Diterbitkan Oleh:
Lembaga Penelitian Pengabdian Masyarakat Universitas Nusa Mandiri 
Creation is distributed below Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
ANALISIS ALGORITMA KLASIFIKASI NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA
DOI:
https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.601Kata Kunci:
kanker payudara, data mining, neural networkAbstrak
Salahsatu penyebab kematian utama adalah kanker. Kanker yang paling umum pada wanita adalah kanker payudara. Penyakit ini jika dapat diketahui sejak dini dapat ditanggulangi bahkan dicegah. Teknik datamining klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi pasien mana yang terkena kanker payudara dan tidak dengan beberapa parameter yang ada. Dengan menggunakan metode Neural Network dan tools Rapid Miner 9.0 bertujuan untuk memprediksi diagnosis kanker payudara dan kemudian menghasilkan nilai accuracy 71,83%, precision 81,08% dan recall 69,17% dengan AUC sebesar 0,806 yang artinya klasifikasi dinyatakan cukup sehingga pasien dengan parameter yang ada dapat diprediksi mana saja yang merupakan pasien kanker payudara dan mana yang bukan, sehingga pola ini dapat digunakan sebagai tolak ukur diagnosis sehingga dapat dideteksi lebih dini dan diharapkan dapat menekan angka kematian akibat kanker payudara.
Unduhan
Data unduhan belum tersedia.
##submission.downloads##
Diterbitkan
2019-08-01
Cara Mengutip
Nugraha, F. S., Shidiq, M. J., & Rahayu, S. (2019). ANALISIS ALGORITMA KLASIFIKASI NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(2), 149–156. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.601
Terbitan
Bagian
Articles
Lisensi
An author who publishes in the Pilar Nusa Mandiri: Journal of Computing and Information System agrees to the following terms:
- Author retains the copyright and grants the journal the right of first publication of the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal
- Author is able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book) with the acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Author is permitted and encouraged to post his/her work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of the published work (See The Effect of Open Access).
Read more about the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 Licence here: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/.
