Analisis Status Kejadian Penyakit Jantung pada Penderita Depresi di Indonesia Tahun 2018 Athoillah Zakky Ramdhani ( 221910792 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Achmad Syahrul Choir S.ST , M.Si. dalam mengklasifikasi Ringkasan— Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji faktor- faktor yang memengaruhi kejadian penyakit jantung serta membandingkan performa regresi complementary log-log dengan model seleksi stepwise dan interpretasi LIME dengan model SMOTE Random Forest dan menginterpretasi jantung pada status kejadian penyakit penderita depresi. Hasil penelitian menjelaskan bahwa terdapat 5 gejala depresi , 6 penyakit komorbid , 1 faktor gaya hidup , 1 faktor non modifable , dan 13 interaksi antar variabel yang signifikan dengan regresi complementary log-log. Selain itu , perbandingan model menjelaskan bahwa SMOTE Random Forest menghasilkan performa yang lebih baik dalam hal klasifikasi , sedangkan regresi complementary log-log menghasilkan performa yang lebih baik dalam hal interpretasi status kejadian penyakit jantung pada penderita depresi di Indonesia tahun 2018. Kata Kunci— penyakit jantung , depresi , complementary loglog , random forest [SEP] Kesimpulan 1. Model regresi complementary log-log dan SMOTE random forest cocok digunakan dalam menangani kasus penelitian. 2. Pada regresi complementary log-log , variabel yang memengaruhi kejadian penyakit jantung adalah gejala lelah , gangguan tidur , perubahan tempo gerak , rasa bersalah , menyakiti diri sendiri , status hepatitis , status kanker , status asma , status diabetes mellitus , status hipertensi , status minum minuman beralkohol , status strok , dan umur. Untuk variabel interaksi , interaksi yang berpengaruh adalah interaksi gejala sedih dan murung dan status hepatitis , interaksi gejala perubahan nafsu makan dan status gangguan pendengaran , interaksi gejala perubahan nafsu makan dan klasifikasi daerah , interaksi gejala gangguan tidur dan gejala hilang percaya diri , interaksi gejala rasa bersalah dan status tuberculosis paru , interaksi gejala perubahan tempo gerak dan gejala menyakiti diri sendiri , interaksi gejala menyakiti diri sendiri dan tingkat pendidikan , serta interaksi status hipertensi dan kenis kelamin 3. Kedua model random forest dan regresi complementary log-log memberikan hasil yang baik secara evaluasi model. Kedua model memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Regresi complementary log-log unggul dalam hal interpretasi sedangkan random forest unggul dalam hal akurasi prediksi. Penggunaan interpretasi LIME pada model random forest juga membuat hasil klasifikasi menjadi lebih bermakna. Saran 1. Penelitian selanjutnya dapat menggali lebih dalam terkait hubungan interaksi yang terjadi antara penyakit komorbid dan gejala depresi terhadap peningkatan risiko penyakit jantung 2. Masyarakat dapat lebih memerhatikan dampak dari depresi terhadap peningkatan risiko penyakit jantung berdasarkan variabel yang telah dijelaskan sehingga peningkatan status kejadian penyakit jantung di Indonesia dapat diatasi. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] Makalah Sidang Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik