MODEL PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN BAYESIAN CLASSIFICATION DAN INFORMATION GAIN UNTUK SELEKSI FITUR DAN ADAPTIVE BOOSTING UNTUK PEMBOBOTAN DATA - Bakti, Ilham Susilo; Ivandari, Ivandari (IC Tech: Majalah Ilmiah, 2019)
Diabetes merupakan salah satu penyakit berbahaya, penyakit yang dapat merusak organ tubuh dan memerlukan biaya yang mahal untuk mengobatinya. Mendiagnosis diabetes pada tahap awal sangat penting untuk membantu mencegah resiko diabetes yang lebih parah. Penelitian ini merupakan upaya untuk membantu meningkatkan akurasi dalam memprediksi dan mendiagnosis diabetes dengan menggunakan dataset Pima Indian Diabetes (PID). Hal ini juga merupakan upaya untuk membantu jutaan orang penderita diabetes agar dapat melakukan pencegahan dini. Naive Bayes adalah tekhnik machine learning yang dikenal untuk mengklasifikasi, karena sangat sederhana, efisien dan memiliki performa yang baik. Namun, Naive Bayes memiliki kekurangan ketika digunakan pada data yang memiliki fitur terlalu banyak, menyebabkan akurasi menjadi rendah. Oleh karena itu, dalam penelitian ini menggunakan Information Gain sebagai teknik seleksi fitur dan metode boosting untuk memberikan pembobotan data agar dapat meningkatkan akurasi pengklasifikasi Naive Bayes. Penelitian ini menghasilkan akurasi yang meningkat dalam mendiagnosis penyakit diabetes dibandingkan dengan penelitian sebelumnya. Pengukuran ini juga membandingkan akurasi Naive Bayes sebelum dan sesudah penambahan metode pemilihan fitur dan Adaboost. Validasi dilakukan dengan menggunakan 10 fold cross validation. Sedangkan pengukuran akurasi diukur dengan confusion matrix dan kurva ROC. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan akurasi Naive Bayes dari 74.01% menjadi 79.10% dan nilai AUC 0.8722. Peningkatan akurasi dari penelitian sebelumnya yaitu dengan metode Fuzzy Decision Tree dari 75,8% dan pada penelitian ini menjadi 79,10%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa integrasi metode Information Gain dan AdaBoost pada Pima Indian Diabetes ini mampu meningkatkan akurasi algoritma Naive Bayes.