Perbandingan Algoritma Random Forest, Xgboost, Dan Logistic Regression Untuk Prediksi Risiko Kekambuhan Kanker Tiroid

Ais, Salma Rihadatul (2025) Perbandingan Algoritma Random Forest, Xgboost, Dan Logistic Regression Untuk Prediksi Risiko Kekambuhan Kanker Tiroid. S1 thesis, Universitas Ngudi Waluyo.

	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 Abstrak - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Download (184kB)
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 ARTIKEL - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Restricted to Registered users only Download (389kB) | Request a copy
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 ARTIKEL - Salma Rihadatul Ais s1 TI.docx Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 BAB 1_ - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Download (145kB)
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 BAB II - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Restricted to Registered users only Download (128kB) | Request a copy
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 BAB III - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Download (253kB)
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 BAB IV - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Restricted to Registered users only Download (355kB) | Request a copy
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 BAB V - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Download (132kB)
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 DAFTAR PUSTAKA - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Restricted to Registered users only Download (198kB) | Request a copy
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 LAMPIRAN - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Restricted to Registered users only Download (691kB) | Request a copy
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 LAMPIRANDEPAN - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Download (530kB)
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 HALAMAN JUDUL_ - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Download (136kB)
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 PENGESAHANARTIKEL_ - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Download (70kB)
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 LEMBAR KONSULTASI - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Download (316kB)
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 FULL TEXT__ - Salma Rihadatul Ais s1 TI.docx Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text SALMA RIHADATUL AIS 141211018 FULL TEXT__ - Salma Rihadatul Ais s1 TI.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kanker tiroid, meskipun relatif jarang (0,85–2,5% dari seluruh kasus kanker), menjadi perhatian serius karena prevalensinya yang lebih tinggi pada perempuan dan tantangan dalam diagnosis akibat keterbatasan metode konvensional seperti fine-needle aspiration biopsy dan USG. Penelitian ini bertujuan untuk prediksi risiko kekambuhan kanker tiroid dengan menerapkan metode Random Forest, XGBoost, dan Logistic Regression. Mengklasifikasikan kekambuhan penyakit kanker tiroid mengunakan 14 variabel dataset yang di peroleh dari rumah sakit ken saras yang berjumlah 2000 dataset. Data yang digunakan diklasifikasikan mengunakan 3 model metode dan di evaluasi mengunakan confusion matrix untuk mencari nilai evaluasi akurasi yang terbaik. Berdasarkan hasil evaluasi Logistic Regression mendapatkan nilai akurasi sebesar 83%, serta Random Forest dan XGBoost mendapatkan akurasi sebesar 82%. Hasil temuan kami membuktikan bahwa pendekatan machine learning dapat berfungsi sebagai sistem pendukung keputusan klinis yang efektif dalam meningkatkan efisiensi diagnosis dan memfasilitasi intervensi medis yang tepat waktu. Implementasi ini dalam praktik klinis tetap memerlukan integrasi dengan pertimbangan medis komprehensif dan supervisi profesional kesehatan untuk menjamin keamanan. Hasil penelitian memberikan kontribusi bagi pengembangan alat diagnostik kanker tiroid yang lebih andal dan efisien. Kata kunci: kanker tiroid; keputusan klinis; logistic regression; random forest; xgboost .

Actions (login required)

View Item