Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus

Abstract

Diabetes melitus merupakan penyakit kronis yang terjadi akibat kadar glukosa didalam darah yang terlalu tinggi sehingga tidak adanya insulin. Dalam kurun waktu data di Rumah Sakit Islam Siti Khadijah Palembang yang dipengaruhi oleh jumlah dari pasien yang melakukan pemeriksaan kesehatan seperti penyakit diabetes melitus sehingga berpengaruh dalam hal klasifikasi data yang akan menyulitkan pihak rumah sakit. Maka dengan memanfaatkan data mining, pengklasifikasian untuk menentukan pasien yang telah melakukan pemeriksaan termasuk penderita penyakit diabetes atau tidak. Dengan adanya permasalahan tersebut maka penulis melakukan analisis perbandingan dari dua algoritma yaitu algoritma naïve bayes dan algoritma support vector machine untuk klasifikasi penyakit diabetes dengan menggunakan alat bantu WEKA dengan tools options Cross Validation dan Confussion Matrix dengan hasil akurasi tertinggi yaitu algoritma support vector machine dengan kernel polynomial yang hasilnya 96.2704% dan tingkat error sebanyak 3.7296% dapat disimpulkan algoritma yang akurat dalam klasifikasi penyakit diabetes yaitu algoritma support vector machine dengan kernel polynomial.