Implementasi K-Nearest Neighbours Dengan Google Collab Untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara - Rihastuti, Siti; Rosyidi, Afnan; Handoko, Handoko (Universitas Respati Indonesia, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuik mengklasifikasi penyakit kanker payudara berdasarkan dataset pasien penderita penyakit kanker payudara menggunakan model K-Nearest Neigbors dan pengujian menggunakan Google Colab. Kanker payudara adalah salah satu jenis kanker yang paling umum di kalangan wanita dan deteksi dini sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan bagi penderitanya. Sebanyak 569 record dataset penyakit kanker payudara digunakan yang diambil dari situs kaggle. Terdapat 32 variabel yang ada didalam kriteria dataset yang akan diuji. Model KNN diterapkan dengan menentukan nilai K = 1 hingga 20. Dari hasil pengujian menggunakan KNN dan Google Colab terhadap dataset diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 96.49% dengan nilai K=9. Akurasi cenderung stabil dan memiliki selisih yang sedikit mulai dari K=3 hingga K =20. Nilai presisi tertinggi terdapat pada angka 97,18% dengan beberapa nilai K=4, 6, 8, 9, dan K=10. Nilai recall dan F1-score tertinggi sebesar 97.18% pada K=9. Perolehan nilai akurasi, presisi, recall dan F1-score yang tinggi dan cukup stabil mampu mendeteksi kasus kanker payudara dengan tingkat akurasi yang baik. Nilai F1-score yang tinggi menunjukkan bahwa model KNN memiliki keseimbangan yang baik antara precision (ketepatan dalam memprediksi secara akurat) dan recall (sensitivitas dalam mengukur kinerja model dalam memprediksi kasus kanker payudara ganas yang sebenarnya). Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa model K-Nearest Neigbors memiliki kinerja yang cukup baik dalam memprediksi kanker payudara.