Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Ery Permana Yudha
Univer
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Diagnosis Penyakit Hepatitis Menggunakan Fuzzy K-NN dan Ensemble Learning Ery Permana Yudha; Eko Purwanto; Joni Maulindar
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit hepatitis adalah satu diantara lima penyakit yang paling mematikan. Hepatitis menyerang organ hati yang diakibatkan oleh serangan virus. Penyakit hepatitis merupakan masalah kesehatan global yang mempengaruhi jutaan orang di seluruh dunia. Deteksi dini dan pengklasifikasian yang akurat dari penyakit hepatitis sangat penting untuk pengelolaan dan perawatan yang tepat. Dalam artikel ini, kami mengusulkan sebuah sistem deteksi penyakit hepatitis yang menggunakan kombinasi metode Fuzzy k-NN dan Ensemble Learning. Pendekatan ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan kehandalan dalam diagnosis hepatitis. Metode klasifikasi yang tepat dan data informasi yang lengkap dapat membantu dalam mendeteksi kemungkinan harapan hidup seseorang yang terkena penyakit hepatitis. Oleh karena itu kami mengusulkan untuk menggunakan gabungan metode yang merupakan gabungan dari Fuzzy K-NN dengan ensemble learning. Ensemble learning yang digunakan pada penelitian ini adalah ensemble bagging dan adaptive boosting. Ensemble learning digunakan untuk meningkatkan akurasi dari Fuzzy K-NN untuk memprediksi kemungkinan harapan hidup seseorang yang terkena penyakit hepatitis. Sebelum dilakukan metode klasifikasi dilakukan preprocessing terhadap dataset hepatitis dengan mengisi missing value dan menyeimbangkan data dengan menggunakan metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) borderline. Hasil uji coba pada penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 94,87% dan melebihi kinerja dari metode lain yang digunakan sebagai bahan uji.
Co-Authors Maulindar, Joni Purwanto, Eko