Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Fenotipe Resistensi Obat Pada Penyakit Malaria Menggunakan Metode Random Forest Susanto, Dominicus Christian Bagus; muflikhah, lailil; Setya Perdana, Rizal
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 11 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini menggunakan metode machine learning untuk mengklasifikasikan fenotipe resistensi obat pada penyakit malaria. Data genetik (DNA) dari 9623 pasien malaria digunakan dan dianalisis dengan berbagai metode, termasuk pengurangan dimensi data, klasifikasi, dan validasi model. Hasilnya menunjukkan bahwa metode Random Forest dengan 100 tree dan kedalaman tree 10 adalah yang terbaik dengan tingkat akurasi tertinggi 82.22%. Temuan ini menunjukkan potensi machine learning dalam membantu pengembangan obat antimalaria yang lebih efektif.