Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Diabetes mellitus atau biasa disebut sebagai diabetes adalah penyakit metabolik yang disebabkan oleh penderita memiliki kadar gula darah yang tinggi dan organ pankreas tidak dapat memproduksi hormon insulin secara efektif. Diabetes dapat mengakibatkan penyakit yang lebih parah seperti kebutaan, gagal ginjal, dan penyakit jantung. Oleh karena itu, pendeteksian sejak dini dibutuhkan agar pasien dapat mencegah penyakitnya sebelum menjadi lebih parah. Karena data medis biasanya berukuran besar dan tidak berdistribusi normal, beberapa peneliti menggunakan metode klasifikasi untuk memprediksi gejala penyakit atau mendiagnosa penyakit. Pada penelitian ini, digunakan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) untuk klasifikasi data set diabetes dengan seleksi fitur Chi-Square. Pada penelitian ini digunakan dua data set diabetes yaitu data set I dengan 8 fitur dan data set II dengan 19 fitur. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa untuk data set dengan 8 fitur, akurasi dan performa model tertinggi diperoleh ketika data set mengandung hampir seluruh fiturnya yaitu 7 fitur dengan akurasi sebesar 76,55%. Sedangkan untuk data set dengan 19 fitur, akurasi dan performa model tertinggi diperoleh ketika data set telah melewati proses seleksi fitur dengan menggunakan metode Chi-Square yaitu pada model dengan 10 fitur dengan akurasi sebesar 78,96%. ......Diabetes mellitus or commonly referred as diabetes is a metabolic disorder caused by high blood sugar level and the pancreas that does not produce insulin effectively. Diabetes can lead to more relentless disease such as blindness, kidney failure, and heart attacks. Therefore, early detection is needed in order for the patients to prevent the disease for being more severe. According to the non-normality and huge size of data in medical field, some researchers use classification methods to predict symptoms or diagnose patients. In this study, Learning Vector Quantization (LVQ) is used to classify the diabetes data set with Chi-Square Feature Selection. This study adopted two kinds of diabetes data set which are, data set I that contains 8 features and data set II that contains 19 features. The result of the experience shows that for data set I, the highest accuracy and model performance is achieved when the model contains most of its features which is the model that contains 7 features with 76,55% of accuracy. Moreover, for data set II, the highest accuracy and model performance is achieved when the model contains features that has been selected with the Chi-Square feature selection which is the model with 10 features and the accuracy achieved is 78,96%.

Abstrak :
Penyakit kronis adalah penyakit yang diderita dalam waktu panjang dan dapat berkembang secara cepat, salah satunya adalah penyakit kanker dan diabetes. Oleh karena itu, dengan melakukan pendeteksian dini maka perkembangan penyakit kanker dan diabetes akan menurun. Salah satu cara pendektesian dini dapat dilakukan oleh machine learning. Teknik machine learning banyak digunakan dalam berbagai bidang khususnya untuk analisa data medis.  Clustering merupakan salah satu metode dari machine learning yang bertujuan untuk mengelompokkan suatu dataset ke dalam subset berdasarkan ukuran jarak. Salah satu contoh metode clustering adalah metode Entropi Fuzzy C-Means yang dapat mengidentifikasi entropi disetiap titik data dan memilih pusat kluster terdekat dengan entropi minimum. Pada penelitian akan digunakan data kanker dan diabetes dari UCI Repository dengan menggunakan metode Entropi Fuzzy C-Means yang akan dimodifikasi dengan kernel RBF. Sebelum dilakukan klasifikasi, dilakukan pemilihan fitur menggunakan Chi-Square. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan fitur-fitur yang optimal dan mengetahui hasil akurasi menggunakan untuk klasifikasi data diabetes dan kanker. Diperoleh hasil akurasi tertinggi pada klasifikasi data medis menggunakan metode Entropi Fuzzy C-Means berbasis kernel dengan pemilihan fitur Chi-Square yaitu sebesar 83.33% untuk data diabetes dan 77.77-100% untuk data kanker.

---

Chronic disease is a disease that occur for a long time and can develop quickly, one of them is cancer and diabetes. The early detection is very helpful to reduce the development of the disease. One of the ways to detect cancer and diabetes disease is using machine learning technic. Machine learning technic is widely use in many aspects especially in medical data analysis. Clustering is part of machine learning technic that is used to group a dataset into subset based on space size. Entropy Fuzzy C-Means is one of the methods which can identify entropy in every data and can choose the cluster center similar with minimum entropy. In this paper we will use cancer and diabetes medical data from UCI Repository using Entropy Fuzzy C-Means method which is modified by kernel RBF. Before classification, we will select the feature using Chi-Square  to get the optimal subset feature. The purpose of this study was to obtain optimal features and find out the results of accuracy using for the classification of diabetes and cancer data. The medical data classification using Entropy Fuzzy C-Means based on kernel with Chi-Square feature selection gives the 100% highest accuration result for cancer data and 83,33% for diabetes data.