Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kanker merupakan pertumbuhan sel abnormal di dalam tubuh yang tidak terkendali. Ketika kanker dimulai di paru-paru, hal ini dinamakan sebagai kanker paru-paru. Terdapat faktor-faktor tertentu yang meningkatkan risiko seseorang yang mengidap penyakit ini, yaitu dengan merokok (termasuk perokok pasif), riwayat kanker paru-paru dalam keluarga, terpapar radiasi, dan infeksi HIV. Penyakit ini dapat didiagnosis melalui image tests, diantaranya yaitu chest x-ray, CT scan, MRI scan, PET scan, dan bone scan. Meskipun diagnosa telah dilakukan dengan banyak cara, namun masih terdapat banyak kesalahan dalam mendiagnosa penyakit tersebut. Untuk mengatasi dan membantu hal tersebut, klasifikasi penyakit kanker paru-paru dapat dilakukan dengan menggunakan metode machine learning. Dataset yang akan digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit ini berupa CT Scan yang didapatkan dari Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo, Jakarta, Indonesia. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Support Vector Machine (PSO-GA-SVM), dimana Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm (PSO-GA) digunakan untuk mengoptimisasi parameter pada Support Vector Machine (SVM). Untuk mengevaluasi hasil kinerja metode tersebut, akan dilihat nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dan dibandingkan dengan metode SVM tanpa optimisasi. Dari hasil yang didapat, klasifikasi dengan menggunakan Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Support Vector Machine (PSO-GA-SVM) menghasilkan performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM) tanpa optimisasi parameter.

---

Cancer is an uncontrolled growth of abnormal cells in the body. When cancer starts in the lungs, it is referred as lung cancer. There are certain factors that increase a person's risk of this disease, such as smoking (including passive smoker), a family history of lung cancer, exposure to radiation, and HIV infection. This disease can be diagnosed through image tests, including chest x-ray, CT scan, MRI scan, PET scan, and bone scan. Although diagnosis has been made in many ways, there are still many errors in diagnosing the disease. To overcome and help this problem, the classification of lung cancer can be done by using machine learning method. The dataset that used to classify this disease is CT Scan obtained from Cipto Mangunkusumo Hospital, Jakarta, Indonesia. The classification method that will be used is Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Support Vector Machine (PSO-GA-SVM), where Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm (PSO-GA) was used to optimize the parameters of the Support Vector Machine (SVM). To evaluate the results of the performance of the method, values of accuracy, precision, recall, and f1-score will be seen and it will be compared with SVM without the optimization. From the results obtained, classification using Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Support Vector Machine (PSO- GA-SVM) produces better performance compared to Support Vector Machine (SVM) without parameter optimization."

"Kanker merupakan pertumbuhan sel abnormal di dalam tubuh yang tidak terkendali. Ketika kanker dimulai di paru-paru, hal ini dinamakan sebagai kanker paru-paru. Terdapat faktor-faktor tertentu yang meningkatkan risiko seseorang yang mengidap penyakit ini, yaitu dengan merokok (termasuk perokok pasif), riwayat kanker paru-paru dalam keluarga, terpapar radiasi, dan infeksi HIV. Penyakit ini dapat didiagnosis melalui image tests, diantaranya yaitu chest x-ray, CT scan, MRI scan, PET scan, dan bone scan. Meskipun diagnosa telah dilakukan dengan banyak cara, namun masih terdapat banyak kesalahan dalam mendiagnosa penyakit tersebut. Untuk mengatasi dan membantu hal tersebut, klasifikasi penyakit kanker paru-paru dapat dilakukan dengan menggunakan metode machine learning. Dataset yang akan digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit ini berupa CT Scan yang didapatkan dari Rumah Sakit Cipto Mangunkusumo, Jakarta, Indonesia. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Support Vector Machine (PSO-GA-SVM), dimana Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm (PSO-GA) digunakan untuk mengoptimisasi parameter pada Support Vector Machine (SVM). Untuk mengevaluasi hasil kinerja metode tersebut, akan dilihat nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score dan dibandingkan dengan metode SVM tanpa optimisasi. Dari hasil yang didapat, klasifikasi dengan menggunakan Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Support Vector Machine (PSO-GA-SVM) menghasilkan performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM) tanpa optimisasi parameter.

---

Cancer is an uncontrolled growth of abnormal cells in the body. When cancer starts in the lungs, it is referred as lung cancer. There are certain factors that increase a person's risk of this disease, such as smoking (including passive smoker), a family history of lung cancer, exposure to radiation, and HIV infection. This disease can be diagnosed through image tests, including chest x-ray, CT scan, MRI scan, PET scan, and bone scan. Although diagnosis has been made in many ways, there are still many errors in diagnosing the disease. To overcome and help this problem, the classification of lung cancer can be done by using machine learning method. The dataset that used to classify this disease is CT Scan obtained from Cipto Mangunkusumo Hospital, Jakarta, Indonesia. The classification method that will be used is Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Support Vector Machine (PSO-GA-SVM), where Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm (PSO-GA) was used to optimize the parameters of the Support Vector Machine (SVM). To evaluate the results of the performance of the method, values of accuracy, precision, recall, and f1-score will be seen and it will be compared with SVM without the optimization. From the results obtained, classification using Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-Support Vector Machine (PSO- GA-SVM) produces better performance compared to Support Vector Machine (SVM) without parameter optimization."

"Kanker paru-paru merupakan jenis kanker yang dimulai dan tumbuh di dalam paru-paru. Kanker paru-paru terjadi ketika sel-sel yang melapisi bronkus dan bronkiolus tumbuh secara tidak terkendali. Hal ini dapat menyebabkan kematian jika tidak ditangani dengan cepat dan tepat. Pengklasifikasian dini merupakan salah satu solusi yang tepat untuk mengurangi jumlah kematian yang disebabkan oleh kanker paru-paru. Pendekatan machine learning dapat digunakan untuk mengklasifikasi kanker paru-paru. Dalam penelitian ini, pengklasifikasian dilakukan dengan menggunakan data microarray. Data microarray memiliki fitur yang sangat banyak. Oleh karena itu, dibutuhkan seleksi fitur agar proses klasifikasi berlangsung optimal. Pada penelitian ini, penulis mengusulkan metode Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM-RFE) untuk metode seleksi fitur. Data microarray yang digunakan diambil dari National Center for Biotechnology Information (NCBI) yang merupakan sebuah website online database. Pada penelitian ini, penulis menggunakan SVM-RFE sebagai metode seleksi fitur untuk mengeliminasi fitur yang kurang relevan. Setelah itu pendekatan k-fold cross-validation digunakan sebagai pembagian data, dan beberapa machine learning classifier yaitu Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) digunakan sebagai metode klasifikasi. Dari hasil simulasi menunjukkan bahwa hasil terbaik berdasarkan nilai akurasi, precision, recall dan running time diperoleh oleh metode klasifikasi SVM dengan nilai akurasi 100%, precision 100%, recall 100% dan running time 5,42 detik.

---

Lung cancer is a type of cancer that begins in the lungs. Lung cancer occurs when the cells that cover the bronchi and bronchioles grow uncontrollably. This can lead to death if not treated quickly and appropriately. Early classification is one of the appropriate solution to reduce the number of deaths caused by lung cancer. Machine learning approach can be used to classify lung cancer. In this research, classification is done using microarray data which has a lot of features. Therefore, feature selection is applied such that the classification process used the optimal number of features. In this study, the researcher proposes the Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination (SVM- RFE) method for the feature selection method. The microarray data was taken from the National Center for Biotechnology Information (NCBI), which is an online database website. In this study, the researcher used SVM-RFE as a feature selection method to eliminate irrelevant features. Afterwards, the k-fold cross-validation method and several machine learning classifiers, namely Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Decision Tree (DT), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) will be used as classification methods. In the final stage, the researcher will analyze the performance results of the proposed method based on the accuracy and running time of each classifier. The simulation results show that the best results based on the values of accuracy, precision, recall and running time are obtained by the SVM classification method with a value of 100% accuracy, 100% precision, 100% recall and running time of 5.42 seconds."

"

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.

"

"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."

"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."

"Penyakit pada paru-paru merupakan gangguan yang cukup serius dimana dapat menyerang sistem pernapasan manusia dan bisa berakibat fatal jika tidak ditangani dengan serius. Pada saat ini deteksi penyakit pada paru-paru masih dilakukan secara manual oleh para dokter ahli, namun proses secara manual memakan waktu lama. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dibuat sistem yang dapat mendeteksi dan mengklasifikasi penyakit paru-paru dengan otomatis. Dalam penelitian ini akan digunakan dua metode yaitu Support Vector Machine dan Ensemble Bagging Gaussian Naïve Bayes . Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data screening yang berjumlah seratus data pasien, data di dapatkan dari salah satu sumber yang memiliki data primer yaitu salah satu rumah sakit di Yogyakarta. Penelitian ini menggunakan dua belas gejala paru-paru dan diklasifikasikan kedalam lima kelas penyakit paru-paru yaitu tuberkulosis, penyakit paru obstruktif kronis, pneumonia, asma bronkial, kanker paru. Sistem klasifikasi akan di implementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Pengujian kinerja klasifikasi menggunakan Confusion Matrix dan aplikasi diuji dengan menggunakan System Usability Scale. Penelitian ini menghasilkan sistem klasifikasi penyakit paru-paru dengan menggunakan metode Support Vector Machine dan Ensemble Bagging Gaussian Naïve Bayes, dari hasil pengujian akurasi Confusion Matrix pada algoritma Support Vector Machine mendapatkan hasil akurasi 93,9% , recall 92%, precison 79%, dan f1 score 54%, sedangkan pada Ensemble Bagging Gausian Naïve Bayes mendapatkan hasil akurasi 88,9 % recall 92%, precision 79%, f1 score 54%, serta pengujian sistem menggunakan metode System Usability Scale nilai yang diperolah sebesar 73 atau mendapatkan grade B.

---

Lung disease is a serious disorder that can attack the human respiratory system and can be fatal if not treated seriously. Currently, lung disease detection is still done manually by expert doctors, but the manual process takes a long time. Therefore, in this research a system was created that can detect and classify lung diseases automatically. In this research, two methods will be used, namely Support Vector Machine and Ensemble Bagging Gaussian Naïve Bayes. The data used in this research is screening data consisting of one hundred patient data, the data was obtained from one source that has primary data, namely one of the hospitals in Yogyakarta. This study used twelve lung symptoms and classified them into five classes of lung disease, namely tuberculosis, chronic obstructive pulmonary disease, pneumonia, bronchial asthma, lung cancer. The classification system will be implemented using the PHP programming language. Classification performance testing uses the Confusion Matrix and the application is tested using the System Usability Scale. This research produces a lung disease classification system using the Support Vector Machine method and Ensemble Bagging Gaussian Naïve Bayes, from the results of Confusion Matrix accuracy testing on the Support Vector Machine algorithm, the results are 93.9% accuracy, 92% recall, 79% precision, and f1 score was 54%, while Ensemble Bagging Gausian Naïve Bayes obtained accuracy results of 88.9%, recall 92%, precision 79%, f1 score 54%, and system testing using the System Usability Scale method obtained a score of 73 or got grade B.  "

"

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.

"

"ABSTRAKKanker merupakan salah satu penyakit yang paling mematikan bagi manusia. Menurut WHO 2015 , kanker adalah penyebab kematian nomor 2 di dunia sebesar 13 setelah penyakit kardiovaskular. Salah satu hal yang dapat dilakukan untuk penelitian kanker menggunakan machine learning adalah melakukan pendeteksian jenis kanker dengan memanfaatkan microarray data. Microarray data yang memiliki banyak fitur. Itu merupakan salah satu kendala dalam penerapan teknik machine learning. Hal ini akan mempengaruhi perfoma atau keakuratan dari hasil klasifikasi pada data kanker. Oleh karena itu, metode pemilihan fitur diperlukan untuk meningkatkan perfoma dalam pendeteksian kanker. Dalam tugas akhir ini dilakukan perbandingan pemilihan fitur menggunakan Genetic Algorithm dan Laplacian Score. Fitur-fitur yang sudah terpilih pada data kanker kemudian digunakan dalam proses klasifikasi Support Vector Machines. Hasilnya, didapatkan akurasi terbaik saat dengan metode pemilihan fitur menggunakan Genetic Algorithm yaitu 98,69 dengan penggunaan 40 fitur untuk data kanker prostat dan 98,97 dengan penggunaan 30 fitur untuk data kanker kolon.

---

ABSTRACTCancer is one of the most deadly diseases for humans. According to the WHO 2015 , cancer is the causes of the death number two in the world by 13 after cardiovascular disease. Taking advantage from microarray data, machine learning methods can be applied to help cancer prediction according to its types. Microarray data has many features. It is one of the obstacles in the machine learning techniques. This will affect the performance or accuracy of the classification results on cancer data. Therefore, feature selection methods are required to increase performance in cancer prediction. This research proposed comparison of feature selection using Genetic Algorithm and Laplacian Score. Features that are already selected in the cancer data then used in the Support Vector Machines classification. The results show that the best accuracy obtained when using Genetic Algorithm with percentage of 98,69 by using 40 features for prostate cancer data and 98,97 by using 30 features for colon cancer data. "

"Kemunculan suatu penyakit merupakan masalah yang tak terhindarkan di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Tumor otak merupakan salah satu penyakit berbahaya yang dapat menyebabkan kematian. Salah satu jenis penyakit tumor otak yang paling umum dan mematikan adalah glioblastoma. Penderita glioblastoma memiliki tingkat kelangsungan hidup yang cukup rendah dan umumnya didiagnosis pada saat tumor sudah berkembang lebih jauh. Oleh karena itu, sangat penting dilakukan diagnosis secara dini dengan hasil yang akurat untuk menentukan apakah seseorang menderita glioblastoma atau tidak. Pada penelitian ini, metode machine learning, yaitu K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine dengan seleksi fitur Genetic Algorithm (KNN-GA dan SVM-GA) diterapkan dan dibandingkan untuk mengklasifikasi glioblastoma. Genetic Algorithm (GA) diimplementasikan sebagai seleksi fitur untuk menentukan fitur-fitur relevan yang terpilih dan kemudian diklasifikasi dengan metode KNN dan SVM. Data yang digunakan adalah data numerik hasil Magnetic Resonance Imaging (MRI) yang didapat dari RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo. Berdasarkan percobaan yang dilakukan, metode SVM-GA menggunakan kernel Radial Basis Function dan 5 fitur dengan 90% data training adalah metode terbaik untuk mengklasifikasi data glioblastoma. Hasil yang didapat untuk nilai akurasi, recall, presisi, dan f1-score secara berturut-turut adalah 92.35%, 93.19%, 92.62%, dan 92.83%.

---

The emergence of a disease is an inevitable problem throughout the world, including in Indonesia. Brain tumor is one of the dangerous diseases that can cause death. One of the most common and deadly types of brain tumor is glioblastoma. Patients with glioblastoma have a fairly low survival rate and are generally diagnosed when the tumor has developed further. Therefore, it is very important to make an early diagnosis with accurate result to determine whether a person has glioblastoma or not. In this study, machine learning methods, namely K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine with feature selection Genetic Algorithm (KNN-GA and SVM-GA) were applied and compared to classify glioblastoma. Genetic Algorithm (GA) was implemented as a feature selection to determine the selected relevant features and then classified by KNN and SVM methods. The data used are numerical data obtained from Magnetic Resonance Imaging (MRI) results from Dr. Cipto Mangunkusumo Hospital. Based on the experiments conducted, the SVM-GA method using a Radial Basis Function kernel and 5 features with 90% training data is the best method for classifying glioblastoma. The results obtained for the values of accuracy, recall, precision, and f1-score were 92.35%, 93.19%, 92.62%, and 92.83%, respectively."