Implementasi K-Nearest Neighbours Dengan Google Collab Untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara

Siti Rihastuti, Afnan Rosyidi, Handoko Handoko

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuik mengklasifikasi penyakit kanker payudara berdasarkan dataset pasien penderita penyakit kanker payudara menggunakan model K-Nearest Neigbors dan pengujian menggunakan Google Colab. Kanker payudara adalah salah satu jenis kanker yang paling umum di kalangan wanita dan deteksi dini sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan bagi penderitanya. Sebanyak 569 record dataset penyakit kanker payudara digunakan yang diambil dari situs kaggle. Terdapat 32 variabel yang ada didalam kriteria dataset yang akan diuji. Model KNN diterapkan dengan menentukan nilai K = 1 hingga 20. Dari hasil pengujian menggunakan KNN dan Google Colab terhadap dataset diperoleh nilai akurasi tertinggi sebesar 96.49% dengan nilai K=9. Akurasi cenderung stabil dan memiliki selisih yang sedikit mulai dari K=3 hingga K =20. Nilai presisi tertinggi terdapat pada angka 97,18% dengan beberapa nilai K=4, 6, 8, 9, dan K=10. Nilai recall dan F1-score tertinggi sebesar 97.18% pada K=9. Perolehan nilai akurasi, presisi, recall dan F1-score yang tinggi dan cukup stabil mampu mendeteksi kasus kanker payudara dengan tingkat akurasi yang baik. Nilai F1-score yang tinggi menunjukkan bahwa model KNN memiliki keseimbangan yang baik antara precision (ketepatan dalam memprediksi secara akurat) dan recall (sensitivitas dalam mengukur kinerja model dalam memprediksi kasus kanker payudara ganas yang sebenarnya). Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa model K-Nearest Neigbors memiliki kinerja yang cukup baik dalam memprediksi kanker payudara.

Full Text:

PDF

References


dr. R. Larasati, “Perbedaan Tumor dan Kanker - Alodokter,” Alodokter. [Online]. Available: https://www.alodokter.com/komunitas/topic/apakah-perbedaan-yang-pasti-antara-tumor-dan-kanker-itu-

K. Biro, “Kanker Payudara Paling Banyak di Indonesia, Kemenkes Targetkan Pemerataan Layanan Kesehatan,” Kemenkes. [Online]. Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20220202/1639254/kanker-payudaya-paling-banyak-di-indonesia-kemenkes-targetkan-pemerataan-layanan-kesehatan/

dr. Sienny Agustin, “Tumor Ganas, Ketahui Penyebab, Gejala, dan Pengobatannya,” Alo Dokter. p. 25 Maret 2024, 2023. [Online]. Available: https://www.alodokter.com/tumor-ganas-ketahui-penyebab-gejala-dan-pengobatannya

K. Indonesia, “Kanker Payudara Paling Banyak di Indonesia, Kemenkes Targetkan Pemerataan Layanan Kesehatan.” 2022.

D. K. Yogyakarta, “KENALI BERBAGAI GEJALA KANKER PAYUDARA”.

M. F. Akbarollah, W. Wiyanto, D. Ardiatma, and A. T. Zy, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Penyakit Jantung,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 850–860, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4071.

N. Meilani and O. Nurdiawan, “Data Mining untuk Klasifikasi Penderita Kanker Payudara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Wahana Inform., vol. 2, no. 1, pp. 177–187, 2023, [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer.

Z. Zuriati and N. Qomariyah, “Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN ) Classification of Stroke Using the K-Nearest Neighbor ( KNN ) Algorithm,” vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2023.

J. Fahmi Idris et al., “Publisher KLASIFIKASI PENYAKIT KANKER PARU MENGGUNAKAN PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING,” J. MEDIA Akad., vol. 2, no. 2, 2024.

D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.

E. Najwaini, T. E. Tarigan, and F. P. Putra, “Application of the K-Nearest Neighbors (KNN) Algorithm on the Brain Tumor Dataset,” … Artif. Intell. …, vol. 1, no. 1, pp. 18–26, 2023, [Online]. Available: https://www.jurnal.yoctobrain.org/index.php/ijaimi/article/view/85

Y. Setiawan, “Data Mining berbasis Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur untuk Deteksi Kanker Payudara,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 8, no. 2, pp. 89–96, 2023, doi: 10.30591/jpit.v8i2.4994.

M. F. H. Siregar, I. N. Farida, and D. M. A. Widyadara, “Penerapan Metode SAW Dan KNN Untuk Deteksi Dini Kanker Serviks,” INOTEK, vol. 7, pp. 2549–7952, 2023.

T. Abdi Mangun, O. Nurdiawan, and A. Irma Purnamasari, “Lung Cancer Analysis Using K-Nearst Neighbor Algorithm,” vol. 2, no. 2, pp. 58–61, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ubibanyuwangi.ac.id/index.php/jurnal_tinsika

W. Ramdhani, D. Bona, R. B. Musyaffa, and C. Rozikin, “Klasifikasi Penyakit Kangker Payudara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Wahana Pendidik., vol. 8, no. 12, pp. 445–452, 2022.

M. A. Shinami and S. Bahri, “Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Metode K Nearest Neighbor,” J. FOURIER, vol. 12, pp. 79–85, 2023, doi: 10.14421/fourier.2023.122.79-85.




DOI: https://doi.org/10.52643/jti.v10i2.5223

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Flag Counter

 

StatCounter

View My Stats

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.