Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Diabetes Melitus (DM) merupakan gangguan sistem metabolik akibat pankreas tidak memproduksi cukup insulin atau tubuh tidak mampu menggunakan insulin yang ada secara efektif. Menderita diabetes dalam jangka waktu panjang dapat mengakibatkan berbagai macam komplikasi salah satu di antaranya adalah Retinopati diabetik. Retinopati diabetik  adalah kelainan pada bagian mata yang disebabkan oleh adanya kerusakan dan penyumbatan pada pembuluh darah di bagian belakang mata (retina). Pada penelitian kali ini akan di gunakan data retinopati diabetik dengan menggunakan metode seleksi fitur Recursive Feature Elimination (RFE) dan Chi-Square dan akan di klasifikasi menggunakan Support Vector Machine.

---

Diabetic retinopathy is one of the complication of diabetes, which is an eye disease that can cause blindness. Its happen because of damage of retina as a result of the long illness of diabetic melitus. People usually do research using image data in diabetic patients. This paper present about diabetic retinopathy will extracting with feature selection. In this study, we use data diabetic patients who will be extracted with a feature selection method. Feature selection used in this study is Recursive Feature Elimination (RFE) and Chi-Square. For classification of diabetic retinopathy has been done by Support Vector Machine (SVM). From the experimental result with various tunning hyperparameters, the classification model can obtain the accuracy between 97%-100% for both methods."

"Diabetes mellitus atau biasa disebut sebagai diabetes adalah penyakit metabolik yang disebabkan oleh penderita memiliki kadar gula darah yang tinggi dan organ pankreas tidak dapat memproduksi hormon insulin secara efektif. Diabetes dapat mengakibatkan penyakit yang lebih parah seperti kebutaan, gagal ginjal, dan penyakit jantung. Oleh karena itu, pendeteksian sejak dini dibutuhkan agar pasien dapat mencegah penyakitnya sebelum menjadi lebih parah. Karena data medis biasanya berukuran besar dan tidak berdistribusi normal, beberapa peneliti menggunakan metode klasifikasi untuk memprediksi gejala penyakit atau mendiagnosa penyakit. Pada penelitian ini, digunakan algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) untuk klasifikasi data set diabetes dengan seleksi fitur Chi-Square. Pada penelitian ini digunakan dua data set diabetes yaitu data set I dengan 8 fitur dan data set II dengan 19 fitur. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa untuk data set dengan 8 fitur, akurasi dan performa model tertinggi diperoleh ketika data set mengandung hampir seluruh fiturnya yaitu 7 fitur dengan akurasi sebesar 76,55%. Sedangkan untuk data set dengan 19 fitur, akurasi dan performa model tertinggi diperoleh ketika data set telah melewati proses seleksi fitur dengan menggunakan metode Chi-Square yaitu pada model dengan 10 fitur dengan akurasi sebesar 78,96%.

---

Diabetes mellitus or commonly referred as diabetes is a metabolic disorder caused by high blood sugar level and the pancreas that does not produce insulin effectively. Diabetes can lead to more relentless disease such as blindness, kidney failure, and heart attacks. Therefore, early detection is needed in order for the patients to prevent the disease for being more severe. According to the non-normality and huge size of data in medical field, some researchers use classification methods to predict symptoms or diagnose patients. In this study, Learning Vector Quantization (LVQ) is used to classify the diabetes data set with Chi-Square Feature Selection. This study adopted two kinds of diabetes data set which are, data set I that contains 8 features and data set II that contains 19 features. The result of the experience shows that for data set I, the highest accuracy and model performance is achieved when the model contains most of its features which is the model that contains 7 features with 76,55% of accuracy. Moreover, for data set II, the highest accuracy and model performance is achieved when the model contains features that has been selected with the Chi-Square feature selection which is the model with 10 features and the accuracy achieved is 78,96%."

"Kematian yang disebabkan oleh kanker diperkirakan akan terus meningkat, padahal jumlah kematian ini dapat dikurangi dengan adanya deteksi dini. Salah satunya adalah dengan klasifikasi data kanker. Data kanker yang digunakan merupakan data kanker berdimensi tinggi dengan ribuan fitur, tetapi tidak semua fitur yang ada merupakan fitur yang relevan. Oleh karena itu, perlu adanya proses seleksi fitur. Untuk meningkatkan tingkat akurasi yang dihasilkan, digunakan sebuah metode seleksi fitur yang meninjau adanya korelasi antar gen, yaitu CSVM-RFE. Pada metode tersebut, data yang ada diproyeksikan dan diubah menjadi sebuah data baru dengan ekstraksi fitur, dan kemudian dilakukan proses seleksi fitur. Penggunaan dua metode tersebut pada klasifikasi tiga data kanker yang ada terbukti menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi, pada data kanker kolon tingkat akurasi yang didapatkan adalah sebesar 96.6, pada kanker prostat sebesar 98.9, dan pada kanker lymphoma sebesar 98,6.

---

The number of death caused by cancer expected to rise over two decades, whereas the number of death can be reduced by early detection. One of them is cancer classification. Cancer dataset is a high dimensional dataset that consist of thousands of features, but not all of these features are relevant. Therefore, it is necessary to remove the redundant features using feature selection. Feature selection can also improve the accuracy of classification. Many feature selection methods do not consider the correlated genes, so we need a new feature selection method that consider the correlated genes. It is CSVM RFE, in this method the existing data is projected and converted into a new data with feature extraction. These two methods are applied to the cancer datasets, and produce the accuracy of 96.6 using colon cancer dataset, 98.9 using prostate cancer dataset, and 98.6 using lymphoma cancer dataset."

"

Saat ini tidak ada keraguan bagi siswa-siswi sekolah menengah untuk melanjutkan pendidikannya ke jenjang universitas. Namun, transisi dari sekolah menengah ke pendidikan tinggi adalah tantangan besar bagi mahasiswa tahun pertama. Kinerja mahasiswa pada tahun pertama cenderung menentukan kinerja mahasiswa tersebut di tahun-tahun akademik berikutnya. Penting untuk mencari karakteristik-karakteristik mahasiswa berdasarkan kinerjanya pada awal tahun semester akademik, sehingga dapat dilakukan pendeteksian awal untuk mencegah penurunan kinerja dan meningkatkan prestasi akademik mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan 140 mahasiswa semester pertama. Fitur-fitur diseleksi menggunakan Chi-Square lalu digunakan Fuzzy C-Means clustering untuk mengelompokkan mahasiswa. Dari hasil simulasi, mahasiswa dikelompokkan ke dalam dua cluster dengan kinerja cluster kedua lebih baik dibanding kinerja cluster pertama.

---

Currently there is no doubt for high school students to continue their education at the university level. However, the transition from high school to university is a major challenge for the first-year students. Moreover, student performance during the first year tends to determine their performance in the following academic years. It is important to find student's characteristics based on their performance at the beginning of the academic semester so that early detection can be done to prevent performance degradation and increase student academic achievement. This study aims to cluster 140 first year students. Features are selected using the Chi-Square feature selection method and then using Fuzzy C-Means clustering to group the students. From simulation result, students are grouped into two clusters with the second cluster's performance is better than the first cluster's performance.

"

"ABSTRAK

Infark Serebri adalah kondisi dari suatu jaringan otak yang tidak teralirkan darah sehingga sel-sel otak tersebut kekurangan oksigen dan nutrisi. Hal ini dapat mengakibatkan kerusakan bahkan kematian sel-sel otak dan perlu dengan segera mendapatkan penanganan. Keadaan ini sering dikenal sebagai Stroke, dimana pada penulisan ini akan berfokus pada data stroke nonhemoragik (stroke tidak berdarah) yang diakibatkan penyumbatan pembuluh darah di otak. Biasanya penyakit ini dapat dikenali dari gejala kelumpuhan suatu bagian tubuh atau kesulitan menggunakan suatu alat indra. Menurut para ahli, penyakit ini harus dicegah sejak dini karena dapat berakibat fatal bagi keseluruhan fungsional tubuh. Salah satu tindakan yang dapat dilakukan sejak dini adalah mendeteksi kemungkinan penyakit agar dapat dilakukan penanganan secara tepat dan cepat. Dalam penelitian ini, Infark Serebri dideteksi dengan mengklasifikasi ada atau tidaknya sel abnormal pada jaringan otak pada hasil CT Scan otak pasien menggunakan Support Vector Machine dengan Seleksi Fitur RELIEF. Data yang digunakan berupa data numerik dari pasien yang melakukan pemeriksaan di RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo Jakarta dalam bentuk hasil CT Scan otak. Terdapat Sembilan fitur indikator yang digunakan dan diproses dengan membandingkan Support Vector Machine dengan dan tanpa seleksi fitur RELIEF. Berdasarkan hasil uji coba, metode yang diusulkan mampu mencapai akurasi sebesar 95,23%. Sehingga, penggunaan seleksi fitur RELIEF pada SVM merupakan metode yang baik untuk menklasifikasi infark serebri.

---

ABSTRACT

 

---

The Cerebrovascular Infarction is a condition of an inflowed blood of brain tissue so that the brain cells lack oxygen and nutrients. This can cause the damage and even the death of brain cells and needed to get immediate treatment. This situation is often known as stroke, which at this writing will fokus on data on non-hemoragic strokes (non-bleeding strokes) caused by blockage of blood vessels in the brain. Usually this disease can be identified by symptoms of paralysis of some body part or difficulty using a human sensory. According to the experts, this disease must be prevented early because it can be fatal to the overall functional body. One of the actions that can be done early is to detect the possibility of a disease so that it can be handled appropriately and quickly. In this study, the cerebral infarction was detected by classifying the presence or absence of abnormal cells in brain tissue in the results of a CT brain scan of patients using Support Vector Machine with the RELIEF Selection Feature. The data used in the form of numerical data reports from patients who performed examinations at the RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo Jakarta in the form of brain CT Scan. There are nine indicator features that are used and processed by comparing Support Vector Machine with and without RELIEF feature selection. Based on the results, the proposed method is able to achieve accuracy value of 95,23%. Thus, the use of RELIEF feature selection with SVM is a good method for classifying cerebral infarction.

 

"

"Stroke merupakan penyakit yang menempati urutan ketiga sebagai penyebab kematian terbesar di dunia setelah penyakit jantung dan kanker. Stroke juga menduduki posisi pertama sebagai penyakit yang dapat menyebabkan kecacatan, baik ringan maupun berat. Salah satu jenis stroke yang umum terjadi adalah infark serebri. Di Indonesia, jumlah penderita stroke, terutama infark serebri, semakin meningkat setiap tahunnya. Tidak hanya terjadi pada seseorang yang berusia lanjut, namun infark serebri juga dapat terjadi pada seseorang yang masih muda dan produktif. Oleh sebab itu, pendeteksian dini terhadap infark serebri sangatlah penting. Berbagai metode medis selalu digunakan untuk mengklasifikasi infark serebri, namun dalam penelitian ini, akan digunakan metode machine learning. Metode yang diusulkan yaitu Multiple Support Vector Machine dengan Seleksi Fitur Information Gain (MSVM-IG). MSVM-IG merupakan metode baru yang menggunakan support vector sebagai data baru untuk selanjutnya dilakukan seleksi fitur dan evaluasi performa. Data yang digunakan berupa data numerik hasil CT Scan yang diperoleh dari RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo, Jakarta. Berdasarkan hasil uji coba, metode yang diusulkan mampu mencapai nilai akurasi sebesar 88,71%. Sehingga, metode MSVM-IG ini dapat menjadi salah satu alternatif untuk membantu praktisi medis dalam mengklasifikasi infark serebri.

---

Stroke is a disease that ranks third as the biggest cause of death in the world after heart disease and cancer. Stroke also occupies the first position as a disease that can cause disability, both mild and severe. One type of stroke that is common is cerebral infarction. In Indonesia, the number of stroke patients, especially cerebral infarction, is increasing every year. Not only occurs in someone who is elderly, but cerebral infarction can also occur in someone who is young and productive. Therefore, early detection of cerebral infarction is very important. Various medical methods are always used to classify cerebral infarction, but in this study, machine learning methods would be used. The proposed method is Multiple Support Vector Machine with Information Gain Feature Selection (MSVM-IG). MSVM-IG is a new method that uses support vector as a new dataset, then feature selection step and performance evaluation are performed. The data used in the form of numerical data results of CT scan obtained from RSUPN Dr. Cipto Mangunkusumo, Jakarta. Based on the results, the proposed method is able to achieve an accuracy value of 88.71%. Thus, the MSVM-IG could be an alternative to assist medical practitioners in classifying cerebral infarction."

"Klasifikasi data kanker menggunakan microarray data menjadi salah satu cara untuk mendapatkan pengobatan yang lebih tepat. Kendala yang terdapat adalah karakteristik dari microarray yang memiliki fitur yang sangat banyak. Seringkali fitur tersebut tidak begitu informatif bagi pengklasifikasian sehingga perlu adanya suatu cara untuk memilih fitur-fitur yang mengandung informasi yang penting. Salah satu cara tersebut adalah dengan pemilihan fitur. Pada penelitian ini, metode pemilihan fitur yang digunakan berdasarkan clustering dengan fungsi kernel. Fitur-fitur yang sudah terpilih kemudian diklasifikasikan menggunakan metode Support Vector Machine.Evaluasi dari klasifikasi pada penelitian ini melibatkan K-Fold Cross Validation, metode tersebut akan membagi data secara acak, tetapi merata sehingga akurasi yang didapat juga merata. Hasil akurasi tersebut dilakukan dengan berbagai uji terhadap parameter yang berkaitan seperti K partisi, nilai dan fitur-fitur yang digunakan. Pada proses klasifikasi tanpa pemilihan fitur tingkat akurasinya mencapai 89.68 dengan k partisi sebanyak 6 sementara dengan 5 fitur akurasinya menjadi 95.87 pada partisi sebanyak 10.

---

Classification of cancer using microarray data is one way to get a more precise treatment. The obstacle on classification data is the characteristics of microarray data that is having many features. These features are often not so informative for classification, so it needs a way to select the features that contain important information. One way is by selection feature. In this research, the method of selection features that are used based on clustering with kernel function. Features that are already selected then classified using Support Vector Machine.

Evaluation of classification in this research involves a K Fold Cross Validation, that methods split data randomly but uniformly so that it can reach all of accuracy. The results of accuracy data was done with different test against related parameters such as K partition, the value of and the features that are used. On the classification process without selection features rate of accuracy reached on 89.68 with k partition number 6 while with the 5 features obtained 95.87 on partition number 10."

"ABSTRACTDiabetik Retinopati adalah salah satu penyebab utama kebutaan dari penderita diabetes. Untuk mencegah kebutaan dan memberikan pengobatan yang efektif, diperlukan suatu metode pendeteksian yang lebih dini untuk Diabetik Retinopati. Terdapat beberapa metode inspeksi manual untuk mendeteksi Diabetik Retinopati, tetapi membutuhkan banyak waktu dan usaha yang berat. Dalam penelitian ini, diajukan metode pendeteksian Diabetik Retinopati dengan menggunakan pendekatan Shallow Learning yang mencakup Neural Network, Support Vector Machines, dan Random Forest. Data yang digunakan untuk membangun model classifier terdiri dari kelas Diabetik Retinopati DB, kelas Age-related Macular Degeneration AMD, dan kelas Normal. Dari hasil percobaan, pendekatan klasifikasi dengan metode Support Vector Machines memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode Random Forest dan Neural Network. Pada klasifikasi multi-class DB, Normal, dan AMD, metode Support Vector Machines memperoleh nilai akurasi 100 dan sensitivity 100 pada 75 data training, dan memperoleh nilai akurasi 94,87 dan sensitivity 93,33 pada 25 data testing.

---

ABSTRACTDiabetic Retinopathy is one of the leading causes of blindness from diabetic patients. To prevent blindness and provide an effective treatment, an early detection of Diabetic Retinopathy is needed. Methods for detecting Diabetic Retinopathy by manual inspections exist, but very time consuming and require tedious work. In this study, Diabetic Retinopathy detection method is proposed, by using Shallow Learning approach that consists of Neural Network, Support Vector Machines, and Random Forest. The data used to build the classifier models are Diabetic Retinopathy DB class, Age related Macular Degeneration AMD class, and Normal class. From experimental results, classification approach using Support Vector Machines yielded better results compared to Random Forest and Neural Network. On multi class DB, Normal, and AMD classification, Support Vector Machines method obtained 100 accuracy and 100 sensitivity for 75 training data, and 94,87 accuracy and 93,33 sensitivity for 25 testing data. "

"Indonesia merupakan salah satu negara dengan produksi tanaman padi terbesar di dunia dengan total lebih dari 150 juta ton padi dihasilkan pada 3 tahun terakhir. Meskipun sudah menjadi makanan pokok selama bertahun-tahun, tanaman padi tidak luput dari serangan penyakit yang dapat menghambat produksi beras padi. Berbagai macam penyakit dapat menghambat produksi beras padi di Indonesia. Daun tanaman padi yang terkena serangan penyakit dapat digunakan sebagai indikator jenis penyakit dikarenakan setiap penyakit tanaman padi memiliki corak yang unik pada daun tanaman padi. Dari citra daun tanaman padi yang didapat, dilakukan transformasi format citra ke dalam format grayscale untuk dibentuk Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) untuk beberapa sudut. Fitur Haralick kemudian diekstraksi dari GLCM yang sudah didapatkan untuk mendapatkan fitur-fitur yang dapat menjelaskan citra daun tanaman padi tersebut. Metode ini dapat digunakan dikarenakan fitur Haralick dalam GLCM mampu menangani citra yang memiliki perbedaan tekstur dengan baik dan citra daun penyakit tanaman padi memiliki perbedaan pada tekstur daun yang cukup jelas dilihat. Sehingga dapat dikatakan bahwa metode ini cocok untuk digunakan pada kasus ini. Dengan jumlah fitur Haralick yang cukup banyak, Linear Discriminant Analyis (LDA) kemudian diaplikasikan kepada fitur-fitur Haralick sebagai metode reduksi dimensi sedemikian sehingga fitur baru yang didapatkan memiliki separasi yang lebih baik. Kemudian, Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai classifier dalam mengklasifikasi penyakit tanaman padi menggunakan fitur LDA yang sudah didapatkan.

---

Indonesia is one of the world’s leading rice producers with a total of more than 150 million tons of rice produced in the last three years . Rice plants, despite being a staple crop for many years, are susceptible to diseases that can hamper rice production.  Because each diseases of rice plants has a distinctive pattern on the leaves of rice plants, the leaves of diseased rice plants can be used as indicators of the type of disease. The picture format of the rice leaf is converted to grayscale in order to create a Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) at multiple angles. The Haralick feature is extracted from the GLCM to obtain features that can describe the image of the rice plant leaf. Because the Haralick feature in GLCM can handle images with diverse textures and the image of leaves of rice plant diseases has differences in leaf texture that are clearly apparent, this method can be used. With a large number of Haralick features, the Linear Discriminant Analysis (LDA) is used as a dimension reduction technique for the Haralick features, resulting in better separation of the new features. The Support Vector Machine (SVM) is used as a classifier to classify rice plant diseases based on the obtained LDA features."

"Pengenalan wajah merupakan teknologi yang berkembang sangat pesat. Pengenalan wajah mampu menghasilkan beragam informasi mengenai identitas seseorang dengan cepat dan akurat. Salah satunya, mampu memberikan informasi mengenai jenis kelamin dari setiap orang yaitu sebagai pria atau wanita. Proses klasifikasi pria atau wanita ini menjadi hal yang sangat penting dalam berbagai bidang, seperti bisnis berbasis online, kontrol akses, absensi kehadiran, sistem keamanan, identifikasi individu yang tidak dikenal, dan lain-lain. Dalam penelitian ini digunakan Fisher Score sebagai metode pemilihan fitur, dan Support Vector Machine SVM sebagai metode klasifikasi untuk mengukur tingkat akurasi dan running time dari klasifikasi pria atau wanita dengan data yang digunakan berasal dari Computer Science Research Projects. Hasil akurasi dari klasifikasi SVM kernel polynomial d = 4 dengan pemilihan fitur Fisher Score mencapai tingkat akurasi tertinggi yaitu 100 pada 3000 fitur dengan data training 90 . Sedangkan hasil akurasi terbaik dari klasifikasi SVM tanpa pemilihan fitur mencapai 77.5 pada data training 80.

---

Face recognition is a technology that is growing very rapidly. Face recognition is able to produce various information about the identity of a person quickly and accurately. One of the utility of face recognition is the ability to provide information about the gender of each person as a male or female. The process of classifying male or female is of paramount importance in many areas, such as online based businesses, access control, attendance, security systems, identification of unknown individuals, and so on. In this study Fisher Score is used as a feature selection method, and Support Vector Machine SVM as a classification method to measure the accuracy and running time of male or female classification with data used from Computer Science Research Projects. Accuracy results from SVM polynomial kernel classification d 4 with Fisher Score feature selection reaches the highest accuracy level of 100 at 3000 features with 90 training data. While the best accuracy results from SVM classification without feature selection reached 77.5 in 80 training data."