Devi Putri Muhammad Nur, - (2024) KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (Studi Kasus : Rumah Sakit Ibnu Sina Pekanbaru). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text File lengkap kecuali ( Bab IV dan atau Bab V ) - Devi.pdf Download (3MB) | Preview
	Text (BAB IV) File Hasil Penelitian ( Bab IV dan atau Bab V ) - Devi.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Penyakit jantung koroner merupakan penyebab kematian tertinggi di Indonesia setelah stroke pada berbagai kelompok usia dengan persentase sebesar 12,9% berdasarkan survei yang dilakukan oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia pada tahun 2014. Secara global pada tahun 2012 World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa 17,5 juta kematian di dunia disebabkan oleh penyakit jantung koroner atau sekitar 31% dari 56,5 juta kematian diseluruh dunia. Kematian yang disebabkan oleh penyakit jantung koroner banyak terjadi di negara berkembang hingga mencapai persentase lebih dari 75%. Berdasarkan data yang telah dipaparkan menunjukkan kurangnya perhatian masyarakat terhadap kesehatan dalam hal ini adalah kesehatan jantung. Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit jantung koroner dapat di lakukan dengan menggunakan teknik data mining. Pada penelitian ini menggunakan teknik data mining K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi penyakit jantung. Data yang digunakan ialah data pasien penyakit Jantung Koroner yang diperoleh dari Rumah Sakit Islam Ibnu Sina Pekanbaru berjumlah 500 data dengan 9 atribut yaitu: Umur, Jenis Kelamin, Pernafasan, SpO2, Suhu, Denyut Jantung, TD Sistolik, Kadar Gula Darah, Kadar Kolesterol dan PJK ya atau tidak sebagai label kelasnya. Dengan pembagian rasio data latih dan data uji 90:10, 80:20 dan 70:30 Hasil analisis melalui confusion matrix paling baik terdapat pada rasio data latih dan data uji 90:10 dengan hasil akurasi mencapai 100%, presisi mencapai100%, dan recall mencapai 100%.

Actions (login required)

View Item