Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.203
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PROtek : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) Patria Artha Technological Journal Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika
rosihan, rosihan
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Khairun Ternate
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Patria Artha Technological Journal

 1 
Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Resiko Penyakit Jantung Ranjasmara, Muhammad; Khairan, Amal; Tempola, firman; rosihan, rosihan
Patria Artha Technological Journal Vol 4, No 2 (2020): Patria Artha Technological Journal
Publisher : Department of Electrical Engineering, University of Patria Artha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33857/patj.v4i2.351

Abstract

Kematian akibat penyakit jantung terus meningkat dan tak mengenal usia muda dan tua. World Health Organization menyebutkan 7,3 juta penduduk dunia meninggal akibat dari penyakit jantung. Bahkan disebutkan penyakit jantung adalah salah penyakit nomor satu paling mematikan. Untuk itu penting diketahui resiko dari pentakit jantung dengan menerapkan model-model yang ada pada machine learning. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes untuk memprediksi penyakit jantung, serta dilakukan ujii kinerja algoritma dengan menghitung presisi, recall dan akurasi. Adapun Kriteria-kriteria yang digunakan pada penelitian ini yaitu umur, jenis kelamin, jenis sakit dada, tekanan darah, kolestrol, kadar gula, elektrokardiografi, tekanan jantung, angina induksi, old-peak, segmen_st, Fluoroskopi, denyut jantung. Sedangkan class yang diprediksi ada 2 beresiko dan tidak beresiko. Hasil dalam penelitian ini menunjukan bahwa metode berhasil memprediksi atau mengklasifikasi pasien beresiko penyakit jantung dan tidak beresiko penyakit jantung dengan persentase precision 90%, recall 100% serta mendapatkan akurasi 92.85% dan termaksuk exellent classification.
Co-Authors Abdul Mubarak ACHMAD FUAD Ahmad Junaidy Mustafa Amal Khairan Azim Hisyam Baksir Bahraen Folaiman Dhea Safitri Hairil Kurniadi Siradjudin Ibrahim, Adelina Khairan, Amal Masrudin H.Saleh Ranjasmara, Muhammad Rofika Julianti Hablum Saiful Do Abdullah Salkin Lutfi Syarifuddin Kapita Tempola, firman Yuningrat Dwi Putri