## PREDIKSI KEKAMBUHAN KANKER PAYUDARA DENGAN ALGORITMA C4.5
Ai Rita Rizqiah 1 ; Agus Subekti 2
1 Ilmu Komputer
1 STMIK Nusa Mandiri Jakarta
1,2 www.nusamandiri.ac.id
1 airitarizqiah808@gmail.com
2 Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi
2 Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia
2 www.lipi.go.id 2 agus.subekti@lipi.go.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —Breast cancer is known as the fifth cause of  death  based  on  WHO  data  in  2015.  The  risk  of developing  breast  cancer  will  increase  with  age, family  medical  history,  personal  medical  history, caucasian  descent,  early  menstruation,  late menopause  and  others.  This  study  aims  to  predict the  use  of  Naïve  Bayes  and  C4.5  data  mining algorithms  to  classify  the  recurrence  of  cancer patients  based  on  certain  attributes  in  the  breast cancer  dataset.  The  data  mining  process  will  help identify  the  range  or  value  of  various  attributes  of what causes breast cancer. The results of this study indicate  that  the  C4.5  algorithm  has  an  accuracy value  of  75.5%  better  than  Naïve  Bayes  which only has an accuracy value of 72.7%.
Keywords: cancer,  breast  cancer,  data  mining, classification, Naïve Bayes, C4.5.
Intisari — Kanker  payudara  diketahui  sebagai penyebab kematian ke lima berdasarkan data WHO pada tahun 2015. Resiko terkena kanker payudara akan  semakin  meningkat  seiring  bertambahnya usia,  riwayat  medis  keluarga,  riwayat  medis personal,  keturunan  kaukasia,  menstruasi  awal, menopause  terlambat  dan  lain-lain.  Penelitian  ini bertujuan untuk memprediksi penggunaan algoritma data mining Naïve Bayes dan C4.5 untuk mengklasifikasikankekambuhan  pasien  kanker berdasarkan  atribut  tertentu  pada  dataset  kanker payudara.  Proses  data  mining  akan  membantu mengidentifikasi kisaran atau nilai berbagai atribut apa  yang  menyebabkan  kanker  payudara.  Hasil dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  algoritma C4.5  memiliki  nilai  akurasi  75.5%  lebih  baik  dari
pada Naïve Bayes yang hanya memilki nilai akurasi 72.7%.
Kata Kunci : kanker, kanker payudara, data mining, klasifikasi, Naïve Bayes, C4.5.

## PENDAHULUAN
Kanker  merupakan  salah  satu  penyebab kematian  utamadi  seluruh  dunia(Kristanto  & Kahija, 2017). Kanker paru, hati, perut, serviks dan payudara  adalah  penyebab  terbesar  kematian akibat kanker setiap tahunnya. Kanker merupakan penyakit yang proses penyembuhannya yang sulit, selain  itu  memerlukan  biaya  yang  cukup  besar untuk  pengobatan  dan  perawatannya.  Seorang yang  telah  mengidap  kanker  payudara  dapat disembuhkan  dengan  berbagai  pengobatan  untuk menghambat  pertumbuhan  sel  kanker  yaitu dengan  operasi,  kemoterapi,  radio  terapi,  dan terapi  hormonal.  Meski  demikian,  pasien  yang telah  menjalani  pengobatan  tidak  dapat  sembuh sepenuhnya. Kekambuhan kanker payudara adalah manifestasi  klinis  dan  penyebab  utama  kematian pada  kanker  payudara(Eveline,  Purwanto,  & Lestari, 2017). Terjadinya kekambuhan memerlukan penanganan lebih serius. Tabel 1. Angka kematian di dunia berdasarkan jenis kanker tahun 2015 No Jenis Kanker Angka kematian 1 Paru 1.760.000 2 Liver 782.000 3 Kolorektal 862.000 4 Perut 783.000 5 Payudara 627.000 Sumber: (WHO, 2018)
Beberapa  jurnal  menyebutkan  terjadinya kekambuhan lokal berhubungan dengan terjadinya metastasis  di  kemudian  hari.  Keberhasilan  terapi kanker  payudara  dini  dapat  dinilai  dengan memonitor terjadinya kekambuhan atau tidak yang disebut  Disease  Free  Interval(Harris,  Lippman, Morrow, & Osborne, 2014)
Penelitian  ini  fokus  pada  seleksi  fitur menggunakan Ranking Attribute Information Gain, klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes dan  C4.5  pada  data breast  cancer yang  diperoleh dari  Institute  of  Oncology,  University  Medical Center Ljubljana, Yugoslavia (1998).
Berdasarkan  beberapa  jurnal  penelitian metode  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data  kekambuhanadalah  metode  C4.5  atau C4.5(Bhargava, Sharma, Purohit, & Rathore, 2017). Selain  itu  metode  lain  yang  digunakan  yaitu  C4.5, SVM  dan  Naïve  Bayes  (Pritom,  Munshi,  Sabab,  & Shihab,  2016).  Penelitian  tersebut  dilakukan dengan  membagi  dataset  menjadi  66%  sebagai data training dan 34% sebagain data testing.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk memperoleh  knowledge  dari  sekumpulan  data kekambuhan pasien kanker payudara, mengidentifikasi  variable/  atribut  mana  saja  yang memiliki  kontribusi  besar  pada  data  dan mengklasifikasikan  data  kekambuhan  kanker payudara secara kasat mata/ metode manual.

## BAHAN DAN METODE
Data  kekambuhan  kanker  payudara  terdiri dari  10  atribut  termasuk  atribut  kelas.  Sebagai berikut:
Tabel 2. Atribut data kekambuhan kankerpayudara
Atribut Definisi Record Age Umur  pasien pengidap kanker payudara {'10-19','20-29','30- 39','40-49','50- 59','60-69','70- 79','80-89','90-99'} Menopause Masa berakhirnya siklus menstruasi. {'lt40','ge40','preme no'} Tumor Size Ukuran  tumor payudara dalam  ukuran millimeter (mm). {'0-4','5-9','10- 14','15-19','20- 24','25-29','30- 34','35-39','40- 44','45-49','50- 54','55-59'} Inv-nodes Kelenjar getah bening  aksila (ketiak). {'0-2','3-5','6-8','9- 11','12-14','15- 17','18-20','21- 23','24-26','27- 29','30-32','33- 35','36-39'} Node-caps Penyebaran ke kelenjar getah bening. {'yes', 'no'}
Deg-Malig Tingkat keganasan {'1','2','3'} Breast Lokasi  kanker payudara {'left', 'right'} Breast-Quad Kuadran lokasi kanker {'left_up',  'left_low', 'right_up', 'right_low', 'central'} Irradiat Riwayat terapi menggunakan Radiasi(x- rays) {'yes','no'} Class Kelas  kanker payudara {'no-recurrence- events','recurrence- events'} Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Penelitian dimulai dengan melakukan tahap preprocessing ,  untuk  menghilangkan missing values . Setelah itu dilakukan proses imputasi untuk menghilangkan missing values. Kemudian dilakukan seleksi fitur untuk melihat atribut mana yang  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  data. Tahap  terakhir  dilakukan  klasifikasi  dengan  dua metode,  yaitu  Naïve  Bayes  dan  C4.5.  Di  akhir penelitian  dilakukan  perbandingan  metode  yang paling baik untuk mengklasifikasi data kekambuhan pasien kanker payudara.
Data yang digunakan berupa data kekambuhan pasien kanker payudara yang berasal dari  Institute  of  Oncology,  University  Medical Center Ljubljana, Yugoslavia (1998) berjumlah 286 data terdiri dari 10 atribut termasuk atribut kelas. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan metode studi literaturdari berbagai sumber.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Missing Values merupakan tahan dalam pre- processing ,  tahap  ini  digunakan  untuk  mencari apakah  terdapat value (nilai)  data  atribut  yang kosong dalam setiap baris data. Hal ini dapat terjadi baik  pada  data  bertipe  numerik  dan  kategorik. Dalam hal ini penelitian dilakukan pada data bertipe kategorik.
Pada  data  kekambuhan  pasien  kanker payudara  ini  terdapat  beberapa  atribut  yang memiliki missing values, sehingga harus dilakukan imputation.  Berikut  daftar missing  values (nilai yang hilang)setiap atribut:
Tabel 3. Jumlah missing values Atribut Jumlah Missing Values node-caps 8 breast-quad 1 Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Untuk  mengisi  nilai  yang  hilang  tersebut dapat  menggunakan  means/  median/  modus.  Jika
berupa  data  kategorikal  maka  dapat  diterapkan menggunakan modus.
Setelah  data  telah  dilakukan  imputasi missing  values, maka  tahap  selanjutnya  adalah mengukur atribut-atribut mana saja yang memiliki kontribusi  besar  pada  data  dengan  cara  me- ranking  atribut  menggunakan  metode  tertentu. Pada  penelitian  ini,  ranking  atribut  menggunakan metode  Information  Gain.  Information  Gain merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan untuk  mencari  seberapa  potensial  informasi  pada atribut  masing-masing  dalam  data.  Output  dari metode tersebut adalah berupa score setiap atribut yang
merepresentasikan urutan atribut
berkontribusi  besar  sampai  terkecil.  Berikut  ini adalah cara mengevaluasi atribut yakni berdasarkan  perolehan  frekuensi  “tiap  nilai atribut”.
Menghitung nilai Expected Information (Entropy) 𝐻(𝑋) = − ∑ 𝑝 𝑛 𝑖=1 (𝑋 𝑖 )𝑙𝑜𝑔 𝑏 𝑝(𝑋 𝑖 ) ............................. (1)
Tabel 4. Frekuensi Nilai Atribut deg-malig
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Jika salah satu hasil dari perhitungan p log2 p  =  0 atau  pada  Excel  #NUM!  atau  #DIV/0!,maka hasil perhitungan nilai q adalah 0.
Tabel 5. Entropy atribut deg-malig Q p log2p p log2p + p log2p q1 (59/71)*log2 (59/71)= -0,22196 -((-0,22196) +(-0,43348)) = 0,655444445 (12/71)* log2(12/71)= -0,43348 q2 (102/130)* log2(102/130)= -0,27457 -((-0,27457) +(-0,47708)) = 0,751649946 (28/130)* log2(28/130)= -0,47708
q3 (40/85)* log2(40/85)= -((-0,51175)
-0,51175 +(-0,48576)) = 0,997502546 (45/85)* log2(45/85)= -0,48576
Sumber: (Rita & Subekti, 2018)
Menghitung nilai Information Attribute
∑ |𝑆 𝑣 | |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑣∈𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠 (𝐴) 𝑆 𝑣 ) ................................. (2)
Berikut  contoh  perhitungan  pada  atribut deg-malig:
∑ |𝑆 𝑣 | |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦( 𝑆 𝑣 ) = (71/286 * 0,655444445)+ (130/286 * 0,751649946) +
(85/286 * 0,997502546) = 0,800834843
Menghitung Gain All (total kelas) p log2 p + p log2 p =(201/286)*log2 (201/286)+ 85/286)*log2 (85/286) =0,877844695
Menghitung Information  Gain ( Gain  All  –
Information Attribute ) 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑣 | |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑣∈𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴) 𝑆 𝑣 ) .. (3)
Gain atribut deg-malig 0,877844695-0,800834843=0,002001615
Tabel 6. Hasil seleksi fitur ranking attribute dengan Information Gain Atribut Skor deg-malig 0.07701 inv-nodes 0.069 tumor-size 0.05717 node-caps 0.05136 Irradiat 0.02582 Age 0.01061 breast-quad 0.00934 Breast 0.00249 Menopause 0.002 Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Setelah melakukan seleksi fitur, selanjutnya dilakukan  klasifikasi  dengan  algoritma  Naïve Bayes.  Naïve  Bayes  merupakan  sebuah  metode untuk  mengklasifikasikan  beberapa  atribut  ke dalam sebuah label kelas menggunakan pendekatan  probabilitas.  Dalam  penelitian  ini berarti menargetkan tiap kondisi atribut-atribut ke label  kelas no-recurrence-events dan recurrence- events . Berikut ini merupak langkah-langkah dalam algoritma Naïve Bayes: Atribut Nilai atribut Kelas Freq. Jumlah deg- malig '1' 'no- recurrence- events'
59
71
'recurrence- events'
12
'2' 'no- recurrence- events' 102 130 'recurrence- events'
28 '3' 'no- recurrence- events'
40
85 'recurrence- events' 45 Total 286 286
a. Menghitung probabilitas jumlah data pada tiap kelas
𝑃(𝐶 𝑖 ) ....................................................................................... (4)
Tabel 7. Frekuensi data (data training) pada tiap
kelas Frekuensi data pada kelas masing- masing (data training) 'no-recurrence- events' 200 'recurrence- events' 85 Total 285 Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018) Tabel 8. Probabilitas jumlah data training keseluruhan P(C no-recurrence- events) = 200/85 = 0,701754 P(C recurrence-events) = 85/285 = 0,298246 Sumber: (Rita & Subekti, 2018)
b. Menghitung probabilitas jumlah data pada tiap kasus (nilai atribut) per kelas.
𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) .................................................................................... (5)
c. Mengalikan  semua  antara  probabilitas  semua jumlah data pada tiap kasus (nilai atribut) per kelas  dengan  probabilitas  jumlah  data  pada kelas-nya
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐶 𝑖 ) .............................................. (6)
X : Data dengan class yang belum diketahui C :  Hipotesis  data  merupakan  suatu  class spesifik P(C|X)  :  Probabilitas  hipotesis  berdasar  kondisi (posteriori probability)
P(C) : Probabilitas hipotesis (prior probability)
P(X|C)  :  Probabilitas  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis P(X) : Probabilitas X
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = P(X|C  no-recurrence-events)*P(C  no- recurrence-events) =  0,35*  0,465*  0,075*  0,83*  0,87*  0,195* 0,51* 0,095* 0,815* 0,701754 = 4,76267E-05 𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = P  (X  |  C  recurrence-events)  *  P  (C recurrence-events) =0,294117647*0,411764706* 0,070588235*0,529411765*
0,635294118*0,517647059*
0,576470588*0,152941176*  0,623529412* 0,298246
= 2,44027E-05
d. Membandingkan  hasil  nilai  probabilitas  kelas masing-masing
Jika  P(X  |  Class  =  ‘no-recurrence-events’)  >  P(X  | Class  =  ‘recurrence-events’),  Maka  label  prediksi nya = ‘no-recurrence-events’ atau sebaliknya.
Jika  P(X  |  Class  =  ‘no-recurrence-events’)  < P(X  |  Class  =  ‘recurrence-events’),  Maka  label prediksi nya = ‘recurrence-events’.
Maka  dapat  dibandingkan,  4,76267E-05  > 2,44027E-05,  Jadi  label  prediksi  nya  adalah  ‘no- recurrence-events’.
Berikut ini merupakan hasil klasifikasi  data kekambuhan  pasien  kanker  payudaya  dengan algoritma Naïve Bayes menggunakan tools Weka.
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018) Gambar 1. Hasil Klasifikasi dengan algoritma Naïve Byaes
Dari gambar 1, di atas terlihat bahwa akurasi pada data  kekambuhan  kanker  payudara  menggunakan klasifikasi  algoritma  Naïve  Bayes  sebesar  72.7%, dengan penjelasan sebagai berikut: a. Weka  Confusion  Matrix,  jika  diasumsikan a sebagai  kelas  negative  (no-recurrence-events  / tidak kambuh) :
Tabel 9. Weka Confusion Matrixasumsi a kelas negative (no-recurrence-events / tidak kambuh)
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Dari  confusion  matrix  di  atas,  diperoleh pengukuran  berdasarkan  akurasi  kelas  kondisi pasien  kanker  payudara  yang  tidak  kambuh adalah:
a
b TN FP 172 29 a = no-recurrence-events 49 36 b = recurrence-events FN TP
Tabel 10. Pengukuran asumsi a kelas negative (no-recurrence-events / tidak kambuh) Measurement Formula Accuracy TP+TN/ TP+TN+FP+FN (36+172)/ (36+172+29+49) = 72.7% Precision TP / TP+FP 36 / (36+29) = 55.3% Recall TP/TP+FN 36 / (36+49) = 42.3% F-Measure 2*Precision*Recall / Precision + Recall 2*55.3%*42.3% / (55.3%+42.3%) = 48%
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
b. Weka  Confusion  Matrix,  jika  diasumsikan a sebagai  kelas  positive  (recurrence-events  / kambuh) :
Tabel 11. Weka Confusion Matrixasumsi a kelas positive(recurrence-events / kambuh) a b TP FN 172 29 a = no-recurrence-events 49 36 b = recurrence-events FP TN
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Dari  confusion  matrix  di  atas,  diperoleh pengukuran  berdasarkan  akurasi  kelas  kondisi pasien  kanker  payudara  yang  tidak  kambuh adalah:
Tabel 12. Pengukuran asumsi a kelas positive(recurrence-events / kambuh)
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Metode  klasifikasi  C4.5  dilakukan  dengan perhitungan nilai Gain, seperti dalam persamaan di bawah ini:
Gain(S, A) = Entropy ∑ = 1 n i |S i | |S| ∗ Entropy(S i ) ...................... (7)
S : Himpunan kasus
A : Atribut n : Jumlah partisi himpunan A
|S i | : Jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| : Jumlah kasus dalam S Tabel 13. Perhitungan gain pada atribut node-caps Nilai fitur Kelas Freq. Sum Entropy 'yes' 'no- recurrence- events' 25 56 0.9917 'recurrence- events' 31 'no' 'no- recurrence- events' 176 230 0.78626 'recurrence- events' 54 Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Gain(Total,node-caps)=0,877844695-( ((25/286)*0,9917)+((230/286)*0,78626))=0.0513 61454
Untuk  menghitung  nilai  Entropy  dapat dilihat pada persamaan berikut ini:
Entropy(S) = ∑ = 1 − pi ∗ log 2 (pi)
n i ......................... (8)
n
: Jumlah partisi S pi : Proporsi dari S i terhadap S
Entropy (total )=-(( 201 286 *log 2 ( 201 286 ))+( 85 286 *log 2 ( 85 286 ))) =0,877844695
Entropy total adalah menghitung nilaitotal keputusan  no-reccurence-events  (201) dan reccurence-events  (85),  sedangkan  286  adalah jumlah keseluruhan kasus.
Pada  tahap  ini  cross-validation  dengan ‘Folds  =  286’  (sesuai  dengan  jumlah  data), dikarenakan  validasi  sampling  yang  digunakan adalah metode Leave-one-out (LOO) yakni 1 per 1 data di ujikan secara bergantian.
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018) Gambar 2. Hasil klasifikasi algoritma C4.5
Measurement Formula Accuracy TP+TN/ TP+TN+FP+FN (172+36)/ (172+36+49+29) = 72.7% Precision TP / TP+FP 172 / (172+49) = 77.8% Recall TP/TP+FN 172 / (172+29) = 85.5% F-Measure 2*Precision*Recall / Precision + Recall 2*77.8%*85.5% / (77.8%+85.5%) = 81.5%
a. Weka  Confusion  Matrix,  jika  diasumsikan a sebagai  kelas  negative  (no-recurrence-events  / tidak kambuh) :
Tabel 14.  Weka Confusion Matrixasumsi a kelas negative(no-recurrence-events / tidak kambuh)
a b TN FP 193 8 a = no-recurrence-events 62 23 b = recurrence-events FN TP
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Dari  confusion  matrix  di  atas,  diperoleh pengukuran  berdasarkan  akurasi  kelas  kondisi pasien  kanker  payudara  yang  tidak  kambuh adalah:
Tabel 15. Pengukuran asumsi a kelas negative (no- recurrence-events / tidak kambuh)
Measurement Formula Accuracy TP+TN/ TP+TN+FP+FN (23+193)/ (23+193+8+62) = 75.5% Precision TP / TP+FP 23 / (23+8) = 74.2% Recall TP/TP+FN 23 / (23+62) = 27% F-Measure 2*Precision*Recall / Precision + Recall 2*74.2%*27% / (74.2%+27%) = 39,59%
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
b. Weka  Confusion  Matrix,  jika  diasumsikan a sebagai  kelas  positive  (recurrence-events  / kambuh) :
Tabel 16. Weka Confusion Matrixasumsi a kelas positive(recurrence-events / kambuh)
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Dari  confusion  matrix  di  atas,  diperoleh pengukuran  berdasarkan  akurasi  kelas  kondisi pasien  kanker  payudara  yang  tidak  kambuh adalah:
Tabel 17. Pengukuran asumsi a kelas positive(recurrence-events / kambuh) Measurement Formula Accuracy TP+TN/ TP+TN+FP+FN (193+23)/ (193+23+62+8) = 75.5% Precision TP / TP+FP 193 / (193+62) = 75.6% Recall TP/TP+FN 193 / (193+8) = 96% F-Measure 2*Precision*Recall / Precision + Recall 2*75.6%*96% / (75.6%+96%) = 84.6% Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)
Berdasarkan  klasifikasi  kekambihan  pasien kanker payudara dengan algoritma C4.5 diperoleh pohon keputusan sebagai berikut:
Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018) Gambar 3. Pohon keputusan C4.5
Dapat disimpulkan bahwa atribut node-caps (penyebaran  kanker  ke  kelenjar  getah  bening) menjadi root  node ,  sedangkan  atribut  deg-malig menjadi internal  node yang  memiliki  satu  inputan dan  memiliku  3  output  sesuai  dengan  nilai fiturnya.  Pohon  keputusan  C4.5  di  atas  memiliki ukuran  pohon  6  dan  4  buah  daun.  Dari  pohon keputusan diatas diperoleh rule sebagai berikut:
1. Jika node-caps (penyebaran kanker ke kelenjar getah  bening)=’yes’  and  deg-malig  (tingkat keganasan kanker)=’1’ (rendah), maka ‘reccurence-events’ (kambuh)
2. Jika node-caps (penyebaran kanker ke kelenjar getah  bening)=’yes’  and  deg-malig  (tingkat keganasan  kanker)=’2’  (sedang),  maka  ‘no- reccurence-events’ (tidak kambuh)
3. Jika node-caps (penyebaran kanker ke kelenjar getah  bening)=’yes’  and  deg-malig  (tingkat
a b TP FN 193 8 a = no-recurrence-events 62 23 b = recurrence-events FP TN
keganasan kanker)=’3’ (sedang), maka
‘reccurence-events’ (kambuh)
4. Jika node-caps (penyebaran kanker ke kelenjar getah  bening)=’no’  and  deg-,  maka  ‘no- reccurence-events’ (tidak kambuh)
Setelah dataset kekambuhan kanker payudara  diolah  dan  berhasil  diklasifikasikan dengan kedua metode (Naïve Bayes dan C4.5), hasil klasifikasi tersebut disimpulkan pada tabel 18.
Tabel 18. Perbandingan nilai akurasi algoritma Naïve Bayes dan C.45
Metode Akurasi Presisi Recall Cross Valid. Ket. Naïve Bayes 71.70% 77.80% 83.60% 286 Tanpa Imputasi Naïve Bayes 72.72% 77.80% 85.60% 286 Setelah Imputasi C4.5 75.50% 75.70% 96% 286 Tanpa Imputasi C4.5 75.50% 75.70% 96% 286 Setelah Imputasi Sumber: (Rizqiah & Subekti, 2018)

## KESIMPULAN
Berdasarkan uraian-uraian pada pembahasan sebelumnya, dapat ditarik kesimpulan bahwa  klasifikasi  kekambuhan  pasien  kanker payudara menggunakan
algoritma C4.5 menghasilkan akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 75,5%  dibandingkan  menggunakan  Naïve  Bayes 72,7%.  Proses  imputasi  tidak  terlalu  berdampak pada  hasil  hasil  akurasi  pada  algoritma  C4.5,  dan berdampak baik pada algoritma Naïve Bayes yaitu penambahan nilai akurasi sebesar 1, 02%.

## REFERENSI
Bhargava,  N.,  Sharma,  S.,  Purohit,  R.,  &  Rathore,  P. S.  (2017).  Prediction  of  Recurrence  Cancer Using  J48  Algorithm.  In 2017  2nd International  Conference  on  Communication and  Electronics  Systems  (ICCES) (pp.  386– 390). Coimbatore: IEEE.
https://doi.org/10.1109/CESYS.2017.83213
06
Eveline,  K.,  Purwanto,  H.,  &  Lestari,  P.  (2017).
Faktor  Klinis  dan  Histopatologi  serta Hubungannya dengan Kekambuhan
Pascaoperasi  pada  Pasien  Kanker  Payudara di  RSUD  Dr.  Soetomo,  Januari–Juni  2015. Indonesianjournalofcancer.or.Id , 11 (2), 55–60.
Harris, J. R., Lippman, M. E., Morrow, M., & Osborne, C.  K.  (2014).  Evaluation  After  Primary Therapy  and  Management  of  Reccurent Breast Cancer.  In Diseases of the breast:  Fifth
edition (1st  ed.,  p.  871).  London:  Wolters Kluwer Health Adis (ESP).
Kristanto,  A.  D.,  &  Kahija,  Y.  F.  La.  (2017). PENGALAMAN COPING TERHADAP DIAGNOSIS KANKER PADA PENDERITA USIA KERJA  DI  RUMAH  SAKIT  MARGONO SOEKARJO  PURWOKERTO. Jurnal  Empati ,
6 (2), 1–9.
Pritom, A. I., Munshi, M. A. R., Sabab, S. A., & Shihab, S.  (2016).  Predicting  Breast  Cancer Recurrence  Uusing  Effective  Classification and  Feature  Selection  Technique.  In 2016
19th  International  Conference  on  Computer and Information Technology (ICCIT) (pp. 310– 314). Dhaka: IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCITECHN.2016.7 860215 Rizqiah,  A.  R.,  &  Subekti,  A.  (2018). PREDIKSI KEKAMBUHAN  KANKER  PAYUDARA  DENGAN
ALGORITMA C4.5 . Jakarta.
WHO. (2018). Cancer. Retrieved from https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/cancer