Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mendiagnosa Penyakit Diabetes
Keywords:
Naive Bayes, Diabetes, Data Mining, RapidMinerAbstract
Diabetes atau penyakit gula (gula darah tinggi) merupakan penyakit kronis (jangka panjang) yang perlu diwaspadai. Gejala utama penyakit ini adalah peningkatan kadar gula darah di atas normal. Penderita penyakit diabetes yang semakin meningkat di Indonesia. Sehingga Indonesia menempati peringkat kelima negara dengan jumlah penderita diabetes tertinggi, dengan 19,5 juta orang pada tahun 2021 dan diperkirakan akan mencapai 28,6 juta pada tahun 2045, menurut IDF. Dalam menentukan seseorang dapat memiliki penyakit diabetes bisa dilakukan dengan metode Naive Bayes. Pada penelitian ini digunakan dataset yang didapat dari Kaggle. Hasil yang didapat dari menggunakan algoritma Naive Bayes yaitu 92.60%.
References
Ridwan, A. (2020). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus. J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan), 4(1), 15-21.
Fasnuari, H. A. D., Yuana, H., & Chulkamdi, M. T. (2022). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus. ANTIVIRUS: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 16(2), 133-142.
Dewi, S., Defit, S., & Yunus, Y. (2020). Akurasi Pemetaan Kelompok Belajar Siswa Menuju Prestasi Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus SMP Pembangunan Laboratorium UNP). Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi.
Mirantika, N.(2021). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Barat. NUANSA INFORMATIKA, 15(2), 92–98.
