Penerapan Algoritma Decision Tree Dan Regresi Linear Untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Abstract
Kanker payudara merupakan kanker yang paling umum untuk wanita dan penyebab utama kematian kanker diseluruh dunia. Penderita penyakit kanker payudara dapat diprediksi dengan cara data mining. Dalam data mining ada banyak konsep dan model, salah satunya ialah konsep Pohon Keputusan (Decision Tree). Regresi linear merupakan hitungan statistic untuk menetapkan pengaruh antara vaiabel 1 dan variabel lainnya. Salah satu metodologi dalam penelitian ini dibagi dalam lima alur yaitu pengumpulan data, preprocessing data, proses decision tree dan regresi linear, uji validitas, dan hasil analisis. Hasil dan pembahasan dalam penelitian ini menggunakan dataset penyakit kanker payudara. Dari hasil percobaan, didapat tingkat akurasi antara algoritma Decision Tree sebesar 93,51% dan Regresi Linear sebesar 95,61%.
References
Jody Alwin irawadi and S. Sunendiari, “Penerapan dan Perbandingan Tiga Metode Analisis Pohon Keputusan pada Klasifikasi Penderita Kanker Payudara,” Jurnal Riset Statistika, vol. 1, no. 1, pp. 19–27, Jul. 2021, doi: 10.29313/jrs.v1i1.22.
F. S. Nugraha, M. J. Shidiq, and S. Rahayu, “ANALISIS ALGORITMA KLASIFIKASI NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, pp. 149–156, Aug. 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.601.
D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. Ainy Husniar, “Indonesian Journal of Data and Science Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020.
A. Maulana, A. Nugroho, and I. Romli, “Optimalisasi Support Vector Machine Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Mendiagnosa Penyakit Kanker Payudara,” 2021.
H. Susanto SMK Negeri, “DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA BERDASARKAN SOSIAL EKONOMI, MOTIVASI, KEDISIPLINAN DAN PRESTASI MASA LALU DATA MINING TO PREDICT STUDENT’S ACHIEVEMENT BASED ON SOCIO-ECONOMIC, MOTIVATION, DISCIPLINE AND ACHIEVEMENT OF THE PAST,” 2014.
C. C. Aggarwal, Data Mining. Cham: Springer International Publishing, 2015. doi: 10.1007/978-3-319-14142-8.
Z. Azmi, “DECISION TREE BERBASIS ALGORITMA UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN”.
I. Sutoyo, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI DATA PESERTA DIDIK,” vol. 14, no. 2, 2018, [Online]. Available: www.bsi.ac.id
Y. Arie Wijaya et al., “Analisa Klasifikasi menggunakan Algoritma Decision Tree pada Data Log Firewall”, [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/
P. Meilina, “PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE KALSIFIKASI MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN REGRESI,” 2015.
J. P. Matematika, D. Matematika, T. N. Padilah, and R. I. Adam, “ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DALAM ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI DI KABUPATEN KARAWANG”.
R. Dwi Shaputra and S. Hidayat, “Implementasi regresi linier untuk prediksi penjualan dan cash flow pada aplikasi point of sales restoran.”
Y. Sulistyo Nugroho, “PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA,” 2014.
S. Wahyuningsih and D. Retno Utari, “Konferensi Nasional Sistem Informasi 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang,” 2018.
M. Amin, F. N. Ridho, H. Hasanah, and I. Oktaviani, “Prediksi Area Kebakaran Hutan dengan Temperatur Menggunakan Regresi Linear.”
N. Nafi’iyah, “PENERAPAN REGRESI LINEAR DALAM MEMPREDIKSI HARGA JUAL MOBIL BEKAS.”
G. Najla, A. #1, and D. Fitrianah, “Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ,” Jurnal Telematika, vol. 14, no. 2.
N. Almumtazah, N. Azizah, Y. L. Putri, and D. C. R. Novitasari, “Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana,” JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN, vol. 18, no. 1, pp. 31–40, Jun. 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i1.15465.
D. Rahmadani, A. Alamuddin Muzafar, A. Hamid, and R. Annisa, “SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Comparative Analysis of C4.5 and CART Algorithms for Classification of Stroke Analisis Perbandingan Algoritma C4.5 dan CART untuk Klasifikasi Penyakit Stroke.” [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
