Pengaruh Komposisi Split data Terhadap Performa Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Machine Learning

Abstract

Hasil klasifikasi kanker payudara yang tidak tepat dan memiliki akurasi rendah berpotensi membahayakan nyawa pasien. Rasio split data training dan testing mempengaruhi akurasi klasifikasi. Pemilihan rasio split data yang tidak tepat dapat menurunkan akurasi model. Penelitian ini bertujuan menemukan komposisi data terbaik untuk hasil klasifikasi kanker payudara yang baik. Metode yang digunakan adalah holdout dan k-fold cross validation. Algoritma klasifikasi yang dibandingkan adalah SVM, Random Forest, dan Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan performa akurasi yang berbeda pada ketiga algoritma tergantung pada metode validasi. Skema holdout validation dengan rasio 75%:25% menghasilkan akurasi terbaik untuk SVM, yaitu 98.89%. Algoritma Random Forest mencapai akurasi terbaik pada rasio split data 55%:45%, yaitu 95.85%. Namun, Naïve Bayes memiliki performa akurasi yang lebih baik saat menggunakan k-fold cross validation dengan akurasi 93.85%. Metode holdout dengan rasio 75:25 terbukti menghasilkan akurasi terbaik untuk klasifikasi data kanker payudara menggunakan SVM. Penelitian selanjutnya dapat menggunakan algoritma deep learning dan memperluas penelitian ke jenis kanker lainnya untuk meningkatkan hasil klasifikasi.

Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Samsat Digiital Nasional (Signal) Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier

“…Tahapan ini dapat mengubah kata menjadi bentuk dasarnya. Jadi pada tahap ini kata-kata yang berimbuhan akan disaring menjadi bentuk standarnya [17].…”

Max Depth Impact on Heart Disease Classification: Decision Tree and Random Forest

“…Training and testing data can be separated using k-fold cross-validation and holdout validation techniques. This validation process is very important to do, to give each data an equal chance to be used as test and training data [35]. The holdout validation method was applied to separate the data in this study.…”