abstrak penyakit diabetes melitus menggunakan metode naive bayes - Algoritma Naive Bayes dan KNearest neighbor cara mengobati diabetes menurut ust muhammad faisar youtube KNN bisa digunakan membantu prediksi penyakit diabetes dengan menggunakan software RapidMiner Python Hasil penelitian ini dievaluasi dengan Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan KNearest Neighbor Dari hasil penelitian Nilai keakuratan accuracy yang didapatkan dengan menggunakan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan penyakit Diabetes Melitus sebesar 78 Dan untuk hasil dari perhitungan precision untuk yang terkena Diabetes Melitus adalah 81 dan yang tidak Diabetes Melitus adalah 72 Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Support Maka dilakukan penelitian tentang prediksi diabetes menggunakan metode Naïve Bayes Menurut model Naïve Bayes penderita diabetes memiliki peluang 28 untuk terjangkit diabetes sedangkan 72 untuk tidak menderita diabetes Penelitian ini mencapai tingkat akurasi 94 presisi 95 dan recall 98 Keywords Diabetes Naïve Bayes Algoritma Naive Bayes dan KNearest neighbor KNN bisa digunakan membantu prediksi penyakit diabetes dengan menggunakan software RapidMiner dan Python Hasil penelitian ini dievaluasi dengan Confusion Matrix serta Nilai AUC Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES KLASIFIKASI DIAGNOSIS DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN METODE Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Algoritma Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes dan Greedy Forward Selection mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 9173 sedangkan model Naïve Bayes tanpa seleksi fitur Greedy Forward Selection hanya mendapat nilai akurasi sebesar 8769 satunya memprediksi penyakit diabetes dengan menggunakan metode Naive Bayes yaitu algoritma yang meminimalkan Kesehatan dari semua metode yang lain Diabetes mellitus juga dikenal sebagai sekelompok masalah metabolism yang ditandai dengan tingginya kadar gula darah yang termasuk penyakit kardiovaskular Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi Metode klasifikasi yang digunakan yaitu dengan menerapkan algoritma Naive Bayes yang mampu menghasilkan akurasi yang baik Hasil dari penelitian ini di dapati nilai akurasi 92 Memprediksi penyakit diabetes melitus menggunakan metode Penelitian sebagai klasifikasi untuk penyakit diabetes yang mengimplementasikan metode dari bagian machine learning yaitu Naïve Bayes classifier dari penerapan metode ini menghasilkan nilai ketepatan dalam prediksi data menggunakan bahasa pemrograman Naïve Bayes Pada Penyakit Diabetes Melitus Diabetes melitus merupakan penyakit kelainan metabolisme yang ditandai dengan tingginya kadar gula dalam darah karena kekurangan insulin atau resistensi insulin Penyakit diabetes semakin meningkat setiap tahunnya sehingga deteksi dini penyakit diabetes diperlukan untuk mengantisipasi penyakit SKIRPSI PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA RANDOM FOREST DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELLITUS DENGAN METODE NAÏVE BAYES Prediksi Diabetes Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan KOMPARASI ALGORITMA KNN DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI Pendekatan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Data Pasien Diabetes mining dapat digunakan karena dapat membuat hasil prediksi penyakit Diabetes Melitus pada penderita dengan memanfaatkan metode matematika atau do people with diabetes crave sugar statistika sehingga hasil Diabetes Melitus dapat diprediksi dengan benar dan akurat Naive Bayes Classifier merupakan sebuah metode klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes Kemudian data tersebut akan diolah dengan menggunakan metode Support Vector Machine dan metode Naive Bayes untuk mengetahui akurasi hasil diagnosa diabetes salah sebuah metode klasifikasi yang memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya dengan menggunakan Teorema Bayes Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil klasifikasi pasien ke dalam dua kategori diagnosis diabetes melitus yaitu îYa dan îTidak menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dan mengetahui Machine dan metode Naive Bayes untuk mengetahui akurasi hasil diagnosa diabetes Berdasarkan hasil dari penelitian yang sudah dilakukan metode Support Vector Machine memiliki nilai akurasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan metode Naive Bayes Nilai akurasi untuk model metode Support KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus Dengan Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Support KOMBINASI METODE FUZZY LOGIC DAN NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI DIAGNOSIS DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN METODE Sistem pakar yang dirancang menerapkan perhitungan algoritma naive bayes Algoritma Naive bayes merupakan pengklasifikasian dengan nilai probabilitas dan statistik yang memprediksi peluang PREDIKSI PENDERITA DIABETES MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES KOMBINASI METODE FUZZY LOGIC DAN NAÏVE BAYES DALAM MENDIAGNOSA PENYAKIT DIABETES MELITUS Diajukan Sebagai Syarat Untuk Menyelesaikan Pendidikan Program Strata1 Pada Jurusan Teknik Informatika Fakulas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya Oleh Metode Naïve Bayes ini membantu kita dalam menentukan probabilitas seorang pasien dengan gejala tertentu dapat dikatakan terkena Diabetes mellitus atau tidak terkena Diabetes mellitus berdasarkan dari 22 gejala sebagai indikator kunci dari Diabetes Mellitus PREDICTION OF DIABETES MELLITUS BY USING NAIVE BAYES Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Naïve Bayes Hyperglycemia can cause sufferers to experience chronic disease damage to organs in the body Diabetes mellitus is a dangerous disease so it is very interesting to classify diabetes mellitus using the Naïve Bayes method with Backward Elimination BE feature selection Dalam penelitian ini metode Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan data pasien diabetes gestasional berdasarkan variabelvariabel kesehatan dan demografi seperti usia indeks massa tubuh BMI riwayat keluarga diabetes kadar gula darah tekanan darah dan hasil pemeriksaan laboratorium lainnya Penelitian ini bertujuan agar menghasilkan nilai akurasi dengan menggunakan algoritma klasifikasi yang dipakai untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes pada perempuan agar membantu Penelitian klasifikasi Diabetes melitus menggunakan metode Naïve Bayes dilandasi dengan berbagai teori Dasar teori yang digunakan dalam penelitian ini meliputi dataset Diabetes melitus Naïve bayes KFold Cross validasi Seleksi fitur dan diabetes male incontinence pengujian 21 Diabetes Melitus
data kemenkes diabetes 2023
diabetes dan sepsis pasien
