PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST

Ikhsan, Muhammad (2025) PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (488kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (690kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text BAB V.pdf Download (579kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (568kB)

Abstract

Penyakit jantung merupakan penyakit yang memiliki angka kematian yang cukup tinggi dan merupakan penyakit yang ditakuti masyarakat. Oleh karena itu, klasifikasi data mining diperlukan untuk membantu dokter dalam pengambilan keputusan yang cepat dan akurat. Peneliti menggunakan dataset penyakit jantung koroner sebanyak 4238 data dengan 14 atribut. Dalam melakukan analisis, peneliti menggunakan Tools google colaboratory dan RapidMiner. Metode yang digunakan adalah Algoritma Random Forest yang dimana menghasilkan pohon keputusan dan hasil akurasi yang berbeda-beda. Pada penelitian ini dilakukan split data sebesar 60:40, 70:30, dan 80:20. Hasil akurasi tertinggi menggunakan yaitu sebesar 97.29% dengan Data Testing 20% pada google colaboratory, sedangkan hasil akurasi tertinggi menggunakan 10 Fold Cross-Validation sebesar 83.25% dengan Data Testing 20% pada RapidMiner.

Actions (login required)

View Item