SELENGKAPNYA

NIM MAHASISWA : 12043053


NAMA MAHASISWA : ALAMSYAH


JUDUL TA : Implementasi Metode Naive Bayes Pada Klasifikasi Penyakit Breast Cancer


DOSEN PEMBIMBING 1 : Eko Prasetyo


DOSEN PEMBIMBING 2 : R. Dimas Adityo


ABSTRAK : Pengetahuan yang kurang terhadap gejala dini mengenai breast cancer dan cara menanganinya sejak dini serta jumlah dokter spesialis yang masih terbatas merupakan salah satu fakor penyumbang sebab meningkatnya jumlah orang yang terkena penyakit breast cancer. Pembangunan sistem klasifikasi penyakit breast cancer ini bertujuan untuk memprediksi diagnosa awal penyakit breast cancer pada user atau pasien kedalam dua kategori malignant atau benign. Diagnosa awal yang menjadi variable prediksi sistemini meliputi Ketebalan Rumpun (Clump Thickness), Keseragaman Ukuran Sel (Uniformity of cell size), Keseragaman Bentuk Sel (Uniformity of cell shape), Adesi Marginal (Marginal Adhesion), Ukuran Sel Epitel Tunggal (Single Epithelial cell size), Inti Terbuka (Bare nuclei), Kromatin Hambar (Bland chromatin), Nukleolus Normal (Normal nucleoli), Mitosis (Mitoses). Dengan menggunakan metode naive bayes untuk memproses data diagnosa pada pasien, hasil uji sistem ini menunjukkan bahwa sistem mampu memprediksi dan menggolongkan penyakit breast cancer kedalam dua kategori dengan jumlah data testing sebanyak 500 data. Dengan output berupa Malignant atau Benign, sistem ini mampu memprediksi dengan nilai akurasi mencapai 98%.


KATA KUNCI : Klasifikasi, Naive Bayes, Breast Cancer