Implementasi Algoritma Logistic Regression untuk Klasifikasi Pasien Perempuan yang Terkena Penyakit Diabetes

Octavianus, Alvin (2024) Implementasi Algoritma Logistic Regression untuk Klasifikasi Pasien Perempuan yang Terkena Penyakit Diabetes. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (685kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (215kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (330kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (494kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	PDF BAB_V.pdf Download (206kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (233kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (343kB)

Abstract

Diabetes merupakan sebuah penyakit kronis yang disebabkan ketika pankreas tidak dapat memproduksi cukup insulin secara efektif. Pada Diabetes Atlas Edisi ke-10 tingkat perempuan terkena diabetes lebih tinggi daripada pria yang disebabkan karena faktor perbedaan hormon, penambahan berat badan dan gaya hidup selama masa pubertas. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem sederhana menggunakan machine learning untuk mengetahui pasien perempuan terkena diabetes atau tidak dengan beberapa variabel yang terdapat pada data. Sistem yang dibuat menggunakan klasifikasi dengan algoritma Logistic Regression, serta menguji sistem tersebut berdasarkan nilai akurasi dalam setiap uji coba. Dalam percobaannya terdapat beberapa skenario pelatihan yang dilakukan, yaitu pemodelan hanya menggunakan Logistic Regression, pemodelan dengan metode feature extraction, pemodelan dengan metode feature selection, pemodelan dengan stacking. Hasil performa evaluasi terbaik pada pengujian dengan data test didapatkan nilai akurasi sebesar 91%, precision sebesar 87%, recall sebesar 87%, dan f1-score sebesar 87%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Diabetes, Feature Engineering, GridSearchCV, Logistic Regression, Machine Learning
Subjects:	?? T58.5-58.64 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	09 Nov 2024 11:10
Last Modified:	09 Nov 2024 11:10
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/33746

Actions (login required)

View Item