(Similarity) Analisis Algoritma Gaussian Naive Bayes Terhadap Klasifikasi Data Pasien Penderita Gagal Jantung

Hasanah, Quswatun and OKTAVIANTO, HARDIAN and Rahayu, Yeni Dwi (2022) (Similarity) Analisis Algoritma Gaussian Naive Bayes Terhadap Klasifikasi Data Pasien Penderita Gagal Jantung. Universitas Muhammadiyah Jember.

Text artikel Hardian JST 05 plagiasi-1-12.pdf Download (696kB)

Abstract

Penelitian ini menjelaskan penggunaan algoritma Gaussian Naive Bayes terhadap klasifikasi data pasien penderita gagal jantung. dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Kaggle dengan jumlah variabel sebanyak 30 yang diperoleh dari data pasien penderita gagal jantung sebanyak 1000 orang. Pada tahap skenario uji coba dalam penelitian ini menggunakan Cross Fold Validation dengan nilai k= 2, 4, 5, dan 10. Penentuan kriteria hasil klasifikasi terhadap output data asli (nilai aktual) menggunakan confusion matrix. Dari implementasi yang dilakukan menggunakan algoritma Gaussian Naive Bayes terhadap data pasien penderita gagal jantung diperoleh hasil validasi terbaik pada fold 10 tahap 9 dengan skenario 4 yaitu akurasi sebesar 69%, untuk nilai presisi terbaik terdapat pada fold 4 tahap 4 dengan skenario 2 sebesar 65,73% dan nilai recall tertinggi pada fold 10 tahap 4 skenario 4 sebesar 95,91%

Item Type:	Peer Review
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Hardian Oktavianto
Date Deposited:	18 Jan 2023 02:47
Last Modified:	30 Mar 2023 00:57
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/16063

Actions (login required)

View Item