## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457

## Komparasi Algoritma Machine Learning dalam Klasifikasi Kanker Payudara
Nurfadlan Afiatuddin 1 , M.Teguh Wicaksono 1 , Vitto Rezky Akbar 1 , Rahmaddeni 1,* , Denok Wulandari 2
1 Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Pekanbaru, Indonesia
2 Teknik Komputer, Institut Az Zuhra, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 nurfadlan.afiatuddin096@gmail.com, 2 muhammadteguuh01@gmail.com, 3 vitorezkiakbar@gmail.com,
4,* rahmaddeni@sar.ac.id. 5 denokwulandari18@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rahmaddeni@sar.ac.id
Abstrak− Setiap tahun, jutaan wanita dihadapkan pada masalah kesehatan global yang serius, yaitu kanker payudara. Penelitian ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  mengklasifikasikan  kanker  payudara  dengan  menggunakan  pembelajaran mesin. Salah satu masalah utama yang dihadapi adalah ketidakseimbangan antara jumlah kasus malignant dan benign dalam dataset.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  performa  beberapa  algoritma  pembelajaran  mesin dalam mengklasifikasikan kanker payudara, seperti Decision Tree, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Logistic Regression, dan  Random  Forest.  Proses  preprocessing  data,  pembagian  data  dengan  variasi  rasio,  dan  pengujian  berbagai  algoritma klasifikasi adalah teknik yang digunakan dalam penelitian ini. Dataset yang digunakan berasal dari dataset diagnosis kanker payudara Wisconsin dari platform Kaggle. Teknik Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) digunakan untuk mencapai keseimbangan proporsi antara kelas yang tidak seimbang. Setelah melakukan penyetelan hyperparameter, Logistic Regression menunjukkan kinerja terbaik dengan akurasi mencapai 100% dalam beberapa situasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penggunaan pembelajaran mesin, terutama dengan teknik penanganan ketidakseimbangan kelas, dapat meningkatkan kemampuan  dalam  mendeteksi  kanker  payudara  lebih  awal.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  membantu  memahami  algoritma terbaik  untuk  meningkatkan  akurasi  dalam  mengklasifikasikan  kanker  payudara,  memberikan  dukungan  bagi  profesional kesehatan dalam diagnosis dini, serta meningkatkan kualitas perawatan bagi pasien.
Kata Kunci: Kanker Payudara; Pembelajaran Mesin; Ketidakseimbangan Kelas; SMOTE; Akurasi Klasifikasi
Abstract− Every  year,  millions of  women are  faced  with a serious global health issue: breast cancer. This research aims to improve the efficiency of breast cancer classification using machine learning. One of the main challenges encountered is the imbalance  between  the  number  of  malignant  and  benign  cases  in  the  dataset.  Therefore,  this  study  aims  to  compare  the performance  of  several  machine  learning  algorithms  in  classifying  breast  cancer,  such  as  Decision  Tree,  Naive  Bayes,  K- Nearest Neighbors, Logistic Regression, and Random Forest. Preprocessing data, dividing data with various ratios, and testing various classification algorithms are the techniques used in this research. The dataset used originates from the Wisconsin Breast Cancer Diagnosis dataset from the Kaggle platform. The Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) is used to achieve balance in the proportions of imbalanced classes. After hyperparameter tuning, Logistic Regression showed the best performance  with  accuracy  reaching  100%  in  several  situations.  This  study  concludes  that  the  use  of  machine  learning, especially with techniques for handling class imbalance, can improve the ability to detect breast cancer early. Additionally, this research  also  helps  understand  the  best  algorithms  to  improve  accuracy  in  classifying  breast  cancer,  providing  support  for healthcare professionals in early diagnosis, and enhancing the quality of patient care.
Keywords : Breast Cancer; Machine Learning; Class Imbalance; SMOTE; Classification Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2020, sebanyak 2,3 juta wanita didiagnonis menderita kanker payudara dan 685.000 orang meninggal di  seluruh  dunia.  Pada  akhir  tahun  itu,  sekitar  7,8  juta  wanita  hidup  dengan  didiagnosis  kanker  payudara, menjadikannya jenis kanker paling umun di dunia. Di setiap negara di seluruh dunia, Meskipun kanker payudara terjadi pada wanita usia berapa pun setelah masa pubertas,  prevalensi meningkat seiring bertambahnya usia[1]. Menurut  studi  terbaru  IARC  mengenai  tantangan  kanker  payudara  di  seluruh  dunia,  diperkirakan  akan  terjadi peningkatan  40%  kasus  baru  (lebih  dari  3 juta  setiap  tahun)  dan  50%  kematian  (lebih  dari  1  juta  setiap  tahun) hingga  2040.  Kanker  payudara  merupakan  satu  dari  delapan  kasus  kanker  di  seluruh  dunia  pada  tahun  2020, menunjukan urgensi penanganan global, terutama di negara-negara yang mengalami transisi ekonomi[2].
Berdasarkan laporan kanker di Indonesia pada tahun 2020, kanker payudara menjadi yang paling umum. Data Globocan tahun 2020,  mencatat jumlah  kasus baru kanker payudara di indonesia  mencapai 68.858 kasus, atau  16,6%  dari  total  396.914  kasus  baru  kanker[3].  Pemerintah  Indonesia,  meiskipun  memprioritaskan pencegahan  peningkatan  kasus  kanker  payudara,  juga  melakukan  upaya  melawan  berbagai  jenis  kanker  sesuai dengan Rencana  Aksi Nasional Kanker 2022-2022.[4]. Kanker payudara dapat terdeteksi pada tahap awal, dan terbagi menjadi dua jenis utama, yaitu tumor ganas dan jinak. Identifikasi dini jenis tumor sangat penting untuk pengobatan yang tepat bagi pasien penderita kanker payudara[5]. Namun, deteksi dini kanker dapat bermanfaat bagi pasien karena memungkinkan mereka untuk berkonsultasi dengan dokter pada waktu yang tepat[6]. Dua cara terpenting  untuk  mencegah  kematian  akibat  kanker  payudara  adalah  menemukan  kanker  sejak  dini  dan mendapatkan pengobatan kanker terbaru. Obat kanker payudara lebih efektif jika ditemukan pada usia dini, ketika kanker  belum  menyebar.  Metode  yang  paling  andal  untuk  mendeteksi  kanker  payudara  sejak  dini  adalah melakukan tes skrining secara teratur. American Cancer Society memiliki pedoman skrining untuk wanita dengan risiko kanker payudara rata-rata dan tinggi[7]. Tujuan dari melakukan pemeriksaan payudara sendiri adalah untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
mengetahui apakah bentuk dan rasanya normal. Memahami bagaimana kondisi payudara biasanya membantu kita mendeteksi  perubahan  atau  kelainan,  seperti  benjolan  baru  atau  perubahan  pada  kulit,  jika  kita  menemukan perubahan  seperti  itu  saat  memeriksa  payudara.  Sangat  penting  untuk  segera  menghubungi  dokter  untuk pemeriksaan tambahan[8]. Dalam sektor layanan kesehatan, penggunaan pembelajaran mesin memiliki dampak besar dalam meningkatkan kecepatan dan akurasi pekerjaan dokter. Ini memungkinkan pengolahan data layanan kesehatan yang optimal, mendeteksi indikator awal epidemi atau pandemi, serta membuka banyak kemungkinan baru  di  bidang  perawatan  kesehatan[9].  Ketidakseimbangan  metode  manual  mendorong  peneliti  untuk mengembangkan suatu metode yang tidak bergantung pada manusia.  Penggunaaan komputer sebagai alat bantu dalam menganalisis data. Memberikan konstribusi besar dalam membantu  para profesional kesehatan membuat diagnosis penyakit pasien[10].
Untuk  mengklasifikasikan  kanker  payudara,  penelitian  ini  menyelidiki  berbagai  algoritma  pembelajaran mesin, seperti Decision Tree, Naive Bayes, K-NN, Logistic Regression, dan Random Forest. Data dibagi ke dalam kategori  rasio  60:40,  70:30,  80:20,  dan  90:10  antara  data  latihan  dan  data  uji.  Perbandingan  dilakukan  untuk mengevaluasi kinerja masing-masing algoritma dalam berbagai skenario pembagian data. Hal ini penting karena dapat  memberikan  wawasan  tentang  algoritma  mana  yang  lebih  efektif  dalam  mengklasifikasikan  kanker payudara, tergantung pada proporsi data latih dan uji yang digunakan. Dengan membandingkan berbagai skenario, peneliti dapat menentukan rasio pembagian data yang optimal dan algoritma yang paling sesuai untuk mencapai kinerja  klasifikasi  yang  optimal.  Jika  perbandingan  tidak  dilakukan,  peneliti  tidak  akan  dapat  mengetahui algoritma  mana  yang  memberikan  hasil  terbaik  dalam  mengklasifikasikan  kanker  payudara.  Hal  ini  dapat mengakibatkan  penggunaan  algoritma  yang  kurang  efektif  atau  tidak  optimal,  yang  dapat  menghasilkan  hasil klasifikasi yang tidak akurat atau tidak dapat diandalkan. Oleh karena itu, untuk memastikan metode yang optimal digunakan dalam penelitian ini, perbandingan yang cermat antara skenario pembagian data dan berbagai algoritma sangat penting.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  banyak  peneliti  mengembangkan  berbagai  teknik  pembelajaran  mesin untuk  memprediksi  kanker  payudara  lebih  akurat[11].  Teknologi  pembelajaran  mesin  dapat  membantu  dalam diagnosis kanker payudara melalui komputer, memungkinkan proses diagnosis yang lebih cepat dan akurat, tanpa menggantikan peran dokter atau ahli dengan komputer, tetapi membantu mereka memahami kasus dengan baik dan menemukan kanker lebih awal[12]. Saat ini, alat pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mendeteksi dan memprediksi  kanker[13].  Metode  klasifikasi  pembelajaran  mesin  sangat  membantu  dalam  deteksi  kanker payudara[14].  Untuk  menghasilkan  model  klasifikasi  terbaik,  diperlukan  algoritma  yang  efektif[15].  Banyak model  pembelajaran  mesin  telah  dikembangkan  untuk  kanker  payudara  dengan  berbagai  jenis  data.  Validasi eksternal  model  yang  berhasil  menunjukan  kemampuan  generalisasinya[16].  Dengan  menggunakan  alat pembelajaran  mesin  yang  mempetimbangkan  hyperparametik  dengan  tepat,  tumor  dapat  diindentifikasi  lebih efektif[17]. Mekipun demikian, ketidakseimbangan dalam kumpulan data dapat menjadi hambatan. [18]. Upaya penelitian  dilakukan  untuk  mengatasi  masalah  ini,  salah  satunya  dengan  menerapkan  teknik  yang  Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE), yang membantu mengatasi ketidakseimbangan dalam dataset[19].
Dalam  mengawali  telaah  literatur  ini,  kami  memulai  perjalanannya  dengan  merinci  fondasi  penelitian sebelumnya yang membentuk dasar pengembangan model pembelajaran mesin untuk kanker payudara. Penelitian ini diawali dengan menerapkan metode Support Vector Machine dan Backward Elimination pada Dataset Kanker payudara  Coimbra,  dengan  tujuan  meningkatkan  klasifikasi  kanker  payudara.  Hasil  awal  menunjukan  tingkat akurasi  sebesar  65,22%  dan  AUC  0,700  (klasifikasi  yang  wajar).  Namun,  dengan  penerapan  Backward Elimination, terjadi peningkatan yang signifikan, membawa akurasi mencapai 95,65% dan AUC 1,000 (klasifikasi yang luar biasa). Dengan pencapaian ini, pendekatan ini mencatat langkah yang sangat berarti dalam meningkatkan efektivitas  model  klasifikasi  kanker  payudara[20].  Penelitian  ini  ingin  mengetahui  seberapa  baik  metode klasifikasi  Support  Vector  Machine  dan  Multilayer  Percepton  dalam  mengidentifikasi  kanker  payudara.  Hasil menunjukan bahwa Multilayer Percepton dengan fungsi aktivasi Logistic dan optimasi Adam (Adaptive Moment Estimation) memiliki akurasi, presisi dan recall terbaik dengan nilai 97,7%[21]. Penelitian ini fokus pada klasifkasi dataset kanker payudara Coimbra dengan menggunakan metode K-NN dan forward selection. Tujuan nya adalah membandingkan  kinerja  K-NN  dengan  forward  selection  terhadap  algoritma  pembelajaran  mesin  lainnnya  dan juga meningkatkan kemampuan K-NN dalam mengklasifikasikan dataset tersebut. Hasilnya menunjukan bahwa penggunaan  metode  seleksi  fitur  dapat  membantu  meningkatkan  kinerja  K-NN.  Kombinasi  KNN+FS  dan  K- NN+OS memiliki akurasi tertinggi (91,43%) dengan proporsi data 70/30% dan nilai K=1. Sebaliknya, K-NN+BE mengalami overfitting[22]. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi metode pembelajaran mesin dengan cara memproses  data  sebelumnya.  Proses  ini  melibatkan  penggantian  nilai  yang  hilang,  pengubahan  bentuk  data, penghalusan  data  yang  berisik,  pemilihan  fitur,  validasi  data,  dan  penanganan  ketidakseimbangan  kelas  untuk memprediksi  kanker  payudara.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  menggunakan  metode  Jaringan  Saraf Tiruan—Z-Score—Seleksi Maju pada Dataset Kanker Payudara Wisconsin memberikan tingkat akurasi tertinggi sebesar  98,24%.[23]. Dalam  penelitian  ini,  lima  algoritma  pembelajaran  mesin  digunakan  untuk  memprediksi kanker payudara pada dataset Diagnostik Kanker Payudara Wisconsin, di mana Support Vector Machine (SVM) memiliki akurasi tertinggi sebesar 97,2%.[24].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  berbagai  algoritma  pembelajaran  mesin  yang menggunakan metode pengajaran kelompok untuk mengklasifikasikan kanker payudara. Ini penting karena masih

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
sedikit penelitian yang secara khusus membandingkan algoritma ini dalam konteks pengajaran kelompok. Selain itu, pembelajaran kelompok belum banyak menyelidiki penanganan ketidakseimbangan data pada kumpulan data kanker payudara. Untuk  menangani  ketidakseimbangan data, kami  menggunakan  metode SMOTE. Kami ingin melihat bagaimana ukuran set data latihan dan uji mempengaruhi kinerja klasifikasi dengan membagi data menjadi beberapa rasio berbeda: 60%–40%, 70%–30%, 80%–20%, dan 90%–10%. Selain itu, karena algoritma Logistic Regression  sangat  konsisten  dalam  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi,  kami  melakukan  penyesuaian hyperparameter khusus padanya. Kami menilai hasilnya menggunakan skor F1, akurasi, presisi, dan recall. Kami berharap bahwa penelitian

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Melalui penelitian tentang perbandingan berbagai algoritma pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan kanker payudara, kita akan dibawa melalui serangkaian langkah yang penting dan menarik, seperti yang tergambar dalam Gambar  1.  Langkah-langkah  ini  akan  membantu  kita  menemukan  solusi  yang  lebih  baik  dalam  diagnosis  dan penanganan penyakit serius ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1, penelitian ini dimulai dengan meninjau literatur untuk memperoleh pemahaman tentang klasifikasi kanker payudara. Selanjutnya, data untuk penelitian diambil dari platform Kaggle, sebuah informasi dan dataset terkemuka. Setelah mengambil dataset kanker payudara dari Kaggle, langkah berikutnya melibatkan preprocessing data untuk mengatasi duplikasi, missing value, outlier dan standardisasi data. Setelah mendapatkan data  yang  berkualitas  dan  siap  untuk  model,  maka  dilakukan  splitting  data.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan spilitting data ke dalam beberapa kategori rasio yang berbeda. Proses spiliting data melibatkan data latih dan data uji, dengan komposisi masing-masing sebesar 60:40, 70:30, 80:20 dan 90:10.
Langkah  berikutnya  melibatkan  pembuatan  model  dengan  algoritma  pembelajaran  mesin  menggunakan Decision Tree, Naive Bayes, K-NN, Logistic Regression, dan Random Forest dalam mengklasifikasikan kanker payudara  dengan  mempertimbangkan  ketidakseimbangan  kelas  pada  target  atau  label.  Kelas  M  (Malignant) memiliki jumlah yang lebih sedikit dibandingkan dengan kelas B (Benign). Untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas selanjutnya menggunakan teknik SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) agar mendapatkan hasil  yang  maksimal.  Kemudian  penelitian  dilanjutkan  dengan  tahap  optimisasi  Hyperparameter  Tuning  pada Logistic Regression untuk meningkatkan model .
Langkah  terakhir  dalam  siklus  pengembangan  perangkat  lunak  adalah  deployment.  Deployment  adalah proses penting yang melibatkan persiapan, konfigurasi, pengujian, dan peluncuran aplikasi atau sistem agar siap digunakan oleh pengguna.

## 2.2 Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan Dataset “Breast Cancer Wisconsin Diagnostic” yang berasal dari Kaggle. Data set  ini  berisi  569  baris  32  kolom.  Setiap  kolom  menunjukan  fitur  yang  digunakan  untuk  menjelaskan  sampel tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
Gambar 2. Dataset Breast Cancer Wisconsin Diagnostic
Gambar ini menunjukan lima baris pertama dari Dataset “Breast Cancer Wisconsin Diagnostic” Dataset ini bertipe Float dan tidak ada missing value.
a) Atribut yang mungkin berfungsi sebagai indeks baris dan tidak memiliki label disebut "Unnamed".
b) Radius rata-rata sel yang ditemukan dalam gambar disebut x.radius_mean.
c) Nilai rata-rata tekstur sel-sel yang terdeteksi dalam gambar disebut x.texture_mean.
d) X.perimeter_mean adalah keliling rata-rata dari sel-sel yang terdeteksi dalam gambar.
e) X.area_mean adalah rata-rata luas sel yang ditemukan dalam gambar.
f) X.smoothness_mean menunjukkan tingkat ketidakteraturan (kehalusan) sel yang terlihat dalam gambar.
g) X.compactness_mean adalah nilai rata-rata kepadatan sel yang terlihat dalam gambar.
h) X.concavity_mean adalah nilai rata-rata konkavitasi sel yang terlihat dalam gambar.
i) X.concave_pts_mean adalah nilai rata-rata dari jumlah titik konkaf sel-sel yang terdeteksi dalam gambar.
2.3 Data Preprocessing
Data preprocessing merupakan teknik untuk menggali informasi dari data sebelum pembuatan model. Adapaun tahapan-tahapan yang dilakukan pada saat preprocessing adalah:
a) Data Cleaning: Merupakan proses menemukan, mengoreksi, dan menghapus kesalahan, ketidakakuratan, atau anomali dalam kumpulan data. Tujuan dari data cleaning adalah memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis atau pemrosesan lebih lanjut adalah akurat, lengkap, konsisten dan relevan.
b) Features Selection: Proses modifikasi fitur sebelum pembuatan model. Teknik yang digunakan pada penelitian ini menggunakan korelasi spearman.
c) Standardisasi Data: Proses mentrasformasi nilai-nilai dalam dataset sehingga memiliki rata-rata 0 dan deviasi standar  1.  Tujuannya  adalah  membuat  distribusi  data  lebih  mudah  diinterprestasikan  dan  diproses  oleh algoritma pembelajaran mesin.
2.4 Spiltting Data
Data yang digunakan dalam membuat model dibagi menjadi dua, yaitu data training dan data testing. Pembagian dilakukan dalam rasio:
a) Data Training 60% - Data Testing 40%.
b) Data Training 70% - Data Testing 30%.
c) Data Training 80% - Data Testing 20%.
d) Data Training 90% - Data Testing 10%.

## 2.5 Algoritma Klasifikasi
Algoritma klasifikasi dalam pembelajaran mesin merupakan metode yang mempelajari pola pada data pelatihan dan  menggunakannya  untuk  memprediksi  kelas  atau  label  dari  data  yang  terlihat.  Tujuannya  adalah  untuk memisahkan  atau  mengelompokan  data  ke  dalam  kelas  yang  berbeda  berdasarkan  fitur  atau  atribut  yang dimilikinya.Contoh algortima klasfikasi meliputi:
a) Decision Tree:  Algoritma klasifikasi yang menggunakan keputusan berdasarkan struktur yang dimodelkan seperti pohon, dikenal sebagai keputusan pohon.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴)   = 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑆) ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑆𝑖) (1)
Keterangan: 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) adalah  gain  informasi  dari  atribut 𝐴 pada  himpunan  data 𝑆 , 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑆) adalah  nilai  kesalahan (misclassification  error)  dari  himpunan  data 𝑆 , |𝑆| adalah  jumlah  total  instansi  dalam  himpunan  data 𝑆 , |𝑆𝑖| adalah  jumlah  instansi  dalam  subset 𝑆𝑖 yang  dihasilkan  setelah  membagi 𝑆 berdasarkan  atribut, 𝐴 . 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟(𝑆𝑖) adalah nilai kesalahan dari subset 𝑆𝑖 .
b) Naive Bayes: Algoritma klasifikasi yang sering digunakan untuk masalah klasifikasi dan merupakan metode klasfikasi pada teorema Bayes.
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃( 𝐵 | 𝐴 ).𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) (2)
Keterangan:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
𝑃(𝐴|𝐵) adalah probabilitas kondisional dari 𝐴 bila diketahui 𝐵 , 𝑃(𝐵|𝐴) adalah probabilitas kondisional dari 𝐵 bila diketahui 𝐴 dan 𝑃(𝐴) dan 𝑃(𝐵) adalah probabilitas dari 𝐴 dan 𝐵 masing-masing.
c) K-Nearest Neighbors: Algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN) berbasis jarak, Di mana klasifikasi data baru didasarkan pada kelas mayoritas berdasarkan data latih yang memiliki jarak paling dekat dengan data tersebut. Dalam KNN, jarak euclidean adalah salah satu teknik pengukuran jarak yang paling umum digunakan.
𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 𝐷𝑖𝑠𝑡 =   √∑ (𝑋 1 − 𝑋 2 ) 2 𝑛 𝑖=1 (3)
Keterangan: 𝑛 adalah jumlah atribut pada setiap titik data 𝐵 , 𝑋 1 adalah nilai atribut ke- 𝑖 dari data sampel (data latih) dan 𝑋 2 adalah nilai atribut ke- 𝑖 dari data uji (objek baru yang akan diklasifikasikan).
d) Logistic  Regression:  Logistic  regression  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas hubungan antara variable dependen dan independen.
𝒊𝒏 ( 𝑷 𝟏−𝒑 ) = 𝑾 𝑻 𝑿, 𝒑 = 𝟏 𝟏+𝒆−𝒘𝑻𝒙 (4)
Keterangan:
𝑃 adalah  probabilitas  kejadian  yang  bernilai  1, 𝑋 adalah  vektor  kolom  dari  variabel  independen, 𝑊 adalah vektor kolom dari koefisien regresi dan 𝑇 menunjukkan operasi transpose.
e) Random Forest: Random Forest, diperkenalkan oleh Leo Breiman, menggunakan pohon keputusan secara acak. Dalam  Random  Forest,  sampel  pelatihan  diambil  sebanyak  pohon  yang  diinginkan  dengan  metode  random sampling with replacement (SRS WR), disebut bagging. Setiap sampel menghasilkan satu pohon keputusan. Pada pengujian, satu objek diuji oleh semua pohon, dan keputusan akhir didasarkan pada mayoritas pilihan pohon-pohon. Perhitungan error dilakukan pada objek yang tidak digunakan dalam pembuatan pohon, disebut Out-of-bag (OOB) error.
Gambar 3. Cara Kerja Random Forest
Gambar 3 menunjukkan Random Forest memilih sejumlah sampel secara acak dari dataset yang disediakan, dan kemudian membuat serangkaian pohon keputusan untuk setiap sampel tersebut. Prediksi dibuat melalui kerja  keras  pohon-pohon  tersebut.  Setelah  itu,  melalui  proses  voting  yang  teliti,  hasil  prediksi  dari  masing- masing  pohon  digabungkan.  Modus  prediksi  digunakan  untuk  klasifikasi,  dan  rata-rata  prediksi  digunakan untuk regresi. Akhirnya, algoritma dengan bijak memilih prediksi yang paling konsisten dari hasil voting.

## 2.6 Imbalance Class
Ketika  jumlah  sampel  atau  observasi  yang  termasuk  dalam  setiap  kelas  atau  label  data  tidak  seimbang  secara signifikan, itu disebut ketidak seimbangan kelas. Ini terjadi ketika jumlah sampel dari satu kelas jauh lebih besar atau jauh lebih sedikit daripada jumlah sampel dari kelas lainnya dalam konteks klasifikasi. Jumlah label kelas M (Malignant) lebih sedikit dari pada label kelas B (Benign) dalam penelitian ini.

## 2.7 SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
Ada banyak cara untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas (Imbalace Class). Salah satu metode yang digunakan adalah  SMOTE,  metode  yang  menyeimbangkan  distribusi  data  sampel  pada  kelas  minoritas  dengan  memilih sampel  hingga  sebanding  dengan  sampel  kelas  mayoritas.  Overfitting  dapat  terjadi  ketika  metode  SMOTE digunakan  karena  data  kelas  minoritas  diduplikasi  sehingga  data  latih  yang  sama  ada.  Proses  SMOTE  dimulai dengan  menghitung  jarak  antara  data  minoritas,  menemukan  nilai  presentase  SMOTE,  menemukan  jumlah  k terdekat, dan terakhir, menggunakan persamaan berikut untuk membuat data sintesis:
𝑋 𝑠𝑦𝑛 =   𝑋 𝑖 +   ( 𝑋 𝑘𝑛𝑛 −   𝑋 𝑖 )   ×  𝛿 (5)
Di mana 𝑿 𝒔𝒚𝒏 adalah hasil dari data sintesis, 𝑿 𝒊 adalah data yang direplikasi, dan 𝑿 𝒌𝒏𝒏 adalah data yang paling dekat dengan data yang direplikasi, dan 𝜹 adalah nilai acak antara 0 dan 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457

## 2.8 Evaluasi Hasil dan Klasifikasi
Pada penelitian ini dalam mengevaluasi model klasifikasi yaitu menggunakan confusion matrix. Confusion matrix adalah matriks yang menggambarkan kinerja dari suatu model klasifikasi pada rangkaian data uji yang menyatakan data uji yang dinyatakan terklasifikasi dengan benar dan data uji yang dinyatakan terklasifikasi salah ditampilkan dari confusion matrix untuk dua kelas .
Tabel 1. Confusion Matriks Fakta Prediksi Negatif Positif Negatif TN (True Negative) FP (False Positive) Positif FN (False Negative) TP (True Positive)
Dalam  konteks  evaluasi  model  klasifikasi,  confusion  matriks,  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang bagaimana model berfungsi dalam memprediksi berbagai kelas. Hasil prediksi model digambarkan dengan empat istilah:
a) True Positive (TP): Ini menggambarkan jumlah data yang sebenarnya positif (pasien menderita kanker) dan berhasil diprediksi sebagai positif oleh model.
b) False Negative (FN): Ini menggambarkan jumlah data yang sebenarnya positif (pasien menderita kanker) tetapi salah diprediksi sebagai negatif oleh model.
c) False Positive (FP): Ini menggambarkan jumlah data yang sebenarnya negatif (pasien tidak menderita kanker) tetapi salah diprediksi sebagai positif oleh model.
d) True Negative (TN): Ini menggambarkan jumlah data yang sebenarnya negatif (pasien tidak menderita kanker) dan berhasil diprediksi sebagai negatif oleh model.
Kita dapat menghitung akurasi, presisi, recall, dan nilai F1 dengan menggunakan confusion matrix untuk mengetahui seberapa baik model bekerja. Akurasi menunjukkan seberapa tepat model dalam mengklasifikasikan dengan benar.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (6)
Perbandingan antara jumlah dokumen  yang dianggap relevan dan total dokumen  yang ditemukan dalam suatu sistem klasifikasi dikenal sebagai presesi.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (7)
Recall adalah perbandingan antara jumlah dokumen yang ditemukan kembali oleh sistem klasifikasi dan jumlah dokumen yang relevan secara keseluruhan.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8)
Selanjutnya diberikan F1-score, yang merupakan rata-rata dari presisi dan recall.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥2 (9)

## 2.9 Hyper-parameter Tuning
Tahap  ini  dimaksudkan  untuk  memaksimalkan  parameter  model  pembelajaran  mesin.  Untuk  meningkatkan performa  model,  penelitian  ini  akan  melakukan  penyesuaian  hyperparameter  setelah  menemukan  model  yang memiliki kinerja terbaik di antara model yang menangani ketidakseimbangan kelas dan model yang menangani kelas seimbang (SMOTE).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  menggunakan  pembelajaran  mesin,  terutama  dengan  teknik  penanganan ketidakseimbangan  kelas  seperti  SMOTE,  dapat  secara  signifikan  meningkatkan  efisiensi  dalam mengklasifikasikan kanker payudara. Dari berbagai algoritma yang diujikan, Logistic Regression menunjukkan kinerja terbaik dengan akurasi hingga 100% dalam beberapa situasi setelah disesuaikan hyperparameter. Temuan ini mengindikasikan bahwa metode tersebut mungkin menjadi solusi efektif dalam mengatasi ketidakseimbangan antara jumlah kasus kanker payudara ganas dan jinak dalam dataset. Hasil penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pemahaman algoritma terbaik untuk meningkatkan akurasi dalam diagnosis kanker payudara. Ini dapat memberikan dukungan yang berarti bagi para profesional kesehatan dalam mendeteksi kanker lebih awal dan memberikan perawatan yang lebih baik bagi pasien. Dengan menggunakan teknik pembelajaran mesin dan strategi  penanganan  ketidakseimbangan  kelas,  penelitian  ini  menunjukkan  potensi  besar  untuk  meningkatkan kemampuan sistem dalam mendeteksi kanker payudara dengan lebih efisien dan efektif. Ini menyoroti pentingnya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
integrasi teknologi dalam bidang kesehatan untuk meningkatkan diagnosis dini dan perawatan menyeluruh bagi pasien.
Tabel 2. Dataset Breast Cancer Wisconsin Diagnostic menggunakan SMOTE Label Imbalance Resampling (SMOTE) M (Malignant) 212 357 B (Benign) 357 357
Tabel  2  menyoroti  upaya  untuk  menyeimbangkan  jumlah  sampel  antara  kelas  Malignant  dan  Benign menggunakan teknik SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique). awalnya, ada ketidakseimbangan pada  label  data,  dengan  212  sampel  untuk  kelas  Malignant  dan  357  sampel  untuk  kelas  Benign. Ketidakseimbangan  ini  dapat  menyebabkan  model  klasifikasi  cenderung  memihak  kelas  mayoritas  dan mengabaikan kelas minoritas, yang dapat menyebabkan hasil yang buruk.
Untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  tersebut,  teknik  SMOTE—teknik  sampel  lebih  banyak  minoritas sintetis—membuat  sampel  sintetis  baru  untuk  kelas  minoritas  berdasarkan  pola  yang  ada  di  sekitar  titik  data minoritas  yang  sudah  ada.  Dengan  melakukan  ini,  jumlah  sampel  kedua  kelas  menjadi  seimbang,  dengan  357 sampel untuk kelas Malignant dan 357 sampel untuk kelas Benign.
Tabel 3 . Hasil pengujian dengan Imbalance Class Algoritma Splitting Data Class Label Accuracy  Precision  Recall F1 Score Training  Testing Decision Tree 60% 40% Imbalance 89.9% 86.6% 85.5% 86.1% 70% 30% Imbalance 93.0% 89.2% 92.1% 90.6% 80% 20% Imbalance 90.4% 88.6% 81.6% 84.9% 90% 10% Imbalance 96.5% 89.5% 100% 94.4% Naïve Bayes 60% 40% Imbalance 90.8% 86.0% 89.2% 87.6% 70% 30% Imbalance 91.2% 86.4% 90.5% 88.4% 80% 20% Imbalance 90.4% 82.9% 89.5% 86.1% 90% 10% Imbalance 89.5% 76.2% 94.1% 84.2% K-Nearest Neighbors 60% 40% Imbalance 96.1% 95.1% 94.0% 94.5% 70% 30% Imbalance 96.5% 96.7% 93.7% 95.2% 80% 20% Imbalance 96.5% 97.2% 92.1% 94.6% 90% 10% Imbalance 98.2% 94.4% 100% 97.1% Logistic Regression 60% 40% Imbalance 98.7% 100% 96.4% 98.2% 70% 30% Imbalance 98.2% 100% 95.2% 97.6% 80% 20% Imbalance 97.4% 97.3% 94.7% 96.0% 90% 10% Imbalance 100% 100% 100% 100% Random Forest 60% 40% Imbalance 93.9% 91.6% 91.6% 91.6% 70% 30% Imbalance 95.9% 93.8% 95.2% 94.5% 80% 20% Imbalance 95.6% 94.6% 92.1% 93.3% 90% 10% Imbalance 98.2%% 94.4% 100% 97.1%
Hasil  pengujian  dengan  Klasifikasi  Imbalance  Class  ditampilkan  dalam  Tabel  3.  Pengujian  ini membandingkan kinerja model algoritma Decision Tree, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Logistic Regression, dan Random Forest. Pengujian dilakukan dengan komposisi data pelatihan dan pengujian yang berbeda, masing- masing 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10. Tabel ini juga menampilkan metrik evaluasi kinerja model untuk setiap algoritma klasifikasi yang diuji, termasuk akurasi, presisi, recall, dan skor F1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
Gambar 4 menunjukkan akurasi dengan Imbalance Class. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Logistic Regression menunjukkan kinerja yang baik dengan komposisi data pelatihan dan pengujian 90:10, dengan skor  akurasi,  presisi,  recall,  dan  skor  F1  masing-masing  100%.  Hasil  pengujian  dengan  Imbalance  Class  dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 4 . Hasil pengujian dengan SMOTE Algoritma Splitting Data Class Label Accuracy Precision Recall F1 Score Training Testing Decision Tree 60% 40% SMOTE 94.8% 91.9% 97.9% 94.8% 70% 30% SMOTE 95.8% 92.8% 99.0% 95.8% 80% 20% SMOTE 92.3% 90.3% 94.2% 92.2% 90% 10% SMOTE 90.3% 85.4% 97.2% 90.9% Naïve Bayes 60% 40% SMOTE 94.1% 93.6% 94.3% 94.0% 70% 30% SMOTE 94.4% 94.2% 94.2% 94.2% 80% 20% SMOTE 95.1% 97.0% 92.8% 94.8% 90% 10% SMOTE 95.8% 97.1% 94.4% 95.8% K-Nearest Neighbors 60% 40% SMOTE 97.9% 97.2% 98.6% 97.9% 70% 30% SMOTE 98.6% 98.1% 99.0% 98.6% 80% 20% SMOTE 98.6% 98.6% 98.6% 98.6% 90% 10% SMOTE 98.6% 97.3% 100% 98.6% Logistic Regression 60% 40% SMOTE 98.6% 98.6% 98.6% 98.6% 70% 30% SMOTE 99.1% 98.1% 100% 99.0% 80% 20% SMOTE 100% 100% 100% 100% 90% 10% SMOTE 100% 100% 100% 100% Random Forest 60% 40% SMOTE 96.9% 95.8% 97.9% 96.8% 70% 30% SMOTE 98.1% 97.2% 99.0% 98.1% 80% 20% SMOTE 97.9% 97.1% 98.6% 97.8% 90% 10% SMOTE 97.2% 97.2% 97.2% 97.2%
Tabel 4 menunjukkan hasil pengujian yang dilakukan setelah menggunakan teknik SMOTE. Pengujian ini menunjukkan perbandingan  kinerja model antara algoritma  Decision Tree, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Logistic Regression, dan Random Forest. Komposisi yang digunakan untuk data pelatihan dan pengujian adalah 60:40,  70:30,  80:20,  dan  90:10.  Tabel  ini  tidak  hanya  menunjukkan  skor  F1,  akurasi,  presisi,  dan  recall  untuk masing-masing  algoritma,  tetapi  juga  menunjukkan  bagaimana  teknik  SMOTE  mempengaruhi  kinerja  model dalam menangani masalah ketidakseimbangan kelas.
Gambar 5 . Akurasi dengan SMOTE
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  setelah  teknik  SMOTE  diterapkan  pada  data,  hasil  klasifikasi  kanker payudara dengan Logistic Regression meningkat sekitar 1-2%, sementara Algoritma Decision Tree memiliki hasil terendah.
Tabel 5 . Perbandingan Logistic Regression dengan tuning hyper-parameter
Algoritma Class Label Splitting Data Parameter Accuracy Precision Recall F1 Score Training Testing Logistic Regression SMOTE 60% 40% Default 98.6% 98.6% 98.6% 98.6% Tuning 98.6% 98.6% 98.6% 98.6% 70% 30% Default 99.1% 98.1% 100% 99.0% Tuning 99.1% 98.1% 100% 99.0% 80% 20% Default 100% 100% 100% 100%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
Algoritma Class Label Splitting Data Parameter Accuracy Precision Recall F1 Score Training Testing Tuning 100% 100% 100% 100% 90% 10% Default 100% 100% 100% 100% Tuning 100% 100% 100% 100%
Tabel 5 menunjukkan bahwa regresi logistik dapat mencapai performa klasifikasi terbaik, terutama dengan komposisi  data  pelatihan  dan  pengujian  80:20  dan  90:10.  Namun,  mengatur  hyperparameter  adalah  langkah selanjutnya  dalam  pengoptimalan  model.  Pada  Logistic  Regression,  parameter  "C"  diatur  menjadi  0,5  dan "intercept_scaling" diatur menjadi 1.
Hasil penyesuaian hyperparameter menggunakan Logistic Regression ditunjukkan dalam Tabel 5. Dengan penyesuaian  ini,  kita  dapat  melihat  bagaimana  perubahan  parameter  tersebut  memengaruhi  kinerja  model klasifikasi. Ini adalah langkah penting dalam proses pengoptimalan model untuk mencapai kinerja terbaik dalam menangani masalah klasifikasi, terutama dalam kasus kanker payudara.
Deployment adalah langkah penting dalam siklus pengembangan perangkat lunak. Ini mencakup persiapan, konfigurasi, pengujian, dan peluncuran aplikasi atau sistem agar siap digunakan oleh pengguna. Pengguna dapat menggunakan Streamlit untuk mengisi data pengklasifikasian kanker payudara. Aplikasi ini memiliki antarmuka yang mudah digunakan, seperti yang terlihat pada Gambar 5 dan 6.
Gambar 6 . Antar Muka Klasifikasi Kanker Payudara
Gambar 6 menunjukkan antarmuka (interface) dari aplikasi klasifikasi kanker payudara, yang mengandung kolom  dari  32  fitur  dari  dataset  "Breast  Cancer  Wisconsin  Diagnostic".  Fitur-fitur  ini  digunakan  dalam  proses klasifikasi untuk menentukan berdasarkan data yang diberikan apakah tumor payudara jinak (benign) atau ganas (malignant).
Gambar 7 . Hasil Klasifikasi Kanker Payudara
Pada Gambar 7, Kita akan memasukkan nilai-nilai untuk setiap fitur yang mewakili data pasien dari dataset "Diagnosis Kanker Payudara Wisconsin", seperti yang ditunjukkan pada Gambar 6. Sistem akan menganalisis data setelah dimasukkan untuk menentukan apakah tumor payudara pasien benign (jinak) atau malignant (ganas).
Setelah  analisis  selesai,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  tumor  payudara  pasien  menunjukkan  kanker payudara ganas (malignant). Dengan kata lain, sistem menemukan bahwa tumor payudara pasien adalah ganas dan membutuhkan  perawatan  medis  tambahan.  Aplikasi  ini  memudahkan  pemeriksaan  tumor  payudara  karena

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
antarmuka  yang  mudah  digunakan  dan  proses  yang  cepat.  Dokter  dapat  membuat  diagnosis  dan  keputusan perawatan yang tepat berdasarkan informasi yang mereka dapatkan.

## 4. KESIMPULAN
Dataset yang diambil dari Kaggle.com untuk kanker payudara memiliki imbalance class.  Sehingga penelitian ini diterapkan Teknik SMOTE untuk mengatasi imbalance class pada label target dataset. Hasil dari penelitian dengan menggunakan  algoritma  Decision  Tree,  Naïve  Bayes,  K-Nearest  Neighbors,  Logistic  Regression  dan  Random Forest menggunakan komposisi data training dan data testing masing-masing dari 60:40, 70:30, 80:20 dan 90:10. Didapatkan algoritma terbaik menggunakan Teknik SMOTE untuk algoritma Logistic Regression pada komposisi data 80:20 dan 90:10 dengan metriks akurasi, presisi, recall, f1-score masing-masing sebanyak 100%. Kemudian setelah mencoba tuning hyper-parameter, hasil klasifikasi dari Logistic Regression tidak terdapat peningkatan.

## REFERENCES
[1] Organisasi  Kesehatan  Dunia  (World  Health  Organization),  “Breast  cancer.”  [Online].  Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer
[2] M. Arnold et al., “Current and future burden of breast cancer: Global statistics for 2020 and 2040,” Breast, vol. 66, no. September, pp. 15–23, 2022, doi: 10.1016/j.breast.2022.08.010.
[3] W. KOUWENAAR, “On cancer incidence in Indonesia.,” Acta Unio Int. Contra Cancrum, vol. 7, no. 1 Spec. No., pp. 61–71, 1951, [Online]. Available: https://gco.iarc.fr/today/data/factsheets/populations/360-indonesia-fact-sheets.pdf
[4] M. Kepala Biro Komunikasi dan Pelayanan Masyarakat drg. Widyawati, “Kanker Payudara Paling Banyak di Indonesia,
Kemenkes Targetkan Pemerataan Layanan Kesehatan.” [Online]. Available:
https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/20220202/1639254/kanker-payudaya-paling-banyak-di-indonesia- kemenkes-targetkan-pemerataan-layanan-kesehatan/
[5] S. Ara, A. Das, and A. Dey, “Malignant and Benign Breast Cancer Classification using Machine Learning Algorithms,” 2021 Int. Conf. Artif. Intell. ICAI 2021, pp. 97–101, 2021, doi: 10.1109/ICAI52203.2021.9445249.
[6] S. R. Gupta, “Prediction time of breast cancer tumor recurrence using Machine Learning,” Cancer Treat. Res. Commun., vol. 32, no. July, p. 100602, 2022, doi: 10.1016/j.ctarc.2022.100602.
[7] “American  Cancer  Society  Recommendations  for  the  Early  Detection  of  Breast  Cancer,”  2023,  [Online].  Available: https://www.cancer.org/cancer/types/breast-cancer/screening-tests-and-early-detection/american-cancer-society- recommendations-for-the-early-detection-of-breast-cancer.html
[8] National Breast Cancer Foundation, “Breast Self-Exam,” 2024, [Online]. Available: https://www.nationalbreastcancer.org/breast-self-exam/
[9] M. Javaid, A. Haleem, R. Pratap Singh, R. Suman, and S. Rab, “Significance of machine learning in healthcare: Features, pillars and applications,” Int. J. Intell. Networks, vol. 3, no. May, pp. 58–73, 2022, doi: 10.1016/j.ijin.2022.05.002.
[10]  M. Nurkholifah, Jasmarizal, Y. Umar, and Rahmaddeni, “Analisa Performa Algoritma Machine Learning Dalam Prediksi Penyakit Liver,” J. Indones.  Manaj. Inform. dan Komun., vol. 4, no. 1, pp. 164–172, 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i1.149.
[11]  K. M. M. Uddin, N. Biswas, S. T. Rikta, and S. K. Dey, “Machine learning-based diagnosis of breast cancer utilizing feature optimization technique,” Comput. Methods Programs Biomed. Updat., vol. 3, no. February, p. 100098, 2023, doi: 10.1016/j.cmpbup.2023.100098.
[12]  K. Kousalya, B. Krishnakumar, C. I. Shanthosh, R. Sharmila, and V. Sneha, “Diagnosis of breast cancer using machine learning algorithms,” Int. J. Adv. Sci. Technol., vol. 29, no. 3 Special Issue, pp. 970–974, 2020.
[13]  M. 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,” Decis. Anal. J., vol. 7, no. April, p. 100245, 2023, doi: 10.1016/j.dajour.2023.100245.
[14]  V. Birchha and B. Nigam, “Performance Analysis of Averaged Perceptron Machine Learning Classifier for Breast Cancer Detection,” Procedia Comput. Sci., vol. 218, no. 2022, pp. 2181–2190, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2023.01.194.
[15]  Y.  Hendra  Kusuma,  S.  Supraapto,  and  Y.  Setiawan,  “Analisis  Kepuasan  Penumpang  pada  Maskapai  Penerbangan Menggunakan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes,” SENTIMAS Semin. Nas. Penelit. dan Pengabdi. Masy., pp. 162–171, 2022, [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/320/125
[16]  R. Gonzalez, P. Nejat, A. Saha, C. J. V. Campbell, A. P. Norgan, and C. Lokker, “Performance of externally validated machine  learning  models  based  on  histopathology  images  for  the  diagnosis,  classification,  prognosis,  or  treatment outcome prediction in female breast cancer: A systematic review,” J. Pathol. Inform., vol. 15, no. August 2023, p. 100348, 2024, doi: 10.1016/j.jpi.2023.100348.
[17]  P.  Gupta  and  S.  Garg,  “Breast  Cancer  Prediction  using  varying  Parameters  of  Machine  Learning  Models,”  Procedia Comput. Sci., vol. 171, pp. 593–601, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.04.064.
[18]  E. Gentili et al., “Machine learning from real data: A mental health registry case study,” Comput. Methods Programs Biomed. Updat., vol. 5, no. August 2023, p. 100132, 2023, doi: 10.1016/j.cmpbup.2023.100132.
[19]  A.  N.  Kasanah,  M.  Muladi,  and  U.  Pujianto,  “Penerapan  Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 2, pp. 196–201, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.945.
[20]  R. Resmiati and T. Arifin, “Klasifikasi Pasien Kanker Payudara Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Backward Elimination,” Sistemasi, vol. 10, no. 2, p. 381, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1238.
[21]  J. KUSUMA, B. H. HAYADI, W. WANAYUMINI, and R. ROSNELLY, “Komparasi Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan  Support Vector  Machine  (SVM)  untuk  Klasifikasi  Kanker  Payudara,”  MIND  J.,  vol. 7,  no. 1, pp.  51–60, 2022, doi: 10.26760/mindjournal.v7i1.51-60.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7457
[22]  H. Harafani and H. A. Al-Kautsar, “Meningkatkan Kinerja K-Nn Untuk Klasifikasi Kanker Payudara Dengan Forward Selection,” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru., vol. 18, no. 1, p. 99, 2021, doi: 10.23887/jptk-undiksha.v18i1.29905.
[23]  A. I. S. Azis, Irma Surya Kumala Idris, Budy Santoso, and Yasin Aril Mustofa, “Pendekatan Machine Learning yang Efisien untuk Prediksi Kanker Payudara,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 458–469, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1347.
[24]  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: 10.1016/j.procs.2021.07.062.