PENERAPAN ALGORITMA ID3 UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT ALZHEIMER

Detail Cantuman

Text

PENERAPAN ALGORITMA ID3 UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT ALZHEIMER

XML

Penyakit Alzheimer merupakan bentuk paling umum dari demensia yang
menyerang fungsi otak dan menyebabkan penurunan kemampuan berpikir,
mengingat, serta perubahan perilaku. Deteksi dini sangat penting untuk
memberikan intervensi yang lebih cepat dan tepat guna memperlambat
progresivitas penyakit. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma
Iterative Dichotomiser 3 (ID3) sebagai metode klasifikasi dalam mendeteksi dini
penyakit Alzheimer berdasarkan data klinis non-citra dari dataset Kaggle yang
terdiri dari 200 entri pasien dan 15 atribut risiko. Penelitian dilakukan melalui dua
pendekatan: (1). Perhitungan manual terhadap 160 data latih dan 40 data uji, dan
(2). Implementasi otomatis menggunakan Python dan pustaka Scikit-Learn
terhadap keseluruhan dataset dengan pembagian data 80% latih dan 20% uji. Hasil
dari perhitungan manual menghasilkan akurasi sebesar 65%, precision 60%, dan
recall 67%, dengan akar pohon keputusan berada pada atribut Age. Sementara
hasil implementasi Python menghasilkan akurasi 65%, precision untuk kelas
"Terdeteksi" sebesar 64%, recall 70%, dan f1-score 0,67%, dengan akar pohon
terbentuk pada atribut yang sama yaitu atribut Age. Perbedaan hasil antara
perhitungan manual dan otomatis ini disebabkan oleh perbedaan skala data, cara
encoding atribut, distribusi kelas, serta cakupan jumlah data yang digunakan
dalam pelatihan dan pengujian model. Meskipun demikian, algoritma ID3 terbukti
mampu membentuk model klasifikasi yang dapat diinterpretasikan secara logis
dan visual, serta berpotensi digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk
deteksi dini Alzheimer, khususnya di fasilitas pelayanan kesehatan primer.
Kata Kunci: Alzheimer, Deteksi dini, ID3, Pohon keputusan, Confusion matrix,
Klasifikasi.


Detail Information

Item Type
Skripsi (S1)
Penulis
DIANA GABRIELA - Personal Name
Student ID
221510096
Dosen Pembimbing
Penguji
Kode Prodi PDDIKTI
55201
Edisi
Published
Departement
Teknik Informatika
Kontributor
Bahasa
Indonesia
Penerbit Universitas Methodist Indonesia : Medan.,
Edisi
Published
Subyek
No Panggil
Copyright
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
Doi

Lampiran Berkas

LOADING LIST...



Informasi


DETAIL CANTUMAN


Kembali ke sebelumnya  XML Detail