Dalam pengerjaan tugas ini, kami melalui beberapa tahapan penting dalam analisis data. Dimulai dengan Data Cleaning atau pembersihan data, kami membersihkan data dari nilai yang hilang atau data outlier yang dapat memengaruhi hasil analisis. Setelah data siap, kami melanjutkan dengan tahapan Exploratory Data Analysis (EDA), di mana kami meninjau pola, tren, serta distribusi data untuk memahami karakteristik data yang kami gunakan.
Langkah berikutnya adalah membuat Dashboard, yang bertujuan untuk menyajikan hasil analisis dalam bentuk visual yang mudah dipahami. Dashboard ini berfungsi sebagai alat untuk memvisualisasikan informasi penting seperti distribusi usia pasien, kadar kolesterol, tekanan darah, dan faktor-faktor lain yang relevan dengan penyakit serangan jantung. Visualisasi ini membantu mengidentifikasi pola-pola penting yang dapat digunakan sebagai indikator risiko.
Selain itu, kami juga menerapkan machine learning untuk membangun model prediktif yang dapat membantu memprediksi risiko serangan jantung berdasarkan beberapa faktor seperti usia, tekanan darah, dan kadar kolesterol. Model ini diharapkan dapat menjadi alat bantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dan akurat dalam bidang kesehatan.
Berikut adalah dashboard yang menampilkan hasil analisis dari tahapan-tahapan tersebut.
Dashboard Preview
