IHSAN, Muhammad Farahat (2024) Optimasi Algoritma Classification and Regression Trees (CART) Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Penderita Diabetes. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. HALAMAN SAMPUL.pdf Download (149kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN 1.pdf Download (1MB)
	Text 4. HALAMAN PENGESAHAN 2.pdf Download (1MB)
	Text 5. KATA PENGANTAR.pdf Download (188kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (204kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (141kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (220kB)
	Text 12. BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (223kB)
	Text 17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (224kB)

Abstract

Diabetes merupakan penyakit yang mengganggu sistem metabolisme dan tidak
menular. Penyakit diabetes disebabkan oleh dua faktor yaitu faktor yang dapat
dimodifikasi meliputi pola makan, kebiasaan merokok, hipertensi, dan sebagainya serta
faktor yang tidak dapat dimodifikasi meliputi umur, jenis kelamin, dan faktor
keturunan. Berdasarkan faktor tersebut, perlu dilakukan analisis dengan algoritma
klasifikasi karena penyakit yang diderita pasien dapat diklasifikasikan, sehingga
memudahkan dokter atau tenaga medis dalam memberikan solusi pengobatan yang
tepat. Algoritma klasifikasi yang dapat diterapkan yaitu CART. Algoritma CART
memiliki beberapa kelemahan salah satunya kurang efisien terhadap data yang
berdimensi tinggi, sehingga perlu dilakukannya optimasi algoritma CART dengan PSO
untuk mengatasi masalah seleksi fitur. Penelitian ini menggunakan data penderita
diabetes tipe II sebanyak 952 data dengan 14 variabel independen dan 1 variabel
dependen. Penerapan optimasi PSO dapat menyeleksi 14 variabel menjadi 12 variabel
yang memenuhi. Nilai posisi partikel terbaik pada tiap variabel yang memenuhi
menghasilkan nilai lebih besar dari threshold sebesar 0,5. Variabel yang memenuhi
setelah dilakukannya seleksi fitur, meliputi usia, jenis kelamin, riwayat keluarga
mengalami diabetes, tekanan darah tinggi, aktivitas fisik, riwayat merokok, riwayat
meminum alkohol, lama waktu tidur, lama waktu tidur nyenyak, konsumsi obat secara
teratur, konsumsi makanan cepat saji, dan kondisi stres. Hasil pemodelan klasifikasi
terbaik yaitu algoritma CART berbasis PSO dengan nilai akurasi, sensitivitas, dan
spesifisitas masing-masing sebesar 95,79%, 99,50%, dan 86,91% serta hasil kurva
ROC pada algoritma CART berbasis PSO menggunakan data latih dan data uji masing
masing sebesar 0,999 dan 0,953. Nilai tersebut mendekati nilai sempurna.
Kata Kunci : Diabetes, CART, PSO, Akurasi, Sensitivitas, Spesifisitas.

Actions (login required)

View Item