## Journal of Information System Research (JOSH)

## Penerapan Metode Regresi Logistik Untuk Memprediksi Peristiwa Biner Pasien Pasca Operasi Kanker Payudara
Sylvia Sujana, Ayu Ratna Juwita * , Rahmat, Sutan Faisal
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia Email: : 1 if20.sylviasujana@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2, *ayurj@ubpkarawang.ac.id, 3 rahmat@ubpkarawang.ac.id,
4 sutan.faisal@ubpkarawang.id Email Penulis Korespondensi: ayurj@ubpkarawang.ac.id Submitted: 08/07/2024; Accepted: 23/07/2024; Published: 26/07/2024
Abstrak −Kanker payudara merupakan penyebab kematian kedua tertinggi pada perempuan di seluruh dunia. Untuk mengatasi masalah yang terus berkembang ini, penelitian ini dirancang sebuah model yang dapat memprediksi kanker payudara dengan memanfaatkan dataset kemudian diolah menggunakan metode Prediksi Regresi Logistik. Metode ini tepat untuk memprediksi data yang digunakan karena kemampuannya dalam menangani variabel dependen yang bersifat kategorikal serta memberikan outup  dalam  bentuk  probabilitas.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  sebanyak  360  sample  dengan  4  atribut.  Data  yang digunakan Langkah penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pemodel dengan regresi logistic dan evaluasi hasil menggunakan matrix seperti confussion matrix, MAE, MSE, dan R-Square. Hasil menunjukkan akurasi prediksi sebesar 86%, dengan  nilai  MSE  0,137  dan  R-Square  0,309.  Penelitian  ini  menunjukkan  efektivitas  regresi  logistic  dalam  memprediks kelangsungan hidup pasien pasca operasi kanker payudara. Meskipun demikian dengan menerapkan algoritma yang berbeda penelitian ini dapat memilih set atribut terbaik yang signifikan guna menigkatkan nilai akursi prediksi pada pasien pasca operasi kanker payudara.
Kata Kunci: Kanker Payudara; Regresi Logistik; Prediksi Kelangsungan Hidup; Data Mining; Evaluasi Model
Abstract −Breast cancer is the second leading cause of death in women worldwide. To overcome this growing problem, this study designed a model that can predict breast cancer by utilizing datasets and then processed using the Logistic Regression Prediction method. This method is appropriate for predicting the data used because of its ability to handle dependent variables that are categorical and provide outups in the form of probabilities. This study uses a dataset of 360 samples with 4 attributes. Data used Research steps include data collection, preprocessing, modeling with logistic regression and evaluating results using matrices such as confusion matrix, MAE, MSE, and R-Square. The results showed a prediction accuracy of 86%, with an MSE value of 0.137 and R-Square of 0.309. This study shows the effectiveness of logistic regression in predicting the survival of patients after breast cancer surgery. However, by applying different algorithms, this study can select the best set of significant attributes to increase the prediction accuracy value in postoperative breast cancer patients.
Keywords : Breast Cancer; Logistic Regression; Survival Prediction; Data Mining; Model Evaluation

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, kanker payudara telah menjadi penyebab kematian kedua tertinggi akibat kanker pada perempuan, setelah kanker  leher  Rahim,  dan  menjadi  jenis  kanker  yang  paling  umum  di  kalangan  wanita.  Menurut  World  Health Organization (WHO), sekitar 8-9% wanita berpotensi mengalami kanker payudara. Fakta ini menunjukkan bahwa kanker payudara merupakan jenis kanker yang paling sering dijumpai pada poplasi wanita. Setiap tahun, lebih dari 250.000 kasus baru kanker payudara diagnosis di Eropa dan sekitar 175.000 kasus di Amerika Serikat[1]. Pada tahun 2018, jumlah kasus kanker meningkat menjadi 18,1 juta dan jumlah kematian meningkat menjadi 9,6 juta. Salah satu dari 5 laki-laki dan satu dari 6 wanita diseluruh dunia akan menderita kanker selama hidup mereka. Kanker paru-paru, prostat, usus besar, perut dan hati adalah kanker yang paling umum terjadi pada pria, sedangkan kanker  payudara,  usus  besar,  paru-paru,  leher  rahim,  dan  tiroid  adalah  kanker  yang  paling  umum  terjadi  pada wanita[2].
Penyebab  kanker  payudara  melibatkan  berbagai  faktor  genetik,  hormonal,  lingkungan  dan  gaya  hidup. Risiko  kanker  payudara  meningkat  seiring  bertambahnya  usia,  dengan  memahami  faktor  risiko  tersebut  upaya pencegahan dan deteksi dini dapat juga dilakukan dengan menggunakan metode Prediksi Regresi Logistik yang dimanfaatkan  untuk  memprediksi  probabilitas  terjadinya  suatu  peristiwa  biner.  Peristiwa  biner  mengacu  pada peristiwa atau situasi yang hanya memiliki dua kemungkinan atau hasil yang berlawanan. Dalam kasus ini, variabel dependen adalah suatu kategori dengan dua pilihan (contohnya, sukses atau gagal, hidup atau mati, ya atau tidak). Fungsi  logistik  atau  sigmoid  digunakan  dalam  regresi  logistik  untuk  mengubah  hasil  prediksi  linier  menjadi probabilitas  yang  berkaitan  antara  1  bertahan  5  tahun  kedepan  dan  2  tidak  bertahan  atau  meninggal  5  tahun kedepan[3].
Dengan statistik yang mengkhawatirkan ini, sangat jelas bahwa upaya intensif diperlukan untuk mendeteksi dan mengobati kanker payudara sejak dini. Salah satu model yang sangat berharga dalam hal ini adalah Metode Prediksi Regresi  Logistik,  yang  mengacu pada situasi dengan dua  kemungkinan hasil  yang berlawanan. Dalam konteks  medis,  terutama  dalam  kasus  kanker  payudara,  regresi  logistik  dapat  digunakan  untuk  memprediksi apakah seorang pasien akan bertahan hidup selama lima tahun ke depan atau tidak.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1095−1101 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5639
Urgensi  ini  tidak  bisa  diabaikan,  mengingat  setiap  statistik  bukan  hanya  angka,  tetapi  mencerminkan kehidupan  nyata  yang  dipengaruhi  oleh  penyakit  yang  serius  ini.  Oleh  karena  itu,  mengembangkan  dan menerapkan metode prediksi yang efektif seperti regresi logistik adalah suatu upaya dalam memprediksi kanker payudara.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  membahas  prediksi  yang  berjudul  Teknik  Data  Mining  untuk Prediksi  Kanker  Payudara  yang  Efisien  oleh  Irfan  Solikin  menggunakan  teknik  data  mining  dengan  akurasi tertinggi  menggunakan algortima Support Vector Machine (SVM)  mencapai 97,59%[4]. Selanjutnya penelitian yang  dilakukan  oleh  Qatrunnada  Refa  Cahyani  et  al,  dengan  judul  Prediksi  Risiko  Penyakit  Diabetes Menggunakan  Algoritma  Regresi  Logistik  dengan  akurasi  mencapai  0,76%[5].  Berikutnya  penelitian  yang dilakukan oleh Nurmalitasari  et al, dengan judul Prediksi Performa Mahasiswa Menggunakan Regresi  Logistik dengan  atingkat  kesalahan  prediksi  8%[6].  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Andita  dani  Achmad dengan  judul  Klasifikasi  Breast  Cancer  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression  dengan  akurasi  data  latih sebesar 76,04% dan akurasi data uji sebesar 83,33%[7]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh N. K. Kutha Ardana  et  al  dengan  judul  Perbandingan  Metode  KNN,  Naïve  Bayes,  dan  Regresi  Logistik  Binomial  dalam Pengklasifikasian Status Ekonomi Negara dengan hasil terbesar akurasi dari algoritma KNN 100%[8]. Penelitian terakhir  yang  dilakukan  oleh  Ayu  Ratna  Juwita  et  al  dengan  judul  Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Regresi Linear dalam Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Uang Kuliah hasil akurasi C4.5 nilai error yang dihasilkan lebih besar dari regresi linier, Dimana nilai error paling kecil maka akurasi tersebut semakin akurat[9].
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya dengan hasil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya terakit dengan implementasi pemilihan fitur untuk pengoptimalan algoritma machine learning dalam prediksi  pasien  pasca  operasi  kanker  payudara,  kami  melakukan  perbaikan  pada  penelitian  ini  menggunakan prediksi  regresi  logistik[10].  Kontribusi  kami  yaitu  menggunakan  teknik  regresi  logistic  yang  menggabungkan elemen  regresi  linier  dengan  fungsi  logistic  untuk  memodelkan  hubungan  antara  variable  independen  dan probabilitas  kejadian.  Sehingga  model  prediksi  ini  membantu  meramalkan  hasil  pasien  kanker  payudara  pasca operasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada Gambar 1 Tahapan ini dilakukan dalam penelitian diawali dengan studi literatur. Studi literatur dilakukan dengan  tujuan  untuk  menemukan  landasan  teori  yang  digunakan,  serta  mencari  literatur  ilmiah  terkait  untuk mendukung  penelitian[11].  Literatur  review  dilakukan  dengan  cara  pengumpulan  data,  pemilihan  atribut penelitian, algoritma data mining yang digunakan untuk membangun model dan kriteria evaluasi yang bertujuan untuk menentukan landasan teoritis yang digunakan serta mencari literatur ilmiah yang relevan untuk mendukung penelitian[12]. Dalam keseluruhan penelitian ini, langkah-langkah atau tahapan penelitian adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian

## 2.1 Data Collection dan Load Dataset
Data Collection dan Load Dataset, dimulai dengan pengumpulan dataset untuk dilakukan pemilihan data/target data. Penelitian ini digunakan dataset kanker payudara diperoleh dari Situs Kaggle dari rn is here, data tersedia di: https://www.kaggle.com/code/raniaprillyap/prediksi-kelangsungan-hidup-pasien/notebook. Terdiri dari 306 baris dan 4 kolom. Seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Deskripsi Dataset Kaggle Kelangsungan Hidup Pasien.
Nomor Fitur Haberman Kaggle Deskripsi 1 Age Usia Pasien Pada Saat operasi 2 Patients Years Tahun Operasi Pasien 3 N Positive ax Jumlah Kelenjar Getah Bening Aksila Positif yang terdeteksi 4 Survival Status Status bertahan hidup 1=pasien bertahan 5 tahun atau lebih 2=pasien meninggal dalam waktu 5 tahun

## 2.2 Preprocessing
Preprocesing,  bertujuan  untuk  membersihkan,  mengubah,  dan  menyiapkan  data  awal  agar  lebih  cocok  untuk analisis atau pemodelan[13], beberapa langkah yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu :

## Journal of Information System Research (JOSH)
1) Pembersihan data tujuan tahap ini yaitu untuk membersihkan data agar dapat digunakan dengan model. Proses ini mencakup beberapa pengecekan informasi penting dalam data, seperti nilai yang hilang (missing value), duplikasi data dan distribusi data.
2) Normalisasi data yaitu proses mengubah nilai-nilai dalam dataset menjadi rentang nilai yang llebih seragam atau standar.
2.3 Modelling
Modelling, dalam data mining teknik modelling mencakup berbagai pendekatan untuk mengekstraksi informasi berharga  dari  data  besar[14].  Adapun  beberapa  teknik  modelling  yang  akan  dipakai  seperti  Prediksi,  Regresi Logistik  dan  pengukuran  kinerja  dengan  Confussion  Matrix.  Dalam  data  mining  teknik  modelling  mencakup berbagai  pendekatan  untuk  mengekstraksi  informasi  berharga  dari  data  besar.  Adapun  beberapa  teknik modellingyang akan dipakai seperti berikut:
1) Prediksi
Prediksi  merupakan  bidang  pengetahuan  yang  diterapkan  secara  sistematis  untuk  memperoleh  informasi berdasarkan  data.  Ini  melibatkan  proses  estimasi  terhadap  peristiwa  di  masa  depan  dengan  menggunakan berbagai informasi atau data yang memiliki signifikan dari periode sebelumnya[15].
2) Regresi Logistik
Regresi logistic adalah salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk melakukan tugas untuk  memprediksi  probabilitas  pada  variable  target.  Selanjutnya,  kita  menggunakan  fungsi  perkiraan kompleks  yang  dapat  ditentukan  sebagai  fungsi  sigmoid  atau  fungsi  logistik.  Persamaan  regresi  logistik digunakan  untuk  memodelkan  probabilitas  hasil  biner  (1  atau  2)[16].  Berdasarkan  kumpulan  data,  model menggunakan fungsi logistic untuk memprediksi probabilitas. Fungsi logistic didefinisikan sebagai:
P(Y = 1) = 1 1+ⅇ−(b0− b1x1+b2x2+⋯+bkxk) (1)
Dimana di, yaitu probabilitas kelas positif, adalah basis logaritma alami, adalah istilah intersep dan koefisien variable predictor. Parameter C dalam regresi logistic mewakili kebalikan dari kekuatan regularisasi P(Y=1) ⅇb_0 b_2,…,b_k x_1,x_2,…x_k.
3) Pengukuran kinerja dengan confussion matriks
Penerapan ini menggunakan metode himpunan data dari model dengan pengukuran Akurasi, Presisi dan Recall. Perumusan kinerja sebagai berikut:
Accuracy = TP+TN TP+FP+FN+TN (2) Precission = TP TP+FP (3) Recall = TP TP+FN (4)
TP = True Positive (Diprediksikan dengan benar pasien bertahan 5 tahun ke depan) TN = True Negative (Diprediksikan sebagai pasien tidak bertahan 5 tahun ke depan) FP = False Positive (Diprediksikan sebagai pasien bertahan 5 tahun kedepan tetapi sebenarnya tidak) FN = False Negatif (Diprediksikan sebagai pasien tidak bertahan 5 tahun ke depan tetapi sebenarnya iya) Akurasi adalah suatu pola tolak alat ukur untuk memprediksi kelas data dari data yang akan datang[17]. Presisi  bisa  digambarkan  sebagai  tingkat  akurasi  data  diberikan  oleh  model  yang  diminta  dengan  hasil prediksi[18]. Presisi dapat diartikan sebagai rasio antara jumlah prediksi positif yang benar dengan total jumlah prediksi  positif,  presisi  menunjukkan  berapa  banyak  yang  benar-benar  positif.  Nilai  presisi  ini  dapat  dihitung menggunakan suatu persamaan. Recall digunakan untuk mengukur sejauh mana model berhasil mengidentifikasi semua  data  yang    benar-benar  positif.  Dengan  kata  lain,  recall  dapat  diartikan  sebagai  proporsi  prediksi  benar positif dibandingkan dengan keseluruhan data yang sebenarnya positif, nilai recall dapat dihitung menggunakan persamaan[19]. Inilah evaluasi performa individu dari setiap algoritma yang dipresentasikan melalui confussion matriks. Dalam matriks tersebut, label X mewakili data uji, sementara label Y prediksi model.

## 2.4 Hasil dan Evaluasi Prediksi
Evaluation and Analysis, pada tahap ini akan ditentukan apakah hasil dari tahap sebelumnya mampu memenuhi tujuan yang telah ditetapkan.
1) Pengujian MAE (Mean Absolute Error)
Secara  umum,  istilah  MAE  digunakan  untuk  sebagai  metode  pengukuran  untuk  menilai  kesalahan  prediksi dalam analisis time series, mirip dengan RMSE, tetapi dengan rumus perhitungan yang lebih sederhana[20]. Penggunaan  metode MAE ini bertujuan untuk  memberikan kepastian sejauh  mana  hasil prediksi  mendekati tingkat akurasi yang diinginkan. Rumus Mae dapat dinyatakan sebagai berikut:
MAE = ∑ |Y1−Y| n
(5)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1095−1101 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5639
Rumus  tersebut  adalah  Mean  Absolute  Error  (MAE),  yang  berfungsi  untuk  menghitung  rata-rata  kesalahan absolut antara nilai prediksi ( Y 1 ) dan nilai actual ( Y ). MAE diperoleh dengan menjumlahkan nilai absolut dari selisih antara nilai prediksi dan nilai actual untuk setiap periode, kemudian membagi totalnya dengan jumlah data (n). Dalam konteks ini, Y 1 merujuk pada nilai prediksi, Y pada nilai actual dan n merupakan jumlah data keseluruhan. MAE mengindikasikan seberapa besar kesalahan dalam model peramalan tanpa memperhatikan arah kesalahan, di mana nilai MAE yang lebih rendah menandakan model peramalan yang lebih akurat.
2) MSE (Mean Squared Error)
Teknik perhitungan Mean Squared Error (MSE) melibatkan penjumlahan selisih antara data peramalan dan data actual. Semakin kecil nilai MSE, semakin baik hasil peramalan. Nilai MSE dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
MSE = ∑ (At−Ft)2 n t=1 n (6)
Rumus  yang  disebutkan  adalah  Mean  Squared  Error  (MSE),  yang  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata kesalahan kuadrat antara nilai aktual ( A t ) dan nilai prediksi ( F t ) dalam suatu periode waktu. MSE diperoleh dengan  menjumlahkan  kuadrat  dari  selisih  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  untuk  setiap  periode  untuk setiap periode ( t ) dari t = 1 hingga t = n , kemudian membagi totalnya dengan jumlah data ( n ). Dalam rumus ini, A t adalah nilai actual pada periode t , F t adalah nilai prediksi pada periode t , dan n adalah jumlah total data. MSE menunjukkan seberapa besar kesalahan dalam model peramalan, di mana nilai MSE yang lebih rendah menandakan model peramalan yang lebih akurat.
3)  R-Square R-Square merupakan ukuran statistic yang digunakan untuk mengevaluasi seberapa baik model regresi linar cocok  dengan  data  yang  diamati.  Nilai  R-square  berkisar  antara  0  hingga  1,  dan  semakin  tinggi  nilainya semakin baik modelnya sesuai dengan data. Berikut adalah rumus untuk R-square:
R 2 = 1 − SSE SST (7)
R 2 = Koefisien determinasi SSE (Sum of Squared Errors) = Jumlah kuadrat dari selisih antara nilai yang diamati dan nilai yang diprediksi oleh model
SST (Total Sum pf Squares) = jumlah kuadrat dari selisih antara nilai yang diamati dan rata-rata nilai yang diamati
Rumus tersebut digunakan untuk menghitung Koefisien Determinasi ( R 2 ) , yang merupakan ukuran statistik untuk  menilai  seberapa  baik  model  regresi  cocok  dengan  data  yang  diamati.  Nilai R 2 dihitung  dengan menggunakan formula 1 dikurangi rasio antara  Sum pf Squared Errors (SSE) dan Total Sum of Squares (SST). SSE adalah jumlah kuadrat dari selisih antara nilai yang diamati dan nilai yang diprediksi oleh model, sedangkan SST  adalah  jumlah  kuadrat  dari  selisih  antara  nilai  yang  diamati  dan  rata-rata  nilai  nilai  yang  diamati.  Secara sederhana, R 2 mengukur proporsi variabilitas total dalam data yang dapat dijelaskan oleh model regresi. Nilai R 2 berkisar antara 0 dan 1, di mana nilai yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model tersebut lebih efektif dalam menjelaskan variabilitas data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Collection dan Load Dataset
Menampilkan distribusi data dari tahapan data collection dan load dataset sehingga diperoleh distribusi data dari survival  status  yang  tedapat  2  kategori  antara  1  dan  2  karena  diperlukan  untuk  keputusan  tahapan  sebelum preprocessing. Pada distribusi dataset prediksi kelangsungan hidup pasien ini terdapat 73.5% bertahan dan 26.5% tidak ditampilkan dengan visualisasi pada Gambar 2.
Gambar 2. Kelas Distribusi EDA dalam dataset.
3.2 Preprocessing
Dalam menghasilkan data berkualitas, teknik berikut digunakan:

## Journal of Information System Research (JOSH)
1) Pembersihan Data,  himpunan data dibersihkan terlebih dahulu dan  nilai pengamatan disajikan dengan tidak mengulangi awalan dari setiap fitur. Ini digunakan untuk mendefinisikan dan menghapus kolom id, data yang tidak lengkap (nilai yang hilang) dan data duplikat tanpa mengurangi konten data. Dalam data ini, tidak ada nilai yang hilang, dan data duplikat seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Mencari nilai hilang dan data duplikat
2) Normalisasi Data juga dilakukan dengan menggunakan MinMax agar terstandarisasi. Rumus dalam:
Normalized Value = Original Valuⅇ−Min Valuⅇ Max Valuⅇ−Min Valuⅇ (8)
Normalized Value adalah nilai asli yang akan dinormalisasi, Min Value adalah nilai minimun dalam rentang data  dan  Max  Value  adalah  nilai  maksimum  dalam  rentang  data.  Tampilkan  histogram  hasil  data  numerik seudah normalisasi. Normalisasi Min-Max mengonversi setiap nilai dalam dataset ke dalam rentang antara 1 dan2. Ini adalah salah satu metode normalisasi yang umum digunakan untuk memastikan bahwa semua fitur dalam dataset memiliki skala yang serupa, yang dapat bermanfaat dalam beberapa algoritma machine learning. Sebagai contoh, jika anda memiliki suatu nilai (Original Value) dalam rentang data tertentu, dan anda ingin menormalisasi nilai tersebut ke dalam rentang antara 1 dan 2, anda dapat menggunakan rumus di atas dengan mengetahui nilai minimum (Min Value) dan nilai maksimum (Max Value) dari dataset tersebut.

## Gambar 4. Histogram data numerik dan sesudah normalisasi
Pada  Gambar  4  Histogram  di  tunjukkan  bahwa  hasil  distribusi  data  numerik  sesudah  normalisasi menggunakan MinMax bekerja dengan baik pada data tersebut. 369 data  dibagi menjadi data latih dan data uji. Kami  menggunakan  dua  data  yaitu  90:10  atau  dari  segi  presentase  sebanyak  90%  data  uji  dan  10%  data  latih. Karena  tidak  banyak  outlier  dalam  dataset  uji  10%  cukup  untuk  mengevaluasi  model  akhir  secara  objektif. Sehingga data training sebanyak 260 dan data testing sebanyak 29.

## 3.3 Modelling
Hasil  setelah  preprocessing  data,  performa  pengklasifikasi  divisualisasikan  dengan  matriks  performa  yang berbeda. Preprocessing himpunan data mencakup penggantian nilai yang hilang dan pengambilan nilai minimum dan  maksimum.  Scaling  data dan  dimensional  reduction  diterapkan  di  semua  algoritma  machine  learning  yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Confusion  matrix  dan  nilai  error  dari  MSE,MAE  dan  R-Square  juga  digunakan untuk evaluasi kinerja algoritma seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Performa dan Algoritma Regresi Logistik berdasarkan Confussion Matrix
Hasil 1 (bertahan 5 tahun kedepan) 2 (tidak bertahan 5 tahun kedepan) Accuracy 86% 86%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1095−1101 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5639
Hasil 1 (bertahan 5 tahun kedepan) 2 (tidak bertahan 5 tahun kedepan) Presisi 87% 83% Recall 95% 62%
Gambar 5. Confussion Matrix dan Algoritma Regresi Logistik
Pada  Gambar  5  Confussion  matrik  ini  menjelaskan  bahwa  True  Positive  sebanyak  20,  True  Negative sebanyak 5, False Positive sebanyak 1, dan False Negative sebanyak 3. Jumlah dari keseluruhan yaitu 29 sesuai dengan data yang telah di uji.
Tabel 3. Hasil Nilai Error dari Algoritma Regresi Logistik
Hasil Nilai MSE 0.1373103448275862 MAE 0.1373103448275862 R-Square 0.3095238095238094
Tabel 3 menjelaskan metode Regresi Logistik memprediksi pasien pasca operasi kanker payudara, rata-rata MSE yang diperoleh adalah 0.1 dan nilai dari MAE diperoleh 0,1 dan Nilai R-square diperoleh 0.3, nilai MSE dan MAE  lebih  kecil  mencerminkan  kualiktas  prediksi  sangat  baik,  ini  dapat  dijelaskan  bahwa  semakin  mendekati nilai actual semakin kecil nilai yang diperoleh MSE dan MAE dibandingan nilai R-Square. Dalam konteks ini, R2 dapat memberikan informasi tentang sejauh mana variasi dalam data dapat dijelaskan oleh model regresi. Semakin tinggi nilai R2, semakin besar proporsi variabilitas yang dijelaskan oleh model. Untuk nilai error dari Mean Square Error (MSE) yaitu 0,13, Mean Absolute Error (MAE) yaitu 0,13, dan R-Square yaitu 0,3.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan mengenai prediksi hasil pasien pasca operasi kanker payudara, Dilakukan pengunaan dengan metode regresi logistic yang diaplikasikan untuk prediksi dengan nilai 1 yaitu bertahan dan 2 itu tidak bertahan. Penelitian ini menunjukan data sebanyak 360 dibagi menjadi data latih dan data uji 90:10 atau dari  segi  presentase  sebanyak  90%  data  latih  dan  10%  data  uji  dengan  menghasilkan  akurasi  mencapai  86%. Evaluasi  melalui  confussion  matriks  dengan  menunjukkan  model  perhitungan  TP=20, TN=5,  FP=1  dan  FN=3. Data ini mempunyai nilai error seperti MSE sebesar 0.13793103448275862, MAE sebesar 0.13793103448275862, dan R-Square sebenar 0.3095238095238094. Untuk penelitian selanjutnya, beberapa langkah dapat diambil guna mencapai  tingkat  akurasi  yang  optimal  dan  meningkatkan  hasil  prediksi  pada  pasien  pasca  operasi  kanker payudara.  Ini  termasuk  eksplorasi  penggunaan  metode  yang  lain  seperti  SVR  (Suppport  Vector  Regression). Dengan  menerapkan  algoritma  yang  berbeda,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memilih  set  attribute  terbaik  yang dapat signifikan meningkatkan nilai akurasi prediksi pada pasien pasca operasi kanker payudara.

## REFERENCES
[1] A.  Milenia  and  D.  Retnaningsih,  “Penerapan  Terapi  Guided  Imagery  pada  Pasien  Dengan  Kanker Payudara  Dengan Nyeri Sedang,” J. Manaj. Asuhan Keperawatan, vol. 6, no. 1, pp. 35–42, 2022, doi: 10.33655/mak.v6i1.129.
[2] Masruroh, “Perawatan Pasien Kanker,” p. 212, 2022, [Online]. Available: www.meddam.co.id
[3] A.  Avini, K. W. Patunduk, S. Sumarni, H. Harbianti, A. Pratiwi, and R. Hidayat, “Analisis Model  Cox Proportional Hazard dan Regresi Logistik sebagai Upaya Pencegahan Covid-19 di Kota Palopo,” Inferensi, vol. 5, no. 2, p. 105, 2022,

## Journal of Information System Research (JOSH)
doi: 10.12962/j27213862.v5i2.14064.
[4] I. Solikin, “Teknik Data Mining untuk Prediksi Kanker Payudara yang Efisien,” Fidel.  J. Tek. Elektro, vol. 3, no. 3, pp. 63–67, 2021, doi: 10.52005/fidelity.v3i3.100.
[5] Q.  R.  Cahyani  et  al.,  “Prediksi  Risiko  Penyakit  Diabetes  menggunakan  Algoritma  Regresi  Logistik  Diabetes  Risk Prediction using Logistic Regression Algorithm Article Info ABSTRAK,” JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell., vol. 1, no. 2, pp. 2828–9099, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i2.598.
[6] N. Nurmalitasari and E. Purwanto, “Prediksi Performa Mahasiswa Menggunakan Model Regresi Logistik,” J. Deriv. J. Mat. dan Pendidik. Mat., vol. 9, no. 2, pp. 145–152, 2022, doi: 10.31316/jderivat.v9i2.2639.
[7] A. D. Achmad, “Klasifikasi Breast Cancer Menggunakan Metode Logistic Regression,” Jtriste, vol. 9, no. 1, pp. 143– 148, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.kharisma.ac.id/jtriste/article/download/384/201
[8] N.  K.  K.  Ardana  et  al.,  “Perbandingan  Metode  KNN,  Naive  Bayes,  dan  Regresi  Logistik  Binomial  dalam Pengklasifikasian  Status  Ekonomi  Negara,”  Jambura  J.  Math.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  404–418,  2023,  doi: 10.34312/jjom.v5i2.21103.
[9] T. Juwita, Ayu Ratna, Rizky Pratama, “Perbandingan algoritma c4.5 dan regresi linear dalam memprediksi keterlambatan pembayaran  uang  kuliah  1,”  Konf.  Nas.  Penelit.  dan Pengabdi., vol.  2,  no. 1,  pp.  55–62,  2023, [Online].  Available: https://journal.ubpkarawang.ac.id/index.php/ProsidingKNPP/article/download/4898/3535
[10]  Power News, “Kampus Merdeka: Studi Independen E-Commerce,” PowerCommerce.Asia, 2021.
[11]  H.  Mubarok,  “Studi  Literatur  Menumbuhkan  Motivasi  Belajar  Siswa  Melalui  Strategi  Pembelajaran  Berdiferensiasi Dalam Konteks Pedagogi,” J. Ilmu Pendidik. Nas., vol. 1, no. 1, pp. 01–07, 2023, doi: 10.59435/jipnas.v1i1.45.
[12]  S.  Dewi  and  N.  Suarna,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Algoritma  Fp  Growth  Untuk  Menentukan  Pola  Pembelian Pelanggan  Online  Shop  Cirebon  Laku,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1180–1186,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i1.8944.
[13]  S.  Wahyu,  “Konferensi  Nasional  Ilmu  Komputer  (KONIK)  2023  Perbandingan  Model  Algoritma  Klasifikasi  Pada Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Layanan Kereta Cepat Jakarta Bandung (The Whoosh),” pp. 218–225, 2023.
[14]  R. Zapar, D. Pratama, K. Kaslani, C. L. Rohmat, and F. Faturrohman, “Penerapan Model Regresi Linier Untuk Prediksi Harga Saham Bank Bca Pada Bursa Efek Indonesia,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 196–202, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8215.
[15]  K. F. Irnanda, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Optimasi Particle Swarm Optimization Pada Peningkatan Prediksi dengan Metode Backpropagation Menggunakan Software RapidMiner,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, p. 122, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3836.
[16]  A. Setiawan, F. Setivani, and T. Mahatma, “Performance Comparison of Decision Tree and Logistic Regression Methods for Classification of Snp Genetic Data,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 18, no. 1, pp. 0403–0412, 2024, doi: 10.30598/barekengvol18iss1pp0403-0412.
[17]  M. D. Purbolaksono, M. Irvan Tantowi, A. Imam Hidayat, and A. Adiwijaya, “Perbandingan Support Vector Machine dan Modified Balanced Random Forest dalam Deteksi Pasien Penyakit Diabetes,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 393–399, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3008.
[18]  M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  5,  no.  2,  p.  640,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[19]  D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” Indones. J. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 39–43, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[20]  I.  Permana  and  F.  N.  S.  Salisah,  “Pengaruh  Normalisasi  Data  Terhadap  Performa  Hasil  Klasifikasi  Algoritma Backpropagation,” Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng., vol. 2, no. 1, pp. 67–72, 2022, doi: 10.57152/ijirse.v2i1.311.