ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT PARU-PARU DI INDONESIA

• NILAM KURNIA SARI
• MARDIANA RAFA ALZENA
• 2025

---

Paru-paru adalah organ penting dalam sistem pernapasan manusia. Yang memiliki fungsi memenuhi kebutuhan oksigen terhadap tubuh. Jika paru-paru mengalami gangguan kesehatan dapat berakibat buruk terhadap sistem pernapasan manusia. Penyebab penyakit paru-paru yang sering terjadi biasanya dikarenakan menghirup udara tercemar oleh debu, asap, virus dan bakteri. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma klasifikasi, yaitu Random Forest dan Naive Bayes, dalam memprediksi penyakit paru-paru. Data yang digunakan didapat dari situs Kaggle dan diolah dengan software RapidMiner. Meliputi atribut merokok, penyakit bawaan, aktivitas begadang, aktivitas olahraga, usia dan hasil. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma Random Forest menunjukkan performa terbaik dengan akurasi sebesar 93%, sementara itu algoritma Naive Bayes memperoleh akurasi 87%. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest lebih unggul dibandingkan algoritma Naive Bayes dalam hal akurasi prediksi penyakit paru-paru.

• Data Mining
• Random Forest
• Naive Bayes
• Penyakit Paru-paru

https://repository.bsi.ac.id/repo/66449/ANALISIS-PERBANDINGAN-ALGORITMA-RANDOM-FOREST-DAN-ALGORITMA-NAIVE-BAYES-UNTUK-MEMPREDIKSI-PENYAKIT-PARU-PARU-DI-INDONESIA
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.