Implementasi Metode Random Forest pada Model Klasifikasi Pengidap Diabetes berdasarkan Konten Ulasan Obat
SALMA KARIMAH
Informasi Umum
Kode
20.04.3789
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Analysis
Dilihat
53 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Diabetes adalah penyakit yang menimbulkan ketidaknormalan berupa kadar glukosa yang tinggi pada darah dan menyebabkan generalisasi kerusakan pembuluh darah yang mempengaruhi jantung, mata, ginjal dan saraf serta mengakibatkan berbagai komplikasi. Identifikasi awal diabetes dapat dilakukan dengan menggunakan model untuk prediksi atau diagnosis pengidap diabetes. Pada penelitian ini, Random Forest digunakan untuk memprediksi pengidap diabetes berdasarkan konten ulasan obat. Ekstraksi fitur dilakukan dengan menggunakan N-gram dan term frequency – inverse document frequency (TF-IDF). dari Hasil dari percobaan yang dilakukan didapat akurasi model terbaik sebesar 95,2 % dengan ekstrasi fitur unigram.
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | SALMA KARIMAH |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Isman Kurniawan, Erwin Budi Setiawan |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | |
| Tahun | 2020 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
