Analisis Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Metode Decision Tree C4.5 Dan Naive Bayes - Nuryamin, Yamin; Risyda, Fitria (JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma, 2025)
Diabetes melitus merupakan salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat di seluruh dunia. Di Indonesia sendiri penyakit diabetes melitus berada di urutan 3 (tiga) besar penyakit penyebab kematian tertinggi, sedangan di dunia Indonesia berada di urutan 5 (lima) besar. Deteksi dini dan prediksi penyakit ini sangat penting untuk mengurangi risiko komplikasi dan meningkatkan kualitas hidup penderita. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penyakit diabetes melitus berdasarkan berbagai faktor resiko, untuk mengetahui cara implementasi metode diagnosa penyakit diabetes melitus dengan menggunakan metode Decision Tree dan Naïve Bayes. Dataset yang digunakan adalah dataset publik, dan diolah menggunakan metode algoritma. Perbandingan hasil penelitian penggunaan algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes menunjukan tingkat akurasi pada algoritma Decision tree 70.87 %  dan Naïve Bayes dan 73.48%. Data tersebut menunjukkan penggunaan algoritma naïve bayes lebih tinggi tingkat akurasi nilainya dibandingkan algoritmadecision tree.