ANALISIS CLUSTER PADA FENOTIP PENYAKIT  INFARK MIOKARD UNTUK PEMAHAMAN LEBIH LANJUT

Ghaniyyu, Rayhan Raj; Sriyani Violina (Pembimbing)

ANALISIS CLUSTER PADA FENOTIP PENYAKIT INFARK MIOKARD UNTUK PEMAHAMAN LEBIH LANJUT

dc.contributor.author	Ghaniyyu, Rayhan Raj
dc.contributor.author	Sriyani Violina (Pembimbing)
dc.date.accessioned	2026-09-01T05:46:15Z
dc.date.available	2026-09-01T05:46:15Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Infark miokard (serangan jantung) adalah salah satu penyebab utama kematian di Indonesia, yang terjadi karena penyumbatan aliran darah ke jantung, menyebabkan kekurangan oksigen pada otot jantung. Penelitian ini menganalisis karakteristik pasien infark miokard dengan menggunakan metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) dengan pendekatan Ward, yang membagi data menjadi 4 kelompok (cluster). Dataset yang digunakan terdiri dari 1699 data pasien dengan 124 variabel, termasuk usia, jenis kelamin, faktor risiko, gejala klinis, dan hasil tes diagnostik. AHC adalah metode yang mengelompokkan data dengan menggabungkan titik-titik data yang paling mirip satu sama lain secara bertahap hingga terbentuk kelompok-kelompok besar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Ward dengan 4 cluster memberikan hasil terbaik, dengan Davies-Bouldin Index sebesar 0,58 dan Silhouette Score 0,59. Visualisasi menggunakan tDistributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) menunjukkan bahwa data dalam cluster terpisah dengan jelas, membantu dalam diagnosis dan perawatan pasien infark miokard secara lebih efektif.
dc.identifier.uri	https://repository.widyatama.ac.id/handle/123456789/110897
dc.language.iso	other
dc.publisher	Program Studi S1 Informatika
dc.relation.ispartofseries	0620201086
dc.title	ANALISIS CLUSTER PADA FENOTIP PENYAKIT INFARK MIOKARD UNTUK PEMAHAMAN LEBIH LANJUT
dc.type	Thesis