<![CDATA[Kanker paru-paru merupakan penyebab utama kematian di dunia, dengan banyaknya kasus yang baru terdeteksi pada stadium lanjut, sehingga pengobatan menjadi kurang efektif. Dalam upaya untuk meningkatkan deteksi dini dan prediksi risiko kanker paru-paru, pendekatan berbasis machine learning telah menarik perhatian dalam penelitian medis. Artikel ini mengulas penerapan metode Decision Tree dalam klasifikasi penyakit paru-paru, yang memungkinkan identifikasi pola-pola penting dalam gejala-gejala awal penyakit tersebut. Metode Decision Tree digunakan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan berbagai faktor risiko yang memengaruhi timbulnya kanker paru-paru, seperti kebiasaan merokok, usia, dan faktor lingkungan. Review ini juga membahas berbagai teknik yang digunakan untuk meningkatkan akurasi model, termasuk seleksi fitur dan penggunaan Cross Validation. Berbagai penelitian yang mengaplikasikan Decision Tree untuk prediksi kanker paru-paru menunjukkan hasil yang beragam, dengan sebagian besar penelitian mencapai akurasi yang cukup baik, yang menandakan potensi metode ini dalam aplikasi klinis. Penelitian lebih lanjut berfokus pada pengembangan algoritma yang lebih kuat, seperti Random Forest dan Support Vector Machine (SVM), serta integrasi dengan data klinis dan genetika untuk meningkatkan prediksi. Artikel ini bertujuan untuk memberikan gambaran menyeluruh tentang penerapan Decision Tree dalam klasifikasi kanker paru-paru, serta tantangan dan peluang yang ada dalam pemanfaatan machine learning untuk deteksi dini kanker paru-paru.]]>
Copyrights © 2025
