JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Vol 2 No 8 (2025): JRIIN: Jurnal Riset Informatika dan Inovasi

Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Extreme Gradient Boosting (XGBoost)

Bagus Darmawan, Dimas (Unknown)
Rafli Azahwa, Ibnu (Unknown)
Wijaya Saputra, Rendy (Unknown)
Septiadi, Robby (Unknown)
Rosyani, Perani (Unknown)



Article Info

Publish Date
11 Nov 2024

Abstract

Jantung adalah salah satu organ dalam tubuh manusia yang berfungsi sebagai pemompa darah dan oksigen ke seluruh tubuh. Menurut data World Health Organization (WHO), sekitar 17,9 juta orang meninggal setiap tahun akibat penyakit kardiovaskular yang menyerang jantung (Rika Widianita, 2023). Penelitian ini melakukan klasifikasi penyakit jantung menggunakan algoritma berbasis machine learning, yaitu Extreme Gradient Boosting atau XGBoost. Algoritma XGBoost dipilih karena kemampuannya yang menjanjikan dalam melakukan klasifikasi (Kurnia et al., 2023). XGBoost telah digunakan oleh banyak peneliti untuk mendapatkan hasil yang optimal dalam berbagai kasus machine learning. Dalam penelitian ini, model machine learning yang dikembangkan menggunakan XGBoost dibandingkan dengan model lain yang telah diterapkan sebelumnya, seperti Stacking, Random Forest, dan Majority Voting. Hasil pengujian menunjukkan bahwa XGBoost mampu mencapai performa yang baik dalam seluruh metrik evaluasi, termasuk akurasi (Murdiansyah, 2024).

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

jriin

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Description

1. Komputasi Lunak, 2. Sistem Cerdas Terdistribusi, Manajemen Basis Data, dan Pengambilan Informasi, 3. Komputasi evolusioner dan komputasi DNA/seluler/molekuler, 4. Deteksi kesalahan, 5. Sistem Energi Hijau dan Terbarukan, 6. Antarmuka Manusia, 7. Interaksi Manusia-Komputer, 8. Hibrida dan ...