STUDI KOMPARATIF ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM KLASIFIKASI DAN PREDIKSI KANKER PARU-PARU - Atma Agilia Triwardani; Erna Daniati; Anita Sari Wardani (Program Studi DIII Sistem Informasi - Universitas Muhammadiyah Metro, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa lima algoritma klasifikasi machine learning, yaitu Naive Bayes dan Random Forest, dalam mendeteksi kanker paru-paru berdasarkan data gejala klinis pasien. Data penelitian diperoleh dari dataset terbuka Kaggle yang telah melalui tahapan preprocessing, transformasi, dan pembagian data uji dan latih. Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score, baik secara otomatis maupun manual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa semua algoritma memiliki performa klasifikasi yang baik, namun Naive Bayes unggul dengan akurasi sebesar 93,53% dan F1-score 0,9272. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan probabilistik sederhana masih sangat relevan dan efektif dalam mengklasifikasikan penyakit berbasis data klinis. Penelitian ini juga memberikan dasar untuk eksplorasi lebih lanjut terkait pengembangan sistem deteksi dini penyakit berbasis machine learning yang lebih akurat dan efisien