Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer
Steve Jeremy Rarumangkay
Politeknik Negeri Manado
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI RISIKO RELAPS PADA SISTEM MONITORING PASIEN REHABILITASI NARKOBA Steve Jeremy Rarumangkay; Yonathan Kazu Datumbanua; Levi Elia Pitoy; Marike Amelda Silvia Kondoj; Franky Gerald Cliford Manoppo
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 3 (2026): Agustus
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v5i3.8209

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Gaussian Naïve Bayes pada sistem Analisis Risiko Relaps untuk memprediksi risiko relaps pasien rehabilitasi narkoba secara cepat, terstruktur, dan berbasis data. Sistem dikembangkan menggunakan Python, Streamlit, dan MySQL dengan pendekatan Research and Development. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan, encoding, standardisasi, SMOTE, pembagian data 80:20, pelatihan model, evaluasi, dan implementasi sistem. Variabel prediktor mencakup usia, riwayat pakai, hasil tes urine, lama pakai, status kerja, dan dukungan keluarga. Dari 87 data sampel pemeriksaan dengan 76 pasien unik, sistem mengklasifikasikan 44 pasien berisiko tinggi dan 32 pasien berisiko rendah. Evaluasi awal pada 18 data uji menghasilkan accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 1,00. Meskipun hasil ini menunjukkan performa model yang sangat baik pada data uji, ukuran sampel pengujian yang masih terbatas menyebabkan hasil tersebut belum dapat digeneralisasi secara luas. Oleh karena itu, sistem masih memerlukan pengujian lebih lanjut menggunakan dataset yang lebih besar, lebih beragam, serta validasi silang untuk memastikan stabilitas dan generalisasi model sebelum diterapkan secara operasional dalam skala luas.
Co-Authors Franky Gerald Cliford Manoppo Levi Elia Pitoy Marike Amelda Silvia Kondoj Yonathan Kazu Datumbanua