Diagnosa Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Metode Klasifikasi Naive

Authors

  • Harmayani Harmayani Universitas Asahan, Kisaran
  • Lamhot Sitorus Universitas Katolik Santo Thomas, Medan

DOI:

https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2292

Keywords:

Chronic Kidney Disease, Data Mining Classification, Naïve Bayes Classifier Method

Abstract

Chronic Kidney Disease is a very dangerous disease that is often not seriously considered with the effects of this disease which leads to death. More than 26 million people in the United States are not aware of their kidney disease, only 8% of them begin to realize the disease, each body must be known early whether or not the body condition / / by diagnosing it, in this study classifications will be carried out on the diagnostic data attributes Chronic kidney disease aims to simplify the process of classifying symptoms and making decisions on the diagnosis of kidney disease, this process is carried out using a data mining classification approach using the Naïve Bayes Classifier method

Author Biographies

Harmayani Harmayani, Universitas Asahan, Kisaran

Fakultas Teknik, Prodi Teknik Informatika

Lamhot Sitorus, Universitas Katolik Santo Thomas, Medan

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas ilmu Komputer

References

N. Rofiqo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means,†KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.

K. Timur, K. Utara, S. Selatan, and I. K. Sehat, “DISPARITAS PEMBANGUNAN KESEHATAN DI INDONESIA BERDASARKAN Disparity of Health Development in Indonesia Based on Healthy Family,†pp. 18–27, 2020.

M. Amurwaningsih and U. Arum Darjono, “Analisis Hubungan Kualitas Hidup Yang Berhubungan Dengan Kesehatan Mulut (OHRQoL) Dan Status Kecemasan Dengan Status Nutrisi Pada Masyarakat Usia Lanjut,†Maj. Ilm. Sultan Agung, vol. 48, no. 123, pp. 46–54, 2010.

E. A. Kurnianto, I. Cholissodin, and E. Santoso, “Klasifikasi Penderita Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM),†J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 12, pp. 6597–6602, 2018.

M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering Dalam Mengelompokkan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut Upaya Antisipasi/ Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi Dengan K-Means,†KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.943.

R. A. Saputra, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Tuberculosis ( Tb ): Studi Kasus Puskesmas Karawang,†Semin. Nas. Inov. dan Tren, no. April, pp. 1–8, 2014.

D. P. Utomo, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,†vol. 4, no. April, pp. 437–444, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.

A. Nugroho, Analisis dan Perancangan Sistem Informasi dengan Metodologi Berorientasi Objek, Edisi Revi. Bandung: Informatika Bandung, 2005.

N. D. Prayoga, N. Hidayat, and R. K. Dewi, “Sistem Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Naïve Bayes,†J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 8, pp. 2666–2671, 2018.

H. Amalia, “Perbandingan Metode Data Mining Svm Dan Nn Untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis,†J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 14, no. 1, pp. 1–6, 2018, doi: https://doi.org/10.33480/pilar.v14i1.80.

A. Sulistyohati, T. Hidayat, K. Kunci: Ginjal, S. Pakar, and M. Dempster-Shafer, “Aplikasi Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Ginjal Dengan Metode Dempster-Shafer,†Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf., vol. 2008, no. Snati, pp. 1907–5022, 2008.

D. Evanko, “Optical imaging of the native brain,†Nat. Methods, vol. 7, no. 1, p. 34, 2010, doi: 10.1038/nmeth.f.284.

Downloads

Published

2020-07-20

Issue

Section

Articles