Peningkatan Metode Recursive Feature Elimination (RFE) Terhadap Random Forest Untuk Deteksi Penyakit Jantung
| Dublin Core | PKP Metadata Items | Metadata for this Document | |
| 1. | Title | Title of document | Peningkatan Metode Recursive Feature Elimination (RFE) Terhadap Random Forest Untuk Deteksi Penyakit Jantung |
| 2. | Creator | Author's name, affiliation, country | Andre Nugroho; Universitas Negeri Semarang; |
| 3. | Subject | Discipline(s) | |
| 3. | Subject | Keyword(s) | |
| 4. | Description | Abstract | Penyakit jantung adalah kondisi di mana aliran darah ke jantung terhenti atau terganggu. Hal ini dapat menyebabkan sejumlah masalah kesehatan serius, seperti serangan jantung. Penyebab penyakit jantung termasuk pola makan yang tidak sehat, kurangnya aktivitas fisik, merokok, dan penggunaan alkohol yang berbahaya. Pemanfaatan machine learning adalah pendekatan inovatif untuk menangani penyakit jantung. Metode pelatihan machine learning, yang berbasis pada analisis data dan prosespelatihan dan pengujian, menggunakan proses seleksi fitur untuk menemukan subset fitur yang paling relevan dan informatif dari dataset yang ada. Kita dapat menangani penyakit jantung dengan lebih efektif dengan memasukkan teknik klasifikasi ke dalam machine learning. Metode ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi risiko penyakit jantung dini, yang memungkinkan pencegahan dan intervensi yang lebih efektif, Algoritma yang dipakai pada penelitian ini adalah Random Forest. Penelitian ini berkonsentrasi pada peningkatan akurasi dengan akurasi tertinggi yang didapat adalah 98,78% ,algoritma machine learning ini dapat digunakan untuk Prediksi penyakit jantung, yang akan menghasilkan upaya yang lebih efektif untuk pencegahan penyakit jantung. |
| 5. | Publisher | Organizing agency, location | |
| 6. | Contributor | Sponsor(s) | |
| 7. | Date | (YYYY-MM-DD) | 2023-10-11 |
| 8. | Type | Status & genre | Peer-reviewed Paper |
| 8. | Type | Type | |
| 9. | Format | File format | |
| 10. | Identifier | Universal Resource Indicator | https://conf.unnes.ac.id/index.php/snik/snik2023/paper/view/673 |
| 11. | Source | Journal/conference title; vol., no. (year) | Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer; Seminar Nasional Ilmu Komputer 2023 |
| 12. | Language | English=en | id |
| 13. | Relation | Supp. Files | |
| 14. | Coverage | Geo-spatial location, chronological period, research sample (gender, age, etc.) | |
| 15. | Rights | Copyright and permissions | Authors who submit to this conference agree to the following terms: a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference. b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference. c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference. |