<![CDATA[Penyakit jantung koroner adalah tersumbatnya suplai darah jantung. Penyakit jantung adalah penyebab utama kematian di seluruh dunia. Berbagai faktor risiko berkontribusi terhadap penyakit jantung, termasuk merokok, gaya hidup tidak sehat, kolesterol tinggi, dan hipertensi. Dengan demikian, prediksi penyakit dapat dilakukan untuk mengidentifikasi individu yang berisiko guna mencegah peningkatan kematian akibat penyakit jantung. Penambangan data, khususnya metode Extreme Machine Learning (ELM), biasanya digunakan untuk tujuan ini. ELM adalah metode jaringan saraf dalam kecepatan pelatihan dan tidak memerlukan propagasi balik, dan menentukan jumlah node tersembunyi yang optimal dan mencapai hasil yang akurat tetap menjadi tantangan. Pada penelitian ini, ELM dengan Particle Swarm Optimization (PSO) diusulkan untuk mengoptimalkan klasifikasi penyakit jantung, yang bertujuan untuk mencapai hasil optimal dengan pembelajaran cepat. Penelitian ini mengikuti proses yang sistematis, termasuk pengumpulan data, preprocessing, pemodelan, dan evaluasi menggunakan analisis matriks konfusi. Hasil dan pembahasan menyajikan efektivitas metode yang diusulkan dengan mengevaluasi akurasi klasifikasi berdasarkan berbagai parameter, seperti ukuran populasi, jumlah node tersembunyi, dan iterasi. Temuan menunjukkan bahwa ELM dengan optimasi PSO dapat memberikan hasil klasifikasi yang akurat untuk diagnosis penyakit jantung, dengan tingkat akurasi yang menjanjikan.]]>
Copyrights © 2023
