Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi
Vol 10 No 2 (2024): Agustus 2024

Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Gradient Boosting untuk Prediksi Pasien Diabetes

Sari, Nova Christina (Unknown)
Linda Larasati, Triana (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Aug 2024

Abstract

Diabetes mellitus diperkirakan semakin meningkat seiring bertambahnya usia penduduk dari 19,9%, menjadi 111,2 juta orang diusia 65-79 tahun, diprediksikan bahwa penderita diabetes akan terus meningkat hingga 578 juta orang pada tahun 2030 kemudian 700 juta ditahun 2045. Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan salah satu kecerdasan buatan yang bertujuan untuk memahami atau mengenali suatu struktur suatu data dan mengonversi data tersebut kedalam suatu model. Penggunaan Machine learning dalam dunia kesehatan semakin pesat, semakin banyak peneliti kesehatan menggunakan algoritma machine learning untuk penelitiannya. Sebagian algoritma machine learning dapat digunakan untuk melakukan prediksi, salah satunya adalah algoritma klasifikasi untuk prediksi penyakit diabetes. Berdasarkan hasil komparasi dari beberapa algoritma yang digunakan, algoritma klasifikasi naive bayes dan gradient boosting memiliki nilai yang terbaik dari algoritma lainnya. Algoritma gradient boosting memiliki hasil yang tinggi terhadap nilai accuracy 77.09% dan f-measure  83.39% pada sampel linear. Naive bayes menghasilkan nilai yang terbaik terhadap pengujian sampel acak, dengan nilai accuracy 76.57% dan nilai f-measure 82.82%. Hasil pengujian sampel berlapis (stratified) yang memiliki nilai pada akurasi tertinggi terdapat pada algoritma gradient boosting dengan nilai accuracy 77.34% dan f-measure 83.39%.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

teknosi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

Jurnal ini menerbitkan artikel penelitian (research article), artikel telaah/studi literatur (review article/literature review), laporan kasus (case report) dan artikel konsep atau kebijakan (concept/policy article), di semua bidang : Geographical Information System, Enterpise Application, Bussiness ...