Analisis Data Sintetis Polycystic Ovary Syndrome Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan K-NN - Andriyanto, Sigit; Muharni, Sita; Sulistiyanto, Sulistiyanto (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Kesehatan reproduksi wanita adalah aspek penting yang memiliki dampak besar pada kualitas hidup, baik secara fisik, emosional dan sosial. Kondisi yang sering mengganggu keseimbangan kesehatan reproduksi wanita adalah sindrom ovarium polikistik atau disebut PCOS (Polycystic Ovary Syndrome). PCOS adalah gangguan hormonal yang cukup kompleks dan sering ditemukan pada wanita. Diperkirakan sekitar 5 hingga 10% wanita dari usia remaja menghasilkan kondisi ini, menjadikannya salah satu gangguan endokrin yang paling umum pada wanita. Dalam konteks kesehatan, ini dapat berarti mengklasifikasikan apakah seseorang mungkin memiliki penyakit atau tidak sesuai dengan data gejala atau hasil tes laboratorium, Data sintetis yang mewakili kasus PCOS. Studi ini menggunakan dua algoritma klasifikasi yang akan digunakan untuk menganalisis data sintetis PCOS. Total data dari 3000 reocrd dapat ditentukan bahwa keakuratan menunjukkan bahwa keakuratan kisaran data dari data sindrom ovarium polifoni (PCOS) 93.83% untuk algoritma naive bayes, sedangkan untuk data yang diprediksi diagnosa PCOS (Polycystic Ovary Syndrome) menghasilkan 99.33% untuk algoritma K-NN. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa algoritma K-NN dapat menghitung dengan baik dengan menggunakan data sintetis wanita dengan PCOS (Polycystic Ovary Syndrome).