Ensemble Classifier untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Kanker payudara merupakan jenis kanker yang paling banyak diderita oleh kaum wanita di Indonesia. Penyakit tersebut dapat berakibat pada kematian jika terlambat ditangani. Oleh karena itu, deteksi dini kanker payudara merupakan langkah awal untuk menyelamatkan nyawa pasien. Pada penelitian ini telah...
Guardado en:
| Autores principales: | , |
|---|---|
| Formato: | article |
| Lenguaje: | EN |
| Publicado: |
UIR Press
2019
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/ca70b402c5d74bd8960cd4e86f499f92 |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| Sumario: | Kanker payudara merupakan jenis kanker yang paling banyak diderita oleh kaum wanita di Indonesia. Penyakit tersebut dapat berakibat pada kematian jika terlambat ditangani. Oleh karena itu, deteksi dini kanker payudara merupakan langkah awal untuk menyelamatkan nyawa pasien. Pada penelitian ini telah dilakukan klasifikasi kanker payudara berdasarkan data anthopometric serta data dari hasil tes darah rutin menggunakan single classifier (ELM, SVM dan kNN) dan ensemble classifier yang menggabungkan ketiga algoritma tersebut dengan penentuan kelas majority voting. Pembagian data dilakukan dengan three way data split. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa saat menggunakan keseluruhan fitur penggunaan ensemble classifier lebih baik daripada single classifier dalam hal akurasi maupun G-mean. Namun, saat menggunakan 4 fitur terbaik (resistin, glucose, age, dan BMI) penggunaan ensemble classifier sedikit lebih baik dalam hal G-mean. Hal ini disebabkan minimnya diversity di antara classifier sehingga saat digabungkan tidak mampu memperbaiki hasil. |
|---|