Sistem Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Naive Bayes - Dimsyiar M Al Hafiz; Khoirul Amaly; Javen Jonathan; M Teranggono Rachmatullah; Rosidi (Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya, 2021)
Penyakit jantung adalah salah satu penyakit yang banyak memakan korban jiwa. Penyakit ini mengancam semua usia. Berbagai faktor dapat menjadi tolak ukur seseorang mengidap penyakit jantung. Machine learning adalah subdivisi yang muncul dari kecerdasan buatan. Fokus utamanya adalah merancang sistem, memungkinkan mereka untuk belajar dan membuat prediksi berdasarkan pengalaman. Ini melatih algoritma pembelajaran mesin menggunakan kumpulan data pelatihan untuk membuat model. Model menggunakan data input baru untuk memprediksi penyakit jantung. Faktor-faktor tersebut dapat diklasifikasikan menggunakan metode Naive Bayes. Eksperimen simulasi dilakukan untuk melihat apakah sistem yang dibangun menggunakan metode Naive Bayes mampu untuk memprediksi apakah seseorang mengidap penyakit jantung. Berdasarkan eksperimen data uji berjumlah 61 data, 52 diantaranya terprediksi benar dengan nilai keakuratan sebesar 85,25%. Ke depannya diperlukan sistem prediksi penyakit jantung menggunakan metode klasifikasi lain agar dapat ditemukan metode yang paling akurat dan efektif.