Komparasi Akurasi Metode Correlated Naive Bayes Classifier dan Naive Bayes Classifier untuk Diagnosis Penyakit Diabetes

Hairani Hairani, Gibran Satya Nugraha, Mokhammad Nurkholis Abdillah, Muhammad Innuddin

Abstract


Penyakit diabetes merupakan salah satu penyakit paling banyak diderita oleh manusia seluruh dunia. Setiap tahun terjadi peningkatan kematian yang disebabkan oleh penyakit diabetes. Penyakit diabetes terjadi disebabkan oleh tubuh tidak menghasilkan insulin dalam jumlah yang cukup. Salah satu cara yang digunakan untuk mengurangi jumlah kematian yang disebabkan oleh penyakit diabetes adalah melakukan diagnosis secara dini. Salah satu teknik yang bisa digunakan adalah memanfaatkan teknik data mining. Untuk melakukan diagnosis penyakit diabetes dibutuhkan suatu metode yang memiliki akurasi terbaik. Pada penelitian ini melakukan komparasi metode Correlated-Naive Bayes Classifier dan Naive Bayes Classifier untuk mendapatkan akurasi terbaik sehingga dapat digunakan untuk diagnosis penyakit diabetes. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa metode Correlated Naive Bayes Classifier (CNBC) memperoleh akurasi terbaik dibandingkan dengan metode Naive Bayes Classifier (NBC) untuk Dataset Pima indian Diabetes. Tingkat akurasi metode Correlated Naive Bayes Classifier (CNBC) sebesar 67,15%, sedangkan metode Naive Bayes Classifier (NBC) sebesar 64,33%. Metode Correlated Naive Bayes Classifier (C-NBC) memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) karena pada metode Correlated Naïve Bayes Classifier memperhitungkan nilai korelasi dari masing-masing atribut dataset terhadap Kelasnya. Dengan demikian penggunaan metode Correlated Naïve Bayes Classifier (C-NBC) dapat digunakan untuk melakukan diagnosis penyakit diabetes karena memiliki tingkat akurasi yang bagus dibandigkan metode Naive Bayes Classifier.


Keywords


data mining; correlated naive bayes classifier; naïve bayes classifier; diabetes.

Full Text:

PDF

References


WHO, “World Diabetes Day 2015,” 2005. [Online]. Available: http://www.who.int/diabetes/wdd_2015/en/. [Accessed: 24-Apr-2018].

Who, “10 Facts on Diabetes,” 2016. [Online]. Available: http://www.who.int/features/factfiles/diabetes/en/. [Accessed: 24-Apr-2018].

Who, “Diabetes,” 2015. [Online]. Available: http://www.who.int/diabetes/en/. [Accessed: 24-Apr-2018].

B. A. Muktamar, N. A. Setiawan, and T. B. Adji, “Pembobotan Korelasi pada Naive Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 2015, no. 1, pp. 43–47, 2015.

S. N. N. Alfisahrin and T. Mantoro, “Data Mining Techniques for Optimization of Liver Disease Classification,” 2013 Int. Conf. Adv. Comput. Sci. Appl. Technol., pp. 379–384, 2013.

C. Shah and A. G. Jivani, “Comparison of Data Mining Classification Algorithms for Breast Cancer Prediction,” Comput. Commun. Netw. Technol. (ICCCNT), 2013 Fourth Int. Conf., vol. 4, pp. 4–7, 2013.

J. Han and M. Kamber, Data Mining Concepts and Techniques, Second. Francisco: Morgan Kaufmann, 2006.

B. A. Muktamar, N. A. Setiawan, and T. B. Adji, “Correlated Naive Bayes Classifier,” Universitas Gadjah Mada, 2015.

B. A. Muktamar, N. A. Setiawan, and T. B. Adji, “Analisis Perbandingan Tingkat AKurasi Algoritma Naive Bayes Classifier dengan Correlated-Naive Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari 2015, pp. 49–54, 2015.




DOI: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i1.558

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Hairani Hairani, Gibran Satya Nugraha, Mokhammad Nurkholis Abdillah, Muhammad Innuddin

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan

Fakultas Teknik - Universitas Islam Sumatera Utara
Jl. Sisingamangaraja, Teladan, Medan 20217

Website: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar
Email: infotekjar@ft.uisu.ac.id

InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License