Metode Naive Bayes dalam Mendeteksi Sel Kanker Payudara

Authors

  • Riska Agustin Universitas Negeri Jakarta
  • Vera Maya Santi
  • Bagus Sumargo Universitas Negeri Jakarta

DOI:

https://doi.org/10.21009/JSA.03104

Keywords:

kanker payudara, glukosa, insulin, HOMA, lepton, adiponektin, resistin, MCP-1, BMI, Naive Bayes

Abstract

Kanker payudara merupakan kanker paling umum dan paling banyak terjadi pada wanita di seluruh dunia. Di Indonesia sendiri kasus kanker payudara menempati posisi pertama kanker yang paling banyak menyebabkan kematian pada wanita. Tingginya angka kematian karena kanker payudara di Indonesia perlu dicermati dengan tindakan pencegahan dan deteksi dini. Kasus kanker yang ditemukan pada stadium dini serta mendapat pengobatan yang cepat dan tepat akan memberikan kesembuhan dan harapan hidup lebih lama. Ada beberapa faktor yang dapat digunakan untuk memprediksi keberadaan kanker payudara pada tubuh seseorang, diantaranya adalah usia, glukosa, insulin, HOMA (Homeostatic Model Assessment), leptin, adiponektin, resistin, MCP-1 (Monocyte Chemoattractant Protein-1), serta IMT (Indeks Massa Tubuh). Pada penelitian ini akan dibahas mengenai kemungkinan seseorang menderita kanker payudara berdasarkan faktor-faktor pendorong yang diamati menggunakan metode Naive Bayes. Hasil akurasi yang diperoleh adalah sebesar 80% dimana dari 35 data uji yang diamati terdapat 28 data yang di klasifikasikan dengan tepat dan 7 data yang mengalami kesalahan klasifikasi.

Downloads

Published

2019-06-28

How to Cite

Riska Agustin, Vera Maya Santi, & Bagus Sumargo. (2019). Metode Naive Bayes dalam Mendeteksi Sel Kanker Payudara. Jurnal Statistika Dan Aplikasinya, 3(1), 30–38. https://doi.org/10.21009/JSA.03104