English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Penyakit diabetes merupakan salah satu penyakit paling banyak diderita oleh manusia seluruh dunia. Setiap tahun terjadi peningkatan kematian yang disebabkan oleh penyakit diabetes. Penyakit diabetes terjadi disebabkan oleh tubuh tidak menghasilkan insulin dalam jumlah yang cukup. Salah satu cara yang digunakan untuk mengurangi jumlah kematian yang disebabkan oleh penyakit diabetes adalah melakukan diagnosis secara dini. Salah satu teknik yang bisa digunakan adalah memanfaatkan teknik data mining. Untuk melakukan diagnosis penyakit diabetes dibutuhkan suatu metode yang memiliki akurasi terbaik. Pada penelitian ini melakukan komparasi metode Correlated-Naive Bayes Classifier dan Naive Bayes Classifier untuk mendapatkan akurasi terbaik sehingga dapat digunakan untuk diagnosis penyakit diabetes. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menunjukkan bahwa metode Correlated Naive Bayes Classifier (CNBC) memperoleh akurasi terbaik dibandingkan dengan metode Naive Bayes Classifier (NBC) untuk Dataset Pima indian Diabetes . Tingkat akurasi metode Correlated Naive Bayes Classifier (CNBC) sebesar 67,15%, sedangkan metode Naive Bayes Classifier (NBC) sebesar 64,33%. Metode Correlated Naive Bayes Classifier (C-NBC) memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan metode Naive Bayes Classifier (NBC) karena pada metode Correlated Naive Bayes Classifier memperhitungkan nilai korelasi dari masing-masing atribut dataset terhadap Kelasnya. Dengan demikian penggunaan metode Correlated Naive Bayes Classifier (C-NBC) dapat digunakan untuk melakukan diagnosis penyakit diabetes karena memiliki tingkat akurasi yang bagus dibandigkan metode Naive Bayes Classifier .

Komparasi Akurasi Metode Correlated Naive Bayes Classifier dan Naive Bayes Classifier untuk Diagnosis Penyakit Diabetes