Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Di Indonesia, stroke merupakan penyakit dengan angka kematian tertinggi yaitu menempati urutan pertama selama lebih dari dua dekade, 1990-2017. Stroke dibagi menjadi dua jenis, iskemik dan hemoragik, namun 87% penderita stroke adalah stroke iskemik. Sementara itu, jika pasien menderita stroke iskemik dan hal tersebut baru pertama kali terjadi, maka penderita harus segera mungkin mendapatkan penanganan. Hal ini dikarenakan adanya golden period pada penanganan stroke yaitu selama 4.5 jam, agar penderita dapat tertolong dan mengurangi risiko kematian atau kecacatan permanen. Oleh karena itu, penting adanya deteksi dini, sehingga banyak penelitian yang dilakukan khususnya di bidang teknologi untuk melakukan diagnosis otomatis guna membantu dokter. Machine learning dan deep learning adalah metode yang sering digunakan karena kemampuannya memberikan hasil prediksi dengan akurasi tinggi. Pada penelitian ini penulis akan memberikan pembaruan dalam pendeteksian stroke iskemik berdasarkan CT scan pasien dengan mengganti peran neural networks untuk klasifikasi pada CNN dengan random forest, support vector machines and k-nearest neighbors. Berdasarkan metode yang dirancang, akurasi pada data training didapatkan 100% untuk RF dan SVM. Dalam validasi data, RF (94,07%) menghasilkan akurasi yang lebih tinggi pada nilai rata-rata dibandingkan dengan SVM (93,20%) dan kNN (79,01%). ......In Indonesia, stroke is a disease with the highest mortality rate, which ranks first for more than two decades, 1990- 2017. Stroke is divided into two types, ischemic and hemorrhagic, but 87% of stroke patients are ischemic stroke. Meanwhile, if the patient suffers from an ischemic stroke and this is the first time it has happened, then the patient should get treatment as soon as possible. This is because there is a golden period in stroke treatment, which is 4.5 hours, so that patients can be helped and reduce the risk of death or permanent disability. Therefore, early detection is important, so that a lot of research has been carried out, especially in the field of technology to carry out automatic diagnosis to help doctors. Machine learning and deep learning are methods that are often used because of their ability to provide predictive results with high accuracy. In this study, the authors will provide an update in the detection of ischemic stroke based on CT scans of patients by replacing the role of neural networks for classification on CNN with random forests, support vector machines and k-nearest neighbors. Based on the designed method, the accuracy of the training data is 100% for RF and SVM. In data validation, RF (94.07%) resulted in higher accuracy in the average value compared to SVM (93.20%) and kNN (79.01%).

Abstrak :
ABSTRAK
Pada tahun 1994, Turki mengalami krisis keuangan yang sangat berpengaruh negatif terhadap sektor perbankan, sehingga banyak bank yang dinyatakan bangkrut. Kebangkrutan bank memiliki dampak yang besar pada sektor riil dan rumah tangga. Oleh karena itu, penting untuk memprediksi kebangkrutan bank. Tahun 2009, Boyacioglu, Kara dan Baykan telah memprediksi kebangkrutan bank di Turki pada periode 1994-2004 dengan menggunakan CAMELS sebagai variabel prediktor dan Artificial Neural Network, Support V ector Machine serta metode statistik peubah ganda sebagai metode klasifikasi. Namun, pada penelitian ini akan dibuat pembaruan dengan menggunakan random forest. Dari hasil yang didapat, random forest memiliki akurasi 100 performa training dan 94 performa testing dengan mengunakan 20 rasio. Salah satu kelebihan random forest adalah perhitungan variabel penting, apabila dibentuk model dengan menggunakan variabel prediktor terpilih didapat hasil 100 performa training dan 96 performa testing dengan menggunakan 6 rasio. Jika dibandingkan dengan model yang digunakan pada makalah Boyaciaglu, Kara dan Baykan 2009, meskipun pada performa testing random forest tidak memiliki akurasi yang lebih tinggi dari Learning Vector Quantization dengan performa testing 100, namun tingkat akurasinya tidak terlalu berbeda jauh dan random forest tidak memerlukan normalisasi. Pada penelitian ini didapat enam variabel yang paling penting, yaitu: CA2, E1, CA3, SMR1, SMR2 dan E2.

---

ABSTRACT
In 1994, there was a financial crisis in Turkey. Many banks were declared failed because of the negative impact from the crisis. The failure of individual banks has a huge impact on the real sector and households. Therefore, it is important to predict bank failure. The 2009, Boyacioglu, Kara, and Baykan had predicted bank failures in Turkey, during the period 1994 2004 using CAMELS as a predictor variable and Artificial Neural Network, Support Vector Machine, multivariate statistical methods as classifier method. However, in this research we will make novelty by using random forest. Based on our results, random forest has accuracy 100 training performance and 94 testing performance with used 20 ratios. One of advantage in random forest is variable importance measure, if we build model again with variable predictor selection, the result are accuracy 100 training performance and 96 testing performance with used 6 ratios. If we compare with Boyacioglu, et.al 2009, even random forest does not have accuracy more than Learning Vector Quantization with 100 testing performance, but its accuracy is not far away and doesn rsquo t need normalization. In this research we got CA2, E1, CA3, SMR1, SMR2 and E2 are six most important variables.