Dara Kusumawati, S.E., M.M. Contributor Afifa - 205610019 Primary Author mixed material bibliography Yogyakarta UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI) 2024 monographic id Indonesia

Text Skripsi

Jantung merupakan susunan sistem saraf yang sangat penting didalam tubuh manusia. Penyakit jantung merujuk pada sekelompok kondisi yang dapat mempengaruhi fungsi normal jantung. Penyakit jantung salah satu contohnya adalah penyakit jantung koroner, gagal jantung, aritmia, dan penyakit jantung bawaan. Kondisi ini dapat mempengaruhi kemampuan jantung untuk memompa darah secara efektif, sehingga menyebabkan gangguan sirkulasi darah, yang akan berpotensi menjadi ancaman serius bagi kesehatan tubuh. Dengan menggunakan metode Support Vektor Machine (SVM) untuk melakukan prediksi penyakit jantung dengan menggunakan Python 3. Jumlah data yang digunakan sebanyak 7.000 dataset yang diambil dari website kaggle, dengan menggunakan pembagian data 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Dalam penelitian ini, dengan menggunakan Support Vektor Machine (SVM) kernel non linear yaitu menggunakan fungsi kernel Radial Basis Function (RBF) mendapatkan hasil akurasi sebesar 72%, dan dengan menggunakan model evaluasi mendapatkan hasil accuracy sebesar 71%, precision 81%, recall 67%, dan f1-Score 73%. Kata kunci: prediksi penyakit jantung, suport vektor machine, non linear, kernel RBF PYTHON 3 METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PREDIKSI Implementasi NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 003 AFI I R.1 AFI0003SI0124 RAK REFERENSI SKRIPSI SI 003 AFI I R.1 17331 2024-04-03 10:54:12 2024-04-03 10:55:19 machine generated