Fadlilah, Muhammad Shidqi (2019) Klasifikasi Penurunan Fungsi Kognitif Pasien Stroke Menggunakan Metode Klasifikasi Random Forest. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Stroke merupakan salah satu penyakit yang menyerang segala golongan manusia tanpa memandang ras, jenis kelamin, dan usia. Salah satu dampak dari penyakit stroke adalah penurunan fungsi kognitif. Otak manusia memiliki banyak saraf yang beberapa diantaranya adalah mengatur kerja fungsi kognitif manusia. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Wardani (2015), faktor yang memengaruhi penurunan fungsi kognitif terdiri dari tiga belas faktor. Dengan jumlah yang tidak sedikit tersebut, maka dibutuhkan sistem yang dapat mendeteksi penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke. Maka dalam penelitian ini, dilakukan klasifikasi penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke dengan menggunakan metode klasifikasi random forest berdasarkan data yang didapatkan dari Rumah Sakit Saiful Anwar pada bulan Juli sampai dengan Oktober tahun 2014. Metode random forest dipilih karena metode ini baik untuk data kategorikal seperti pada kasus faktor-faktor pengaruh penurunan fungsi kognitif pada pasien stroke ini. Berdasarkan hasil pengujian dengan lima kombinasi data yang terdiri dari 19 data uji dan 76 data latih, jumlah tree terbaik yang didapatkan adalah 100 tree. Hasil rata-rata akurasi yang didapatkan dari semua percobaan adalah 53,094%. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor yang menjadi error pada sistem tersebut. Salah satu faktor yang menyebabkan ketidaksempurnaan sistem ini adalah penyebaran data latih yang tidak merata kelasnya
English Abstract
Stroke is a disease that attacks all human, regardless of race, gender, and age. One of the effects of stroke is a decreased cognitive function. A human brain has many nerves, one of them is regulating the work of the human’s cognitive function. Based on research by Wardhani (2015), factors that decreasing cognitive function consist of thirteen factors. So, a system that can detect a decreased cognitive function on a stroke patient is needed. So in this research, we make a system that could be used to classify the decreasing cognitive function using a random forest method. the random forest was chosen because this method is good for categorical data. Based on the testing result, the best tree that builds in this system was 100 trees. The average result of the accuracy obtained from all experiments were 53.094%. That number means that the system is still far from perfect. One of the factors that caused this system’s imperfection was the distribution of training classes were not evenly distributed
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/47/051902217 |
| Uncontrolled Keywords: | random forest, Decision Tree, Fungsi Kognitif, Stroke, random forest, Decision Tree, Cognitive Function, Stroke |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 616 Diseases > 616.8 Diseases of nervous system and mental disorders > 616.81 Cerebrovascular diseases |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 30 Jun 2020 02:35 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 03:02 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/169446 |
Preview |
Text
Muhammad Shidqi Fadlilah (2).pdf Download (2MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |