Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informatik : Jurnal Ilmu Komputer
Yulnelly Yulnelly
UPN Veteran Jakarta
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Morfologi Gen Sel Darah Putih Muhammad Nuradli Hasbi Gumay; Yuni Widiastiwi; Mayanda Mega Santoni; Yulnelly Yulnelly
Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Vol 18, No 1 (2022): April 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52958/iftk.v17i4.4576

Abstract

Dibidang kesehatan, mendiagnosis penyakit leukemia merupakan hal yang sulit karena masih didiagnosis secara manual dengan bantuan dokter. Diagnosis manual tersebut dapat mengalami kesalahan yang disebabkan oleh kelalaian manusia. Dari permasalahan tersebut, maka dibutuhkan diagnosis jenis penyakit leukemia menggunakan kecanggihan teknologi yaitu machine learning untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dalam penelitian ini, machine learning tersebut mengolah data yang berasal dari jenis leukemia yaitu Acute Myeloid Leukemia (AML) dan Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) berdasarkan ciri morfologi gen sel darah putih tersebut. Metode pengklasifikasian data yang digunakan untuk penelitian ini yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Naïve Bayes yang kemudian kedua metode klasifikasi tersebut dibandingkan untuk melihat metode klasifikasi yang terbaik. Penelitian ini menggunakan praproses data cleaning, seleksi fitur, dan scaling untuk meningkatkan nilai akurasi. Hasil dari penelitian ini adalah metode klasifikasi K-Nearest Neighbors (K-NN) merupakan klasifikasi yang terbaik dengan nilai akurasi yang menggunakan kurva ROC/AUC bernilai 0.952 jika dibandingkan dengan metode klasifikasi Naïve Bayes yaitu 0.912.
Co-Authors Muhammad Nuradli Hasbi Gumay Santoni, Mayanda Mega Yuni Widiastiwi