HANDAYANI, DENOK (2019) ANALISA PREDIKSI KEKAMBUHAN (KAMBUH ATAU TIDAK) KANKER PAYUDARA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK. Undergraduate thesis, Universitas Stikubank.
![[img]](http://eprints.unisbank.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png) |
PDF
Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
Abstract
Kanker payudara adalah tumor ganas dari salah satu kelenjar kulit di sebelah luar rongga dada. Permasalahan di Indonesia lebih dari 80% kasus ditemukan berada pada stadium lanjut, dimana upaya pengobatan sulit dilkakukan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu memprediksi kekambuhan (kambuh atau tidak) kanker payudara agar pelayanan pada penderita dapat dilakukan secara optimal. Prediksi tersebut dapat dilakukan dengan data mining menggunakan algoritma Neural Network (NN) dan tools yang digunakan yaitu RStudio. Data yang dianalisis adalah data kanker payudara yang diambil dari UCI Machine Learning pada rumah sakit Yugoslavia pada tahun 2012 yang berjumlah 286 record. Berdasarkan hasil analisa yang dilakukan menggunakan bahasa R dengan 9 variabel penjelas dan 1 variabel respon menggunakan algoritma Neural Network yang memiliki 3 hidden layer terdapat 1 variabel yang paling berpengaruh yaitu Inv.Nodes atau kelenjar getah bening. Hasil analisa terbaik adalah pada percobaan dengan perbandingan data training sebesar 85% dan data testing sebesar 15% dengan hasil tingkat akurasi sebesar 0.8604651 dan missclassification error sebesar 0.1395349 dari hasil tersebut dapat dianalisis bahwa hasil prediksi tersebut merupakan akurasi yang sangat baik dan error mendekati target error 0,001 dengan kriteria SSE. Saran pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode algoritma yang lain dan tools yang berbeda untuk mendapatkan analisis yang lebih akurat lagi.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | SKR.I.05.02.1813 NIM: 15.01.55.0040 |
| Uncontrolled Keywords: | –Data Mining, Neural Network, Kanker Payudara. |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
| Faculty / Institution: | Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Sistem Informasi |
| Depositing User: | Yuliana Eliza |
| Date Deposited: | 13 Nov 2019 08:17 |
| Last Modified: | 13 Nov 2019 08:17 |
| URI: | https://eprints.unisbank.ac.id/id/eprint/5614 |
Actions (login required)
 |
View Item |
