PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG

Nur Hidayah, Maulida (2024) PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (325kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (325kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (698kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (484kB)
	Text BAB V.pdf Download (255kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (302kB)

Abstract

Penyakit jantung umumnya terjadi karena adanya kerusakan pada sel-sel otot jantung yang mengakibatkan gangguan dalam memompa aliran darah ke seluruh tubuh. Ini disebabkan oleh kurangnya pasokan oksigen ke pembuluh darah jantung atau bahkan karena terjadi spasme pada otot jantung, yang mengakibatkan kegagalan organ jantung dalam memompa darah. Akibatnya, kondisi jantung tidak dapat menjalankan fungsinya dengan baik. Oleh karena itu, penggunaan klasifikasi dalam Data Mining menjadi penting untuk mendukung dokter dalam pengambilan keputusan yang akurat dan sesuai. Analisis ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naïve Bayes pada dataset Heart Failure Prediction dengan jumlah data sebanyak 918 data yang terdiri dari 12 atribut yang berarti 11 feature dan 1 label guna memprediksi penyakit jantung. Data yang digunakan telah melalui proses pre-processing, termasuk penghapusan outlier, pengecekan missing value dan transformasi nilai atribut. Algoritma Naïve Bayes dievaluasi menggunakan Confusion Matrix untuk mengukur performanya. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 93.33% pada rasio 90:10. Penelitian ini memiliki manfaat dalam menghasilkan model algoritma Naïve Bayes yang dapat digunakan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi penyakit jantung.

Actions (login required)

View Item