Wulida RahmadaniAphrodita Shelbyla Bilkhis WijayaMuhammad Umar
Gagal jantung adalah kondisi medis kritis yang mempengaruhi jutaan orang di seluruh dunia, memberikan beban yang signifikan pada sistem perawatan kesehatan dan menyebabkan tingkat morbiditas dan mortalitas yang substansial. Terdapat hampir 26 juta orang di seluruh dunia terkena penyakit jantung. Titik khawatirnya adalah, rasio ini diprediksi akan bertambah banyak pada tahun berikutnya, jika tindakan pencegahan tidak dilakukan secara efisien. Dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan dalam kecerdasan buatan dan teknik Learning Machine telah membuka jalan baru bagi para profesional kesehatan untuk meningkatkan diagnosis dan prognosis di berbagai bidang medis. Penelitian ini akan bertujuan membuat model Artificial Intelligence yang bisa memprediksi penyakit gagal jantung pada manusia dengan menggunakan metode Artificial Neural Netwrok. Metode Artificial Neural Netwrok merupakan algoritma yang mencontoh cara kerja pada jaringan saraf biologis di otak manusia. Berdasarkan rangkaian proses yang sudah dilakukan penelitian kali ini, dan telah disimpulkan bahwa hasil dari penelitian kali ini sudah berhasil mengembangkan model prediksi gagal jantung dengan menerapkan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dan mendapatkan hasil akurasi terbaik yaitu sebesar 97%.
Suraji SurajiAbd. Charis FauzanHarliana Harliana
Muhammad Fitra RhomadonWydyanto WydyantoArzu MİRZANurul Huda
Adi WibowoMuhammad Irfan Rafi AqdillahArdiyan Rasendriya PrakosoTedy Setiadi
Hendri Mahmud NawawiJajang Jaya PurnamaAgung Baitul Hikmah
Farchan AkbarFiqri AnsyahVirginia casanova andiko andikoKhalil AhmadErrissya RasywirDespita MeisakYovi PratamaAyu Feranika