Penerapan Logistic Regression untuk Mendeteksi Penyakit Jantung pada Pasien

Dwi Kurniawan Saputro (Univer)
Meraldy Fiko Rastio Ajie (Universitas Duta Bangsa Surakarta)
Shelvi Azizah (Universitas Duta Bangsa Surakarta)
Dwi Hartanti (Universitas Duta Bangsa Surakarta)

Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia. Untuk meningkatkan upaya deteksi dini penyakit jantung, penelitian telah dilakukan untuk menerapkan metode regresi logistik sebagai alat prediktif yang potensial. Artikel ini menyajikan tinjauan sistematis tentang penerapan Regresi Logistik untuk mendeteksi keberadaan penyakit jantung pada pasien. Tinjauan tersebut mengungkapkan bahwa Regresi Logistik memiliki potensi kuat dalam prediksi risiko penyakit jantung dengan faktor risiko yang relevan seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, kadar kolesterol, riwayat merokok, dsb. Meskipun demikian, tantangan seperti penanganan data yang hilang, seleksi fitur yang tepat, dan integrasi dengan teknologi medis terkini perlu diperhatikan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas deteksi penyakit jantung.