Perkembangan teknologi pengolahan data mendorong pemanfaatan machine learning untuk membantu proses klasifikasi dan pengambilan keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Decision Tree, yaitu metode pembelajaran terawasi (supervised learning) yang membentuk aturan prediksi melalui pemisahan data berdasarkan variabel prediktor. Metode ini memiliki keunggulan karena hasil pemodelannya dapat divisualisasikan dalam bentuk pohon sehingga lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. Dalam bidang kesehatan, Decision Tree dapat diterapkan untuk mengklasifikasikan kondisi kanker payudara ke dalam kategori jinak (benign) dan ganas (malignant) berdasarkan karakteristik sel. Mellina dkk. (2024) membahas penerapan algoritma Decision Tree untuk prediksi kanker payudara, sedangkan Munir dkk. (2024) membandingkan algoritma Naive Bayes dan Decision Tree dalam klasifikasi penyakit kanker payudara. Pada praktikum ini, dataset BreastCancer dari package mlbench digunakan untuk membangun model Classification Tree. Tahapan analisis diawali dengan pemeriksaan dan penanganan missing value menggunakan package mice, kemudian data dibagi menjadi data training dan testing. Selanjutnya, model dibangun dan divisualisasikan, serta dilakukan analisis variable importance untuk mengetahui variabel yang berperan dalam klasifikasi. Kinerja model dievaluasi menggunakan confusion matrix, kemudian dilakukan penentuan Complexity Parameter (CP) terbaik dan pruning untuk menyederhanakan struktur pohon. Model setelah pruning dievaluasi kembali menggunakan confusion matrix, kurva Receiver Operating Characteristic (ROC), dan nilai Area Under the Curve (AUC) untuk mengetahui kemampuan model dalam membedakan kategori jinak dan ganas

DIAGRAM ALIR RANTAI PASOK AMPLANG IKAN PIPIH DI KOTA BALIKPAPAN DAN SEKITARNYA Komoditas Ikan Pipih / Belida Borneo (Chitala borneensis) Integrasi Aliran Material (Hulu ke Hilir) dan Aliran Informasi/Finansial (Hilir ke Hulu)

In this practical session, you will work with the public GEO RNA-seq dataset GSE161731, which contains blood samples from patients with COVID-19, influenza, common-cold coronavirus infection, bacterial infection, and healthy volunteers. You will learn how to download and organise gene-count and patient metadata, ensure that samples are correctly matched, annotate Ensembl gene IDs with familiar gene symbols, and clean and explore cohort information. You will also perform basic checks using the RNA-seq data to validate sample characteristics and prepare clean, reproducible data objects for downstream analysis. By the end of the session, your dataset will be ready for PCA, quality control, and differential expression analysis in the next lab.

silakan dikerjakan

Generando tablas de frecuencias de los resultados presidenciales de las elecciones generales 2026.

Tugas Algoritma dan Pemrograman ini membahas Kasus Sistem Klasifikasi Prioritas Kesehatan Peserta Kegiatan Kampus Berbasis Data R. Program ini dirancang untuk membantu petugas posko kesehatan kampus melakukan pemeriksaan awal terhadap peserta berdasarkan data kesehatan yang dimasukkan.

Base de datos: INFOGOB - Elecciones Regionales y Municipales 2022 / Elecciones Provinciales