Aplikasi Machine Learning Berbasis Mobile untuk Deteksi Dini Kanker Paru paru

• FATHIMAH AZZAHRO
• 2025

---

Kanker paru-paru merupakan salah satu jenis kanker paling mematikan di dunia dengan angka morbiditas dan mortalitas yang tinggi. Deteksi dini memiliki peran penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan, namun masih sering terkendala keterlambatan diagnosis. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi performa sembilan algoritma klasifikasi dalam mendeteksi kanker paru-paru menggunakan aplikasi NusaMiner, yaitu AdaBoost, Artificial Neural Network (ANN), Decision Tree, Gradient Boosting, K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression, Naïve Bayes, Random Forest, dan Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle, terdiri atas 309 record dengan 16 atribut yang mencakup faktor risiko dan gejala pasien. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data (data cleaning, encoding, normalisasi, dan pembagian data), pelatihan model, evaluasi performa menggunakan Confusion
Matrix, Classification Report, ROC Curve, dan AUC, serta pengujian aplikasi dengan metode blackbox testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NusaMiner mampu memberikan akurasi yang tinggi dan stabil pada berbagai rasio pembagian data, dengan algoritma Gradient Boosting dan Random Forest menempati posisi terbaik dengan akurasi hingga 100% pada beberapa skenario. Dengan demikian, NusaMiner berpotensi menjadi solusi inovatif untuk mendukung deteksi dini kanker paru-paru yang lebih efektif, efisien, dan mudah diimplementasikan dalam praktik pelayanan kesehatan

• Kanker Paru-paru
• Klasifikasi
• Prediksi
• Data Mining
• Machine Learning

https://repository.bsi.ac.id/repo/70870/Aplikasi-Machine-Learning-Berbasis-Mobile-untuk-Deteksi-Dini--Kanker-Paru-paru
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.