PERBANDINGAN KINERJA LIMA ALGORITMA KLASIFIKASI DASAR UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG “CLASSIFIER : NB, DTC4.5, KNN, ANN & SVM”

Khodijah, khodijah and Sriyanto, Sriyanto and RZ Abdul Aziz, Rz Abdul Aziz and Suhendro, Suhendro (2024) PERBANDINGAN KINERJA LIMA ALGORITMA KLASIFIKASI DASAR UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG “CLASSIFIER : NB, DTC4.5, KNN, ANN & SVM”. PERBANDINGAN KINERJA LIMA ALGORITMAKLASIFIKASIDASAR UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG“CLASSIFIER: NB, DTC4.5, KNN, ANN&SVM, Vol. 8 (2). pp. 230-234. ISSN 2579-373X

Text PUBLIKASI KHODIJAH.pdf Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini membandingkan kinerja lima algoritma klasifikasi dasar untuk prediksi penyakit jantung, yaituNaive Bayes, Decision Tree C4.5, K-Nearest Neighbors, Artificial Neural Network, dan Support Vector Machine. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine memiliki akurasi tertinggi, diikuti oleh Artificial Neural Network, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes, dan Decision Tree. Kurva ReceiverOperating Characteristic juga menunjukkan bahwa Artificial Neural Network memiliki hasil terbaik. Penelitianini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan model prediksi penyakit jantungyang lebih handal. Tujuan dari pemilihan fitur akuisisi informasi adalah untuk memilih fitur atau atribut yangsecara signifikan mempengaruhi penyakit jantung. Kata Kunci: Klasifikasi, SVM, KNN, ANN, Decision Tree, Naïve Bayes

Item Type:	Article
Subjects:	Ilmu Komputer eDissertations
Divisions:	Artikel Ilmiah Dosen > Fakultas Ilmu Komputer
Depositing User:	Khodijah K Dijah
Date Deposited:	13 Nov 2024 06:48
Last Modified:	13 Nov 2024 06:48
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/18834

Actions (login required)

View Item