Julia, Triani (2023) Komparasi Dalam Prediksi Gagal Jantung Dengan Menggunakan Metode C4.5 dan Naïve Bayes. Skripsi thesis, UNAMA.
Text
Bab I.pdf Download (290kB) |
|
Text
Bab II.pdf Download (619kB) |
|
Text
Bab III.pdf Download (614kB) |
|
Text
Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text
Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (189kB) |
|
Text
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (306kB) |
Abstract
Industri kesehatan memiliki data kesehatan yang cukup besar, seperti dataset penyakit gagal jantung. Pada penelitian ini penulis memutuskan untuk memprediksi penyakit gagal jantung menggunakan metode C4.5 dan Naïve Bayes. Data yang dipakai diambil dari website kaggle.com yang berjumlah 918 data dengan 12 atribut. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan antara metode C4.5 dan Naïve Bayes dalam mengukur tingkat akurasi. Manfaat dari penelitian ini adalah dapat membantu pihak tenaga kesehatan dalam memprediksi pasien yang berkemungkinan terkena penyakit gagal jantung sehingga dapat menjadi informasi bagi pembaca untuk mengetahui resiko pasien terkena penyakit gagal jantung dengan tingkat akurasi yang tinggi. Proses implementasi metode C4.5 dan yang digunakan meraih tingkat akurasi sebesar 83.67%, presisi sebesar 85.01%, recall sebesar 86.04% dan f1-score sebesar 85.02% untuk metode C4.5 dengan outlier. Kemudian metode C4.5 tanpa outlier meraih tingkat akurasi sebesar 85.02%, presisi sebesar 86.02%, recall sebesar 87.02% dan f1-score sebesar 86.52%. Dan metode Naïve Bayes yang digunakan meraih tingkat akurasi sebesar 85.30%, presisi sebesar 86.31%, recall sebesar 87.40% dan f1-score sebesar 86.85% untuk metode Naïve Bayes dengan outlier. Kemudian metode Naïve Bayes tanpa outlier meraih tingkat akurasi tertinggi yaitu sebesar 85.57%, presisi sebesar 86.54%, recall sebesar 87.57% dan f1-score sebesar 87.05%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai perhitungan akurasi, presisi, recall dan f1-score tertinggi yaitu metode Naïve Bayes tanpa outlier.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | Analisis Sistem Informasi |
Divisions: | Skripsi > Teknik Informatika > 2023 |
Depositing User: | Digital Library |
Date Deposited: | 01 Mar 2024 07:59 |
Last Modified: | 01 Mar 2024 07:59 |
URI: | http://repository.unama.ac.id/id/eprint/3373 |
Actions (login required)
View Item |