penerapan metode machine learning berbasis pohon keputusan untuk mendiagnosis penyakit alzheimer - Valentino Pratama (LPPM Universitas Widya Dharma Pontianak, 2025)
Pasien Alzheimer diperkirakan akan mengalami jumlah peningkatan hingga empat kali lipat. Oleh karena itu, sangat penting untuk ditindaklanjuti sedini mungkin agar pasien dapat ditangani dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa tiga algoritma machine learning berbasis pohon keputusan, yaitu Decision Tree, Random Forest, dan Gradient Boosting, untuk mendiagnosis penyakit Alzheimer. Dataset yang digunakan berasal dari 2.149 individu dan mencakup informasi tentang catatan medis pasien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Gradient Boosting memiliki akurasi tertinggi sebesar 95,3%, diikuti oleh Random Forest 93,3%, dan Decision Tree 91%. Selain memiliki akurasi yang tinggi, model ini juga mampu mengidentifikasi fitur-fitur penting dalam diagnosis, seperti MMSE dan berbagai komponen penting lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma pohon keputusan efektif digunakan untuk mendeteksi Alzheimer secara dini.