Penerapan Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Penyakit Gagal Ginjal
Keywords:
Naïve Bayes, Klasifikasi, Penyakit Gagal GinjalAbstract
Penelitian ini membahas Penggunaan algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan jenis penyakit gagal ginjal kronis. Penyakit ini merupakan masalah kesehatan yang signifikan dan memerlukan diagnosis dini untuk mencegah komplikasi yang lebih lanjut. Algoritma Naïve Bayes dipilih karena kemampuannya yang baik dalam mengklasifikasikan data besar dan kemudahan dalam menangani atribut yang beragam, meskipun asumsinya tentang independensi atribut. Penelitian ini mengadopsi pendekatan Systematic Literature Review untuk mengidentifikasi metode dan efektivitas Naïve Bayes dalam klasifikasi penyakit gagal ginjal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes efektif dan akurat dalam mendeteksi penyakit ginjal, serta bermanfaat dalam pengambilan keputusan klinis. Dengan demikian, Naïve Bayes berpotensi menjadi alat yang bermanfaat dalam mendukung tenaga medis dalam diagnosis penyakit ginjal.
References
Chotimah, S. N., & Rozzaqi, A. R. (2023). KLASIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT GINJAL KRONIS DENGAN MENERAPKAN KONSEP ALGORITMA NAÏVE BAYES. JIPETIK : Jurnal Ilmiah Penelitian Teknologi Informasi & Komputer, Vol. 4 No. 1. https://journal.upgris.ac.id/index.php/jipetik/article/view/16174/7155
Ahmad, I., Nurdin, A., Amin, N., Ramadhan, A., & Rosyani, P. (2023). Implementasi Naïve Bayes Dalam Prediksi Tingkat Perkiraan Cuaca Yang Akan Datang. Algoritma Dan Sains, 1(1). https://ojs.jurnalmahasiswa.com/ojs/index.php/newton
Harmayani, H., & Sitorus, L. (2020). Diagnosa Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 4(3), 850. https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2292
Irawan, D., Oktavianto, H., & Anam, M. K. (2019). ANALISIS PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT GINJAL KRONIS (Vol. 1, Issue 2). https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/chronic_kidney_disease.
Erni, Agung Laksono, A., Syahlanisyiam, M., & Rosyani, P. (2023). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Dengan Menggunakan Metode Forward Chaining. https://journal.mediapublikasi.id/index.php/manekin
Maulida, A., Rahmatulloh, A., Ahussalim, I., Alvian Jaya Mulia, R., & Rosyani, P. (2023). Analisis Metode Forward Chaining pada Sistem Pakar: Systematic Literature Review (Vol. 1). https://journal.mediapublikasi.id/index.php/manekin
Prabu Nugraha, N., Azim, R., Zalffa Daffa, S., & Salma Ningayu, P. (2023). Perbandingan Akurasi Metode Naïve Bayes dan Metode KNN untuk Memprediksi Gagal Ginjal Kronis (Vol. 5, Issue 1). https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Kidney_Disease.
Soebiantoro, A. M., & Rosyani, P. (2023). Aplikasi Data Mining Pada Prediksi Cuaca Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes. Algoritma Dan Sains, 1(1). https://doi.org/10.1016/j.amc.2022.125524Al
Wulandari, V., Sari, W. J., Alfian, Z., Legito, L., & Arifianto, T. (2024). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(2), 710–718. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i2.1229
Yunita, D., Amalia, R., & Rosyani, D. P. (2018). Analisa Prestasi Siswa Berdasarkan Kedisiplinan, Nilai Hasil Belajar, Sosial Ekonomi dan Aktivitas Organisasi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. 3(4), 2622–4615. http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika
