Literature Review: Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Memakai Algoritma Random Forest
Keywords:
Demam Berdarah Dengue, Klasifikasi Penyakit, Random Forest, Pendidikan Mesin, Informasi MiningAbstract
Demam Berdarah Dengue( DBD) ialah penyakit meluas yang diakibatkan oleh virus demam berdarah lewat gigitan nyamuk Aedes aegypti. Penyakit ini masih jadi permasalahan sungguh- sungguh untuk kesehatan di bermacam negeri tropis, tercantum Indonesia, sebab mempunyai tingkatan penyebaran yang besar serta bisa berdampak parah. Klasifikasi penyakit DBD memakai tata cara yang efisien sangat diperlukan buat penaksiran yang kilat serta pas. Algoritma Random Forest merupakan salah satu tata cara pendidikan mesin yang kerap digunakan dalam klasifikasi penyakit sebab keakuratannya yang besar serta keahlian buat menanggulangi informasi dengan variabel yang lingkungan. Postingan ini bertujuan buat mereview sebagian riset yang memakai algoritma Random Forest dalam klasifikasi penyakit DBD, dan menganalisis kelebihan, kekurangan, serta akurasi tata cara ini bersumber pada literatur yang terdapat.
References
A. F. Setyawan, A. D. P. Ariyanto, and F. K. Fikriah," Classification of Dengue Fever Disease Using a Machine Learning- Based Random Forest Algorithm," Journal of Information Systems and Technology, vol. 5, nomor. 2, pp. 87- 94, 2024.
L. N. Nisa, L. Muflikhah, and N. Yudistira," Deteksi Dengue Shock Syndrome pada Penderita Demam Berdarah Memakai Algoritma Random Forest," Kohesi: Harian Multidisiplin Saintek, vol. 4, nomor. 7, pp. 1- 10, Sep. 2024.
R. A. Mizan, P. Widayani, and N. Meter. Farda," Pemetaan Distribusi Kerentanan Penyakit Demam Berdarah di Kota Baubau Memakai Algoritma Machine Learning," JAGAT, vol. 4, nomor. 2, pp. 46- 57, 2020.
Lisa N. Nisa, Lailil Muflikhah2, Novanto Yudistira, “Deteksi Dengue Shock Syndrome Pada Pasien Demam Berdarah Menggunakan Algoritma Random Forest”, Kohesi: Jurnal Volume 4 No 7 Tahun 2024, E-ISSN : 2988-1986
Ryan Erlangga Ardiansyah, “sistem pakar deteksi dini penyakit akibat gigitan nyamuk menggunakanmachine learning”, Kohesi: Jurnal Multidisiplin 3 No 10 Tahun 2024, E-ISSN : 3025-1311
Perani Rosyani, Saprudin Saprudin, Resti Amalia “Klasifikasi Citra Menggunakan Metode Random Forest dan Sequential Minimal Optimization (SMO)”, Kohesi: Jurnal Volume 9 No 2 Tahun 2021, E-ISSN : 2620-8989
Perani Rosyani, Muhammad Faisal, Woro Agus Nurtiyanto “Implementasi Bahasa Pemograman Python pada Metode-Metode Sistem Penunjang Keputusan”, Kohesi: Jurnal Volume 1 No 2 Tahun 2024, ISBN : 978-623-120-128-7
N. L. Hanun and A. U. Zailani, "Penerapan algoritma klasifikasi Random Forest untuk penentuan kelayakan pemberian kredit di Koperasi Mitra Sejahtera," Journal of Technology Information, vol. 6, no. 1, p. 7, Juni 2020. P-ISSN: 2460-2108, E-ISSN: 2620-5181.
A. Fauzi and A. H. Yunial, "Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes, Decision Tree, K-Nearest Neighbor, dan Random Forest menggunakan Algoritma Particle Swarm Optimization pada Diabetes Dataset," JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 8, no. 3, p. 470, Desember 2022. ISSN(p): 2460-0741, ISSN(e): 2548-9364.
A. Saifudin, U. U. Nabillah, Yulianti, and T. Desyani, "Bagging Technique to Reduce Misclassification in Coronary Heart Disease Prediction Based on Random Forest," in Journal of Physics: Conference Series, vol. 1477, no. 3, p. 032009, 2020. IOP Publishing. doi: 10.1088/1742-6596/1477/3/032009.
