Kombinasi metode SMOTE dan PCA untuk meningkatkan performa klasifikasi fibrosis hati data pasien hepatitis c berbasis extreme learning machine

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Saputra, Randa Wahyu (2021) Kombinasi metode SMOTE dan PCA untuk meningkatkan performa klasifikasi fibrosis hati data pasien hepatitis c berbasis extreme learning machine. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Randa Wahyu Saputra_H76216072.pdf

Download (2MB)

Abstract

Hepatitis C merupakan infeksi penyakit yang disebabkan oleh hepatitis C Virus dan menyerang fungsi organ hati. Kondisi tersebut memungkinkan terjadinya radang hati akibat sel-sel hati yang rusak atau biasa dikenal dengan istilah fibrosis hati. Hepatitis C hampir tidak memiliki gejala awal dan memiliki masa pengobatan terbilang cukup lama yaitu 7-26 minggu. Oleh sebab itu perlu dilakukan diagnosa awal untuk penyakit ini salah satunya yaitu dengan biopsi hati. Biopsi hati merupakan standar terbaik untuk diagnosis perkembangan fibrosis hati namun cara ini cukup mahal dan kurang nyaman untuk pasien, sehingga dibuatlah sistem klasifikasi untuk memprediksi fibrosis hati untuk membantu dalam melakukan diagnosa penyakit hepatits C. Dengan menggunakan kombinasi metode seleksi fitur PCA dan oversampling SMOTE, penelitian ini membandingkan dua dataset Hepatitis C yang berasal dari Mesir dan Jerman untuk diklasifikasikan menggunakan metode Extreme Learning Machine.. Kombinasi metode SMOTE dan PCA mampu meningkatkan nilai evaluasi dataset Jerman dengan nilai awal akurasi, sensitifitas, dan spesifitasnya berturut-turut adalah 90%, 44%, 47% semuanya meningkat menjadi 99%. sedangkan pada datset Mesir nilai akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas yang awalnya sama yaitu 26%, meningkat menjadi 31%.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Saputra, Randa Wahyuwahyuranda16@gmail.comH76216072
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN
Thesis advisorRolliawati, Dwidwi-roll@uinsby.ac.id2027097901
Thesis advisorSyamsuri, Khalidkhalid@uinsby.ac.id197906092014031002
Subjects: Teknologi > Teknologi Informasi
Keywords: Hepatitis C; Fibrosis Hati; Exteme Learning Machine; PCA; SMOTE .
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Sistem Informasi
Depositing User: Randa Wahyu Saputra
Date Deposited: 30 Jan 2021 04:04
Last Modified: 30 Jan 2021 04:04
URI: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/46034

Actions (login required)

View Item View Item