Analisa Classification Decision Tree C45 dan Naïve Bayes Pada Indikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Rapid Miner
DOI:
https://doi.org/10.61306/jnastek.v4i1.126Kata Kunci:
Decision Tree, Diabetes, Naïve Bayes, Rapid MinerAbstrak
In Indonesia, the rate of diabetes sufferers continues to increase, so this is deemed necessary to pay attention to by the Indonesian people in particular, for this reason this research is not the first to be conducted. Predicting diabetes can be done using various methods through various algorithms which are quite diverse, therefore it is necessary to conduct research on the algorithms used. To obtain new information, the Decision Tree algorithm with Naïve Bayes was tested using the Rapid Miner application. This test is carried out on data that has the attribute HighBP, HighChol, CholCheck, BMI, Smoker, Stroke, Heart Diseaseor Attack, Phys Activity, Fruits, Veggies, HvyAlcoholConsump, AnyHealthcare, NoDocbcCos, GenHlth, MentHlth, PhysHlth, DiffWalk, Sex, Age, Education, Income. All of these attributes serve as a guide in determining results, so that it can be known that the patient has diabetes.
Unduhan
Referensi
M. d. M. N. Arhami, Data Mining Algoritma dan Implementasi, Yogyakarta: CV Andi Offset (Penerbit ANDI, 2020.
d. E. T. L. Kusrini, Algoritma Data Mining., Yogyakarta: Andi, 2009.
A. Kurniawan, “Sitem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tuna Grahita Dengan Metode Naive Bayes,” in Jurnal Ilmiah SINUS, 2013.
E. Kusrini dan Taufiq, Algoritma Data Mining, Jogjakarta: CV. Andi Offset, 2009.
A. Kristanto, Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya, Yogyakarta: Gava Media, 2018.
A. Kurniawan, “Sitem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Tuna Grahita Dengan Metode Naive Bayes,” in Jurnal Ilmiah SINUS, 2013.
Y. N. B. &. S. F. Via, “Sistem Pendukung Keputusan Klasifikasi Tingkat Keganasan Kanker Payudara Dengan Metode Naive Bayes Classifier,” in Scan, 2 (X), pp.64-65, 2015.
M. A. a. N. Fitrianingsih, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier sebagai Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar, vol. vol. 5 no. 1, pp. pp. 44–50,, 2020.
F. L. a. H. Nugroho, “Klasifikasi Daun Herbal Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Knearest Neighbor,” J. Simantec,, Vols. vol. 5, no. 1,, p. pp. 9–16, 2015.
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2024 Iswadi Hamzah
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
HAK CIPTA
Hak cipta atas artikel apapun pada Jurnal Nasional Teknologi Komputer (JNASTEK) dipegang penuh oleh penulisnya dibawah lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
1. Penulis mengakui bahwa Jurnal Nasional Teknologi Komputer (JNASTEK) berhak sebagai yang mempublikasikan pertama kali dengan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License - CC BY-SA.
2. Penulis dapat memasukan tulisan secara terpisah, mengatur distribusi non-ekskulif dari naskah yang telah terbit di jurnal ini kedalam versi yang lain (misal: dikirim ke respository institusi penulis, publikasi kedalam buku, dll), dengan mengakui bahwa naskah telah terbit pertama kali pada Jurnal Nasional Teknologi Komputer (JNASTEK).
LISENSI
Jurnal Nasional Teknologi Komputer (JNASTEK) diterbitkan berdasarkan ketentuan Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. Lisensi ini mengizinkan setiap orang untuk menyalin dan menyebarluaskan kembali materi ini dalam bentuk atau format apapun, menggubah, mengubah, dan membuat turunan dari materi ini untuk kepentingan apapun, termasuk kepentingan komersial, selama mereka mencantumkan kredit kepada Penulis atas ciptaan asli.
