M. Agung Nugroho, S.Kom., M.Kom. Contributor Annisa, Ainun - 205410074 Primary Author mixed material bibliography Yogyakarta UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI) 2024 monographic id Indonesia

Text Skripsi

Diabetes Melitus adalah penyakit metabolik kronis yang ditandai dengan peningkatan kadar glukosa darah, yang mengarah dari waktu ke waktu ke kerusakan serius pada jantung, pembuluh darah, mata, ginjal, dan saraf. Diabetes melitus terdaftar sebagai penyakit penyumbang kematian terbesar didunia. Diabetes melitus dapat diklasifikasikan berdasarkan kemungkinan terkenanya dari atribut gejala diawal fasenya.penyakit ini bisa dideteksi karena banyak gejala yang terdeteksi. Data yang digunakan pada analisis ini merupakan data dari kaggle yaitu Diabetes Prediction Dataset yang terdiri 8 variabel input dan 1 variabel kelas. Analisis yang digunakan meliputi data preprocessing, model, dan evaluasi. Pengujian metode klasifikasi pada riset adalah Naive Bayes, data yang digunakan tidak seimbang yang berjumlah 100.000 data tetapi setelah preprocessing data didapatkan 96146 dengan kelas yang tidak terkena diabetes lebih banyak dibandingkan kelas yang terkena diabetes. Hasil klasifikasi pada penelitian ini didapatkan akurasi terbaik pada perbandingan 80:20 yaitu dengan akurasi = 90.38%, presisi = 45.84%, recall = 65.73% dan F1 score = 54.01%. Kata kunci :Data Mining, Klasifikasi, Naive Bayes, Diabetes Melituus Metode Naive Bayes Klasifikasi NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 090 ANN P R.1 ANN0090IN0124 Rak Referensi Skripsi Informatika 090 ANN P R.1 17415 2024-09-13 14:35:02 2024-09-13 14:36:26 machine generated