STUDI KOMPARASI ALGORITMA ID3 DAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS - Nunu Nurdiana; Sandi Fajar Rodiyansyah; Abijar Algifari (INFOTECH journal, 2020)
Penyakit diabetes mellitus salah satu penyakit yang mematikan, merupakan penyakit gangguan metabolik menahun akibat pankreas tidak memproduksi cukup insulin atau tubuh tidak dapat menggunakan insulin yang diproduksi secara efektif. Berdasarkan data history penderita diabetes dapat dibuat rekomendasi prediksi penyakit diabetes yang dapat membantu tenaga kesehatan. Klasifikasi merupakan salah satu teknik dari data mining yang dapat digunakan untuk membantu prediksi hasil klasifikasi penyakit diabetes. Klasifikasi dilakukan menggunakan Algoritma ID3 dan Algoritma Naive Bayes dengan bahasa pemrograman python menggunakan aplikasi web open source yaitu Jupyter Notebook. Penelitian ini bertujuan membuat klasifikasi dan menerapkan klasifikasi data mining. Hasil klasifikasi data di evaluasi dengan menggunakan Confusion Matrix dan kurva ROC untuk mengetahui tingkat hasil akurasi menggunakan algoritma ID3 yaitu sebesar 74% dan nilai AUC dari kurva ROC adalah 0.788 sedangkan Algoritma Naive Bayes sebesar 76% nilai AUC dari kurva ROC 0.794 sehingga dapat dikatakan bahwa Algoritma Naive Bayes memiliki hasil prediksi yang baik dalam memprediksi penyakit diabetes meliitus.