Komparasi Akurasi Algoritma Logistic Regression dan Naive Bayes pada Dataset Hepatitis - Riansyah, Muhammad; Fiqna, Harry Pratama; Bahri, Syaiful (Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE), 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat akurasi dua algoritma klasifikasi, yaitu Logistic Regression dan Naive Bayes, dalam proses mendiagnosis penyakit hepatitis. Data penelitian diperoleh dari situs Kaggle.com yang kemudian dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Proses evaluasi dilakukan melalui metode validasi dengan menggunakan beberapa metrik pengukuran, antara lain accuracy, classification error, precision, recall, dan F1-score. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, algoritma Logistic Regression berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 90,32%, sedangkan algoritma Naive Bayes hanya memperoleh akurasi sebesar 83,87%. Hasil ini menunjukkan bahwa Logistic Regression memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan Naive Bayes. Temuan penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi pemilihan algoritma klasifikasi dalam pengolahan data medis berbasis machine learning.