Andrapal Padri, - (2023) Sistem Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma C4.5 Dengan Pendekatan SMOTE. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text File Lengkap kecuali Bab IV.pdf Download (5MB) | Preview
	Text (Bab IV) Bab IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Diabetes merupakan sebuah penyakit kronis yang salah satu ciri-cirinya ditandai dengan tingginya glukosa atau kadar gula darah. Menurut International Diabetes Federation (IDF) jumlah penderita diabetes mendekati 463 juta. Angka tersebut diperoleh dari hasil surver pada tahun 2019, peneliti memperkirakan jumlah penderita diabetes bisa terus meningkat menjadi 642 juta. Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode data mining yang dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi risiko penyakit diabetes. Dataset dalam penelitian ini diperoleh dari situs repositori UCI Machine Learning, dimana dataset tersebut memiliki 768 record dan 9 artibut. Atribut tersebut mencakup Pregnancies, Glucose, Blood Pressure, Skin Thickness, Insulin, Bmi, Diabetes Pedigree Function, Age, kelas. Klasifikasi penyakit Diabetes menggunakan pendekatan Synthetic Minority Over-sampling Technique. SMOTE berkerja mensintesis sampel baru dari kelas minoritas untuk menyeimbangkan dataset dengan cara sampling ulang sampel kelas minoritas. Klasifikasi risiko penyakit diabetes berbasis web dengan implementasi bahasa pemograman PHP diharapkan mampu membantu masyarakat dalam melakukan pengecekan dini mereka yang berisiko tinggi mengidap penyakit diabetes sehingga mereka dapat megetahui risiko penyakit yang diderita. Ouput sistem ini adalah klasifikasi resiko penyakit diabetes dan serta rekomendasi penanganan. Sistem diuji dengan blackbox test, dan tes akurasi menggunakan confusion matrix diperoleh akurasi terbesar dengan rasio 90:10 sebesar 88%. Peningkatan menggunakan pendekatan SMOTE adalah sebesar 5%.

Actions (login required)

View Item