KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN C4.5 DALAM MENDETEKSI KESUBURAN

Abstract

Tingkat kesuburan pria mengalami penurunan dalam dua dekade terakhir. Penurunan ini disebabkan oleh faktor lingkungan, seperti kebiasaan hidup bisa mempengaruhi kualitas sperma laki-laki. Teknik artificial inteligence saat ini muncul menjadi metodologi sebagai sistem pendukung keputusan dalam kesehatan. Makalah ini menyajikan penerapan algoritma naïve bayes dalam mendeteksi kesuburan sperma laki-laki yang diambilkan dari data faktor dan gaya hidup lingkungan. Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah eksperimen. Dataset yang digunakan adalah dataset fertilitas sperma yang diambil dari UCI Machine Learning Repositori. Dataset terdiri dari 100 instance dan 10 atribut dengan 1 atribut label. Atribut terdiri dari musim analisa, usia, penyakit pada kanak-kanan, trauma, bedah, konsumsi alkohol, merokok, jumlah jam duduk dan prediktor. Selanjutnya dataset dibagi menjadi dua, data training dan data testing. Sebagai evaluasi algoritma digunakan 10 X-Validation. Performance algoritma naïve bayes dievaluasi berdasarkan accuracy, sensitivity, precision dan spesificity. Berdasarkan hasil eksperimen diperoleh nilai accuracy 83,75%, sensitivity 95,71%, precision 87,01% dan spesificity 0%. Penelitian selanjutnya bisa membandingkan performa algoritma naïve bayes dengan algoritma yang lain.