Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Perbandingan Algoritma Decision Tree Dan Naïve Bayes

  • Khoirudin STMIK IKMI Cirebon
Keywords: Jantung,, Klasifikasi,, Decision Tree,, Naïve Bayes

Abstract

- Pemanfaatan teknologi telah meluas diberbagai bidang salah satunya ialah pengolahan data dalam sektor kesehatan. Teknik klasifikasi merupakan salah satu dari teknik pengolahan data, Rata-rata nilai akurasi penyakit jantung adalah sebesar 81%. Namun, nilai akurasi tersebut masih belum memuaskan, karena nilai akurasi tersebut masih di bawah rata-rata sebesar 85%. Masalah baru muncul karena adanya akurasi yang rendah, sehingga dapat menimbulkan resiko kesalahan yang signifikan dalam mendeteksi penyakit jantung. Kecenderungan nilai rata-rata yang rendah menunjukkan adanya hambatan dalam keakuratan sistem klasifikasi penyakit jantung. Penelitian ini menerapkan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Merupakan metode proses ekstraksi informasi yang bermanfaat dari sebuah database yang sebelumnya belum diketahui dan tidak terlihat. Tujuan akhir penelitian ini adalah untuk memberikan dasar pertimbangan saat membuat keputusan. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mencapai tingkat ketepatan yang lebih tinggi sebesar 88.52%. Selain itu, algoritma Decision Tree memperoleh tingkat ketepatan 85.25%. Sehingga, bisa ditarik kesimpulan bahwa algoritma Naïve Bayes menghasilkan kinerja lebih unggul dalam klasifikasi penyakit jantung pada dataset yang digunakan dalam penelitian ini, jika dibandingkan dengan algoritma Decision Tree

References

I. M. Agus Oka Gunawan, I. D. A. Indah Saraswati, I. D. G. Riswana Agung, and I. P. Eka Putra, “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Decision Tree Series C4.5 Dengan Rapidminer,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 5, no. 2, 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i2.775.

P. H. Saputro and W. F. Zalmi, “Performance Testing of KNN and Logistic Regression Algorithms in Classifying Heart Disease Susceptibility,” 2023.

Hidayat, A. Sunyoto, and H. Al Fatta, “464-Article Text-2073-1-10-20231007NOO,” Jurnal Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan, vol. VII, pp. 31–40, 2023.

F. Baihaqqi, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “SISTEM INFORMASI GUDANG BERBASIS WEB UNTUK PENYIMPANAN BARANG DI PT MITRA SUKSES BANGUN BERSAMA,” 2023.

I. Heriyawan, U. Hayati, and O. Nurdiawan, “RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI AKUNTANSI MENGGUNAKAN CODEIGNITER DENGAN METODE SCRUM STUDI KASUS : PT SURYA MARGA SARANA,” 2023.

T. Abdi Mangun, O. Nurdiawan, and A. Irma Purnamasari, “LUNG CANCER ANALYSIS USING K-NEARST NEIGHBOR ALGORITHM,” Jurnal Teknik Industri sistem informasi dan teknik informatika, vol. 2, no. 2, pp. 58–61, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ubibanyuwangi.ac.id/index.php/jurnal_tinsika

Putriyana and O. Nurdiawan, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa SMK Al Huda Kedungwungu Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Sunan Doe, vol. 1, no. 4, pp. 2985–3877, 2023, doi: 10.58330/ese.v1i4.202.

D. Juliadi, B. Irawan, A. Bahtiar, and O. Nurdiawan, “PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWT DAN ASSOCIATION RULES PADA POLA PEMBELIAN PIZZA HUT,” 2023.

N. Suarna and O. Nurdiawan, “Sistem Informasi Reservasi Kamar Hotel Snukel Menggunakan Metode Analisis System Usability Scale,” Jurnal Accounting Information System (AIMS, vol. 6, no. 1, pp. 30–38, 2023, doi: 10.32627.

B. Irawan and O. Nurdiawan, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNA GOJEK DAN GRAB PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN RANDOM FOREST,” 2023.

M. Ari Bianto, “Perancangan Sistem Klasifikasi Penyakit Jantung Mengunakan Naïve Bayes Designing a Heart Disease Classification System Using Naïve Bayes,” Citec Journal, vol. 6, no. 1, 2019.

M. A. Fais et al., “Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Klasifikasi Serangan Jantung,” vol. 1, no. 4, pp. 207–212, 2023, doi: 10.59581/jusiik-widyakarya.v1i4.1895.

E. Fauziah and A. Fikri Zulfikar, “OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer dan Science Penerapan Metode Decision Tree Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) Untuk Klasifikasi Resiko Penyakit Jantung,” Oktal : Jurnal Ilmu Komputer dan Science, vol. 2, pp. 1207–1219, 2023.

D. Haganta Depari et al., “Perbandingan Model Decision Tree, Naive Bayes dan Random Forest untuk Prediksi Klasifikasi Penyakit Jantung,” JURNAL INFORMATIK Edisi ke, vol. 18, no. 3, p. 2022, 2022.

B. Anggara and R. M. N. Halim, “Penerapan Data Mining Dirumah Sakit Umum Daerah Prabumulih Menggunakan Algoritma Naive Bayes Study Kasus: Penyakit Jantung,” Bina Darma …, pp. 209–220, 2020.

Published
2024-02-29