KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

pitria, handayani and Zaid Romegar Mair, S.T., M.Cs, Zaid Romegar Mair, S.T., M.Cs and Tasmi, Tasmi (2025) KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. Masters thesis, Universitas Indo Global Mandiri.

[thumbnail of Pitria handayani_2020110050_ File Cover - Daftar Isi.pdf] Text
Pitria handayani_2020110050_ File Cover - Daftar Isi.pdf

Download (604kB)
[thumbnail of Pitira Handayani_2020110050_File Full Karya Ilmiah.pdf] Text
Pitira Handayani_2020110050_File Full Karya Ilmiah.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[thumbnail of 2020110050_MAR_2025_1.pdf] Text
2020110050_MAR_2025_1.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (8MB) | Request a copy

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian diseluruh dunia, sehingga deteksi dini dan klasifikasi yang akuratsangat penting untuk meningkatkan prognosis pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi penyakit jantung menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dengan memanfaatkan dataset yang diambil dari Kaggle, yang terdiri dari 917 data pasien. Dataset ini mencakup berbagai fitur klinis yang relevan,seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, kadar kolesterol, dan riwayat kesehatan.MetodeANNdipilih karena kemampuannya dalam menangkap pola non-linear dan kompleks dalam data. Proses penelitian meliputi pra-pemrosesan data, pemisahan dataset menjadi data latih dan data uji, serta pelatihan model ANN dengan berbagai konfigurasi arsitektur. Hasil evaluasi modelmenunjukkan tingkat akurasi yang signifikan dalam mengklasifikasikan pasien dengan risiko penyakit jantung. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan untuk diagnosis penyakit jantung, serta menjadi referensi bagi penelitian lebih lanjut di bidang kesehatan dan teknologi informasi. Dengan demikian, penggunaan metode ANN dalam klasifikasi penyakit jantung dapat menjadi alat yang efektif untuk meningkatkan deteksi dini dan pengelolaan penyakit jantung.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Q Science > Q Science (General)
Q Science > QM Human anatomy
T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika S1
Depositing User: pitria handayani
Date Deposited: 22 Apr 2025 07:50
Last Modified: 22 Apr 2025 07:50
URI: http://repository.uigm.ac.id/id/eprint/4328

Actions (login required)

View Item
View Item