IRPIIRPI
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceMALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer ScienceAnemia merupakan kondisi medis yang memerlukan diagnosis yang akurat untuk penanganan yang efektif. Penelitian ini mengeksplorasi penerapan teknik ensemble learning, khususnya stacking classifier, untuk klasifikasi jenis-jenis anemia. Teknik ini menggabungkan tiga model dasar: Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Gradient Boosting, dengan Logistic Regression sebagai estimator akhir. Data medis yang digunakan melibatkan berbagai fitur hematologi, dan preprocessing meliputi pembersihan, normalisasi, serta pembagian data. Evaluasi model dilakukan menggunakan cross-validation dengan 10 lipatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa stacking classifier mencapai akurasi keseluruhan 98%, dengan precision dan recall yang sangat baik di sebagian besar kelas. Kelas-kelas seperti Iron deficiency anemia, Leukemia, dan Other microcytic anemia menunjukkan precision 100%, sementara beberapa kelas dengan sampel kecil mengalami recall yang lebih rendah. Secara keseluruhan, model ini efektif dalam mengklasifikasikan jenis-jenis anemia dengan akurasi tinggi dan dapat diadaptasi untuk meningkatkan diagnosis medis lebih lanjut. Penelitian ini menyoroti potensi teknik ensemble dalam memperbaiki performa klasifikasi dan menyarankan eksplorasi lebih lanjut pada data dengan distribusi yang tidak merata.
Penelitian ini berhasil mengembangkan model klasifikasi yang akurat untuk mendeteksi berbagai jenis anemia menggunakan teknik ensemble learning dengan Stacking Classifier.Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa kombinasi model Random Forest, KNN, dan Gradient Boosting yang diintegrasikan melalui Logistic Regression mampu memberikan akurasi yang tinggi.Model ini memiliki precision tertinggi pada kelas Iron deficiency anemia, Leukemia, dan Other microcytic anemia, dan recall terbaik tercatat pada kelas Healthy dan Leukemia.Secara keseluruhan, Stacking Classifier terbukti efektif dalam mengklasifikasikan berbagai jenis anemia dengan akurasi dan keandalan yang tinggi.
Berdasarkan hasil penelitian, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dilakukan untuk lebih meningkatkan akurasi dan efektivitas model klasifikasi anemia. Pertama, perlu dilakukan eksplorasi lebih lanjut terhadap teknik penanganan data yang tidak seimbang, seperti oversampling atau undersampling, untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas yang dapat mempengaruhi performa model pada kelas-kelas dengan jumlah sampel yang terbatas. Kedua, penelitian selanjutnya dapat menginvestigasi penggunaan fitur-fitur tambahan dari data medis, seperti hasil tes laboratorium lainnya atau informasi klinis pasien, untuk memperkaya informasi yang digunakan dalam proses klasifikasi dan meningkatkan akurasi prediksi. Ketiga, pengembangan model yang dapat memberikan penjelasan (explainable AI) mengenai alasan di balik prediksi yang diberikan akan sangat bermanfaat bagi klinisi dalam proses pengambilan keputusan, sehingga meningkatkan kepercayaan dan adopsi model dalam praktik klinis.
- K-Nearest Neighbors based on the Nk Interaction Graph | Anais do Encontro Nacional de Inteligência... doi.org/10.5753/eniac.2022.227174K Nearest Neighbors based on the Nk Interaction Graph Anais do Encontro Nacional de Inteligyncia doi 10 5753 eniac 2022 227174
- View of MODERN APPROACHES TO THE PHARMACOTHERAPY OF ANEMIA. view modern approaches anemia theusajournals.com/index.php/ijmscr/article/view/3222/3078View of MODERN APPROACHES TO THE PHARMACOTHERAPY OF ANEMIA view modern approaches anemia theusajournals index php ijmscr article view 3222 3078
- Classification of Anaemia Status Using The K-Nearest Neighbor Algorithm | G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan.... ejournal.uniramalang.ac.id/index.php/g-tech/article/view/6377Classification of Anaemia Status Using The K Nearest Neighbor Algorithm G Tech Jurnal Teknologi Terapan ejournal uniramalang ac index php g tech article view 6377
| File size | 340.97 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
AFEKSIAFEKSI Hasil PISA 2022 menunjukkan bahwa lebih dari 80% murid Indonesia masih berada pada kategori lower order thinking, sehingga kemampuan HOTS masih tergolongHasil PISA 2022 menunjukkan bahwa lebih dari 80% murid Indonesia masih berada pada kategori lower order thinking, sehingga kemampuan HOTS masih tergolong
BDKJAKARTABDKJAKARTA Dengan pendekatan kualitatif naratif, data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepala madrasahDengan pendekatan kualitatif naratif, data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepala madrasah
BDKJAKARTABDKJAKARTA Namun, penelitian ini terbatas pada empat dari tujuh orientasi pemahaman, sehingga diperlukan studi lanjutan yang lebih komprehensif untuk mengevaluasiNamun, penelitian ini terbatas pada empat dari tujuh orientasi pemahaman, sehingga diperlukan studi lanjutan yang lebih komprehensif untuk mengevaluasi
PUTRAGALUHPUTRAGALUH Berdasarkan temuan tersebut, dapat disimpulkan bahwa model PBL sangat efektif untuk meningkatkan kemampuan bercerita siswa di kelas II MIS PUI Gereba.Berdasarkan temuan tersebut, dapat disimpulkan bahwa model PBL sangat efektif untuk meningkatkan kemampuan bercerita siswa di kelas II MIS PUI Gereba.
UNIBAUNIBA Oleh karena itu, perlu mengintegrasikan PBL dalam kurikulum secara sistematis, menyediakan pelatihan pendidik, memperkuat kolaborasi antar lembaga, meningkatkanOleh karena itu, perlu mengintegrasikan PBL dalam kurikulum secara sistematis, menyediakan pelatihan pendidik, memperkuat kolaborasi antar lembaga, meningkatkan
JURNALSTUDITINDAKANJURNALSTUDITINDAKAN Pembelajaran kooperatif memfasilitasi interaksi antar siswa, mendorong mereka untuk berbagi pengetahuan dan strategi pemecahan masalah, yang meningkatkanPembelajaran kooperatif memfasilitasi interaksi antar siswa, mendorong mereka untuk berbagi pengetahuan dan strategi pemecahan masalah, yang meningkatkan
UNCMUNCM Penggunaan media pembelajaran yang tepat akan membuat pembelajaran menjadi menarik dan tidak monoton sehingga akan meningkatkan motivasi belajar siswa.Penggunaan media pembelajaran yang tepat akan membuat pembelajaran menjadi menarik dan tidak monoton sehingga akan meningkatkan motivasi belajar siswa.
UNIVERSITASPGRIDELTAUNIVERSITASPGRIDELTA Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menganalisis penerapan model pembelajaran berbasis masalah (Problem Based Learning) dalam mata pelajaran sejarahTujuan utama penelitian ini adalah untuk menganalisis penerapan model pembelajaran berbasis masalah (Problem Based Learning) dalam mata pelajaran sejarah
Useful /
NUSAMANDIRINUSAMANDIRI Sistem pemasaran saat ini masih mengandalkan metode konvensional seperti promosi dari mulut ke mulut dan status WhatsApp, sehingga akses pasar menjadiSistem pemasaran saat ini masih mengandalkan metode konvensional seperti promosi dari mulut ke mulut dan status WhatsApp, sehingga akses pasar menjadi
AFEKSIAFEKSI Analisis kuantitatif meliputi statistik deskriptif, paired-sample t-test, penghitungan ukuran efek (Cohens d), dan interpretasi interval kepercayaan; analisisAnalisis kuantitatif meliputi statistik deskriptif, paired-sample t-test, penghitungan ukuran efek (Cohens d), dan interpretasi interval kepercayaan; analisis
AFEKSIAFEKSI Hasil tersebut menunjukkan bahwa media ini menarik, mudah digunakan, dan efektif meningkatkan partisipasi serta motivasi belajar siswa. Selain itu, mediaHasil tersebut menunjukkan bahwa media ini menarik, mudah digunakan, dan efektif meningkatkan partisipasi serta motivasi belajar siswa. Selain itu, media
AFEKSIAFEKSI Mengingat keragaman budaya Indonesia, moderasi beragama penting untuk mendorong pola pikir yang seimbang, toleran, dan menghargai perbedaan individu. PenelitianMengingat keragaman budaya Indonesia, moderasi beragama penting untuk mendorong pola pikir yang seimbang, toleran, dan menghargai perbedaan individu. Penelitian