Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree dalam Prediksi Kanker Paru-Paru Menggunakan Algoritma C4.5 - Rofiani, Riska; Oktaviani, Luluk; Vernanda, Dwi; Hendriawan, Tri (Universitas Teknokrat Indonesia, 2024)
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kanker paru-paru menggunakan teknik Data Mining dengan algoritma Decision Tree, terutama algoritma C4.5. Dataset yang digunakan merupakan kumpulan data dari Kaggle yang mencakup atribut seperti usia, jenis kelamin, kebiasaan merokok, konsumsi alkohol, aktivitas, dan faktor lainnya yang diduga berperan dalam risiko terkena kanker paru-paru. Hasil klasifikasi dari model yang dibangun menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi kemungkinan seseorang terkena kanker paru-paru. Analisis mendalam terhadap model mengindikasikan bahwa kebiasaan merokok adalah faktor dominan yang sangat memengaruhi prediksi penyakit ini. Faktor usia juga memainkan peran penting dalam penentuan risiko terkena kanker paru-paru, di mana individu dengan usia tertentu cenderung memiliki risiko lebih tinggi. Model klasifikasi yang dikembangkan dalam penelitian ini telah memberikan hasil yang konsisten dan dapat diandalkan dalam mengidentifikasi risiko kanker paru-paru. Keberhasilan model ini dalam memprediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi menunjukkan potensi besar untuk mendeteksi dini penyakit ini. Penekanan yang besar pada kebiasaan merokok sebagai faktor risiko utama kanker paru-paru disorot dalam hasil penelitian ini. Model berhasil menggambarkan bahwa individu yang memiliki kebiasaan merokok memiliki kemungkinan lebih tinggi terkena kanker paru-paru daripada individu yang tidak merokok. Diharapkan model prediksi ini dapat digunakan sebagai alat penting dalam mengidentifikasi individu dengan risiko tinggi terkena kanker paru-paru secara dini. Dengan demikian, perawatan yang tepat dapat diberikan pada tahap awal penyakit, meningkatkan peluang kesembuhan dan memperbaiki prognosis. Namun, penelitian ini juga menunjukkan bahwa ada beberapa atribut lain yang mungkin memiliki pengaruh yang signifikan dalam risiko terkena kanker paru-paru. Oleh karena itu, penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menggali lebih dalam atribut-atribut lain yang berkontribusi terhadap prediksi penyakit ini secara lebih komprehensif. Hasil klasifikasi yang kuat dari model ini menunjukkan bahwa analisis data menggunakan teknik Data Mining dan algoritma C4.5 dapat menjadi solusi efektif dalam deteksi dini dan pencegahan penyakit kanker paru-paru. Model ini dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam upaya penyelamatan nyawa dan perbaikan kualitas hidup bagi individu yang berisiko terkena penyakit ini. Kata Kunci: Kanker Paru-Paru, Prediksi, Data Mining, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan.