Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Rapidminer - Muzakki, Farhan; Ubaydillah, Iqbal; Assyiami, Nur Rahma; Soleha, Sugiyarti (Antartika Media Indonesia, 2024)
Jantung merupakan organ yang sangat penting untuk dijaga kesehatannya, karena begitu pentingnya fungsi jantung bagi tubuh manusia. Penyakit jantung sangat sulit untuk dideteksi, sehingga menyebabkan banyak orang yang meninggal secara tiba-tiba tanpa menyadari jika seseorang terkena penyakit jantung atau serangan jantung. Penyakit jantung merupakan penyebab kematian nomor satu di dunia. Data ini kami olah untuk mengetahui faktor apa saja yang paling berpotensi pada penyakit jantung, dengan hasil pengolahan data ini kami harapkan dapat menjadi pengingat bagi siapa saja untuk menjaga pola hidup sehat dan mengantisipasi potensi penyakit jantung sejak dini. Teknik data mining yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode Decision Tree melalui algoritma C4.5 hasil yang diperoleh mulai dari nilai accuracy, precision, dan recall dengan membandingkan split data pada data training dan data testing yang terbesar adalah split data 90 – 10 yaitu accuracy = 65.25%, recall = 70.87% , dan precision = 62.46%. Dengan menggunakan algoritma C4.5 ini diharapkan dapat menghasilkan akurasi yang tepat untuk memprediksi penyakit jantung. The heart is an organ that is very important to maintain its health, because it is so important the function of the heart for the human body. Heart disease is very difficult to detect, causing many people to die suddenly without realizing if someone has heart disease or a heart attack. Heart disease is the number one cause of death in the world. We process this data to find out what factors have the most potential in heart disease, with the results of this data processing we hope to be a reminder for anyone to maintain a healthy lifestyle and anticipate the potential for heart disease early on. The data mining technique used in this study uses the Decision Tree method through the C4.5 algorithm. The results obtained start from the accuracy, precision, and recall values ​​by comparing the split data on training data and testing data. The largest is a data split of 90 – 10, namely accuracy = 65.25%, recall = 70.87%, and precision = 62.46%. By using this C4.5 algorithm, it is expected to produce the right accuracy to predict heart disease.