PUTRI, MAULIDA ANISYA (2015) Decision Tree dengan Algoritma ID3 untuk Melakukan Deteksi Penyakit Kanker Payudara. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
| PDF Download (458Kb) | Preview | |
| PDF Download (4Kb) | Preview |
Abstract
Kanker Payudara merupakan penyakit dengan tingkat kematian yang tinggi, terutama bagi perempuan.Penyakit ini membutuhkan penanganan yang sesegera mungkin untuk dapat menekan angka kematian pada pasien. Pemeriksaan secara dini dan cepat perlu dilakukan dan diketahui oleh rumah sakit untuk mempercepat penanganan pada pasien Kanker Payudara.Iterative Dichotomizer (ID3) merupakan salah satu algoritma Klasifikasi yang digunakan pada Data Mining untuk melakukan pengambilan keputusan dari beberapa atribut yang telah ditentukan sesuai dengan Data yang diperoleh serta kebutuhan dari penggunanya. Algoritma ini biasanya menghitung nilai Entropy dari setiap atribut dan nilai Information Gain dari setiap atribut untuk dapat membentuk sebuah Decision Tree yang akan membantu dalam pengambilan keputusan dalam suatu permasalahan dari data yang di olah. Dalam penelitian ini, dilakukan penghitungan nilai Entropy pada setiap atribut yang berasal dari nilai hasil uji laboratorium pasien terduga Kanker Payudara.Dimana setiap atribut berpengaruh terhadap diagnosa Negatif atau Positif dari dokter yang bersangkutan.Selanjutnya, dihitung nilai Information Gain dari setiap atribut tersebut lalu pembentukan Pohon Keputusan berdasarkan dari atribut yang memiliki nilai Information Gain tertinggi hingga yang terendah.Dari hasil pengujian yang dilakukan, metode yang diusulkan oleh penulis dapat digunakan untuk membantu diagnosa pasien terduga Kanker Payudara lebih cepat dan tingkat keakuratan yang tinggi.
Item Type: | Article |
---|---|
Subjects: | T Technology > Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer |
Depositing User: | Psi Udinus |
Date Deposited: | 26 Nov 2015 10:13 |
Last Modified: | 26 Nov 2015 10:13 |
URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/16929 |
Actions (login required)
View Item |