TY  - JOUR
T1  - Analisis Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Clasiffier Pada Dataset Penyakit Jantung
A1  - Sahar, Sahar
Y1  - 2020///
KW  - analisis perbandingan
KW  - k-nearest neigbor
KW  - naive bayes classifier
KW  - performa
JF  - Indonesian Journal of Data and Science
VL  - 1
IS  - 3
SP  - 79
EP  - 86
DO  - https://doi.org/10.33096/ijodas.v1i3.20
N2  - Di Indonesia telah terjadi pergeseran kejadian penyakit jantung dan pembuluh darah dari urutan ke-l0 tahun 1980 menjadi urutan ke-8 tahun 1986. Sedangkan penyebab kematian tetap menduduki peringkat ke-3. Dalam proses pengklasifikasian ini untuk mengetahui apakah termaksud penyakit jantung atau non penyakit jantung dengan mengunakan rumus dari metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes Classifier yang menggunakan library scikit learn. Dalam proses penelitian ini kita melakukan perhitungan hasil nilai performa yang terdiri dari akurasi, presisi, recall dan f-measure pada dataset penyakit jantung. Menggunakan metode klasifikasi yg memiliki hasil uji performa tertinggi/terbaik. Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan tingkat akurasi pada metode K-Nearest Neighbor sebesar 67%, presisi 65%, recall 73%, dan f-measure 96% pada nilai K=250 dan metode jarak Manhattan, tingkat akurasi pada metode jarak Euclidean sebesar 65%, presisi 65%, recall 69%, dan f-measure 67% pada nilai K=250 sedangkan pada metode Naïve Bayes Classifier tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 58%, presisi 90%, recall 55% , dan f-measure 68%. Performa metode klasifikasi terbaik pada dataset Penyakit jantung yaitu metode KNN (K-Nearest Neighbor).
ER  -