http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v11i3%20s1.3351

## RANCANG  BANGUN  APLIKASI  PREDIKSI  KANKER
PAYUDARA

## DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING
Nur Tri Ramadhanti Adiningrum 1 , Resa Rianti 2 , Cahyo Prianto 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional; Bandung, Jawa Barat, Indonesia
Riwayat artikel: Received: 18 Juli 2023 Accepted: 10 Agustus 2023 Published: 11 September 2023

## Keywords:
Kanker payudara; Prediksi; Machine Learning ; Support Vector Machine; Web Base .
Corespondent Email: nurtrira06@gmail.com
Abstrak. Kanker  payudara  merupakan  penyakit  terbanyak  yang  ditemukan pada  wanita  dan  angka  kematiannya  menempati  posisi  kedua  kasus  kanker yang  dapat  mempengaruhi  lebih  dari  2,1  juta  orang  pada  tahun  2020. Berdasarkan  kasus  tersebut  dapat  diketahui  kanker  payudara  adalah  kanker penyebab  utama  kematian  wanita.  Namun  kematian  ini  dapat  dikurangi dengan  melakukan  deteksi  dini  terhadap  sel  kanker.  Oleh  karena  itu, pencegahan kanker berperan penting dalam proses pengobatan dan membantu meningkatkan  angka  pemulihan  hidup.  Prediksi  kanker  dapat  membantu pasien  untuk  berkonsultasi  dengan  dokter  lebih  cepat.  Sehingga,  prediksi kanker yang tepat sangat penting untuk memperbarui perawatan pasien kanker payudara.  Teknik Machine  Learning dapat  dilakukan  untuk  memprediksi kanker payudara karena dapat menangkap interaksi tingkat tinggi antar data yang  mungkin  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  baik  untuk  membedakan antara jinak dan ganas. Oleh karena itu, penelitian ini digunakan pendekatan klasifikasi yang efektif Support Vector Machine (SVM). SVM adalah model yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  kanker  payudara.  Untuk mempermudah  proses  prediksi,  hasil  prediksi  kanker  payudara  diterapkan dalam bentuk web base dengan framework Django untuk dapat digunakan oleh dokter  dalam  menentukan  keputusan  dengan  cepat.  Hasil  modeling menunjukkan  bahwa  prediksi  kanker  payudara  menggunakan  SVM memperoleh akurasi sebesar 98,24%. Sehingga model yang dibuat sangat baik sehingga aplikasi akan bekerja untuk memprediksi dengan baik.
Abstract. Breast cancer is the most common disease found in women and the death rate ranks second in cancer cases which can affect more than 2.1 million people in 2015. Based on these cases, it can be seen that breast cancer is the leading  cause  of  death  for  women.  However,  this  death  can  be  reduced  by early  detection  of  cancer  cells.  Therefore,  cancer  prevention  plays  an important role in the treatment process and helps increase the survival rate. Cancer  prediction  can  help  patients  to  consult  doctors  more  quickly.  Thus, precise cancer prediction is very important to update the care of breast cancer patients. Machine Learning techniques can be used to predict breast cancer because  they  can  capture  high-level  interactions  between  data  that  may produce  better  predictions  to  differentiate  between  benign  and  malignant. Therefore, this study used an effective classification approach Support Vector Machine (SVM). SVM is a model used to predict breast cancer. To simplify the  prediction  process,  breast  cancer  prediction  results  are  implemented  in the form of a web base with the Django framework so that doctors can make decisions  quickly.  The  modeling  results  show  that  the  prediction  of  breast cancer using SVM obtains an accuracy of 98.24%. So that the model made is very good so that the application will work to predict well.

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu  penyakit paling  berbahaya  di dunia  adalah  kanker[1].  Sel  penyebab  kanker mungkin  memiliki  perubahan  atau  mutasi genetik[2].  Suatu  kanker  yang  paling  umum pada  wanita  yaitu  kanker  payudara.  Kanker payudara  masih  memiliki  tingkat  kematian tertinggi  kedua  dari  semua  jenis  kanker[3]. Sebuah  studi  menggunakan  data base dari GLOBOCAN,  CDC,  dan  gudang  kesehatan World  Health  Organization  (WHO)  menilik bahwa  kanker  payudara  adalah  penyakit mematikan  yang  merenggut  ribuan  nyawa setiap  tahun[4].  Pada  tahun  2020,  sebuah studi yang dilakukan oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menunjukkan bahwa lebih  dari  2.000.000  kasus baru dan lebih  dari 600.000  kematian  dilaporkan  karena  kanker payudara dalam satu tahun[4].
Berdasar kasus-kasus tersebut dapat diketahui  bahwa  kanker  payudara  adalah  jenis kanker yang menjadi penyebab utama kematian wanita.  Namun,  kematian  ini  dapat  dikurangi dengan  deteksi  dini  sel  kanker[5].  Diagnosis dini  dan  prediksi  kanker  payudara  dapat meningkatkan  kemungkinan  bertahan  hidup karena  dapat  membantu  melakukan  perawatan yang  tepat  waktu  untuk  pasien[4]. Prediksi kanker  yang  tepat  waktu  dapat  membantu pasien untuk berkonsultasi dengan dokter tepat waktu[4]. Setiap kemajuan dalam prediksi dan diagnosis  kanker  merupakan  investasi  yang signifikan dalam hidup yang panjang dan sehat. Oleh karena itu, menjaga aspek pengobatan dan pemulihan  pasien  dalam  hal  kualitas  hidup menjadi sangat penting[6].
Salah  satu  teknik  yang  paling  sering digunakan  dalam  studi  data  medis  adalah klasifikasi[7]. Hingga akhirnya, teknik Machine Learning otomatis  menawarkan  potensi  untuk meningkatkan akurasi diagnosis kanker payudara  sekaligus  membuat  prosesnya  lebih cepat dan efisien[8].
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  terkait dengan kanker payudara, yang merupakan jenis kanker  yang  paling  sering  menyerang  wanita dan  memiliki  salah  satu  dari  dua  tingkat kematian  tertinggi  dari  jenis  kanker  lainnya. Sebuah studi yang dilakukan oleh Azminuddin DKK  mengevaluasi  keefektifan  pendekatan pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk memprediksi kanker pankreas. Pada penelitian tersebut  diatas,  tujuan  dari  makalah  ini  adalah
untuk  meningkatkan  produktivitas  metode Machine Learning melalui proses pre- processing untuk memprediksi kanker payudara[3].
Dalam penelitian lain, Anusha dkk mengevaluasi  penerapan Machine  Learning dalam aplikasi medis seperti pendeteksian jenis sel  kanker.  Sel-sel  kanker  diklasifikasikan sebagai jinak (B) atau ganas (M). Dalam proyek ini,  dilakukan  analisis  menggunakan  Support Vector  Machine  (SVM)  pada  dataset  Kanker Payudara  Wisconsin.  Dari  metodologi  yang digunakan,  teknik  SVM  diidentifikasikan sebagai  teknik  yang  kuat  untuk  analisis prediktif.  Dan  berdasarkan  temuan  yang didapat, disimpulkan bahwa SVM menggunakan  kernel  Gaussian  adalah  teknik yang paling cocok untuk prediksi kekambuhan atau non-kekambuhan kanker payudara[5].
Berdasarkan paparan sebelumnya, diperlukan  suatu  kebutuhan  berupa  teknik komputasi untuk membantu penerapan analisis dalam  diagnosis  [9].  Hal  ini  karena  kemajuan teknologi  membuat  pendekatan  ini  jauh  lebih efektif  seiring  berjalannya  waktu[10].  Selain itu, pada tahap awal penyakit, indikator peyakit dapat  lebih  mudah  diidentifikasi  melalui teknologi  daripada  pemeriksaan  manual[11]. Prediksi kanker payudara menggunakan
Machine  Learning berperan  penting  dalam diagnosa  awal  penyakit  sehingga  dapat meminimalkan  dan  keterlambatan  deteksi  sel kanker  dapat  dihindari  [12].  Hingga  saat  ini, berbagai model Machine  Learning (ML)  telah menjadi penggunaan utama dalam mendiagnosis [13].
Pendekatan Machine Learning untuk deteksi dini  kanker  payudara  oleh  Muawia  dalam penelitian  ini  menyajikan  metode  yang  efektif berdasarkan  Support  Vector  Machine  (SVM) dengan metode pemilihan fitur yang tepat yang hanya mempertimbangkan fitur yang memiliki pengaruh tinggi dan mengabaikan yang lainnya. Pemilihan  SVM  diambil  setelah  melakukan percobaan  dengan  tujuh  pengklasifikasi  yang populer  di  bidang  diagnosis  kanker  payudara, hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan  classifier  berbasis  SVM  lebih unggul  dibandingkan  metode  lainnya.  Hasil eksperimen  mencerminkan  bahwa  pendekatan classifier berbasis SVM mengungguli classifier lainnya  dengan  memperoleh  akurasi  tertinggi, mencapai 97,4% [14].
Sebuah penelitian lain yang dilakukan oleh dalam  membuat  aplikasi  Prediksi  Penjualan Kopi  372  berbasis web . Framework yang digunakan  dalam  pembangunan  aplikasi  ini adalah  Django  dengan  data base MySQL. Prediksi penjualan dilakukan dengan menerapkan  algoritma  regresi  linier  berganda menggunakan  data  transaksi  sebanyak  372 kopi,  cuaca  harian  Kota  Bandung,  hari  libur nasional,  dan  hari  libur  bersama  tahun  2018- 2019.  Berdasarkan  hasil  evaluasi  model prediksi  menunjukkan  bahwa  Gajua  Kopi memiliki model prediksi terbaik, dengan MAE = 104.259.000, RSME = 114.408.000, dan R2 = 0,57581 [15].
Pada  penelitian  ini,  dalam  melakukan prediksi  dini  kanker  payudara,  metode  yang diterapkan ialah menggunakan Machine Learning dengan  algoritma  Support  Vector Machine[6].  Support  Vector  Machine  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  dan diagnosis  kanker  payudara,  dan  menjadi  topik utama  penelitian  dan  telah  terbukti  sebagai teknik  yang  kuat  dari  berbagai jenis  algoritma Machine Learning [14].  Salah satu keuntungan menggunakan model Machine Learning dibandingkan  model  statistik  adalah  jumlah fleksibilitas dalam menangkap interaksi tingkat tinggi antara data, yang mungkin menghasilkan prediksi yang lebih baik[4].
Disamping  itu,  penggunaan web site  dapat membantu pengguna dalam melakukan pekerjaan karena mudah digunakan dan mampu berproses secara cepat. Django adalah kerangka kerja web yang  dibangun  di  atas  bahasa pemrograman  Python  yang  dibuat  dengan tujuan untuk membuat aplikasi web yang aman, tangguh,  dan  menarik.  Django,  yang  didirikan oleh  Django  Software  Foundation,  terus menerima pemutakhiran, menjadikannya kerangka  kerja web pilihan  bagi  banyak pengembang aplikasi web baru [16] .
Tujuan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah untuk  memprediksi  dan  mendiagnosis  kanker payudara  menggunakan Machine  Learning dengan  model  yang  memiliki  akurasi  paling tinggi  berdasarkan  penelitian  sebelumnya[6]. Support Vector Machine (SVM) adalah model Machine  Learning yang  digunakan  untuk memprediksi  perkembangan  kanker  payudara karena  memiliki  kinerja  yang  jauh  lebih  baik daripada  model  pembelajaran  mesin  lainnya [6].  Hasil  prediksi  kanker  payudara  dapat
digunakan oleh pengguna seperti dokter dalam menentukan  keputusan  dengan  cepat.    Selain itu,  model  akan  dibuat  dalam  bentuk web site agar prediksi dapat mudah digunakan. Visualisasi  hasil  prediksi  tersebut  akan ditampilkan  berbasis web dengan framework Django  agar  lebih  mudah  dipahami  dan  untuk digunakan oleh tenaga medis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kanker Payudara
Kanker  payudara  adalah  bentuk  kanker yang  dimulai  secara  internal  di  jaringan payudara dan sering menyebar ke bagian tubuh lainnya. Ini  adalah  istilah  umum  untuk  tumor yang  dapat  berkembang  di  jaringan  payudara dari  segala  jenis  sel[17].  Kanker  payudara berkembang  ketika  beberapa  sel  payudara mulai berperilaku berbeda dari biasanya. Sel-sel ini terus berkembang biak dan membelah lebih cepat  daripada  sel  sehat,  mengakibatkan kekacauan  atau  massa.  Dari  payudara  wanita, sel  dapat  berpindah  ke  kelenjar  getah  bening atau bagian lain dari tubuhnya.[18].
2.2. Machine Learning
Machine  Learning adalah  studi  tentang membuat  komputer  belajar  dan  meningkatkan dengan  cara  yang  meniru  atau  mengungguli kemampuan  belajar  manusia[19].  Teknik pembelajaran mesin otomatis dapat menyederhanakan  proses  ini  dengan  memilih model secara otomatis, mengoptimalkan hyperparameter ,  dan  mengurangi  kebutuhan intervensi  manusia. Pendekatan  ini  juga  dapat mengurangi beban kerja ahli radiologi dan ahli patologi  serta  menghemat  waktu  dan  tenaga dalam diagnosis data pencitraan medis[8].
2.3. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM)  adalah algoritma yang digunakan untuk menemukan hyperplane  yang  dengan  jelas membagi titik data dari kelas yang berbeda[20].
2.4. Framework Django
Kerangka  web  Django  memiliki  Python sebagai bahasa pemrograman utamanya.
Django  adalah  kerangka  kerja web yang dirancang untuk membuat aplikasi daring yang dinamis, aman, dan kaya fitur [21].
3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Tujuan dalam proses data mining adalah melaksanakan  pengetahuan  dari  pengumpulan data.  Eksplorasi,  pembuatan  model,  dan konstruksi  adalah  tiga  elemen  utama  dari latihan pengetahuan ini.[22].
Berdasarkan  Gambar  1[23],  metodologi penelitian  dikelompokan  menjadi  tiga  tahap utama.  Pada  bagian  Formation  of  Dataset  hal yang dilakukan adalah mengumpulkan data dan melakukan data understanding, pada proses ini data  diekplorasi  dan  dilakukan  pre-processing data.  Pada  tahap  Modelling  Building  Support Vector  Machine,  data  yang  telah  diolah kemudian ditraining dan dilakukan pembangunan  model  dan  prediksi  dengan SVM.  Pada  tahap  Implementation,  model prediksi dikembangkan dengan cara diterapkan dalam bentuk web dengan framework Django.

## 3.1. Formation Dataset (Kumpulan Formasi Dataset)
3.1.1. Data Collection (Pengumpulan Data)
Data  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menganalisis  dan  mengevaluasi  setiap  metode klasifikasi  yang  diterapkan.  Informasi  yang dimasukkan  dalam  penelitian  ini  adalah  data kanker payudara. yang didapatkan melalui situs bernama  Kaggle  pada  tahun  2022  yang  dapat dikunjungi  melalui  link  yang  dicantumkan sebagai
berikut:
https://www.kaggle.com/datasets/yasserh/breas t-cancer-dataset. 3.1.2. Eksplorasi Data Pada tahap eksplorasi dilakukan preprocessing data, transformasi data, pemilihan atribut, dll [22]. Data yang digunakan berlabel dan memiliki 32 kolom dan 569 record. Dataset  ini  berisi  357  kasus  kanker  payudara jinak  dan  212  kasus  kanker  payudara  ganas. Terdiri  dari  32  kolom,  dengan  kolom  pertama menunjukkan nomor ID, kolom kedua menunjukkan hasil diagnosis (jinak atau ganas), diikuti  dengan  rata-rata,  standar  deviasi  dan rata-rata  pengukuran  terburuk  dari  sepuluh fitur.  Fitur-fitur  ini  diperoleh  dari  penggunaan matriks  korelasi  dengan  nilai  tinggi  antar atribut.  Atribut  yang  dipilih  sebanyak  21 atribut.  Berikut  adalah  atribut  dan  maknanya [24]  yang  telah  dipilih  berdasarkan  nilai korelasi atribut yang tinggi:
Tabel  1. Atribut Dataset Dan Artinya Atribut Arti id ID unik diagnosis Diagnosis masalah (M = malignant /ganas, B = benign /jinak) Radius_mean Jari-jari lobus/kelenjar (rata-rata jarak dari pusat ke titik-titik di perimeter) Perimeter adalah garis keliling inti sel yang diukur sebagai jumlah dari jarak. Perimeter_ mean Perimeter Luar Lobus (ukuran rata- rata tumor inti) Area_mean Rata-rata Luas Lobus Compactness_ mean Rata-rata dari rasio volume dan luas permukaan tumor (rata-rata dari perimeter 2 / area - 1.0) Concavity_ mean Rata-rata keparahan bagian cekung dari kontur. Sebuah cekungan di bagian bawah toraks (dada) yang disebabkan oleh perpindahan tulang rawan xiphoid ke belakang. Concave ponts_mean Rata-rata untuk jumlah bagian cekung dari kontur Radius_se Jari-jari lobus/kelenjar (Standard Error dari pusat ke titik-titik di perimeter) Perimeter adalah garis keliling inti sel yang diukur sebagai jumlah dari jarak. Texture_se Standard Error Tekstur Permukaan (standar deviasi nilai grayscale ) Perimeter_se Standard Error Perimeter Luar Lobus (ukuran Standard Error tumor inti)
Area_se Standard Error Luas Lobus Compactness_se Standard Error dari rasio volume dan luas permukaan tumor (Standard Error dari perimeter 2 / area - 1.0) Concavity_se Standard Error keparahan bagian cekung dari kontur. Sebuah cekungan di bagian bawah toraks (dada) yang disebabkan oleh perpindahan tulang rawan xiphoid ke belakang. Concave points_ se Standard Error untuk jumlah bagian cekung dari kontur Fractal_ dimension_se Standard Error dimensi fraktal (Standard Error "coastline approximation" - 1) Analisis fraktal dari gambar spesimen jaringan payudara memberikan deskripsi numerik pola pertumbuhan tumor sebagai angka kontinu antara 1 dan 2. Angka ini, dimensi fraktal, adalah ukuran yang objektif dan dapat direproduksi dari kompleksitas arsitektur jaringan spesimen biopsi. Radius_worst Keparahan jari-jari lobus/kelenjar (keparahan jarak dari pusat ke titik- titik di perimeter) Perimeter adalah garis keliling inti sel yang diukur sebagai jumlah dari jarak. Texture_worst Keparahan Tekstur Permukaan (standar deviasi nilai grayscale ) Perimeter_ worst Perimeter Luar Lobus (ukuran keparahan tumor inti) Area_worst Keparahan Luas Lobus Compactness_ worst Keparahan dari rasio volume dan luas permukaan tumor (keparahan dari perimeter 2 / area - 1.0) Concavity_ worst Keparahan bagian cekung dari kontur. Sebuah cekungan di bagian bawah toraks (dada) yang disebabkan oleh perpindahan tulang rawan xiphoid ke belakang. Concave points_worst Keparahan untuk jumlah bagian cekung dari kontur 3.2. Model Building SVM (Pemodelan SVM)
3.2.1. Training Data (Pelatihan Data)
Penelitian  ini  dimulai  dengan  memisahkan data  pelatihan  dan  pengujian  menggunakan fungsi  "train_test_split"  yang  diimport  dari library  python  sci-kit  learn  dalam  seksi pemilihan model. Sebagian besar data training sebanyak  80%  dan  testing sebanyak  20%  atau 455  data  digunakan  sebagai  data  training  dan
sisanya  sebanyak  114  data  digunakan  untuk data  testing. Data pengujian kemudian digunakan dalam proses pemodelan tanpa label data  untuk  memastikan  bahwa  model  dapat berfungsi  dengan  jenis  data  yang  akan  diuji. Kemudian  dilakukan  proses  fitting  antara x_train dan y_train.

## 3.2.2. Modelling  SVM  (Memodelkan  dengan SVM)
Pada   proses pemilihan metode dan model yang tepat dilakukan dalam pengembangan dan penilaian  model  agar  kinerja  prediksi  yang dihasilkan  tinggi[22].  Langkah  selanjutnya setelah melatih dan membuat klasifikasi model adalah menguji klasifikasi model terhadap data untuk  melihat  seberapa  akuratnya.  Pengujian menggunakan  data  hasil  pengelasan  dengan produk yang berbeda[25].
SVM  adalah  algoritma Machine  Learning yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi dengan pengawasan[26]. Metode SVM mengonversi  data  pelatihan  awal  ke  dimensi yang  lebih  tinggi  menggunakan  tangkapan nonlinier.  Data  dari  dua  kelas  selalu  dapat dipisahkan  oleh hyperplane dalam  situasi  ini karena  dimensi  baru  akan  menemukan hyperplane  untuk  dibagi  secara  linear  dan dengan  kekacauan  nonlinear  yang  diperlukan ke dimensi yang lebih tinggi. SVM menentukan ini menggunakan margin dan vektor dukungan. Dalam  metode  ini  harus  diusahakan  untuk memilih fungsi classifier atau separator terbaik yang dapat membedakan antara dua kelas yang berbeda.  Untuk  memisahkan  dua  jenis  objek yang berbeda, teknik ini mencari melalui fungsi pemisah  ( hyperplanes )  dalam  jumlah  tak terbatas. Hyperplane terbaik  adalah  yang berada  di  tengah  dua  kelompok  objek  yang termasuk  dalam  kelas  yang  berbeda.  Ini  dapat dinyatakan dalam masalah SVM untuk optimasi klasifikasi  linier,  seperti  yang  ditunjukkan  di bawah ini[25].
min → 𝜏(𝑤) = 1 2 ||𝑤 ⃗⃗⃗⃗ || 2 … … … … … … … (1)
1 2 ||𝑤 ⃗⃗⃗⃗ || 2 = 1 2 (𝑤 1 2 + 𝑤 2 2 ) … … … … … … (2)
Dengan syarat :
𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏) ≥ 1, 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 … … . (3)
𝑦 𝑖 (𝑥 1 . 𝑤 1 + 𝑥 1 . 𝑤 1 + 𝑏) ≥ 1 … … … … … (4)
Dimana 𝑥 𝑖 adalah  data  input 𝑦 𝑖 adalah keluaran  dari  data 𝑥 𝑖 , 𝑤 , 𝑏 adalah  parameter- parameter yang kita cari nilainya. Dalam rumus di  atas,  ingin  meminimalkan  fungsi  tujuan
(obyektif function)
1 2 ||𝑤 ⃗⃗⃗⃗ || 2 atau
memaksimalkan kuantitas ||𝑤 ⃗⃗⃗⃗ || 2 dengan memperhatikan  pembatas 𝑦 𝑖 (𝑥 𝑖 . 𝑤 + 𝑏) ≥ 1 . Bila  output  data 𝑦 1 =  +1,  maka  pembatas menjadi (𝑥 . 𝑤 + 𝑏) ≥ 1 . 3.2.3. Testing Data (Tes Data)
Setelah  pemodelan  dibangun  dan  dilatih, maka  model Machine  Learning di  uji mengunakan data testing. Hal ini nantinya akan menentukan  apakah  model  dapat  bekerja dengan baik atau tidaknya.
3.2.4. Evaluasi
Tingkat  kinerja  pola  algoritma  yang dikembangkan diperiksa selama tahap ini. [27]. Tahap  evaluasi  bertujuan  untuk  mengevaluasi kualitas  model  yang  dibangun.  Pendekatan yang digunakan pada titik ini menggunakan alat uji  matriks  kebingungan  dan  akurasi  untuk menganalisis  keluaran  model  dan  menentukan seberapa sering prediksi data yang dibuat akurat jika dibandingkan dengan data aktual.
Pengujian  Precision,  Recall,  dan  F1-SCORE, serta Accuracy, dapat digunakan untuk menguji metode  klasifikasi[28].  Perbandingan  antara data  yang  dikategorikan  benar  dengan  semua data  menghasilkan  nilai  akurasi.  Nilai  akurasi adalah  rasio  jumlah  data  kategori  positif  yang dikategorikan  benar  terhadap  semua  data kategori  positif.  Penarikan  mengungkapkan proporsi data kategori positif yang diklasifikasikan dengan benar oleh sistem[29]. Perbandingan  presisi  dan  gain  rata-rata tertimbang  disediakan  oleh  F1-SCORE[28]. Berdasarkan  hal  tersebut  evaluasi  model  yang digunakan  adalah  presisi,  Recall,  F1-SCORE dan Akurasi.

## 3.3. Implementasi Aplikasi
Penerapan web site  dari  hasil  pemodelan ditentukan  dengan  menerapkan  model  pada data yang akan dievaluasi dan menjadi pondasi sistem  data  mining[22].  Use  case  diagram adalah jenis diagram UML (Unified Modeling Language) yang paling umum digunakan untuk mengilustrasikan  bagaimana  suatu  sistem berinteraksi dengan aktor-aktor yang ada dalam sistem  tersebut.  Diagram  ini  dapat  berfungsi sebagai ilustrasi yang berguna untuk
menunjukkan dengan jelas konteks suatu sistem sehingga  komponen-komponen  sistem  dapat terlihat  [30].  Diagram  ini  memfokuskan  pada fungsi  sistem  dan  cara  aktor  terlibat  dengan sistem tersebut. Use case diagram pada Figure 3,  mengartikan  bahwa  aplikasi  dapat  diakses oleh  admin  dan  yang  dapat  melakukan login , registrasi,  prediksi  kanker  payudara,  CRUD data,  menampilkan  visualisaasi  data,  dan logout .
Gambar 2. Use Case Diagram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Evaluasi Model Machine
Learning Dalam  penelitian  ini,  setelah  melewati proses pemodelan Machine Learning menggunakan  beberapa  model.  Model  yang digunakan  adalah  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  prediksi  kanker  payudara. Berdasarkan  Figure  2,  pengujian  nilai  presisi untuk label Tumor Ganas 1.00 sedangkan untuk label Tumor Jinak 0.97, dan nilai Recall untuk label  Tumor  Ganas  adalah  0.95  sedangkan untuk  label  Tumor  Jinak  1.00,  dan  hasil  F1- Score  memiliki  nilai  0.98  untuk  label  Tumor Ganas  0.99  untuk  label  Tumor  Jinak  dan Confusion  Matrix  memiliki  nilai  akurasi sebesar 0.98%[28].
Gambar 3. Hasil Klasifikasi dan Confussion Matrix
Gambar 4. Skor Akurasi
Berdasarkan  Figure  3,  hasil  pemodelan menunjukkan  bahwa  pendekatan  classifier berbasis  SVM  memperoleh  akurasi  yaitu 98,24%.

## 4.2. Hasil Implementasi Aplikasi
Pada  bagian  implementasi web site  prediksi dengan framework Django,  hasil  UI  dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 5. Halaman Login Aplikasi
Gambar 6. Halaman Registrasi Aplikasi
Gambar 7. Halaman Depan Aplikasi
Gambar 8. Halaman Prediksi Kanker
Gambar 9. Halaman Hasil Prediksi Aplikasi
Gambar 10. Halaman Data Kanker Payudara
Gambar 11. Halaman Tambah Data Kanker Payudara Aplikasi
Gambar 12. Halaman Edit Data Kanker
Payudara Gambar 13. Halaman Visualisasi Aplikasi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan beberapa poin yaitu:
a. Model prediksi
yang
dirancang menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine  yang  dibuat  berhasil  melakukan prediksi  kanker  payudara  dengan  baik, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model yang dibangun memiliki performa yang baik untuk memprediksi kanker payudara dengan menggunakan  sembilan  belas  variabel independen.
b. Berdasarkan model yang dibuat didapatkan nilai  akurasi  sebesar  98.24%.  Akurasi tersebut merupakan nilai akurasi yang baik, sehingga  dapat  dikatakan  model Machine Learning dapat  berperforma  baik  untuk memprediksi kanker payudara.
c. Berdasakan  uji  validitas,  nilai  akurasi 0,9824  menunjukkan  bahwa  Diagnosis dipengaruhi oleh faktor independen 98.24%. Nilai sisa dari akurasi tersebut adalah 0,176 yang  artinya  Diagnosis  dipengaruhi  oleh faktor  lain  yang  tidak  diketahui  sebesar 1.76%.
d. Visualisasi  data  dari  hasil  model  prediksi kanker  payudara  dapat  digunakan  menjadi bentuk  aplikasi  berbasis web dengan menggunakan framework Django.  Dengan aplikasi  tersebut,  admin  dapat  melakukan
prediksi kanker payudara dengan mudah dan dengan cepat.
e. Penelitian  ini  masih  menggunakan  dataset dari  Kaggle.  Maka,  sumber  data  yang digunakan  perlu  dikombinasikan  dengan data  yang  berasal  dari  Rumah  Sakit  untuk melakukan testing model prediksi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung kelancaran  penelitian ini dari proses penulisan hingga proses penerbitan, yaitu orang tua kami, rekan-rekan kami, penerbit, dan masih banyak lagi  yang  tidak  dapat  kami  sebutkan  satu persatu. Selain itu kami juga mengucapkan rasa terima  kasih  kepada  pihak-pihak  dari  Jurnal Informatika  dan  Teknik  Elektro  Terapan  yang telah  melakukan  membaca  dan  mengevaluasi penulisan kami dan memberikan kami kesempatan untuk mempublikasikan hasil karya ilmiah  kami.  Semoga  karya  ini  dapat  menjadi referensi  yang  bermanfaat  bagi  para  pembaca serta dapat bermanfaat bagi masyarakat dalam arti luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Ayu Marcelina and A. Sri  Yuliningtyas, “Penerapan   Manajemen  Stress  sebagai Terapi  Komplementer   bagi  Penyintas Kanker  di  Komunitas  Kanker   Indonesia,” Jurnal  Bakti  Masyarakat  Indonesia ,  vol. 4, no. 3, 2021, doi: https://doi.org/10.24912/jbmi.v4i3.13467. [2] R.  Y.  Robot,  M.  F.  Durry,  and  C.  F. Kairupan,  “Morfologi,  Patogenesis,  dan Imunoterapi Kanker Paru Tipe
Adenokarsinoma,” Medical Scope  Journal , vol.  3,  no.  1,  p.  74,  2021,  doi: 10.35790/msj.3.1.2021.33544.
[3] A.  I.  S.  Azis,  I.  Surya  Kumala  Idris,  B. Santoso, and Y. Aril Mustofa, “Pendekatan Machine  Learning  yang  Efisien  untuk Prediksi Kanker Payudara,” Jurnal Rekayas a Sistem dan T eknol ogi Informasi , vol. 3, no. 3, pp. 458–469, 2019, Accessed: Oct. 22,
2022. [Online]. Available: http://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/arti cle/view/1347/180
[4] S.  Raj  Gupta,  “Prediction  Time  Of  Breast Cancer  Tumor  Recurrence  Using  Machine Learning,” Cancer Treat Res Commun , vol.
32, pp. 2–9, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.ctarc.2022.100602.
[5] A.  Bharat,  N.  Pooja,  and  R.  A.  Reddy, “Using  Machine  Learning  algorithms  for breast cancer risk prediction and diagnosis,”
IEEE  Third  International  Conference  on Circuits,  Control,  Communication  and
Computing , 2018, doi: https://doi.org/10.1109/CIMCA.2018.8739 696.
[6] M.  A.  Naji,  S.  el  Filali,  K.  Aarika,  E.  H.
Benlahmar,  R.  A.  Abdelouhahid,  and  O. Debauche,  “Machine  Learning  Algorithms
For Breast Cancer Prediction And Diagnosis,” Procedia Comput Sci , vol. 191, pp. 487–492, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.07.062.
[7] S. Febriani and H. Sulistiani, “Analisis Data
Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi Gangguan Kepribadian Menggunakan
Algoritma  C4.5,” Jurnal  Teknologi  dan Sistem  Informasi  (JTSI) ,  vol.  2,  no.  4,  pp. 89–95,
2021, doi:
https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i4.1373.
[8] A. E. E. Rashed, A. M. Elmorsy, and A. E. M.  Atwa,  “Comparative  evaluation  of automated  machine  learning  techniques  for breast  cancer  diagnosis,” Biomed  Signal Process  Control ,  vol.  86,  2023,  doi: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105016.
[9] J. A. Carter, C. S. Long, B. P. Smith, T. L. Smith,  and  G.  L.  Donati,  “Combining elemental  analysis  of  toenails  and  machine learning  techniques  as  a  non-invasive diagnostic  tool  for  the  robust  classification of  type-2  diabetes,” Expert  Systems  With Applications , vol. 115, pp. 245–255, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.08.002.
[10] V.  Chang,  M.  A.  Ganatra,  K.  Hall,  L. Golightly, and Q. A. Xu, “An assessment of machine learning models and algorithms for early  prediction  and  diagnosis  of  diabetes using  health  indicators,” Healthcare Analytics ,  vol.  2,  Nov.  2022,  doi: https://doi.org/10.1016/j.health.2022.10011 8.
[11] J. Chaki, S. T. Ganesh, S. K. Cidham, and S. A.  Theertan,  “Machine  learning  and artificial intelligence based Diabetes Mellitus detection and self-management: A systematic  review,” Journal  of  King  Saud University  -  Computer  and  Information Sciences , vol. 34, no. 6, pp. 3204–3225, Jun.
2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2020.06.013 . [12] Romsida,  “Transformasi  Peran  Akuntan dalam  Era   Revolusi  Industri  4.0  dan Tantangan  Era  Society   5.0,” Inovbiz : Jurnal  Inovasi  Bisnis ,  vol.  7,  pp.  206–212, 2019,  Accessed:  Jul.  18,  2023.  [Online]. Available: www.ejournal.polbeng.ac.id/index.php/IBP
[13] A.  Nicolucci et  al. ,  “Prediction  of complications  of  type  2  Diabetes:  A Machine  learning  approach,” Diabetes  Res Clin Pract , vol. 190, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.diabres.2022.1100 13. [14] Muawia  A.  Elsadig,  “A  Machine  Learning
Approach For Breast Cancer Early Detection,” J  Theor  Appl  Inf  Technol ,  vol. 99,  no.  5,  pp.  1044–1053,  2021,  Accessed: Jan. 17, 2023. [Online]. Available:
http://www.jatit.org/volumes/Vol99No5/4V ol99No5.pdf [15] M. Aditia Farhan, “Pengembangan Aplikasi Prediksi Penjualan di 372 Kopi
Menggunakan  Algoritma  Multiple  Linear Regression,” Bandung, 2021.
[16] D.  Saputra  and  R.  Fathoni  Aji,  “Analisis Perbandingan  Performa  Web  Service  Rest Menggunakan  Framework  Laravel,  Django
Dan  Ruby  On  Rails  Untuk  Akses  Data
Dengan  Aplikasi  Mobile  (Studi  Kasus:
Portal E-Kampus STT Indonesia Tanjungpinang),” Bangkit Indonesia , vol. 2, no. 2, pp. 17–22, 2018, doi: 10.52771/bangkitindonesia.v7i2.90. [17] G. Verras, L. Tchabashvili, D.-D.
Chlorogiannis, F. Mulita, and M. Argentou, “Updated Clinical Evidence on the Role of Adipokines and Breast Cancer: A Review,” MDPI ,  vol.  15,  no.  5,  2023,  doi: https://doi.org/10.3390/cancers15051572.
[18] Md.  M.  Hassan et  al. ,  “A  comparative assessment  of  machine  learning  algorithms with  the  Least  Absolute  Shrinkage  and Selection  Operator  for  breast  cancer detection and prediction,” Decision Analytics  Journal ,  vol.  7,  2023,  doi:
https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.10024 5. [19] M.  M.  Teye,  “Understanding  of  Machine Learning with Deep
Learning: Architectures,  Workflow,  Applications  and
Future  Directions,” MDPI ,  vol.  12,  no.  5, Apr. 2023, doi: https://doi.org/10.3390/computers12050091 .
[20] M.  Cakir,  M.  Yilmaz,  M.  A.  Oral,  H.  O. Kazanci,  and  Okan  Oral,  “Accuracy assessment of RFerns, NB, SVM, and kNN machine learning classifiers in aquaculture,”
Journal  of  King  Saud  University-Science , vol. 35, no. 6, Aug. 2023, doi:
https://doi.org/10.1016/j.jksus.2023.102754
.
[21] D.  Saputra  and  R.  F.  Aji,  “Analisis Perbandingan  Performa  Web  Service  Rest
Menggunakan  Framework  Laravel,  Django Dan  Ruby  On  Rails  Untuk  Akses  Data Dengan  Aplikasi  Mobile   (Studi  Kasus: Portal E-Kampus STT Indonesia
Tanjungpinang) ,” Bangkit Indonesia , vol. 2, no. 7, pp. 17–22, 2018.
[22] M.  Ali  Machmudi,  “Uji  Pengaruh Karakteristik Dataset Pada Performa Algoritma Klasifikasi,” Journal of Computer, information system, &technologymanagement , vol. 1, no. 2, pp. 7–11,  2018,  Accessed:  Jan.  21,  2023.
[Online]. Available: http://e-
journal.unipma.ac.id/index.php/RESEARC H/article/view/2449/pdf
[23] Pratiwi. Andini, E. Budhiarti Nababan, and Amalia,  “Detection  of  the  Use  of  Mask  to Prevent  the  Spread  of  COVID-19  Using SVM,  Haar  Cascade  Classifier,  and  Robot Arm,” Journal  of  Computing  and  Applied Informatics (JoCAI) , vol. 6, no. 2, pp. 125–
137,  2022,  Accessed:  Jan.  20,  2023. [Online].
Available: https://talenta.usu.ac.id/JoCAI/article/view/ 9289/5173
[24] M. H. Memon and Z. Wang, “Breast Cancer
Detection  in  the  IOT  Health  Environment Using Modified Recursive Feature Selection,” Hindawi: Wireless Communications  and  Mobile  Computing , vol. 2019, no. 5176705, pp. 1–19, 2019, doi:
10.1155/2019/5176705.
[25] A.  S.  Ritonga  and  E.  S.  Purwaningsih, “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Dalam Klasifikasi Kualitas Pengelasan  SMAW  (Shield  Metal  Arc
Welding),” Jurnal Ilmiah Edutic , vol. 5, no.
1, pp. 17–25, 2018.
[26] Samsudiney, “Penjelasan Sederhana tentang Apa Itu SVM?,” 2019. https://medium.com/@samsudiney/penjelas an-sederhana-tentang-apa-itu-svm-
149fec72bd02 (accessed Jan. 11, 2023).
[27] M.  A.  Hasanah,  S.  Soim,  and  A.  S. Handayani, “Implementasi  CRISP-DM
Model  Menggunakan   Metode  Decision
Tree  dengan  Algoritma  CART   untuk Prediksi  Curah  Hujan  Berpotensi  Banjir,” Journal  of  Applied  Informatics  and Computing   (JAIC) ,  vol.  5,  no.  2,  p.  103, 2021,  Accessed:  Jul.  18,  2023.  [Online]. Available:
http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAI C
[28] W.  Hidayat,  M.  Ardiansyah,  and  A. Setyanto,  “Pengaruh  Algoritma  ADASYN dan  SMOTE  terhadap  Performa  Support Vector  Machine  pada  Ketidakseimbangan Dataset  Airbnb  ,” Jurnal  Pendidikan Informatika (EDUMATIC) , vol. 5, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i1.3125. [29] F.  Satria,  Zamhariri,  and  M.  Apun Syaripudi, “Prediksi Ketepatan Waktu Lulus
Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5 Pada Fakultas Dakwah Dan Ilmu Komunikasi  UIN  Raden  Intan  Lampung,” Jurnal Ilmiah MATRIK , vol. 2, no. 1, pp. 28– 35, 2020, Accessed: Jan. 20, 2023. [Online]. Available: https://journal.binadarma.ac.id/index.php/ju
rnalmatrik/article/download/836/474/
[30] Tri  A.  Kurniawan,  “Pemodelan  Use  Case (UML): Evaluasi Terhadap Beberapa Kesalahan Dalam Praktik,” Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK) , vol. 5, no. 1, pp. 77–86, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201851610.