Optimasi Algoritma Klasifikasi Biner dengan Tuning Parameter pada Penyakit Diabetes Mellitus

Diabetes Melitus atau yang biasanya disebut dengan penyakit kencing manis merupakan penyakit yang terjadi akibat peningkatan kadar glukosa di dalam darah terlalu tinggi. Data World Health Organization (WHO), menunjukkan Indonesia menjadi negara keempat di dunia dengan angka penderita diabetes terbanyak dan mengalami peningkatan hingga 14 juta orang. Peningkatan kasus penyakit Diabetes melitus ini memerlukan suatu upaya penanggulangan dan pencegahan dini terhadap penyakit Diabetes melitus. Dalam penelitian ini akan dilakukan optimasi algoritma klasifikasi biner pada penyakit diabetes melitus mulai dari observasi, visualisasi, statistic deskriptif dataset, pre-processing dataset, penentuan baseline model, tuning parameter model dan finalisasi model. Penentuan baseline model diperoleh dengan mencari nilai akurasi tertinggi dari 3 algoritma linear (Logistic Regression, Linear Discriminant Analysis, K-nearest neighbor) atau 3 algoritma non- linear (Decision Tree, Naïve Bayes, Support Vector Machine) berdasarkan tuning parameternya dan yang menghasilkan akurasi optimal adalah Algoritma Support Vector Machine, sehingga dijadikan sebagai final model dengan parameter C sebesar 47 dengan kernel rbf dihasilkan rerata akurasi sebesar 77.3% pada data training dan 74.5% pada data testing, sementara berdasarkan confusion matrix dihasilkan precision 78%, recall 83%, f1-Score 81%, error rate 25%.

Abstract licence: CC BY-SA

9 more references, whose wording the paper’s licence keeps private.

A person counts once a day per paper. We keep no cookie and no address: a reader is a hash that changes every day. Any month under five reads shows no number.