Implementasi Metode Random Forest pada Model Klasifikasi Pengidap Diabetes berdasarkan Konten Ulasan Obat

SALMA KARIMAH

Informasi Dasar

20.04.3789
000
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

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.

Subjek

DATA ANALYSIS
 

Katalog

Implementasi Metode Random Forest pada Model Klasifikasi Pengidap Diabetes berdasarkan Konten Ulasan Obat
 
 
 

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

SALMA KARIMAH
Perorangan
Isman Kurniawan, Erwin Budi Setiawan
 

Penerbit

Universitas Telkom
 
2020

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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