Syntax Jurnal Informatika
Vol 9 No 1: Mei 2020

Komparasi Metode Machine Learning pada Diagnosa Gangguan Kejiwaan Depresi

rusda wajhillah (Universitas Bina Sarana Informatika)
saeful bahri (STMIK Nusa Mandiri Jakarta)
agung wibowo (Universitas Bina Sarana Informatika)

Article Info

Publish Date
29 Jul 2020

Abstract

Depresi atau penyakit kejiwaan berakibat fatal pada resiko kemungkinan bunuh diri. Depresi dapat didiagnosa sejak dini dan dilakukan secara mandiri. Hal ini sangat perlu dilakukan untuk membantu dalam penyembuhan dan pencegahan depresi. Model yang tepat dalam mendiagnosa depresi secara mandiri telah banyak diusulkan oleh beberapa peneliti. Pada penelitian ini dibandingkan metode machine learning yang paling akurat untuk mendiagnosa depresi, diantaranya algoritma Naïve bayes, kNN, Decision Tree dan Random Forest. Hasilnya diketahui algoritma Random Forest memiliki nilai akurasi paling tinggi diantara tiga algoritma lainnya yaitu sebesar 80,02%.

Copyrights © 2020




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Syntax Jurnal Informatika
Website

Abbrev

syntax

Publisher

Universitas Singaperbangsa Karawang

Subject

Computer Science & IT

Description

Syntax Jurnal Informatika berfokus pada Rekayasa Perangkat Lunak, Teknik Kompilasi, Perancangan Basis Data, Data Mining, Teknologi Web Services, Business Intelligent, Kecerdasan Buatan, Logika Fuzzy, Computer Vision, Embedded System, Robotika, Sistem Pakar, Machine Learning, E-Commerce, Digital dan ...