Perbandingan Kinerja Rule ZeroR dan Function SMO dengan T-Test dalam Pengklasifikasian Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus

Abstract

Penemuan informasi dari data medis adalah salah satu cara untuk membuat keputusan dari pasien.. Dataset diabetes mellitus diperoleh dari Pima Indian dataset diabetes dari repositori UCI. Pengolahan data mining dibagi menjadi dua tahap yaitu pertama, identifikasi dan pencarian atribut data , pencarian keakurasian data menggunakan software WEKA dan kedua, tahap kelayakan perbandingan kedua data tersebut dengan t-test menggunakan Microsoft excell. Masing-masing metode diuji keefektifitasanya dengan menggunakan 10-fold cross validation dengan hasil pengukuran diperoleh akurasi 77,3 % untuk function SMO dan 65,1 % untuk rule ZeroR . Setelah didapatkan hasil akurasi, dilakukan pengujian perbandingan kesignifikaan dengan confidence level 5% dengan menggunakan t-test. Didapatkan hasil bahwa keduanya signifikan, hal ni berarti bahwa metode function SMO memberikan prediksi yang lebih baik dari rule ZeroR untuk diagnose penyakit diabete.