IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENDERITA PENYAKIT JANTUNG DI INDONESIA MENGGUNAKAN RAPID MINER - Donny Maulana; Rezayadi Yahya (Jurnal SIGMA, 2019)
Penyakit jantung terjadi karena penyumbatan sebagian atau total dari suatu lebih pembuluh darah, akibat dari adanya penyumbatan maka dengan sendirinya suplai energi kimiawi ke otot jantung berkurang, sehingga terjadi gangguan keseimbangan antara suplai dan kebutuhan darah, penyakit jantung merupakan penyebab kematian tertinggi kedua setelah stroke. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah teknik klasifikasi dengan penerapan algoritma naive bayes dapat digunakan untuk prediksi penyakit jantung, serta mendapatkan informasi mengenai akurasi, presicion dan recall yang didapat saat melakukan pengujian data pasien menggunakan algoritma naive bayes.Penelitian ini menggunakan teknik klasifikasi dan tahapan - tahapan pada data mining untuk klasifikasi data pasien yang menderita penyakit jantung dengan algoritma Naïve Bayes menggunakan tool RapidMiner, pengolahan data yang akan dijadikan dataset dalam penelitian ini. Dari data tersebut akan dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing. Hasil dari penelitian data menyatakan tingkat accurcy 70,00 %, persicion 77,9 % dan recall 82.10 % putuskan dalam klasifikasi naïve bayes. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan mendapatkan kesimpulan bahawa teknik klasifikasi dengan penerapan algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk melakukan prediksi ada penyakit jantung.