I n d on e s ian   Jou r n al   o f   E lec t r ica l   E n gin e e r in g  a n d   Com p u t e r   S c ience   Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 ,   pp.   398 ~ 405   I S S N:  2 502 - 4 7 52 ,   DO I :  10 . 11591/i j e e cs .v 3 7 . i 1 . pp 398 - 405             398     Jou r n al  h o m e page :  ht tp: // ij e e cs . iaes c or e . c om   A p p li c at io n  of  d at a  m in i n g f o r  d ia gn osi s of  E N T   d is e ase s u si n g  t h e  N aï ve  B aye s m e t h od  w ith  ge n e t ic  al gor i t h m  f e at u r e  se l e c t io n       L in d a  P e r d an a  Wan t i,   Nur   Wac h id   A d i  P r as e t y a ,   I h z a  Aw al u d in ,    M u h am m ad   B i n t an g   Adi t ya   S ap u t r a,   S yam aid z ar   Nadi f a  F u r i,   Dim as   M au l an a  Dw i  K u m ar a   D e pa r tm e nt   of  C o mput e r  a nd  B us s in e s , P o l it e kn ik  N e g e r i  C il a c a p,  C il a c a p , I ndo n e s ia       Ar t ic l e   I n f o     AB S T RA CT   A r ti c le  h is tor y :   R e c e i ve d  M a y   25 ,   202 4   R e vi s e d  S e p   5 ,  202 4   A c c e pt e d  S e p   29 ,   202 4       E ar ,   n o s e ,   an d   t h ro at   ( E N T )  d i s e as e  i s   a  d i s o r d e r   t h at   o ccu rs   i n   t h e   e u s t ach i a n   t u b e   i n   o n e   o f  t h e  o r g an s ,   b e   i t   t h e   e ar ,   n o s e ,   o r  t h ro at .   E ar l y   s i g n s   o f  E N T   d i s e as e  i n c l u d e   s o r e   t h ro at ,   p ai n f u l   s w al l o w i n g ,   s w o l l e n   an d   r e d   t o n s i l s ,   r u n n y   n o s e ,   n o s e b l eed s ,   b l o ck e d   n o s e ,   d i s ch arg e   fr o m   t h e   e ars ,   an d   o t h e rs .   T o   d e t e r mi n e   t h e  d i ag n o s i s ,   i t   i s   n ece s s ary   t o   c arr y   o u t   a  p h y s i c al   e x ami n at i o n   o f   t h e   e ars ,   n o s e,   an d   t h r o at   as   reco mme n d e d   b y   a n   e x p e rt ,   n amel y   an   E N T   d o c t o r.   T h e   r e s e ar c h   c a rri ed   o u t   w a s   i m p l emen t i n g   d at a  mi n i n g   f o r   t h e  d i a g n o s i s   o f   E N T   d i s e as e s   u s i n g   t h e  N aï v e  Ba y e s   (N B)   me t h o d .   T h i s   me t h o d   w as   ch o s e n   b ec au s e   i t   c an   i n c r e as e   t h e   a ccu ra cy ,   e ffi ci e n cy ,   an d   a cce s s i b i l i t y   o f  h e al t h   s e rv i ce s   an d   i s   al s o   e as y   t o   u n d e rs t an d   an d   ap p l y   t o   cl as s i f y   E N T   d i s e as e   s y m p t o m   d at a.   T h e   NB   me t h o d   w as   u s e d   t o   b u i l d   an   E N T   d i a g n o s i s   c l as s i fi c at i o n   mo d el   an d   t h e  mo d el   p e rf o r m an ce   w as   ev al u at ed   u s i n g   a ccu ra cy ,   p rec i s i o n ,   an d   r ec al l   me t ri c s .   T o   i n c r e as e   t h e   acc u ra cy   o f   t h e   NB   a l g o ri t h m  p red i c t i o n s ,   f e at u r e   s e l ec t i o n   u s i n g   a  g e n e t i c  al g o r i t h m   c an   b e   u s e d .   G e n e t i c   a l g o ri t h m s   c an   h e l p   s el ec t   t h e   mo s t   re l ev an t   an d   s i g n i f i c an t   f e at u r e s ,   i m p ro v i n g   t h e  a cc u ra cy   o f  NB   mo d el s   b y   e l i m i n at i n g   i rr e l ev an t   o r  n o i s y   f e at u r e s .   B y   ap p l y i n g   t h i s   me t h o d ,   p red i c t i o n s   fo r  E N T   d i s e as e s   c a n   b e  p ro d u ce d   w i t h   an   a ccu ra cy   o f  9 5 , 6 7 % .   K e y w o r d s :   Da t a   m i n i ng   D i a g n o s i ng   E NT   I m p l e m e n t a t i o n   Na ï v e   B a y e s   Th i s   i s   a n   o p en   a c ces s   a r t i c l e  u n d e r   t h e  CC  B Y - SA   l i cen s e.     C or r e s pon din g  A u th or :   L i n d a   P e r da n a   W a n t i   De pa r t m e n t   o f   C o m put e r   a n d  B us s i ne s ,   P o l i t e k ni k  Ne ge r i   C il a c a p    S o e to m o   S t r e e t,   N o .   1,   S i da ka y a ,   S o u t h   C i l a c a p,   C il a c a p  R e g e n c y ,   C e n t r a l   J a v a ,   I n do n e s i a   E m a i l :  li nda _pe r da n a @ p n c . a c . i d       1.   I NT RODU C T I ON   E a r ,   n o s e ,   a n d  t h r o a t   ( E N T )   di s e a s e   i s   a   d i s o r de r   t h a t   o c c ur s   i n   t h e   e us t a c hi a n   t ub e   i n   o n e   o f   t h e   o r ga n s ,   b e   i t   t h e   e a r ,   n o s e ,   o r   t h r o a t   [ 1] .   E a r l y   s i g n s   o f   E NT   d i s e a s e   i nc l ude   s o r e   t h r o a t,   pa i nf u l   s w a l l o w i ng,   s wo l l e n   a n d  r e d  to n s il s ,   r unny   n o s e ,   n o s e bl e e d s ,   bl o c ke d  n o s e ,   di s c h a r ge   f r o m   t h e   e a r s ,   a n d  ot h e r s   [ 2] .     T o  de t e r m i ne   t h e   d i a g n o s i s ,   i t   i s   n e c e s s a r y   t o  c a r r y   o u t  a   phy s i c a l   e x a mi na t i o n   o f   t h e   e a r s ,   n o s e ,   a n d  th r o a t  a s   r e c o m m e n de d  by   a n   e x pe r t ,   n a m e ly   a n   E NT   d oc to r .   T h e   E N T   h a s   i m po r t a n t   f u n c t i o n s ,   s uc h   a s   h e a r i n g,   b r e a t hi ng,   s m e ll i ng,   s p e a k i ng,   a n d  s wa ll o w i ng  f oo d  a n d  dr i n k  [ 3] .   E N T   d i s e a s e   i s   a   t y pe   o f   d is e a s e   o r   d i s o r de r   r e l a t e d  to  t h e s e   pa r t s   o f   t h e   h u m a n   b o d y   s y s t e m .   E x a m p l e s   i nc l ude   e a r   i nf e c t i o ns ,   r hi ni t i s   ( i nf l a mm a t i o n   o f   t h e   n o s e ) ,   s i n us i t i s   ( i nf l a mm a t i o n   o f   t h e   s i n u s e s ) ,   to n s i ll i t i s   ( i nf l a mm a t i o n   o f   t h e   to n s i l s ) ,   a n d  m a ny   m o r e   [ 4] .   T h e   c a us e s   o f   E NT   d i s e a s e   c a n   v a r y   de pe n d i ng  o n   t h e   t y pe   o f   d i s e a s e .   E NT   di s e a s e s   a r e   o f t e n   c a us e d   by   vi r a l   o r   b a c t e r i a l   i nf e c t i o n s   [ 5] .   T h e   i nf e c t i o n   c a n   a f f e c t   t h e   e a r s   ( ot i t i s ) ,   n o s e   ( r hi ni t i s ) ,   s i n u s e s   ( s i nus i t i s ) ,   or   t h r o a t  ( ph a r y n g i t i s ) .   Al l e r g ies   to  p o l l e n ,   dus t,   a ni m a l   da n de r ,   or   c e r t a i n   c h e mi c a l s   c a n  c a us e   E NT   s ym pto m s   s uc h   a s   a   bl o c k e d  n o s e ,   s n e e z i n g,   o r   i t c hy   e y e s   [ 6] .   E x po s ur e   to   a i r   po l l ut i o n ,   s uc h   a s   c i ga r e t t e   s m o ke   or   i n dus t r i a l   po l l ut i o n ,   c a n   i nc r e a s e   t h e   r i s k  o f   i nf e c t i o n   o r   i r r i t a t i o n   o f   t h e   uppe r   r e s p i r a t o r y   t r a c t.   A bn o r m a l   a n a t o m i c a l   s t r uc t u r e s ,   s uc h   a s   de vi a t e d  s e pt um   ( c r oo ke d   n a s a l   s e pt u m )   o r   e nl a r ge d  to n s il s ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A ppli c ati on  o f  data   min ing  f or   diagnos is   o f  E N T   di s e as e s   …   ( L inda  P e r dana  W anti )   399   c a n   i nc r e a s e   t h e   r i s k  o f   E NT   d i s e a s e   [ 7] .   I nj ur y   o r   t r a um a   t o  t h e   e a r ,   n o s e ,   or   t h r o a t  c a n   a l s o   c a us e   h e a l t h  pr o bl e m s   i n   t h e   E NT   s y s t e m   [ 8] .   E x po s ur e   to  h a r m f u l   s u b s t a n c e s   s uc h   a s   c h e mi c a l   f u m e s   o r   to xi c     m a t e r i a l s   c a n   a l s o   c a us e   i r r i t a t i o n   o r   da m a ge   to   t h e   uppe r   r e s p i r a t or y   t r a c t.   S o m e   E NT   d i s o r de r s   c a n   h a v e   a   ge n e t i c   c o m po n e n t   t h a t  c o n tr i b ut e s   to  t h e   r i s k   o f   de v e l o p i ng  t h e   di s e a s e .   E n vi r o nm e n t a l   f a c t o r s   s uc h    a s   c o l d  o r   da m p  we a t h e r   c a n   a l s o   a f f e c t   t h e   E NT   s y s t e m   a n d  i n c r e a s e   t h e   r i s k  o f   i nf e c t i o n  or   ot h e r     d i s o r de r s   [ 2] .   T h e   i nc r e a s i ng  n u m be r   o f   E N T   s u f f e r e r s   m us t   b e   s uppo r t e d  by   t h e   a va i l a bil i t y   o f   a d e qua t e   h e a l t h  f a c il i t i e s   a n d  f a c il i t i e s   s o   t h a t   t h e   t r e a t m e n t   o f   pa t i e n t s   c a n   b e   c a r r i e d  o u t   qui c k ly   [ 4] .   T h e   a v a il a bil i t y   o f   e x pe r t s   i n   s e v e r a l   h e a l t h   f a c il i t i e s   s t i ll   do e s   n ot   s uppo r t  r a pi d  t r e a t m e n t   o f   pa t i e n t s .   B y   ut i li z i ng  i nf o r m a t i o n   t e c h n o l o g y ,   i t   c a n   s uppo r t  s e r vi c e s   f o r   t r e a t i n g  E NT   pa t i e n t s   m o r e   e f f e c t i ve ly   a n d  e f f i c i e n t l y .   O n e   wa y   i s   to  de v e l o p  a n   i nde pe n de n t   d i a g n o s i s   s y s t e m   f o r   E N T   pa t i e n t s ,   n a m e ly   a n   e x pe r t   s y s t e m   w hi c h   i s   a   br a n c h   o f   a r t i f i c i a l   i n t e l li ge nc e   de v e l o p m e n t   [ 9] .   A n   e x pe r t   s y s t e m   i s   a   t y pe   o f   a r t i f i c i a l   i n t e l li g e n c e   s y s t e m   de s i g n e d  to  im i t a t e   h u m a n   pr o bl e m - s o l vi ng  a bil i t i e s   i n   a   c e r t a i n   do m a i n   [ 10] .   T h e y   us e   pr e pr o gr a m m e d  kn o w l e dge   a n d  r u l e s   to   a n a l y z e   i nf o r m a t i o n ,   pe r f o r m   r e a s o ni ng,   a n d  pr o vi de   s o l ut i o n s   o r   r e c o m m e n da t i o n s   to   us e r s   [ 11] .   E x pe r t  s y s t e m s   us ua l ly   c o n s i s t   o f   t w o  m a i n   c o m po n e n t s ,   n a m e ly   k n o w l e dg e   or   kn o wl e dge   b a s e   [ 12] .     T hi s   c o m po n e n t   c o n t a i ns   i nf o r m a t i o n   a n d  r u l e s   o b t a i n e d  f r o m   h u m a n   e x pe r t s   i n   a   s pe c i f i c   do m a i n .     T hi s   k n o w l e dge   i s   us ua ll y   e x pr e s s e d   i n   t h e   f o r m   o f   “ if - t h e n ”   r u l e s   t h a t   r e l a t e   pr o bl e m   c o n d it i o n s   t o   a ppr o p r i a t e   a c t i o ns   o r   r e c o m m e n da t i o n s   [ 13] .   Ne x t  i s   t h e   i nf e r e n c e   e n g i ne ,   i n   t hi s   s e c t i o n   t h e   e x pe r t   s y s t e m   i s   r e s po n s i b l e   f o r   c a r r y i ng  o ut   r e a s o ni n g  b a s e d  o n   a v a il a bl e   k n o w l e dg e   [ 14] .   I nf e r e n c e   e n g i ne s   a pp ly  e xi s t i n g   r u l e s   to   e v a l ua t e   i n put   i nf o r m a t i o n   a n d  pr o duc e   c on c l u s i o ns   o r   r e c o m m e n d a t i o ns   [ 15] .   E x pe r t  s y s t e m s   i n   t h e   h e a l t h   s e c t or   c a n   a s s i s t   i n   d i s e a s e   d i a g n o s i s   o r   tr e a t m e n t   pl a nni n g  by   a n a ly z i ng  s ym pt o m s   r e p o r t e d  by   pa t i e n t s   a n d  pr e s e n t i n g  r e c o m m e n da t i o n s   b a s e d  o n   a v a il a bl e   m e d i c a l   k n o w l e dge   [ 16] .   T h e   m a i n   a d v a n t a ge s   o f   e x pe r t   s y s t e m s   i nc l ude   t h e   a bil i t y   t o   pr o vi de   c o n s i s t e n t   a n d  f a s t   r e c o m m e n d a t i o ns ,   e v e n   i n  c o m p lex   c a s e s   wh e r e   m a ny   f a c t o r s   m us t   b e   c o n s i de r e d  [ 14] .   S e v e r a l   s t udi e s   ha v e   b e e n   c a r r i e d  o u t  by   [ 17] – [ 21]   wh o   de v e l o pe d  a n   e x pe r t   s y s t e m   us i ng  s e v e r a l   m e t h o ds   s uc h   a s   f uz z y   T s uka m o t o,   f o r wa r d  c h a i n i ng,   de m p s t e r - s h a f e r   a n d  c e r t a i n t y   f a c t o r .   T h e   m o s t   r e c e n t  r e s e a r c h   c a r r i e d  o u t   c o m pa r e d  to   r e s e a r c h   t h a t   h a s   a l r e a d y   b e e n   c a r r i e d  o ut   i s   t h a t   t hi s   r e s e a r c h   us e s   th e   N a ï ve   B a y e s   ( NB )   m e t h o d.   T h e   NB   m e t h o d   i s   us e d   to   b u i l d  a n   E NT   di a g n o s i s   c l a s s i f i c a t i o n   m o de l   a n d   t h e   m o de l   pe r f o r m a n c e   i s   e v a l ua t e d  us i n g  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   a n d  r e c a ll   m e t r i c s   w i t h   t h e   f i na l   r e s u l t   be i n g  t h e   c l a s s if i c a t i o n   o f   da t a   i n t o   p r e de t e r m i ne d  c a t e gor i e s   o r   c l a s s e s   [ 22] .   T hi s   m e t h o d  wa s   c h o s e n   b e c a u s e   i t   c a n  i nc r e a s e   t h e   a c c ur a c y ,   e f f i c i e n c y ,   a n d  a c c e s s i bil i t y  o f   h e a l t h   s e r vi c e s   a n d  i s   a l s o   e a s y   to  un de r s t a n d  a n d  a pp l y  to  c l a s s i f y   E NT   di s e a s e   s ym pt o m   da t a   [ 23 ] .   T h e   NB   m e t h o d   wa s   us e d   to   b u i l d  a n   E NT   d i a g n o s i s   c l a s s if i c a t i o n   m o de l   a n d   t h e   m o de l   pe r f o r m a nc e   wa s   e v a l ua t e d   us i n g  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   a n d  r e c a ll   m e t r i c s   [ 24] .   T h i s   r e s e a r c h   a i m s   to  de v e l o p  a n   e x p e r t  s y s t e m   f o r   E NT   di a g n o s i s   b a s e d  o n   da t a   m i ni ng  a n d  i mp l e m e n t   t h e   NB   m e t h o d  i n   d i a g n o s i ng  E NT   di s e a s e s   b a s e d   o n   pa t i e n t   s y m pt o m s   by   s e l e c t i n g  f e a t ur e s   us i n g  a   ge n e t i c   a l go r i t hm .   Ge n e t i c   a l go r i t hm s   c a n   h e l p  s e l e c t   th e   m o s t   r e l e v a n t   a n d  s i g nif i c a n t   f e a t ur e s ,   i m pr ovi ng  t h e   a c c ur a c y   o f   NB   m o de l s   by   e li mi na t i n g  i r r e l e v a nt   or   n o i s y   f e a t ur e s .   B y   r e duc i ng  t h e   n u m be r   o f   f e a t ur e s   t h r o ugh   f e a t ur e   s e l e c t i o n ,   t h e   c o m put a t i o n   r e qu i r e d  to   b ui l d  a n d  r u n   a   NB   m o de l   b e c o m e s   m o r e   e f f i c i e n t ,   b o t h   i n   t e r m s   o f   t i m e   a n d  r e s o ur c e s .   An o t h e r   n o v e l t y   o f   t hi s   r e s e a r c h   c o m pa r e d  t o  ot h e r   r e s e a r c h   i s   t h a t   t h e   NB   m e t h o d  i s   r e l a t i v e ly   s im p l e   a n d  f a s t   to   i m p l e m e n t ,   a n d  do e s   n o t   r e qui r e   a   l o t   o f   pa r a m e t e r   t un i ng   [ 25] .  Al t h o ugh   m o r e   c o m p l e x ,   m a ny   li br a r i e s   a n d  too l s   s uppo r t  t h e   i m p l e m e n t a t i o n   o f   ge ne t i c   a l go r i t hm s ,     whi c h   m a ke s   t h e i r   i n t e gr a t i o n   i n t o   t h e   f e a t ur e   s e l e c t i o n   pr o c e s s   e a s i e r .   T hi s   r e s e a r c h   a l s o   ha s   be tt e r   ge n e r a li z a t i o n   c a p a bi li t i e s   be c a us e   t hi s   c o m bi na t i o n   h e l ps   i n  r e duc i n g  o v e r f i t t i n g  by   e li mi na t i n g     i r r e l e va n t   f e a t ur e s ,   whi c h   c a n   i nc r e a s e   t h e   m o de l ’ s   a bil i t y   t o   ge n e r a l i z e   t o   da t a   t h a t  h a s   n e v e r   b e e n    s e e n   be f o r e .       2.   M E T HO D   Da t a   m i n i ng  i s   a   f o r m   o f   i m p l e m e n t a t i o n   t h a t  i s   a pp l i e d  to  s e a r c h   f o r   a   m o de l   a n d  pa tt e r n   t h a t  c a n   m a ke   pr e d i c t i o n s   o n   da t a   b a s e d  o n   pr e vi o us   da t a   i n   a   c e r t a i n   pe r i o d  [ 26] .   T h e   NB   c l a s s if i e r   a l go r i t hm   i s   o n e   o f   t h e   a l go r i t hm s   f o u n d  i n  c l a s s i f i c a t i o n   t e c hniques   [ 27] .  NB   i s   a   c l a s s if i c a t i o n   us i ng  pr o b a bil i t y   a n d  s t a t i s t i c a l   m e t h o ds   di s c o v e r e d  by   B r i t i s h   s c i e n t i s t  T h o m a s   B a y e s ,   n a m e ly   pr e d i c t i n g  f ut ur e   o pp or t un i t i e s   b a s e d  o n   e x p e r i e nc e ,   s o   i t   i s   k n o wn   a s   B a y e s ’   t h e o r e m   [ 28] .   T h e   NB   m e t h o d  i s   a   da t a   c l a s s if i c a t i o n   t e c hni qu e   f o r   pr e d i c t i n g  t h e   pr o b a bi li t y   t h a t   da t a   f a ll s   i n t o   a   c e r t a i n   c l a s s   [ 29] .  NB   us e s   B a y e s ’   t h e o r e m ,   whi c h   i s   a  f o r m u l a   f o r   c a l c u l a t i n g  c o n d i t i o na l   pr o b a bil i t y   w hi c h   a ll o ws   c a l c u l a t i n g   t h e   pr o b a bil i t y   o f   e v e n t   B   oc c ur r i n g   if   e ve n t   A   h a s   a l r e a d y   o c c ur r e d   [ 30] .   I n   c l a s s if i c a t i o n   pr o bl e m s ,   e v e n t   A   r e pr e s e n t s   a   c e r t a i n   c l a s s   a n d   e v e n t   B   r e pr e s e n t s   a   f e a t ur e   or   c h a r a c t e r i s t i c   o f   c e r t a i n   da t a   [ 31 ] .   I n   t h e   NB   m e t h o d,   t h e   e xi s t e nc e   o f   o ne   f e a t ur e   do e s   n ot   a f f e c t   t h e   e xi s t e n c e   o f   ot h e r   f e a t ur e s   b e c a us e   o f   t h e   c l a s s   l a b e l   [ 32] .   T h e   r e s e a r c h   wa s   c a r r i e d  o u t  by   c o n duc t i n g  e x pe r im e n t s   us i n g  a   de c i s i o n   s uppo r t  s y s t e m   to  pr e di c t   pa t i e n t s   w i t h   E NT   d i s e a s e ,   us i ng  da t a   m i n i ng  m e t h o ds ,   n a m e ly   t h e   NB   a l go r i t hm   w i t h   t h e   ge n e t i c   a l go r i t hm  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   398 - 40 5   400   s e l e c t i o n   f e a t ur e .   T h e   da t a   us e d  to  c o n duc t   r e s e a r c h   i s   pr i m a r y   d a t a   a n d  s e c o n da r y   da t a .   T o  m e a s ur e   t h e   l e ve l   o f   a c c ur a c y   o f   pr e d i c t i o n s   us i ng  t h e   R a p i d  M i n e r   too l   5.   F e a t u r e   s e l e c t i o n   us i ng  a   ge n e t i c   a l go r i t hm   i n   t h e   a pp l i c a t i o n   o f   da t a   m i n i ng  f o r   i de n t i f y i ng  E NT   di s e a s e s   us i ng  t h e   NB   m e t h o d  r e duc e s   t h e   n u m be r   o f   f e a t ur e s   t h a t   n e e d  to   b e   pr o c e s s e d,   whi c h   c a n   i nc r e a s e   c o m put a t i o n a l   e f f i c i e nc y   a n d  r e duc e   m o de l   c o m p l e xi t y .   F e a t ur e   s e l e c t i o n   us i n g  ge n e t i c   a l go r i t hm s   a l s o   s e l e c t s   t h e   m o s t   r e l e v a n t   f e a t ur e s ,   ge n e t i c   a l go r i t hm s   c a n   h e l p  i nc r e a s e   t h e   a c c ur a c y   o f   p r e d i c t i v e   m o de l s   a n d  a l s o  r e duc e   o v e r f i t t i n g  by   e li mi na t i n g  i r r e l e v a n t   or   r e dun da n t   f e a t ur e s .   Ge n e t i c   a l go r i t hm s   c a n   f i nd  c o m p l e x   a n d   n o n - l i ne a r   c o m bi na t i o n s   o f   f e a t ur e s   t h a t  m a y   n o t  b e   f o un d   w i t h   t r a di t i o n a l   f e a t ur e   s e l e c t i o n   m e t h o ds   a n d  c a n   b e   a da pt e d  to   v a r i o us   t y pe s   o f   pr o bl e m s   a n d  d a t a ,   b ot h   li ne a r   a n d  n o n - l i ne a r .   T hi s   m e t h o d  i s   m o r e   r o b us t   to  hi g hly   c o r r e l a t e d  f e a t ur e s   o r   n o i s e   i n   t h e   da t a ,   d ue   to   t h e   po pul a t i o n - b a s e d  s e l e c t i o n   pr o c e s s   a n d  i t e r a t i ve   e v a l ua t i o n .   Ov e r a ll ,   t h e   us e   o f   a   c o m bi na t i o n   o f   ge n e t i c   a l go r i t hm s   f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n   a n d  NB   f o r   c l a s s i f i c a t i o n   c a n   pr o vi de   a   m o r e   o p t i m a l ,   e f f i c i e n t ,   a n d  a c c ur a t e   s o l ut i o n   i n   i de n t i f y i ng  E NT   d i s e a s e s   i n   d a t a   m i n i n g  a pp l i c a t i o n s .   Kn o w l e dge   d i s c o ve r y   i n   da t a b a s e   ( K DD )   i s   a   pr o c e s s   o f   de t e r m i n i ng  i nf o r m a t i o n   t h a t   c a n   b e   us e f u l   a n d  pr o duc i n g  pa tt e r n s   c o n t a i n e d  i n   t h e   da t a   [ 33] .   T h e   i nf o r m a t i o n   c o n t a i ne d   i n   t h e   da t a b a s e   i s   l a r ge   s o   t h a t   i t  c a nn o t   pr e vi o us l y   b e   k n o wn   a n d  i s   po t e n t i a ll y   u s e f u l .   Da t a   m i n i ng  i s   a   m e t h o d  o r   s t a ge s   o f   a   s e t   o f   K DD   i t e r a t i v e   pr o c e s s e s   [ 34] :   T h e   K DD   m e t h o d  p r o c e s s   h a s   f i ve   s t a ge s .   T h e   f i r s t   i s   da t a   s e l e c t i o n   o r   da t a   s e l e c t i o n  by   c o l l e c t i n g  da t a   us i n g  s e c o n da r y   t e c hni que s   o b ta i n e d  f r o m   a n   a gr e e m e n t   b e t we e n   b o t h   pa r t i e s   b e t we e n   t h e   c o m m u ni t i e s   t h a t  h a v e   b e e n   c a r r i e d  o u t .   T h e   d a t a s e t  us e d  i s   E NT   pa t i e n t   da t a   i de n t i f i e d  ba s e d  o n   t h e   s y m pt o m s   e x pe r i e n c e d  by   t h e   pa t i e n t .   S e c o n d,   p r e pr o c e s s i n g  o r   c l e a n s i ng  i s   t h e   r e m o v a l   o f   dup l i c a t e   da t a .   T hi r d,   tr a n s f o r m a t i o n   o r   da t a   s e l e c t i o n   w i t h   pa r a m e t e r s   0. 9   f o r   t r a i ni ng  da t a   a n d  0. 1   f o r   t e s t i n g  da ta.   F o u r t h ,   da t a   m i n i ng  o r   b u i l d i ng  m o de l s   u s i ng  t h e   NB   a l go r i t hm   [ 35] .   L a s t l y   i s   e va l ua t i n g  t h e   m o de l   a n d  l o o k i n g  f o r   a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   a n d  r e c a ll   v a l ue s.   S t a ge s   o f   t h e   NB   m e t h o d  c l a s s if i c a t i o n   pr o c e s s ,   n a m e ly   [ 36] :   a)   C o l l e c t   t h e   da t a s e t   C o l l e c t   t h e   da t a s e t   t h a t  wi ll   b e   us e d  f o r   t r a i ni ng  a nd  t e s t i n g  t h e   m o de l .   T he   da t a s e t   s h o ul d  i nc l ude   f e a t ur e s   ( i n de pe n de n t   v a r i a bl e s )   a n d  l a b e l s   ( de pe n de n t   or   t a r ge t  v a r i a bl e s ) .   b)   Da t a   pr e - pr o c e s s i n g   E l im i na t e   m i s s i ng  da t a   o r   o u t l i e r s .   D i vi de   t h e   da t a s e t  i n t o  t r a i ni ng  da t a   a n d  t e s t i n g  da t a .   I f   t h e r e   a r e   c a t e g o r i c a l   f e a t ur e s ,   c o n v e r t   t h e m   t o  n u m e r i c   b e c a us e   NB   wo r ks   b e tt e r   wi t h   n u m e r i c   da t a .   c)   C a l c u l a t e   t h e   pr o b a bil i t y   o f   e a c h   c l a s s   Fo r   e a c h   da t a   i nv o l ve d,   t h e   pr o b a bil i t y   f o r   e a c h   c l a s s   i s   c a l c u l a t e d.   NB   i m p l e m e n t a t i o n   to  c o m bi n e   a   pr i o r i   c l a s s   pr o b a bil i t i e s   w i t h   t h e   pr o b a bi li t y   o f   f e a t ur e   v a l u e s   f r o m   a   g i v e n   c l a s s   [ 23] .   d)   C a l c u l a t i n g  po s t e r i o r   pr o b a bil i t i e s   B a y e s ’   t h e o r e m   i s   us e d   to  c o m bi ne   t h e   pr i o r   pr o b a bil i t y   o f   e a c h   c l a s s   w i t h   t h e   pr o b a bi li t y   c a l c u l a t e d  f r o m   t h e   pr e vi o us   s t e p  a n d  t o   c a l c u l a t e   t h e   po s t e r i o r   pr ob a bil i t y ,   n a m e ly   t h e   pr o b a bi li t y   t h a t   n e w  da t a   f a ll s   i n t o   a   c e r t a i n   c l a s s   b a s e d  o n   i t s   f e a t ur e s .   NB   m e t h o d  f o r m u l a   [ 37] :     ( ℎ | ) = ( | ℎ ) ∗ ( ℎ ) ( )   ( 1)     I nf o r m a t i o n :   h :  da t a   hy po t h e s i s   w i t h   a   c e r t a i n   c l a s s   D:  da t a   t h a t   d o e s   n ot  y e t   h a v e   a   c l a s s   P ( h ) :  hy pot h e s i s   pr o b a bil i t y   ( pr i o r   pr o b a bil i t y )   P ( D) :   p r o b a bil i t y   o f   D   P ( D|h ) :  pr o b a bil i t y   h   b a s e d  o n   c o n d i t i o n   D  ( p o s t e r i o r   pr o b a bil i t y )   P ( h |D) :  pr o b a bil i t y   D  b a s e d  o n   t h e   c o n d i t i o ns   i n   hy po t h e s i s   h   e)   P r e d i c t   t h e   m o s t  l i ke ly   c l a s s   T h e   pe r f o r m a nc e   o f   c l a s s if i c a t i o n   m e t h o ds   us i n g  NB   m e t h o ds   i s   us ua ll y   e va l u a t e d   us i n g  m e t r i c s   s u c h   a s   a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   a n d  r e c a ll ,   whi c h   m e a s ur e   ho w  we l l   t h e   c l a s s if i e r   c o r r e c t l y   a s s i g n s   da t a   po i nt s   to  t h e i r   o r i g i na l   c l a s s e s .   T h e   c l a s s   w i t h   t h e   hi g h e s t   pr o b a bil i t y   g e n e r a t e d  b e c o m e s   t h e   pr e d i c t i o n   c l a s s   f o r   t h e   n e w  da t a [ 38] .   f)   M o de l   e v a l u a t i o n   T e s t   t h e   m o de l   o n   t e s t   da t a   to  e v a l u a t e   i t s   pe r f o r m a n c e   us i ng  m e t r i c s   s uc h   a s   a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   r e c a l l ,   a n d  F 1 - s c o r e   [ 39 ] .   g)   M o de l   r e f i ne m e n t   M a ke   i m pr o v e m e n t s   to  t h e   m o de l   by   t uni ng  pa r a m e t e r s ,   o r   by   i m pr o vi n g  da t a   pr e - pr o c e s s i n g .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A ppli c ati on  o f  data   min ing  f or   diagnos is   o f  E N T   di s e as e s   …   ( L inda  P e r dana  W anti )   401   F o r   m o r e   de t a i l s   r e ga r d i n g  t h e   c a l c u l a t i o n   o f   de ter m i n i ng  pr i o r   pr o b a bil i t y ,   l i ke li h o o d  c a l c u l a t i o n  a n d  po s t e r i o r   pr o b a bil i t y   c a l c u l a t i o n ,   i t   i s   e x p l a i ne d  i n   F i gur e   1 .           F i gur e   1 .   S t a ge s   o f   NB   m e t h o d       3.   RE S UL T S   AN D  DI S CU S S I ON   T h e   da t a   us e d  i s   pr i m a r y   d a t a   a n d  s e c o n da r y   d a t a   wh e r e   da t a   i s   o b t a i ne d  d i r e c t l y   f r o m   r e l e v a n t   s o ur c e s   r e l a t e d  to   t h e   r e s e a r c h   c a r r i e d  o ut.   B y   t a k i n g  da t a   f r o m   a   r e l i a bl e   s o ur c e ,   t h e   da t a   i s   e n s u r e d  wi t h  r e l i a bl e   r e a li t y   a n d  va l i d i t y .   T h e   da t a s e t   us e d  i s   2 08  m e d i c a l   da t a   f r o m   pa t i e n t s   w h o   h a v e   s ym pt o m s   l e a d i n g   to  E N T   du r i n g  2023.   T h e   m e t h o d  us e d  i s   t h e   NB   a l go r i t hm   t o  o b t a i n   a c c ur a c y ,   r e c a ll ,   a n d  pr e c i s i o n   r e s u l t s   [ 34] .   T h e   r e s e a r c h   pr o c e s s   us e s   t h e   R a p i d  M i ne r   too l   to  pr o c e s s   da t a .   T h e   f o l l o w i ng  a r e   t h e   s t a ge s   i n   u s i n g   t h e   r a pi d  m i ne r .   T e s t i n g  i s   c a r r i e d  o u t   us i n g  t h e   NB   m e t h o d  wi t h   t h e   ge n e t i c   a l go r i t hm   s e l e c t i o n   f e a t ur e   s h o w n   i n   F i gur e   2.   T hi s   t e s t  a l l o w s   t h e   m o de l   t o  s e l e c t   t h e   b e s t   f e a t ur e s   t h a t   a r e   m o s t   r e l e v a n t   i n   pr e d i c t i n g   c l a s s e s   o r   c a t e g o r i e s ,   whi c h   a r e   t h e n   us e d  f o r   c l a s s if i c a t i o n   [ 40] .           F i gur e   2 .   Da t a   c o n n e c t i o n   w i t h   o p t i m a z e   s e l e c t i o n       T h e   E NT   di s e a s e   d i a g n o s i s   da t a b a s e   i s   c o n n e c t e d  to  r e pl a c e   m i s s i ng  v a l ue s   to  c or r e c t  i n c o m p l e t e   da t a ,   t h e n   c o nn e c t e d  to   t h e   s e t  r o l e   a tt r i b ut e   to  m a ke   o n e   o f   t h e   a tt r i b ut e s   i n   t h e   E N T   di s e a s e   d i a g no s i s   da t a   i n t o   t h e   I D  o r   l a be l   o f   a ll   t h e   a t t r i b ut e s   i n   t h e   da t a s e t ,   whi c h   i s   us e d  a s   a   l a b e l   f o r   t h e   da t a s e t   E N T   d i s e a s e   d i a g n o s i s   i s   a   c l a s s   a tt r i b ut e ,   t h e n   t h e   s e t  r o l e   i s   c o n n e c t e d  to   a n   o pe r a to r   ( e v o l ut i o n a r y )   to   o p t i mi z e   t h e   s e l e c t i o n   o f   a t t r i b ut e s   t h a t   a r e   r e l e v a n t   to   t h e   pr o c e s s   o f   pr e d i c t i n g  E NT   d i s e a s e   d i a g n o s i s   r e s u l t s   [ 22] .    I n   o p t i mi z i ng  s e l e c t i o n   ( e va l u a t i o n )   t h e r e   i s   a   c r o s s - v a li da t i o n   pr o c e s s   a s   s e e n   i n   F i gur e   3.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   398 - 40 5   402       F i gur e   3 .   C r o s s   o pe r a to r   v a l i da t i o n   f o r   o p t i m a z e   s e l e c t i o n       C r o s s - v a li da t i o n   us e d  i n   t hi s   r e s e a r c h   i s   10 - f o l d  v a li da t i o n .   T h e   da t a s e t  tot a l i ng  208  da t a   wi t h   20   a tt r i b ut e s   w i l l   b e   d i v i de d  i n t o   10   pa r t s .   W h e r e   e a c h   pa r t   wi ll   be   f o r m e d  r a n do m ly .   T he   pr i nc i p l e   o f     10 - f o l d  v a li da t i o n   i s   1:9,   wh e r e   1  pa r t  b e c o m e s   t e s t i n g  da t a   a n d  9  pa r t s   b e c o m e   t r a i ni ng  da t a   s o  th a t   t h e s e     10  pa r t s   h a ve   t h e   o pp or t uni t y   to   b e c o m e   t e s t i n g  da t a   [ 41] .   Af t e r   t r a i ni ng  a n d  t e s t i n g,   t h e   l e v e l   o f   a c c ur a c y     c a n   b e   m e a s ur e d   [ 39] .   I n   c r o s s - v a l i da t i o n ,   t h e r e   i s   a   pr o c e s s   o f   a pp l y i ng  t h e   NB   a l go r i t hm   a s   s h o wn   i n    F i gur e   4.           F i gur e   4 .   Us e   o f   t h e   NB   m o de l       T e s t i n g  t h e   a c c ur a c y   o f   t hi s   e x pe r t   s y s t e m   us e s   t h e   c o n f u s i o n   m a t r i x   m e t h o d  [ 36] .   C o nf us i o n   m a t r i x  i s   a   ta b l e   th a t  s ta te s   th e   c l a s s i f i c a ti on   o f   th e   n um b e r   of   c or r e c t  te s t  d a ta   a n d   th e   n um b e r   of   i n c or r e c t  te s t  d a ta   [ 4 2 ] .   S y s t e m   a c c ur a c y   c a l c u l a t i o ns   a r e   c a r r i e d  o ut  b a s e d   o n   s i m u l a t i o n   da t a   f r o m   e x pe r t s   [ 43] .   T h e   s i m u l a t i o n   da t a   wa s   c o m pa r e d   w i t h   t h e   r e s ul t s   o f   t h e   NB   c a l c u l a t i o n   m e t h o d.   T hi s   a c c ur a c y   t e s t   wa s   c a r r i e d  o u t   wi t h   t w o  s c e n a r i o s .   T h e   f i r s t   s c e n a r i o   i s   t h a t   t h e   s y s t e m   d i s p l a y s   o nl y   o n e   d i s e a s e   w i t h   t h e   hi g h e s t   tot a l   pr ob a bil i t y .   Al t h o ugh   t h e   s y m pt o m s   i nc l ud e d  c a n   r e s u l t   i n   m o r e   t h a n   o n e   d i s e a s e .   T h e   r e s u l t s   o f   t h e   f i r s t   s c e n a r io  c a n   b e   s e e n   i n   F i gur e   4.   T h e   s e c o n d  s c e n a r i o   i s   t h a t   t h e   s y s t e m   d i s p l a y s   a l l   d i s e a s e s   t h a t   c a n   o c c ur   b a s e d  o n   t h e   s y m pt o m s   e n t e r e d.   T h r o ugh   t h e   s e c o n d  s c e n a r i o   whi c h   i s   i m p l e m e n t e d   o n   208   da t a ,   t h e   da t a   o b t a i n e d  f r o m   t h e   c o nf u s i o n   m a t r i x   r e s u l t s   c a n   de t e r m i ne   t h e   pr ob a bil i t y   o r   o pp or t uni t y   u s i ng  t h e   NB   T h e o r e m   a s   f o l l o ws :   t h e   T P   v a l ue   i s   181,   t h e   F P   v a l ue   i s   18,   t h e   T N   v a l ue   i s   42   a n d   t h e   F N  v a l ue   i s   27.   T h e   c a l c u l a t i o n   o f   v a l ue s   a c c ur a c y ,   w hi c h   i n c l ude s   a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   a n d  r e c a l l   v a l ue s ,   i s   a s   f o l l o ws :       =  +   +  +  +    ( 2)       = 121 + 18 121 + 18 + 42 + 27 = 199 208 = 0 , 9567          =   +    ( 3)        = 181 181 + 18 = 181 191 = 0 , 9476         =   +    ( 4)       = 181 181 + 27 = 181 208 = 0 , 8702     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A ppli c ati on  o f  data   min ing  f or   diagnos is   o f  E N T   di s e as e s   …   ( L inda  P e r dana  W anti )   403   T h e   r e s u l t s   o f   t h e   B a y e s   t h e o r e m   c a l c u l a t i o n   s ho w   a n   a c c ur a c y   v a l ue   o f   0. 9567% ,   t h e   pr e c i s i o n  v a l ue   w hi c h   i s   a   m e t r i c   t h a t  s h o ws   t h e   pr o p or t i o n   o f   po s i t i v e   pr e d i c t i o n s   t h a t   a r e   p o s i t i v e   i s   0. 9476% ,   a n d  t h e   r e c a l l   v a l ue   w hi c h   i s   t h e   pr o p o r t i o n   o f   a c t ua l   p o s i t i v e   da t a   t h a t   i s   pr e d i c t e d  po s i t i v e ly   by   t h e   m o de l   i s     0. 8702% .   F r o m   t h e s e   r e s u l t s ,   i t   c a n   b e   c o n c l ud e d   t h a t   t h e   NB   a l go r i t hm   c a n   be   us e d   to  di a g no s e   E N T   d i s e a s e s   be c a us e   t h e   a c c ur a c y   v a l ue   i s   qu i t e   hi g h ,   n a m e ly   95. 67% .       4.   CONC L USI ON   B a s e d  o n   t h e   r e s u l t s   o f   da t a   m i n i ng  r e s e a r c h   f o r   di a gn o s i ng  E NT   di s e a s e s   us i ng  t h e   NB   a l go r i t hm   o n  pa t i e n t   m e d i c a l   r e c o r d  da t a s e t s   wi t h   e x pe r t s   b e i n g  E NT   s pe c i a li s t   do c to r s   wi t h   K DD ,   t h e   a c c ur a c y   w a s   t e s t e d   us i n g  208  da t a .   F r o m   t h e   t e s t s   t h a t  h a v e   b e e n   c a r r i e d  o u t ,   t h e   NB   a l go r i t hm   c a n   b e   us e d   t o  di a g n o s e   E NT   d i s e a s e s .   T h e   t e s t  r e s ul t s   o b t a i n e d  a n   a c c ur a c y   o f   95. 67 % ,   a   p r e c i s i o n   o f   94. 76% ,   a n d  a   r e c a l l   o f   87. 02% .   F r o m   t h e s e   r e s u l t s ,   i t   c a n   be   c o n c l ude d   t h a t   t h e   NB   a l go r i t hm   c a n   b e   us e d   t o   di a g n o s e   E NT   di s e a s e s   b e c a us e   t h e   a c c ur a c y   v a l ue   i s   qu i t e   hi g h .   Us i n g  NB   w i t h   f e a t ur e   s e l e c t i o n   us i ng  a   ge n e t i c   a l go r i t hm   c a n   pr o vide  b e t t e r   a c c ur a c y   r e s u l t s   c o m p a r e d  to   us i n g  NB   w i t h o ut  f e a t ur e   s e l e c t i o n .   T hi s   i s   due   to  t h e   ge ne t i c   a l g o r i t hm ’ s  a bil i t y   t o   f i n d  t h e   m o s t   r e l e va n t   a n d  s i g nif i c a n t   f e a t ur e   c o m bi na t i o n s ,   t h e r e by   i m pr o vi ng  t h e   pe r f o r m a n c e     o f   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   m o de l .   T hi s   pr o v e s   t h a t   t h e   NB   m e t h o d  c a n   b e   us e d   to   b u i l d  a n   E NT     d i a g n o s i s   c l a s s i f i c a t i o n   m o de l   a n d   t h e   m o de l   pe r f o r m a n c e   i s   e va l u a t e d   us i n g  a c c ur a c y ,   pr e c i s i o n ,   a n d  r e c a ll   m e t r i c s .       AC K NOWL E DGE M E NT S   T hi s   r e s e a r c h   r e c e i v e d  f u n d i ng  f r o m   t h e   Di r e c t o r ’ s   De c r e e   No .   268/P L 43/HK . 03. 01/2024  t h r o ugh   C i l a c a p  S t a t e   P o l y t e c hni c   DI P A   f u n ds   f o r   t h e   2024  L e c t ur e r   S t i m u l us   R e s e a r c h   s c h e m e   w i t h   c o n t r a c t    n u m be r   175// P L 43/H K . 07/2024,   t h r o ugh   t h e   C i l a c a p   S t a t e   P o l y t e c hni c   R e s e a r c h   a n d  C o mm u ni t y     S e r vi c e   C e n t e r .       RE F E R E NC E S   [ 1]   A .  K a s pa r   a nd  S .  P i f e le ti ,  “ A   c a ll   t o   a c ti o n  f or   th e   in c lu s i o n  of   E N T /Audi o l o g y   s e r vi c e s   in   th e   publ i c   he a lt h   a ppr o a c h  t o   a ddr e s s in g  no n - c o mm uni c a bl e   di s e a s e s   in   th e   P a c i f i c   I s la nds ,”   P ubl ic   H e al th   in   P r ac ti c e ,  vo l.   2,  n o .  A pr il ,  p.  100123,  20 21,    do i:  10.1016/j .puh ip .2021.100123.   [ 2]   S .  T o r r e tt a   e t  a l. ,  “ E N T   ma na g e m e nt   of   c hi ld r e n   w it h  a de n o t o ns il la r   di s e a s e   dur in g  C O V I D - 19   pa nde mi c .     Re a d y   t o   s ta r t  a ga in ? ,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   P e di at r ic   O to r hi nol ar y ngol ogy ,  v o l.   138,   n o .  M a y ,  2 020,    do i:  10.1016/j . ij p o r l. 2020.110145.   [ 3]   L .  T or r e s - G a r c ía ,  R .  M .   A c o s ta ,  A .  C .   M a r tí ne z ,  I .  I .   A lc a ñi z ,  A .  A .   V e la z que z ,  a nd  M .  A .   C a r c e ll e r ,  “ E vo lu ti o n  i n  th e   in c id e n c e   of   in f e c ti o us   di s e a s e s   in   th e   p e di a tr i c   E N T   a r e a   dur in g  th e   C O V I D - 19  pa nde mi c ,”   A c ta   O to r r in ol ar in gol ogi c a  ( E ngl is h  E di ti on) ,  vo l.  74, n o . 4, pp. 232 – 238, 2023, d o i:  10.1016/ j. o t o e ng.2022.1 1.007.   [ 4]   R .  C o he n  e t  al . ,  “ A nt im ic r o bi a l  tr e a tm e nt   of   E N T   in f e c ti ons ,”   I n f e c ti ous   D is e a s e s   N ow ,  vo l.   53,  no .  8,  p.  104785,  2023,    do i:  10.1016/j . id n o w .2023.104785.   [ 5]   I .  A .  D a ne v s ka ,  T .  J a kj ov s ka ,  S .  M o mc hi l ovi kj ,  a nd  E .  G ji n ov s ka - T a s e v s ka ,  “ P 174  E a r ,  no s e   a nd  th r o a t  ( E N T )   di s o r d e r s   in   c ys ti c   f ib r o s is   pa ti e nt s   in   th e   c y s ti c   f ib r o s is   c e nt r e   a t   th e   in s ti tu t e   f o r   r e s pi r a t o r y   d is e a s e s   in   c hi ld r e n  in   S k o pj e ,  R e pub li c   of   N o r th   M a c e d o ni a ,”   J our nal  of  C y s ti c  F ib r os is , v o l.  19, p.  S 105, 2020,  do i:  10.1016/s 1569 - 1993 ( 20) 30509 - 9.   [ 6]   D .  L u,   H .  W a ng,  R .  Y u,  H .  Y a ng,  a nd  Y .   Z ha o ,  “ I nt e gr a t e d  in f e c ti o n   c o nt r o l  s tr a t e g y   t o  mi ni mi z e   n o s o c omi a l  in f e c ti on  of   c o r o na v ir us   di s e a s e   2019  a m o ng  E N T   h e a lt h c a r e   w o r k e r s ,”   J our nal   of   H os pi ta l  I n f e c ti on ,  v o l.   104,  n o .  4,  pp.  454 – 455,  2020,    do i:  10.1016/j . jh i n.2020.02.018.   [ 7]   W .  A .  M a s s a w e   e t  al . ,  “ L a r y ng o pha r y ng e a l  r e f lu x   di s e a s e ,  pr e v a l e nc e   a nd  c li ni c a l  c ha r a c te r is ti c s   in   E N T   d e pa r tm e nt   of   a   t e r t ia r y   ho s pi ta l  T a n z a ni a ,”   W or ld   J our nal   of   O to r hi nol ar y ngol ogy   -   H e ad  and  N e c k   Sur ge r y ,  v ol .  7,  n o .  1,   pp.  28 – 33,  2 021,    do i:  10.1016/j .w j or l. 2020.04.009.   [ 8]   C .  E y e r ma nn,  T .   R a gui n,  D .  R o hm e r ,  E .   N o e l,   a nd  A .  C ha r pi ot ,  “ C oc hl e ov e s ti bul a r   ma ni f e s ta ti o ns   in   F a br y   di s e a s e :  I mp o r ta nc e   of   s c r e e ni ng  a nd  s y s te ma ti c   E N T   e v a lu a ti o n,”   E ur ope an  A nn al s   of   O to r hi nol ar y ngol og y ,  H e ad  and  N e c k   D is e a s e s ,  v o l.   1 36,     no . 4, pp. 273 – 279, 2019, d o i:  10.1016/j .a n or l. 2019.04.014.   [ 9]   B .  K .  N uhu,  I .  A li y u,  M .  A .  A de gboy e ,  J .  K .  R y u,  O .  M .  O la ni y i,   a nd  C .  G .  L i m,  “ D is tr ib ut e d  ne tw or k - ba s e d  s tr uc tu r a l  he a lt h   mo ni t or in g  e x p e r t  s y s t e m,”   B ui ld in g   R e s e ar c h  and   I nf or m at io n ,   v o l.   49,  n o .  1,  pp.  144 – 159,  2 021,    do i:  10.1080/09613218. 2020.1854083.   [ 10]   L .   P .  W a nt i,   O .  S oma nt r i,   N .  W .  A .  P r a s e t y a ,  a nd  L .   P us pi ta s a r i,   “ F uz z y   e x p e r t  s y s t e m   de s ig n  f or   d e t e c ti ng  s tu nt in g,”   I ndone s ia n  J our nal   of   E le c tr ic al   E ngi ne e r in g  and  C om put e r   Sc ie nc e   ( I J E E C S) ,  vo l.   34,  n o .   1,  pp.  556 – 564,   20 24,     do i:  10.11591/i je e c s .v 34. i1 .pp556 - 564.   [ 11]   A .  H e iß ,  D .  S .  P a r a f or o s ,  G .  M .  S ha r ip ov ,   a nd  H .  W .  G r i e p e nt r o g,   “ M o d e li ng  a nd  s im ul a ti o n   of   a   mu lt i - pa r a m e tr i c   f u z z y   e xpe r t   s y s te m   f o r   v a r ia bl e   r a t e   ni t r o g e n  a ppl i c a ti o n,”   C om put e r s   and  E le c tr oni c s   in   A gr ic ul tu r e ,  vol .  182,  n o .   F e br ua r y ,   20 21,     do i:  10.1016/j . c o mpa g.2021.106008.   [ 12]   I .  K .  M uj a w a r   a nd  B .  T .  J a dha v ,  “ W e b - ba s e d  f uz z y   e x p e r t  s y s te m  f o r   di a b e te s   di a gn o s is ,”   I nt e r nat io nal   J o ur nal   o f   C om p ut e r   Sc ie nc e s  and E ngi ne e r in g , v ol . 7, n o . 2, pp. 995 – 1000, 2019, d o i:  10.26438/i jc s e / v 7i 2.9951000.   [ 13]   R .  N o ur ia n,  S .  M .  M o us a v i,   a nd  S .  R a is s i,   “ A   f uz z y   e x pe r t  s y s te m  f o r   mi ti ga ti o n  of   r is ks   a nd  e f f e c ti ve   c o n tr o l  of   ga s   pr e s s ur e  r e du c ti o n  s ta ti o ns   w it h  a   r e a l  a ppl ic a ti o n,”   J our nal   of   L o s s   P r e v e nt io n  in   th e   P r oc e s s   I ndus tr ie s ,  v o l.   59,  pp.  77 – 90,  2 019,     do i:  10.1016/j . jl p.2019.03.003.   [ 14]   L .  P .  W a nt i  a nd  L .   P us pi ta s a r i,   “ O pt im iz a ti o n  of   th e   f u z z y   l o g ic   m e th o d  f o r   a ut is m  s pe c t r um  di s or de r   di a gno s is ,”   J ur nal   R E ST I   ( R e k ay as a Si s te m  dan T e k nol ogi  I n f or m a s i) , vo l.  6, n o . 1, pp. 1 6 – 24, 2022, do i:  10.29207/ r e s ti . v 6i 1.3599.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                I S S N :   2 5 0 2 - 4 7 52   In do n e s i a n   J   E l e c   E n g   &   C o m p  S c i ,  Vo l .   3 7 ,   N o .   1 ,  J a n ua r y   20 2 5 :   398 - 40 5   404   [ 15]   I .  B a hr o n i,   L .   P .  W a nt i,   N .  W .  R a ha di ,  A .  A .  H a r t o n o ,   a nd  R .  P ur w a nt o ,  “ I mpl e m e nt a ti o n  of   f or w a r d  c ha in in g  f or   di a gn o s is   of   de ngu e   he m or r ha gi c   f e v e r ,”   J our nal   of   I nnov at io n  I nf o r m at io n  T e c hnol ogy   and  A ppl ic at io n  ( J I N I T A ) ,  vo l.   4,  n o .  1,  pp.  32 – 42,   2022, do i:  10.35970/j in it a . v 4i 1.1204.   [ 16]   O .  S o ma nt r i,   R .  H .  M a ha r r a ni ,  a nd  L .  P .  W a nt i,   “ A n  o p ti mi z e   w e ig ht s   N a ïv e   B a y e s   m o d e l  f o r   e a r l y   d e t e c ti o n  of   di a b e t e s ,”   T e le m at ik a , vo l.  15, n o . 1, pp. 14 – 22, 2022, d o i:  10.35671/t e l e ma ti ka .v 15i 1.1307.   [ 17]   R .  K us uma ni ngr um,  T .  A .  I ndi ha tm o k o ,  S .  R .  J uw it a ,  A .   F .  H a ni f a h,  K .  K ha di ja h,  a nd  B .  S ur a r s o ,  “ B e n c hma r ki ng  of   mul t i - c l a s s   a lg o r it h ms   f o r   c la s s i f y in g  doc um e nt s   r e la te d  t o   s tu nt in g,”   A ppl ie d  Sc ie nc e s   ( Sw it z e r la nd) ,  vo l.   10,  no .  23,  pp.  1 – 13,  2 020,     do i:  10.3390/app102386 21.   [ 18]   S .  W a ng,  J .  R e n,  a nd   R .  B a i,   “ A   s e mi - s upe r v is e d  a da pt iv e   di s c r im in a ti ve   di s c r e ti z a ti o n  m e th o d  im pr ov in g  di s c r i mi n a ti o n  pow e r   of   r e gul a r i z e d  na i v e   B a y e s ,”   E x pe r t  Sy s te m s   w it h  A ppl ic at io ns ,  v o l.   225,  n o .  N ov e mb e r   2022,  p.  120094,  2023,    do i:  10.1016/j . e s w a .2023.120094.   [ 19]   A .  S a ib e n e ,  M .  A s s a le ,  a nd  M .  G i lt r i,   “ E x pe r t  s y s te ms :   d e f in it i o ns ,  a dv a nt a g e s   a nd  is s ue s   in   me d i c a l  f i e ld   a ppl i c a ti ons ,”     E x pe r t  Sy s te m s  w it h A ppl ic at io ns , vo l.  177, n o . N ove mb e r  202 0, p. 114900, 2021, do i:  10.1016/j . e s w a .2021.114900.   [ 20]   O .  A lh a ba s hne h,  “ F uz z y - ba s e d  a da pt i ve   f r a me w o r k   f or   m o du le   a d v is in g  e x p e r t   s y s t e m,”   A nnal s   of   E m e r gi ng  T e c hnol o gi e s   in   C om put in g , vo l.  5, n o . 1, pp. 13 – 27, 2021, d o i:  10.33166/A E T i C .2021.01.002.   [ 21]   H .  T .  P ha n,  N .  T .  N gu y e n,  V .  C .  T r a n,  a nd  D .  H w a ng,  “ A n  a ppr o a c h  f or   a   de c is i o n - ma ki ng  s uppor t  s y s te m  ba s e d    o n  m e a s ur in g  th e   us e r   s a ti s f a c ti o n  le ve l  o n   T w it t e r ,”   I nf or m at io n  Sc ie nc e s ,  v o l.   561,  pp.  243 – 273,  20 21,    do i:  10.1016/j . in s .2021.01.008.   [ 22]   A .  P .  W ib a w a   e t   al . ,  “ N a ïv e   B a y e s   c la s s if i e r   f o r   j o ur na l  qua r ti le   c la s s i f i c a ti o n,”   I nt e r nat io nal   J our nal   of   R e c e nt   C ont r ib ut i ons   f r om  E ngi ne e r in g, Sc ie nc e  &  I T  ( iJ E S) ,   vo l.  7, n o . 2, p. 91, 201 9, do i:  10.3991/i je s . v 7i 2.10659.   [ 23]   T .  W a h y uni ngs ih ,  D .  M a no ngga ,  I .  S e mbi r in g,  a nd  S .  W ij o n o ,   “ C o mpa r is o n  of   e f f e c ti ve n e s s   of   l o gi s ti c   r e gr e s s io n,  na i ve   ba y e s ,   a nd  r a ndo m  f or e s t  a lg o r it h ms   in   pr e d ic t in g  s tu de nt   a r gu m e nt s ,”   P r oc e di a  C om put e r   Sc ie n c e ,  v o l.   234,  pp.  349 – 356,  2 024,    do i:  10.1016/j .p r oc s .2024.03.014.   [ 24]   E . R . A r umi , S uma r n o A di  S ubr a ta , a nd A ni s a  R a hma w a ti , “ I mpl e m e nt a ti o n  of  N a ï ve  ba y e s   m e th o d  f or  pr e di c t or  pr e v a le n c e  l e ve l  f or   ma ln ut r i ti o n  t o ddl e r s   in   M a ge la ng  c it y ,”   J ur nal   R E S T I   ( R e k ay as a  Si s te m   dan  T e k nol ogi   I nf or m as i) ,  vo l.   7,   n o .   2,     pp. 201 – 207, 2023, do i:  10.29207/ r e s ti . v 7i 2.4438.   [ 25]   J .  O .  O na h,  S .  M .  A bdul ha mi d,  M .   A bdul la hi ,  I .  H .  H a s s a n,  a n d  A .  A l - G hus ha m,  “ G e ne ti c   a lg o r i th m  ba s e d  f e a tu r e   s e le c ti o n  a nd   N a ïv e   B a y e s   f or   a n o ma l y   d e t e c ti o n  in   f og  c o mput in g   e n v i r onme nt ,”   M ac hi ne   L e ar ni ng  w it h   A ppl ic at io ns ,  vo l.   6,  n o .  A pr il ,    p. 100156, 2021, do i:  10.1016/j . ml w a .2021.100156.   [ 26]   Y .  S a put r a ,  N .  K h o ir un is a ,  a nd  S .  A r in a l  H a qq,  “ C la s s if i c a ti o n   of   h e a lt h  a nd  nu tr it i o na l  s ta tu s   of   t o ddl e r s   u s in g  th e   N a ïv e   B a y e s   c la s s if i c a ti o n,”   C or e I D  J our nal , v ol . 1, n o . 2, pp. 49 – 57, 2023,  do i:  10.60005/ c o r e id . v 1i 2.8.   [ 27]   O .  P e r e t z ,   M .  K or e n,  a nd  O .  K or e n,   “ N a iv e   B a ye s   c la s s if i e r   –   a n  e ns e mbl e   p r oc e du r e   f o r   r e c a ll   a nd     pr e c is i o n  e nr i c hm e nt ,”   E ngi ne e r in g  A ppl ic at io ns   of   A r ti f ic ia l  I nt e ll ig e nc e ,  vo l.   136,  n o .   P B ,  p.  108972,   20 24,     do i:  10.1016/j . e nga ppa i. 2024.108972.   [ 28]   C .  J .  A nde r s o n   e t  al . ,  “ A   n ove l  na ï ve   B a y e s   a ppr o a c h  t o   id e nt i f y in g   gr oo mi ng   be ha v i o r s   in   th e   f or c e - pl a t e   a c t o m e tr i c   p la t f o r m,”   J our nal  of   N e ur o s c ie n c e  M e th ods , v o l.  403, n o . J ul y  2023, p. 1 10026, 2024, do i:  10.1016/j . jn e um e th .2023.110026.   [ 29]   W . G u o ,  G . W a ng, C . W a ng, a nd Y . W a ng, “ D is tr ib ut i o n n e tw o r k  t o p o l o g y  i d e nt i f ic a ti o n  ba s e d  o n gr a di e nt  b oo s ti ng d e c is i o n   tr e e   a nd a tt r ib ut e  w e ig ht e d na i v e   B a y e s ,”   E ne r gy  R e por ts , vo l.  9, pp . 727 – 736, 2023, do i:  10.1016/j . e g y r .2023.04.256.   [ 30]   S .  W a ng,  J .  R e n,  R .  B a i,   Y .  Y a o ,  a nd  X .  J ia ng,  “ A   ma x - r e le v a n c e - min - d i v e r ge n c e   c r it e r i o n  f or   da ta   di s c r e t iz a ti o n   w it h   a ppl ic a ti o ns   o n  N a i v e   B a y e s ,”   P at te r n  R e c ogni ti on ,  vo l.   149,  no .  S e pt e mb e r   2023,  p.  110236,  2024,    do i:  10.1016/j .pa t c o g.2023.110236.   [ 31]   M .  V is hw a ka r ma   a nd  N .  K e s s w a ni ,  “ A   ne w   two - pha s e   in tr us i o n  d e t e c ti o n  s y s t e m  w it h  N a ï ve   B a y e s   ma c hi n e   l e a r ni ng  f or   d a ta   c la s s if i c a ti o n  a nd   e ll ip ti c   e n ve l o p  m e th o d   f o r   a noma l y   d e te c ti on,”   D e c is io n  A nal y ti c s   J our nal ,  vo l.   7,   n o .  A p r il ,  p.   100233,  20 23,  do i:  10.1016/j .da j o u r .2023.100233.   [ 32]   M .  F .  A .  S a put r a ,  T .  W id i y a ni ngt y a s ,  a nd  A .  P .  W ib a w a ,  “ I ll it e r a c y   c la s s if ic a ti o n  us in g  K   m e a ns - n a ï v e   ba y e s   a lg o r it h m,”   I nt e r nat io nal  J our nal  on I nf or m at ic s  V is ual iz at io n , v o l.  2, n o . 3 , pp. 153 – 158, 2018, do i:  10.30630/j oi v .2.3.129.   [ 33]   W .  A .  v a n   E e de n   e t  al . ,   “ P r e di c ti ng  th e   9 - y e a r   c o ur s e   of   moo d  a nd   a nx i e t y   di s or de r s   w it h  a ut o ma t e d  ma c hi n e   l e a r ni n g:     a   c o mpa r is o n  b e twe e n  a ut o - s kl e a r n,  na ï ve   B a y e s   c la s s if i e r ,  a nd  tr a di ti o na l  l o gi s ti c   r e gr e s s io n,”   P s y c hi at r y   R e s e ar c h ,  vo l.   299,     p. 113823, M a y  2021, d o i :  10.1016/j .ps y c hr e s .2021.113823.   [ 34]   A .  R o z a q  a nd  A .  J .  P ur no m o ,  “ C la s s if ic a ti o n   of   s tu nt in g  s ta tu s   in   to ddl e r s   us in g  na iv e   ba y e s   m e th o d  in   th e   c it y   of   M a di un  b a s e d   o n W e bs it e ,”   J ur nal  T e c hno N us a M andi r i , v o l.  19, n o . 2, pp. 6 9 – 76, 2022, do i:  10.33480/t e c hn o . v 19i 2.3337.   [ 35]   A .  T a r iq   e t  al . ,  “ M o d e ll in g,  ma ppi ng  a nd  m o n it o r in g  of   f or e s t  c ove r   c ha nge s ,  us in g  s uppor t  ve c t o r   ma c hi n e ,  k e r n e l  l o g is ti c   r e gr e s s io n   a nd  na i ve   ba y e s   tr e e   m o d e ls   w it h  o pt i c a l  r e m o t e   s e ns in g  da ta ,”   H e li y on ,  vo l.   9,  n o .   2,  p.  e 13212,  20 23,    do i:  10.1016/j .h e li y on.2023. e 13212.   [ 36]   V .  B a la kr is hna n  a nd  W .  K a ur ,  “ S t r in g - ba s e d   mul ti n o mi a l   na ïv e   ba y e s   f o r   e m o ti o n  d e t e c ti o n  a m o ng  f a c e b oo k  di a b e t e s   c o mm uni t y ,”   P r oc e di a C om put e r  Sc ie nc e , v o l.  159, pp. 30 – 37,  2019, do i:  10.1016/j .p r oc s .2019.09.157.   [ 37]   A .  S a le h  a nd  F .  N a s a r i,   “ A ppl ic a ti o n   of   e qua l - w id th   in t e r v a l  di s c r e ti z a ti o n   in   na i v e   ba y e s   m e th o d  t o   im p r ov e   th e   a c c ur a c y  of   s tu de nt   ma jo r   s e l e c ti o n  pr e di c ti o n  ( in   I ndone s ia n ) ,”   M as y a r ak at   T e le m at ik a   D an  I n f or m a s i :   J u r nal   P e ne li ti an  T e k nol ogi   I nf or m a s i  dan K om uni k as i , v o l.  9, n o . 1, p. 1, 2018, d o i:  10.179 33/ mt i. v 9 i1 .113.   [ 38]   Y .  S ha ng,  “ P r e ve nt i o n  a nd  de te c ti o n  of   D D O S   a tt a c k  in   v ir tu a l  c l o ud  c o mput in g  e n v ir o nm e nt   us in g     N a iv e   B a y e s   a lg or it hm  of   ma c hi n e   l e a r ni ng,”   M e as ur e m e nt :   Se ns or s ,  v o l.   31,  n o .  J ul y   2023,  p.  100991,  2 024,     do i:  10.1016/j . me a s e n.2023.100991.   [ 39]   A .  R id w a n  a nd  T .  N .  S a r i,   “ T h e   c o mpa r is o n  of   a c c u r a c y   be twe e n  na ïv e   ba y e s   c la s i f i e r   a nd  c 4.5  a lg o r it hm  in   c la s s if y in g  t o d dl e r   nut r it i o n  s ta tu s   ba s e d  o n  a nt hr o p o me tr y   in de x ,”   J our nal   of   P hy s ic s :   C on f e r e nc e   S e r ie s ,  v o l.   1764,  no .  1,  2021,    do i:  10.1088/1742 - 6596/1764/ 1/ 012047.   [ 40]   T .   O ls s o n,  M .  E r i c s s o n,  a nd  A .  W in gk v is t,   “ T o   a ut o ma ti c a ll y   ma p  s o ur c e   c o d e   e nt it i e s   t o   a r c hi t e c tu r a l  m o dul e s   w it h  N a iv e   B a y e s ,”   J our nal  of  Sy s te m s  and So f tw ar e , v o l.  183, p. 111095,  2022, do i:  10.1016/j . js s .2021.111095.   [ 41]   M .  L i bna o ,  M .  M is ul a ,  C .  A ndr e s ,  J .  M a r iñ a s ,  a nd  A .  F a br e ga s ,  “ T r a f f i c   in c id e nt   p r e di c ti o n   a nd  c la s s if i c a ti o n  s y s t e m  us in g  n a ïv e   ba y e s  a lg o r it h m,”   P r oc e di a C om put e r  Sc ie n c e , v o l.  227, pp. 31 6 – 325, 2023, do i:  10.1016/j .p r oc s .2023.10.530.   [ 42]   S .  F a r ha na ,  “ C la s s i f ic a ti o n  of   a c a d e mi c   pe r f or ma n c e   f or   uni ve r s it y   r e s e a r c h  e v a lu a ti o n  b y   im pl e m e nt in g  m o di f ie d  na i ve   ba y e s   a lg o r it h m,”   P r oc e di a C om put e r  Sc ie n c e , v o l.  194, pp. 224 – 228,  2021, do i:  10.1016/j .p r oc s .2021.10.077.   [ 43]   S . S ha s tr i  e t  al . , “ D e v e l o pme n t  of  a   da ta  mi n in g ba s e d  m o de l  f o r   c la s s if i c a ti o n  of   c hi ld  i mm uni z a ti o n d a ta ,”   I n te r nat io nal  J our nal   of  C om put at io nal  E ngi ne e r in g R e s e ar c h , v o l.  8, n o . 6, pp. 41 – 4 9, 2018, [ O nl in e ] . A v a il a bl e :  w w w .i j c e r o nl in e . c o m.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n do n e s i a n   J   E l e c   E n g  &   C o m p  S c i     I S S N:   2 5 0 2 - 4 7 52       A ppli c ati on  o f  data   min ing  f or   diagnos is   o f  E N T   di s e as e s   …   ( L inda  P e r dana  W anti )   405   B I OG RA P HI E S   OF   AU T HO RS       Li n da   P erda n a   Wa n ti           w as   b o r n   i n   Ban y u m as ,   O c t o b e r  1 0 ,   1 9 8 8 .   Cu rren t l y   w o rk i n g   as   a   l ec t u r e r   at   t h e  Ci l a c ap   St at e   P o l y t ech n i c   s i n ce  2 0 1 9 .   Sh e   i s   s ci e n t i s t   an d   l ec t u r e r  at   c o l l eg e  o f   t h e   D e p art me n t   o f  C y b e r   S ec u r i t y   E n g i n ee ri n g ,   St at e  Po l y t ec h n i c  o f   C i l a c ap ,   C i l a c ap   Re g en cy ,   I n d o n e s i a.   Sh e   r ecei v ed   t h e  Mas t e r  o f   Co m p u t e r   S c i en ce   (M. K o m. )  d eg r ee   i n   I n f o r m at i c s   E n g i n ee ri n g   fro m   U n i v e rs i t as   A mi k o m   Y o y a k art a  i n   2 0 1 3 .   H e r  re s e ar c h   i n t e r e s t s   i n c l u d e  m a ch i n e  l e arn i n g   f o r  d ec i s s i o n   s u p p o rt   s y s t em ,   d at ab as e   an d   e x p e rt   s y s t em .   S h e   c a n   b e   c o n t ac t e d   at   em a i l :   l i n d a_ p e r d an a@ p n c. a c . i d .       N u r  Wa ch i d  A di   P ra s ety a           w as   b o rn   i n   W o n o g i ri ,   N o v em b e r  1 5 ,   1 9 8 8 .   Cu rre n t l y   w o rk i n g   as   a  l ec t u r e r  at   t h e  Ci l a c ap   St at e   P o l y t ech n i c  s i n c e  2 0 1 9 .   H e  g ra d u at e d   fro m  I n f o r m at i c s   E n g i n ee ri n g   at   U IN   S u n an   K al i j ag a  Y o g y ak art a  i n   2 0 1 1   an d   e arn ed   a  Mas t e r  o f  Co m p u t e r  S ci e n ce   (M.   K o m )  fr o m   t h e   Mas t e r  o f  In fo r m at i o n   E n g i n ee r i n g   at   t h e   U n i v e rs i t y   o f   I s l a m   In d o n e s i a   i n   2 0 1 8 .   H e  h as   r e s e arch   i n t e r e s t s   i n   t h e   f i e l d   o f  i m ag e   p ro ce s s i n g   a n d   i n fo r m at i o n   s y s t em s   d e s i g n .   H e   c a n   b e  c o n t ac t ed   at   em ai l :   n w ap . p n c @ p n c. a c . i d .       I hz a   A w a l u d i n           i s   a  s t u d en t   o f  D 4   C y b e r   S ec u r i t y   E n g i n ee r i n g   at   t h e   C i l a c ap   St at e  Po l y t ec h n i c.   H e  c an   b e   co n t a c t e d   at   em a i l :   i h zaa w al u d i n @ g m ai l . co m .       M uh a m m a d  Bi n ta n g   A d i ty a   Sa pu tra           i s   a  s t u d en t   o f   D 4   C y b e r  S ecu ri t y   E n g i n ee r i n g   at   t h e   C i l a c ap   St at e   Po l y t ec h n i c.   H e  c a n   b e   co n t a c t ed   at   em a i l :   as 7 1 7 1 1 1 0 @ g m ai l . co m .       Sy a m a i d z a r  N a di f a   F u r i           i s   a  s t u d e n t   o f  D 4   C y b er  Secu ri t y   E n g i n ee r i n g   at   t h e  Ci l a c ap   St at e   Po l y t ec h n i c.   H e  c an   b e   c o n t ac t e d   at   em a i l :   S y a m ai d zarn f @ g m a i l . co m .       D i m a s   M a u l a n a   D w i   K um a ra           i s   a  s t u d en t   o f  D 4   Cy b e r  S ecu ri t y   E n g i n ee ri n g   at   t h e   C i l a c ap   St at e   P o l y t ech n i c .   H e   c an   b e   co n t a c t ed   at   em ai l :   d i m as k u m ara6 9 @ g m a i l . co m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.