<![CDATA[Diabetes adalah gangguan metabolisme kronis yang ditandai dengan tingginya kadar gula (glukosa) dalam darah. Diabetes memerlukan perhatian dan manajemen yang berkelanjutan untuk mencegah komplikasi yang dapat memengaruhi kualitas hidup penderita. Dalam menghadapi kondisi ini, deteksi dini diabetes menjadi krusial untuk mencegah komplikasi yang lebih serius. Pemanfaatan teknologi dianggap sebagai solusi untuk mengurangi kesalahan estimasi. Dalam penelitian ini, digunakan metode Naïve Bayes berkolaborasi dengan fitur Adaptive Boosting (AdaBoost). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan kinerja metode klasifikasi Naive Bayes dengan menggunakan fitur AdaBoost. Dataset yang digunakan diambil dari situs Kaggle. Temuan menunjukkan bahwa fitur Adaboost mempu meningkatkan nilai evaluasi kinerja klasifikasi naive bayes. Algoritma naïve bayes mengalami peningkatan akurasi sebesar 4,94%, presisi sebesar 4,22%, recall sebesar 6,6% dan f1-score 5,42%.]]>
Copyrights © 2025
