PENDEKATAN ALGORITMA NEURAL NETWORK DAN GENETIC ALGORITHM UNTUK PREDIKSI PENYAKIT GINJAL KRONIS - Siswaja, Hendy D; Ramdhani, Yudi (Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika, 2024)
Penyakit ginjal kronis (PGK) merupakan masalah kesehatan masyarakat global yang mempengaruhi sekitar 10% dari populasi dunia. Persentase prevalensi PGK di China adalah 10,8%, dan rentang prevalensinya adalah 10%-15% di Amerika Serikat. Seiring dengan perkembangan Artificial Intelligence (AI) dimana Machine Learning (ML) merupakan subbagian dari AI, penelitian ini mencoba memanfaatkan algoritma Neural Network, optimasi data berbasis Genetic Algorithm, dan k-fold Cross Validation dengan nilai k berkelipatan 10, yaitu 10, 20, 30, 40, dan 50 untuk memprediksi apakah seorang pasien mengidap PGK atau tidak dari dataset yang berisi hasil uji klinis pasien tersebut. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa algoritma Neural Network dengan optimasi data berbasis GA mampu memperoleh tingkat akurasi sampai dengan 98,75% dan nilai AUC sebesar 0,999 sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma Neural Network dengan optimasi berbasis GA ini dapat dikembangkan lebih lanjut menjadi sebuah aplikasi ataupun bagian dari sistem kesehatan sehingga tingkat diagnosa pasien yang mengidap PGK dapat lebih cepat dilakukan dengan tingkat akurasi yang tinggi dan dapat meningkatkan peluang kesembuhan bagi pasien tersebut.