PERBANDINGAN KINERJA NAÃVE BAYES DAN DECISION TREE C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT STROKE
PERBANDINGAN KINERJA NAÃVE BAYES DAN DECISION TREE C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT STROKE
PERBANDINGAN KINERJA NAÃVE BAYES DAN DECISION TREE C4.5 UNTUK K: P
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika Bangsa
Author
Sarita, Rahma
Subject
Analisis Sistem Informasi
Datestamp
2024-11-09 09:15:21
Abstract :
Stroke merupakan kerusakan pada otak yang muncul mendadak, progresif, dan cepat akibat gangguan peredaran darah otak non traumatik, yang secara mendadak menimbulkan gejala seperti kelumpuhan sesisi wajah atau anggota badan, bicara tidak lancar, bicara tidak jelas, perubahan kesadaran, gangguan penglihatan serta pasien yang mengalami Stroke tidak hanya mengalami kecacatan fisik, tetapi juga cenderung mengalami masalah psikologis seperti depresi dan disfasia. Keberhasilan penanganan Stroke dapat terjadi jika penanganan dilakukan secara tepat, cepat, dan cermat pada penanganan awal pasien, penanganan yang diperlukan adalah dengan melakukan prediksi pada pasien stroke dengan menggunakan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan kinerja algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa Naive Bayes dan Decision Tree C4.5 efektif dalam prediksi. Decision Tree C4.5, memiliki akurasi lebih tinggi, mencapai 94,7791% pada persenan data 80% penerapan metode ini dapat membantu deteksi dini dalam penanganan Stroke.
Stroke merupakan kerusakan pada otak yang muncul mendadak, progresif, dan cepat akibat gangguan peredaran darah otak non traumatik, yang secara mendadak menimbulkan gejala seperti kelumpuhan sesisi wajah atau anggota badan, bicara tidak lancar, bicara tidak jelas, perubahan kesadaran, gangguan penglihatan serta pasien yang mengalami Stroke tidak hanya mengalami kecacatan fisik, tetapi juga cenderung mengalami masalah psikologis seperti depresi dan disfasia. Keberhasilan penanganan Stroke dapat terjadi jika penanganan dilakukan secara tepat, cepat, dan cermat pada penanganan awal pasien, penanganan yang diperlukan adalah dengan melakukan prediksi pada pasien stroke dengan menggunakan metode klasifikasi algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan kinerja algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa Naive Bayes dan Decision Tree C4.5 efektif dalam prediksi. Decision Tree C4.5, memiliki akurasi lebih tinggi, mencapai 94,7791% pada persenan data 80% penerapan metode ini dapat membantu deteksi dini dalam penanganan Stroke.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
