Perbandingan Algoritma Machine Learning dalam Analisis Penyebab Penyakit Gagal Jantung - Kirono, Aryo Sasi; Nataliani, Yessica (Program Studi Informatika, 2024)
Penyakit gagal jantung meningkat seiring perkembangan jaman dikarenakan maraknya pola hidup yang tidak sehat, tingkat obesitas, dan angka perokok. Gagal jantung adalah kondisi medis yang abnormal pada struktur atau fungsi jantung. Gejala yang biasa dialami oleh penderita meliputi sesak nafas, kelelahan, dan penurunan tingkat aktivitas. Kemajuan teknologi yang sangat pesat dapat membantu dalam menganalisis penyebab penyakit gagal jantung, salah satunya teknologi machine learning yang mampu dalam memprediksi dan mengklasifikasi pasien yang beresiko gagal jantung dan normal. Penelitian ini menggunakan tiga model machine learning dalam analisis penyakit gagal jantung yaitu Decision Tree, Random Forest, dan XGBoost Ketiga model ini sama