Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4911

## ANALISIS  PREDIKSI  PENYAKIT  DIABETES  PADA WANITA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR
Julianto Lemantara 1* , Titik Lusiani 2 1,2 Universitas Dinamika; Jalan Raya Kedung Baruk No. 98, Surabaya; Telp: 031-8721831.
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Diabetes,  WEKA, Knowledge Discovery Databases .
Corespondent Email: julianto@dinamika.ac.id
Abstrak. Diabetes Melitus merupakan salah satu isu kesehatan yang populer di Indonesia karena prevalensi penyakit ini meningkat setiap tahun. Berbagai penelitian menyebutkan penyakit berbahaya ini lebih rentan terjadi pada jenis kelamin  perempuan.  Untuk  itu,  penelitian  ini  ingin  melakukan prediksi/klasifikasi penyakit diabetes pada wanita sebagai upaya pencegahan. Penelitian ini membandingkan metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk prediksi penyakit diabetes dengan dataset berjumlah 768, terdiri atas 500 data training dan 268 data testing. Naïve Bayes digunakan karena bisa menghasilkan akurasi yang tinggi dengan jumlah data pelatihan yang sedikit. Sementara  itu,  K-Nearest  Neighbor  digunakan  karena  nonlinear  dan nonparametrik, serta mudah diterapkan. Kinerja kedua metode dibandingkan agar metode yang lebih baik dalam hal klasifikasi penyakit dapat ditemukan. Hasil penelitian menunjukkan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang  lebih  unggul  yaitu  78,3582%,  sedangkan  metode  K-Nearest  Neighbor memiliki tingkat akurasi 0,3731% dibawah metode dengan Naïve Bayes yaitu 77,9851%.
Abstract.  Diabetes Mellitus is a popular health issue in  Indonesia because the prevalence of this disease increases every year. Various studies found that this  dangerous  disease  is  more  susceptible  to  women.  For  this  reason,  this research wants to predict/classify diabetes in women as a prevention effort. This  research  compared  the  Naïve  Bayes  and  K-Nearest  Neighbor  (KNN) methods  for  predicting  diabetes  with  a  dataset  of  768,  consisting  of  500 training  data  and  268  testing  data.  Naïve  Bayes  was  used  because  it  can produce  high  accuracy  with  less  training  data.  Meanwhile,  K-Nearest Neighbor  was  used  because  it  is  nonlinear,  nonparametric,  and  easy  to implement. The performances of the two methods were compared, so that a better  method  for  carrying  out  classification  was  identified.  The  research results  showed  that  the  Naïve  Bayes  method  has  a  superior  accuracy  rate, namely 78.3582%, while the K-Nearest Neighbor method has an accuracy rate of 0.3731%, below the Naïve Bayes method, namely 77.9851%.

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes  Melitus  merupakan  salah  satu  isu kesehatan  yang  populer  di  negara  Indonesia dikarenakan  jumlah  keseluruhan  (prevalensi) penyakit diabetes  meningkat setiap tahun [1]– [3].  Diabetes  Melitus  yaitu  penyakit  yang timbul  karena  adanya  hiperglikemia.  Penyakit ini  disebabkan  oleh  gangguan    sekresi insulin,
kerja  insulin,  ataupun  kedua-duanya  [4],  [5]. Hiperglekemia  yang  kronis  pada  penyakit diabetes  ini  akan  menyebabkan  banyak kerusakan pada organ tubuh manusia misalnya: mata, ginjal, jantung, pembuluh darah, dan saraf [4], [6].
Diabetes  melitus  ditandai  dengan  adanya kelebihan batas normal pada kadar gula darah,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
yaitu >= 200 mg/dl dan pada saat menjalankan puasa,  yaitu  >=  126  mg/dl  [7],  [8].    Pengidap kasus  penyakit  diabetes  ini  seringkali  tidak menyadari  hal  tersebut  sehingga  diabetes melitus  disebut  silent  killer  [7],  [9].  Banyak orang  tidak  menyadari  bahwa  dirinya  telah terkena  Diabetes  Melitus  pada  awalnya.  Pada tahun  2015,  International  Diabetes  Federation (IDF)  menyatakan  bahwa  dari  prediksi penderita diabetes berjumlah 415 juta di dunia dengan  usia  antara  20  dan  79  tahun,  hampir 50% yaitu 193 juta orang tidak mengetahui jika terkena  penyakit  Diabetes  Melitus.  Terdapat 318 juta orang dewasa diperkirakan sebenarnya telah  mengidap  masalah  prediabetes  atau toleransi gula [10].
Diabetes melitus dibagi ke dalam 2 jenis tipe yakni  diabetes  melitus  jenis  tipe  1,  yang disebabkan  sistem  kekebalan  tubuh    yang merusak pankreas dalam memproduksi insulin, sedangkan  diabetes  jenis  tipe  2  disebabkan karena  sel-sel  tubuh  yang  kurang  sensitif terhadap  insulin  [11].  Pada  diabetes  tipe  1, autoimun  akan  menghancurkan  insulin  yang diproduksi  sel-sel  beta  pankreas  pada  keadaan normal [12]. Sedangkan jenis tipe 2 disebabkan karena  adanya  kelemahan  daya  sensitivitas pada  insulin  (resisten  insulin)  atau  kelemahan dalam  pembentukan  jumlah  insulin  [6],  [13]. Aspek  utamanya  sebagai  akibat  dari  obesitas atau  kegemukan  dan  pola  hidup  yang  kurang sehat [13], [14]. Faktor ini dapat diatasi dengan teratur olah raga dan pola diet sehat [15].
Menurut  IDF,  jumlah  keseluruhan  kasus diabetes di seluruh dunia adalah 1,9% sehingga wajar penyakit ini menjadi penyebab kematian urutan ketujuh di dunia [7], [15]. Di dunia kasus diabetes melitus mencapai 382 juta jiwa dengan rata-rata kasus diabetes melitus tipe 2. Rata-rata kasus diabetes tipe ini sangat besar yakni 85%- 90% [7], bahkan ada yang menyebutkan jumlah penderitanya  hingga mencapai  90%-95% [11], [15], [16].
Jumlah penderita Diabetes Melitus melonjak tajam.  Fakta  menunjukkan  setiap  6  detik terdapat  1  orang  meninggal  akibat  penyakit Diabetes  Melitus.  Di  Indonesia,  terdapat  4,5 juta penderita Diabetes Melitus di tahun 1995. Hal  tersebut  merupakan  jumlah  terbanyak ketujuh  di  seluruh  dunia.  Saat  ini,  angka tersebut  meningkat  hingga  10  juta  dan diprediksi  menjadi  16,2  juta  di  tahun  2040
sehingga  Indonesia  menjadi  urutan  keenam  di seluruh dunia [17].
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  59% pengidap  diabetes  melitus  adalah  perempuan [18].  Riset  lainnya  menunjukkan  hasil  yang senada  bahwa  jenis  kelamin  perempuan  lebih rentan terkena  penyakit  diabetes  dibandingkan jenis  kelamin  laki-laki  dikarenakan  faktor hormon  dan  metabolisme  tubuh  [19].  Sebuah riset  juga  menunjukkan  60,4%  penderita diabates berjenis kelamin perempuan dikarenakan  perempuan  mempunyai  tingkat probabilitas  peningkatan  indeks  massa  tubuh yang  lebih  besar  secara  fisik  [20].  Salah  satu penelitian  lainnya  yang  memperkuat  bahwa pasien  diabetes  lebih  banyak  berjenis  kelamin perempuan  adalah  penelitian  dari  Susilawati dan  Rahmawati  yang  menyebutkan  bahwa perempuan  memiliki  risiko  1,22  kali  terkena diabetes dibandingkan dengan laki-laki [16].
Karena  banyaknya  wanita  yang  rentan terkena penyakit diabetes yang sangat berbahaya, maka penelitian ini bertujuan untuk memprediksi  perempuan  yang  positif  atau negatif  diabetes.  Data  mining  mempunyai solusi  untuk  melakukan  prediksi  perempuan yang  positif  atau  negatif  diabetes  berdasarkan pola data-data sebelumnya. Data-data sebelumnya  diolah  menggunakan  data  mining dengan  metode  klasifikasi.  Sebenarnya  ada berbagai  metode  yang  bisa  diterapkan  untuk pengklasifikasian dokumen. Namun, penelitian ini  menerapkan  metode  Naïve  Bayes  dan  K- Nearest  Neighbor  untuk  melakukan  prediksi perempuan positif atau negatif diabetes.
Metode Naive Bayes digunakan sebab  dapat memberikan hasil  akurasi  yang  tinggi dengan jumlah  data   training   yang    sedikit [21]–[23]. Metode  ini  diperkenalkan  pertama  kali  oleh Thomas  Bayes  yaitu  seorang  ilmuan  Inggris. Naïve Bayes berhasil menjawab permasalahan- permasalahan  nyata  terkait  statistik  dan probabilitas.  Pada  penelitian  ini,  Naïve  Bayes akan  digunakan  untuk  menjawab  persoalan penyakit  Diabetes  Melitus,  terutama  untuk kaum wanita.
Sementara itu,  metode K-Nearest Neighbor dipilih  karena  sangat  nonlinear,  K-Nearest Neighbor  adalah  pembelajaran  mesin  yang bersifat nonparametrik pada algoritma (model) [24],  [25].  Algoritma  K-Nearest  Neighbor merupakan  algoritma  yang  mudah  dimengerti dan juga mudah diterapkan [26].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Adapun penelitian terdahulu yang melakukan  komparasi  antara  metode  Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor adalah penelitian  yang  dilakukan  untuk  melakukan klasifikasi  artikel  jurnal  berbahasa  Indonesia [27]. Penelitian tersebut menggunakan 40 data jurnal,  yang  dipublikasikan  dalam  2  tahun terakhir.  Setiap  jurnal  diambil  sebanyak  10 artikel.  Hasil  penelitian  tersebut  menemukan kinerja  Naïve  Bayes  lebih  baik  dibandingkan dengan  K-Nearest  Neighbor  setelah  dilakukan percobaan  pada  kedua  metode.  Naive  Bayes menghasilkan klasifikasi sebanyak 28 dokumen dengan tepat (nilai akurasi 70%), sedangkan K- Nearest  Neighbor  menghasilkan  klasifikasi sebanyak  16  dokumen  dengan  tepat  (nilai akurasi 40%).
Penelitian  sejenis  lainnya  yang  juga  telah melakukan  komparasi  antara  metode  Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor adalah penelitian  yang  dilakukan  untuk  melakukan klasifikasi  waktu  tunggu  alumni  dalam mendapatkan  pekerjaan  [28].  Hasil  penelitian tersebut  menunjukkan  tingkat  akurasi  Naïve Bayes  sebesar  87,50%,  sedikit  lebih  unggul dibandingkan tingkat akurasi K-Nearest Neighbor  sebesar  83,75%.  Penelitian  dengan perbandingan kedua metode ini juga diterapkan pula  untuk  melakukan  klasifikasi  status  gizi balita  di  Puskesmas  Muara  Jawa  [29].  Hasil penelitian  ini  menunjukkan  kinerja  K-Nearest Neighbor  lebih  unggul  daripada  Naïve  Bayes dalam klasifikasi status gizi.
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  beberapa penelitian  terdahulu  yaitu  penelitian  ini menggunakan  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor  dengan  tujuan  untuk  klasifikasi penyakit  diabetes  pada  wanita.  Penelitian  lain yang  sangat  dekat,  baik  dari  segi  metode maupun  segi  tujuan  penelitian  yaitu  penelitian yang dilakukan oleh Putry dan Sari [30]. Hanya saja penelitian Putry dan Sari ini menggunakan 6  atribut  independent  (glucose,  insulin,  blood pressure, diabetes pedigree function, BMI, dan age)  serta  1  atribut  dependent  yaitu  kelas diabetes.  Sementara  pada  penelitian  ini, menggunakan  tambahan  2  atribut  independent untuk  membuat  klasifikasi  diabetes  lebih komprehensif.  Dua  atribut  yang  dimaksud adalah triceps skin fold thickness dan number of times pregnant. Pada penelitian ini melibatkan atribut jumlah kehamilan dikarenakan
penelitian  ini  fokus  untuk  klasifikasi  penyakit diabetes pada wanita saja.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA Data Mining
Data  mining  adalah  proses  analisis  data berskala  besar  atau  bersifat  kompleks,  yang bertujuan mendapatkan pola data yang penting dan seringkali keberadaannya tak disadari [31]. Data  mining  mempunyai  beberapa  istilah  lain, yaitu pattern recognition/ knowledge discovery. Istilah  pattern  recognition  (pengenalan  pola) tepat  untuk  menggantikan  data  mining  karena pengetahuan  yang  ingin  diperoleh  berbentuk pola-pola  yang  masih  perlu  digali  dari  data berskala besar. Semenatar itu, istilah knowledge discovery (penemuan pengetahuan) juga  tepat  digunakan  untuk  pengganti  data mining  sebab  tujuan  utama  data  mining  yaitu memperoleh pengetahuan tersembunyi dari data berskala besar. Pada penelitian ini menggunakan  istilah  data  mining  dikarenakan istilah  ini  lebih  populer  dibandingkan  dengan yang lainnya.

## Naïve Bayes
Naïve Bayes adalah metode klasifikasi data dengan menggunakan teknik probabilistik yang sederhana. Metode ini menghitung sekumpulan peluang  dengan  melakukan  penjumlahan frekuensi serta kombinasi nilai dari dataset [32]. Sebelum melakukan klasifikasi data, metode ini memerlukan data training. Metode ini mengasumsikan  semua  atribut  pada  masing- masing kategori tidak mempunyai ketergantungan satu dengan yang lain [33].
Pada saat proses training, data training telah ditentukan kelasnya, lalu diproses dan menghasilkan  nilai  probabilitas.  Persamaan Teori  Bayes  dapat  dilihat  pada  Persamaan  1 [34].
𝑃(𝐶 |𝑋) = P( X | C )𝑥 𝑃(𝐶) P(X) (1)
Keterangan:
P(C|X)  =  Probabilitas  hipotesis  C  berdasar kondisi X (probabilitas posterior)
C  =  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  kelas spesifik
X = Data dengan kelas yang belum diketahui
P(X|C)  =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis C P(C) = Probabilitas hipotesis C (probabilitas prior)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## P(X) = Probabilitas X
Laplace  Correction,  atau  sering  disebut Laplacian Estimator/Additive Smoothing, biasa digunakan untuk menghindari nilai probabilitas nol  (0)  pada  perhitungan  metode  Naïve  Bayes disebabkan tidak adanya data kategori tertentu di kelasnya [23]. Untuk menerapkan teknik ini, hanya perlu menambah nilai 1 pada data untuk tiap-tiap  kategori  saat  terdapat  kategori mempunyai  nilai  0.  Laplace  Correction  dapat ditunjukkan pada Persamaan 2.
P(C|X) = P ( 𝑋 | 𝐶 ) .  𝑃(𝑐) +1 𝑃 (𝑋) + 𝑁 (2)
Keterangan: P(C|X)  =  Probabilitas  hipotesis  C  berdasar kondisi X (probabilitas posterior) C  =  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  kelas spesifik X : Data dengan kelas yang belum diketahui P(X|C)  =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis C P(C) = Probabilitas hipotesis C (probabilitas prior) P(X) = Probabilitas X N = banyaknya kelas (kategori)

## K-Nearest Neighbor
Menemukan jarak antara dua titik yaitu titik training  dan  titik  testing  adalah  prinsip  kerja dari  K-Nearest  Neighbor  [35].  Setelahnya evaluasi  dilaksanakan  dengan  k  tetangga terdekat  pada  data  training.  Persamaan  jarak pada  penelitian  ini  menggunakan  rumus Euclidean  distance,  seperti  yang  tampak  pada Persamaan 3.
𝑑 (𝑥, 𝑦) = √∑(xi − yi)² 𝑛 𝑖 =1
(3)
Dimana : d = jarak antara titik pada data training dan titik data testing i = nilai atribut n = dimensi atribut. xi = data training yi = data testing
Penelitian ini menggunakan software WEKA untuk melakukan analisis dan
pengujian  data.  WEKA  yaitu  aplikasi  data mining  yang  bersifat  open-source.  WEKA pertama kali dikembangkan dengan bahasa Java di Selandia Baru oleh Universitas Waikato.

## 3. METODE PENELITIAN
Knowledge  Discovery  Databases  (KDD) adalah  model  proses  data  mining  yang  dipilih untuk  digunakan  pada  penelitian  ini,  yang terdiri  atas  tahapan  memahami  domain  dan tujuan, pemilihan dataset dan penentuan target, pemrosesan  awal  dan  tranformasi  data, penerapan  metode  data  mining,  serta  evaluasi dan interpretasi. Lebih detailnya, tahapan KDD ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Tahapan KDD [36]
Pada  penelitian  ini  menggunakan  768 dataset  yang  kemudian  dibagi  ke  dalam  2 kategori yaitu:
1. 500 sebagai data training
2. 268 sebagai data testing

## Memahami Domain Dan Tujuan
Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi/klasifikasi wanita terkena diabetes atau tidak.  Berdasarkan  dataset  diabetes  yang diperoleh  dari  website  Kaggle.com  dengan jumlah  768  dataset  menunjukkan  bahwa  data perempuan  yang  positif  atau  negatif  diabetes sudah  cukup  lengkap  dan  representatif.  Oleh karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  dapat  dicapai dengan memanfaatkan data yang telah diperoleh.

## Pemilihan Data Set dan Penentuan Target
Dataset  yang  digunakan  dalam  tahapan Knowledge Discovery Databases (KDD) adalah data wanita positif atau negatif terkena diabetes. Pemilihan  data  diabetes  ini  disebabkan  karena mempunyai nilai kelengkapan data yang cukup
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
bagus.  Data  mentah  yang  didapat  berjumlah 768, dengan masing-masing atribut yaitu:
1. Pregnancies: jumlah kehamilan
2. Glucose: tingkat gula darah, dalam mg/dL
3. Diastolic:  tekanan  darah  diastolik,  dalam mm Hg
4. Triceps:  ketebalan  lipatan  kulit  di  trisep (mm),  sebagai  ukuran  persentase  lemak tubuh
5. Insulin: kadar insulin, dalam µU/mL
6. Body  Mass  Indeks  (BMI):  nilai  terhitung yang diperoleh dari berat dan tinggi badan seseorang  (berat  dalam  kilogram  dibagi dibagi kuadrat tinggi badan dalam meter)
7. Diabetes pedigree function (DPF): ukuran memperkirakan keturunan diabetes berdasarkan riwayat keluarga.
8. Age: usia, dalam satuan tahun (years)
9. Kelas diabetes (terkena diabates/tidak)

## Pemrosesan Awal dan Transformasi Data
Setelah  melakukan  pengecekan  terhadap setiap  atribut  yang  dipilih,  maka  selanjutnya data  dipastikan  tidak  boleh  ada  yang  kosong. Pada penelitian ini, data tidak dilakukan proses pengelompokan  atau  pembuatan  interval  data karena  data  yang  ada  sudah  beragam  dan representatif untuk melakukan fungsi klasifikasi.  Selain  itu,  semua  data  juga  sudah seragam  yaitu  bertipe  numerik.  Adapun range/rentang  data  pada  setiap  atribut  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Rentang Nilai Setiap Atribut
No  Atribut Rentang Nilai 1 Pregnancies 0 – 17 2 Glucose 0 – 199 3 Diastolic 0 – 122
4 Triceps 0 – 99
5 Insulin 0 – 846 6 BMI 0 – 67,1 7 DPF 0,08 – 2,42 8 Age 21 – 81 9 Diabetes Class 0 (tidak diabetes) 1 (diabetes)

## Penerapan Metode Data Mining
Langkah pada saat pemilihan proses metode data mining. Ada beberapa metode dalam data mining  yaitu  klasifikasi,  klastering,  asosiasi, regresi  dan  lain-lain,  objek  sudah  dapat dikategorikan saat data diperoleh dengan tujuan
penemuan  untuk  model/pola  baru  dengan penghubungan  antara  data  baru  dan  data  yang sudah  ada.  Metode  klasifikasi  dipilih  untuk membantu  pengklasifikasian  data  perempuan yang positif Diabetes atau negative Diabetes. Penelitian  ini  membandingkan  algoritma Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk memprediksi atau mengklasifikasikan penyakit diabetes  yang  kemudian  hasil  dari  klasifikasi dapat  digunakan  untuk  memprediksi  apakah perempuan dalam keadaan tertentu positif atau negatif terkena penyakit Diabetes.
Pada  tahap  ini,  sebelumnya  data  diolah terlebih  dahulu  sehingga  hasilnya  dapat digunakan untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor. Tahapan  Naïve  Bayes  dapat  dilihat  pada Gambar  2  dan  tahapan  K-Nearest  Neighbor dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2 Tahapan Naïve Bayes

## Gambar 3 Tahapan K-Nearset Neighbor

## Evaluasi dan Interpretasi
Pada tahap evaluasi dan interpretasi ini, akan digunakan untuk mengevaluasi serta menginterpretasi  hasil  dari  klasifikasi  wanita yang postif atau negatif diabetes. Pada tahap ini
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
akan  dievaluasi  hasil  kinerja  klasifikasi  antara metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Kinerja  klasifikasi  akan  diukur    berdasarkan tingkat  akurasi,  presisi,  dan  recall  dengan menggunakan Confusion Matrix.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  melakukan  tahap  analisis  dan pengujian  data,  maka  dapat  diketahui  tingkat akurasi  dari  proses  klasifikasi  dengan  metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor.
Berdasarkan 500 data training dan 268 data testing  yang  telah  dianalisis  dengan  kedua metode,  ditemukan  hasil  bahwa  Naïve  Bayes mampu  melakukan  klasifikasi  dengan  tepat untuk  210  data  testing,  sedangkan  58  data testing  diklasifikasikan  dengan  tidak  tepat sehingga  tingkat  akurasi  dari  metode  Naïve Bayes ini adalah  78,3582%. Hasil pengolahan data dengan metode Naïve Bayes dapat terlihat pada  Tabel  2.  Untuk  hasil  akurasi  dan pengukuran lain yang lebih detail dapat terlihat pada  Tabel  3.  Tabel  3  menunjukkan  bahwa pembulatan  nilai  akurasi  adalah  78,4%,  nilai presisi  adalah  77,9%,  dan  nilai  recall  adalah 78,4%.
Tabel 2. Summary Naïve Bayes Correctly Classified Instances 210  78,3582% Incorrectly Classified Instances 58  21,6418% Kappa statistic 0,340972 Mean absolute error 1,857639 Root mean squared error 2,679167 Relative absolute error 592586% Root relative squared error  822959% Total Number of Instances 268 Tabel 3. Detailed Accuracy By Class TP Rate FP Rate    Precision    Recall 0,616  0,137 0,679 0,616 0,863  0,384 0,826 0,863 Weighted Avg. 0,784  0,305 0,779 0,784 Sebagai bukti otentik bahwa hasil pengolahan  data  telah  dilakukan  dengan
Software  Weka,  maka  diberikan  tampilan output seperti yang tampak pada Gambar 4.
Gambar 4 Hasil Weka Naïve Bayes
Setelah  pengolahan  data  dilakukan  dengan metode Naïve Bayes, berikutnya penelitian ini melakukan pengolahan data dengan metode K- Nearest  Neighbor,  lalu  membandingkan  hasil prediksi/klasifikasi dari kedua metode tersebut. Untuk  metode  K-Nearest  Neighbor  ini  sendiri berhasil melakukan klasifikasi 209 data dengan tepat, sedangkan 59 data lainnya diklasifikasikan dengan tidak tepat. Oleh karena itu,  tingkat  akurasi  terbaik  dari  metode  K- Nearest  Neighbor  dalam  prediksi  wanita  yang terkena diabetes yaitu sebesar 77,9851%. Nilai K yang digunakan pada penelitian ini adalah 5 karena  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang tertinggi dibandingkan nilai K yang lain yaitu 3,
7, dan 9.
Tingkat akurasi dari K-Nearest Neighbor ini hanya  kalah  tipis  yaitu  0,3731%  saja  dari metode Naïve Bayes. Perbedaan akurasi dalam studi kasus  ini bisa dikatakan tidak signifikan. Untuk lebih jelasnya, ringkasan hasil metode K- Nearest Neighbor  (KNN)  ini telah tersaji pada Tabel  4.  Untuk  hasil  yang  lebih  detail  yaitu tingkat  akurasi,  presisi,  dan  recall  telah  tersaji pada Tabel 5. Tabel 5 menunjukkan bahwa hasil pembulatan  tingkat  akurasi  dari  metode  ini adalah 78%, tingkat presisi sebesar 77,3% dan tingkat recall sebesar 78%.
Tabel 4. Summary KNN
Correctly Classified Instances 209  77,9851% Incorrectly Classified Instances 59  22,0149% Kappa statistic 3,267361
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Mean absolute error 2,141667 Root mean squared error 2,820139 Relative absolute error 683007% Root relative squared error 866126% Total Number of Instances 268 Tabel 5. Detailed Accuracy By Class TP Rate FP Rate    Precision    Recall 0,57  0,121 0,69 0,57 0,879 0,43 0,812 0,879 Weighted Avg. 0,78  0,331 0,773 0,78
Agar  penelitian  ini  lebih  meyakinkan  secara ilmiah,  tampilan  output  dari  software  Weka terkait  pengolahan  data  dengan  metode  K- Nearest Neighbor ini diberikan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Hasil Weka KNN
Setelah  melakukan  pengujian  data,  WEKA menampilkan confusion matrix. Dari confusion matrix  inilah,  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall dapat  dihitung  secara  tepat.  Rekap  hasil penglohan  klasifikasi  data  dengan  kedua metode dapat dilihat di tabel 6.
Tabel 6. Evaluasi Hasil Pengujian
Metode  Confusion Matrix Accur ation Precisi on Recall a       b Naïve Bayes 53     33 25     157 78,4%  77,9% 78,4% KNN 49      37 78% 77,3% 78%
Metode  Confusion Matrix Accur ation Precisi on Recall 22      160 Keterangan :
a = tested positive b = tested negative
Merujuk  dari  tabel  6,  hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  metode  Naïve  Bayes  dan K-Nearest  Neighbor  memiliki  akurasi  yang baik  dalam  melakukan  klasifikasi/prediksi wanita yang terkena diabetes atau tidak. Kedua metode  ini  juga  memiliki  tingkat  akurasi, presisi,  dan  recall  yang  tidak  berbeda  secara signifikan,  meskipun  metode  Naïve  Bayes sedikit lebih unggul dalam kasus penelitian ini. Hasil  penelitian  ini  senada  dengan  penelitian [30] yang sama-sama bertujuan untuk melakukan  klasifikasi  penyakit  diabetes.  Pada penelitian [30] juga menemukan bahwa tingkat akurasi, presisi, recall dari metode Naïve Bayes lebih unggul dibandingkan dengan metode  K- Nearest Neighbor, meskipun tidak selisih jauh. Tingkat akurasi yang terbaik dari metode Naïve Bayes  adalah  80%,  sedangkan  tingkat  akurasi yang  terbaik  dari  K-Nearest  Neighbor  adalah 75%.

## 5. KESIMPULAN
Setelah  tahapan  penelitian  telah  dilalui  secara keseluruhan, maka dapat diperoleh kesimpulan berikut ini:
a. Baik  Naïve  Bayes  maupun  K-Nearest Neighbor  sama-sama  dapat  digunakan untuk  memprediksi  wanita  yang  positif atau  negatif  diabetes  karena  memiliki akurasi yang baik.
b. Metode  Naïve  Bayes  memiliki  nilai akurasi sebesar 78.3582% dan sedikit lebih tinggi  dari  metode  K-Nearest  Neighbor dengan nilai akurasi sebesar 77,9851%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Sutomo  and  N.  H.  Purwanto, “Pengaruh  Konsumsi  Tisane  Daun
Belimbing  Wuluh  terhadap  Perubahan Kadar Gula dalam Darah pada Penderita Diabetes Mellitus Tipe 2,” J. Keperawatan ,  vol.  16,  no.  1,  pp.  1–15, 2023.
[2] P. Sagita, E. Apriliana, S. Mussabiq, and
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Julianto  dkk

## T.  Soleha,  “Pengaruh  Pemberian  Daun
Sirsak Terhadap Penyakit Diabetes,” J. Med.  Hutama ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1266– 1272, 2020.
[3] N.  Latifah,  D.  Herdiansyah,  and  A.  A. Nasyithoh,
“Edukasi Kesehatan Diabetes Mellitus Di Rw.004 Kelurahan Benda  Baru  Kota  Tangerang  Selatan,” AS-SYIFA J. Pengabdi. dan Pemberdaya. Kesehat. Masy. , vol. 1, no.
1, p. 23, 2020, doi: 10.24853/assyifa.1.1.23-27.
[4] S.  Gemini  and  R.  Natalia,  “Hubungan Tekanan  Darah  dan  Obesitas  Sentral dengan  Kadar  Gula  Darah  pada  Lansia Penderita  Diabetes  Melitus  Tipe  II,” J. Keperawatan  Muhammadiyah ,  vol.  8, no. 4, 2023.
[5] R.  J.  Tiurma  and  Syahrizal,  “Obesitas Sentral dengan Kejadian Hiperglikemia pada  Pegawai  Satuan  Kerja  Perangkat Daerah,” Higeia  J.  Public  Heal.  Res. Dev. , vol. 5, no. 3, pp. 227–238, 2021.
[6] D.  Hardianto,  “Telaah  Komprehensif Diabetes  Melitus:  Klasifikasi,  Gejala,
Diagnosis, Pencegahan, Dan
Pengobatan,” J.  Bioteknol.  Biosains Indones. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  304–317, 2021, doi: 10.29122/jbbi.v7i2.4209.
[7] D.  A.  Hestiana,  “Faktor-Faktor  yang Berhubungan  dengan Kepatuhan  dalam Pengelolaan  Diet  pada  Pasien  Rawat Jalan  Diabetes  Mellitus  tipe  2  di  Kota Semarang,” J. Heal. Educ. , vol. 2, no. 2, pp. 138–145, 2017.
[8] M. S. Fitria et al. , “Edukasi Pencegahan
Penyakit Diabetes Melitus dan Pemeriksaan Kadar Gula Darah
Sewaktu di Panti Asuhan,” J. Inov. Dan Pengabdi. Masy. Indones. , vol. 2, no. 3, pp. 45–48, 2023, doi: 10.26714/jipmi.v2i3.130.
[9] Balyan,  S.  Andala,  and  Y.  Akbar, “Hubungan Aktivitas Fisik Dan Kualitas Hidup  Pasien  Diabetes  Melitus,” J. Assyifa’ Ilmu Kesehat. , vol. 8, no. 2, pp. 1–9, 2023, [Online]. Available:
file:///C:/Users/asus/Downloads/66._JU
RNAL+BALYAN_ok[1].pdf.
[10] S. Anggriani, Y. Mayawati, N. Jalil, and B.  Baharuddin,  “Pengaruh  Latian Senam  Kaki  terhadap  Kadar  Glukosa Darah  pada  Pasien  DM  Tipe  2  di
Wilayah  Kerja  Puskesmas  Bangkala Kota Makassar,” J. Media Keperawatan Politek. Kesehat. Makassar , vol. 12, no. 1, pp. 87–92, 2021. [11] Priyanto Priyanto, Nengsih Yulianingsih, and Hasim Asyari,
“Hubungan Pengetahuan Tentang Diabetes  Mellitus  Dengan  Kepatuhan Menjalani  Pengobatan  Pada  Pasien Diabetes Mellitus Di Kecamatan Kertasemaya Tahun 2021,” J. Pengabdi. Ilmu Kesehat. , vol. 2, no. 1, pp. 17–24, 2022, doi: 10.55606/jpikes.v2i1.337.
[12] R. Marzel, “Terapi pada DM Tipe 1,” J.
Penelit. Perawat Prof. , vol. 3, no. 1, pp. 51–62, 2021, doi: 10.37287/jppp.v3i1.297. [13] A.  N.  Faida  and  Y.  D.  P.  Santik, “Kejadian Diabetes Melitus Tipe I pada Usia  10-30  Tahun,” Higeia  J.  Public Heal. Res. Dev. , vol. 4, no. 1, pp. 33–42, 2020.
[14] N.  Sundari,  F.  S.  T.  Dewi,  and  M.  R. Ikhsan,  “Kebiasaan  gaya  hidup  dan obesitas  sebagai  faktor  risiko  kejadian diabetes  melitus  tipe  2  di  rumah  sakit Kutai  Kartanegara,” J.  Ber.  Kedokt. Masy. ,  vol.  32,  no.  12,  pp.  461–466,
2016, [Online]. Available: https://doi.org/10.22146/bkm.8337.
[15] M.  K.  Murtiningsih,  K.  Pandelaki,  and B. P. Sedli, “Gaya Hidup sebagai Faktor Risiko Diabetes Melitus,” e-Clinic , vol. 9,  no.  2,  pp.  328–333,  2021,  doi: https://doi.org/10.35790/ecl.9.2.2021.3 2852.
[16] S.  Gunawan  and  R.  Rahmawati, “Hubungan  Usia,  Jenis  Kelamin  dan Hipertensi  dengan  Kejadian  Diabetes Mellitus  Tipe  2  di  Puskesmas  Tugu Kecamatan  Cimanggis  Kota  Depok Tahun  2019,” ARKESMAS  (Arsip Kesehat. Masyarakat) , vol. 6, no. 1, pp. 15–22, 2021, doi: 10.22236/arkesmas.v6i1.5829.
[17] F. Sijabat, R. Siregar, and T. Sitanggang, “Pemberian Jus Buah Naga pada Lansia yang  Menderita  DM  Tipe  2  di Puskesmas  Darussalam,” J.  Abdimas Mutiara ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  295–306, 2022.
[18] N.  Rita,  “Hubungan  Jenis  Kelamin  , Olah  Raga  Dan  Obesitas  dengan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Kejadian Diabetes Mellitus pada Lansia,” J. Ilmu Kesehat. , vol. 2, no. 1, pp. 93–100, 2018.
[19] T.  O.  Hardiyanti,  A.  Wurjanto,  N. Kusariana, and R. Hestiningsih, “Hubungan  Jenis  Kelamin  dan  Bidang Studi  dengan  Praktik  Pencegahan Diabetes Mellitus Tipe 2 pada Mahasiswa  (Studi  pada  Mahasiswa
Universitas Diponegoro Semarang),” J. Kesehat. Masy. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  175–
179, 2021, doi: 10.14710/jkm.v9i2.28662.
[20] T. Hidayat and S. Komariah, “Pemilihan Siswa-Siswi  Berprestasi  Menggunakan Metode  Weighted  Product  (WP)  Studi Kasus  SMP-Al  Fitroh  Tangerang,” J. Tek. Inform. Unis , vol. 7, no. 2, pp. 159– 163, 2019, doi: 10.33592/jutis.v7i2.398.
[21] A.  Pebdika,  R.  Herdiana,  and  D. Solihudin,  “Klasifikasi  Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk Menentukan Calon Penerima Pip,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 452–458, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6303. [22] J.  Lemantara,  “Penerapan  Algoritma
Naïve Bayes dan ID3 untuk
Memprediksi  Segmentasi  Pelanggan pada  Penjualan  Mobil,” J.  Technol. Informatics ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  31–40, 2022, doi: 10.37802/joti.v4i1.265.
[23] J.  Lemantara,  “Rancang  Bangun Aplikasi  Hipertensi.edu  sebagai  Media
Edukasi dan Diagnosis Penyakit
Hipertensi Menggunakan metode Naïve Bayes  dengan  Laplace  Correction,”
INFOTECH  J.  Inform.  Teknol. ,  vol.  5, no.  1,  pp.  146–160,  2024,  doi: 10.37373/infotech.v5i1.1197.
[24] E.  Nasri  and  A.  S.  AW,  “Aplikasi Seleksi  Penentuan  Nasabah  Untuk Penjualan Barang Secara Kredit Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Sains dan Teknol. Univ. Baten Jaya , vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[25] I.  Luqman  Hakim,  A.  Saputra,  M.  F.
Sahetapi,  Y.  Ratte,  and  A.  A.  Ahoren, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbors  (KNN)  dalam  Klasifikasi Golongan  SIM  di  Daerah  Kabupaten Manokwari,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  6,  pp.  3693–3698,
2023, doi: 10.36040/jati.v7i6.8266.
[26] Y.  Yuliska  and  K.  U.  Syaliman,
“Peningkatan Akurasi K-Nearest
Neighbor  Pada  Data  Index  Standar Pencemaran Udara Kota Pekanbaru,” IT
J.  Res.  Dev. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  11–18,
2020, doi: 10.25299/itjrd.2020.vol5(1).4680. [27] R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P.
Wibawa, “Perbandingan Kinerja
Metode  Naive  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor  untuk  Klasifikasi  Artikel Berbahasa  indonesia,” J.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 427– 434, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773. [28] M.  Brilliant,  I.  A.  Nurhasanah,  and  D.
Rahmadaniah, “Perbandingan Algoritma  Naive  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor  untuk  Kasifikasi  Waktu Tunggu  Alumni  dalam  Memperoleh Pekerjaan (Study KAsus SKMS PGRI 2 Pringsewu),” SEAT  J.  Softw.  Eng. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 15–20, 2023, [Online]. Available:
https://journal.instidla.ac.id/index.php/s eat/article/view/101%0Ahttps://journal. instidla.ac.id/index.php/seat/article/vie wFile/101/91.
[29] M. R. Yuliansyah, M. B, and A. Franz, “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbors  dan  Naïve  Bayes  Classifier Pada  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  di Puskesmas Muara Jawa Kota
Samarinda,” Adopsi  Teknol.  dan  Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 08–20, 2022, doi: 10.30872/atasi.v1i1.25.
[30] N. M. Putry and B. N. Sari, “Komparasi Algoritma KNN Dan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus,” EVOLUSI    J.  Sains  dan Manaj. , vol. 10, no. 1, pp. 45–57, 2022, doi: 10.31294/evolusi.v10i1.12514.
[31] M.  Danny  and  S.  Umam,  “Penerapan Data  Mining  Menggunakan  Algoritma Fp-Growth  Untuk  Menganalisa  Pola Penjualan  Obat  (Studi  Kasus:  Klinik Annisa),” Pros.  SAINTEK  Univ.  Pelita Bangsa ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  159–164, 2022.
[32] E. Martantoh and N. Yanih, “Implementasi  Metode  Naïve  Bayes Untuk Klasifikasi Karakteristik
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Kepribadiaan  Siswa  Di  Sekolah  MTS Darussa’adah Menggunakan Php
Mysql,” J. Teknol. Sist. Inf. , vol. 3, no.
2, pp. 166–175, 2022, doi: 10.35957/jtsi.v3i2.2896. [33] A.  B.  Mustriyanto,  M.  Habibi,  D. Subekti,
and F. Syahruddin,
“Perbandingan  Metode  Decision  Tree dan  Naive  Bayes  Classifier  pada Analisis  Sentimen  Pengguna  Layanan PT  Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN),”
Teknomatika  J.  Inform.  dan  Komput. , vol.  15,  no.  2,  pp.  53–61,  2022,  doi: 10.30989/teknomatika.v15i2.1131.
[34] M. Muchtar, Y. P. Pasrun, R. Rasyid, N.
Miftachurohmah,  and  M.  Mardiawati, “Penerapan Metode Naïve Bayes dalam
Klasifikasi Kesegaran Ikan Berdasarkan
Warna pada Citra Area Mata,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 12, no. 1,
pp. 611–617, 2024, doi:
10.23960/jitet.v12i1.3879.
[35] R.  A.  Nolly,  A.  Fitria,  and  K.  Saputra, “Penerapan Algoritma K-Nearest
Neighbors  untuk  Klasifikasi  Fragmen Metagenom Berdasarkan Ekstraksi Fitur K-Mers,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 17, no. 1, pp. 52–56, 2022, doi: 10.30872/jim.v17i1.5779.
[36] I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada, “Implementasi  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.