<![CDATA[Penyakit jantung adalah salah satu penyakit paling umum yang menjadi penyebab kematian seseorang di seluruh dunia. Seiring dengan kemajuan dalam teknik analisis data, terutama di bidang kesehatan, terdapat kehadiran teknik analisis berbasis regresi logistik yang berguna untuk menganalisis resiko-resiko yang berhubungan dengan penyakit jantung. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi variabel yang signifikan dalam menentukan risiko penyakit jantung pada pasien. Dataset terdiri dari 14 variabel , namun setelah seleksi variabel menggunakan p-value dan Variance Inflation Factor (VIF), hanya 11 variabel yang digunakan dalam model akhir. Variabel yang signifikan termasuk jenis kelamin, kadar kolesterol, hasil EKG, detak jantung maksimal, dan angina induksi olahraga. Model ini dievaluasi menggunakan Confusion Matrix, dengan akurasi sekitar 81%, sensitivitas 83%, dan spesifisitas 79%. Selain itu, ROC curve menghasilkan AUC sebesar 0.89, menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang baik dalam membedakan pasien dengan dan tanpa penyakit jantung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis kelamin laki-laki, kadar kolesterol tinggi, dan detak jantung maksimal yang tinggi meningkatkan risiko penyakit jantung, sementara faktor seperti angina induksi olahraga berhubungan dengan penurunan risiko.]]>
Copyrights © 2025
