Description

Klasifikasi Data Model SVM Heart Disease Cleveland UCI

Langkah - langkah sebagai berikut :

1. Pertama kita mengunduh dataset terlebih dahulu pada link berikut : https://www.kaggle.com/datasets/cherngs/heart-disease-cleveland-uci
2. Setelah itu pindahkan dataset ke google drive agar supaya mempermudah pemanggilan dataset tersebut.
3. Selanjutnya buka  pada google colab pada link berikut : https://colab.research.google.com/
4. Setelah membuka google colab kita bisa mulai mengerjakan nya dengan mengkoneksikan data dari googleDrive dengan cara berikut :
5. Selanjutnya Melakukan proses filter untuk penderita dari umur 40 sampai 50 tahun seperti gambar dibawah
6. Selanjutnya kita memisahkan data parameter dengan data target
7. Langkah selanjutnya yaitu melakukan klasifikasi data dengan memprediksi orang terkena penyakit jantung, pembagian dataset dengan mengimport library train dengan test.Pembagian data train 90% dan test 10%
8. Langkah selanjutnya yaitu melakukan cek akurasi dari model prediksi yang dibuat dan diperoleh dengan menggunakan teknik SVM sebesar 73%, nilai prediksi ini dapat ditingkatkan dengan menambahkan jumlah sampel data dan melakukan prosesing data.