## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Perbandingan Algoritma
Naive Bayes Berbasis Feature Selection Gain  Ratio dengan Naive  Bayes  Kovensional dalam  Prediksi Komplikasi Hipertensi
I Made Arya Adinata Dwija Putra 1 , I Made Gede Sunarya 2 dan I Gede Aris Gunadi 3
1. Universitas Pendidikan Ganesha; arya.adinata@undiksha.ac.id
2. Universitas Pendidikan Ganesha; sunarya@undiksha.ac.id
3. Universitas Pendidikan Ganesha; igedearisgunadi@undiksha.ac.id
* Korespondensi : igedearisgunadi@undiksha.ac.id
Abstract: High blood pressure is a significant public health problem with a high prevalence in the Indonesian population. 2018 Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) data shows a prevalence of hyper- tension of 34.1% in individuals aged 18 years and over, with the highest figure in South Kalimantan and  the  lowest in  Papua. Complications arising  from  hypertension  can  have  serious  impacts on organs such as the brain, eyes, heart and kidneys. The Naive Bayes algorithm is generally used in disease prediction, but the Naive Bayes algorithm has problems when selecting attributes, because Naive Bayes itself is a statistical classification method that is only based on Bayes' Theorem so it can only be used with the aim of predicting the probability of membership in a group or class. So attrib- ute weighting is needed to increase accuracy more effectively. This research introduces Gain Ratio as an attribute weighting method to increase the accuracy of Naive Bayes. The aim of this study was to compare conventional Naive Bayes with Naive Bayes Gain Ratio in predicting complications of high blood pressure. The research results show that feature selection with gain ratio weighting can increase  the  accuracy  of  naive  Bayes  classification,  with  an  average  increase  in  accuracy  of  20% compared  to  naive  Bayes without feature selection.  The  precision value increased  by  21%  in  the naive Bayes gain ratio algorithm for the kidney failure class, an increase of 3% in the heart class, and an increase of 31% in the stroke class, for the recall value the naive Bayes gain ratio increased by 35% in the heart class while in the kidney failure and stroke classes did not increase the recall value.
Keywords: naive bayes, gain ratio, high blood pressure, high blood pressure complications, data mining
Abstrak: Tekanan darah tinggi merupakan masalah kesehatan masyarakat yang signifikan dengan prevalensi yang tinggi pada penduduk Indonesia. Data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) tahun 2018  menunjukkan  prevalensi  hipertensi  sebesar  34,1%  pada  individu  berusia  18  tahun  ke  atas, dengan  angka  tertinggi  di  Kalimantan  Selatan  dan  terendah  di  Papua.  Komplikasi  yang  timbul akibat hipertensi dapat berdampak serius pada organ tubuh seperti otak, mata, jantung, dan ginjal. Algoritma naive bayes pada umumnya digunakan dalam prediksi penyakit, namun algoritma naive bayes mempunyai  kendala  pada  saat  pemilihan  atribut,  karena naive  bayes sendiri  merupakan metode  klasifikasi  statistik  berdasarkan teorema  bayes sehingga  hanya  dapat  digunakan  dengan tujuan  untuk  memprediksi  kemungkinan  keanggotaan  dalam  suatu  kelompok  atau  kelas.  Maka diperlukan pembobotan atribut agar dapat meningkatkan akurasi dengan lebih efektif. Penelitian ini memperkenalkan gain  ratio sebagai  metode  pembobotan atribut untuk meningkatkan  akurasi naive bayes .  Tujuan  penelitian  ini  adalah membandingkan naive bayes konvensional  dengan naive
Sitasi: Putra, I. M. A. A. D.; Sunarya , I  M.  G.;  Gunadi,  I  G.  A.  ( 2024 ). Perbandingan Algoritma Naive Bayes  Berbasis  Feature  Selection Gain  Rasio  dengan  Naive  Bayes
Konvensioinal  dalam  Memprediksi Komplikasi  Hipertensi.  JTIM:  Jurnal Teknologi Informasi Dan Multimedia, 6(1), 37-49. https://doi.org/10.35746/jtim.v6i1.488
Diterima: 01-02-2024
Direvisi: 20-04-2024
Disetujui: 26-04-2024
Copyright: ©  2024 oleh  para penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1 38  of 49
bayes  gain  ratio dalam  memprediksi  komplikasi  tekanan  darah  tinggi.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa feature  selection dengan pembobotan gain  ratio dapat meningkatkan akurasi klasifikasi naive  bayes ,  dengan  rata-rata  peningkatan  akurasi  sebesar  20%  dibandingkan  dengan naive bayes tanpa feature selection . Nilai precision meningkat sebesar 21% pada algoritma naive bayes gain ratio untuk  kelas gagal ginjal, peningkatan  sebesar  3% pada  kelas  jantung,  dan peningkatan sebesar 31% pada kelas stroke, untuk nilai recall naive bayes gain ratio meningkat sebesar 35% pada kelas jantung sedangkan pada kelas gagal ginjal dan stroke tidak terjadi peningkatan nilai recall .
Kata kunci: ; naive bayes, gain ratio, tekanan darah tinggi, komplikasi tekanan darah tinggi, data mining

## 1. Pendahuluan
Penyakit tekanan darah tinggi atau yang biasa disebut dengan hipertensi merupakan salah satu  penyakit  yang  umum diderita oleh  masyarakat  di  Indonesia. Mengacu  pada data Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) milik Kementerian Kesehatan Republik Indonesia tahun  2018  angka  kejadian  penyakit  hipertensi  berdasarkan  hasil  pengukuran  pada penduduk usia 18 tahun sebesar 34,1%, kasus hipertensi tertinggi terjadi di Kalimantan Selatan  sebesar  44,1%,  sedangkan  kasus  terendah  terjadi  di  Papua  sebesar  22,2%. Hipertensi  umumnya  terjadi  pada  kelompok  usia  31  hingga  44  tahun  dengan  kasus sebanyak  31,6%,  usia  45  hingga  54  tahun  sebesar  45,3%,  dan  usia  55  hingga  64  tahun sebesar 55,2% [1].
Penyakit tekanan darah tinggi yang tidak dilakukan pencegahan atau penanganan sedini mungkin dapat menyebabkan penyakit komplikasi yang lebih buruk, organ vital pada tubuh yang berpotensi mengalami komplikasi dari penyakit hipertensi antara lain otak, mata, jantung, ginjal, hingga dapat menyebabkan pecahnya pembuluh darah arteri perifer,  kerusakan  organ  tubuh  akibat  komplikasi  dari  penyakit  hipertensi  bergantung kepada  seberapa  besar  peningkatan  tekanan  darah  dan  durasi  kondisi  tekanan  darah yang tidak terdeteksi dan tidak ditangani dengan tepat [2].
Mengacu  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh Arya Adinata  (2019)  menunjukkan bahwa 72,9% responden dalam penelitian tersebut mengungkapkan bahwa mereka tidak memahami  cara  melakukan  deteksi  dini  atau  pencegahan  penyakit  hipertensi  hingga komplikasinya,  sehingga  dibutuhkan  teknologi  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  [3]. Aplikasi kecerdasan buatan yang dapat menggunakan metode data mining , sistem pakar, atau  metode  sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  untuk  membantu mendiagnosis  suatu  penyakit  di  dalam  bidang  kedokteran  [4].  Teknologi  dapat membantu pelaksanaan surveilans epidemiologi atau pengamatan kejadian penyakit dari hari  ke  hari  dengan  cara  menganalisis  data  gejala  dan  melakukan  prediksi,  sehingga kejadian yang membahayakan dari suatu penyakit dapat dengan cepat diantisipasi dan diatasi.  Untuk  kasus  komplikasi  hipertensi  maka  dapat  dilakukan  prediksi  penyakit komplikasi yang akan dialami oleh seorang pasien berdasarkan gejala-gejala yang dialami saat ini ketika mengalami tekanan darah tinggi dengan menerapkan teknik data mining . Untuk melakukan prediksi suatu penyakit menggunakan teknik data mining maka dapat menggunakan metode klasifikasi yaitu naive bayes, decision tree, atau neural network [5][6][7].  Algoritma naive  bayes dalam  bidang  kedokteran  dapat  dimanfaatkan  untuk membantu  prediksi  penyakit  dengan  diterapkan  pada  suatu  sistem  pakar  atau  sistem pendukung  keputusan  [4].  Mengacu  pada  beberapa  literatur,  algoritma naive  bayes memiliki  kelemahan  yang  cukup  signifikan  saat  melakukan  pemilihan  atribut,  karena naive bayes merupakan metode klasifikasi data mining yang menggunakan konsep statistik yang  berdasarkan  pada Teorema  Bayes sehingga  hanya  dapat  digunakan  untuk memprediksi  peluang  keanggotaan  pada  suatu  grup  atau  kelas,  untuk  mengatasi  hal tersebut  dibutuhkan  pembobotan  atribut  agar  dapat  meningkatkan  akurasi naive  bayes
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
yang  lebih  baik [8].  Proses  pembobotan  atribut  dapat  menggunakan gain  ratio untuk meningkatkan  akurasi  algoritma naive  bayes dengan  peningkatan  akurasi  metode naive bayes yang cukup  baik  berkisar antara 0,03%  hingga  16%,  algoritma naive  bayes dengan pemilihan  atribut  berdasarkan  bobot gain  ratio dipilih  karena  algoritma naive  bayes memiliki keunggulan dari segi kemudahan proses perhitungan dan penggunaan sumber daya  untuk  proses mining atau  proses  komputasi  termasuk  paling  rendah,  kelemahan algoritma naive bayes dalam melakukan seleksi atribut dapat diperbaiki dengan pemilihan atribut menggunakan metode gain ratio [9][10][11].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  klasifikasi  algoritma naive  bayes dengan  pemilihan  atribut  ( feature  selection) berdasarkan  bobot gain  ratio yang  dalam penelitian  ini  akan disebut Naive Bayes  Gain  Rasio (NBGR)  hasil  klasifikasi  dari  metode tersebut akan dibandingkan dengan metode naive bayes konvensional dalam memprediksi komplikasi hipertensi.

## 2. Metode

## 2.1. Kajian Literatur
Berikut beberapa teori yang digunakan dalam penelitian ini :
1. Hipertensi
Tekanan darah  tinggi,  juga  dikenal  sebagai  hipertensi,  adalah tekanan darah  yang secara konsisten lebih tinggi dari batas normal. Ada 2 jenis pengukuran tekanan darah: sistolik  dan  diastolik.  Darah  sistolik  tekanan  adalah  tekanan  di  arteri  saat  jantung berdetak,  sedangkan  tekanan  diastolik  adalah  tekanan  pada  arteri  saat  jantung beristirahat. Jika tidak dikendalikan bisa dengan baik maka dapat meningkatkan risiko penyakit jantung, stroke, dan penyakit lainnya [12].

## 2. Data Mining
Data mining merupakan  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set data  berukuran besar.  Hasil  dari  data mining ini  bisa  digunakan  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan di masa depan. Secara sederhana data mining adalah langkah-langkah dalam mendapatkan atau menemukan pengetahuan [13].
3. Naive Bayes
Algoritma naive bayes merupakan sebuah metode klasifikasi yang didasarkan pada probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes. Algoritma naive  bayes memprediksi  peluang  dimasa depan  berdasarkan  pengalaman di masa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai teorema  bayes .  Ciri  utama  dari naive  bayes clasifier ini adalah asumsi yang sangat kuat (naif) akan independensi dari masing-masing kondisi atau kejadian. Algoritma naive bayes dapat dirumuskan menggunakan persamaan (1).
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋 |𝐻) 𝑃(𝑋) 𝑃(𝐻) (1) Keterangan : X : Data dengan kelas yang belum diketahui H : Hipotesis data P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probabilitas) P(H) : Probabilitas Hipotesis P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
4. Gain Rasio
Pembobotan atribut kelas pada naive bayes dapat meningkatkan pengaruh prediksi. Dengan  memperhitungkan  bobot  atribut  terhadap  kelas,  maka  yang  menjadi  dasar
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
ketepatan klasifikasi bukan hanya probabilitas melainkan juga dari bobot setiap atribut terhadap kelas.
Perhitungan bobot setiap atribut dapat dilakukan menggunakan gain ratio [6]. Gain ratio pada  persamaan  (2)  melakukan  normalisasi  pada information  gain dengan menggunakan split  information  (splitinfo) [14]. Splitinfo merepresentasikan entropy atau informasi potensial yang dapat dilihat pada persamaan (3).
𝑔𝑎𝑖𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑎) = 𝑔𝑎𝑖𝑛(𝑎) 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡𝑖𝑛𝑓𝑜(𝑎) (2)
𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡𝑖𝑛𝑓𝑜 =   − ∑ 𝑆 𝑖 𝑆 𝑙𝑜𝑔2 𝑆 𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1 (3)

## 2.2. Metode Penelitian
Penelitian ini terdiri dari empat proses yaitu pengumpulan data, data preprocessing, data mining ,  dan  evaluasi.  Alur  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada flow  chart Gambar  1. Algoritma naive  bayes konvensional  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  dan  Algoritma Naive Bayes Gain Rasio dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar 2. Algoritma Naive Bayes Konvensional
Gambar 3. Algoritma Naive Bayes Gain Ratio

## 1. Pengumpulan Data
Pada tahap ini penulis melakukan pengumpulan data yang digunakan sebagai data training dan testing pada proses mining pada unit Pusat Pelaporan dan Informasi, Rumah Sakit  Umum  Daerah  Kabupaten  Buleleng,  data  yang  dikumpulkan  merupakan  rekam medis pasien yang mengalami penyakit hipertensi hingga menderita komplikasi akibat dari hipertensi tersebut pada tahun 2019. Rekam medis yang dikumpulkan akan melalui tahap seleksi terlebih dahulu sesuai dengan kebutuhan sehingga didapatkan data training yang sesuai dengan kriteria yaitu data yang berasal dari rekam medis pasien yang men- galami hipertensi dan kemudian mengalami penyakit komplikasi yang diakibatkan oleh hipertensi.
2. Data Preprocessing
Tahap  data preprocessing dilakukan dengan data transformation untuk  mentransfor- masi bentuk data agar lebih mudah melakukan modelling. Data yang telah melalui proses tersebut  kemudian  dibagi  80%  sebagai data training dan  20%  sebagai data testing. Data testing masuk  ke  proses  pemodelan  hingga  didapatkan  hasil  prediksi  komplikasi
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
hipertensi kemudian data testing akan digunakan untuk mengevaluasi hasil prediksi mas- ing-masing metode.
3. Modelling
Pada tahap ini data yang sudah melalui tahap preprocessing mulai dilakukan proses mining menggunakan metode pertama yaitu naive bayes dengan pembobotan gain ratio dan naive  bayes konvensional. Output dari  tahap  ini  yaitu  masing-masing  metode  akan menghasilkan  prediksi  penyakit  komplikasi  hipertensi  berdasarkan  data  training  yang digunakan.  Hasil  prediksi  dari  algoritma naive  bayes  gain  ratio dan naive  bayes konven- sional dievaluasi untuk melihat perbandingan kedua metode.
4. Evaluasi
Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  mengukur  performa  dari  setiap  metode  yang digunakan dalam proses data mining . Hasil dari pengujian atau evaluasi akan dipetakan dalam bentuk confussion matrix . Pemetaan confution matrix dapat dilihat pada Tabel 1. Un- tuk menghitung akurasi dalam confution matrix dapat dihitung menggunakan persamaan 4,  untuk  menghitung precission menggunakan  persamaan  5,  dan  menghitung recall menggunakan persamaan 6.

## Tabel 1. Confusion Matrix
Hasil Prediksi + - Kenyataan + True Positive (TP) False Positive (FP) - False Negative (FN) True Negative (TN) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (4) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (5) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 (6)
Tahap evaluasi ini juga membandingkan performa masing-masing metode dari segi akurasi, precision ,  dan recall .  Hasil  perbandingan  tersebut  memberikan  pengetahuan apakah dengan menambahkan proses pembobotan menggunakan gain ratio pada algo- ritma naive bayes dapat meningkatkan performa dari algoritma naive bayes untuk kasus prediksi komplikasi hipertensi.

## 3. Hasil

## 3.1. Pengumpulan Data
Hasil  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  mengambil  gejala  dan penyakit  yang  tertulis  pada  rekam  medis  pasien  yang  memiliki  riwayat  hipertensi, didapatkan  berupa  14  data  gejala  pada  Tabel  2  serta  3  klasifikasi  penyakit  dengan banyaknya  data  yaitu  50  pasien  pada  Tabel  3.  Gejala  yang  dialami  pasien  terdiri  dari pusing,  mual  atau  muntah,  nyeri  dada,  nyeri  kepala,  lemas,  kebas,  gemetar,  mati  rasa pada  bagian  tubuh,  penurunan  kesadaran,  sesak,  jantung  berdebar,  nyeri  ulu  hati, penurunan  berat  badan,  kehilangan  nafsu  makan,  berbicara  pelo  atau  susah  berbicara, merasa  lelah,  dan  edema.  Penyakit  komplikasi  yang  berhasil  didapatkan  terdiri  dari jantung, stroke , dan gagal ginjal.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
43  of 49
Tabel 2. Gejala Komplikasi Hipertensi Kode Gejala Gejala G1 Pusing G2 Mual atau Muntah G3 Nyeri Dada G4 Nyeri Kepala G5 Mati rasa pada bagian tubuh tertentu G6 Penurunan Kesadaran G7 Sesak G8 Jantung Berdebar G9 Nyeri Uluhati G10 Penurunan Berat Badan G11 Kehilangan Nafsu Makan G12 Berbicara Pelo atau Susah Berbicara G13 Merasa Lelah G14 Edema
Tabel 3. Data Pasien Komplikasi Hipertensi No Pasien Gejala Diagnosa G1 G2 G3 … G14 1 pasien 1 Ya Ya Tidak … Tidak jantung 2 pasien 2 Tidak Ya Ya … Tidak jantung 3 pasien 3 Tidak Tidak Tidak … Tidak Stroke … … … … … … … … 50 pasien 50 Tidak Tidak Tidak … Tidak Stroke
Tabel  3  menunjukkan  gejala  yang  dialami  setiap  pasien  akan  diisi  dengan  Ya sedangkan  gejala  yang  tidak  dialami  oleh  pasien  akan  diisi  dengan  Tidak,  dan  pada kolom terakhir menunjukkan hasil diagnosa yang ditulis pada rekam medis pasien.

## 3.2. Data Preprocessing
Berikutnya  dilakukan  transformasi  data  untuk  memudahkan  proses  pemodelan dengan  mengubah  status  Ya  menjadi  angka  1  dan  status  tidak  menjadi  0,  kemudian penyakit gagal ginjal diberikan kode G, jantung diberikan kode J, dan stroke diberikan kode S seperti ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Data Preprocessing G1 G2 G3 G12 … G14 P 0 1 1 0 … 1 G 0 1 0 0 … 0 G 1 0 0 0 … 0 S … … … … … … … 0 0 0 1 … 0 S
3.3. Modelling
1. Naive Bayes Gain Ratio
Pada tahap pertama peneliti menghitung bobot setiap atribut  gejala menggunakan gain ratio berdasarkan Persamaan (2) dan telah diurutkan dari bobot terbesar ke terkecil yang  hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  5,  hasil  perhitungan  bobot  tersebut  kemudian
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
digunakan untuk menentukan seleksi atribut yang masuk ke perhitungan naive bayes dan dilanjutkan dengan melakukan klasifikasi dengan algoritma naive bayes .
Tabel 5. Hasil Perhitungan Gain Ratio No Atribut Gain Ratio 1 G11 0,525 2 G13 0,525 3 G14 0,525 4 G10 0,462 5 G6 0,433 6 G12 0,433 7 G2 0,316 8 G5 0,214 9 G3 0,211 10 G9 0,183 11 G8 0,164 12 G1 0,164 13 G7 0,110 14 G4 0,043
Berdasarkan pada Tabel 5 maka dapat dilihat bahwa atribut G11, G13, dan G14 mem- iliki  bobot terbesar  yang  artinya  atribut  tersebut  memiliki  pengaruh  yang  cukup  besar terhadap klasifikasi data dan sebaliknya atribut G4 memiliki bobot gain ratio terendah se- hingga pengaruh atribut tersebut terhadap hasil klasifikasi juga rendah. Berdasarkan bo- bot gain  ratio tersebut  penulis  menemukan  bahwa  atribut  yang  paling  optimal  untuk dieliminasi adalah atribut G4, G7, G1, dan G8.
Setelah didapatkan atribut yang digunakan untuk proses klasifikasi, atribut tersebut masuk  ke  perhitungan naive  bayes. Berdasarkan  hasil seleksi  atribut  menggunakan gain ratio maka atribut yang masuk ke proses perhitungan naive bayes adalah G11, G13, G14, G10, G6, G12, G2, G5, G3, G9. Langkah-langkah menghitung naive bayes dibantu dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan  hasil  yang  menunjukkan  bahwa model telah berhasil melakukan prediksi komplikasi hipertensi pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Prediksi Metode Naive Bayes Gain Ratio

## 2. Naive Bayes Konvensional
Berbeda  dengan Naïve  Bayes  Gain  Ratio ,  algoritma Naive  Bayes konvensional  me- masukkan seluruh atribut yang ada tanpa mengelinimasi atribut apapun seperti terlihat dari  flowchart  pada  Gambar  2,  sehingga  atribut  yang  masuk  pada  proses  ini  adalah atribut G1 hingga atribut G14. Hasil prediksi menggunakan metode Naïve Bayes konven- sional dapat dilihat pada Gambar 5.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1 45  of 49
Gambar 5 . Hasil Prediksi Metode Naive Bayes Konvensional

## 3.4. Evaluasi
Setelah mendapatkan hasil prediksi komplikasi hipertensi dari setiap metode selan- jutnya  penulis  melakukan  evaluasi  algoritma  naive  bayes  gain  ratio  dengan menggunakan confusion matrix dan distribusi data training maupun testing menggunakan mekanisme cross validation. Data dibagi menjadi empat bagian sehingga terdapat empat kali pengujian dengan data training dan data testing yang berbeda-beda.
1. Evaluasi Naive Bayes Gain Ratio
Pengujian hasil klasifikasi naive bayes gain ratio dengan menggunakan confusion ma- trix dan mekanisme cross validation didapatkan hasil seperti pada Tabel 6. Berdasarkan hasil confusion matrix tersebut maka penulis dapat menghitung nilai precision , recall , dan akurasi dari algoritma naive bayes gain ratio yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Hasil Confusion Matrix Naive Bayes Gain Ratio
Pengujian Prediksi Aktual Gagal Ginjal Jantung Stroke 1 Gagal Ginjal 2 0 0 Jantung 0 5 0 Stroke 0 0 3 2 Gagal Ginjal 2 0 0 Jantung 0 6 0 Stroke 0 0 2 3 Gagal Ginjal 2 0 0 Jantung 0 6 0 Stroke 0 1 1 4 Gagal Ginjal 2 0 0 Jantung 0 6 0 Stroke 0 1 1 Tabel 7. Hasil Evaluasi Naive Bayes Gain Ratio Pengujian Class Precision Recall Akurasi 1 Gagal Ginjal 1,00 1,00 100% Jantung 1,00 1,00 Stroke 1,00 1.00 2 Gagal Ginjal 1,00 1,00 100% Jantung 1,00 1,00 Stroke 1,00 1,00 3 Gagal Ginjal 1,00 1,00 90% Jantung 0,86 1,00 Stroke 1,00 0,50 4 Gagal Ginjal 1,00 1,00 90% Jantung 0,86 1,00 Stroke 1,00 0,50 Rata-rata Gagal Ginjal 1,00 1,00 95% Jantung 0,93 1,00 Stroke 1,00 0,75
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
Hasil evaluasi pada Tabel 7 menunjukkan bahwa algoritma naive bayes berbasis fea- ture  selection menggunakan gain  ratio memberikan  hasil  prediksi  komplikasi  hipertensi yang baik dengan rata-rata akurasi sebesar 95%.
2. Evaluasi Naive Bayes Konvensinal
Untuk melihat performa dari algoritma naive bayes gain ratio , maka penulis menghi- tung naive  bayes konvensional  tanpa  adanya  seleksi  atribut  menggunakan gain  ratio dengan menggunakan data yang sama, kemudian dilakukan evaluasi metode naive bayes konvensional dan didapatkan hasil confusion matrix seperti pada Tabel 8, dan hasil eval- uasi pada Tabel 9.
Tabel 8. Hasil Confusion Matrix Naive Bayes Konvensional Pengujian Prediksi Aktual Gagal Ginjal Jantung Stroke 1 Gagal Ginjal 2 0 0 Jantung 2 3 0 Stroke 0 0 3 2 Gagal Ginjal 2 0 0 Jantung 1 3 2 Stroke 0 0 2 3 Gagal Ginjal 2 0 0 Jantung 0 3 3 Stroke 0 1 1 4 Gagal Ginjal 2 0 0 Jantung 0 6 0 Stroke 0 1 1
Tabel 9. Hasil Evaluasi Naive Bayes Konvensional Pengujian Class Precision Recall Akurasi 1 Gagal Ginjal 0,50 1,00 80% Jantung 1,00 0,60 Stroke 1,00 1,00 2 Gagal Ginjal 0,67 1,00 70% Jantung 1,00 0,50 Stroke 0,50 1,00 3 Gagal Ginjal 1,00 1,00 60% Jantung 0,75 0,50 Stroke 0,25 0,50 4 Gagal Ginjal 1,00 1,00 90% Jantung 0,86 1,00 Stroke 1,00 0,50 Rata-rata Gagal Ginjal 0,79 1,00 75% Jantung 0,90 0,65 Stroke 0,69 0,75
Hasil evaluasi pada Tabel 9 Tabel 7 menunjukkan bahwa algoritma naive bayes ber- basis feature  selection menggunakan  gain  ratio memberikan  hasil  prediksi  komplikasi hipertensi yang baik dengan rata-rata akurasi sebesar 75%. Sehingga dapat dilihat bahwa naive bayes gain ratio memberikan rata-rata akurasi yang lebih unggul 20%.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1

## 4. Pembahasan
Klasifikasi komplikasi hipertensi menggunakan algoritma naive bayes berbasis feature selection gain  rasio dan naive  bayes konvensional menghasilkan  tingkat  akurasi, precision , dan recall yang  berbeda-beda.  Perbedaan  hasil  tersebut  terjadi  karena  setiap  metode memberikan treatment yang  berbeda  kepada dataset .  Pengaruh  terbesar  yang  peneliti temukan dari tiga metode yang diajukan terletak pada proses perhitungan bobot setiap atribut.
Secara keseluruhan peneliti terkendala ketika menerapkan pemisahan data training dan  data  testing  karena  jumlah  data  yang  berhasil  didapatkan  hanya  sedikit  sehingga ketika dilakukan  pemisahan  maka  ada  kelas  yang  tidak  diwakilkan  dalam  data  testing dan ada kelas yang tidak muncul pada hasil prediksi setiap metode, untuk mengatasi hal tersebut  peneliti  mengacak  posisi record pasien  dan  mengambil  data  yang  digunakan sebagai training dan  testing  dengan  mekanisme cross  validation dan  memastikan  pada setiap data training dan testing setiap kelas yang ada sudah diwakilkan. Algoritma naive bayes konvensional menghitung nilai probabilitas dari setiap atribut dan kelas tanpa memperhatikan apakah setiap atribut yang dihitung memiliki pengaruh terhadap  hasil  klasifikasi  atau  tidak  [6].  Algoritma naive  bayes  gain  ratio memiliki  hasil rata-rata akurasi yang lebih unggul 20% dibanding naive bayes konvensional karena setiap atribut pada dataset dihitung bobotnya terlebih dahulu menggunakan metode gain ratio kemudian atribut yang memiliki bobot gain ratio yang rendah akan dieliminasi sehingga proses klasifikasi naive bayes menjadi lebih baik [7] [8]. Untuk membuktikan apakah metode gain ratio dapat digunakan dalam menghitung bobot setiap atribut yang memiliki pengaruh terhadap hasil klasifikasi naive bayes maka peneliti mencoba untuk mengeliminasi atribut-atribut berdasarkan bobot gain rasio pada Tabel 5 satu persatu dimulai dari atribut dengan bobot terendah. Peneliti mengevaluasi dengan melihat tingkat akurasi setiap proses eliminasi atribut dan menyajikannya dalam bentuk  grafik  pada  Gambar  6. Berdasarkan  grafik  tersebut  penulis menemukan  bahwa hasil akurasi terbaik sebesar 95% didapatkan dengan mengeliminasi empat atribut yang memiliki bobot gain rasio terendah yaitu G4, G7, G1, dan G8. Dari hasil percobaan yang peneliti  lakukan  dengan  cara  mengeliminasi  atribut  yang  memiliki  nilai gain  ratio terendah  membuktikan  bahwa  nilai gain  ratio dapat  digunakan  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  suatu  atribut  terhadap  hasil  klasifikasi naive  bayes dalam memprediksi komplikasi hipertensi [7] [8].
Gambar 6. Grafik Akurasi Berdasarkan Eliminasi Atribut dengan Bobot Terendah
Untuk menentukan batas dalam mengeleminasi atribut berdasarkan bobot gain ratio selain dengan mekanisme yang penulis lakukan, juga dapat menggunakan nilai standar
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
deviasi sebagai batas atau threshold bobot eliminasi atribut[15]. Berdasarkan Tabel 5 maka nilai  standar deviasi  dari  bobot  gain  ratio setiap atribut  adalah  0,1712  sehingga  atribut yang  dieliminasi  berdasarkan  batas  nilai  standar  deviasi  memiliki  hasil  yang  sama dengan  atribut  yang dieliminasi  berdasarkan  mekanisme  yang  penulis  lakukan.  Secara lebih detail perbandingan naive bayes konvensional (NB) dengan naive bayes gain ratio (NBGR) dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Perbandingan NB dengan NBGR
Class NB NBGR Precision Recall Akurasi Precision Recall Akurasi Gagal ginjal 0,79 1,00 75% 1,00 1,00 95% Jantung 0,90 0,65 0,93 1,00 Stroke 0,69 0,75 1,00 0,75
Terjadi peningkatan nilai precision sebesar 21% pada algoritma naive bayes gain ratio untuk  kelas  gagal  ginjal,  peningkatan sebesar  3%  pada  kelas  jantung, dan  peningkatan sebesar 31% pada kelas stroke, untuk nilai recall terjadi peningkatan pada algoritma naive bayes gain  ratio sebesar  35%  pada  kelas  jantung  sedangkan  pada  kelas  gagal  ginjal  dan stroke tidak terjadi peningkatan nilai recall . Dari segi akurasi terjadi peningkatan sebesar 20% pada algoritma naive bayes gain ratio .

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan perbandingan antara naive bayes berbasis feature selection menggunakan gain  ratio dengan naive  bayes konvensional  untuk  klasifikasi komplikasi  hipertensi,  ditemukan  beberapa  simpulan  penting.  Pembobotan gain  ratio mampu mengindikasikan sejauh mana pengaruh atribut terhadap hasil klasifikasi naive bayes .  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  akurasi  optimal  dapat  dicapai  dengan mengeliminasi empat atribut dengan bobot gain ratio terendah dalam kasus komplikasi hipertensi. Feature  selection dengan  pembobotan gain  ratio dapat  meningkatkan  akurasi klasifikasi naive  bayes ,  dengan  rata-rata  peningkatan  akurasi  sebesar  20%  dibandingkan dengan naive  bayes tanpa feature  selection .  Berdasarkan confusion  matrix dapat  dilihat bahwa nilai precision lebih unggul sebesar 21% pada algoritma naive bayes gain ratio untuk kelas gagal ginjal, peningkatan sebesar 3% pada kelas jantung, dan peningkatan sebesar 31% pada kelas stroke, untuk nilai recall terjadi peningkatan pada algoritma naive bayes gain ratio sebesar 35% pada kelas jantung sedangkan pada kelas gagal ginjal dan stroke tidak terjadi peningkatan nilai recall.
Ucapan Terima Kasih: Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa karena atas karunia-Nya penyusunan artikel    ini    dapat diselesaikan dengan baik, serta ucapan terima kasih penulis ucapkan kepada semua pihak yang telah membantu dalam penyusunan penelitian ini.

## Referensi
[1]  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan Kesehatan, Laporan Nasional  Riskesdas 2018 .  Jakarta:  Badan  Penelitian  dan Pengembangan Kesehatan, 2020.
[2] Rokom,  “Hipertensi  Penyakit  Paling  Banyak  Diidap  Masyarakat.”  Accessed:  Jan.  31,  2024.  [Online].  Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20190517/5130282/hipertensi-penyakit-paling-banyak-diidap- masyarakat/
[3] A. Adinata, “Pengembangan Tensimeter Digital Bayesian Berbasis Arduino Untuk Prediksi Komplikasi,” Univer- sitas Pendidikan Ganesha, Singaraja, 2019.
JTIM 2024 , Vol. 6 , No. 1
[4] R. Rizky, S. Susilawati, Z. Hakim, and L. Sujai, “Sistem Pakar Deteksi Penyakit Hipertensi Dan Upaya Pencega- hannya Menggunakan Metode Naive Bayes Pada RSUD Pandeglang Banten,” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA UNIS , vol. 7, no. 2, pp. 138 – 144, Jan. 2020, doi: 10.33592/jutis.v7i2.395.
[5] M. M. Santoni, N. Chamidah, and N. Matondang, “Prediksi Hipertensi menggunakan Decision Tree, Naïve Bayes dan Artificial Neural Network  pada  software KNIME,” Techno.Com , vol.  19,  no.  4,  pp.  353 – 363, Nov.  2020,  doi: 10.33633/tc.v19i4.3872.
[6]  .. A. T., .. H., .. A. A., .. E.- S. M., and M. M. Eid, “A Comparative Analysis of Methods for Detecting and Diagnosing Breast Cancer Based on Data Mining,” Journal of Artificial Intelligence and Metaheuristics , vol. 4, no. 2, pp. 08 – 17, 2023, doi: 10.54216/JAIM.040201.
[7] S. Reddy, N. Sethi, R. Rajender, and G. Mahesh, “Forecasting Diabetes Correlated Non -alcoholic Fatty Liver Dis- ease by Exploiting Naïve Bayes Tree,” ICST Transactions on Scalable Information Systems , p. 173975, Jul. 2018, doi: 10.4108/eai.29-4-2022.173975.
[8] N. A. Siagian, “Pembobotan Fitur Dataset Menggunakan Gain Ratio Guna Meningkatkan Akurasi Metode Naïve Bayesian Classifier,” Universitas Sumatera Utara, 2020.
[9] F. Ghasemi, B. S. Neysiani, and N. Nematbakhsh, “Feature Selection in Pre -Diagnosis Heart Coronary Artery Dis- ease Detection: A heuristic approach for feature selection based on Information Gain Ratio and Gini Index,” in 2020 6th International Conference on Web Research (ICWR) , IEEE, Apr. 2020, pp. 27 – 32. doi: 10.1109/ICWR49608.2020.9122285.
[10] I. Santiko and I. Honggo, “Naive Bayes Algorithm Using Selection of Correlation Based Featured Selections Fea- tures for Chronic Diagnosis Disease,” IJIIS: International Journal of Informatics and Information Systems , vol. 2, no. 2, pp. 56 – 60, Sep. 2019, doi: 10.47738/ijiis.v2i2.14.
[11] F. M. Okikiola, O. S. Adewale, and O. O. Obe, “A DIABETES PREDICTION CLASSIFIER MODEL USING NAIVE BAYES ALGORITHM,” FUDMA JOURNAL OF SCIENCES , vol. 7, no. 1, pp. 253 – 260, Feb. 2023, doi: 10.33003/fjs- 2023-0701-1301.
[12] A. N. Desai, “High Blood Pressure,” JAMA , vol. 324, no. 12, p. 1254, Sep. 2020, doi: 10.1001/jama.2020.11289.
[13]  E. Prasetyowati, Data mining : pengelompokan data untuk informasi dan evaluasi . Pamekasan: Duta Media Publishing, 2017.
[14]  D. Jollyta, Konsep data mining dan penerapan . Deepublish, 2020.
[15] M. I. Prasetiyowati, N. U. Maulidevi, and K. Surendro, “Determining threshold value on information gain feature selection to increase speed and prediction accuracy of random forest,” J Big Data , vol. 8, no. 1, p. 84, Dec. 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00472-4.