<jupyter_start><jupyter_text>LibraryLibrary yang digunakan ialah :1. Pandas = untuk visualisasi data excel2. Math = untuk operasi matematika<jupyter_code>import pandas as pd
import math<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Data Jenis Kelamin<jupyter_code>df = pd.read_excel("dataJenisKelamin.xlsx","Sheet1")
df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Membandingkan data jenis kelamin pasien yang terkena dan tidak terkena penyakit jantung<jupyter_code>pd.crosstab(df['Jenis Kelamin'],df['Penyakit Jantung'])<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Data Probabilitas Masing-Masing Atribut dan Kategori<jupyter_code>data = pd.read_excel("dataProbabilitas.xlsx","Sheet1")
new_df = data.fillna(" ")
new_df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Data Pasien1. Jenis Kelamin : Laki-Laki2. Umur : 473. Kolesterol : Tidak4. Tekanan Darah : Normal5. Riwayat Penyakit Jantung Orang Tua : Ya6. Diabetes : Ya7. Obesitas : Ya ( 159 cm / 70 kg )8. Dislipidemia : Tinggi  Input<jupyter_code>def garis():
    print("-"*25)

def rumahSakit():
    print("Selamat datang di RSUD AWS")
    print("Masukkan data anda untuk didiagnosa")
    
rumahSakit()
garis()
# F1    
print("Pilih Jenis Kelamin")
print("1.Laki-laki")
print("2.Perempuan")
print()
f1 = int(input("Jenis Kelamin : "))
garis()

# F2
umur = int(input("Masukkan Umur : "))
garis()

# F3
print("Apakah Anda Kolesterol ?")
print("1.Ya")
print("2.Tidak")
print()
f3 = int(input("Kolesterol : "))
garis()

# F4
print("Bagaimana Tekanan Darah Anda ?")
print("1.Rendah")
print("2.Normal")
print("3.Tinggi")
print()
f4 = int(input("Tekanan Darah Anda : "))
garis()

# F5
print("Apakah Anda Memiliki Riwayat Penyakit Jantung dari Orang Tua ?")
print("1.Ya")
print("2.Tidak")
print()
f5 = int(input("Penyakit Jantung : "))
garis()

# F6
print("Apakah Anda Memiliki Penyakit Diabetes Melitus ?")
print("1.Ya")
print("2.Tidak")
print()
f6 = int(input("Diabetes Melitus : "))
garis()

# F7
print("Menghitung Tinggi dan Berat Badan")
print("Data ini digunakan untuk menentukan BMI anda")
berat = float(input("Berat ... Kg : "))
tinggi = float(input("Tinggi ... cm : "))
print()
garis()

#F8
print("Kategori Dislipidemia :")
print("1. Sangat Rendah")
print("2. Rendah")
print("3. Normal")
print("4. Tinggi")
print("5. Sangat Tinggi")
print()
f8 = int(input("Kategori Dislipidemia : "))
garis()<jupyter_output>Selamat datang di RSUD AWS
Masukkan data anda untuk didiagnosa
-------------------------
Pilih Jenis Kelamin
1.Laki-laki
2.Perempuan

Jenis Kelamin : 1
-------------------------
Masukkan Umur : 47
-------------------------
Apakah Anda Kolesterol ?
1.Ya
2.Tidak

Kolesterol : 2
-------------------------
Bagaimana Tekanan Darah Anda ?
1.Rendah
2.Normal
3.Tinggi

Tekanan Darah Anda : 2
-------------------------
Apakah Anda Memiliki Riwayat Penyakit Jantung dari Orang Tua ?
1.Ya
2.Tidak

Penyakit Jantung : 1
-------------------------
Apakah Anda Memiliki Penyakit Diabetes Melitus ?
1.Ya
2.Tidak

Diabetes Melitus : 1
-------------------------
Menghitung Tinggi dan Berat Badan
Data ini digunakan untuk menentukan BMI anda
Berat ... Kg : 70
Tinggi ... cm : 159

-------------------------
Kategori Dislipidemia :
1. Sangat Rendah
2. Rendah
3. Normal
4. Tinggi
5. Sangat Tinggi

Kategori Dislipidemia : 4
-------------------------<jupyter_text>Penyakit Jantung<jupyter_code>def jantung():
    return pya,pti

pya = 0.5
pti = 0.5<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>F1 | Jenis Kelamin<jupyter_code>def p_jk():
    return f1_ya,f1_ti

if f1 == 1:
    # Laki-Laki
    f1_ya = 0.677
    f1_ti = 0.466
else:
    # Perempuan
    f1_ya = 0.323
    f1_ti = 0.534<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>F2 | Umur  Rumus Densitas Gauss ![densitasGauss.png](attachment:densitasGauss.png)<jupyter_code>def p_umur():
    return f2_ya,f2_ti

# Umur = Ya
mean_ya = 55.5
var_ya = 112.7
std_ya = 10.6

# Umur = Tidak
mean_tdk = 31.5
var_tdk = 259.008
std_tdk = 16.094

# densitas gauss
f2_ya =  (1 * 2.718**((umur-mean_ya)**2/(2*var_ya)) / (std_ya*math.sqrt(2*3.14)))
f2_ti = (1 * 2.718**((umur-mean_tdk)**2/(2*var_tdk)) / (std_tdk*math.sqrt(2*3.14)))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>F3 | Kolesterol<jupyter_code>def p_kolesterol():
    return f3_ya,f3_ti

if f3 == 1:
    # Kolesterol = Ya
    f3_ya = 0.654
    f3_ti = 0.278
    
else :
    # Kolesterol = Tidak
    f3_ya = 0.346
    f3_ti = 0.722<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>F4 | Tekanan Darah<jupyter_code>def p_td():
    return f4_ya,f4_ti

if f4 == 1:
    # Tekanan Darah = Rendah
    f4_ya = 0.308
    f4_ti = 0.346
    
elif f4 == 2 :
    # Tekanan Darah = Normal
    f4_ya = 0.226
    f4_ti = 0.398
    
else :
    # Tekanan Darah = Tinggi
    f4_ya = 0.466
    f4_ti = 0.256<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>F5 | Riwayat Penyakit Jantung Orang Tua<jupyter_code>def p_jantungOrtu():
    return f5_ya,f5_ti

if f5 == 1:
    # Jantung Orang Tua = Ya
    f5_ya = 0.571
    f5_ti = 0.323
    
else :
    # Jantung Orang Tua = Tidak
    f5_ya = 0.429
    f5_ti = 0.677<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>F6 | Diabetes Melitus<jupyter_code>def p_diabetes():
    return f6_ya,f6_ti

if f6 == 1:
    # Diabetes Melitus = Ya
    f6_ya = 0.586
    f6_ti = 0.361

else :
    # Diabetes Melitus = Tidak
    f6_ya = 0.414
    f6_ti = 0.369<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>F7 | Obesitas<jupyter_code>def p_obesitas():
    return f7_ya,f7_ti

tinggi_M = tinggi/100

# Rumus BMI
f7 = berat/tinggi_M**2

if f7 <= 24.9 :
    # Tidak Obesitas
    print("Anda tidak obesitas")
    f7_ya = 0.496
    f7_ti = 0.624
    
else :
    # Obesitas
    print("Anda obesitas")
    f7_ya = 0.504
    f7_ti = 0.376<jupyter_output>Anda obesitas<jupyter_text>F8 | Dislipidemia<jupyter_code>def p_dislipidemia():
    return f8_ya,f8_ti

if f8 == 1:
    # Sangat Rendah
    f8_ya = 0.038
    f8_ti = 0.398
    
elif f8 == 2:
    # Rendah
    f8_ya = 0.120
    f8_ti = 0.226
    
elif f8 == 3:
    # Normal
    f8_ya = 0.233
    f8_ti = 0.188
    
elif f8 == 4:
    # Tinggi
    f8_ya = 0.301
    f8_ti = 0.120
    
else :
    # Sangat Tinggi
    f8_ya = 0.308
    f8_ti = 0.068<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Output<jupyter_code>print("Perbandingan Probabilitas Terkena Penyakit Jantung Ya dan Tidak")
print("-"*75)
print("Penyakit Jantung  = Ya | Tidak = ",jantung())
print("Jenis Kelamin     = Ya | Tidak = ",p_jk())
print("Umur              = Ya | Tidak = ",p_umur())
print("Kolesterol        = Ya | Tidak = ",p_kolesterol())
print("Tekanan Darah     = Ya | Tidak = ",p_td())
print("Jantung Orang Tua = Ya | Tidak = ",p_jantungOrtu())
print("Diabetes Melitus  = Ya | Tidak = ",p_diabetes())
print("Obesitas          = Ya | Tidak = ",p_obesitas())
print("Dislipidemia      = Ya | Tidak = ",p_dislipidemia())<jupyter_output>Perbandingan Probabilitas Terkena Penyakit Jantung Ya dan Tidak
---------------------------------------------------------------------------
Penyakit Jantung  = Ya | Tidak =  (0.5, 0.5)
Jenis Kelamin     = Ya | Tidak =  (0.677, 0.466)
Umur              = Ya | Tidak =  (0.05186915577884843, 0.03942359254673486)
Kolesterol        = Ya | Tidak =  (0.346, 0.722)
Tekanan Darah     = Ya | Tidak =  (0.226, 0.398)
Jantung Orang Tua = Ya | Tidak =  (0.571, 0.323)
Diabetes Melitus  = Ya | Tidak =  (0.586, 0.361)
Obesitas          = Ya | Tidak =  (0.504, 0.376)
Dislipidemia      = Ya | Tidak =  (0.301, 0.12)<jupyter_text>Hasil<jupyter_code>prob_ya    = pya*f1_ya*f2_ya*f3_ya*f4_ya*f5_ya*f6_ya*f7_ya*f8_ya
prob_tidak = pti*f1_ti*f2_ti*f3_ti*f4_ti*f5_ti*f6_ti*f7_ti*f8_ti

ya = f'Kemungkinan Ya = {prob_ya:.8f}'
tidak = f'Kemungkinan Tidak = {prob_tidak:.8f}'

print("Hasil")
print(ya)
print(tidak)
print()
if prob_ya > prob_tidak :
    print("Potensi anda terkena penyakit jantung = BESAR")
    print("Anda harus rajin berobat dan kontrol ke dokter jantung")
else :
    print("Potensi anda terkena penyakit jantung = KECIL")
    print("Tetap jaga pola makan dan rajin berolahraga")<jupyter_output>Hasil
Kemungkinan Ya = 0.00006969
Kemungkinan Tidak = 0.00001389

Potensi anda terkena penyakit jantung = BESAR
Anda harus rajin berobat dan kontrol ke dokter jantung
{'fraction_non_alphanumeric': 0.16081763329639207, 'fraction_numerical': 0.06132249722940525, 'mean_word_length': 3.259045621394861, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 62, '<?xml version=': 0, '>': 62, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '16', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '607425', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 3917, 'n_tokens_neox': 3516, 'n_words': 717, 'path': 'Analisa Penyakit Jantung - FIX.ipynb', 'repo_name': 'opickbintang19/naivebayes_statkom', 'size': '8121'}