Implementation of Chi-Square Feature Selection for Parkinson’s Disease Classification Using LightGBM

https://doi.org/10.22146/ijccs.107881

Annisa Salsabila Ahdyani(1), Irwan Budiman(2*), Dwi Kartini(3), Andi Farmadi(4), Muhammad Itqan Mazdadi(5)

(1) Lambung Mangkurat University
(2) Lambung Mangkurat University
(3) Lambung Mangkurat University
(4) Lambung Mangkurat University
(5) Lambung Mangkurat University
(*) Corresponding Author

Abstract


Penyakit Parkinson merupakan penyakit yang disebabkan oleh kerusakan sel saraf otak dan termasuk penyakit yang jumlah kasusnya meningkat pesat di dunia. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mencegah meningkatnya kasus penyakit Parkinson adalah dengan melakukan diagnosis melalui metode klasifikasi dengan pendekatan pembelajaran algoritmik. Penelitian ini mengimplementasikan teknik Chi-Square untuk pendekatan pemilihan fitur yang relevan dengan algoritma Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) dalam klasifikasi penyakit Parkinson. Pemilihan fitur Chi-Square bertujuan untuk mengurangi fitur yang kurang relevan sehingga dapat meningkatkan hasil kinerja model. Selain itu, metode SMOTE diterapkan untuk menangani ketidakseimbangan data dan penyetelan hiperparameter guna menentukan kombinasi parameter yang optimal. Pengujian dilakukan terhadap sepuluh variasi jumlah fitur, dengan hasil terbaik diperoleh dengan menggunakan 200 fitur yang menghasilkan akurasi sebesar 96,05%. Dengan menggunakan metode Chi-Square, kinerja model LightGBM meningkat dibandingkan dengan kinerja tanpa pemilihan fitur. Penerapan kombinasi metode ini dapat meningkatkan kinerja model klasifikasi secara signifikan dan berpotensi untuk diterapkan dalam sistem pendukung diagnosis penyakit Parkinson.

Keywords


Parkinson Disease; Chi-Square; LightGBM

Full Text:

PDF


References

I. S. Zein And K. Khairunnisa, “Parkinson Disease,” Jurnal Riset Rumpun Ilmu

Kedokteran (Jurrike), Vol. 2, No. 2, Pp. 50–63, Oct. 2023, Doi:

55606/Jurrike.V2i2.1701.

D. Kurnia, M. Itqan Mazdadi, D. Kartini, R. Adi Nugroho, And F. Abadi, “Seleksi Fitur

Dengan Particle Swarm Optimization Pada Klasifikasi Penyakit Parkinson Menggunakan

Xgboost,” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, Vol. 10, Pp. 1083–1094,

, Doi: 10.2516/Jtiik.2023107252.

A. Rahmadeyan And M. Mustakim, “Seleksi Fitur Pada Supervised Learning: Klasifikasi

Prestasi Belajar Mahasiswa Saat Dan Pasca Pandemi Covid-19,” Jurnal Nasional

Teknologi Dan Sistem Informasi, Vol. 9, No. 1, Pp. 21–32, May 2023, Doi:

25077/Teknosi.V9i1.2023.21-32.

A. Purnamawati, M. N. Winarto, And M. Mailasari, “Analisis Sentimen Aplikasi Tiktok

Menggunakan Metode Bm25 Dan Improved K-Nn Fitur Chi-Square,” Jurnal Komtika

(Komputasi Dan Informatika), Vol. 7, No. 1, Pp. 97–105, May 2023, Doi:

31603/Komtika.V7i1.8938.

R. Aryanti, T. Misriati, And A. Sagiyanto, “Analisis Sentimen Aplikasi Primaku

Menggunakan Algoritma Random Forest Dan Smote Untuk Mengatasi

Ketidakseimbangan Data,” Journal Of Computer System And Informatics (Josyc), Vol. 5,

No. 1, Pp. 218–227, Nov. 2023, Doi: 10.47065/Josyc.V5i1.4562.

A. Nurhopipah And C. Magnolia, “Perbandingan Metode Resampling Pada Imbalanced

Dataset Untuk Klasifikasi Komentar Program Mbkm,” Jurnal Publikasi Ilmu Komputer

Dan Multimedia, Vol. 1, No. 2, Pp. 9–22, 2022.

M. Bahril Ilmi And Kusrini, “Perbandingan Kinerja Algoritma Machine Learning Dalam

Deteksi Potensi Risiko Hiv,” Jurnal Buffer Informatika, Vol. 11, No. 1, Apr. 2025,

[Online]. Available: Https://Journal.Fkom.Uniku.Ac.Id/Buffer

Z. Yang Et Al., “Optimizing Parkinson’s Disease Prediction: A Comparative Analysis Of

Data Aggregation Methods Using Multiple Voice Recordings Via An Automated

Artificial Intelligence Pipeline,” Data (Basel), Vol. 10, No. 1, Jan. 2025, Doi:

3390/Data10010004.

J. Dwi Muthohhar And A. Prihanto, “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Untuk

Penyakit Jantung,” Journal Of Informatics And Computer Science, Vol. 04, 2023.

C. Sakar, G. Serbes, A. Gunduz, H. Nizam, And B. Sakar. "Parkinson's Disease

Classification,"

Uci Machine Learning Repository. [Online]. Available:

Https://Doi.Org/10.24432/C5ms4x

G. T. Adewale, A. U. Victor, A. E. Sylvia, T. Sonubi, And A. O. Mesogboriwon,

“Integrating Big Data And Machine Learning In Management Information Systems For

Predictive Analytics: A Focus On Data Preprocessing And Technological

Advancements,” World Journal Of Advanced Research And Reviews, Vol. 24, No. 2, Pp.

–789, Nov. 2024, Doi: 10.30574/Wjarr.2024.24.2.3427.

H. Bichri, A. Chergui, And M. Hain, “Investigating The Impact Of Train / Test Split Ratio

On The Performance Of Pre-Trained Models With Custom Datasets,” 2024. [Online].

Available: Www.Ijacsa.Thesai.Org

B. N. Azmi, A. Hermawan, And D. Avianto, “Analisis Pengaruh Komposisi Data Training

Dan Data Testing Pada Penggunaan Pca Dan Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi

Penderita Penyakit Liver,” Jtim : Jurnal Teknologi Informasi Dan Multimedia, Vol. 4, No.

, Pp. 281–290, Feb. 2023, Doi: 10.35746/Jtim.V4i4.298.

T. Ernayanti, M. Mustafid, A. Rusgiyono, And A. R. Hakim, “Penggunaan Seleksi Fitur

Chi-Square Dan Algoritma Multinomial Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen

Pelangggan Tokopedia,” Jurnal Gaussian, Vol. 11, No. 4, Pp. 562–571, Feb. 2023, Doi:

14710/J.Gauss.11.4.562-571.

D. Chen Sami, A. Sugiharto, And F. Jie, “Chi Square Feature Selection For Improving

Sentiment Analysis Of News Data Privacy Treats,” J Theor Appl Inf Technol, Vol. 102,

No. 18, 2024, [Online]. Available: Www.Jatit.Org

Y. B. Wah Et Al., “Machine Learning And Synthetic Minority Oversampling Techniques

For Imbalanced Data: Improving Machine Failure Prediction,” Computers, Materials And

Continua, Vol. 75, No. 3, Pp. 4821–4841, 2023, Doi: 10.32604/Cmc.2023.034470.

R. Sibindi, R. W. Mwangi, And A. G. Waititu, “A Boosting Ensemble Learning Based

Hybrid Light Gradient Boosting Machine And Extreme Gradient Boosting Model For

Predicting House Prices,” Engineering Reports, Vol. 5, No. 4, Apr. 2023, Doi:

1002/Eng2.12599.

D. S. Bhakti, A. Prasetyo, And P. Arsi, “Implementation Of Hyperparameter Tuning In

Random Forest Algorithm For Loan Approval Prediction,” Jurnal Teknik Informatika

(Jutif), Vol. 5, No. 4, Pp. 63–69, 2024, Doi: 10.52436/1.Jutif.2024.5.4.2032.

D. M. Belete And M. D. Huchaiah, “Grid Search In Hyperparameter Optimization Of

Machine Learning Models For Prediction Of Hiv/Aids Test Results,” International

Journal Of Computers And Applications, Vol. 44, No. 9, Pp. 875–886, 2022, Doi:

1080/1206212x.2021.1974663.

G. M. Foody, “Challenges In The Real World Use Of Classification Accuracy Metrics:

From Recall And Precision To The Matthews Correlation Coefficient,” Plos One, Vol. 18,

No. 10 October, Oct. 2023, Doi: 10.1371/Journal.Pone.0291908.

S. Suryanto And W. Andriyani, “Sentiment Analysis Of X Platform On Viral ‘Fufufafa’

Account Issue In Indonesia Using Svm,” Ijccs (Indonesian Journal Of Computing And

Cybernetics Systems), Vol. 19, No. 1, P. 95, Jan. 2025, Doi: 10.22146/Ijccs.104158.

S. Chandrabhanu And S. Hemalatha, “Cgan Facilitated Data Augmentation Of Voice And

Speech Parameters For Detecting Parkinson’s Disease In The Prodromal Phase,” Brain

(Bacau), Vol. 15, No. 3, Pp. 208–222, 2024.

O. M. El-Habbak Et Al., “Enhancing Parkinson’s Disease Diagnosis Accuracy Through

Speech Signal Algorithm Modeling,” Computers, Materials And Continua, Vol. 70, No.

, Pp. 2953–2969, 2022, Doi: 10.32604/Cmc.2022.020109.

M. M. Nishat, T. Hasan, S. M. Nasrullah, F. Faisal, M. A. A. R. Asif, And M. A. Hoque,

“Detection Of Parkinson’s Disease By Employing Boosting Algorithms,” In 2021 Joint

th International Conference On Informatics, Electronics And Vision, Iciev 2021 And

5th International Conference On Imaging, Vision And Pattern Recognition, Icivpr

, Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc., 2021. Doi:

1109/Icievicivpr52578.2021.9564108.



DOI: https://doi.org/10.22146/ijccs.107881

Article Metrics

Abstract views : 1876 | views : 1419

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Copyright (c) 2025 IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Copyright of :
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems)
ISSN 1978-1520 (print); ISSN 2460-7258 (online)
is a scientific journal the results of Computing
and Cybernetics Systems
A publication of IndoCEISS.
Gedung S1 Ruang 416 FMIPA UGM, Sekip Utara, Yogyakarta 55281
Fax: +62274 555133
email:ijccs.mipa@ugm.ac.id | http://jurnal.ugm.ac.id/ijccs


View My Stats1
View My Stats2