ANAM, Mohammad Saraful (2023) Perbandingan Algoritma Random Forest dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penyakit Jantung. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
![[img]](http://repository.unsoed.ac.id/style/images/fileicons/other.png) |
PDF (Cover)
COVER-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Download (47kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Restricted to Repository staff only Download (435kB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Download (43kB) |
|
PDF (BabI)
BAB-I-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2025. Download (63kB) |
|
PDF (BabII)
BAB-II-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2025. Download (349kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB-III-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2025. Download (53kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB-IV-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Restricted to Repository staff only Download (500kB) |
|
PDF (BabV)
BAB-V-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Download (42kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Download (109kB) |
|
PDF (Lampiran)
LAMPIRAN-Mohammad Saraful Anam-K1B019073-Skripsi-2024.pdf.pdf Restricted to Repository staff only Download (766kB) |
Abstract
Penyakit jantung adalah masalah kesehatan yang serius dan menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia. Banyak kasus kematian yang terjadi akibat penyakit jantung. Sebagian besar kasus ini terjadi karena kurangnya informasi tentang penyakit jantung yang membuat seseorang sulit mengenali gejalanya, sehingga dibutuhkan suatu cara untuk mendiagnosis penyakit jantung dengan cepat dan mudah. Klasifikasi adalah salah satu teknik dalam machine learning yang dapat digunakan untuk memprediksi pendeteksian penyakit jantung berdasarkan gejala atau faktor risiko tertentu. Metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi apakah seorang pasien menderita penyakit jantung atau tidak adalah algoritma Random Forest dan algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan algoritma terbaik berdasarkan hasil accuracy confusion matrix untuk klasifikasi penyakit jantung dengan algoritma Random Forest dan Naïve Bayes. Algoritma Random Forest dengan parameter max_depth sebesar 6 dan ntree sebesar 500 menghasilkan accuracy sebesar 83% dan AUCROC sebesar 0,90. Algoritma Naïve Bayes menghasilkan accuracy sebesar 81% dan AUC-ROC sebesar 0,78. Dengan hasil performance measure kedua algoritma di atas, maka algoritma Random Forest memiliki performa yang lebih unggul dibandingkan algoritma Naïve Bayes pada klasifikasi penyakit jantung.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Nomor Inventaris: | K24058 |
| Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi, Random Forest, Naïve Bayes, Penyakit Jantung |
| Subjects: | M > M130 Mathematical analysis |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > S1 Matematika |
| Depositing User: | Mr. Mohammad Saraful Anam |
| Date Deposited: | 26 Apr 2024 04:15 |
| Last Modified: | 26 Apr 2024 04:15 |
| URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/26627 |
Actions (login required)
 |
View Item |