## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3426

## Perbandingan Algoritma Stochastic Gradient Descent dan Naïve Bayes Pada Klasifikasi Diabetic Retinopathy
Ryan Rinaldi Hadistio 1* , Herman Mawengkang 2 , Muhammad Zarlis 1
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara Medan, Indonesia
2 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sumatera Utara Medan, Indonesia Email: 1* ry4n.rinald1@gmail.com, 2 hmawengkang@yahoo.com, 3 m.zarlis@usu.ac.id Email Penulis Korespondensi: ry4n.rinald1@gmail.com
Abstrak− Tujuan  pada  riset  ini  yaitu  untuk  melakukan  perbandingan  terhadap  kinerja  dari  algoritma Stochastic  Gradient Descent dan Naïve  Bayes dalam  melakukan  klasifikasi  pada  penyakit Diabetic  Retinophaty .  Adapun Diabetic  Retinopathy merupakan  komplikasi  dari  diabetes  yang  mengakibatkan  gangguan  pada  retina  mata.  Gangguan  tersebut  dapat  diketahui dengan deteksi awal melalui data yang diekstraksi dari citra mata. Pada riset ini menggunakan data sumber yang berasal dari UCI Machine Learning Repository yaitu Diabetic Retinopathy Debrecen yang berjumlah 1.151 record data dengan 19 atribut yang terdiri dari 18 atribut dan 1 target atribut.  Pengujian validasi menggunakan metode Cross Validation dengan jumlah k sebanyak 10. Dari perbandingan pengujian dua metode yang diusulkan, algoritma Stochastic Gradient Descent menghasilkan akurasi rata-rata pengujian sebesar 70.16 %, sementara pada Naïve Bayes menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 56.74 %. Dari perbandingan  kedua  algoritma  tersebut,  algoritma Stochastic  Gradient  Descent diketahui  lebih  unggul  dalam  melakukan klasifikasi pada Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset .
Kata Kunci: Klasifikasi; Stochastic Gradient Descent; Naïve Bayes; Diabetic Retinopathy; Cross Validation
Abstract− The purpose of this research is to compare the performance of the Stochastic Gradient Descent and Naïve Bayes algorithms in classifying Diabetic Retinopathy. Diabetic retinopathy is a complication of diabetes that causes damage to the retina of the eye. These disturbances can be detected by early detection through data extracted from eye images. This research uses  source  data  from  the  UCI  Machine  Learning  Repository,  namely  Diabetic  Retinopathy  Debrecen,  totaling  1,151  data records with 19 attributes consisting of 18 attributes and 1 target attribute. The validation test uses the Cross Validation method with a total of 10 k. From the comparison of the two proposed methods, the Stochastic Gradient Descent algorithm produces an average test accuracy of 70.16%, while Naïve Bayes produces an average accuracy of 56.74%. From the comparison of the two algorithms, the Stochastic Gradient Descent algorithm is known to be superior in classifying the Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset.
Keywords : Classification; Stochastic Gradient Descent; Naïve Bayes; Diabetic Retinopathy; Cross Validation

## 1. PENDAHULUAN
Diabetic  Retinopathy i adalah i salah i satu i bentuk i komplikasi i dari i penyakit i Diabetes i Melitus i yang i di i mana mengakibatkan i kadar i gula i yang i tinggi i pada i tubuh i sehingga i akhirnya i dapat i mengakibatkan i kerusakan i pada pembuluh i darah i retina i mata, i terutama i di i jaringan-jaringan i yang i sensitif i terhadap i cahaya. i Kondisi i ini i dapat diderita i oleh i siapapun i yang i menderita i diabetes i tipe i 1 i maupun i 2, i terutama i mereka i yang i gula i darahnya i tidak terkontrol i dan i telah i menderita i diabetes i dalam i jangka i waktu i yang i lama. i Hal i ini i dikarenakan i penderita i diabetes memiliki i resiko i yang i tinggi i untuk  memunculkan i berbagai i masalah i Kesehatan  [1]. i Menurut i Atlas i of  the International i Diabetes i Federation (IDF) 2017, i prevalensi diabetes di Indonesia masih terus meningkat. Indonesia merupakan negara terbesar keenam di dunia setelah China, India, Amerika Serikat, Brazil dan Meksiko.Jumlah penderita  diabetes  usia  20-79  tahun  sekitar  10,3  juta.  Riset  Kesehatan  Dasar  (Riskesdas)  juga  menunjukkan peningkatan  prevalensi  diabetes  yang  signifikan,  dari  6,9%  pada  tahun  2013  menjadi  8,5%  pada  tahun  2018, sehingga perkiraan jumlah penderita diabetes di Indonesia mencapai 22 juta. [2].
Dalam  melakukan  diagnosis  secara i dini  pada i penyakit i Diabetes i Retinopathy dapat i dilakukan i dengan menerapkan i salah i satu i fitur i pada i ilmu i Artificial i Intelligent i yaitu i Data i Mining . i Proses i pada i metode i data mining i bertujuan i untuk i menguraikan i temuan i baru i di i dalam i dataset i dan i menjelaskan i suatu i proses i yang menggunakan i Teknik i Statistik, i Matematis, i Artificial i Intelligence , i dan i Machine i Learning i untuk i melakukan ekstrak i dan i identifikasi i informasi i yang i bermanfaat i dan i pengetahuan i yang i terkait i dari i database i tersebut. Pembelajaran  Mesin  ( Machine i Learning ) i dapat i didefinisikan i sebagai i proses i dimana i sistem i dapat meningkatkan i performa i dari i pengalaman. i Terdapat i tiga i jenis i Machine i Learning yaitu i Supervised i Learning, Unsupervised i Learning , dan i Reinforcement i Learning [3]. Salah i satu i Task i dalam i Supervised i Learning i adalah klasifikasi, i dimana i ini i menjadi i fokus i permasalahan i dari i penelitian i ini[4]. Diabetic i Retinopathy i dapat i didiagnosis i dengan i melihat i ciri-ciri i pada i mata. i Dataset i Diabetic i Retinopathy Debrecen i yang i terdiri i dari i 1151 i model i mata i dalam i bentuk i data i numerik i yang i merupakan i hasil i ekstraksi i dari citra i mata.  Dataset i ini i juga i digunakan i pada i penelitian i yang i dilakukan oleh Bahrami and Sajedi pada  tahun  2018  untuk  menguji  performa  algoritma Random  Forest [5]. i Deteksi i dini i Diabetic i Retinopathy i dilakukan i pada  penelitian i yang i dilakukan i oleh i Heryawan i pada i tahun  2017 i dengan i morfologi i matematika i dengan i teknik pengolahan citra untuk  mengolah dataset  gambar yaitu DIARETDB1 sebanyak 89  citra i fundus i mata i dan i e-optha sebanyak 200 fundus mata. Pengujian menggunakan dataset DIARETDB1 tersebut diperoleh

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3426
hasil akurasi 86,51%, sensitivitas 90% dan spesifitas 55%, sementara i pengujian i menggunakan i dataset i e-optha i diperoleh i hasil akurasi 70.5%, sensitivitas 80% dan spesifisitas sebesar 60% [6]. Penelitian yang dilakukan oleh Al Rivan et.al (2020) yang membahas tentang diagnosis penyakit Diabetic Retinopathy  dengan  menerapkan  metode clustering optimasi  metode i Fuzzy i C-Means  dan i K-Means menggunakan i algoritma i Genetika dengan hasil yang didapatkan yaitu [1]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Subarkah, et.al (2021)  dalam  melakukan i komparasi i akurasi i algoritma i CART i dan i Neural  Network dalam mendiagnosis  penyakit i Diabetic i Retinopathy  dengan  menggunakan  data  pengujian  yang  diperoleh  dari UCI Machine Learning Repository dengan hasil pengujian akurasi i yang i diperoleh i yaitu i pada metode CART sebesar 63.4231 % dan dengan Neural Network sebesar 72.285 % [7]. Pada penelitian Tyasnurita & Pamungkas (2020) membahas  mengenai  penerapan  metode  regresi  logistic  dalam  mendiagnosis  penyakit Diabetic  Retinopathy dengan akurasi yang diperoleh yaitu sebesar 80.17 % [7].
Penelitian yang dilakukan oleh Zulfikar & Lukman i pada i tahun 2016, perbandingan metode i Naïve i Bayes dan  K-NN  dalam  melakukan  identifikasi  penyakit  mata  untuk  melihat  kinerja  dari i algoritma i Naive i Bayes i Classsifier dan i Nearest i Neighbor i memiliki i keakuratan i keakuratan i yang i sebanding. i Dalam i hal i kecepatan, i Nearest  Neighbor i memiliki i rata-rata i catatan i lebih i cepat i 0.027 i detik i dari i pada i Naive i Bayes i Classifier [8]. Penelitian  Umar et.al (2018)  meneliti  tentang  penerapan Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  pada  proses klasifikasi kinerja programmer berdasarkan aktivitas media sosial dengan hasil yang diperoleh yaitu i menunjukkan i nilai i akurasi sebesar 80%, i nilai i precission 81% dan i nilai i recall 80% [9]. Pada i penelitian i ini i penulis i akan i menerapkan i metode Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  dan Naïve Bayes untuk  memprediksi  hasil  akurasi  dari  klasifikasi  penyakit Diabetic  Retinopathy dengan i menggunakan i dataset yang i berasal i dari i UCI i Machine i Learning i Repository yaitu Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset. Dan juga  untuk  melihat  hasil  yang  lebih  baik  dari  perbandingan  kinerja  kedua  metode  tersebut  dalam  klasifikasi penyakit Diabetic Retinopathy.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pengujian dari dua metode yang diusulkan dilakukan dengan tahapan yang alurnya dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 2.1 Dataset
Pada tahap ini, sumber data yang akan digunakan adalah dataset Diabetic Retinopathy Debrecen yang berasal dari database UCI Machine Learning Repository . Kumpulan data berisi 1151 record dan 19 atribut (18 atribut dan  1  atribut  target).  Atribut  target  terdiri  dari  dua  output,  yaitu  retinopati  diabetik  normal  dan  retinopati diabetik indikatif. Dua dari atribut ini akan digunakan sebagai data keluaran untuk retinopati diabetik. Atribut retinopati diabetik ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Rincian Atribut Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset Atribut Keterangan Penanda Attribute 0 Hasil i Biner i Pada i Kualitas i Penilaian X1 Attribute 1 Hasil i Biner i Pada i Pre-Screening X2 Attribute 2 Hasil i Deteksi MA X3 Attribute 3 Hasil i Deteksi MA X4 Attribute 4 Hasil i Deteksi MA X5 Attribute 5 Hasil i Deteksi MA X6 Attribute 6 Hasil i Deteksi MA X7 Attribute 7 Hasil i Deteksi MA X8 Attribute 8 Hasil i Normalisasi Pada Eksudat X9

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3426
Atribut Keterangan Penanda Attribute 9 Hasil i Normalisasi Pada Eksudat X10 Attribute 10 Hasil i Normalisasi Pada Eksudat X11 Attribute 11 Hasil i Normalisasi Pada Eksudat X12 Attribute 12 Hasil i Normalisasi Pada Eksudat X13 Attribute 13 Hasil i Normalisasi Pada Eksudat X14 Attribute 14 Hasil i Normalisasi Pada Eksudat X15 Attribute 15 Hasil i Normalisasi Pada Eksudat X16 Attribute 16 Jarak i Euclidean pada pusat manula dan pusat cakram optic X17 Attribute 17 Diameter cakram optic X18 Attribute 18 Hasil biner pada klasifikasi berbasis AM/FM X19 Target Attribute 19  1=mengandung tanda-tanda DR. 0=tidak ada tanda-tanda DR -
Tabel 2. Attribute Target Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset No.  Target Attribute  Jumlah Record Data 1 Contains Signs 611 2 No Signs 540 Jumlah 1151

## 2.2 Normalisasi
Normalisasi bertujuan untuk mendapatkan data yang bersih dan mempersiapkan pengujian, termasuk identifikasi dan  pemilihan  atribut,  pemrosesan  atribut  yang  hilang  atau  tidak  lengkap,  dan  proses  diskritisasi  nilai.  Dalam penelitian  ini, normalisasi min-max diterapkan. Fitur age dinormalisasi  karena nilai pada fitur lainnya berupa 0 dan 1. Jadi normalisasi fitur age adalah untuk mendapatkan nilai antara 0 dan 1. Persamaan yang digunakan untuk menghitung normalisasi min max yaitu dengan persamaan (1) berikut: [7] [8]
𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 = 𝑁−𝑀𝑖𝑛(𝑛) 𝑀𝑎𝑥(𝑛)−𝑀𝑖𝑛(𝑛) (1)

## 2.3 Cross Validation
Cross i Validation adalah proses acak yang membagi kumpulan data menjadi K titik diskontinyu dengan ukuran yang  kira-kira  sama,  dan  setiap  lipatan  digunakan  secara  bergantian  untuk  menguji  model  yang  diinduksi  oleh algoritma klasifikasi x  oleh lipatan K-1 lainnya[10][12]. Pada Gambar 2 berikut adalah contoh skema proses Cross Validation .

## Gambar 2. Skema Proses Cross Validation

## 2.4 Stochastic Gradient Descent
Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  merupakan  metode  optimasi  sederhana  berbasis  statistik  yang  efisien digunakan  mencari  nilai  koefisien  untuk  meminimalkan loss ( error )  function  pada  skala  besar  [9][13].  Proses algoritma SGD adalah dengan menemukan nilai θ yang dapat meminimalkan fungsi J ( θ ). Untuk menentukan nilai awal θ digunakan  algoritma  pencarian,  kemudian  pada  setiap  iterasi  nilai θ agar  terus  diperbaharui  sampai menemukan  titik  minimum  atau  nilai J yang  paling  minimum.  Proses  pembaharuan  nilai θ pada  setiap  iterasi menggunakan Persamaan (2). Pembaharuan dilakukan secara bersamaan untuk semua nilai j = 0, …, n. Variable α merupakan learning rate yang mengatur seberapa besar pembaharuan nilai. Persamaan nilai J ( θ ) dapat dilihat pada Persamaan (3) [13] [14], di mana L merupakan loss function yang digunakan pada data pelatihan ( 𝑥 1, 𝑦 1, ), …, ( 𝑥 𝑛, 𝑦 𝑛, ) dan R merupakan regularisasi atau penalty terhadap kompleksitas model.
𝜃 𝑗 = 𝜃 𝑗 −∝ 𝜕 𝑦 𝜕 𝑥 𝐽(𝜃) (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3426
𝐽(𝜃) = 1 𝑛 ∑ 𝐿 (𝑦 𝑖, 𝑓(𝑥 𝑖 )) +∝ 𝑅(𝑤) 𝑛 𝑖=1 (3)

## 2.5 Naïve Bayes
Naive Bayes adalah algoritma data mining yang menerapkan teorema Bayes dalam proses klasifikasi. Naive Bayes sendiri memiliki definisi klasifikasi, dengan teknik probabilitas dan statistik, yang dapat memprediksi kejadian di masa  depan  berdasarkan  kejadian  yang  sudah  ada  sebelumnya  [10][11][18].  Persamaan  teorema  Bayes  dan interpretasinya ditunjukkan pada Persamaan (4) berikut [19][20].
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝐻 | 𝑋 ).𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (4) Keterangan: 𝐻 : Hipotesis data X 𝑃(𝐻|𝑋) : Probabilitas H berdasarkan X 𝑃(𝑋|𝐻) : Probabilitas X berdasarkan H 𝑃(𝐻) : Probabilitas H
𝑃(𝑋) : Probabilitas X

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Normalisasi Dataset
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  normalisasi  pada  dataset  yang  akan  diujikan.  Untuk  proses normalisasi  dataset  dilakukan  dengan  perhitungan  normalisasi min-max .  Normalisasi min-max pada  penelitian dibantu  dengan  menggunakan RapidMiner  Studio .  Adapun  hasil  yang  diperoleh  sebelum  dataset  dinormalisasi dengan dataset setelah dinormalisasi yaitu pada Tabel 3 dan Tabel 4 berikut.
Tabel 3. Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset Sebelum Normalisasi
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8
X9 X10 … X17 X18 X19 Class 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
19 20 ⋮ ⋮ 1151 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ⋮ ⋮ 1
1 1
1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 ⋮ ⋮ 1 22 24 62 55 44 44 29 6 22 79 45 25 70 48 94 20 105 25 64 46 ⋮ ⋮
7 22 24 60 53 44 43 29 6 21 75 45 25 69 43 93 18 95 25 64 41 ⋮ ⋮
7 22 22 59 53 44 41 29 6 18 73 45 25 65 39 92 16 81 24 63 39 ⋮ ⋮
7 19 18 54 50 41 41 27 6 15 71 43 23 63 32 89 15 66 23 58 32 ⋮
⋮ ⋮
7 18 16 47 43 39 37 25 2 13 64 40 22 63 27 86 13 46 22 55 23 ⋮ ⋮
7 14 13 33 31 27 29 16 1 10 47 32 18 50 18 77 9 32 19 40 15 ⋮ ⋮ 69.42 49.89 57.70 55.83 40.46 18.02 28.35 15.44 20.67 66.69 22.14 84.35 22.48 10.56 23.01 8.610 65.11 123.0 17.03 19.67 115.5 ⋮ ⋮ 7.031 17.77 23.79 27.99 18.44 8.570 6.935 9.113 9.497 23.54 10.05 50.97 13.94 3.108 6.737 1.981 33.12 70.57 9.976 6.064 21.29 ⋮ ⋮ 1.750 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … ⋮ … 0.486 0.520 0.530 0.483 0.475 0.502 0.541 0.576 0.500 0.560 0.546 0.551 0.534 0.501 0.541 0.569 0.524 0.552 0.551 0.540 ⋮ ⋮ 0.556 0.100 0.144 0.128 0.114 0.123 0.126 0.139 0.071 0.116 0.109 0.112 0.139 0.089 0.138 0.124 0.089 0.134 0.108 0.098 0.104 ⋮ ⋮ 0.088 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 ⋮ ⋮ 0 Class 0 Class 0 Class 1 Class 0 Class 1 Class 1 Class 1 Class 0 Class 1 Class 1 Class 0 Class 0 Class 1 Class 1 Class 0 Class 0 Class 1 Class 0 Class 0
Class 1 ⋮ ⋮
Class 0
Tabel 4. Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset Setelah Normalisasi
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 … X17 X18 X19 Class 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.298 0.298 0.298 0.298 0.298 0.298 -3.35 0.298 0.298 0.298 0.298 -3.35 0.298 -0.64 -0.56 0.920 0.646 0.217 0.217 -0.36 -1.26 -0.64 1.583 0.256 -0.52 1.232 -0.61 -0.53 0.957 0.667 0.294 0.252 -0.32 -1.28 -0.65 1.580 0.335 -0.49 1.331 -0.57 -0.57 1.046 0.783 0.388 0.256 -0.26 -1.27 -0.75 1.660 0.432 -0.44 1.309 -0.62 -0.67 1.027 0.838 0.412 0.412 -0.25 -1.24 -0.81 1.832 0.506 -0.44 1.454 -0.55 -0.65 0.935 0.730 0.525 0.423 -0.19 -1.37 -0.80 1.806 0.576 -0.34 1.755 -0.47 -0.53 0.784 0.652 0.387 0.519 -0.34 -1.33 -0.73 1.711 0.718 -0.20 1.910 -0.24 -0.10 -0.14 -0.40 -0.78 -0.61 -0.83 -0.74 0.044 -0.71 0.346 -0.71 -0.91 -0.24 0.032 0.227 -0.21 -0.67 -0.74 -0.64 -0.62 0.021 -0.60 1.291 -0.42 -0.92 … … … … … … … … … … … … … -1.29 -0.08 0.274 -1.42 -1.68 -0.72 0.660 1.892 -0.82 1.345 0.812 1.014 0.398 -0.46 2.005 1.121 0.354 0.843 1.020 1.735 -2.08 0.465 0.039 0.219 1.740 -1.05 1.404 -0.71 -0.71 -0.71 -0.71 -0.71 -0.71 1.404 -0.71 -0.71 -0.71 1.404 -0.71 Class 0 Class 0 Class 1 Class 0 Class 1 Class 1 Class 1 Class 0 Class 1 Class 1 Class 0 Class 0 Class 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3426
No X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7
X8 X9 X10 … X17 X18 X19 Class 14 15 16 17 18 19 20 ⋮ ⋮
1151 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 0.059 ⋮ ⋮ 0.059 0.298 0.298 0.298 0.298 0.298 0.298 -3.35 ⋮ ⋮ 0.298 0.373 2.168 -0.71 2.598 -0.52 0.998 0.295 ⋮ ⋮ -1.26 0.252 2.326 -0.78 2.409 -0.49 1.123 0.169 ⋮ ⋮ -1.24 0.169 2.493 -0.83 2.010 -0.48 1.221 0.169 ⋮ ⋮ -1.23 -0.01 2.685 -0.81 1.596 -0.44 1.217 -0.01 ⋮ ⋮ -1.19 -0.08 2.934 -0.80 0.884 -0.34 1.345 -0.29 ⋮ ⋮ -1.11 -0.20 3.698 -0.80 0.718 -0.14 1.248 -0.40 ⋮ ⋮ -1.06 -0.70 -0.94 0.017 1.008 -0.80 -0.75 0.879 ⋮ ⋮ 0.091 -0.75 -0.97 0.464 2.198 -0.60 -0.78 -0.08 ⋮ ⋮ -0.74 … … … … … … … ⋮ … -0.77 0.643 1.648 0.044 1.026 0.996 0.615 ⋮ ⋮ 1.175 1.663 0.895 -1.03 1.438 -0.00 -0.54 -0.19 ⋮ ⋮ -1.08 1.404 -0.71 1.404 1.404 -0.71 -0.71 1.404 ⋮ ⋮ -0.71 Class 1 Class 0
Class 0 Class 1 Class 0 Class 0
Class 1 ⋮ ⋮ Class 0

## 3.2 Hasil Klasifikasi dengan Stochastic Gradient Descent
Setelah  proses  normalisasi  data  selesai  dilakukan,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  pengujian  klasifikasi. Tahapan  klasifikasi  yang  pertama  dilakukan  yaitu  dengan  proses  perhitungan  klasifikasi  pada Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset dengan algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) . Kemudian untuk pengujian dengan Stochastic Gradient Descent menggunakan teknik evaluasi Cross Validation dengan pengujian fold dari nilai 1 sampai dengan 10 dan masing-masing diujikan untuk memperoleh i jumlah i data i yang i benar ( Correct ) i dan i data yang i salah ( Incorrect ) dari hasil klasifikasi untuk menghitung nilai akurasi.
Dalam  mempersingkat  waktu  proses  pengujian  metode  klasifikasi  yang  diusulkan,  pada i penelitian i ini penulis  menggunakan  bantuan i Waikato i Environment i for i Knowledge i Analysis (WEKA).  Adapun  contoh  dari tampilan hasil pengujian dengan Stochastic Gradient Descent (SGD) menggunakan WEKA pada Gambar 3 dan hasil klasifikasi yang diperoleh dengan Stochastic Gradient Descent (SGD) yaitu pada Tabel 5 berikut.
Gambar 3. Pengujian Stochastic Gradient Descent (SGD) Menggunakan Nilai Fold -10
Tabel 5. Hasil Pengujian Klasifikasi dengan Stochastic Gradient Descent Fold Ke- Correct Incorrect Akurasi Prediksi (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 831 800 800 808 801 811 810 804 816 795 320 351 351 343 350 340 341 347 335 356 72.20 69.50 69.50 70.20 69.59 70.46 70.37 69.85 70.89 69.07 Rata-Rata 70.16

## 3.3 Hasil Klasifikasi dengan Naïve Bayes
Kemudian dilakukan proses perhitungan klasifikasi pada Diabetic Retinopathy Debrecen Dataset dengan metode Naïve Bayes. Pengujian dengan Naïve Bayes berdasarkan nilai validasi dari Cross Validation dari pengujian nilai Fold 1 sampai dengan 10. Adapun contoh dari tampilan hasil pengujian dengan Naïve Bayes menggunakan WEKA pada Gambar 4 dan hasil klasifikasi yang diperoleh dengan Naïve Bayes yaitu pada Tabel 6 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3426
Gambar 4. Pengujian Naïve Bayes dengan Menggunakan Nilai Fold -10
Tabel 6. Hasil Pengujian Klasifikasi dengan Naïve Bayes Fold Ke- Correct Incorrect Akurasi Prediksi (%) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
652 652 654 656 651 652 655 652 653 654 499 499 497 495 500 499 496 499 498 497 56.64 56.64 56.82 56.99 56.55 56.64 56.91 56.64 56.73 56.82 Rata-Rata 56.74 3.4 Hasil Perbandingan Stochastic Gradient Descent dan Naïve Bayes
Berdasarkan i hasil i pengujian i dan i analisis i yang i bertujuan i untuk i mengetahui i diantara i model i algoritma Stochastic i Gradient i Descent (SGD) dan i Naive i Bayes i yang i memiliki i akurasi i paling i tinggi i untuk i memprediksi penyakit i Diabetic i Retinopathy .  Berdasarkan i hasil i pengukuraan i tingkat i akurasi i kedua i algoritma i tersebut, diketahui i bahwa i nilai i akurasi Stochastic Gradient Descent (SGD) adalah 70.16%, sedangkan i nilai i akurasi i Naive Bayes 56.74% dan. Adapun komparasi hasil klasifikasi pada i Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Klasifikasi Algoritma Rata-Rata Akurasi Prediksi (%) Stochastic Gradient Descent Naive Bayes 70.16 56.74
Hasil  perbandingan  tingkat  akurasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  dalam  melakukasi  klasifikasi  penyakit Diabetic Retinopathy , nilai tingkat akurasi algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) lebih tinggi dibanding nilai  tingkat  akurasi Naive  Bayes .  Adapun  hal  mendasari  mengapa  akurasi  dari  algoritma Stochastic  Gradient Descent (SGD)  memperoleh  hasil  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  hasil  akurasi  algoritma Naïve Bayes yaitu dikarenakan pada algoritma SGD dengan proses perhitungan yang efisien pada proses mencari nilai koefisien dalam meminimalkan loss ( error ) function pada data yang diujikan sehingga kesalahan ( error ) pada saat pengujian  dapat  diminimalisir  dan  akurasi  yang  diperoleh  menjadi  lebih  maksimal.  Berbeda  dengan  algoritma Naïve  Bayes yang  hanya  dapat  menghitung  probabilitas  dari  data  yang  diujikan  dengan  data  yang  tersimpan sebelumnya tanpa adanya proses untuk meminimalkan kesalahan ( error ) dari proses perhitungan klasifikasinya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  didapatkan  kesimpulan  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  ini. Diketahui bahwa dari hasil pengujian untuk memprediksi akurasi pada klasifikasi penyakit Diabetic Retinopathy menggunakan  algoritma Stochastic  Gradient  Descent (SGD)  dan Naive  Bayes. Kedua  algoritma  tersebut menghasilkan  nilai  akurasi  prediksi  yang  berbeda.  Pada  algoritma Stochastic  Gradient  Descent (SGD)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3426
memperoleh rata-rata akurasi sebesar 70.16 % berdasarkan pengujian Cross Validation sebanyak jumlah 10 jumlah Fold pengujian.  Sedangkan  pada  algoritma Naïve  Bayes memperoleh  rata-rata  akurasi  sebesar  56.74  % berdasarkan pengujian Cross Validation sebanyak jumlah 10 jumlah Fold pengujian. Maka selisih  akurasi  dari kedua algoritma tersebut  yaitu sebesar 13.42  %. Dari  hasil perbandingan tingkat  akurasi  tersebut menunjukkan bahwa dalam melakukasi klasifikasi penyakit Diabetic Retinopathy , algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) lebih unggul jika dibandingkan dengan Naive Bayes .

## REFERENCES
[1] M. E. Al Rivan, S. Steven, and W. Tanzil, “Optimasi Fuzzy C-Means dan K-Means Menggunakan Algoritma Genetika untuk Pengklasteran Dataset Diabetic Retinopathy,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no. 5, p. 993, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020711872.
[2] P. Subarkah, “Penerapan Algoritme Klasifikasi Classification And Regression Trees (Cart) Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Retinopathy,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 19, no. 2, pp. 294–301, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.676.
[3] R. Tyasnurita and A. Y. M. Pamungkas, “Deteksi Diabetik Retinopati menggunakan Regresi Logistik,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 12, no. 2, pp. 130–135, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.578.130-135.
[4] R.  T.  Prasetio,  “Genetic  Algorithm  to  Optimize  k-Nearest  Neighbor  Parameter  for  Benchmarked  Medical  Datasets Classification,” Jurnal Online Informatika , vol. 5, no. 2, p. 153, 2020, doi: 10.15575/join.v5i2.656.
[5] M. Bahrami and H. Sajedi, “Prediction of diabetic retinopathy based on a committee of random forests,” International Journal of Intelligent Machines and Robotics , vol. 1, no. 2, p. 133, 2018, doi: 10.1504/ijimr.2018.10016284.
[6] L.  Heryawan,  “Deteksi  Dini  Retinopati  Diabetik  dengan  Pengolahan  Citra  Berbasis  Morfologi  Matematika,” IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , vol. 11, no. 2, p. 209, 2017, doi: 10.22146/ijccs.24761.
[7] P. Subarkah, M. M. Abdallah, and S. O. N. Hidayah, “Komparasi Akurasi Algoritme CART Dan Neural Network Untuk Diagnosis  Penyakit  Diabetes  Retinopathy,” CogITo  Smart  Journal ,  vol.  7,  no.  1,  p.  121,  2021,  doi: 10.31154/cogito.v7i1.304.121-134.
[8] W. B. Zulfikar and N. Lukman, “Perbandingan Naive Bayes Classifier Dengan Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Penyakit Mata,” Jurnal Online Informatika , vol. 1, no. 2, pp. 82–86, 2016, doi: 10.15575/join.v1i2.33.
[9] R. Umar, I. Riadi, and P. Purwono, “Klasifikasi Kinerja Programmer pada Aktivitas Media Sosial dengan Metode Support Vector Machines,” Cybernetics , vol. 4, no. 01, p. 32, 2020, doi: 10.29406/cbn.v4i01.2042.
[10]  N. G. Ramadhan and A. Khoirunnisa, “Klasifikasi Data Malaria Menggunakan Metode Support Vector Machine,” vol. 5, pp. 1580–1584, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3347.
[11]  R. A. Wijayanti, M. T. Furqon, and S. Adinugroho, “Penerapan Algoritme Support Vector Machine Terhadap Klasifikasi Tingkat  Risiko  Pasien  Gagal  Ginjal,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) Universitas  Brawijaya ,  vol.  2,  no.  10,  pp.  3500–3507,  2018,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/download/2647/991/.
[12]  T. T. Wong, “Performance evaluation of classification algorithms by k-fold and leave-one-out cross validation,” Pattern Recognition , vol. 48, no. 9, pp. 2839–2846, 2015, doi: 10.1016/j.patcog.2015.03.009.
[13]  S.  Widodo,  “DETEKSI  COVID-19  PADA  CITRA  CT-SCAN  MENGGUNAKAN  ALEXNET  DAN  STOCHASTIC GRADIENT DESCENT DENGAN,” Prosiding Seminar Informasi Kesehatan Nasional (SIKesNas) , vol. 2, pp. 241–251, 2019.
[14]  S. G. Descent, “DETEKSI SMS SPAM BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN TF-IDF DAN STOCHASTIC GRADIENT  DESCENT  CLASSIFIER  (  Indonesian  SMS  Spam  Detection  using  TF-IDF  and  Stochastic  Gradient Descent,” vol. 3, no. 2, pp. 200–207, 2021.
[15]  V. Sari, F. Firdausi, and Y. Azhar, “Perbandingan Prediksi Kualitas Kopi Arabika dengan Menggunakan Algoritma SGD, Random  Forest  dan  Naive  Bayes,” Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  1–9,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i2.2202.
[16]  A. Budianita and F. I. Pratama, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Dengan Fitur Seleksi Weight By Information Gain Pada  Pemodelan  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” Infotekmesin ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  80–86,  2020,  doi: 10.35970/infotekmesin.v11i2.255.
[17]  H.  Göker,  H.  I.  Bülbül,  and  E.  Irmak,  “The  estimation  of  students’  academic  success  by  data  mining  methods,” Proceedings - 2013 12th International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2013 , vol. 2, pp. 535– 539, 2013, doi: 10.1109/ICMLA.2013.173.
[18]  R. Satria, “Integrasi Bagging dan Greedy Forward Selection pada Prediksi Cacat Software dengan Menggunakan Naive Bayes,” IlmuKomputer.com Journal of Software Engineering , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2015.
[19]  A. Mukminin and D. Riana, “Komparasi Algoritma C4 . 5 , Naïve Bayes Dan Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah,” Jurnal Informatika , vol.
4, no. 1, pp. 21–31, 2017, [Online]. Available:
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/1002.
[20]  M. A. Maricar and Dian Pramana, “Perbandingan Akurasi Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor pada Klasifikasi untuk Meramalkan Status Pekerjaan Alumni ITB STIKOM Bali,” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) , vol. 14, no. 1, pp. 16– 22, 2019, doi: 10.30864/jsi.v14i1.233.