Pengklasifikasian Kanker Payudara Dan Kanker Paru-Paru Dengan Metode Gaussian Naïve Bayes, Multinomial Naïve Bayes, Dan Bernoulli Naïve Bayes

Hedva Kenang Candra Alivian Pratama, Wiwik Suharso, Qurrota A’yun

Abstract


Penyakit kanker merupakan salah satu penyebab utama kematian pada seluruh dunia. Kanker payudara dan kanker paru-paru merupakan jenis kanker yang sering muncul pada kasus baru yang dimana  menyebabkan kematian terbesar (setelah dikontrol dengan umur) yaitu dengan  jumlah persentase sekitar 43,3%  untuk kanker payudara dan 23,1% untuk kanker paru-paru. Oleh karena itu dilakukannya penelitian untuk mengetahui kinerja dari Gaussian Naïve Bayes, Multinomial Naïve Bayes dan Bernoulli Naïve Bayes dengan menggunakan pemrograman berbahasa phyton dengan tools pemrograman google colab.Data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 699 data pada Breast Cancer dan 309 data pada Lung Cancer. Hasil dari penelitian ini bahwa performara rata-rata metode Bernoulli Naïve Bayes lebih unggul dengan hasil rata-rata accuracy 93,25%, rata-rata precesion 94,23%, dan rata-rata recall 94,69%

 

Kata Kunci : Bernoulli Naïve Bayes, Gaussian Naïve Bayes, Kanker, Klasifikasi, Multinomial Naïve Bayes.

Full Text:

PDF

References


Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. 2019. INFODATIN (Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI). Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Jakarta Selatan, Indonesia.

Alfa Saleh. 2014. Klasifikasi Metode Naïve Bayes dalam Data Mining untuk Menetukan Konsentrasi Siswa (Studi Kasus di MAS PAB 2 Medan). KeTIK (Konferensi Nasional Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi).

Hasbi, W. 2018. Pengklasifikasian Breast Cancer dengan Metode Naïve Bayes. Tesis. Fakultas Teknik Universitas Hasanudin, Makasar.

Bunga, M.T.H., Djahi, B.S., dan Nabuasa Y.Y. 2018. Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Status Kredit Mitra Binaan Di PT. Angkasa Pura I Program Kemitraan. J-ICON. 6(2): 30-34

Susanti, M.A. 2016. Klasifikasi Dokumen Berkatergori menggunakan Algoritma Naïve Bayes berbasi Bernoulli. Tesis. Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember.

Prasetyo, E. (2012). Data Mining Konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB Edisi 1. Yogyakarta: ANDI

Saraswati, M. dan Riminarsih, D. 2020. Analisis Sentimen terhadap Pelayanan KRL Cummuterline berdasarkan Data Twitter menggunakan Algoritma Bernoulli Naïve Bayes. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer. 25(1): 225-238.

Shofiya Feni. (2020). Perbandingan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dan Multinomial Naive Bayes (MNB) Dalam Klasifikasi Abstrak Tugas Akhir (Studi Kasus: Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember). Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember

Hamdan Ashari. (2020). Perbandingan Kinerja Algoritma Multinomial Naïve Bayes (MNB), Multivariate Bernoulli Dan Rocchio Algorithm Dalam Klasifikasi Konten Berita Hoax Berbahasa Indonesia Pada Media Sosial. Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember.

Wolberg, W.H, Street, W.N., dan Mangasarian, O.L. 1995. Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)

https://data.world/uci/breast-cancer-wisconsin-diagnostic. Diakses pada tanggal 14 Mei 2011

Staceyinrobert. 2017. Survey Lung Cancer

https://data.world/sta427ceyin/survey-lung-cancer. Diakses pada tanggal 15 Mei 2011

Kuhn, M., dan Johnson, K. 2013. Applied Predictive Modeling. New York: Springer.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


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