DIAGNOSA KEGANASAN KANKER PAYUDARA DENGAN SELEKSI FITUR FORWARD SELECTION MENGUNAKAN ALGORITMA NAïVE BAYES CLASSIFIER

DANI, PRAMASITHA (2017) DIAGNOSA KEGANASAN KANKER PAYUDARA DENGAN SELEKSI FITUR FORWARD SELECTION MENGUNAKAN ALGORITMA NAïVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview

PDF Download (4Kb) | Preview

Abstract

Kanker merupakan penyakit terganas nomer satu di dunia karena kasus baru dan kasus kematian penyakit kanker selalu meningkat disetiap tahunnya. Begitu juga dengan Kanker Payudara (breast cancer), kanker yang banyak menyerang wanita ini menjadi kasus kanker yang paling ditakuti nomer dua di dunia. Peningkatan kasus kanker payudara ini memerlukan suatu langkah untuk upaya penanggulangan dan pencegahan dini dengan cara melakukan diagnosis dini terhadap penyakit kanker payudara. Dalam penelitian ini akan dilakukan diagnosa dini pada penyakit kanker payudara dengan menggunakan proses data mining yaitu berupa klasifikasi keganasan kanker payudara. Algoritma yang dipakai adalah algoritma Naïve Bayes Classifier dengan metode Foward Selection. Algoritma NBC digunakan untuk klasifikasi agar mendapatkan hasil keputusan dari diagnosa keganasan kanker payudara tersebut, sedangkan foward selection digunakan sebagai seleksi fitur yang tujuannya untuk meningkatkan nilai akurasi. Foward selection bekerja dengan menghilangkan beberapa atribut yang tidak relevan terhadap proses klasifikasi. Pada penelitian ini hasil akurasi diganosa keganasan kanker payudara dengan algortima NBC sebesar 96,19%, sedangkan hasil akurasi algoritma NBC dengan metode fitur selection sebesar 96,93%. Dan hasil akurasi setelah dilakukan validasi dengan menggunakan 10-fold cross validation adalah 96,52%. Terlihat jelas bahwa penggabungan algoritma NBC dengan metode foward selection mengalami peningkatan hasil akurasi.

Actions (login required)