Publikasi ini menyajikan implementasi algoritma Decision Tree untuk memprediksi risiko serangan jantung menggunakan dataset Heart Attack Prediction Indonesia di R Studio. Model dievaluasi sebelum dan sesudah proses tuning parameter untuk memperoleh performa klasifikasi yang lebih optimal. Selain menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan algoritma KNN, Decision Tree juga unggul dalam hal interpretabilitas karena setiap keputusan klasifikasi dapat ditelusuri melalui struktur percabangan pohon, sehingga mudah dipahami oleh tenaga medis.

Beschreibung In diesem Projekt wird ein historischer Datensatz von Our World in Data zur Verbreitung von Informations- und Kommunikationstechnologien analysiert. Die Daten enthalten jährliche Kennzahlen zu Festnetzanschlüssen, Mobilfunkverträgen und Internetabonnements für verschiedene Länder und Regionen.