Perkembangan teknologi dalam bidang medis sebagai alat bantu diagnosis yang sangat dibutuhkan untuk mempermudah pekerjaan bidang medis. Penyakit yang menjadi masalah dalam bidang medis salah satunya adalah penyakit tumor tulang yang menyerang tulang manusia sehingga menyebabkan ketidaksempurnaan organ tubuh atau kematian. Deteksi dini tumor tulang mempunyai peran yang cukup penting dalam mengetahui tingkat keparahan yang dialami oleh pasien. Data set tumor tulang pada penelitian ini diambil dari website kaggel, diperoleh data 500 baris, dengan jumlah variabel yang dipakai 5 kolom, serta data training yang dipakai 80% dan data testing 20%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa Machine Learning dari perbandingan antara metode algoritma Naïve Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest. Hasil penelitian ini, menunjukkan bahwa Naive Bayes mencapai nilai akurasi sebesar 76%, Logistic Regression mencapai nilai akurasi 81%, Decision Tree mencapai nilai akurasi 77%, dan Random Forest mencapai nilai akurasi 73%. Evaluasi model machine learning tersebut ada model lainnya, seperti parameter presisi, recall, dan F1-score dengan metode Logistic Regression yang menunjukkan performa cukup baik.
Kata Kunci:Machine Learning;Tumor Tulang;Naïve Bayes;Logistic Regression