PERBANDINGAN HASIL ANALISA TEKNIK DATA MINING “ METODE DECISION TREE DAN NAIVE BAYES UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KANKER PAYUDARA”

  • Poppy Sulistiawaty UNDA UNIVERSITY
  • Siti Nur Hasanah UNDA UNIVERSITY
Abstract views: 125 , PDF downloads: 242
Keywords: Data Mining, Diagnosa, Classifier, Naive Bayes, Decision Tree, Algoritma

Abstract

Abstrak – Masalah penelitian adalah faktor risiko apa saja yang berhubungan dengan kejadian kanker payudara. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor risiko yang berhubungan dengan kejadian kanker payudara di RSUD Kudus Tahun 2010. Metode penelitian adalah analitik obsevasional dengan rancangan kasus kontrol. Sampel kasus dalam penelitian ini adalah penderita kanker payudara pasien RSUD Kudus dan sampel kontrol adalah wanita bukan penderita kanker payudara yang merupakan tetangga dari penderita kanker payudara, sejumlah 59 kasus dan 59 kontrol yang diperoleh dengan teknik total sampling.

Kata kunci—Data Mining, Diagnosa, Classifier, Naive Bayes, Decision Tree, Algoritma

References

Angela R Starkweather. 2013. Symptom Cluster Re- search in Women with Breast Cancer: A Com- paration of Three Subgrouping Techniques. Ad- vance in Breast Cancer Research, 2(4):107-113 Anothaisintawee, T., et.al. 2013. Risk Factors of Breast Cancer: A Systematic Review and MetaAnaly- sis. Asia Pac J Public Health, 23(2) Balasubramaniam, S.M., Rotti, S.B., & Vivekanandam, S. 2013. Risk factors of female breast carcino- ma: A case control study at Puducherry. Indian J Cancer. 50(1):65-70. Bambang BR. 2006. Upaya Preventif di Bidang Keseha- tan Ibu dan
Anak Anak Sebagai Upaya Untuk Menin- gkatkan Daya Saing Bangsa. Jurnal Kemas, 1(2): 6974. Chlebowski, R.T. 2009. Breast Cancer after Use of Estrogen plus Progestin in Postmenopausal Women. The New England Journal of Medi- cine,360(6) Djoerban, Z. 2003. Kanker Payudara:Yang Penting dan Perlu Diketahui. Medicinal:Jurnal Kedokteran, 4(2)
Published
2020-12-31