Implementasi Extreme Learning Machine dengan seleksi fitur Particle Swarm Optimization untuk klasifikasi Sindrom Ovarium Polikistik

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Mukti, Audyra Dewi Puspa (2025) Implementasi Extreme Learning Machine dengan seleksi fitur Particle Swarm Optimization untuk klasifikasi Sindrom Ovarium Polikistik. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

	Text Audyra Dewi Puspa Mukti_09020221025 Full.pdf Restricted to Repository staff only until 9 July 2028. Download (4MB)
	Text Audyra Dewi Puspa Mukti_09020221025 OK.pdf Download (4MB)

Abstract

Sindrom Ovarium Polikistik (SOPK) adalah gangguan hormonal yang sering terjadi pada wanita usia reproduktif dan menjadi salah satu penyebab utama masalah kesuburan. Sekitar 3–15% wanita di seluruh dunia mengalami kondisi ini, yang juga dapat memicu berbagai masalah kesehatan lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode diagnosis SOPK yang lebih efisien dan akurat dengan memanfaatkan algoritma Extreme Learning Machine (ELM) yang dikombinasikan dengan seleksi fitur menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil seleksi fitur menghasilkan 18 fitur terpilih dari total 40 fitur. Pencarian parameter terbaik dilakukan dengan pendekatan random search dan grid search. Hasil menunjukkan bahwa random search memberikan performa terbaik dengan akurasi 95.35%, sensitivitas 96.67%, dan spesifisitas 92.65%. Tanpa seleksi fitur, ELM hanya menghasilkan akurasi 84.20%, sensitivitas 90.10%, dan spesifisitas 70.62%. Temuan ini menunjukkan bahwa seleksi fitur menggunakan PSO mampu meningkatkan performa klasifikasi ELM secara signifikan.

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 Mukti, Audyra Dewi Puspa audyramukti@gmail.com 09020221025
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Ulinnuha, Nurissaidah nuris.ulinnuha@uinsa.ac.id 2002119001 Thesis advisor Asyhar, Ahmad Hanif hanif@uinsa.ac.id 2023018602
Subjects:	Matematika
Keywords:	Sindrom Ovarium Polikistik; particle Swarm
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User:	AUDYRA DEWI PUSPA MUKTI
Date Deposited:	09 Jul 2025 02:07
Last Modified:	09 Jul 2025 02:07
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/82259

Actions (login required)

View Item