Abstract:
Penyakit jantung adalah penyakit penyumbang angka kematian yang cukup tinggi dalam
dunia kesehatan. Adapun penyakit ini biasanya jarang sekali disadari penyebabnya.
Dengan demikian diagnosa sangat penting dalam menentukan seseorang menderita
penyakit jantung atau tidak. Ada beberapa parameter yang bisa digunakan untuk
memprediksinya. Adapun untuk penelitian kali ini akan digunakan beberapa indikator yang
diantaranya adalah Age, Sex, Chest pain type, Trestbps, Cholesteral, Fasting blood sugar,
Resting ecg, Max heart rate, Exercise induced angina, Oldpeak, Slope Number of vessels
colored, dan Thal. Metode yang digunakan adalah data mining dengan klasifikasi
algoritma Naïve Bayes. Hasil evaluasi dalam penelitian ini menunjukkan penggunaan
confusion matrix, recall, accuracy, precision, F1-score, serta distribusi target dalam
dataset. Tingkat akurasi tertinggi yang dicapai dalam penelitian ini adalah sebesar 95%
