<![CDATA[Penyakit arteri koroner merupakan salah satu penyebab kematian utama di seluruh dunia, sehingga sangat penting untuk mengembangkan metode klasifikasi yang akurat untuk deteksi dini penyakit ini. Berbagai pendekatan berbasis pembelajaran mesin telah digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit jantung koroner, namun metode tradisional seringkali kurang akurat dan konsisten. Penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran ansambel yang menggabungkan algoritma klasifikasi yang berbeda untuk meningkatkan kinerja dan akurasi pengenalan. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengevaluasi efektivitas metode pembelajaran ensemble dalam mengatasi kekurangan metode tunggal khususnya pada klasifikasi penyakit jantung koroner. Solusi ini dievaluasi menggunakan beberapa artikel jurnal sebagai dasar studi tinjauan literatur yang melibatkan berbagai teknik ansambel seperti hutan acak dan peningkatan gradien. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode pembelajaran ansambel secara signifikan meningkatkan akurasi klasifikasi dibandingkan metode klasifikasi tradisional dan memberikan hasil yang lebih andal dalam mendeteksi pasien yang berisiko penyakit jantung koroner.]]>
Copyrights © 2024
