BUMIGORABUMIGORA
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa KomputerMATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa KomputerBerdasarkan data dari WHO, stroke merupakan penyakit yang menduduki peringkat kedua sebagai penyakit paling mematikan. Penyebab stroke adalah ketika pembuluh darah terkena atau pecah, sehingga bagian otak tidak mendapatkan pasokan darah yang membawa oksigen yang dibutuhkan, yang berujung pada kematian. Dengan memanfaatkan teknologi di bidang ilmu kesehatan, khususnya di sektor kesehatan, model-model machine learning dapat menyesuaikan dan memudahkan pengguna dalam memprediksi penyakit tertentu. Penelitian sebelumnya mengalami masalah dengan akurasi yang rendah saat digunakan di bidang kesehatan. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi dengan mengusulkan penerapan salah satu algoritma ensemble learning, yaitu algoritma Xtreme Gradient Boosting. Penelitian prediksi stroke ini menggunakan algoritma Xtreme Gradient Boosting; penerapan metode ini dengan data yang dibagi menjadi data training dan data test dengan perbandingan 70/30, di mana 70% data training berjumlah 3582, dan 30% data test berjumlah 1536, menghasilkan akurasi sebesar 96% dengan hasil yang baik. Penelitian ini meningkatkan akurasi dalam memprediksi kasus stroke dan mendapatkan akurasi yang lebih baik daripada penelitian sebelumnya.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi yang diperoleh lebih baik daripada penelitian sebelumnya yang menggunakan pola dataset yang sama.Dataset yang digunakan adalah Stroke Prediction Dataset.Penelitian ini terdiri dari empat tahap dalam Stroke Prediction Dataset.preprocessing data, Split data, klasifikasi dengan XGBClassifier, dan evaluasi klasifikasi.Perubahan yang dilakukan dalam penelitian ini dari penelitian sebelumnya termasuk proses preprocessing data.Penelitian sebelumnya melakukan penghapusan data yang akan kehilangan 202 data dalam pengolahan data, dan ada juga penelitian sebelumnya yang belum menghapus data atau hal lain yang dapat mengatasi nilai kosong yang terkandung dalam data.Atribut BMI, dengan hasil klasifikasi akan bias.Teknik preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini membuat nilai kosong yang terkandung dalam atribut BMI dengan rata-rata BMI stroke dan rata-rata tanpa stroke, tidak ada data yang hilang, dan juga hasil klasifikasi karena nilai pada atribut BMI telah diselesaikan.Perubahan kedua berkaitan dengan distribusi data training dan testing.Dalam penelitian ini, ada peningkatan 10% data test menjadi 30% data test dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang hanya menggunakan 20% data test.Hasilnya menunjukkan bahwa klasifikasi menggunakan XGBoost (Xtreme Gradient Boosting) mencapai akurasi terbaik sebesar 96%, yang merupakan hasil yang lebih baik daripada penelitian sebelumnya.
Saran penelitian lanjutan adalah untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dataset. Dataset yang digunakan adalah dataset prediksi stroke dari Kaggle, kelas dataset memiliki kelas yang tidak seimbang, kelas seseorang yang mengalami stroke adalah 249 dan tidak mengalami stroke adalah 4860. Ketidakseimbangan kelas seperti pada dataset ini dapat mempengaruhi model selama klasifikasi. Model hanya dapat menentukan kelas mayoritas. Kemungkinan besar kelas minoritas yang diprediksi akan diprediksi sebagai kelas mayoritas. Dengan ketidakseimbangan pada dataset ini, diperlukan penerapan metode untuk mengatasi hal ini.
| File size | 524.76 KB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
STIEMULIA SINGKAWANGSTIEMULIA SINGKAWANG Penilaian terhadap keputusan pembelian konsumen pada platform belanja online dapat diukur melalui variabel Kepercayaan Konsumen, Harga Kompetitif, danPenilaian terhadap keputusan pembelian konsumen pada platform belanja online dapat diukur melalui variabel Kepercayaan Konsumen, Harga Kompetitif, dan
STIEMULIA SINGKAWANGSTIEMULIA SINGKAWANG Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel manajer, supervisor, pemimpin, inovator, dan motivator kepala sekolah telah sangat baik, menyebabkan peningkatanHasil penelitian menunjukkan bahwa variabel manajer, supervisor, pemimpin, inovator, dan motivator kepala sekolah telah sangat baik, menyebabkan peningkatan
STIEMULIA SINGKAWANGSTIEMULIA SINGKAWANG Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa kebijakan produk yang diterapkan oleh Toko Sinar Pagi memberikan produk dengan kualitas sangat tinggi dan beragam.Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa kebijakan produk yang diterapkan oleh Toko Sinar Pagi memberikan produk dengan kualitas sangat tinggi dan beragam.
STIEMULIA SINGKAWANGSTIEMULIA SINGKAWANG Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi, yaitu dengan mengumpulkan dan mencatat kembali data dari laporanTeknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi, yaitu dengan mengumpulkan dan mencatat kembali data dari laporan
IDEREACHIDEREACH Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan desain studi literatur, mengumpulkan data sekunder dari jurnal ilmiah, media massa, dan dokumen kebijakan.Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan desain studi literatur, mengumpulkan data sekunder dari jurnal ilmiah, media massa, dan dokumen kebijakan.
STIESIASTIESIA Data penelitian yang dipergunakan adalah laporan bulanan Bank Indonesia mulai Januari 2017 sampai dengan Desember 2018. Hasil penelitian yang diperolehData penelitian yang dipergunakan adalah laporan bulanan Bank Indonesia mulai Januari 2017 sampai dengan Desember 2018. Hasil penelitian yang diperoleh
WYMWYM Tingkat suku bunga berpengaruh negatif dan signifikan karena kenaikan suku bunga membuat investasi di pasar modal kurang menarik dibanding menabung diTingkat suku bunga berpengaruh negatif dan signifikan karena kenaikan suku bunga membuat investasi di pasar modal kurang menarik dibanding menabung di
POLTEKPELSUMBARPOLTEKPELSUMBAR Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan teknik analisis Fishbone. Faktor-faktor yang menyebabkan pembongkaran tidak optimal meliputi officerPenelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan teknik analisis Fishbone. Faktor-faktor yang menyebabkan pembongkaran tidak optimal meliputi officer
Useful /
IDEREACHIDEREACH Temuan penelitian menunjukkan bahwa reformasi birokrasi di Tangerang Selatan berfokus pada penguatan transparansi, akuntabilitas, dan digitalisasi layananTemuan penelitian menunjukkan bahwa reformasi birokrasi di Tangerang Selatan berfokus pada penguatan transparansi, akuntabilitas, dan digitalisasi layanan
UNSAMUNSAM Peningkatan hasil belajar siswa dari awal sampai akhir yaitu, nilai rata-rata siswa pada tes awal adalah 55,62 (tidak tuntas), pada siklus I nilai rata-rataPeningkatan hasil belajar siswa dari awal sampai akhir yaitu, nilai rata-rata siswa pada tes awal adalah 55,62 (tidak tuntas), pada siklus I nilai rata-rata
BUMIGORABUMIGORA Akurasi yang baik tersebut membuktikan bahwa kombinasi parameter Bi-LSTM dan Word2Vec cocok digunakan untuk analisis sentimen ulasan objek wisata di PulauAkurasi yang baik tersebut membuktikan bahwa kombinasi parameter Bi-LSTM dan Word2Vec cocok digunakan untuk analisis sentimen ulasan objek wisata di Pulau
BUMIGORABUMIGORA Sistem administrasi PKK Desa Uma Beringin berhasil dirancang, dibangun, dan dapat diakses secara publik melalui laman web. Sistem tersebut mengelola informasiSistem administrasi PKK Desa Uma Beringin berhasil dirancang, dibangun, dan dapat diakses secara publik melalui laman web. Sistem tersebut mengelola informasi