Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro
Putri Pratiwi
Universitas Sriwijaya
Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Iterative Dichotomizer 3 (ID3) Putri Pratiwi; Dima Dwifa; Anita Desiani; Ali Amran; Bambang Suprihatin
Electrician : Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro Vol. 18 No. 1 (2024)
Publisher : Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/elc.v18n1.2519

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.
Co-Authors Ali Amran Anita Desiani Bambang Suprihatin Dima Dwifa