Comparison of Accuracy in Naïve Bayes and Random Forests in Classification of Liver Disease - Ahmadi Irmansyah Lubis; Umri Erdiansyah; Rosma Siregar (CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2022)
Pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi terhadap metode Naïve Bayes dan Random Forest dalam klasifikasi data pasien penyakit liver. Adapun data pengujian yang digunakan yaitu Indian Liver Patient Dataset (ILPD) yang diperoleh dari UCI Machine Learning Repository. Dataset tersebut memiliki 583 record data, 10 kriteria, dan 1 variable kelas serta dengan jumlah kelas sebanyak 2 kelas atribut, serta data set tersebut berjenis multivariate. Terdapat beberapa tahapan preprocessing yang dilakukan, antara lain normalisasi data yang diujikan, selanjutnya dilakukan analisis klasifikasi menggunakan metode naïvebayes dan random forest. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dalam memperoleh nilai akurasi perhitungan klasifikasi menggunakan Confusion Matrix, maka metode Random Forest memperoleh hasil yang terbaik yaitu dengan peroleh akurasi sebesar 70.60 % bila dibandingkan dengan Naïve Bayes yang hanya memperoleh akurasi sebesar 55.80 %. Sehingga Random Forest memiliki performa kinerja yang lebih unggul dalam perolehan akurasi yang dihasilkan dalam klasifikasi penyakit liver.