BSIBSI

Jurnal InfortechJurnal Infortech

Diabetes melitus merupakan penyakit metabolik yang bersifat kronis dan multifaktorial. Penyakit ini menunjukkan gejala peningkatan kadar gula darah (hiperglikemia) akibat proses metabolisme karbohidrat yang tidak normal, lemak, dan protein yang tidak normal. Hingga saat ini, Melampaui angka 150 juta orang yang tercatat secara global mengidap penyakit ini dan perkembangan penyakit yang terus meningkat dapat menyebabkan komplikasi yang fatal. Faktanya, sebagian besar masyarakat mengabaikan tanda-tanda awal ini: rasa lapar yang berlebihan, rasa lelah yang tidak wajar, dan luka yang lambat sembuh. Penelitian ini dilakukan untuk analisis algoritma Naïve Bayes pada klasifikasi penyakit diabetes untuk mendapatkan hasil optimal dengan akurasi yang ditawarkan dengan cara ini. Dataset diambil dari website Kaggle yang berjumlah 10.000 data dengan jumlah 2 kelas yaitu Diabetes dan Non Diabetes, kelas Diabetes mencakup sebanyak 8.500 data, sementara kelas Non-Diabetes mencakup 91.500 data. Metodologi yang diterapkan yakni Algoritma Naïve Bayes. Evaluasi model membuktikan bahwa Naïve Bayes mampu mencapai skor akurasi sebesar 90,66% yang artinya Algoritma Naïve Bayes merupakan pendekatan yang reliabel dan efektif dalam mengklasifikasikan penyakit diabetes.

Berdasarkan hasil evaluasi terhadap model klasifikasi yang diterapkan menggunakan algoritma Naive Bayes, diperoleh kinerja yang menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan penyakit diabetes.Hal ini ditunjukkan oleh nilai akurasi sebesar 90,66%.Saran untuk penelitian selanjutnya dilakukan data balancing atau penerapan metode klasifikasi alternatif untuk meningkatkan deteksi pada kelas minoritas terutama dalam konteks penerapan medis yang menuntut sensitivitas tinggi terhadap kasus penyakit.

Berdasarkan latar belakang penelitian yang menyoroti pentingnya deteksi dini diabetes, serta keterbatasan data yang tidak seimbang, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, perlu dilakukan eksplorasi terhadap metode data augmentation untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, sehingga model dapat belajar lebih baik dari data minoritas. Kedua, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model ensemble yang menggabungkan Naive Bayes dengan algoritma lain, seperti Support Vector Machine atau Random Forest, untuk meningkatkan akurasi dan robustitas prediksi. Ketiga, penelitian lanjutan dapat menginvestigasi penggunaan fitur-fitur tambahan, seperti data genetik atau gaya hidup, untuk memperkaya informasi yang digunakan dalam klasifikasi, sehingga dapat memberikan prediksi yang lebih personal dan akurat. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, diharapkan dapat menghasilkan model prediksi diabetes yang lebih komprehensif, akurat, dan relevan secara klinis, serta berkontribusi pada upaya pencegahan dan penanganan penyakit diabetes yang lebih efektif.

  1. Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Daun Dengan Metode Data Mining... journal.unimma.ac.id/komtika/en/article/view/8054Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network CNN Untuk Klasifikasi Daun Dengan Metode Data Mining journal unimma ac komtika en article view 8054
  2. Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Perbandingan Algoritma Machine Learning | Jurnal Ilmu... doi.org/10.35960/ikomti.v3i1.766Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Perbandingan Algoritma Machine Learning Jurnal Ilmu doi 10 35960 ikomti v3i1 766
Read online
File size337.81 KB
Pages6
DMCAReport

Related /

JURIS Influencer Pricing Prognostication on Social Media Dynamics An Advanced Examination of the Linear Regression 2 Polynomial Degree Algorithm Neural Networks 2026More at 2026

UM SURABAYAUM SURABAYA Evaluasi model menggunakan Mean Absolute Error (MAE) menunjukkan bahwa Neural Network Keras mengungguli Regresi Linier Sederhana (10,612 MAE) dan RegresiEvaluasi model menggunakan Mean Absolute Error (MAE) menunjukkan bahwa Neural Network Keras mengungguli Regresi Linier Sederhana (10,612 MAE) dan Regresi

JURIS Analisis Perbandingan Akurasi Klasifikasi Kepuasan Siswa Terhadap Kinerja Guru Menggunakan Algoritma SVM C4 5 dan Random Forest 2026More at 2026

UMGUMG Hasil analisis menunjukkan bahwa SVM (SMO) memberikan hasil terbaik dengan akurasi sebesar 98.31%, precision dan recall seimbang sebesar 0. 9136, yangHasil analisis menunjukkan bahwa SVM (SMO) memberikan hasil terbaik dengan akurasi sebesar 98.31%, precision dan recall seimbang sebesar 0. 9136, yang

JURIS Model SIGAP Sistem Identifikasi Gejala Kantuk Pengemudi Menggunakan YOLO 11 2026More at 2026

PELITABANGSAPELITABANGSA Sistem SIGAP dirancang untuk memberikan peringatan berbasis durasi, yaitu alarm ringan ketika kondisi kantuk terdeteksi selama 1,5 detik dan alarm berulangSistem SIGAP dirancang untuk memberikan peringatan berbasis durasi, yaitu alarm ringan ketika kondisi kantuk terdeteksi selama 1,5 detik dan alarm berulang

JURIS Analyzing TAPERA program and sentiment analysis in Twitter using na ve bayes algorithm 2026More at 2026

PELITABANGSAPELITABANGSA Evaluasi model menunjukkan akurasi rata-rata 68,4% untuk NBC, dengan akurasi tertinggi mencapai 73,3% pada perbandingan data training-testing 80:20 danEvaluasi model menunjukkan akurasi rata-rata 68,4% untuk NBC, dengan akurasi tertinggi mencapai 73,3% pada perbandingan data training-testing 80:20 dan

JURIS Efektivitas Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes Dalam Mengiden Tifikasi Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Jobstreet Sebuah Analisis Komparatif 2026More at 2026

PELITABANGSAPELITABANGSA Dilakukan perbandingan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Data ulasan melalui tahapan pra-pemrosesanDilakukan perbandingan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Data ulasan melalui tahapan pra-pemrosesan

JURIS Pemodelan Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa D3 Teknologi Informasi Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbors KNN 2026More at 2026

UMGUMG Hasil pengujian menunjukkan bahwa model KNN menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 84%, precision 79%, recall 98%, dan F1-score 87%,Hasil pengujian menunjukkan bahwa model KNN menghasilkan performa terbaik dengan nilai accuracy sebesar 84%, precision 79%, recall 98%, dan F1-score 87%,

JURIS Nilai nilai Akhlak dalam Pembentukan Karakter Menurut auu al BukhAr Moral Values in Character Formation According to auu al BukhAr 2025More at 2025

STIBASTIBA Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan tematik (mawḍūī), di mana data primer bersumber dari Ṣaḥīḥ al-Bukhārī dan dataPenelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan pendekatan tematik (mawḍūī), di mana data primer bersumber dari Ṣaḥīḥ al-Bukhārī dan data

JURIS Pengaruh Fasilitas Kerja dan Efektivitas Komunikasi Terhadap Produktivitas Kerja Karyawan Phone Verification di PT Swakarya Insan Mandiri Kota Bekasi 2025More at 2025

URINDOURINDO Secara simultan, fasilitas kerja dan efektivitas komunikasi memiliki pengaruh yang kuat terhadap produktivitas kerja dengan nilai koefisien determinasiSecara simultan, fasilitas kerja dan efektivitas komunikasi memiliki pengaruh yang kuat terhadap produktivitas kerja dengan nilai koefisien determinasi

Useful /

JURIS Audit Tata Kelola Teknologi Informasi Sistem ITMS dengan COBIT 5 di Kantor Pertanahan Jakarta Selatan 2026More at 2026

BSIBSI Subdomain MEA01 menunjukkan tingkat kapabilitas tertinggi, sedangkan subdomain DSS04 menunjukkan kesenjangan tertinggi. Rekomendasi strategis untuk meningkatkanSubdomain MEA01 menunjukkan tingkat kapabilitas tertinggi, sedangkan subdomain DSS04 menunjukkan kesenjangan tertinggi. Rekomendasi strategis untuk meningkatkan

JURIS Implementasi Algoritma C4 5 Untuk Klasifikasi Tingkat Kenaikan Jabatan Pada PT Siprama Cakrawala Depok 2026More at 2026

BSIBSI Penelitian menunjukkan bahwa variabel pengalaman kerja merupakan faktor paling dominan dalam klasifikasi kenaikan jabatan. 5 mampu mencapai akurasi 88,91 %Penelitian menunjukkan bahwa variabel pengalaman kerja merupakan faktor paling dominan dalam klasifikasi kenaikan jabatan. 5 mampu mencapai akurasi 88,91 %

JURIS Pengaruh Financial Literacy Gender Income Dan Risk Perception Terhadap Investment Decision Behavior Pada Karyawan Frontliner Bni Padang 2025More at 2025

URINDOURINDO Teknik pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada 90 Responden yang merupakan frontliner BNI Padang. Metode analisis yang digunakanTeknik pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada 90 Responden yang merupakan frontliner BNI Padang. Metode analisis yang digunakan

JURIS Persaingan Bisnis Ritel Modern Dan Tradisional Pada Gaya Belanja Studi Kasus Pada Masyarakat Kelurahan Matsum 2025More at 2025

URINDOURINDO Temuan penelitian menunjukkan bahwa ritel modern secara parsial berpengaruh positif terhadap gaya belanja masyarakat, sementara ritel tradisional tidakTemuan penelitian menunjukkan bahwa ritel modern secara parsial berpengaruh positif terhadap gaya belanja masyarakat, sementara ritel tradisional tidak

ads-block-test