Implementasi Machine Learning Untuk Prediksi Kanker Payudara Menggunakan Model Regresi Logistik - Warnilah, Ai Ilah -; Sutisna, Herlan -; Ratningsih, Ratningsih; Christian, Vincent; Maharani, Ranti (Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen, 2024)
Salah satu penyakit paling mematikan dan semua orang di dunia pasti takut dengan penyakit Kanker. Kanker payudara merupakan salah satu jenis kanker yang paling umum di dunia dan menjadi penyebab utama kematian di kalangan wanita. Deteksi dini kanker payudara sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan. Dalam beberapa tahun terakhir, implementasi machine learning dalam bidang medis telah berkembang pesat, khususnya dalam prediksi dan diagnosis penyakit. Penelitian  ini bertujuan untuk membahas implementasi algoritma regresi logistik dalam prediksi kanker payudara. Melalui penggunaan dataset yang relevan, algoritma ini diharapkan dapat memberikan prediksi yang akurat dan membantu dalam pengambilan keputusan klinis. Data yang digunakan bersumber dari Kaggle.com dengan nama file Breast Cancer Predictor. Proses yang dilakukan adalah Pemahaman Bisnis, Pemahaman Data, Persiapan Data dan Visualisasi Data untuk pemodelan menggunakan Regresi Logistik, setelah memodelkan data langkah selanjutnya adalah menggunakan penerapan menggunakan Framework Streamlit. Pada proses pelatihan data menggunakan metode Regresi Logistik diperoleh hasil akurasi sebesar 0,97%.