The COMPARISON OF DATA MINING ALGORITHM IN CLASSIFICING DIABETES USING MODEL C4.5 AND NAVE BAYES
DOI:
https://doi.org/10.31253/algor.v4i2.1503Keywords:
C4.5, Naive Bayes, Klasifikasi, Data MiningAbstract
Diabetes adalah penyakit metabolic kronis yang ditandai dengan peningkatan kadar gula atau glukosa darah, yang dari waktu ke waktu menyebabkan kerusakan serius pada jantung, pembuluh darah, mata, ginjal dan saraf. Menurut International Diabetes Federation (IDF) Indonesia menjadi negara urutan kelima dengan jumlah penderita diabetes terbanyak didunia dan diabetes menjadi penyebab kematian atas 6,7 juta kematian yang terjadi pada tahun 2021 setiap 5 detik. Data mining adalah teknik dalam dunia komputer yang sering digunakan dalam memprediksi apa yang akan terjadi pada masa depan, ini menjadi salah satu metode yang banyak digunakan dalam memprediksi apakah suatu individu terdiagnosa positif atau negatif diabetes. Salah satu metode yang paling popular adalah C4.5 dan Naïve Bayes. Data sendiri didapatkan dari website kaggle yang diberikan oleh UCI Machine Learning dengan 9 atribut dan 769 records yang nantikan akan di cleaning menjadi 220 data. Hasil pemrosesan data mining membuktikan algoritma Naïve Bayes menghasilkan akurasi yang lebih besar dibandingkan C4.5 dengan nilai 85.00% dibandingkan C4.5 dengan nilai akurasi 78.86%. Naïve Bayes juga menghasilkan nilai AUC 0.936 dari 1 yang membuktikan bahwa klasifikasi ini termasuk kedalam excellent classification dan terbukti algoritma naïve bayes lebih baik dibanding C4.5.
Downloads
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 hansen hansen hansen, Susanto Hariyanto
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
The Authors submitting a manuscript do so on the understanding that if accepted for publication, the copyright of the article shall be assigned to the journal Algor, Universitas Buddhi Dharma as the publisher of the journal.
Copyright encompasses exclusive rights to reproduce and deliver the article in all forms and media, including reprints, photographs, microfilms, and any other similar reproductions, as well as translations. The reproduction of any part of this journal, its storage in databases, and its transmission by any form or media, such as electronic, electrostatic, and mechanical copies, photocopies, recordings, magnetic media, etc., will be allowed only with written permission from journal Algor.
journal Algor, the Editors, and the Advisory Editorial Board make every effort to ensure that no wrong or misleading data, opinions, or statements be published in the journal. In any way, the contents of the articles and advertisements published in the journal Tech-E, Universitas Buddhi Dharma are the sole and exclusive responsibility of their respective authors and advertisers.