Image of PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI FUZZY DECISION TREE DAN RANDOM FOREST PADA DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG

Skripsi

PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI FUZZY DECISION TREE DAN RANDOM FOREST PADA DIAGNOSA PENYAKIT JANTUNG

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Pada tahun 2019, data dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mencatat bahwa 17.9 juta jiwa (32%) penduduk global meninggal karena penyakit jantung, dan tren tersebut diperkirakan akan terus meningkat. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengevaluasi dan menganalisis ketepatan data dalam mengklasifikasikan diagnosis penyakit jantung menggunakan metode fuzzy decision tree dan random forest. Sumber data yang digunakan berasal dari Cleveland Clinic Foundation, yang telah diubah menjadi data publik oleh Center for Machine Learning and Intelligent Systems. Metode penelitian melibatkan implementasi teknik pohon keputusan pada metode fuzzy decision tree dan random forest untuk memprediksi klasifikasi pasien penyakit jantung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode random forest memiliki tingkat ketepatan klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan metode fuzzy decision tree, dengan nilai akurasi mencapai 88,89%. Meskipun begitu, metode fuzzy decision tree menunjukkan keefektifan yang lebih baik dalam mengklasifikasikan kelas positif, terlihat dari nilai sensitivitas yang lebih tinggi, yakni 92,59%. Namun, untuk prediksi kelas negatif, metode random forest unggul dengan nilai spesifisitas yang lebih tinggi dibandingkan metode fuzzy decision tree.

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2407001495T140584T1405842024Central Library (References)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1405842024
Publisher
Indralaya : Prodi Ilmu Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam.,
Collation
76 hlm.; ilus.; 29 cm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
510.07
Content Type
Text
Media Type
unmediated
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Penyakit jantung
Prodi Ilmu Matematika
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment