Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Koroner Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Abstract

: Penyakit jantung koroner merupakan salah satu penyakit penyebab utama kematian pada semua kelompok umur setelah stroke. Penyakit jantung koroner adalah penyakit yang disebabkan oleh plak yang menumpuk di arteri koroner yang memasok oksigen ke otot jantung. Pentingnya deteksi dini gejala penyakit jantung koroner merupakan pencegahan awal. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data terkait penyakit jantung koroner untuk menentukan apakah pasien tersebut sepuluh tahun mendatang menderita penyakit jantung koroner dan untuk mengetahui peforma algoritma Naïve Bayes. Terdapat 16 atribut yang termasuk dalam penyebab penyakit jantung koroner diantaranya; gender, age, education,current smoker, cigs per day, BP Meds, prevalent stroke, prevalent hypertension, diabetes, total cholesterol, sys, BP, dia BP, BMI, heart rate, dan glucose. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat diterapkan dalam mengklasifikasi data penyakit jantung koroner menghasilkan akurasi sebesar 79,10% dalam kategori cukup akurat.