PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENYAKIT HIPERTENSI (Studi Kasus : Klinik Yashika - Ciganjur) - Tandjania Mawarti, - (2015)
Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi gejala penyakit hipertensi dan mendapatkan nilai akurasi terbaik dari prediksi gejala penyakit hipertensi tersebut. Penyakit darah tinggi yang lebih dikenal sebagai hipertensi merupakan penyakit yang mendapat perhatian dari semua kalangan masyarakat, mengingat dampak yang ditimbulkannya baik jangka pendek maupun jangka panjang. Penyakit hipertensi menimbulkan angka morbiditas (kesakitan) dan mortalitas (kematian) yang tinggi dengan meningkatnya prevalensi (angka kejadian) hipertensi setiap tahunnya. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier sebagai salah satu algoritma klasifikasi data mining. Algoritma Naïve Bayes diterapkan untuk menghitung probabilitas kemungkinan seseorang pasien dengan gejala- gejala tertentu apakah mengidap penyakit Hipertensi atau tidak. Objek penelitian dilakukan pada Klinik Yashika Ciganjur untuk mengambil dataset pasien. Dataset memuat 882 record pada tahun 2014. Hasil pemodelan diukur menggunakan tabel Confusion Matrix untuk menghitung akurasi. Setelah diuji coba, program ini memiliki tingkat akurasi 76.65%. fair classification. Aplikasi ini dapat membantu user untuk mendiagnosis penyakit Hipertensi.