NADA TSAWAABUL KHAIR, - (2025) Penerapan Information Gain Untuk Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Jenis Kelamin Tulang Tengkorak Menggunakan Backpropagation. BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH, 5 (4). pp. 666-678. ISSN SSN 2774-3659(Media Online)

Preview	Text (JURNAL ARTIKEL) NADA TSAWAABUL KHAIR NIM. 12050120313 - Nada Tsawaabul Khair Teknik Informatika.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA) SURAT PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI - Nada Tsawaabul Khair Teknik Informatika.pdf - Other Download (338kB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI DOSEN) PERSETUJUAN PUBLIKASI - Nada Tsawaabul Khair Teknik Informatika.pdf - Published Version Download (550kB) | Preview

Abstract

Antropologi forensik dan analisis tulang tengkorak merupakan bidang penting dalam identifikasi biologis individu, termasuk penentuan jenis kelamin. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi jenis kelamin berdasarkan struktur tulang tengkorak dengan menggabungkan metode seleksi fitur Information Gain dan algoritma Backpropagation. Dataset yang digunakan adalah data kraniometri William W. Howells yang terdiri dari 2.524 sampel dengan 85fitur pengukuran. Proses pra-pemrosesan mencakup seleksi data, pembersihan data, dan normalisasi. Seleksi fitur dilakukan menggunakan metode Information Gain dengan tiga nilai ambang batas (threshold) yaitu 0,01; 0,05; dan 0,1, yang menghasilkan 79, 46, dan 38 fitur terpilih. Pengujian model dilakukan menggunakan metode K-Fold Cross Validation dengan nilai K=10 dan K=20. Hasil menunjukkan bahwa akurasi tertinggi sebesar 93,91% diperoleh pada threshold 0,01 dengan arsitektur Backpropagation [79:119:1],learning rate 0.01, dan menggunakan K=20. Hasil ini membuktikan bahwa seleksi fitur menggunakan Information Gain mampu meningkatkan performa modelbackpropagationdengan mengurangi fitur yang tidak relevan serta meminimalisasi risiko overfitting.

Actions (login required)

View Item