Implementasi Algoritma Naïve Bayes dalam Identifikasi Kejang Epilepsi dengan Menggunakan Sinyal EEG - Napitupulu, Agrifa Insani; Dhanny Rukmana Manday; William Owen Wijaya; Yennimar; Mardi Turnip (Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 2025)
Epilepsi merupakan gangguan neurologis kronis yang ditandai dengan aktivitas listrik abnormal di otak, yang dapat dideteksi melalui sinyal elektroensefalogram (EEG). Deteksi dini epilepsi sangat penting untuk mencegah dampak yang lebih serius terhadap kesehatan penderita. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi epileptik dan non-epileptik berdasarkan data EEG menggunakan algoritma Naive Bayes. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dan terdiri dari 11.500 sampel sinyal EEG dengan 178 fitur numerik. Data mengalami tahap pra-pemrosesan berupa binarisasi label, normalisasi, serta reduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Selanjutnya, dilakukan pelatihan dan pengujian model Gaussian Naive Bayes dengan proporsi data latih dan uji sebesar 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu memberikan performa yang baik dengan akurasi sebesar 96%, precision dan recall masing-masing sebesar 90% untuk kelas epileptik, serta nilai F1-score sebesar 90%. Temuan ini mengindikasikan bahwa model ini cukup andal dan efisien untuk klasifikasi sinyal EEG, meskipun dengan keterbatasan asumsi independensi antar fitur. Dengan demikian, algoritma Naive Bayes dapat menjadi solusi awal dalam pengembangan sistem deteksi dini epilepsi berbasis machine learning.