Analisis Perbandingan Algoritma Random Forest dan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Penyakit Paru-Paru di Indonesia

Eka Wulansari Fidayanthie ; Asep Sayfulloh ; Mardiana Rafa Alzena ; Nilam Kurnia Sari
Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi 📅 2025 Vol 3, No 3 🔗 DOI: 10.61132/saturnus.v3i3.956
Abstract
Lungs are vital organs in the human respiratory system, responsible for fulfilling the body's oxygen needs. If the lungs experience health problems, it can have adverse effects on the human respiratory system. Common causes of lung diseases are usually due to inhaling air contaminated by dust, smoke, viruses, and bacteria. This study aims to compare the performance of two classification algorithms, namely Random Forest and Naive Bayes, in predicting lung diseases. The data used was obtained from the Kaggle website and processed using RapidMiner software. The attributes involved include smoking habits, pre-existing conditions, staying up late, exercise activities, age, and outcomes. Based on the test results, the Random Forest algorithm demonstrated the best performance with an accuracy of 93%, while the Naive Bayes algorithm achieved an accuracy of 87%. These findings indicate that the Random Forest algorithm outperforms the Naive Bayes algorithm in terms of lung disease prediction accuracy.
Keywords
Data Mining; Random Forest; Naive Bayes; Lung Disease
How to Cite

Eka Wulansari Fidayanthie, et al. (2025). Analisis Perbandingan Algoritma Random Forest dan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Penyakit Paru-Paru di Indonesia. Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 3(3). https://doi.org/10.61132/saturnus.v3i3.956

Eka Wulansari Fidayanthie; Asep Sayfulloh; Mardiana Rafa Alzena; Nilam Kurnia Sari, "Analisis Perbandingan Algoritma Random Forest dan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Penyakit Paru-Paru di Indonesia," Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 3, 2025.

Eka Wulansari Fidayanthie; Asep Sayfulloh; Mardiana Rafa Alzena; Nilam Kurnia Sari. "Analisis Perbandingan Algoritma Random Forest dan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Penyakit Paru-Paru di Indonesia." Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 3, 2025.

Eka Wulansari Fidayanthie; Asep Sayfulloh; Mardiana Rafa Alzena; Nilam Kurnia Sari. "Analisis Perbandingan Algoritma Random Forest dan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Penyakit Paru-Paru di Indonesia." Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi 3, no. 3 (2025).

Eka Wulansari Fidayanthie, et al. (2025) 'Analisis Perbandingan Algoritma Random Forest dan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Penyakit Paru-Paru di Indonesia', Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 3(3). doi: 10.61132/saturnus.v3i3.956.

Eka Wulansari Fidayanthie; Asep Sayfulloh; Mardiana Rafa Alzena; Nilam Kurnia Sari. Analisis Perbandingan Algoritma Random Forest dan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Penyakit Paru-Paru di Indonesia. Saturnus: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi. 2025;3(3).

Artikel Terkait

Analisis Klasifikasi Keputusan Belanja Konsumen Pada Toko Online XX Menggunakan Algoritma Decision Tree

Putri Maria Theresia Kehi; I Wayan Sudiarsa; Maria Oktaviani Suryati; Yosefina Dehadi; Maria Karlinda

Sistem Internet Hotspot Berbasis Limitasi Bandwidth dengan Fair Usage Policy (FUP) menggunakan Mikrotik : Studi Kasus: Oey Alycia Resto dan Cafe

Muhamad Sandi Pratama; Nizirwan Anwar

Perancangan Website Pelayanan Klien dan Pra-Pendaftaran Perkara di Kantor Hukum Kofipindo

Cici Pratiwi; Zaskia Maghfira

Perancangan Prototipe Sistem Informasi Monitoring Stok Barang pada PT XYZ

Martono Martono

Analisis Pola Aktivitas Belajar Mahasiswa pada Learning Management System Menggunakan Teknik Clustering

Nurfaizah Nurfaizah

Perancangan Enterprise Architecture Absensi SMK Swasta Dwitunggal 2 Tanjung Morawa Menggunakan TOGAF ADM

Laila Azizah; Indah Dwi Pancari; Afini Tri Agustina; Ajeng Triandari; Hamza Dwi Aulia Warhana
Tren Sitasi Jurnal