PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE PADA KLASIFIKASI PENYAKIT KANKER PARU-PARU

Salah satu penyakit yang paling mematikan didunia adalah penyakit kanker paru-paru. Penyakit kanker dapat terjadi karena adanya perkembangan sel yang tak terkontrol serta mempunyai kemampuan untuk menyebar keluar jaringan. Penyakit ini adalah pemicu terbesar kematian terkait kanker dibanding setiap jenis macam penyakit kanker lainnya. Penyebab tingginya angka kematian pasien kanker paru-paru disebabkan karena terlambat dideteksi. Oleh karena itu Penelitian ini dilakukan dengan tujuan menerapkan algoritma decision tree pada klasifikasi penyakit kanker paru-paru yang bermanfaat untuk pendeteksian awal penyakit kanker paru-paru.

Klasifikasi memungkinkan untuk menemukan pola pada kanker paru-paru, yang memungkinkan pendeteksian awal penyakit kanker paru-paru. Salah satu teknik klasifikasi yang banyak digunakan adalah Decision Tree. Metode Decision Tree C4.5 merupakan teknik klasifikasi sederhana dengan performa dan akurasi tinggi. Algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi kanker paru-paru. Setelah terbentuknya Machine Learning ini langkah selanjutnya yaitu mengimplementasikan kedalam web flask yang nantinya dapat memprediksi sejak dini penyakit kanker paru-paru.

Hasil dari pengujian dengan 216 sebagai data training dan 93 sebagai data testing dimana setiap data memiliki variable dataset gejala berjumlah 15 dan 1 variabel sebagai target atribut telah menghasilkan tingkat akurasi yang cukup besar yaitu 89%, dengan Precission sebesar 70% dan Recall sebesar 74.5 % dengan jumlah prediksi benar 83 dari total 93 data testing.