IMPLEMENTASI KLASIFIKASI POTENSI PENYAKIT JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE C4.5 BERBASIS WEBSITE ( STUDI KASUS KAGGLE.COM )

Authors

  • Alfian Rahmat Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid
  • M. Syafiih Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid
  • Mochammad Faid Teknik Informatika, Universitas Nurul Jadid

DOI:

https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6295

Keywords:

C4.5, Decision Tree, Heart Disease, Classification, Website

Abstract

Heart disease is one of the leading causes of death worldwide. Therefore, early detection and classification of potential heart diseases are very important in prevention and early treatment efforts. In this study, we implemented the C4.5 classification method to analyze the dataset obtained from the Kaggle.com platform. This research aims to build an efficient and accurate classification model to identify potential heart diseases based on relevant medical features. The dataset used includes demographic information, medical history, and other health parameters of a number of patients. The results obtained from using the C4.5 method to make predictions get 85% accuracy so that it can be expected to be a source of information for further research on predictions using the C4.5 method

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abu Tholib, M.Kom. 2023. Implementasi Algoritma Machine Learning Berbasis Web dengan Framework Streamlit. Probolinggo: Pustaka Nurja.

Andi. 2021. ‘Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 Dalam Perancangan Sistem Informasi Data Rekam Medis Penyakit Jantung’. Jurnal Ilmiah Smart, Vol. V, No. 1, hal. 275-282.

Arni, S., Iwansyah, E.H., & Chaerur, R. 2022. ‘Klasifikasi Penyakit Jantung Dengan Menggunakan Algoritma C4.5’. STRING( Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi ), Vol. 7, No. 2.

H. Kartika, N.S. 2022. Angka Kematian Penyakit Jantung Masih Tinggi Di Indonesia. Kompas.com, (Online), (https://www.kompas.com/sains/read/2022/08/04/163200923/angka-kematian-penyakit-jantung-masih-tinggi-di-indonesia-jadi-tantangan?page=all).

Muhammad, Agus, P.W., & Suhada. 2019. ‘Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Potensi Siswa Drop Out’. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), Vol. 3, No. 1, Page: 753-760.

Muhammad, Y., Hanandriya, R., Dimas, R.A., & Agus, Y. 2021. ‘Penerapan Metode Data Mining C4.5 Untuk Pemilihan Penerimaan Kartu Indonesia Pintar (KIP)’. Paradigma, Vol. 23, No. 2.

M., Fikri. H., Sutikno. 2021. ‘Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Kemih Berbasis Web’. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, Vol. 26, No. 3.

Popy Meilina. 2015. ‘Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Decision Tree Dan Regresi’. Jurnal Teknologi, Vol. 7, No. 1.

Rokom. 2022. Penyakit Jantung Penyebab Utama Kematian. (Online). Biro Komunikasi dan Pelayanan Publik, Kementerian Kesehatan RI, (https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis-media/20220929/0541166/penyakit-jantung-penyebab-utama-kematian-kemenkes-perkuat-layanan-primer/).

Rizky, H.P., Budi, D.S., & Indriati. 2018. ‘Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal’. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No7, hlm. 2637-2643.

Siti Riska, J.I.A., Efy Yosrita & Rizqia Cahyaningtyas. 2021. ‘Sistem Diagnosis Penyakit Jantung Koroner Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis Website (Studi Kasus: RSUD Dr. Soedarso Pontianak)’. PETIR ( Jurnal Pengkajian dan Penerapan Teknik Informatika ), Vol. 14, No. 2.

Downloads

Published

30-07-2023

How to Cite

Rahmat, A., Syafiih, M., & Faid, M. (2023). IMPLEMENTASI KLASIFIKASI POTENSI PENYAKIT JANTUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE C4.5 BERBASIS WEBSITE ( STUDI KASUS KAGGLE.COM ). INFOTECH Journal, 9(2), 393–400. https://doi.org/10.31949/infotech.v9i2.6295

Issue

Section

Articles