Comparison of Bagging and Adaboost Methods on C4.5 Algorithm for Stroke Prediction
Abstract
Full Text:
PDFReferences
N. Permatasari, “Perbandingan Stroke non Hemoragik dengan Gangguan Motorik Pasien Memiliki Faktor Resiko Diabetes Melitus dan Hipertensi,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada, vol. 11, no. 1, pp. 298–304, 2020, doi: 10.35816/jiskh.v11i1.273.
N. R. Wardhani, S. Martini, and J. Timur, “Faktor yang Berhubungan dengan Pengetahuan tentang Stroke pada Pekerja Institusi Pendidikan Tinggi,” J. Berk. Epidemiol., vol. 2, pp. 13–23, 2014.
N. C. Suwanwela and N. Poungvarin, “Stroke Burden and Stroke Care System in Asia,” Neurol India, vol. 64, no. 7, pp. 46–51, 2016.
D. W. Nugraha, A. Y. E. Dodu, and N. Chandra, “Klasifikasi Penyakit Stroke menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Studi Kasus pada Rumah Sakit Umum Daerah Undata Palu),” semanTIK, vol. 3, no. 2. pp. 13–22, 2017.
I. Setiawati, A. P. Wibowo, and A. Hermawan, “Implementasi Decision Tree untuk Mendiagonis Penyakit Liver,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 1, no. 1, pp. 13–17, 2019.
Y. Pristyanto, “Penerapan Metode Ensemble untuk Meningkatkan Kinerja Algoritme Klasifikasi pada Imbalanced Dataset,” J. Teknoinfo, vol. 13, no. 1, p. 11, 2019, doi: 10.33365/jti.v13i1.184.
J. R. S and D. S. Kumar, “Stroke prediction using SVM,” Int. Conf. Control. Instrumentation, Communication Comput. Technol., pp. 600–602, 2016.
V. Adelina, D. E. Ratnawati, and M. A. Fauzi, “Klasifikasi Tingkat Risiko Penyakit Stroke menggunakan Metode GA-Fuzzy Tsukamoto,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. September, pp. 3015–3021, 2018.
M. Zainuddin, K. Hidjah, and I. W. Tunjung, “Penerapan Case Based Reasoning (CBR) untuk Mendiagnosis Penyakit Stroke menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Citesee, pp. 21–26, 2016.
L. Amini, R. Azarpazhouh, M. T. Farzadfar, S. A. Mousavi, and F. Jazaieri, “Prediction and Control of Stroke by Data Mining,” Int. J. Prev. Med., vol. 4, no. May 2013, pp. 245–249, 2014.
I. Rohmana and R. Arifudin, “Perbandingan jaringan syaraf tiruan dan naive bayes dalam Deteksi Seseorang Terkena Penyakit Stroke,” J. MIPA, vol. 37, no. 2, pp. 105–114, 2014.
Pareza Alam Jusia, “Analisis Komparasi Pemodelan Algoritma Decision Tree menggunakan Metode Particle Swarm Optimization dan Metode Adaboost untuk Prediksi Awal Penyakit Jantung,” Semin. Nas. Sist. Inf. 2018, pp. 1048–1056, 2018.
A. Bisri, “Penerapan Adaboost untuk Penyelesaian Ketidakseimbangan Kelas pada Penentuan Kelulusan Mahasiswa dengan Metode Decision Tree,” J. Intell. Syst., vol. 1, no. 1, pp. 27–32, 2015.
T. Kansadub, S. Thammaboosadee, S. Kiattisin, and C. Jalayondeja, “Stroke Risk Prediction Model based on Demographic data,” BMEiCON 2015-8th Biomed. Eng. Int. Conf., pp. 3–5, 2016, doi: 10.1109/BMEiCON.2015.7399556.
A. Byna and M. Basit, “Penerapan Metode Adaboost untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit Stroke dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 407–411, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.1023.
M. Mirqotussa’adah, M. A. Muslim, E. Sugiharti, B. Prasetiyo, and S. Alimah, “Penerapan Dizcretization dan Teknik Bagging untuk Meningkatkan Akurasi Klasifikasi Berbasis Ensemble pada Algoritma C4.5 dalam Mendiagnosa Diabetes,” Lontar Komput. J. Ilm. Teknol. Inf., no. August, p. 135, 2017, doi: 10.24843/lkjiti.2017.v08.i02.p07.
C. T. Tran, M. Zhang, P. Andreae, and B. Xue, “Bagging and Feature Selection for Classification with Incomplete Data,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 10199 LNCS, pp. 471–486, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-55849-3_31.
T. Prasertsakul, P. Kaimuk, and W. Charoensuk, “Defining the Rehabilitation Treatment Programs for Stroke Patients by Applying Neural Network and Decision Trees Models,” Biomed. Eng. Int. Conf., 2014.
A. A. Aprilia Lestari, “Increasing Accuracy of C4 . 5 Algorithm using Information Gain Ratio and Adaboost for Classification of Chronic Kidney Disease,” J. Soft Comput. Explor., vol. 1, no. 1, pp. 32–38, 2020.
R. H. Saputra, “Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Seleksi Fitur Particle Swarm Optimization (PSO) dan Teknik Bagging pada Diagnosis Penyakit Kanker Payudara,” Skripsi, 2020.
W. D. Septiani, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Prediksi Penyakit Hepatitis,” None, vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017, doi: 10.33480/pilar.v13i1.149.
A. Saifudin, U. Pamulang, R. S. Wahono, U. Dian, and N. Semarang, “Penerapan Teknik Ensemble untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Prediksi Cacat Software,” J. Softw. Eng., vol. 1, no. 1, pp. 28–37, 2015.
A. Ilham, “Komparasi Algoritma Kasifikasi dengan Pendekatan Level Data untuk Tidak Seimbang,” J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 3, no. May, 2017, doi: 10.35329/jiik.v3i1.60.
DOI: https://doi.org/10.32520/stmsi.v11i3.1684
Article Metrics
Abstract view : 407 timesPDF - 230 times
Refbacks
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.