Sistem Prediksi Risiko Kanker Serviks Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Rekam Medis di RSUP dr. Kariadi Semarang)

Aisyah, Siti Nur (2025) Sistem Prediksi Risiko Kanker Serviks Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Rekam Medis di RSUP dr. Kariadi Semarang). [Experiment] (Unpublished)

	Text (Ringkasan) Ringkasan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (75kB)
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (128kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (74kB)
	Text (Laporan Lengkap) Siti Nur Aisyah_G41221957.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (7MB) | Request a copy

Abstract

Kanker serviks merupakan salah satu kanker dengan angka kejadian dan kematian tertinggi pada wanita di Indonesia. Upaya pencegahan dapat ditingkatkan melalui prediksi risiko sejak dini agar intervensi medis dapat dilakukan sebelum penyakit berkembang. Berdasarkan data 10 besar kunjungan pasien kanker di RSUP dr. Kariadi Semarang periode Januari–Juni 2025, kanker serviks menempati urutan kedua setelah kanker payudara. Meskipun kasus kanker payudara lebih tinggi, penelitian ini difokuskan pada kanker serviks karena belum tersedianya sistem screening mandiri untuk memprediksi risikonya secara dini. Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi risiko kanker serviks menggunakan algoritma C4.5 berdasarkan 200 sampel rekam medis pasien, terdiri atas 100 penderita kanker serviks dan 100 non-kanker serviks. Analisis data dilakukan melalui tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), meliputi data selection terhadap atribut terkait risiko (jumlah pasangan seksual, jumlah persalinan, riwayat keluarga, dan keputihan abnormal), data transformation, serta data mining menggunakan algoritma C4.5. Pengujian model dilakukan dengan beberapa rasio data latih dan data uji, dan hasil terbaik diperoleh pada rasio 80:20 dan 90:10 dengan akurasi 95%. Atribut keputihan abnormal menjadi faktor paling dominan dengan gain ratio tertinggi sebesar 0,556. Model menghasilkan enam aturan (rules) klasifikasi dengan akurasi 95%, presisi 94,7%, dan sensitivitas 94,7%. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) melalui tahapan requirement planning, design workshop menggunakan Figma, serta implementasi berbasis web menggunakan PHP, MySQL, dan XAMPP. Sistem yang dibangun memiliki dua jenis pengguna, yaitu pengguna umum yang dapat melakukan prediksi dan admin yang dapat melihat dan mengelola seluruh riwayat prediksi. Dengan tingkat akurasi model yang tinggi dan hasil pengujian sistem yang baik, sistem prediksi risiko kanker serviks berbasis algoritma C4.5 ini berpotensi menjadi alat bantu keputusan yang efektif dalam mendukung upaya pencegahan sejak dini di wilayah RSUP dr. Kariadi Semarang.

Actions (login required)

View Item