Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus

Authors

  • achmad Ridwan Universitas Muhammadiyah Kudus

DOI:

https://doi.org/10.47970/siskom-kb.v4i1.169

Keywords:

Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes, Diabetes Mellitus

Abstract

Diabetes Mellitus atau kencing manis adalah penyakit metabolisme disebabkan oleh kadar gula tinggi didalam darah. Gula darah disimpan atau digunakan untuk energi yang berasal dari darah yang dipindahkan ke sel manusia oleh hormon insulin . ketika terserang Diabetes, pada tubuh manusia insulin tidak biasa dihasilkan secara cukup bahkan tubuh tidak dapat menggunakan insulin tersebut secara benar sesuai kebutuhan. Diabetes Mellitus terdaftar sebagai penyakit penyumbang kematian terbesar terbesar didunia. Diabetes Mellitus 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 dataset UCI Machine Learning yaitu Early Stage Diabetes Risk tahun 2020 dan terdiri 17 attribut. Analisis yang dilakukan meliputi data preprocessing, model, dan evaluasi. Pengujian Metode klasifikasi pada riset adalah Naïve Bayes Classification. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 90.20% dan nilai AUCnya yaitu 0,95

Downloads

Published

2020-10-07