Image of OPTIMASI PEMILIHAN FITUR BERBASIS ALGORITMA METAHEURISTIK DAN MACHINE LEARNING

Skripsi

OPTIMASI PEMILIHAN FITUR BERBASIS ALGORITMA METAHEURISTIK DAN MACHINE LEARNING

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Informasi klinis mencakup data medis dan demografi yang berperan dalam diagnosis. Seiring meningkatnya kompleksitas dan volume data medis, pemilihan fitur yang relevan menjadi tantangan utama dalam analisis klinis. Metode konvensional dalam pemilihan fitur membutuhkan waktu yang lama dan fitur suboptimal. Oleh karena itu, pendekatan otomatis berbasis komputer menjadi solusi yang lebih akurat. Penelitian ini mengembangkan metodologi end-to-end berbasis algoritma metaheuristik dan supervised learning untuk optimasi pemilihan fitur pada data medis. Metodologi ini mencakup seluruh proses, mulai dari pemrosesan data mentah hingga evaluasi kinerja model. Pengujian pada penelitian ini menggunakan data terstruktur dan tidak terstruktur dari 11 dataset dengan 10 algoritma metaheuristik dan 4 algoritma supervised learning. Hasil pengujian dari 157 model menunjukkan bahwa pada data terstruktur, model mencapai kinerja di atas 90% untuk data berdimensi rendah dan 100% untuk data berdimensi sedang hingga tinggi pada semua metrik kinerja. Sementara itu, pada data tidak terstruktur, model mencapai akurasi 100% dalam klasifikasi biner dan multi kelas. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa pemilihan fitur berbasis algoritma metaheuristik dapat meningkatkan kinerja model supervised learning pada data medis. Dengan demikian, metode yang dikembangkan diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan klinis yang lebih akurat dan andal.

Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2507001139T167542T1675422025Central Library (REFERENCES)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1675422025
Publisher
Indralaya : Prodi Doktor Ilmu Teknik, Fakultas Teknik Universitas Sriwijaya.,
Collation
xix, 87 hlm.; ill.; tab.; 29 cm.
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
620.07
Content Type
-
Media Type
-
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Ilmu Teknik
Prodi Doktor Ilmu Teknik
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related

No other version available

File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment