PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KEMATIAN GAGAL JANTUNG

Nababan, Jimmy (2023) PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KEMATIAN GAGAL JANTUNG. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (190kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (453kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (37kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (11kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (231kB)

Abstract

Gagal jantung merupakan penyakit dengan angka kematian tertinggi di dunia, Gagal jantung adalah penyakit yang disebabkan oleh gangguan fungsi jantung dan pembuluh darah, seperti penyakit jantung koroner, hipertensi, stroke dan penyakit gagal jantung. Gagal jantung adalah suatu kondisi ketika jantung tidak bisa mendapatkan cukup darah untuk memenuhi kebutuhan tubuh. Pada penelitian ini, penulis mendapatkan data dari website Kaggle dengan judul �Heart Failure Clinical Record dengan total data 299 yang sudah di cleaning oleh pemilik data. metode yang digunakan yaitu metode algoritma Naïve Bayes yang telah banyak digunakan oleh banyak peneliti lainnya untuk melakukan proses prediksi, dan tools yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah WEKA dan RapidMiner. Penulis Mendapatkan hasil akurasi yang berbeda pada setiap tools dan juga pada setiap data yang sudah di split, fitur yang digunakan pada tools WEKA menggunakan Use Training Set pada fitur Use Training dari data testing 20% mendapatkan akurasi 100%, pada data testing 30% mendapatkan 91,11% dan pada data testing 40% mendapatkan akurasi 85,83%. Lalu pada tools RapidMiner dengan menggunakan operator Naïve Bayes, Apply Model, dan Performance, hasil yang di dapatkan di bagi dari 3 data testing yang di gunakan, pada data testing 20% akurasi yang di dapat adalah 93,33%, pada data testing 30% mendapatkan 91,11%, dan pada testing 40% mendapatkan 84,17%.

Actions (login required)

View Item