@prefix eprel: .
@prefix bibo: .
@prefix cc: .
@prefix void: .
@prefix rdf: .
@prefix ep: .
@prefix xsd: .
@prefix epid: .
@prefix skos: .
@prefix dc: .
@prefix owl: .
@prefix dct: .
@prefix event: .
@prefix geo: .
@prefix rdfs: .
@prefix foaf: .
<>
foaf:primaryTopic ;
rdfs:comment "The repository administrator has not yet configured an RDF license."^^xsd:string .
dct:hasPart ;
ep:hasFile ;
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA (Text)"^^xsd:string .
dct:hasPart ;
ep:hasFile ;
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA (Text)"^^xsd:string .
dct:hasPart ;
ep:hasFile ;
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA (Text)"^^xsd:string .
rdf:type bibo:Document,
ep:Document;
rdfs:label "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA (Text)"^^xsd:string .
rdf:_1 .
<> ;
bibo:abstract "Penyakit diabetes melitus merupakan gangguan metabolisme kronis yang\r\nmemerlukan deteksi dini. Pemanfaatan machine learning pada data rekam medis\r\nsangat berpotensi untuk membantu diagnosis, namun sering terkendala oleh\r\nketidakseimbangan kelas (imbalanced data) yang memicu bias pada prediksi model.\r\nPenelitian ini bertujuan membandingkan performa algoritma klasifikasi ensemble\r\ntree (XGBoost, LightGBM, dan CatBoost) serta menguji efektivitas Synthetic\r\nMinority Over-sampling Technique (SMOTE) dalam mengatasi masalah\r\nketidakseimbangan data tersebut. \r\nEksperimen menggunakan Pima Indians Diabetes Dataset dengan\r\nmenerapkan tahapan prapemrosesan seperti imputasi missing value, pembagian\r\ndata latih dan uji (90:10), serta penerapan SMOTE secara eksklusif pada data latih.\r\nModel dioptimalkan melalui hyperparameter tuning dan dievaluasi menggunakan\r\nmetrik accuracy, precision, recall, F1-score, serta ROC-AUC. \r\nHasil penelitian menunjukkan bahwa SMOTE efektif mengatasi bias\r\nprediksi terhadap kelas mayoritas (pasien sehat). Berdasarkan komparasi, algoritma\r\nXGBoost memberikan performa paling superior dan seimbang dengan capaian\r\naccuracy 85,71%, precision 75,00%, recall 88,88%, F1-Score 81,35%, dan ROCAUC\r\n87,85%.\r\nSecara\r\nkeseluruhan,\r\nXGBoost\r\ndirekomendasikan\r\nsebagai\r\narsitektur\r\n\r\nterbaik\r\nuntuk\r\npengembangan\r\nsistem\r\ndiagnosis\r\ndini\r\nrisiko\r\ndiabetes\r\nyang\r\nandal\r\nsecara\r\n\r\nklinis"^^xsd:string;
bibo:authorList ;
bibo:status ;
dc:hasVersion ,
,
,
,
,
,
,
;
dct:creator ,
;
dct:date "2026-04-20";
dct:isPartOf ;
dct:issuer ,
;
dct:subject ;
dct:title "KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE\r\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN\r\nPENANGANAN IMBALANCED DATA"^^xsd:string;
ep:hasDocument ,
,
,
,
,
,
,
;
ep:hasPublished ,
,
,
,
,
,
,
;
rdf:type bibo:Article,
bibo:Thesis,
ep:EPrint,
ep:ThesisEPrint;
rdfs:seeAlso .
rdf:type skos:Concept;
skos:prefLabel "000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum"@en .
rdfs:label "COVER.pdf"^^xsd:string .
rdfs:label "BAB I.pdf"^^xsd:string .
rdfs:label "BAB V.pdf"^^xsd:string .
dc:format "text/html";
dc:title "HTML Summary of #33128 \n\nKOMPARASI PERFORMA ALGORITMA MACHINE
\nLEARNING PADA DATASET DIABETES DENGAN
\nPENANGANAN IMBALANCED DATA\n\n";
foaf:primaryTopic .
dct:isPartOf ;
foaf:name "Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Organization .
dct:hasPart ;
foaf:name "Universitas AMIKOM Yogyakarta"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Organization .
foaf:familyName "Aminuddin"^^xsd:string;
foaf:givenName "Afrig"^^xsd:string;
foaf:name "Afrig Aminuddin"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Person .
foaf:familyName "Ihsani"^^xsd:string;
foaf:givenName "Iqbal Faris"^^xsd:string;
foaf:name "Iqbal Faris Ihsani"^^xsd:string;
rdf:type foaf:Person .