Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 2

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

IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) · Vol. 19 No. 3 (2025) · pp. 327–336

DOI
10.22146/ijccs.107881
ISSN
2460-7258, 1978-1520
Published
2025-07-31
Publisher
IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

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

Collaboration network of the authors

22 authors · 74 co-authorship links

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Lambung Mangkurat University
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Rudy HertenoLambung Mangkurat University7
Friska AbadiLambung Mangkurat University5
Radityo Adi NugrohoLambung Mangkurat University3
Triando Hamonangan SaragihLambung Mangkurat University3
Siti Roziana AzizahLambung Mangkurat University3
Adela Putri AriyantiLambung Mangkurat University2
Muliadi MuliadiLambung Mangkurat University2
Muhammad Hevny RizkyLambung Mangkurat University2
Mohammad Reza FaisalLambung Mangkurat University2
Muhammad Amir NugrahaLambung Mangkurat University2
MuliadiAffiliation unknown2
Deni KurniaLambung Mangkurat University2
Salsha FarahdibaLambung Mangkurat University1
Fatma IndrianiLambung Mangkurat University1
Putri NabellaAffiliation unknown1
Setyo Wahyu SaputroLambung Mangkurat University1
Putri NabellaLambung Mangkurat University1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.ugm.ac.id/ijccs/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Implementation of Chi-Square Feature Selection for  Parkinson’s Disease Classification Using LightGBM</dc:title>
	<dc:creator>Ahdyani, Annisa Salsabila</dc:creator>
	<dc:creator>Budiman, Irwan</dc:creator>
	<dc:creator>Kartini, Dwi</dc:creator>
	<dc:creator>Farmadi, Andi</dc:creator>
	<dc:creator>Mazdadi, Muhammad Itqan</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="en-US">Computer Science</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en-US">Parkinson Disease; Chi-Square; LightGBM</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="en-US">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.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US">Department of Computer Science</dc:contributor>
	<dc:date>2025-07-31</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US"></dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/107881</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.22146/ijccs.107881</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems); Vol 19, No 3 (2025): July; 327-336</dc:source>
	<dc:source>2460-7258</dc:source>
	<dc:source>1978-1520</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/107881/42106</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2025 IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems)</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>