Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Anak - Syamsul Bahri; Dwi Marisa Midyanti; Rahmi Hidayati (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2018)
Anak sangat rentan terhadap kuman penyakit, para orang tua pada umumnya sering tidak mengetahui gejala-gejala penyakit yang muncul pada tubuh anak. Informasi mengenai gejala-gejala penyakit pada tubuh anak sangat penting untuk diketahui orang tua agar orang tua mampu melakukan tindakan yang tepat pada awal gejala. Salah satu langkah awal yang dapat dilakukan dalam mendiagnosa penyakit pada anak adalah dengan melakukan klasifikasi berdasarkan gejala-gejala yang sering timbul. Terdapat beberapa algoritma klasifikasi, diantaranya yang sering digunakan yaitu Naive Bayes dan Decision Tree C4.5. Penelitian ini melakukan perbandingan kedua algoritma tersebut untuk klasifikasi penyakit anak. Dari hasil perbandingan menunjukkan bahwa algoritma terbaik dengan akurasi sebesar 90.00% yaitu Decision Tree C4.5. Sementara algoritma Naive Bayes memperoleh tingkat akurasi sebesar 89.58%.