Penanganan dini yang dilakukan untuk menekan tingkat kematian pasien kanker paru-paru pasca operasi toraks, dengan mengumpulkan data berupa informasi tentang pasien pasca operasi toraks menimbulkan masalah baru yaitu data berdimensi tinggi yang memiliki banyak atribut dan tidak bisa menghasilkan informasi yang akurat. Oleh karena itu, diperlukan skema komputasi yang dapat mereduksi dimensi pada data tersebut. Dalam hal ini, proses reduksi bertujuan untuk meringankan beban komputasi pada klasifikasi, proses reduksi yang digunakan yaitu seleksi fitur Genetic Algorithm. Kemudian metode klasifikasi Naïve Bayes digunakan untuk melakukan proses klasifikasi harapan hidup pasca operasi toraks. Adapun akurasi terbaik yang dihasilkan dari seleksi fitur Genetic Algorithm dan Naïve Bayes Classifier yaitu 85,319%.