CAKRA MAHENDRA PUTRA - 16180021 Primary Author Yudi Ramdhani, S.T., M.Kom (Pembimbing) Editor mixed material bibliography 2022/2023 id Indonesia

Skripsi

Abstrak Gagal jantung adalah penyakit atau kondisi yang membuat jantung melemah atau mengalami kerusakan. Oleh sebab itu, pentingnya untuk mengetahui faktor apa saja yang dapat menyebabkan kematian akibat gagal jantung sehingga dapat dilakukan pencegahan sejak dini. Dataset heart failure clinical records akan diolah dalam dua tahap eksperimen berdasarkan valdasi. Pada tahap pertama akan dilakukan pengujian menggunakan enam algoritma klasifikasi yang berbeda diantaranya KNearst Neighbour, Neural Network, Random Forest, Decision Tree, Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Pengujian dilakukan menggunakan metode cross validation. Hasil yang didapat dari pengujian menggunakan algoritma klasifikasi tercatat bahwa algoritma random forest mendapatkan performa yang lebih baik dari lima algoritma lainnya. Hal ini dibuktikan dengan nilai akurasi sebesar 82,55% lebih besar dari lima algoritma lainnya. Pengujian selanjutnya menggunakan algoritma dengan nilai akurasi terbaik yang kemudian akan di ui kembali menggunakan split validation degan rasio yang bervariasi bersama dengan algoritma genetika sebagai fitur seleksi. Nilai yang dihasilkan dari pengujian menggunakan fitur seleksi algotirma genetika lebih baik dari algoritma Random forest saja tercatat menghasilkan nilai akurasi sebesar 93,36% dalam prediksi keberlangsungan hidup pasien gagal jantung kardiovaskular Algoritma Genetika Seleksi Fitur Gagal Jantung Hutan Acak Validasi Split Validasi Silang NONE Digital Library ARS University Perpustakan Online ARS University 009/S1.SI.SKP/2022-2023 S02952K Sistem Informasi 009/S1.SI.SKP/2022-2023 Hal Depan Bab 1 Bab 3 Bab 5 DAFTAR PUSTAKA Hal Belakang Lampiran Screenshot_2023-06-07_124539.png.png 7830 2023-06-07 12:48:12 2023-06-07 12:49:41 machine generated