Metode Decision Tree C4.5 untuk Klasifikasi Penyakit Jantung - Indriyani, Tutuk; Rozi, Fajar Fahru; Hakimah, Maftahatul; Rozi, Nanang Fakhrur; Muhima, Rani Rotul (Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, 2024)
Berbagai macam penelitian machine learning sudah dilakukan, salah satunya merupakan penelitian pemanfaatan machine learning untuk memprediksi penyakit jantung. Dalam Penelitian ini 304 dataset digunakan untuk melakukan klasifikasi. berdasarkan latar belakang dan hasil penelitian sebelumnya, penulis memutuskan untuk mengklasifikasi penyakit jantung menggunakan metode Decison Tree C4.5 Algoritma mengklasifikasi dengan benar saat hasil uji menggunakan confusion matrix menunjukkan nilai Accuracy 0,86 yang menunjukkan klasifikasi dataset pengujian ini sebesar 86% dan 14% tidak terklasifikasi dengan benar. Secara kesuluruhan, algoritma mengklasifikasi dataset penyakit jantung dengan baik. Hal ini di indikasikan dengan nilai rata rata seperti precision 0,87 yang berarti dari semua prediksi yang model dibuat sekitar 87% adalah benar, kemudian hasil recall adalah 0.84, yang berarti model berhasil mendeteksi sekitar 84%.