APLIKASI KLASIFIKASI KANKER SERVIKS MENGGUNAKAN DATA MICRORNA DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST

Abstract

Kanker serviks merupakan salah satu penyakit paling mematikan bagi kaum wanita di dunia. Kematian akibat kanker serviks terbesar dialami negara-negara berpenghasilan rendah atau menengah, termasuk Indonesia. Salah satu upaya pencegahan untuk menanggulangi kematian akibat kanker serviks adalah melakukan deteksi dini kanker serviks. Teknologi terbaru deteksi dini kanker adalah dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk klasifikasi yang menghasilkan prediksi kondisi pasien, sehingga bisa digunakan untuk pedoman awal pengobatan kanker. Tetapi, para peneliti biomedis tidak semuanya bisa melakukan klasifikasi dan memerlukan sebuah alat yang bisa memfasilitasi mereka dalam melakukan klasifikasi. Dengan demikian, dibuat aplikasi menggunakan framework Django untuk klasifikasi kanker serviks menggunakan data microRNA dengan algoritma Random Forest. Dalam kasus kanker, microRNA bisa digunakan sebagai biomarker diagnostik untuk deteksi dini kanker sehingga bisa membantu perencanaan perawatan penderita kanker. Algoritma Random Forest dipilih karena menghasilkan visualisasi model berupa pohon keputusan yang mudah dipahami oleh peneliti biomedis dan bisa melakukan perhitungan feature importance untuk rekomendasi biomarker. Aplikasi ini dibangun menggunakan model proses waterfall yang pada fase pengumpulan persyaratan aplikasinya didasarkan pada analisis metodologi CRISP-DM. Hasil pengujian aplikasi ini menyatakan bahwa aplikasi ini layak digunakan sebagai solusi baru untuk memfasilitasi peneliti biomedis pada domain kanker serviks. Kata Kunci : Aplikasi, Klasifikasi, Kanker Serviks, MicroRNA, Random Forest, Model Proses Waterfall, CRISP-DM, Django