Perbandingan Metode Naïve Bayes dan C4.5 Klasifikasi Status Gizi Bayi Balita

Abstract

Sebagai upaya instansi kesehatan dalam mendukung pelayanan yang baik diperlukan tata kerja yang tertib, rapi dan teliti sehingga akan menghasilkan informasi yang cepat, tepat dan akurat. Dalam instansi kesehatan banyak data yang dari setiap tahunnya bertambah. Salah satunya yaitu data tumbuh kembang balita. Akan tetapi dengan sekian banyaknya data tumbuh kembang balita semakin sulit juga data tersebut dipelajari lebih lanjut, dan umumnya data tersebut hanya digunakan sebagai arsip saja. Pemanfaatan teknik data mining diharapkan dapat membantu dalam mengatasi tumbuh kembang balita yang kurang baik saat ini. Pada penelitian ini peneliti membandingkan teknik klasifikasi dari kinerja metode (C4.5) dan Naive Bayes. Atribut yang digunakan terdiri dari Gender, Umur, Berat badan, Panjang Badan Waktu, Wilayah dan Tumbuh kembang. Dengan menggunakan data sebanyak 500 data. Hasil dari penelitian yang dilakukan, berdasarkan dari nilai accuracy maupun recallnya naive bayes lebih tinggi dibandingkan  dengan nilai akurasi C4.5 dengan nilai akurasi 94,20% untuk naive bayes,dan C4.5 nilai akurasi 85,80%. Meskipun dalam penelitian ini tingkat Precision-nya lebih tinggi Naïve Bayes yaitu 94,20% dibandingkan C4.5 yaitu 85,80 %.Hasil akhir dari penelitian ini adalah metode Naive Bayes lebih baik digunakan dari pada metode decision tree.   Kata Kunci : Data Mining, Klasifikasi, Naïve Bayes, C4.5