| Kanker paru merupakan masalah yang terjadi di Indonesia dan merokok merupakan salah satu penyebab kanker paru. Bedah toraks dapat mengobati pasien yang terkena kanker paru, akan tetapi usia hidup pasien pasca operasi yang menjadi masalah, jika kanker paru yang diderita pasien sudah parah. Naïve Bayes merupakan algoritma machine learning yang sederhana dan cepat dalam hal klasifikasi, kinerja yang baik dan mudah dalam penerapannya. Banyak penelitian yang memprediksi hidup atau matinya pasien setelah satu tahun menjalani bedah toraks, salah satunya menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dataset thoracic surgery merupakan data yang berisi tentang pasien yang menjalani bedah toraks dan hidup mati pasien setelah pasca operasi. Dataset bedah toraks memiliki permasalahan imbalance class (ketidakseimbangan kelas) karena nilai false lebih banyak dibandingkan nilai true. Dataset yang tidak seimbang dapat menyebabkan kinerja pada model yang digunakan menurun, sehingga dibutuhkan metode yang dapat menangani permasalahan tersebut. Bagging merupakan metode yang tepat dalam menangani permasalahan imbalance class dan dapat meningkatkan kinerja dari model yang digunakan. Hasil pada penelitian ini adalah prediksi menggunakan algoritma Naïve Bayes dan metode bagging untuk imbalance class pada dataset bedah toraks |
