…
primary topic: OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
has part: COVER.pdf
has file: COVER.pdf
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
has part: BAB I.pdf
has file: BAB I.pdf
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
has part: BAB V.pdf
has file: BAB V.pdf
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Archive)
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
type: Document

OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM
abstract: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian dengan angka prevalensi yang terus meningkat dan berdampak signifikan terhadap kualitas hidup masyarakat serta beban sistem kesehatan. Keterlambatan dalam mendeteksi risiko penyakit jantung menyebabkan penanganan medis sering dilakukan pada tahap lanjut, sehingga diperlukan pendekatan prediktif yang mampu mengidentifikasi risiko secara dini dan akurat berbasis data klinis dan demografis. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan model Hybrid Gradient Boosting berbasis kombinasi algoritma XGBoost dan LightGBM guna mengoptimalkan performa prediksi risiko penyakit jantung. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan dataset Heart Attack Indonesia, preprocessing data, exploratory data analysis (EDA), feature engineering, pembagian data latih dan data uji, pelatihan model XGBoost dan LightGBM, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Selain itu, dilakukan cross-validation untuk menguji kemampuan generalisasi model serta analisis feature importance dan SHAP untuk meningkatkan interpretabilitas model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan Hybrid Gradient Boosting mampu menghasilkan performa prediksi yang optimal, stabil, dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik. Variabel usia, tekanan darah, kadar kolesterol, dan indeks massa tubuh (BMI) terbukti berpengaruh signifikan terhadap risiko penyakit jantung. Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan model prediksi yang akurat dan dapat diinterpretasikan, serta dapat dimanfaatkan oleh tenaga medis, institusi kesehatan, dan peneliti sebagai alat bantu pengambilan keputusan dan pengembangan sistem pendukung diagnosis penyakit jantung.
author list: authors
status: published
has version: OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
date: 2026-01-20
is part of: repository
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 006 Metode komputer khusus
has document: OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
has document: OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Archive)
has published: OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM (Text)
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

006 Metode komputer khusus
type: Concept

HTML Summary of #32237 OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM
format: text/html
primary topic: OPTIMASI PREDKSI RISIKO PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE HYBRID GRADIENT BOOSTIG BERBASIS KOMBINASI MODEL XGBOOST DAN LIGHTGBM

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Emigawaty Emigawaty
family name: Emigawaty
given name: Emigawaty
type: Person

Joe Fauzsanno Rettob
family name: Rettob
given name: Joe Fauzsanno
type: Person