Analisis Penerapan Optimasi Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization (Pso) Untuk - Taghfirul Azhima Yoga Siswa (Jurnal Bangkit Indonesia, 2018)
Perlu dilakukan upaya pencegahan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat dalam mengenali gejala dan risiko penyakit kanker payudara sehingga dapat menentukan langkah-langkah pencegahan dan deteksi dini yang tepat. Sejalan dengan hal itu data mining merupakan salah satu pemanfaatan teknologi informasi dalam bidang kesehatan yang banyak digunakan sebagai sistem pendukung keputusan klinis dalam memprediksi dan mendiagnosa berbagai penyakit dengan akurasi data yang sangat baik. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi perbandingan penerapan optimasi kinerja terbaik metode klasifikasi data mining algoritma C4.5 dan Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mendeteksi kanker payudara menggunakan pengukuran confusion matrix, AUC dan T-Test. Dataset kanker payudara yang digunakan berjumlah 699 record dengan 11 parameter indikator yang terdiri dari Code Number, Clump Thickness, Uniformity of Cell Size, Uniformity of Cell Shape, Marginal Adhesion, Single Epithelial Cell Size, Bare Nuclei, Bland Chromatin, Normal Nucleoli, Mitoses, dan Class yang diolah menggunakan software RapidMiner Versi 9. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan kinerja akurasi C4.5 dari 90,19% menjadi 94,29% dan Naïve Bayes 97,65% menjadi 97,96%. Hasil kinerja terbaik yang diuji menggunakan T-Test adalah algoritma Naïve Bayes (PSO) memiliki nilai tertinggi sebesar 0,980. Dengan demikian algoritma Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat memberikan solusi terbaik terhadap akurasi pendeteksian penyakit kanker payudara.