Sukemi, Sukemi (2019) Proseeding Artikel ARS yang berjudul Analisis Penyakit Jantung Menggunakan Metode KNN Dan Random Forest. Annual Research Seminar Computer Science and ICT (ARS), 5 (1). pp. 165-169. ISSN 979-587-573-6
Preview |
Text
Proseeding-ARS.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
Cover-Pengelola-Daftar isi.pdf Download (471kB) | Preview |
Abstract
Jantung merupakan organ tubuh manusia yang mempunyai peran penting dalam kehidupan manusia dan pastinya sangat berbahaya. Angina stable yaitu nyeri atau rasa tidak nyaman pada dada yang terjadi saat aktivitas atau stres. Rasa nyeri atau tidak nyaman ini dipicu oleh tingkat aktivitas atau stres yang relatif sama. Angina unstable Angin unstable yaitu angina yang pola gejalanya dapat berubah-ubah. Metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan pada perhitungan kedekatan atau K. dan rasa sakit dada (angina) pada pasien. Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Random forest digunakan ntuk menguji tingkat keberhasilan, penulis menggunakan model perhitungan Precission, Recall, F1-Score, dan Akurasi. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan pada penelitian ini, terbukti bahwa metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk mengkalsifikasi data penyakit jantung. Dengan akurasi metode KNN 93% dan metode Random Forest 72%.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > Q Science (General) > Q334-342 Computer science. Artificial intelligence. Algorithms. Robotics. Automation. |
| Divisions: | 09-Faculty of Computer Science > 56201-Computer Systems (S1) |
| Depositing User: | Dr. Sukemi Sukemi |
| Date Deposited: | 18 Jan 2022 06:15 |
| Last Modified: | 18 Jan 2022 06:15 |
| URI: | http://repository.unsri.ac.id/id/eprint/61000 |
Actions (login required)
 |
View Item |