Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika
Vol 7, No 1 (2021): Juni 2021

Komparasi Algoritma Random Forest dan Decision Tree untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotheraphy

Fandi Yulian Pamuji (Universitas Dian Nuswantoro Semarang)
Viry Puspaning Ramadhan (Universitas Dian Nuswantoro Semarang)



Article Info

Publish Date
29 Jul 2021

Abstract

Menjaga kesehatan merupakan tugas pada diri kita sendiri sebagai manusia, dengan tubuh yang sehat kita dapat melakukan aktifitas dan produktifitas kita sehari-hari. Kesehatan adalah keadaan seimbang yang dinamis, dipengaruhi faktor genetik, lingkungan dan pola hidup sehari-hari seperti makan, minum, kerja, dan istirahat. Immunotherapy merupakan metode pengobatan untuk mengobati penyakit kanker kulit yang dimana metode ini meningkatkan sistem kekebalan tubuh untuk mengatasi penyakit kutil. Immunotherapy merupakan pengobatan efektif untuk penyakit kutil. Metode ini memiliki respon yang lebih baik membutuhkan lebih sedikit sesi, dan mampu mengobati kutil yang sudah lama. Berdasarkan hasil pengujian metode Random Forest dan Decision Tree terhadap prediksi keberhasilan pengobatan imunoterapi untuk penyakit kutil menggunakan bahasa Python, maka dapat diambil kesimpulan bahwa hasil pengujian metode Decision Tree masih terdapat prediksi yang tidak tepat dengan tingkat akurasi 84,4 % kemudian metode Random Forest prediksinya tepat dengan tingkat akurasi 85,5 %. Hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa metode Random Forest merupakan metode yang lebih unggul dibandingkan dengan metode Decision Tree.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

jtmi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering

Description

Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika (JTMI) diterbitkan oleh Fakultas Teknologi Informasi Universitas Merdeka Malang. JTMI terbit 2 edisi per tahun pada Januari - Juni dan Juli - Desember dengan scope ilmu komputer yang mencakup teknologi informasi, sistem informasi, dan manajemen informatika. ...