SERVIKS-AI

Tentang Penelitian

Pengembangan Aplikasi Artificial Intelligence Berbasis Random Forest Classifier sebagai Inovasi Teknologi untuk Deteksi Dini Kanker Serviks.

Latar Belakang

Kanker serviks merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi pada perempuan di Indonesia. Deteksi dini melalui identifikasi faktor risiko dapat meningkatkan peluang penanganan. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis machine learning yang memanfaatkan algoritma Random Forest Classifier untuk mengestimasi risiko berdasarkan 14 faktor risiko kesehatan reproduksi.

Metode

  • Data: 40 responden, RSAM Provinsi Lampung (2026).
  • Fitur: 14 faktor risiko biner (berisiko / tidak berisiko).
  • Algoritma: Random Forest Classifier (scikit-learn), 200 pohon.
  • Validasi: Stratified K-Fold Cross Validation (5-fold × 20 repeat).
  • Deployment: Model diekspor ke JSON, inferensi native di Next.js.

Alur Sistem

  1. Pengguna mengisi kuesioner 14 faktor risiko.
  2. Jawaban dikodekan menjadi vektor biner.
  3. 200 pohon keputusan Random Forest memproses vektor tersebut.
  4. Rata-rata probabilitas seluruh pohon menghasilkan skor risiko akhir.
  5. Sistem menampilkan tingkat risiko dan rekomendasi skrining.

Keterbatasan & Etika

Aplikasi ini adalah luaran penelitian yang bersifat edukatif. Ukuran sampel yang kecil dan desain data membuat performa prediksi terbatas. Sistem tidak boleh digunakan sebagai alat diagnosis. Keputusan medis harus selalu didasarkan pada pemeriksaan klinis oleh tenaga kesehatan profesional.