TRILOGITRILOGI
Jurnal Sistem Informasi dan Sains TeknologiJurnal Sistem Informasi dan Sains TeknologiPenelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja model Gradient Boosted Trees (GBT) dalam memprediksi status komorbiditas (ada/tidak ada) pada pasien batu empedu. Data berasal dari UCI Machine Learning Repository dan mencakup 319 individu dengan 38 fitur klinis. Proses pemodelan meliputi pembersihan data, transformasi fitur, pembagian data dengan rasio 70:30 untuk pelatihan dan pengujian, pelatihan model GBT dengan skema 10‑fold cross‑validation, serta evaluasi menggunakan empat metrik utama, yaitu akurasi, classification error, weighted mean precision, dan weighted mean recall. Hasil eksperimen menunjukkan akurasi 82,29%, classification error 17,71%, weighted mean precision 89,63%, dan weighted mean recall 72,58%. Analisis lebih lanjut mengungkap precision sempurna pada kelas komorbiditas dan recall sempurna pada kelas tanpa komorbiditas, sementara recall kelas komorbiditas hanya 45,16%, yang mengindikasikan bias model terhadap kelas mayoritas dan keterbatasan dalam mendeteksi pasien berkomorbid. Temuan ini menunjukkan bahwa GBT merupakan pendekatan menjanjikan sebagai alat bantu keputusan untuk mengonfirmasi komorbiditas, namun masih kurang ideal sebagai alat skrining awal. Penelitian lanjutan disarankan menerapkan teknik penanganan ketidakseimbangan kelas, optimasi hyperparameter, penyesuaian threshold, serta pembandingan dengan algoritma ensemble lain guna meningkatkan sensitivitas dan generalisasi model.
Penelitian ini menunjukkan bahwa model Gradient Boosted Trees memperoleh akurasi 82,29 % dan precision 100 % pada kelas komorbiditas, namun recall hanya 45,16 % sehingga sebagian besar pasien berkomorbid tidak terdeteksi.Model cenderung bias terhadap kelas mayoritas dengan false negative tinggi, sehingga lebih cocok sebagai alat konfirmasi dibandingkan sebagai skrining awal.Untuk meningkatkan sensitivitas, disarankan menggunakan teknik penanganan ketidakseimbangan kelas dan penyesuaian threshold.
Penelitian selanjutnya dapat meningkatkan sensitivitas deteksi komorbiditas dengan mengevaluasi teknik penanganan ketidakseimbangan kelas seperti SMOTE atau class weighting, serta menyesuaikan ambang keputusan threshold agar seimbang antara precision dan recall sesuai kebutuhan klinis; penelitian dapat memperluas pencarian hyperparameter secara lebih terperinci menggunakan grid search atau Bayesian optimization untuk memaksimalkan kinerja model pada kelas minoritas; serta melakukan perbandingan kinerja model GBT dengan algoritma ensemble alternatif seperti XGBoost, LightGBM, atau CatBoost pada dataset multi‑sumber, sambil menambahkan analisis interpretabilitas fitur agar hasil prediksi dapat dipahami oleh tenaga medis dan memperkuat validasi eksternal guna memastikan generalisasi model ke populasi pasien yang berbeda.
- | JAA | Dove Medical Press. jaa dove medical press doi.org/10.2147/JAA.S512405JAA Dove Medical Press jaa dove medical press doi 10 2147 JAA S512405
- Fine-Grained System Identification of Nonlinear Neural Circuits | Proceedings of the 27th ACM SIGKDD... dl.acm.org/doi/10.1145/3447548.3467402Fine Grained System Identification of Nonlinear Neural Circuits Proceedings of the 27th ACM SIGKDD dl acm doi 10 1145 3447548 3467402
- Risk stratification for COVID-19 hospitalization: a multivariable model based on gradient-boosting decision... doi.org/10.9778/cmajo.20210036Risk stratification for COVID 19 hospitalization a multivariable model based on gradient boosting decision doi 10 9778 cmajo 20210036
- EXplainable AI for Decision Support to Obesity Comorbidities Diagnosis | IEEE Journals & Magazine... ieeexplore.ieee.org/document/10265033EXplainable AI for Decision Support to Obesity Comorbidities Diagnosis IEEE Journals Magazine ieeexplore ieee document 10265033
| File size | 563.05 KB |
| Pages | 17 |
| DMCA | Report |
Related /
UIMUIM The research highlights the critical need for adversarial defense mechanisms in MLPs, as they are highly susceptible to adversarial attacks despite theirThe research highlights the critical need for adversarial defense mechanisms in MLPs, as they are highly susceptible to adversarial attacks despite their
POLKESBANPOLKESBAN Ekstraksi data mencakup metodologi, hasil kuantitatif, strategi implementasi, dan faktor kontekstual yang memengaruhi keberhasilan. Dalam review ini, teridentifikasiEkstraksi data mencakup metodologi, hasil kuantitatif, strategi implementasi, dan faktor kontekstual yang memengaruhi keberhasilan. Dalam review ini, teridentifikasi
IVETIVET Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem rekomendasi berbasis machine learning yang dapat menganalisis data kinerja akademik siswa untuk memberikanPenelitian ini berhasil mengembangkan sistem rekomendasi berbasis machine learning yang dapat menganalisis data kinerja akademik siswa untuk memberikan
IAIIIAII Data scaling memiliki peran penting dalam praproses data yang berdampak pada kinerja dari algoritme machine learning. Penelitian ini bertujuan menganalisisData scaling memiliki peran penting dalam praproses data yang berdampak pada kinerja dari algoritme machine learning. Penelitian ini bertujuan menganalisis
PROVISIPROVISI Pendidikan tinggi sangat penting untuk mengembangkan sumber daya manusia yang kompetitif, namun masalah putus sekolah (DO) masih menjadi tantangan signifikanPendidikan tinggi sangat penting untuk mengembangkan sumber daya manusia yang kompetitif, namun masalah putus sekolah (DO) masih menjadi tantangan signifikan
UNDHIRA BALIUNDHIRA BALI Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis visual pola kebakaran hutan dengan menggunakan data indeks cuaca dan area terbakar. Hasil penelitian ini diharapkanPenelitian ini bertujuan untuk menganalisis visual pola kebakaran hutan dengan menggunakan data indeks cuaca dan area terbakar. Hasil penelitian ini diharapkan
UNDANAUNDANA Hasil pemodelan Teachable Machine kemudian dievaluasi dan menunjukkan bahwa model yang diperoleh dapat mengenali mineral magnetit, kalsit, dan kuarsa denganHasil pemodelan Teachable Machine kemudian dievaluasi dan menunjukkan bahwa model yang diperoleh dapat mengenali mineral magnetit, kalsit, dan kuarsa dengan
BUMIGORABUMIGORA Atribut BMI, dengan hasil klasifikasi akan bias. Teknik preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini membuat nilai kosong yang terkandung dalam atributAtribut BMI, dengan hasil klasifikasi akan bias. Teknik preprocessing yang dilakukan dalam penelitian ini membuat nilai kosong yang terkandung dalam atribut
Useful /
IAIIIAII Citra medis disimpan dalam bentuk film sehingga memerlukan tempat penyimpanan yang besar. Kompresi merupakan proses untuk menghilangkan berbagai redundansiCitra medis disimpan dalam bentuk film sehingga memerlukan tempat penyimpanan yang besar. Kompresi merupakan proses untuk menghilangkan berbagai redundansi
IAIIIAII Protokol ini mampu mentransfer lalu lintas data akses jika salah satu router di jaringan down. FHRP dibagi menjadi virtual router redundancy protocol (VRRP)Protokol ini mampu mentransfer lalu lintas data akses jika salah satu router di jaringan down. FHRP dibagi menjadi virtual router redundancy protocol (VRRP)
UNSRITUNSRIT Hasil perhitungan Penjadwalan ulang Proyek Pembangunan Jembatan dan Oprit Boulevard II, diperoleh waktu penyelesaian yang dapat dihemat sebesar 21,66%.Hasil perhitungan Penjadwalan ulang Proyek Pembangunan Jembatan dan Oprit Boulevard II, diperoleh waktu penyelesaian yang dapat dihemat sebesar 21,66%.
UNIVEDUNIVED Sikap orang tua terhadap manfaat bermain pasir bagi perkembangan anak dari kognitif berada pada kategori setuju dengan persentase 62,81%, artinya orangSikap orang tua terhadap manfaat bermain pasir bagi perkembangan anak dari kognitif berada pada kategori setuju dengan persentase 62,81%, artinya orang