Javascript must be enabled to continue!
PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
View through CrossRef
The heart is one of the human organs that has an important function to circulate blood throughout the body. In caring for the human heart, one must know how to take care of the heart and check the health conditions of the heart regularly and do it early in order to avoid dangerous diseases that attack the heart. In this study, a heart disease diagnostic examination was carried out using machine learning with the Naïve Bayes method. The criteria used in predicting heart disease with Naïve Bayes in this study were gender, BP (pneumonia), Cholesterol (cholesterol), and Maxhr. The purpose of using Naive Bayes in this study is to predict using simple probabilities based on the application of Bayes' rules. In this study, Naive Bayes produced a Precision value for heart disease of 87% and for those without 75%, a recall value for those with heart disease 81% and those without heart disease 82%, support values for those with heart disease 84% and those who do not. 78%.Keywords: machine learning, naïve bayes, jantung Jantung merupakan salah satu organ manusia yang memiliki fungsi penting untuk mengalirkan darah keseluruh tubuh. Dalam merawat jantung manusia harus mengetahui cara menjaga jantung dan memeriksa kondisi kesehatan jantung secara berkala dan dilakukan sejak dini guna menghindari penyakit berbahaya menyerang jantung. Pada penelitian ini dilakukan pemeriksaan diagnosa penyakt jantung menggunakan machine learning dengan metode Naïve Bayes. Kriteria yang digunakan dalam memprediksi penyakit jantung dengan Naïve Bayes dalam penelitian ini yaitu gender(jenis kelamin), BP(radang paru-paru), Cholesterol(kolestrol), dan Maxhr. Tujuannya penggunaan Naive bayes dalam penelitian ini untuk memprediksi menggunakan probabilitas sederhana berdasarkan pada penerapan aturan bayes. Pada penelitian ini naive Bayes menghasilkan nilai Precision untuk penyakit jantung 87% dan untuk yang tidak 75%, nilai recall untuk yang terkena penyakit jantung 81% dan yang tidak terkena penyakit jantung 82%, nilai support untuk yang terkena penyakit jantung 84% dan yang tidak 78% . Kata Kunci: machine learning, naïve bayes, jantung
Title: PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG
Description:
The heart is one of the human organs that has an important function to circulate blood throughout the body.
In caring for the human heart, one must know how to take care of the heart and check the health conditions of the heart regularly and do it early in order to avoid dangerous diseases that attack the heart.
In this study, a heart disease diagnostic examination was carried out using machine learning with the Naïve Bayes method.
The criteria used in predicting heart disease with Naïve Bayes in this study were gender, BP (pneumonia), Cholesterol (cholesterol), and Maxhr.
The purpose of using Naive Bayes in this study is to predict using simple probabilities based on the application of Bayes' rules.
In this study, Naive Bayes produced a Precision value for heart disease of 87% and for those without 75%, a recall value for those with heart disease 81% and those without heart disease 82%, support values for those with heart disease 84% and those who do not.
78%.
Keywords: machine learning, naïve bayes, jantung Jantung merupakan salah satu organ manusia yang memiliki fungsi penting untuk mengalirkan darah keseluruh tubuh.
Dalam merawat jantung manusia harus mengetahui cara menjaga jantung dan memeriksa kondisi kesehatan jantung secara berkala dan dilakukan sejak dini guna menghindari penyakit berbahaya menyerang jantung.
Pada penelitian ini dilakukan pemeriksaan diagnosa penyakt jantung menggunakan machine learning dengan metode Naïve Bayes.
Kriteria yang digunakan dalam memprediksi penyakit jantung dengan Naïve Bayes dalam penelitian ini yaitu gender(jenis kelamin), BP(radang paru-paru), Cholesterol(kolestrol), dan Maxhr.
Tujuannya penggunaan Naive bayes dalam penelitian ini untuk memprediksi menggunakan probabilitas sederhana berdasarkan pada penerapan aturan bayes.
Pada penelitian ini naive Bayes menghasilkan nilai Precision untuk penyakit jantung 87% dan untuk yang tidak 75%, nilai recall untuk yang terkena penyakit jantung 81% dan yang tidak terkena penyakit jantung 82%, nilai support untuk yang terkena penyakit jantung 84% dan yang tidak 78% .
Kata Kunci: machine learning, naïve bayes, jantung .
Related Results
PERBANDINGAN KADAR LOW DENSITY LIPOPROTEIN PADA PENDERITA PENYAKIT JANTUNG KORONER DENGAN PENDERITA NON-PENYAKIT JANTUNG KORONER
PERBANDINGAN KADAR LOW DENSITY LIPOPROTEIN PADA PENDERITA PENYAKIT JANTUNG KORONER DENGAN PENDERITA NON-PENYAKIT JANTUNG KORONER
Penyakit jantung koroner merupakan suatu penyakit yang diakibatkan tidak mencukupinya suplai darah dan oksigen pada lapisan miokardium jantung akibat penyempitan pembuluh darah kor...
PENGUATAN PERAN KADER KESEHATAN DALAM DETEKSI DINI RESIKO PENYAKIT JANTUNG
PENGUATAN PERAN KADER KESEHATAN DALAM DETEKSI DINI RESIKO PENYAKIT JANTUNG
Latar Belakang: Penyakit jantung merupakan istilah umum dari semua penyakit yang menyerang jantung sebagai sistem kardiovaskuler, seperti Angina Pectoris (Nyeri dada), Acut Miocar...
Implementasi Analisa Penyakit Jantung Menggunakan Naïve Bayes
Implementasi Analisa Penyakit Jantung Menggunakan Naïve Bayes
Penyakit jantung adalah suatu penyebab utama kematian di dunia. Deteksi dini dapat membantu mengurangi angka mortalitas yang tinggi akibat penyakit ini. Dalam penelitian ini, algor...
Upaya Pencegahan Penyakit Jantung pada Wanita Usia Subur dengan Senam Jantung Sehat
Upaya Pencegahan Penyakit Jantung pada Wanita Usia Subur dengan Senam Jantung Sehat
Mempunyai jantung sehat merupakan impian semua orang, karena dengan jantung sehat akan terhidar dari penyakit jantung dan penyakit berbahaya lainnya. Senam jantung merupakan olahra...
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review Anna Tri Wahyuni1), Masfuri2), Liya Arista3)1,2,3 Fakultas Ilmu Keperawatan Univers...
Implementasi Data Mining Untuk Penjualan Mobil Menggunakan Metode Naive Bayes
Implementasi Data Mining Untuk Penjualan Mobil Menggunakan Metode Naive Bayes
Abstrak- Mobil adalah salah satu kendaraan yang paling sering dijumpai dengan berbagai type dan merek. Mobil memiliki spesifikasi yang beraneka ragam. Metode Naive Bayes adalah sa...
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dalam Memprediksi Status Keberlanjutan Polis Nasabah Asuransi PT.X
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dalam Memprediksi Status Keberlanjutan Polis Nasabah Asuransi PT.X
Abstract. This article discusses the classification in predicting the sustainability status of the health insurance customer policy of PT. X uses the Naïve Bayes Classifier Algorit...
PENANGANAN PENYAKIT JANTUNG DI KELURAHAN TAMBAKREJA KABUPATEN CILACAP
PENANGANAN PENYAKIT JANTUNG DI KELURAHAN TAMBAKREJA KABUPATEN CILACAP
Indonesia masih menghadapi masalah kesehatan PTM yang tinggi seperti penyakit jantung (Angina Pectoris, Acut Miocard Infarck dan Congestive Heart Failure). Angka prevalensi kejadia...

