Wulandari, Tawang (2018) Klasifikasi Jenis Kanker Berdasarkan Struktur Protein Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Kanker bermula ketika terdapat sel yang abnormal membelah dengan tidak terkontrol. Kanker dapat terbentuk karena berubahnya suatu gen, Karena sifat sel yang terus membelah tanpa henti yang seharusnya membentuk sel baru untuk mengganti sel lama, sebaliknya membuat sel yang tidak normal terus membelah dan terus tumbuh. Setiap tahun terdapat ribuan kasus baru kanker yang menyerang warga Indonesia. Terlambatnya deteksi dini meyebabkan banyak kasus kematian akibat kanker. Diprediksikan bahwa jumlah penderita kanker 20 tahun mendatang akan mencapai 24 juta penderita. Faktor pasti penyebab kanker belum diketahui secara pasti. Faktor eksternal penyebab kanker antara lain genetik, karsinogen dan gaya hidup. Faktor tersebut dapat merubah struktur DNA. Perubahan DNA tersebut merugikan proses pembelahan sel dan menguntungkan proses mutasi. Pada proses mutasi dapat menghasilkan gen p53, perubahan genetik tersebut paling umum ditemukan pada kanker manusia. Dari permasalahan tersebut dibutuhkan sistem untuk mengklasifikasikan jenis kanker yang diderita oleh pasien. Salah satu metode yang digunakan adalah algoritma Naive Bayes. Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilitas sederhana yang mengaplikasikan Teorema Bayes dengan asumsi ketidaktergantungan yang tinggi. Algoritma tersebut diketahui telah banyak digunakan dalam bidang kedokteran. Algoritma ini diterapkan pada hal-hal yang berhubungan dengan diagnosis medis. Diagnosis dilakukan dengan cara melihat gejala-gejala yang berkaitan kemudian melihat probabilitas kemungkinan dari penyakit. Pada skripsi ini dilakukan pengujian dengan menggunakan beberapa dataset, yaitu 320, 400, 480, 588 dan 848 dataset. Persentase data uji yang diambil dari dataset adalah masing-masing 10% hingga 60%. Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi yang dipengaruhi persentase data uji dan jumlah dataset struktur protein. Hasil akurasi yang didapatkan pada pengujian 588 dataset dengan persentase data uji 60% didapatkan akurasi tertinggi sebesar 79,17%.
English Abstract
Cancer begins when there are abnormal cells that divide uncontrollably. Cancer can be formed due to the transformation of a gene, Due to the continuously splitting nature of the cell that is supposed to form new cells to replace the old cells, otherwise make the abnormal cells continue to divide and continue to grow. Every year there are thousands of new cases of cancer affecting Indonesians. The late detection caused many deaths from cancer. It is predicted that the number of cancer patients the next 20 years will reach 24 million patients. The exact cause of cancer is not known for certain. External factors causing cancer include genetic, carcinogen and lifestyle. These factors can alter the structure of DNA. DNA changes are detrimental to the process of cell division and beneficial to the mutation process. In the mutation process can produce p53 gene, the genetic changes are most commonly found in human cancers. From these problems required a system to classify the types of cancer suffered by patients. One of the methods used is the Naive Bayes algorithm. Naive Bayes is a simple probability classification that applies Bayes Theorem with the assumption of high dependence. The algorithm is known to have been widely used in the field of medicine. The algorithm is applied to matters relating to medical diagnosis. Diagnosis is done by looking at the related symptoms then looking at the probability of the possibility of the disease. In this thesis is tested using several datasets, namely 320, 400, 480, 588 and 848 datasets. The percentage of test data taken from the dataset is 10% to 60%, respectively. Tests conducted to determine the level of accuracy affected by the percentage of test data and the number of protein structure datasets. Accuracy results obtained in the test 848 dataset with the percentage of 60% test data obtained the highest accuracy of 79,17%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/38/051800819 |
| Uncontrolled Keywords: | Kanker, Struktur Protein, Naïve Bayes |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 001 Knowledge > 001.012 Classification |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 28 Jun 2018 03:47 |
| Last Modified: | 26 Oct 2021 09:14 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/11714 |
Preview |
Text
BAB V.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VII.pdf Download (451kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB III.pdf Download (474kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB II.pdf Download (676kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VI.pdf Download (549kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB IV.pdf Download (798kB) | Preview |
Preview |
Text
Daftar Pustaka.pdf Download (345kB) | Preview |
Preview |
Text
Bagian Depan.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
ABS.pdf Download (31kB) | Preview |
Preview |
Text
ABS2.pdf Download (34kB) | Preview |
Preview |
Text
BAB I.pdf Download (481kB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |