English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Tujuan dari penelitian ini adalah mengukur tingkat akurasi hasil klasifikasi objek menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Backward Elimination. Pengukuran tingkat akurasi diperlukan untuk menentukan tindakan selanjutnya, misalnya dalam menentukan deteksi awal suatu penyakit mesothelioma. Mesothelioma adalah kanker langka yang mempengaruhi dinding sel tipis dari organ dan struktur internal tubuh manusia yang dapat ditemukan di pleura, peritoneum, dan jantung. Pengklasifikasian suatu objek dapat digunakan dengan beberapa metode. Proses klasifikasi data dari suatu objek dapat mempermudah dalam menentukan tindakan selanjutnya. Nilai akurasi pengukuran algoritma K-Nearest Neighbor digunakan sebagai nilai awal penentuan tingkat akurasi setelah dilakukan seleksi fitur backward elimination. Algoritma K-Nearest Neighbor digunakan untuk klasifikasi pada objek. Backward Elimination digunakan untuk memilih atribut yang paling relevan pada proses klasifikasi. Proses seleksi fitur menggunakan Backward Elimination dilakukan bersamaan dengan proses pemodelan menggunakan K-Nearest Neighbor untuk menemukan subset fitur (set atribut) yang paling relevan. Objek penelitian diperoleh dari machine learning repository dengan nama dataset penyakit mesothelioma. Transformasi data dikelompokkan kedalam data training dan data testing. Hasil yang menarik pada penelitian adalah nilai tingkat akurasi lebih besar dari nilai awal dan set atribut terbaik setelah dilakukan seleksi fitur backward elimination.

Ukuran Akurasi Klasifikasi Penyakit Mesothelioma Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Backward Elimination