Prediksi Harapan Hidup Penderita Hepatitis Kronik Menggunakan Metode-Metode Klasifikasi - Khomsah, Siti (Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed), 2018)
Data Riskesdas 2013 menunjukkan 28 juta penduduk Indonesia terinfeksi hepatitis B atau C. Potensi penderita hepatitis kronik sebesar empat belas juta dan satu koma empat juta diantaranya berpotensi menjadi penderita kanker hati. Perawatan bagi pasien hepatitis B kronik bertujuan memperpanjang harapan hidup pasien. Hepatitis C merupakan penyebab utama kanker hati dan sirosis. Vaksin yang tepat bagi penderita hepatitis kronik belum ditemukan sehingga pengobatannya hanya bertujuan memperpanjang harapan hidup pasien. Masa depan kesehatan pasien hepatitis kronik atau akut dapat diukur dari gejala-gejala hasil pemeriksaan baik fisik maupun laboratorium. Berdasarkan hasil pemeriksaan, dokter dapat memprediksi apakah pasien berisiko meninggal dunia karena penyakit tersebut sehingga dapat memberikan perlakuan yang tepat pada pasien. Data mining adalah salah satu teknik untuk menemukan pola informasi dari dataset pasien hepatitis. Pola informasi tersebut digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi resiko kematian pasien hepatitis. Klasifikasi adalah salah satu teknik dalam data mining untuk analisis prediksi. Penelitian bertujuan menerapkan metode data mining klasifikasi untuk memprediksi harapan hidup penderita hepatitis kronik. Fokus penelitian adalah membandingkan beberapa metode klasifikasi dan akurasinya dalam memprediksi harapan hidup pasien hepatitis. Metode yang diajukan adalah K-NN, Naive Bayes, D-Tree, dan Random forest. Model yang dirancang akan diuji menggunakan 155 data penderita hepatitis kronik atau akut. Performance model diukur berdasarkan nilai akurasi dan AUC. Model yang dirancang akan diuji menggunakan 155 data penderita hepatitis kronik atau akut. Kinerja model diukur berdasarkan nilai akurasi dan AUC. Metode validasi menggunakan k-fold cross validation dengan k = 10. Hasil pengujian model menunjukkan Random forest merupakan metode yang paling akurat yaitu mencapai 79.35%. Nilai AUC Naive Bayes, D-Tree, dan Random forest lebih dari 0.8, artinya ketiga model tersebut bagus sebagai classifier. Sedangkan nilai AUC K-NN adalah 0.7 artinya K-NN hanya pada level fair atau cukup.