Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward Selection

Diabetes merupakan penyakit yang mengancam kehidupan dengan pertumbuhan tercepat dan jika tidak diobati atau diindentifikasi akan menyebabkan komplikasi lain. Diabetes setiap tahunnya mengakibatkan kematian sebanyak 3.8 juta jiwa dan telah mempengaruhi 422 juta orang di seluruh Dunia. Dataset diabet...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Fitriyani Fitriyani
Format: Article
Language:Indonesian
Published: Universitas Andalas 2021-08-01
Series:Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi
Subjects:
Online Access:https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/1883
id doaj-844747859bb249ec91a66222de6ab572
record_format Article
spelling doaj-844747859bb249ec91a66222de6ab5722021-09-10T13:40:45ZindUniversitas AndalasJurnal Teknologi dan Sistem Informasi2460-34652476-88122021-08-0172616910.25077/TEKNOSI.v7i2.2021.61-69167Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward SelectionFitriyani Fitriyani0Universitas ARSDiabetes merupakan penyakit yang mengancam kehidupan dengan pertumbuhan tercepat dan jika tidak diobati atau diindentifikasi akan menyebabkan komplikasi lain. Diabetes setiap tahunnya mengakibatkan kematian sebanyak 3.8 juta jiwa dan telah mempengaruhi 422 juta orang di seluruh Dunia. Dataset diabetes yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset publik, dataset ini akan diolah menggunakan model yang diusulkan. Dataset diabetes memiliki permasalahan seperti adanya fitur-fitur yang tidak relevan, fitur-fitur yang tidak relevan dapat menurunkan kinerja dari model yang digunakan. Seleksi fitur Greedy Forward Selection adalah seleksi fitur yang sangat efisien dan cepat dalam prosesnya. Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma yang mudah dan sederhana ketika diimplementasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes dan Greedy Forward Selection mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 91.73%, sedangkan model Naïve Bayes tanpa seleksi fitur Greedy Forward Selection hanya mendapat nilai akurasi sebesar 87.69%https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/1883diabetesnaïve bayesgreedy forward selection
collection DOAJ
language Indonesian
format Article
sources DOAJ
author Fitriyani Fitriyani
spellingShingle Fitriyani Fitriyani
Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward Selection
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi
diabetes
naïve bayes
greedy forward selection
author_facet Fitriyani Fitriyani
author_sort Fitriyani Fitriyani
title Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward Selection
title_short Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward Selection
title_full Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward Selection
title_fullStr Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward Selection
title_full_unstemmed Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward Selection
title_sort prediksi diabetes menggunakan algoritma naive bayes dan greedy forward selection
publisher Universitas Andalas
series Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi
issn 2460-3465
2476-8812
publishDate 2021-08-01
description Diabetes merupakan penyakit yang mengancam kehidupan dengan pertumbuhan tercepat dan jika tidak diobati atau diindentifikasi akan menyebabkan komplikasi lain. Diabetes setiap tahunnya mengakibatkan kematian sebanyak 3.8 juta jiwa dan telah mempengaruhi 422 juta orang di seluruh Dunia. Dataset diabetes yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset publik, dataset ini akan diolah menggunakan model yang diusulkan. Dataset diabetes memiliki permasalahan seperti adanya fitur-fitur yang tidak relevan, fitur-fitur yang tidak relevan dapat menurunkan kinerja dari model yang digunakan. Seleksi fitur Greedy Forward Selection adalah seleksi fitur yang sangat efisien dan cepat dalam prosesnya. Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma yang mudah dan sederhana ketika diimplementasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes dan Greedy Forward Selection mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 91.73%, sedangkan model Naïve Bayes tanpa seleksi fitur Greedy Forward Selection hanya mendapat nilai akurasi sebesar 87.69%
topic diabetes
naïve bayes
greedy forward selection
url https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/1883
work_keys_str_mv AT fitriyanifitriyani prediksidiabetesmenggunakanalgoritmanaivebayesdangreedyforwardselection
_version_ 1717757745174675456