Penerapan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes dengan Menggunakan Rapid Miner - Pahlevi, Irwan Reza (CV. ULIL ALBAB CORP, 2025)
Diabetes merupakan penyakit kronis yang menjadi salah satu masalah kesehatan utama di Indonesia, dengan jumlah penderita yang terus meningkat setiap tahunnya. Deteksi dini menjadi langkah penting dalam upaya pencegahan dan penanganan penyakit ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi kemungkinan seseorang menderita diabetes berdasarkan dataset yang diperoleh dari Kaggle. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data, preprocessing, pemodelan menggunakan RapidMiner, serta evaluasi model dengan metrik akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi berbasis Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 80,52%, yang menunjukkan kinerja yang cukup baik dalam memprediksi diabetes. Dengan demikian, pendekatan ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam mendukung deteksi dini diabetes dan membantu tenaga medis dalam pengambilan keputusan.