Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTKanker serviks adalah salah satu penyebab kematian wanita terbanyak di Indonesia. Kanker serviks memiliki progresi yang lambat, sehingga pada beberapa kasus kanker serviks masih dapat disembuhkan. Maka dari itu, pendeteksian dini sangat diperlukan untuk dapat mengetahui pengobatan yang tepat. Berbagai metode machine learning telah digunakan untuk mengklasifikasi kanker serviks karena kemampuannya untuk mendiagnosis secara efektif. Pada penelitian ini digunakan metode klasifikasi Gauss-Newton Representation Based Algorithm (GNRBA). Pengukuran jarak Euclidean digunakan dalam pemilihan data training. Data yang digunakan adalah data faktor risiko Hospital Universitario de Caracas yang diambil dari Kaggle dataset. Kami menggunakan 4 label tes kanker serviks sebagai variabel target klasifikasi. Berdasarkan hasil uji coba, klasifikasi kanker serviks dengan metode GNRBA mencapai akurasi tertinggi 95,35%, sehingga metode GNRBA dapat menjadi salah satu alternatif untuk membantu praktisi medis dalam mendeteksi kanker serviks.

---

ABSTRACTCervical cancer is one of woman leading cause of death disease in Indonesia. Cervical cancer has slow progression, in some cases it can be prevented by effective treatment. So, timely detection is important to know the effective treatment. Machine learning techniques are being largely use to classify cervical cancer because of its precision and its capability to diagnose effectively. In this research, to identify the classification of cervical cancer, we have proposed a Gauss-Newton Representation Based Algorithm (GNRBA) methods. Euclidean distance measure is used in the subset selection for training samples. This GNBA method is examined on the Hospital Universitario de Caracas cervical cancer database from Kaggle dataset. We have used 4 cervical cancer test labels as the target variables of cervical cancer classification. The experimental results show that the proposed GNRBA method give the 93% accuracy. So, GNRBA method could be an alternative for helping the clinical experts to classify cervical cancer."

"Globalisasi dan era industri 4.0 telah membawa perkembangan luar biasa diberbagai bidang, termasuk di bidang ekonomi dan keuangan. Pertumbuhanekonomi di abad ke-21 bergantung pada partisipasi masyarakat dalam kegiatanekonomi (misalnya trading, commerce, dan investasi). Di Indonesia, salah satukegiatan ekonomi yang umum dilakukan adalah berinvestasi di pasar saham karenabanyaknya perusahaan yang dapat dipilih oleh investor untuk berinvestasi. Banyakorang yang ingin menanamkan modalnya di pasar saham karena tingkatpengembaliannya yang tinggi, meskipun demikian banyak hal kompleks (noisy timeseries yang terus bergerak dan sifatnya yang sulit untuk diprediksi karena cepatbergerak). Oleh karena itu, tulisan ini akan membahas tentang prediksi harga sahamdengan menggunakan Gauss-Newton Representation Based Algorithm (GNRBA).Metode yang diusulkan menawarkan algoritma yang lebih efektif, implementasiyang lebih sederhana, dan kerumitan yang lebih sedikit dibandingkan denganmetode perhitungan tradisional lainnya. Selain itu, penelitian ini menggabungkanGNRBA dengan Stratified Shuffle Split sebagai metode validasi datanya (datasplitting method). Dengan hasil akurasi di atas 86%, investor dan calon investordiharapkan dapat menggunakan metode yang dibahas dalam penelitian ini untukmembuat keputusan yang tepat dalam berinvestasi.

---

Globalization and industry 4.0 has brought tremendous development in various

fields, including in economics and finance. Economic growth in the 21st century

relies on the participation of the people in economic activities (e.g. trade and

commerce, investing). In Indonesia, one particularly common economic activity is

to invest in the stock market due to the wide array of companies that investors could

choose to invest in. Many people want to invest their capital in the stock market

due to its high return rate, despite its complex movement (noisy time series which

is constantly moving and its unpredictable nature). Therefore, this paper will

discuss about the prediction of stock prices using the Gauss-Newton Representation

Based Algorithm (GNRBA). The proposed method provides users with a more

effective algorithm, simpler implementation, and less complexity compared to the

11 traditional representation. Additionally, this paper combines the GNRBA with

the Stratified Shuffle Split as its data splitting method. With accuracy above 86%,

investors and potential investors could use the methods discussed in this paper to

make an informed decision in investing."

"Untuk memenuhi tantangan dalam hal meningkatnya jenis penyakit di era modern ini, teknologi memainkan peran yang sangat penting dalam penelitian kesehatan. Kesehatan wanita telah menjadi perhatian utama karena meningkatnya angka kanker serviks yang  dapat menjadi penyakit mematikan. Dalam studi ini, kami akan menggunakan Deep Convolutional Neural Network untuk menemukan akurasi dalam mengklasifikasikan data kanker serviks pada empat jenis metode. Data kanker serviks diwakili oleh 32 faktor risiko dan empat variabel target: Hinselmann, Schiller, Cytology, dan Biopsy. Presentase akurasi metode Deep Convolutional Neural Network cukup baik jika dibandingkan dengan Neural Network dalam hal pengklasifikasian data faktor risiko kanker serviks, kita dapat melihat bahwa setiap data diklasifikasikan dengan benar dengan total akurasi mencapai hampir 90% untuk setiap target.

---

To meet the challenge of the increasing types of disease in this modern era, technology plays a very important role in health research. Womens health has become a major concern because of the increasing rates of cervical cancer because it can be a deadly disease. In this study, we will use deep Convolutional Neural Networks to find the accuracy in classifying cervical cancer data on four different types of methods. The cervical cancer data are represented by 32 risk factors and four target variables: Hinselmann, Schiller, Cytology, and Biopsy. The result with deep learning method is quite encouraging compare to the original neural network in classyfying cervical risk dataset, we can see that each data were correctly classified with the total accuracy reach almost 90% for each target."

"ABSTRAKKlasifikasi data kanker dilakukan untuk mendapatkan terapi yang spesifik dengan hasil efektivitas yang maksimal dan toksisitas yang minimal. Pada tugas akhir ini, data yang digunakan berbasis micrroarray data yang berisi kumpulan ekspresi gen. Fitur pada micrroarray data tersebut diseleksi oleh feature selection guna meningkatkan keakuratan, sensitivitas, kekhususan. Pada feature selection, setiap fitur pada microarray data dilakukan clustering dengan metode k-means clustering. Fitur yang terseleksi membentuk micorarray baru. Sampel pada microarray baru tersebut diklasifikasi menggunakan metode optimisasi baru yaitu Cuckoo Optimization Algorithm yang terinsipirasi dari cara hidup burung Cuckoo. Metode ini juga disesuaikan dengan metode Cuckoo Search.

---

ABSTRAKClassification of cancer data is performed to obtain specific treatment with the results have maximum effectiveness and minimum toxicity. In this thesis, the data is microarray data that contains a collection of gene expression. Features on these micrroarray data selected by the feature selection to improve the accuracy, sensitivity, specificity. In the feature selection, each feature on the microarray data were clustering with k-means clustering method. Selected features form to the new micorarray data. The new samples on the microarray are classified using new optimization methods that Cuckoo Optimization Algorithm which is inspired by the way of life of the Cuckoo. This method is also adapted from Cuckoo Search"

"Klasifikasi kanker berbasis microarray data telah menjawab tantangan pengobatan kanker dengan terapi kanker yang dapat dimaksimalkan dan toksisitas yang dapat diminimalkan. Pada tugas akhir ini, dibahas proses klasifikasi terhadap data kanker colon untuk menentukan apakah data tersebut merupakan data kanker atau normal. Tujuan dari penulisan tugas akhir ini adalah memperoleh keakuratan klasifikasi data kanker colon dengan menggunakan Tangent Fuzzy Possibilistic C-Means (TFPCM). Keakuratan klasifikasi tergantung pada parameter-parameter: nilai , derajat fuzzy, dan derajat possibilistic yang terdapat pada algoritma TFPCM, sehingga diperlukan nilai optimal dari parameter-parameter tersebut. Metode pada tugas akhir ini menggunakan teknik Robust Fuzzy Possibilistic C-Means (RFPCM) dengan fungsi Kernel yang digunakan adalah hyper tangent Kernel Bray Curtis.

---

Cancer classification based on microarray data has been able to cure cancer with cancer therapy that can be maximized and with toxicity that can be minimized. In this essay, classification process of colon cancer data will be discussed further to determine whether the data is a cancer data or normal data. The purpose of writing this essay is to obtain the accuracy of colon cancer data classification using Tangent Fuzzy Possibilistic C-Means (TFPCM). The accuracy depends on the parameters: value, degree of fuzzy, and degree of possibilistic in TFPCM algorithm, so the optimal value of those parameters are needed. The method in this essay using Robust Fuzzy Possibilistic C-Means technique (RFPCM) where the Kernel function that is being used is hyper tangent Kernel Bray Curtis. "

"ABSTRAKKanker serviks merupakan salah satu jenis kanker yang berbahaya. Berdasarkan data dari Departemen Kesehatan Republik Indonesia Depkes RI , kanker serviks merupakan salah satu penyakit kanker dengan prevelensi tertinggi sebesar 0.8 di Indonesia. Maka dari itu diperlukan tindakan pendeteksian dini dengan menggunakan microarray dataset. Microarray dataset mempunyai jumlah fitur yang banyak tetapi tidak semua fitur yang ada relevan dengan data yang digunakan. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemilihan fitur untuk meningkatkan akurasi. Pemilihan fitur yang digunakan adalah Artificial Bee Colony ABC . Setelah dilakukan pemilihan fitur, akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode klasifikasi Na ve Bayes. Hasilnya, didapatkan akurasi terbaik klasifikasi Na ve Bayes tanpa pemilihan fitur adalah 60 pada saat data training 90 dan untuk klasifikasi Na ve Bayes dengan menggunkan pemilihan fitur Artificial Bee Colony didapatkan akurasi tertinggi adalah 93.33333 . dengan fitur sebanyak 50 dan data training 90 .

---

ABSTRACTCervical cancer is one of the most dangerous cancer. Based on data from Departemen Kesehatan Republik Indonesia Depkes RI , cervical cancer is one of the diseases with the highest prevalence of 0.8 in Indonesia. Therefore, early detection action is needed with using microarray dataset. Microarray datasets have a large number of features but not all features are relevant to the data is used. Therefore, feature selection is needed to improve the accuracy. The feature selection that used is Artificial Bee Colony ABC . After feature selection process is done, Naive Bayes classification method will be implemented for classification process. As a result, the best accuracy of Na ve Bayes classification without feature selection is 60 with 90 training data and for Na ve Bayes classification using Artificial Bee Colony feature selection is 93.33333 with using 50 features selection and 90 training data."

"Kanker merupakan salah satu penyebab kematian utama di dunia, dengan 18,1 juta kasus dan 10 juta kematian pada 2020. Kanker serviks menempati urutan keempat secara global dan kedua di Indonesia. Tingginya angka kematian lebih banyak terjadi di negara berpenghasilan menengah ke bawah karena keterbatasan akses pada pencegahan. Deteksi dini kanker serviks sering sulit dilakukan hingga mencapai stadium lanjut. Salah satu metode deteksi dini adalah menggunakan machine learning. Penelitian ini mengaplikasikan algoritma stacking classifier yang menggabungkan decision tree, support vector machine, dan random forest sebagai first-level learner, serta logistic regression sebagai meta learner, untuk mengklasifikasi pasien kanker serviks. Dataset berasal dari 858 pasien di Hospital Universitario de Caracas, Venezuela. Data dibagi 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian, dengan lima percobaan acak. Model menghasilkan akurasi rata-rata 95,03%, precision 99,05%, sensitivity 95,49%, specificity 89,39%, dan G-mean 92,37%. Meskipun stacking ensemble menunjukkan performa yang baik, model tunggal menghasilkan kinerja yang sedikit lebih baik namun tidak signifikan.

---

Cancer is a leading cause of death worldwide, with 18.1 million cases and 10 million deaths in 2020. In Indonesia, there were 396,914 cases and 235,511 deaths. Cervical cancer is the fourth most common cancer globally and the second most common in Indonesia. Higher death rates occur in low- and middle-income countries due to limited access to preventive measures. Cervical cancer is often difficult to detect until it reaches an advanced stage. This research applies a machine learning approach, using a stacking classifier algorithm that combines decision tree, support vector machine, and random forest models as first-level learners, with logistic regression as the meta learner, to classify patients with and without cervical cancer. The dataset, from the UCI Repository, contains data from 858 patients at risk for cervical cancer at Hospital Universitario de Caracas in Venezuela. The data was split into 70% for training and 30% for testing, with five random trials. The model achieved an average accuracy of 95.03%, precision of 99.05%, sensitivity of 95.49%, specificity of 89.39%, and a G-mean of 92.37%. While the stacking ensemble model performed well, single-classifier models showed slightly better performance, though the difference was not significant."

"Kanker pankreas adalah penyakit di mana sel-sel tumor ganas (kanker) berkembang di jaringan pankreas, yaitu organ di belakang perut bagian bawah dan di depan tulang belakang, yang membantu tubuh menggunakan dan menyimpan energi dari makanan dengan memproduksi hormon untuk mengontrol kadar gula darah dan enzim pencernaan untuk memecah makanan. Biasanya, kanker pankreas jarang terdeteksi pada tahap awal. Salah satu tanda seseorang mengalami kanker pankreas adalah diabetes, terutama jika itu bertepatan dengan penurunan berat badan yang cepat, penyakit kuning, atau rasa sakit di perut bagian atas yang menyebar ke punggung. Di antara berbagai jenis kanker, kanker pankreas memiliki tingkat kelangsungan hidup terendah, yaitu hanya sekitar 3-6% dari mereka yang didiagnosis yang dapat bertahan hidup selama lima tahun. Jika pasien didiagnosis tepat waktu untuk perawatan, peluang mereka untuk bertahan hidup akan meningkat. Terdapat penanda tumor yang biasa digunakan untuk mengikuti perkembangan kanker pankreas, yaitu CA 19-9 yang dapat diukur dalam darah. Orang sehat dapat memiliki sejumlah kecil CA 19-9 dalam darah mereka. Kadar CA 19-9 yang tinggi seringkali merupakan tanda kanker pankreas. Tetapi kadang-kadang, kadar tinggi dapat menunjukkan jenis kanker lain atau gangguan non-kanker tertentu, seperti sirosis dan batu empedu. Karena kadar CA 19-9 yang tinggi tidak spesifik untuk kanker pankreas, CA 19-9 tidak dapat digunakan dengan sendirinya untuk skrining atau diagnosis. Ini dapat membantu memantau perkembangan kanker dan efektivitas pengobatan kanker. Dalam studi ini, metode Kernel-based Support Vector Machine digunakan untuk mengklasifikasikan hasil tes darah CA19-9 menjadi dua bagian; data pasien yang didiagnosis dengan kanker pankreas atau pasien normal (tidak terdiagnosis kanker pankreas). Metode ini memperoleh akurasi sekitar 95%.

---

Pancreatic cancer is a disease in which malignant (cancerous) tumor cells develop in pancreatic tissue; organ behind the lower abdomen and in front of the spine, which helps the body use and store energy from food by producing hormones to control blood sugar levels and digestive enzymes to break down food. Usually, pancreatic cancer is rarely detected at an early stage. One sign of a person with pancreatic cancer is diabetes, especially if it coincides with rapid weight loss, jaundice, or pain in the upper abdomen that spreads to the back. Among various types of cancer, pancreatic cancer has the lowest survival rate of only about 3-6% of those diagnosed who can survive for five years. If patients are diagnosed on time for treatment, their chances of survival will increase. There is a tumor marker commonly used to follow the course of pancreatic cancer, namely CA 19-9 which can be measured in the blood. Healthy people can have small amounts of CA 19-9 in their blood. High levels of CA 19-9 are often a sign of pancreatic cancer. But sometimes, high levels can indicate other types of cancer or certain noncancerous disorders, including cirrhosis and gallstones. Because a high level of CA 19-9 is not specific for pancreatic cancer, CA 19-9 cannot be used by itself for screening or diagnosis. It can help monitor the progress of your cancer and the effectiveness of cancer treatment. In this study, the Kernel-based Support Vector Machine method is used to classify CA19-9 blood test results into two sections including data on patients diagnosed with pancreatic cancer or normal patients. This method will get an accuracy of around 95%."

"Kanker leher rahim atau kanker serviks merupakan penyakit kanker yang paling banyak menyerang wanita di negara berkembang, termasuk Indonesia. Salah satu cara pencegahannya adalah dengan melakukan test Pap-Smear. Sel serviks hasil test Pap-Smear tersebut kemudian didiagnosa oleh dokter Patologi Anatomi. Namun dokter Patologi Anatomi tidak selalu ada di semua wilayah, terutama di daerah terpencil. Untuk memungkinkan diagnosa pasien di daerah terpencil yang jarang ditemukan dokter Patologi Anatomi, diperlukan suatu upaya untuk mengotomatiskan diagnosa terhadap hasil test Pap-Smear, sehingga dapat dilakukan diagnosa jarak jauh (telemedicine).Penelitian ini bertujuan untuk melakukan diagnosa terhadap citra hasil test Pap-Smear, yaitu dengan menggunakan Algoritma Multiflaktal yang dikombinasi dengan Adaptive Multiple Thresholding sebagai metode segmentasi secara otomatis dan Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) sebagai metode klasifikasi dengan nilai intensitas dari citra hasil segmentasi sebagai cirinya. Performa dari hasil segmentasi akhir, tingkat ketelitiannya sekitar 70%. Hasil klasifikasi dengan LVQ terhadap tujuh kelas tingkat pengenalannya masih di bawah 40%, sedangkan tingkat pengenalan terhadap dua kelas mampu mencapai sekitar 82%.

---

Cervix cancer is the most cancer disease that attact women in the developing country, include Indonesia. One of the way of its prevention is by a PapSmear test Cervix cells that resulted from Pap-Smear test then diagnosed by a Pathology of Anatomy doctor. But Pathology of Anatomy doctor is not always in all area. To enable diagnosa patient in purilieus which seldom be found Pathology of Anatomy doctor, needed an effort, so that can be conducted by long distance diagnosa (telemedicine).

This research aims to conduct diagnose the image result of Pap-Smear test, and keep involve Multifractal Algorithm which is combined with Adaptive Multiple Thresholding as segmentation method automatically, and Artiflcial Neural Network using Leaming Vector Quantization (LVQ) as clssification method with intensity value from segmentation image as its feature. The performance in segmentation and increasing quality result, the correctness about 70%. The result of classification using LVQ toward seven classes, its recognition is less than 40%, meanwhile the recognition rate of two classes about 82%."

"Clustering bertujuan untuk mengklasifikasikan pola yang berbeda ke dalam kelompok yang disebut cluster. Analisis gen dengan menggunakan metode clustering dinilai lebih akurat dibandingkan analisis nukleotida menggunakan penyejajaran DNA. Hybrid clustering pada tesis ini mengkombinasikan algoritma fuzzy c-means dan algoritma divisive mampu meningkatkan keakurasian jika dibandingkan pendekatan pengelompokan partitional tradisional. Algoritma divisive akan dijalankan pada step kedua setelah hasil clustering yang diperoleh dari pengelompokan partisi fuzzy c-means. Penentuan jumlah cluster terbaik ditentukan dari nilai Indeks Davies Bauldin yang paling minimum. Sebanyak 1252 barisan DNA HPV Human papillomavirus diperoleh dari Genbank NCBI dengan proses melakukan ekstraksi ciri DNA, selanjutnya dilakukan normalisasi. Proses ekstraksi ciri, normalisasi, dan penerapan algoritma partisi fuzzy c-means dan divisive dalam metode hybrid clustering menggunakan bantuan program open source. Pada hasil hybrid clustering level awal diperoleh jumlah cluster optimum sebanyak 3 cluster dengan nilai Indeks Davies Bouldin paling minimum adalah 0.9715919. Pada level ke-2 clustering didapatkan cluster ke-1 terbagi atas 9 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.8909797. Cluster ke-2 terbagi atas 2 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.7650508. Cluster 3 terbagi atas 2 sub cluster dengan nilai IDB minimum adalah 0.9112528. Nilai IDB pada level kedua selalu lebih kecil dibanding nilai IDB pada level 1. Hal ini mengindikasikan bahwa hybrid clustering memberikan hasil yang lebih baik terhadap hasil clustering.

---

Clustering aims to classify the different patterns into groups called clusters. Analysis gene by using clustering method is considered more accurate than analysis of nucleotide using DNA alignment. In this thesis, hybrid clustering algorithm which combines fuzzy c means and algorithm divisive will be improve accuracy when compared to partitional clustering. Divisive algorithms will applied on second level after clustering partition using fuzzy c means.

To find the best number of clusters is determined using the minimum value of Davies Bouldin Index DBI of the cluster results. The data is 1252 sequences of HPV DNA sequences obtained from Gen Bank Database in the National Centre for Biotechnology Information NCBI at http www.ncbi.nlm.nih.gov in FASTA format. The data is converted into numerical form through feature extraction using n mers frequency.

The results on first level hybrid clustering obtained the optimum cluster divided into three clusters with the value of the minimum Davies Bouldin Index is 0.9715919. Morever, DBI values after implementing the second step of clustering are always producing smaller IDB values compare to the results of using first step clustering only. This condition indicates that the hybrid approach in this study produce better performance of the cluster results, in term its DBI values."