PENERAPAN DATA MINING DAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING PADA KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG
Dublin Core
Title
PENERAPAN DATA MINING DAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING PADA KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG
Subject
penyakit jantung, data mining, machine learning, klasifikasi
Description
Saat ini, dalam dunia kesehatan, data analisis dapat diproses untuk mendeteksi dan mendiagnosa penyakit. Dengan perkembangan teknologi, peranan data mining, dan kebutuhan studi digunakan untuk memecahkan masalah tersebut. Maka dari itu, kami memutuskan untuk mengklasifikasikan penyakit jantung menggunakan 3 teknik machine learning: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors,Random Forest, dan Tuned K-Nearest Neighborsdengan bahasa pemrograman python. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mempunyai 13 fitur, 1 variabel label, dan 303 contoh di mana 138menderita karena penyakit cardiovascular dan 165sehat. Pengukuran yang digunakan untuk membandingkan kinerja teknik data mining yaitu akurasi, presisi, recall, dan f-measure. Hasilnya menunjukkan bahwa Logistic Regressionmerupakan teknik dengan kinerja terbaik dan mendapatkan akurasi tertinggi 88,52%
Creator
Iman Saladin B. Azhar1, Winda Kurnia Sari2
Source
https://jsi.ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/article/view/65/62
Publisher
Universitas Sriwijaya
Date
April 2022
Contributor
Fajar bagus W
Format
PDF
Language
Indonesia
Type
Text
Files
Collection
Citation
Iman Saladin B. Azhar1, Winda Kurnia Sari2, “PENERAPAN DATA MINING DAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING PADA KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG,” Repository Horizon University Indonesia, accessed April 24, 2025, https://repository.horizon.ac.id/items/show/7242.