Analisis Perbandingan Klasifikasi Algoritma CART dengan Algoritma C 4.5 Pada Kasus Penderita Kanker Payudara

Fitria Melani, Sulastri Sulastri

Abstract


Kanker menjadi salah satu jenis penyakit berbahaya penyebab terjadinya kematian. Dari jumlah keseluruhan kasus kanker di dunia, jenis kanker yang banyak diderita manusia dengan presentase kasus mencapai 11,7% tercatat sebagai kanker payudara. Hal ini dapat terjadi dikarenakan kanker payudara tidak didiagnosa lebih awal. Maka dari itu, jika penyakit kanker payudara dapat diidentifikasi lebih cepat, maka resiko yang mungkin terjadi dapat diminimalisir. Seiring dengan kemajuan teknologi saat ini, data – data pasien kanker payudara dapat diolah dan dimanfaatkan untuk menemukan informasi yang berguna bagi kehidupan masyarakat. Dalam melakukan pengolahan data ada beragam cara yang dapat digunakan, contohnya dengan menggunakan teknik pengolahan data mining. Data mining memiliki bermacam – macam metode yang dapat diterapkan bergantung dengan tujuan dalam penggunaannya, Klasifikasi menjadi salah satu metode yang paling sering dipergunakan dalam teknik data mining. Dalam data mining teknik klasifikasi memiliki beragam model algoritma dengan tingkat kinerja yang bervariasi. Permasalahan dalam penelitian ini berfokus tentang bagaimana cara dalam melakukan analisis perbandingan model algoritma klasifikasi pada dataset kanker payudara yang diambil dari platform Kaggle.com. Penelitian ini bertujuan membandingkan algoritma CART dan C 4.5 untuk mendapatkan hasil performa yang optimal. Implementasi pada penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman R dengan software Rstudio. Dalam 6 kali percobaan dengan probabilitas dataset yang berbeda menghasilkan model pohon keputusan dengan nilai Accuracy, Recall, Precision dan Error rate yang berbeda. Dari percobaan yang dilakukan, didapatkan rata-rata tingkat performa algoritma CART sebesar 72 %, sedangkan algoritma C 4.5 sebesar 73%, sementara itu variabel yang paling berpengaruh dalam kematian pasien kanker payudara adalah Survival Months. Berdasarkan hasil analisis perbandingan yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa tingkat performa dari algoritma C 4.5 lebih baik dan stabil jika dibandingkan dengan tingkat performa dari algoritma CART.


Full Text:

PDF

References


F. S. Nugraha, M. J. Shidiq, and S. Rahayu, “Analisis Algoritma Klasifikasi Neural Network Untuk Diagnosis Penyakit Kanker Payudara,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 15, no. 2, pp. 149–156, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.601.

I. S. Syarief, “19,3 Juta Orang di Dunia Menderita Kanker, Paling Banyak Kanker Payudara,” www.suarasurabaya.net, 2021. https://www.suarasurabaya.net/kelanakota/2021/193-juta-orang-di-dunia-menderita-kanker-paling-banyak-kanker-payudara/?amp

I. Ramadhan and K. Kurniawati, “Data Mining untuk Klasifikasi Penderita Kanker Payudara Berdasarkan Data dari University Medical Center Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 1, p. 21, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1755.

F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive Bayes pada Penentuan Status Gunung Berapi dengan K-Fold Cross Validation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.

V. Novalia, R. Goejantoro, and Sifriyani, “Perbandingan Metode Klasifikasi Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor (Studi Kasus : Status Kerja Penduduk Di Kabupaten Kutai Kartanegara Tahun 2018),” J. EKSPONENSIAL, vol. 11, pp. 159–166, 2020.

M. Yusa, E. Utami, and E. Luthfi. Taufiq, “Evaluasi Performa Algoritma Klasifikasi Decision Tree ID3, C4.5, dan CART Pada Dataset Readmisi Pasien Diabetes,” Infosys (Information Syst. J., vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2016.

D. Alverina, A. R. Chrismanto, and R. G. Santosa, “Perbandingan Algoritma C4.5 dan CART dalam Memprediksi Kategori Indeks Prestasi Mahasiswa,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 6, no. 2, pp. 76–83, 2018, doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.76-83.

E. T. Novalyn, G. Ginting, and H. K. Siburian, “Pemanfaatan Metode Cart Dalam Memprediksi Omset Pakaian Pria Remaja (Studi Kasus : Pt. Matahari Department Store Thamrin Plaza Medan ),” J. Pelita Inform., vol. 7, no. 2, pp. 199–206, 2018.

E. Elisa, “Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform., vol. 2, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.

A. Jananto, S. Sulastri, E. Nur Wahyudi, and S. Sunardi, “Data Induk Mahasiswa sebagai Prediktor Ketepatan Waktu Lulus Menggunakan Algoritma CART Klasifikasi Data Mining,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 71–78, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.991.

N. Nafi’iyah, “Algoritma Cart Dalam Penentuan Pohon Keputusan,” vol. 7, no. 2, 2015.

D. Rahmadani and A. A. Muzafar, “Comparative Analysis of C4 . 5 and CART Algorithms for Classification of Stroke Analisis Perbandingan Algoritma C4 . 5 dan CART untuk,” pp. 198–206, 2022.




DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v17i1.2379

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Fitria Melani, Sulastri Sulastri

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Jurnal Tekno Kompak
Published by Universitas Teknokrat Indonesia
Organized by Program Studi D3 Sistem Informasi AkuntansiUniversitas Teknokrat Indonesia
Jl. Zainal Abidin Pagaralam, No.9-11, Labuhanratu, Bandarlampung, Indonesia
Telepon : 0721 70 20 22
W : http://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak
E  : teknokompak@teknokrat.ac.id.

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.


Jumlah Pengunjung : View Tekno Kompak StatsCounter

Flag Counter