Implementasi Machine Learning untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Paru Menggunakna Metode Naïve Bayes dengan Tambahan Fitur Chatbot

Abstract

Menurut The Global Burden of Cancer diperkirakan kasus baru kanker meningkat menjadi 19,3 juta pada tahun 2020, dengan sekitar 10 juta kematian. Kanker paru merupakan jenis kanker terbanyak di Indonesia, dengan sekitar 34 ribu kasus baru dan 30 ribu kematian pada tahun 2020. Salah satu bentuk kemajuan teknologi informasi adalah sistem deteksi penyakit kanker paru dan sistem chatbot, sistem chatbot digunakan untuk mempermudah pengguna dalam berkomunikasi dan mendapatkan informasi mengenai penyakit kanker paru. Tahapan yang akan dilakukan adalah pengumpulan dataset, text preprocessing, perancangan tampilan antarmuka sistem deteksi dan chatbot, dan klasifikasi naïve bayes. Dataset penyakit kanker paru diperoleh dari website Kaggle dengan jumlah 309 data dan 16 fitur diantaranya Gender, Age, Smoking, Yellow Fingers, Anxiety, Peer Presure, Chronic Disease, Fatigue, Allergy, Wheezing, Alcohol Consuming, Coughing, Shortness of Breath, Swallowing Difficulty, dan Chest Pain. Dataset pertanyaan untuk chatbot merupakan data yang dimasukkan secara manual dan disimpan dalam format JSON dan untuk pemodelan pada sistem ini menggunakan Artificial Neural Network (ANN) dengan pendekatan Natural Language Processing (NLP). Hasil klasifikasi naïve bayes memperoleh tingkat akurasi tertinggi yang dicapai dalam penelitian ini sebesar 81%, tetapi untuk sistem chatbot dan sistem deteksi penyakit kanker paru masih belum terintegrasi.