PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM PENDETEKSIAN PENYAKIT KANKER

Abstract

Kanker merupakan salah satu penyakit pembunuh teratas. Menurut  data dari WHO tahun 2008, kanker menyebabkan 12,6% kematian di dunia setelah penyakit jantung dan infeksi. Salah satu kesulitan dalam pendeteksian penyakit kanker adalah perlunya pasien untuk melakukan berbagai macam uji lab sebelum mereka divonis terkena penyakit kanker atau tidak. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan deteksi penyakit kanker berdasarkan hasil uji lab yang sudah dilakukan oleh pasien. Terdapat empat hasil uji lab yang dipergunakan sebagai variabel untuk melakukan klasifikasi. Untuk melakukan deteksi penyakit kanker ini, digunakan beberapa algoritma klasifikasi yang sudah disediakan oleh SPSS Clementine 11.1 atau Weka 3.6.0, yaitu  Neural Network, C5.0, Logistic, Classification via Regression, dan LogitBoost. Algoritma Neural Network  sendiri  terdiri dari 6 metode, yaitu Dynamic ,Prune, Exhaustive Prune, Quick, RBFN dan Multiple. Percobaan dilakukan sebanyak sepuluh kali untuk masing-masing algoritma atau metode. Pada tiap percobaan, terdapat dua kali treatment terhadap data yang diolah.  Hasil percobaan menunjukkan bahwa  algoritma Neural Network dengan metode Prune menghasilkan hasil yang terbaik dalam mendeteksi penyakit kanker.