KOMPARASI KINERJA ALGORITMA XGBOOST DAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA

Muhammad Ravly Andryan, Muhamad Fajri, Nina Sulistyowati

Abstract


Kanker payudara merupakan kanker yang sering ditemukan pada wanita di indonesia. kanker ini terjadi karena pertumbuhan neoplasma yang tidak normal yang berasal dari parenchyma. penyakit ini banyak ditemukan di negara-negara maju. Di Indonesia sendiri kanker payudara menempati peringkat kedua setelah kanker serviks. Kanker payudara dapat dideteksi secara dini melalui tumor pada payudara, umumnya dapat terbagi menjadi dua yaitu benign dan malignant. metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Knowledge Data Discovery (KDD) dengan menggunakan algoritma XGBoost dan SVM, kemudian dilakukan klasifikasi untuk menentukan apakah kanker yang dianalisa itu bernilai benign atau malignant. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data publik yang dirilis oleh UCI Machine Learning berjudul Wisconsin Breast Cancer Diagnostic. Hasil kinerja yang didapat setelah melakukan penelitian menggunakan kedua algoritma adalah Xgboost yang memiliki akurasi terbaik sebesar 95.12% dan nilai ROC_AUC sebesar 0.99 dan algoritma SVM memiliki akurasi terendah sebesar 90.24% dan nilai ROC_AUC sebesar 0.98.

References


Fauzi, A., Supriyadi, R., & Maulidah, N. (2020). Deteksi Penyakit Kanker Payudara dengan Seleksi Fitur berbasis Principal Component Analysis dan Random Forest. Jurnal Infortech, 2(1), 96-101.

Ma’arif, F., & Arifin, T. (2017). Optimasi Fitur Menggunakan Backward Elimination Dan Algoritma SVM Untuk Klasifikasi Kanker Payudara. Jurnal Informatika, 4(1).

Sinha, N. K., Khulal, M., Gurung, M., & Lal, A. (2020). Developing a web based system for breast cancer prediction using xgboost classifier. International Journal of Engineering Research Technology (IJERT), 9.

Prahartiwi, L. I., & Dari, W. (2021). Komparasi Algoritma Naive Bayes, Decision Tree dan Support Vector Machine untuk Prediksi Penyakit Kanker Payudara.

Maimon, O., & Rokach, L. (2005). Introduction to knowledge discovery in databases. In Data mining and knowledge discovery handbook (pp. 1-17). Springer, Boston, MA.

Rahm, E., & Do, H. H. (2000). Data cleaning: Problems and current approaches. IEEE Data Eng. Bull., 23(4), 3-13.

Jiang, Y., Cukic, B., & Menzies, T. (2008, July). Can data transformation help in the detection of fault-prone modules?. In Proceedings of the 2008 workshop on Defects in large software systems (pp. 16-20).

Bhattacharya, S., Maddikunta, P. K. R., Meenakshisundaram, I., Gadekallu, T. R., Sharma, S., Alkahtani, M., & Abidi, M. H. (2021). Deep neural networks based approach for battery life prediction. Computers, Materials & Continua, 69(2), 2599-2615.

Paper, D., & Paper, D. (2020). Scikit-Learn Classifier Tuning from Complex Training Sets. Hands-on Scikit-Learn for Machine Learning Applications: Data Science Fundamentals with Python, 165-188.

Fawcett, T. (2006). An introduction to ROC analysis. Pattern recognition letters, 27(8), 861-874.

Jakkula, V. (2006). Tutorial on support vector machine (svm). School of EECS, Washington State University, 37.

Pisner, D. A., & Schnyer, D. M. (2020). Support vector machine. In Machine Learning (pp. 101-121). Academic Press.

Li, S., & Zhang, X. (2020). Research on orthopedic auxiliary classification and prediction model based on XGBoost algorithm.

Neural Computing and Applications, 32(7), 1971-1979.

Wang, C., Deng, C., & Wang, S. (2020). Imbalance-XGBoost: leveraging weighted and focal losses for binary label-imbalanced classification with XGBoost. Pattern Recognition Letters, 136, 190-197.

Ranjan, G. S. K., Verma, A. K., & Radhika, S. (2019, March). K-nearest neighbors and grid search cv based real time fault monitoring system for industries. In 2019 IEEE 5th international conference for convergence in technology (I2CT) (pp. 1-5). IEEE.

Handayani, A., Jamal, A., & Septiandri, A. A. (2017). Evaluasi Tiga Jenis Algoritme Berbasis Pembelajaran Mesin untuk Klasifikasi Jenis Tumor Payudara. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), 6(4), 394-403.




DOI: http://dx.doi.org/10.26798/jiko.v6i1.500

Article Metrics

Abstract view : 1783 times
PDF (Bahasa Indonesia) - 947 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Copyright (c) 2022 Muhammad Ravly Andryan, Muhamad Fajri, Nina Sulistyowati

JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)

Published by
Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat
Universitas Teknologi Digital Indonesia (d.h STMIK AKAKOM)

Jl. Raya Janti (Majapahit) No. 143 Yogyakarta, 55198
Telp. (0274)486664

Website : https://www.utdi.ac.id/

e-ISSN : 2477-3964 
p-ISSN : 2477-4413

Creative Commons License

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