Klasifikasi Jenis Kanker Berdasarkan Struktur Protein Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
| Main Author: | Wulandari, Tawang |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2018
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/11714/ |
Daftar Isi:
- Kanker bermula ketika terdapat sel yang abnormal membelah dengan tidak terkontrol. Kanker dapat terbentuk karena berubahnya suatu gen, Karena sifat sel yang terus membelah tanpa henti yang seharusnya membentuk sel baru untuk mengganti sel lama, sebaliknya membuat sel yang tidak normal terus membelah dan terus tumbuh. Setiap tahun terdapat ribuan kasus baru kanker yang menyerang warga Indonesia. Terlambatnya deteksi dini meyebabkan banyak kasus kematian akibat kanker. Diprediksikan bahwa jumlah penderita kanker 20 tahun mendatang akan mencapai 24 juta penderita. Faktor pasti penyebab kanker belum diketahui secara pasti. Faktor eksternal penyebab kanker antara lain genetik, karsinogen dan gaya hidup. Faktor tersebut dapat merubah struktur DNA. Perubahan DNA tersebut merugikan proses pembelahan sel dan menguntungkan proses mutasi. Pada proses mutasi dapat menghasilkan gen p53, perubahan genetik tersebut paling umum ditemukan pada kanker manusia. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan sistem untuk mengklasifikasikan jenis kanker yang diderita oleh pasien. Salah satu metode yang digunakan adalah algoritma Naive Bayes. Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilitas sederhana yang mengaplikasikan Teorema Bayes dengan asumsi ketidaktergantungan yang tinggi. Algoritma tersebut diketahui telah banyak digunakan dalam bidang kedokteran. Algoritma ini diterapkan pada hal-hal yang berhubungan dengan diagnosis medis. Diagnosis dilakukan dengan cara melihat gejala-gejala yang berkaitan kemudian melihat probabilitas kemungkinan dari penyakit. Pada skripsi ini dilakukan pengujian dengan menggunakan beberapa dataset, yaitu 320, 400, 480, 588 dan 848 dataset. Persentase data uji yang diambil dari dataset adalah masing-masing 10% hingga 60%. Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi yang dipengaruhi persentase data uji dan jumlah dataset struktur protein. Hasil akurasi yang didapatkan pada pengujian 588 dataset dengan persentase data uji 60% didapatkan akurasi tertinggi sebesar 79,17%.