…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG
type: Thesis
type: Article
abstract: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi di dunia yang memerlukan penanganan serius. Deteksi dini sangat krusial untuk mencegah fatalitas, namun kompleksitas faktor risiko klinis sering kali menyulitkan diagnosis yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan membandingkan kinerja model Machine Learning dalam mengklasifikasikan risiko penyakit jantung, serta mengidentifikasi fitur medis yang paling berpengaruh terhadap prediksi tersebut. Penelitian ini menggunakan dataset sekunder yang terdiri dari data rekam medis pasien. Tiga algoritma klasifikasi diterapkan sebagai pembanding, yaitu Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest. Tahapan pra-pemrosesan data dilakukan secara komprehensif, meliputi penghapusan data duplikat yang menghasilkan 918 data bersih, transformasi data menggunakan One-Hot Encoding, pembagian data latih dan uji dengan rasio 80:20, serta penskalaan fitur menggunakan Standard Scaler. Evaluasi performa model diukur menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki kinerja terbaik dibandingkan dua model lainnya, dengan mencatatkan akurasi tertinggi sebesar 89,67%, precision 91,50%, recall 90,65%, dan F1score 91,07%. Sementa ra itu, Logistic Regression memperoleh akurasi sebesar 85,32% dan Decision Tree sebesar 79,34%. Analisis Feature Importance pada model terbaik mengungkapkan bahwa ST Slope (kemiringan gelombanST) dan Oldpeak merupakan variabel yang paling dominan dalam memengaruhi hasil prediksi. Berdasarkan hasil tersebut, Random Forest direkomendasikan sebagai metode yang efektif untuk membantu tenaga medis dalam diagnosis dini penyakit jantung.
date: 2026-01-27
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
has version: PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
has published: PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
has document: PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Archive)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
type: Document
has file: COVER.pdf
has part: COVER.pdf

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
type: Document
has file: BAB I.pdf
has part: BAB I.pdf

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
type: Document

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
type: Document

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
type: Document

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
type: Document
has file: BAB V.pdf
has part: BAB V.pdf

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
type: Document

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Archive)
type: Document

PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG (Text)
type: Document

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Habib Baitul Hamdi
type: Person
given name: Habib Baitul
family name: Hamdi

Mulia Sulistiyono
type: Person
given name: Mulia
family name: Sulistiyono

HTML Summary of #32280 PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG
format: text/html
primary topic: PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION, DECISION TREE, DAN RANDOM FOREST DALAM KLASIFIKASI RISIKO PENYAKIT JANTUNG

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
type: Concept