PERBANDINGAN AKURASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN RANDOM FOREST MENGGUNAKAN REDUKSI DIMENSI LINEAR DICRIMINANT ANALYSIS (LDA) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES - Hardian Fathurahman; Arif Ariwikri; Gatot Aria Pratama; M. AL FURQON SYAIDIN FIKRI; MUHAMMAD FAHREZA ALRIZKI (Jurnal Rekayasa Elektro Sriwijaya, 2022)
Diabetes merupakan suatu penyakit yang dapat menyerang orang – orang di belahan dunia. Jumlah kematian akibat diabetes meningkat dari tahun ke tahun. Diabetes terjadi ketika tubuh tidak menghasilkan cukup insulin. Penyakit ini merupakan penyakit kompleks dan fatal yang memerlukan perawatan medis berkelanjutan untuk menghindari risiko komplikasi. Menganalisis pasien diabetes sejak usia dini bisa memberikan catatan penyakit yang luas dan memungkinkan pencegahan. Salah satu cara untuk melakukannya dengan klasifikasi data mining. Teknik ini dipakai sebagai prediksi siapa yang terkena diabetes dan siapa yang tidak terserang diabetes. Dalam penelitian menggunakan metode Naive Bayes Classifier (NBC) dan Random Forest menggunakan reduksi dimensi LDA. Hasil penelitian menunjukkan akurasi 77,67% untuk algoritma Random Forest dan 76% untuk Naive Bayes Classifier (NBC). Random Forest lebih baik/akurat dibandingkan menggunakan Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan diabetes.