PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES, RECURSIVE FEATURE ELIMINATION, DAN ADAPTIVE SYNTHETIC SAMPLING PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DERMATITIS - Hidayat, Wahyu; Yoga Siswa, Taghfirul Azhima; Hasudungan, Rofilde (Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia, 2025)
Dermatitis merupakan salah satu penyakit kulit yang umum terjadi dan menyerang sekitar 5,7 juta orang setiap tahunnya. Di Indonesia, penyakit ini tergolong sebagai salah satu dari tiga besar faktor risiko yang berkontribusi terhadap peningkatan kasus kanker kulit. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit dermatitis menggunakan algoritma Naive Bayes dengan penerapan teknik seleksi fitur Recursive Feature Elimination (RFE) serta penyeimbangan data Adaptive Synthetic Sampling (ADASYN). Data penelitian terdiri atas 392 kasus dermatitis dari UPT Puskesmas Bontang Barat tahun 2024, berdasarkan surat persetujuan izin penelitian Nomor B/000.9.2.4/393/PUS-BB/2025, dengan izin etik dan persetujuan dari pihak terkait untuk penggunaan data dalam kegiatan penelitian dan publikasi ilmiah. Validasi model dilakukan menggunakan metode 5-fold cross-validation, sedangkan evaluasi kinerja model menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur sistolik, diastolik, umur, berat badan, dan tinggi badan berkontribusi signifikan terhadap proses klasifikasi. Model awal menghasilkan akurasi sebesar 60,15%, meningkat menjadi 66,52% setelah penerapan ADASYN, dan mencapai 90,89% ketika RFE dan ADASYN diterapkan secara bersamaan. Peningkatan akurasi sebesar 24,37% dibandingkan model awal ini membuktikan bahwa penerapan teknik seleksi fitur dan penyeimbangan data dapat meningkatkan kinerja model klasifikasi penyakit dermatitis.