## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## KLASIFIKASI PENDERITA DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING DAN Z-SCORE
Ichwanul Muslim Karo Karo 1 , Hendriyana 2
1 Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan
2 Rekayasa Perangkat Lunak, UPI Kampus Daerah Cibiru, Universitas Pendidikan Indonesia Medan, Sumatera Utara, Indonesia 20221 Bandung, Jawa Barat, Indonesia 40614 ichwanul@unimed.ac.id, hendriyana@upi.edu

## Abstract
Diabetes is a deadly and chronic disease. It characterized by an increase in blood sugar. Many complications occur if diabetes does not treat and identified. The common identification process by visits to diagnostic centers and consulting physician. It makes bored patients. Machine learning approach can solve the problem of diabetic identification. However, the unbalanced range of diabetes variable values affects the quality of machine learning results. This study predicts the likelihood of diabetes in diabetic patients from 768 Indian women, using three machine learning classification algorithms and Z-Score normalization method.  The  machine  learning  algorithms  used  are  Decision  Tree,  Support  Vector  Machine  (SVM)  and  Naive  Bayes. Experiments were run on the Pima Indians Diabetes Database (PIDD). Dataset retrieved from the UCI Machine Learning Repository.  The  performance  of  the  three  algorithms  was  evaluated  using  accuracy,  precision,  F1,  and  recall  based  on confusion matrix. SVM algorithm is an algorithm that has the highest performance that both algorithm the Naive Bayes and Decision  Tre  algorithms,  the  accuracy  and  F1  is  80.73%  and  76%.  The  Z-Score  method  has  positively  contribution  to increasing  the  accuracy  of  the  classification  model.  Furthermore,  this  study  also  managed  to  get  a  higher  accuracy  than previous studies.
Keywords: Diabetes, Decision Tree, Machine Learning, Naive Bayes, SVM, Z-Score

## Abstrak
Diabetes merupakan salah satu penyakit mematikan dan kronis ditandai dengan peningkatan gula darah. Banyak komplikasi terjadi jika diabetes tidak diobati dan tidak teridentifikasi. Proses identifikasi umumnya dilakukan dengan kunjungan ke pusat diagnostik dan dokter konsultasi membuat pasien bosan. Pendekatan machine learning dapat memecahkan masalah identifikasi penyakit diabetes. Namun, rentang nilai variabel penentu penyakit diabetes yang tidak seimbang mempengaruhi kualitas hasil machine learning . Penelitian ini memprediksi kemungkinan diabetes pada pasien penderita diabetes dari 768 wanita Indian, dengan tiga algoritma klasifikasi machine learning dan metode normalisasi Z-Score . Adapun algoritma machine learning yang digunakan adalah Decision Tree , Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Eksperimen dilakukan pada Pima Indians Diabetes  Database (PIDD)  yang  bersumber  dari UCI  Machine  Lerning  Repository .  Kinerja  ketiga  algoritma  dievaluasi menggunakan  dengan  akurasi, Precision ,  F1,  dan Recall berdasarkan confusion  matrix . SVM merupakan  algoritma  yang memiliki performansi  paling tinggi dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree , dengan akurasi 80.73% dan F1 76 %. Metode Z-Score berkontribusi positif dalam meningkatkan akurasi model klasifikasi. Lebih lanjut, penelitian ini juga berhasil mendapat akurasi yang lebih tinggi dari penelitian sebelumnya.
Kata kunci: Diabetes, Decision Tree , Machine Learning, Naive Bayes , SVM, Z-Score
1. PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  penyakit  kronis,  umumnya  ditandai dengan  kadar  gula  darah  yang  tinggi  [1].  Penumpukan glukosa  dalam  darah  diakibatkan  oleh  sel  tubuh  tidak bekerja secara normal dalam menyerap glukosa.  Sehingga,
hal  tersebut  dapat  menimbulkan  gangguan  organ  tubuh. Diabetes penting untuk diidentifikasi sejak dini karena bisa menyebabkan  kematian.  Terdapat  beberapa  faktor  yang menandai  seseorang  terkena  diabetes,  hal  tersebut  penting
diketahui  untuk  segera  antisipasi  dan  melakukan pemeriksaan lebih lanjut.
Dengan  perkembangan  teknologi,  diabetes  dapat  di identifikasi  sejak  dini  dengan  menggunakan  pendekatan Data  mining [2]. Data  mining adalah  proses  pengumpulan dan  pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  mengekstrak informasi  penting  atau  sebuah  pola  pada  data[3].  Proses ekstraksi  dapat  dilakukan  dengan  algoritma machine learning .
Algoritma machine
learning
telah
banyak diimplementasikan untuk mengidentifikasi penderita diabetes.  Sebuah  penelitian  oleh[2],  menganalisis  hasil klasifikasi  diabetes  dari  tiga  buah  algoritma machine learning , yakni  Naive Bayes, Decision Tree , dan Support Vector  Machine  (SVM) . Dataset yang  digunakan  adalah Pima Indian yang berasal dari National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases . Algoritma Naïve Bayes memiliki  akurasi  tertinggi  dibanding  dengan  algoritma lainnya.  Dengan dataset yang  sama,  peneliti  [4] mengklasifikasikan  penderita  diabetes  menggunakan algoritma SVM .  Adapun  akurasi  terbaik  yang  diperoleh adalah 77.92%.
Penelitian sebelumnya belum mampu menyajikan akurasi di atas  80%.  Dengan  kata  lain,  penelitian  yang  sudah dilakukan  belum  mencapai  performansi  maksimal.  Selain itu, metode normalisasi atas rentang nilai variabel penentu penyakit  diabetes  yang  tidak seimbang  ditengarai  menjadi salah  satu  faktor  rendahnya  performansi  model  klasifikasi [5], [6].
Penelitian ini mengklasifikasikan penderita diabetes dengan algoritma machine learning serta pelibatan normalisasi data pada  tahap pre-processing .  Adapun  algoritma machine learning yang  digunakan  meliputi  Naïve  Bayes , Decision Tree dan SVM .  Penelitian  ini  juga  merupakan  upaya perbaikan atas penelitian sebelumnya[2], [4].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  memiliki  rancangan  sistem  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  1.  Secara  garis  besar,  penelitian  ini melawati  tiga  tahapan,  normalisasi  data,  implementasi algoritma dan proses evaluasi.
Gambar 1 . Flowchart Penelitian
2.1 Dataset
Dataset yang  digunakan  adalah dataset Pima  Indian  yang berasal dari National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney  Diseases . Dataset diperoleh  dari  UCI Machine Lerning Repository . Dataset ini juga telah digunakan pada penelitian  sebelumnya  [2],  [4]. Dataset terdiri  dari  768 record , delapan atribut numerik dan dua kelas. Lebih lanjut, semua pasien di sini adalah wanita dari suku Pima Indians dengan  usia  di  atas  21  tahun.  Tabel  1  merupakan  contoh dataset sedangkan  penjelasan  atribut  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 1 . Contoh Dataset
Preg Glu Blood Skin Ins BMI Ped. Age Class 6 14 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 0.221 21 0 0 137 40 35 168 43.1 2.288 33 1
Tabel 2 . Deskripsi Atribut
Atribut Deskripsi Preg Jumlah berapa kali hamil Glu konsentrasi glukosa setelah 2 jam test Blo Tekanan darah diastolik Skin Ketebalan kulit bagian triceps Ins 2 jam setelah serum insulin BMI Indeks massa  tubuh  (berat  dalam kg /  (tinggi dalam m)^2 Ped. Fungsi Pedigree Diabetes Age Umur Class Kelas  untuk  klasifikasi,  1  artinya  terkena
diabetes dan 0 berarti tidak.
2.2   Data Pre-processing
Data pre-processing memiliki  peranan  penting  dalam meningkatkan kinerja model algoritma machine learning [7].  Harapan  dilakukannya  data pre-processing data  adalah  diperolehnya  kondisi  data  yang  ideal  untuk diproses[8].  Terdapat  banyak  teknik  data pre-processing , salah  satunya  adalah  normalisasi  data.  Penelitian  ini menerapkan  data  normalisasi  sebagai  teknik  data pre- processing . Terdapat banyak metode data normalisasi, yang umum  digunakan  adalah  metode Z-Score [9].  Salah  satu tujuannya adalah untuk men-standarisasi dataset .
Nilai Z-Score merupakan  ukuran  penyimpangan  data  dari nilai  rata-ratanya  ( 𝜇) yang  diukur  dalam  satuan  standar deviasinya  ( 𝜎) [6]. Z-Score ini  juga  disebut  dengan  Nilai Standar atau Nilai baku. Persamaan (1) merupakan formula untuk  menghitung  nilai Z-Score dari  setiap  data  yang diamati ( 𝑥 ).
𝑍 = 𝑥 − 𝜇 𝜎 (1)
Pada  tahap  normalisasi  data,  semua  nilai 𝑥 akan bertransformasimasi ke nilai Z. Sehingga Tabel 1 ( Dataset yang  belum  dinormalisasi),  akan  bertransformasi  nilainya ke Tabel 3.
Tabel 3 . Contoh Dataset Setelah Proses Normalisasi
Preg Glu Blood Skin Ins BMI Ped. Age Class 0.64 0.85 0.15 0.91 -0.7 0.2 0.47 1.43 1 -0.85 -1.12 -0.16 0.53 -0.7 -0.68 -0.36 -0.19  0 1.23 1.94 -0.26 -1.29 -0.7 -1.1 -0.60 -0.11  1 -0.85 -1 -0.16 0.15 0.12 -0.5 -0.92 -1.04  0 -1.14 0.5 -1.5 0.91 0.77 1.41 5.48 -0.02  1
2.2 Algoritma Decision Tree
Algoritma Decision  Tree merupakan  salah  satu  algoritma machine  learning dengan  teknik  pemodelan  paling sederhana  untuk  mengklasifikasikan  data[10].  Algoritma Decision  Tree menggunakan graph seperti  pohon  yang mewakili struktur root atau akar dan leaf atau daun. Setiap root pohon  mewakili  sebuah  atribut.  Setiap  cabang  dari simpul  mewakili  hasil  tes,  dan  simpul  terakhir  adalah "daun" yang mewakili label atau kelas. Untuk menentukan root ,  algoritma Decision  Tree umumnya  menggunakan Information  Gain atau  Gini  Index.  Pada  penelitian  ini, proses  membangun  model  klasfikasi  dengan  algoritma Decision Tree mengikuti panduan penelitian [2].
2.3   Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  menjadi  salah  satu  dari  sepuluh algoritma  klasifikasi  terpopuler  dan  mudah  untuk diimplementasikan  pada  berbagai  kasus[11].  Naive  Bayes merupakan  algoritma  klasifikasi  sederhana  dengan pendekatan  probabilitas[12].  Idenya  adalah  menentukan nilai probabilitas dari setiap variabel dengan menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  kumpulan  data.  Proses pembangunan  model  klasifikasi,  menggunakan  teorema Bayes (persamaan (2)). Sehingga untuk memprediksi kelas sebuah  data  yang  diamati  ( X ),  ditentukan dari  probabilitas tertinggi  dari  keanggotaannya.  Algoritma  Naïve  Bayes mengasumsikan  bahwa  semua  variabel  ( Y )  haruslah independen satu dengan yang lainnya.  Lebih lanjut, antar variabel  dengan  kelas  juga  tidak  terdapat  hubungan  satu dengan yang lainnya. Karena dataset bertipe numerik, maka rumus  yang  digunakan  yaitu  Gaussian  Naïve  Bayes mengikuti panduan pada penelitian  [11].
𝑃(𝑋|𝑌) = 𝑃(𝑌|𝑋)𝑃(𝑋) 𝑃(𝑌) (2)
2.4   Algoritma Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM) merupakan  salah  satu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  efektif  untuk mengakomodasi banyak variabel dan banyak kelas[13]. Ide algoritma SVM adalah  menciptakan hyperplane yang mampu  memisahkan dataset . Hyperplane berupa  sebuah fungsi  dengan 𝑁 𝑖𝑛 -1  variabel  independen.  Adapun algoritma  SVM  yang  digunakan  mengikuti  panduan sebagaimana pada Tabel 4[13].
Tabel 4. Algoritma SVM
Algoritma Masukan: 𝑁 𝑖𝑛 (Jumlah vektor) 𝑁 𝑠𝑣 (Jumlah support vector ) 𝑁 𝑓𝑡 (Jumlah atribut di support ) 𝑆𝑉[𝑁 𝑠𝑣 ] (Array support vector ) 𝐼𝑁[𝑁 𝑖𝑛 ] (masukan array vektor) 𝑏 ∗ (bias) Luaran: F (Fungsi hyperplane )
Algoritma 𝒇𝒐𝒓 𝑖  ← 1 𝒕𝒐 𝑁 𝑖𝑛 𝒃𝒚 1 𝒅𝒐 F = 0 𝒇𝒐𝒓 𝑗  ← 1 𝒕𝒐 𝑁 𝑠𝑣 𝒃𝒚 1 𝒅𝒐
dist = 0 𝒇𝒐𝒓 𝑘  ← 1 𝒕𝒐 𝑁 𝑓𝑡 𝒃𝒚 1 𝒅𝒐 dist += (𝑆𝑉[𝑗]. 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙[𝑘] − 𝐼𝑁[𝑖]. 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙[𝑘]) 2 end 𝑘 = exp (−𝛾  × 𝑑𝑖𝑠𝑡) 𝐹+= 𝑆𝑉[𝑗]. 𝑎 ∗ × 𝑘 e nd 𝐹 = 𝐹  + 𝑏 ∗) end

## 2.5   Proses Evaluasi
Untuk  memperoleh  model  klasifikasi  terbaik,  proses training oleh setiap algoritma machine learning dilakukan dengan 5 skema, dengan mengganti komposisi data latih dan data uji (Tabel 5).
Tabel 5. Skema Percobaan Skema Komposisi Data latih: Data Uji I 90:10 II 80:20 III 70:30 IV 60:40 V 50:50
Setiap  skema  dari  setiap  algoritma machine  learning dievaluasi menggunakan akurasi (persamaan (3)), precision (persamaan (4)) , recall (persamaan (5)) dan F1 (persamaan (6)).  Pengukuran  tersebut  berdasarkan confusion  matrix (Tabel 6) . Nantinya  pengukuran performansi setiap skema dan algoritma berdasarkan nilai confusion matrix .
Tabel 6. Confusion Matrix Prediksi Positif Negatif Aktual Positif True Positive (TP) False Negative (FN) Negatif False Positive (FP) True Negative (TN) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 . 100% (3) 𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 . 100%
(4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙(𝑅) = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 . 100% (5) 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑃𝑅 𝑃 + 𝑅 (6)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1    Hasil Algoritma Naïve Bayes
Percobaan  pertama  merupakan  implementasi  algoritma Naïve  Bayes  terhadap dataset yang  telah  dilakukan normalisasi. Naïve Bayes merupakan algoritma berdasarkan
probabilitas,  bukan  berdasarkan  parameter  tertentu. Performansi  model  klasifikasi  dengan  beberapa  skema ditunjukkan  pada  Tabel  7.  Nilai  pada  tabel  tersebut berdasarkan confusion matrix dan formula setiap parameter performansi  yang  telah  dijelaskan  di  bagian  sebelumnya. Berdasarkan  tabel  tersebut,  model  klasifikasi  terbaik diperoleh dari skema IV, dengan jumlah data latih 60% dari keseluruhan data dan sisanya sebagai data uji. Adapun nilai akurasi, precision, recall dan F1 secara berturut turut ialah 78.9, 75, 76 dan 75.5 persen. Dengan kata lain, performansi algoritma  Naïve  Bayes  dalam  mengindentifikasi  penderita diabetes adalah nilai tersebut pula.
Tabel 7. Performansi Algoritma Naive Bayes (%)
Skema Akurasi Precision Recall F1 I 75.32 75 72.5 73 II 74.68 72.5 70.5 71 III 76.62 74 73 73.5 IV 78.9 75 76 75.5 V 77.08 74 73.5 73.5

## 3.2 Hasil Algoritma Decision Tree
Percobaan  kedua  merupakan  implementasi  algoritma Decision  Tree terhadap dataset yang  telah  dinormalisasi. Performansi  model  klasifikasi  dengan  beberapa  skema ditunjukkan  pada  Tabel  8.  Nilai  pada  tabel  tersebut berdasarkan confusion matrix dan formula setiap parameter performansi  yang  telah  dijelaskan  di  bagian  sebelumnya. Berdasarkan  tabel  tersebut,  model  klasifikasi  terbaik diperoleh dari skema II, dengan jumlah data latih 80 % dari keseluruhan data dan sisanya sebagai data uji. Adapun nilai akurasi  sebesar  75.32%,  sedangkan  nilai precision,  recall dan F1 ialah 73%. Dengan kata lain, performansi algoritma Decision  Tree dalam  mengidentifikasi  penderita  diabetes adalah nilai tersebut pula.
Tabel 8. Performansi Algoritma Decision Tree (%) Skema Akurasi Precision Recall F1-score I 68.83 67.5 66 66.5 II 75.32 73 73 73 III 74.03 71 72 71.5 IV 70.45 67 69.5 67 V 71.35 68 70.5 69
3.3 Hasil Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Percobaan ketiga merupakan implementasi algoritma SVM terhadap dataset yang telah dilakukan normalisasi. Adapun parameter yang digunakan pada algoritma SVM antara lain regular  parameter ( C )  adalah  1.0,  kernel  function  berupa linear dan nilai auto gamma. Performansi model klasifikasi dengan  beberapa  skema  ditunjukkan  pada  Tabel  9.  Nilai pada  tabel  tersebut  berdasarkan confusion  matrix dan
formula setiap parameter performansi yang telah dijelaskan di  bagian  sebelumnya.  Berdasarkan  tabel  tersebut,  model klasifikasi terbaik diperoleh dari setengah dataset . Adapun nilai akurasi, precision, recall dan F1 secara berturut turut ialah  80.73,  79.5,  74.5  dan  76  persen.  Dengan  kata  lain, performansi  algoritma SVM dalam  mengidentifikasi penderita diabetes adalah nilai tersebut pula.
Tabel 9. Performansi Algoritma SVM (%)
Skema Akurasi Precision Recall F1-score I 77.92 79 74.5 75.5 II 75.32 74.5 70 71 III 77.92 77 72 73 IV 79.55 76.5 73 74.5 V 80.73 79.5 74.5 76

## 3.4 Analisis Perbandingan Algoritma
Bagian  ini  menyajikan  analisis  perbandingan  performansi ketiga  algoritma.  Berdasarkan  tiga  percobaan  yang  telah dilakukan,  kita  tidak  dapat  menentukan  skema  terbaik dalam menghasilkan model klasifikasi terbaik. Dengan kata lain, model klasifikasi terbaik dapat berasal dari komposisi data  latih  mana  pun.  Namun,  penelitian  oleh  [13]  tidak menyarankan  menggunakan  komposisi  data  latih  yang terlalu sedikit.
Gambar 2. Perbandingan Perfomansi Algoritma
Selanjutnya, Gambar 2 menyajikan perbandingan performansi  antar  algoritma machine  learning dalam mengidentifikasi  penderita  diabetes.  Berdasarkan  gambar tersebut, algoritma SVM lebih unggul dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree , dengan akurasi 80.73%.
3.5 Analisis Perbandingan dengan Penelitian Sebelumnya
Bagian  ini  menyajikan  analisis  hasil  penelitian  yang dilakukan dengan penelitian sebelumnya. Dengan menggunakan dataset yang sama, penelitian[2] mengidentifikasi  penderita  diabetes  dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes, Decision Tree dan SVM serta tidak
menerapkan  proses  normalisasi.  Sedangkan  penelitian  [4] menggunakan algoritma SVM serta metode Min-Max untuk mengidentifikasi penderita diabetes.
Gambar 3. Perbadingan dengan Penelitian Sebelumnya
Gambar 3 menyajikan perbandingan hasil penelitian saat ini dengan penelitian sebelumnya. Penelitian saat ini memiliki akurasi  sedikit  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  hasil penelitian  sebelumnya.  Metode Z-Score pada  semua algoritma machine  learning yang  diujicoba memiliki akurasi  model  klasifikasi  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  tanpa  metode Z-Score .  Lebih  lanjut,  metode normalisasi Z-Score pada algoritma SVM memiliki akurasi hasil  lebih  besar  (80.73%)  dibandingkan  dengan  metode Min-Max (77.92%)  untuk  mengidentifikasi  penderita diabetes (PIMA Indian Dataset ).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma machine  learning dapat digunakan pada bidang Kesehatan, yakni dalam mengidentifikasi  penderita  diabetes.  Setiap  algoritma klasifikasi  memiliki  karakteristik  yang  berbeda-beda sehingga  menghasilkan  performansi  yang  berbeda-beda pula. Setelah melakukan pengujian terhadap tiga algoritma klasifikasi dengan lima skema, ditemukan bahwa kombinasi algoritma SVM dan Z-Score merupakan  kombinasi terbaik sehingga memiliki performansi terbaik dalam mengidentifikasi  penderita  diabetes  dibandingkan  dengan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree , dengan akurasi 80.73% dan F1 76 %. Lebih lanjut, Z-Score berkontribusi positif  untuk  meningkatkan  akurasi,  hal  ini  diperlihatkan dengan adanya kombinasi algoritma SVM dan Z-Score lebih unggul dibandingkan dengan hasil penelitian sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K- Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita  Penyakit Diabetes,” Indonesian Journal of Data and Science , vol. 1, no. 2, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[2] D.  Sisodia  and  D.  S.  Sisodia,  “Prediction  of Diabetes  using  Classification  Algorithms,”  in Procedia  Computer  Science ,  2018,  vol.  132.  doi: 10.1016/j.procs.2018.05.122.
[3] D. Tomar and S. Agarwal, “A survey on data mining approaches for healthcare,” International Journal of Bio-Science  and  Bio-Technology ,  vol.  5,  no.  5, 2013, doi: 10.14257/ijbsbt.2013.5.5.25.
[4] D.  A.  Agatsa,  R.  Rismala,  and  U.  N.  Wisesty, “Klasifikasi  Pasien  Pengidap  Diabetes  Metode Support  Vector  Machine,” e-Proceeding  of Enginering , vol. 7, no. 1, 2020.
[5] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine  Menggunakan  Algoritma  K-NN,” Computer Engineering,  Science  and  System  Journal ,  vol.  4, no. 1, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[6] H. Henderi, “Comparison of Min-Max normalization and Z-Score Normalization in the K- nearest  neighbor  (kNN)  Algorithm  to  Test  the Accuracy  of  Types  of  Breast  Cancer,” IJIIS: International Journal of Informatics and Information  Systems ,  vol.  4,  no.  1,  2021,  doi: 10.47738/ijiis.v4i1.73.
[7] I.  M.  K.  Karo,  A.  Khosuri,  and  R.  Setiawan, “Effects  of  Distance  Measurement  Methods  in  K-
Nearest  Neighbor  Algorithm  to  Select  Indonesia Smart Card Recipient,” 2021. doi:
10.1109/ICoDSA53588.2021.9617476.
[8] B. Muhamad Akbar, A. T. Akbar, and R. Husaini, “Analisis Sentimen dan Emosi Vaksin Sinovac pada Twitter  menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Valence Shifter,” Jurnal  Teknologi  Terpadu ,  vol.  7,  no.  2, pp. 83–92, 2021.
[9] F. W. Townes, S. C. Hicks, M. J. Aryee, and R. A. Irizarry, “Feature selection and dimension reduction for  single-cell  RNA-Seq  based  on  a  multinomial model,” Genome  Biol ,  vol.  20,  no.  1,  2019,  doi: 10.1186/s13059-019-1861-6.
[10] A.  Rana  and  R.  Pandey,  “A  review  of  popular decision  tree  algorithms  in  data  mining,” Asian Journal of Multidimensional Research , vol. 10, no.
10, 2021, doi: 10.5958/2278-4853.2021.00837.5.
[11] I. M. K. Karo, M. Y. Fajari, N. U. Fadhilah, and W. Y. Wardani, “Benchmarking Naïve Bayes and ID3 Algorithm for Prediction Student Scholarship,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 1232, no. 1, p. 012002, Mar. 2022, doi: 10.1088/1757-
899X/1232/1/012002.
[12] I.  M.  Karo  Karo,  S.  Nadia  Amalia,  dan  Dian Septiana,  P.  Ilmu  Komputer,  and  P.  Matematika, “Klasifikasi  Kebakaran  Hutan  Menggunakan Feature  Selection  dengan  Algoritma  K-NN,  Naive Bayes dan ID3,” Journal of Software Engineering, Information  and  Communication  Technology ,  vol. 3, no. 1, pp. 121–126, 2022.
[13] I. M. Karo Karo, M. F. M. Fudzee, S. Kasim, and A. A. Ramli, “Sentiment Analysis in Karonese Tweet using  Machine  Learning,” Indonesian  Journal  of Electrical Engineering and Informatics , vol. 10, no. 1, pp. 219–231, Mar. 2022, doi:
10.52549/ijeei.v10i1.3565.