Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) Pada Klasifikasi Penyakit Kardiovaskular - Anita Desiani; Muhammad Akbar; Irmeilyana Irmeilyana; Ali Amran (Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM), 2022)
Penyakit kardiovaskuler adalah penyakit yang diakibatkan penyempitan atau penyumbatan pembuluh darah di jantung penyakit ini disebabkan gangguan fungsi jantung dan pembuluh darah. Sistem kardiovaskular terdiri dari jantung dan pembuluh darahnya. Penelitian ini bertujuan melakukan klasifikasi penyakit kardiovaskular untuk memprediksi suatu pola. Pada penelitian ini akan menggunakan metode support vector machine dan naïve bayes dengan metode latih percentage split dan k-fold cross validation. Hasil akurasi pengolahan menggunakan Algoritma Naïve Bayes adalah sebesar 70% untuk metode latih percentage split dan 71% untuk metode latih k-fold cross validation. Kemudian dengan menggunakan algoritma support vector machine didapat akurasi 61% untuk metode latih percentage split dan 65% untuk metode latih k-fold validation. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma naïve bayes dengan metode latih k-fold validation cukup baik dalam melakukan klasifikasi penyakit kardiovaskular.