<![CDATA[Salah satu penyakit yang memiliki tingkat kelangsungan hidup yang bervariasi di antara pasien adalah kanker tiroid. Untuk memprediksi tingkat kelangsungan hidup pasien berdasarkan karakteristik klinis, penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Metode ini memanfaatkan pengolahan bahasa alami (NLP) dengan Count Vectorizer untuk mengubah teks menjadi data numerik. Dalam penilaian keakuratan prediksi, evaluasi dilakukan dengan matriks kebingungan (confusion matrix) untuk mengukur kinerja model dalam klasifikasi. Selain itu, Area Under Curve (AUC) juga dihitung untuk mengevaluasi performa model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode ini memberikan prediksi yang akurat tentang tingkat kelangsungan hidup pasien dengan kanker tiroid, mencapai akurasi sebesar 97% dan AUC sebesar 0.95, menunjukkan kinerja yang sangat baik. Penelitian ini penting untuk memperdalam pemahaman tentang penerapan Decision Tree dalam konteks medis dan potensi algoritma ini dalam mendukung pengambilan keputusan klinis di masa depan.]]>
Copyrights © 2024
