Kombinasi Seleksi Fitur Berbasis Filter dan Wrapper Menggunakan Naive Bayes pada Klasifikasi Penyakit Jantung - Siti Roziana Azizah; Rudy Herteno; Andi Farmadi; Dwi Kartini; Irwan Budiman (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2023)
Penyakit jantung menjadi salah satu penyebab utama kematian bersama dengan penyakit lainnya. Dalam bidang teknologi, data mining dapat digunakan untuk mendiagnosa suatu penyakit yang bersumber dari data rekam medis pasien. Pada klasifikasi dataset medis, Naive Bayes merupakan salah satu metode terbaik yang digunakan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan hasil akurasi dari Naive Bayes menggunakan beberapa seleksi fitur yaitu Forward Selection, Backward Elimination, kombinasi union hasil seleksi fitur Forwad Selection dan Backward Elimination, Information Gain, Gain Ratio, dan kombinasi union hasil seleksi fitur Information Gain dengan Gain Ratio. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penyakit jantung yang didapatkan dari UCI Machine Learning Repository. Dari implementasi pemodelan yang akan dilakukan menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 91.80% pada algoritma Naive Bayes dengan kombinasi union hasil seleksi fitur Information Gain dan Gain Ratio menggunakan perbandingan data latih dan data uji 80:20. Sedangkan akurasi Naive Bayes dengan kombinasi union hasil seleksi fitur Forward Selection dan Backward Elimination hanya memiliki nilai akurasi sebesar 83.61%