OPTIMASI SELEKSI FITUR MENGGUNAKAN WRAPPER DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI RISIKO DIABETES TAHAP AWAL

Nurlailli, Mediana (2026) OPTIMASI SELEKSI FITUR MENGGUNAKAN WRAPPER DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI RISIKO DIABETES TAHAP AWAL. Undergraduate thesis, Universitas Nusantara PGRI Kediri.

	Text (Full text) RAMA_57201_2213030130.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB) | Request a copy
	Text (Similarity) RAMA_57201_2213030130_SIMILARITY.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (2MB)
	Text (Cover sd BAB 1 + References) RAMA_57201_2213030130_0721029101_0713018402_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB)
	Text (BAB 2) RAMA_57201_2213030130_0721029101_0713018402_02.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (390kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) RAMA_57201_2213030130_0721029101_0713018402_03.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (357kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) RAMA_57201_2213030130_0721029101_0713018402_04.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) RAMA_57201_2213030130_0721029101_0713018402_05.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (154kB) | Request a copy
	Text (References) RAMA_57201_2213030130_0721029101_0713018402_06_ref.pdf - Bibliography Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (174kB)
	Text (Lampiran) RAMA_57201_2213030130_0721029101_0713018402_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (792kB) | Request a copy

Abstract

Mediana Nurlailli: Optimasi Seleksi Fitur Menggunakan Wrapper Dan Particle Swarm Optimization Pada Random Forest Untuk Prediksi Risiko Diabetes Pada Dua Dataset Diabetes, Skripsi, Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2026. Kata Kunci: Random Forest, Seleksi Fitur, Sequential Forward Selection, Sequential Backward Selection, Particle Swarm Optimization, Diabetes. Tingginya prevalensi diabetes secara global mendorong kebutuhan akan sistem deteksi dini berbasis machine learning yang akurat dan efisien. Namun, keberadaan fitur yang tidak relevan dalam dataset medis dapat menurunkan kinerja model klasifikasi secara signifikan. Penelitian ini mengkaji pengaruh tiga metode seleksi fitur, yaitu Sequential Forward Selection (SFS), Sequential Backward Selection (SBS), dan Particle Swarm Optimization (PSO), terhadap kinerja algoritma Random Forest pada dua dataset diabetes, yaitu Early Stage Diabetes Risk Prediction Dataset dari UCI (520 data, 16 fitur) dan Pima Indians Diabetes Dataset (768 data, 8 fitur). Pengujian dilakukan menggunakan skema 10-fold cross validation. Hasil pengujian pada Dataset 1 menunjukkan peningkatan akurasi dari 98,27% (tanpa seleksi fitur, 16 fitur) menjadi 98,65% dengan SFS, 99,23% dengan SBS, dan 98,85% dengan PSO, masing-masing menggunakan 11 fitur terpilih. Pada Dataset 2, ketiga metode seleksi fitur secara konsisten meningkatkan akurasi dari 76,30% menjadi 77,47% dengan mereduksi jumlah fitur dari 8 menjadi 6. Hasil penelitian membuktikan bahwa penerapan seleksi fitur mampu meningkatkan performa Random Forest sekaligus mereduksi dimensi data. Metode SBS menghasilkan akurasi tertinggi pada Dataset 1, sedangkan ketiga metode menghasilkan performa yang setara pada Dataset 2.

Actions (login required)

View Item