Optimasi Extreme Learning Machine Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Koroner, Bayu Rahayudi, S.T., M.T. dan Yuita Arum Sari, S.Kom., M.Kom.

Ahmadah, Rasif Nidaan Khofia (2021) Optimasi Extreme Learning Machine Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Penyakit Jantung Koroner, Bayu Rahayudi, S.T., M.T. dan Yuita Arum Sari, S.Kom., M.Kom. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Penyakit jantung koroner menjadi penyebab kematian terbanyak secara global. Beberapa faktor dan gaya hidup seperti kebiasaan merokok, tekanan darah, riwayat diabetes, pola makan, serta tingkat stress dapat menjadi pemicu seseorang terkena penyakit jantung. Minimnya jumlah tenaga kesehatan di Indonesia serta kemampuan yang berbeda tiap dokter dalam mendiagnosis pasien penyakit jantung, sehingga diperlukan sistem untuk melakukan diagnosis penyakit tersebut secara otomatis yang berfungsi membantu para dokter dan mengatasi keterlambatan penanganan pasien. Sistem ini merupakan sistem klasifikasi menggunakan metode Particle Swarm Optimization dan Extreme Learning Machine untuk diagnosis penyakit jantung koroner, yang mana metode Particle Swarm Optimization digunakan dalam melakukan optimasi parameter-parameter pada Extreme Learning Machine. Pada pengujian yang dilakukan, sistem berhasil memberikan nilai akurasi sebesar 86%. Hal ini juga menunjukkan bahwa penggunaan PSO-ELM dapat meningkatkan nilai akurasi daripada hanya menggunakan metode ELM dalam melakukan diagnosis penyakit jantung koroner.

English Abstract

Heart disease is the leading cause of death globally. Several factors that can trigger heart disease include smoking, blood pressure, diabetes, lifestyle, diet, and stress levels. The minimal number of health workers in Indonesia and the different abilities of each doctor in diagnosing patients with heart disease, so that a system is needed to automatically diagnose the disease which functions to assist doctors and overcome delays in inpatient treatment. This system is a classification system using the Particle Swarm Optimization method and the Extreme Learning Machine for the diagnosis of heart disease, where the Particle Swarm Optimization method is used to optimize the parameters of the Extreme Learning Machine. In the tests carried out, the system succeeded in providing an accuracy value of 86%. This also shows that the use of PSO-ELM can increase the accuracy value than using the ELM method only in diagnosing heart disease.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0521150118
Uncontrolled Keywords:	Jantung koroner, Klasifikasi, Particle Swarm Optimization, Extreme Learning Machine, Heart disease, Classification, Particle Swarm Optimization, Extreme Learning Machine
Subjects:	000 Computer science, information and general works > 004 Computer science
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited:	04 Nov 2021 06:30
Last Modified:	23 Feb 2022 05:10
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/186480

Text (DALAM MASA EMBARGO) Rasif Nidaan Khofia Ahmadah.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (3MB)

Actions (login required)

View Item