Performa Algoritma K-Nearest Neighbour dalam Memprediksi Penyakit Jantung

Abstract

Penyakit jantung telah terbukti sebagai salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, inilah alasan utama mengapa prediksi Penyakit jantung akurat yang memiliki risiko sangat penting untuk mencegah dan mengobatinya. Diagnosis CHF (Gagal Janjtung Kongesif) yang tepat waktu sangat penting untuk menghindari bahaya yang membahayakan nyawa acara. Terlepas dari ketepatan waktu, akurasi memainkan peran yang luar biasa peran penting dalam domain medis karena terkait dengan kehidupan seseorang.. Penyakit Jantung telah terbukti sebagai salah satu penyebab utama kematian, itulah sebabnya prediksi risiko penyakit jantungyang akurat dan tepat waktu sangat penting. Metode klinis, misalnya angiografi cara terbaik dan paling efektif untuk mendiagnosis penyakit jantung, penelitian menunjukkan bahwa itu tidak hanya mahal tetapi juga memiliki efek samping. Maka penulis melakukan penelitian terhadap pengujian data dari dataset Heart Disease dengan melakukan pengujian terhadap akurasi data confusion matrix dengan menggunakan metode K-nearest Neighbour yang menghasilkan akurasi sebesar  81.31% dengan Classification Error sebesar ,