Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.757
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Fitrah: Journal of Islamic Education Jurnal Pustaka Mitra : Pusat Akses Kajian Mengabdi Terhadap Masyarakat Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Jurnal Sains dan Informatika : Research of Science and Informatic GEMBIRA (Pengabdian Kepada Masyarakat) Proceedings of The International Conference on Computer Science, Engineering, Social Sciences, and Multidisciplinary Studies
Ismael Ismael
Politeknik Negeri Padang
Religion Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Regresi Logistik Rayendra, Rayendra; Ikhsan, Ikhsan; Meri, Rozi; Ismael, Ismael; Eka Putra, Dian; Ahmad Efendi, Rostam; Ikhbal Salam, Riyan
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 3 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i3.1344

Abstract

Kanker payudara merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi pada wanita di Indonesia. Diagnosis yang akurat dan cepat sangat penting untuk meningkatkan tingkat kesembuhan pasien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk diagnosis kanker payudara menggunakan model regresi logistik yang dioptimasi. Metode penelitian menggunakan dataset Wisconsin Diagnostic Breast Cancer yang terdiri dari 569 sampel dengan 30 fitur morfologis sel. Data dibagi menjadi 75% data latih dan 25% data uji. Model regresi logistik diimplementasikan dengan regularisasi L2 dan dievaluasi menggunakan analisis ROC, optimasi ambang batas dengan Indeks Youden, serta kalibrasi probabilitas menggunakan Expected Calibration Error (ECE). Hasil penelitian menunjukkan model mencapai akurasi 95,8%, sensitivitas 96,2%, dan spesifisitas 95,6% dengan nilai AUC-ROC 0,993. Optimasi ambang batas menghasilkan nilai optimal 0,560 yang menyeimbangkan sensitivitas dan spesifisitas. Kalibrasi probabilitas menunjukkan ECE sebesar 0,0390 yang dapat ditingkatkan menjadi 0,0328 menggunakan regresi isotonik. Kata kunci: kanker payudara, sistem pendukung keputusan, regresi logistik, kalibrasi probabilitas, optimasi ambang batas
Co-Authors Ade Putra Nanda Ahmad Efendi, Rostam Ahmad Fikri Fajri Akmalia Maylani, Farah Alif Avaldo Ayu Zulaica, Widya Budi Harto Budi Harto Devita Sari Dhella Amalia Eka Putra, Dian Fauziah, Siti Muidatul Ferry Fachrizal - Hendry Hernando, Luki Ikhbal Salam, Riyan Ikhsan Ikhsan Ikhsan Ikhsan Ikhsan Ikhsan Ikhsan, Ik Juliah, Siti Khairil Hamdi Leni Marlina Mahendra, Yudha Dwi Mardhiatul Husna Melinda Melinda Meri, Rozi Muazza Muazza Nataswa Juniar, Naila Nofiyanti Nofiyanti, Nofiyanti Novinaldi, Novinaldi Rahmad Rafid Rayendra, Rayendra Rini Asmara Siahaan, Djamaes Simanungkalit, Erwinsyah Suherman, Suherman Sulistiyo, Urip Tahir, Muhlis