ANALISIS FAKTOR RISIKO PEMICU SERANGAN JANTUNG DI INDONESIA, MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI (DECISION TREE, NAIVE BAYES, DAN RANDOM FOREST) - Andini Bahri, Cheisya; Tri Zafira, Zahra; Ayuningtiyas, Pratiwi; Al-Farisy, M Hadi; Alfarizi, M.; Ditha Tania, Ken; Meiriza, Allsela (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Serangan jantung merupakan penyakit yang menyebabkan tingginya angka kematian di Indonesia, di mana penyakit tersebut dipengaruhi oleh beberapa faktor dan risiko, yaitu konsumsi alkohol, kebiasaan merokok, tingkat depresi, dan juga hipertensi. Dilakukannya penelitian ini dengan tujuan untuk melakukan kegiatan analisis pengaruh dari faktor-faktor tersebut dengan penyakit serangan jantung, penelitian ini menggunakan metode klasifikasi (Decision Tree, Naïve Bayes, dan Random Forest, berdasarkan data yang terdapat pada aplikasi Kaggle dengan judul Heart Attack Indonesia. Analisis pada penelitian ini dilakukan dengan bantuan tools (RapidMiner) untuk membandingkan performa dari ketiga metode klasifikasi dengan perbandingan rasio 70/30, 80/20, dan 90/10. Sehingga mendapatkan hasil analisis tertinggi yaitu metode Decision Tree dan Naïve Bayes memiliki akurasi yang sama, yaitu 74.97%, sedangkan metode Random Forest memiliki akurasi yang lebih rendah, yaitu 67.14%. Berdasarkan evaluasi menggunakan kurva ROCs, Decision Tree terbukti lebih efektif dalam mengklasifikasikan faktor risiko dibandingkan metode lainnya.