PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES

• ALDIAN MAULUDA
• 2024

---

Aldian Mauluda (19231352), Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Penyakit Diabetes.

Diabetes melitus merupakan penyakit metabolik yang temuan umumnya adalah kadar glukosa darah yang meningkat. Sekitar 1 dari setiap 11 orang dewasa menderita diabetes melitus tipe 2 secara global, dan sekitar 75% pasien diabetes melitus tinggal di negara berkembang. Diabetes melitus tipe 2 ditandai dengan defisiensi insulin relatif yang disebabkan oleh disfungsi sel pankreas dan resistensi insulin. Faktor risikonya dapat dimodifikasi dan tidak dapat dimodifikasi Penyakit diabetes ialah suatu gangguan metabolisme kronis dengan multi etiologi yang ditandai tingginya kadar gula darah disertai dengan gangguan metabolism karbohidrat, lipid dan protein saat ini sudah 150 juta orang yang sudah mengalami diabetes gejala penyakit ini diawali dari timbulnya penyakit yang dapat membahayakan nyawa seseorang ironisnya, masih banyak orang diantara kita yang masih saja mengabaikan gejala–gejala yang timbul pada tubuh kita seperti mudah merasa lapar, kelelahan dan luka yang sulit disembuhkan, Klasifikasi Naïve Bayes merupakan suatu algoritma dalam teknik data mining yang menggunakan teori Bayes untuk mengklasifikasi. Naïve Bayes mempunyai tingkat kecepatan dan akurasi yang tinggi saat dipergunakan ke suatu wadah data dengan data yang cukup besar. K-Nearest Neighbor termasuk kelompok pembelajaran berbasis instance. K-Nearest Neighbor dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat dengan objek pada data baru atau data testing, berdasarkan hasil akhir dari perhitungan perbandingan dengan software Rapid Miner antara metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor yaitu metode Naïve Bayes memiliki accuracy 90.66% dimana precision no diabetes 96.70%, diabetes 46.51% dan recall no diabetes 92.96%, diabetes 65.88% . Sedangkan hasil dari metode K-Nearest Neighbor lebih unggul dari segi accuracy, precision dan recall dengan memiliki accuracy 95.64% dimana precision nodiabetes 96.06% ,diabetes 88.33% dan recall nodiabetes 99.31%, diabetes 56.12%.

Kata Kunci: Klasifikasi, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Diabetes Melitus

 

 

• Klasifikasi
• Naïve Bayes
• K-Nearest Neighbor
• Diabetes Melitus

https://repository.bsi.ac.id/repo/57058/PERBANDINGAN-METODE-NAÏVE-BAYES-DAN-K-NEAREST-NEIGHBOR-PADA-KLASIFIKASI-PENYAKIT-DIABETES
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.