PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT STROKE OTAK

Rivliansyah, Zurman (2023) PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT STROKE OTAK. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (288kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (470kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (601kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB V.pdf Download (110kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA .pdf Download (331kB)

Abstract

Pada tahun 2019 organisasi kesehatan dunia (WHO) mendudukkan stroke sebagai tujuh dari sepuluh penyebab utama kematian, stroke otak tidak bisa dianggap penyakit biasa maka dari itu pentingnya kita untuk mengetahui informasi mengenai gejala ataupun penyebab dari penyakit stroke otak dengan salah satu teknik data mining yaitu klasifikasi atau prediksi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan prediksi pada penyakit stroke otak dan memperoleh nilai akurasi yang optimal dan juga memperoleh hasil pohon keputusan dan tentu saja metode decision tree menjadi pilihan untuk penelitian ini, pengujian yang dilakukan menggunakan 2 tools dan model pengujian yang berbeda, berdasarkan beberapa pohon keputusan yang dihasilkan terlihat bahwa atribut “Age”, “Heart Disease”, “Hypertension” merupakan atribut yang paling signifikan dan perolehan akurasi tertinggi terdapat pada penggunaan data testing 40% yang dimana tanpa cross validation memperoleh akurasi tertinggi 87,93% (RapidMiner) dan dengan cross validation memperoleh akurasi tertinggi 85,12% (Weka).

Actions (login required)

View Item