Penerapan Algoritma Decision Tree Untuk Memprediksi Kanker Payudara menggunakan Data Mining dan Machine Learning

Abstract

Kanker payudara menjadi pembunuh nomor 1 dunia bahkan di Indonesia. Penangan penyakit ini umumnya dilakukan setelah penderita memasuki tahap kanker yang sudah lama bersemayam dalam tubuh. Penelitian ini mencoba untuk membuat model prediksi kanker payudara yang akurasinya diatas 99%. Harapannya adalah dengan model tersebut pendeteksian dini kanker payudara dapat dilakukan dengan diagosa yang sangat akurat. Sehingga membantu dokter atau fasilitas Kesehatan memberikan penangan sedini mungkian agar kanker payudara tidak berkembang. Model yang dikomparasikan adalah algoritma decision tree yaitu ID3, CART dan C4.5. Pengunaan pruning dan pre-pruning dilakukan untuk melihat akurasi model yang dibangun, hasilnya 98,25% didapat pada algoritma ID3 dan CART baik menggunakan atau tidak menggunakan pruning dan pre-pruning. Masih belum tercapai nilai akurasi 99%, kendala ini mungkin karena beberapa parameter yang belum ditemukan nilai yang pas.