Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Implementasi Decision tree Untuk Prediksi Kanker Paru-Paru
Faurika 1 , Ahsanun Naseh Khudori 2* , M Syauqi Haris 3 1,2,3 Informatika, Institut Teknologi, Sains, dan Kesehatan RS.DR. Soepraoen Kesdam V/BRW, Indonesia Email: ahsanunnaseh@itsk-soepraoen.ac.id

## Abstract
Lung cancer is a disorder of the lungs due to changes in respiratory tract epithelial cells which cause uncontrolled cell division and growth. Lung cancer is caused by several factors such as radiation exposure,  smoking,  heredity,  gender,  air  pollution,  and  unhealthy  lifestyles.  Lung  cancer  can  be detected when the cancer has entered an advanced stage. The large amount of lung cancer diagnosis data currently available can be used to predict lung cancer based on patterns in the data. One of the results  of  technological  advances  that  can  learn  patterns  in  data  is  machine  learning,  which  has currently  made  many  positive  contributions in  the  health  sector.  This research  aims  to  predict  lung cancer using a decision tree algorithm. This research produces rules based on decision trees which are built and then evaluated to produce the same accuracy, precision, recall, and F1-Score of 100%.
Keywords : lung cancer, machine learning, decision tree
Abstrak
Kanker  paru-paru  adalah  gangguan  pada  paru-paru  karena  perubahan  sel  epitel  saluran pernapasan yang menyebabkan pembelahan dan pertumbuhan sel tak terkendali. Kanker paru-paru disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti  paparan  radiasi,  perokok,  keturunan,  jenis kelamin,  polusi udara dan pola hidup tidak sehat. Kanker paru-paru dapat  dideteksi ketika kanker telah memasuki tahap stadium lanjut. Banyaknya data diagnosis kanker paru-paru saat ini, dapat digunakan untuk memprediksi  kanker  paru-paru  berdasarkan  pola  pada  data.  Salah  satu  hasil  kemajuan  teknologi yang  mampu  mempelajari  pola  pada  data  yakni  machine  learning  yang  saat  ini  telah  banyak memberikan  kontribusi  positif  dibidang  kesehatan.  Penelitian   ini  bertujuan  untuk  prediksi  kanker paru-paru  menggunakan  algoritma  decision  tree.  Penelitian  ini  menghasilkan  aturan  (rules) berdasarkan  pohon  keputusan  decision  tree  yang  dibangun  kemudian  dievaluasi  sehingga menghasilkan akurasi, presisi, recall, dan F1-Score yang sama yakni sebesar 100%.
Kata kunci : lung cancer, machine learning, decision tree

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  paru-paru menjadi salah satu  penyakit mematikan di seluruh dunia dengan  jumlah  kasus  dan  kematian  yang  terus  meningkat  setiap  tahunnya  [1]. Menurut WHO (2022) pada tahun 2020, terdapat 2.2 juta penderita kanker paru- paru di seluruh dunia dan 1.8 juta mengalami kematian. Di Amerika diperkirakan terdapat 236.740 kasus kanker paru-paru dan 130.180 kasus mengalami kematian [3]. Sementara itu, di Indonesia kasus kanker paru-paru mencapai 34.78 di tahun 2020  [4].  Terlambatnya  deteksi  dini  kanker  paru-paru  menyebabkan  tingginya angka  kematian,keterlambatan  deteksi  ini  karena  biaya  yang  mahal,  sehingga penderita kanker paru-paru enggan melakukan pemeriksaan ke dokter pada tahap stadium awal, kebanyakan dari mereka pergi ke dokter setelah memasuki stadium lanjut saat terjadi komplikasi [5]–[7].
Deteksi  kanker  paru-paru  biasanya  dilakukan  dengan  cara  melakukan  tes darah  untuk  menilai  fungsi  organ  lain  ketika  sel  kanker  telah  menyebar  dan meminimalisir  infeksi.   Pemeriksaan  dahak  juga  dilakukan  untuk  deteksi  sel
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
kanker  dari  dahak,  pemeriksaan  spirometri  untuk  menilai  fungsi  paru  dengan mengukur  jumlah  udara  yang  keluar  masuk  saat  bernapas,  thoracentesis  juga dilakukan  dengan  mengambil  cairan  yang  menumpuk  di  rongga  dada  untuk sampel uji laboratorium, pemeriksaan radiologi dengan X-Ray untuk menunjukkan adanya  massa  berwarna  putih  keabuan,  tetapi  itu  juga  dapat  disebabkan  oleh abses  paru  [2],  [8].  Banyaknya  kemungkinan  tersebut  membuat  diagnosa  medis lebih  lama  dan  membutuhkan  biaya  yang  mahal  sehingga  masyarakat  enggan untuk berobat ke dokter [6].
Seiringnya  berkembangnya  teknologi,  deteksi  dini  kanker  paru-paru  bisa dibantu  oleh  teknologi.  Salah  satunya  menggunakan  teknik  komputasi Machine learning (ML).  ML  adalah  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang  dapat  diterapkan untuk melakukan prediksi, klasifikasi, dan mengenal pola [9]. Beberapa algoritma ML  yang  banyak  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  adalah  support  vector machine (SVM), decision tree (DT), naive bayes, k-nearest neighbor (KNN), random forest , artificial  neural  network dan  sebagainya  [10].  Pada  penelitian  ini,  Peneliti memilih  menggunakan  algoritma decision  tree dikarenakan  algoritma  ini  mudah untuk  divisualisasikan  serta  memiliki  kinerja  yang  bagus  untuk  melakukan prediksi [11], [12].
Beberapa penelitian yang telah mengimplementasikan algoritma decision tree untuk  prediksi  kanker  paru-paru  diantaranya  dilakukan  oleh Saeed  (2019)  yang menggunakan  dataset  dari  salah  satu  rumah  sakit  di  Karachi,  Pakistan  yang memuat informasi medis pasien kanker paru-paru yakni usia, jenis kelamin, kadar kolesterol, berat badan, golongan darah, dan riwayat rokok. Penerapan algoritma decision  tree pada  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  sebesar  60%.  Penelitian lainnya  dilakukan  oleh  Kumar  Mohan  dan  Bhraguram  Thayyil  (2023)  yang menggunakan database kesehatan yang berisi informasi kesehatan pasien kanker paru-paru  yang  meliputi  jenis  kelamin,  usia,  riwayat  rokok,  riwayat  konsumsi alkohol,  tekanan  darah,  dan  indeks  massa  tubuh.  Pada  penelitian  ini,  algoritma decision  tree menghasilkan  akurasi  sebesar  88%.  Penelitian  lainnya  dilakukan Gupta (2023) yang menggunakan dataset dari cbioportal yang memuat informasi medis  pasien  kanker  paru-paru  NSCLSC  yakni  id  pasien,  usia,  riwayat  rokok, persentase  pasien  yang  menerima  manfaat  perawatan  ICI.  Penelitian  tersebut, algoritma decision tree menghasilkan akurasi sebesar 85.7%. Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut,  dapat  disimpulkan decision  tree dapat  diterapkan  untuk  prediksi  kanker  paru-paru  dengan  hasil  akurasi  cukup bagus,  namun  masih  memiliki  celah  perbaikan.  Berdasarkan  penelitian  tersebut, peneliti  bermaksud  memodifikasi  penelitian  tentang decision  tree untuk  prediksi kanker  paru-paru  diantaranya  menggunakan  dataset  yang  lebih  beragam  dan menerapkan decision tree ID3. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja algoritma decision  tree untuk  prediksi  kanker  paru-paru.  Sehingga  dapat membantu  tenaga  medis  dalam  mendiagnosa  kanker  paru-paru  sejak  dini  yang dapat menekan angka kematian yang disebabkan kanker paru-paru.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Kanker paru-paru
Kanker  paru-paru  adalah  salah  satu  jenis  kanker  yang  disebabkan  oleh gangguan paru-paru karena adanya perubahan pada sel epitel saluran pernapasan yang menyebabkan pembelahan dan pertumbuhan sel yang tidak terkendali  [16]. Kanker paru-paru dapat menyebabkan kerusakan sistem kekebalan tubuh, tumor dan gangguan lain sehingga tubuh tidak mampu melakukan fungsinya dengan baik [17]. Neoplasma pada paru-paru menjadi penyebab utama kanker dan kematian di seluruh dunia [18]. Berdasarkan asal selnya, kanker paru-paru dibedakan menjadi kanker  paru-paru  sel  kecil  atau small-cell  lung  cancers (SCLC)  dan  kanker  paru- paru non sel kecil atau non-small cell lung cancers (NSCLC) [18]. NSCLC merupakan tipe kanker paru-paru yang paling dominan dengan tingkat keganasan tinggi [19].

## 2.2. Machine learning
ML merupakan salah satu bagian kecerdasan buatan yang mampu membuat model  dari  pengalaman  dan  mampu  membuat  prediksi  di  masa  depan  dengan akurat  [20]–[22].   Dalam  ML  terdapat  dua  model  pembelajaran  yaitu supervised dan unsupervised learning , dimana supervised learning ini banyak diterapkan untuk klasifikasi  sedangkan unsupervised  learning banyak  digunakan  untuk permasalahan pengelompokan [23], [24]. Terdapat banyak algoritma dalam kedua model  tersebut.  Beberapa  algoritma  dalam  ML  yang  termasuk  pada  kategori supervised  learning diantaranya k-nearest  neighbor (KNN), neural  network,  linear regression , support  vector  machine (SVM), random  forest , decision  tree ,  dan sebagainya.  Dalam  penelitian  ini,  algoritma  yang  akan  digunakan  yaitu decision tree ID3.

## 2.3. Decision tree ID3
DT  merupakan  salah  satu  algoritma  supervised  learning  yang  populer  dan memiliki  performa  yang  bagus  untuk  klasifikasi  [6],  [25].  Dalam  klasifikasi,  DT akan  membentuk  pohon  keputusan  yang  terdiri  dari  beberapa node membentuk root dan node lain bukan root tetapi memiliki input disebut node internal dan node lain  yang  mewakili  nilai  salah  satu  kelas  disebut  daun  atau leaf [9]. Root merepresentasikan pilihan yang  akan  menghasilkan subtree semua data  kedalam dua atau lebih subset [26]. Node internal merepresentasikan kemungkinan pilihan pada titik tertentu dalam struktur tree , bagian atas node terhubung dengan node induk dan tepi bawah terhubung dengan simpul daun atau turunannya [27]. Leaf merepresentasikan hasil akhir dari kombinasi DT [28]. Input yang digunakan pada DT berdasar pada kriteria tertentu dan outputnya dipetakan dalam true dan false [29] . Nilai dalam node diperoleh dengan membandingkan atribut yang digunakan berdasarkan information gain yang outputnya ditampilkan pada leaf [29]. Struktur decision  tree sebagaimana  ditunjukkan  pada  Gambar  1  dan  konsep  dari decision tree ditunjukkan pada Gambar 2.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Struktur decision tree
Gambar 2. Konsep decision tree
Hasil  dari decision  tree berupa  pohon  keputusan  yang  dibuat  dengan  alur perhitungan sebagai berikut.
a) Menghitung entropi dan information gain
Rumus yang digunakan untuk menghitung entropi sebagai berikut.
(1)
Dimana  S  merupakan  Himpunan  semesta,    merupakan  proporsi  jumlah atribut  terhadap  semesta  pertama,  dan    merupakan  proporsi  jumlah  atribut terhadap  semesta  kedua.  Setelah  menghitung entropi ,  selanjutnya  menghitung information gain dengan menggunakan rumus berikut.
(2)
Dimana  S  merupakan  himpunan  semesta,  A  menyatakan  atribut, merupakan entropi dari  semesta,    merupakan  proporsi  atribut, S merupakan proporsi semesta, dan merupakan entropi atribut.
b) Membentuk Root
Root ditentukan  berdasarkan information  gain yang  telah  dihitung sebelumnya.  Atribut  yang  memiliki information  gain terbesar  akan  ditetapkan sebagai root .
c) Membuat Subtree
Subtree  dibentuk  berdasarkan  percabangan  pada root .  Jika entropi pada cabang root bernilai 0 berarti tidak ada percabangan lagi, namun jika entropi-nya bukan 0 maka dilakukan perhitungan ulang information gain atribut berdasarkan cabang dari root tersebut. Langkah ini dilakukan terus menerus sampai diperoleh hasil akhir node tidak memiliki cabang lagi.
Data
Decision tree
Rules
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
d) Membuat leaf atau daun Leaf atau daun menjadi hasil akhir dari DT yang merepresentasikan output apakah data itu bernilai true atau false .

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Metode penelitian
Dari Gambar 3 dapat disimpulkan bahwa langkah-langkan pada penelitian ini terdiri dari:
1) Studi Literatur, pada langkah ini dilakukan pencarian penelitian terdahulu yang membahas  implementasi  algoritma decision  tree untuk  memprediksi  kanker paru-paru.
2) Pengumpulan  Data,  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset dari Data World . Dataset ini berisi informasi tentang pasien kanker paru-paru dari berbagai negara.
3) Pre-processing data,  Pada  tahap  ini  data  yang  telah  diperoleh  dilakukan pengecekan  dan  pembersihan.  Tujuannya  untuk  memastikan  data  yang  akan digunakan telah sesuai dengan kriteria kualitas data yang ditentukan. Adapun data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  memiliki  kriteria  atribut  datanya lengkap (tidak ada missing values ), memiliki tipe data yang seragam dan sesuai, dan data tidak redundant .
4) Pembuatan  Model,  pada  tahap  ini  dilakukan  pembangunan  pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data. Model algoritma decision tree dibangun dengan algoritma decision tree ID3
Studi literature
Pengumpulan data
Pre-processing data
Pembuatan model
Evaluasi model
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
5) Evaluasi  Model,  pada  tahap  ini  akan  dilakukan  evaluasi  model  menggunakan data  uji.  Pada  penelitian  ini  model decision  tree dievaluasi  dengan  beberapa teknik, yaitu:
a. Akurasi, yakni rasio jumlah data prediksi yang benar terhadap jumlah total data, dihitung dengan rumus:
(3)
b. Presisi,  Presisi  adalah  rasio  jumlah  data  prediksi  yang  benar  terhadap jumlah data yang diprediksi positif, dihitung dengan rumus:
(4)
c. Recall, yakni  rasio  jumlah  data  prediksi  yang  benar  terhadap  jumlah  data yang sebenarnya positif, dihitung dengan rumus:
(5)
d. F1-Score adalah kombinasi dari presisi dan recall , dihitung dengan rumus
(6)
Dimana  TP  merupakan True  Positive yang  berarti  nilai  prediksi  dan  nilai aktualnya bernilai positif, TN merupakan True Negative yang berarti nilai prediksi dan nilai aktualnya bernilai negatif, FP merupakan False Positive yang berarti nilai prediksi bernilai positif sedangkan nilai aktualnya bernilai  negatif, FN merupakan False Negative yang berarti nilai prediksi bernilai false sedangkan nilai aktualnya bernilai positif.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil pengumpulan data dari
data world (https://data.world/cancerdatahp/lung-cancer-data)  diperoleh  data  sejumlah 1000. Data tersebut terdiri 25 atribut yang akan digunakan sebagai atribut input pada  penelitian  ini.   Masing-masing  atribut  tersebut  berisikan  tingkat  keparahan yang dijabarkan dalam skala 1 sampai 9. Penjelasan dari setiap tingkat keparahan tersebut sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Tingkat keparahan No Atribut Nilai Kategori 1 age 14-73 tahun 5-14 tahun   = remaja 15-39 tahun = dewasa awal 40-59 tahun = dewasa akhir 60-69 tahun = lansia muda 70-79 tahun = lansia madya 2 gender 1, 2 1 = laki-laki 2 = perempuan 3 air pollution 1-8 1-3 = memiliki risiko kesehatan rendah. 4-6 = memiliki risiko kesehatan sedang. 7-10 = memiliki risiko kesehatan tinggi. 4 alcohol use 1-8 1-4 = memiliki risiko sedang dan tidak terlalu menyebabkan kecanduan berlebih.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Atribut Nilai Kategori 5-8 = memiliki risiko tinggi terhadap kesehatan menyebabkan kecanduan berlebih. 5 dust allergy 1-8 1-3 = allergy ringan dan tidak mengganggu aktifitas sehari-hari. 4-6 = gejala alergi lebih terlihat dan mengganggu aktifitas sehari-hari. 7-10 = alergi parah yang dapat mengganggu aktifitas sehari-hari secara signifikan. 6 occupational hazards 1-8 1-3 = pekerjaan berisiko rendah seperti dalam lingkungan perkantoran 4-6 = pekerjaan berisiko sedang seperti dalam lingkungan industri 7-10 = pekerjaan berisiko tinggi seperti dalam lingkungan sektor konstruksi 7 genetic risk 1-7 1-3 = faktor risiko genetik rendah 4-6 = faktor risiko genetik sedang 7-10 = faktor risiko genetik tingi 8 chronic lung disease 1-7 1-3 = gejala penyakit ringan 4-6 = gejala mulai memburuk 7-10 = keparahannya terus meningkat 9 balanced diet 1-7 1-3 = diet yang sangat tidak seimbang 4-6 = fase diet yang cukup seimbang 7-10 = fase diet yang sangat seimbang 10 obesity 1-7 1-3 = kadar BMI berada dikisaran normal 4-6 = kadar BMI 30-34.9 7-10 = kadar BMI 35-39.9 11 smoking 1-8 1-3 = konsumsi rokok dalam skala rendah 4-6 = konsumsi rokok secara rutin 7-10 = konsumsi rokok terus menerus hingga menyebabkan kecanduan. 12 passive smokers 1-8 1-3 = jumlah paparan rokok sangat minim 4-6 = durasi paparan cukup lama dan sering 7-10 = paparan asap rokok terus menerus 13 chest pain 1-9 1-3 = nyeri yang dirasakan pada waktu tertentu 4-6 = nyeri yang mulai mengganggu aktifitas, namun masih dapat diatasi 7-10 = nyeri yang sering terjadi dan mungkin diikuti oleh gelaja lain. 14 coughing of blood 1-9 1-3 = jumlah darah yang keluar sedikit dan jarang terjadi 4-6 = jumlah kejadian lebih sering dan darah yang keluar lebih banyak 7-10 = jumlah kejadian yang meningkat signifikan dan darah yang keluar dalam jumlah banyak. 15 fatigue 1-9 1-3 = belum merasakan lelah berlebih 4-6 = mulai terjadi penurunan tenaga dan daya tahan fisik 7-10 = terjadi penurunan tenaga yang signifikan 16 weight loss 1-8 1-3 = penurunan berat badan normal 4-6 = penurunan berat badan sekitar 5-10% 7-10 = secara signifikan melebihi 10% 17 shortness of breath 1-9 1-3 = masih jarang terjadi 4-6 = lebih sering terjadi dan mengganggu aktifitas
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Atribut Nilai Kategori 7-10 = terjadi meningkat secara signifikan 18 wheezing 1-8 1-3 = masih jarang terjadi 4-6 = lebih sering terjadi 7-10 = terjadi meningkat signifikan dan mengganggu pernapasan 19 swallowing difficulty 1-8 1-3 = kesulitan menelan dalam waktu tertentu 4-6 = lebih membutuhkan perhatian seperti saat mengonsumsi makanan kering 7-10 = memerlukan upaya ekstra yang sangat mengganggu 20 clubbing of finger nail 1-9 1-3 = masih kemungkinan terjadi 4-6 = perubahan pada jari dan kuku yang memerlukan perhatian medis 7-10 = perubahan mungkin berpengaruh terhadap fungsi tangan normal 21 frequent cold 1-7 1-3 = paparan ringan terhadap dingin 4-6 = paparan suhu dingin dalam waktu lebih lama yang dapat menyebabkan kedinginan 7-10 = paparan suhu dingin yang parah yang dapat berdampak serius terhadap kesehatan. 22 dry coughing 1-7 1-3 = terjadi sesekali 4-6 = lebih sering terjadi 7-10 = terjadi terus menerus dan sangat mengganggu aktiftas 23 snoring 1-7 1-3 = tidak mengganggu kualitas tidur. 4-6 = terjadi lebih sering dan mempengaruhi kualitas tidur 7-10 = terjadi terus menerus dan sangat mengganggu 24 level low, medium, high low = riwayat pasien menderita kanker paru-paru berstatus rendah medium = riwayat pasien menderita kanker paru- paru berstatus sedang
high = riwayat pasien menderita kanker paru-paru berstatus tinggi.
Pada tahap pre-processing data yang dikumpulkan telah memenuhi kriteria. Namun, terdapat 1 kolom patient id yang tidak  akan digunakan dalam  penelitian ini  karena  tidak  berpengaruh  terhadap  kanker  paru-paru.  sehingga  dilakukan pembersihan  (data cleansing )  untuk  memastikan  kualitas  data  yang  digunakan, sehingga  kolom  yang  tersisa  sebanyak  24  dan  jumlah  data  tetap  1000.   Data tersebut  dibagi  menjadi  2  bagian,  yakni  sebanyak  800  (80%)  data  digunakan sebagai data latih dan sebanyak 200 data (20%) dijadikan data uji.

## 4.1. Pembuatan model decision tree
Penerapan decision  tree pada  penelitian  ini  menghasilkan  informasi  atau pola dalam bentuk rules berupa pohon keputusan decision tree . Terdapat beberapa parameter yang digunakan untuk membangun model decision tree diantaranya
1) Induce  binary  tree ,  parameter  ini  untuk  membangun  pohon  biner  dengan  2 node child.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
2) Min  numbers  of  instances  in  leaves ,  parameter  ini  untuk  menentukan  jumlah minim  cabang  di  leaf  atau  daun.  pada  penelitian  ini  jumlah  minimal  cabang ditentukan sebanyak 2.
3) Limit  the  maximal  tree  depth  to ,  parameter  ini  untuk  menentukan  jumlah kedalaman  atau  level  pohon  yang  akan  dibangun.  pada  penelitian  ini  jumlah kedalaman atau level pohon ditentukan sebanyak 100.
4) stop  when  majority  reaches [%],  parameter  ini  untuk   menentukan  proses pembuatan  model  berhenti  ketika  mencapai  ambang  batas  yang  ditentukan. pada  penelitian  ini  ambang  batas  pembuatan  model decision  tree ditentukan pemodelan akan berhenti ketika mencapai ambang batas 100%.
Dari  parameter-parameter  tersebut,  kemudian  dibuat  model decision  tree hingga  menghasilkan  suatu  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  yang  dihasilkan sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Pohon keputusan
Berdasarkan  pohon  keputusan  pada  Gambar  3  diatas  kemudian  dibuat aturan (rules) decision tree yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Aturan ( rules ) decision tree No Aturan 1 IF Coughing of blood >5 ^ Frequenty cold > 1, THEN High
2 IF Coughing of blood >5 ^ Frequenty cold 1 ^ Air pollution > 1 ^ Alcohol use > 7, THEN High
3 IF Coughing of blood >5 ^ Frequenty cold 1 ^ Air pollution > 1 ^ Alcohol use 7, THEN
Low 4
IF Coughing of blood >5 ^ Frequenty cold 1 ^ Air pollution 1, THEN Medium
5 IF Coughing of blood 5 ^ Wheezing > 3 ^ Shortness > 3, THEN Medium
6 IF Coughing of blood 5 ^ Wheezing > 3 ^ Shortness 3 ^ Fatigue > 3, THEN Medium
7 IF Coughing of blood 5 ^ Wheezing > 3 ^ Shortness 3 ^ Fatigue 3, THEN Low
8 IF Coughing of blood 5 ^ Wheezing 3 ^ Obesity > 4 ^ Age = “Dewasa akhir”, THEN High
9 IF Coughing of blood 5 ^ Wheezing 3 ^ Obesity > 4 ^ Age = “Dewasa awal” Age = “Lansia madya ”  Age =”Lansia Muda” Age =”Remaja”, THEN Medium
10 IF Coughing of blood 5 ^ Wheezing 3 ^ Obesity 4, THEN Low
Dari  model decision  tree tersebut  makan  didapatkan  sebuah  aturan  sebagai berikut:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Aturan 1 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan  tingkat  keparahan  diatas  5   dan  mengalami  demam  atau frequenty  cold dengan  tingkat  keparahan  diatas  1,  maka  orang  itu  memiliki  risiko  menderita kanker paru-paru yang tinggi atau high . Aturan 2 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan  tingkat  keparahan  diatas  5   dan  mengalami  demam  atau frequency  cold dengan  tingkat  keparahan  diatas  1  dan  polusi  udara  dengan  tingkat  keparahan diatas 1, serta mengalami kecanduan terhadap alkohol dengan tingkat keparahan diatas  7,  maka  orang  itu  memiliki  risiko  menderita  kanker  paru-paru  di  tingkat yang tinggi atau high . Aturan 3 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan  tingkat  keparahan  diatas  5   dan  mengalami  demam  atau frequency  cold dengan  tingkat  keparahan  diatas  1  dan  polusi  udara  dengan  tingkat  keparahan diatas 1, serta mengalami kecanduan terhadap alkohol dengan tingkat keparahan kurang dari atau sama dengan 7, maka orang itu memiliki risiko menderita kanker paru-paru di tingkat rendah atau low . Aturan 4 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan  tingkat  keparahan  diatas  5  dan  mengalami  demam  atau frequency  cold dengan  tingkat  keparahan  diatas  1  dan  polusi  udara  dengan  tingkat  keparahan kurang dari atau sama dengan 1, maka orang itu memiliki risiko menderita kanker paru-paru di tingkat sedang atau medium . Aturan 5 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan tingkat keparahan kurang dari atau sama dengan 5 dan tingkat keparahan mengi atau wheezing diatas 3 dan mengalami sesak  napas atau shortness dengan tingkat keparahan diatas 3, maka orang itu memiliki risiko menderita kanker paru- paru di tingkat sedang atau medium . Aturan 6 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan tingkat keparahan kurang dari atau sama dengan 5 dan tingkat keparahan atau wheezing dengan tingkat keparahan diatas 3 dan mengalami sesak napas atau shortness dengan  tingkat  keparahan  diatas  3  dan  mengalami  kelelahan  berlebih atau fatigue dengan  tingkat  keparahan  diatas  3,  maka  orang  itu  memiliki  risiko menderita kanker paru-paru di tingkat sedang atau medium . Aturan 7 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan tingkat keparahan kurang dari atau sama dengan 5 dan tingkat keparahan mengi  atau wheezing diatas 3 dan mengalami sesak  napas atau shortness dengan tingkat  keparahan  kurang  dari  atau  sama  dengan  3  dan  mengalami  kelelahan berlebih atau fatigue dengan tingkat keparahan kurang dari atau sama dengan 3, maka orang itu memiliki risiko menderita kanker paru-paru di tingkat rendah atau low . Aturan 8 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan tingkat keparahan kurang dari atau sama dengan 5 dan tingkat keparahan mengi  atau wheezing dengan tingkat  keparahan  kurang dari atau sama dengan 3 dan  mengalami  obesitas  atau obesity dengan  tingkat  keparahan  diatas  4  dan tergolong  kategori  usia  atau  age  dewasa  akhir  ,  maka  orang  itu  memiliki  risiko menderita kanker paru-paru tingkat tinggi atau high .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Aturan 9 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan tingkat keparahan kurang dari atau sama dengan 5 dan tingkat keparahan mengi atau wheezing kurang dari atau sama dengan 3 dan mengalami obesitas atau obesity dengan  tingkat  keparahan  diatas  4  dan  tergolong  kategori  usia  atau age dewasa  awal  atau  lansia  madya  atau  lansia  muda  atau  remaja,  maka  orang  itu memiliki risiko menderita kanker paru-paru di tingkat sedang atau medium . Aturan 10 : Jika seseorang mengalami batuk berdarah atau coughing of blood dengan tingkat keparahan kurang dari atau sama dengan 5 dan tingkat keparahan mengi  atau wheezing dengan tingkat  keparahan  kurang dari atau sama dengan 3 dan  mengalami  obesitas  atau obesity dengan  tingkat  keparahan  kurang  dari  atau sama  dengan  4  dan  tergolong  kategori  usia  atau age dewasa  awal  atau  lansia madya  atau  lansia  muda  atau  remaja,  maka  orang  itu  memiliki  risiko  menderita kanker paru-paru di tingkat rendah atau low .
Berdasar  dari  aturan  tersebut,  seseorang  dapat  diprediksi  apakah menderita  kanker  paru-paru  atau  tidak.   Namun,  untuk  memastikan  kebenaran dan  keakuratan  dari  hasil  yang  diperoleh,  maka  diperlukan  evaluasi  untuk memeriksa keakuratan dan kebenaran yang ditemukan telah sesuai atau belum.

## 4.2. Evaluasi model
Proses  evaluasi  dalam  penelitian  ini  menggunakan tools  orange dengan menggunakan  teknik  evaluasi  untuk  mengukur  akurasi,  presisi, recall ,  dan F1- Score .  Evaluasi  ini  menggunakan  teknik random  sampling yang  membagi  data secara acak untuk evaluasi model decision tree . Proses evaluasi dilakukan dengan 100 iterasi dan training set sebesar 80%.
Dari  hasil  evaluasi  didapatkan  nilai  akurasi level  low,  medium ,  dan high sebesar  100%.  Hal  ini  berarti  bahwa  model decision  tree yang  dibangun  jika digunakan  untuk  memprediksi  data  baru,  maka  kemungkinan  besar  prediksinya akan  benar  sebesar  100%.  Angka  tersebut  menunjukkan  bahwa  model decision tree memiliki  akurasi  yang  sangat  tinggi.  Namun  perlu  diingat  bahwa  akurasi model decision  tree dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yakni  pertama, kualitas data, semakin berkualitas data baru yang digunakan, maka kemungkinan akan  semakin  tinggi  tingkat  akurasinya.  kedua,  jumlah  fitur  yang digunakan,semakin  banyak  fitur  yang  digunakan,  akan  semakin  tinggi  akurasi model decision tree .
Sedangkan  hasil  evaluasi  presisi  untuk  level low,  medium ,  dan high sebesar 100%  dan  recall  sebesar  100%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model decision  tree yang dibangun jika digunakan untuk memprediksi data baru, maka kemungkinan besar ketepatan prediksi sebesar 100%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model decision tree memiliki presisi dan recall yang sangat tinggi. Evaluasi yang terakhir menggunakan teknik F1-Score , dari hasil evaluasi F1- Score juga  didapatkan  nilai level  low,  medium ,  dan high sebesar  100%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model decision  tree yang  dibangun  memiliki  kinerja  yang sangat  bagus  dengan  hasil F1-Score yang  tinggi  menunjukkan  bahwa  presisi  dan recall yang dihasilkan sangat bagus.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 4.  SIMPULAN
Implementasi  algoritma decision  tree untuk  prediksi  kanker  paru-paru menghasilkan rules dan model untuk prediksi kanker paru-paru. Setelah diperoleh pohon  keputusan  dan rules prediksi  kanker  paru-paru,  kemudian  dilakukan evaluasi menggunakan Orange dengan teknik akurasi, presisi, recal l, dan F1-Score . Hasil  evaluasi  kinerja decision  tree dengan  rasio  pembagian  data  sebanyak  800 (80%)  sebagai  data  latih  dan  sisanya  sebanyak  200  (20%)  data  sebagai  data  uji diperoleh hasil yang sama untuk akurasi, presisi, recall , dan F1-Score yakni sebesar 100%.  berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma decision  tree memiliki  performa  yang  sangat  bagus  untuk  memprediksi  kanker paru-paru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Abdul, R. Wahid, A. Nugroho, and A. H. Anshor, “Prediksi Penyakit Kanker Paru- Paru  Dengan  Algoritma  Regresi Linier,” Bull.  Inf. Technol. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  63–74, 2023.
[2] WHO,  “Lung  cancer,”  2022,  [Online].  Available:  https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/lung-cancer
[3] American Lung Association, “State of Lung Cancer: Texas,” 2021, [Online]. Available: https://www.lung.org/research/state-of-lung-cancer/states/texas
[4] Globocan, “Cancer in Indonesia,” JAMA J. Am. Med. Assoc. , vol. 247, no. 22, pp. 3087– 3088, 2020, doi: 10.1001/jama.247.22.3087.
[5] I.  Buana  and  D.  A.  Harahap,  “Asbestos,  Radon  Dan  Polusi  Udara  Sebagai  Faktor Resiko  Kanker  Paru  Pada  Perempuan  Bukan  Perokok,” AVERROUS  J.  Kedokt.  dan
Kesehat. Malikussaleh , vol. 8, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.29103/averrous.v8i1.7088.
[6] D.  Septhya et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  dan  Support  Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Paru,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 15–19, 2023.
[7] J.  Sinurat,  “Jaringan  Saraf  Tiruan  Diagnosa  Penyakit  Kanker  Paru-Paru Menggunakan Metode Hebb Rule,” Bull. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 20–27, 2021.
[8] Rokom, “One Stop Service, Deteksi Dini Kanker Paru di RSUP Persahabatan,” 2023, [Online].
Available: https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20230405/3242727/one-stop-service-deteksi-dini-kanker-paru-di-rsup- persahabatan/
[9] N. R. Muntiari and K. H. Hanif, “Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Perbandingan Algoritma Machine Learning,” J. Ilmu Komput. dan Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–6, 2022, doi: 10.35960/ikomti.v3i1.766.
[10]  R. A. Sowah, A. A. Bampoe-Addo, S. K. Armoo, F. K. Saalia, F. Gatsi, and B. Sarkodie- Mensah, “Design and Development of Diabetes Management System Using Machine Learning,” Int. J. Telemed. Appl. , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8870141.
[11]  S.  Ghosh,  A.  Dasgupta,  and  A.  Swetapadma,  “A  study  on  support  vector  machine based  linear  and  non-linear  pattern  classification,” Proc.  Int.  Conf.  Intell.  Sustain. Syst. ICISS 2019 , no. Iciss, pp. 24–28, 2019, doi: 10.1109/ISS1.2019.8908018.
[12]  A. Septhiani, “Analisis Perbandingan Algoritma Supervised Learning untuk Prediksi Kasus Covid-19 di Jakarta,” vol. 7, no. September, pp. 583–594, 2023.
[13]  S.  Saeed,  A.  Abdullah,  N.  Jhanjhi,  and  T.  Malaysia,  “Analysis  of  the  Lung  Cancer patient’s for Data Mining Tool,” IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 19, no. 7, p. 90, 2019.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 94-106 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[14]  Kumar  Mohan  and  Bhraguram  Thayyil,  “Machine  Learning  Techniques  for  Lung Cancer Risk Prediction using Text Dataset,” Int. J. Data Informatics Intell. Comput. , vol. 2, no. 3, pp. 47–56, 2023, doi: 10.59461/ijdiic.v2i3.73.
[15]  T.  Gupta,  T.  Qawasmeh,  and  S.  McCalla,  “Predictions  of  Programmed  Cell  Death Ligand 1 Blockade Therapy Success in Patients with Non-Small-Cell Lung Cancer,” BioMedInformatics , vol. 3, no. 4, pp. 1060–1070,
2023, doi: 10.3390/biomedinformatics3040063.
[16]  Juwita,  N.  Amalita,  and  M.  D.  Parma,  “Faktor-Faktor  Risiko  yang  Mempengaruhi Kanker Paru-Paru dengan Menggunakan Analisis Regresi Logistik,” UNPjoMath , vol.
4, no. 1, pp. 38–42, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/mat/article/download/11550/462
0
[17]  S.  S.  A.-N.  Ibrahim  M.  Nasser,  “Lung  Cancer  Detection  Using  Artificial  Neural Network,” vol. 3, no. 3, pp. 17–23, 2019.
[18]  L.  Wheless,  J.  Brashears,  and  A.  J.  Alberg,  “Epidemiology  of  lung  cancer,” Lung Cancer Imaging , pp. 1–15, 2021, doi: 10.1007/978-1-60761-620-7_1.
[19]  Z. Bing, Z. Zheng, and J. Zhang, “Risk factors influencing chemotherapy compliance and survival of elderly patients with non-small cell lung cancer,” Afr. Health Sci. , vol. 23, no. 3, pp. 291–300, 2023, doi: 10.4314/ahs.v23i3.35.
[20]  Q. Aini, N. Lutfiani, H. Kusumah, and M. S. Zahran,  “Deteksi dan Pengenalan Objek Dengan Model Machine Learning: Model Yolo,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 6, no. 2, p. 192, 2021, doi: 10.24114/cess.v6i2.25840.
[21]  M. Idris, R. I. Adam, Y. Brianorman, R. Munir, and D. Mahayana, “Kebenaran dalam Perspektif  Filsafat  Ilmu  Pengetahuan  dan  Implementasi  dalam  Data  Science  dan Machine  Leaning,” J.  Filsafat  Indones. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  173–181,  2022,  doi: 10.23887/jfi.v5i2.42207.
[22]  N. Wiranda, H. S. Purba, and R. A. Sukmawati, “Survei Penggunaan Tensorflow pada Machine Learning untuk Identifikasi Ikan Kawasan Lahan Basah,” IJEIS (Indonesian J. Electron. Instrum. Syst. , vol. 10, no. 2, p. 179, 2020, doi: 10.22146/ijeis.58315.
[23]  R.  R.  Pratama,  “Analisis  Model  Machine  Learning  Terhadap  Pengenalan  Aktifitas Manusia,” vol. 19, no. 2, pp. 302–311, 2020.
[24]  A. Saputra, U. Nahdlatul, U. Sidoarjo, and K. Sidoarjo,  “KLASIFIKASI PENGENALAN BUAH MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE,” vol. 2, no. 2, pp. 83–88, 2019.
[25]  M.  A.  Rosid,  A.  S.  Fitrani,  Y.  Findawati,  S.  Winata,  and  V.  A.  Firmansyah, “Classification  of  Dengue  Hemorrhagic  Disease  Using  Decision  Tree  with  Id3 Algorithm,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1381,  no.  1,  2019,  doi:  10.1088/1742- 6596/1381/1/012039.
[26]  S.  B.  Begenova  and  T.  V.  Avdeenko,  “Building  of  fuzzy  decision  trees  using  ID3 algorithm,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1015,  no.  2,  2018,  doi:  10.1088/1742- 6596/1015/2/022002.
[27]  A.  Rajeshkanna  and  K.  Arunesh,  “ID3  Decision  Tree  Classification:  An  Algorithmic Perspective  based  on  Error  rate,” Proc.  Int.  Conf.  Electron.  Sustain.  Commun.  Syst. ICESC 2020 , no. Icesc, pp. 787–790, 2020, doi: 10.1109/ICESC48915.2020.9155578.
[28]  E. E. Ogheneovo and P. A. Nlerum, “Iterative Dichotomizer 3 (ID3) Decision Tree: A Machine Learning Algorithm for Data Classification and Predictive Analysis,” Int. J. Adv. Eng. Res. Sci. , vol. 7, no. 4, pp. 514–521, 2020, doi: 10.22161/ijaers.74.60.
[29]  P.  Sathiyanarayanan,  S.  Pavithra,  M.  Sai  Saranya,  and  M.  Makeswari,  “Identification  of breast  cancer  using  the  decision  tree  algorithm,” 2019  IEEE  Int.  Conf.  Syst.  Comput. Autom. Networking, ICSCAN 2019 , pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/ICSCAN.2019.8878757.