Prediksi Penyakit Hepatitis Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dengan Seleksi Fitur Algoritma Genetika - Duwi Cahya Putri Buani - STMIK Nusa Mandiri Jakarta (Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen, 2018)
Hepatitis adalah satu dari penyakit yang merupakan ancaman kesehatan didunia, sehingga perlu adanya penangannan khusus untuk penyakit hepatitis. Bidang Teknologi Informasi adalah salah satu yang dapat diaplikasikan untuk memprediksi penyakit hepatitis. Dengan cabang ilmu data mining permasalahan kesehatan tersebut dapat ditanggulangi. Naïve bayes adalah salah satu dari algoritma yang ada didalam data mining yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi, agar akurasi dari predikisi algoritma naïve bayes meningkat maka dapat digunakan seleksi fitur dengan menggunakan algoritma genetika, dari penerapan metode tersebut dapat dihasilkan predikisi untuk penyakit hepatitis memiliki akurasi sebesar 96, 77%, hasil prediksi ini meningkat dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma yang sama yaitu algoritma naïve bayes tanpa dilakukan seleksi fitur hasil akurasinya adalah 83, 71%, selisih hasil penelitian sebelumnya dengan penelitian ini adalah 13.06%