SISTEM PAKAR PENENTUAN PENYAKIT GAGAL JANTUNG MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER

Abstract

Penyakit jantung merupakan penyakit mematikan nomor satu di dunia. Penyebabnyapun berbagai macam, salah satunya adalah pola hidup yang tidak sehat dan makanan yang banyak mengandung kolesterol tinggi. Penyakit kardiovaskuler merupakan penyebab kematian nomor satu di Amerika. 4,8 juta orang Amerika menderita penyakit kardiovasculer. Menurut American Heart Association, laki-laki memiliki satu dari tiga kemungkinan untuk menderita penyakit kardiovaskuler utama sebelum usia 60 tahun. Metode naïve bayes adalah algoritma yang dapat menerima inputan dalam bentuk apapun dan kecepatan dalam memproses suatu data, jadi pada setiap data baru akan dilakukan probabilitas dengan setiap class yang ada, hasil akhirnya dilihat nilai yang paling tinggi, sehingga algoritma ini dirasa cukup baik untuk menentukan probabilitas dalam menentukan hasil, pada penelitian ini algoritma naïve bayes digunakan untuk melakukan penentuan penyakit jantung dengan input 16 gejala yaitu Dysnoea, Reduced Exercise Tolerance, Orthopnea, Nocturnal Cough, Wheeze, Ankle Swelling, Anorexia, Lerhargy, Minum banyak sesak, Tachyardia, Hepatomegaly, Cachexia, Ascites, Heart Rate, Resprator Rule dan 4 output yaitu DC Dextra, DC Sinestra, DC Kongesif dan negatif DC Dari berbagai hasil ujicoba yang dilakukan dengan menggunakan 100 data didapatkan hasil bahwa sistem pakar penentuan penyakit gagal jantung dengan metode naïve bayes mampu menghasilkan akurasi ratarata sebesar 83%