## IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM KLASIFIKASI DIAGNOSA KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION
Yahya Anugerah Dwi Khurrota A’yunan 1*) , Uce Indahyanti 2) , Suhendro Busono 3) .
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo email: 191080200183@umsida.ac.id 1*) , uceindahyanti@umsida.ac.id 2) , hendrob@umsida.ac.id 3)

## Abstract
Breast cancer is a very dangerous disease. It is considered as one of the most serious threats to women's health. To treat breast cancer, surgery and chemotherapy are two common approaches. It is important to diagnose breast cancer early to minimize the severity and increase the chance of cure. This study aims to classify breast cancer diagnoses using Logistic Regression. The data used is secondary data downloaded from Kaggle.com totaling 569 records. The data is processed through encoding to change the data type into  numeric.  Data  must  also  go  through  outlier  handling to  remove  the  same  data  or  excess  data  that does not match the z-score requirements. Then the data that is ready to be processed is then divided into training and testing data with a ratio of 70%: 30%. This study produces an accuracy rate of 98% on the prediction of breast cancer patients after classification modeling and model testing using the confusion matrix method.
Keywords : Logistic Regression, Breast Cancer Diagnosis Classification, Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  payudara  adalah  perkembangan sel yang tidak normal yang dimulai dari lapisan epitel  saluran  dan  lobus.  Selain  itu,  sel  kanker payudara  dapat  menyerang  lemak,  pembuluh darah,  dan  saraf  payudara,  sehingga  dapat dengan  mudah  menyebar  ke  beberapa  bagian anggota tubuh lain apabila tidak cepat ditangani [1].  Prosedur  dimulai  ketika  sel-sel  di  jaringan payudara  saling  tumbuh  terlalu  cepat.  Kanker payudara  adalah  suatu  bentuk  kanker  yang terjadi  pada  sel  di  payudara,  yang  dapat  berasal dari komponen kelenjar seperti duktus dan epitel lobular,  serta  komponen  non  kelenjar  seperti lemak,  pembuluh  darah,  dan  persarafan.  Sel-sel ini biasanya membentuk tumor yang bisa dilihat melalui  sinar-X  atau  terasa  seperti  benjolan  di area payudara. Tanda-tanda yang sering muncul pada  penderita  adalah  munculnya  benjolan  atau pengerasan pada payudara yang berbeda dengan jaringan  sekitarnya  dan  terkadang  juga  dapat disertai  dengan  keluarnya  darah  dari  puting payudara.Kanker  payudara  merupakan  kanker yang sangat umum di kalangan wanita di dunia. Itu menyumbang 25% dari semua kasus kanker, dan  mempengaruhi  lebih  dari  2,1  Juta  orang
pada  tahun  2015  saja.  Berdasarkan  data GLOBOCAN [2] pada tahun 2012, International Agency  for  Research  on  Cancer  (IARC) melaporkan  terdapat  14.067.894  kasus  kanker baru  dan  8.201.575  kematian  diakibatkan  oleh penyakit  kanker  di  seluruh  dunia.  Dilansir  dari data  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  kanker payudara  merupakan  penyebab  terbesar  dari kasus  baru  kanker,  yaitu  mencapai  43,3% setelah  dikontrol  dengan  umur,  dan  juga berkontribusi  sebesar  12,9%  pada  kematian akibat  kanker.  Menurut  data  GLOBOCAN, persentase kematian akibat kanker payudara jauh lebih  rendah  dibandingkan  dengan  persentase kasus  baru.  Oleh  karena  itu,  penemuan  dan pencegahan  kanker  payudara  pada  tahap  awal sangat penting untuk meningkatkan
kemungkinan kesembuhan [3]. Menurut informasi yang disajikan oleh WHO (Organisasi Kesehatan  Dunia),  pada  tahun  2018,  kanker payudara menyumbang sebesar 42,5% dari total kasus kanker yang  mencakup seluruh dunia dan sekitar  9,3  wanita  meninggal  setiap  tahunnya karena hal ini [4].
Diagnosis dini penyakit kanker payudara  dapat  dilakukan  melalui  metode  data
mining. Proses ini bertujuan untuk menguraikan informasi  baru  dari  dataset  dan  memanfaatkan teknik  seperti  statistik,  matematika,  artificial intelligence,  dan  machine  learning  untuk menemukan  informasi  dan  pengetahuan  yang berguna  dalam database [5].  Dalam  hal  ini, klasifikasi  kanker  payudara  memainkan  peran penting  dalam  menentukan  tingkat  keparahan dan  merumuskan  rencana  pengobatan  yang sesuai.  Pada  tahap  awal,  klasifikasi  kanker payudara  dapat  dilakukan  melalui  pemeriksaan fisik,  mammografi,  atau  biopsi,  namun  metode ini  seringkali  memiliki  tingkat  kesalahan  dan kurang  efektif.  Oleh  karena  itu,  penggunaan algoritma  pembelajaran  mesin  seperti  logistic regression  sangat  penting  untuk  meningkatkan akurasi  dalam  klasifikasi  kanker  payudara. Algoritma  ini  menggunakan  rumus  matematis untuk memprediksi probabilitas kanker payudara dan  mengklasifikasikan  kanker  payudara  ke dalam tingkatan yang berbeda [6].
Algoritma Regresi Logistik adalah salah satu  konsep  yang  krusial  dalam  dunia  statistik, analisis  data,  dan  pembelajaran  mesin  [7]. Dalam  konteks  analisis  data,  regresi  logistik digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas terjadinya suatu peristiwa atau kejadian berdasarkan  variabel-variabel  yang  relevan  [8]. Algoritma ini mendapatkan namanya dari bentuk fungsinya  yang  mirip  dengan  regresi  linear, namun  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi yang  menghasilkan  keluaran  dalam  bentuk probabilitas  atau  kelas-kelas  diskret  [9]. Kata binomial  memiliki  arti  bahwa  hanya  terdapat dua  kemungkinan  hasil  yang  mungkin  terjadi, tidak lebih dari itu [10]. Contohnya, 1 atau 0, ya atau tidak, hitam atau putih, dan lain sebagainya [11].  Oleh  karena  itu,  logistic  regression  bisa diaplikasikan  untuk  menyelesaikan  berbagai masalah  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi ( classification ) [12].
Beberapa  penelitian  sejenis  sebelumnya telah dilakukan oleh Achmad 2022 dengan judul “Klasifikasi  Breast  Cancer  Menggunakan Logistic  Regression”  yang  mengklasifikasi breast cancer hanya menggunakan 120 data dari 569  data  dan  2  atribut.  Pada  penelitian  ini
dilakukan menggunakan metode logistic regression  sehingga  didapatkan  presentase  hasil akurasi  sebesar  76.04%  untuk  data  latih  dan sebesar  83.33%  untuk  data  uji  [13].Penelitian kanker  payudara  menggunakan  metode  K Nearest Neighboor dilakukan Atthalla, Jovandy, dan  Habibie  yang  melakukan  klasifikasi  untuk menghitung  jarak  kemiripan.  Hasil  akhir penelitian  yang  dilakukan  pada  tahun  2018 menghasilkan nilai akurasi sebesar 93% [14].
Penelitian  tentang  analisis  sentimen pada  kasus  Covid  –  19  yang  dilakukan  oleh Santoso,  Aloysius  K.S,  Astrid  N,  Aliyah  K, Bagus  D.W,  Ahmad  N  pada  tahun  2021.  Data yang diambil merupakan hasil scrapping Twitter dengan mengelompokkan label negative, positif, dan  netral.  Dari  hasil  tersebut  penelitian  ini memakai  metode  Logistic  Regression  dan variasi hyperparameter L2  dan  hyperparameter none.  Sehingga  hasil  yang  didapatkan  untuk model terbaik adalah dengan menerapkan variasi hyperparameter L2 [15].
Berdasarkan beberapa penelitian terakhir  yang  menggunakan  algoritma  logistic regression. Metode ini sangat efektif dan efisien jika  ditambah  dengan  beberapa  pengukuran kinerja dan beberapa evaluasi tambahan sehingga  mendapat  hasil  yang  lebih  informatif untuk digunakan oleh penelitian lain lebih lanjut. Dengan latar belakang tersebut, maka penelitian ini diusulkan guna dapat mengetahui kinerja dari metode logistic regression dalam mengklasifikasian kanker payudara
menggunakan  dataset  breast  cancer  wisconsin ( diagnostic ), dan menggunakan teknik pengukuran kinerja confusion matrix .

## 2. METODE PENELITIAN
Terdapat beberapa tahapan yang digunakan dalam penelitian ini. Adapun tahapan – tahapan tersebut adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Pada  Gambar  1  merupakan  langkah langkah  penelitian  akan  dilakukan  dalam klasifikasi diagnosa kanker payudara.
1. Pengambilan Dataset
Dataset  yang  dipakai  di  penelitian  ini merupakan data yang bersumber pada kaggle dengan  nama Breast  Cancer  Wisconsin (diagnostic) ( https://www.kaggle.com/data sets/yasserh/breast-cancer-dataset/code )  pada tahun 2015. Dataset ini memiliki 569 isi data dan 31 kolom.
2. Preprocessing Data
Dataset Breast Cancer Wisconsin
( diagnostic )  akan  dianalisa  terlebih  dahulu bagaimana  isi  dan  atribut  –  atributnya. Analisa ini dilakukan selain untuk mengetahui  missing  value dan tipe  data juga untuk  mendapatkan  kolom  yang  merupakan target  atau  label[16].  Sebuah  mesin  tidak dapat memproses data yang bersifat kategorik. Sehingga pada tahap awal preprocessing ,  peneliti  melakukan  encoding terhadap  data  yang  bersifat  kategorik.  Pada penelitian  ini,  kolom  yang  bersifat  kategorik adalah  kolom  “diagnosis”.  Karena  kolom “diagnosis”  merupakan  kolom  target,  maka peneliti  melakukan  Teknik label  encoder untuk  melakukan  encoding.    Pada  tahap  ini indikator  diagnosis  berisi  B  atau  M  maka akan  diubah  menjadi  angka  0  dan  1.  Setelah melalui  tahapan  encoding,  selanjutnya  yaitu tahap handling  outlier dimana  tahapan  ini digunakan  untuk  menghilangkan  data  yang bernilai  ekstrem  atau outlier [17].  Data outlier merupakan  data  yang  memiliki  nilai
jauh  dari  rata  rata.  Pada  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  Teknik  Z-Score  yang memiliki aturan umum nilai yang kurang dari -3  atau  lebih  dari  +3  menunjukkan  bahwa nilai  data  adalah  ekstrem[18].  Sehingga  data yang  melebihi  batas  bawah  dan  bataas  atas akan  dihapus.  Dalam  distribusi  normal standar,  Z-score  menggambarkan  seberapa jauh  nilai  pengamatan  berjarak  dari  rata-rata dalam satuan deviasi standar. Sebagian besar (sekitar 99.7%) nilai dalam distribusi normal standar berada dalam rentang -3 hingga +3.
3. Processing Data Tabel 1 merupakan penentuan parameter yang  akan  digunakan  untuk  memanggil fungsi  Grid  Search  agar  dapat  melakukan pencarian  parameter  yang  optimal  untuk model  Logistic  Regression.  Pada  parameter penalty  peneliti  menggunakan  2  regularisasi yaitu  L1  dan  L2.  L1  akan  memberikan  hasil model dengan sparse (jarang), sedangkan L2 akan  memberikan  hasil  model  dengan  bobot yang  lebih  merata  [7].  Parameter  C  berguna untuk  mengatur  kekuatan  regularisasi  yang sudah disesuaikan nilainya dengan karakteristik  data  yang  digunakan  seperti jumlah  sampel  dan  jumlah  fitur  pada  data. Parameter  solver  yang  dipilih  `meupakan solver paling umum digunakan dalam regresi logistik [19].

## Tabel 1. Hyperparameter tunning
Parameter  Value Penalty [“l1”,”l2”] C [0.001, 0.009, 0.01, 0.09, 1, 5, 10, 25] Solver [‘lbfgs’, ‘newton-cg’, ‘liblinear’,
‘sag’, ‘saga’]
4. Evaluasi
Setelah  sukses  menerapkan  algoritma, model  yang  tercipta  dievaluasi  untuk  menguji kinerjanya.  Pada  tahap  penilaian  digunakan sebuah confusion matrix , hal ini berusaha untuk mengungkapkan  perbandingan  hasil  klasifikasi oleh  model  dengan  hasil  klasifikasi  yang
sebenarnya. confusion matrix diwakili oleh tabel dengan  empat  nilai  berbeda  yang  berisi kombinasi nilai prediksi dan aktual pada tabel  2 [20].
Tabel 2. Confusion matrix Positif Negatif Positif True Positif (TP) False Positif (FP) Negatif False Negatif (FN)  False Negatif (FN) 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1.   Pengambilan Dataset Kolom diagnosis pada dataset merupakan target atau label dari dataset. Kolom diagnosis  hanya  memiliki  2  macam  label,  yaitu M (Malignant) untuk menyatakan diagnosa pada kanker  ganas,  dan  B  (Benign)  untuk  melabeli kanker jinak seperti pada Tabel 3. Namun kolom diagnosis  akan  dihilangkan  sebelum  melakukan pembagian data ( splitting data ), sehingga jumlah kolom atau atribut yang digunakan pada metode Logistic  Regression  adalah  30  kolom  saja. Pengambilan  data  dari  kaggle  dengan  nama breast cancer wisconsin (diagnostic) ( https://www.kaggle.com/datasets/yasserh/breast -cancer-dataset/code )  pada  tahun  2015.  Dataset ini  memiliki  569  isi  data  dan  31  kolom.  Data disimpan  berbentuk  csv.  Dataset  awal  seperti pada  Tabel  3  masih  berupa  data  awal  sebelum dilakukan encoding categorial data
Tabel 3. Dataset breast cancer
Responden Atribut 1 2 3 4 Diagnosis M M M B radius_mean 17. 99 20.57 19.69 13.54 0 texture_mean 10.38 17.77 21.25 14.36 perimeter_mean M 122.8 132.9 130 87.46 area_mean 1001 1326 1203 566.3 smoothness_mea n 0.118 4 0.084 74 0.109 6 0.097 79 compactness_me an 0.277 6 0.078 64 0.155 9 0.081 29 concavity_mean 0.300 1 0.086 9 0.197 4 0.066 64 concave 0.147 0.070 0.127 0.047
Responden Atribut 1 2 3 4 points_mean 1 17 9 81 symmetry_mean 0.241 9 0.181 2 0.206 9 0.188 5 fractal_dimensio n_mean 0.078 71 0.056 67 0.059 99 0.057 66 radius_se 1.095 1.095 0.745 6 0.269 9 texture_se 0.905 3 0.905 3 0.905 3 0.788 6 perimeter_se 8.589 3.398 4.585 2.058 area_se 153.4 74.08 74.08 23.56 smoothness_se 0.006 399 0.006 399 0.006 15 0.008 462 compactness_se 0.006 15 0.013 08 0.040 06 0.014 6 concavity_se 0.053 73 0.018 6 0.038 32 0.023 87 concave points_se 0.015 87 0.015 87 0.020 58 0.013 15 symmetri_se 0.030 03 0.013 89 0.022 5 0,019 8 fractal_dimensio n_se 0.006 193 0.003 532 0.004 571 0,002 3 radius_worst 25.38 24.99 23.57 15,11 texture_ worst 17.33 23.41 25.53 19,26 perimeter_ worst  184.6 158.8 152.5 99,7 area_ worst 2019 1956 1709 711,2 smoothness_ worst 0.162 2 0.123 8 0.144 4 0,144 compactness_ worst 0.665 6 0.186 6 0.424 5 0,177 3 concavity_ worst  0.711 9 0.241 6 0.450 4 0,239 concave points_ worst 0.265 4 0.186 0.186 0,128 8 symmetri_ worst 0.460 1 0.275 0.361 3 0,297 7 fractal_dimensio n_ worst 0.118 9 0.089 02 0.087 58 0,072 59

## 3.2. Preprocessing
Dataset  tidak  langsung  digunakan  oleh sistem.  Oleh  karena  itu,  beberapa  preprocessing harus dilakukan untuk sedikit memodifikasi data guna meningkatkan kualitas data yang digunakan. 3.2.1 Encoding Categorial Data Data awal pada kolom
diagnosis isinya masih bersifat kategorial  yaitu  B  dan  M  kemudian diubah  menjadi  numerik  0  dan  1
menggunakan library scikit-learn.
LabelEncoder diinstantiate menjadi objek bernama "labelencoder". Kemudian,  kolom  "diagnosis"  dalam sebuah  dataframe  (df)  akan  diberikan nilai numerik dengan memanggil metode "fit_transform" dari objek "labelencoder". Setelah itu, nilai numerik baru tersebut akan disimpan ke dalam  kolom  "diagnosis"  yang  sama dalam  dataframe  (df).  Untuk  hasil encoding  categorial  data  dapat  dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Dataset setelah proses encoding
Responden Atribut 1 2 3 4 Diagnosis 1 1 1 0 radius_mean 17. 99 20.57 19.69 13.54 0 texture_mean 10.38 17.77 21.25 14.36 perimeter_meanM  122.8 132.9 130 87.46 area_mean 1001 1326 1203 566.3 smoothness_mean 0.1184 0.084 74 0.109 6 0.097 79 compactness_mea n 0.2776 0.078 64 0.155 9 0.081 29 concavity_mean 0.3001 0.086 9 0.197 4 0.066 64 concave points_mean 0.1471 0.070 17 0.127 9 0.047 81 symmetry_mean 0.2419 0.181 2 0.206 9 0.188 5 fractal_dimension _mean 0.07871 0.056 67 0.059 99 0.057 66 radius_se 1.095 1.095 0.745 6 0.269 9 texture_se 0.9053 0.905 3 0.905 3 0.788 6 perimeter_se 8.589 3.398 4.585 2.058 area_se 153.4 74.08 74.08 23.56 smoothness_se 0.00639 9 0.006 399 0.006 15 0.008 462 compactness_se 0.00615 0.013 08 0.040 06 0.014 6 concavity_se 0.05373 0.018 6 0.038 32 0.023 87 concave points_se 0.01587 0.015 0.020 0.013
Responden Atribut 1 2 3 4 87 58 15 symmetri_se 0.03003 0.013 89 0.022 5 0,019 8 fractal_dimension _se 0.00619 3 0.003 532 0.004 571 0,002 3 radius_worst 25.38 24.99 23.57 15,11 texture_ worst 17.33 23.41 25.53 19,26 perimeter_ worst 184.6 158.8 152.5 99,7 area_ worst 2019 1956 1709 711,2 smoothness_ worst 0.1622 0.123 8 0.144 4 0,144 compactness_ worst 0.6656 0.186 6 0.424 5 0,177 3 concavity_ worst 0.7119 0.241 6 0.450 4 0,239 concave points_ worst 0.2654 0.186 0.186 0,128 8 symmetri_ worst 0.4601 0.275 0.361 3 0,297 7 fractal_dimension _ worst 0.1189 0.089 02 0.087 58 0,072 59

## 3.2.2 Handling Outlier
Data  hasil  dari  encoding  data tadi  selanjutnya  akan  di  proses  dalam handling outlier menggunakan  metode Z-score. Script yang  digunakan  sebagai berikut : for col in cols: zscore = abs(stats.zscore(df[col])) filtered_entries  =  (zscore  <  3)  & filtered_entries

## df = df[filtered_entries]
Dari  script  tersebut  memproses  data yang  berjumlah  569  kemudian  difilter menjadi  495  dikarenakan  nilai  yang diluar  rentang  dari  -3  sampai  3  akan dibuang dan tidak akan digunakan.
3.2.3 Split Dataset Data  yang  telah  di  outlier  akan dipisah menjadi 70% data train dan 30% data  latih.  Pada  bagian  data  X  disini kolom diagnosis dihilangkan.
Sedangkan  pada  data  Y  dibiarkan  tetap seperti awal. 3.2.4 Scalling Dataset Pada  proses  scalling  dataset,
dataframe  dibagi  menjadi  dua  yaitu  X
x_train,  x_test,  y_train,  y_test  = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=42)
dan Y, kemudian melakukan transformasi pada data fitur (X) dengam memanggil fungsi “StandarScaller” dari library  sklearn. Fungsi  StandardScaler akan  mengubah  data  fitur  (X)  dengan mengatasi  perbedaan  skala  antar  fitur dengan  membawa  setiap  fitur  ke  skala yang sama. Ini bertujuan untuk menghindari  perbedaan  bobot  pada algoritma machine learning yang dipengaruhi  oleh  skala  fitur  yang berbeda. Fungsi ini mengatasi perbedaan skala  dengan  membawa  setiap  fitur  ke skala  normal  (mean  =  0  dan  standard deviation = 1).
from  sklearn.preprocessing  import MinMaxScaler,StandardScaler # Transform features by scaling each feature to a given range
X = StandardScaler().fit_transform(X) X = pd.DataFrame(X) X.head()

## 3.3. Klasifikasi dan Evaluasi
Langkah  selanjutnya  dilakukan  import beberapa  fungsi  dari  pustaka  sklearn.metrics, yaitu confusion_matrix, roc_auc_score, classification_  report,  dan  accuracy_score. Kemudian,  model  lgr  disesuaikan  dengan parameter terbaik yang didapatkan dari grid_result_lgr menggunakan metode set_params(). Model lgr dilatih dengan menggunakan  data  latih  (x_train,  y_train),  dan kemudian  dilakukan  prediksi  pada  data  uji (x_test)  menggunakan  model  yang  telah  dilatih. Hasil  prediksi  tersebut  disimpan  dalam  variabel y_pred_lgr.  Selanjutnya,  dilakukan  pencetakan hasil evaluasi model, dimulai dengan classification_report  yang  mencetak  laporan klasifikasi  yang  mencakup  presisi,  recall,  f1- score,  dan  support  untuk  setiap  kelas  target. Kemudian,  confusion_matrix  mencetak  matriks kebingungan yang menunjukkan jumlah prediksi yang  benar  dan  salah  untuk  setiap  kelas  target. Selanjutnya,  mencetak  skor  ROC-AUC  dengan menggunakan  roc_auc_score  yang  menghitung area  di  bawah  kurva  ROC.  Terakhir,  mencetak skor akurasi dengan menggunakan
accuracy_score  yang  menghitung  persentase prediksi yang benar.
From sklearn.metrics import confusion_matrix, roc_auc_score, classification_report, accuracy_score lgr = lgr.set_params(**grid_result_lgr.best_params_) lgr.fit(x_train, y_train) y_pred_lgr = lgr.predict(x_test)
print(classification_report(y_test, y_pred_lgr)) print(confusion_matrix(y_test, y_pred_lgr)) print(f’ROC-AUC  score  :  {roc_auc_score(y_test, y_pred_lgr)}’) print(f’Accuracy  score  :  {accuracy_score(y_test, y_pred_lgr)}’)
Script  diatas  akan  memunculkan  output  sebagai berikut:
Precision Recall F1- score support 0 0.98 0.99 0.98 93 1 0.98 0.96 0.97 56 Accuracy 0.98 149 Macro avg 0.98 0.98 0.98 149 Weighted avg 0.98 0.98 0.98 149

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan penelitian ini menggunakan algoritma  regresi  logistik  untuk  membangun model  klasifikasi  kanker  payudara.    Klasifikasi tersebut    diharapkan    dapat  menjadi    prediksi awal  kondisi  kanker payudara  dan  selanjutnya berkembang    menjadi    prediksi    awal    penyakit pernapasan.  Dari    hasil    dan    proses    evaluasi yang  menggunakan  teknik  pengukuran  kinerja confusion  matrix,    model   klasifikasi    diperoleh tingkat  akurasi  yang  sangat  baik    yaitu    98%. Penelitian ini dapat dikembangkan menggunakan data privat yang lebih banyak dan menambahkan  algoritma  klasifikasi  lainnya untuk  membandingkan  tingkat  akurasi  yang diperoleh.

## 5. REFERENSI
[1] A.  Suyanto, Data  Mining  in  Early
Diagnosis  of  Breast  Cancer .  Journal  of
Medical Systems, 2017.
[2] Kemenkes  RI.,  “Infodatin.  Bulan  Peduli Kanker Payudara Jakarta Kemenkes RI.,” Jakarta  Selatan,  Indones.  Kementeri. Kesehat.  Republik  Indones. ,  pp.  1–17, 2016.
[3] E.  Susilowati,  A.  T.  Hapsari,  M.  Efendi, and  P.  Edi,  “Diagnosa  Penyakit  Kanker Payudara  Menggunakan  Metode  K  - Means  Clustering,” J.  Sist.  Informasi, Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 27–32, 2019.
[4] I. Mubarog, A. Setyanto, and H. Sismoro, “Sistem Klasifikasi Pada Penyakit Breast Cancer  Dengan  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes,” Creat.  Inf.  Technol.  J. , vol.  6,  no.  2,  p.  109,  2021,  doi: 10.24076/citec.2019v6i2.246.
[5] Suyanto, Data  mining  untuk  klasifikasi dan klasterisasi data . Bandung: Informatika Bandung, 2017.
[6] N.  Meilani  and  O.  Nurdiawan,  “Data Mining  untuk  Klasifikasi  Penderita Kanker Payudara Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” J. Wahana  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  177– 187, 2023, [Online]. Available:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Br east+Cancer.
[7] M.  I.  Gunawan,  D.  Sugiarto,  and  I. Mardianto, “Peningkatan Kinerja Akurasi Prediksi  Penyakit  Diabetes  Mellitus Menggunakan  Metode  Grid  Seacrh  pada Algoritma  Logistic  Regression,” J.
Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  6,  no.
3, p. 280, 2020, doi: 10.26418/jp.v6i3.40718. [8] A. Bimantara and T. A. Dina, “Klasifikasi Web Berbahaya Menggunakan Metode Logistic Regression,” Annu.  Res.  Semin. ,  vol.  4, no.  1,  pp.  173–177,  2019,  [Online]. Available: https://seminar.ilkom.unsri.ac.id/index.ph p/ars/article/view/1932.
[9] G.  P.  PB,  “Klasifikasi  Persetujuan
Permohonan  Pinjaman  Pada  Koperasi Simpan Pinjam Menggunakan Algoritma Logistic  Regression,” J.  Ilmu  Data ,  vol. 2,  no.  12,  pp.  1–12,  2022,  [Online]. Available: http://ilmudata.org/index.php/ilmudata/ar ticle/view/281%0Ahttp://ilmudata.org/in dex.php/ilmudata/article/download/281/2 70.
[10] F.  M.  Faruk,  F.  M.  Faruk,  F.  S.  Doven, and  B.  Budyanra,  “Penerapan  Metode Regresi Logistik Biner Untuk Mengetahui  Determinan  Kesiapsiagaan
Rumah  Tangga  Dalam  Menghadapi Bencana  Alam,” Semin.  Nas.  Off.  Stat. , vol. 2019, no. 1, pp. 379–389, 2020, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2019i1.146.
[11] N. G. Ramadhan, F. D. Adhinata, A. J. T. Segara, and D. P. Rakhmadani, “Deteksi
Berita  Palsu  Menggunakan  Metode Random Forest dan Logistic Regression,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  p.  251,  2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3979.
[12] A. K. A. I, F. Nurhadi, I. K. O. Setiawan, I.  A.  Rizky,  and  R.  B.  Manurung, “Pengaruh  Normalisasi  Data  pada Klasifikasi  Harga  Ponsel  Berdasarkan Spesifikasi  Menggunakan  Klasifikasi Naive  Bayes  dan  Multinomial  Logistic Regression,” J. Rekayasa Elektro Sriwij. , vol. 3, no. 1, pp. 8–16, 2022.
[13] A. D. Achmad, “KLASIFIKASI BREAST  CANCER  MENGGUNAKAN METODE  LOGISTIC  REGRESSION,” vol. 9, no. 1, 2022.
[14] I.  N.  Atthalla,  A.  Jovandy,  and  H. Habibie,  “Klasifikasi  Penyakit  Kanker
Payudara Menggunakan Metode K Nearest  Neighbor,” Pros.  Annu.  Res.
Semin. , vol. 4, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[15] A.  K.  Santoso,  A.  Noviriandini,  A.
Kurniasih,  B.  D.  Wicaksono,  and  A. Nuryanto, “Klasifikasi Persepsi Pengguna Twitter Terhadap Kasus Covid-19 Menggunakan Metode Logistic
Regression,” JIK  (Jurnal  Inform.  dan
Komputer) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  234–241, 2021.
[16] R. Nofitri and N. Irawati, “Analisis Data Hasil Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.
5,  no.  2,  pp.  199–204,  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[17] A.  Saleh  and  F.  Nasari,  “Penerapan Equal-Width Interval Discretization Dalam  Metode  Naive  Bayes  Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Pemilihan  Jurusan  Siswa  (Studi  Kasus: Mas  Pab  2  Helvetia,Medan),” Masy.
Telemat. Dan Inf.  J. Penelit. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.17933/mti.v8i1.98.
[18] N.  Barkah,  E.  Sutinah,  and  N.  Agustina,
“Metode  Asosiasi  Data  Mining  Untuk Analisa Persediaan Fiber Optik Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J. Kaji.  Ilm. ,  vol.  20,  no.  3,  pp.  237–248, 2020, doi: 10.31599/jki.v20i3.288.
[19] O.  I.  Desanti,  I.  Sunarsih,  and  Supriyati, “Persepsi  Wanita  Berisiko  Kanker
Payudara Tentang Pemeriksaan Payudara Sendiri Di Kota Semarang, Jawa
Tengah,” Ber. Kedokt. Masy. , vol. 26, no.
3, pp. 152–161, 2010.
[20] A.  Alharthi,  Abdulrahman ;  Al-Mutairi, “Performance evaluation of classification models  using  confusion  matrix,” Int.  J.
Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  pp.  427–432, 2020.