📅 30 June 2022
DOI: 10.31331/joined.v5i1.2242
Komparasi Metode Naive Bayes dan C4.5 Pada Klasifikasi Persalinan Prematur
Journal of Informatics Education
Universitas Ivet
📄 Abstract
Persalinan prematur adalah persalinan diluar masa lahir bayi yang menyebabkan kematian bagi bayi serta komplikasi terhadap ibu bayi. Juga menjadi beban tenaga medis dengan tren peningkatan sebanyak 8%. Klasifikasi data mining hadir sebagai pemecah masalah deteksi pencegahan awal persalianan premature. Dengan memanfaatkan algoritma klasfikasi C4.5 dan algoritma naïve bayes yang dianggap baik secara kinerja. Untuk memilih algoritma terbaik dalam klasifikasi persalinan prematur maka harus diukur dengan baik kinerjanya. Dari hasil pebandingan algoritma naïve bayes dengan algoritma C4.5 didapatkan akurasi sebesar 98.75% dengan AUC 0.5. Sedangkan capaian dari algoritma naïve bayes sebesar 81.88% dan AUC 0.945. Maka dari hasil perbandingan nilai akurasi kedua algoritma tersebut disimpulkan bahwa algoritma C4.5 mampu lebih unggul dalam penanganan data persalianan premature dibandingakan dengan algortima naïve bayes.
ℹ️ Informasi Publikasi
Tanggal Publikasi
30 June 2022
Volume / Nomor / Tahun
Volume 5, Nomor 1, Tahun 2022
📝 HOW TO CITE
Hanif, Mohammad Burhan; Rani, Handini Arga Damar; Rifai, Ahmad; Setiaji, Galet Guntoro, " Komparasi Metode Naive Bayes dan C4.5 Pada Klasifikasi Persalinan Prematur," Journal of Informatics Education, vol. 5, no. 1, Jun. 2022.
ACM
ACS
APA
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Download Citation
0
Sitasi
Cek Google Scholar