Sistem Diagnosa Penyakit Liver Menggunakan Metode Artificial Neural Network: Studi Berdasarkan Dataset Indian Liver Patient Dataset

Ashri Shabrina Afrah

Abstract


Penyakit Hati atau liver merupakan penyakit yang menyerang organ hati pada manusia dimana organ hati berfungsi dalam pengelolaan kolesterol atau lemak pada tubuh. Dampak yang diberikan oleh penyakit liver ini berbeda-beda tergantung pada tingkat keparahan dan respons pengobatan yang dilakukan oleh individu. Oleh karena itu, pengembangan sistem prediksi penyakit liver menjadi relevan dan bermanfaat dalam membantu dokter dan tenaga medis untuk mengambil tindakan yang tepat secara lebih cepat. Untuk dapat mengembangkan sistem ini maka dapat dilakukan dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN). Tujuan dilakukan klasifikasi ini adalah untuk membantu mengetahui keakuratan model ANN dalam mengklasifikasi dataset penyakit liver. Menggunakan metode tersebut dataset dibagi menjadi 3 tahapan yaitu preprocessing data, pemrosesan data, dan evaluasi data. Preprocessing data dilakukan perbaikan terhadap dataset dan melakukan split data sehingga dihasilkan dataset baru. Pada pemrosesan data dilakukan penentuan hidden layer, model aktivasi, dan normalisasi pada model. Pada tahap terakhir yaitu evaluasi dataset, terdapat nilai akurasi, confusion matrix, dan classification report. Pada model ini didapatkan sebuah prediksi true negatif 70, true positif 14, false negatif 16, dan false positif 17. Dengan menggunakan model ini didapatkan hasil akurasi 71,79% yang menandakan bahwa model baik dalam melakukan klasifikasi pada dataset.


Keywords


Liver, Artificial Neural Network, klasifikasi, dataset

Full Text:

References


E. Drtisas and M. Trigka, “Supervised Machine Learning Models for Liver Disease Risk Prediction”, Machine and Deep Learning in the Health Domain (Special Issue), MDPI, 2023.

A. P. Ayudhitama and U. Pujianto, “Analisa 4 Algoritma Dalam Klasifikasi Liver Menggunakan Rapidminer”, J. Inform. Polinema, vol. 6, no. 2, pp. 1–9, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.274.

M. R. F. Rizki, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Untuk Prediksi Penyakit Liver,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 1, no. 2, pp. 82–88, 2020, doi: 10.31294/reputasi.v1i2.109.

R. H. Bawafi, “Sistem Prediksi Diagnosa Penyakit Hepatitis Menggunakan Metode Artificial Neural Network (Ann) Single Layer Perceptron Studi Kasus Pada Puskesmas Tambak,” Inform. Comput. Intell. J., vol. 4, no. 2, p. 85, 2022, doi: 10.30587/indexia.v4i2.3526.

W. Fadri, “Klasifikasi Penyakit Hati dengan Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inf. dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 32–36, 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.230.

I. Setiawati, A. P. Wibowo, and A. Hermawan, “Pendahuluan Tinjauan Pustaka Penelitian Sebelumnya Klasifikasi,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 1, no. 1, pp. 13–17, 2019.

A. Desiani, “Perbandingan Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Penyakit Hati,” J. Sist. Inf. dan Sist. Komput., vol. 7, no. 2, pp. 104–110, 2022, doi: 10.51717/simkom.v7i2.96.

H. Hananti and K. Sari, “Perbandingan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Artificial Neural Network (ANN) pada Klasifikasi Gizi Balita,” Semin. Nas. Off. Stat., vol. 2021, no. 1, pp. 1036–1043, 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2021i1.1014.

D. Pradana, M. Luthfi Alghifari, M. Farhan Juna, and D. Palaguna, “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Artificial Neural Network,” Indones. J. Data Sci., vol. 3, no. 2, pp. 55–60, 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i2.35.

M. D. Yalidhan and M. F. Amin, “Implementasi Algoritma Backpropagation untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa”, Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), Volume 5, No. 02, 2018

F. A. Hizham, Y. Nurdiansyah, and D. M. Firmansyah, “Implementasi Metode Backpropagation Neural Network (BNN) dalam Sistem Klasifikasi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa”, Berkala Sainstek, Vol. VI, No. 2, 2018

Syaharuddin, E. Pujiana, I. P. Sari, V. M. Mardika, and M.Putri, “Analisis Algoritma Backpropagation dalam Prediksi Angka Kemiskinan di Indonesia”, Jurnal Pendidikan Berkarakter, Vol. 3, No. 1, 2020

Y. Yordanov, G. Tsenov and V. Mladenov, "Humanoid robot control with EEG brainwaves," 2017 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS), Bucharest, Romania, 2017, pp. 238-242, doi: 10.1109/IDAACS.2017.8095083.

I. Irmawati, K. Widianto, F. Aziz, A. Rifai, and A. Rahmawati, “Implementasi artificial neural network dalam mendeteksi penyakit hati (liver),” J. Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 6, no. 1, pp. 193–198, 2022, doi: 10.52362/jisamar.v6i1.694.

D. B. Rakshith, M. Srivastava, A. Kumar, and S.P. Gururaj, “Liver Disease Prediction System using Machine Learning Techniques”, International Journal Of Engineering Research & Technology (IJERT), Vol. 10, Issue 6, 2021




DOI: https://doi.org/10.30591/jpit.v8i3.5346

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

JPIT INDEXED BY