Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Informatika
Charles Lo, Kevin
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknik Informatika

 1 
Perbandingan Implementasi Machine Learning Menggunakan Metode KNN, Naive Bayes, dan Logistik Regression Untuk Mengklasifikasi Penyakit Diabetes Dewi Nasien; Darwin, Ricalvin; Cia, Alexander; Leo Winata, Andrean; Go, Jerry; M.C, Richard; Charles Wijaya, Ryan; Charles Lo, Kevin
JEKIN - Jurnal Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2024)
Publisher : Yayasan Rahmatan Fidunya Wal Akhirah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58794/jekin.v4i1.640

Abstract

Penyakit diabetes menjadi sorotan karena sifatnya yang kronis, dengan gejala utama berupa peningkatan kadar gula darah di atas batas normal. Diabetes terjadi ketika tubuh tidak dapat efisien mengambil glukosa ke dalam sel untuk diubah menjadi energi, menyebabkan penumpukan gula ekstra dalam aliran darah. Penelitian ini menggunakan ekstraksi fitur dengan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis - PCA) dengan threshold 80%, menghasilkan 5 fitur utama. Fitur-fitur ini kemudian digunakan sebagai input untuk tiga classifier, yaitu K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes, dan Regresi Logistik. Data yang digunakan berasal dari Kaggle, dengan pembagian data 70:30 dan 80:20. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memberikan akurasi terbaik, mencapai 79% pada pembagian data 80:20. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes adalah pilihan terbaik untuk klasifikasi data diabetes dalam penelitian ini.
Co-Authors Charles Wijaya, Ryan Cia, Alexander Darwin, Ricalvin Dewi Nasien Go, Jerry Leo Winata, Andrean M.C, Richard