METODE NAÏVE BAYES DALAM MACHINE LEARNING UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG DALAM TUBUH - Diana Lestari (Smart Education, 2022)
Abstract: The death rate due to heart disease is also a big record in Indonesia. The number of people with heart disease in Indonesia continues to increase, compared to developed countries in the European continent. Currently, many people with heart disease also come from the lower middle class in terms of the economy due to the lack of knowledge about maintaining heart health and the high cost of routine checks so that people ignore heart health. The purpose of this research is to apply the Naïve Bayes method to know how to predict someone with heart disease and to test the application of machine learning in predicting heart disease and to prove that the Naïve Bayes method can provide accurate results. the Naïve Bayes Algorithm method, produces accuracy with an average accuracy of above 90%. Keywords: naïve bayes; predictions; heart disease. Abstrak: Tingkat kematian karena penyakit jantung juga menjadi catatan besar di Indonesia. Jumlah penderita penyakit jantung di Indonesia terus meningkat, dibandingkan dengan negara maju di benua eropa. Saat ini penderita penyakit jantung juga banyak dari masyarakat kalangan menengah ke bawah dalam segi ekonomi dikarenakan minimnya pengetahuna untuk menjaga kesehatan jantung dan mahalnya biaya pemeriksaan rutin sehingga masyarakat mengabaikan kesehatan jantung. Tujuan diadakannya penelitian ini Menerapkan metode Naïve Bayes untuk mengetahui memprediksi seseorang terkena penyakit jantung dan Menguji penerapan machine learning dalam memprediksi penyakit jantung dan membuktikan metode metode Naïve Bayes dapat memberikan hasil akurasi yang akurat. metode Algoritma Naïve Bayes, menghasilkan akurasi dengan rata-rata akurasi diatas 90%.Kata Kunci: naïve bayes; prediksi; penyakit jantung.