Abstract

Penderita penyakit cardiovascular (CVD) adalah gangguan pada jantung atau penyakit jantung koroner di seluruh dunia terus mengalami peningkatan dan menjadi penyakit yang paling mematikan. Sistem perawatan kesehatan di seluruh dunia mengalamai mengalami kesulitan karena kurangnya keahlian staf medis dalam menentukan dan memprediksi penyakit ini. Salah satu cara efektif dalam mengidentifikasi dan memprediksi penyakit jantung adalah dengan memanfaatkan algoritma machine learning. Machine learning mempu mengatas kerumitan dalam mendiagnosis penyakit jantung dengan model prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi Penyakit Cardiovascular menggunakan beberapa algoritma klasifikasi pada machine learning seperti Random Forest, Support Vector Machines, Gradient Boosting Machines, XGBOOST, Light GBM. Hasil Penelitian memperlihatkan bahwa model prediksi menggunakan algoritma XGBOOST memperoleh rata-rata nilai tertinggi dalam melakukan prediksi.