Pemodelan Prediktif Toksisitas Uji Klinis dengan Menggunakan Metode Cuckoo Search-Ensemble - Dalam bentuk buku karya ilmiah
RAFI BAIHAQI
Informasi Umum
Kode
25.04.463
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Tugas Akhir
Dilihat
52 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
<b>Prediksi toksisitas dalam pengembangan obat sangat penting untuk menentukan kesesuaian klinis senyawa baru. Studi saat ini meningkatkan akurasi prediksi toksisitas dengan mengintegrasikan metode ensembel, khususnya <i>Random Forest</i> dan <i>AdaBoost</i>, dengan algoritma <i>Cuckoo Search</i> untuk proses seleksi fitur yang dioptimalkan. Pendekatan baru ini diuji menggunakan dataset Clintox, yang terdiri dari 1431 senyawa kimia, yang bertujuan untuk memprediksi toksisitas klinis. Penggunaan model <i>Cuckoo Search-Ensemble</i> menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam akurasi prediksi, yang menunjukkan ketahanan terhadap variasi data. Efektivitas model ini semakin dipertegas dengan pemilihan fitur yang ketat dan penyetelan hiperparameter, yang sangat penting untuk meningkatkan kinerja. Evaluasi model menggunakan metrik kinerja penting termasuk akurasi, presisi, <i>recall</i>, dan <i>F1-score</i>. Hasil penelitian kami menunjukkan kinerja yang baik untuk model <i>AdaBoost</i> dengan menggunakan <i>learn
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | RAFI BAIHAQI |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Isman Kurniawan |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
