MUDIA ULFA, - (2024) KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text SKRIPSI LENGKAP KECUALI BAB IV.pdf Download (1MB) | Preview
	Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN) BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (865kB)

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian utama di dunia, dengan penyakit jantung koroner sebagai salah satu tipe yang paling mematikan. Menurut data CDC, penyakit jantung koroner menyebabkan 360.900 kematian pada tahun 2019, dengan dua dari sepuluh kematian terjadi pada orang dewasa di bawah 65 tahun. Hal ini menunjukkan bahwa penyakit jantung koroner menjadi masalah kesehatan yang signifikan. Penelitian ini menggunakan teknik data mining untuk mendeteksi penyakit jantung koroner melalui algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MKNN). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pasien penyakit jantung koroner dari Rumah Sakit Islam Ibnu Sina Pekanbaru, yang terdiri dari 500 data dengan pembagian rasio 90:10, 80:20, dan 70:30 untuk pelatihan dan pengujian. Hasil analisis dengan confusion matrix menunjukkan akurasi mencapai 100% pada setiap pembagian rasio. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode MKNN efektif dalam mengklasifikasikan data pasien penyakit jantung koroner dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi Kata Kunci: data mining, jantung koroner, klasifikasi, modified k-nearest neighbor

Actions (login required)

View Item