Nugraha, I Gusti Agung Satria (2025) Penerapan Bagging Ensemble Learning Pada Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Penyakit Jantung Koroner. Masters thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
![[img]](http://repo.undiksha.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
2129101034-COVER.pdf Download (1MB) |
|
Text (ABSTRAK)
2129101034-ABSTRAK.pdf Download (200kB) |
|
Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
2129101034-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (231kB) |
|
Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
2129101034-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf Restricted to Repository staff only Download (532kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
2129101034-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (791kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
2129101034-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (598kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5 PENUTUP)
2129101034-BAB 5 PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (180kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
2129101034-DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (198kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
2129101034-LAMPIRAN.pdf Download (165kB) |
Abstract
Kesehatan jantung merupakan faktor penting dalam kehidupan manusia karena jantung memompa darah yang menyalurkan oksigen dan nutrisi sampai ke semua sel. Gangguan pada aliran oksigen dapat mempengaruhi kesehatan jantung dan kualitas hidup seseorang. Berdasarkan Survei Kesehatan Indonesia tahun 2023, terdapat penderita sejumlah 877.531 kasus penyakit jantung dengan rata-rata nilai 0,85%. Salah satu jenis gangguan jantung yang dapat menyebabkan penyempitan serta penyumbatan pembuluh darah koroner adalah Penyakit Jantung Koroner (PJK). Dalam mendiagnosis PJK sering kali memerlukan biaya yang tinggi, sehingga peran teknologi berbasis machine learning khususnya klasifikasi dalam data mining menjadi alternatif untuk meningkatkan akurasi deteksi dan penanganan PJK secara efektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana metode klasifikasi Naïve Bayes dan kombinasi metode bagging bekerja dalam memprediksi penyakit jantung koroner. Metode penelitian yang digunakan yaitu CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Penggunaan data sekunder sebanyak 462 baris yang diperoleh dari platform Kaggle. Proses penelitian mencakup tahap pra-pengolahan data untuk menyesuaikan dengan kebutuhan analisis data mining, implementasi metode yang telah ditentukan dan evaluasi hasil menggunakan cross validation. Hasil evaluasi memperoleh bahwa kombinasi Naive Bayes dengan Bagging hanya memberikan peningkatan kinerja yang marginal dalam mengatasi keterbatasan bawaan Naive Bayes sebagai base estimator, serta menunjukkan sensitivitas terhadap ukuran fold pada dataset yang lebih kecil.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Penyakit Jantung Koroner, Data Mining, Naïve Bayes, Bagging. |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2) |
| Depositing User: | I Gusti Agung Satria Nugraha |
| Date Deposited: | 12 Aug 2025 07:02 |
| Last Modified: | 12 Aug 2025 07:02 |
| URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/26876 |
Actions (login required)
 |
View Item |