PDSIPDSI

Bulletin of Informatics and Data ScienceBulletin of Informatics and Data Science

Penyakit kardiovaskular tetap menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia. Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), sekitar 17,9 juta kematian terjadi setiap tahun akibat kondisi kardiovaskular, yang mewakili 32% dari mortalitas global [1]. Dari angka ini, sekitar 85% disebabkan oleh serangan jantung dan stroke, dengan prevalensi yang terus meningkat, terutama di negara-negara berkembang [2]. Deteksi dini adalah salah satu strategi paling kritis untuk mengurangi tingkat mortalitas ini. Namun, proses diagnostik konvensional seringkali membutuhkan waktu yang lama, biaya tinggi, dan sangat bergantung pada keahlian klinis yang tidak selalu tersedia. Oleh karena itu, metode prediksi berbasis data yang menggunakan pembelajaran mesin telah muncul sebagai alternatif yang menjanjikan untuk mendukung identifikasi dini pasien berisiko tinggi dengan cara yang lebih efisien dan akurat.

Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan RobustScaler sebagai teknik pra-pemrosesan secara signifikan meningkatkan kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam memprediksi kasus serangan jantung.Tanpa pra-pemrosesan, model SVM dasar mencapai akurasi sebesar 64,77% dan menunjukkan sensitivitas yang buruk terhadap kelas negatif, dengan recall hanya 26,47%.Setelah menggunakan RobustScaler, akurasi model meningkat menjadi 85,23%, dan skor ROC-AUC naik dari 73,65% menjadi 93,36%, menunjukkan peningkatan 26,78% dalam kemampuan klasifikasi.Temuan ini mengonfirmasi bahwa pemilihan strategi pra-pemrosesan yang tepat, khususnya dalam menangani outlier, memainkan peran penting dalam meningkatkan kinerja model pada dataset klinis.Dataset yang digunakan relatif kecil, hanya terdiri dari 303 catatan pasien, dan hasilnya tidak divalidasi pada dataset eksternal.Selain itu, penelitian ini fokus secara eksklusif pada RobustScaler tanpa membandingkannya dengan teknik pemrosesan atau penanganan outlier lainnya.Model juga menunjukkan penurunan ringan dalam recall untuk kelas positif, menunjukkan bahwa beberapa kasus serangan jantung masih salah diklasifikasikan.Penelitian masa depan disarankan untuk memperluas dataset, melakukan optimasi parameter, mengevaluasi metode pra-pemrosesan lainnya, dan menguji model pada populasi atau pengaturan klinis yang berbeda untuk meningkatkan ketahanan dan generalisasi.

Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk memperluas dataset dengan mengumpulkan lebih banyak data pasien dari berbagai sumber dan populasi. Selain itu, optimasi parameter model SVM dapat dilakukan untuk meningkatkan kinerjanya lebih lanjut. Penelitian juga dapat mengeksplorasi teknik-teknik pra-pemrosesan lainnya, seperti StandardScaler atau MinMaxScaler, dan membandingkan kinerjanya dengan RobustScaler. Selain itu, penelitian dapat menggabungkan teknik pra-pemrosesan dengan teknik seleksi fitur untuk meningkatkan kinerja model secara keseluruhan. Dengan memperluas dataset, melakukan optimasi parameter, dan mengeksplorasi teknik-teknik pra-pemrosesan dan seleksi fitur, penelitian lanjutan dapat meningkatkan ketahanan dan generalisasi model prediksi serangan jantung, sehingga dapat diterapkan secara luas dalam pengaturan klinis.

  1. Improving malaria prediction with ensemble learning and robust scaler: An integrated approach for enhanced... ejournal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/infotel/article/view/1056Improving malaria prediction with ensemble learning and robust scaler An integrated approach for enhanced ejournal ittelkom pwt ac index php infotel article view 1056
  2. Frontiers | Burden of Peripheral Artery Disease and Its Attributable Risk Factors in 204 Countries and... doi.org/10.3389/fcvm.2022.868370Frontiers Burden of Peripheral Artery Disease and Its Attributable Risk Factors in 204 Countries and doi 10 3389 fcvm 2022 868370
  3. Effect of Feature Scaling Pre-processing Techniques on Machine Learning Algorithms to Predict Particulate... doi.org/10.32628/ijsrst52411150Effect of Feature Scaling Pre processing Techniques on Machine Learning Algorithms to Predict Particulate doi 10 32628 ijsrst52411150
Read online
File size446.3 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

JURIS Evaluasi Kinerja Model Machine Learning dalam Klasifikasi Penyakit THT Studi Komparatif Na ve Bayes SVM dan Random Forest 2026More at 2026

PNCPNC Penelitian ini menyimpulkan bahwa pemilihan model klasifikasi sangat mempengaruhi akurasi diagnosis penyakit THT. Dari ketiga model yang diuji, SVM terbuktiPenelitian ini menyimpulkan bahwa pemilihan model klasifikasi sangat mempengaruhi akurasi diagnosis penyakit THT. Dari ketiga model yang diuji, SVM terbukti

JURIS Pemodelan Sistem Penyiraman Cerdas Bergerak Pada Budidaya Jamur Tiram 2026More at 2026

BSIBSI Sistem tersebut memegang peran dan fungsi yang bervariasi, untuk memenuhi banyak ragam kebutuhan. Pada masa periode Revolusi Industri 4. 0 seiring denganSistem tersebut memegang peran dan fungsi yang bervariasi, untuk memenuhi banyak ragam kebutuhan. Pada masa periode Revolusi Industri 4. 0 seiring dengan

JURIS Prediksi Resiko Penggunaan Media Sosial Terhadap Kesehatan Mental Menggunakan Exploratory Data Analysis EDA dan Cross Industry Standard Process For Data Mining CRISP DM 2026More at 2026

UBUB Integrasi EDA dan CRISP‑DM dapat memberikan pendekatan yang tepat dalam menghasilkan model prediksi meskipun proses EDA memerlukan waktu tidak sedikitIntegrasi EDA dan CRISP‑DM dapat memberikan pendekatan yang tepat dalam menghasilkan model prediksi meskipun proses EDA memerlukan waktu tidak sedikit

JURIS Klasifikasi Berisiko Stunting Pada Balita Perbandingan K Nearest Neighbor Na ve Bayes Support Vector Machine 2026More at 2026

UMIUMI Hasil menunjukkan SVM memiliki akurasi tertinggi 90%, diikuti KNN 89%, dan Naïve Bayes 85%. Penelitian ini menghasilkan model prediksi risiko stuntingHasil menunjukkan SVM memiliki akurasi tertinggi 90%, diikuti KNN 89%, dan Naïve Bayes 85%. Penelitian ini menghasilkan model prediksi risiko stunting

JURIS Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Pada Tanaman Mangga Mangifera Indica L Menggunakan Metode Certainty Factor CF 2026More at 2026

TRI GUNA DHARMATRI GUNA DHARMA Implementasi sistem pakar dengan metode Certainty Factor (CF) memudahkan proses diagnosis penyakit pada tanaman mangga serta menentukan solusi yang tepat.Implementasi sistem pakar dengan metode Certainty Factor (CF) memudahkan proses diagnosis penyakit pada tanaman mangga serta menentukan solusi yang tepat.

JURIS Rancang Bangun Angklung Elektrik dengan Mode Otomatis dan Manual Menggunakan Teknologi Mikrokontroler dan Smartphone 2025More at 2025

PNCPNC Penelitian ini bertujuan menghasilkan angklung yang terintegrasi dengan teknologi mikrokontroler dan smartphone. Penggunaan teknologi mikrokontroler memungkinkanPenelitian ini bertujuan menghasilkan angklung yang terintegrasi dengan teknologi mikrokontroler dan smartphone. Penggunaan teknologi mikrokontroler memungkinkan

JURIS Deteksi Emisi Metana dari Pabrik Kelapa Sawit di Indonesia Menggunakan Data Satelit Dengan Menggunakan Metode Machine Learning 2025More at 2025

STTMIGASSTTMIGAS Hasil evaluasi menunjukkan bahwa XGBoost memiliki performa terbaik, dengan akurasi 73.53% dan F1-score 52.28% untuk wilayah dengan emisi tinggi, diikutiHasil evaluasi menunjukkan bahwa XGBoost memiliki performa terbaik, dengan akurasi 73.53% dan F1-score 52.28% untuk wilayah dengan emisi tinggi, diikuti

JURIS Implementasi Kurikulum Merdeka Kendala dan Penanganannya dalam Pembelajaran di Sekolah 2024More at 2024

PRINPRIN Dengan demikian, sekolah penelitian dapat menentukan metode yang tepat untuk mengatasi hambatan ini. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif.Dengan demikian, sekolah penelitian dapat menentukan metode yang tepat untuk mengatasi hambatan ini. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif.

Useful /

JURIS Peran Kearifan Lokal Dalam Penyelesaian Sengketa Integrasi Nilai Tradisional Dengan Proses Hukum Modern 2026More at 2026

DEWANSENGKETADEWANSENGKETA 30 Tahun 1999 tentang Arbitrase dan Alternatif Penyelesaian Sengketa memungkinkan penerapan nilai-nilai adat dalam penyelesaian sengketa melalui mekanisme30 Tahun 1999 tentang Arbitrase dan Alternatif Penyelesaian Sengketa memungkinkan penerapan nilai-nilai adat dalam penyelesaian sengketa melalui mekanisme

JURIS Analisis Yuridis Tentang Eksistensi Dewan Sengketa Indonesia DSI Sebagai Lembaga Arbitrase di Indonesia 2026More at 2026

DEWANSENGKETADEWANSENGKETA Kehadiran Dewan Sengketa Indonesia (DSI) sebagai lembaga independen dan profesional diharapkan dapat memenuhi kebutuhan penyelesaian sengketa para pelakuKehadiran Dewan Sengketa Indonesia (DSI) sebagai lembaga independen dan profesional diharapkan dapat memenuhi kebutuhan penyelesaian sengketa para pelaku

JURIS Pembinaan Life Skills Putra Putri Port Numbay Putus Sekolah Melalui Pelatihan Komputer Di STIE Port Numbay Jayapura 2025More at 2025

STIE PORTNUMBAYSTIE PORTNUMBAY Pelatihan difokuskan pada penguasaan Microsoft Word dan Excel, serta penguatan soft skills melalui pendekatan partisipatif dan praktik langsung. HasilPelatihan difokuskan pada penguasaan Microsoft Word dan Excel, serta penguatan soft skills melalui pendekatan partisipatif dan praktik langsung. Hasil

JURIS Analisis Pengaruh Penambahan PAC R terhadap Karakteristik Rheology Lumpur Pemboran yang Terkontaminasi Batubara 2025More at 2025

STTMIGASSTTMIGAS Dari hasil pengujian, penambahan zat additive PAC-R sebesar 0,3% (sampel C2) dan 0,5% (sampel C3) dapat memberikan perubahan terhadap nilai rheology lumpurDari hasil pengujian, penambahan zat additive PAC-R sebesar 0,3% (sampel C2) dan 0,5% (sampel C3) dapat memberikan perubahan terhadap nilai rheology lumpur

ads-block-test