Penggunaan Algoritma C4.5 dalam Menentukan Biopsy pada Penderita Kanker Payudara

Putra, Adi Candra (2018) Penggunaan Algoritma C4.5 dalam Menentukan Biopsy pada Penderita Kanker Payudara. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

[img] Text
1 JUDUL.pdf
Download (55kB)
[img] Text
6 Abstrak.pdf
Download (34kB)
[img] Text
14 BAB I .pdf
Download (102kB)
[img] Text
15 BAB II .pdf
Restricted to Repository staff only
Download (175kB)
[img] Text
16 BAB III .pdf
Restricted to Repository staff only
Download (265kB)
[img] Text
17 BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (376kB)
[img] Text
18 BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (32kB)
[img] Text
JURNAL.pdf
Download (239kB)

Abstract

Kanker payudara merupakan diagnosis kanker yang paling sering terjadi pada wanita di dunia. Angka kejadian kanker payudara meningkat lebih dari 20% sejak tahun 2008. Deteksi dini kanker payudara pada wanita-wanita yang tidak memiliki keluhan dapat menurunkan angka kematian. Wanita yang datang dengan keluhan biasanya lesi sudah membesar dan menyebar ke organ lainnya. Algoritma klasifikasi Decision Tree C4.5 merupakan metode data mining yang kerap digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit, penanganan dokter terhadap pasien atau lebih umumnya metode klasifikasi menggunakan data mining sudah banyak digunakan dalam dunia medis. Dari hasil penelitian ini, didapatkan bahwa hasil hitung menggunakan confussion matrix terhadap data uji berjumlah 197 record menunjukkan bahwa akurasi 93,4% presisi 100% dan recall 97,41%.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Kanker payudara, Decison tree, C4.5 confussion matrix
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
600 Technology and Applied Science > 610 Medicine and Health
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Hendri Uut Fahrullah
Date Deposited: 03 Oct 2019 09:14
Last Modified: 03 Oct 2019 09:14
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/2378

Actions (login required)

View Item View Item