Skripsi Model Neural Network berbasis Adaboost untuk Prediksi Jantung

Penyakit jantung adalah terjadinya penyumbatan sebagian atau total dari suatu lebih pembuluh darah, akibatnya adanya peyumbatan maka dengan sendirinya suplai energi kimiawi ke otot jantung berkurang, sehingga terjadi gangguan keseimbangan antara suplai dan kebutuhanPenelitian dalam memprediksi penyakit jantung telah banyak dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu. Dalam penelitian ini akan dilakukan prediksi penyakit jantung menggunakan metode algoritma neural network dan ditingkatkan kinerja dari algoritma neural network menggunakan metode adaboost yang di implementasikan pada data pasien penyakit jantung. Dari hasil pengujian dengan mengukur metode neural network berbasis adaboost menggunakan, confusion matrix, dan curve ROC, diketahui bahwa algoritma neural network menghasilkan nilai akurasi 91.64 %, nilai AUC yang diperoleh 0.942 dan setelah dioptimasi dengan menggunakan metode adaboost menjadi 93.03 %, nilai AUC menjadi 0.971. dengan melihat nilai accuracy dan AUC setelah dioptimasi, maka algoritma neural network berbasis adaboost masuk katagori kelompok klasifikasi yang sangat baik, karena nilai AUC antara 0.90 – 1.00