Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Iterative Dichotomizer 3 (ID3)

P. Pratiwi, Dima Dwifa, A. Desiani, A. Amran, Bambang Suprihatin
{"title":"Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Iterative Dichotomizer 3 (ID3)","authors":"P. Pratiwi, Dima Dwifa, A. Desiani, A. Amran, Bambang Suprihatin","doi":"10.23960/elc.v18n1.2519","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kanker paru-paru merupakan penyakit yang disebabkan oleh keganasan tumor dari bronkus. Pada tahun 2020 terdapat kasus kematian mencapai 30.843 jiwa. Agar menghambat angka kematian akibat kanker paru-paru, diperlukan alat untuk deteksi dini akibat kanker paru-paru. Pada penelitian ini menggunakan dataset kanker paru-paru yang memiliki 309 data. Teknik uji yang digunakan pada dataset kanker paru-paru ini adalah percentage split dan k-fold cross validation dengan algoritma naive bayes dan iterative dichotomizer 3 (ID3). Parameter penilaian yang digunakan untuk menentukan algoritma terbaik adalah akurasi, presisi dan recall. Hasil penelitian yang menggunakan teknik uji percentage split, diperoleh nilai akurasi, presisi dan recall tertinggi pada algoritma naive bayes yaitu akurasi sebesar 87%, presisi sebesar 91% dan recall sebesar 94% untuk kelas YES (positif lung cancer). Penelitian yang dilakukan dengan teknik uji menggunakan k-fold cross validation memberikan nilai terbaik pada algoritma ID3 dengan nilai akurasi 92%, presisi sebesar 94% dan recall sebesar 97% untuk kelas YES (positif lung cancer). Dengan demikian, penelitian yang dilakukan dengan metode k-fold cross validation memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan nilai menggunakan teknik uji percentage split. Hal tersebut memberikan kesimpulan bahwa pada penelitian ini, diperoleh algoritma terbaik yaitu ID3 dengan teknik uji k-fold cross validation pada dataset kanker paru-paru.","PeriodicalId":193722,"journal":{"name":"Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro","volume":"21 ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-01-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.23960/elc.v18n1.2519","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Kanker paru-paru merupakan penyakit yang disebabkan oleh keganasan tumor dari bronkus. Pada tahun 2020 terdapat kasus kematian mencapai 30.843 jiwa. Agar menghambat angka kematian akibat kanker paru-paru, diperlukan alat untuk deteksi dini akibat kanker paru-paru. Pada penelitian ini menggunakan dataset kanker paru-paru yang memiliki 309 data. Teknik uji yang digunakan pada dataset kanker paru-paru ini adalah percentage split dan k-fold cross validation dengan algoritma naive bayes dan iterative dichotomizer 3 (ID3). Parameter penilaian yang digunakan untuk menentukan algoritma terbaik adalah akurasi, presisi dan recall. Hasil penelitian yang menggunakan teknik uji percentage split, diperoleh nilai akurasi, presisi dan recall tertinggi pada algoritma naive bayes yaitu akurasi sebesar 87%, presisi sebesar 91% dan recall sebesar 94% untuk kelas YES (positif lung cancer). Penelitian yang dilakukan dengan teknik uji menggunakan k-fold cross validation memberikan nilai terbaik pada algoritma ID3 dengan nilai akurasi 92%, presisi sebesar 94% dan recall sebesar 97% untuk kelas YES (positif lung cancer). Dengan demikian, penelitian yang dilakukan dengan metode k-fold cross validation memiliki nilai yang lebih tinggi dibandingkan nilai menggunakan teknik uji percentage split. Hal tersebut memberikan kesimpulan bahwa pada penelitian ini, diperoleh algoritma terbaik yaitu ID3 dengan teknik uji k-fold cross validation pada dataset kanker paru-paru.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
使用奈夫贝叶斯算法和迭代二分法 3 (ID3) 进行肺癌疾病分类
肺癌是一种由支气管恶性肿瘤引起的疾病。2020 年有 30843 人死于肺癌。为了抑制肺癌死亡率,需要一种早期检测肺癌的工具。本研究使用了一个包含 309 个数据的肺癌数据集。在该肺癌数据集上使用的测试技术是百分比分割和 k 倍交叉验证,并采用天真贝叶斯算法和迭代二分法 3 (ID3)。用于确定最佳算法的评估参数是准确度、精确度和召回率。使用百分比分割测试技术的研究结果表明,天真贝叶斯算法的准确度、精确度和召回值最高,即 YES(肺癌阳性)类的准确度为 87%,精确度为 91%,召回值为 94%。使用 k-fold 交叉验证测试技术进行的研究结果表明,ID3 算法的准确率为 92%,精确率为 94%,对 YES(肺癌阳性)类的召回率为 97%。因此,使用 k-fold 交叉验证法进行的研究比使用百分比分割测试技术的数值要高。由此可以得出结论,在本研究中,采用 k 倍交叉验证测试技术的 ID3 算法在肺癌数据集上表现最佳。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Pengaruh Panjang Jaringan Terhadap Drop Tegangan Pada Penyulang Duku dan Kurma PT. PLN (Persero) ULP Rumbia Rancang Bangun Antena Mikrostrip Array 1x8 Elemen Patch Rectangular untuk Aplikasi WLAN Sistem Pengering Biji Kakao dengan Menggunakan Metode Fuzzy Logic. Proses Perbaikan Data ODP (Optical Distribution Point) Tidak Sama dan Rename ODP Menggunakan UIM Tools Untuk Meluruskan Service di PT. TELKOM WITEL KARAWANG Analisis Kelayakan Ekonomi dan Self-Consumption dari PLTS On-grid dan Hibrid Kapasitas 1328 kWp
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1