## ANALISIS PERFORMA LOGISTIC REGRESSION, NAÏVE BAYES, DAN RANDOM FOREST SEBAGAI ALGORITMA PENDETEKSI KANKER PAYUDARA
Cecep Wahyu Cahyana 1 , Akhsin Nurlayli 2,*
1,2 Departemen Pendidikan Teknik Elektronika dan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Yogyakarta, Jl. Colombo No.1 Karangmalang Yogyakarta 55281 INDONESIA

## Abstrak
Kanker  payudara  merupakan  jenis  penyakit  kronis  yang  sampai  saat  ini  masih diragukan terkait upaya penyembuhan total penyakit ini, selain itu juga memerlukan waktu pengobatan yang lama dan juga biaya yang cukup tinggi. Faktor penyebab dari kanker  payudara  sendiri  hingga  kini  masih  belum  diketahui secara spesifik,  namun dapat  dicermati  bahwa  penyebab  penyakit  ini  bersifat  multifaktorial  yang  saling mempengaruhi satu dengan lainnya, seperti: faktor lingkungan, genetika, virus, pola makanan,  dan  juga  radiasi  di  daerah  dada.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  metode  mana  yang  memiliki  akurasi  tertinggi  dalam  prediksi  kanker payudara di Coimbra, dengan metode Logistics Regression, Naïve Bayes , atau Random Forest .  Penelitian  ini  diharapkan  mampu  membantu  masyarakat  dan  tenaga  medis dalam deteksi dini penyakit kanker payudara. Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan  algoritma Logistics  Regression didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  80%, pada  algoritma Naïve  Bayes mendapatkan  nilai  sebesar  75%,  dan  terakhir  dengan algoritma Random Forest didapatkan nilai sebesar 75%. Dari pengujian tersebut dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Logistics  Regression terbukti memiliki  tingkat  akurasi yang paling baik dalam hal prediksi penyakit kanker payudara dibandingkan dengan kedua algoritma lainnya.

## Abstract
Breast  cancer is  a  chronic  disease  that  is  still  in  doubt  regarding  efforts  to  cure  this disease  completely.  Besides  that,  it  also  requires  a  long  treatment  time  and  is  quite expensive. The causative factors of breast cancer itself are still not specifically known. However, it can be observed that the causes of this disease are multifactorial and influence one another, such as environmental factors, genetics, viruses, diet, and radiation to the chest  area.  This  study  aimed  to  find  out  which  method  has  the  highest  accuracy  in predicting  breast  cancer  in  Coimbra,  using  Logistics  Regression,  Naïve  Bayes,  and Random Forest methods. This research was expected to help the community and medical personnel  in  the  early  detection  of  breast  cancer.  Based  on  the  tests,  the  Logistics Regression algorithm had an accuracy value of 80%, the Naïve Bayes algorithm at 75%, and  the  Random  Forest  algorithm  received  a  value  of  75%.  The  Logistics  Regression algorithm  has  the  best  breast  cancer  prediction  accuracy  from  the  testing  processes compared to the other two algorithms.

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  data  yang  dihimpun  dari  World  Health  Organization  (WHO)  tahun  2020,  terdapat  total kurang  lebih 2,3  juta  orang  penderita  kanker  payudara  dengan  total  pasien  meninggal sekitar  685.000. Hingga akhir tahun 2020, ada 7,8 juta wanita hidup yang didiagnosis menderita kanker payudara dalam 5 tahun  terakhir,  menjadikannya  kanker  paling  umum  di  dunia.  Angka  kematian  akibat  kanker  payudara sedikit  berubah  dari  tahun  1930-an  hingga  tahun  1970-an.  Kenaikan  persentasi  kelangsungan  hidup
Kata Kunci: breast cancer, logistics regression, naïve bayes, random forest
Keywords: breast cancer, logistics regression, naïve bayes, random forest
penderita  kanker  payudara  dimulai  pada  1980-an  di  negara-negara  dengan  program  deteksi  dini  yang dikombinasikan dengan berbagai cara pengobatan untuk membasmi penyakit invasif (WHO, 2021). Kanker payudara menjadi urutan pertama penyebab kematian terkait penderita kanker di Indoesia. Data Globocan pada tahun 2020 menunjukkan jumlah kasus baru pada kanker payudara di Indonesia sebanyak 68.858 dari total keseluruhan yang mencapai 396.914, serta jumlah kematian akibat kanker payudara mencapai lebih  dari  22.000  jiwa.  Menurut  data  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  43%  kematian  dapat dicegah  apabila  pasien  melakukan  deteksi  dini  secara  rutin  dan  menghindari  factor  penyebab  kanker. Banyaknya kasus di Indonesia terjadi karena deteksi penyakit kanker payudara dilakukan tidak sejak dini (Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2022).
American  Cancer  Society merekomendasikan  beberapa  metode  dalam  pendeteksian  dini  penyakit kanker, salah satunya adalah penerapan teknologi Informasi dalam pendeteksian  dini penyakit kanker (The American  Cancer  Society  medical and  editorial  content team,  2022).  Jenis  aplikasi  pendeteksi  dini  akan memberi informasi yang memiliki sifat eksplanatoris terkait cara untuk pendeteksian kanker sejak dini. Selain itu, Teknologi Informasi dalam pendeteksian dini juga dirupakan dalam teknologi penggalian data yang bertujuan untuk mempersingkat waktu dan faktor pendeteksian dini dari penyakit kanker payudara. Data-data  terkait  faktor  diagnosis  keganasan  kanker  payudara sendiri  dapat  secara  luas  diakses  oleh masyarakat  (tidak berbayar) melalui situs resmi UCI Machine Learning . Dengan begitu  kesempatan  untuk melakukan riset akurasi dan juga deteksi dini penyakit kanker dapat dilakukan secara luas (Goel, 2018).
Selanjutnya, untuk dapat mendukung keputusan apakah seseorang tersebut dapat divonis sebagai penderita kanker payudara atau tidak, maka bisa dilakukan dengan merancang sebuah model prediksi dari beberapa  parameter/variabel  seperti  dalam  perancangan  model  prediksi  penyakit  kanker  payudara tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode statistik tradisional seperti Logistic Regression . Akan tetapi  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini,  maka dapat  dilakukan  juga  dengan menggunakan algoritma pengklasifikasian pada data mining. Data Mining sendiri merupakan sebuah proses dalam menemukan pola dan informasi menarik dalam data yang ada, dengan menggunakan teknik atau metode tertentu (Mulyo et al., 2013). Terdapat beberapa jenis metode pengklasifikasian dalam data mining yang  digunakan  untuk  deteksi  penyakit,  seperti  N aïve  Bayes,  Decision  Tree,  K-Nearest  Neighborhood , Support Vector Machine (SVM), dan lainnya (Ajeng Wijayanti et al., 2017; Bustami, 2013; Dinh et al., 2016; Goldenberg & Punthakee, 2013; Kumar et al., 2022; Network, 2022; Permanasari et al., 2017; Sandeep & Bethel, 2021; Shah et al., 2016).
Proses diagnosa penyakit kanker payudara sendiri secara medis masih cukup sulit dilakukan saat ini. Data dari medis yang kurang relevan, dan juga adanya redundant data membuat pengaruh yang signifikan dalam proses diagnosis penyakit kanker payudara. Upaya untuk memaksimalkan proses diagnosis kanker payudara salah satunya dengan menggunakan teknik klasifikasi data mining computer  menggunakan data medis yang sudah ada, untuk dapat menggali lebih dalam informasi dataset penyakit kanker payudara, dan memungkinkan untuk menghasilkan diagnosis penyakit Kanker Payudara yang akurat di masa depan.
Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya mengenai pendeteksian dini  Kanker Payudara sendiri telah banyak dilakukan dengan berbagai algoritma klasifikasi, namun belum ada penelitian yang meneliti secara ekplisit pendeteksian Kanker Payudara dengan menggunakan dataset penyakit kanker payudara di Kota  Coimbra  dan  menggunakan  algoritma Logistics Regression ,  Naïve  Bayes,  dan juga  Random  Forest. Penelitian ini memiliki tujuan berupa mempertajam hasil analisis sebelum proses diagnosa pasien dengan melakukan komparasi berbagai macam algoritma klasifikasi yang ada tersebut. Ketajaman yang dimaksud sebelumnya yaitu terkait pemilihan dengan seksama manakah variabel yang memiliki dampak yang relevan terkait pendeteksian dini dari penyakit Kanker Payudara. Dengan komparasi berbagai macam algoritma ini, diharapkan akan memiliki dampak terhadap akurasi dari masing-masing variabel, dan dapat menentukan algoritma mana yang paling sesuai untuk pendeteksian dini Kanker Payudara.
Pada penelitian ini menerapkan algoritma Logistics Regression , Naïve Bayes, dan juga Random Forest. Dari ketiga algoritma tersebut dilakukan perbandingan terkait performansinya untuk melihat algoritma mana  yang  memiliki  akurasi  paling  tinggi  dan  tepat  dalam  hal  klasifikasi terhadap  diagnosa  seseorang mengidap kanker payudara atau  tidak. Tidak hanya itu, output dari penelitian ini juga berupa model prediksi apakah  seseorang  dengan  data  tertentu  terklasifikasi  dalam  penderita  Kanker  Payudara  atau  tidak menderita kanker payudara. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data para pasien terduga penderita  kanker  payudara  di  Kota  Coimbra  Portugal  yang  dihimpun  oleh  Yassir  Hussein  Shakir,  dan bersumber  dari  Kaggle.com.  Dengan  demikian,  dari  penelitian  ini  dapat  diketahui  jenis  metode yang memiliki performansi tertinggi dalam pengujian menggunakan tersebut yaitu, Logistics Regression , Naïve Bayes, dan Random Forest dalam  hal pengklasifikasian dataset penyakit kanker payudara di Kota Coimbra.

## 2. METODE
Pada bagian metodologi ini akan dijelaskan terkait dataset yang digunakan dalam pembuatan model prediksi, desain model workflow , dan juga metode yang digunakan untuk prediksi. Tidak hanya itu, dalam bagian ini juga akan dijelaskan metode validasi dari keempat algoritma yang digunakan dalam prediksi.

## Breast Cancer in Coimbra Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian pengembangan model prediksi kali ini adalah Breast Cancer Coimbra Dataset yang didapatkan dari Kaggle.com dan dihimpun oleh . Dataset tersebut diambil dari pasien wanita dengan rentang umur antara 24 hingga 89 tahun di Kota Coimbra, Portugal.
Gambar 1. Pasien observasi (1) dan pasien positif Kanker Payudara (2)
Dataset tersebut memiliki jumlah total 116 baris data dengan total 10 kolom, data ini terdiri dari 9 atribut  data  yang  masing-masing  mengindikasikan  kondisi  dari  para  pasien.  Pada  Gambar  1  di  atas menunjukkan  sebaran  data  dari  para  penderita  kanker  payudara terhadap total  keseluruhan  data  yang ditandai  dengan  keterangan  nilai  1  sebagai  pasien  yang sedang  diobservasi  kesehatannya,  dan  nilai  2 sebagai  pasien  yang  terkonfirmasi  mengidap  kanker  payudara.  Dari  data  tersebut  terdapat  sekitar merupakan 52 pasien observasi, dan  sebanyak 64 pasien sisanya adalah pasien positif mengidap kanker payudara. Tabel 1 menunjukkan deskripsi atribut pada dataset yang digunakan.
Tabel 1. Deskripsi Atribut Atribut Deskripsi Age Usia pasien (tahun) BMI Indeks massa tubuh dari pasien (berat kg/(tinggi m)^2) Glucose Kadar glukosa plasma 2 jam dalam tes toleransi glukosa oral Insulin Kadar insulin serum 2 jam (mu U/ml) HOMA Kadar derajat disfungsi sel B pankreas (20 x insulin puasa ( μ IU/mL)) Leptin Hormon dengan massa 16 kDa yang berperan dalam regulasi berat tubuh, fungsi metabolisme, dan reproduksi Adiponectin Protein spesifik yang disekresikan oleh sel adiposit dan bersifat anti- inflamasi Resistin Resistin  merupakan Adipose  Tissue  Specific  Secretory  Factor (ADSF),  sebuah hormon yang disekresi oleh jaringan adiposa yang menginduksi resistensi insulin dalam  hati  dan  otot.  Kadar  Resistin  ini  diperkirakan  dapat  menggambarkan indikator resistensi insulin dan juga inflamasi MCP.1 Kemokin utama yang mengatur migrasi dan infiltrasi makrofag/monosit
Masing-masing atribut dalam dataset kanker payudara yang telah diuraikan dalam Tabel 1 tersebut memiliki berbagai macam tipe data dan nilai min-max pada masing-masing kolomnya, untuk detailnya akan diuraikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Atribut Dataset
Atribut Tipe Data Rentang Nilai Age Int 24 - 89 BMI Float 18,37 - 38,57 Glucose Int 60 - 201
Atribut Tipe Data Rentang Nilai Insulin Float 2,43 - 58,46 HOMA Float 0,46 - 25,05 Leptin Float 4,31 - 90,28 Adiponectin Float 1,65 - 38,04 Resistin Float 3,21 - 82,1 MCP.1 Float 45,84 - 1698,44

## Workflow
Gambar 2 adalah rancangan dari alur pengembangan sistem prediksi yang melalui berbagai macam tahap  guna  mencapai  hasil  prediksi  yang  paling  akurat  dari  beberapa  metode  yang  ada.  Kemudian dilakukan tahap  berupa data  preprocessing yang  berisi  berupa  kegiatan Missing  Value  Analysis dan juga Outliers ,  lalu  langkah  selanjutnya  ialah  data  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data training dengan persentase 75%, dan data testing berjumlah 25%.
Gambar 2. Workflow Model
Tahap selanjutnya yaitu proses tahap percobaan/ testing dengan menggunakan metode/algoritma yang ditentukan, Kemudian setelah proses tersebut dilakukan maka akan terbentuk sebuah model yang kedepannya dapat digunakan untuk proses prediksi dini penyakit kanker payudara. Pada penelitian ini, model Logistic Regression , Naïve Bayes, dan Random Forest akan dibahas pada bagian berikutnya. Setelah model sudah berhasil terbentuk, proses selanjutnya ialah tahapan Performance Evaluation and Prediction . Pada tahap akhir akan dilakukan uji sistem dengan menggunakan Confusion Matrix dan juga Classification Matrix untuk kemudian dilanjutkan pada tahap uji prediksi pada dataset baru yang betujuan untuk melihat angka akurasi model yang telah dibuat sebelumnya.

## Logistic Regression
Algoritma Logistic Regression merupakan salah satu algoritma teknik analisis data dalam Statistika yang  dirancang  untuk  dapat  mengetahui  hubungan  keterkaitan  antar  variabel,  dimana  dalam  variabel respon tersebut bersifat categorical , baik itu nominal atau ordinal, dan juga variabel penjelas yang memiliki sifat kategoris atau kontinu (Ramli et al., 2013). Metode logistic regression ini sendiri memiliki teknik dan prosedur  yang  hampir  serupa  dengan  metode  linear  regression.  Dimana  metode Ordinary  Least  Square (OLS)  sering  digunakan  untuk  proses  estimasi  nilai  parameter  oleh  linear,  sementara  itu  untuk  dapat memperkirakan estimasi nilai parameter dari linear regression menggunakan metode maximum likelihood estimation atau MLE.

## Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi dalam data mining yang menggunakan statistik dan probabilitas dalam penentuan hasilnya. Metode ini awalnya dikenalkan oleh ilmuwan Inggris yaitu Thomas Bayes. Algoritma ini diberi nama Naïve dikarenakan dalam algoritma ini akan mengasumsikan data yang ada dengan kondisi antar atribut yang saling bebas (Alita et al., 2019)(Harimurti, 2017). Dalam Naïve Bayes, klasifikasi yang ada diasumsikan bahwa ada atau tidaknya ciri khas tertentu dalam sebuah kelas tidak berhubungan dengan ciri khas dalam kelas lain (Harimurti, 2017).
Gambar 3. Alur Metode Naïve Bayes

## Random Forest
Random  Forest adalah  salah  satu  metode  yang  umum  digunakan  untuk  melakukan  regresi  dan klasifikasi  data.  Metode Random  Forest ini  sendiri  adalah  sebuah  kumpulan  ( ensemble )  dari  metode pembelajaran  yang mengimplementasikan decision  tree untuk base  classifier yang  dibangun  dan  juga dikombinasikan (Kulkarni & Sinha, 2014). Terdapat tiga aspek penting yang ada dalam metode Random Forest,  seperti:  (1)  Melakukan bootstrap sampling dalam membangun prediction tree ; (2) Masing-masing dari prediction tree tadi akan melakukan prediksi dengan prediktor random/acak;  (3)  Kemudian  Random Forest akan membuat prediksi dengan menggunakan kombinasi hasil dari masing- masing prediction tree dengan cara majority vote untuk mengklasifikasikan atau rata-rata untuk regresi (Sadewo et al., 2016).
Gambar 4. Alur Metode Random Forest (Sadewo et al., 2016)

## Preprocessing
1) Missing Value Analysis Missing value merupakan nilai yang hilang di dalam  sebuah  dataset. Proses  pengolahan  data akan mengalami kesulitan apabila dalam dataset tersebut terdapat missing value (Acuna & Rodriguez, n.d.), hal tersebut bisa terjadi karena terdapat prasangka dan penurunan kualitas dari algoritma karena terdapat nilai yang tidak lengkap (Qin et al., 2007). Oleh  karena itu diperlukan sebuah treatment khusus untuk dapat menemukan  missing  value  tersebut,  untuk  kemudian  dapat  diganti  atau  bisa  juga  dengan dihapus  dari dataset, sehingga proses pengolahan data dalam penelitian dapat menghasilkan output classification yang lebih akurat.

## 2) Outlier
Outlier merupakan data pengamatan dalam dataset yang memiliki value tidak konsisten atau sangat berbeda dari  data  lainnya.  Munculnya data yang berbeda atau  outlier  ini tentunya  akan  mempengaruhi proses analisis data, dimana output classification dari pemrosesan data akan menjadi bias dan tidak akurat. Maka  perlu  dilakukan perbaikan  dari  dataset  yang  memiliki  outlier  tersebut  sebelum  dilakukan analisis lanjutan.

## Gambar 5. Data dengan Outlier
Dapat dilihat dalam Gambar 5 di atas, dari total 116 baris data yang ada dalam dataset, terlihat dalam visual data di atas terdapat data yang outlier dari data lainnya, dengan adanya outlier tersebut maka output classification yang akan dihasilkan tidak akan sempurna karena akan mengurangi akurasi prediksi, oleh karena itu diperlukan pemrosesan berupa perbaikan data hingga data outlier tersebut akan terlihat seperti fenomena  sebenarnya,  hasil  perbaikan  data outlier dapat  dilihat  pada  Gambar  6  berikut  dengan  sisa sebanyak 80 baris data yang siap digunakan.
Gambar 6. Data Tanpa Outlier (Setelah Dibersihkan)

## Correlation
Korelasi antar variabel dapat dilihat pada Gambar 7 di bawah ini.

## Gambar 7. Data Correlation
Data correlation seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7 di atas adalah data hubungan antar dua variabel  yang  paling  berkorelasi  dengan Classification .  Data  dalam matrix tersebut  diperoleh  setelah melewati tahap berupa Missing Value Analysis dan juga tahap perbaikan data Outlier . Dari matrix data di atas didapatkan informasi bahwa data yang  paling berkorelasi dengan Classification adalah data Insulin dengan data HOMA dengan value 0,93. Sementara itu data dengan korelasi Classification terendah adalah korelasi antara Resistin dengan Adiponectin dengan value korelasi sebesar -0,25.

## Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan sebuah Tabel yang  mendeskripsikan klasifikasi jumlah data uji yang benar dan juga jumlah data uji yang salah. Berikut ini adalah contoh confusion  matrix untuk  klasifikasi biner  yang  ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Confusion Matrix
Keterangan:
TP ( True Positive )  : jumlah dokumen dari kelas positive yang benar diklasifikasikan dengan kelas positive. TN ( True Negative )  :  jumlah  dokumen  dari  kelas negative yang  benar  diklasifikasikan  dengan  kelas negative.
FP ( False Positive )  : jumlah dokumen dari kelas negative yang salah diklasifikasikan dengan kelas positive . FN ( False Negative ) : jumlah dokumen dari kelas positive yang salah diklasifikasikan dengan kelas negative . Cara  memperoleh  hasil  dari confusion  matrix sendiri  digunakan  untuk  menghitung  akurasi  ( accuracy ), presisi ( precision ), dan recall.

## Classification Report
Dalam library  python  Scikit-learn yang  digunakan, classification  report sendiri  memiliki  berbagai performance metrics , detail dari masing-masing performance metrics dapat dilihat berikut:
1) Recall
Recall merupakan total nilai positive yang benar dan dibandingkan dengan nilai total prediksi yang bernilai positive . Rumus recall sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (1) 2)
Precision Precision merupakan jumlah total dari prediksi positive yang benar dan dibandingkan dengan total keseluruhan prediksi positive yang diberikan oleh model prediksi. Rumus precision sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 3)

## F1-Score
F1-Score merupakan nilai average/harmonic mean dari recall dan precision. Untuk rumus dari nilai F1- Score sebagai berikut:
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3)

## 4)
Accuracy
Accuracy merupakan jumlah prediksi yang tepat, yaitu nilai dengan value positive yang benar dan nilai  prediksi  dengan  value  negative  yang  benar  dibandingkan dengan  jumlah  total  keseluruhan  dari prediksi. Rumus dari accuracy sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 (4) 5) Support
Support merupakan nilai yang dihitung secara horizontal dari Tabel confusion matrix. Support ini akan merepresentasikan jumlah nilai kelas positive maupun negative yang sebenarnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Logistic Regression
Tahap  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Logistic Regression  pada  Google Collaboratory. Hasil  dari proses pengujian dengan menggunakan model ini untuk memprediksi penyakit kanker payudara untuk menentukan akurasi yang didapatkan mendapatkan hasil yang cukup baik  yaitu dengan nilai akurasi data test sebesar 70% dan akurasi data training sebesar 76%.
Kemudian setelah dilakukan pengujian data model, selanjutnya dilaksanakan validasi pada model prediction. Gambar 9 merupakan diagram confusion matrix dari data model yang telah diuji terhadap data test. Dari confusion matrix tersebut digunakan sebanyak 20 data yang merupakan 25% dari total 80 baris data. Dapat terlihat terdapat sejumlah 10 data dengan class  negative  dan  10  data  dengan class  positive. Sistem  dengan  method ini dapat memprediksi masing-masing 9 data negative dan 8 data  positive  dengan benar.
Gambar 9. Confusion Matrix Metode Logistic Regression
Setelah dilakukan pengujian dengan menggunakan confusion matrix di atas, kemudian dilaksanakan classification report. Dari perhitungan yang telah dilakukan terhadap data test tersebut, dapat ditemukan bahwa sistem telah berjalan dengan baik ketika menentukan hasil nilai negative (1) namun masih kurang baik dalam menentukan nilai positive (2).

## Tabel 3. Classification Report Metode Logistic Regression
Precision Recall F1- score Support 1 0,89 0,73 0,80 11 2 0,73 0,89 0,80 9 Accuracy 0,80 20 Macro avg 0,81 0,81 0,80 20 Weighted avg 0,82 0,80 0,80 20
Tabel  di  atas  merupakan  hasil  yang  telah  didapatkan  dari pengujian  model  yang  telah  dibuat, selanjutnya dilakukan pengujian model dengan menggunakan dataset baru dengan jumlah 5 baris. Seperti yang dapat diamati dalam Gambar 10, dataset tersebut akan digunakan untuk melakukan pengujian apakah hasil dari klasifikasi dari model telah sesuai dengan data fakta dan juga untuk melihat tingkat akurasi yang diperoleh.
Gambar 10. Dataset Baru Prediksi Logistic Regression
Selanjutnya dataset di atas kita lakukan pengujian dan dapat dilihat hasil pengujian pada Gambar 11. Hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  cukup  akurat  dengan  data  fakta.  Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Logistic Regression ini dinilai baik untuk melakukan prediksi dini penyakit Kanker payudara.

## Gambar 11. Hasil Klasifikasi Dataset Baru Prediksi Logistic Regression

## Naïve Bayes
Pada  pengujian  kedua  dilakukan  dengan  menggunakan  metode/algoritma  Naïve  Bayes.  Pada pengujian  dengan  menggunakan  model  kedua  ini  mendapatkan  hasil  yang  juga cukup  baik,  yaitu mendapatkan nilai akurasi data testing  sebesar 75% dan akurasi data training sebesar 80%. Sama dengan pengujian metode sebelumnya, tahap selanjutnya ialah dilakukan validasi model prediksi. Validasi model prediksi  ini  dilakukan  dengan  confusion  matrix,  Gambar  12  merupakan  confusion  matrix  dari  model prediksi yang telah dilakukan testing terhadap 20 data. Dari pengujian tersebut, didapatkan total 9 data dengan class negative dan 11 total data dengan class negative. Dalam metode Naïve Bayes ini, sistem dapat melakukan prediksi dengan masing-masing 7 dan 8 dengan benar.
Gambar 12. Confusion Matrix Metode Naïve Bayes
Setelah pengujian dengan menggunakan confusion matrix selesai, dilanjutkan dengan classification report. Setelah dilakukan perhitungan pada data test, dapat disimpulkan bahwa sistem berjalan kurang maksimal  pada  pengujian  keduanya,  dengan  prediksi  negative  sedikit  lebih  baik  dibandingkan prediksi positive.

## Tabel 4. Classification Report Metode Naïve Bayes
Precision Recall F1- score Support 1 0,78 0,70 0,74 10 2 0,73 0,80 0,76 10 Accuracy 0,75 20 Macro avg 0,75 0,75 0,75 20 Weighted avg 0,75 0,75 0,75 20
Tahap  selanjutnya  yaitu  pengujian  model  yang  telah  dibuat,  model  Naïve  Bayes  ini  diuji  dengan dataset baru dengan jumlah 5 baris. Dataset baru seperti terlihat dalam Gambar 13, data tersebut digunakan untuk pengujian apakah hasil klasifikasi sudah sesuai dengan data fakta yang ada dan juga untuk melihat tingkat akurasi yang didapatkan.
Gambar 13. Dataset Baru Prediksi Naïve Bayes
Hasil dari pengujian model Naïve Bayes tersebut dapat dilihat dalam Gambar 14, hasil yang diperoleh dari pengujian tersebut cukup akurat dengan data fakta yang ada. Dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Naïve Bayes ini dalam prediksi penyakit kanker payudara cukup baik, hampir mirip dengan hasil klasifikasi  metode  Logistic  Regression,  namun  berbeda  dalam  hasil  klasifikasi  pada  data  pertama  dan kedua.

## Gambar 14. Hasil Klasifikasi Dataset Baru Prediksi Naïve Bayes

## Random Forest
Pengujian  terakhir  menggunakan  algoritma  Random  Forest.  Hasil  pengujian  menggunakan algoritma  Random Forest  dalam  prediksi  penyakit  kanker  payudara  kali  ini mendapatkan  nilai  akurasi masing-masing sebesar 75% pada data test, dan akurasi data training sebesar 100%. Selanjutnya dilakukan pengujian dan validasi dari model prediksi. Seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 15, dalam confusion matrix tersebut ditemukan total data dengan class negative dan data dengan class positive. Sementara itu total keseluruhan sistem dapat memprediksi masing-masing dengan tepat.
Gambar 15. Confusion Matrix Metode Random Forest
Setelah  dilakukan  pengujian  confusion  matrix,  dilanjutkan dengan  classification  report.  Setelah dilakukan proses perhitungan dari data testing, dapat ditarik kesimpulan bahwa sistem dapat menentukan hasil nilai positive yang lebih baik dibandingkan ketika sistem menentukan hasil nilai negative.
Tabel 5. Classification Report Metode Random Forest Precision Recall F1- score Support 1 0,88 0,64 0,74 11 2 0,67 0,89 0,76 9 Accuracy 0,75 20 Macro avg 0,77 0,76 0,75 20 Weighted avg 0,78 0,75 0,75 20
Kemudian dilakukan pengujian dengan dataset baru dengan jumlah 5 baris seperti pengujian model sebelumnya. Untuk detail dari isi dataset baru tersebut dapat dilihat dalam Gambar 16. Dataset baru ini digunakan untuk pengujian akurasi model apakah sudah sesuai atau belum.
Gambar 16. Dataset Baru Prediksi Random Forest
Setelah  dilakukan  pengujian,  hasil  dari  penggunaan model Random  Forest  ini  dapat  dilihat  dalam Gambar 17, hasil yang diperoleh sangat berbeda jika  dibandingkan dengan kedua algoritma sebelumnya, terdapat 3 buah data yang berbeda. Jadi, dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Random Forest ini kurang direkomendasikan dalam prediksi dini penyakit Kanker payudara.
Gambar 17. Hasil Klasifikasi Dataset Baru Prediksi Random Forest

## Comparison
Setelah  dilakukan  penerapan  pada  ketiga  metode  yakni  Logistic  Regression,  Naïve  Bayes,  dan Random Forest, maka hasil perbandingan hasil akurasi dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Akurasi Algoritma Training Testing Logistic Regression 76% 80% Naïve Bayes 80% 75% Random Forest 100% 75%
Dilihat dari hasil perbandingan akurasi pada Tabel 6., dapat disimpulkan bahwa penggunaan model klasifikasi  algoritma  Logistic  Regression  memiliki  tingkat  akurasi  yang  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan kedua algoritma lainnya, terutama dalam testing.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pada  hasil  penelitian  yang  telah  dilaksanakan dengan  pengujian  data Breast  Cancer Coimbra  Dataset dengan  menggunakan  algoritma Logistic  Regression ,  Naive  Bayes, dan Random Forest. Diperoleh hasil nilai akurasi pada Logistic Regression dengan total nilai akurasi data testing sebesar 80% dan akurasi data training sebesar 76%. Untuk algoritma Naïve Bayes diperoleh hasil nilai akurasi data testing sebesar  75%  dan  akurasi data  training sebesar  80%.  Sementara  itu  dengan  menggunakan  algoritma Random Forest memperoleh hasil akurasi data testing sebesar 70% dan ]akurasi data training sebesar 100%. Dengan  demikian, dari hasil  yang didapatkan dari evaluasi tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma Logistic Regression memiliki tingkat akurasi yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes  dan  Random  Forest.  Hasil yang didapatkan dalam penelitian ini yaitu algoritma Logistic  Regression dapat dijadikan sebuah komparasi atau perbandingan dengan prediksi menggunakan algoritma klasifikasi yang lain, sehingga akan diperoleh algoritma yang lebih akurat dalam prediksi penyakit Kanker payudara.

## Daftar Pustaka
Acuna, E., & Rodriguez, C. (n.d.). The Treatment of Missing Values and its Effect on Classifier Accuracy . 1995 . Ajeng  Wijayanti,  L.,  Bambang  Hidayat,  D.,  Suhardjo,  D.,  &  SpRKG,  M.  (2017). PENGOLAHAN  CITRA RADIOGRAF PERIAPIKAL PADA DETEKSI PENYAKIT GRANULOMA MENGGUNAKAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM & PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS BERBASIS ANDROID Image Processing of Periapical Radiograph on Granuloma Desease Detection Using Discrete Wav . 4 (2), 547 – 553.
Alita, D., Priyanta, S., & Rokhman, N. (2019). Analysis of Emoticon and Sarcasm Effect on Sentiment Analysis of Indonesian Language on Twitter . 5 (2), 100 – 109.
Bustami.  (2013).  PENERAPAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK  MENGKLASIFIKASI  DATA  NASABAH.
TECHSI: Jurnal Penelitian Teknik Informatika .
Dinh,  V.  T.,  Luu,  N.  D.,  &  Trinh,  H.  H.  (2016).  Vehicle  classification  and  detection  based  coarse  data  for warning traffic jam in VietNam. NICS 2016 - Proceedings of 2016 3rd National Foundation for Science and  Technology  Development  Conference  on  Information  and  Computer  Science ,  223 – 228. https://doi.org/10.1109/NICS.2016.7725654
Goel,  V.  (2018). Building  a  Simple  Machine  Learning  Model  on  Breast  Cancer  Data . https://towardsdatascience.com/building-a-simple-machine-learning-model-on-breast-cancer- data-eca4b3b99fa3
Goldenberg, R., & Punthakee, Z. (2013). Definition, Classification and Diagnosis of Diabetes, Prediabetes and Metabolic
Syndrome. Canadian Journal of Diabetes , 37 (SUPPL.1), 8 – 11. https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2013.01.011
Harimurti,  F.  A.  (2017). METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  UNIVERSITAS  TRUNOJOYO  MADURA  ) MENGGUNAKAN  (  STUDI  KASUS  SCHOLARSHIP  RECEPTION  CLASSIFICATION  USING  NAÏVE  BAYES CLASSIFIER METHOD ( CASE STUDY UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA ) . Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  (2022). Kanker  Payudara  Paling  Banyak  di  Indonesia,
Kemenkes Targetkan Pemerataan Layanan Kesehatan . https://www.kemkes.go.id/article/view/22020400002/kanker-payudara-paling-banyak-di- indonesia-kemenkes-targetkan-pemerataan-layanan-kesehatan.html
Kulkarni, V. Y., & Sinha, P. K. (2014). Effective Learning and Classification using Random Forest Algorithm . 3 (11), 267 – 273.
Kumar, M., Singhal, S., Shekhar, S., & Sharma, B. (2022). Optimized Stacking Ensemble Learning Model for Breast Cancer Detection and Classification Using Machine Learning .
Mulyo, A., Yanathifal, W., Anggraeni, S., Anwar, N., Ichwani, A., & Anggara, B. (2013). Performansi K-NN , J48 , Naive Bayes dan Regresi Logistik Sebagai Algoritma Pengklasifikasi Diabetes . 2007 . Network, E. (2022). Retracted : Application of Feature Selection Based on Elastic Network and Random Forest in the Evaluation of Sports Effects . 2022 .
Permanasari, A. E., Nurlayli, A., & Description, A. D. (2017). Decision Tree to Analyze the Cardiotocogram
Data for Fetal Distress Determination . 459 – 463.
Qin,  Y.,  Zhang,  S.,  Zhu,  X.,  Zhang,  J.,  &  Zhang,  C.  (2007). Semi-parametric  optimization  for  missing  data imputation . 79 – 88. https://doi.org/10.1007/s10489-006-0032-0 Ramli,  Yuniarti,  D.,  &  Goejantoro,  R.  (2013). Comparison  of  Classification  Methods  Between  Logistic Regression  and  Artificial  Neural  Network  (Case  Study:  Selection  of  Language  and  Social  Studies Depertement at SMAN 2 Samarinda academic year 2011/2012) . 4 , 17 – 24.
Sadewo, M. G., Windarto, A. P., & Hartama, D. (2016). PENERAPAN DATAMINING PADA POPULASI DAGING AYAM RAS PEDAGING DI INDONESIA BERDASARKAN PROVINSI MENGGUNAKAN K-MEANS . 60 – 67.
Sandeep, D., & Bethel, G. N. B. (2021). A Survey on Accurate Breast Cancer Detection and Classification using Machine Learning Approach .
Shah,  S.  A.  A.,  Aziz,  W.,  Arif,  M.,  &  Nadeem,  M.  S.  A.  (2016).  Decision  Trees  Based  Classification  of Cardiotocograms  Using  Bagging  Approach. Proceedings  -  2015  13th  International  Conference  on Frontiers of Information Technology, FIT 2015 , 12 – 17. https://doi.org/10.1109/FIT.2015.14 The  American  Cancer  Society  medical  and  editorial  content  team.  (2022). American  Cancer  Society Recommendations for the Early Detection of Breast Cancer . https://www.cancer.org/cancer/breast- cancer/screening-tests-and-early-detection/american-cancer-society-recommendations-for-the- early-detection-of-breast-cancer.html#:~:text=at  any  age.-,Mammograms,years  before  physical symptoms develop.
WHO. (2021). Breast cancer . https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer