Klasifikasi Penyakit Liver Menggunakan Algoritma Decision Tree Dan Random Forest
Keywords:
Penyakit Liver, Machine Learning, Klasifikasi AlgoritmaAbstract
Penyakit liver merupakan salah satu masalah kesehatan yang sering kali memerlukan deteksi dini agar penanganan dapat dilakukan secara optimal. Machine learning berperan penting dalam klasifikasi penyakit ini melalui pemanfaatan algoritma seperti Decision Tree dan Random Forest, yang mampu mengolah data medis dan memberikan hasil klasifikasi yang akurat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi kinerja kedua algoritma tersebut dalam klasifikasi penyakit liver dan menentukan algoritma yang lebih efektif. Dengan menggunakan studi literatur, penelitian ini memberikan pemahaman komparatif mengenai efektivitas Decision Tree dan Random Forest dalam mendeteksi penyakit liver, diharapkan dapat memberikan solusi yang lebih baik bagi sistem deteksi penyakit liver berbasis machine learning.
References
Orhanbulucu, F., Acer, İ., Latifoğlu, F., & İçer, S. (2022). Predicting liver disease using decision tree ensemble methods. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, 38(2), 261-267.
Ambesange, S., Vijayalaxmi, A., Uppin, R., Patil, S., & Patil, V. (2020, November). Optimizing Liver disease prediction with Random Forest by various Data balancing Techniques. In 2020 IEEE international conference on cloud computing in emerging markets (CCEM), pp. 98-102. IEEE.
Gupta, K., Jiwani, N., Afreen, N., & Divyarani, D. (2022, April). Liver disease prediction using machine learning classification techniques. In 2022 IEEE 11th International Conference on Communication Systems and Network Technologies (CSNT), pp. 221-226. IEEE
Asadi, S., Roshan, S., & Kattan, M. W. (2021). Random forest swarm optimization-based for heart diseases diagnosis. Journal of biomedical informatics, 115, 103690..
Singh, V., Gourisaria, M. K., & Das, H. (2021, September). Performance analysis of machine learning algorithms for prediction of liver disease. In 2021 IEEE 4th international conference on computing, power and communication technologies (GUCON), pp. 1-7. IEEE.
