Analisis Komparatif Metode Ensemble Learning pada Prediksi Kanker Payudara - Nur Cahyo IA, Nur Cahyo IA; Wibisono, Setyawan (Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa tiga metode ensemble learning, yaitu Random Forest, AdaBoost, dan XGBoost, dalam mengklasifikasikan data kanker payudara. Dataset yang digunakan adalah Wisconsin Breast Cancer (WBC) dari UCI Machine Learning Repository. Metode ensemble diterapkan karena kemampuannya dalam meningkatkan stabilitas dan akurasi prediksi dengan menggabungkan beberapa model dasar. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, serta confusion matrix dan AUC, dengan pendekatan validasi silang 10-fold. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AdaBoost memberikan hasil paling seimbang dengan akurasi tertinggi sebesar 96,31% dan kesalahan klasifikasi paling minimal. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem deteksi dini kanker berbasis machine learning.