SISTEM APLIKASI PREDIKSI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN FITURE SELECTION KORELASI PEARSON DAN KLASIFIKASI NA VE BAYES - hanif, mohammad burhan; Khoirudin, Khoirudin (Universitas Semarang, 2020)
Diabetes penyakit serius yang terkenal didunia dengan sebutan silent killer yang tercatat semakin meningkat dari tahun 1980 sampai 2014 sebanyak 422juta jiwa. Hal ini perlu di perhatikan secara serius karena berimbas pada timbulnya beban kerja sumberdaya medis yang berlebihan serta tentunya beban keuangan yang akan timbul karena hal tersebut. Pada era teknologi maju saat ini data mining pada bidang kesehatan hadir untuk memberikaran analisa data khususnya data penyakit diabetes dengan tepat dan akurat. Klasifikasi data mining dipadukan dengan metode research and development dapat digunakan sebagai sebuah sistem aplikasi untuk memprediksi penyakit diabetes. Oleh sebab itu peneliti membuat sebuah sistem deteksi penyakit diabetes menggunakan fiture selection korelasi pearson dan klasifikasi na ve bayes yang diharapkan dapat membantu ahli medis dalam deteksi penyakit diabetes secara lebih cepat dan mengurangi beban biaya yang timbul akibat masalah ini. Sistem prediksi berbasis web akan menangani data diabetes berjumlah 768 baris data dengan menampilkan 10 fiture yaitu Pregnancies, Glucose, BloodPressure, SkinThickness, Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age dan Outcome yang diperoleh pada Pima Indians Diabetes kaggle dataset. Penggunaan algoritma korelasi pearson dibutuhkan untuk meningkatkan performa dari algoritma na ve bayes dengan nilai akurasi dari 68,2% menjadi 79,13% pada data penyakit diabetes.