PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT STROKE

• HARIS

---

ABSTRAK

 

ABSTRAK Teknologi sangat amat berkembang pesat, sampai-sampai manusia sudah hampir terikat sepenuhya oleh teknologi. Bahkan dibidang Kesehatan juga menggunakan teknologi-teknologi yang canggih sehingga dapat menyelesaikan pekerjaan dibidang kesehatan. Melihat pesatnya perkembangan didunia Kesehatan, saya mencoba melakukan penelitian untuk memprediksi penyakit stroke berdasarkan gaya hidup serta lingkungan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi dan memprediksi orang-orang tentang apakah dia akan berpotensi terkena penyakit stroke atau tidak. Saya menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes yang merupakan salah-satu metode sederhana untuk mengklasifikasi dan memprediksi sebuah data. Saya mengambil data orang-orang seperti nama, umur, beberapa gejala, lingkungan, dan sebagainya. Saya juga menggunakan aplikasi Python 3 untuk melakukan prediksi dan juga Rapidminer untuk melihat tingkat akurasi prediksi dari metode Naive Bayes ini.
Kata Kunci : klasifikasi, naïve bayes, prediksi, rapidminer, stroke
 

KATA KUNCI

Penerapan Metode Naive Bayes

---

DAFTAR PUSTAKA

 

DAFTAR PUSTAKA [1] C. D. A. Wolfe, “The impact of stroke,” Br. Med. Bull., vol. 56, pp. 275–286, 2000, Accessed: Jun. 08, 2022. [Online]. Available: https://academic.oup.com/bmb/article/56/2/275/303250 [2] O. A. Nastiti, “SISTEM PAKAR KLASIFIKASI STROKE DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN CERTAINTY FACTOR SEBAGAI ALAT BANTU DIAGNOSIS,” 2016. [3] S. Menengah Kejuruan Muhammadiyah, B. Bambang Supiyarto, B. Eka Purnama, and G. Kristianto Nugroho, “Pembuatan Media Pembelajaran Ketrampilan Komputer dan Pengelolaan Informasi Pada,” Online. [4] K. M. Leung, “Naive Bayesian Classifier,” 2007. [5] A. T. Susilo, H. Setiawan, R. A. Saputro, T. Purwadi, and A. Saifudin, “Penggunaan Metode Naïve Bayes untuk Memprediksi Tingkat Kemenangan pada Game Mobile Legends,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 4, no. 1, p. 46, 2021, doi: 10.32493/jtsi.v4i1.7807. [6] A. Algarni, “Data Mining in Education,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 7, pp. 456–461, 2016, Accessed: Jun. 07, 2022. [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org [7] I. Oktanisa and A. A. Supianto, “Perbandingan Teknik Klasifikasi Dalam Data Mining Untuk Bank a Comparison of Classification Techniques in Data Mining for,” Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, pp. 567–576, 2018, doi: 10.25126/jtiik20185958. [8] E. P. K. Orpa, E. F. Ripanti, and T. Tursina, “Model Prediksi Awal Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” J. Sist. dan Teknol.
Inf., vol. 7, no. 4, p. 272, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i4.33163. [9] N. D. Sari, “Penerapan kelasifikasi kepuasan pelanggan go-jek menggunakan metode algoritma naïve bayes,” p. 60, 2018. [10] H. Halimah, D. Linda, and F. Klaralia, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Memprediksi Penyakit Malaria pada Puskesmas Hanura,” Teknika, vol. 14, no. x, pp. 57–63, 2020. [11] M. Z. PRATAMA, “Penentuan Kriteria Dan Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Di Desa Parungkuda Dengan Menggunakan Algoritma Naïve …,” 2020, [Online]. Available: https://repository.bsi.ac.id/index.php/repo/viewitem/27910 [12] M. Dr. Priyono, Metode Penelitian Kuantitatif, 2nd ed. Zifatama Publishing, 2016. [13] Sugiyono, METODE PENELITIAN PENDIDIKAN (Pendekatan Kuantitatif, 44
Kualitatif, dan R&D). ALFABETA, 2015. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Metode_Penelitian_Pendidikan/uTbM DwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1 [14] A. S. Hamdi and E. Bahruddin, Metode Penelitian Kuantitatif Aplikasi Dalam
Pendidikan, 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2014. [15] A. Muhson, “Teknik Analisis Kualtitatif,” Tek. Anal., pp. 1–7, 2018, [Online]. Available: http://staffnew.uny.ac.id/upload/132232818/pendidikan/Analisis+Kuantitatif.p df