Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Greedy Forward Selection

Abstract

Diabetes merupakan penyakit yang mengancam kehidupan dengan pertumbuhan tercepat dan jika tidak diobati atau diindentifikasi akan menyebabkan komplikasi lain. Diabetes setiap tahunnya mengakibatkan kematian sebanyak 3.8 juta jiwa dan telah mempengaruhi 422 juta orang di seluruh Dunia. Dataset diabetes yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset publik, dataset ini akan diolah menggunakan model yang diusulkan. Dataset diabetes memiliki permasalahan seperti adanya fitur-fitur yang tidak relevan, fitur-fitur yang tidak relevan dapat menurunkan kinerja dari model yang digunakan. Seleksi fitur Greedy Forward Selection adalah seleksi fitur yang sangat efisien dan cepat dalam prosesnya. Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma yang mudah dan sederhana ketika diimplementasikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes dan Greedy Forward Selection mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 91.73%, sedangkan model Naïve Bayes tanpa seleksi fitur Greedy Forward Selection hanya mendapat nilai akurasi sebesar 87.69%