Artikel Ilmiah
Kesehatan & Kedokteran
Analisis Kinerja Algoritma Machine Learning dalam Deteksi Penyakit Kanker
Admin IAST Institute
14 March 2026
Studi komparatif lima algoritma ML dalam deteksi kanker serviks menemukan Neural Network sebagai performa terbaik dengan akurasi 96,2% pada dataset sitologi 858 pasien.
Studi komparatif ini mengevaluasi performa lima algoritma machine learning — Random Forest, SVM, Neural Network, XGBoost, dan Logistic Regression — dalam mendeteksi kanker serviks menggunakan dataset sitologi serviks dari 858 pasien.
Metodologi
Dataset dibagi 80:20 untuk training dan testing. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, F1-score, dan AUC-ROC. Cross-validation 10-fold digunakan untuk memastikan generalisasi model.
Hasil Penelitian
Neural Network menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 96,2% dan AUC-ROC 0,981. XGBoost menjadi runner-up dengan akurasi 94,8%.
Tags:
Riset
Scopus