…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES
type: Thesis
type: Article
abstract: Penyakit diabetes kini menyerang manusia tanpa mengenal usia. Bahkan lebih dari 1,2 juta anak-anak dan remaja di dunia terkena penyakit diabetes. Penyakit diabetes pun masih masuk ke daftar penyakit paling mematikan di dunia. Penanganan penyakit diabetes menjadi penting karena komplikasi yang dapat terjadi jika tak ditanggulangi dengan benar. Oleh karena itu, pengembangan metode yang efektif dalam mendiagnosis penyakit diabetes pada perempuan menjadi sangat penting. Banyak faktor yang mempengaruhi orang menderita diabetes, beberapa diantaranya yaitu tekanan darah tinggi, kadar gula berlebih, berat badan, riwayat keturunan diabetes, usia, jumlah kehamilan seseorang, ketebalan lipatan kulit, dan jumlah kadar insulin dalam tubuh. Berbagai metode telah digunakan untuk mengidentifikasi diabetes, termasuk pemeriksaan fisik, tes darah, dan tes urine, namun hasil pemeriksaan membutuhkan waktu yang lama untuk mengetahui hasilnya sehingga dibutuhkan teknologi untuk memberikan kemudahan setiap orang dalam menerima informasi secara cepat. Random Forest dan Naïve Bayes merupakan dua algoritma klasifikasi yang populer. Random Forest adalah metode kompleks yang didasarkan pada penggabungan beberapa pohon keputusan untuk mendapatkan prediksi yang lebih akurat. Sedangkan Naïve Bayes merupakan metode pengklasifikasian berdasarkan probabilitas sederhana dan dirancang agar dapat dipergunakan denegan asumsi antar variabel penjelas saling bebas (independen). Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis perbandingan antara algoritma Naïve Bayes dan Random Foret dalam mengidentifikasi penyakit diabetes. Berdasarkan hasil penelitian, Naïve Bayes dapat dinyatakan sebagai algoritma dengan kinerja paling stabil dalam penelitian ini karena unggul pada metrik akurasi dan presisi. Namun, Random Forest lebih baik dalam menjaga keseimbangan performa antara presisi dan recall sebagaimana tercermin pada nilai F1-score. Perbedaan kinerja kedua algoritma dipengaruhi oleh karakteristik dataset, keberad…
date: 2025-12-16
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES (Text)
has version: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES (Text)
has published: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data

ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES (Text)
type: Document
has file: 22.55.1241 - Muhammad Rafli Zuhri.pdf
has part: 22.55.1241 - Muhammad Rafli Zuhri.pdf

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Pascasarjana Magister Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Kusrini -
type: Person
given name: Kusrini
family name: -

Muhammad Rafli Zuhri
type: Person
given name: Muhammad Rafli
family name: Zuhri

HTML Summary of #31796 ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES
format: text/html
primary topic: ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK IDENTIFIKASI DIABETES DENGAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST DAN NAÏVE BAYES

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

005 Pemrograman komputer, program dan data
type: Concept