PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN C.45 DALAM DIAGNOSIS PENYAKIT PARU-PARU - Rakhmawati, Hidayatur; Sindyka, Afifah (Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer, 2025)
Penyakit paru-paru sangat berbahaya karena dapat menyebabkan kerusakan pernafasan dalam jangka pendek maupun panjang. Masalah yang sering terjadi misalnya terkena penyakit paru-paru karena kualitas udara yang tercemar/terkontaminasi, sehingga udara yang dihirup masyarakat banyak mengandung virus/bakteri. Timbulnya kesalahan diagnosis pada pasien menjadi permasalahan dalam penelitian ini. Adanya teknologi dapat memudahkan segala aktivitas, termasuk dalam bidang kesehatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja algoritma Naive Bayes dan C4.5 sebagai perhitungan hasil diagnostik untuk mengklasifikasikan orang yang terkena penyakit paru-paru. Metode ekstraksi data yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Naive Bayes dan C4.5 untuk mengklasifikasikan hasil diagnosa penyakit paru-paru. Klasifikasi naif pada algoritma Bayes dilakukan dengan mentransformasikan kumpulan data yang menentukan frekuensi setiap nilai kelas dan metode klasifikasi pada algoritma C4. 5 dengan mentransformasikan fakta menjadi pohon keputusan sesuai aturan yang ada. Data yang digunakan dipenerapan kedua algoritma ini dari dataset pribadi yang terdiri dari total 325 record dengan 5 atribut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengukuran kinerja algoritma Naive Bayes menggunakan matriks konfusi dengan validasi silang 10 kali lipat menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,08%. Pengukuran kinerja yang sama juga dilakukan pada algoritma C4. 5 masing-masing menggunakan matriks konfusi dan validasi silang 10 kali lipat, menghasilkan nilai akurasi sebesar 89,23%. Hasil akurasi menunjukkan Algoritma Naive Bayes lebih unggul dibandingkan C4. 5 dengan selisih 1,85%. Kesimpulannya adalah algoritma Naive Bayes lebih baik dalam mengklasifikasikan hasil diagnosa penyakit paru.