Model Prediksi Kanker Paru-Paru dengan Random Forest - Adha Maulana; Aditya Pratama; Denny Primanda; Nurman Hariyanto (STMIK PONTIANAK, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kanker paru-paru menggunakan algoritma Random Forest Decision Tree. Data yang digunakan diperoleh dari survei terkait faktor risiko kanker paru-paru. Proses diawali dengan pemuatan dan pra-pemrosesan data, termasuk penanganan nilai yang hilang dan duplikat, serta encoding variabel kategorikal. Data kemudian dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian. Model Random Forest dilatih pada set pelatihan dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi dan classification report. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi model sebesar 90.36%, menunjukkan bahwa model Random Forest mampu memprediksi kanker paru-paru dengan akurasi yang tinggi. Analisis feature importance juga dilakukan untuk mengidentifikasi faktor-faktor paling berpengaruh dalam prediksi kanker paru-paru. Penelitian ini menunjukkan potensi penggunaan Random Forest dalam pengembangan sistem prediksi kanker paru-paru.