PERBANDINGAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DENGAN LINIER DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA) PADA KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES - Fida Maisa Hana; Deka Setia Negara; Khoirul Umam Haqiqi (Universitas Muhammadiyah Kudus, 2020)
AbstrakSalah satu penyakit kronis yang banyak diderita oleh penduduk Indonesia adalah Diabetes Melitus(DM), penyakit ini ditandai dengan nilai kadar glukosa dalam darah di atas normal. Penyakit ini termasukpenyakit yang rumit dan mematikan, oleh karena itu dibutuhkan perawatan medis yang kontinu agar resikoterjadinya komplikasi bisa dihindari. Guna menganalisa pasien pengidap penyakit diabetes sejak dini,Pencatatan terhadap penyakit ini banyak dilakukan agar dapat dilakukan pencegahan. Salah satu yangdilakukan adalah dengan menggunakan teknik klasifikasi data mining. Teknik klasifikasi digunakan untukmemprediksi pasien mana yang terkena penyakit diabetes dan tidak. Dalam penelitian ini menggunakanAlgoritma kasifikasi data mining neural network dan linier Discriminant Analysis (LDA). Hasil penelitianmenunjukan akurasi sebesar 90.38% dengan algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dan akurasisebesar 95,19% didapat pada saat menggunakan algoritma Neural Network. Algoritma Neural Networkmenghasilkan akurasi lebih baik daripada algoritma Linear Discriminant Analysis (LDA) dalam klasifikasipenyakit diabetes.Kata Kunci: Data Mining, Klasifikasi, Neural Network, LDA, Diabetes