Implementasi Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Data Mining Untuk Dunia Kesehatan - Arta, Mikhael Chandra; Anwar, Nur; Putri, Yulia Aneke; Suharjito, Suharjito; Asroll, Muhammad (Jurnal Optimalisasi, 2024)
Jantung merupakan organ vital manusia yang sering menjadi penyebab kematian tertinggi. Penyakit jantung dapat diketahui dengan cara pemeriksaan dokter atau sejumlah tes kesehatan. Saat ini, perusahaan perlu memprediksi karyawannya yang kemungkinan memiliki riwayat atau calon pengidap penyakit jantung untuk mengurangi risiko kematian. Tindakan yang dilakukan dapat menggunakan pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin memang dapat membantu dalam identifikasi awal penyakit dan meningkatkan hasil pengobatan. Sistem ini mampu memprediksi yang dapat membantu prediksi diagnosis penyakit jantung secara cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk prediksi diagnosis penyakit jantung secara cepat dan akurat dengan menggunakan algoritma terbaik. Algoritma yang digunakan untuk melakukan prediksi yaitu Decision Tree, Gradient Boosted, dan Random Forest. Untuk prediksi, atribut yang digunakan adalah usia, jenis kelamin, tekanan darah, kolesterol, gula darah, detak jantung, jenis sakit dada dan tambahan adalah hasil pemeriksaan fisik lainnya. Dari hasil yang diperoleh, Gradient Boosted adalah algoritma yang memiliki AUC, presisi dan recall tertinggi dengan 86.6%.