Klasifikasi Multi-Class Penyakit Jantung Dengan SMOTE dan Pearson’s Correlation menggunakan MLP

Penyakit jantung merupakan penyakit paling mematikan didunia. Laporan WHO tahun 2019 menyebutkan sebagai penyebab kematian tertinggi didunia dengan persentase 16% dari jumlah atau 8.9 juta kematian. Tingginya yang disebabkan oleh ini terjadi karena biasanya timbul tanpa adanya gejala sehingga sulit untuk diketahui sejak dini penderita. Salah satu cara mengatasi permasalahan tersebut adalah pemanfaatan metode klasifikasi. Hasil klasifikasi multi-class pada penelitian sebelumnya dataset dan sama masih terbilang rendah salah satunya imbalace data. Untuk itu dibutuhkan teknik balancing data serta feature selection (FS) melihat pengaruh imbalance korelasi fitur multi-class. Pada menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) Pearson’s Correlation (PS) memilih baik Multi-Layer Perceptron (MLP). Penelitian MLP+Pearson’s hanya mendapatkan akurasi sebesar 63.33%. Akurasi penggabungan MLP+SMOTE+Pearson’s 92.5%. Serta didapat MLP+SMOTE yaitu 97.5%.