KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Universitas Yudharta Pasuruan, Muhammad Imron Rosadi (2018) KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. Explore IT, 10 (2). pp. 32-41. ISSN 2549-354X

	Text 7. Cek Plagaasi Jurnal Jantung Koroner.pdf Download (1MB)
	Text 7. Peer Review.pdf Download (667kB)

Abstract

Penyakit jantung koroner ialah terhambatnya asupan darah yang disebabkan oleh bertumpuknya plak di dalam arteri koroner yang mensuplai oksigen ke otot jantung. Mahal serta beresikonya uji coronary angiography untuk mendiagnosis penyakit ini menuntun peneliti untuk menerapkan algoritma klasifikasi Support Vector Machine dan teknik ReliefF, Consistency-based dan Medical Knowledge-based Feature Selection. RLF dan CNS mereduksi 13 fitur menjadi 3 dan 11 selagi meningkatkan akurasi dari 81.111% menjadi 84.444% dan 83.333%. MFS mereduksi 13 fitur menjadi 8 selagi mengurangi akurasi dari 81.111% menjadi 72.222%, namun menggabungkan RLF Bersama MFS meningkatkan akurasi dari 72.222% menjadi 83.333%. Kata kunci: jantung koroner, Support Vector Machine, Seleksi fitur

Item Type:	Article
Subjects:	Teknologi & Ilmu Terapan > Ilmu Teknik dan Ilmu yang Berkaitan
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Date Deposited:	26 Nov 2022 14:52
Last Modified:	26 Nov 2022 14:52
URI:	https://repository.yudharta.ac.id/id/eprint/1798

Actions (login required)

View Item