ATMALUHURATMALUHUR
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer)Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer)Ketidakseimbangan data dalam dataset kesehatan sering kali menyebabkan penurunan kinerja model klasifikasi, terutama dalam mendeteksi kelas minoritas seperti penderita diabetes. Studi ini mengevaluasi pengaruh metode SMOTE-ENN dalam meningkatkan kinerja algoritma C4.5 dalam klasifikasi indikator kesehatan diabetes. Dataset yang digunakan adalah Diabetes Binary Health Indicators BRFSS 2021 dari Kaggle, yang terdiri dari 236.378 data responden dengan distribusi kelas yang tidak seimbang: 85,80% non-diabetes dan 14,20% diabetes. Metode SMOTE digunakan untuk menambah data sintetis pada kelas minoritas, sedangkan ENN diterapkan untuk menghapus data yang dianggap bising. Setelah seimbang, algoritma C4.5 digunakan untuk klasifikasi. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa penerapan SMOTE-ENN meningkatkan akurasi dari 79,49% menjadi 80,33% dan presisi dari 29% menjadi 30%. Meskipun nilai recall tidak meningkat, metode ini terbukti meningkatkan stabilitas prediksi secara keseluruhan, terutama dalam hal akurasi klasifikasi kelas positif. Novelty penelitian ini terletak pada penerapan khusus metode SMOTE-ENN pada dataset kesehatan skala besar dengan algoritma C4.5 yang belum banyak dieksplorasi sebelumnya. Oleh karena itu, diperlukan eksplorasi lebih lanjut terhadap teknik penyeimbang lainnya dan algoritma untuk mendapatkan hasil klasifikasi yang lebih optimal pada data yang tidak seimbang.
Penerapan metode SMOTE-ENN pada dataset kesehatan diabetes berhasil meningkatkan akurasi dan presisi model klasifikasi dengan algoritma C4.Meskipun recall kelas minoritas tidak meningkat signifikan, metode ini membantu meningkatkan stabilitas prediksi secara keseluruhan.Penelitian ini menunjukkan bahwa teknik penyeimbang data seperti SMOTE-ENN sangat berpotensi untuk diterapkan pada dataset kesehatan yang tidak seimbang.Namun, diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan kemampuan deteksi kelas minoritas dan memperbaiki kinerja model.
Penelitian lanjutan dapat mengkaji penerapan teknik penyeimbang data lain seperti ADASYN atau DBSCAN untuk meningkatkan kinerja model klasifikasi pada dataset kesehatan. Selain itu, penggunaan algoritma ensemble seperti Random Forest atau XGBoost bersama metode SMOTE-ENN dapat dikembangkan untuk memperbaiki akurasi dan stabilitas prediksi. Terakhir, analisis pengaruh pemilihan fitur terhadap hasil klasifikasi juga menjadi arah penelitian yang relevan, terutama untuk meningkatkan kemampuan model dalam mendeteksi kasus diabetes yang jarang terjadi.
| File size | 483.24 KB |
| Pages | 6 |
| DMCA | Report |
Related /
UNSURYAUNSURYA Penelitian ini menyimpulkan bahwa tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan perpustakaan Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma secara umum baik,Penelitian ini menyimpulkan bahwa tingkat kepuasan mahasiswa terhadap layanan perpustakaan Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma secara umum baik,
PORTALPUBLIKASIPORTALPUBLIKASI Peningkatan akurasi dicapai melalui peralihan algoritma ke Random Forest dan penerapan teknik SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan data. PenambahanPeningkatan akurasi dicapai melalui peralihan algoritma ke Random Forest dan penerapan teknik SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Penambahan
STTSSTTS Di sisi lain, algoritma SVM bekerja dengan menemukan hiperplane optimal yang memisahkan kelas dengan margin maksimum. SVM sangat efektif untuk data berdimensiDi sisi lain, algoritma SVM bekerja dengan menemukan hiperplane optimal yang memisahkan kelas dengan margin maksimum. SVM sangat efektif untuk data berdimensi
JOURNALCENTERJOURNALCENTER Teknik clustering mendemonstrasikan efektivitas dalam segmentasi data dengan K-means menghasilkan konfigurasi optimal melalui Davies-Bouldin Index 0,47.Teknik clustering mendemonstrasikan efektivitas dalam segmentasi data dengan K-means menghasilkan konfigurasi optimal melalui Davies-Bouldin Index 0,47.
UHBUHB KNN lebih sesuai digunakan pada dataset dengan distribusi fitur yang relatif seimbang, terutama ketika tujuan penelitian menekankan pada pencapaian akurasiKNN lebih sesuai digunakan pada dataset dengan distribusi fitur yang relatif seimbang, terutama ketika tujuan penelitian menekankan pada pencapaian akurasi
AREAIAREAI Hasil menunjukkan adanya korelasi positif yang kuat antara literasi keuangan dan tingkat pengungkapan, di mana 75% responden dengan literasi keuangan tinggiHasil menunjukkan adanya korelasi positif yang kuat antara literasi keuangan dan tingkat pengungkapan, di mana 75% responden dengan literasi keuangan tinggi
MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Penelitian ini memberikan kontribusi dalam penerapan machine learning untuk mendukung proses pembelajaran adaptif dan peningkatan kualitas pendidikan berbasisPenelitian ini memberikan kontribusi dalam penerapan machine learning untuk mendukung proses pembelajaran adaptif dan peningkatan kualitas pendidikan berbasis
BUDDHI DHARMABUDDHI DHARMA Antarmuka yang ramah pengguna memungkinkan tenaga medis memasukkan dan mengambil data pasien dengan mudah, sehingga mempercepat proses diagnosis dan meningkatkanAntarmuka yang ramah pengguna memungkinkan tenaga medis memasukkan dan mengambil data pasien dengan mudah, sehingga mempercepat proses diagnosis dan meningkatkan
Useful /
AHMAREDUCAHMAREDUC Data dianalisis menggunakan uji Wilcoxon. Hasil menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam kelancaran aliran air susu ibu setelah intervensi. SebelumData dianalisis menggunakan uji Wilcoxon. Hasil menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam kelancaran aliran air susu ibu setelah intervensi. Sebelum
UM MetroUM Metro Hasil analisis regresi linier berganda menunjukkan bahwa dukungan orang tua dan kecerdasan spiritual secara simultan berpengaruh signifikan terhadap SRLHasil analisis regresi linier berganda menunjukkan bahwa dukungan orang tua dan kecerdasan spiritual secara simultan berpengaruh signifikan terhadap SRL
ATMALUHURATMALUHUR Dengan demikian, sistem informasi kehadiran berbasis Android menggunakan AppSheet memberikan solusi praktis yang relevan dengan perkembangan teknologiDengan demikian, sistem informasi kehadiran berbasis Android menggunakan AppSheet memberikan solusi praktis yang relevan dengan perkembangan teknologi
ATMALUHURATMALUHUR Prediksi harga emas sangat menantang karena volatilitas dan faktor eksternal, sehingga menjadi area penelitian penting bagi investor dan analis keuangan.Prediksi harga emas sangat menantang karena volatilitas dan faktor eksternal, sehingga menjadi area penelitian penting bagi investor dan analis keuangan.