Analisis Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Clasiffier Pada Dataset Penderita Penyakit Jantung

Indonesian Journal of Data and Science

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Analisis Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Clasiffier Pada Dataset Penderita Penyakit Jantung
 
Creator Sahar, Sahar
 
Subject analisis perbandingan
k-nearest neigbor
naive bayes classifier
performa
 
Description Di Indonesia telah terjadi pergeseran kejadian penyakit jantung dan pembuluh darah dari urutan ke-l0 tahun 1980 menjadi urutan ke-8 tahun 1986. Sedangkan penyebab kematian tetap menduduki peringkat ke-3. Dalam proses pengklasifikasian ini untuk mengetahui apakah termaksud penyakit jantung atau non penyakit jantung dengan mengunakan rumus dari metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes Classifier yang menggunakan library scikit learn. Dalam proses penelitian ini kita melakukan perhitungan hasil nilai performa yang terdiri dari akurasi, presisi, recall dan f-measure pada dataset penyakit jantung. Menggunakan metode klasifikasi yg memiliki hasil uji performa tertinggi/terbaik.
Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan tingkat akurasi pada metode K-Nearest Neighbor sebesar  67%, presisi 65%, recall 73%, dan f-measure 96% pada nilai K=250 dan metode jarak Manhattan, tingkat akurasi pada metode jarak Euclidean sebesar 65%, presisi 65%, recall 69%, dan f-measure 67% pada nilai K=250  sedangkan pada metode Naïve Bayes Classifier tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 58%, presisi 90%, recall 55% , dan f-measure 68%. Performa metode klasifikasi terbaik pada dataset Penyakit jantung yaitu metode KNN (K-Nearest Neighbor).
 
Publisher yocto brain
 
Date 2020-12-31
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Identifier http://jurnal.yoctobrain.org/index.php/ijodas/article/view/20
10.33096/ijodas.v1i3.20
 
Source Indonesian Journal of Data and Science; Vol. 1 No. 3 (2020): Indonesian Journal of Data and Science
2715-9930
 
Language en
 
Rights Copyright (c) 2020 Indonesian Journal of Data and Science
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library