Penggunaan Single Machine Learning dan Ensemble Machine Learning untuk Deteksi Penyakit Jantung - Faisal Dharma Adhinata; Gita Fadila Fitriana; Nia Annisa Ferani Tanjung (SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains, 2026)
Penyakit jantung merupakan penyakit yang berbahaya bahkan penyebab kematian tertinggi didunia. Deteksi dini penyakit jantung diperlukan sebagai upaya antisipasi untuk menjaga kesehatan sejak dini. Terdapat beberapa karakteristik gejala penyakit jantung yang cukup kompleks. Adanya banyak karakteristik ini mengharuskan penegakan diagnosis oleh tenaga medis. Sementara itu, pada beberapa daerah terpencil belum banyak tenaga medis. Oleh karena itu, pada penelitian ini mengembangkan sistem deteksi dini penyakit jantung menggunakan AI. Proses deteksi dini ini juga masih memerlukan tenaga medis sebagai penegakan diagnosis utama. Pemilihan metode machine learning daripada deep learning karena dataset yang digunakan jumlahnya tidak terlalu banyak. Metode single machine learning menggunakan Support Vector Machine (), sedangkan metode ensemble machine learning menggunakan CatBoost. Perbandingan ini untuk mengetahui metode mana yang cocok untuk klasifikasi data kompleks. Hasil eksperimen menunjukkan penggunaan CatBoost lebih efektif dibanding single machine learning. Nilai akurasi dan F1 menggunakan metode CatBoost adalah 0,99. Metode CatBoost menggunakan banyak decision tree untuk pengambilan keputusan prediksi. Proses ini yang membuat ensemble learning lebih baik dibanding single machine learning. Melalui hasil ini, penggunaan ensemble learning terbukti dapat mengolah data yang kompleks untuk penentuan prediksi penyakit jantung.