Implementasi seleksi fitur chi-square pada klasifikasi kesehatan janin berdasarkan data cardiotocography dengan support vector machine

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Wahyudi, Sharenada Norisdita (2024) Implementasi seleksi fitur chi-square pada klasifikasi kesehatan janin berdasarkan data cardiotocography dengan support vector machine. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

	Text Sharenada Norisdita Wahyudi_09020221044 OK.pdf Download (668kB)
	Text Sharenada Norisdita Wahyudi_09020221044 Full.pdf Restricted to Repository staff only until 24 January 2028. Download (1MB)

Abstract

Pemantauan kesehatan janin menjadi aspek penting karena hal tersebut merupakan bentuk antisipasi terkait potensi patologis yang berkemungkinan membahayakan janin maupun ibu hamil. Sebagaimana dilansir dalam website resmi UNICEF, tercatat sebanyak 7,9 juta bayi lahir dengan keadaan cacat dan 2,3 juta kasus kematian bayi setiap tahunnya. Selain membahayakan bayi, kesehatan janin juga berdampak pada keselamatan ibu. Oleh karena itu, perlu dilakukan suatu usaha mitigasi risiko guna memperkecil potensi kecacatan dan kematian pada janin, salah satunya ialah melakukan klasifikasi terkait status kesehatan janin menggunakan algoritma SVM dengan bantuan seleksi fitur Chi-Square. Data pada penelitian berisikan 21 fitur dengan kategori 3 kelas yaitu normal, suspect dan pathology. Penelitian dilakukan untuk mengetahui seberapa signifikan proses seleksi fitur pada hasil evaluasi algoritma SVM, dengan menambahkan uji coba 3 kernel (Linear, RBF dan Polinomial). Berdasarkan hasil penelitian, penambahan seleksi fitur Chi-Square pada klasifikasi SVM menunjukkan hasil terbaik dibandingkan klasifikasi SVM tanpa seleksi fitur. Kernel Polynomial dengan parameter Cost (C)=1 dan Degree (d)=3 menunjukkan hasil terbaik pada akurasi sebesar 94.9%, sensitivitas 84.4% dan spesifisitas sebesar 98.1%.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Wahyudi, Sharenada Norisdita enowhyd13@gmail.com 09020221044
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Ulinnuha, Nurissaidah nuris.ulinnuha@uinsby.ac.id 2002119001 Thesis advisor Hafiyusholeh, Mohammad hafiyusholeh@uinsby.ac.id 2004028001
Subjects:	Kecerdasan Matematika Teknologi
Keywords:	Status kesehatan janin; Seleksi fitur; Chi-Square; Support Vector Machine (SVM)
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User:	Sharenada Norisdita Wahyudi
Date Deposited:	24 Jan 2025 06:09
Last Modified:	24 Jan 2025 06:09
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/75714

Actions (login required)

View Item