JOURNAL ARTICLE

PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG

Abstract

The heart is one of the human organs that has an important function to circulate blood throughout the body. In caring for the human heart, one must know how to take care of the heart and check the health conditions of the heart regularly and do it early in order to avoid dangerous diseases that attack the heart. In this study, a heart disease diagnostic examination was carried out using machine learning with the Naïve Bayes method. The criteria used in predicting heart disease with Naïve Bayes in this study were gender, BP (pneumonia), Cholesterol (cholesterol), and Maxhr. The purpose of using Naive Bayes in this study is to predict using simple probabilities based on the application of Bayes' rules. In this study, Naive Bayes produced a Precision value for heart disease of 87% and for those without 75%, a recall value for those with heart disease 81% and those without heart disease 82%, support values for those with heart disease 84% and those who do not. 78%.Keywords: machine learning, naïve bayes, jantung Jantung merupakan salah satu organ manusia yang memiliki fungsi penting untuk mengalirkan darah keseluruh tubuh. Dalam merawat jantung manusia harus mengetahui cara menjaga jantung dan memeriksa kondisi kesehatan jantung secara berkala dan dilakukan sejak dini guna menghindari penyakit berbahaya menyerang jantung. Pada penelitian ini dilakukan pemeriksaan diagnosa penyakt jantung menggunakan machine learning dengan metode Naïve Bayes. Kriteria yang digunakan dalam memprediksi penyakit jantung dengan Naïve Bayes dalam penelitian ini yaitu gender(jenis kelamin), BP(radang paru-paru), Cholesterol(kolestrol), dan Maxhr. Tujuannya penggunaan Naive bayes dalam penelitian ini untuk memprediksi menggunakan probabilitas sederhana berdasarkan pada penerapan aturan bayes. Pada penelitian ini naive Bayes menghasilkan nilai Precision untuk penyakit jantung 87% dan untuk yang tidak 75%, nilai recall untuk yang terkena penyakit jantung 81% dan yang tidak terkena penyakit jantung 82%, nilai support untuk yang terkena penyakit jantung 84% dan yang tidak 78% . Kata Kunci: machine learning, naïve bayes, jantung

Keywords:
Medicine Gynecology Heart disease Naive Bayes classifier Internal medicine Artificial intelligence Computer science

Metrics

0
Cited By
0.00
FWCI (Field Weighted Citation Impact)
0
Refs
0.12
Citation Normalized Percentile
Is in top 1%
Is in top 10%

Topics

Data Mining and Machine Learning Applications
Physical Sciences →  Computer Science →  Information Systems
Edcuational Technology Systems
Physical Sciences →  Computer Science →  Artificial Intelligence
Multimedia Learning Systems
Physical Sciences →  Computer Science →  Information Systems

Related Documents

JOURNAL ARTICLE

Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Resiko Penyakit Jantung

Firman Tempola

Journal:   Patria Artha Technological Journal Year: 2020 Vol: 4 (2)Pages: 66-70
JOURNAL ARTICLE

Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Mengunakan Metode Naive Bayes

Ade RianiYessy SusiantoNur Anisah Mohamed A. Rahman

Journal:   Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Year: 2019 Vol: 1 (01)Pages: 25-34
JOURNAL ARTICLE

PENERAPAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG

Putri Anasia SihotangDelima Sitanggang

Journal:   Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom) Year: 2024 Vol: 7 (2)Pages: 899-899
© 2026 ScienceGate Book Chapters — All rights reserved.