SERVICES CANCER DETECTION SYSTEM USING K-NEAREST NEIGHBOURS(K-NN) METHOD AND NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Sri Rezeki Candra Nursari(1), Nanda Mahya Barokatun Nisa(2),


(1) Pancasila University, Faculty of Engineering, Information Technolog, Jakarta
(2) Pancasila University, Faculty of Engineering, Information Technolog, Jakarta
Corresponding Author

Abstract


According to WHO (World Health Organization) data, every 2 minutes a woman dies. In Indonesia alone, 40 - 45 women are diagnosed with cervical cancer every day. Of those diagnosed, around 20-25 die from cervical cancer. About 95% more cervical cancer is caused by infection with the HPV virus or the human papilloma virus and an estimated death rate reaches 270,000 deaths each year. Cervical cancer occupies the third rank type of cancer in the world after breast and lung cancer, because the symptoms are not very visible at an early stage, so it is referred to as "Silent Killer". Based on the data and cases above, the latest technology that is able to detect cervical cancer in order to speed up the detection process for someone to be quickly treated is an artificial intelligence application that serves to detect whether someone should run 4 cervical cancer testing techniques, namely Hinselmann, Schiller, Citology, and biopsy with K-nearest neighbors algorithm and Naive Bayes classifier is one of the latest technologies that can facilitate the work of a doctor and speed up the process of detecting someone whether to run 4 testing techniques or not. The correct amount of data classified by the K-Nearest Neighbors method is 558 data from 858 data. The classification accuracy of the Naïve Bayes method is 84.7%. The correct amount of data classified by the Naïve Bayes method is 558 data from 858 data. The classification accuracy of the Naïve Bayes method is 84%.


References


Agung Wibowo. (2017). “Aplikasi Diagnosis Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Sequential Minimal Optimization”. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 5(4), 2017, 153-158.

Nurul Baety Tsani, Harliana, dan Abdul Rachman. (2019), “Implementasi Deteksi Tepi Canny Dengan Transformasi Powerlaw Dalam Mendeteksi Stadium Kanker Serviks”. Jurnal Ilmiah INTECH (Information Technology Journal) of UMUS Vol.01, No.01, Mei 2019, pp. 22~33

Siti Rochwati, Sutopo Patria Jati, dan Antono Suryoputro. (2016. “Pengetahuan Bidan Mempengaruhi Praktik Bidan dalam Konseling Pemeriksaan IVA pada Wanita Usia Subur”. Jurnal Promosi Kesehatan Indonesia Vol. 11 No. 2 Agustus 2016

Kementrian Kesehatan Republik Indonseia. (2018). “Data dan Informasi Profil Kesehatan Indonesia”. Jakarta : Kementerian Kesehatan RI

Ella Nurlelawati, Tria Eni Rafika Devi, dan Imas Sumiati. (2018). “FAKTOR-FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN KEJADIAN KANKER SERVIKS DI RUMAH SAKIT PUSAT PERTAMINA JAKARTA AHUN 2016”. Jurnal Bidan “Midwife Journal” Volume 5 No. 01

Yunita Marliana. (2014). “AKURASI METODE INSPEKSI VISUAL DENGAN ASAM ASETAT/IVA UNTUK DETEKSI DINI KANKER LEHER RAHIM”. Jurnal Kesehatan Prima Volume : 8, No.2, Agustus 2014, Hal : 1336-1344

Nonik Ayu Wantini, Novi Indrayani. (2019). “Deteksi Dini Kanker Serviks dengan Inspeksi Visual sam Asetat (IVA)”. JURNAL NERS DAN KEBIDANAN DOI:10.26699/jnk.v6i1.ART.p027–034

Nanda Aulia Rizqi dan Novri Suhermi. “Predicting Cervical Cancer Risk Classification”. Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya

Tutus Praningki dan Indra Budi. (2017). “ Sistem Prediksi Penyakit Kanker Serviks Menggunakan CART, Naive Bayes, dan k-NN”. Citec Journal, Vol. 4, No. 2, Februari 2017 – April 2017 ISSN: 2460-4259

Rahayu Prihatini Saputri. “Penerapan Data Mining Technique sebagai Evaluasi Ketepatan Akurasi terhadap Klasifikasi Mushroom Data Set”. Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Silfia Andini. (2013). “KLASIFIKASI DOKUMENT TEKS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE AYES DENGAN BAHASA PEMOGRAMAN JAVA”. JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN VOL. 6 NO. 2 ISSN : 2086 – 4981

MEI LESTARI. (2014). “PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT JANTUNG”. Faktor Exacta 7(4): 366-371, 2014 ISSN: 1979-276X

Miftahil Fauza, Aprianti, dan Azrimaidaliza. (2019). “Faktor yang Berhubungan dengan Deteksi Dini Kanker Serviks Metode IVA di Puskesmas Kota Padang”. Jurnal Promosi Kesehatan Indonesia Vol. 14 No. 1

Fitri Handayani dan Feddy Setio Pribadi. (2015). “Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan dan Pelaporan Masyarakat melalui Layanan Call Center 110”. Jurnal Teknik Elektro Vol. 7 No. 1

Y. M. S. Al-Wesabi, Avishek Choudhury, Daehan Won. (2018). “Classification of Cervical Cancer Dataset”. Proceedings of the 2018 IISE Annual Conference

Riyan Latifahul Hasanah dkk. (2019). “KLASIFIKASI PENERIMA DANA BANTUAN DESA MENGGUNAKAN METODE KNN (K-NEAREST NEIGHBOR)”. Jurnal TECHNO Nusa Mandiri Vol. 16, No. 1

Ermatita. (2016). “ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN”. Jurnal Sistem Informasi (JSI), VOL. 8, NO. 1, April 2016, ISSN : 2355-4614

Awalia Ardiana, dan Amak Yunus EP. “SISTEM PREDIKSI PENENTUAN JENIS TANAMAN SAYURAN BERDASARKAN KONDISI MUSIM DENGAN PENDEKATAN METODE TREND MOMENT”. Teknik Informatika, Universitas Kanjuruhan Malang

Hermawan. “PREDIKSI PENERIMAAN SISWA BARU PADA MADRASAH ALIYAH AS-SAYAFI’IYAH 02 MENGGUNAKAN METODE TIME SERIES”. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

WEN WU dan HAO ZHOU. (2017). “Data-Driven Diagnosis of Cervical Cancer With Support Vector Machine-Based Approaches”. IEEEAcccess VOLUME 5, 2017

DWI AYU MAHARDIKA. “MANAJEMEN KAMPANYE PROGRAM KONMUTER (KONSUMEN MUDAH TERLAYANI) UNTUK MENINGKATKAN PELAYANAN PUBLIK”. Studi Deskriptif Kualitatif tentang Manajemen Kampanye Program Konmuter pada PT. PLN PerseroDistribusi Jawa Timur

Chesley Tanujaya. (2017). “PERANCANGAN STANDART OPERATIONAL PROCEDURE PRODUKSI PADA PERUSAHAAN COFFEEIN”. Jurnal Manajemen dan Start-Up Bisnis Volume 2, Nomor 1, April 2017

Yuli Asriningtias dan Rodhyah Mardhiyah. (2014). “APLIKASI DATA MINING UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA”. JURNAL INFORMATIKA Vol. 8, No. 1

Anandary Riezka, Imelda Atastina dan Kiki Maulana. “ANALISIS DAN IMPLEMENTASI DATA-CLEANING DENGAN MENGGUNAKAN ETODE MULTI-PASS NEIGHBORHOOD (MPN)”. Teknik Informatika, Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom

Abidatul Izzah dan Nur Hayatin. (2013). “Imputasi Missing data Menggunakan Algoritma Pengelompokan Data K-Harmonic Means”. Seminar Nasional Matematika dan Aplikasinya 2013

Kadek Wibowo. (2015). “ANALISA KONSEP OBJECT ORIENTED PROGRAMMING PADA BAHASA PEMROGRAMAN PHP”. JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VOL. 3, NO. 2

Jan Wira Gotama Putra. (2019). “PENGENALAN KONSEP PEMBELAJARAN MESIN DAN DEEP LEARNING”. Tokyo. Jepang

Purbo, Onno W. (2019). “Text Mining – Analisis Medsos, Kekuatan Brand, & Intelijen di Internet”. ANDI (Anggota IKAPI)

Prabowo Pudjo Widodo, Rahmadya Trias Handayanto, Herlawati. (2013). “PENERAPAN DTA MINING DENGAN MATLAB”. Rekayasa Sains, Bandung.

Budiharto, Widodo. (2018). “PEMROGRAMAN PYTHON UNTUK ILMU KOMPUTER DAN TEKNIK”. ANDI (Anggota IKAPI)

Mustakim dan Giantika Oktaviani F. (2016). “Algoritma K-Nearest Neighbor Classification Sebagai Sistem Prediksi Predikat Prestasi Mahasiswa”. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 13, No.2 ISSN 2407-0939

Effrida Manalu, Fricles Ariwisanto Sianturi dan Mamed Rofendy Manalu. (2017). “PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI BARANG BERDASARKAN DATA PERSEDIAAN DAN JUMLAH PEMESANAN PADA CV. PAPADAN MAMA PASTRIES”. Jurnal Mantik Penusa Vol. 1 No.2


Full Text: PDF

Article Metrics

Abstract View : 96 times
PDF Download : 37 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.