Perancangan Sistem Prediksi Dini Penyakit Jantung Dengan Menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor

Pratyastiwi, Nusia and Rz Aziz, Abdul (2024) Perancangan Sistem Prediksi Dini Penyakit Jantung Dengan Menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor. Skripsi thesis, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya.

	Text COVER .pdf Download (2MB)
	Text Abstrak.pdf Download (2MB)
	Text Halaman Persetujuan.pdf Download (457kB)
	Text halaman pengesahan.pdf Download (641kB)
	Text DAFTAR ISI .pdf Download (2MB)
	Text BAB I .pdf Download (2MB)
	Text BAB II.pdf Download (2MB)
	Text BAB III .pdf Download (2MB)
	Text BAB IV .pdf Download (2MB)
	Text BAB V .pdf Download (2MB)
	Text DAFTAR PUSTAKA .pdf Download (2MB)
	Text LAMPIRAN .pdf Download (2MB)

Abstract

ix ABSTRAK PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI DINI PENYAKIT JANTUNG DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Oleh: Nusia Pratyastiwi Nusiapratyastiwi123@gmail.com Penyakit jantung merupakan penyebab kematian tertinggi di Indonesia. Angka kematian yang disebabkan oleh penyakit jantung semakin meningkat seiring berkembangnya gaya hidup yang tidak sehat di kalangan masyarakat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat mendeteksi pasien yang telah terdiagnosis penyakit jantung pada tahap awal. Pendeteksian dilakukan dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor yang diimpelementasikan pada sistem untuk melakukan prediksi diagnosa dini terhadap pengguna apakah mereka terindikasi sehat atau terindikasi mengalami penyakit jantung berdasarkan data yang diberikan oleh pengguna melalui formulir yang ditampilkan sistem. Pengujian terhadap model algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20% didapatkan hasil skor akurasi sebesar 73,4%.. Hasil akhir dari sistem dapat membantu pengguna untuk mendeteksi dini apakah pengguna terindikasi memiliki penyakit jantung atau tidak dengan menjawab pertanyaan yang tampil pada siste secara online dan cepat. Kata Kunci: Penyakit Jantung, Deteksi Penyakit Jantung, K-Nearest, Neinghbor, website.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Ilmu Komputer eSkripsi
Divisions:	Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Nusia Pratyas Tiwi
Date Deposited:	13 May 2024 01:33
Last Modified:	13 May 2024 01:33
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/15997

Actions (login required)

View Item