DIAGNOSA PENDERITA PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

research
  • 29 Aug
  • 2020

DIAGNOSA PENDERITA PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

ABSTRAK

 

Taufik Frissetyo (11180817), Diagnosa Penderita Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Metode Naïve Bayes

 

 

Perkembangan teknologi informasi yang begitu cepat mempengaruhi lini kehidupan manusia. Hal ini dibuktikan dengan diciptakannya sistem berbasis komputer yang dapat mengatasi persoalan disegala lini kehidupan. Salah satu bidang yang saat ini dipengaruhi oleh teknologi informasi adalah bidang kesehatan dan kedokteran. Penyakit kanker semakin hari semakin banyak diderita oleh sebagian besar orang bahkan tanpa mereka sadari. Hal ini diakibatkan karena pola hidup yang kurang sehat dan ada sebagian orang yang sudah tidak terlalu peduli akan kesehatannya padahal kesehatan merupakan hal yang amat sangat penting bagi kehidupan manusia. Salah satu Kanker yang paling banyak diderita olah masyarakat khususnya kaum perempuan dan sangat mematikan adalah Kanker Payudara. Maka perlunya deteksi dini kanker sangatlah penting demi keselamatan penderita. Metode yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah metode Naïve Bayes karena metode ini sangat sederhana tetapi memiliki tingkat akurasi yang baik. Hasil perhitungan yang penulis lakukan baik secara manual dan menggunakan Rapidminer diketahui akurasi untuk data training sebesar 81.00% dan AUC sebesar 0,922 dengan kategori Excellent Classification dan hasil akurasi data testing sebesar 62.50% dan AUC sebesar 0,719 dengan kategori Fair Classification.

 

 


 

 

 

Unduhan

 

REFERENSI

DAFTAR PUSTAKA

 

Agustina, D. M., & Wijanarto. (2016). Analisis Perbandingan Algoritma ID3 Dan C4

. 5 Untuk Klasifikasi Penerima Hibah Pemasangan Air Minum Pada PDAM Kabupaten Kendal. Journal of Applied Intelligent System, 1(3), 234–244.

Argario, H. B., Hidayat, N., & Dewi, R. K. (2018). Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Diagnosis Penyakit Kambing ( Studi Kasus : UPTD . Pembibitan Ternak dan Hijauan Makanan Ternak Kec. Singosari Malang). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(8), 2719–2723.

Ervinaeni, Y., Hidayat, A. S., & Riana, E. (2019). Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Hiperaktif Pada Anak Dengan Metode Naive Bayes Berbasis Web. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 3(2), 90–104.

https://doi.org/10.30865/mib.v3i2.1158

 

Farahdiba, B. A., & Nugroho, Y. S. (2016). Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Gain Ratio. Jurnal Teknik Elektro, 8(2), 43–46.

 

Haryono, S. J., Anwar, S. L., & Salim, A. (2018). Dasar-Dasar Biologi Molekul Kanker bagi Praktisi Klinis. Yogyakarta: ugmpress.

 

Kurniasari, F. N., Harti, L. B., Ariestiningsih, A. D., Wardhani, S. O., & Nugroho, S. (2017). Buku Ajar Gizi dan Kanker. Malang: UB Press.

 

Kurniawan, M. F., & Ivandari. (2017). KOMPARASI ALGORITMA DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT KANKER PAYUDARA. IC- Tech, 12(1), 1–8.

 

Ma’arif, F., & Arifin, T. (2017). Optimasi Fitur Menggunakan Backward Elimination Dan Algoritma SVM Untuk Klasifikasi Kanker Payudara. Jurnal Informatika (JI) UBSI, 4(1), 46–53. https://doi.org/10.31311/JI.V4I1.1548

 

Moriesta, E., Selviani, & Ibrahim, A. (2017). Analisis Penyaringan Email Spam Menggunakan Metode Naive Bayes. Prosiding Annual Research Seminar 2017, 3(1), 45–48.

 

Muflikhah, L., Ratnawati, D. E., & Putri, R. R. M. (2018). Data Mining. Malang: UB Press.

 

Naviri, T. (2016). Buku Pintar Kesehatan dan Kecantikan Payudara. Jakarta: Elex Media Komputindo.

 

Nofriansyah, D., & Nurcahyo, G. W. (2015). Algoritma Data Mining dan Pengujian.

Sleman: deepublish.

 

Praningki, T., & Budi, I. (2018). Sistem Prediksi Penyakit Kanker Serviks Menggunakan CART, Naive Bayes, dan k-NN. Creative Information Technology Journal, 4(2), 83–93. https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i2.100

 

43

Rifai, M. H., & Wijayanti, A. (2017). PEMANFAATAN MEDIA PEMBELAJARAN GEOGRAFI SMA DI KABUPATEN KARANGANYAR.

Jurnal Edudikara, 2(3), 210–216.

 

Sawari, R. C. (2018). Ciri-ciri Kanker Payudara yang Masih Bisa Disembuhkan.

Retrieved May 5, 2019, from Hallo Sehat website: https://hellosehat.com/hidup- sehat/tips-sehat/ciri-ciri-kanker-payudara-stadium-awal/

 

Septiani, W. D. (2017). KOMPARASI METODE KLASIFIKASI DATA MINING ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENYAKIT

HEPATITIS. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 13(1), 76–84.

 

Syahputra, R., & Safitri, W. (2018). Analisa Tingkat Prestasi Atlet Karate Sumatera Barat Menggunakan Algoritma Data Mining. Indonesian Journal of Computer Science, 7(2), 200–210.

 

Via, Y. V., Nugroho, B., & Syafrizal, A. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Klasifikasi Tingkat Keganasan Kanker Payudara Dengan Metode Naive Bayes Classifier. SCAN-Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 10(2), 63–68.

 

Wahyuni, E. S. (2016). PENERAPAN METODE SELEKSI FITUR UNTUK MENINGKATKAN HASIL DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA. Jurnal SIMETRIS, 7(1), 283–294.

 

Widayu, H., Darma, S., Silalahi, N., & Mesran. (2017). Data Mining Untuk Memprediksi Jenis Transaksi Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5. MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 1(1), 32–37.

 

Yanto, R., & Khoiriah, R. (2015). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Creative Information Technology Journal, 2(2), 102–113. https://doi.org/10.24076/citec.2015v2i2.41

 

Zulfikar, W. B., & Lukman, N. (2017). Perbandingan Naive Bayes Classifier Dengan Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Penyakit Mata. Jurnal Online Informatika, 1(2), 82–86. https://doi.org/10.15575/join.v1i2.33

Cari

Bidang Ilmu

Kategori

Kiriman Terbaru