Alexander, Michael (2025) Penerapan Algoritma Random Forest untuk Deteksi Penyakit Jantung dan Optimisasi Menggunakan Feature Importance dan Randomized Search. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
![[img]](https://kc.umn.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf Download (2MB) |
|
PDF
BAB_I.pdf Download (219kB) |
|
PDF
BAB_II.pdf Download (311kB) |
|
PDF
BAB_III.pdf Download (319kB) |
|
PDF
BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (607kB) |
|
PDF
BAB_V.pdf Download (221kB) |
|
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (205kB) |
|
PDF
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (303kB) |
Abstract
Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi berbasis algoritma Random Forest guna mendeteksi risiko penyakit jantung menggunakan dataset dari UCI Machine Learning Repository. Model pertama dibangun menggunakan seluruh fitur, kemudian dilakukan seleksi fitur berdasarkan nilai feature importance untuk membentuk model kedua. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, ROC AUC, precision, dan recall. Hasil menunjukkan bahwa model dengan fitur terpilih memberikan efisiensi waktu pelatihan lebih baik dan akurasi lebih tinggi dibanding model awal, dengan penurunan skor AUC yang dapat ditoleransi. Penelitian ini menunjukkan bahwa penghapusan fitur yang kurang relevan mampu meningkatkan efisiensi model tanpa mengorbankan performa secara signifikan.
| Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Keywords: | akurasi, deteksi penyakit, feature importance, klasifikasi, random forest | ||||||
| Creators: |
|
||||||
| Contributors: |
|
||||||
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works | ||||||
| Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Informatics | ||||||
| Date Deposited: | 06 Aug 2025 11:02 | ||||||
| URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/39867 |
Actions (login required)
 |
View Item |
