• Tidak ada hasil yang ditemukan

Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan C4.5 Pada Klasifikasi Penyakit Jantung Koroner - Repository Universitas Jenderal Soedirman

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2024

Membagikan "Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan C4.5 Pada Klasifikasi Penyakit Jantung Koroner - Repository Universitas Jenderal Soedirman"

Copied!
3
0
0

Teks penuh

(1)

44

DAFTAR PUSTAKA

Ardiansyah, Mursyid, Andi Sunyoto, and Emha Taufiq Luthfi. 2021. “Analisis Perbandingan Akurasi Algoritma Naïve Bayes Dan C4.5 Untuk Klasifikasi Diabetes.” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika 5(2): 147–56.

Han, Jiawei, Jian Pei, and Hanghang Tong. 2022. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan kaufmann.

Indrayuni, Elly. 2019. “Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes.” Jurnal Khatulistiwa Informatika 7(1): 29–36.

Kemkes. 2022. “Penyakit Jantung Penyebab Utama Kematian, Kemenkes Perkuat Layanan Primer.” https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20220929/0541166/penyakit-jantung-penyebab-utama-kematian- kemenkes-perkuat-layanan-primer/.

Kurniawan, Yogiek Indra. 2018. “Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining.” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 5(4): 455.

Larose, Daniel T, and Chantal D Larose. 2014. 4 Discovering Knowledge in Data:

An Introduction to Data Mining. John Wiley & Sons.

Marcos, H., and H. Utomo. 2015. “Perbandingan Kinerja Algoritme C.45 Dan Naive Bayes Mengklasifikasi Penyakit Diabete.” Jurnal Informatika 15(2):

141–48.

(2)

45

Muhammad Arif Rahman. 2015. “Algoritma C45 Untuk Menentukan Mahasiswa Penerima Beasiswa (Studi Kasus : Pps Iain Raden Intan Bandar Lampung).”

Jurnal Teknologi Informasi Magister Darmajaya 1(2): 118–28.

Musthafa, Aziz, Hadi Suyono, and Moechammad Sarosa. 2015. “Musthafa, Suyono, Sarosa - Perbandingan Kinerja Algoritma C.45 Dan AHPTOPSIS Sebagai Pendukung Keputusan Proses Seleksi Penerima Beasisw.” 9(2): 109–

14.

Normawati, Dwi, and Surya Allit Prayogi. 2021. “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter.” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) 5(2): 697–711.

Septiani, Wisti Dwi. 2017. “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis.” None 13(1): 76–

84.

T. Bahri Anwar. 2019. “Faktor Risiko Penyakit Jantung Koroner (PJK).” Fakultas Kedokteran, Universitas Sumatera Utara, Medan: 1–15.

Tyas, Shelly Janu Setyaning et al. 2021. “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan.” Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi 8(1): 86–99.

https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/article/view/576/365.

WHO. 2021. “Cardiovascular Diseases.” https://www.who.int/health- topics/cardiovascular-diseases.

(3)

46

Wibisono, Ardea Bagas, and Achmad Fahrurozi. 2019. “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Dalam Pengklasifikasian Data Penyakit Jantung Koroner.” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa 24(3): 161–70.

Referensi

Dokumen terkait

Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi untuk algoritma klasifikasi Naive Bayes senilai 98.18% dan nilai Area Under Curve (AUC) untuk algoritma Naive Bayes senilai

1) Analisa data mining dengan metode klasifikasi dan algoritma naive bayes dapat mengetahui pola hasil output produksi yang accept pada perusahaan. 2) Evaluasi hasil

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa implementasi dan perbandingan algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Decision Tree

Membuat perangkat lunak yang dapat melakukan klasifikasi data dengan metode Naïve Bayes dan mengetahui bagaimana mekanisme performa algoritma Naive Bayes terhadap

Dalam penelitian ini dilakukan analisa metode klasifikasi data mining dengan menggunakan Naïve Bayes untuk mengolah data penyakit hepatitis.. Pe- ngujian dan perhitungan setiap

Pada penelitian ini model akan dibentuk dengan menggunakan algoritma C4.5 decision tree dan algoritma Naive Bayes yang selanjutnya akan dilakukan perbandingan nilai akurasi, presisi,

xiv PREDIKSI POSISI TERBAIK PEMAIN PADA OLAHRAGA SEPAK BOLA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES ABSTRAK Sepak bola merupakan olahraga yang paling populer dibandingkan dengan

Seperti permasalahan yang telah dijelaskan pada latar belakang, penerapan data mining pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi penyakit jantung koroner, untuk