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 berdasarkan data kesehatan seperti tekanan darah, kadar kolesterol, riwayat keluarga, dan kebiasaan hidup Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data menggunakan 13 indikator, serta pembagian data menjadi data latih dan data uji. Model Naive Bayes dilatih untuk mengenali pola dan hubungan antar variabel, kemudian diuji untuk mengukur tingkat akurasi dan presisi prediksi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu memprediksi penyakit jantung dengan tingkat akurasi sebesar 85,25%, precision 87.50%, reccel 100%. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes efektif digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan medis terkait prediksi penyakit jantung, serta dapat diintegrasikan dalam sistem informasi kesehatan untuk mendukung upaya pencegahan dan penanganan penyakit jantung secara lebih optimal.

• Naive Bayes
• Penyakit Jantung

https://repository.bsi.ac.id/repo/68012/Implementasi-Algoritma-Naive-Bayes-Dalam-Memprediksi-Penyakit-Jantung
File full-text dikunci.