Repository

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Image of ANALISIS DAN KLASIFIKASI DIABETES MELLITUS DAN NON DIABETES MELLITUS DENGAN MACHINE LEARNING PADA PLATFORM STREAMLIT
Penanda Bagikan

Karya Tulis Ilmiah

ANALISIS DAN KLASIFIKASI DIABETES MELLITUS DAN NON DIABETES MELLITUS DENGAN MACHINE LEARNING PADA PLATFORM STREAMLIT

M. Arief Fadillah - Nama Orang; FELIGHA EDRYLIA - Nama Orang; Hadist Lissentiya Armal - Nama Orang; Ranti Dwi Astriani - Nama Orang;

Diabetes adalah suatu kondisi yang timbul akibat ketidakmampuan kelenjar pankreas untuk memproduksi insulin dengan cukup yang dapat mengakibatkan peningkatan kadar glukosa dalam darah. Diabetes mellitus tipe 1 disebabkan oleh kerusakan pada sel B pankreas yang selalu memerlukan pemberian insulin secara eksternal. Sementara itu, diabetes mellitus tipe 2, disebabkan oleh ketidakresponsifan sel terhadap insulin, seringkali tidak membutuhkan insulin eksternal. Dengan lebih dari setengah miliar penderita diabetes di seluruh dunia dan tingkat kematian mencapai 1,5 juta jiwa per tahun, deteksi dini menjadi krusial. Meskipun gejala khas diabetes seperti poliuria (sering berkemih), polifagia (lapar berlebih), dan polidipsia (haus berlebih) dapat muncul, seringkali kondisi ini tidak terdiagnosis. Pengujian manual oleh dokter pun tidak selalu akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis risiko diabetes dengan menggunakan algoritma Machine Learning pada dataset klinis. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan classification report, confusion matrix, ROC curve, dan PR curve. Selain itu, tujuan penelitian ini adalah membangun aplikasi web untuk mendukung deteksi dini diabetes. Metode yang digunakan termasuk Exploratory Data Analysis (EDA) untuk menentukan fitur relevan, pengembangan model dengan logistic regression, random forest, dan decision tree, serta evaluasi performa model menggunakan metrik yang disebutkan. Aplikasi web dibangun dengan platform streamlit untuk mempermudah pengguna dalam deteksi dini diabetes, yang diuji pada pasien sebenarnya untuk mengevaluasi kinerjanya.


Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
610.3 FEL a
Penerbit
Tangerang : Poltekkes Kemenkes Banten., 2024
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
610.3
Tipe Isi
Teknologi Laboratorium Medis
Tipe Media
Teknologi Laboratorium Medis
Tipe Pembawa
Print
Edisi
-
Subjek
Diabetes Mellitus
Diagnosa Diabetes Mellitus
Machine Learning
Streamlit
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Feligha Edrylia
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
  • Analisis Dan Klasifikasi Diabetes Mellitus Dan Non Diabetes Mellitus Dengan Machine Learning Pada Platform Streamlit
    Artikel - Analysis and Classification of Diabetes Mellitus and Non Diabetes Mellitus With Machine Learning on Streamlit Platform
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

Repository
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

NPP 3673052C1000001

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?