Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Allsela Meiriza
Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
Computer Science & IT Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Komparatif Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Kekambuhan Kanker Payudara Berdasarkan Karakteristik Tumor Chairunnisa Desti Arzety; Vanya Dwi Nabila; Aprilia Herawati; Allsela Meiriza; Ken Ditha Tania
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.15976

Abstract

Kanker payudara merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi pada perempuan di dunia, di mana tantangan utamanya terletak pada risiko kekambuhan (recurrence). Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kekambuhan kanker payudara dengan membandingkan tiga algoritma machine learning, yaitu Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest, berdasarkan karakteristik tumor dari dataset METABRIC. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, seleksi fitur klinis, dan pembagian data dengan rasio 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Logistic Regression memiliki performa terbaik dalam hal akurasi (0,661) dan ROC-AUC (0,689), sementara Random Forest menunjukkan keunggulan pada metrik recall (0,544) yang krusial untuk deteksi pasien berisiko. Analisis feature importance mengidentifikasi bahwa jumlah mutasi genetik (Mutation Count), Nottingham Prognostic Index (NPI), dan ukuran tumor merupakan faktor paling dominan dalam memprediksi kekambuhan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa karakteristik biologis tumor memiliki pengaruh signifikan terhadap risiko kekambuhan dan penggunaan machine learning berpotensi besar menjadi sistem pendukung keputusan klinis untuk stratifikasi risiko pasien secara objektif.   Kata kunci - Kanker Payudara, Kekambuhan, Machine Learning, METABRIC, Karakteristik Tumor
Co-Authors Aprilia Herawati Chairunnisa Desti Arzety Ken Ditha Tania Vanya Dwi Nabila