## Data Mining untuk Klasifikasi Diagnosa Kanker Payudara Dengan Menerapkan Algoritma C4.5
Yulia Eka Praptiningsih 1 , Winda Widya Ariestya* 2 , Ida Astuti 3 , Sylvia Nurulita 4
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma 1,2,3,4 Jl. Margonda Raya No. 100 Depok yulia_eka@staff.gunadarma.ac.id 1 , winda_widya@staff.gunadarma.ac.id 2 , astuti@staff.gunadarma.ac.id 3 , sylvia.nurulita@gmail.com 4
*) Corresponding Author
( received: 15-04-23, revised: 03-07-23, accepted: 24-07-23)

## Abstract
Cancer  is  a  health  disorder  in  human  organs  or  body  tissues  where  abnormal  cells  multiply  uncontrollably. Cancer is the second biggest cause of death, including breast cancer which affects most Indonesian women. The purpose of this study was to diagnose breast cancer in patients whether it is malignant or benign using the C4.5 algorithm so that it can help treat the cancer to prevent death. The research method used consisted of three stages, namely preprocessing, modeling, and evaluation. In the preprocessing stage, 570 clinical data records from the UCI (UC Irvine) Machine Learning Repository were used in this study and then split the data, namely train data and  test  data.  The  modeling  stage  implements  the  C4.5  algorithm  as  a  method  for  classifying  malignant  and benign  breast  cancer.  The  final  stage  of  evaluation  of  the  classification  results  on  32  attributes  obtained  8 attributes as determinants. The results of the performance evaluation show that the C4.5 algorithm can be used as  an  algorithm  in  the  classification  of  breast  cancer  because  the  accuracy  values  obtained  are  quite  large, namely 93.04%, 80.00% precision and 92.31% recall.
Keyword: Data Mining, Classification, C4.5, Breast Cancer

## Abstrak
Penyakit kanker merupakan gangguan kesehatan pada organ tubuh manusia atau jaringan tubuh di mana sel-sel yang tidak normal berkembang biak dengan tidak terkendali. Kanker adalah penyebab kematian terbesar kedua, tak terkecuali kanker payudara yang diderita sebagian besar wanita Indonesia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendiagnosa  penyakit  kanker  payudara  yang  diderita  pasien  apakah  bersifat    ganas  atau  jinak    menggunakan algoritma  C4.5  sehingga  dapat  membantu  penanganan  penyakit  kanker  tersebut  untuk  mencegah  kematian. Metode penelitian yang digunakan terdiri dari tiga tahapan yaitu preprocessing, modeling, dan evaluation. Tahap preprocessing,  570  catatan  data  klinis  dari  UCI  (UC  Irvine)  Machine  Learning  Repository  digunakan  dalam penelitian ini dan selanjutnya dilakukan split data yaitu data train dan data test. Tahap modeling (pembentukan model) mengimplementasikan  algoritma  C4.5  sebagai  metode  klasifikasi  penyakit kanker  payudara  ganas dan jinak.  Tahap  akhir  evaluation  dari  hasil  klasifikasi  pada  32  atribut  diperoleh  8  atribut  sebagai  penentu.  Hasil evaluasi performance menunjukan algoritma C4.5 dapat digunakan sebagai algoritma pada  klasifikasi penyakit kanker payudara karena nilai akurasi yang diperoleh cukup besar yaitu 93,04%, presisi 80,00% dan recall 92,31%.
Kata Kunci : Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5, Kanker Payudara

## I. Pendahuluan
Menurut Organisasi Kesehatan Dunia, kanker adalah kelompok gangguan kesehatan yang luas yang dapat dimulai di hampir semua organ atau jaringan tubuh ketika sel-sel tidak normal berkembang biak tak terkendali. Tahun 2018 data World Health Organization (WHO) melaporkan, kanker adalah penyebab kematian terbesar kedua di dunia terhitung sekitar 9,6 juta kematian atau dengan kata lain sebanyak satu dari enam kematian [1].
Laki-laki  lebih  mungkin  terkena  kanker paru-paru,  prostat,  kolorektal,  perut,  dan  hati,  sedangkan  wanita  lebih mungkin mengembangkan kanker payudara, kolorektal, paru-paru, leher rahim, dan tiroid dalam tubuhnya [1]. Menurut laporan Global Burden of Cancer Study (Globocan), terdapat 396.914 keganasan kanker yang menyerang penduduk Indonesia pada tahun 2020 [2].
Gambar 1. Data Penyakit Kanker di Indonesia Tahun 2020 [2]
Kanker payudara merupakan jenis penyakit yang paling sering terjadi di Indonesia, terhitung sebanyak 65.858 kejadian. Jumlah ini setara dengan 16,6% dari seluruh kasus kanker di Indonesia [2]. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan identifikasi dini kanker payudara. Identifikasi dini kanker payudara berkorelasi dengan penurunan kematian akibat kanker payudara dan dapat mengurangi efek keuangan yang signifikan [3].
Seiring  perkembangan  teknologi  khususnya  teknologi  informasi,  terdapat  berbagai  teknologi  yang  dapat dilakukan untuk mengatasi berbagai kesulitan dalam prediksi penyakit kanker. Data mining merupakan salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk prediksi dan klasifikasi penyakit. Penambangan data, sering dikenal dengan KDD ( Knowledge Discovery in Database ) adalah proses penggalian informasi yang berguna dari data [4]. Dengan kata  lain, Data Mining adalah proses untuk menemukan pengetahuan yang ada dalam kumpulan data berskala besar secara efektif dan efisien [5].
Pendekatan Decision Tree dengan algoritma C4.5 merupakan salah satu metode data mining yang dapat digunakan untuk  klasifikasi. Decision  Tree merupakan  algoritma  yang  paling  populer  dan  umum  digunakan  karena merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  praktis  [6].  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  pengambilan keputusan yang dapat meniru penalaran manusia. Hal ini berdasarkan penelitian terdahulu yang membandingkan algoritma Decision Tree seperti C&RT, CHAID, QUEST, C4.5, dan ID3, yang menemukan bahwa algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi yang tinggi. unggul dari pendekatan Decision Tree lainnya [7].
Penelitian ini merujuk pada beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Pada suatu penelitian, metode Naïve  Bayes berhasil  melakukan  klasifikasi  jenis  kanker  berdasarkan  struktur  protein  dengan  akurasi  yang diperoleh sebesar 79,17% [8]. Pada penelitian lain, metode Support Vector Machine (SVM) diimplementasikan dalam  deteksi  kanker  paru  dengan  hasil  akurasi  sebesar  87,10%  [9].  Penelitian  lain  menemukan  aturan  untuk mendeteksi stadium kanker serviks menggunakan pendekatan Decision Tree dan algoritma C4.5 dengan akurasi 85,5%  [10].  Penelitian  lain  yang  menggunakan  pendekatan Decision  Tree dengan  algoritma  C4.5  untuk mendeteksi  kanker  serviks  menghasilkan  akurasi  sebesar  98,61%  [11].  Berdasarkan  uraian  penelitian,  metode
Decision Tree dengan algoritma C4.5 cukup baik dalam klasifikasi kanker dengan menghasilkan akurasi yang baik; sehingga pada penelitian ini diterapkan metode Decision Tree dengan algoritma C4.5 untuk memprediksi kanker payudara dan menentukan atribut penentu pasien kanker payudara jinak atau ganas.

## II. Metodologi Penelitian
Untuk  menjawab  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  metodologi  eksperimental.  Gambar  2 menggambarkan langkah-langkah penelitian yang meliputi tiga tahapan dalam penelitian ini yaitu preprocessing, modeling, dan evaluation . Data didistribusikan untuk tujuan pelatihan dan pengujian selama tahap preprocessing . Selanjutnya menerapkan algoritma C4.5 untuk klasifikasi selama tahap pemodelan.

## Gambar 2 Tahapan Penelitian

## Tahap Preprocessing
Sebelum data diolah, terlebih dahulu data dipersiapkan, proses ini dikenal dengan preprocessing [12] . Tahap ini meliputi proses penyiapan dataset dan pembagian data ( split data ). Dataset penelitian ini didasarkan pada database UCI Machine Learning Repository [13]. Dataset berisi 570 record data klinis.
Tabel 1. Dataset Penelitian [13]
id diagnos is radius_m ean texture_m ean perimete r_mean area_me an smoothnes_ mean compactnes_ mean concavity_ mean concave_m ean symmetry _mean fractal_dime nsion mean 84302 M 17,99 10,38 122,8 1001 0,1184 0,2776 0,3001 0,1471 0,2419 0,07871 842517 M 20,57 17,77 132,9 1326 0,08474 0,07864 0,0869 0,07017 0,1812 0,05667 84300903 M 19,69 21,25 130 1203 0,1096 0,1599 0,1974 0,1279 0,2069 0,05999 … … … … … … … … … … … … 926954 M 16,6 28,08 108,3 858,1 0,08455 0,1023 0,09251 0,05302 0,159 0,05648 927241 M 20,6 29,33 140,1 1265 0,1178 0,277 0,3514 0,152 0,2397 0,07016 92751 B 7,76 24,54 47,92 181 0,05263 0,04362 0 0 0,1587 0,05884
radius_se  texture_se  perimeter_se  area_se  smoothnes_se compactnes_se concavity_se  concave_se  symmetry_se  fractal_dimensio
n se 1,095 0,9053 8,589 153,4 0,006399 0,04904 0,05373 0,01587 0,03003 0,006193 0,5435 0,7339 3,398 74,08 0,005225 0,01308 0,0186 0,0134 0,01389 0,003532 0,7456 0,7869 4,585 94,03 0,00615 0,04006 0,03832 0,02058 0,0225 0,004571 … … … … … … … … … … 0,4564 1,075 3,425 48,55 0,005903 0,03731 0,0473 0,01557 0,01318 0,003892 0,726 1,595 5,772 86,22 0,006522 0,06158 0,07117 0,01664 0,02324 0,006185 0,3857 1,428 2,548 19,15 0,007189 0,00466 0 0 0,02676 0,002783 radius_worst  texture_ worst perimeter_ worst area_ worst Smoothnes_ worst Compactnes_ worst concavity_ worst Concave_ worst symmetry_ worst fractal_dimension worst 25,38 17,33 184,6 2019 0,1622 0,6656 0,7119 0,2654 0,4601 0,1189 24,99 23,41 158,8 1956 0,1238 0,1866 0,2416 0,186 0,275 0,08902 23,57 25,53 152,5 1709 0,1444 0,4245 0,4504 0,243 0,3613 0,08758 … … … … … … … … … … 18,98 34,12 126,7 1124 0,1139 0,3094 0,3403 0,1418 0,2218 0,0782 25,74 39,42 184,6 1821 0,165 0,8681 0,9387 0,265 0,4087 0,124 9,456 30,37 59,16 268,6 0,08996 0,06444 0 0 0,2871 0,07039
Tabel  1  menunjukkan dataset  yang digunakan dalam  penelitian  ini,  yang meliputi  32  atribut  dengan  tiga  jenis pengukuran:  rata-rata  ( mean ),  kesalahan  standar  ( standard  error ),  dan  terburuk  ( worst ).  Atribut  diagnosis dijadikan sebagai atribut penentu apakah seseorang menderita kanker payudara ganas atau jinak.
Data  terpisah  diterapkan  ke  kumpulan  data  untuk  memisahkannya  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian. Persentase yang digunakan dalam distribusi dataset adalah 80% data training sebagai pembentuk pola atau model dan 20% data testing sebagai model tester .

## Tahap Modelling
Algoritma C4.5 digunakan dalam penelitian ini untuk melakukan klasifikasi data mining. Secara singkat, proses pembuatan pohon keputusan dengan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut: [14]
1. Langkah  pertama  dalam  membuat  pohon  keputusan  adalah  membuat root (berada  paling  atas). Selanjutnya dilakukan pendistribusian data berdasarkan fitur yang sesuai dengan pembentukan daun. 2. Tahap selanjutnya adalah pemangkasan pohon yang dibuat, juga dikenal sebagai pemangkasan pohon, yang  melibatkan  pencarian  dan  pemangkasan  cabang  yang  tidak  dibutuhkan  pada  pohon  yang  terbentuk. Pemangkasan  pohon  dilakukan  untuk  mengurangi  tingkat  kesalahan  dalam  peramalan  kasus  baru  dari  hasil pemecahan dengan cara membagi dan menaklukan, selain itu untuk memperkecil ukuran pohon. Pemangkasan memiliki dua pendekatan: pra-pemangkasan dan pasca-pemangkasan.
3. Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  aturan  keputusan  berdasarkan  pohon  yang  telah  dibuat. Menelusuri dari akar ke daun pohon keputusan menghasilkan aturan.
Rapidminer  dimanfaatkan  sebagai tools dalam  mengimplementasikan  algoritma  C4.5.  Rapidminer  merupakan aplikasi yang menyediakan prosedur preprocessing, modelling sampai dengan visualisasi pada data mining dan machine learning [15].

## Tahap Evaluasi
Metode Confusion  Matrix digunakan  sebagai  metode  evaluasi  untuk  menghitung  nilai  akurasi  penelitian  ini. Confusion Matrix dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma Machine Learning (ML). Ini mewakili prediksi serta keadaan aktual dari data yang dibuat oleh algoritma ML [16].
Terdapat tiga performance metrics popular yang digunakan dalam mengukur performance pada Confusion Matrix , yaitu: akurasi, precission , dan recall [17]. Akurasi didefinisikan sebagai proporsi prediksi yang benar (baik positif maupun  negatif)  terhadap  total  data.  Presisi  didefinisikan  sebagai  rasio  prediksi  positif  yang  benar  terhadap keseluruhan hasil yang diharapkan positif. Rasio prediksi positif yang benar untuk semua data positif dan negatif yang salah dikenal sebagai Recall (sensitivitas). Persamaan berikut digunakan untuk menghitung nilai akurasi, presisi, dan recall :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛 (1)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑝 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑡𝑝 𝑓𝑛 + 𝑡𝑝 (3)

## III. Hasil dan Pembahasan
Dari  dataset  sebanyak  570 record yang  dipisahkan  menjadi  dua  bagian.  Data training terdiri  dari  455 record (80%),  sedangkan  data testing terdiri  dari  105 record (20%).  Proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5 dilakukan dengan bantuan Rapidminer seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Klasifikasi Menggunakan Rapidminer
Selanjutnya  setelah  proses  klasifikasi  akan  menghasilkan  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  ini  digunakan sebagai rule dalam klasifikasi prediksi penyakit kanker payudara. Gambar 4 merupakan pohon keputusan yang dihasilkan dari pengolahan data menggunakan alat bantu Rapidminer.
Gambar 4. Pohon Keputusan
Berdasarkan gambar 4, terlihat bahwa dari 32 atribut pada dataset, ada 8 atribut yang memiliki penentu seseorang masuk  kriteria  penderita  penyakit  kanker  payudara  ganas  atau  jinak,  yaitu  Id  (nomor  identitas  pasien), Perimeter_worst (keliling), Concavity_worst (tingkat  keparahan  dari  kontur), Concave  points_worst (jumlah konkav), Smoothness_worst (variasi lokal dari nilai radius), Radius_worst , M (diagnosis kanker payudara ganas) dan B (diagnosis kanker payudara jinak).
Atribut diagnosis (M/B) dijadikan sebagai label penentu yang menentukan hasil akhir penderita kanker payudara gabas  atau  jinak.  M  ( malignant )  mewakili  prediksi  seseorang  menderita  kanker  payudara  ganas,  sedangkan  B ( benign ) mewakili prediksi seseorang menderita kanker payudara jinak.

## Gambar 5. Rules yang Dihasilkan
Terdapat  dua rules yang  dihasilkan  pada  gambar  5  yaitu  nilai perimeter_worst >114.450  dan  nilai perimeter_worst <=114.450. Berikut ini uraian dari rule yang dihasilkan:
● Nilai perimeter_worst >114.450
Jika nilai perimeter_worst >114.450 dan concavity_worst > 0.191. Terdeteksi sebanyak 147 penderita penyakit kanker payudara ganas dan 1 penderita kanker payudara jinak.
Sedangkan jika nilai concavity_worst <= 0.191 pada id > 4799740 terdapat 2 penderita kanker payudara jinak. Untuk id <4799740 terdapat 2 penderita kanker payudara.
● Nilai perimeter_worst <=114.450
Jika nilai perimeter_worst <=114.450 dan concavity_worst >0.176. Terdeteksi sebanyak 12 penderita penyakit kanker payudara ganas.
Jika  nilai perimeter_worst <=114.450, Concavity_worst <=0.176, smoothness_worst >0.173,  terdeteksi  5 penderita penyakit kanker payudara ganas.
Jika nilai perimeter_worst <=114.450 Concavity_worst <=0.176, smoothness_worst <=0.173, radius_worstnya > 17.615, terdapat 2 penderita penyakit kanker payudara ganas.
Sedangkan  jika  nilai perimeter_worst <=114.450 Concavity_worst <=0.176, smoothness_worst <=0.173, radius_worstnya  <=  17.615,  terdapat  18  penderita  penyakit  kanker  payudara  ganas  dan  265  penyakit  kanker payudara jinak.
Gambar 6. Hasil Evaluasi
Tahap  terakhir  yaitu  dilakukan  evaluasi  dengan  melihat  nilai performance yang  dihasilkan.  Gambar  6 menggambarkan  hasil  akurasi, class  precision dan class  recall dari  model  yang  dibentuk.  Nilai  akurasi  yang dihasilkan sebesar 93,04%, precision sebesar 80,00% dan recall sebesar 92,31%. Hasil yang diperoleh terdapat peningkatan nilai akurasi dibanding penelitian sebelumya yang memperoleh akurasi sebesar 85.5% [10].

## IV. Kesimpulan
Algoritma C4.5 digunakan dalam penelitian ini untuk mengklasifikasikan pasien kanker payudara. Dataset yang digunakan berisi 570 record , 455 diantaranya adalah data training dan 105 diantaranya adalah data testing . Nomor identitas pasien, keliling, keparahan kontur, jumlah cekungan, variasi lokal dari nilai radius, rata-rata jarak rata- rata dari titik tengah ke tepi, diagnosis kanker payudara ganas, dan diagnosis kanker payudara jinak adalah delapan dari 32 atribut yang diperoleh dari kumpulan data yang menentukan apakah seseorang diklasifikasikan sebagai penderita kanker payudara ganas atau jinak.
Berdasarkan hasil evaluasi model klasifikasi diagnosis kanker payudara yang diterapkan, diperoleh nilai akurasi yang cukup signifikan sebesar 93,04%, presisi sebesar 80,00%, dan recall sebesar 92,31%, menunjukkan bahwa metode C4.5 merupakan algoritma yang baik dalam model klasifikasi.

## Daftar Pustaka
[1]. WHO, “Cancer,” 2016. https://www.who.int/health-topics/cancer#tab=tab_1 (accessed Jan. 12, 2023).
[2]. Global Cancer Observatory, “Cancer Over Time,” 2020. [Online]. Available: https://gco.iarc.fr/
[3]. Agung,  “Kalkulasi  Faktor  Risiko  Kanker  Payudara  Perlu  Dilakukan,” Universitas  Gadjah  Mada ,  2020. https://www.ugm.ac.id/id/berita/20137-kalkulasi-faktor-risiko-kanker-payudara-perlu-dilakukan (accessed Feb. 10, 2023).
[4]. W. W. Ariestya, W. Supriyatin, and I. Astuti, “Marketing Strategy for the Determination of Staple Consumer Products Using Fp-Growth and Apriori Algorithm,” J. Ilm. Ekon. Bisnis , vol. 24, no. 3, pp. 225–235, 2019, doi: 10.35760/eb.2019.v24i3.2229.
[5]. U. Ependi and A. Putra, “Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang),” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 139–145, Aug. 2019, doi: 10.26418/JP.V5I2.32648.
[6]. F. Elfaladonna and A. Rahmadani, “Analisa Metode Classification-Decission Tree Dan Algoritma C.45 Untuk Memprediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner,” SINTECH  (Science  Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 1, pp. 10–17, Apr. 2019, doi: 10.31598/SINTECHJOURNAL.V2I1.293.
[7]. M. Ture, F. Tokatli, and I. Kurt, “Using Kaplan–Meier analysis together with decision tree methods (C&RT, CHAID, QUEST,  C4.5 and ID3) in determining recurrence-free survival of breast  cancer patients,” Expert Syst. Appl. , vol. 36, no. 2, pp. 2017–2026, Mar. 2009, doi: 10.1016/J.ESWA.2007.12.002.
[8]. T.  Wulandari,  M.  Marji,  and  L.  Muflikkah,  “Klasifikasi  Jenis  Kanker  Berdasarkan  Struktur  Protein Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3738– 3743,  Feb.  2018,  Accessed:  Jul.  07,  2023.  [Online].  Available:  https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/2718
[9]. M.  A.  E.  Setyorini,  “Analisis  perbandingan  metode  machine  learning:  random  forest  dan  support  vector machine  untuk  deteksi  kanker  paru-paru,”  Universitas  Jember,  2020.  Accessed:  Jul.  07,  2023.  [Online]. Available: https://repository.unej.ac.id/handle/123456789/101771
[10]. M. Maryam and H. W. Ariono, “Sistem Pakar Pengklasifikasi Stadium Kanker Serviks Berbasis Mobile Menggunakan  Metode  Decision  Tree,” J.  Kaji.  Ilm. ,  vol.  22,  no.  3,  pp.  267–278,  Sep.  2022,  doi: 10.31599/JKI.V22I3.1368.
[11]. A. R. Pratama, TG, “Application of the C4. 5 Algorithm for Early Cervical Cancer Classification,” Urecol J. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.53017/uje.4.
[12]. D.-K. I. J. I. K. Gunawan, “Evaluasi Performa Pemecahan Database dengan Metode Klasifikasi Pada Data
Preprocessing Data mining,” J. Ilmu Komput. dan Inform. Khazanah Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 10–13, 2016, Accessed: Feb. 02, 2023. [Online]. Available: https://journals.ums.ac.id/index.php/khif/article/view/1749
[13]. UCI, “Breast Cancer Coimbra - UCI Machine Learning
Repository,” 2018.
https://archive.ics.uci.edu/dataset/451/breast+cancer+coimbra (accessed Dec. 12, 2022).
[14]. F. M. Hana, “Klasifikasi Penderita Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Decision Tree C4. 5,” J. Sist. Komput.  dan  Kecerdasan  Buatan ,  vol.  IV,  no.  1,  pp.  32–39,  2020,  doi:  https://doi.org/10.47970/siskom- kb.v4i1.173.
[15]. D. Novianti, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis Menggunakan Rapid Miner,” J. Inform. dan Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 49–54, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.
[16]. I. Astuti, W. Ariestya, and B. Solehudin, “Deteksi Objek Daun Semanggi Secara Real Time Menggunakan CNN-Single  Shot  Multibox  Detector  (SSD),” J.  Ilm.  FIFO ,  vol.  XIV,  no.  1,  pp.  47–58,  2022,  doi: 10.22441/fifo.2022.v14i1.005.
[17]. Kuncahyo  Setyo  Nugroho,  “Confusion  Matrix  untuk  Evaluasi  Model  pada  Supervised  Learning,”  2019. https://ksnugroho.medium.com/confusion-matrix-untuk-evaluasi-model-pada-unsupervised-machine- learning-bc4b1ae9ae3f (accessed Jan. 02, 2023).