Analisis Perbandingan Algoritma KNN dan Naïve Bayes Dalam Mendiagnosis Penyakit Diabetes Mellitus

Abstract

Penyakit diabetes mellitus adalah penyakit dimana kadar glukosa di dalam darah menjadi tinggi karena tubuh tidak dapat memproduksi atau mengeluarkan insulin secara cukup disebabkan ketidakmampuan pankreas dalam tubuh untuk memproduksi hormon insulin. Dalam bidang kesehatan, diagnosa penyakit diabetes mellitus merupakan masalah penting guna mendiagnosa sejak dini sehingga cepat mendapatkan penanganan yang terbaik. Berdasarkan permasalahan tersebut salah satu teknik yang dapat digunakan dalam melakukan diagnosa adalah data mining dengan teknik classification . Pada penelitian ini, peneliti melakukan analisis perbandingan algoritma KNN dan Naïve Bayes untuk mendiagnosis penyakit diabetes mellitus. Pengujian dilakukan menggunakan perbandingan 80% sebagai Data Training : 20% sebagai Data Testing dan menggunakan 3 fold validation . Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian terhadap dataset ditarik kesimpulan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi lebih baik dibandingkan algoritma KNN . Algoritma Naïve Bayes berdasarkan perhitungan memiliki akurasi tertinggi sebesar 74.7% sedangkan algoritma KNN memiliki akurasi 68.6%. Selisih akurasi dari kedua algoritma tersebut sebesar 6.1%.