Penerapan Data Mining dan Teknologi Machine Learning pada Klasifikasi Penyakit Jantung

Abstract

Saat ini, dalam dunia kesehatan, data analisis dapat diproses untuk mendeteksi dan mendiagnosa penyakit. Dengan perkembangan teknologi, peranan data mining, dan kebutuhan studi digunakan untuk memecahkan masalah tersebut. Maka dari itu, kami memutuskan untuk mengklasifikasikan penyakit jantung menggunakan 3 teknik machine learning: Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Random Forest, dan Tuned K-Nearest Neighbors dengan bahasa pemrograman python. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini mempunyai 13 fitur, 1 variabel label, dan 303 contoh di mana 138 menderita karena penyakit cardiovascular dan 165 sehat. Pengukuran yang digunakan untuk membandingkan kinerja teknik data mining yaitu akurasi, presisi, recall, dan f-measure. Hasilnya menunjukkan bahwa Logistic Regression merupakan teknik dengan kinerja terbaik dan mendapatkan akurasi tertinggi 88,52%.