Klasifikasi Data Ekspresi Gen Penyakit Kanker Menggunakan Algoritma Density Based Spatial Clustering of Application With Noise (DBSCAN) Dengan Algoritma K-Means Sebagai Seleksi Fitur

APRILIANDI

Informasi Dasar

18.04.2564
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Penyakit kanker (cancer disease) merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia. Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) selalu ada kasus baru setiap tahunnya terkait dengan penyakit kanker. Hingga saat ini ada 28 jenis kanker yang ada di 184 negara di seluruh dunia. WHO juga melaporkan dari sejumlah 11 juta kematian tiap tahun pada negara-negara industri, 2,3 juta di antaranya di sebabkan oleh kanker. Di Tugas akhir ini di lakukan penelitian tentang klasifikasi data ekspresi gen penyakit kanker menggunakan algoritma Density Based Spatial Clustering of Application With Noise (DBSCAN) dengan algoritma K-Means sebagai seleksi fitur. Dengan data history penyakit kanker yang di didapat dari Kent Ridge Bio-medical Data Set Repository. Dari data ini bisa dijadikan rujukan dan juga bisa dijadikan sebuah pola untuk mengklasifikasi data ekspresi gen penyakit kanker. Hasil akurasi yang dihasilkan dari klasifikasi ekspresi gen untuk data colon tumor sebesar 81,25% dan data lung cancer sebesar 85,48%.

Subjek

DATA MINING
 

Katalog

Klasifikasi Data Ekspresi Gen Penyakit Kanker Menggunakan Algoritma Density Based Spatial Clustering of Application With Noise (DBSCAN) Dengan Algoritma K-Means Sebagai Seleksi Fitur
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

APRILIANDI
Perorangan
Fhira Nhita, Danang Triantoro Murdiansyah
 

Penerbit

Universitas Telkom
 
2018

Koleksi

Kompetensi

  • IKG3N3 - DATA MINING

Flipbook

anda harus log in untuk mengakses flippingbook

Lainnya

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini