Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kanker pankreas adalah penyakit di mana sel-sel tumor ganas (kanker) berkembang di jaringan pankreas, yaitu organ di belakang perut bagian bawah dan di depan tulang belakang, yang membantu tubuh menggunakan dan menyimpan energi dari makanan dengan memproduksi hormon untuk mengontrol kadar gula darah dan enzim pencernaan untuk memecah makanan. Biasanya, kanker pankreas jarang terdeteksi pada tahap awal. Salah satu tanda seseorang mengalami kanker pankreas adalah diabetes, terutama jika itu bertepatan dengan penurunan berat badan yang cepat, penyakit kuning, atau rasa sakit di perut bagian atas yang menyebar ke punggung. Di antara berbagai jenis kanker, kanker pankreas memiliki tingkat kelangsungan hidup terendah, yaitu hanya sekitar 3-6% dari mereka yang didiagnosis yang dapat bertahan hidup selama lima tahun. Jika pasien didiagnosis tepat waktu untuk perawatan, peluang mereka untuk bertahan hidup akan meningkat. Terdapat penanda tumor yang biasa digunakan untuk mengikuti perkembangan kanker pankreas, yaitu CA 19-9 yang dapat diukur dalam darah. Orang sehat dapat memiliki sejumlah kecil CA 19-9 dalam darah mereka. Kadar CA 19-9 yang tinggi seringkali merupakan tanda kanker pankreas. Tetapi kadang-kadang, kadar tinggi dapat menunjukkan jenis kanker lain atau gangguan non-kanker tertentu, seperti sirosis dan batu empedu. Karena kadar CA 19-9 yang tinggi tidak spesifik untuk kanker pankreas, CA 19-9 tidak dapat digunakan dengan sendirinya untuk skrining atau diagnosis. Ini dapat membantu memantau perkembangan kanker dan efektivitas pengobatan kanker. Dalam studi ini, metode Kernel-based Support Vector Machine digunakan untuk mengklasifikasikan hasil tes darah CA19-9 menjadi dua bagian; data pasien yang didiagnosis dengan kanker pankreas atau pasien normal (tidak terdiagnosis kanker pankreas). Metode ini memperoleh akurasi sekitar 95%.

---

Pancreatic cancer is a disease in which malignant (cancerous) tumor cells develop in pancreatic tissue; organ behind the lower abdomen and in front of the spine, which helps the body use and store energy from food by producing hormones to control blood sugar levels and digestive enzymes to break down food. Usually, pancreatic cancer is rarely detected at an early stage. One sign of a person with pancreatic cancer is diabetes, especially if it coincides with rapid weight loss, jaundice, or pain in the upper abdomen that spreads to the back. Among various types of cancer, pancreatic cancer has the lowest survival rate of only about 3-6% of those diagnosed who can survive for five years. If patients are diagnosed on time for treatment, their chances of survival will increase. There is a tumor marker commonly used to follow the course of pancreatic cancer, namely CA 19-9 which can be measured in the blood. Healthy people can have small amounts of CA 19-9 in their blood. High levels of CA 19-9 are often a sign of pancreatic cancer. But sometimes, high levels can indicate other types of cancer or certain noncancerous disorders, including cirrhosis and gallstones. Because a high level of CA 19-9 is not specific for pancreatic cancer, CA 19-9 cannot be used by itself for screening or diagnosis. It can help monitor the progress of your cancer and the effectiveness of cancer treatment. In this study, the Kernel-based Support Vector Machine method is used to classify CA19-9 blood test results into two sections including data on patients diagnosed with pancreatic cancer or normal patients. This method will get an accuracy of around 95%."

"Klasifikasi data kanker menggunakan microarray data menjadi salah satu cara untuk mendapatkan pengobatan yang lebih tepat. Kendala yang terdapat adalah karakteristik dari microarray yang memiliki fitur yang sangat banyak. Seringkali fitur tersebut tidak begitu informatif bagi pengklasifikasian sehingga perlu adanya suatu cara untuk memilih fitur-fitur yang mengandung informasi yang penting. Salah satu cara tersebut adalah dengan pemilihan fitur. Pada penelitian ini, metode pemilihan fitur yang digunakan berdasarkan clustering dengan fungsi kernel. Fitur-fitur yang sudah terpilih kemudian diklasifikasikan menggunakan metode Support Vector Machine.Evaluasi dari klasifikasi pada penelitian ini melibatkan K-Fold Cross Validation, metode tersebut akan membagi data secara acak, tetapi merata sehingga akurasi yang didapat juga merata. Hasil akurasi tersebut dilakukan dengan berbagai uji terhadap parameter yang berkaitan seperti K partisi, nilai dan fitur-fitur yang digunakan. Pada proses klasifikasi tanpa pemilihan fitur tingkat akurasinya mencapai 89.68 dengan k partisi sebanyak 6 sementara dengan 5 fitur akurasinya menjadi 95.87 pada partisi sebanyak 10.

---

Classification of cancer using microarray data is one way to get a more precise treatment. The obstacle on classification data is the characteristics of microarray data that is having many features. These features are often not so informative for classification, so it needs a way to select the features that contain important information. One way is by selection feature. In this research, the method of selection features that are used based on clustering with kernel function. Features that are already selected then classified using Support Vector Machine.

Evaluation of classification in this research involves a K Fold Cross Validation, that methods split data randomly but uniformly so that it can reach all of accuracy. The results of accuracy data was done with different test against related parameters such as K partition, the value of and the features that are used. On the classification process without selection features rate of accuracy reached on 89.68 with k partition number 6 while with the 5 features obtained 95.87 on partition number 10."

"

Kanker hati merupakan penyebab utama kematian akibat kanker di seluruh dunia. Di Indonesia, kanker hati menempati angka kejadian tertinggi kedua untuk laki laki yaitu sebesar 12,4 per 100.000 penduduk dengan rata-rata kematian 7,6 per 100.000 penduduk. Pada tugas akhir ini, dibahas mengenai kanker hati primer dengan jenis hepatocellular carcinoma. Metode Twin Support Vector Machines (Twin SVM) diimplementasikan untuk mengklasifikasikan data kanker hati berdasarkan hasil CT scan. Data yang digunakan adalah data numerik hasil CT scan pasien yang menderita kanker hati dan diperoleh dari Laboratorium Radiologi RSUPN Cipto Mangunkusumo. Metode Twin SVM adalah pengembangan dari metode SVM yang menggunakan dua hyperplane dalam mengklasifikasikan sampel. Pada tugas akhir ini, kernel yang digunakan pada metode Twin SVM adalah polinomial dan radial basis function (RBF). Berdasarkan hasil perbandingan, klasifikasi data kanker hati menggunakan metode Twin SVM dengan kernel Polinomial menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 77,30% pada penggunaan data testing sebesar 10% dan data training 90%. Selain itu, nilai akurasi terendah terdapat pada kernel RBF menghasilkan sebesar 60,10% pada penggunaan data testing sebesar 90% dan data training 10% dan nilai parameter 𝐶 = 1. Jika dibandingkan, klasifikasi data kanker hati dengan menggunakan metode Twin SVM dengan kernel polinomial menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik.

---

Liver cancer is the main cause of cancer death in the worldwide. In Indonesia, the incidence rate of liver cancer is the second highest for men, that is 12.4 per 100,000 population with the average death rate is 7.6 per 100,000 population. This final project discusses primary liver cancer with a type of hepatocellular carcinoma. The Twin Support Vector Machines (Twin SVM) method was implemented to classify liver cancer data based on CT scan results. The data used are numerical data from CT scan results of patients suffering from liver cancer and obtained from the Radiology Laboratory of Cipto Mangunkusumo Hospital. The Twin SVM method is the development of the SVM method that uses two hyperplane in classifying samples. In this final project, the kernel used in the Twin SVM method is polynomial and radial basis function (RBF). Based on the comparison results, the classification of liver cancer data using the Twin SVM method with a polynomial kernel produces the highest accuracy of 77.30% on the use of testing data of 10% and training data of 90%. In addition, the lowest accuracy value is found in the RBF kernel resulting in 60.10% on the use of testing data of 90% and training data of 10% and the parameter value of C=1. When compared, the classification of liver cancer data using the Twin SVM method with a polynomial kernel produces better accuracy values.

"

"Kanker merupakan salah satu penyebab kematian utama di dunia, dengan 18,1 juta kasus dan 10 juta kematian pada 2020. Kanker serviks menempati urutan keempat secara global dan kedua di Indonesia. Tingginya angka kematian lebih banyak terjadi di negara berpenghasilan menengah ke bawah karena keterbatasan akses pada pencegahan. Deteksi dini kanker serviks sering sulit dilakukan hingga mencapai stadium lanjut. Salah satu metode deteksi dini adalah menggunakan machine learning. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma stacking classifier yang menggabungkan decision tree, support vector machine, dan random forest sebagai first-level learner, serta logistic regression sebagai meta learner, untuk mengklasifikasi pasien kanker serviks. Dataset berasal dari 858 pasien di Hospital Universitario de Caracas, Venezuela. Data dibagi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian, dengan lima percobaan acak. Model menghasilkan akurasi rata-rata 95,03%, precision 99,05%, sensitivity 95,49%, specificity 89,39%, dan G-mean 92,37%. Meskipun stacking ensemble menunjukkan performa yang baik, model tunggal menghasilkan kinerja yang sedikit lebih baik namun tidak signifikan.

---

Cancer is a leading cause of death worldwide, with 18.1 million cases and 10 million deaths in 2020. In Indonesia, there were 396,914 cases and 235,511 deaths. Cervical cancer is the fourth most common cancer globally and the second most common in Indonesia. Higher death rates occur in low- and middle-income countries due to limited access to preventive measures. Cervical cancer is often difficult to detect until it reaches an advanced stage. This research applies a machine learning approach, using a stacking classifier algorithm that combines decision tree, support vector machine, and random forest models as first-level learners, with logistic regression as the meta learner, to classify patients with and without cervical cancer. The dataset, from the UCI Repository, contains data from 858 patients at risk for cervical cancer at Hospital Universitario de Caracas in Venezuela. The data was split into 70% for training and 30% for testing, with five random trials. The model achieved an average accuracy of 95.03%, precision of 99.05%, sensitivity of 95.49%, specificity of 89.39%, and a G-mean of 92.37%. While the stacking ensemble model performed well, single-classifier models showed slightly better performance, though the difference was not significant."

"Penelitian ini melakukan studi mengenai sistem identifikasi pembicara berbahasa Indonesia menggunakan SVM. Parameter sistem terdiri atas silence removal, PCA, nilai rata-rata dan varians MFCC. Ujicoba menggunakan data berita berbahasa Indonesia dari televisi dan radio yang disegmen dalam 5, 10, 15 detik dengan jumlah data 26 jam (715 pembicara). Hasil penelitian ini menunjukkan ketepatan pengenalan pembicara sebesar 94-98% untuk kombinasi parameter silence removal dan rata-rata MFCC dengan akurasi terbaik pada segmen waktu 10 detik. Namun dengan bertambahnya jumlah pembicara, ketepatan pengenalan cenderung berkurang. Penelitian ini dapat dikembangkan untuk sistem perolehan informasi data speech berdasarkan siapa yang berbicara dalam suatu sesi data.

---

This research studies speaker identification system for Indonesian speech based on SVM. Parameters of this system are silence removal, PCA, average and varians values of MFCC. The experiments use 26 hours (715 speakers) Indonesian broadcast news from radio and television segmented into 5, 10, 15 seconds.

The results achieve 94-98% identification accuracy for combination of parameters silence removal and average of MFCC. The best accuracy comes from 10 seconds time segment. However, the accuracy falls when the number of speakers increases. This study could be used for speech retrieval system based on who speaks in a speech session."

"Skizofrenia adalah gangguan jiwa yang serius dan kronis. Penyakit ini ditandai dengan gangguan dalam pemikiran, persepsi, dan tingkah laku. Karena gangguan-gangguan ini dapat memicu penderita Skizofrenia untuk bunuh diri atau mencoba bunuh diri, penderita Skizofrenia mempunyai usia harapan hidup yang lebih rendah dari populasi umum. Skizofrenia juga sulit untuk didiagnosis karena belum ada tes secara fisik untuk mendiagnosisnya dan gejala-gejalanya sangat mirip dengan beberapa gangguan jiwa lainnya. Dengan menggunakan Northwestern University Schizophrenia Data, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan orang yang menderita Skizofrenia dan orang yang tidak menderita Skizofrenia. Data tersebut terdiri dari 392 observasi dan 65 variabel yang merupakan data demografis dan data kuesioner Scale for the Assessment of Positive Symptoms dan Scale for the Assessment of Negative Symptoms yang diisi oleh klinisi. Metode klasifikasi yang digunakan adalah machine learning dengan metode Support Vector Machines SVM dan Twin Support Vector Machines Twin SVM menggunakan MATLAB R2017a. Simulasi dilakukan dengan data dan persentase data training dan testing yang berbeda-beda. Pada setiap simulai, akurasi serta running time diukur. Validasi dan evaluasi performa dari model yang telah dioptimasi dilakukan dengan mengambil rata-rata dari sepuluh kali Hold-Out Validation yang dilakukan. Pada umumnya, metode Twin SVM berhasil mengklasifikasikan data Skizofrenia dengan lebih akurat dibandingkan dengan metode SVM. Metode Twin SVM dengan kernel Gaussian menghasilkan hasil akhir akurasi klasifikasi data Skizofrenia yang terbaik, yaitu 91,0 . Berdasarkan hasil akhir running time, metode SVM dengan kernel Gaussian untuk klasifikasi data Skizofrenia mempunyai running time yang paling cepat, 0,664 detik. Selain itu, metode SVM dengan kernel linear, metode SVM dengan kernel Gaussian, dan metode Twin SVM untuk klasifikasi data Skizofrenia berhasil mencapai akurasi hingga 95,0 dalam setidaknya satu simulasi.

---

Schizophrenia is a severe and chronic mental disorder. This disorder is marked with disturbances in thoughts, perceptions, and behaviours. Due to these disturbances that can trigger Schizophrenics to commit suicide or attempt to do so, Schizophrenics have a lower life expectancy than the general population. Schizophrenia is also difficult to diagnose as there is no physical test to diagnose it yet and its symptoms are very similar to several other mental disorders. Using Northwestern University Schizophrenia Data, this research aims to distinguish people who are Schizophrenics and people who are not. The data consists of 392 observations and 65 variables that are demographic data as well as clinician filled Scale for the Assessment of Positive Symptoms and Scale for the Assessment of Negative Symptoms questionnaires. Classification methods that are used are machine learning with Support Vector Machines SVM and Twin Support Vector Machine Twin SVM using MATLAB R2017a. Simulations are done with different data and percentage of training and testing data. In each simulation, accuracy and running time are measured. Performance validation and evaluation of the optimized models are done by taking the average of ten times Hold Out Validations that were done. In general, Twin SVM successfully classified Schizophrenia data more accurately than the SVM method. Twin SVM with Gaussian kernel produced the best final accuracy in classifying Schizophrenia data, 91.0 . Based on the final running time, SVM with Gaussian kernel has the fastest running time in classifying Schizophrenia data, 0.664 seconds. Furthermore, SVM with linear kernel, SVM with Gaussian kernel, and Twin SVM managed to reach an accuracy of 95.0 in at least one simulation in classifying Schizophrenia data."

"Pengenalan wajah merupakan teknologi yang berkembang sangat pesat. Pengenalan wajah mampu menghasilkan beragam informasi mengenai identitas seseorang dengan cepat dan akurat. Salah satunya, mampu memberikan informasi mengenai jenis kelamin dari setiap orang yaitu sebagai pria atau wanita. Proses klasifikasi pria atau wanita ini menjadi hal yang sangat penting dalam berbagai bidang, seperti bisnis berbasis online, kontrol akses, absensi kehadiran, sistem keamanan, identifikasi individu yang tidak dikenal, dan lain-lain. Dalam penelitian ini digunakan Fisher Score sebagai metode pemilihan fitur, dan Support Vector Machine SVM sebagai metode klasifikasi untuk mengukur tingkat akurasi dan running time dari klasifikasi pria atau wanita dengan data yang digunakan berasal dari Computer Science Research Projects. Hasil akurasi dari klasifikasi SVM kernel polynomial d = 4 dengan pemilihan fitur Fisher Score mencapai tingkat akurasi tertinggi yaitu 100 pada 3000 fitur dengan data training 90 . Sedangkan hasil akurasi terbaik dari klasifikasi SVM tanpa pemilihan fitur mencapai 77.5 pada data training 80.

---

Face recognition is a technology that is growing very rapidly. Face recognition is able to produce various information about the identity of a person quickly and accurately. One of the utility of face recognition is the ability to provide information about the gender of each person as a male or female. The process of classifying male or female is of paramount importance in many areas, such as online based businesses, access control, attendance, security systems, identification of unknown individuals, and so on. In this study Fisher Score is used as a feature selection method, and Support Vector Machine SVM as a classification method to measure the accuracy and running time of male or female classification with data used from Computer Science Research Projects. Accuracy results from SVM polynomial kernel classification d 4 with Fisher Score feature selection reaches the highest accuracy level of 100 at 3000 features with 90 training data. While the best accuracy results from SVM classification without feature selection reached 77.5 in 80 training data."

"Metode klasifikasi telah banyak digunakan dalam berbagai aspek, termasuk dalam bidang bioinformatika. Salah satu penggunaan metode klasifikasi ini adalah untuk menentukan tingkatan fase dari sebuah penyakit. Dalam penelitian ini akan dilakukan pengklasifikasian parasit plasmodium falciparum. Parasit tersebut merupakan parasit penyebab penyakit malaria. Penyakit ini dapat ditularkan oleh gigitan nyamuk Anopheles betina yang mengandung plasmodium di dalamnya. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk menentukan fase parasit plasmodium yang berada di sel darah orang yang terjangkit malaria. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui persentase keberhasilan dan menganalisis metode Multiclass Support Vector Machines untuk memprediksi tingkatan parasit tersebut. Data yang digunakan adalah data citra sel darah merah yang telah terjangkit tiga jenis tingkatan parasit plasmodium falciparum. Dalam prosesnya, penelitian ini akan menggunakan Canopy sebagai IDE bahasa pemrograman python. Dari 112 percobaan, didapatkan tingkat akurasi tertinggi sebesar 87,5% untuk metode Multclass SVM one vs rest dan one vs one menggunakan 4-fold cross validation dengan parameter linear kernel dan C=1.

---

Classification methods has been frequently used in various aspects, including bioinformatics. One of its purpose of this classification is to  determine phase level of a disease. This research will classify the phase of plasmodium falciparum parasite which causes malaria.The disease is spread by an infected female Anopheles mosquito which contains Plasmodium. The result of this research could be use to determine Plasmodium parasite phase in infected peoples red blood cells. The purpose of this research is to discover the success rate of Multiclass Support Vector Machines method and analyze it in order to predict the parasite phase levels. The data of this study is image data of red blood cells which was infected by three kinds of Plasmodium falciparum parasite levels. In the process, this study will be using Canopy as Integration Development Environtments of phyton programming language.  From 112 trials, the highest number of accuracy is 87.5% for Multiclass Support Vector Machines one vs rest and one vs all methods which used the 4-fold cross validation with C=1 as parameter for linear kernel."

"

Kanker adalah penyakit yang disebabkan akibat pertumbuhan (pembelahan) tidak normal dari sel jaringan tubuh. Kanker dapat menyebar ke jaringan lain yang terdekatnya. Menurut World Health Organization (WHO), tercatat pada tahun 2018 ada sebanyak 9,6 juta jiwa yang meninggal pada tahun 2018. Biasanya untuk dapat mengetahui sesorang terjangkit kanker atau tidak, ahli medis akan melakukan biopsi apabila disarankan oleh dokter. Namun, sekarang terknologi semakin berkembang, para saintis menggunakan metode komputasi dalam pendekatan pengolahan citra untuk meningkatkan penilaian histopatologis. Penelitian – penelitian sebelumnya telah menunjukan bagaimana machine learning dapat membantu pendeteksian kanker salah satunya mengguakan metode data scaling. Penelitian ini membahas algoritma data scaling membantu meningkatkan akurasi dalam proses klasifikasi kanker usus besar menggunakan Support Vector Machine. Hasil dari penelitian ini, algoritma data scaling memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang tidak menggunakannya.

 

---

Cancer is a disease caused by abnormal growth (division) of body tissue cells. Cancer can spread to other tissues closest to it. According to the World Health Organization (WHO), it was noted that in 2018 there were 9.6 million people who dies in 2018. Usually to be able to find out if someone has contracted cancer, a medical expert will do a biopsy if advised by a doctor. However, now that technology is growing, scientists use computational methods in image processing approaches to improve histopathological assessment. Previous studies have shown how machine learning can help detect cancer, one of which uses the method of data scaling. This study discusses the data scaling algorithm help to improve accuracy in the process of classification of colon cancer using Support Vector Machine. The result of this study, the data scaling algorithm has a higher accuracy than those who did not use it.

"

"Di dunia kesehatan, tenaga medis dituntut untuk mengatasi berbagai jenis penyakit dengan gejala yang beragam. Oleh karena itu, diperlukan suatu teknologi untuk membantu mereka menyelesaikannya dengan baik. Penelitian ini mendukung mereka dengan menggunakan machine learning sebagai pemecah masalah. Penelitian ini membahas kanker payudara yang merupakan salah satu penyakit dengan angka kematian tertinggi di dunia, khususnya bagi wanita. Berdasarkan patologisnya, ada beberapa jenis kanker payudara yang dikelompokkan menjadi dua kategori utama, yaitu invasif dan non-invasif. Penelitian ini menggunakan dataset MRI payudara penderita kanker payudara dari Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo, Jakarta, Indonesia. Dataset berupa citra MRI akan diimplementasikan pada algoritma yang telah dikonstruksikan. Pada tahap awal, metode Convolutional Neural Network akan digunakan untuk bagian konvolusi. Berikutnya, pada bagian klasifikasi, metode yang akan diterapkan sebagai metode klasifikasi adalah Support Vector Machine. Dengan mengevaluasi hasil kinerja metode pembaharuan yang digunakan (Convolutional Neural Network–Support Vector Machine) dari dataset yang dimiliki, kita akan mengetahui apakah metode Convolutional Neural Network–Support Vector Machine lebih akurat dibandingkan dengan metode Convolutional Neural Network dalam membantu klasifikasi dataset MRI penderita kanker payudara yang dimiliki. 

---

In the world of health, medical personnel are required to deal with various types of diseases with various symptoms. Therefore, a technology is needed to help them solve it well. This research supports them by using machine learning as a problem solver. This research discusses breast cancer, which is one of the diseases with the highest mortality rate in the world, especially for women. Based on the pathology, there are several types of breast cancer which are grouped into two main categories, namely invasive and non-invasive. This study used the breast MRI dataset of breast cancer patients from Cipto Mangunkusumo Hospital, Jakarta, Indonesia. The dataset in the form of an MRI image will be implemented in the algorithm that has been constructed. In the early stages, the Convolutional Neural Network method will be used for the convolution section. Next, in the classification section, the method that will be applied as a classification method is the Support Vector Machine. By evaluating the performance results of the renewal method used (Convolutional Neural Network–Support Vector Machine) from our dataset, we will find out whether the Convolutional Neural Network–Support Vector Machine method is more accurate than the Convolutional Neural Network method in helping to classify the MRI dataset for breast cancer patients which are owned."