KLASIFIKASI MACHINE LEARNING PADA PENYAKIT DIABETES DENGAN ALGORITMA K-NN DAN NAÏVE BAYES

Faddly Pratama, Muhammad (2025) KLASIFIKASI MACHINE LEARNING PADA PENYAKIT DIABETES DENGAN ALGORITMA K-NN DAN NAÏVE BAYES. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (194kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (506kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (697kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (169kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (223kB)

Abstract

Penyakit diabetes merupakan salah satu penyakit kronis yang angka kejadiannya terus meningkat di dunia. Deteksi dini sangat diperlukan untuk mencegah komplikasi serius. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma klasifikasi dalam machine learning, yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Naïve Bayes, dalam memprediksi risiko diabetes berdasarkan dataset diabetes_prediction_dataset yang diambil dari platform kaggle. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, penanganan data tidak seimbang menggunakan SMOTE, pembagian data latih dan uji (70:30), pelatihan model, serta evaluasi model menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, f1-score, dan AUC-ROC. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma K-NN memiliki performa lebih baik dibandingkan Naïve Bayes dalam klasifikasi penyakit diabetes, baik dari segi akurasi maupun nilai AUC. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan medis berbasis machine learning untuk deteksi dini penyakit diabetes.

Actions (login required)

View Item