Analisis Algoritma Gaussian Naïve Bayes Terhadap Klasifikasi Data Pasien Demam Tifoid (Typhoid Fever) di Puskesmas Balung Jember

Nugroho, Dimas Widia (2023) Analisis Algoritma Gaussian Naïve Bayes Terhadap Klasifikasi Data Pasien Demam Tifoid (Typhoid Fever) di Puskesmas Balung Jember. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
B. DAFTAR ISI.pdf

Download (3MB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf

Download (293kB)
[img] Text
C. BAB I.pdf

Download (236kB)
[img] Text
D. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (325kB) | Request a copy
[img] Text
E. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (343kB) | Request a copy
[img] Text
F. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (426kB) | Request a copy
[img] Text
G. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (170kB) | Request a copy
[img] Text
H. Daftar Pustaka.pdf

Download (239kB)
[img] Text
I. Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (797kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis algoritma Gaussian Naïve Bayes dalam klasifikasi data pasien demam Tifoid di Puskesmas Balung Jember. Data yang digunakan terdiri dari 515 pasien, dengan partisi data menggunakan 20% sebagai data uji dan 80% sebagai data latih. Pemodelan data dilakukan dengan skenario K Fold Cross Validation menggunakan nilai k = 2, 4, 5, 8, dan 10. Untuk mengatasi ketidakseimbangan data digunakan metode Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) sehingga menjadi 337 data. Hasil pemodelan menggunakan skenario K Fold Cross Validation menunjukkan bahwa nilai rata-rata akurasi tertinggi sebesar 89,61%, nilai rata-rata presisi tertinggi sebesar 90,07%, dan nilai rata-rata recall tertinggi sebesar 89,62%. Pengujian model Gaussian Naïve Bayes yang dibangun menghasilkan akurasi sebesar 94%, presisi sebesar 90%, dan recall sebesar 93%. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Gaussian Naïve Bayes efektif dalam klasifikasi data pasien demam Tifoid. Penggunaan SMOTE sebagai metode penyeimbang data juga berhasil meningkatkan performa model. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman dan penerapan algoritma klasifikasi untuk analisis data pasien demam Tifoid.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Tifoid, Klasifikasi, Gaussian Naïve Bayes, K Fold Cross Validation, SMOTE.
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Department: S1 Teknik Informatika
Depositing User: Dimas Widia Adi Nugroho
Contributors:
ContributionContributor NameNIDN/NIDK
UNSPECIFIEDOktavianto, HardianNIDN0722108105
UNSPECIFIEDLusiana, DewiNIDN0712086702
Contact Email Address: dimaswanugroho@gmail.com
Date Deposited: 10 Jul 2023 01:37
Last Modified: 10 Jul 2023 01:37
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/17595

Actions (login required)

View Item View Item