Putra, Hadi Widya Nugraha Surya
Duta Bangsa University

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

Found 1 Documents
Search

Penerapan Algoritme Decision Tree Pada Klasifikasi Penyakit Kanker Paru-Paru Putra, Hadi Widya Nugraha Surya; Atina, Vihi; Maulindar, Joni
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 12, No 3: Desember 2023
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v12i3.1323

Abstract

One of the deadliest diseases in the world is lung cancer. It is the biggest trigger of cancer-related deaths than any other type of cancer. The cause of this disease is due to uncontrolled cell growth in the body. Through classification, lung cancer patterns can be found. One of the widely used classificastion methods is the Decision Tree techniques. The Decision Tree C4.5 technique is a simple classification algorithm but has high performance and accuracy. This algorithm can generate decisions by forming a decision tree and can be used to predict lung cancer. From the result of the test carried out, a considerable accuracy was obtained, namely 89% with a Precission of 70% and Recall of 74.5%.Keywords: Data Mining; Classification, Decision Tree C4.5, Lung Cancer AbstrakSalah satu penyakit yang paling mematikan didunia adalah penyakit kanker paru-paru. Penyakit ini adalah pemicu terbesar kematian terkait kanker dibanding setiap jenis macam penyakit kanker lainnya. Penyebab tingginya angka kematian pasien kanker paru-paru disebabkan karena terlambat dideteksi. Klasifikasi memungkinkan untuk menemukan pola pada kanker paru-paru, yang memungkinkan pendeteksian awal penyakit kanker paru-paru. Salah satu teknik klasifikasi yang banyak digunakan adalah Decision Tree. Metode Decision Tree C4.5 merupakan teknik klasifikasi sederhana dengan performa dan akurasi tinggi. Algoritme ini dapat digunakan untuk memprediksi kanker paru-paru. Dari hasil pengujian yang dilakukan didapatkan akurasi yang cukup besar yaitu 89%, dengan Precission sebesar 70% dan Recall sebesar 74.5 %.