Klasifikasi Penyakit Hati Menggunakan Perbandingan Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor

Abstract

Hati merupakan organ kelenjar dalam tubuh manusia. Hati manusia memiliki bobot kira-kira mencapai 1200 hingga 1500 gram. Sebagai kelenjar terbesar dalam tubuh manusia, hati dapat terserang berbagai macam penyakit. Kita dapat melakukan klasifikasi mengenai penyakit hati yang bertujuan memperoleh jumlah rata-rata manusia yang terserang penyakit hati. Dengan penelitian ini, kita bisa membandingkan dan menyimpulkan algoritma mana yang paling tepat untuk diterapkan pada proses klasifikasi terhadap penyakit hati. Pada penelitian ini algoritma yang digunakan ialah algoritma pertama Naïve Bayes dan algoritma kedua K-Nearest Neighbor (K-NN). Dari hasil penelitian maka diperoleh bahwa Naïve Bayes memberikan nilai akurasi, presisi dan recall sebesar 85%-85,5% yang mana ini dapat dikatakan cukup baik namun belum baik. Sedangkan K-NN dapat memberikan nilai sempurna pada akurasi, presisi dan recall yaitu 100%. Maka algoritma yang terbaik dan dapat digunakan adalah algoritma K-NN