PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DALAM PREDIKSI PENYAKIT ANGIN DUDUK

PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DALAM PREDIKSI PENYAKIT ANGIN DUDUK

Data Mining, AnginDuduk, Algoritma C4.5, Particle Swarm Optimization, RapidMiner

Penyakit angin duduk (Angina Pectoris)merupakan penyakit yang terjadi karena gangguan pada aliran darah menuju jaringan otot jantung yang menyebabkan terjadinya nyeri pada dada. Angin duduk terjadi karena adanya penyempitan pembuluh coroner yang menyebabkan suplai oksigen untuk otot jantung mengalami gangguan sehingga jantung tidak dapat memompa darah dengan maksimal. Kurangnya pengetahuan masyarakat dalam mendeteksi gejala penyakit ini maka dengan memanfaatkan data tersebut penulis ingin menerapkan salah satu teknik data mining dalam melakukan prediksi atau mendiagnosis penyakit angin duduk (angina pectoris). Metode yang digunakan adalah Algoritma C4.5dan Particle Swarm Optimization(PSO) dengan alat bantu RapidMinerdengan menggunakan sebanyak 200 data. Hasil analisis menunjukkan bahwa gejala kolestrol, diabetes, hipertensi, obesitas dan merokok bisa menjadi indikator untuk mendiagnosis penyakit angin duduk (angina pectoris). Hasil nilai yang didapatkan dari penelitian ini yaitu nilai Accuracyyang didapatkan meningkat sebanyak 7,5% dari 76,50% menjadi 84,00%, nilai Precisionyang didapatkan meningkat sebanyak 7,64% dari 80,50% menjadi 88,14%, dan nilai Recallyang didapatkan meningkat sebanyak 9% dari 72,00% menjadi 81,00%

Salman Alfaridzi1, Agung Nugroho2, Muhammad Rizki Sani3

https://jsi.ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/view/52/47

Universitas Pelita Bangsa

Oktober 2021

Fajar bagus W

PDF

Indonesia

Text