Detail Cantuman Kembali
PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS
- Bagikan:
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
090 ANN P R.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)
2024
Yogyakarta
LOADING LIST...
LOADING LIST...