KLASIFIKASI PENYAKIT HATI MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DAN KNN - Widya Kayohana, Ketut (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Penderita liver (hati) meningkat dari tahun ke tahun. Hal ini dikarenakan oleh gaya hidup yang tidak sehat misalnya pengkonsumsian alkohol, serta karena keterlambatan diagnosa penyakit. Penyakit hati merupakan salah satu penyakit yang menjadi masalah nasional di semua negara, baik di negara-negara berkembang seperti Indonesia maupun di negara - negara maju. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder yang diambil melalui internet. 15 variabel diantaranya gender, age, education, currentSmoker, cigsPerDay, BPMeds, prevalentStroke, prevalentHyp, diabetes, totChol, sysBP, diaBP, BMI, heartrate, glucose dan 1 ‘class’ dengan label Heart_stroke. metode logistic regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest, dan Stochastic Gradient Descent (SGD) memiliki nilai akurasi sebesar 68%, 82%, 90% dan 48%. Dari perbandingan hasil tingkat akurasi metode yang digunakan, metode dengan tingkat akurasi terbesar didapatkan oleh Random Forest dan tingkat akurasi terkecil adalah Stochastic Gradient Desce.