Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Computer Science Research Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi The Indonesian Journal of Computer Science
Galet Guntoro Setiaji
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : The Indonesian Journal of Computer Science

 1 
Meningkatkan Kinerja Decision Tree C4.5 dengan Seleksi Fitur Korelasi Pearson pada Deteksi Penyakit Diabetes Mohammad Burhan Hanif; Galet Guntoro Setiaji
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 11 No. 2 (2022): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v11i2.3087

Abstract

Diabetes sebuah penyakit yang menjadi momok seluruh dunia. Kerugianya tidak hanya pada penderita sendiri tetapi juga merambah ke banyak sektor. Baik di sektor pelayanan kesehatan dan sektor financial yang sangat menjadi beban tinggi yang perlu ditangani dengan baik dengan jalan pendeteksian penyakit diabetes sejak dini. Salah satu pendeteksian dini penyakit diabetes dapat memanfaatkan algoritma machine learning pada bidang data mining. Algoritma C4.5 merupakan algoritma machine learning yang memiliki tingkat akurasi dan kecepatan perhitungan tinggi dalam klasifikasi. Namun demikian algoritma C4.5 terganggu dengan data tak seimbang dan fitur data berdimensi tinggi. Pemanfaatan seleksi fitur menjadi salah satu penyelesain masalah data berdimensi tinggi. Algoritma Korelasi Pearson memiliki kemampuan dalam mengukur informasi antar fitur dan diterapkan dalam penelitian ini. Penggunaan Korelasi Pearson dianggap berhasil dalam meningkatkan kinerja algoritma C4.5 dalam deteksi awal penyakit diabetes. Keberhasilan ini terlihat pada hasil akurasi sebesar 95.31% tanpa korelasi pearson menjadi 96.16% dengan pemanfaatan korelasi pearson.
Co-Authors Ahmad Rifa’i Hafiq Ibnu Wardana Maugy Al Kautsar Mohammad Burhan Hanif