Pendekatan Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Diabetes - Qudsiah Azizah; Diah Puspitasari; Sulaeman Hadi Sukmana; Erma Delima Sikumbang; Kresna Ramanda (Jurnal Infortech, 2025)
Diabetes melitus merupakan penyakit metabolik yang bersifat kronis dan multifaktorial. Penyakit ini menunjukkan gejala peningkatan kadar gula darah (hiperglikemia) akibat proses metabolisme karbohidrat yang tidak normal, lemak, dan protein yang tidak normal. Hingga saat ini, terdapat lebih dari 150 juta orang yang tercatat di seluruh dunia mengidap penyakit ini dan perkembangan penyakit yang terus meningkat dapat menyebabkan komplikasi yang fatal. Faktanya, sebagian besar masyarakat mengabaikan tanda-tanda awal ini: rasa lapar yang berlebihan, rasa lelah yang tidak wajar, dan luka yang lambat sembuh. Penelitian ini dilakukan untuk analisis algoritma Naïve Bayes pada klasifikasi penyakit diabetes untuk mendapatkan hasil optimal dengan akurasi yang ditawarkan dengan cara ini. Dataset diambil dari website Kaggle yang berjumlah 10.000 data dengan jumlah 2 kelas yaitu Diabetes dan Non Diabetes, kelas Diabetes mencakup sebanyak 8.500 data, sementara kelas Non-Diabetes mencakup 91.500 data. Metode yang digunakan yaitu Algoritma Naïve Bayes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 90,66% yang artinya Algoritma Naive Bayes adalah metode yang baik dan tepat untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes.