  salah  memprediksi  17  kasus sebagai  positif  (padahal  sebenarnya  negatif).  Dari Confussion matrix akan menghasilkan pada tabel 3.
Table 3. Accuracy dan AUC Model NB Metode Accuracy AUC Naïve Bayes 95,00 0,802
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  NB  memiliki akurasi yaitu sebesar 95,00%  ini berarti menandakan bahwa  dalam  95%  kasus  CKD  metode  NB  berhasil memprediksi  hasil  dengan  benar.  Dan  dengan  nilai
AUC 0,802% yang dianggap cukup baik, namun tidak sempurna.
Dari hasil NB  maka dilakukan pada percobaan kedua,  metode  NB  dievaluasi  dan  ditingkatkan dengan  optimisasi  model  menggunakan  PSO  untuk meningkatkan  akurasi  dan  AUC.  Dari  kedua percobaan  ini  maka  akan  mendapatkan  bobot  nilai dari masing-masing atribut seperti yang terlihat pada Tabel 4.
Table 4. Nilai Bobot Model PSO Attribute Weight age 0.19788478990594227 Bp 0.3485377472975113 Sg 0.8476496319279422 Al 0.3667716600456319 Su 0.20536566789920074 rbc 0.48374876823152735 Pc 0.21051266039372307 pcc 0.004033628904048681 Ba 0.5314321955359439 bgr 0.12244880000556724 Bu 0.2800807804648361 Sc 0.09855702303927727 sod 0.5365518701602274 pot 0.6839333636765325 hemo 0.5271922736428379 pcv 0.09739429533791044 wc 0.5769216048404351 rc 0.47001796387366135 htn 0.023978886452375003 dm 0.877121704447158 cad 0.8439635298910996 appet 0.8588661047675363
706 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 703-708
pe 0.4330298882075929 ane 0.8034648862633256
Dari  semua  atribut  maka  untuk  bobot  yang tinggi merupakan nilai bobot yang lebih besar dari 0.5 sedangkan  nilai  yang  di  bawah  0.5  memiliki  bobot yang  lebih  rendah.  Diantara  itu  ada  bobot  yang memiliki nilai yang sangat rendah diantaranya atribut pcc, bgr, sc, dan pcv. Dari  hasil  nilai  bobot tersebut maka akan mendapatkan nilai akurasi dan AUC yang terdapat pada tabel 5 merupakan tampilan tabel nilai akurasi metode NB berdasarkan pengoptimalan PSO. Terlihat NB+PSO mengoptimalkan nilai akurasi dan AUC.
Table 5. Confussion Matrix NB+PSO true 1 true 0 pred 1 55 13 pred 0 41 190
Model NB+PSO dengan benar memprediksi 55 kasus  positif  dan  model  dengan  benar  memprediksi 190  kasus  negatif.  Akan  tetapi  model  NB  salah memprediksi  41  kasus  sebagai  positif  (padahal sebenarnya  negatif).  Dan  memprediksi  13  kasus sebagai  negatif  (padahal  sebenarnya  positif).  Dari Confussion matrix akan menghasilkan pada tabel 6.
Table 6. Accuracy dan AUC Model NB+PSO Metode Accuracy AUC Naïve  Bayes  +  Particle  Swarma Optimization 95,75 0,910
Tabel  6 menunjukkan  bahwa  NB+PSO memiliki  akurasi  yaitu  sebesar  95,75%  ini  berarti menandakan  bahwa  dalam  95,75%  kasus  CKD metode NB+PSO berhasil memprediksi hasil dengan benar. Dan dengan nilai AUC 0,910% yang dianggap sangat  baik  dan  sempurna,  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. AUC Model PSO
Nilai  AUC  sebesar  0,910  atau  91,00%  sangat baik untuk model klasifikasi. Ini menunjukkan bahwa model  Naive  Bayes  yang  telah  dioptimasi  dengan Particle  Swarm  Optimization  (NB+PSO)  memiliki kinerja yang sangat tinggi dalam membedakan antara kelas positif dan negatif. Dengan kata lain, model ini mampu  dengan  akurat  memprediksi  kelas  positif sebagai positif dan kelas negatif sebagai negatif.
Dari  kedua  algoritma  tersebut  baik  NB  atau NB+PSO  akan  menghasilkan  nilai  perbandingan sebagai berikut.
Kenaikan persentase untuk model Naïve Bayes dengan  Particle  Swarm  Optimization  (NB+PSO) dibandingkan  dengan  model  Naïve  Bayes  (NB) adalah  sebagai  berikut:  Akurasi  meningkat  sebesar 0,75%. AUC meningkat sebesar 0,108 atau 10,80%.
Dengan demikian, model NB+PSO
menunjukkan  peningkatan  akurasi  yang  relatif  kecil tetapi  peningkatan  yang  signifikan  pada  nilai  AUC, yang  menunjukkan  peningkatan  kemampuan  model dalam mengklasifikasikan  dengan  benar  dan membedakan antara kelas-kelas yang ada.
Gambar 3. Diagram Nilai Perbandingan Model

## 4. DISKUSI
Penelitian awal menggunakan NB menunjukkan akurasi  95,00%  dan  AUC  0,802.  Ini  menunjukkan kemampuan  yang  baik  dalam  klasifikasi,  tetapi  ada ruang untuk perbaikan, khususnya dalam aspek AUC.
70,00% 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% Accuracy AUC Nilai Perbandingan Model NB NB+PSO
Fluktuasi  dalam  performa  NB  sebelumnya  (sejak 2018  hingga  2022)  menandakan  variabilitas  dalam kinerjanya  tergantung  pada  kualitas  data  dan parameter yang digunakan. Penerapan PSO meningkatkan  akurasi  menjadi  95,75%  dan  AUC menjadi 0,910. Ini menunjukkan perbaikan signifikan dalam kemampuan model untuk membedakan antara kelas positif dan negatif. Bobot yang dihasilkan oleh PSO  mengindikasikan  atribut  mana  yang  lebih penting  dalam  prediksi,  dengan  beberapa  atribut seperti 'dm' dan 'appet' memiliki bobot tinggi.
Penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode NB menunjukkan hasil yang bervariasi. Namun, tidak ada  yang  menggunakan  metode  PSO  untuk perbandingan  langsung.  Tren  dalam  penelitian  ini menunjukkan  peningkatan  bertahap  dalam  akurasi dan AUC dengan penggunaan NB+PSO, menandakan efektivitas metode ini dalam meningkatkan  klasifikasi.  Dari  hasil  yang  didapat dengan  membandingkan  penelitian  sebelumnya, maka  dapat  dikatakan  bahwa  dengan  metode  naive bayes  yang  dioptimasi  PSO  memiliki  nilai  akurasi tertinggi  dari  pada  penelitian  sebelumnya  dengan metode,  data  dan  perlakuan  yang  sama  dari  proses data tersebut.
Hasil  menekankan  pentingnya  pemilihan  fitur yang tepat untuk meningkatkan performa model.
Penelitian  lebih  lanjut  dapat  difokuskan  pada eksplorasi  fitur-fitur  spesifik  yang  berkontribusi paling  signifikan  terhadap  akurasi  dan  AUC,  serta pengembangan  metode  pemilihan  fitur  yang  lebih canggih.

## 5. KESIMPULAN
Melalui  Metode  Penelitian  yang  terstruktur, penelitian ini berhasil mengimplementasikan algoritma  NB  yang  dikombinasikan  dengan  PSO. Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan  peningkatan signifikan  dalam  akurasi  dan  AUC  (Area  Under Curve)  ketika  NB  diintegrasikan  dengan  PSO, dibandingkan  dengan  penggunaan  NB  secara mandiri.  Ini  menegaskan  hipotesis  awal  bahwa kombinasi  NB  dan  PSO  dapat  meningkatkan efektivitas deteksi dini PGK. Integrasi NB dan PSO tidak  hanya  meningkatkan akurasi prediksi (95,75% untuk NB+PSO dibandingkan dengan 95,00% untuk NB saja) tetapi juga meningkatkan nilai AUC secara signifikan (dari 0,802 menjadi 0,910). Ini menunjukkan  bahwa  model  hybrid  ini  lebih  efektif dalam mengklasifikasikan kasus PGK secara benar.
Di samping itu, penelitian ini membuka prospek pengembangan  lebih  lanjut  dalam  bidang  medis, khususnya  dalam  deteksi  penyakit  ginjal  kronis. Penggunaan  teknologi  seperti  NB  dan  PSO  dalam pengolahan  data  kesehatan  menawarkan  potensi besar  untuk  diaplikasikan  dalam  studi  lanjutan, terutama  dalam  meningkatkan  akurasi  diagnostik penyakit  lainnya.  Penelitian  ini  menunjukkan kemajuan  yang  signifikan  dalam  deteksi  dini  PGK dengan  menggunakan  NB  dan  optimasi  PSO.
Peningkatan  yang  ditunjukkan  dalam  akurasi  dan AUC  menggarisbawahi  pentingnya  teknik  optimasi dan pemilihan fitur yang tepat. Meski demikian, ada kebutuhan untuk evaluasi lebih lanjut dan peningkatan model untuk mengatasi batasan yang ada dan  meningkatkan  efektivitasnya  dalam  berbagai skenario  aplikasi.  Penelitian  ini  memberikan wawasan berharga bagi penelitian ilmiah dan praktisi di  bidang  kesehatan,  menandakan  langkah  maju dalam  penggunaan  teknologi  AI  untuk  tujuan  klinis seperti deteksi dini penyakit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. H. A. Rady and A. S. Anwar, “Prediction of  kidney  disease  stages  using  data  mining algorithms,” Informatics Med. Unlocked , vol. 15, no. December 2019, p. 100178, 2019, doi: 10.1016/j.imu.2019.100178.
[2] E. Purwaningsih,
“Improving the Performance  of  Support  Vector  Machine With  Forward  Selection  for  Prediction  of Chronic Kidney Disease,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 8, no. 1, pp. 18–24, 2022, doi: 10.33480/jitk.v8i1.3327.
[3] G. Wijaya, “Improvement of Kernel SVM to Enhance  Accuracy  in  Chronic  Kidney Disease,”  vol.  9,  no.  1,  pp.  136–144,  2024,
doi:
https://doi.org/10.33395/sinkron.v9i1.13112 e-ISSN.
[4] S.  B.  Akben,  “Early  Stage  Chronic  Kidney Disease Diagnosis by Applying Data Mining Methods  to  Urinalysis,  Blood  Analysis  and
Disease  History,” Irbm ,  vol.  39,  no.  5,  pp. 353–358, 2019, doi: 10.1016/j.irbm.2018.09.004.
[5] S.  Zeynu,  “Prediction  of  Chronic  Kidney Disease Using Data Mining Feature Selection and  Ensemble  Method,” WSEAS  Trans.  Inf. Sci.  Appl. ,  vol.  15,  pp.  168–176,  2019, [Online].
Available:
https://www.wseas.org/multimedia/journals/i nformation/2018/a405909-911.php.
[6] Arif-Ul-Islam  and  S.  H.  Ripon,  “Rule Induction and Prediction of Chronic  Kidney Disease  Using  Boosting  Classifiers,  Ant- Miner and J48 Decision Tree,” 2nd Int. Conf. Electr. Comput. Commun. Eng. ECCE 2019 , pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/ECACE.2019.8679388. [7] A.  Alaiad,  H.  Najadat,  B.  Mohsen,  and  K. Balhaf, “Classification and Association Rule Mining  Technique  for  Predicting  Chronic Kidney Disease,” J. Inf. Knowl. Manag. , vol.
19, no. 1, 2020, doi: 10.1142/S0219649220400158.
[8] S.  Rezayi,  K.  Maghooli,  and  S.  Saeedi,
708 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 703-708
“Applying  Data  Mining  Approaches  for Chronic  Kidney  Disease  Diagnosis,” Int.  J. Intell.  Syst.  Appl.  Eng. ,  2021,  doi:  DOI: https://doi.org/10.18201/ijisae.2021473640.
[9] R. Pramanik, S. Khare, and M. K. Gourisaria, “Inferring the Occurrence of Chronic Kidney Failure: A Data Mining Solution,” 2021, doi: https://doi.org/10.1007/978-981-16-3346-
1_59.
[10] I.  Saha,  M.  K.  Gourisaria,  and  G.  M. Harshvardhan,  “Classification  System  for Prediction of Chronic Kidney Disease Using
Data  Mining  Techniques,” Lect.  Notes Networks Syst. , vol. 318, no. May 2017, pp. 429–443,  2022,  doi:  10.1007/978-981-16-
5689-7_38.
[11] M Hafidz Ariansyah, Esmi Nur Fitri, and Sri Winarno,  “Improving  Performance  of Students’  Grade  Classification  Model  Uses Naïve  Bayes  Gaussian  Tuning  Model  and
Feature Selection,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no.
3, pp. 493–501, 2023, doi:
10.52436/1.jutif.2023.4.3.737.
[12] Suhardjono,  G.  Wijaya,  and  A.  Hamid, “PREDIKSI WAKTU KELULUSAN
MAHASISWA  MENGGUNAKAN  SVM
BERBASIS PSO,” Bianglala Inform. , vol. 7,
no. 2, pp. 97–101, 2019, doi:
https://doi.org/10.31294/bi.v7i2.6654.g3731.
[13] N. Widiastuti, A. Hermawan, and D. Avianto,
“KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI  DATAMINING  UNTUK
PREDIKSI  MINAT  PENCARI  KERJA,”
TEKNOINFO , vol. 17, no. 1, 2023.
[14] R. Ridwansyah, G. Wijaya, and J. J. Purnama, “Hybrid  Optimization  Method  Based  on Genetic  Algorithm  for Graduates Students,”
J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 53–
58, 2020, doi: 10.33480/pilar.v16i1.1180.
[15] I.  Ariyati,  S.  Rosyida,  K.  Ramanda,  V.
Riyanto,  S.  Faizah,  and  Ridwansyah, “Optimization  of  the  Decision  Tree Algorithm Used Particle Swarm Optimization  in  the  Selection  of  Digital Payments,” in Journal of Physics:
Conference  Series ,  2020,  vol.  1641,  no.  1, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012090.
[16] M.  Iqbal et  al. ,  “Implementation  of  Particle Swarm Optimization Based Machine Learning Algorithm for Student Performance Prediction,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah. Dan  Teknol.  Komputer) ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 195–204,
2020,
doi: 10.33480/jitk.v6i2.1695.IMPLEMENTATI ON.