Main Article Content
Abstract
Data mining sering disebut Knowledge Discovery in Database (KDD). Data mining biasanya digunakan untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa yang akan datang berdasarkan informasi yang diperoleh dari masa lalu. Misalnya untuk prediksi, estimasi, assosiasi, clustering, dan deskripsi. Sekumpulan data yang ada di laboratorium klinik belum difungsikan secara efektif dan hanya di fungsikan sebagai arsip untuk riwayat penyakit pasien. Jantung merupakan pembunuh nomor satu di dunia. Kurangnya aliran darah dan oksigen ke jantung bisa menyebabkan penyakit jantung. Pada penelitian ini akan membandingkan algoritma klasifikasi data mining Naive Bayes Berbasis PSO untuk deteksi penyakit jantung. Pengukuran dengan Naives Bayes menghasilkan akurasi 82.14%, sementara dengan Naives Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization akurasi meningkat menjadi 92.86%. Tingkat akurasi dibandingkan dengan hasil laboratorium.
Kata Kunci: Data Mining, Penyakit Jantung, Naive Bayes, Particle Swarm Optimization.
Article Details
- Seluruh materi yang terdapat dalam situs ini dilindungi oleh undang-undang. Dipersilahkan mengutip sebagian atau seluruh isi situs web ini sesuai dengan ketentuan yang berlaku.
- Apabila anda menemukan satu atau beberapa artikel yang terdapat dalam Jurnal Pseudocode yang melanggar atau berpotensi melanggar hak cipta yang anda miliki, silahkan laporkan kepada kami, melalui email pada Priciple Contact.
- Aspek legal formal terhadap akses setiap informasi dan artikel yang tercantum dalam situs jurnal ini mengacu pada ketentuan lisensi Creative Commons Atribusi-ShareAlike (CC-BY-SA).
- Semua Informasi yang terdapat di Jurnal Pseudocode bersifat akademik. Jurnal Pseudocode tidak bertanggung jawab terhadap kerugian yang terjadi karana penyalah gunaan informasi dari situs ini.