Implementasi Model Klasifikasi Jenis Kanker Payudara Menggunakan Algoritma SVM dan Logistic Regression Berbasis Web - Nunung Nurjanah; Arphilia Nur Rani; Hanny Hikmayanti Handayani; Anis Fitri Nur Masruriyah (REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 2023)
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), ada 7 juta pasien kanker payudara, 5 juta di antaranya meninggal setiap tahun. Berdasarkan data Globocan untuk 2018 menunjukkan tingkat kematian rata-rata 17 per 100.000 orang dan insiden 2,1 per 100.000 orang yang menyerang perempuan di Indonesia. Hal itu, menyebabkan kanker payudara ini merusak genetic pada DNA dari sel epitel payudara menjalar ke ductus. Tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasi jenis kanker (jinak atau ganas) yang diderita. Perbedaan penelitian sebelumnya dengan penelitian ini adalah metode pengujian algoritma yang dipilih. Pada penelitian ini menggunakan algoritma SVM dan Logistic Regression dengan SMOTE. Beberapa tahapan yang digunakan pada penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data, kemudian pre-processing. Selanjutnya implementasi, evaluasi dan deployment pada sistem. Adapun metode K-Fold Cross Validation digunakan pada  penelitian ini untuk melakukan partisi pada data.  Sedangkan evaluasi model menggunakan confusion matrix. Berdasarkan tujuan penelitian, deployment dilakukan menggunakan flask untuk melakukan mengimplementasikan model pada sistem. Adapun metode pengembangan sistem yang digunakan pada penelitian ini yaitu RAD dengan beberapa tahapan. Tahapan dimulai dengan analisis kebutuhan, prototype dan implementasi. Berdasarkan hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa accuracy yang didapat sebesar 1.0, precision 1.0 dan recall 1.0. Selain itu, accuracy yang didapatkan pada sistem yaitu 90%. Maka dari itu, diharapkan berdasarkan hasil penelitian ini dapat membantu tenaga medis untuk mengklasifikasikan jenis kanker payudara, guna melakukan pengobatan secara cepat dan tepat pada penderita penyakit kanker payudara.