PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING MODEL C4.5 DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI KEGANASAN KANKER PAYUDARA - Firda, Hiliah; Athiyah, Rima; Candra, Salsabila; Jambak, Muhammad Ihsan (Universitas Muhammadiyah Jakarta, 2024)
Kanker payudara menjadi salah satu masalah kesehatan global yang signifikan, dengan tingkat kejadian dan kematian yang tinggi di seluruh dunia. Penelitian ini menyoroti pentingnya prediksi keganasan kanker payudara dalam penanganan pasien dan menggambarkan tantangan dalam deteksi dini serta penanganan kanker payudara, terutama di negara berkembang. Selain itu, penelitian ini menyoroti peran teknologi informasi dan komunikasi, khususnya algoritma data mining seperti C4.5 dan Naive Bayes, dalam meningkatkan prediksi keganasan kanker payudara. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja kedua algoritma tersebut dalam konteks medis ini, dengan referensi tambahan dari penelitian terdahulu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mencapai akurasi sebesar 94,15%, sementara Naïve Bayes mencapai 92,40%. Hal ini menegaskan bahwa algoritma C4.5 memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan Naïve Bayes. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang pilihan algoritma terbaik untuk prediksi keganasan kanker payudara, yang pada gilirannya dapat meningkatkan diagnosis dini, perawatan yang lebih efektif, dan hasil klinis yang lebih baik bagi pasien.Kata Kunci: Data Mining, C4.5, Naive Bayes, Kanker Payudara, Klasifikasi