Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan
Al-Kautsar, H. Aji
Unknown Affiliation
Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
MENINGKATKAN KINERJA K-NN UNTUK KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA DENGAN FORWARD SELECTION Harafani, Hani; Al-Kautsar, H. Aji
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol 18, No 1 (2021): Edisi Januari 2021
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v18i1.29905

Abstract

Kanker payudara adalah kanker paling umum yang menyerang wanita di seluruh dunia. Machine Learning telah banyak digunakan untuk membantu dalam mendukung keputusan para ahli kesehatan dalam memprediksi penyakit kanker payudara . Algoritma K-NN digunakan pada penelitian ini untuk mengklasifikasi dataset kanker payudara Coimbra dan forward selection diimplementasikan untuk menghindari sensitivitas K-NN terhadap attribute yang tidak relevan dan berkorelasi, sehingga kinerja K-NN dapat lebih maksimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja dari kombinasi K-NN dan forward selection dengan algoritma machine learning lainnya, sekaligus meningkatkan kinerja K-NN dalam mengklasifikasi dataset kanker payudara. Hasil menunjukan akurasi tertinggi diperoleh dari kombinasi KNN+FS sebesar 91,43% dengan 5 atribut terpilih dari 9 atribut independen. Bahkan KNN+FS juga mengungguli algoritma machine learning lainnya, juga unggul jika dibandingkan penelitian terdahulu. Forward selection dan proporsi data yang tepat sangat mempengarui kinerja K-NN dan machine learning lainnya.
MENINGKATKAN KINERJA K-NN UNTUK KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA DENGAN FORWARD SELECTION Harafani, Hani; Al-Kautsar, H. Aji
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 18 No. 1 (2021): Edisi Januari 2021
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (396.036 KB) | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v18i1.29905

Abstract

Kanker payudara adalah kanker paling umum yang menyerang wanita di seluruh dunia. Machine Learning telah banyak digunakan untuk membantu dalam mendukung keputusan para ahli kesehatan dalam memprediksi penyakit kanker payudara . Algoritma K-NN digunakan pada penelitian ini untuk mengklasifikasi dataset kanker payudara Coimbra dan forward selection diimplementasikan untuk menghindari sensitivitas K-NN terhadap attribute yang tidak relevan dan berkorelasi, sehingga kinerja K-NN dapat lebih maksimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan kinerja dari kombinasi K-NN dan forward selection dengan algoritma machine learning lainnya, sekaligus meningkatkan kinerja K-NN dalam mengklasifikasi dataset kanker payudara. Hasil menunjukan akurasi tertinggi diperoleh dari kombinasi KNN+FS sebesar 91,43% dengan 5 atribut terpilih dari 9 atribut independen. Bahkan KNN+FS juga mengungguli algoritma machine learning lainnya, juga unggul jika dibandingkan penelitian terdahulu. Forward selection dan proporsi data yang tepat sangat mempengarui kinerja K-NN dan machine learning lainnya.
Co-Authors Hani Harafani, Hani