Online Public Access Catalog
Ditemukan 144 hasil di pencarian Skripsi
-
PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI MODEL MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
- DEFRI PRASETYO
- 2024
Penelitian ini mengevaluasi perbandingan akurasi antara dua teknik machine learning, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naive Bayes, dalam memprediksi penyakit jantung. Penyakit jantung mencakup berbagai kondisi yang mempengaruhi jantung dan pembuluh darahnya, seperti penyakit jantung koroner, aritmia, gagal jantung, penyakit katup jantung, dan penyakit jantung bawaan. Data gejala dan diagnosa penyakit ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 91 kali
-
PENERAPAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN RAPID MINER UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
- NUNUNG SITI NURJANAH
- 2024
Penyakit jantung adalah penyebab utama kematian global dan di Indonesia. Deteksi dini dan klasifikasi yang tepat sangat penting untuk pencegahan dan pengobatan dini. Penyakit ini disebabkan oleh penyumbatan pembuluh darah yang mengganggu suplai darah dan oksigen ke otot jantung. Beberapa jenis termasuk penyakit jantung coroner, gagal jantung, aritmia, dan penyakit jantung bawaan, dipengaruhi ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 72 kali
-
PENERAPAN ALGORITMA K MEANS CLUSTERING DAN C 4.5 PADA PENYAKIT JANTUNG BERDASARKAN USIA
- FRILIAN ARDANAN PRANANTA
- 2024
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), pada tahun 2019, penyakit kardiovaskular menyebabkan sekitar 17,9 juta kematian di seluruh dunia, mewakili 32% dari total kematian. Mayoritas kematian ini disebabkan oleh serangan jantung dan stroke. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering dan C4.5 dalam memprediksi penyakit jantung berdasarkan usia pasien. Algoritma K-Means ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 188 kali
-
Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Jantung
- YOHANES TRI KARITAS
- 2025
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia, termasuk di Indonesia, dengan angka kematian yang terus meningkat setiap tahunnya. Deteksi dini dan prediksi risiko penyakit jantung sangat penting untuk menekan angka kematian dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naive Bayes dalam memprediksi risiko penyakit jantung ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 74 kali
-
PENERAPAN SMOTE UNTUK MENGOPTIMALKAN PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG BERDASARKAN REGION MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN RANDOM FOREST
- RYAN HARRYS PRATAMA
- 2025
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia yangmemerlukan metode deteksi dini agar risiko dapat ditekan. Permasalahan utama dalamprediksi penyakit jantung adalah ketidakseimbangan data antara pasien sehat danpasien dengan penyakit jantung, yang menyebabkan model cenderung bias terhadapkelas mayoritas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 75 kali
-
PENERAPAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN RAPID MINER UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
- SALWA AWALIANI ARIEF
- GHOLIF PRADITYA UTAMA
- 2024
Penyakit jantung adalah penyebab utama kematian global dan di Indonesia. Deteksi dini dan klasifikasi yang tepat sangat penting untuk pencegahan dan pengobatan dini. Penyakit ini disebabkan oleh penyumbatan pembuluh darah yang mengganggu suplai darah dan oksigen ke otot jantung. Beberapa jenis termasuk penyakit jantung coroner, gagal jantung, aritmia, dan penyakit jantung bawaan, dipengaruhi oleh ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 89 kali
-
DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING BERBASIS WEB
- FERDI FERDIANSYAH JUNAEDI
- 2022
Ferdi Ferdiansyah Junaedi (15180190), Diagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Metode Case Based Reasoning Berbasis Web Penyakit jantung merupakan penyakit yang sangat berbahaya bagi kelangsungan hidup manusia oleh karena itu, perlu penanganan segera saat gejala muncul. Kemajuan dalam sistem pakar dapat digunakan untuk mengatasi masalah tersebut dengan merancang sistem komputer berbasis web ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 404 kali
-
Penerapan Metode Algoritma XGboost untuk Prediksi Risiko Penyakit Jantung
- FADIA IZNI ADANI
- 2025
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia. Deteksi dini terhadap risiko penyakit jantung sangat penting untuk menekan angka kematian dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Penelitian ini menerapkan algoritma XGBoost untuk membangun model prediksi risiko penyakit jantung menggunakan dataset cardio_train.csv dari Kaggle. Penelitian ini meliputi pra-pemrosesan data, ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 43 kali
-
PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA NAÏVE BAYES DENGAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM KLASIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG
- IRFAN NUGROHO PUTRA
- 2025
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia dan membutuhkan deteksi dini yang akurat untuk mengurangi risiko fatal. Penelitian ini membandingkan performa dua algoritma klasifikasi populer dalam machine learning, yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM), dalam mendiagnosis penyakit jantung berdasarkan dataset yang diperoleh dari Kaggle yang berisi 303 data ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 56 kali
-
PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA C45 DAN NAIVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG DI INDONESIA
- CUT MEILIYANTI PUTRI MAHARANI
- 2025
Penyakit jantung masih menjadi tantangan serius di Indonesia karena keterbatasan fasilitas medis dan tingginya biaya pemeriksaan. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma C4.5 dan Naive Bayes dalam klasifikasi penyakit jantung. Data penelitian diambil dari Kaggle dengan lebih dari seribu catatan medis pasien dan 10 variabel utama, seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, ... Lihat Selengkapnya
dilihat : 34 kali