Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke

Abstrak— Stroke merupakan gangguan fungsi otak baik lokal maupun menyeluruh yang disebabkan karena pasokan darah ke otak terganggu yang terjadi secara cepat dan berlangsung lebih dari 24 jam atau berakhir dengan kematian. Stroke Merupakan 1 dari 10 jenis penyakit yang paling mematikan d...

Descripción completa

Guardado en:

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Ramdhan Saepul Rohman, Rizal Amegia saputra, Dasya Arif Firmansaha
Formato:	article
Lenguaje:	ID
Publicado:	Universitas Negeri Medan 2020
Materias:	stroke, c4.5, algoritma c4.5, particle swarm optimization, genetic algorithm. Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
Acceso en línea:	https://doaj.org/article/e17a735e7c2945769558525ea6abf24e
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

id	oai:doaj.org-article:e17a735e7c2945769558525ea6abf24e
record_format	dspace
spelling	oai:doaj.org-article:e17a735e7c2945769558525ea6abf24e2021-11-27T05:26:26ZKomparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke2502-71312502-714X10.24114/cess.v5i1.15225https://doaj.org/article/e17a735e7c2945769558525ea6abf24e2020-01-01T00:00:00Zhttps://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/15225https://doaj.org/toc/2502-7131https://doaj.org/toc/2502-714XAbstrak— Stroke merupakan gangguan fungsi otak baik lokal maupun menyeluruh yang disebabkan karena pasokan darah ke otak terganggu yang terjadi secara cepat dan berlangsung lebih dari 24 jam atau berakhir dengan kematian. Stroke Merupakan 1 dari 10 jenis penyakit yang paling mematikan di Indonesia. Hal ini berdasarkan pada data yang dikumpulkan dari sampel yang mewakili Indonesia, meliputi 41.590 kematian sepanjang 2014 dan pada semua kematian itu dilakukan autopsi verbal, sesuai pedoman Badan Kesehatan Dunia. Pentingnya mengetahui gejala sejak dini merupakan langkah awal dalam mencegahan terjadinya stroke. Maka itu, dilakukan penelitian untuk menganalisa data terkait dengan penyebab stroke. Adapun atribut yang terlibat dalam penyebab terjadinya stroke yakni, usia, jenis kelamin, kadar glukosa, riwayat penyakit jantung, hipertensi, tipe pekerjaan, tipe tempat tinggal, status merokok, index masa tubuh dan status pernikahan. Diperlukan suatu algortima tertentu untuk mengklasifikasikan semua atribut tersebut. C45 merupakan Algoritma yang paling banyak digunakan, dalam kasus ini akurasi dari algoritma C4.5 sebesar 99.07%. Selanjutnya Algoritma C4.5 dioptimasi dengan menggunakan Particle Swarm Optimization sehingga memperoleh akurasi sebesar 99.28% dan Algorittma C4.5 juga dioptimasi dengan menggunakan Genetic Algorithm sehingga memperoleh akurasi sebesar 99.38%.Ramdhan Saepul RohmanRizal Amegia saputraDasya Arif FirmansahaUniversitas Negeri Medanarticlestroke, c4.5, algoritma c4.5, particle swarm optimization, genetic algorithm.Electronic computers. Computer scienceQA75.5-76.95IDCESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), Vol 5, Iss 1, Pp 155-161 (2020)
institution	DOAJ
collection	DOAJ
language	ID
topic	stroke, c4.5, algoritma c4.5, particle swarm optimization, genetic algorithm. Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
spellingShingle	stroke, c4.5, algoritma c4.5, particle swarm optimization, genetic algorithm. Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95 Ramdhan Saepul Rohman Rizal Amegia saputra Dasya Arif Firmansaha Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke
description	Abstrak— Stroke merupakan gangguan fungsi otak baik lokal maupun menyeluruh yang disebabkan karena pasokan darah ke otak terganggu yang terjadi secara cepat dan berlangsung lebih dari 24 jam atau berakhir dengan kematian. Stroke Merupakan 1 dari 10 jenis penyakit yang paling mematikan di Indonesia. Hal ini berdasarkan pada data yang dikumpulkan dari sampel yang mewakili Indonesia, meliputi 41.590 kematian sepanjang 2014 dan pada semua kematian itu dilakukan autopsi verbal, sesuai pedoman Badan Kesehatan Dunia. Pentingnya mengetahui gejala sejak dini merupakan langkah awal dalam mencegahan terjadinya stroke. Maka itu, dilakukan penelitian untuk menganalisa data terkait dengan penyebab stroke. Adapun atribut yang terlibat dalam penyebab terjadinya stroke yakni, usia, jenis kelamin, kadar glukosa, riwayat penyakit jantung, hipertensi, tipe pekerjaan, tipe tempat tinggal, status merokok, index masa tubuh dan status pernikahan. Diperlukan suatu algortima tertentu untuk mengklasifikasikan semua atribut tersebut. C45 merupakan Algoritma yang paling banyak digunakan, dalam kasus ini akurasi dari algoritma C4.5 sebesar 99.07%. Selanjutnya Algoritma C4.5 dioptimasi dengan menggunakan Particle Swarm Optimization sehingga memperoleh akurasi sebesar 99.28% dan Algorittma C4.5 juga dioptimasi dengan menggunakan Genetic Algorithm sehingga memperoleh akurasi sebesar 99.38%.
format	article
author	Ramdhan Saepul Rohman Rizal Amegia saputra Dasya Arif Firmansaha
author_facet	Ramdhan Saepul Rohman Rizal Amegia saputra Dasya Arif Firmansaha
author_sort	Ramdhan Saepul Rohman
title	Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke
title_short	Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke
title_full	Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke
title_fullStr	Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke
title_full_unstemmed	Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke
title_sort	komparasi algoritma c4.5 berbasis pso dan ga untuk diagnosa penyakit stroke
publisher	Universitas Negeri Medan
publishDate	2020
url	https://doaj.org/article/e17a735e7c2945769558525ea6abf24e
work_keys_str_mv	AT ramdhansaepulrohman komparasialgoritmac45berbasispsodangauntukdiagnosapenyakitstroke AT rizalamegiasaputra komparasialgoritmac45berbasispsodangauntukdiagnosapenyakitstroke AT dasyaariffirmansaha komparasialgoritmac45berbasispsodangauntukdiagnosapenyakitstroke
_version_	1718409198577909760

Komparasi Algoritma C4.5 Berbasis PSO Dan GA Untuk Diagnosa Penyakit Stroke

Ejemplares similares