Identifikasi Infark Miokard Akut Menggunakan Naive Bayes Classifier Berbasis Seleksi Parameter Information Gain
Infark miokard akut (IMA) merupakan penyakit yang paling berbahaya yang mengakibatkan kematian dari berbagai penyakit jantung koroner dan menurut WHO tahun 2015 penyebab kematian nomor satu di dunia disebabkan karena penyakit jantung. Maka dari itu, pada penelitian ini bertujuan untuk memberikan inf...
Saved in:
| Summary: | Infark miokard akut (IMA) merupakan penyakit yang paling berbahaya yang mengakibatkan kematian dari berbagai penyakit jantung koroner dan menurut WHO tahun 2015 penyebab kematian nomor satu di dunia disebabkan karena penyakit jantung. Maka dari itu, pada penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi gejala yang dialami seperti rasa nyeri dada apakah disebabkan karena penyakit infark miokard akut atau tidak, dengan aplikasi sistem pakar yang menggunakan metode seleksi parameter Information Gain dan metode klasifikasi Naive Bayes Classifier dalam melakukan pengambilan keputusan. Pada penelitian ini digunakan parameter awal 36 parameter kemudian diseleksi kemudian diambil 3 variasi parameter yaitu 4,8, dan 15 parameter terbaik. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dari penelitian sebelumnya yakni hasil waawancara terhadap pasien di RSAL Dr. Ramelan berjumlah 50 pasien dengan rincian32 pasien didiagnosa IMA dan 18 pasien didiagnosa bukan IMA, kemudian dibagi menjadi data latih sebanyak 35 dan data uji sebanyak 15 data, kemudian dilakukan cross validation sebanyak 6 kali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada variasi 4 parameter dengan data fold ke-6 dengan menghasilkan akurasi, spesifitas dan sensitivitas sebesar 100%. |
|---|