Hybrid Method Implementation Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) And Particle Swarm Optimization (PSO) for Classification of Liver Disease
| Main Authors: | Semara Wijaya, I Gede Bagus, Astuti, Luh Gede, Hendra Suputra, I Putu Gede, Atmaja Darmawan, I Dewa Made Bayu, Santiyasa, I Wayan, Santi Astawa, I Gede |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University
, 2022
|
| Online Access: |
https://ojs.unud.ac.id/index.php/JLK/article/view/89357 https://ojs.unud.ac.id/index.php/JLK/article/view/89357/48840 |
Daftar Isi:
- Liver disease is a disease that attacks the liver or liver where this disease is caused by viral infections, toxic materials and bacteria, causing inflammation of the liver and causing the liver to not function properly. Therefore, the author will conduct research to make a Liver Disease Classification program. This research will use Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) and Particle Swarm Optimization (PSO) methods. Fuzzy K-Nearest Neighbor is a classification method that combines fuzzy and k-nearest neighbor algorithms. Particle Swarm Optimization is a simple optimization technique to apply and modify several parameters. This research will implement the application design to the lines of web-based program code using the Python language and the Django framework. This study resulted in the value of the accuracy range obtained by the PSO-FKNN hybrid method is 66 to 74 (in percent) compared to the range of accuracy values ??of FKNN without the hybrid method is 64.90% to 68.29% (in percent), the difference in the accuracy values ??obtained by PSO-FKNN FKNN is affected by changes in the position of the training and testing data in each test
- Penyakit Liver merupakan penyakit yang menyerang organ liver atau hati dimana penyakit ini disebabkan oleh infeksi virus, bahan-bahan beracun dan bakteri sehingga menyebabkan peradangan pada organ hati dan menyebabkan hati tidak berfungsi dengan baik. Oleh karena itu penulis akan melakukan penelitian membuat program Klasifikasi Penyakit Liver. Penelitian ini akan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN) dan Particle Swarm Optimization(PSO). Fuzzy K-Nearest Neighbor merupakan metode klasifikasi yang menggabungkan algoritma fuzzy dan k-nearest neighbor. Particle Swarm Optimization adalah salah satu Teknik optimasi yang sederhana untuk menerapkan dan memodifikasi beberapa parameter. Penelitian ini akan mengimplementasikan rancangan aplikasi ke baris - baris kode program berbasis web dengan menggunakan bahasa Python dan framework Django. Penelitian ini menghasilkan Nilai rentang akurasi yang diperoleh metode hybrid PSO-FKNN adalah 66 sampai dengan 74 (dalam persen) dibandingkan dengan rentang nilai akurasi FKNN tanpa metode hybrid adalah 64.90 % sampai dengan 68.29% (dalam persen), perbedaan nilai akurasi yang didapatkan PSO-FKNN dipengaruhi oleh perubahan posisi data training dan testing di setiap pengujian.