JURNAL FOURIER | Oktober 2023, Vol. 12, No. 2, 79-85

## Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN)
Micha Annata Shinami 1 , Saiful Bahri 2
12 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya, Jl. Dr. Ir. H. Soekarno No. 682, Gn. Anyar, Surabaya, Indonesia
Korespondensi; Micha Annata Shinami, Email: michaannatash@gmail.com

## Abstrak
Kanker  payudara  adalah  jenis  tumor  ganas  yang  tumbuh  di  sel-sel  payudara.  Kanker  payudara  dibagi  menjadi  dua tingkatan yaitu Tingkat jinak dan ganas, pada tingkatan jinak benjolan yang ada di payudara masih bisa mengecil dan hilang,  tetapi  pada  tingkatan  ganas  sudah  susah  untuk  diobati  bahkan  bisa  menyebabkan  kematian.  Penelitian  ini menggunakan metode Klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN) dengan menghasilkan nilai k = 8 dengan akurasi sebesar 77%  dan  terdapat  62  sampel  data  yang  termasuk  dalam  kelas  positif  dan  prediksinya  benar.  Berdasarkan  Confusion Matrix, pengklasifikasian kanker payudara ini mendapatkan nilai akurasi sebesar 77%, nilai presisi sebesar 76% dan nilai recall sebesar 71%.
Kata Kunci : Kanker Payudara, Klasifikasi, K-Nearest Neighbors, Confusion Matrix.

## Abstract
Breast cancer is a type of malignant tumor that grows in breast cells. Breast cancer is divided into two levels, namely benign and malignant levels. At the benign level, lumps in the breast can still shrink and disappear, but at the malignant level  it  is difficult  to treat  and can even cause  death. This research uses the K-Nearest Neighbors (KNN) classification method which produces a value of k = 8 with an accuracy of 77% and there are 62 data samples which are included in the positive  class  and  the  predictions  are  correct.  Based  on  the  Confusion  Matrix,  this  breast  cancer classification  has  an accuracy value of 77%, a precision value of 76% and a recall value of 71%.
Keywords : Breast Cancer, K-Nearest Neighbors, Classification, Confusion Matrix.

## Pendahuluan
Kanker payudara adalah termasuk salah satu penyakit yang sering dialami oleh perempuan. Kanker ini dapat tumbuh bila terdapat pertumbuhan sel yang tidak normal pada payudara, sel tersebut  membelah lebih  cepat  dibandingkan  sel  normal  dan  kemudian  sel  tersebut  membentuk  benjolan.[1]  Pada  kanker payudara stadium lanjut, sel-sel abnormal ini menyebar melalui kelenjar getah bening dan kemudian ke organ lain di tubuh. Kanker payudara terbagi menjadi dua tingkatan,  yaitu kanker payudara jinak dan ganas yang tidak menyebar atau merusak jaringan di sekitarnya, dan benjolan dapat mengecil dan hilang dengan sendirinya. Kanker payudara tingkat ganas ditandai dengan benjolan yang ada disekitar payudara jika  ditekan  maka  akan  terasa  nyeri  yang  berlebihan  dan  mudah  menyebar  dan  merusak  jaringan  dan organ lain yang ada di dekatnya[2].
Kanker payudara adalah penyakit kanker nomor satu dan juga penyebab utamanya yaitu kematian akibat  kanker  di  seluruh  dunia  setiap  tahunnya.  Menurut  WHO  (2020),  prevalensi  kanker  payudara sebanyak 2.261.419 kasus, dengan kasus kanker terbanyak yang menyerang perempuan. Gejala kanker
payudara termasuk benjolan di payudara, keluarnya cairan berdarah dari puting, dan perubahan bentuk atau tekstur puting atau payudara[3].
Deteksi  dini  mengenai  kanker  payudara  sangat  penting  dilakukan,  yaitu  melalui  berbagai pemeriksaan seperti biopsi payudara, termografi payudara, mamografi, duktografi, dan USG payudara (USG).  Termografi  payudara  adalah  prosedur  diagnostik  berdasarkan  tingkat  kimia  payudara  dan aktivitas pembuluh darah untuk mendeteksi sel kanker payudara pada tahap awal. Termografi payudara sangat sensitif dalam menggambarkan perubahan suhu dan pembuluh darah yang mengindikasikan sel- sel abnormal pada payudara, namun jika terdapat tumor, termografi payudara tidak dapat menunjukkan lokasi tumor, jadi sebaiknya dilakukan pada waktu yang bersamaan. waktu dengan mamografi, agar hasil pemeriksaannya lengkap. Mamograf i adalah metode pemeriksaan payudara dengan menggunakan sinar x  yang  memiliki  kadar  rendah  dan  secara  umumnya  lebih  diperbolehkan  pada  perempuan  yang  telah berumus diatas empat puluh tahun[4].
Penelitian sebelumnya yaitu mengenai klasifikasi penyakit kulit dengan menggunakan algoritma K- Nearest  Neighbors (KNN)  dan  diperoleh  nilai  akurasi  yang  sebesar  65%[5],  juga  penelitian  yang dilakukan oleh Permana Putra, Akim M H Pardede, dan Siswan Syahputra mengenai analisis metode K- Nearest Neighbors  (KNN)  dalam  klasifikasi  data  iris  bunga[6].  Dalam  penelitian  ini  algoritma  yang digunakan adalah algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN).

## Landasan Teori
Berikut  ini  beberapa  penjelasan  yang  berkaitan  dengan  kanker  payudara  dan  metode  yang  diperlukan untuk melakukan klasifikasi pada penyakit kanker payudara menggunakan metode K-Nearest Neighbors (KNN)

## 1. Kanker Payudara
Kanker  payudara  adalah  penyakit  yang  sering  dialami  oleh  kaum  perempuan  dengan  tidak memandang usia yang bisa menyerang anak kecil, dewasa dan usia tua. Penyakit kanker payudara harus  dengan  segera  diobati,  jika  sudah  terkena  kanker  payudara  yang  tingkat  ganas  maka kemungkinan  besar  akan  berakibat  buruk  bagi  penderitamya  yang  bisa  menyebabkan  kematian sehingga  pemeriksaan  dan  pengobatan  harus  dilakukan  sejak  dini  karena  penting  sekali  bagi keselamatan penderita kanker payudara[7].

## 2. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  dalam  menemukan  pola  yang  menarik  dari  sejumlah  data  besar  yang tersimpan. Data mining ini berhubungan dengan analisa data dan penggunaan perangkat lunak untuk mencari pola dan persamaan dalam data dengan mengekstrasi pola yang sebelumnya tidak jelas[8].

## 3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  suatu  metode  dalam  penentuan  anggota  di  suatu  kelas  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Anggota pada kelas tersebut didasarkan pada persamaan karakter dari data yang ada. Pada  saat  pengklasifikasian,  dataset  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  training  dan  data  testing  yang Dimana  keduanya  berperan  dalam  menentukan  hasil  akurasi  yang  tepat  dari  penerapan  metode klasifikasi yang digunakan[9].

## 4. Normalisasi Data
Normalisasi  data  adalah  tahap  dimana  data  dikategorikan  ke  dalam  skala  tertentu.  Dalam  proses normalisasi data ini bisa menggunakan nilai Z-Score yang terdiri anatara angka positif dan negatif tidak terbatas[10]. Berikut adalah rumusnya[11]:
𝑍 = 𝑋 𝑖 −𝜇 𝜎

## Keterangan:
𝑋 𝑖 : nilai data yang ke-i 𝜇 : nilai rata-rata 𝜎 : varians

## 5. Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma  K-Nearest  Neighbour  (KNN)  adalah  metode  klasifikasi  untuk  menentukan  target  baru berdasarkan  jarak  terdekat  antara  data  training  dengan  data  testing.  Algoritma  KNN  ini  banyak digunakan dalam klasifikasi karena mudah diimplementasikan dan memberikan akurasi yang baik. Algoritma KNN bekerja dengan menghitung jarak Euclidean tiap sampel yang berbeda dari kelas- kelas  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya  dan  kemudian  memilih  tetangga  terdekat  dari  setiap kategori lalu akan diberikan sampel kategori berdasarkan k yang terdekat[12]. Berikut merupakan rumus untuk menentukan nilai k dan rumus untuk menghitung jarak Euclidean:
a. Rumus menentukan nilai k[13]:
𝑘 = √𝑁
b. Rumus untuk menghitung jarak Euclidean:
𝐷(𝑥 1 , 𝑥 2 ) = √∑ (𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 𝑛 𝑖=1

## 6. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  hasil  suatu  model klasifikasi dengan cara membandingkan hasil prediksi model dengan nilai yang sebenarnya dari data uji.  Dalam  penelitian  ini,  Confusion  matrix  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  metode klasifikasi. Confusion Matrix dapat membantu memahami kinerja dari model KNN secara detail dan dapat memperoleh hasil klasifikasi dengan benar[14]. Berikut adalah table Confusion Matrix
Tabel 1 . Confusion Matrix
Classification Classification Positive Negative Positive TP FP Negative FN TN
Keterangan:
a. True Positive (TP): data yang diklasifikasi dengan benar sebagai nilai positif.
b. True Negative (TN): data yang diklasifikasi dengan benar sebagai nilai negatif.
c. False Positive (FP): data yang diklasifikasi salah dengan nilai positif
d. False Negative (FN): data yang diklasifikasi salah dengan nilai negatif
Kemudian untuk mengevaluasi dan mengukur kinerja hasil dari klasifikasi dilakukan  dengan cara menghitung accuracy , precision dan recall. Rumusnya yaitu sebagai berikut[15]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## Bahan dan Metode
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  Klasifikasi K-Neares  Neighbors (KNN). Penelitian ini mengambil data dari Kaggle https://www.kaggle.com/code/laurencens/knn-breast-cancer- kanker-payudara.  Data  yang  diperoleh  tersebut  akan  dianalisis  menggunakan  Klasifikasi K-Neares Neighbors (KNN) dengan variabel yang digunakan adalah sebagai berikut:

## Tabel 2 . Data Kanker Payudara
Riset ini dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut. Langkah pertama yang harus dilakukan yaitu  input  data  yang  ada  di Microsoft  Excel .  Langkah  kedua  yaitu  melakukan  memproses  data  yang sudah  diinput.  Langkah  ketiga  yaitu  menormalisasikan  data.  Langkah  keempat  yaitu  membagi  data menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing . Langkah kelima yaitu menerapkan Algoritma KNN. Langkah keenam yaitu menentukan nilai k, dan langkah ke tujuh adalah membuat Confusion Matrix agar mempermudah dalam menentukan nilai akurasi.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini diawali dengan mengolah data kanker payudara yang jumlahnya sebanyak 686 data. Dalam data ini terdapat 10 variabel independent dan 1 variabel dependent. Berikuta adalah sampel datanya:
Tabel 3 . Data Kanker Payudara
Kemudian  dilakukannya  normalisasi  data  menggunakan  Min  –  Max  dengan  rentang  nilai  -1 sampai dengan 1 agar rentang jarak antar data tidak terlalu jauh.
Tabel 4 . Hasil Normalisasi Data
Pid Age Meno Size Grade Nodes Pgr Er Hormon Rfstime Status 132 49 0 18 2 2 0 0 0 1838 0 1575 55 1 20 3 16 0 0 0 403 1 1140 56 1 40 3 3 0 0 0 1603 0 … … … … … … … … … … … 586 51 0 30 3 2 1152 38 1 1760 0 1273 64 1 26 2 2 1356  1144 1 1152 0 1525 57 1 35 3 1 1490 209 1 1342 0 736 44 0 21 2 3 1600 70 0 629 0 894 80 1 7 2 7 2380 972 1 758 0
Pid Age Meno Size Grade Nodes Pgr Er Hormon Rfstime Status 132 49 0 18 2 2 0 0 0 1838 0 1575 55 1 20 3 16 0 0 0 403 1 1140 56 1 40 3 3 0 0 0 1603 0 … … … … … … … … … … … 1525 57 1 35 3 1 1490 209 1 1342 0 736 44 0 21 2 3 1600 70 0 629 0 894 80 1 7 2 7 2380 972 1 758 0
Pid Age Meno Size Grade Nodes Pgr Er Hormon Rfstime 0.07 0.47 0.0 0.12 0.5 0.02 0.00 0.00 0.0 0.69 0.86 0.57 1.0 0.14 1.0 0.30 0.00 0.00 0.0 0.14
Setelah data di normalisasikan, lanjut ke tahap selanjutnya yaitu membagi data menjadi 2 bagian, yaitu data training dan data testing. Rasio perbandingannya yaitu 80:20 atau 80% data training dan 20% data testing. Lalu mencari nilai k tetangga terdekat yaitu antara k = 4, k = 6 dan k = 8.
Gambar 1 . Akurasi Model KNN untuk setiap nilai k = 1 sampai k = 20
Berdasarkan Gambar 1. yang merupakan grafik akurasi diatas dapat dilihat bahwa akurasi k = 4 nilainya  77%  tertinggi  daripad  yang  lainnya.  Selanjutnya  gambar Confusion  Matrix digunakan  untuk mengetahui baik atau buruk sebuah pengklasifikasian yang dilakukan.
0.63 0.59 1.0 0.31 1.0 0.04 0.00 0.00 0.0 0.60 … … … … … … … … … … 0.83 0.61 1.0 0.27 1.0 0.00 0.62 0.18 1.0 0.50 0.40 0.38 0.0 0.15 0.5 0.04 0.67 0.06 0.0 0.23 0.49 1.00 1.0 0.03 0.5 0.12 1.00 0.84 1.0 0.28
Tabel 5 . Hasil Akurasi, Presisi, dan Recall
precision recall fl-score Support 0 0.78 0.82 0.79 76 1 0.76 0.71 0.73 62 accuracy 0.77 13B macro avg 0.77 0.76 0.76 13B Wighted avg 0.77 0.77 0.77 13B
Berdasarka  Gambar  2  yang  menunjukka  evaluasi  model  Confusion  Matrix  dan  Tabel  5  diatas, didapatkan nilai akurasi sebesar 77%, nilai presisi sebesar 76% dan nilai recall sebesar 71%.  Kemudia dapat disimpulkan pula bahwa terdapat 62 sampel data yang termasuk dalam kelas positif dan prediksinya benar.

## Kesimpulan
Dalam  melakukan  klasifikasi  penyakit  kanker  payudara  yang  diterapkan  menggunakan  Algoritma K- Nearest Neighbor (KNN) dengan menggunakan 10 variabel independent dan 1 variabel dependent dengan jumlah  data  sebanyak  686  data.  Dibutuhkan  normalisasi  data  agar  jaraknya  tidak  terlalu  jauh  lalu membagi data menjadi data training dan data testing dengan 80% data training dan 20% data testing. Dan didapatkan nilai k yang akurasinya tinggi yaitu k = 8 dengan 77% serta didaparkan nilai akurasi sebesar 77%, nilai presisi sebesar 76% dan nilai recall sebesar 71%.

## Referensi
[1] I. N. Atthalla, A. Jovandy, and H. Habibie, “Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Metode K Nearest Neighbor,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 4, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[2] A. Rizka, M. K. Akbar, and N. A. Putri, “Carcinoma Mammae Sinistra T4bN2M1 Metastasis Pleura,” AVERROUS J. Kedokt. dan Kesehat. Malikussaleh , vol. 8, no. 1, p. 23, 2022, doi: 10.29103/averrous.v8i1.7006.
[3] I. Yulianti, H. Setyawan, and D. Sutiningsih, “Faktor-Faktor Risiko Kanker Payudara,” J. Kesehat. Masy. , vol. 4, no. 4, pp. 401–409, 2016.
[4] H.  Dewi,  “Analisis  risiko  kanker  payudara  berdasar  riwayat  pemakaian  kontrasepsi  hormonal  dan  usia,” J.  Berk. Epidemiol. , vol. 3, no. 1, pp. 12–23, 2015.
[5] S. R. Listyanto, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Mengenali Pola Citra Dalam Mendeteksi Penyakit Kulit,” UDiNus Repos. , pp. 1–7, 2015.
[6] M.  I.  P.  Putra,  D.  T.  Murdiansyah,  and  A.  Aditsania,  “Implementasi  Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  ( MKNN  )  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Payudara  Tugas  Akhir  diajukan  untuk  memenuhi  salah  satu  syarat memperoleh  gelar  sarjana  dari  Program  Studi  S1  Ilmu  Komputasi  M  Ikhsan  Perdana  Putra  Program  Studi,” E- proceeding Eng. , vol. 6, no. 1, pp. 2431–2441, 2019.
[7] A. Herawati, S. Rijal, A. St Fahira  Arsal, R. Purnamasari, D. Amelia  Abdi, and S. Wahid, “Karakteristik Kanker Payudara,” Fakumi Med. J. J. Mhs. Kedokt. , vol. 2, no. 5, pp. 359–367, 2022.
[8] Data Mining .
[9] P. Putra, A. M. H. Pardede, and S. Syahputra, “Analisis Metode K-Nearest Neighbour (Knn) Dalam Klasifikasi Data Iris Bunga,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 1, pp. 297–305, 2022.
[10] D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi  Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[11] M. A. Imron, “Peningkatan Akurasi Algoritma k-Nearest neighbor menggunakan Normalisasi Z-Score dan particle
Swarm Optimization untuk Prediksi Customer Churn,” 2020.
[12] A.  Yandi  Saputra  and  Y.  Primadasa,  “Penerapan  Teknik  Klasifikasi  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  Implementation  of  Classification  Method  to  Predict  Student Graduation Using K-Nearest Neighbor Algorithm,” Techno.Com , vol. 17, no. 4, p. 9, 2018.
[13] F. L. D. Cahyanti, W. Gata, and F. Sarasati, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan  Tingkat  Keberhasilan  Immunotherapy  Untuk  Pengobatan  Penyakit  Kanker  Kulit,” J.  Ilm.  Univ. Batanghari Jambi , vol. 21, no. 1, p. 259, 2021, doi: 10.33087/jiubj.v21i1.1189.
[14] J. Tp. A. K.-M. D. N. B. U. M. P. P. T. R. S. B. T. K. P. P. P. (PERSERO)eknik Informatika et al. , “Perbandingan Algoritma K-Means Dan Naive Bayes Untuk Memprediksi Prioritas Pembayaran Tagihan Rumah Sakit Berdasarkan Tingkat Kepentingan Pada PT.Pertamina (PERSERO),” vol. 13, no. 2, pp. 1–8, 2021.
[15] M. Sholeh, D. Andayati, and R. Y. Rachmawati, “Data Mining Model Klasifikasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor  Dengan  Normalisasi  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes,” TeIKa ,  vol.  12,  no.  02,  pp.  77–87,  2022,  doi: 10.36342/teika.v12i02.2911.