REPUBLIKA.CO.ID, TEGAL -- Siapa nih yang nggak takut sama penyakit jantung? Penyakit yang satu ini memang sering bikin parno, soalnya jadi penyebab utama kematian di seluruh dunia. Tapi, tenang! Kabar baik datang dari dosen-dosen keren di Universitas BSI (Bina Sarana Informatika) yang berhasil menemukan cara canggih buat memprediksi penyakit jantung. Yuk, kepoin bareng!

Jadi gini, para dosen Universitas BSI melakukan penelitian seru dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree buat memprediksi penyakit jantung. Mereka bahkan mengkombinasikannya dengan Particle Swarm Optimization (PSO) biar hasilnya makin mantap. Hasil penelitian ini sampai dipublikasikan di prosiding internasional lho! Bukti nyata kalau mereka serius membantu kesehatan masyarakat.

Hasilnya gimana? Ternyata, algoritma Decision Tree dengan PSO memberikan akurasi paling tinggi, yakni 85,84 persen! Dibandingkan dengan Naive Bayes dengan PSO yang akurasinya 85,73 persen, Decision Tree tanpa PSO 83,23 persen, dan Naive Bayes tanpa PSO 85,51 persen. Jadi, sudah jelas kalau Decision Tree dengan PSO adalah juaranya dalam memprediksi penyakit jantung.

Buat kamu yang belum paham, kita kasih tahu nih. Akurasi itu seberapa sering algoritma nebak dengan benar. Presisi itu seberapa sering tebakan "positif" beneran positif, dan recall itu seberapa sering algoritma nemu semua kasus positif yang ada. Jadi, makin tinggi angkanya, makin jago deh tuh algoritma!