PREDIKSI PIMA INDIANS DIABETES DATABASE DENGAN ENSEMBLE ADABOOST DAN BAGGING - Rousyati Rousyati; Amin Nur Rais; Eka Rahmawati; Richky Faizal Amir (Universitas Bina Sarana Informatika, 2021)
Teknologi informasi dan komunikasi dapat digunakan oleh para pakar ataupun dokter untuk menafsirkan tentang penyakit dalam waktu yang cepat dan akurat Salah satu penerapan teknologi informasi di dunia Kesehatan dapat digunakan untuk memprediksi penyakit diabetes. Penelitian ini akan memprediksi pima indians diabetes database dengan ensemble adaboost dan bagging untuk menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dalam mendeteksi penyakit diabetes. Data mining adalah suatu teknologi yang dapat digunakan untuk membantu perusahaan dalam mencari informasi yang dapat digunakan dari data yang dimiliki. Penggunaan data mining di implementasikan untuk prediksi, untuk mempredisi apa yang terjadi di masa yang akan datang. Dalam penelitian ini membandingkan penggunaan ensemble adaboost dan bagging terhadap algoritma klasifikasi naïve bayes, svm, dan decision tree untuk menghasilkan nilai akurasi dan presisi terbaik dari dataset Pima Indians Diabetes Database. Penelitian ini telah dapat diketahui bahwa nilai akurasi terbaik menggunakan algoritma SVM dengan penggabungan ensemble bagging meski perubahan nilai akurasinya tidak mengalami kenaikan yang signifikan sebesar 77,47%. Namun, pada pengujian presisi dihasilkan penggunaan naïve bayes lebih baik tanpa menggunakan ensemble baik adaboost maupun bagging dengan nilai 80,23%.