Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Insan
Adani, Fadia Izni
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Algoritma XGBoost untuk Prediksi Risiko Penyakit Jantung Adani, Fadia Izni; Amalia, Hilda
Jurnal INSAN Journal of Information System Management Innovation Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/j-insan.v5i2.10000

Abstract

Abstrak - Penyakit jantung masih menjadi salah satu penyebab utama kematian di dunia, termasuk di Indonesia, sehingga deteksi dini terhadap faktor risikonya menjadi sangat penting untuk menekan angka kematian dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Penelitian ini menerapkan algoritma XGBoost untuk membangun model prediksi risiko penyakit jantung menggunakan dataset cardio_train.csv dari Kaggle, yang berisi data kesehatan pasien meliputi usia, jenis kelamin, tekanan darah, kolesterol, serta variabel lain yang relevan. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pelatihan model, evaluasi performa menggunakan metrik akurasi dan AUC, serta analisis feature importance. Hasil menunjukkan bahwa model XGBoost mampu mencapai precision sebesar 0,72, recall sebesar 0,77, F1-score sebesar 0,74, akurasi sebesar 73%, serta nilai AUC sebesar 0,795, yang menandakan kemampuan klasifikasi yang cukup baik. Fitur-fitur seperti tekanan darah sistolik (ap_hi), usia (age), dan kolesterol merupakan faktor dominan dalam proses prediksi. Dengan hasil ini, XGBoost dapat direkomendasikan sebagai metode dalam pengembangan sistem pendukung keputusan untuk deteksi dini penyakit jantung secara otomatis.
Co-Authors Hilda Amalia