Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke
Abstract
Abstrak— Stroke merupakan gangguan fungsi otak baik lokal maupun menyeluruh yang disebabkan karena pasokan darah ke otak terganggu yang terjadi secara cepat dan berlangsung lebih dari 24 jam atau berakhir dengan kematian. Stroke Merupakan 1 dari 10 jenis penyakit yang paling mematikan di Indonesia. Hal ini berdasarkan pada data yang dikumpulkan dari sampel yang mewakili Indonesia, meliputi 41.590 kematian sepanjang 2014 dan pada semua kematian itu dilakukan autopsi verbal, sesuai pedoman Badan Kesehatan Dunia. Pentingnya mengetahui gejala sejak dini merupakan langkah awal dalam mencegahan terjadinya stroke. Maka itu, dilakukan penelitian untuk menganalisa data terkait dengan penyebab stroke. Adapun atribut yang terlibat dalam penyebab terjadinya stroke yakni, usia, jenis kelamin, kadar glukosa, riwayat penyakit jantung, hipertensi, tipe pekerjaan, tipe tempat tinggal, status merokok, index masa tubuh dan status pernikahan. Diperlukan suatu algortima tertentu untuk mengklasifikasikan semua atribut tersebut. C45 merupakan Algoritma yang paling banyak digunakan, dalam kasus ini akurasi dari algoritma C4.5 sebesar 99.07%. Selanjutnya Algoritma C4.5 dioptimasi dengan menggunakan Particle Swarm Optimization sehingga memperoleh akurasi sebesar 99.28% dan Algorittma C4.5 juga dioptimasi dengan menggunakan Genetic Algorithm sehingga memperoleh akurasi sebesar 99.38%.
Keywords
Full Text:
PDFReferences
LF, N. (2013). Stroke Non Hemoragik Pada Laki-Laki Usia 65 Tahun . Medula, 1-9.
Widowati, U. (2015, Mei 14). Berita Kesehatan : 10 Penyakit Paling Mematikan di Indonesia . Retrieved juni 29, 2018, from CNN Indonesia: https://www.cnnindonesia.com/gayahidup/20150513163407-255-53129/10-penyakit-paling-mematikan-di-indonesia.
Albirra, F. (2017, November 21). Kesehatan : Inilah Penyakit yang Paling Banyak Menyerang Masyarakat Indonesia. Retrieved Juni 29, 2018, from Jawa Pos: https://www.jawapos.com/kesehatan/21/11/2017/inilah-penyakit-yang-paling-banyak-menyerang-masyarakat-indonesia
Adelina, V., Ratnawati, D. E., & Fauzi, M. (2018).Klasifikasi Tingkat Risiko Penyakit Stroke Menggunakan Metode GA-Fuzzy Tsukamoto . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3015-3021.
Fauzi, A., & Suharjo, B. (2016). Pengaruh Sumber Daya Finansial, Aset Tidak Berwujud dan Keunggulan Bersaing yang Berimplikasi Terhadap Kinerja Usaha Mikro, Kecil dan Menengah di Lombok NTB. Manajemen IKM, 151-158.
Lestari , Y. A., & Nuzula , N. F. (2017). Analisis pengaruh financial leverage dan operating leverage terhadap profitabilitas perusahaan. Jurnal Administrasi Bisnis, 1-10.
Susanto, S., & Suryadi, D. (2010). Pengantar Data Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data.Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET.
Saputra, R. A. (2014). Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Penyakit Tuberculosis (Tb): Studi Kasus Puskesmas Karawang Sukabumi. In Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT) (pp. 1-8).
Nofriansyag, D & Nurcahyo, G.W.(2015). Algoritma Data Mining Dan Pengujian.Yogyakarta. Deepublish.
Ramdhani, L. S. (2016). Penerapan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Seleksi Atribut dalam Meningkatkan Akurasi Prediksi Diagnosis Penyakit Hepatitis dengan Metode Algoritma C4. 5. Swabumi, 4(1), 1-15.
Nugroho, D. P. (2015). Optimasi Solusi Permasalahan Rute Kendaraan Dengan Pemerataan Beban Menggunakan Genetic Algorithm. Jurnal Penelitian Transportasi Multimoda, 1-10.
DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v5i1.15225
Article Metrics
Abstract view : 1023 timesPDF - 681 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.
![Creative Commons License](http://licensebuttons.net/l/by/4.0/88x31.png)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License