OPTIMASI ALGORITMA NAÃVE BAYES MENGGUNAKAN FORWARD SELECTION UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT GINJAL KRONIS - Miftahul Rizal; Muhamad Zakhy Syahaf; Satrio Rully Priyambodo; Yudi Ramdhani (Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, 2023)
Penyakit Ginjal Kronis (PGK) ialah disfungsi ginjal liberal dan ireversibel di mana keahlian tubuh untuk men-dukung badan mempertahankan metabolisme dan keseimbangan elektrolit tersendat. Penyakit ginjal kronis akan ber-tambah sebagai gagal ginjal terminal maupun ginjal tingkatan akhir penyakit dimana ginjal tidak sanggup bertugas lagi untuk melindungi materi ke dalam badan, membutuhkan pemulihan langkah- langkah lebih lanjut dari dialisis maupun transplantasi ginjal sebagai pemulihan pengganti ginjal. Penyakit ginjal adalah masalah kesehatan diseliruh dunia, yang memiliki Peningkatan prevalensi gagal ginjal dan prognosis buruk dan biaya yang tinggi. Penyakit ginjal kronis bisa menjadi sulit untuk disembuhkan, penyebab utama termasuk diabetes dan tekanan darah tinggi. Penelitian memperoleh dataset dari UCI machine learning reprository dan terdapat banyak dataset, salah satunya ialah dataset Risk Factor prediction of Chronic Kidney Disease. Studi ini bermaksud untuk mengukur tingkat keakuratan penggo-longan informasi data mining, studi ini menggunakan algoritma C4. 5, K- NN, Naïve bayes, Logistic regression. Dari algoritma keempat akan dibandingkan pengklasifikasian dataset Risk Factor prediction of Chronic Kidney Disease, dataset yang diperoleh dari UCI machine learning reprository. Dari hasil akurasi yang didapat dengan menggunakan Algoritma C4. 5 menghasilkan akurasi 90, 45%, Algoritma K- NN menghasilkan kejituan 91, 50%, Algoritma Naïve Bayes menghasilkan akurasi 92, 92%, Algoritma Logistic Regresion menghasilkan akurasi 80, 09%. sehingga bisa disimpulkan jika algoritma yang paling tidak akurat ialah algoritma Naïve Bayes.