## Data Mining untuk Klasifikasi Penderita Kanker Payudara Berdasarkan Data dari University Medical Center Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## Ibnu Ramadhan, Kurniawati
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali, Kalimantan Tengah, Indonesia E-mail : 1 ibn.rmdn19@gmail.com, 2 kurniawati.vivo@gmail.com
Submitted 20-12-2019; Accepted 21-01-2020; Published 15-02-2020

## Abstrak
Data penderita kanker payudara dari University Medical Center merupakan data tentang pasien yang mengidap kanker payudara berdasarkan ciri-ciri tertentu. Data ini memiliki informasi yang berlimpah sehingga dapat dilakukan data mining dengan tujuan menggali informasi lebih dalam yang tentu saja bisa bermanfaat ke depannya. Class data sendiri terbagi menjadi 2  kelompok yaitu class kambuh dan tidak kambuh. Teknik yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Naive Bayes adalah teknik prediksi dengan basis probabilistik sederhana yang berdasar pada implementasi aturan bayes dengan asumsi independensi yang kuat pada fitur. Tools yang digunakan untuk menemukan nilai akurasi adalah RapidMiner 9.3. Atribut data terdiri dari Class, Age, Menopause, Tumor-Size, Inv- Nodes, Node-Caps, Deg-Malig, Breast, Breast-Quad dan Irradiant. Dari segi metode, penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM (Cross Industry  Standard  Process  for  Data  Mining).  Penelitian  ini  digunakan sebagai  informasi  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan kebijakan yang diambil dalam menangani pasien penderita kanker payudara.
Kata  Kunci :  Class,  Age,  Menopause,  Tumor-Size,  Inv-Nodes,  Node-Caps,  Deg-Malig,  Breast,  Breast-Quad,  Irradiant,  Naive  Bayes, Klasifikasi, Kanker Payudara.

## Abstract
The  breast  cancer  sufferers  data  from  the  University  Medical  Center  is  data  about  patients  suffering  from  breast  cancer  based  on  certain characteristics. This data has abundant information so that data mining can be done with the aim of digging deeper information which of course can be useful in the future. The data class itself is divided into 2 groups: recurrence and non-relapse classes. The technique used in this study is classification using the Naive Bayes algorithm. Naive Bayes is a simple probabilistic prediction technique based on the implementation of Bayes rules with a strong assumption of independence on features. The tool used to find accuracy values  is RapidMiner 9.3. Data attributes consist of Class, Age, Menopause, Tumor-Size, Inv-Nodes, Node-Caps, Deg-Malig, Breast, Breast-Quad and Irradiant. In terms of methods, this study uses the CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) method. This research is used as information in making decisions to determine policies taken in dealing with patients with breast cancer.
Keywords :  Class,  Age,  Menopause,  Tumor-Size,  Inv-Nodes,  Node-Caps,  Deg-Malig,  Breast,  Breast-Quad,  Irradiant,  Naive  Bayes, Classification, Breast Cancer.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi informasi terus mengalami kemajuan dari zaman ke zaman. Teknologi informasi sendiri sudah memberikan berbagai informasi serta data yang bermanfaat bagi kehidupan masyarakat pada umumnya. Informasi yang dihasilkan sudah mencakup seluruh  bidang  kehidupan  manusia  mulai  dari  ekonomi,  politik,  sejarah,  sosial,  kesehatan  dan  sebagainya.  Teknologi  juga memberikan peran dalam kemajuan berbagai institusi, salah satunya instansi kesehatan. Data yang dihasilkan di bidang kesehatan bisa berupa data mengenai penyakit yang dianggap mematikan seperti kanker, yang tentu saja data ini dapat dimanfaatkan untuk menggali  informasi  lebih  dalam  terkait  kanker  itu  sendiri,  baik  untuk  pengobatan  ataupun  pencegahan  terhadap  pasien  yang belum dan atau sudah mengalami penyakit kanker.
Dikutip  dari  situs  resmi  CNN  pada  tahun  2018,  jumlah  penderita  kanker  di  seluruh  dunia  terus  meningkat  secara signifikan. Laporan terbaru yang dirilis oleh International Agency for Research on Cancer , WHO (Organisasi Kesehatan Dunia), mengestimasi terdapat 18,1 juta kasus kanker baru dan 9,6 juta kematian yang terjadi pada tahun 2018. Serangan kanker yang masif ini diprediksi oleh WHO akan menjadi penyebab kematian nomor satu di dunia pada akhir abad ini. Hasil analisa ini didapat setelah peneliti mereka menganalisis data dari 185 negara di dunia dengan fokus pada 36 jenis kanker. Beberapa jenis kanker yang disebutkan seperti kanker paru, kolorektal, lambung, hati dan payudara.
Semua  informasi  yang  disebutkan  di  atas  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  pola  baru  dari  sebuah  data  dengan  cara melakukan  pengolahan  atau  penggalian  data.  Pola  baru  ini  dapat  digunakan  untuk  tujuan  yang  bermanfaat  misalnya pengklasifikasian data penderita penyakit kanker berdasarkan kambuh atau tidak kambuhnya penyakit tersebut. Pengetahuan ini dapat  membantu  pihak  medis  dalam  hal  penanganan  pasien  untuk  meminimalisir  jumlah  penderita  kanker  yang  mengalamai kambuh penyakit tersebut.
Berdasarkan hasil paparan dari WHO serta data yang diperoleh dari University Medical Center berupa dataset pengidap kanker payudara dengan jumlah record data sebanyak 186 data, penulis akan melakukan penelitian secara ilmiah menggunakan metode  klasifikasi  dengan  algoritma Naive Bayes guna  mengetahui  nilai  perbandingan  antara  kambuh  atau  tidak  kambuhnya penyakit  tersebut.  Hasil  klasifikasi  ini  sendiri  nantinya  dapat  dimanfaatkan  untuk  penangan  pasien  guna  mengurangi  jumlah pasien yang sering mengalami kambuh penyakit kanker.
Penelitian ini akan melakukan pengklasifikasian berdasarkan data yang didapat dari University Medical Center dengan atribut data : Class, Age, Menopause, Tumor-Size, Inv-Nodes, Node-Caps, Deg-Malig, Breast, Breast-Quad dan Irradiant . Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Mengklasifikasi data pengidap kanker payudara berdasarkan data yang diperoleh dari University Medical Center.
b. Mendapatkan akurasi yang tepat dalam melakukan klasifikasi mengenai data pengidap kanker payudara yang diperoleh dari University Medical Center dengan menggunakan metode Naive Bayes .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar[1].

## 2.2 Pengelompokan Data Mining
Menurut Larose, data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu[2]: a. Deskripsi
Terkadang peneliti dan analisis secara sederhana ingin mencoba mencari cara untuk menggambarkan pola dan kecendrungan yang terdapat dalam data.
b. Estimasi
Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik dari pada ke arah kategori. c. Prediksi
Prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi  dan  estimasi,  kecuali  bahwa  dalam  prediksi  nilai  dari  hasil  akan  ada  di  masa mendatang.
d. Klasifikasi
Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori. e. Pengklusteran
Pengklusteran merupakan  suatu  metode  untuk  mencari  dan  mengelompokkan  data  yang  memiliki  kemiripan  karakteriktik (similarity) antara satu data dengan data yang lain. Clustering merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised) . f. Asosiasi Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam suatu waktu.

## 2.3 Metode Data Mining
Menurut Larose, data mining mempunyai 6 fase CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining )[3]. Adapun 6 fase tersebut diantaranya sebagai berikut : a. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase ) b. Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase ) c. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase ) d. Fase Pemodelan ( Modeling Phase ) e. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase ) f. Fase Penyebaran ( Deployment Phase)

## 2.4 Algoritma Naive Bayes
Naive Bayes adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Naive  Bayes didasarkan  pada  teorema  Bayes  yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan decision  tree dan neural network . Naive Bayes terbukti  memiliki akurasi  dan kecepatan yang tinggi saat  diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar[4]. Formula umum Naive Bayes sendiri yaitu sebagai berikut[3] :
(1)

## 2.5 RapidMiner
RapidMiner adalah sebuah lingkungan machine learning data mining , text mining dan predictive analytics [5].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## P ( H | X ) = P ( X | H ) χ P ( H ) / P ( H )

## 3.1 Pemahaman Bisnis
Merupakan tahap paling awal dari CRISP-DM untuk memahami tujuan awal dari sebuah penelitian.
a. Menentukan Tujuan Bisnis (Tujuan Data Mining)
Tujuan  penelitian  berdasarkan  pengolahan  data  yang  didapat  dari University  Medical  Center yaitu  untuk  meminimalisir jumlah penderita kanker payudara yang sering mengalami kambuh penyakit. Tujuan pengolahan data sendiri dapat dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan untuk mementukan penangan seperti apa yang akan diberikan kepada pasien yang sering mengalami kambuh penyakit.
b. Melakukan Penilaian Situasi
Tahap ini merupakan tahap untuk memahami tujuan penelitian serta menerjemahkannya ke dalam tujuan data mining. c. Menentukan Strategi Awal Data Mining
Demi  menerapkan  tujuan  dilakukannya data  mining ,  maka  strategi  awal  yang  dilakukan  yaitu  mencari dataset penderita penyakit kanker melalui website resmi yang sudah disediakan.

## 3.2 Pemahaman Data
Data  awal  merupakan  dataset  pasien  pengidap  kanker  payudara  yang  didapat  dari University  Medical  Center berbentuk  file dengan format .csv. Isi data sendiri berjumlah 286 record . a. Pengumpulan Data Awal Dataset pada penelitian ini merupakan sekumpulan data yang didapat dari University Medical Center dengan kelas data dibagi menjadi 2 kelompok yaitu kambuh dan tidak kambuh.
b. Mendeskripsikan Data
Dataset ini terdiri dari beberapa atribut diantaranya Class, Age, Menopause, Tumor-Size, Inv-Nodes, Node-Caps, Deg-Malig, Breast, Breast-Quad dan Irradiant . c. Evaluasi Kualitas Data Hasil evaluasi dataset ini yaitu banyak data yang tidak memiliki nilai ( missing value ) sehingga perlu dilakukan preprocessing data . d. Pemilihan Atribut Atribut data yang akan digunakan adalah keseluruhan atribut yang sudah dijelaskan sebelumnya.

## 3.3 Persiapan Data
Tahap  ini  merupakan  serangkaian  kegiatan  untuk  membangun dataset yang  akan  digunakan  ke  dalam  alat  pemodelan.  Data mentah akan di cek ulang sebelum data tersebut dapat diimplementasikan ke dalam tools RapidMiner . a. Seleksi Data
Melakukan seleksi data dengan melihat apakah ada data rusak atau tidak sehingga dari  jumlah awal data yaitu 286 record data berubah menjadi 186 record data . b. Pengolahan Data Mentah Tahap  ini  merupakan  tahap  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  akan  digunakan  telah  layak  untuk  dilakukan  proses pengolahan.
d. Transformasi Data
Data dengan jenis numerikal diubah menjadi polynominal atau binominal. Hal ini dikarenakan teknik klasifikasi tidak dapat menerima data dengan tipe numerikal. Berikut ini contoh dataset yang sudah diubah jenis atau tipe datanya :

## 3.4 Pemodelan
Pemodelan  merupakan  tahapan  di  mana  peneliti melibatkan  langsung  teknik data  mining yaitu  dengan  melakukan  pemilihan teknik serta menetukan algoritma apa yang akan digunakan dalam pengolahan dataset ini nantinya. a. Pemilihan Teknik Pemodelan
Tools yang akan digunakan adalah RapidMiner 9.3 dengan teknik yang dipilih yaitu klasifikasi. Atribut data berupa integer diubah terlebih dahulu menjadi binominal atau polynominal tergantung isi datanya seperti apa. Sementara itu metode yang digunakan yaitu Naive Bayes dengan cara menghitung P(Ci) untuk setiap atribut data. Dalam kasus dataset pada penelitian ini,  atribut  class  terdiri  dari  2  kelompok,  yaitu  “kambuh”  dan  “tidak  kambuh”.  Atribut  inilah  yangmejadi  patokan  dalam perhitungan nantinya.
Kemudian tahap selanjutnya menghitung P(X|Ci), i=1,2 untuk setiap kelas atau atribut. Setelah itu bandingkan, jika P(X|C1) > P(C|X2) maka kesimpulannya C1 adalah kelas “kambuh”. Jika sebaliknya maka kesimpulannya C2 adalah kelas “tidak kambuh”.
b.   Perhitungan Data Mining
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  manual Naive  Bayes menggunakan dataset pasien  pengidap  kanker  payudara  yang diperoleh  dari University  Medical  Center .  Data  sudah  di preprocessing sehingga  menghasilkan  data  dengan  jumlah  186 records .
Gambar 2. Data yang sudah melalui tahapan preprocessing
Menghitung jumlah kelas berdasarkan klasifikasi yang terbentuk ( prior probability ) : 1. C1 (Class = “Kambuh”) = 47/186 = 0,253
2. C2 (Class = “Tidak Kambuh” = 139/186 = 0,747
c. Menghitung Jumlah Kasus yang Sama pada Setiap Atribut dari Class (Kambuh/Tidak Kambuh) Berdasarkan Data Testing
Gambar 3. Contoh kasus
1. P (Age = “50-59” | Class = “Kambuh”) = 11/47 = 0,243
2. P (Age = “50-59” | Class = “Tidak Kambuh”) = 51/139 = 0,367
(Hitung probabilitas dari keseluruhan atribut data seperti contoh di atas).
d.   Kalikan Semua Hasil Variabel Klasifikasi studi kasus semua variabel :
Age = 50-59 , Menopouse = ge40 , T-S = 30-34 , I-N = 0-2 , Nod-C = yes , D-M = 3 , Breast = left , Breast-quad = left-low , Irr = yes .
a. Untuk semua atribut Class = “Kambuh”
P (X | Class = “Kambuh”) = 0,234 x 0,319 x 0,234 x 0,915 x 0,149 x 0,447 x 0,489 x 0,383 x 0,234
= 0,0000467
b. Untuk semua atribut Class = “Tidak Kambuh”
P (X | Class = “Tidak Kambuh”) = 0,367 x 0,489 x 0,187 x 0,978 x 0,058 x 0,223 x 0,532 x 0,367 x 0,122
= 0,0000101
c. Perkalian prior probability dengan semua atribut Class = “Kambuh”
P (Ci) | Class = “Kambuh” x P (X | Class = “Kambuh”) = 0,253 x 0,0000467
= 0,000012
d. Perkalian prior probability dengan semua atribut Class = “Tidak Kambuh”
P (Ci) | Class = “Tidak Kambuh” x P (X | Class = “Tidak Kambuh”) = 0,747 x 0,0000101 = 0,000008 e.  Bandingkan Hasil Kelas P (Ci) | Class = “Kambuh” x P (X | Class = “Kambuh”) > P (Ci) | Class = “Tidak Kambuh” x P (X | Class = “Tidak Kambuh”)
Kesimpulan : Class = “Kambuh”
(Perhitungan antara perkalian Class “Kambuh” dengan Class “Tidak Kambuh” menunjukkan bahwa nilai Class = “Kambuh” lebih besar dibandingkan nilai Class = “Tidak Kambuh”).
f.   Implementasi Menggunakan RapidMiner
Berikut ini merupakan proses pengolahan dataset menggunakan RapidMiner dengan metode Naive Bayes .
Gambar 4. Pemodelan menggunakan RapidMiner
1. Pemodelan merupakan tahap dalam membuat model berdasarkan sistem nyata (realitas)
2. RapidMiner adalah tools yang berfungsi untuk machine learning, text mining serta predictive analytics . 3. Dataset awalnya berjumlah 286 records data , setelah dilakukan preprocessing data jumlah records berkurang menjadi 186. Peneliti menggunakan RapidMiner untuk membantu proses perhitungan.
4. Split Validation untuk membantu menghasilkan tingkat keakurasian berdasarkan dataset yang sudah dilakukan klasifikasi sebelumnya
Gambar 5. Split Validation pada RapidMiner
Tujuan  utama  dilakukannya  penelitian  ini  adalah untuk  mengetahui  nilai  akurasi  dari  pemodelan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes dengan tools yang  digunakan  yaitu RapidMiner .  Pola  data  baru  yang  dihasilkan  digunakan  untuk  proses klasifikasi pasien pengidap kanker payudara.
Dalam  kolom training terdapat  algoritma  yang  digunakan  yaitu Naive  Bayes .  Sedangkan  dalam  kolom testing ,  terdapat operator Apply  Model yang  berfungsi  untuk  menjalankan  model Naive  Bayes serta Performace yang  berfungsi  untuk mengukur performa dari model Naive Bayes yang digunakan tersebut. g.   Hasil Pengujian dan Percobaan
Gambar 6. Contoh result history pada RapidMiner
Pada  percobaan  pengolahan  dataset  dengan  algoritma Naive  Bayes dibantu tools RapidMiner ,  diperoleh  waktu  eksekusi proses yaitu 0 detik. Hal ini membuktikan bahwa perhitungan menggunakan Naive Bayes berjalan sangat cepat. Kelebihan Naive Bayes salah satunya yaitu waktu komputasi yang lebih singkat jika dibandingkan algoritma lain seperti neural network yang membutuhkan waktu lebih lama.

## Gambar 7. Nilai akurasi menggunakan Naive Bayes
Hasil  akurasi  perhitungan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes menunjukan  persentase  nilai  sebesar  71,43%.  Artinya mencari  nilai  akurasi  menggunakan  algoritma  ini  cukup  baik  berdasarkan  tingkat  akurasinya  yang  mencapai  70%  lebih. Hanya  saja  tetap  harus  mempertimbangkan  hal-hal  lain  dalam  proses  perhitungan  nilai  akurasi  seperti  kompleksitas  dan jumlah datasetnya.

## Gambar 8. Simple Distribution
Model distribusi untuk label atribut Class adalah sebagai berikut :
1. Class “Tidak Kambuh”
: 9 distributions
2. Class “Kambuh”
: 9 distributions
Percobaan pada penelitian ini menggunakan Rapidminer  9.3. Algoritma yang digunakan adalah Naive  Bayes. Validasinya menggunakan x-validation dan  untuk  testing  menggunakan Apply  Model untuk  menjalankan  algoritma  atau  model Naive Bayes serta Performance untuk mengukur performa dari model Naive Bayes tersebut.

## 3.5 Evaluasi
Evaluasi merupakan fase di mana peneliti melakukan kontrol terhadap pemodelan yang sudah dilakukan agar mendapatkan hasil yang  sesuai  dengan  sasaran  yang  ingin  dicapai  pada  tahap  pemahaman  bisnis.  Fase  ini  merupakan  fase  lanjutan  yang  lebih mendalam terhadap tujuan data mining . a. Evaluasi Hasil
Tahap ini berfungsi untuk menilai sejauh mana hasil pemodelan data mining dapat memenuhi tujuan data mining yang sudah ditetapkan pada tahap pemahaman penelitian.
b. Pengecekan Ulang Proses
Pemodelan  yang  sudah  dilakukan  dan  sudah  dievaluasi  kemudian  dilakukan  pengecekan  ulang  agar  faktor-faktor  penting yang berpengaruh dalam proses pengolahan data tidak terlewatkan.
c. Menentukan Langkah Selanjutnya
Tahap  ini  peneliti  merencanakan  kembali  tahap  selanjutnya  yang  harus  dilakukan.  Ada  2  pilihan  yang  dapat  dilakukan, pertama kembali ke tahap awal yaitu ke tahap pemahaman bisnis. Kedua yaitu melanjutkan ke tahap selanjutnya yaitu tahap persebaran (tahap akhir).

## 3.6 Persebaran
Persebaran merupakan tahap akhir dari sebuah proses data mining . Pada tahap ini dibuat suatu laporan akhir yang berisi tentang pengetahuan yang diperoleh atau pengenalan pola pada data dalam proses data mining . Pada penelitian yang dilakukan, telah dihasilkan suatu pola data atau informasi baru dalam proses data mining untuk klasifikasi pengidap kanker payudara berdasarkan dataset yang diperoleh dari University Medical Center . Pola informasi yang dihasilkan sesuai dengan tujuan data mining yaitu pola perhitungan data mining yang berisi data training dan data testing serta mencari probabilitas  dari  setiap  atribut  data  berdasarkan data  training dan data  testing untuk  menghasilkan  informasi  baru. Pertanyaannya,  apakah  dari  data  yang  diperoleh  dari University  Medical  Center mengenai  pasien  pengidap  kanker  payudara, lebih  besar  probabilitas  penyakit  tersebut  kambuh  atau  tidak  kambuh?.  Untuk  menguji  tingkat  akurasinya  sendiri,  peneliti melakukan perhitungan dengan bantuan RapidMiner untuk menguji seberapa besar akurasi perhitungan dari klasifikasi tersebut. Berdasarkan proses  perhitungan data mining menggunakan algoritma Naive Bayes , menghasilkan perkalian prior probabality dengan Class = “Kambuh” sebesar 0,000012, sedangkan perkalian prior probability dengan Class = “Tidak Kambuh” sebesar 0,000008.  Dari  segi  tingkat  akurasi,  proses data  mining menggunakan  algoritma Naive  Bayes dengan  proses  klasifikasi menghasilkan nilai akurasi perhitungan sebesar 71,43% tentunya dengan melalui semua tahapan yang diperlukan dalam proses data mining.
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  hasil  penelitian  di  atas  yaitu  pasien  pengidap  penyakit  kanker  yang  mengalami  kambuh penyakit masih lebih besar dibandingkan dengn pasien yang tidak mengalami kambuh. Analisa yang dilakukan menggunakan Naive Bayes sendiri  menunjukan keakuratan perhitungan yang cukup besar dilihat dari  persentase yang mencapai  70% lebih. Nilai 71,43% bisa juga disebabkan oleh kekurang kompleksan data yang mengakibatkan model dapat memprediksi secara akurat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  data  mining  menggunakan  algoritma Naive  Bayes ,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Class  pasien “Kambuh”  lebih  besar  dibandingkan  Class  pasien  “Tidak  Kambuh”.  Akurasi  terhadap  klasifikasi  data  yang  sudah  dilakukan sebelumnya menggunakan algoritma Naive Bayes , diperoleh nilai akurasi terhadap pasien yang mengalami kambuh atau tidak sebesar 71,43% di mana hal ini juag bisa disebabkan oleh kekurang kompleksan data sehingga model dapat memprediksi secara akurat.
Peneliti telah melakukan pembahasan menggunakan algoritma Naive Bayes mengenai pasien pengidap kanker payudara. Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  algoritma  lain  seperti  C.4.5  atau  Nearest  Neighbor  guna memnetukan kelas berdasarkan atribut-atribut yang telah ditentukan sebelumnya sehingga dapat  diketahui metode mana yang nilai  akurasinya  lebih  baik  melalui  perbandingan  berbagai  metode.  Pengklasifikasian  data  pasien  yang  mengalami  kambuh penyakit kanker payudara atau yang tidak kambuh sebaiknya rutin dilakukan sebagai langkah pencegahan serta penangan untuk mengurangi  jumlah  pasien  yang  mengalami  kambuh  penyakit,  sehingga  penangan  pasien  pengidap  kanker  payudara  dapat dilakukan secara optimal.

## REFERENCES
[1] E. Turban, T.-P. Liang, and J. E. Aronson, Decision Support Systems and Intelligent Systems:(International Edition) . Pearson Prentice Hall, 2005.
[2] D. T. Larose and D. T. Larose, Data mining methods and models , vol. 2. Wiley Online Library, 2006.
[3] Y.  S.  Nugroho,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Universitas  Dian  Nuswantoro,” Dian Nuswantoro Fak. Ilmu Komput. Skripsi , 2014.
[4] E. Prasetyo, “Data mining konsep dan aplikasi menggunakan matlab,” Yogyak. Andi , 2012.
[5] C. Vercellis, Business intelligence: data mining and optimization for decision making . Wiley Online Library, 2009.