KLASIFIKASI PENYAKIT GASTRITIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DI PUSKESMAS TOTIKUM SELATAN KABUPATEN BANGGAI KEPULAUAN - Aulia Izzatul Azmi; Chairunnisa Lamasitudju; Wirdayanti Wirdayanti; Ryfial Azhar; Miftah Miftah (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Gastritis merupakan penyakit yang tidak bisa di anggap remeh, jika kondisi ini dibiarkan terus berlanjut maka bisa memicu berkembangnya penyakit lain yang bisa menyebabkan kematian apabila tidak segera ditangani. Terbatasnya akses terhadap informasi kesehatan membuat penderita gastritis kesulitan memprediksi tingkat resiko penyakit yang dideritanya. Oleh karena itu, penelitian ini mempunyai tujuan  untuk membuat sistem klasifikasi penyakit gastritis dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan KNN berbasis website. Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 847 data yang bersumber dari data Puskemas Totikum Selatan Kabupaten Banggai Kepulauan, lalu data tersebut dibagi 2 yakni data uji dan data latih. Proses pengujian akan dilakukan menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa  nilai performa dari algoritma Naive Bayes mempunyai nilai akurasi sebesar 95%, nilai precision sebesar 94.5%, dan nilai recall sebesar 95.35% Sedangkan untuk algoritma KNN dengan nilai K=9 didapatkan hasil akurasi sebesar 93%, nilai precision sebesar 92%, dan nilai recall sebesar 93.35%.