Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya
Hardian Fathurahman
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN AKURASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN REDUKSI DIMENSI LINEAR DICRIMINANT ANALYSIS (LDA) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES Hardian Fathurahman; Arif Ariwikri; Gatot Aria Pratama; M. AL FURQON SYAIDIN FIKRI; MUHAMMAD FAHREZA ALRIZKI
Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya Vol. 4 No. 1 (2022): Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36706/jres.v4i1.58

Abstract

Diabetes merupakan suatu penyakit yang dapat menyerang orang – orang di belahan dunia. Jumlah kematian akibat diabetes meningkat dari tahun ke tahun. Diabetes terjadi ketika tubuh tidak menghasilkan cukup insulin. Penyakit ini merupakan penyakit kompleks dan fatal yang memerlukan perawatan medis berkelanjutan untuk menghindari risiko komplikasi. Menganalisis pasien diabetes sejak usia dini bisa memberikan catatan penyakit yang luas dan memungkinkan pencegahan. Salah satu cara untuk melakukannya dengan klasifikasi data mining. Teknik ini dipakai sebagai prediksi siapa yang terkena diabetes dan siapa yang tidak terserang diabetes. Dalam penelitian menggunakan metode Naive Bayes Classifier (NBC) dan Random Forest menggunakan reduksi dimensi LDA. Hasil penelitian menunjukkan akurasi 77,67% untuk algoritma Random Forest dan 76% untuk Naive Bayes Classifier (NBC). Random Forest lebih baik/akurat dibandingkan menggunakan Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan diabetes.
Co-Authors Arif Ariwikri Gatot Aria Pratama M. AL FURQON SYAIDIN FIKRI MUHAMMAD FAHREZA ALRIZKI