Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Resiko Penyakit Jantung - Ranjasmara, Muhammad; Khairan, Amal; Tempola, firman; rosihan, rosihan (Department of Electrical Engineering, University of Patria Artha, 2020)
Kematian akibat penyakit jantung terus meningkat dan tak mengenal usia muda dan tua. World Health Organization menyebutkan 7,3 juta penduduk dunia meninggal akibat dari penyakit jantung. Bahkan disebutkan penyakit jantung adalah salah penyakit nomor satu paling mematikan. Untuk itu penting diketahui resiko dari pentakit jantung dengan menerapkan model-model yang ada pada machine learning. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes untuk memprediksi penyakit jantung, serta dilakukan ujii kinerja algoritma dengan menghitung presisi, recall dan akurasi. Adapun Kriteria-kriteria yang digunakan pada penelitian ini yaitu umur, jenis kelamin, jenis sakit dada, tekanan darah, kolestrol, kadar gula, elektrokardiografi, tekanan jantung, angina induksi, old-peak, segmen_st, Fluoroskopi, denyut jantung. Sedangkan class yang diprediksi ada 2 beresiko dan tidak beresiko. Hasil dalam penelitian ini menunjukan bahwa metode berhasil memprediksi atau mengklasifikasi pasien beresiko penyakit jantung dan tidak beresiko penyakit jantung dengan persentase precision 90%, recall 100% serta mendapatkan akurasi 92.85% dan termaksuk exellent classification.