Skripsi

Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes dan Cart untuk Mendiagnosis Penyakit Jantung

---

bibliografi: hal. 72

RINGKASAN

Penyakit jantung merupakan salah satu penyakit yang mematikan di Indonesia bahkan di dunia. Penyakit jantung adalah kondisi yang menyebabkan jantung mengalami gangguan atau sama sekali tidak berfungsi. Prediksi awal dapat dilakukan sebagai upaya dini dalam penanganan penyakit jantung. Penerapan prediksi awal ini bisa menggunakan teknik klasifikasi dalam data mining. Pada penelitian ini digunakan algoritma naïve bayes yang akan dibandingkan dengan algoritma CART. Tujuan penelitian ini untuk membandingkan algoritma mana yang memiliki tingkat akurasi klasifikasi paling baik, sehingga bisa digunakan untuk membantu dalam mengklasifikasikan seseorang terkena penyakit jantung atau tidak. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah dataset dari UCI Machine Learning. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu identifikasi masalah, pengumpulan data, tahap Pre-processing, metode klasifikasi, validasi, evaluasi serta penarikan kesimpulan. Adapun metode validasi yang digunakan yaitu 10-foldcross validation. Hasil perhitungan yang telah dilakukan, didapatkan hasil akurasi pada algoritma naïve bayes sebesar 83,44% dengan precision 0,835, recall 0,834, dan F-measure 0,834. Sedangkandengan algoritma CART mendapatkan nilai akurasi sebesar 78,04% dengan precision 0,78, recall 0,78, dan F-measure 0,78. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma naïve bayes lebih baik dibandingkan dengan algoritma CART yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit jantung.


Kata Kunci : Diagnosis penyakit jantung, data mining, naïve bayes, CART

---

Ketersediaan

TI1617

TI 1617 MAS p

UPT. PERPUSTAKAAN PUSAT (Rak 1)

Tersedia - No Loan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TI 1617 MUK r

Penerbit

Purwokerto : Universitas Amikom Purwokerto., 2017

Deskripsi Fisik

xviii, 71 hlm.: ilus.: lampiran.; 28 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

13.11.0045

Klasifikasi

TI1617

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Oktober 2017

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Mukriyadi

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar