## Analisis Perbandingan Klasifikasi Algoritma CART dengan Algoritma C 4.5 Pada Kasus Penderita Kanker Payudara
Fitria Melani 1,* , Sulastri 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Stikubank (UNISBANK), Semarang, Indonesia
Email: 1,* fitriamelani@mhs.unisbank.ac.id, 2 sulastri@edu.unisbank.ac.id
Abstrak− Kanker  menjadi  salah  satu  jenis  penyakit  berbahaya  penyebab  terjadinya  kematian.  Dari  jumlah  keseluruhan kasus kanker di dunia, jenis kanker yang banyak diderita manusia dengan presentase kasus mencapai 11,7% tercatat sebagai kanker payudara. Hal ini dapat terjadi dikarenakan kanker payudara tidak didiagnosa lebih awal. Maka dari itu, jika penyakit kanker  payudara  dapat  diidentifikasi  lebih  cepat,  maka  resiko  yang  mungkin  terjadi  dapat  diminimalisir.  Seiring  dengan kemajuan teknologi saat ini, data – data pasien kanker payudara dapat diolah dan dimanfaatkan untuk menemukan informasi yang  berguna  bagi  kehidupan  masyarakat.  Dalam  melakukan  pengolahan  data  ada  beragam  cara  yang  dapat  digunakan, contohnya  dengan  menggunakan  teknik  pengolahan  data  mining. Data  mining  memiliki  bermacam  –  macam  metode  yang dapat diterapkan bergantung dengan tujuan dalam penggunaannya, Klasifikasi menjadi salah satu metode yang paling sering dipergunakan  dalam  teknik  data  mining.  Dalam  data  mining  teknik  klasifikasi  memiliki  beragam  model  algoritma  dengan tingkat  kinerja  yang  bervariasi.  Permasalahan  dalam  penelitian  ini  berfokus  tentang  bagaimana  cara  dalam  melakukan analisis  perbandingan  model  algoritma  klasifikasi  pada  dataset  kanker  payudara  yang  diambil  dari platform Kaggle.com. Penelitian  ini  bertujuan  membandingkan  algoritma  CART  dan  C  4.5  untuk  mendapatkan  hasil  performa  yang  optimal. Implementasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  R  dengan software Rstudio.  Dalam  6  kali  percobaan dengan  probabilitas  dataset  yang  berbeda  menghasilkan  model  pohon  keputusan  dengan  nilai Accuracy,  Recall,  Precision dan Error rate yang berbeda. Dari percobaan yang dilakukan, didapatkan rata-rata tingkat performa algoritma CART sebesar 72  %,  sedangkan  algoritma  C  4.5  sebesar  73%,  sementara  itu  variabel  yang  paling  berpengaruh  dalam  kematian  pasien kanker  payudara  adalah Survival  Months .  Berdasarkan  hasil  analisis  perbandingan  yang  telah  dilakukan  dapat  diketahui bahwa tingkat performa dari algoritma C 4.5 lebih baik dan stabil jika dibandingkan dengan tingkat performa dari algoritma CART.
Kata Kunci: Data Mining, Klasifikasi, Algoritma CART, Algoritma C 4.5, Kanker Payudara
Abstract − Cancer is a type of dangerous disease that causes death. Of the total number of cancer cases in the world, the type of cancer that affects  many  humans with a percentage of cases reaching 11.7% is recorded as breast cancer. This  can happen because breast cancer cells are not diagnosed sooner. Therefore, if breast cancer can be identified more quickly, then the risks that might occur can be minimized.  Along with current technological advances, breast cancer patient data can be processed and used to find useful information for people's lives. In carrying out data processing there are various ways that can be used, for example by using data mining processing techniques. Data mining has various methods that can be applied depending on the purpose of its use. Classification is one of the most frequently used methods in data mining techniques. In data mining classification techniques have various algorithm models with varying levels of performance. The problem in this study  focuses  on  how  to  carry  out  a  comparative  analysis  of  the  classification  algorithm  model  on  breast  cancer  datasets taken  from  the  Kaggle.com  platform.  This  study  aims  to  compare  the  CART  and  C  4.5  algorithms  to  obtain  optimal performance results. Implementation in this study uses the R programming language with Rstudio software. In 6 trials with different  dataset  probabilities  resulted  in  a  decision  tree  model  with  different  Accuracy,  Recall,  Precision  and  Error  rate values. From the experiments conducted, it was found that the average performance level of the CART algorithm was 72%, while the C 4.5 algorithm was 73%, while the most influential variable in the death of breast cancer patients was Survival Months. Based on the results of the comparative analysis that has been done, it can be seen that the performance level of the C 4.5 algorithm is better and more stable when compared to the performance level of the CART algorithm.
Keywords : Data Mining, Classification, CART Algorithm, C 4.5 Algorithm, Breast Cancer

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  menjadi  salah  satu  jenis  penyakit  berbahaya  penyebab  terjadinya  kematian  pada  manusia  di seluruh dunia [1]. Menurut data Global burden of cancer (Globocan) dari International agency for research on cancer yang didirikan oleh World health organization (WHO) mencatat jumlah kasus pasien penderita kanker di seluruh  dunia  pada  tahun  2020  menyentuh  angka  hingga  19,3  juta  kasus,  dimana  jumlah  kematian  yang disebabkan oleh penyakit kanker tercatat mencapai 10 juta jiwa. Hal itu  diperkirakan akan meningkat di tahun 2040 dengan peningkatan jumlah kasus sebesar 30,2 juta. Dari jumlah keseluruhan kasus kanker di dunia, jenis kanker  yang  paling  banyak  diderita  oleh  manusia  yaitu  kanker  payudara  dengan  presentase  kasus  yang  terjadi sebesar 11,7%. [2].
Perkembangan zaman yang semakin maju ditandai dengan pesatnya pertumbuhan teknologi informasi yang ada, hal ini dapat dimanfaatkan sebaik mungkin untuk mengatasi masalah – masalah yang sedang dihadapi. Teknologi informasi sendiri telah  memberikan banyak  informasi  serta data  yang bermanfaat dan dapat diolah agar  nantinya  menghasilkan  sebuah knowledge atau  pengetahuan  baru  untuk  kehidupan  manusia.  Teknologi informasi  dapat  menghasilakn  data  dari  berbagai  bidang,  salah  satunya  pada  bidang  kesehatan.  Data  yang dihasilan, salah satunya berupa data penyakit seperti kanker payudara. Pengolahan data dengan memanfaatkan data  tersebut  dapat  dilakukan  untuk  menemukan  informasi  lebih  lanjut  terkait  kasus  kanker  payudara.  Hal  ini dapat  dimanfaatkan  untuk  membantu  dalam  pengobatan  kanker  payudara  ataupun  untuk  langkah  pencegahan agar  tidak  terkena  penyakit  kanker  payudara  tersebut  [3].  Penelitian  –  penelitian  dalam  hal  penanganan  dan pencegahan  kanker  payudara  telah  banyak  dilakukan,  tujuannya  sangat  beragam  ada  yang  membuat  sebuah sistem  pendeteksian  sel  kanker  payudara,  ada  pula  yang  hanya  sekedar  untuk  melakukan  pengujian  algoritma yang digunakan, itu semua  bergantung  dengan keahlian dari setiap peneliti [4].
Data dapat diolah dengan berbagai teknik, salah satunya dengan  penggunaan teknik data mining. Data mining  yaitu  sebuah  istilah  untuk  menyebut  suatu  kegiatan  menemukan  infromasi  tersembunyi  dalam  sebuah basis data. Data mining adalah proses pengolahan data semi otomatis yang memanfaatkan teknik statistik, ilmu matematika,  kecerdasan  buatan  dan machine  learning dalam  mengekstraksi  dan  menandai  informasi pengetahuan  potensial  yang  berguna  dan  dapat  bermafaat  dan  disimpan  dalam  sebuah  database  besar.  Turban dalam [5].
Teknik  klasifikasi  merupakan  salah  satu  contoh  teknik  yang  ada  dalam  data  mining.  Dengan menggunakan teknik klasifikasi, dimungkinkan untuk menemukan rules atau informasi berdasarkan sekumpulan variabel dengan kelas target tertentu dalam data yang cukup besar. Kamber & Han dalam [6]. Teknik klasifikasi bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  pada  sebuah  kelas  target  dimana  prediksi  dilakukan  dengan  akurat  dan memanfaatkan  variabel  –  variabel    prediktor  yang  relevan.  Klasifikasi  menjadi  salah  satu  teknik  dalam  data mining  yang  cukup  pesat  perkembangannya  [6].  Dimana  hal  itu  ditandai  dengan  banyaknya  penelitian  yang mengimplementasikan  teknik  klasifikasi  data  mining  pada  berbagai  bidang  misalnya  pada  bidang  kesehatan, dimana pada penelitian ini akan menggunakan dataset kanker payudara.
Teknik klasifikasi memiliki beragam model algoritma dengan tingkat kinerja yang bervariasi. Harper dalam  [6]  mengungkapkan  bahwa  setiap  model  algoritma  klasifikasi  mempunyai  nilai  kinerja  yang  berbeda tergantung  pada  kasus  ataupun  dataset  yang  dipergunakan.  Kemudian  pendapat  tersebut  didukung  dengan penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Rahman  dan  Afrozi  dalam  [4]  yang  mengatakan  bahwa  suatu  model algoritma yang sesuai diterapkan pada suatu kasus belum tentu sesuai jika diterapkan pada kasus lain. Temurtas, Yumusak  dan  Temurtas  dalam  [4]  menyatakan  di  dalam  penelitiannya  bahwa  jenis  algoritma  klasifikasi mempunyai nilai kinerja yang bervariasi dan sangat bergantung dengan model algoritma yang dipergunakan.
Selain penelitian yang telah disebutkan diatas, penelitian lain yang dijadikan sebagai bahan acuan yaitu yang  dilakukan  oleh  [3]  dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  algoritma  Naïve  bayes menggunakan  data  pasien  penderita  kanker  payudara  yang  diperoleh  dari  portal  data  terbuka University Medical Center . Hasil yang diperoleh menunjukan nilai akurasi terhadap pasien yang dinyatakan kambuh atau tidak kambuh yaitu sebesar 71,43%. Dimana dalam penelitian ini disebutkan bahwa penyebab nilai akurasi yang rendah dapat terjadi dikarenakan kekurang kompleksitasan data yang digunakan.
Sementara  itu  [7]  melakukan  perbandingan  tingkat  akurasi  antara  algoritma  C  4.5  dengan  algoritma CART dalam melakukan prediksi kategori IPK mahasiswa, yang mendapatkan hasil akurasi yang berbeda dari 2 kategori yang diteliti. Pertama akurasi dalam memprediksi kategori IPK dengan data non numerik mendapatkan nilai akurasi yang sama antara kedua algoritma yaitu sebesar 86,86%. Sedangkan dalam memprediksi kategori IPK data numerik didapatkan hasil yang berbeda antara kedua algoritma, dimana algoritma CART mendapatkan skor  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  skor  algoritma  C  4.5  yaitu  sebesar  63,16%  berbanding dengan 61,54%.
Pentingnya analisis perbandingan algoritma untuk menemukan sebuah  model algoritma yang memiliki tingkat performa terbaik yang dapat diterapkan pada suatu dataset tertentu. Dalam hal ini, peneliti tertarik untuk melakukan uji coba perbandingan tingkat performa teknik klasifikasi antara algoritma CART dengan algoritma C 4.5 dengan memanfaatkan data kasus pasien penderita kanker payudara.  Tujuannya untuk  melihat algoritma
mana  yang  memiliki  tingkat  performa  paling  optimal  dan  tingkat  keakuratan  paling  tinggi  dalam mengklasifikasikan data kanker payudara.
.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Teknik  klasifikasi  dipiih  untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini,  dimana  model  algoritma  yang  akan diimplementasikan yaitu algoritma CART ( Classification and Regression Trees ) dan algoritma C 4.5. kedua algoritma  tersebut  masuk  kedalam  jenis  teknik  klasifikasi  pohon  keputusan  ( Decision  Tree ).  Algoritma CART  membangun pohon  keputusan dengan  menyeleksi percabangan  yang paling optimum dari  masing  – masing  node.  Febti  Eka  dalam  [8].  Sedangkan  algoritma  C  4.5  merupakan  algoritma    yang  telah  banyak diketahui  dan  dipergunakan  dalam  data  mining  khususnya  teknik  klasifikas,  dimana  algoritma  ini  umum digunakan  pada  data  –  data  yang  mempunyai  variabel    dengan  tipe  numerik  ataupun  kategorial.  [9].  Hasil dari  setiap  metode  kemudian  dievalusai  dan    divalidasi  dengan  menggunakan Confusion  Matrix untuk menentukan  tingkat  akurasi  model.  Tahapan  dalam  penelitian  ini  dapat  digambarkan  seperti  pada  Gambar berikut ini.

## Gambar 1. Tahap Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap awal pengumpulan data menggunakan sumber data sekunder, dengan data yang dipergunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  diperoleh  dari platform  public  dataset Kaggle.com  dengan  alamat  web https://www.kaggle.com/datasets/reihanenamdari/breast-cancer .  Data  yang  dikumpulkan  yaitu  Dataset pasien  kanker  payudara  yang  diperoleh  dari  program  SEER  NCI  November  2017  yang  memberikan informasi  tentang  statistik  kanker  berbasis  populasi.  Total record data  yang  terkumpul  sejumlah  4024 record , yang terdiri dari 3408 record berisi data pasien kanker payudara yang berstatus masih “Hidup” dan 616 record berisi data pasien kanker payudara yang berstatus  telah “Meninggal”. Atribut atau variabel yang digunakan  ada  15  variabel predictor dan  1 variabel class ,  detail  variabel  yang  dipergunakan  dapat  dilihat pada gambar 2.

## 2.3 Pengolahan Data Awal
Agar  memperoleh  sebuah  data  dengan  kulitas  yang  baik,  ada  beberapa  cara  yang  dapat  dijalankan pada tahap preprocessing data yaitu dengan beberapa tahap berikut :

## 2.3.1 Data Selection
Pada  proses data  selection dilakukannya  tahap  pemilihan  variabel  yang  diperlukan  untuk  proses klasifikasi. Pada tahap data selection , variabel yang tidak diperlukan dalam proses klasifikasi akan dihapus atau dihilangkan [6].
Variabel yang di hilangkan dan dianggap tidak berpengaruh pada proses klasifikasi yaitu variabel Race dan Differentiate.

## 2.3.2 Data Cleaning
Pada pembersihan data awal dilakukan tahap pemeriksaan data yang  tidak konstan atau memperbaiki kesalahan  pada  data.  Dalam  data  kasus  penderita  kanker  payudara  terdapat  beberapa  data  yang  kosong ( missing  value )  dimana  data  tersebut  tidak  sesuai  dengan  data  lainnya  ( inkonsisten ),  pada  penelitian  ini ditemukan  data inkonsisten pada  variabel marital  status ,  maka  pada  proses cleaning data  tersebut  akan dihilangkan.  Sehingga  diperoleh record  data sebanyak  3979  dari  data  sebelumnya  yang  berjumlah sebanyak  4024 record  data. Data  tersebut  sudah  siap  untuk  digunakan  untuk  proses  klasifikasi, sebagaimana ditunjukan pada gambar potongan dataset kanker payudara berikut :
Gambar 3. Data Awal Kasus Kanker Payudara
Gambar 4. Dataset Kanker Payudara

## 2.4 Klasifikasi (Classification)
Klasifikasi  ( Classification) yaitu kinerja proses  pengelompokan  dalam  kaitannya  dengan  ciri  –  ciri tertentu.  Wijaya  &  Ridwan  dalam  [10].  Teknik  pohon  keputusan  ( Decision  Tree )  digunakan  dalam  proses klasifikasi penelitian ini.
Pohon  keputusan  ( Decision  Tree) merupakan  sebuah  bagan  alur  yang  serupa  dengan  bentuk  pohon dengan  masing  –  masing internal  nodes (simpul  dalam)  menjadi  simbol  dari  variabel  yang  akan  dites  dan leaf nodes (daun) yang mewakili kelas terpilih atau persebaran dari kelas. Han & Kamber dalam [10].
2.5 Algoritma CART ( Classification and Regression Trees )
CART ( Classification  and  Regression  Trees )  masuk  kedalam  salah  satu  algoritma  dari  teknik pengolahan data pohon keputusan ( Decision Tree ). Algoritma CART membangun pohon keputusan dengan menyeleksi percabangan  yang  paling optimum dari  masing  –masing  node. Febti Eka dalam  [8].  Algoritma CART  merupakan algoritma  dari pohon keputusan  yang  pasti dalam percabangannya  selalu berjumlah dua atau bercabang biner. Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen, dan Charles Stone merupakan para ahli  yang  pertama  kali  menemukan  konsep  perhitungan  algoritma  CART.  Larose  dalam  [11].  Pohon  yang terbentuk  dengan  menggunakan  data  training  ( training  set )  mungkin  dapat  menempatkan  nilai  kelas berdasarkan  nilai  variabel  lain  atau  secara independen pada  variabel  target  dari  kumpulan  data  baru. Membangun pohon biner berdasarkan fungsi dari variabel input dengan memisahkan record pada setiap node dikenal sebagai algoritma CART.
Langkah – langkah dalam algoritma CART [11] terdiri dari :
a. Mempersiapkan  calon  cabang  ( Candidate  split )  merupakan  langkah  awal.  Untuk  menyusun  daftar kandidat cabang mutakhir, persiapan menyeluruh dilakukan pada semua variabel prediktor.
b. Langkah  kedua,  menilai  kinerja  keseluruhan  daftar  kandidat  cabang  mutakhir  dengan  menghitung keseluruhan nilai kesesuaian.
c. Langkah  terakhir,  menyeleksi  calon  cabang  yang  akan  digunakan,  dengan  menggunakan  kriteria berdasarkan nilai kesesuaian tertinggi.
Pada  tahap  pengembangan  pohon  keputusan,  nilai impurity digunakan  saat  pemilihan split atribut. Nilai impurity dapat ditentukan dengan menggunakan nilai Gini Index . Ningrat & Santosa dalam [10]. Gini index diperlukan  dalam  penentuan  titik  pembelah  terbaik  ( splitting  optimal  point ).  Gorunescu  dalam  [6]. Semakin  rendah  nilai Gini  index maka  semakin  tinggi  ukuran  kesamaannya. Gini  index variabel T untuk dataset dengan m class diformulasikan [6], sebagai berikut :
Gini(T) = 1 - ∑ 𝑝 2 𝑖 𝑚 𝑖=1 (1)
m merupakan  jumlah  variabel  kelas  dalam  dataset, p i merupakan  frekuensi  dari  satu  record  dalam dataset  yang  mempunyai  atribut  kelas T i ,  untuk  perhitungannya  dapat  dilakukan  dengan  cara  membagi jumlah variabel dalam class T i dengan jumlah keseluruhan record dalam dataset [10]
Penggunaan  indeks  gini  terendah  untuk  membagi  dataset  menjadi  dua  bagian.  Ketika  data  dipecah terhadap A menjadi dua himpunan bagian, D1 dan D2. gini index dapat diformulasikan seperti dibawah ini [6].
Gini A (D) = |𝐷1| |𝐷| Gini( 𝐷 1 ) + |𝐷2| |𝐷| Gini ( 𝐷 2) (2)

## 2.6 Algoritma C 4.5
Algoritma  C  4.5  adalah  hasil  dari  pengembangan  algoritma  sebelumnya  yaitu  algoritma Iterative Dichotomiser 3  (ID3).  Quinlan  dalam  [12].  Proses  pengembangan  yang  dilakukan  pada  algoritma  C  4.5 menghasilkan  beberapa  perubahan  yang  lebih  baik  diantaranya  dapat  menangani  masalah missing  values (nilai  yang  hilang) dalam sebuah dataset, dapat  menangani data kontinu (data yang  memiliki kemungkinan nilai  tidak  terbatas)  dan  melakukan Prunning [9].  Algoritma  C  4.5  mempunyai  input  berupa  data  latih ( training )  serta  data  sampel.  Data  latih  yaitu  data  yang  dipergunakan  sebagai    data  ajar  atau  data  contoh untuk  pembuatan  model  pohon  keputusan  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  pengujian  validitasnya. kemudian  data  sampel  adalah  suatu  dataset  yang  dipergunakan  sebagai  tolak  ukur  dalam  model  klasifikasi
[10].  Dalam  pembuatan  model  pohon  keputusan,  algoritma  C  4.5  menggunakan  perhitungan  Gain  Ratio. Santosa dalam [13].
Tahapan dalam perhitungan algoritma C 4.5 [12] sebagai berikut :
a. Mencari nilai entropy . b. Melakukan perhitungan nilai gain .
c. Setelah menghitung kedua nilai tersebut kemudian dibangunlah pohon keputusan ( Decision tree ).
Untuk menghitung nilai entropy dan gain maka akan digunakan rumus [14] sebagai berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑠 ) = ∑ − 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 i (3)
Keterangan : S  : Himpunan keseluruhan data A  : Variabel n  : Banyaknya bagian S P i  : Rasio dari S i atas S
Setelah  melakukan  perhitungan entropy pada  setiap  kasus,  kemudian  dilakukan  perhitungan information gain dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Gain (S, A) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑠 ) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 * 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (s i ) (4)
Keterangan : S  : Total keseluruhan data A  : Variabel n   : Banyaknya bagian variabel A |S i | : Banyaknya data pada bagian ke-i |S|  : Banyaknya data dalam S
Kemudian  cari  nilai Gain  ratio .  Untuk  menghitung Gain  ratio ,  sebelumnya  perlu  menghitung  nilai Split information menggunakan rumus [8] sebagai berikut
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 ) = - ∑ 𝑆𝑖 𝑆 𝐿𝑜𝑔2 𝑆𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1 (5)
Keterangan : S  = Ruang sample A = Variabel Si = Jumlah sample untuk variabel ke-i
Setelah  menghitung  nilai Split  Information ,  selanjutnya  menghitung  nilai Gain  ratio dengan  rumus sebagai berikut :
Gain Ratio = - 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆,𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝑆,𝐴) (6)

## 2.7 Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  salah  satu  cara  evaluasi  model  algoritma  pada  data  mining  dengan melakukan  perhitungan  nilai  akurasi  atau  pengukuran  performa  dari  model  algoritma  klasifikasi.  Terdapat empat  kombinasi  berbeda  yang  dihasilkan  dari  nilai  observasi  dan  nilai  prediksi  untuk  menampilkan  hasil dari  proses  teknik  klasifikasi,  yaitu True  Positive (TP)  menunjukkan  bahwa  observasi  tersebut  positif  dan benar  diprediksi  positif. False  Negative (FN)  menunjukkan  bahwa  observasi  positif  namun  diprediksi negatif. False  Positive (FP)  menunjukkan  bahwa  observasi  negatif  namun  diprediksi  positif, dan True Negative (TN)  menunjukkan  bahwa  observasi  negatif  dan  benar  prediksi  negatif.  Gambar  3  menunjukkan Confusion Matrix dengan empat kombinasi tersebut  (TP, FN, FP, dan TN) [15].
Dengan  menggunakan  keempat  istilah  ini,  perhitungan Accuracy dilakukan  untuk  mengetahui kedekatan antara nilai yang diprediksi dan yang diamati, perhitungan Error rate dilakukan untuk mengetahui tingkat  kesalahan  prediksi  dari  model  klasifikasi,  lalu  perhitungan Recall atau sensitivity dilakukan  untuk menggambarkan  keberhasilan  model  dalam  mengambil  ulang  suatu  informasi,  kemudian  perhitungan Precision dilakukan  untuk  membuktikan  tingkat  ketepatan  atau  keakuratan  model  klasifikasi  dalam memberikan informasi yang diinginkan dengan hasil prediksi yang di keluarkan. Sharma dalam [15] dengan rumus perhitungan sebagai berikut :
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (7) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (9) Error rate = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (10)
Keterangan :
TP = Jumlah record data pada observation values positive serta predicted values positive TN = Jumlah record data pada observation values negative serta predicted values negative
FP = Jumlah record data pada observation values negative serta predicted values positive
FN
= Jumlah record data pada observation values positive serta predicted values negative

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Algoritma CART
Pemodelan  dengan  algoritma  CART  ( Classification  And  Regression  Trees )  menggunakan  bantuan tools bahasa pemrograman R dengan software Rstudio. Pada penelitian ini akan dilakukan pengujian untuk algoritma CART sebanyak 3 kali dengan masing – masing probabilitas sebagai berikut :
Tabel 1. Pembagian Dataset Pengujian dengan Rstudio
Uji Coba Ke Jumlah Record Data Probabilitas Training Testing 1 70 : 30 2813 1166 2 75 : 25 3003 976 3 80 : 20 3183 796
Gambar 5. Confusion Matrix
Pembuatan pohon keputusan dengan algoritma CART pada Rstudio menggunakan package “rpart” . Adapun tahapan klasifikasi yaitu :
 Memuat data sampel
data2 <- read.table("kanker.csv" , header = TRUE, sep = ",")
 Pembagian data sampel secara acak set.seed(110)
 Splitting data secara acak
a <- sample (2, nrow(data2), replace = TRUE, prob = c(0.75, 0.25)) train.data75 <- data2 [a ==1,] test.data25 <- data2 [a ==2,]
 Install package dan memuat library rpart Install.packages(“rpart”)
library(rpart)
 Membuat model decision tree dengan mode splitting gini index Pohontrain1<-rpart(Status ~.,  data = train.data75, parms = list(split="gini"), cp=0.0003)
 Untuk melihat summary dari model yang dibuat summary(pohontrain1)
 Menampilkan rule decision tree bentuk split node print(pohontrain1)
 Memvisualisasikan model decision tree Install.packages(“rpart.plot”) library(rpart.plot)
prp(pohontrain1 ,faclen = 9, cex = 0.5, extra = 0)
 Pengujian accuracy model decision tree
Pohontest1<-predict(pohontrain1,test.data25,type = "class") Install.packages(“caret”) library(caret) confusionMatrix(pohontest1,test.data25$Status)
Dari 3 kali percobaan yang telah dilakukan dengan menggunakan algoritma CART didapatkan hasil nilai Accuracy, Recall, Precision dan Error Rate yang ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 2. Nilai Performa Algoritma CART Probabilitas 70 : 30 Nilai Observasi Accuracy Recall Precision Error Rate Alive Dead 87% 94% 91% 13% Nilai Prediksi Alive 916 91 Dead 58 101 Probabilitas 75 : 25 Nilai Observasi Accuracy Recall Precision Error Rate Alive Dead 90% 97% 91% 10% Nilai Prediksi Alive 802 78 Dead 22 74 Probabilitas 80 : 20 Nilai Observasi Accuracy Recall Precision Error Rate Alive Dead 91% 98% 92% 9% Nilai Prediksi Alive 661 56 Dead 12 67 Rata – rata 72%
Berdasarkan  tabel  3  dapat  kita  ketahui  bahwa  performa  terbaik  pada  algoritma  CART  ada  pada percobaan 3 dengan probablitas dataset 80 : 20 dengan rata –rata performa algoritma CART yaitu sebesar 72 %. Untuk model pohon keputusan yang terbentuk ditunjukan pada Gambar 4.
Berdasarkan pada gambar 4 didapatkan model pohon keputusan dengan variabel paling berpengaruh yaitu Survival Months, Regional Node Positive, dan Age . Survival Months menjadi root node pada model pohon  keputusan  ini,  dimana  apabila Survival  Months pasien  kanker  payudara  lebih  besar  atau  sama dengan 48 bulan maka dapat dinyatakan pasien berstatus hidup dengan jumlah record terklasifikasi benar sebanyak  216 record dengan  tetap  memperhatikan  variable  data  lainnya.  Sedangkan  pasien  dengan Survival Months lebih kecil dari 48 bulan dinyatakan meninggal yaitu sebanyak 119 record terklasifikasi benar dengan tetap memperhatikan variabel data lainnya.

## 3.2 Implementasi Algoritma C 4.5
Pemodelan  dengan  algoritma  C  4.5  menggunakan  bantuan tools bahasa  pemrograman  R  dengan software Rstudio.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengujian  untuk  algoritma  C  4.5  sebanyak  3  kali dengan masing – masing probabilitas sebagai berikut :
Tabel 3. Pembagian Dataset Pengujian dengan Rstudio
Uji Coba Ke Jumlah Record Data Probabilitas Training Testing 1 70 : 30 2813 1166 2 75 : 25 3003 976 3 80 : 20 3183 796
Pembentukan  pohon  keputusan  dengan  algoritma  C  4.5  pada  Rstudio  menggunakan package “partykit” . Adapun tahapan klasifikasi yaitu :
 Memuat data sampel
Data2 <- read.table("kanker.csv" , header = TRUE, sep = ",")
 Pembagian data sampel secara acak set.seed(1234)
 Splitting data secara acak
b <- sample (2, nrow(data2), replace = TRUE, prob = c(0.75, 0.25)) traindata75 <- data2 [b ==1,] testdata25 <- data2 [b==2,]
 Install package dan mengaktifkan library partykit Install.packages(“partykit”)
library(partykit)
 Pembentukan pohon keputusan
Model1<-Status ~ Age + Marital.Status + T.Stage + N.Stage + X6th.Stage + Grade + A.Stage + Tumor.Size + Estrogen.Status + Progesterone.Status + Regional.Node.Examined + Reginol.Node.Positive +Survival.Months tree1<- ctree(Model1, data = traindata75)
 Menampilkan rule model pohon keputusan print(tree1)
 Memvisualisasikan rule dari model pohon keputusan dengan fungsi plot grafik dari partykit
Gambar 6. Pohon Keputusan Algoritma CART dengan Probabilitas 80:20
plot(tree1)
 Melakukan prediksi dengan data testing testpred <-predict(tree1, newdata = testdata25) table(testpred, testdata25$Status)
 pengujian akurasi model pohon keputusan
tabt1<-table(testpred,testdata25$Status, dnn = list("Prediction", "Reference")) cmt1=confusionMatrix(tabt1) cmt1 tabt1 akurasi1<-percent(sum(diag(tabt1)/sum(tabt1))) akurasi1
Dari  3  kali  percobaan  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  C  4.5  diperoleh  hasil nilai Accuracy, Recall, Precision dan Error Rate yang ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 4. Nilai Performa Algoritma C 4.5 Probabilitas 70 : 30 Nilai Observasi Accuracy Recall Precision Error Rate Alive Dead 90% 97% 92% 10% Nilai Prediksi Alive 949 88 Dead 25 104 Probabilitas 75 : 25 Nilai Observasi Accuracy Recall Precision Error Rate Alive Dead 91% 99% 92% 9% Nilai Prediksi Alive 812 72 Dead 12 80 Probabilitas 80 : 20 Nilai Observasi Accuracy Recall Precision Error Rate Alive Dead 91% 99% 91% 9% Nilai Prediksi Alive 668 65 Dead 5 58 Rata – rata 73%
Berdasarkan  table  5  dapat  kita  ketahui  bahwa  performa  terbaik  pada  algoritma  C  4.5  ada  pada percobaan 2 dengan probablitas dataset 75 : 25 dengan rata –rata performa algoritma C 4.5 yaitu sebesar 73 %. Untuk model pohon keputusan yang terbentuk ditunjukan pada Gambar 5.
Berdasarkan  pada  gambar  5  didapatkan  model  pohon  keputusan  dengan  variabel  paling berpengaruh yaitu Survival Months, 6 th Stage dan Grade . Survival Months menjadi root node dalam model pohon  keputusan  ini,  dimana  apabila Survival  Months pasien  kanker  payudara lebih  besar  atau  sama dengan  47  bulan  maka  peluang  pasien  dinyatakan  hidup  jauh  lebih  besar  dengan  jumlah record terklasifikasi  benar  sebesar  903 record pada node 29  dengan  tetap  memperhatikan  variabel  data  lainnya. Sedangkan  pasien  dengan Survival  Months lebih  kecil  dari  47  bulan  maka  memiliki  peluang  besar
Gambar 7. Model Pohon Keputusan Algoritma C 4.5 dengan Probabilitas 75 : 25
dinyatakan  meninggal dengan jumlah record terklasifikasi  benar sebesar 100 record pada node 7 dengan tetap memperhatikan variabel data lainnya.

## 3.3 Analisis Perbandingan Algoritma CART dengan Algoritma C 4.5
Pada penelitian ini dilakukan 6 kali percobaan untuk melihat bagaimana pohon keputusan terbentuk dengan algoritma CART dan C 4.5, dimana dalam setiap percobaan dilakukan dengan probabilitas dataset masing – masing yaitu sebesar  70:30, 75:25 dan 80:20. Pada 6 kali percobaan ini menghasilkan bentuk dan model  pohon  keputusan  yang  beragam.  Namun  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  data  yang  paling berpengaruh  dalam  kasus  klasifikasi  pasien  kanker  payudara  ditempati  oleh  variabel Survival.Months. Variabel ini muncul di setiap percobaan dan menjadi root node pada setiap percobaan yang dilakukan. Untuk  melihat  perbandingan  nilai Accuracy , Recall , Precision dan Error  Rate berdasarkan  uji  coba
yang telah dilakukan dengan algoritma CART dan C 4.5 dapat dilihat pada Gambar 6.
Dari gambar 6 dapat dilihat bahwa performa dari algoritma C 4.5 cenderung lebih stabil dibandingkan dengan algoritma CART hal itu ditunjukan dengan presentase hasil yang didapatkan dalam setiap percobaan yang dilakukan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  pembahasan  dari  serangkain  percobaan  yang  telah  dilaksanakan mengahasilkan kesimpulan seperti dibawah ini:
 Variabel yang paling berpengaruh pada algoritma CART yaitu Survival Months, Regional Node Positive, dan  Age. Sedangkan  pada  algoritma  C  4.5  variabel  yang  paling  berpengaruh  yaitu Survival  Months,  6 th Stage dan Grade. Ada satu kesamaan variabel dari kedua algoritma tersebut yaitu pada variabel root node dimana di tempati oleh variabel Survival Months.
 Untuk  perbandingan  tingkat  performa  dalam  pengklasifikasian  kasus  kanker  payudara,  algoritma  C  4.5 mendapatkan  hasil  nilai Accuracy , Recall , Precision dan Error  rate yaitu  sebesar  91%,  99%,  92%,  9%, dengan  rata-rata  performa  algoritma  yaitu  73%  Sedangkan  algoritma  CART  mendapatkan  hasil  nilai Accuracy , Recall , Precision dan Error rate yaitu sebesar 91%, 98%, 92%, 9%, dengan rata-rata performa
87% 94% 91% 13% 90% 97% 91% 10% 91% 98% 92% 9% 90% 97% 92% 10% 91% 99% 92% 9% 91% 99% 91% 9% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% A cc u racy
R ec all Pre ci si o n Err o r R ate A cc u racy R ec all Pre ci si o n
Err o r R ate A cc u racy R ec all Pre ci si o n Err o r R ate Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3

## Perbandingan Nilai Accuracy, Recall, Percision, dan
Error Rate
CART C 4.5
Gambar 8. Bagan Perbandingan Algoritma CART dengan Algoritma C 4.5
algoritma  yaitu  72%.  Dengan  demikian  dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan  bahwa  algoritma  C  4.5 memperoleh tingkat performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan algoritma CART. Selain itu jika dilihat dari nilai accuracy dari setiap percobaan, algoritma C 4.5 cenderung lebih stabil tingkat akurasinya dibandingkan dengan algoritma CART.
 Pada model tree  yang terbentuk  nilai Accuracy , Recall , Precision dan Error  rate sangat bergantung dan dipengaruhi oleh komposisi record dalam setiap data training dan data testing.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terimakasih kepada banyak pihak yang sudah membantu dan mendukung pelaksanaan kegiatan  penelitian  ini.  Puji  syukur  peneliti  panjatkan  kepada  kehadirat  Allah  SWT  yang  senantiasa memberikan pertolongannya sehingga menjadikan penelitian ini berjalan dengan lancar. Kepada kedua orang tua  yang  selalu  memberikan  motivasi  serta  semangat  yang  luar  biasa,  peneliti  ucapkan  terimakasih. Terimakasih  kepada  dosen  pembimbing  yang  sudah  bersedia  membantu  serta  membimbing  dalam menyelesaikan kegiatan penelitian ini, dan terakhir terimakasih kepada Univeritas Stikubank (UNISBANK) Semarang  yang  telah  mendukung  untuk  penelitian  ini.  Harapannya  peneliti  maupun  paraa  pembaca  dapat saling mengambil manfaat dan mendapatkan pengetahuan baru dari penelitian telah dilaksanakan.

## REFERENCES
[1] F.  S.  Nugraha,  M.  J.  Shidiq,  and  S.  Rahayu,  “Analisis  Algoritma  Klasifikasi  Neural  Network  Untuk  Diagnosis Penyakit  Kanker  Payudara,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  149–156,  2019,  doi: 10.33480/pilar.v15i2.601.
[2] I.  S.  Syarief,  “19,3  Juta  Orang  di  Dunia  Menderita  Kanker,  Paling  Banyak  Kanker  Payudara,” www.suarasurabaya.net , 2021. https://www.suarasurabaya.net/kelanakota/2021/193-juta-orang-di-dunia-menderita- kanker-paling-banyak-kanker-payudara/?amp
[3] I. Ramadhan and K. Kurniawati, “Data Mining untuk Klasifikasi Penderita Kanker Payudara Berdasarkan Data dari University Medical Center Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 21, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1755.
[4] F.  Tempola,  M.  Muhammad,  and  A.  Khairan,  “Perbandingan  Klasifikasi  Antara  KNN  dan  Naive  Bayes  pada Penentuan Status Gunung Berapi dengan K-Fold Cross Validation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.
[5] V. Novalia, R. Goejantoro, and Sifriyani, “Perbandingan Metode Klasifikasi Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor (Studi Kasus : Status Kerja Penduduk Di Kabupaten Kutai Kartanegara Tahun 2018),” J. EKSPONENSIAL , vol. 11, pp. 159–166, 2020.
[6] M. Yusa, E. Utami, and E. Luthfi. Taufiq, “Evaluasi Performa Algoritma Klasifikasi Decision Tree ID3, C4.5, dan CART Pada Dataset Readmisi Pasien Diabetes,” Infosys (Information Syst. J. , vol. 4, no. 1, pp. 23–34, 2016.
[7] D. Alverina, A. R. Chrismanto, and R. G. Santosa, “Perbandingan Algoritma C4.5 dan CART dalam Memprediksi Kategori  Indeks  Prestasi  Mahasiswa,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  76–83,  2018,  doi: 10.14710/jtsiskom.6.2.2018.76-83.
[8] E. T. Novalyn, G. Ginting, and H. K. Siburian, “Pemanfaatan Metode Cart Dalam Memprediksi Omset Pakaian Pria Remaja (Studi Kasus : Pt. Matahari Department Store Thamrin Plaza Medan ),” J. Pelita Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 199–206, 2018.
[9] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.
[10] A.  Jananto,  S.  Sulastri,  E.  Nur  Wahyudi,  and  S.  Sunardi,  “Data  Induk  Mahasiswa  sebagai  Prediktor  Ketepatan Waktu Lulus Menggunakan Algoritma CART Klasifikasi Data Mining,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 71–78, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.991.
[11] N. Nafi’iyah, “Algoritma Cart Dalam Penentuan Pohon Keputusan,” vol. 7, no. 2, 2015.
[12] D. Rahmadani  and A. A. Muzafar, “Comparative  Analysis of C4 . 5 and CART Algorithms for Classification of Stroke Analisis Perbandingan Algoritma C4 . 5 dan CART untuk,” pp. 198–206, 2022.
[13] R. W. Ningrat and B. Santosa, “Pemilihan Diet Nutrien bagi Penderita Hipertensi Menggunakan Metode Klasifikasi Decision Tree (Studi  Kasus: RSUD Syarifah  Ambami  Rato Ebu Bangkalan),” J.  Tek.  Its ,  vol.  VOL.1,  no.  1,  pp. 536–539, 2012.
[14] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining , 1st ed. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET, 2009.
[15] N. P. Wong, F. N. S. Damanik, C.  -, E. S. Jaya, and R. Rajaya, “Perbandingan Algoritma C4.5 dan Classification and Regression Tree (CART) Dalam Menyeleksi Calon Karyawan,” J. SIFO Mikroskil , vol. 20, no. 1, pp. 11–18, 2019, doi: 10.55601/jsm.v20i1.622.