Coronary Artery Disease Prediction Using Decision Trees and Multinomial Naïve Bayes with k-Fold Cross Validation
Penyakit arteri koroner (coronary artery disease) menjadi penyebab utama kematian penduduk di dunia setidaknya selama dua dekade (2000-2019) dan mengalami peningkatan kematian terbesar dalam rentang waktu tersebut dibandingkan dengan penyebab kematian lainnya. Keberhasilan memprediksi penyakit arte...
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
UNMUHBABEL PRESS
2021-07-01
|
| Series: | Inovasi Matematika |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://inomatika.unmuhbabel.ac.id/index.php/inomatika/article/view/266 |
| _version_ | 1797260024041439232 |
|---|---|
| author | Endang S Kresnawati Yulia Resti Bambang Suprihatin M. Rendy Kurniawan Widya Ayu Amanda |
| author_facet | Endang S Kresnawati Yulia Resti Bambang Suprihatin M. Rendy Kurniawan Widya Ayu Amanda |
| author_sort | Endang S Kresnawati |
| collection | DOAJ |
| description |
Penyakit arteri koroner (coronary artery disease) menjadi penyebab utama kematian penduduk di dunia setidaknya selama dua dekade (2000-2019) dan mengalami peningkatan kematian terbesar dalam rentang waktu tersebut dibandingkan dengan penyebab kematian lainnya. Keberhasilan memprediksi penyakit arteri koroner secara dini berdasarkan data medis bermanfaat bagi pasien dan juga bagi kestabilan perekonomian negara. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi penyakit arteri koroner jantung dengan mengimplementasikan dua metode statistical learning yaitu Multinomial Naïve Bayes dan pohon keputusan dengan validasi silang 10-fold, dimana variabel-variabel numerik didiskritisasi untuk memperoleh variabel-variabel kategorik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Pohon Keputusan memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan metode Multinomial Naïve Bayes dalam memprediksi penyakit arteri koroner. Ukuran kinerja metode Pohon Keputusan memperoleh tingkat akurasi 99,63 %, sensitivitas 100 %, spesifisitas 99,33%, presisi 99,23 %, dan nilai prediksi negatif (NPV) 100 %. Ukuran-ukuran ini mengindikasikan bahwa metode Pohon Keputusan layak digunakan untuk memprediksi penyakit arteri coroner, termasuk data independent berupa data penyakit arteri coroner lainnya dengan variable predictor yang sama. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa perbedaan rujukan dengan penelitian-penelitian sebelumnya dalam mendiskritisasi variabel numerik mampu meningkatkan kinerja metode dalam memprediksi penyakit arteri coroner.
|
| first_indexed | 2024-04-24T23:18:44Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-a4f4ae745c26416a8fef53992738f81e |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2656-7431 2656-7245 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-04-24T23:18:44Z |
| publishDate | 2021-07-01 |
| publisher | UNMUHBABEL PRESS |
| record_format | Article |
| series | Inovasi Matematika |
| spelling | doaj.art-a4f4ae745c26416a8fef53992738f81e2024-03-17T07:31:27ZindUNMUHBABEL PRESSInovasi Matematika2656-74312656-72452021-07-013210.35438/inomatika.v3i2.266266Coronary Artery Disease Prediction Using Decision Trees and Multinomial Naïve Bayes with k-Fold Cross ValidationEndang S Kresnawati0Yulia Resti1Bambang Suprihatin2M. Rendy Kurniawan3Widya Ayu Amanda4Jurusan Matematika, FMIPA, Universitas Sriwijaya, IndonesiaJurusan Matematika, FMIPA, Universitas Sriwijaya, IndonesiaJurusan Matematika, FMIPA, Universitas Sriwijaya, IndonesiaJurusan Matematika, FMIPA, Universitas Sriwijaya, IndonesiaJurusan Matematika, FMIPA, Universitas Sriwijaya, Indonesia Penyakit arteri koroner (coronary artery disease) menjadi penyebab utama kematian penduduk di dunia setidaknya selama dua dekade (2000-2019) dan mengalami peningkatan kematian terbesar dalam rentang waktu tersebut dibandingkan dengan penyebab kematian lainnya. Keberhasilan memprediksi penyakit arteri koroner secara dini berdasarkan data medis bermanfaat bagi pasien dan juga bagi kestabilan perekonomian negara. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi penyakit arteri koroner jantung dengan mengimplementasikan dua metode statistical learning yaitu Multinomial Naïve Bayes dan pohon keputusan dengan validasi silang 10-fold, dimana variabel-variabel numerik didiskritisasi untuk memperoleh variabel-variabel kategorik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Pohon Keputusan memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan metode Multinomial Naïve Bayes dalam memprediksi penyakit arteri koroner. Ukuran kinerja metode Pohon Keputusan memperoleh tingkat akurasi 99,63 %, sensitivitas 100 %, spesifisitas 99,33%, presisi 99,23 %, dan nilai prediksi negatif (NPV) 100 %. Ukuran-ukuran ini mengindikasikan bahwa metode Pohon Keputusan layak digunakan untuk memprediksi penyakit arteri coroner, termasuk data independent berupa data penyakit arteri coroner lainnya dengan variable predictor yang sama. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa perbedaan rujukan dengan penelitian-penelitian sebelumnya dalam mendiskritisasi variabel numerik mampu meningkatkan kinerja metode dalam memprediksi penyakit arteri coroner. https://inomatika.unmuhbabel.ac.id/index.php/inomatika/article/view/266Penyakit Arteri KoronerKinerjaPrediksi |
| spellingShingle | Endang S Kresnawati Yulia Resti Bambang Suprihatin M. Rendy Kurniawan Widya Ayu Amanda Coronary Artery Disease Prediction Using Decision Trees and Multinomial Naïve Bayes with k-Fold Cross Validation Inovasi Matematika Penyakit Arteri Koroner Kinerja Prediksi |
| title | Coronary Artery Disease Prediction Using Decision Trees and Multinomial Naïve Bayes with k-Fold Cross Validation |
| title_full | Coronary Artery Disease Prediction Using Decision Trees and Multinomial Naïve Bayes with k-Fold Cross Validation |
| title_fullStr | Coronary Artery Disease Prediction Using Decision Trees and Multinomial Naïve Bayes with k-Fold Cross Validation |
| title_full_unstemmed | Coronary Artery Disease Prediction Using Decision Trees and Multinomial Naïve Bayes with k-Fold Cross Validation |
| title_short | Coronary Artery Disease Prediction Using Decision Trees and Multinomial Naïve Bayes with k-Fold Cross Validation |
| title_sort | coronary artery disease prediction using decision trees and multinomial naa¯ve bayes with k fold cross validation |
| topic | Penyakit Arteri Koroner Kinerja Prediksi |
| url | https://inomatika.unmuhbabel.ac.id/index.php/inomatika/article/view/266 |
| work_keys_str_mv | AT endangskresnawati coronaryarterydiseasepredictionusingdecisiontreesandmultinomialnaavebayeswithkfoldcrossvalidation AT yuliaresti coronaryarterydiseasepredictionusingdecisiontreesandmultinomialnaavebayeswithkfoldcrossvalidation AT bambangsuprihatin coronaryarterydiseasepredictionusingdecisiontreesandmultinomialnaavebayeswithkfoldcrossvalidation AT mrendykurniawan coronaryarterydiseasepredictionusingdecisiontreesandmultinomialnaavebayeswithkfoldcrossvalidation AT widyaayuamanda coronaryarterydiseasepredictionusingdecisiontreesandmultinomialnaavebayeswithkfoldcrossvalidation |