Peningkatan Kinerja Random Forest Melalui Seleksi Fitur Secara Pca Untuk Mendeteksi Penyakit Diabetes Tahap Awal. - Susanti, Zenny; Sirait, Pahala; Panjaitan, Erwin Setiawan (Jurnal Sains dan Teknologi, 2023)
Diabetes merupakan penyakit yang banyak diderita oleh semua kalangan usia, salah satu penyakit yang menyiksa dengan angka kematian yang tinggi, maka perlu dilakukan diagnosis diabetes stadium awal karena penyakit ini jarang terdeteksi secara dini oleh tubuh yang terkena diabetes. Dalam proses diagnosis, masalah yang paling sering terjadi adalah waktu pengambilan keputusan dan ketepatan diagnosis yang ditemui dalam proses klasifikasi. Atribut penting dalam pengambilan keputusan diabetes tahap awal, sehingga perlu diketahui atribut utama diabetes. Seringkali diperoleh hasil yang berbeda dalam proses diagnostik karena banyak atribut yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Sehingga perlu dilakukan proses pengurangan atribut diabetes. Metode Principal Component Analysis (PCA) dapat digunakan untuk mereduksi data dengan dimensi besar dan mereduksi peringkat atribut. Proses klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma random forest dan mendapatkan tingkat akurasi dalam proses klasifikasi. Pengujian dengan perbandingan 90:10, 80:20, 70:30 hasil prediksi penyakit menggunakan metode random forest memiliki hasil dan tingkat akurasi yang berbeda.