KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Devi Nurul Anisa, Jumanto Jumanto
{"title":"KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES","authors":"Devi Nurul Anisa, Jumanto Jumanto","doi":"10.35315/informatika.v14i1.9135","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penyakit diabetes adalah suatu penyakit gangguan metabolik yang di tandai oleh tingginya gula darah yang melebihi nilai normal. Terdapat banyak faktor yang menjadi penyebab penyakit diabetes, faktor-faktor tersebut diantaranya seperti faktor keturunan, berat badan, usia, dan faktor lainnya.  Banyak yang tidak menyadari bahwa dirinya terkena penyakit diabetes, sehingga angka kematian yang disebabkan oleh penyakit diabetes ini semakin banyak dan setiap tahunnya diperkirakan akan terus meningkat angka kasus kematiannya. Maka dari itu penelitian ini mencoba menerapkan suatu metode klasifikasi untuk memprediksi apakah seseorang terkena diabetes atau tidak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang di dapatkan dari data Kaggle, yaitu Predict diabetes based on diagnostic measure. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu dengan menerapkan algoritma Naive Bayes yang mampu menghasilkan akurasi yang baik. Hasil dari penelitian ini di dapati nilai akurasi 92%. Hasil ini lebih baik dibanding dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan k-nearest neighbor (KNN) dengan tingkat akurasi sebesar 91%.","PeriodicalId":254900,"journal":{"name":"Jurnal Dinamika Informatika","volume":"164 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Dinamika Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35315/informatika.v14i1.9135","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Penyakit diabetes adalah suatu penyakit gangguan metabolik yang di tandai oleh tingginya gula darah yang melebihi nilai normal. Terdapat banyak faktor yang menjadi penyebab penyakit diabetes, faktor-faktor tersebut diantaranya seperti faktor keturunan, berat badan, usia, dan faktor lainnya.  Banyak yang tidak menyadari bahwa dirinya terkena penyakit diabetes, sehingga angka kematian yang disebabkan oleh penyakit diabetes ini semakin banyak dan setiap tahunnya diperkirakan akan terus meningkat angka kasus kematiannya. Maka dari itu penelitian ini mencoba menerapkan suatu metode klasifikasi untuk memprediksi apakah seseorang terkena diabetes atau tidak. Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang di dapatkan dari data Kaggle, yaitu Predict diabetes based on diagnostic measure. Metode klasifikasi yang digunakan yaitu dengan menerapkan algoritma Naive Bayes yang mampu menghasilkan akurasi yang baik. Hasil dari penelitian ini di dapati nilai akurasi 92%. Hasil ini lebih baik dibanding dengan penelitian sebelumnya yang menggunakan k-nearest neighbor (KNN) dengan tingkat akurasi sebesar 91%.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
用天真贝斯算法对糖尿病的分类
糖尿病是一种代谢紊乱疾病,其高血糖高于正常水平。导致糖尿病的因素有很多,包括遗传、体重、年龄和其他因素。许多人没有意识到自己患有糖尿病,因此这种糖尿病的死亡率正在增加,而且每年的死亡人数也将继续上升。因此,本研究试图采用一种分类方法来预测一个人是否患有糖尿病。这项研究使用的数据来自Kaggle的数据,这是一种基于诊断测量的先验糖尿病。这种分类方法是采用一种能产生良好准确性的天真贝斯算法。这项研究的结果是92%的准确率。这一结果比前一项使用KNN的研究要好,其准确率为91%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES PADA SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT GIGI BERBASIS WEB CLUSTERING DAERAH BANJIR DI JAWA TIMUR DENGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS IMPLEMENTASI METODE MARKERLESS AUGMENTED REALITY UNTUK EDUKASI NAMA BUAH-BUAHAN BERBASIS ANDROID OPTIMALISASI HASIL RAPAT MELALUI APLIKASI E-NOT PEMANFAATAN RECEIVED SIGNAL STRENGTH INDICATOR SEBAGAI PENGGANTI SENSOR SIDIK JARI PADA SISTEM PRESENSI ANDROID
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1