Thesis_Rusda_Wajhillah_14000599-optimasi_c45_basis_pso_untuk_klasifikasi_jantung-2013

• By Wajhillah, Rusda;
• Tesis
• 90

Menurut data WHO, sebanyak 17 juta orang meninggal setiap tahun oleh karena penyakit jantung dan pembuluh darah di seluruh dunia. Penyakit Jantung Koroner (PJK) sendiri menyandang predikat sebagai penyebab kematian dan kecacatan nomor satu di dunia. Akan diterapkan algoritma pohon keputusan C4.5 berbasis feature selection Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mengetahui seberapa akurat feature selection PSO dalam meningkatkan akurasi pohon keputusan C4.5 dalam memprediksi penyakit jantung. Diperoleh nilai akurasi algoritma klasifikasi C4.5 senilai 81,25%, sedangkan algoritma klasifikasi C4.5 berbasis PSO senilai 93,75% selisih nilai akurasi yaitu 12,5%. Sedangkan evaluasi menggunakan  ROC curve untuk keduanya yaitu, nilai AUC berdasarkan ROC curve untuk algoritma klasifikasi C4.5 bernilai 0,718 dengan tingkat diagnosa Fair Classification, sedangkan untuk algoritma klasifikasi C4.5 berbasis PSO bernilai 0,855 dengan tingkat diagnosa Good Classification, selisih nilai AUC sebesar 0,137. Dapat disimpulkan bahwa penerapan teknik optimasi particle swarm optimization dapat meningkatkan nilai  akurasi pada algoritma C4.5

• Katakunci Penyakit Jantung, Algoritma C4.5, Particle Swarm Optimization
• URL http://
• Penerbit STMIK Nusa Mandiri, Jakarta DKI Jakarta

REFERENSI

DAFTAR REFERENSI

 

Bhuvaneswari, R., & Kalaiselvi, K. (2012). Naive Bayesian Classification Approach in Healthcare Applications. International Journal of Computer Science and Telecommunications Volume 3, Issue 1, January , 106-112.

Bramer, M. (2007). Principles of Data Mining. London: Springer.

Chen, AH., et al. (2011). HDPS: Heart Disease Prediction System. Computing in Cardiology. 557-560

Cho, YJ., et al.(2011). Optimization of Decision Tree for Classification Using Particle Swarm. IEMS Vol. 10 No. 4 pp. 272-278

Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2005). Research Methods in Education 5th Edition. London: The Taylor & Francis e-Library.

Davidson, Christopher. 2003. Penyakit Jantung Koroner. Jakarta: Dian Rakyat.

Eberhart, Russel C., Yuhui Shi. (2001). Particle Swarm Optimization: Developments, Application and Resources. 0-7803-6657-3/01. IEEE.

Gorunescu, Florin.  (2011). Data Mining Concept, Model and Technique. Verlag Berlin Heidelberg: Springer.

Hermawati, Fajar Astuti. (2013). DATA MINING. Yogyakarta: Andi Offset.

Khan, M. G. (2005). Encyclopedia of Heart Diseases. New York: Academic Press.

Kothari, C. R. (2004). Research Methology Methods and Techniques. India: New Age International Limited.

Kumar, D. Senthil., Sathyadevi, G., & Sivanesh, S. (2011). Decision Support System for Medical Diagnosis Using Data Mining. International Journal of Computer Science Issues Vol.8, Issue 3, No 1, 147-153.

Kusrini, Emha Taufik Lutfi. (2009). ALGORITMA DATA MINING. Yogyakarta: Andi Offset.

Larose, T. Daniel. (2005). DISCOVERING KNOWLEDGE IN DATA: An Introduction to DATA MINING. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Larose, T. Daniel. (2006). DATA MINING: METHOD AND MODELS. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Nugroho, W. (2006). Komunikasi Dalam Keperawatan Gerontik. Jakarta: EGC.

Prasetyo, Eko. (2012). Data Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi Offsett.

Prodia. Dikutip 26 Juni 2013, dari Penyakit Jantung koroner : http://prodia.co.id/penyakit-dan-diagnosa/penyakit-jantung-koroner.

Rajkumar, A., & Reena, G. S. (September 2010). Diagnosis Of Heart Disease Using Data Mining Algorithm. Global Journal of Computer Science and Technology, Vol. 10 Issue 10, 38-43.

Sloane, Ethel. (2004). ANATOMI DAN FISIOLOGI: Untuk Pemula. Jakarta: Penerbit Buku Kedokteran (EGC).

Sugiyanto. (2008). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung:Alfabeta.

Tsai, MC., et al. (2012). An Application of PSO Algorithm and Decision Tree for Medical Problem. 2nd Internatonal Conference on Intelligent Computational System (ICS’2012) Oct. 13-14, 2012 Bali-Indonesia.

University of California Irvine Machine Learning Repository. Dikutip 25 Juni 2013, dari http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/statlog/heart/heart.dat

Widodo, Pudjo Prabowo, et al. (2013). Penerapan Data Mining dengan MATLAB. Bandung: Rekayasa Sains.

Wu, X., & Kumar, V. (2009). The Top Ten Algorithms in Data Mining. New York: CRC Press.

World Health Organization. (2013). Dikutip 29 Juni 2013, dari The Top 10Causes of Death: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs310/en/index.html

Zhan, ZH., et al (2010). Orthogonal Learning Particle Swarm Optimization. IEEE Transaction On Evolutionary Computation, 1089-778X.