Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Fitur untuk Prediksi Penyakit Jantung Berdasarkan Rasio Diskriminan Fisher dan Algoritma Backpropagation - Yudianto, Muh Dimas; Fahrudin, Tresna Maulana; Nugroho, Aryo (Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 2020)
Penyakit jantung koroner termasuk kelompok kardiovaskular, itu adalah penyebab utama kematian di negara-negara berpenghasilan rendah dan menengah. Faktor risiko penyakit jantung koroner dibagi menjadi dua yaitu faktor risiko primer dan sekunder. Perlunya mengidentifikasi karakteristik atau faktor risiko pada pasien penyakit jantung dengan membuat model klasifikasi. Pemodelan klasifikasi penyakit jantung untuk mengetahui bagaimana sistem dapat mencapai akurasi prediksi terbaik. Fisher's Discriminant Ratio adalah salah satu metode untuk pemilihan fitur yang digunakan untuk mendapatkan fitur diskriminan tinggi. Sedangkan Backpropagation adalah salah satu model klasifikasi untuk mengenali pola pada pasien penyakit jantung. Hasil percobaan menunjukkan bahwa akurasi model klasifikasi menggunakan 13 fitur asli mencapai 92%. Dengan mengurangi fitur berdasarkan skor pemilihan fitur, maka fitur terendah telah dihapus dari fitur asli dan meninggalkan ada 12 fitur yang terlibat dalam model klasifikasi yang akurasinya meningkat menjadi 93%. Selanjutnya, hasil penentuan ambang (akurasi tidak menurun terus menerus) dan mempertimbangkan efek menghilangkan fitur terendah yang dianggap cukup berfluktuasi pada akurasi. Akurasi mencapai 90% dengan menghilangkan 5 fitur terendah dan meninggalkan 8 fitur yang ada.