Universitas Alma Ata
Login


Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI)

 Submit manuscript

PENERAPAN METODE DISCRETIZATION DAN ADABOOST UNTUK MENINGKATKAN AKURASI ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM MEMPREDIKSI PENYAKIT JANTUNG

Vol. 5 No. 2 (2022): Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI):
DOI : https://doi.org/10.21927/ijubi.v5i2.2689
Published : Dec 31, 2022

Annisa Maulana Majid (1), Muhammad Najamuddin Dwi Miharja (2)

(1) Universitas Pelita Bangsa, Indonesia
(2) Universitas Pelita Bangsa, Indonesia
Fulltext View | Download

Abstract:

Angka kematian yang disebabkan oleh penyakit jantung dapat dikurangi jika ada diagnosa yang akurat sejak dini. Penelitian sebelumnya dalam memprediksi penyakit jantung dengan tingkat akurasi telah dilakukan namun menghasilkan akurasi yang kecil pada algoritma Decision Tree C4.5 dan K-Nearest Neighbor (KNN). Untuk itu diperlukan adanya peningkatan akurasi agar menghasilkan keakuratan informasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan akurasi dari algortima klasifikasi Decision Tree C4.5 dan K-Nearest Neighbor (KNN) menggunakan data heart disease dataset dari kaggle.com dengan menerapkan teknik discretization dan metode ensemble yaitu adaboost. Hasil penelitian ini dengan algoritma tunggal menghasilkan akurasi sebesar 89,17% pada Decision Tree dan 84,68% pada KNN, sedangkan Decision tree menggunakan teknik discretization dan adaboots sebesar 99,81% dan KNN menggunakan teknik discretization dan adaboots sebesar 92,88%. Hasil menunjukkan adanya peningkatan algortima klasifikasi menggunakan teknik discretization dan adaboots.

References

Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, “Hasil Riskesdas 2013,†Expert Opin. Investig. Drugs, vol. 7, no. 5, pp. 803–809, 2013, doi: 10.1517/13543784.7.5.803.

Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, “Laporan Riskesdas 2018 Nasional.pdf.†p. 674, 2019.

M. S. Pathan, A. Nag, M. M. Pathan, and S. Dev, “Analyzing the impact of feature selection on the accuracy of heart disease prediction,†Healthc. Anal., vol. 2, no. February, p. 100060, 2022, doi: 10.1016/j.health.2022.100060.

A. Alhamad, A. I. S. Azis, B. Santoso, and S. Taliki, “Prediksi Penyakit Jantung Menggunakan Metode-Metode Machine Learning Berbasis Ensemble – Weighted Vote,†J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 3, p. 352, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.37188.

C. F. Tsai and Y. C. Chen, “The optimal combination of feature selection and data discretization: An empirical study,†Inf. Sci. (Ny)., vol. 505, pp. 282–293, 2019, doi: 10.1016/j.ins.2019.07.091.

R. T. Vulandari, Data Mining : Teori dan Aplikasi Rapidminer. Yogyakarta: Penerbit Gava Media, 2017.

Suyanto, Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klastering Data. Bandung: Informatika Bandung, 2017.

S. Guggari, V. Kadappa, and V. Umadevi, “Non-sequential partitioning approaches to decision tree classifier,†Futur. Comput. Informatics J., vol. 3, no. 2, pp. 275–285, 2018, doi: 10.1016/j.fcij.2018.06.003.

A. Nurzahputra and M. A. Muslim, “Peningkatan Akurasi Pada Algoritma C4.5 Menggunakan Adaboost Untuk Meminimalkan Resiko Kredit,†2017.

N. E. I. Karabadji, I. Khelf, H. Seridi, S. Aridhi, D. Remond, and W. Dhifli, “A data sampling and attribute selection strategy for improving decision tree construction,†Expert Syst. Appl., vol. 129, pp. 84–96, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2019.03.052.

Y. Guo, S. Han, Y. Li, C. Zhang, and Y. Bai, “K-Nearest Neighbor combined with guided filter for hyperspectral image classification,†Procedia Comput. Sci., vol. 129, pp. 159–165, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.03.066.

J. Gou, H. Ma, W. Ou, S. Zeng, Y. Rao, and H. Yang, “A generalized mean distance-based k-nearest neighbor classifier,†Expert Syst. Appl., vol. 115, pp. 356–372, 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2018.08.021.

S. Ramírez-Gallego, S. García, and F. Herrera, “Online entropy-based discretization for data streaming classification,†Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 86, pp. 59–70, 2018, doi: 10.1016/j.future.2018.03.008.

S. Cheng, B. Liu, Y. Shi, Y. Jun, and B. Li, Data Mining and Big Data. 2015.

E. Listiana and M. A. Muslim, “Penerapan Adaboost Untuk Klasifikasi Support Vector Machine Guna Meningkatkan Akurasi Pada Diagnosa Chronic Kidney Disease,†no. 2015, pp. 35–40, 2017.

M. A. Banjarsari, I. Budiman, and A. Farmadi, “Penerapan K-Optimal Pada Algoritma Knn Untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Fmipa Unlam Berdasarkan Ip Sampai Dengan Semester 4,†Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 159–173, 2016, doi: 10.20527/KLIK.V2I2.26.

Indrayanti, D. Sugianti, and M. A. Al Karomi, “Optimasi Parameter K Pada Algoritma K-Nearest Neighbour Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,†SNATIF, pp. 551–554, 2017.