Penerapan Metode Regresi Logistik Untuk Memprediksi Peristiwa Biner Pasien Pasca Operasi Kanker Payudara

Kanker payudara merupakan penyebab kematian kedua tertinggi pada perempuan di seluruh dunia. Untuk mengatasi masalah yang terus berkembang ini, penelitian ini dirancang sebuah model yang dapat memprediksi kanker payudara dengan memanfaatkan dataset kemudian diolah menggunakan metode Prediksi Regresi Logistik. Metode ini tepat untuk memprediksi data yang digunakan karena kemampuannya dalam menangani variabel dependen yang bersifat kategorikal serta memberikan outup dalam bentuk probabilitas. Penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 306 sample dengan 4 atribut. Data yang digunakan Langkah penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pemodel dengan regresi logistic dan evaluasi hasil menggunakan matrix seperti confussion matrix, MAE, MSE, dan R-Square. Hasil menunjukkan akurasi prediksi sebesar 86%, dengan nilai MSE 0,137 dan R-Square 0,309. Penelitian ini menunjukkan efektivitas regresi logistic dalam memprediks kelangsungan hidup pasien pasca operasi kanker payudara. Meskipun demikian dengan menerapkan algoritma yang berbeda penelitian ini dapat memilih set atribut terbaik yang signifikan guna menigkatkan nilai akursi prediksi pada pasien pasca operasi kanker payudara.

Kata Kunci: Kanker Payudara; Regresi Logistik; Prediksi Kelangsungan Hidup; Data Mining; Evaluasi Model