Mahasiswa Untag Surabaya Ciptakan Program Analisis untuk Klasifikasi Diabetes
“Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma KNN mempunyai akurasi dan presisi yang lebih baik dari Naïve Bayes, sedangkan Naive Bayes hanya unggul dalam hal recall dan itu masih belum cukup untuk menunjukkan bahwa Naive bayes lebih unggul dari KNN,” jelas dia.
Melalui penelitiannya, David berharap dapat membantu masyarakat, khususnya generasi muda, dalam mendeteksi dini risiko diabetes. “Penelitian ini bertujuan agar kalangan muda dapat mendeteksi dini dan lebih waspada terhadap kemungkinan terkena diabetes,” pungkas David.
Sementara itu, Dosen Pembimbing Penelitian Supangat, M.Kom., P.hD., ITIL., COBIT., CLA, mengatakan ke depan nanti penelitian yang dilakukan David masih bisa dikembangkan lebih lanjut.
"Tentunya masih bisa dikembangkan lagi sehingga bisa lebih memberikan manfaat," ucap Supangat. (mcr12/jpnn)
Program analisis klasifikasi diabetes ciptaan mahasiswa Untag Surabaya membandingkan diagnosis lebih efektif kepada pasien.
Redaktur & Reporter : Arry Dwi Saputra
Silakan baca konten menarik lainnya dari JPNN.com Jatim di Google News
