Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Volume 5, Nomor 1, Maret 2021, 22-30

## ARISON OF SUPPORT VECTOR MACHINE AND DECISION TREE METHODS IN THE CLASSIFICATION OF BREAST CANCER
Helmi Imaduddin 1 , Brian Aditya Hermansyah 2 and Frischa Aura Salsabilla B 3
1 Informatika, Fakultas Komunikasi dan Infromatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta
2 Informatika, Fakultas Komunikasi dan Infromatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta
3 Informatika, Fakultas Komunikasi dan Infromatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta
E-mail: helmi.imaduddin@ums.ac.id, brian.adityaherman@gmail.com, frischaaura10@gmail.com

## Abstract
One of the most dangerous cancers in the world is breast cancer. This cancer occurs in many women, in some cases this cancer can also affect men, but it is very rare. The effects of this cancer are very dangerous for humans, in the worst case it can lead  to  death.  So  that  serious  prevention  is  needed  against  this  cancer.  One prevention can be done by early detection.
This study aims to implement machine learning methods to detect breast cancer in women.  The  algorithms  used  are  Support  Vector  Machine  (SVM)  and  Decision Tree  (DT). After  classifying  the  data  provided,  a  comparison  is  made  to  find  out which  machine  learning  method  has  the  best  performance.  The  data  used  comes from  the  Gynecology  Department  of  the  University  Hospital  Center  of  Coimbra (CHUC),  and  can  be  downloaded  for  free  on  the  UCI  repository  website.  The results of this study indicate that the SVM algorithm with feature selection obtains the  best  classification  results  by  obtaining  an  accuracy  of  87.5%,  a  sensitivity  of 90%, and a specificity of 85%. Thus this research obtains good results to be able to help provide solutions to detect breast cancer.
Keywords: Breast Cancer, SVM, Decision Tree, Machine Learning

## Abstrak
Salah satu kanker yang paling berbahaya di dunia adalah kanker payudara. Kanker ini  banyak  terjadi  pada  wanita,  dalam  beberapa  kasus  kanker  ini  juga  bisa menyerang  pria  namun  sangat  jarang.  Efek  dari  kanker  ini  sangat  berbahaya  bagi manusia, dengan kasus terburuk bisa menyebabkan kematian. Sehingga diperlukan pencegahan  secara  serius  terhadap  kanker  ini.  Salah  satu  pencegahan  dapat dilakukan dengan pendeteksian secara dini.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasian  metode  machine  learning untuk  mendeteksi  kanker  payudara  pada  wanita,  Adapun  algoritma  yang  dipakai yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree (DT). Setelah melakukan klasifikasi  pada  data  yang  diberikan  selanjutnya  dilakukan  perbandingan  untuk mengetahui  metode  machine  learning  yang  memiliki  performa  terbaik.  Data  yang digunakan berasal dari Gynaecology Department of the University Hospital Centre of Coimbra (CHUC), dan dapat diunduh secara gratis di website UCI repository.

## DALAM KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  algoritma  SVM  dengan  seleksi  fitur memperoleh  hasil  klasifikasi  terbaik  dengan  memperoleh  akurasi  sebesar  87,5%, sensitivitas 90%, dan spesitifitas 85%. Dengan demikian penelitian ini memperoleh hasil  yang  baik  untuk  dapat  membantu  memberikan  solusi  untuk  mendeteksi penyakit kanker payudara.
Kata Kunci: Kanker Payudara, SVM, Decision Tree, Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi machine  learning sekarang  sangat  pesat,  banyak  bidang sudah  menggunakan machine  learning untuk  meringankan  pekerjaan  ataupun memberikan  solusi.  Penggunaan machine  learning dapat  kita  rasakan  pada  keseharian kita  seperti  pada  video  rekomendasi  youtube,  analisis  sentimen  pada  sosial  media dan lain  sebagainya.  Penggunaan  teknologi machine  learning dapat  diterapkan  dibanyak bidang,  termasuk  juga  di  bidang  kesehatan.  Dengan machine  learning kita  dapat menentukan karakteristik penyakit kanker berdasarkan gambar yang diperoleh dari hasil scan, ataupun kita dapat menentukan seberapa parah sebuah penyakit kanker dilihat dari bentuk dan kondisinya.
Kanker  payudara  merupakan  satu  diantara  banyak  kanker  yang  paling  berbahaya. Kanker  payudara  bisa  terjadi  pada  manusia,  baik  pria  dan  wanita.  Pada  pria  jumlah kasus  yang  ditemukan  sangat  sedikit,  berbeda  pada  wanita  yang  jumlah  kasusnya cenderung lebih banyak [1]. Kanker payudara memiliki jumlah penderita paling banyak kedua  di  dunia  setelah  kanker  kulit.  Dari  semua  wanita  yang  menderita  kanker, sebanyak  21%  adalah  penderita  kanker  payudara.  Kanker  ini  menyebabkan  lebih  dari 60%  kematian  bagi  penderitanya,  Oleh  sebab  itu  diperlukan  metode  khusus  untuk mendeteksi kanker payudara [2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  memberikan  solusi  bagi  masalah  kanker payudara  dengan  melakukan  implementasikan machine  learning (ML)  untuk mengklasifikasikan  data  dari  kanker  payudara.  Penelitian  ini  menggunakan  dua algoritma,  yaitu Support  Vector  Machine (SVM)  dan Decision  Tree (DT)  untuk klasifikasi data kanker payudara, kemudian membandingkan hasil dari keduanya untuk menentukan  algoritma  yang  memiliki  performa  lebih  baik.  Adapaun  kriteria  penilaian yang  digunakan  untuk  mengukur  performa  klasifikasinya  adalah  akurasi,  spesifisitas, dan sensitivitas yang didapat dengan metode confusion matrix .

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1. Algoritma Support Vector Machine
Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  salah  satu  dari  algoritma ML dengan pendekatan supervised . Metode ini melakukan klasifikasi dengan membagi data  kedalam  dua  kelas  menggunakan  garis  vektor,  yang  dinamakan hyperplane [3]. Hyperplane paling  baik  dapat  dicari  dengan  menggunakan  cara  mengukur  jarak kemudian mencari  titik maksimalnya,  proses  pencarian hyperplane ini  merupakan  inti dari algoritma SVM. Algoritma SVM kini banyak diterapkan di berbagai bidang, karena algoritma  ini  mempunyai  performa  yang  lebih  bagus  dibandingkan  metode  yang lainnya.  Pada  penerapan  klasifikasi  menggunakan  SVM  tidak  semua  data  digunakan untuk proses klasifikasi [4].
Tingkat  akurasi  pada  model  SVM  bergantung  pada kernel dan  parameter  yang digunakan. Dilihat dari karakteristik yang dimiliki, SVM terbagi kedalam dua bagian,
yaitu  SVM  linier  dan  SVM  non-linier.  Pada  SVM  linier  proses  pemisahan  data dilakukan  secara  linier,  sedangakan  SVM  non-linier  prosesnya  menggunakan kernel trick pada ruang berdimensi tinggi [5].

## 2.2. Algoritma Decision Tree
Decision  Tree (DT)  adalah  sebuah  metode unsupervised yang  berbentuk  seperti pohon. Pohon tersebut dapat mengelompokkan data yang ukurannya besar menjadi data dengan  ukuran  yang  kecil  [6].  Dalam  DT  setiap  simpul  menyatakan  pengujian  sebuah atribut  yang  dimiliki,  setiap  cabang  menunjukan  hasil  dari  pegujian  yang  dilakukan, pada simpul daun menunjukan kelas targetnya. Simpul yang paling atas disebut simpul akar,  dan  pada  simpul  akar  ini  awal  mula  terbentuknya  proses Decision  Tree .  Simpul daun  memberikan informasi terkait  keputusan  akhir  atau  target  kelas  dari  peroses  DT. Alur dari metode DT dimulai simpul akar menuju kebawah sampai ke simpul daun yang menentukan prediksi kelas [7].
Pada  metode  DT  pemilihan  atribut  untuk  menjadi  simpul  akar,  didasarkan  pada atribut  yang  memiliki  nilai Information Gain (IG)  tertinggi.  IG adalah  suatu  ukuran korelasi  yang  dapat  menggambarkan  hubungan  ketergantungan  antara  dua  peubah. Sebelum  mencari  nilai IG Langkah  yang  pertama  dilakukan  terlebih  dahulu  adalah menentukan nilai entropy . Cara untuk menghitung nilai entropy dapat dilakukan dengan rumus 1 berikut.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (1)
Keterangan:
S  = Himpunan kasus n   = Jumlah partisi S pi  = Proporsi dari Si terhadap S
Setelah mendapatkan nilai entropy , selanjutnya pemilihan atribut dilakukan dengan nilai IG terbesar. Untuk menghitung IG bisa menggunakan rumus 2 berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: S   = Himpunan kasus A  = Atribut n   = Jumlah partisi atribut A |Si| = Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  = Jumlah kasus dalam S

## 2.3. Machine learning
Machine  learning (ML)  adalah  sebuah  cabang  dari  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelligence ),  ML  dapat  membuat  mesin  belajar  tanpa  diprogram  secara  eksplisit. Dengan  menggunakan  ML  kita  dapat  membuat  sebuah  model  yang  dapat  melakukan pembelajaran  dari  sebuah  dataset.  Pada  perkembangannya  ML  sudah  sering  kali

## DALAM KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA
diterapkan  pada  kehidupan  nyata  untuk  membantu  meringankan  pekerjaan  manusia, seperti  ketika  kita  menonton  video  youtube,  maka  akan  ada  video  rekomendasi  yang diberikan kepada kita, itu merupakan salah satu contoh dari penggunaan ML. Selain itu ML  juga  bisa  diterapkan  dibidang  lain  seperti  kedokteran  untuk  menentukan  jenis penyakit,  marketplace  untuk  rekomendasi  produk,  media  sosial  untuk  mengukur sentimen, dan lain sebagainya [8].
Cara kerja ML diadopsi dari cara manusia berfikir, yaitu dengan cara menggunakan contoh  yang  diberikan  kemudian  menentukan  pola  dari  contoh  tersebut.  Dengan  cara tersebut mesin dapat menjawab atau menentukan solusi untuk masalah yang diinginkan. Pada proses perkembangannya, ML memiliki 4 jenis metode, yaitu:
a. Supervised
Supervised adalah  algoritma  ML yang  dapat  melakukan  pembelajaran  pada  data yang  sudah  diberikan  label,  metode  ini  biasanya  digunakan  untuk  melakukan  proses klasifikasi.
b. Unsupervised
Unsupervised merupakan metode  ML  yang  dapat  belajar  dengan  data  tanpa label, artinya data unstuktur dapat digunakan pada metode ini. Metode unsupervised biasanya digunakan untuk melakukan clustering . c. Semi- supervised
Semi- supervised adalah  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan  pembelajaran dengan  cara  menggabungkan  metode supervised dan  un supervised .  Pada  prosesnya metode  ini  dapat  bekerja  dengan  data  yang  berlabel  dan  data  tanpa  label.  Biasanya metode  ini  digunakan  ketika  data  berlabel  jumlahnya  sedikit  atau  susah  untuk menemukan data berlabel.
d. Reinforcement
Reinforcement merupakan  algoritma  yang  memiliki  kelebihan  dalam  berinteraksi dengan  proses  belajar  yang  dilaksanakan,  algoritma  ini  menambahkan  poin  disaat performa  model  terus  menjadi  baik,  ataupun  kurangi  poin  ( error )  disaat  model  yang dihasilkan  mengalami  penurunan  performa.  Salah  satu  implementasi  yang  ditemukan ialah pada mesin pencari .

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman python untuk  menjalankan programnya,  serta  menggunakan  beberapa  library  yang  sudah  disediakan  oleh python untuk  pemrosesan machine  learning .  Alur  penelitian  dimulai  dari  mencari  dataset, kemudian  membagi  dataset  tersebut  kedalam  dua  bagian  yang  berbeda,  yaitu  data training untuk  proses  pembuatan model dan  data testing untuk  proses  evaluasi  model, hingga  nanti  melakukan  evaluasi  dengan  metode confusion  matrix .  Adapun  alur penelitian yang lengkap terdapat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1 Data
Dataset  penelitian  ini  berasal  dari Gynaecology  Department  of  the  University Hospital  Centre  of  Coimbra  (CHUC) ,  yang  dapat  diakses  pada  UCI machine learning repository secara  gratis.  Dataset  yang  dipakai  merupakan  hasil  dari  tes  wanita  yang didiagnosis  mengalami  kanker  payudara,  direkam  sejak  tahun  2009  sampai  2013. Keseluruhan  dataset  terdiri  116  data  yang  terdiri  atas  64  orang  mengalami  kanker payudara dan 52 yang sehat [9].
Dalam dataset ada 9 atribut yang digunakan dalam pegukuran, yaitu umur, glukosa, resistin ,  HOMA, insulin,  leptin,  body  mass  index (BMI), adiponectin ,  dan  MCP-1. Dalam proses klasifikasi nantinya akan  menggunakan 2 skema, pertama menggunakan keseluruhan atribut yang ada dalam dataset, kedua dengan melakukan seleksi fitur untuk menentukan  atribut  yang  memiliki  pengaruh  paling  besar  dalam  proses  klasifikasi, sehingga dapat diperoleh hasil klasifikasi yang lebih baik.

## 3.2 Seleksi Fitur
Proses  Seleksi  fitur  berguna  untuk  memilih  fitur  apa  saja  yang  mempunyai pengaruh yang lebih besar dalam proses klasifikasi. Pada awalnya dataset yang dipakai memiliki  9  fitur  (atribut)  yaitu Age ,  BMI, Glucose , Insulin ,  HOMA, Leptin , Adiponectin , Resistin ,  dan  MCP-1.  Setelah  proses  seleksi  fitur  didapat  4  fitur  yang paling  berpengaruh  dalam  proses  klasifikasi,  yaitu Glucose , Resistin , Age ,  dan  BMI. Semua fitur dari dataset yang digunakan dideskripsikan pada Tabel 1.

## DALAM KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA
Tabel 2. Deskripsi Fitur No    Fitur Deskripsi 1 Age Umur Responden 2 Glucose Level Glukosa 3 BMI Body Mass Index 4 Insulin Level Insulin 5 HOMA Homeostatis Model Assessment 6 Leptin Level Leptin 7 Adiponectin Level Adiponectin 8 Resistin Level Resistin 9 MCP-1 Monocyte Chemoattractan Protein-1
Penelitian  ini  menggunakan  4  skema  dengan  mengkombinasikan  2  algoritma  dan penggunaan seleksi fitur. Hal ini sengaja dilakukan untuk membuktikan seberapa besar penggunaan  seleksi  fitur  dapat  meningkatkan  klasifikasi.  Skema  penelitian  yang dilakukan bisa dilihat dalam Tabel 2.
Tabel 2. Skema Penelitian No Algoritma Fitur 1 SVM Fitur 9 2 SVM Fitur 4 3 DT Fitur 9 4 DT Fitur 4

## 3.3 Pembagian Dataset
Pada  proses  ini  dataset  yang  diperoleh  dibagi  menjadi  2  bagian,  yang  pertama untuk  data training kemudian  yang  kedua  untuk  data testing .  Data training akan digunakan  dalam  proses  pembuatan  model  klasifikasi,  kemudian  data testing hanya dipakai  untuk  melakukan  evaluasi  dari  model  yang  sudah  dibuat.  Adapun  besarnya pembagian  dataset  yang  dipakai  adalah  data training sebanyak  80%  dan  data testing sebanyak 20%.

## 3.4 Training
Proses training adalah  proses  untuk  membuat  model machine  learning yang nantinya digunakan untuk mengklasifikasi data. Pada proses pembuatan model ini data yang dipakai adalah data training .

## 3.5 Testing
Data testing yang  didapat  dari  hasil  pembagian  dataset  akan  digunakan  untuk melakukan  proses testing pada  model  yang  dibuat,  sehingga  nanti  dapat  diketahui seberapa  baik  proses  klasifikasi  yang  dilakukan.  Data testing tidak  boleh  digunakan pada proses training , supaya pada saat testing model benar benar belajar dari data baru.

## 3.6 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  proses  analisis  pada  sebuah  data  yang  dapat  menghasilkan sebuah  model  klasifikasi,  model  yang  sudah  didapat  bisa  dipakai  untuk  menentukan kelas  yang  terkandung  dalam  sebuah  dataset  yang  sudah  diberi  label.  Model  tersebut dinamakan classifier . Jadi, dengan classifier ini kita dapat menentukan kelas yang ada
dalam  data  (Sutoyo,  2018).  Dalam  penelitian  ini  model  klasifikasi  digunakan  untuk mengelompokkan  dataset  kedalam  dua  macam  polaritas,  yaitu  1  dan  0.  Angka  1 melambangkan  terinfeksi  kanker  dan  angka  0  melambangkan  tidak  terinfeksi  kanker. Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  algoritma  yaitu  SVM  dan  DT, setelah  diperoleh  hasilnya  kemudian  membandingkan  performa  yang  terbaik  diantara kedua algoritma tersebut.

## 3.7 Evaluasi
Evaluasi  ini  merupakan  proses  untuk  mengukur  performa  klasifikasi  dengan menggunakan data testing . Evaluasi dilakukan menggunakan metode confusion matrix , dimana  metode  tersebut  akan  menghasilkan  data True  Positive , False  Negative,  True Negative , dan False Positive . Confusion matrix bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Confusion matrix
Setelah mendapatkan confusion matrix selanjutnya adalah mengukur tingkat akurasi, spesifisitas,  dan  sensitivitas.  Untuk  mengukur  akurasi  dapat  dilakukan  dengan persamaan  3.1,  untuk  mengukur  sensitivitas  dapat  menggunakan  persamaan  3.2,  dan untuk mengukur spesifisitas dapat dilakukan dengan persamaan 3.3.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
(3)
Keterangan:
TP   = True Positive TN  = True Negative FP   = False Positive FN  = False Negative
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
Keterangan:
TP = True Positive FN = False Negative
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃
(5)
Keterangan:
TN  = True Negative FP   = False Positive

## DALAM KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan  menunjukan  bahwa  skema  metode  SVM  dengan menggunakan  fitur  seleksi  memperoleh  hasil  terbaik,  yaitu  memperoleh  hasil  akurasi sebesar  87,5%,  sensitivitas  90%,  dan  spesitifitas  85%.  Sedangkan  hasil  paling  buruk diperoleh  oleh  skema  metode  SVM  tanpa  fitur  seleksi  dengan  memperoleh  akurasi sebesar 70%, sensitivitas 64%, dan spesifistas 80%.
Selain  itu  penelitian  ini  memberikan  informasi  bahwa  dengan  melakukan  fitur seleksi  pada  dataset  dapat  meningkatkan  akurasi  dalam  proses  klasifikasi  secara signifikan. Hasil dari penelitian dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 4.1 Hasil Klasifikasi
Algoritma Fitur Akurasi Sensitivitas Spesifisitas SVM Fitur 9 87,5% 90% 85% SVM Fitur 4 70% 64% 80% DT Fitur 9 83,3% 88% 80% DT Fitur 4 75% 69% 81%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian yang diperoleh, bisa dikesimpulkan bahwa metode klasifikasi menggunakan  seleksi  fitur  mempunyai  performa  yang  lebih  baik  dari  pada  yang  tidak menggunakan seleksi fitur.  Kemudian Algoritma SVM memiliki performa yang sangat baik  untuk  digunakan  dalam  klasifikasi  data  kanker  payudara,  sehingga  dapat membantu mendiagnosis orang yang terinfeksi kanker payudara dengan lebih baik.
Saran  untuk  pengembangan  bisa  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma machine  learning yang  lain  seperti random  forest , XGBoost ,  dan  lain  sebagainya. Ketika  nanti  data  yang  digunakan  cukup  besar  bisa  juga  menggunakan deep  learning untuk  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik.  Disamping  itu  penelitian  ini  juga  bisa dijadikan referensi untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA

## Journal Article
[1] F.Y.  A'la,  A.E.  Permanasari,  &  N.A.  Setiawan, A  Comparative  Analysis  of  Tree- based  Machine  Learning  Algorithms  for  Breast  Cancer  Detection .  l2th International  Conference  on  Information  &  Communication  Technology  and System (lCTS). 2019.
[2] B.A.  Farahdiba,  Y.S.  Nugroho, Klasifikasi  Kanker  Payudara  Menggunakan Algoritma Gain Ratio . Jurnal Teknik Elektro Vol. 8 No.2. 2016.
[3] A. Perdana, M.T. Furqon, & Indriati, Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM)  Pada  Pengklasifikasian  Penyakit  Kejiwaan  Skizofrenia  (Studi  Kasus:  RSJ. Radjiman  Wediodiningrat,  Lawang) .  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer Vol.2, hlm. 3162-3167. 2018.
[4] Neneng, K. Adi, R.R. Isnanto, Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Citra Jenis Daging  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Ekstraksi  Ciri  Gray  Level  Co- Occurrence Matrices (GLCM) . Jurnal Sistem Informasi Bisnis. pp. 1-10. 2016.
[5] A.M.  Puspitasari,  D.E.  Ratnawati,& A.W.  Widodo, Klasifikasi  Penyakit  Gigi  Dan Mulut  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine .  Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol.2, No.2. 2018.
[6] P.B.N. Setio, D.R.S. Saputro, & B. Winarno, Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika 3, pp. 64-71. 2020.
[7] Rismayanti, Decision  Tree  Penentuan  Masa  Studi  Mahasiswa  Prodi  Teknik Informatika  (Studi  Kasus:  Fakultas  Teknik  dan  Komputer  Universitas  Harapan Medan) . Jurnal Sistem Informasi Vol.2. 2018.
[8] R.Herbrich,  &  T.Graepel, Introduction  To  Machine  Learning  With  Applications  In Information Security . California: CRC Press. 2018.
[9] M. Patricio, et al, Using Resistin, glucose, age and BMI to predict the presence of breast cancer. BMC Cancer. Vol. 18, no.1. 2018.
[10] I.  Sutoyo, Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Data  Peserta Didik . Jurnal PILAR Nusa Mandiri Vol. 14, No.2. 2018.