ANALISIS KINERJA ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM DETEKSI KANKER OTAK - Kusumaningrum, Fadila Aulia; Gunawan, Dedi (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Kanker otak adalah salah satu jenis kanker dengan tingkat kematian yang tinggi secara global. Penyakit ini sering kali baru terdiagnosis pada tahap akhir, saat pilihan pengobatan sudah terbatas. Oleh sebab itu, deteksi dini menjadi sangat penting untuk memungkinkan pengobatan lebih awal, sehingga peluang kesembuhan dapat meningkat.. Penelitian ini mengevaluasi kinerja tiga algoritma machine learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN), Artificial Neural Network (ANN), dan Residual Network (ResNet. Dataset citra medis otak yang digunakan mencakup gambar dari MRI dan CT scan yang diperoleh dari sumber terbuka dan data dari institusi medis. Gambar yang dihasilkan dianalisis oleh masing-masing algoritma setelah melalui proses preprocessing. Evaluasi kinerja mencakup akurasi, presisi, recall serta F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Convolutional Neural Network (CNN) memiliki performa terbaik dalam mendeteksi kanker otak, dengan akurasi sebesar 92% dan F1-score yang konsisten tinggi di semua kelas. Artificial Neural Network (ANN) berada di posisi kedua dengan akurasi 84%, sementara Residual Network (ResNet) memiliki performa paling rendah, hanya mencapai akurasi 33%.