KLASIFIKASI PENYAKIT TUMOR PAYUDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES (STUDI KASUS DI RSUD ANUNTALOKO PARIGI)

Abstract

Tumor payudara mungkin jinak (bukan kanker) atau ganas (berpotensi menjadi kanker). Mereka adalah pertumbuhan abnormal di jaringan payudara. Misalnya, fibroadenoma adalah sejenis tumor jinak yang jarang menyebar ke bagian tubuh lain dan dapat menyebabkan rasa sakit yang parah. Di sisi lain, tumor ganas dapat menyebar ke organ lain dengan menghancurkan koneksi di dekatnya. Nyeri, benjolan, atau perubahan ukuran atau bentuk payudara bisa menjadi penyebab kesedihan. Menggunakan Algoritma Naive Bayes, metode klasifikasi berbasis probabilitas yang kuat dan efektif, penelitian ini mengklasifikasikan jenis tumor menurut tingkat toksisitas ganas atau jinaknya. Metode penelitian meliputi pengumpulan data rekam medis pasien yang mengandung variabel klinis dan hasil pemeriksaan laboratorium, dilanjutkan dengan proses data preprocessing, pemisahan data latih dan data uji, serta penerapan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi. Algoritma ini menggunakan beberapa kumpulan data yang berisi fitur-fitur yang relevan seperti ukuran tumor, tekstur, dan hasil biopsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu mengklasifikasikan jenis tumor payudara dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi, mencapai lebih dari 85%. Hal ini membuktikan bahwa Naive Bayes dapat dijadikan alternatif metode klasifikasi yang sederhana namun efektif dalam mendukung pengambilan keputusan medis di RSUD.