Implementasi Algoritma Klasifikasi Logistic Regression dan Naïve Bayesuntuk Diagnosa Penyakit Hepatitis

research
  • 16 Oct
  • 2024

Implementasi Algoritma Klasifikasi Logistic Regression dan Naïve Bayesuntuk Diagnosa Penyakit Hepatitis

Hepatitis merupakan penyakit kronis dan berbahaya yang dapat menyebabkan kematian. Diagnosis ini penyakit ini penting dilakukan agar dapat segera ditangani dan diobati. Tahapan kegiatan diagnosis yang tepat dan prediksi penyakit yang akurat pada waktu dapat menyelamatkan banyak pasien. Penyakit ini biasanya disebabkan oleh virus. Virus yang menyebabkan Hepatitis A, B dan C , yaitu Hepatitis Virus tipe A (HVA), Hepatitis Virus tipe B (HVB) dan Hepatitis Virus tipe C (HVC). esaran masalah penyakit ini di Indonesia dapat diketahui dari berbagai studi, kajian, maupun kegiatan pengamatan penyakit. Dalam penelitian ini, peneliti akan
menerapkan dan membandingkan metode klasifikasi data mining
yaitu metode Logistic Regression dan naive bayes ntuk mendiagnosis penyakit hepatitis. Berdasarkan penelitian diketahui bahwa metode
Logistic Regression emiliki tingkat akurasi sebesar 84,62% dan nilai
under the curve (AUC) sebesar 0,841, kemudian metode Naive bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 83,71% dan nilai AUC sebesar 0,816. Dari hasil uji-t dapat diketahui bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara metode Logistic Regression
dan Nave Bayes, karena nilai = 0,821 > 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa metode Logistic Regression emiliki performansi yang
sama dibandingkan dengan metode Naïve Bayes

Unduhan

  • File unduhan

    12399-38600-1-PB.pdf

    Terakhir download 12 May 2025 21:05

    Implementasi Algoritma Klasifikasi Logistic Regression dan Naïve Bayesuntuk Diagnosa Penyakit Hepatitis

    •   diunduh 16x | Ukuran 232 KB

 

REFERENSI

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru