Analisis Diagnosis Pasien Kanker Payudara Menggunakan Regresi Logistik dan Support Vector Machine (SVM) Berdasarkan Hasil Mamografi Fourina Ayu Novianti dan Santi Wulan Purnami

Abstract

Kanker payudara merupakan jenis kanker yang sering ditemukan oleh kebanyakan wanita. Di Indonesia Kanker payudara menempati urutan pertama pada pasien rawat inap di seluruh rumah sakit. Diagnosis dini pada payudara merupakan salah satu upaya untuk meminimumkan kanker Malignant (ganas) yaitu dengan cara melakukan pemeriksaan mamografi. Pada penelitian ini akan dilakukan pengklasifikasian diagnosis keadaan pasien kanker payudara benign (jinak) dan Malignant (ganas) berdasarkan hasil mamografi dan melakukan analisis faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kanker payudara menggunakan metode regresi logistik dan support vector machine (SVM). Pengklasifikasian menggunakan regresi logistik biner menghasilkan ketepatan klasifikasi sebesar 88,72% dimana terdapat dua faktor yang berpengaruh terhadap kanker payudara Malignant yaitu intermediate findings dan BIRADS. Sedangkan dengan menggunakan seleksi variabel L1-Norm SVM, semua variabel prediktor yang digunakan berpengaruh terhadap kanker payudara Malignant dengan kontribusi terbesar adalah intermediate findings, kemudian BIRADS, suspicious for Malignancy, letak abnormal, dan usia dengan ketepatan klasifikasi sebesar 94,34%