ANALISA ALGORITMA DECISION TREE DAN NAÏVE BAYES PADA PASIEN PENYAKIT LIVER - Nadia Tiara Rahman (JURNAL FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer), 2020)
Penyakit liver merupakan penyakit yang disebabkan mengkonsumsi alkohol, pelemakan hati, genitika dari orang tua, diabetes, obesitas pada tubuh dan senyawa kimia yang berasal dari obat-obatan. Liver atau disebut hati merupakan organ manusia yang terbesar dan penting. Penyakit liver dapat melakukan pemeriksaan fisik bagian pada tubuh termasuk paru-paru, jantung, kulit, otak, system saraf, dan perut yang dapat memberikan petunjuk untuk penyebab penyakit hati. Hati berfungsi sebagai detoksifikasi pada racun dalam tubuh. Data yang diteliti merupakan hasil pemeriksaan terhadap data di peroleh sebanyak 583 data dengan 416 orang terdeteksi “positif” penyakit liver dan 167 orang “negative” penyakit liver. Oleh karena itu diperlukan sistem analisa data mining dengan metode Algotitma Decision Tree yang mempunyai nilai optimal akurasi sebesar 70.29% dengan AUC 0.757 sedangkan menggunakan Algotitma Naïve Bayes mempunyai nilai optimal akurasi sebesar 67.05% dengan AUC 0.714. Hasil pembahasan dapat disimpulkan bahwa metode yang memberikan pecahan untuk permasalahan dalam mengindentifikasi penyakit liver ialah Decision Tree (C4.5).