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

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.