Prediksi Harapan Hidup Pasien Kanker Paru Pasca Operasi Bedah Toraks Menggunakan Boosted k-Nearest Neighbor
DOI:
https://doi.org/10.51977/jti.v1i1.66Keywords:
thoracic surgery, life expectancy, k-nearest neighbor.Abstract
Kanker paru-paru menempati peringkat enam dari sepuluh penyakit penyebab kematian terbanyak di Indonesia. Faktor penyebab kanker paru-paru didominasi oleh asap rokok. Operasi bedah toraks menjadi salah satu solusi utama untuk kanker paru-paru. Akan tetapi, terdapat banyak resiko dan komplikasi pasca operasi bedah toraks hingga berujung pada kematian. Pada penelitian ini, akan di prediksi harapan hidup pasien kanker paru-paru setelah menjalani kehidupan satu tahun pasca operasi bedah toraks menggunakan computer aided diagnosis (CAD). Prediksi ini dilakukan dengan menganalisa kondisi pasien sebelum dan sesudah operasi. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang berisi 470 data dengan sebaran 400 data pasien yang hidup (survival) dan 70 data pasien yang meninggal (die). Adaptive Boost digunakan sebagai optimasi level algoritma pada algoritma k-nearest neighbor. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan akurasi prediksi harapan hidup sebesar 85.11% menggunakan validasi 10 fold cross validation dengan parameter k pada algoritma k-nearest neighbor bernilai 5.
Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright Notice
Proposed policy for journals offering open access. The requirements for authors are as follows:
- Authors retain copyright and grant the journal the right of first publication simultaneously under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) license. This license allows others to copy and redistribute the material in any medium or format, including remixing, transforming, and building upon the material for any purpose, even commercially
- .Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their websites), such as on Garuda, Academia, ResearchGate, or other repositories, prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (see: The Effect of Open Access).

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.