Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (Studi Kasus : Rumah Sakit Islam Ibnu Sina Pekanbaru)

Irsa Aprianti, - (2024) KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (Studi Kasus : Rumah Sakit Islam Ibnu Sina Pekanbaru). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
File lengkap kecuali (Bab IV dan atau Bab V) - Irsa.pdf

Download (5MB) | Preview
[img] Text (BAB IV)
Bab Hasil Penelitian (Bab IV dan atau Bab V).pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyakit yang menyebabkan angka kematian yang tinggi, hingga mencapai lebih dari 12 juta orang. Jantung Koroner adalah penyakit jantung yang disebabkan oleh penyempitan pembuluh darah koroner. Kematian terjadi di seluruh dunia karena penyakit jantung. Hal ini tentu menjadi masalah umum. Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit jantung koroner dapat di lakukan dengan menerapkan teknik data mining. Penelitian ini menggunakan teknik data mining klasifikasi penyakit jantung koroner menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. 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, tekanan darah sistolik, kadar gula darah, dan kadar kolesterol serta 2 kelas yaitu Ya dan Bukan, dengan pembagian rasio data 90:10, 80:20, dan 70:30. Berdasarkan hasil pengujian rasio perbandingan data latih dan data uji 70:30, 80:20, dan 90:10 diperoleh akurasi terbaik 99%, presisi mencapai 99,02%, dan recall mencapai 99%.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDKEmail
Thesis advisorELVIA BUDIANITA2029068601elvia.budianita@uin-suska.ac.id
Subjects: 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 11 Jul 2024 03:48
Last Modified: 11 Jul 2024 03:48
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/81213

Actions (login required)

View Item View Item