## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada Prediksi Penyakit Diabetes
Yunan Fauzi Wijaya 1 , Agung Triayudi 2,*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 yunan.fw@civitas.unas.ac.id, 2, *agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 23/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak− Diabetes  merupakan  sebuah  penyakit  kronis  yang  menyerang  manusia.  Salah  satu  penyebab  dari  pada  terjadinya penyakit  diabetes  pada  manusia  karena  asupan  gula  terlalu  tinggi  yang  tidak  dapat  diseimbangi  oleh  tubuh  terkait  dengan penyerapan  ataupun  aktivitas  yang  dilakukan.  Penyakit  diabetes  sering  kali  dianggap  sebagai  penyakit  biasa  dikalangan masyarakat,  tetapi  dampak  yang  terjadi  diakibatkan  oleh  penyakit  ini  sangatlah  merugikan  bagi  manusia.  Berdasarkan  hal tersebut maka kiranya perlu diketahui bagi setiap orang menderita penyakit diabetes atau tidak. Maka dari itu, permasalahan tersebut harus diselesaikan dengan tepat, dimana perlu dilakukan prediksi terhadap sesorang terkena penyakit diabetes atau tidak.  Proses  prediksi  yang  dilakukan  untuk  menentukan  sesorang  terkena  penyakit  diabtes  atau  tidak  dengan  mengetahui pola  ataupun  gejala  –  gejala  kemungkinan  yang  menyebabkan  seseorang  menderita  penyakit  diabetes.  Pada  penelitian  ini proses  pembentukan  pola  berdasarkan  dengan  data  –  data  yang  tersimpan  dimasa  lampau  yang  terkumpul  pada  dataset. Dataset merupakan sebuah kumpulan – kumpulan data dimasa lampau yang terjadi secara fakta dan kemudian dikumpulkan dalam  jangka  waktu  tertentu  secara  besar.  Data  mining  merupakan  sebuah  cara  yang  dipergunakan  untuk  melakukan pengolahan  data  berdasarkan  dengan  kumpulan  –  kumpulan  data  dimasa  lampau  baik  pada  dataset  ataupun  yang  lainnya. Pada  data  mining  proses  pengolahan  data  dilakukan  dengan  berbagai  macam  teknik,  salah  satu  yang  menjadi  teknik penyelesaian pada data  mining adalah klasifikasi. Pada penelitian ini akan digunakan algoritma Naïve Bayes, algortima K- Nearest Neighbor (K-NN) dan algoritma C4.5. Pada proses klasifikasi data mining terdapat 3 (tiga) algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor dan C4.5 Dari hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil kinerja akurasi untuk algoritma Naïve Bayes sebesar 75%, akurasi untuk algoirtma K-Nearest Neighbor sebsar 80,60% dan algoritma C4.5 sebsar  91,80%.  Dalam  hal  ini  menandakan  bahwasannya  algoritma  C4.5  memiliki  kinerja  lebih  baik  dibandingan  dengan algroritma  lainnya.  Maka  dari  itu  hasil  pola  yang  dihasil  dari  algoritma  C4.5  dipergunakan  untuk  melakukan  prediksi terhadap penyakit diabtes tersebut.
Kata Kunci: Perbandingan; Klasifikasi; Data Mining; Prediksi; Diabetes
Abstract− Diabetes is a chronic disease that attacks humans. One of the causes of diabetes in humans is that sugar intake is too high which the body cannot balance due to absorption or activities carried out. Diabetes is often considered a common disease among people, but the impacts caused by this disease are very detrimental to humans. Based on this, it is necessary for  everyone  to  know  whether  they  suffer  from  diabetes  or  not.  Therefore,  this  problem  must  be  resolved  appropriately, where it is necessary to predict whether someone will have diabetes or not. The prediction process is carried out to determine whether  someone  has  diabetes  or  not  by  knowing  the  patterns  or  possible  symptoms  that  cause  someone  to  suffer  from diabetes. In this research, the pattern formation process is based on data stored in the past collected in a dataset. A dataset is a collection of past data that occurred in fact and was then collected over a certain period of time on a large scale. Data mining is  a  method  used  to  process  data  based  on  collections  of  past  data,  whether  in  datasets  or  others.  In  data  mining,  the  data processing  process  is  carried  out  using  various  techniques,  one  of  which  is  the  solution  technique  in  data  mining  is classification. In this research, the Naïve Bayes algorithm, the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm and the C4.5 algorithm will be used. In the data mining classification process, there are 3 (three) algorithms used, namely Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor and C4.5. From the results of the tests that have been carried out, the accuracy performance results for the Naïve Bayes algorithm are 75%, accuracy for the K-Nearest Neighbor algorithm by 80.60% and the C4.5 algorithm by 91.80%. In this  case,  it  indicates  that  the  C4.5  algorithm  has  better  performance  compared  to  other  algorithms.  Therefore,  the  pattern results produced by the C4.5 algorithm are used to make predictions about diabetes.
Keywords: Comparison; Classification; Data Mining; Prediction; Diabetes

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  sebuah  penyakit  kronis  yang  menyerang  manusia.  Penyakit  diabetes  disebabkan  oleh tingginya  kadar  gula  dalam  tubuh  manusia.  Penyakit  diabetes  menyerang  dari  pada  fungsi  metabolisme  pada tubuh  dimana  tubuh  tidak  dapat  mencerna  ataupun  menggunakan  kadar  gulu  yang  tinggi  berada  pada  tubuh manusia.  Penyakit  diabetes  sudah  tergolong  penyakit  kronis  yang  berbahaya  dikarenakan  mengakibatkan dampak yang sangat fatal bagi manusia terutama jika sudah terjadi komplikasi penyakit[1], [2].
Salah  satu  penyebab  dari  pada  terjadinya  penyakit  diabetes  pada  manusia  karena  asupan  gula  terlalu tinggi yang tidak dapat diseimbangi oleh tubuh terkait dengan penyerapan ataupun aktivitas yang dilakukan. Hal tersebut  lah  yang  menyebabkan  penumpukan  terhadap  gula  darah  di  tubuh  yang  menyebabkan  terjadinya penyakit  diabtes.  Pada  umumnya  penyakit  diabetes  terbagi  atas  beberapa  jenis  mulai  dari  yang  dapat  diobati hingga yang dapat menyebabkan kompilkasi[3], [4].
Penyakit diabetes sering kali dianggap sebagai penyakit biasa dikalangan masyarakat, tetapi dampak yang terjadi  diakibatkan  oleh  penyakit  ini  sangatlah  merugikan  bagi  manusia.  Dimulai  dari  terjadi  jenis  penyakit  –

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 165-174 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4614
penyakit  lainnya  hingga  terjadi  kematian  dikarenakan  kompilkasi  yang  terjadi  dari  beberapa  penyakit  terjadi secara bersamaan diderita oleh manusia[5], [6].
Berdasarkan hal tersebut maka kiranya perlu diketahui bagi setiap orang menderita penyakit diabetes atau tidak.  Dengan  mengetahui  seseorang  menderita  penyakit  diabetes  atau  tidak  agar  kiranya  dapat  diberikan penangan  awal  sedari  dini  agar  penyakit  diabtes  tersebut  tidak  menyebar  ataupun  bahkan  bertambah  parah  di tubuh manusia yang menyebabkan dampak begitu fatal.
Maka  dari  itu,  permasalahan  tersebut  harus  diselesaikan  dengan  tepat,  dimana  perlu  dilakukan  prediksi terhadap  sesorang  terkena  penyakit  diabetes  atau  tidak.  Prediksi  yang  dilakukan  untuk  memperikiran  bagi sesorang  menderita  penyakit  diabetes  ataupun  seseorang  tersebut  memiliki  kemungkinan  untuk  terjangkit penyakit diabetes tersebut.
Proses  prediksi  yang  dilakukan  untuk  menentukan  sesorang  terkena  penyakit  diabtes  atau  tidak  dengan mengetahui  pola  ataupun  gejala  –  gejala  kemungkinan  yang  menyebabkan  seseorang  menderita  penyakit diabetes. Dengan mengetahui bagaimana pola – pola atau atribut seseorang yang terkena penyakit diabtes dapat kiranya jika terdapat seseorang yang menderita penyakit diabetes maka dapat ditangani dengan segera[7], [8].
Pada  penelitian  ini  proses  pembentukan  pola  berdasarkan  dengan  data  –  data  yang  tersimpan  dimasa lampau  yang  terkumpul  pada  dataset.  Dalam  hal  ini,  penelitian  ini  menggunakan  dataset  diabetes  untuk membentuk pola – pola yang dapat dipergunakan untuk melakukan prediksi terhadap penyakit diabetes tersebut. Dengan dataset tersebut nantinya didapatkan informasi yang dapat dipergunakan dalam proses penelitian.
Dataset  merupakan  sebuah  kumpulan  –  kumpulan  data  dimasa  lampau  yang  terjadi  secara  fakta  dan kemudian  dikumpulkan  dalam  jangka  waktu  tertentu  secara  besar.  Pada  dataset  data  yang  tersimpan  dapat diproses  kembali  sesuai  dengan  kebutuhan  terhadap  penggunaan  data  pada  dataset  tersebut.  Penggunaan  data pada dataset disesuaikan  kembali dengan  hasil proses seperti  yang diinginkan oleh pemilik data. Maka dari itu perlu  kiranya  dibutuhkan  sebuah  cara  ataupun  teknik  khusus  yang  dipergunakan  untuk  membantu  dalam melakukan proses pengolahan data pada dataset. Cara tersebut biasa digunakan dengan data mining[9], [10].
Data  mining  merupakan  sebuah cara  yang dipergunakan  untuk  melakukan pengolahan  data berdasarkan dengan  kumpulan  –  kumpulan  data  dimasa  lampau  baik  pada  dataset  ataupun  yang  lainnya.  Proses  yang dilakukan pada data mining bertujuan untuk menghasilkan sebuah informasi – informasi baru yang berharga dan kemudian  dapat  dipergunakan  kembali  bagi  pemilik  data  ataupun  pemroses  data.  Informasi  yang  didapatkan pada data minng berdasarkan dengan pola hubungan yang terbentuk dari hasil pemrosesan data mining[11], [12].
Pada  data  mining  proses  pengolahan  data  dilakukan  dengan  berbagai  macam  teknik,  salah  satu  yang menjadi teknik penyelesaian pada data mining adalah klasifikasi. Klasifikasi merupakan proses pada data mining yang berdasarkan dengan pengelompokan data berdasarkan dengan kriteria – kriteria tertentu. Pada data mining, klasifikasi bertujuan untuk mengelompokan data terhadap kelas – kelas tertentu sesuai dengan kriteria – kriteria yang  telah  ditentukan.  Kriteria  pada  klasifikasi  sangat  berpengaruh  terhadap  proses  pengelompokan  atau klasifikasi data. Dari kriteria tersebut nantinya pada klasifikasi akan terbentuk hubungan pola  – pola yang dapat digunakan untuk proses penyelesaian masalah[13]–[15].
Pada  klasifikasi  data  mining  terdapat  berbagai  macam  algoritma  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah. Pada penelitian ini akan digunakan algoritma Naïve Bayes, algortima K-Nearest Neighbor (K-NN) dan algoritma C4.5. Ketiga algoritma tersebut merupakan algoritma – algoritma yang sering digunakan untuk proses penyelesaian pada klasifikasi data mining.
Algoritma Naïve Bayes merupakan bagian dari pada klasifikasi pada data mining yang mengelompokan data  berdasarkan  dengan  nilai  probabilitas  dari  setiap  kemungkinan  data  berdasarkan  dengan  tujuan  kelasnya. Nilai  probabilitas  yang  dihasilkan  pada  Naïve  Bayes  berdasarkan  dengan  pengembangan  dari  pada  teorema bayes yang melakukan perhitungan terhadap beberapa kemungkinan yang terjadi dari sebuah peristiwa[16]–[18].
Sebagai  dasar  dalam  proses  penelitian  maka  diperlukan  beberapa  penelitian  terdahulu  seperti  yang dilakukan  oleh  Nur  Syifa  Fauzia  dan  Raditya  Danar  Dana  Program  pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian “Implementasi  Algoritma  Naive  bayes  dalam  Klasifikasi  Status  Kesejahteraan  Masyarakat  Desa  Gunungsari” dimana hasil penelitian yang didapatkan bahwasannya algoritma Naïve Bayes memiliki kinerja sebesar 93,69% dalam melakukan klasifikasi status kesejahteraan masyrakat[19].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Ika Nurjanah, dkk pada tahun 2023 juga dengan judul penelitian yang  dilakukan  “Penggunaan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Menentukan  Pemberian  Kredit  Pada  Koperasi Desa”  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  mengatkan  bahwasannya  algoritma  tersebut  dapat  dipergunakan untuk memberikan kelayakan terhadap nasabah dalam pemberian kredit[20].
Penelitian  terakhir  pada  Naïve  Bayes  sebagai  penelitian  terdahulu  seperti  yang  dilakukan  oleh  Qurotul A’yuniyah,  dkk  pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  “Analisa  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) Untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan” dimana pada proses yang dilakukan algoritma Naïve Bayes memiliki kinerja sebesar 95% dengan terdapat 2 kelas yang dihasilkan[21].
Algoritma lainnya yang merupakan bagian dari pada klasifikasi data mining adalah algoritma K-Nearest Neighbor  (K-NN).  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  digunakan  sebagai  klasifikasi  pada  data  mining berdasarkan  dengan  nilai  kedekatan  jarak  dari  setiap  objek.  Proses  pertama  yang  dilakukan  dari  algoritma  K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  yaitu  penentuan  nilai  K  awal  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  nantinya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Perhitungan  nilai  jarak  dari  pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  berdasarkan  dengan  nilai  euclidean distance dari objek baru dengan objek yang sebelumnya[22]–[24].
Terdapat  juga  penelitian  sebagai  dasar  dalam  pelaksanaan  penelitian  dengan  algoritma  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  seperti  yang  dilakukan  oleh  Ihzan  Sayid  Muallif,  dkk  pada  tahun  2023  “Penerapan  Data Mining  untuk  Prediksi  Pergerakan  Harga  Saham  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor”  dari  hasil penelitian yang dilakukan bahwasannya algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) memiliki kinerja sebesar 62,54% dengan precision sebesar 64,14% dan recall sebesar 92,08%[25].
Terdapat  juga  penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Rahmadini,  dkk  pada  tahun  2023  dengan  judul penelitian  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga  Bahan  Pangan  Di  Indonesia  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor” dimana didapatkan hasil penelitian bahwasannya dengan pengujian terbaik pada nilai  K=2  dengan  MAE  dan  RMSE  untuk  data  training  52,77  dan  96,40  dan  untuk  data  testing  55,55  dan 81,64[26].
Penelitian lainnya seperti yang dilakukan oleh Rino Bahtiar pada tahun 2023 dengan judul “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Kusen Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor” dimana hasil penelitian yang didapatkan bahwasannya tingkat akurasi yang didapatkan dari proses penelitian sebesar 88,89% pada data penjualan serta 80% untuk data penjualan[27].
Algoritma terakhir yang digunakan pada penelitian ini untuk melakukan klasfikasi adalah algoritma C4.5. Algoritma  C4.5  merupakan  bagian  dari  klasifikasi  data  mining  berdasarkan  dengan  pembentukan  pohon keputusan.  Pohon  keputusan  yang  dibentuk  dari  algoritma  C4.5  nantinya  menghasilkan  sebuah  rule  baru,  rule tersebut  yang  dipergunakan  sebagai  dasar  proses  pengambilan  keputusan.  Pembentukan  pohon  keputusan  pada algoritma C4.5 berdasarkan dengan perhitungan nilai gain dan entropy. Atribut yang memiliki nilai gain tertinggi nantinya  akan  digunakan  sebagai  akar  utama,  hingga  nanti  tidak  lagi  terdapat  percabangan  terhadap  proses pengambilan keputusan[28]–[30].
Terdapat penelitian terdahulu pada algoritma C4.5 seperti yang dilakukan oleh Fery Pirmansyah dan Tri Wahyudi pada tahun 2023 dengan judul penelitian “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  C4.5 Untuk Prediksi Evaluasi Anggota Satuan Pengamanan Studi Kasus PT. YIMM Pulogadung” dimana hasil yang didapatkan dari penelitian bahwa tingkat akurasi yang didapatkan dari proses pengujian sebesar 99,84%[31].
Penelitian  lainnya  yang  juga  dilakukan  pada  tahun  2023  oleh  Sandy  Mulyanda,  dkk  dengan  judul penelitian  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Harga  Pasar  Mobil  Bekas” didapatkan hasil penelitian bahwasannya algoritma C4.5 dapat dipergunakan untuk melakukan prediksi terhadap harga pasar mobil dengan tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 99%[32].
Penelitian  terakhir  yang  digunakan  sebagai  referensi  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tri  Widiastuti,  dkk pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan Akademik Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma C4.5” dimana hasil yang didapatkan dari penelitian nilai akurasi yang didapatkan dari proses pengujian sebesar 90%[33].
Tujuan  penggunaan  dari  ketiga  algoritma  klasifikasi  data  mining  tersebut  untuk  dilakukan  proses perbandingan kinerja algoritma. Perbandingan algoritma bertujuan untuk mendapatkan algoritma yang memiliki kinerja  paling  baik  berdasarkan  dengan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan.  Dari  hasil  algoritma  yang  memiliki kinerja yang paling baik nantinya akan digunakan sebagai dasar pembentukan pola ataupun dasar pengambilan keputusan dalam proses prediksi penyakit diabetes.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian juga biasa disebut dengan metodologi penelitian. Disini akan menggambarkan setiap tahapan proses yang dilakukan pada penelitian. Dimana proses tersebut dimulai dari identifikasi masalah sampai dengan kesimpulan. Peran dari pada kerangka kerja penelitian bertujuan untuk memudahkan bagi peneliti untuk mengetahui  tahapan  apa  saja  yang  harus  dilakukan  pada  penelitian.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  yang terdapat pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Identifikasi Masalah Observasi Pengumpulan Data Analisis Data Penerapan Algoritma Naive Bayes,
K-NN dan C4.5 Perbandingan Metode Implementasi Pengujian Kesimpulan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  yang  dipergunakan  untuk  mendapatkan  kembali  informasi  yang tersimpan  dari  kumpulan  data.  Pada  proses  data  mining  melakukan  pengulasan  kembali  atau  pemrosesan kembali  terhadap  data  hingga  didapatkan  sebuah  informasi  ataupun  pola  baru  yang  dipergunakan  bagi  pemilik data sebagai proses pengambilan keputusan. Dalam pelaksanaanya data mining sudah banyak diterapkan dalam berbagai  macam  bidang  ilmu,  hal  tersebut  dikarenakan  sudah  hampir  seluruh  bidang  ilmu  dimasa  sekarang  ini sudah melakukan proses pengolahan data[20], [21], [34].

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes  merupakan algoritma klasifikasi pada data  mining.  Algoritma  Naïve Bayes  melakukan proses  klasifikasi  berdasarkan  dengan  konsep  statistika,  hal  tersebut  didasari  dengan  alogirtma  Naïve  Bayes mengadopsi dari Teorema Bayes. Setiap kelas pada algoritma Naïve Bayes memiliki nilai probablitias tersendiri yang nantinya dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan. Adapun persamaan umum yang digunakan yaitu[35]–[37]:
P(H|X) = ( | ) ( ) ( ) (1)

## 2.4 Algoritma C4.5
Algoritma 4.5 merupakan bagian dari proses klasifikasi pada data mining. Pada algoritma C4.5 proses dilakukan dengan membentukan pohon keputusan dan mendapatkan rule aturan yang baru. Pembentukan akar pada pohon keputusan  dari  perhitungan  nilai  infromation  dan  gain  yang  melakukan  pemecahan  kelompok  beradasarkan dengan kelasnya masing – masing. Adapun rumus penyelesaian dapat dilihat pada berikut[38]–[40]:
( )     ∑ (2) (    )            ( )     ∑ |  | | | (  ) (3)

## 2.5 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan  bagian  dari  pada  teknik  klasifikasi  pada  data  mining. Dimana  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dapat  melakukan  pengelompokan  terhadap  data  yang  baru untuk  dimasukan  pada  kelompok  tertentu  berdasarkan  dengan  kriteria  tertentu.  Proses  pengelompokan  yang dilakukan pada Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan melakukan perhitungan jarak terdekat pada data baru  terhadap  jarak  terhadap  data  lama.  Proses  yang  dilakukan  pada  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) berdasarkan  dengan  perhitungan  nilai  euclidean  distance.  Adapun  rumus  yang  digunakan  untuk  proses perhitungan jarak dapat dilihat berikut[6], [18], [23]:
Dq = √( ) ( ) ( ) (1)

## 2.6 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  berdasarkan  dengan  data  historis  dari  penyakit  diabetes  sebelumnya.  Pada penelitian  ini  proses  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  dari  penyakit  diabetes https://www.kaggle.com/datasets/mathchi/diabetes-data-set merupakan  link  yang  digunakan  untuk  mengakses dari dataset diabetes.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Diabetes  merupakan  penyakit  yang  sangat  dekat  dengan  kehidupan  manusia.  Dimana  penyakit  ini  dikarenakan terlalu  banyaknya  kadar  gula  didalam  tubuh  manusia.  Penyakit  diabetes  ini  disebabkan  karena  terhambatnya proses metabolisme tubuh untuk melakukan proses pencernaan terhadap gula didalam tubuh yang menyebabkan gula menumpuk pada tubuh hingga kadar yang melewati batas ketentuan. Penyakit diabetes ini bukan merupakan penyakit  menular,  tetapi  jika  terjadi  pada  manusia  akan  sangat  sulit  untuk  dilakukan  penyembuhan.  Selain  itu juga  penyakit  ini  memiliki  dampak  yang  buruk  bagi  tubuh  serta  kesehatan  manusia  dimana  penyakit  ini  dapat menimbulkan komplikasi terhadap penyakit  – penyakit lainnya yang terkadang menyebabkan hingga kematian. Maka  dari  itu  perlu  sejak  dini  untuk  dilakukan  prediksi  terhadap  seseorang  untuk  mengetahui  apakah  terdapat penyakit diabetes atau mungkin terdapat kemungkinan seseorang tersebut menderita penyakit diabetes. Prediksi dilakukan  bertujuan  untuk  memperkirakan  hasil  dimasa  yang  akan  mendatang,  pada  penelitian  ini  prediksi dilakukan  dengan  menggunakan  pola  yang  terbentuk  dari  kriteria  atribut  pada  penyakit.  Prediksi  terhadap penyakit  diabetes  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  data  mining.  Data  mining  merupakan  proses pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  kembali  sebuah  informasi  penting  yang  tersimpan  pada

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
data. Pada data mining data  yang digunakan  merupakan data dimasa lampau  yang tersimpan pada gudang data yang  kemudian  dilakukan  pengolahan  kembali  hingga  terbentuk  informasi  untuk  pengambilan  keputusan. Penyelesaian pada data mining sendiri terdapat berbagai macam cara didalamnya, salah satu adalah klasifikasi. Klasifikasi  merupakan  proses  pengelompokan  data  pada  kelas  –  kelas  tertentu.  Pengelompokan  data  pada klasifikasi  berdasarkan  dengan  kombinasi  yang  terdapat  pada  atribut  data  untuk  membentuk  kelas  –  kelas tertentu.  Pada  penelitian  ini  untuk  penyelesaian  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes,  K-Nearest Neighbor dan C4.5. Penggunaan algoritma – algoritma tersebut bertujuan untuk melakukan perbandingan, proses perbandingan  untuk  mementunkan  pola  mana  yang  paling  baik  digunakan  dalam  proses  prediksi  penyakit diabetes. Pola yang paling baik didapatkan berdasarkan dengan hasil kinerja yang paling tinggi dari algoritma – algoritma klasifikasi tersebut.

## 3.2 Hasil Pengumpulan Data
Sebelum dilakukan proses penyelesaian pada penelitian diharuskan terlebih dahulu untuk mengetahui data yang akan digunakan. Dalam  hal ini penelitian ini  menggunakan dataset penyakit diabetes  yang  sudah tersedia pada link  diatas.  Pada  dataset  tersebut  terdapat  8  (delapan)  atribut  yaitu  Pregnancies,  Glucose,  BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction dan Age. Selain atribut pada dataset juga terdapat kelas yang  menjadi  target  yaitu  Outcome.  Pada  dataset  penyakit  diabtes  tersebut  terdapat  768  record  data.  Adapun sampel dataset penyakit diabetes dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Dataset Penyakit Diabetes Pregnanci es Glucos e BloodPressu re SkinThickne ss Insuli n BM I DiabetesPedigreeFuncti on Ag e Outcom e 6 148 72 35 0 33. 6 0.627 50 1 1 85 66 29 0 26. 6 0.351 31 0 8 183 64 0 0 23. 3 0.672 32 1 1 89 66 23 94 28. 1 0.167 21 0 0 137 40 35 168 43. 1 2.288 33 1 5 116 74 0 0 25. 6 0.201 30 0 3 78 50 32 88 31 0.248 26 1 10 115 0 0 0 35. 3 0.134 29 0 2 197 70 45 543 30. 5 0.158 53 1 8 125 96 0 0 0 0.232 54 1 … … … … … … … … … … … … … … … … … … 1 93 70 31 0 30. 4 0.315 23 0
Sebelum dilakukan proses penyelesaian dengan menggunakan algoritma tersebut. Perlu kiranya dilakukan tahapan  preprocesing  data.  Tahapan  preprocesing  data  bertujuan  untuk  menyesuaikan  data  dengan  algoritma yang akan digunakan. Dalam  hal ini nilai  yang terdapat pada dataset harus dilakukan pengelompokan terhadap kategorikal tertentu. Adapun hasil preprocesing data dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil Preprocesing Data Pregnanci es Gluco se BloodPres sure SkinThick ness Insuli n BMI DiabetesPedigreeFu nction Age Outco me Banyak Sedan g Normal Sedang Sedik it Obesitas Tinggi Orang Tua Ya Sedikit Sediki t Normal Sedang Sedik it Overweig ht Sedang Dewasa Tidak Banyak Tingg i Normal Tipis Sedik it Normal Tinggi Dewasa Ya Sedikit Sediki t Normal Tipis Sedik it Overweig ht Rendah Remaja Tidak Tidak Sedan Normal Sedang Seda Obesitas Tinggi Dewasa Ya

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pernah g ng Sedang Sedan g Normal Tipis Sedik it Overweig ht Rendah Dewasa Tidak Sedikit Sediki t Normal Sedang Sedik it Obesitas Rendah Dewasa Ya Banyak Sedan g Normal Tipis Sedik it Obesitas Rendah Dewasa Tidak Sedikit Tingg i Normal Tinggi Ting gi Obesitas Rendah Orang Tua Ya Banyak Sedan g Hipertensi Tipis Sedik it Underwei ght Rendah Orang Tua Ya … … … … … … … … … … … … … … … … … … Sedikit Sediki t Normal Sedang Sedik it Obesitas Sedang Remaja Tidak

## 3.3 Hasil Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Pengujian pertama sekali dilakukan  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Pengujian dilakukan dengan menggunakan  tools  rapid  miner  studi.  Dengan  menggunakan  tools  tersebut  pengujian  tersebut  berdasarkan operator yang telah tersebut. Adapun gambaran pengujian dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Proses Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Pada Gambar 2 diatas merupakan operator yang digunakan untuk melakukan pengujian algoritma  Naïve Bayes  pada  rapidminer  studio.  Dari  operator  tersebut  nantinya  akan  didapatkan  hasil  pengujian.  Adapun  hasil pengujian dapat dilihat berikut:
Gambar 3. Hasil Pengujian Algoritma Naïve Bayes
Dapat dilihat pada gambar 3 tersebut bahwasannya dari hasil pengujian yang dilakukan kinerja dari pada algoritma Naïve Bayes sebesar 75%.

## 3.4 Hasil Pengujian Algoritma K-Nearest Neighbor
Pengujian  selanjutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan  tools  rapid  miner  studi.  Dengan  menggunakan  tools  tersebut  pengujian  tersebut berdasarkan operator yang telah tersebut. Adapun gambaran pengujian dapat dilihat pada gambar 4 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 4. Proses Pengujian Algoritma K-Nearest Neighbor
Pada  Gambar  4  merupakan  operator  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  algoritma  K-Nearest Neighbor pada rapidminer studio. Dari operator tersebut nantinya akan didapatkan hasil pengujian. Adapun hasil pengujian dapat dilihap pada gambar 5 berikut:
Gambar 5. Hasil Pengujian Algoritma K-Nearest Neighbor
Dapat dilihat pada gambar 5 tersebut bahwasannya dari hasil pengujian yang dilakukan kinerja dari pada algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 80,60%.

## 3.5 Hasil Pengujian Algoritma C4.5
Pengujian  terakhir dilakukan  dengan  menggunakan algoritma C4.5. Pengujian dilakukan dengan  menggunakan tools rapid miner studi. Dengan menggunakan tools tersebut pengujian tersebut berdasarkan operator yang telah tersebut. Adapun gambaran pengujian dapat dilihat pada gambar 6 berikut:
Gambar 6. Proses Pengujian Algoritma C4.5
Pada  Gambar  6  diatas  merupakan  operator  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  algoritma  C4.5 pada rapidminer studio. Dari operator tersebut nantinya akan didapatkan hasil pengujian. Adapun hasil pengujian dapat dilihat berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 7. Hasil Pengujian Algoritma C4.5
Dapat dilihat pada gambar 7 tersebut bahwasannya dari hasil pengujian yang dilakukan kinerja dari pada algoritma C4.5 sebesar 91,80%.

## 3.6 Pembahasan
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  algoritma  –  algoritma  klasifikasi  maka  selanjutnya  dilakukan  proses pembahasan  untuk  didapatkan  hasil  penelitian.  Untuk  hasil  pengujian  dari  ketiga  algoritma  dapat  dilihat  pada tabel 3 berikut
Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi No Alogritma Hasil Akurasi 1 Naïve Bayes 75% 2 K-Nearest Neighbor 80,60% 3 C4.5 91,80%
Dari  tabel  diatas  merupakan  hasil  proses  akurasi  yang  didapatkan  pada  tahapan  pengujian  algoritma ataupun dari tabel tersebut dapat dibuatkan dalam bentuk gambar 8 grafik seperti berikut:

## Gambar 8. Hasil Pengujian Algoritma Klasifikasi
Dari  hasil  proses  pengujian  algoirtma  klasifikasi  terhadap  penyakit  diabetes  tersebut,  dapat  dilihat bahwasannya  algoritma  C4.5  mendapatkan  kinerja  lebih  baik  dibandingan  dengan  algoritma  lainnya.  Dimana algoritma C4.5 mendapatkan akurasi sebesar 91,80%. Dalam hal ini maka hasil yang didapatkan pada algoritma C4.5 dipergunakan sebagai pola model untuk melakukan prediksi terhadap penyakit diabtes.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  serangkaian  proses  penelitian  dimulai  dari  awal  sampai  dengan  akhir  penelitian  maka selanjutnya dapat diambil kesimpulan dalam penelitian. Adapun yang menjadi kesimpulan dari penelitian yaitu proses  prediksi  terhadap  penyakit  diabetes  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  data  mining.  Pada  data mining proses prediksi dilakukan dengan memanfaatkan dari pada teknik klasifikasi. Pada proses klasifikasi data mining terdapat 3 (tiga) algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor dan C4.5 Dari hasil pengujian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  hasil  kinerja  akurasi  untuk  algoritma  Naïve  Bayes  sebesar  75%, akurasi  untuk  algoirtma  K-Nearest  Neighbor  sebsar  80,60%  dan  algoritma  C4.5  sebsar  91,80%.  Dalam  hal  ini menandakan bahwasannya algoritma C4.5 memiliki kinerja lebih baik dibandingan dengan algroritma lainnya. Maka  dari  itu  hasil  pola  yang  dihasil  dari  algoritma  C4.5  dipergunakan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap penyakit diabtes tersebut.

## REFERENCES
[1]  A.  Veronica  Agustin,  A.  Voutama,  U.  J.  Singaperbangsa  Karawang  HS  Ronggo  Waluyo,  and  J.  Barat, “Implementasi Data Mining Klasifikasi Penyakit Diabetes Pada Perempuan Menggunakan Naïve Bayes,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 1002–1007, 2023.
0% 20% 40% 60% 80% 100% Naïve Bayes K-Nearest Neighbor C4.5 Hasil Akurasi

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[2]  D.  U.  Iswavigra,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Data  Mining  dalam  Pengelompokan  Penyakit  Pasien dengan Metode K-Medoids,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 181–189, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.150.
[3]  F.  M.  Hana,  “Klasifikasi  Penderita  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5,” J. SISKOM-KB  (Sistem  Komput.  dan  Kecerdasan  Buatan) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  32–39,  2020,  doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.173.
[4]  N.  Nurdiana  and  A.  Algifari,  “Studi  Komparasi  Algoritma  ID3  Dan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” INFOTECH J. , vol. 6, no. 2, pp. 18–23, 2020.
[5]  A.  Ridwan,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus,” J. SISKOM-KB  (Sistem  Komput.  dan  Kecerdasan  Buatan) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  15–21,  2020,  doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.169.
[6]  M.  S.  Mustafa  and  I.  W.  Simpen,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (  KNN  )  Untuk Memprediksi  Pasien  Terkena  Penyakit  Diabetes  Pada  Puskesmas  Manyampa  Kabupaten  Bulukumba,” Semin.  Ilm.  Sist.  Inf.  Dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  VIII,  no.  1,  pp.  1–10,  2019,  [Online].  Available: https://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/article/view/1 -10/68.
[7]  N.  Novianti,  M.  Zarlis,  and  P.  Sihombing,  “Penerapan  Algoritma  Adaboost  Untuk  Peningkatan  Kinerja Klasifikasi Data Mining Pada Imbalance Dataset Diabetes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 2, p. 1200, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.4017.
[8]  M.  A.  Wiratama  and  W.  M.  Pradnya,  “Optimasi  Algoritma  Data  Mining  Menggunakan  Backward Elimination untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i1.45282.
[9]  Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[10]  B. A. Candra Permana and I. K. Dewi Patwari, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Decision Tree dan Naïve Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 63– 69, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2994.
[11]  S.  Ucha  Putri,  E.  Irawan,  and  F.  Rizky,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) , vol. 2, no. 1, pp. 39– 46, 2021.
[12]  F.  Aris  and  Benyamin,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Identifikasi  Penyakit  Diabetes  Melitus  dengan Menggunakan  Metode  Klasifikasi,” Router  Res. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–6,  2019,  [Online].  Available: https://www.ejournal.stipwunaraha.ac.id/index.php/router/article/view/313.
[13]  D.  Marlina  and  M.  Bakri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Transaksi  Nasabah  Dengan Algoritma C4.5,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 23–28, 2021.
[14]  D. P. Utomo and B. Purba, “Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 846–853, 2019.
[15]  R.  Takdirillah,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap  Data  Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan,” Edumatic  J. Pendidik. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 37–46, 2020, doi: 10.29408/edumatic.v4i1.2081.
[16]  M. Nizam Fadli, I. Sudahri Damanik, E. Irawan, S. Tunas Bangsa, and S. Utara, “Penerapan Metode Naive Bayes  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kenyamanan  Pada  Rumah  Sakit  Terhadap  Pasien,” KLIK  Kaji.  Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 117–122, 2021, [Online]. Available: https://djournals.com/klik.
[17]  Tugiman,  Lily  Damayanti,  Alexius  Hendra  Gunawan,  and  Samuel  Ryon  Elkana,  “Prediksi  Penggunaan Obat  Peserta  Jaminan  Kesehatan  Nasional  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Appl. Comput. Sci. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 144–150, 2022, doi: 10.52158/jacost.v3i1.295.
[18]  S. Cumel, David  Zamri,  Rahmaddeni,  “Perbandingan Metode Data Mining untuk Prediksi Banjir Dengan Algoritma  Naïve  Bayes  dan  KNN,” SENTIMAS  Semin.  Nas.  Penelit.  dan  … ,  pp.  40–48,  2022,  [Online]. Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/353%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.php/sentima s/article/download/353/132.
[19]  N.  S.  Fauziah  and  R.  D.  Dana,  “Implementasi  Algoritma  Naive  bayes  dalam  Klasifikasi  Status Kesejahteraan  Masyarakat  Desa  Gunungsari,” Blend  Sains  J.  Tek. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  295–305,  2023,  doi: 10.56211/blendsains.v1i4.234.
[20]  I. Nurjanah, J. Karaman, I.  Widaningrum, D. Mustikasari, and S. Sucipto,  “Penggunaan  Algoritma Naïve Bayes Untuk Menentukan Pemberian Kredit Pada Koperasi Desa,” Explorer (Hayward). , vol. 3, no. 2, pp. 77–87, 2023.
[21]  Q.  A’yuniyah,  W.  Elvira,  N.  Nazira,  I.  Ambarani,  S.  F.  Intan,  and  D.  Ramadhani,  “Analisa  Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) Untuk Prediksi Penjualan Alat Kesehatan,” IJIRSE Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng. J. , vol. 3, no. 2, pp. 119–126, 2023.
[22]  Y.  Ambar,  Kusrini,  and  Henderi,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  Dalam  Menentukan Pembinaan Koperasi Kabupaten Kotawaringin Timur,” Citec J. , vol. 5, no. 3, pp. 232–241, 2019.
[23]  A.  Y.  Muniar,  P.  Pasnur,  and  K.  R.  Lestari,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  pada

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 165-174 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4614
Pengklasifikasian Dokumen Berita Online,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 137, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2570.
[24]  M.  F.  A.  Sularno,  W.  Wiyanto,  D.  Ardiatma,  and  A.  T.  Zy,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor pada  Klasifikasi  Penyakit  Jantung,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  850–860,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i4.4071.
[25]  I. S. Muallif, H. Budiman, and N. Ransi, “Penerapan Data Mining untuk Prediksi Pergerakan Harga Saham Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  in PROSIDING  SEMINAR  NASIONAL  PEMANFAATAN SAINS DAN TEKNOLOGI INFORMASI , 2023, vol. 1, no. 1, pp. 297–306.
[26]  R.  Rahmadini,  Enjel  Erika  LorencisLubis,  Aji  Priansyah,  Yolanda  R.W.N,  and  Tuti  Meutia,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Harga  Bahan  Pangan  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” J. Mhs. Akunt. Samudra , vol. 4, no. 4, pp. 223–235, 2023, doi: 10.33059/jmas.v4i4.7074.
[27]  R. Bahtiar, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Kusen Terlaris Menggunakan Metode K- Nearest  Neighbor,” J.  Inform.  MULTI ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  200–214,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/jim203.
[28]  Asmira, “Penerapan Data Mining untuk Mengklasifikasi Pola Nasabah Menggunakan Algoritma C4,5 pada Bank  BRI  Unit  Andounohu  Kendari,” J.  Sist.  Komput.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  22–28,  2019, [Online]. Available: http://ejournal.stipwunaraha.ac.id/index.php/router.
[29]  K.  Aidi  Saputra,  J.  Tata  Hardinata,  M.  Ridwan  Lubis,  S.  Retno  Andani,  and  I.  Syahputra  Saragih, “Klasifikasi  Algoritma  C4.5  Dalam  Penerapan  Tingkat  Kepuasan  Siswa  Terhadap  Media  Pembelajaran Online,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  113–118,  2020,  [Online].  Available: https://djournals.com/klik.
[30]  T. Novika, P. Poningsih, H. Okprana, A. P. Windarto, and H. Siahaan, “Penerapan Data Mining Klasifikasi Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pelajaran Matematika,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 9, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2498.
[31]  F.  Pirmansyah  and  T.  Wahyudi,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA C4.5  UNTUK  PREDIKSI  EVALUASI  ANGGOTA  SATUAN  PENGAMANAN  STUDI  KASUS  PT. YIMM PULOGADUNG,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun. , vol. 4, no. 2, pp. 540–551, 2023.
[32]  S. Mulyanda, S. Defit, and Sumijan, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Harga  Pasar  Mobil  Bekas,” J.  KomtekInfo ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  116–121,  2023,  doi: 10.35134/komtekinfo.v10i3.427.
[33]  T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  and  C.  Juliane,  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan Akademik Menggunakan Metode Klasifikasi Algoritma C4.5,” Technomedia J. , vol. 7, no. 3, pp. 364–380, 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1932.
[34]  E.  Budiarto,  R.  Rino,  S.  Hariyanto,  and  D.  Susilawati,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Rekomendasi Beasiswa Pada SD Maria Mediatrix Menggunakan  Algoritma C4.5,” J. ALGOR , vol. 3, no. 2, pp. 23–34, 2022, doi: 10.31253/algor.v3i2.1019.
[35]  E. Febriyani and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Di Twitter,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 17, no. 2, pp. 25–38, 2022.
[36]  N. Agustina and M. Hermawati, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Mendeteksi Berita Palsu  pada  Sosial  Media,” Fakt.  Exacta ,  vol.  14,  no.  4,  pp.  1979–276,  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v14i4.11259.
[37]  A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana,  “Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Government  pada  Google  Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[38]  R.  R.  Andarista  and  A.  Jananto,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  C4  .  5  Untuk  Klasifikasi  Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor,” vol. 16, no. 2, pp. 29–43.
[39]  I.  Romli  and  A.  T.  Zy,  “Penentuan  Jadwal  Overtime  Dengan  Klasifikasi  Data  Karyawan  Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 4, no. 2, pp. 694–702, 2020.
[40]  N. Azwanti and E. Elisa, “Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Sos. dan Teknol. , no. 3, pp. 126–131, 2020.