Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penuaan adalah salah satu faktor utama resiko terjadinya penyakit dan kematian. Lajupenuaan individu dengan usia kronologis yang sama terbukti bervariasi. Maka dariitu, muncul kebutuhan untuk alat pengukuran penuaan yang lebih akurat, robust, dandapat diandalkan dibandingkan usia kronologis, yakni usia biologis. Pada penelitianini, penulis membangun model menggunakan Metode Random Forest Regression (RF)dan Metode Support Vector Regression (SVR) untuk memprediksi umur biologis padadata pemeriksaan medis, menilai dan mengevaluasi hasil kinerjanya, serta melakukankomparasi kinerja kedua metode. Terkait metode yang digunakan, Metode RF adalahmetode yang mengaplikasikan Teknik Ensemble Learning dengan cara menggabungkanbeberapa decision tree untuk menghasilkan prediksi. Sedangkan, Metode SVR adalahmetode yang berkerja dengan cara membangun hyperplane atau kumpulan hyperplanedalam ruang berdimensi tinggi yang dapat digunakan untuk regresi linier atau nonlinier.Dataset yang digunakan adalah data medis yang berasal dari Kementrian KesehatanRepublik Indonesia. Pada dataset dilakukan data preprocessing, yakni data diproses padaaspek missing values handling, encoding, dan outliers detection and outliers handling.Kemudian, dilakukan feature selection menggunakan Spearman’s Rank CorrelationCoefficient. Setelah itu, dilakukan pembangunan model dengan Metode RF dan modeldengan Metode SVR secara terpisah untuk masing - masing jenis kelamin. Terakhir,performa model dievaluasi dan dibandingkan kinerjanya menggunakan metrik evaluasiRoot Mean Square Error (RMSE), Coefficient of Determination (R2), Adjusted R2, danrunning time. Metode RF menggunakan hyperparameter terbaik {’max depth’: 15,’n estimators’: 1150} untuk dataset pria, dan {’max depth’: 15, ’n estimators’: 1250}untuk dataset wanita. Sedangkan, Metode SVR menggunakan hyperparameter terbaik{’C’: 2,’epsilon’: 0,2, ’gamma’: ’scale’, ’kernel’: ’rbf’, ’tol’: 0,005} untuk dataset pria,dan {’C’: 3, ’epsilon’: 0,2, ’gamma’: ’scale’, ’kernel’: ’rbf’, ’tol’: 0,005} untuk datasetwanita. Metode RF memiliki kinerja yang cukup baik, dengan nilai RMSE = 7,532; R2= 0,403; Adjusted R2 = 0,351; running time = 0,154 untuk pria dan RMSE = 6,889;R2 = 0,340; Adjusted R2 = 0,264; running time = 0,179 untuk wanita. Selain itu, SVRjuga memiliki performa yang cenderung sama namun sedikit lebih buruk, dengan nilaiRMSE = 7,692; R2 = 0,376; Adjusted R2 = 0,321; running time = 0,035 untuk pria danRMSE = 6,905; R2 = 0,337; Adjusted R2 = 0,306; running time = 0,080 untuk wanita.Berdasarkan analisis kinerja model yang dilakukan pada penelitian ini model yangdibangun dengan Metode Random Forest Regression lebih unggul dalam memprediksiusia biologis dibandingkan dengan Metode Support Vector Regression.

---

Aging is one of the main risk factors for disease and death. The aging rate of individ- uals of the same chronological age has been shown to vary. So therefore, a need arises for a more accurate, robust, and reliable aging measurement tool than chronological age, namely biological age. In this research, the author build a model using the Random For- est Regression (RF) Method and the Support Vector Regression (SVR) Method to predict biological age from patient clinical data, assess and evaluate the performance results, and compare the performance of the two models. Regarding the method used, the Random Forest Regression Method is a method that applies the Ensemble Learning Technique by combining several decision trees to produce predictions. Meanwhile, the Support Vector Regression Method is a method that works by building a hyperplane or collection of hy- perplane in high-dimensional space which can be used for linear or nonlinear regression. The dataset used is medical data originating from the Ministry of Health of the Republic of Indonesia. On the dataset, data preprocessing is carried out, namely the data is processed in the aspects of missing values handling, encoding, and outliers detection and outliers handling. Then, feature selection is carried out using Spearman’s Rank Correlation Co- efficient. After that, machine learning model using RF Method and machine learning model using SVR Method were created separately for each gender. Finally, the model performance is evaluated and its performance compared using evaluation metrics, namely Root Mean Square Error (RMSE), Coefficient of Determination (R2), and Adjusted R2, as well as running time. The RF Method used best hyperparameters {’max depth’: 15, ’n estimators’: 1150} for the male dataset, and {’max depth’: 15, ’n estimators’: 1250 } for the female dataset. Meanwhile, the SVR Method used best hyperparameters {’C’: 2, ’epsilon’: 0.2, ’gamma’: ’scale’, ’kernel’: ’rbf’, ’toll’: 0.005} for the male dataset, and {’C’: 3, ’epsilon’: 0, 2, ’gamma’: ’scale’, ’kernel’: ’rbf’, ’toll’: 0.005} for female dataset. The result is that the model built using the RF Method has quite good performance, with an RMSE value of = 7.532; R2 = 0.403; Adjusted R2 = 0.351; running time = 0.154 for men and RMSE = 6.889; R2 = 0.340; Adjusted R2 = 0.264; running time = 0.179 for women. Apart from that, SVR also has performance that tends to be the same but slightly worse, with an RMSE value of = 7,692; R2 = 0.376; Adjusted R2 = 0.321; running time = 0.035 for men and RMSE = 6.905; R2 = 0.337; Adjusted R2 = 0.306; running time = 0.080 for women. Based on the model performance analysis carried out in this research, the model built using the Random Forest Regression Method is superior in predicting biological age compared to the Support Vector Regression Method."

"Tuberkulosis (TB) merupakan suatu penyakit menular yang sebagian besar menyerang paru-paru manusia. Penularan penyakit ini terjadi ketika pasien tuberkulosis paru mengeluarkan percikan dahak yang mengandung kuman tuberkulosis ke udara. Penularannya yang mudah menjadikan tuberkulosis sebagai masalah kesehatan masyarakat, baik di Indonesia maupun internasional. Deteksi dini tuberkulosis paru dapat mencegah penularan serta menyembuhkan pasien. Namun, adanya pandemi COVID-19 saat ini dapat menurunkan angka kasus tuberkulosis yang berhasil terdeteksi. Hal ini menunjukkan perlu adanya kemajuan dalam metode pendeteksian penyakit tuberkulosis paru. Kini, perkembangan teknologi dapat dimanfaatkan untuk membantu bidang kesehatan, salah satunya dengan machine learning. Machine learning dapat digunakan untuk mendeteksi adanya suatu penyakit berdasarkan data citra. Dalam penelitian ini, model machine learning, Convolutional Neural Network-Random Forest (CNN-Random Forest) dan Convolutional Neural Network-XGBoost (CNN-XGBoost), diimplementasikan untuk mendeteksi tuberkulosis paru berdasarkan citra radiografi toraks. Selanjutnya, kedua model tersebut dievaluasi dan dibandingkan kinerjanya berdasarkan nilai akurasi dan nilai luas wilayah di bawah kurva ROC, atau biasa disebut dengan area under the curve (AUC). Data yang digunakan sebanyak 6000 yang terdiri dari 3000 citra radiografi toraks tuberkulosis paru dan 3000 citra radiografi toraks normal. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model CNN-Random Forest dan CNN-XGBoost memberikan kinerja yang baik dan dapat diterapkan untuk mendeteksi tuberkulosis paru, dimana CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur pada citra, kemudian hasil ekstraksi fitur tersebut menjadi input bagi pengklasifikasi Random Forest dan XGBoost. Evaluasi kinerja berdasarkan rata-rata nilai akurasi dan rata-rata nilai AUC pada model CNN-Random Forest memberikan hasil terbaik masing-masing sebesar 98.667% dan 99.933%, sementara pada model CNN-XGBoost memberikan hasil terbaik masing-masing sebesar 98.367% dan 99.866%. Kemudian berdasarkan perbandingan kinerja yang dilakukan, model CNN-Random Forest memberikan kinerja yang lebih baik dalam mendeteksi tuberkulosis paru dibandingkan dengan model CNN-XGBoost.

---

Tuberculosis (TB) is an infectious disease that in most cases attacks the human lungs. Transmission of this disease occurs when a patient with pulmonary tuberculosis expels phlegm containing tuberculosis germs into the air. Its easy transmission makes tuberculosis a public health problem, both in Indonesia and internationally. Early detection of pulmonary tuberculosis can prevent transmission and cure patients. However, the current COVID-19 pandemic can reduce the number of successfully detected tuberculosis cases. This shows the need for progress in the detection method of pulmonary tuberculosis. Now, technological developments can be used to help the health sector, one of which is machine learning. Machine learning can be used to detect the presence of a disease based on image data. In this study, machine learning models, Convolutional Neural Network-Random Forest (CNN-Random Forest) and Convolutional Neural Network-XGBoost (CNN-XGBoost), were implemented to detect pulmonary tuberculosis based on thorax radiography images. Furthermore, the performances of the two models were evaluated and compared based on the values of accuracy and area under the ROC curve, or commonly called the area under the curve (AUC). The data used were 6000 consisting of 3000 thorax radiography images of pulmonary tuberculosis and 3000 normal thorax radiography images. Based on the results obtained, the CNN-Random Forest and CNN-XGBoost models provided good performances and can be applied to detect pulmonary tuberculosis, where CNN was used to extract features in the image, then the results of the feature extraction became input for the Random Forest and XGBoost classifiers. Performance evaluation based on the average values of accuracy and AUC in the CNN-Random Forest model gave the best results of 98.667% and 99.933%, respectively, while the CNN-XGBoost model gave the best results of 98.367% and 99.866, respectively. Then based on the performance comparison, the CNN-Random Forest model provided a better performance in detecting pulmonary tuberculosis compared to the CNN-XGBoost model."

"Tuberkulosis (TB) merupakan suatu penyakit menular yang sebagian besar menyerang paru-paru manusia. Penularan penyakit ini terjadi ketika pasien tuberkulosis paru mengeluarkan percikan dahak yang mengandung kuman tuberkulosis ke udara. Penularannya yang mudah menjadikan tuberkulosis sebagai masalah kesehatan masyarakat, baik di Indonesia maupun internasional. Deteksi dini tuberkulosis paru dapat mencegah penularan serta menyembuhkan pasien. Namun, adanya pandemi COVID-19 saat ini dapat menurunkan angka kasus tuberkulosis yang berhasil terdeteksi. Hal ini menunjukkan perlu adanya kemajuan dalam metode pendeteksian penyakit tuberkulosis paru. Kini, perkembangan teknologi dapat dimanfaatkan untuk membantu bidang kesehatan, salah satunya dengan machine learning. Machine learning dapat digunakan untuk mendeteksi adanya suatu penyakit berdasarkan data citra. Dalam penelitian ini, model machine learning, Convolutional Neural Network–Random Forest (CNN– Random Forest) dan Convolutional Neural Network–XGBoost (CNN–XGBoost), diimplementasikan untuk mendeteksi tuberkulosis paru berdasarkan citra radiografi toraks. Selanjutnya, kedua model tersebut dievaluasi dan dibandingkan kinerjanya berdasarkan nilai akurasi dan nilai luas wilayah di bawah kurva ROC, atau biasa disebut dengan area under the curve (AUC). Data yang digunakan sebanyak 6000 yang terdiri dari 3000 citra radiografi toraks tuberkulosis paru dan 3000 citra radiografi toraks normal. Berdasarkan hasil yang diperoleh, model CNN-Random Forest dan CNN-XGBoost memberikan kinerja yang baik dan dapat diterapkan untuk mendeteksi tuberkulosis paru, dimana CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur pada citra, kemudian hasil ekstraksi fitur tersebut menjadi input bagi pengklasifikasi Random Forest dan XGBoost. Evaluasi kinerja berdasarkan rata-rata nilai akurasi dan rata-rata nilai AUC pada model CNN- Random Forest memberikan hasil terbaik masing-masing sebesar 98.667% dan 99.933%, sementara pada model CNN-XGBoost memberikan hasil terbaik masing-masing sebesar 98.367% dan 99.866%. Kemudian berdasarkan perbandingan kinerja yang dilakukan, model CNN-Random Forest memberikan kinerja yang lebih baik dalam mendeteksi tuberkulosis paru dibandingkan dengan model CNN-XGBoost.

---

Tuberculosis (TB) is an infectious disease that in most cases attacks the human lungs. Transmission of this disease occurs when a patient with pulmonary tuberculosis expels phlegm containing tuberculosis germs into the air. Its easy transmission makes tuberculosis a public health problem, both in Indonesia and internationally. Early detection of pulmonary tuberculosis can prevent transmission and cure patients. However, the current COVID-19 pandemic can reduce the number of successfully detected tuberculosis cases. This shows the need for progress in the detection method of pulmonary tuberculosis. Now, technological developments can be used to help the health sector, one of which is machine learning. Machine learning can be used to detect the presence of a disease based on image data. In this study, machine learning models, Convolutional Neural Network–Random Forest (CNN–Random Forest) and Convolutional Neural Network–XGBoost (CNN–XGBoost), were implemented to detect pulmonary tuberculosis based on thorax radiography images. Furthermore, the performances of the two models were evaluated and compared based on the values of accuracy and area under the ROC curve, or commonly called the area under the curve (AUC). The data used were 6000 consisting of 3000 thorax radiography images of pulmonary tuberculosis and 3000 normal thorax radiography images. Based on the results obtained, the CNN-Random Forest and CNN-XGBoost models provided good performances and can be applied to detect pulmonary tuberculosis, where CNN was used to extract features in the image, then the results of the feature extraction became input for the Random Forest and XGBoost classifiers. Performance evaluation based on the average values of accuracy and AUC in the CNN-Random Forest model gave the best results of 98.667% and 99.933%, respectively, while the CNN-XGBoost model gave the best results of 98.367% and 99.866, respectively. Then based on the performance comparison, the CNN-Random Forest model provided a better performance in detecting pulmonary tuberculosis compared to the CNN-XGBoost model."

"ABSTRAKPada permasalahan seperti kesehatan atau dunia retail banyak dijumpai data-data yang memiliki kategori yang tidak seimbang. Sebagai contoh jumlah penderita penyakit tertentu relatif langka pada suatu studi atau jumlah transaksi yang terkadang merupakan transaksi palsu (fraud) jumlahnya secara signifikan lebih sedikit ketimbang transaksi normal. Kondisi ini biasa disebut sebagai kondisi data tidak seimbang dan menyebabkan permasalahan pada performa model, terutama pada kelas minoritas. Beberapa metode telah dikembangkan untuk mengatasi permasalahan data tidak seimbang, salah satu metode terkini untuk menanganinya adalah Easy Ensemble. Easy Ensemble diklaim dapat mengatasi efek negatif dari pendekatan konvensional seperti random-under sampling dan mampu meningkatkan performa model dalam memprediksi kelas minoritas. Skripsi ini membahas metode Easy Ensemble dan penerapannya dengan model Random Forest dalam mengatasi masalah data tidak seimbang. Dua buah studi empiris dilakukan berdasarkan kasus nyata dari situs kompetisi hacks.id dan kaggle.com. Proporsi kategori antara kelas mayoritas dan minoritas pada dua data di kasus ini adalah 70:30 dan 94:6. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Easy Ensemble, dapat meningkatkan performa model klasifikasi Random Forest terhadap kelas minoritas dengan signifikan. Sebelum dilakukan resampling pada data (nhacks.id), nilairecall minority hanya sebesar 0.47, sedangkan setelah dilakukan resampling, nilainya naik menjadi 0.82. Begitu pula pada data kedua (kaggle.com), sebelum resampling nilai recall minority hanya sebesar 0.14, sedangkan setelah dilakukan resampling, nilai naik secara signifikan menjadi 0.71.

---

ABSTRACTIn the real world problem, there is a lot case of imbalanced data. As an example in medical case, total patients who suffering from cancer is much less than healthy patients. These condition might cause some issues in problem definition level, algorithm level, and data level. Some of the methods have been developed to overcome this issues, one of state-of-the-art method is Easy Ensemble. Easy Ensemble was claimed can improve model performance to classify minority class moreover can overcome the deï¬?ciency of random under-sampling. In this thesis discussed the implementation of Easy Ensemble with Random Forest Classifers to handle imbalance problem in a credit scoring case. This combination method is implemented in two datasets which taken from data science competition website, nhacks.id and kaggle.com with class proportion within majority and minority is 70:30 and 94:6. The results show that resampling with Easy Ensemble can improve Random Forest classifier performance upon minority class. This been shown by value of recall on minority before and after resampling which increasing significantly. Before resampling on the first dataset (nhacks.id), value of recall on minority is just 0.49, but then after resampling, the value of recall on minority is increasing to 0.82. Same with the second dataset (kaggle.com), before the resampling, value of recall on minority is just 0.14, but then after resampling, the value of recall on minority is increasing significantly to 0.71."

"

Klasifikasi stroke merupakan masalah yang harus diselesaikan dengan cepat dan tepat untuk menentukan pengobatan awal yang tepat bagi penderita stroke. Jika pengobatan awal yang tepat terlambat untuk dilakukan, maka hal ini dapat menyebabkan kecacatan bahkan kematian. Penelitian ini menyelesaikan masalah klasifikasi stroke menggunakan pendekatan machine learning dengan metode Minimally Spanned Support Vector Machine (MSSVM). Metode ini merupakan pengembangan dari metode Support Vector Machine (SVM) dimana metode ini mengaplikasikan algoritma Minimum Spanning Tree (MST) untuk mereduksi jumlah support vector pada SVM. Hal ini bertujuan untuk mempercepat waktu komputasi yang dibutuhkan oleh SVM dan meningkatkan kinerja SVM. Hal ini dikarenakan waktu komputasi yang dibutuhkan oleh SVM bergantung pada jumlah support vector dimana jumlah support vector yang semakin banyak memberikan waktu komputasi yang dibutuhkan semakin lama. Selain itu, pereduksian jumlah support vector dapat memberikan kesalahan generalisasi yang lebih kecil sehingga memberikan kinerja yang lebih baik. Pada penelitian ini, kinerja dari MSSVM dievaluasi dengan membandingkan beberapa parameter dengan kinerja SVM. Hasil yang diperoleh adalah bahwa MSSVM berhasil mereduksi jumlah support vector pada SVM sedemikian sehingga mempercepat waktu komputasi yang dibutuhkan oleh SVM dalam mengklasifikasikan data stroke tanpa mengurangi kinerja dari SVM.  

---

Stroke classification is a problem that must be solved quickly and precisely to determine the right initial treatment for stroke sufferers. If the right initial treatment is too late to do so, this can cause disability and even death. This study solves the problem of stroke classification using a machine learning approach with Minimally Spanned Support Vector Machine (MSSVM) method. This method is a development of Support Vector Machine (SVM) method where this method applies the Minimum Spanning Tree (MST) algorithm to reduce the number of support vectors in SVM. This aims to speed up the computation time required by SVM and improve the performance of SVM. This is because the computation time required by SVM depends on the number of support vectors where the more support vectors give the required computation time longer. In addition, reducing the number of support vectors can provide smaller generalization errors, thus providing better performance. In this study, the performance of MSSVM was evaluated by comparing several parameters with the performance of SVM. The results obtained are that MSSVM has succeeded in reducing the number of support vectors in SVM thus accelerating the computational time needed by SVM in classifying stroke data without reducing SVM performance.

"