Record Details

KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Explore IT! : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER MENGGUNAKAN SELEKSI FITUR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
 
Creator Fadli, Amiruddin
rosadi, muhamamad imron
 
Subject jantung koroner; Support Vector Machine; Seleksi fitur
 
Description Penyakit jantung koroner ialah terhambatnya asupan darah yang disebabkan oleh bertumpuknya plak di dalam arteri koroner yang mensuplai oksigen ke otot jantung. Mahal serta beresikonya uji coronary angiography untuk mendiagnosis penyakit ini menuntun peneliti untuk menerapkan algoritma klasifikasi Support Vector Machine dan teknik ReliefF, Consistency-based dan Medical Knowledge-based Feature Selection. RLF dan CNS mereduksi 13 fitur menjadi 3 dan 11 selagi meningkatkan akurasi dari 81.111% menjadi 84.444% dan 83.333%. MFS mereduksi 13 fitur menjadi 8 selagi mengurangi akurasi dari 81.111% menjadi 72.222%, namun menggabungkan RLF Bersama MFS meningkatkan akurasi dari 72.222% menjadi 83.333%.
Kata kunci: jantung koroner, Support Vector Machine, Seleksi fitur
 
Publisher Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Yudharta Pasuruan
 
Date 2021-05-02
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
 
Format application/pdf
 
Identifier https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/article/view/1308
10.35891/explorit.v10i2.1308
 
Source 2549-354X
2086-3489
10.35891/explorit.v10i2
 
Language eng
 
Relation https://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/article/view/1308/1811
 
Rights Copyright (c) 2018 EXPLORE IT : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Teknik Informatika
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0