Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1072
Title: IMPLEMENTASI METODE LOGISTIC REGRESSION UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES
Authors: Indrati Sukmadi
Ammar, Naufal
Keywords: Machine Learning
Klasifikasi
Logistics Regression
Diabetes
Akurasi Prediksi
Issue Date: 29-Sep-2020
Publisher: Institut Teknologi Indonesia
Abstract: Machine learning merupakan salah satu ilmu yang mempelajari tentang bagaimana komputer mampu belajar dari data untuk meningkatkan kecerdasannya. Machine learning terdiri dari banyak metode klasifikasi, antara lain Linier Regression, Support Vector Machine, Logistics Regression, dan lain – lain. Pada penelitian ini dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan metode Logistics Regression untuk kasus penyakit Diabetes. Diabetes adalah kenaikan glukosa dalam aliran darah karena kekurangan insulin yang bertanggung jawab untuk transfer glukosa dari darah ke jaringan atau sel. Penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk memperbaiki penelitian sebelumnya. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data yang sama dengan penelitian sebelumnya yang diterbitkan oleh Pima Indian Diabetes Dataset. Pada penelitian ini digunakan beberapa tahapan yaitu pre processing, proses, dan evaluasi. Data pada penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu 75% untuk data training, dan 25% untuk data testing. Penelitian ini menghasilkan evaluasi dengan nilai akurasi prediksi sebesar 80%, yang itu berarti lebih baik dengan penelitian sebelumnya yaitu sebesar 75%.
Description: Dosen Pembimbing: Indrati Sukmadi
URI: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1072
Appears in Collections:[TA] Informatika

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
COVER.pdfJUDUL186.1 kBAdobe PDFView/Open
abstraksi.pdfABSTRAK121.46 kBAdobe PDFView/Open
BAB I.pdfBAB I504.42 kBAdobe PDFView/Open
BAB II.pdf
  Restricted Access
BAB II1.1 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
BAB III.pdf
  Restricted Access
BAB III1.16 MBAdobe PDFView/Open Request a copy
BAB V.pdf
  Restricted Access
BAB V401.06 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
DAFTAR PUSTAKA.pdfDAFTAR PUSTAKA521.08 kBAdobe PDFView/Open
laporan TA_NAUFAL_AMMAR_1151500011.pdf
  Restricted Access
FULL TEXT1.52 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.