## Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Perbandingan Algoritma Machine Learning
Novita Ranti Muntiari 1  ) , Kharis Hudaiby Hanif 2)
1) Program Studi Informatika,Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto, Indonesia novitaranti@uhb.ac.id
2) Program Studi Teknik Komputer, Universitas Borneo Tarakan, Tarakan, Indonesia hudaiby21@borneo.ac.id
Abstract—One of the most feared diseases is breast cancer, breast  cancer  is  a  deadly  disease  in  women.  Breast  cancer  is grouped into two types, namely malignant and benign. In this type of grouping, a fast method is needed in order to assist in decision  making.  Machine  learning  is  a  subset  of  the  field  of artificial  intelligence  that  focuses  on  applying  specialized algorithms and methods for prediction, pattern recognition, and classification. So that machine learning can help in classifying the types of breast cancer. This study uses 7 algorithms, namely neural network, decision tree, nave Bayes, k-nearest neighbor, logistic regression, random forest, and support vector machines in classifying types of breast cancer. By processing data using the RapidMiner is found that the accuracy value of the logistic regression  algorithm,  decision  tree,  nave  Bayes  and  k-nearest neighbor has the same high accuracy value of 95.00%. So that the logistic regression algorithm, decision tree, nave Bayes and k-nearest neighbor accelerates decision making in predicting the classification of breast cancer type determination.

## Keywords—  Breast cancer, comparison, algorithm
Intisari—  Salah satu  penyakit yang  sangat  ditakuti  adalah kanker  payudara,  kanker  payudara  termasuk  penyakit  yang mematikan  pada  Wanita.  Kanker  payudara  dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu ganas dan jinak. Dalam pengelompokkan jenis ini dibutuhkan metode yang cepat agar dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Machine learning  adalah  bagian  dari  bidang  kecerdasan  buatan  yang berfokus pada penerapan algoritma dan metode khusus untuk prediksi,  pengenalan  pola,  dan  klasifikasi.  Sehingga  Machine learning dapat membantu dalam mengelompokkan jenis kanker payudara. Penelitian ini menggunakan 7 algoritma yaitu neural network,  decision  tree,  naïve  bayes,  k-nearest  neighbor,  logistic regresion,  random  forest,  dan  support  vector  machines  dalam mengelompokkan  jenis  kanker  payudara.  Dengan  pengolahan data  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  didapat  bahwa  nilai akurasi  dari  algoritma  logistic  regresion,  decision  tree,  naïve bayes dan k-nearest neighbor memiliki nilai akurasi yang sama tinggi  yaitu  sebesar  95,00%.  Sehingga  algoritma  logistic regresion,  decision  tree,  naïve  bayes  dan  k-nearest  neighbor mempercepat  pengambilan  keputusan  dalam  memprediksi dalam klasifikasi penentuan jenis kanker payudara.
Kata kunci—Kanker payudara, komparasi, algoritma

## I. P ENDAHULUAN
Kanker  payudara  adalah  salah  satu  penyebab  utama kematian  pada  wanita,  dan    penyakit  ini  menempati  urutan kedua  setelah  kanker  paru-paru  [1].  Kanker  payudara merupakan  salah  satu  penyakit  non-kulit  yang  paling berbahaya  pada  wanita,  disebabkan  oleh  berbagai  faktor, mulai  dari  sel  dan  saluran  hingga  jaringan  pendukung payudara, selain kulit payudara [2].
Dalam  kanker  payudara  dapat  dibedakan  menjadi  ganas dan  jinak.  Jika  diketahui  jenisnya,  maka  pencegahan  dan pengobatan akan segera dilakukan sesuai dengan jenis kanker payudaranya, sehingga dapat menghindari efek samping pada pasien dan bahkan kematian. Deteksi dini dan pengobatan dini sangat penting.
Machine  learning adalah  bagian  dari  bidang  kecerdasan buatan yang berfokus pada penerapan algoritma dan metode khusus untuk  prediksi, pengenalan pola, dan klasifikasi [3]. Algoritma-algoritma  di machine  learning yaitu naural network,  decision  tree,  k-nearest  neighbor,  naïve  bayes, random forest dan lain sebagainya [4].
Pada  penelitian  sebelumnya  penggunaan  algoritma support  vector  machine digunakan  untuk  menentukan  jenis kanker payudara termasuk tumor ganas atau jinak [5]. Hasil menunjukkan  algoritma support  vector  machine memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan akurasi 94%.
Selanjutya  penelitian  menggunakan  algoritma K Nearest Neighbor dalam  mengklasifikasi  penyakit  kanker  payudara dengan mendapatkan tingkat akurasi yaitu 93% menggunakan metode tersebut [2].
Pada  penelitian  sebelumnya  menggunakan  algoritma Random  Forest dan KNN dalam  mendiagnosis  penyakit kanker payudara dan menghasilkan tingkat akurasi yaitu 91,18 % [3].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  bahwa  dalam menentukan  jenis  kanker  payudara  termasuk  sudah  baik, tetapi memiliki  tingkat  akurasi  yang  bisa  di  optimalkan  lagi dengan  menggunakan  atau  mengkomparasi  algoritma  yang ada.  Maka  dari  itu  penelitian  ini  menggunakan  komparasi
Vol. 3, No. 1, May 2022, pp. 1-6
algoritma yaitu neural network, decision tree, naïve bayes, k- nearest  neighbor,  logistic  regresion,  random  forest, dan support vector machines . Dengan menggunakan data uji yang cukup banyak hingga menhasilkan tingkat akurasi yang tinggi.
Berdasarkan  permasalah  yang  ada  penelitian  ini mengklasifikasi jenis kanker payudarah dengan menggunakan 7 algoritma yaitu neural network, decision tree, naïve bayes, k-nearest  neighbor,  logistic  regresion,  random  forest, dan support vector machines . Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat  menentukan tingkat  akurasi  yang tinggi  dari  beberapa algoritma  agar  membantu  dalam  menentukan  jenis  kanker payudarah.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Data Mining
First  Secara  sederhana,  data  mining  adalah  penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah  besar  data  [6].  Data  mining  juga  dikenal  sebagai serangkaian proses untuk mengeksplorasi nilai tambah dalam bentuk  pengetahuan,  di  mana    tidak  dapat  dilakukan  secara manual  diketahui  dari  kumpulan  data.  Data  mining,  sering juga disebut sebagai knowledge discovery in database (KDD) [7].
B. RapidMiner
RapidMiner adalah  perangkat  lunak  terbuka  (sumber terbuka). RapidMiner adalah  solusi  untuk  menganalisis penambangan data, penambangan teks, dan analitik prediktif. RapidMiner menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan prediktif  untuk  memberikan wawasan  kepada  pengguna  dan membantu mereka membuat keputusan terbaik [8].

## C. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  kali  ini  ada  5  tahapan  yang  digunakan untuk  menguraikan  dan  menyelesaikan  masalah  dalam penelitian  ini.  Tahapan  terdiri  dari  identifikasi  masalah, pengumpulan  data,  pengolahan  data,  klasifikasi  model,  dan evaluasi  model.  Tahapan  penelitian  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Berdasarkan  tahapan  penelitian  pada  Gambar  1,  dapat diuraikan sebagai berikut :
1) Identifikasi Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  ada,  masalah  yang diidentifikasi adalah menggunakan algoritma untuk membandingkan algoritma dalam penelitian ini menggunakan  7  algoritma  yaitu neural  network,  decision tree,  naïve  bayes,  k-nearest  neighbor,  logistic  regresion, random  forest, dan support  vector  machines .  Algoritma untuk memahami model klasifikasi dengan akurasi tertinggi untuk menentukan jenis kanker payudara.
2) Pengumpulan data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset Wisconsin  Breast  Cancer  (Diagnostic).  Basis  data  tersebut berupa  kumpulan  data  yang  diperoleh  dari  analisis  citra digital  massa  payudara.  Data  tersebut  sebanyak  570  data rekam  medis,  yang  digunakan  dalam  penelitian  hanya  500 data  dengan  9  atribut  yaitu diagnosis,  radius,  texture, parameter,  area,  smoothness,  compactness,  concavity, concave point . Atribut ditunjukkan pada Tabel 1.
T ABEL 1. D ATA A TRIBUT No Atribut Keterangan 1 Diagnosis Digunakan 2 Radius Digunakan 3 Texture Digunakan 4 Parameter Digunakan 5 Area (daerah) Digunakan 6 Smoothness (kelancaran) Digunakan 7 Compactness (kekompakan) Digunakan 8 Concavity (kecekungan) Digunakan 9 Concave point (titik cekung) Digunakan

## 3) Pengolahan data
Data  diolah  dengan  3  tahap  yaitu  data cleaning , normaliasi data, dan pembagian data.
• Data Cleaning
Proses  data cleaning berdasarkan  record  dari  setiap atribut dan pada dataset ini tidak memiliki missing value.
• Normalisasi Data
Data dalam kumpulan data terkadang berisi nilai dengan rentang  yang  tidak  sama.  Oleh  karena  itu  mempengaruhi hasil  pengukuran  analisis  data,  sehingga  harus  ada  cara untuk  menormalkan data tersebut. Normalisasi  data adalah suatu proses dimana skala suatu nilai atribut disusun dalam suatu  area  yang  lebih  kecil  dengan  nilai  bobot  yang  sama. Metrik  nilai  atribut  data  baru  dapat  menghapus  fitur  yang memiliki  banyak  noise  dan  relevansi  rendah.  Teknik  ini menormalkan  data  pada  kolom  fitur  entitas  pada  rentang [0,1] menggunakan skala minimum dan maksimum. Rumus konversi standar dapat dilihat pada persamaan (2).
𝑛 𝑖 1 = 𝑛 𝑖 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 𝑚𝑎𝑘𝑠 𝐴 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 (2)
dimana 𝑛 𝑖 1 adalah hasil min-max scalling 𝑛 𝑖 adalah data yang akan di normalisasi 𝑚𝑖𝑛 𝐴 adalah nilai minimum pada atribut kolo 𝑚𝑎𝑘𝑠 𝐴 adalah nilai maksimal pada atribut kolom

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 3, No. 1, May 2022, pp. 1-6
• Pembagian Data
Data  yang  diolah  dalam  machine  learning  terbagi menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Data latih  digunakan  untuk melatih  model  klasifikasi  dan  data  uji  digunakan  untuk pengujian.  Data  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  adalah 80% dan sisanya 20% untuk pengujian. Distribusi data latih dan uji dapat ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Pembagian data
Pada  tahapan  ini  melakukan  uji  coba  terhadap  hasil pengolahan data dengan menggunakan software RapidMiner.
4) Klasifikasi Model

## A. Neural Network
Metode  ini  meniru  fungsi  otak  manusia,  yang  memiliki ribuan  atau  jutaan  jaringan  saraf.  Neuron  adalah  unit pemrosesan  kecil  yang  saling  berhubungan  dan  memiliki input  dan  output.  Metode  ini  memungkinkan  Anda  untuk memodelkan  hubungan  yang  kompleks  antara  input  dan output, mengambil pola dari data, dan memecahkan masalah berdasarkan  hasil  informasi  dari  luar  dan  dalam  jaringan neuron [9].

## B. Decision Tree
Decision  Tree digunakan  untuk  membentuk  pohon keputusan.  Pohon  keputusan  adalah  salah  satu  metode  yang paling umum , dalam  klasifikasi pohon keputusan terdiri dari node yang membentuk root, node  tidak memiliki input. Node lain  yang    bukan  root  tetapi  memiliki  persis    salah  satu inputnya  disebut  node  internal  atau  node  pengujian  , sedangkan  node  lainnya  dinamakan  daun.  Daun  mewakili nilai target yang paling tepat dari salah satu class [10].

## C. Naïve Bayes
Naïve  Bayes adalah  metode  statistik  yang  mendasari pengenalan  pola  berdasarkan  kuantifikasi trade-off antara berbagai keputusan klasifikasi menggunakan  probabilitas dan biaya  yang  muncul  dalam  keputusan  tersebut.  Selain klasifikasi Bayes , dapat memprediksi probabilitas keanggotaan suatu kelas dalam teorema  Bayesian, membuktikan  bahwa  memiliki  akurasi  dan  kecepatan  tinggi bila diterapkan ke database besar [11] .

## D. K-Nearest Neighbor
Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada [12].

## E. Logistic Regresion
Model klasifikasi logistic regresion adalah pilihan populer untuk pemodelan klasifikasi biner. Model ini mengasumsikan bahwa  probabilitas  bersyarat  dari  kedua  kelas  output  sama dengan  kombinasi  linier  dari  fitur  input  [13].  Persamaan
logistik yang digunakan untuk model klasifikasi ditunjukkan oleh persamaan (1).
𝑍 𝑖 = ln ( 𝑃 𝑖 1 − 𝑃 𝑖 )                            (1)

## dimana P adalah peluang terjadinya kejadian i
F. Random Forest
Random Forest (RF) adalah algoritma berdasarkan pohon klasifikasi  dan  regresi,  menggunakan  metode  pembelahan rekursif  untuk  mencapai  node  akhir  dalam  struktur  pohon [12]. Algoritma Random Forest telah menunjukkan beberapa keunggulan, termasuk  mampu menghasilkan kesalahan yang relatif  rendah,  kinerja  klasifikasi  yang  baik,    mampu menangani sejumlah besar data pelatihan secara efisien, serta metode yang efektif untuk mengestimasi missing data [14].

## G. Support Vector Machines
Support Vector Machine (SVM) adalah metode klasifikasi vektorisasi  instruksional  yang  diperkenalkan  oleh  Vapnik pada tahun 1995. Ini adalah pengklasifikasi diskriminan yang dapat  digunakan  untuk  menemukan hyperplane optimal berdasarkan  maksimalisasi  margin.  Ini  mencari  tingkat pemisahan  kelas  biner  yang  paling  optimal  dengan memaksimalkan  margin  atau jarak  antara titik data  dan  data yang  dapat  dipisahkan.  Biasanya,  ini  digunakan  untuk  data terpisah linier dan non-linier [15].
5) Evaluasi Model
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  dapatkan  tingkat  akurasi dari  masing-masing  algoritma  yang  akan  di  bandingkan tingkat akurasi mana yang paling baik.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  penyelesaian  masalah  menentukan  jenis  kanker payudara  dengan tingkat komparasi algoritma,  ada  beberapa tahapan  yang  harus  dilakukan  antara  lain  menyiapkan  data training,  menentukan  atribut  dari  data  yang  diperoleh,  dan melakukan  prediksi  dengan  metode    algoritma neural network,  decision  tree,  naïve  bayes,  k-nearest  neighbor, logistic  regresion,  random  forest,  dan  support  vector machines . Berdasarkan pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner  dengan  algoritma neural  network dapat  dilihat pada Gambar 3 dan nilai performance yang dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Nilai performance algoritma neural network
Hasil  dari  Gambar  4  pengolahan  data  menggunakan aplikasi RapidMiner dengan algoritma neural network didapat nilai akurasi sistem sebesar 94,25%.
aBerdasarkan pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner dengan algoritma decision tree dapat dilihat pada Gambar  5  dan  nilai  performance  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 5. Pengujian aplikasi algoritma decision tree

## Gambar 6. Nilai performance algoritma decision tree
Hasil  dari  Gambar  6  pengolahan  data  menggunakan aplikasi  RapidMiner  dengan  algoritma decision  tree didapat nilai akurasi sistem sebesar 95,00%.
Berdasarkan pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner dengan algoritma naïve bayes dapat dilihat pada Gambar  7  dan  nilai  performance  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 7. Pengujian aplikasi algoritma naïve bayes

## Gambar 8. Nilai performance algoritma naïve bayes
Hasil  dari  Gambar  8  pengolahan  data  menggunakan aplikasi  RapidMiner  dengan  algoritma naïve  bayes didapat nilai akurasi sistem sebesar 95,00%.
Berdasarkan pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner  dengan  algoritma k-nearest  neighbor dapat dilihat  pada  Gambar  9  dan  nilai  performance  yang  dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 9. Pengujian aplikasi algoritma k-nearest neighbor
Gambar 10. Nilai performance algoritma k-nearest neighbor
Hasil  dari  Gambar  10  pengolahan data menggunakan aplikasi  RapidMiner  dengan  algoritma k-nearest  neighbor didapat nilai akurasi sistem sebesar 95,00%.
Berdasarkan pengujian menggunakan aplikasi
RapidMiner dengan algoritma logistic regresion dapat dilihat pada  Gambar  11  dan  nilai  performance  yang  dapat  dilihat pada Gambar 12.
Gambar 11. Pengujian aplikasi algoritma logistic regresion
Gambar 12. Nilai performance algoritma logistic regresion
Hasil  dari  Gambar  12  pengolahan data menggunakan aplikasi  RapidMiner  dengan  algoritma logistic  regresion didapat nilai akurasi sistem sebesar 95,00%.
Berdasarkan pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner  dengan  algoritma random  forest dapat  dilihat pada  Gambar  13  dan  nilai  performance  yang  dapat  dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Pengujian aplikasi algoritma random forest
Gambar 14. Nilai performance algoritma random forest
Hasil  dari  Gambar  14  pengolahan data menggunakan aplikasi RapidMiner dengan algoritma random forest didapat nilai akurasi sistem sebesar 94,75%.
Berdasarkan pengujian menggunakan aplikasi
RapidMiner dengan algoritma support vector machines dapat dilihat  pada  Gambar  14  dan  nilai  performance  yang  dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 14. Pengujian aplikasi algoritma support vector machines
Gambar 15. Nilai performance algoritma support vector machines
Hasil  dari  Gambar  15  pengolahan data menggunakan aplikasi  RapidMiner  dengan  algoritma support  vector machines didapat nilai akurasi sistem sebesar 94,75%.
Pengujian  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  dengan masing-masing  algoritma  dan  nilai  performance  dari  setiap algoritma dapat didibandingkan dengan melihat Tabel 2.
Jadi,  berdasarkan  nilai  performance  untuk  penentuan dengan  nilai  akurasi  yang  ada,  untuk  algoritma neural network,  random  forest,  dan  support  vector  machines memiliki  tingkat  persentase  akurasi  yang  paling  rendah sedangkan  untuk  algoritma logistic  regresion,  decision  tree, naïve  bayes dan k-nearest  neighbor memiliki  nilai  akurasi yang  sama  tinggi  yaitu  sebesar  95,00  %.  Berarti  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma logistic  regresion,  decision tree,  naïve  bayes dan k-nearest  neighbor memiliki  tingkat akurasi yang tinggi maka dapat di gunakan dalam klasifikasi penentuan jenis kanker payudara.
T ABEL 2. H ASIL KOMPARASI NILAI AKURASI No Nama Algoritma Nilai Akurasi 1 Neural network 94,25 %. 2 Decision tree 95,00 % 3 Naïve bayes 95,00 % 4 K-nearest neighbor 95,00 % 5 Logistic regresion 95,00 % 6 Random forest 94,75 % 7 Support vector machines
94,75 %

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan    selama  pengujian 100 record  data  testing yang diuji  menyatakan  bahwa  untuk algoritma logistic regresion,  decision tree, naïve bayes dan k- nearest  neighbor memiliki  nilai  akurasi  yang  sama  tinggi yaitu  sebesar  95,00  %.    Penerapan  data  mining  dengan menggunkan  metode  Algoritma logistic  regresion,  decision tree,  naïve  bayes  dan  k-nearest  neighbor ini  dapat

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
mempercepat  pengambilan  keputusan  dalam  memprediksi dalam klasifikasi penentuan jenis kanker payudara.
Penelitian  selanjutya  diharapkan  dengan  menambah atribut  dan  menambah  data  testing  agar  nilai  akurasi  lebih tepat  dan  tinggi.  Dapat  mengkomparasi  dengan  metode  lain dan agar bisa dibandingkan metode mana yang lebih baik.

## R EFERENSI
[1] H.  Oktavianto  and  R.  P.  Handri,  “Analisis  Klasifikasi  Kanker Payudara  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” INFORMAL Informatics  J. ,  vol.  4,  no.  3,  p.  117,  2020,  doi: 10.19184/isj.v4i3.14170.
[2] 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. 978–979, 2018.
[3] J.  P.  J.  F.  A.Vincent  Dan  and  K.  N.  N.  Untuk,  “KOMPARASI TINGKAT AKURASI RANDOM,” vol. 7, no. 1, 2022.
[4] R. A. Sowah, A. A. Bampoe-Addo, S. K. Armoo, F. K. Saalia, F. Gatsi,  and  B.  Sarkodie-Mensah,  “Design  and  Development  of Diabetes Management System Using Machine Learning,” Int.  J. Telemed. Appl. , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/8870141.
[5] C. Chazar and B. Erawan, “Machine Learning Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Inf. (Jurnal  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  67–80, 2020, doi: 10.37424/informasi.v12i1.48.
[6] M. S. Darweesh et al. , “Early breast cancer diagnostics based on hierarchical  machine  learning  classification  for  mammography images,” Cogent Eng. , vol. 8, no. 1, 2021, doi:
10.1080/23311916.2021.1968324.
[7] Haryati,  N.  Ransi,  and  Y.  P.  Pasrun,  “Penerapan  Metode  Cba (Classification  Based  on  Assosiation  Rule  )  Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Ispa  (Infeksi Saluran Pernapasan Akut),” semanTIK ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  31–38, 2017.
[8] N.  Manullang,  R.  W.  Sembiring,  I.  Gunawan,  I.  Parlina,  and  I.
Irawan,  “Implementasi  Teknik  Data  Mining  untuk  Prediksi Peminatan Jurusan Siswa Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Ilmu Komput.  dan  Teknol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  1–5,  2021,  doi: 10.35960/ikomti.v2i2.700.
[9] M. Wibowo and R. Ramadhani, “Perbandingan Metode Klasifikasi Data  Mining  Untuk  Rekomendasi  Tanaman  Pangan,” J.  Media
Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  3,  p.  913,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i3.3086.
[10] T.  Arifin,  “Implementasi  Algoritma  PSO  Dan  Teknik  Bagging Untuk  Klasifikasi  Sel  Pap  Smear,” J.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 155–162, 2017.
[11] M. F. Rahman, D. Alamsah, M. I. Darmawidjadja, and I. Nurma, “Klasifikasi  Untuk  Diagnosa  Diabetes  Menggunakan  Metode Bayesian  Regularization  Neural  Network  (RBNN),” J.  Inform. , vol. 11, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.26555/jifo.v11i1.a5452.
[12] F.  L.  D.  Cahyanti,  W.  Gata,  and  F.  Sarasati,  “Implementasi Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  Dalam Menentukan  Tingkat  Keberhasilan  Immunotherapy  Untuk Pengobatan  Penyakit  Kanker  Kulit,” J.  Ilm.  Univ.  Batanghari Jambi , vol. 21, no. 1, p. 259, 2021, doi: 10.33087/jiubj.v21i1.1189.
[13] A.  S.  Assiri,  S.  Nazir,  and  S.  A.  Velastin,  “Breast  Tumor Classification Using an Ensemble Machine Learning Method,” J. Imaging , vol. 6, no. 6, 2020, doi: 10.3390/JIMAGING6060039.
[14] F. Yulian Pamuji, V. Puspaning Ramadhan, and R. Artikel, “Jurnal Teknologi  dan  Manajemen  Informatika  Komparasi  Algoritma Random  Forest  dan  Decision  Tree  untuk  Memprediksi Keberhasilan  Immunotheraphy  Info  Artikel  Abstrak,” J.  Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 46–50, 2021.
[15] N. M. Ali, N. A. A. Aziz, and R. Besar, “Comparison of microarray breast  cancer  classification  using  support  vector  machine  and logistic  regression  with  LASSO  and  boruta  feature  selection,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 20, no. 2, pp. 712–719, 2020, doi: 10.11591/ijeecs.v20.i2.pp712-719.