Implementasi Sistem Klasifikasi Fuzzy Berbasis Optimasi Koloni Semut untuk Diagnosa Penyakit Diabetes
| Main Authors: | Triajianto, Junian; Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Purwananto, Yudhi; Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Soelaiman, Rully; Institut Teknologi Sepuluh Nopember |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS
, 2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/view/2734 http://ejurnal.its.ac.id/index.php/teknik/article/view/2734/834 |
Daftar Isi:
- Diabetes merupakan penyakit metabolis yang ditandai dengan tingginya tingkat glukosa dalam darah. Banyak pasien yang tidak menyadari adanya gejala diabetes dalam dirinya. Oleh karena itu diperlukan sistem pakar yang bisa memberikan peringatan apakah seseorang menderita diabetes atau tidak. Dalam makalah ini diimplementasikan sistem klasifikasi fuzzy berbasis optimasi koloni semut untuk diagnosa penyakit diabetes. Sistem pakar ini menggunakan mesin inferensi fuzzy untuk melakukan prediksi penyakit diabetes. Aturan-aturan fuzzy yang digunakan untuk membentuk mesin inferensi fuzzy didapatkan dengan menerapkan optimasi koloni semut yang bertugas mempelajari data latih. Uji coba sistem dilakukan dengan menggunakan data set Pima Indian Diabetes. Performa terbaik yang dihasilkan oleh model adalah akurasi sebesar 78,55%, precision sebesar 79,61%, recall sebesar 78,56%, dan F-measure sebesar 79,02%.