ANALISA ALGORITMA DECISION TREE DAN NAÏVE BAYES PADA PASIEN PENYAKIT LIVER
Abstract
Penyakit liver merupakan penyakit yang disebabkan mengkonsumsi alkohol, pelemakan hati, genitika dari orang tua, diabetes, obesitas pada tubuh dan senyawa kimia yang berasal dari obat-obatan. Liver atau disebut hati merupakan organ manusia yang terbesar dan penting. Penyakit liver dapat melakukan pemeriksaan fisik bagian pada tubuh termasuk paru-paru, jantung, kulit, otak, system saraf, dan perut yang dapat memberikan petunjuk untuk penyebab penyakit hati. Hati berfungsi sebagai detoksifikasi pada racun dalam tubuh. Data yang diteliti merupakan hasil pemeriksaan terhadap data di peroleh sebanyak 583 data dengan 416 orang terdeteksi “positif” penyakit liver dan 167 orang “negative” penyakit liver. Oleh karena itu diperlukan sistem analisa data mining dengan metode Algotitma Decision Tree yang mempunyai nilai optimal akurasi sebesar 70.29% dengan AUC 0.757 sedangkan menggunakan Algotitma Naïve Bayes mempunyai nilai optimal akurasi sebesar 67.05% dengan AUC 0.714. Hasil pembahasan dapat disimpulkan bahwa metode yang memberikan pecahan untuk permasalahan dalam mengindentifikasi penyakit liver ialah Decision Tree (C4.5).
Downloads
References
Perfromce Analysis Of Classopaction Algorithms On Early Detection Of Liver Disease.Elsevier,1-27, 2016
Global, Citra Yustitya. (2018).”Sistem Pakar Penyakit Liver Menggunakan K-Nearest Neighbors Algoritm Berbasis Website Volum 10.
Pura May Candra Abrianto. (2018). Penerapan Metode K-Menas Clustering Untuk Mengelompokan Pasien Penyakit Liver Vol.2 No2.
Mandal,Anya., MD. Liver Disease diagnosis, (2019) [https://www.news-medical.net/amp/health/Liver-disease-diagnosis.aspx]
Neshat, Mehdi Mehdi Sargozei, Adel Nadjran Toosi, and Azra Masoimo. (2012).
Hepatitis Disease Diagnosis using hybrid case based reasoning and paticle swarm optimization. Internasional Scholary Reaearch Netwrok: ISRN Artificil Intelligence Volume.
Han, J. and Kamber. (2020).
M. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, San Francisco, 2000
Connolly, Thomas and Begg, Carolyn. (2010).
Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management, Fifth Edition. Pearson Education, Boston.
Amril Mutoi Siregar, S.Kom. M.Kom. dan Adam Puspabhuana, S.Kom. M.Kom.. DATA MINING: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner.
Septiani, Dwi Wisati (2017). Komparasi Metode Kalsifikasi Data Mining Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk Prediksi Penyakit Hepatitis. Volume 13 No.1,
Novianti, Deny. (2019). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Dataset Hepatitis Menggunakan Rapid Miner. Vol XXI, No.1,
Fathorazi Nur Fajri, “Perbandingan Sistem Klasifikasi Naïve Bayes dan Decision Tree Untuk diagnose Penyakit Diabetes”
Eva Rahmawati. (2015) “Analisa Komparasi Algoritma Naive Bayes Dan C4.5 Untuk Prediksi Penyakit Liver”.VolXII,No2,
Novita,Rina. (2003-2016)
Teknik Data Mining Algoritma C4.5.IlmuKomputer.com,
Ridwan.(2008)
”Metode dan Teknik Menyusun Tesis .Bandung:Alfabeta
T.Sutojo, S.Si, M.Kom , Edy Mulyanto, S.Si, M.Kom dan Dr. Vincent Suhartono. ( 2011).
Andi Cynithia,E.P and Ismanto,E (2018).
‘Metode Decision tree algoritma C4.5 dalam mengkalifikasi data penjualan ‘, Jurnal riset system onformasi dan teknik informatika (JURASI), 3 juli, pp.1-13.
Medha, Andro,Ied Dan Haspari,Puspita.,Dian. (2019) Implementing Fuzzy Decesion Tree For Predicting Liver Desease Of ILPD (Indian Liver Patient Dataset). Vol5, No.2,
Copyright Notice
An author who publishes in the Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) agrees to the following terms:
- Author retains the copyright and grants the journal the right of first publication of the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal
- Author is able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book) with the acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Author is permitted and encouraged to post his/her work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of the published work (See The Effect of Open Access).
Read more about the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Licence here: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/.