## Prediksi Penyakit Kanker Paru-Paru Dengan Algoritma Regresi Linier
M. Abdul Rahman Wahid, Agung Nugroho, Abdul Halim Anshor ,*
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email : 1 abdulcasilas1@gmail.com , 2 agung@pelitabangsa.ac.id , 3 * abdulhalimanshor@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: abdulcasilas1@gmail.com
Abstrak − Kanker paru-paru adalah salah satu jenis kanker yang paling mematikan di seluruh dunia. Oleh karena itu, upaya untuk memprediksi kemungkinan terkena kanker paru-paru sangat penting dalam pencegahan dan penanganannya. Salah satu cara untuk memprediksi kemungkinan terkena kanker paru-paru adalah dengan menggunakan algoritma regresi linier. tudi ini bertujuan untuk mengembangkan  model  prediksi  yang  dapat  mengidentifikasi  kemungkinan  seseorang  terkena  kanker  paru-paru  berdasarkan faktor-faktor  tertentu,  seperti  usia,  perokok  pasif  dan  level  atau  tingkat  parah.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dikumpulkan dari 100 pasien yang didiagnosis dengan kanker paru-paru beserta tingkat ke-parahannya. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma regresi linier dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan terkena kanker paru-paru dengan akurasi sekitar 90% dan mampu memberikan hasil yang baik dengan nilai Root Mean Squared Error: 0.686 +/- 0.000 dan Squared Error: 0.471 +/- 0.546.
Kata Kunci : Data Mining, Regresi Linier, Penyait Kanker Paru-Paru
Abstract − Lung cancer is one of the deadliest types of cancer worldwide. Therefore, efforts to predict the likelihood of developing lung cancer are very important in its prevention and treatment. One way to predict the likelihood of getting lung cancer is to use a linear regression algorithm. This study aims to develop a predictive model that can identify a person's likelihood of developing lung cancer based on certain factors, such as age, passive smoker and level or severity. The data used in this study were collected from  100  patients  diagnosed  with  lung  cancer  and  their  severity.  The  results  of  the  analysis  show  that  the  linear  regression algorithm can be used to predict the probability of getting lung cancer with an accuracy of about 90% and is able to give good results with a Root Mean Squared Error: 0.686 +/- 0.000 and Squared Error: 0.471 +/- 0.546.
Keywords: Data Mining, Linear Reggression, Lung Cancer

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  paru-paru  adalah  salah  satu  jenis  kanker  yang  paling  mematikan  di  seluruh  dunia.  Setiap  tahun,  jutaan orang didiagnosis dengan kanker paru-paru dan ribuan orang meninggal akibat penyakit ini. Oleh karena itu, deteksi dini dan prediksi penyakit ini sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan dan menyelamatkan nyawa. Dalam era  digital saat ini, teknologi  komputer dan analisis  data  memberikan  kemampuan untuk  menganalisis data kesehatan dengan cara yang lebih efektif dan efisien. Salah satu teknik yang digunakan untuk prediksi penyakit adalah algoritma regresi linier. Algoritma ini memungkinkan untuk memodelkan hubungan antara variabel independen dan variabel  dependen  untuk  memprediksi  nilai  yang  diinginkan.  Dalam  konteks  prediksi  kanker  paru-paru,  algoritma regresi linier dapat digunakan untuk memprediksi risiko seseorang terkena kanker paru-paru berdasarkan faktor-faktor risiko tertentu seperti usia, jenis kelamin, riwayat merokok, paparan asap rokok, dan faktor lingkungan lainnya.[1] Data mining (penggalian data) adalah proses menemukan pola atau informasi yang berguna dari sejumlah besar data yang  tersimpan  dalam  database,  data  warehouse,  atau  sumber  data  lainnya.  Tujuan  dari  data  mining  adalah  untuk mengekstraksi informasi yang berharga dari data, termasuk pola, keteraturan, tren, dan anomali yang dapat membantu dalam  pengambilan  keputusan  bisnis.  Data  mining  melibatkan  penggunaan  teknik-teknik  analisis  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan mesin learning untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data. Proses ini dapat melibatkan beberapa tahapan, termasuk preprocessing data, eksplorasi data, pemodelan, dan evaluasi. [2] Prediksi adalah proses membuat perkiraan atau ramalan tentang suatu kejadian atau hasil di masa depan berdasarkan informasi atau data yang tersedia saat ini. Tujuan dari prediksi adalah untuk memperkirakan kemungkinan hasil atau kejadian di masa depan, sehingga dapat membantu pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih tepat. Prediksi dapat dilakukan dengan berbagai cara, termasuk penggunaan statistik, analisis data, atau  teknik  kecerdasan buatan seperti machine learning. Dalam banyak kasus, prediksi melibatkan penggunaan model matematika atau statistik yang dibuat berdasarkan data historis atau informasi lain yang relevan. [3]
Regresi  linier  adalah  teknik  analisis  statistik  yang  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  fungsional  antara  dua variabel, di mana satu variabel (variabel independen) mempengaruhi atau memprediksi nilai variabel lainnya (variabel dependen). Tujuan regresi linier adalah untuk  menemukan  garis terbaik (best fit line)  yang dapat digunakan  untuk memprediksi  nilai  variabel  dependen  berdasarkan  nilai  variabel  independen  yang  diberikan.  Regresi  linier  dapat digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ilmu sosial, ekonomi, ilmu lingkungan, dan ilmu alam. Misalnya, regresi linier  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  produk  berdasarkan  biaya  iklan,  atau  untuk  menentukan hubungan antara suhu, penyakit dan kepadatan air di lingkungan alam.[4]
Algoritma regresi linier adalah serangkaian langkah atau prosedur yang digunakan untuk menemukan garis  terbaik (best fit line) yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen dalam analisis regresi linier. Algoritma ini melibatkan beberapa tahapan, termasuk: 1.Preprocessing data: Langkah awal  adalah  mengumpulkan  data  dan  mempersiapkannya  untuk  analisis.  Preprocessing  data  meliputi  pembersihan data, penghapusan nilai kosong, dan normalisasi data jika diperlukan. 2.Pemilihan model: Tahap berikutnya adalah
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
memilih model yang akan digunakan untuk analisis regresi linier. Model yang paling umum digunakan adalah regresi linier  sederhana  atau  regresi  linier  berganda,  tergantung  pada  jumlah  variabel  independen  yang  digunakan. 3.Menentukan  garis  terbaik:  Setelah  model  dipilih,  garis  terbaik  harus  ditentukan.  Garis  terbaik  adalah  garis  yang paling dekat dengan titik data dalam model. Garis terbaik biasanya ditentukan dengan menggunakan metode minimum kuadrat terkecil. 4.Evaluasi model: Tahap terakhir adalah evaluasi model untuk memastikan bahwa garis terbaik yang ditemukan adalah model yang paling sesuai dengan data. Evaluasi model meliputi uji hipotesis, uji signifikansi, dan pengukuran kesalahan seperti koefisien determinasi. [5]
Data  mining  sering  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  perbankan,  e-commerce,  kesehatan,  dan  ilmu pengetahuan.  Contohnya,  data  mining  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  perilaku  pelanggan,  menemukan  obat baru,  mengoptimalkan  rantai  pasokan,  dan  memprediksi  penyakit.  Penting  untuk  dicatat  bahwa  data  mining melibatkan pengolahan data pribadi dan perlu dilakukan dengan etika dan privasi yang memadai.[6] Tujuan utama dari data mining adalah untuk menemukan informasi yang berharga dan tersembunyi dari data besar yang  tersedia.  Data  mining  memungkinkan  pengguna  untuk:  1.Menemukan  pola  dan  hubungan  dalam  data:  Data mining dapat membantu pengguna untuk menemukan pola dan hubungan yang tersembunyi dalam data besar yang sulit dipahami dengan cara konvensional. Contohnya, data mining dapat membantu dalam menemukan pola pembelian produk oleh pelanggan atau  menemukan korelasi antara variabel dalam data kesehatan. 2.Memprediksi  hasil: Data mining  dapat  membantu  dalam  memprediksi  hasil  berdasarkan  pola  dan  hubungan  yang  ditemukan  dalam  data. Contohnya,  data  mining  dapat  membantu  dalam  memprediksi  harga  saham  di  masa  depan  berdasarkan  pola  harga saham  masa  lalu.  3.Meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas:  Data  mining  dapat  membantu  dalam  meningkatkan efisiensi dan produktivitas dengan menemukan cara-cara baru untuk mengatur data dan proses bisnis. Contohnya, data mining  dapat  membantu  dalam  mengoptimalkan  proses  produksi  untuk  mengurangi  biaya  produksi.  4.Mendukung pengambilan  keputusan:  Data  mining  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  dan  terperinci  untuk  membantu dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan  berbasis  data.  Contohnya,  data  mining  dapat  membantu  dalam menentukan strategi pemasaran berdasarkan data pelanggan dan pola pembelian produk. Dalam keseluruhan, tujuan dari data mining adalah untuk membantu pengguna memahami data yang tersedia dengan lebih baik dan mendapatkan wawasan yang berguna untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih baik dan lebih efektif. [7] Proses tahapan data mining umumnya melibatkan enam tahapan, yaitu: 1.Pemahaman Bisnis: Tahap ini melibatkan pemahaman tentang masalah bisnis yang ingin dipecahkan atau tujuan yang ingin dicapai melalui analisis data. Pada tahap ini, kita perlu memahami tujuan dari proyek data mining, data yang tersedia, dan kebutuhan pengguna untuk mendefinisikan masalah bisnis yang ingin dipecahkan. 2.Pemahaman Data: Tahap ini melibatkan pengumpulan dan pemahaman tentang data yang tersedia. Pada tahap ini, kita perlu memahami struktur dan karakteristik data, melihat apakah ada data yang hilang atau tidak lengkap, dan mempersiapkan data untuk analisis. 3.Pre-processing Data: Tahap ini melibatkan pembersihan dan persiapan data yang akan digunakan dalam proses analisis data mining. Pada tahap ini, kita  melakukan pemrosesan data seperti  menghapus data  yang tidak relevan,  menangani data  yang hilang atau tidak lengkap, dan transformasi data seperti normalisasi dan pengkodean data. 4.Analisis Data: Tahap ini melibatkan penerapan algoritma data mining pada data yang telah diproses. Pada tahap ini, kita melakukan eksplorasi data dan analisis statistik untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang berguna dalam mencapai tujuan bisnis. 5.Evaluasi Model: Tahap ini melibatkan evaluasi dan validasi model yang dihasilkan pada tahap analisis data. Pada tahap ini, kita  menguji  model dengan data  yang belum pernah digunakan  sebelumnya dan  mengevaluasi performanya dalam memprediksi hasil. 6.Penerapan Model: Tahap ini melibatkan penggunaan model yang telah diuji pada tahap evaluasi untuk  mengambil  keputusan  atau  menghasilkan  informasi  berguna  dalam  masalah  bisnis  yang  ingin  dipecahkan. Tahap-tahap  ini  umumnya  dilakukan  secara  berulang-ulang  hingga  mencapai  hasil  yang  memuaskan  dan  sesuai dengan tujuan bisnis yang ingin dicapai. [8]
Tujuan utama prediksi adalah untuk memprediksi nilai atau kejadian masa depan berdasarkan informasi dan data yang tersedia. Dalam konteks bisnis, prediksi dapat membantu mengidentifikasi tren pasar, perilaku pelanggan, atau hasil bisnis  yang  mungkin  terjadi  di  masa  depan.  Dengan  memprediksi  hasil  masa  depan,  perusahaan  dapat  membuat keputusan yang lebih baik dalam hal pengelolaan stok, pemasaran, pengembangan produk, dan alokasi sumber daya. [9]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Proses Tahapan Data Mining
Untuk memprediksi pada penderita penyakit kanker paru-paru yang akan di uji dengan memanfaatkan model data yang  akan  digunakan  supaya  memudahkan  dalam  proses  penelitian,  maka  dibuat  sebuah  alur  tahapan  data  mining sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Data Selection
Data Selection (pemilihan data) adalah proses pemilihan data yang relevan dan bermakna dari suatu sumber data besar untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut.
Tabel 1. Data Selection Age Passive Smoker Smoking Alcohol use Obesity Level 33 3 2 4 4 1 17 2 4 1 2 2 35 2 3 5 7 3 37 7 7 7 7 3 46 8 7 8 7 3 35 2 3 5 7 3 52 3 2 4 4 1 28 1 4 1 3 1 35 6 6 5 5 2 46 2 3 3 3 2 44 7 8 7 7 3 64 7 8 8 7 3 39 6 6 5 6 2 34 7 7 7 7 3

## 2.3 Data Transformation
Data Transformation (Transformasi Data) adalah proses mengubah format atau struktur data menjadi format yang berbeda  untuk  meningkatkan  kualitas  data  dan  memudahkan  analisis  lebih  lanjut.  Transformasi  data  melibatkan perubahan nilai data yang ada dalam satu atau beberapa variabel, serta mengubah struktur data, menggabungkan data dari  berbagai  sumber,  dan  menghapus  data  yang  tidak  relevan.  Tujuan  utama  transformasi  data  adalah  untuk meningkatkan kualitas data dan mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut.
Tabel 2. Data Transformation Age Passive Smoker Level 33 3 1 17 2 2
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
35 2 3 37 7 3 46 8 3 35 2 3 52 3 1 28 1 1 35 6 2 46 2 2 44 7 3 64 7 3 39 6 2 34 7 3

## 2.4 Pemodelan
Pemodelan dalam Regresi Linier melibatkan proses menentukan hubungan antara variabel independen (x) dan variabel  dependen  (y)  dalam  bentuk  persamaan  linear.  Tujuan  dari  pemodelan  ini  adalah  untuk  menggambarkan hubungan  antara  variabel  independen  dan  dependen  dan  menggunakan  model  tersebut  untuk  memprediksi  nilai dependen berdasarkan nilai independen. Terdapat beberapa tahap dalam proses pemodelan regresi linier, yaitu:
1. Penentuan Model: Tahap pertama dalam pemodelan regresi linier adalah menentukan model regresi yang paling sesuai. Ada beberapa jenis model regresi, seperti regresi linier sederhana, regresi linier berganda, regresi non- linier, dan regresi logistik.
2. Pengumpulan Data: Setelah model regresi dipilih, selanjutnya adalah mengumpulkan data yang diperlukan. Data ini  harus  terdiri  dari  setidaknya  satu  variabel  independen  dan  satu  variabel  dependen,  serta  memiliki  jumlah sampel yang cukup untuk melakukan analisis.
3. Persiapan  Data:  Data  perlu  dipersiapkan  sebelum  digunakan  untuk  membuat  model.  Tahap  ini  melibatkan pembersihan data, penghapusan data yang hilang, dan transformasi data.
4. Pengujian Model: Setelah persiapan data selesai, selanjutnya adalah menguji model untuk menentukan apakah model tersebut sesuai dengan data. Ada beberapa metode untuk menguji model, seperti uji signifikansi koefisien regresi, uji goodness-of-fit, dan uji heteroskedastisitas.
5. Evaluasi Model: Setelah model diuji, tahap selanjutnya adalah mengevaluasi model dan mengidentifikasi apakah ada masalah dalam model. Evaluasi model melibatkan analisis residual, analisis multikolinearitas, dan analisis outlier.
6. Pemilihan  Model:  Setelah  model  dievaluasi,  langkah  selanjutnya  adalah  memilih  model  terbaik  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, seperti koefisien determinasi, signifikansi statistik, dan kesesuaian model dengan data.
7. Prediksi:  Setelah  model  dipilih,  model  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  dependen  berdasarkan  nilai independen. Prediksi dilakukan dengan menghitung nilai y dari persamaan regresi menggunakan nilai x yang telah diberikan.
Bentuk Rumus Regresi Linear Sederhana:
b n x y x y
n x
x i i i i n i i n i n i i n i i n = −             −       = = = = =      1 1 1 2 1 1 2 (1) a y bx = − (2), sehingga a y n b x n i i n i i n = − = =   1 1
(3)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Keterangan : n: banyaknya jumlah data yi: variabel dependen (nilai yang diprediksikan) xi: variabel independen b : Koefisiensi Regresi (hasil perhitungan menggunakan rumus) a : Konstanta (untuk menghitung hasil dari koefisien regresi) Menghitung permasan regrensi linearnya Y = a + bX

## 2.5 Evaluasi dan Hasil
Pada Evaluasi dan Hasil ini ditujukan untuk menganalisa sebuah dataset yang ada untuk diprediksi menggunakan metode  regresi  linier,  cara  yang  pertama  menggunakan  cara  hitung  manual  yaitu  dengan  rumus  sederhana  regresi linier, dan untuk memastikan tingkat akurasi menggunakan tools RapidMiner.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Penelitian

## 3.1.1 Data Uji
Penelitian ini di uji dan diteliti menggunakan metode algoritma regresi linier. Hasil dari klasifikasi data penyakit kanker paru-paru menggunakan tools Rapid Miner mendapatkan hasil RMSE ( Root Mean Square Error) yang baik dan  akurat,  maka  dapat  digunakan  pada  pasien  penderita  penyakit  kanker  paru-paru  dan  tingkat  keparahan penderitanya. Sumber data berasal dari situs Kaggle.com, dan data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari atribut atau variabel seperti usia, perokok pasif dan level.

## 3.1.2 Split Validation
Split  validation  adalah  salah  satu  teknik  evaluasi  model  yang  digunakan  dalam  pembelajaran  mesin  (machine learning)  dan  data  mining.  Teknik  ini  digunakan  untuk  memeriksa  seberapa  baik  model  yang  dibuat  dapat memprediksi data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Tabel 3. Dataset Age Passive Smoker Level 33 3 1 17 2 2 35 2 3 37 7 3 46 8 3 35 2 3 52 3 1 28 1 1 35 6 2 46 2 2 44 7 3 64 7 3 39 6 2 34 7 3 27 2 1
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
73 8 2 17 2 2 34 7 3 36 7 3 14 5 2 24 8 3 53 2 3 62 8 3 29 7 3 36 7 3 65 1 2

## 3.1.3 Perhitungan Regresi Linier
Didalam perhitungan Regresi Linier, untuk mencari nilai :
X 1 Y : Usia X Level X 2 Y : Perokok Pasif X Level
X 1 X 2 : Usia X Perokok Pasif X 1 2 : Usia 2 X 2 2 : Perokok Pasif 2
Tabel 4. Perhitungan Regresi Linier
Usia (X 1 ) Perokok Pasif (X 2 ) Level (Y) X 1 Y X 2 Y X 1 X 2 (X 1 ) 2 (X 2 ) 2 33 3 1 33 3 99 1089 9 17 2 2 34 4 34 289 4 35 2 3 105 6 70 1225 4 37 7 3 111 21 259 1369 49 46 8 3 138 24 368 2116 64 35 2 3 105 6 70 1225 4 52 3 1 52 3 156 2704 9 28 1 1 28 1 28 784 1 35 6 2 70 12 210 1225 36 46 2 2 92 4 92 2116 4 44 7 3 132 21 308 1936 49 64 7 3 192 21 448 4096 49 39 6 2 78 12 234 1521 36 34 7 3 102 21 238 1156 49 27 2 1 27 2 54 729 4
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
73 8 2 146 16 584 5329 64 17 2 2 34 4 34 289 4 34 7 3 102 21 238 1156 49 36 7 3 108 21 252 1296 49 14 5 2 28 10 70 196 25 24 8 3 72 24 192 576 64 53 2 3 159 6 106 2809 4 62 8 3 186 24 496 3844 64 29 7 3 87 21 203 841 49 36 7 3 108 21 252 1296 49 65 1 2 130 2 65 4225 1 38 1 2 76 2 38 1444 1 19 2 2 38 4 38 361 4 33 4 3 99 12 132 1089 16 28 3 2 56 6 84 784 9 35 6 3 105 18 210 1225 36 42 7 3 126 21 294 1764 49 32 3 2 64 6 96 1024 9 33 3 1 33 3 99 1089 9 25 1 1 25 1 25 625 1 14 5 2 28 10 70 196 25 27 2 1 27 2 54 729 4 28 4 1 28 4 112 784 16 32 4 1 32 4 128 1024 16 45 6 1 45 6 270 2025 36 27 1 1 27 1 27 729 1 26 3 1 26 3 78 676 9 48 1 1 48 1 48 2304 1 17 3 1 17 3 51 289 9 22 6 1 22 6 132 484 36 42 1 1 42 1 42 1764 1 24 8 3 72 24 192 576 64 35 2 1 35 2 70 1225 4 24 2 1 24 2 48 576 4
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
38 3 1 38 3 114 1444 9 18 1 1 18 1 18 324 1 23 2 1 23 2 46 529 4 24 4 1 24 4 96 576 16 35 2 1 35 2 70 1225 4 38 2 1 38 2 76 1444 4 47 2 1 47 2 94 2209 4 52 7 1 52 7 364 2704 49 53 2 3 159 6 106 2809 4 44 7 1 44 7 308 1936 49 38 4 1 38 4 152 1444 16 62 6 1 62 6 372 3844 36 61 3 1 61 3 183 3721 9 55 3 1 55 3 165 3025 9 45 3 2 90 6 135 2025 9 38 1 2 76 2 38 1444 1 44 1 2 88 2 44 1936 1 45 2 2 90 4 90 2025 4 33 3 2 66 6 99 1089 9 62 8 3 186 24 496 3844 64 32 3 2 64 6 96 1024 9 44 3 2 88 6 132 1936 9 62 1 2 124 2 62 3844 1 38 1 2 76 2 38 1444 1 33 2 2 66 4 66 1089 4 22 1 2 44 2 22 484 1 35 1 2 70 2 35 1225 1 23 2 2 46 4 46 529 4 48 3 2 96 6 144 2304 9 46 3 2 92 6 138 2116 9 29 7 3 87 21 203 841 49 52 3 2 104 6 156 2704 9 52 1 2 104 2 52 2704 1 48 1 2 96 2 48 2304 1
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
36 1 2 72 2 36 1296 1 31 2 2 62 4 62 961 4 38 3 2 76 6 114 1444 9 35 1 2 70 2 35 1225 1 44 7 3 132 21 308 1936 49 33 7 3 99 21 231 1089 49 45 4 3 135 12 180 2025 16 65 1 2 130 2 65 4225 1 53 8 3 159 24 424 2809 64 35 2 3 105 6 70 1225 4 46 8 3 138 24 368 2116 64 27 7 3 81 21 189 729 49 26 7 3 78 21 182 676 49 37 7 3 111 21 259 1369 49 28 7 3 84 21 196 784 49 19 7 3 57 21 133 361 49 29 2 3 87 6 58 841 4 3757 384 202 7677 875 14712 157479 2074
Telah dilakukan sebuah pencarian dan olahan data untuk mencari nilai regresi linier sederhana dengan memanfaatkan atribut  yang  ada.  Setelah  di  dapatkan  semua  angka  dijumlahkan  lah  di  hasil  akhir  dengan  rumus  (=SUM)  untuk menemukan  sebuah  nilai  untuk  mengghitung prediksi  menggunakan cara  manual atau  hitung  sesuai  menggunakan rumus regresi linier sederhana.
𝒃 𝟏 = 𝑛 ∑(𝑥 1 𝑦) − (∑ 𝑥 1 )(∑𝑦) 𝑛(∑𝑥 1 ) 2 − (∑𝑥 1 ) 2
𝒃 𝟏 = 100(7677)−(3757)(202) 100(157479)−(3757)2 𝒃 𝟏 = 767700−758914 15747900−14115049
𝒃 𝟏 = 8786 1632851
𝒃 𝟏 = 𝟎, 𝟎𝟎𝟓𝟑𝟖𝟎𝟕𝟕𝟐𝟔𝟒𝟖𝟓𝟕
Setelah mendapatkan nilai b1, selanjutnya mencari nilai b2
𝒃 𝟐 = 𝑛 ∑(𝑥 2 𝑦) − (∑ 𝑥 2 )(∑𝑦) 𝑛(∑𝑥 2 ) 2 − (∑𝑥 2 ) 2
𝒃 𝟐 = 100(875)−(384)(202) 100(2074)−(384)2
𝒃 𝟐 = 87500−77568
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝒃 𝟐 = 9932 59944
𝒃 𝟐 = 𝟎, 𝟏𝟔𝟓𝟔𝟖𝟕𝟗𝟕𝟓𝟒𝟒𝟑𝟕𝟒𝟕
Setelah mendapatkan nilai b1 dan b2, selanjutnya mencari nilai a menggunakan rumus yang ada dan hasil sebagai berikut :
𝒂 = ∑ y − b 1 ∑ x 1 + b 2 ∑ x 2 n
𝒂 = 202 − ((0,00538077264857) ∗ (3757)) + ((0,165687975443747) ∗ (384)) 100
𝒂 = 202 − (20,21556284067749) + 63,62418257039885 100 𝒂 = 202 − 83,83974541107634 100 𝒂 = 118,1602545889237 100
𝒂 = 𝟏, 𝟏𝟖𝟏𝟔𝟎𝟐𝟓𝟒𝟓𝟖𝟖𝟗𝟐𝟑𝟕
Diambil dari beberapa contoh data random untuk memprediksi data penyakit kanker paru-paru meggunakan cara hitung manual untuk mengetahui akurat atau tidaknya sebagai berikut :
Tabel 5. Kolom data random prediksi penyakit ginjal
No Usia ( X 1 ) Perokok Pasif ( X 2 ) Level (Y) 1 33 3 ? 2 29 2 ? 3 35 2 ? Menghitung Persaman Regresi Linear
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 𝐲 = 𝟏, 𝟏𝟖𝟏𝟔𝟎𝟐𝟓𝟒𝟓𝟖𝟖𝟗𝟐𝟑𝟕 + ( 𝟎, 𝟎𝟎𝟓𝟑𝟖𝟎𝟕𝟕𝟐𝟔𝟒𝟖𝟓𝟕𝐱 33) + ( 𝟎, 𝟏𝟔𝟓𝟔𝟖𝟕𝟗𝟕𝟓𝟒𝟒𝟑𝟕𝟒𝟕 𝑥 3 )
= 1,856231969623288
𝐲 =  𝟏, 𝟏𝟖𝟏𝟔𝟎𝟐𝟓𝟒𝟓𝟖𝟖𝟗𝟐𝟑𝟕 + ( 𝟎, 𝟎𝟎𝟓𝟑𝟖𝟎𝟕𝟕𝟐𝟔𝟒𝟖𝟓𝟕 𝐱 29) + ( 𝟎, 𝟏𝟔𝟓𝟔𝟖𝟕𝟗𝟕𝟓𝟒𝟒𝟑𝟕𝟒𝟕 𝑥 2 )
= 1,669020903585261
𝐲 = 𝟏, 𝟏𝟖𝟏𝟔𝟎𝟐𝟓𝟒𝟓𝟖𝟖𝟗𝟐𝟑𝟕 + ( 𝟎, 𝟎𝟎𝟓𝟑𝟖𝟎𝟕𝟕𝟐𝟔𝟒𝟖𝟓𝟕 𝐱 35) + ( 𝟎, 𝟏𝟔𝟓𝟔𝟖𝟕𝟗𝟕𝟓𝟒𝟒𝟑𝟕𝟒𝟕 𝑥2 )
= 1,701305539476681
3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Proses Pengujian Data (RapidMiner)
Melakukan select attributes yaitu untuk mengetahui hasil prediksi dari rapidminer, hasil perhitungan manual dan hasil uji di rapidminer.
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pada proses ini untuk memasukan data training dan data testing yang akan diuji untuk menghasilkan prediksi pada atribute class yang ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Prediksi
Ketika prediksi sudah ketemu, langkah selanjutnya mencari tingkat akurasi yang ada menggunakan Performance pada gambar 3.
Gambar 3. Proses Pencarian Root Mean Squared Error dan Squared Error
Untuk mempermudah dalam pembacaan akurasi data penyakit ginjal, maka perlu di masukan tools performance untuk mencari RMSE ( Root Mean Squared Error ) dan Squared Error .
Gambar 4. Hasil Pengujian Root Mean Square Error dan Square Error

## 3.2.2 Analisa Hasil
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner bahwa atribut (usia, perokok pasif dan level) berpengaruh signifikan terhadap penelitian ini terbukti dengan menggunakan algoritma regresi linier mampu memberikan hasil yang sangat baik dan sangat akurat dengan nilai Root Mean Squared Error : 0.686 +/- 0.000 dan Squared Error : 0.471 +/- 0.546.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma regresi linier ini sangat efektif untuk digunakan dalam memprediksi penderita penyakit kanker paru- paru  berdasarkan  analisis  dari  dataset  yang  ada.  Kemampuan  meng-klasifikasi  algoritma  regresi  linier  sangat  baik dalam memprediksi penderita penyakit kanker paru-paru dengan memanfaatkan data atribut (usia, perokok pasif dan level).Hasil  prediksi  dari  algoritma  regresi  linier  sangat  baik  dan  akurat  dibandingkan  dengan  metode  lain  dalam memprediksi  risiko  penyakit  kanker  paru-paru.  Proses  pengujian  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma regresi linear mampu memberikan hasil yang baik dengan nilai Root Mean Squared Error: 0.686 +/- 0.000 dan Squared Error: 0.471 +/- 0.546.
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 63 - 74 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 501 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## UCAPAN TERIMAKASIH
Tidak  luput  saya  mengucapkan  terima  kasih  kepada  segenap  jajaran  pihak  dosen  yang  telah  membantu  untuk menyelesaikan penelitian ini, orang tua dan teman-teman yang selalu men- support saya dalam keadaan suka maupun duka.

## REFERENCES
[1] N.  Aifa  Zahara  and  M.  Fakultas  Tarbiyah  dan  Keguruan  Program  Studi  Pendidikan  Biologi  FAKULTAS TARBIYAH  DAN  KEGURUAN,  “PENGEMBANGAN  MEDIA  PEMBELAJARAN  AUDIOVISUAL BERBASIS  NILAI  ALQURAN  PADA  MATERI  SISTEM  PERNAPASAN  DI  SMP  NEGERI  2 KABUPATEN ACEH BESAR SKRIPSI”, 2022
[2] Y. Mahena, M. Rusli and E. Winarso, “Prediksi Harga Emas Dunia Sebagai Pendukung Keputusan Investasi Saham Emas Menggunakan Teknik Data Mining” JURNAL Sains dan Teknologi, vol. 2, no. 1. 2019
[3] M.  Kafil,  “PENERAPAN  METODE  K-NEAREST  NEIGHBORS  UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN BERBASIS WEB PADA BOUTIQ DEALOVE BONDOWOSO,” 2019.
[4] S.  Arafah  and  Y.  Tanjung,  “ANALISIS  FAKTOR  DETERMINAN  YANG  MEMPENGARUHI PEMAKAIAN METODE JIT (Studi Kasus UD. Pusaka Bakti).” Jurnal Ekonoomi Syariah, 2020 [Online]. Available: http://ejournal.unhasy.ac.id/index.php/bisei/article/view/440
[5] S. Kasus, L. Pendidikan Darul Ulum Bantaran Probolinggo, M. Iqbal, and J. Matematika Fakultas Sains Dan, “ANALISIS  TREND  LINIER  DENGAN  METODE  KUADRAT  TERKECIL  UNTUK  MERAMALKAN PERKEMBANGAN BANYAKNYA SISWA,” 2000.
[6] S. Anastassia Amellia Kharis and A. Haqqi Anna Zili, “Learning Analytics dan Educational Data Mining pada Data Pendidikan,” Jurnal Riset Pembelajaran Matematika Sekolah , vol. 6, 2022.
[7] D. A. Manalu and G. Gunadi, “IMPLEMENTASI METODE DATA MINING K-MEANS CLUSTERING TERHADAP  DATA  PEMBAYARAN  TRANSAKSI  MENGGUNAKAN  BAHASA  PEMROGRAMAN PYTHON PADA CV DIGITAL DIMENSI,” Infotech: Journal of Technology Information , vol. 8, no. 1, pp. 43–54, Jun. 2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
[8] E. A. Firdaus, S. Maulani, A. B. Dharmawan, A. Keperwatan, and R. S. Dustira Cimahi, “PENGUKURAN MINAT  BACA  MAHASISWA  DENGAN  METODE  CLUSTERING  DI  PERPUSTAKAAN  AKADEMI KEPERAWATAN  RS.DUSTIRA  CIMAHI  MENGGUNAKAN  DATA  MINING,”  vol.  15,  no.  1,  2021, [Online]. Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom
[9] A. R. Wijaya, “MODEL PREDIKSI DATA HARGA MINYAK MENTAH DUNIA DENGAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING,” 2023.