Analisis Performa Logistic Regression, Naïve Bayes, dan Random Forest sebagai Algoritma Pendeteksi Kanker Payudara

Abstract

Kanker payudara merupakan jenis penyakit kronis yang sampai saat ini masih diragukan terkait upaya penyembuhan total penyakit ini, selain itu juga memerlukan waktu pengobatan yang lama dan juga biaya yang cukup tinggi. Faktor penyebab dari kanker payudara sendiri hingga kini masih belum diketahui secara spesifik, namun dapat dicermati bahwa penyebab penyakit ini bersifat multifaktorial yang saling mempengaruhi satu dengan lainnya, seperti: faktor lingkungan, genetika, virus, pola makanan, dan juga radiasi di daerah dada. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui metode mana yang memiliki akurasi tertinggi dalam prediksi kanker payudara di Coimbra, dengan metode Logistics Regression, Naïve Bayes, atau Random Forest. Penelitian ini diharapkan mampu membantu masyarakat dan tenaga medis dalam deteksi dini penyakit kanker payudara. Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan algoritma Logistics Regressiondidapatkan nilai akurasi sebesar 80%, pada algoritma Naïve Bayes mendapatkan nilai sebesar 75%, dan terakhir dengan algoritma Random Forest didapatkan nilai sebesar 75%. Dari pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma Logistics Regression terbukti memiliki tingkat akurasi yang paling baik dalam hal prediksi penyakit kanker payudara dibandingkan dengan kedua algoritma lainnya