Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Memprediksi Tingkat Kematian Dini Kanker dengan Dataset Early Death Cancer

Abstract

Penyakit Kanker merupakan sepuluh besar penyakit pembunuh di dunia. Kanker merupakan penyakit yang ganas dan sulit disembuhkan jika penyebarannya sudah terlalu luas. Akan tetapi, pendeteksian sel kanker sedini mungkin dapat mengurangi resiko kematian. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan tingkat kematian dini kanker pada penduduk Eropa dengan menggunakan 5algoritma klasifikasi yaitu: Desecion Tree, Naïve Bayes, k-Nearset Neighbour, Random Forest dan Neural Network dari algoritma tersebut algoritma mana yang dianggap paling baik untuk penelitian ini. Pengujian dilakukan dengan beberapa tahapan penelitian antara lain: dataset (pengumpulan data), pengolahan data awal, metode yang diusulkan, pengujian metode menggunakan 10-fold cross validation, evaluasi hasil dan uji beda t-test. Nilai alpha yang digunakan adalah 0.05. jika probabilitasnya >0.05 maka H0 diterima. Sedangkan jika probabilitasnya <0.05 maka Ho ditolak.Hasil dari penelitian yang mendapatkan performe terbaik dengan nilai akurasi sebesar 98,35% adalah algoritma Neural Network. Sedangkan, hasil penelitian menggunakan uji t-test algoritma dengan model terbaik yaitu: algoritma Random Forest dan Neural Network, algoritma Naïve Bayes lumanyan baik, algoritma Desecion Tree cukup baik dan algoritma yang kurang baik adalah algoritma K-Nearset Neighbour (K-NN).