Luthfina Zuhra Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA - Informatika 2023

Skripsi

ABSTRAK Peningkatan jumlah pasien kanker menimbulkan permasalahan dalam melakukan proses pengobatan dengan metode kemoterapi yang menyebabkan penderita harus melakukan tes darah sebelum menjalani proses kemoterapi. Dikarenakan kemoterapi dapat berbahaya bagi sebagian penderita kanker, maka penderita memiliki 3 kategori agar bisa menjalani proses kemoterapi yaitu penderita dapat melakukan kemoterapi jika neutrophil dalam darah harus berada lebih besar dari 1500 unit, jika neutrophil dalam darah berkisar antara 1000-1500 unit maka penderita harus mengecek kembali hasil tes darah, dan jika neutrophil dalam darah berada di bawah 1000 unit maka penderita tidak dapat melakukan kemoterapi karena dapat berbahaya bagi penderita. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi hasil tes darah penderita kanker ke dalam kategori tersebut secara otomatis. Penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes, dan Decision Tree serta dengan membandingkan algoritma dengan menggunakan 3 buah variabel (ANC) dan 18 buah variabel berdasarkan data asli. Implementasi metode SVM, KNN, Naïve Bayes dan Decision Tree dilakukan dengan menggunakan Library Sklearn dengan Bahasa pemograman Python. Dataset yang digunakan diambil dari BioLab Banda Aceh sebanyak 2.834 data yang terdiri dari 3 kategori. Hasil penelitian dengan k=10 cross validation menunjukkan bahwa model KNN terbaik dalam mengklasifikasi data hasil tes darah penderita kanker yaitu dengan akurasi pada tahap training sebesar 100% dan tahap testing sebesar 85.53%. Berdasarkan analisis hasil klasifikasi menggunakan metode KNN selanjutnya digunakan untuk melihat pengaruh dari jumlah variabel yang digunakan, hasil penelitian menunjukkan performa dengan menggunakan algoritma ANC lebih unggul dengan nilai akurasi 98.94%. Kata Kunci: Hasil tes darah penderita kanker, Klasifikasi, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes, Decision Tree, neutrophil, K-Fold Cross Validation 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 107800 2023-01-02 13:55:56 2023-01-02 14:15:41 machine generated