## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324

## Optimasi Metode Support Vector Machine Menggunakan Seleksi Fitur Recursive Feature Elimination dan Forward Selection untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Eva Senia Septiany * , Hanny Hikmayanti Handayani, Tohirin Al Mudzakir, Anis Fitri Nur Masruriyah
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if20.evaseptiany@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 hanny.hikmayanti@ubpkarawang.ac.id, 3 tohirin@ubpkarawang.ac.id,
4 anis.masruriyah@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if20.evaseptiany@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak −Kanker,  penyebab  utama  kematian  global  yang  diakibatkan  oleh proliferasi sel  abnormal  yang  menyebar  di  luar  batas jaringan  normal.  Kanker  payudara  merupakan  salah  satu  jenis  kanker  yang  paling  banyak  ditemui,  dengan  sekitar  2,26  juta  kasus dilaporkan pada tahun 2020. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang lebih efektif  untuk  klasifikasi  kanker  payudara  melalui  teknik  seleksi  fitur  yang  efisien.  Penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan berbagai algoritma seperti K-Nearest Neighbor dan Logistic Regression untuk identifikasi kanker  payudara. Penelitian ini berfokus pada peningkatan akurasi dengan menggunakan  metode pemilihan fitur alternatif seperti Recursive  Feature Elimination (RFE) dan Forward Selection .  Dataset  yang  digunakan  terdiri dari  569 instance dengan  32  fitur  yang  bersumber  dari  UCI Machine  Learning Repository ,  dan  diklasifikasikan  ke  dalam  kategori  jinak  dan  ganas.  Metode pre-processing data,  termasuk  pembersihan  data, pengkodean, dan pemilihan fitur, diterapkan pada dataset. Teknik RFE dan Forward Selection digunakan untuk mengidentifikasi fitur paling  penting  untuk  pelatihan  model.  Evaluasi  model  SVM  yang  ditingkatkan  menunjukkan  akurasi  pelatihan  hampir  100%  dan akurasi Cross Validation sebesar 97%, menunjukkan efektivitas pendekatan yang diusulkan dalam konteks kanker  payudara. Selain itu, Learning  Curve dan  pengujian  menunjukkan  kestabilan  model  SVM  tanpa  tanda-tanda overfitting atau underfitting .  Dengan demikian, penelitian ini mengembangkan algoritma SVM dengan metode pemilihan fitur yang menghasilkan hasil akurasi yang lebih baik dalam klasifikasi kanker payudara.
Kata Kunci: Breast Cancer ; RFE; Forward Selection ; SVM
Abstract− Cancer, the leading cause of global death, results from abnormal cell proliferation that spreads beyond the boundaries of normal  tissue.  Breast  cancer  is  one  of  the  most  common  types  of  cancer,  with  approximately  2.26  million  cases  reported  in  2020. This  research  aims  to  develop  a  more  effective  Support  Vector Machine  (SVM)  algorithm  for  breast  cancer  classification  through efficient  feature  selection  techniques.  Previous  research  has  used  various  algorithms  such  as  K-Nearest  Neighbor  and  Logistic Regression  for  breast  cancer  identification.  This  research  focuses  on  improving  accuracy  by  using  alternative  feature  selection methods  such  as  Recursive  Feature  Elimination  (RFE)  and  Forward  Selection.  The  dataset  used  consists  of  569  instances  with  32 features  sourced  from  the  UCI  Machine  Learning  Repository,  and  classified  into  benign  and  malignant  categories.  Data  pre- processing methods, including data cleaning, coding, and feature selection, were applied to the dataset. RFE and Forward Selection techniques  were  used  to  identify  the  most  important  features  for  model  training.  Evaluation of  the  improved  SVM  model  shows  a training accuracy of nearly 100% and a Cross Validation accuracy of 97%, demonstrating the effectiveness of the proposed approach in the context of breast cancer. In addition, the Learning Curve and testing showed the stability of the SVM model with no signs of overfitting  or  underfitting.  Thus,  this  study  developed  an  SVM  algorithm  with  a  feature  selection  method  that  produces  better accuracy results in breast cancer classification.
Keywords : Breast Cancer; RFE; Forward Selection; SVM

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan World  Health  Organization, kanker  termasuk  penyebab  utama  kematian  di  seluruh  dunia.  Kanker  dapat muncul  di  hampir  semua  organ  atau  berkembang  biak  di  jaringan  tubuh  ketika  terdapat  sel-sel  abnormal  yang  tidak terkendali dan melampaui batas normal tubuh kemudian menyebar ke organ-organ lainnya (World Health Organization: WHO, 2022). Kanker yang paling umum yaitu breast, lung, colon, rectum dan prostate cancers . Terhitung pada tahun 2020 mencapai hampir 10 juta kematian atau hampir satu dari enam kematian, dimana breast cancers memiliki kasus terbanyak  dengan  mencapai  2.26 juta  kasus.  Kanker  payudara  adalah  jenis  kanker  yang  berasal  dari jaringan  kelenjar payudara juga terdapat pada jaringan lemak atau jaringan ikat dalam payudara (Setiawan, 2023).
Jumlah kanker payudara di Indonesia menempati peringkat pertama pada tahun 2020. Data tersebut didapatkan dari  Global  Cancer  Observatory  (Globocan)  dengan  jumlah  kasus  baru  sebanyak  65.858 dan  jumlah  kematian  karena kanker payudara mencapai 22.430 ( Cancer Today , 2021). Oleh karena itu, pemilihan fitur yang tepat diperlukan untuk mengoptimalkan algoritma SVM dalam mengklasifikasikan penyakit kanker payudara.
Adapun  penelitian  terkait  sebelumnya  meneliti  tentang  kanker  payudara  dan  diselesaikan  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk menentukan jenis kanker payudara tersebut termasuk jinak atau ganas (Chazar & Erawan,  2020).  Kemudian  data  kanker  payudara  yang  digunakan  tersebut  dibagi  menjadi  data test dan  data training untuk  menghitung  jarak  terdekat.  Sehingga  hasil  model  algoritma  K-NN  dapat  memprediksi  jenis  kanker  jinak  atau ganas.  Penelitian  berikutnya  meneliti  kanker  payudara  menggunakan  algoritma  Regresi  Logistik  dan  SVM.  Pada penelitian  tersebut  data  kanker  payudara  yang  memiliki  30  fitur  diseleksi  menggunakan Backward  Elimination (Farahdiba et al., 2023). Kemudian penelitian tersebut membandingkan dengan membuat 4 model pengujian yaitu dua algoritma  klasifikasi  Regresi  Logistik  dan  SVM,  serta  dua  model  dengan  menambahkan  seleksi  fitur Backward

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
Elimination, sehingga  hasil  akurasi  dari  model  Logistik  Regression  yaitu  94.04%  dan  hasil  dengan Backward Elimination mendapatkan  95.43%,  terlihat  mengalami  peningkatan  sebesar  1.39%.  Sedangkan  hasil  dari  SVM  yaitu 96.14%  dan  hasil  dari  penambahan Backward  Elimination yaitu  97.02%,  ada  peningkatan  sebesar  0.88%.  Penelitian lainnya  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine menggunakan Particle  Swarm  Optimization untuk mendiagnosa  penyakit  kanker  payudara  (Maulana  et  al.,  2022).  Sehingga  memperoleh  hasil  bahwa Particle  Swarm Optimization dapat  membantu  mendiagnosa  kanker  payudara  lebih  akurat.  Kemudian,  didapatkan  akurasi  sebesar 97,28% (kenaikan akurasi 0,57%), adapun akurasi sebelum menggunakan PSO adalah 95,71%, presisi sebesar 95,55%, terdapat  peningkatan  0,93%  dari  sebelumnya  yaitu  99,21%.  Selanjutnya  penelitian  tentang  kanker  payudara diselesaikan menggunakan algoritma SVM dan Logistik Regresion untuk mendeteksi kanker tersebut ganas atau jinak (Nurjanah  et  al.,  2023).  Pada  penelitian  tersebut  data  kanker  payudara  menunjukan  adanya  ketidak  seimbangan, kemudian  untuk  menyeimbangkan  data  yaitu  menggunakan  metode oversampling SMOTE,  adapun  hasilnya  yaitu accuracy sebesar  1.0, precision 1.0  dan recall 1.0.  Setelah  implementasi  dilakukan  langkah  selanjutnya  yaitu deployment  menggunakan  RAD.  Sehingga  hasil  akurasi  model  adalah  90%.  Penelitian  selanjutnya  tentang  klsifikasi curah  hujan  diselesaikan  mengggunakan  algoritma  SVM  (Pratama  et  al.,  2022).  pada  penelitian  tersebut  teknik  data mining  CRISP-DM  digunakan  dalam  penelitian  ini  mengkategorikan  data  curah  hujan  ke  dalam  kategori  sedang  dan lebat.  Kemudian,  SVM  dengan  teknik  optimasi  pemilihan  fitur  menggunakan  RFE  ( Recursive  Feature  Elimination ) adalah algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan curah hujan tersebut. sehingga akurasi model SVM menjadi 77%  sebelum  menerapkan  RFE  dan  meningkat  2%  menjadi  79%  setelah  menerapkan  RFE.  Adapun  penelitian selanjutnya yang melakukan penelitian mengenai penyakit diabetes menggunakan algoritma Decision Tree dan Random Forest (Ismafillah  et  al.,  2023).  pada  penelitian  tersebut  menggunakan  teknik  SMOTE  untuk  menangani ketidakseimbangan  data.  Kemudian,  dilakukan  pengujian  menggunakan  model Random  Forest dan  SMOTE  dengan Decision  Tree dan  SMOTE.  Adapun  untuk  memprediksi  seseorang  termasuk  menderita  diabetes  dievaluasi menggunakan K-Fold  Cross  Validation .  Sehingga  didapatkan  hasil  bahwa  model Random  Forest dan  SMOTE  lebih unggul  dalam  distribusi  data  diabetes.  Penelitian  selanjutnya  menggunakan  semua  algoritma machine  learning untuk klasifikasi kanker payudara (koirunnisa et al., 2023). Penelitian ini menggunakan teknik PCA untuk pemilihan fitur dan SMOTE untuk menangani ketidakseimbangan data. Pengujian juga dilakukan menggunakan model SVM dengan kernel RBF  dan  SMOTE,  serta  berbagai  model machine  leaning .  Penelitian  ini  juga  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation untuk  melakukan  evaluasi  prediksi  kanker  payudara.  Sehingga  hasilnya  menunjukkan  bahwa  model  SVM  dengan kernel RBF dan SMOTE lebih baik dalam klasifikasi kanker payudara.
Penelitian ini dilakukan untuk mengembangkan penelitian yang dilakukan oleh Farahdiba, et al (Farahdiba et al., 2023). Adapun pada penelitian tersebut tidak membahas seleksi fitur lain selain backward elimination sehingga dalam penelitian  tersebut  menyarankan  untuk  menguji  pemilihan  fitur  selain backward  elimination. Maka  dari  itu  pada penelitian ini bertujuan menggunakan seleksi fitur lain yaitu forward selection dan recursive feature elimination (RFE) untuk pengembangan penelitian sebelumnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  Gambar  1  tahapan  dimulai  dengan  pengumpulan  data,  dilanjutkan  dengan Exploratory  Data  Analysis (EDA)  yang  didalam  prosesnya  terdapat pre-processing data,  penggunaan  fitur  yang  dipilih  menggunakan  RFE  dan forward  selection ,  kemudian  ke  tahap  pemodelan  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine dan  evaluasi menggunakan Confusion Matrix, Cross Validation dan Learning Curve . Penelitian ini bertujuan untuk pengembangan model klasifikasi penyakit kanker payudara menggunakan algoritma SVM dan pemilihan fitur yaitu forward selection dan RFE.

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini  menggunakan dataset Breast  Cancer  Winconsin Diagnostic yang didapatkan dari  website UCI Machine Learning Respository . Dataset ini  memiliki 32 fitur dan 569 data dan terdapat dua kelas  yaitu Benig (B) dengan total 357  dan Malignant (M)  dengan  total  212.  Dalam  dataset  ini  semua  variabel  independen  merupakan  kategori  data numerik, sedangkan variabel dependen diubah ke biner. Selain itu, dataset ini terdapat tiga fitur yaitu Mean (rata-rata),

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
se (standar  deviasi),  dan worst (terburuk).  Fitur  tersebut  terbagi  ke  dalam  setiap  kolom  dengan  berbagai  ukuran  yang mencangkupp radius (rata-rata jarak dari pusat ke titik-tik di sekeliling), texture (standar deviasi dari gray-scale values ), perimeter,  area,  smoothness (variasi  lokal  dalam  panjang  radius), compactness,  concavity,  concave  points (jumlah bagian cekung dari kontur), symmetry, dan fractal dimension . Fitur tersebut diperoleh dari gambar digital Fine Needle Aspirate (FNA) menggunakan massa payudara.

## 2.2 Exploratory Data Analysis
Analisis  data  eksplorasi  yang  komprehensif  dilakukan  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang korelasi antara berbagai parameter pada kanker payudara (Nurjanah et al., 2023). Analisis Data Eksplorasi merupakan peran penting sebelum terlibat dalam proses pemodelan, karena berfungsi sebagai langkah awal dalam memahami data dan struktur yang mendasarinya (Qadrini et al., 2023). Berikut merupakan analisis data eksplorasi dari peneltian ini:

## 2.2.1 Membaca Data
Pada bagian ini menampilkan jumlah data, kolom, dan menghapus kolom unamed dan id menggunakan df.drop karena tidak diperlukan. Pada bagian ini juga menampilkan korelasi data secara keseluruhan dan distribusi data tersebut.

## 2.2.2 Menampilkan Info Data
Pada  tahapan  ini  menampilkan  tipe  data,  menujukan  target  data  terpilih  yaitu  diagnosis  yang  terdapat  dua  kelas  yaitu Benig dengan  jumlah  357  data  dan Malignant 212  data,  sehingga  dengan  hasil  data  tersebut  menunjukan  bahwa  data tersebut tidak seimbang.

## 2.2.3 Pre-Processing
Terdapat beberapa teknik yang digunakan pada tahap ini yaitu sebagai berikut: a. Cleaning Data
Tujuan  dari  tahap  pembersihan  data  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  memastikan  bahwa  data  tidak  mengandung masalah  yang  dapat  mengganggu  analisis.  Prosedur  yang  diikuti  termasuk  menghilangkan Noisy , Missing  Value , Duplicate  Data ,  dan  menemukan  serta  mengelola  data  yang  tidak  relevan.  Data  yang  dihasilkan  setelah  melalui proses ini akan lebih akurat dan siap untuk digunakan pada tahap analisis selanjutnya.
b. Encoding
Encoding dalam penelitian ini digunakan untuk mempermudah pembacaan data. Encoding dalam hal ini melibatkan pengubahan satu tipe data dari “objek” menjadi “kategori”. Selain itu, transformasi data dilakukan untuk mengubah data numerik dari data kategorikal, yang membuat pemodelan data menjadi lebih mudah.
c. Normalization
Tahapan normalisasi data dilakukan untuk mengatasi perbedaan skala antar atribut dalam dataset, sehingga analisis data menjadi lebih konsisten dan akurat. Metode normalisasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Min-Max Scaler .  Dengan  menggunakan  teknik  pra-pemrosesan Min-Max  Scaler ,  nilai  fitur  dalam  dataset  disesuaikan  agar berada di antara 0 dan 1 (Aji & Suprianto, 2023).

## 2.3 Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  merupakan  salah  satu  metode  dalam  tahap pre-processing data  mining.  Seleksi  fitur  bertujuan  untuk mengurangi  kompleksitas atribut  yang diolah  selama proses analisis. Proses ini bertujuan untuk  mengidentifikasi  fitur yang  paling  penting  dalam  kolom  yang  terdapat  pada  dataset  penyakit  kanker  payudara.  Seleksi  fitur  juga  sering digunakan untuk mengurangi dimensi model, membantu dalam mengurangi jumlah fitur domain, serta menghilangkan fitur yang tidak relevan (Adnyana, 2019). Adapun seleksi fitur yang digunakan yaitu sebagai berikut:
2.3.1 Recursive Feature Elimination (RFE)
Recursive  feature  elimination (RFE)  adalah  teknik  seleksi  fitur  yang  bekerja  dengan  cara  menghapus  fitur-fitur  yang memiliki  hubungan  yang  lemah  atau  tidak  memiliki  hubungan  sama  sekali.  Sehingga  ditemukan  subset  fitur  yang optimal  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pembangunan  model.  Model  kemudian  dibangun  dengan  menggunakan subset  fitur  yang  tersisa  dan  akurasinya  dapat  ditentukan.  RFE  digunakan  untuk  mengevaluasi  fitur-fitur  dalam hubungannya  satu  sama  lain.  Proses  pemilihan  fitur  ini  bertujuan  untuk  membuat  model  yang  cocok  dengan  semua atribut yang relevan (Pratama et al., 2022).
Tabel 1. Pseudocode Seleksi Fitur RFE
Input : x: Data fitur (tanpa kolom „diagnosis‟) y: Label („diagnosis‟) Output: Selected_features_rfe: Nama fitur yang telah terpilih setelah RFE X_rfe: Data fitur yang hanya berisi fitur terpilih Method:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
1. Menginisialisasi model SVM dengan kernel linear dan parameter C=1
2. Membuat objek RFE dengan estimator (model) dan jumlah fitur yang ingin di pilih (dalam penelitian ini memilih 16 fitur).
3. Lakukan RFE pada data fitur dan label
4. Dapatkan indeks fitur yang terpilih
5. Nama fitur yang dipilih akan didapatkan
6. Membuat dataset baru dengan fitur yang terpilih
7. Menampilkan informasi hasil RFE
8. Selesai
Proses seleksi fitur dengan metode RFE dan SVM sebagai estimator ditunjukkan oleh pseudocode di atas. Untuk memprediksi label 'diagnosis', RFE akan memilih fitur yang paling relevan. Sebuah dataset baru dengan fitur-fitur yang dipilih akan dihasilkan setelah proses ini selesai.

## 2.3.2 Forward Selection
Forward selection merupakan salah satu metode wrapper yang digunakan untuk memilih fitur yang dilakukan sebelum proses klasifikasi. Tujuan utama dari pendekatan ini adalah untuk memilih karakteristik yang relevan dengan data dan memiliki  dampak  besar  pada hasil  klasifikasi. Forward  selection menghilangkan  elemen-elemen  yang  kurang  relevan dari pertimbangan dan hanya mempertahankan elemen-elemen yang benar-benar menambah nilai pada model. Pratama K. I. & Kusnawi menyatakan bahwa hal ini berusaha untuk meningkatkan kinerja metode klasifikasi secara keseluruhan (Kusnawi  &  Khrisna  Irham  Fadhil  Pratama,  2023).  Pendekatan  ini  dapat  mengurangi  waktu  komputasi  dan kompleksitas  selain  meningkatkan  akurasi  model,  yang  akan  mempercepat  proses  klasifikasi . Adapun  pada  penelitian ini forward selection yang digunakan yaitu Sequential Feature Selection (SFS).
Tabel 2. Pseudocode Forward Selection
Input : x: Data fitur (tanpa kolom „diagnosis‟) y: Label („diagnosis‟) Output: Selected_features_sfs: Nama fitur yang telah terpilih setelah SFS X_sfs: Data fitur yang hanya berisi fitur terpilih Method: 1. Menginisialisasi model SVM dengan kernel linear
2. Membuat objek SFS dengan estimator (model), jumlah fitur yang ingin dipilih, dan arah seleksi (forward)
3. Melakukan SFS pada data fitur dan label
4. Dapatkan indeks fitur yang terpilih
5. Nama fitur yang dipilih akan didapatkan
6. Membuat dataset baru dengan fitur yang terpilih
7. Menampilkan informasi hasil RFE
8. Selesai
Pseudocode  di  atas  menunjukan  proses  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)  sebagai  estimator  dan teknik Sequential  Feature  Selection (SFS)  untuk  pemilihan  fitur.  Untuk  mengantisipasi  label  'diagnosis',  SFS  akan memilih fitur yang paling relevan.

## 2.4 SMOTE
SMOTE  merupakan  teknik  oversampling  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  sampel  sintesis  dari  kelas  minoritas sehingga menciptakan keseimabangan antara kelas mayoritas dan minoritas. Dengan menerapkan SMOTE, representasi kelas minoritas dalam dataset dapat ditingkatkan, yang meningkatkan kinerja model dan hasil evaluasinya (Fitriyani et al., 2023).
Tabel 3. Pseudocode SMOTE
Input: T: Jumlah sampel kelas minoritas N: Persentase SMOTE (misalnya, 100%) k: Jumlah tetangga terdekat Output: Sampel minoritas sintetis sebanyak (N/100) * T Method: 1. Inisialisasi dataset (X) dan label (y) X: adalah matriks fitur dengan m baris (jumlah data) dan n kolom (jumlah fitur)
y: adalah vektor label dengan m elemen (kelas/target)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
2. Untuk setiap sampel kelas minoritas:
for each minority sample in X:
Pilih k tetangga terdekat dari sampel minoritas neighbors = k_nearest_neighbors(minority sample, X)
3. Untuk setiap tetangga: for each neighbor in neighbors:
Hitung perbedaan antara fitur sampel minoritas dan tetangga difference = neighbor - minority sample
4. Generate sampel sintetis pada garis segmen antara dua fitur synthetic_sample = minority sample + random_number(0, 1) * difference
5. Tambahkan sampel sintetis ke dataset X_synth.append(synthetic_sample)
y_synth.append(minority label)
6. Selesai
Pseudocode  yang  ditampilkan  menunjukkan  teknik  SMOTE  ( Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique ), yang  mencoba  membangun  sampel  sintetis  dari  sampel  kelas  minoritas.  Dengan  memanfaatkan  tetangga  terdekat, metode ini memperluas zona keputusan kelas minoritas dan menghasilkan sampel sintetis.

## 2.5 Support Vector Machine (SVM)
Seperti  yang  ditunjukkan  oleh  penelitian  sebelumnya,  metode  SVM  secara  efisien  menemukan  hyperplane  dengan margin terbesar di antara dua kelas (Ramadhan, 2021). Jarak antara hyperplane dan vektor pendukung titik data terdekat untuk  setiap  kelas  mendefinisikan  margin.  Dengan  menggunakan  kernel,  manfaat  SVM  dapat  ditingkatkan.  Sebagai sebuah fungsi, kernel meningkatkan dimensi data asli, sehingga memudahkan pemisahan data. Berbagai macam fungsi kernel  yang  tersedia  ditampilkan  pada  Tabel  3.  SVM  dapat  menangani  masalah  klasifikasi  non-linear  dalam  dimensi asli  dengan  metode  ini.  Setelah  hyperplane  diidentifikasi,  SVM  menggunakan  posisinya  di  hyperplane  untuk meramalkan kelas data uji (Masruriyah et al., 2024).
Tabel 4. Jenis Kernel SVM Jenis Kernel Rumus Linear Linear K (x,y) = x.y Non-Linear Polynomial K (x,y) = (x.y + 1) p RBF K (x,y) = e -|x.y|2/2ơ2 Sigmoid
(x,y) = tanh(Kx.y - δ)
Adapun berikut adalah Pseudocode dari pemodelan SVM.
Tabel 5. Pseudocode SVM
Input : x: Data fitur (tanpa kolom „diagnosis‟) y: Label („diagnosis‟)
Output:
w: Vektor bobot (koefisien) dari model SVM
b: Konstanta bias dari model SVM Prediksi: Array prediksi untuk setiap data kelas positif atau negatif Method: 1. Inisialisasi dataset (x) dan label (y)
2. Inisialisasi model SVM dengan kernel linear
3. Latih model pada data fitur (x) dan label (y)
4. Dapatkan vektor bobot (w) dan konstanta bias (b) dari model
5. Hitung nilai prediksi untuk setiap data jika nilai prediksi > 0, maka data termasuk ke dalam kelas  positif jika nilai prediksi < 0, maka data termasuk ke dalam kelas negatif
Pseudocode  di  atas  menggambarkan  proses  pelatihan  model  SVM  dengan  kernel  linear  dan  penggunaannya untuk memprediksi kelas positif atau negatif berdasarkan fitur-fitur yang diberikan.

## 2.6 Evaluasi
Pada penelitian ini evaluasi yang digunakan yaitu Confusion Matrix . Salah satu cara untuk menentukan apakah konsep dalam data mining sudah akurat adalah dengan menggunakan confusion matrix. Nilai akurasi, recall, dan presisi dapat diperoleh  melalui  evaluasi  dengan  menggunakan Confusion  Matrix .  Akurasi  dalam  klasifikasi  data  mining  mengacu pada proporsi data yang diproses dengan akurat, setelah itu hasil uji klasifikasi dieksekusi. Presisi atau bisa juga disebut

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
confidence  ialah  nilai  relatif  pada  kasus  yang  diprediksi  positif.  Recall  atau  sensitivity  yaitu  kasus  positif  yang diprediksi secara benar (Ginting et al., 2020) (Robbani, 2021).
Tabel 6. Rumus Evaluasi Confusion Matrix
Keterangan: TP ( True Positive ) = jumlah dokumen dari kelas 1 yang tepat diklasifikasikan sebagai kelas 1 TN ( True Negative ) = jumlah dokumen dari kelas 0 yang tepat diklasifikasikan sebagai kelas 0 FP ( False Positive ) = jumlah dokumen dari kelas 0 yang tepat diklasifikasikan sebagai kelas 1 FN ( False Negative ) = jumlah dokumen dari kelas 1 yang tepat diklasifikasikan sebagai kelas 0
Sedangkan  data  yang  dilatih  dan  diuji  di  evaluasi  menggunakan  teknik Cross  Validation dan Learning  Curve . Teknik Cross Validation atau dapat dikenal juga sebagai estimasi rotasi ialah teknik validasi model untuk mengevaluasi dan  memastikan  seberapa  baik  hasil  analisis  statistik  digeneralisir  ke  dataset  yang  berbeda  (Tuntun  et  al.,  2022). Learning  Curve merupakan  grafik  garis  yang  menggambarkan  korelasi  antara  jumlah  data  dalam  set  pelatihan  dan akurasi  model  klasifikasi  (Abidin  et  al.,  2021).  Selain  itu Learning  Curve dapat  digunakan  untuk  menganalisis  data yang mengalami underfitting atau overfitting (Barinov et al., 2023).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap awal dimulai dengan dataset yang dieksplorasi, yang terdiri dari 569 data dengan 31 fitur yang  digunakan untuk analisis.  Dataset  tersebut  kemudian  dikategorikan  menjadi  dua  kelas,  B  (Benign)  dan  M  (Malignant),  yang  masing- masing  mewakili  kondisi  jinak  dan  ganas.  Proses  eksplorasi  data  ini  bertujuan  untuk  memahami  distribusi  dan karakteristik dari masing-masing fitur, sehingga analisis lebih lanjut dapat dilakukan secara akurat dan tepat sasaran.

## 3.1 Hasil
Bagian  ini  merupakan  pengujian  tentang  pengaruh  adanya Preprocessing pada  data  penyakit  kanker  payudara  yang digunakan  ialah Cleaning data  yang  mana  terdiri  dari  : Missing  Value,  Duplicate  Data,  Outlier  Check,  Handling Outlier.
Missing  Value ialah  tahap  pra-pemrosesan  data  dimana  nilai-nilai  yang  hilang  atau  tidak  mencukupi  dalam dataset  di  identifikasi  dan  ditangani  dengan  cara  tertentu  sebelum  data  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  model  atau algoritma  (Nikfalazar  et  al.,  2019).  Oleh  karena  itu,  mengelola  nilai  yang  hilang  menjadi  sangat  penting  dalam  data mining  dan  machine  learning.  Dalam pre-proccesing ini  dilakukan  :  Penghapusan  Data  yang  tidak  memiliki  nilai apapun.
(a) (b)
Gambar 2. (a) dan (b): Hasil Missing Value
Duplicate Data ialah tahap pre-processing data dimana sebuah data dilakukan pengecekan didalam data tersebut memiliki satu atau beberapa data yang sama persis.
Data Aktual Data Prediksi Positif TP ( True Positif ) FP ( False Positive ) Negatif FN ( False Negative ) TN ( True Negative )

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
Outlier Check ialah tahap pre-processing data dimana proses untuk  mengidentifikasi dan menangani nilai-nilai yang dianggap sebagai outlier dalam dataset sebelum data tersebut dimasukkan ke dalam model atau algoritma Machine Learning. Dilakukan : Visualisasi Data dan Teknik Deteksi Outlier yang menggunakan metode Z-Score .
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Data sebelum dihapus Outlier dan (b) Data sesudah dihapus Outlier
Handling Outlier ialah tahap pre-processing data dimana proses untuk menghapus sebuah data outlier yang tidak termasuk  kategori  manapun  lalu  melakukan  metode handling menggunakan Z-Score yang  memiliki  data  awal  569 menjadi 535 Data yang digunakan.
Pada pre-processing ditambahkan  sebuah  Seleksi  Fitur Recursive  Feature  Elimination (RFE)  dan Forward selection . Recursive  Feature  Elimination (RFE)  ialah  salah  satu  teknik  yang  digunakan  dalam pre-processing dan pemodelan  data  untuk  memilih  fitur  yang  paling  penting  atau  relevan  dalam  dataset  data  yang  dipilih  berjumlah  16 Data.  Setelah  melakukan Recursive  Feature  Elimination (RFE)  dilakukan  kembali Forward  Selection yang  memilih fitur  yang  relevan  dengan  data  untuk  mempengaruhi  hasil  klasifikasi  dan  meningkatkan  kinerja  metode  klasifikasi. Prosedur pemilihan fitur ini dilakukan sebelum proses klasifikasi. dengan total fitur yang sama yaitu 16.
Tabel 7. Hasil Seleksi Fitur No. RFE Forward Selection 1 radius mean radius mean 2 texture mean texture mean 3 area mean perimeter mean 4 concavity mean
compactness mean 5 concave points mean compactness se 6 radius se concavity se 7 area se concave points se 8 compactness se fractal dimension se 9 radius worst radius worst 10 texture worst texture worst 11 perimeter worst perimeter worst 12 area worst area worst 13 smoothness worst smoothness worst 14 concavity worst
compactness worst 15 concave points worst concavity worst
16 symmetry worst
concave points worst
Setelah  melakukan  kedua seleksi  fitur  tersebut  didapatkan  10  fitur  yang  sama  dan  6  fitur  yang  berbeda  dari masing-masing  teknik  seleksi  fitur  tersebut  karena  perbedaan  dari  kedua  teknik  teresbut.  Kemudian  setelah digabungkan mendapatkan total 22 fitur dari gabungan fitur yang terpilih.
Tabel 8. Combined feature hasil RFE dan Forward Selection
Hasil seleksi fitur RFE dan Forward Selection concavity se area mean concave points mean compactness se smoothness worst symmetry worst concavity worst radius mean area se area worst concavity mean radius se perimeter worst perimeter mean concave points se texture mean concave points worst compactness mean compactness worst fractal dimension se texture worst radius worst
Tahap selanjutnya di pre-processing yaitu Encoding , encoding adalah perubahan tipe data. Untuk mempermudah pembacaan  data,  hal  ini  dilakukan  dengan  mengubah  tipe  data  dari  “objek”  menjadi  “kategori”.  Untuk  memudahkan pemodelan  data,  penelitian  ini  juga  melakukan  transformasi  data,  seperti  mengubah  data  kategorikal  menjadi  data numerik. Adapun teknik yang digunakan yaitu label encoding seperti gambar 5 dibawah ini.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
Gambar 5 . Hasil encoding
Setelah  melakukan  pelabelan Encoding dilakukan  kembali Standarization dan Normalization . Standarization dan Normalization ialah  proses  normalisasi  data  yang  membantu  mengurangi  perbedaan  antara  atribut.  Seperti  yang ditunjukkan pada gambar 6 di bawah ini, metode normalisasi data yang digunakan adalah metode skala Min-Max..

## Gambar 6. Standarization and Normalization
Selanjutnya  dilakukan  metode oversampling menggunakan  SMOTE  dikarenakan  data  kanker  payudara  yang diperoleh  dari  sumber  UCI Machine  Learning ada  ketidak  seimbangan.  Setelah  diterapkannya  metode  SMOTE,  data menjadi seimbang. Adapun hasilnya dapat ditunjukan pada gambar dibawah ini:
(a) (b)
Gambar 7. (a) Sebelum SMOTE dan (b) Setelah SMOTE

## 3.2 Evaluasi Model
Pada  bagian  ini,  penulis  melakukan  pengujian  terhadap  penyakit  kanker  payudara  mulai  dari  preprocessing  hingga evaluasi  model.  Pembahasan  mengenai  penelitian  dan  pengujian  evaluasi  model  dapat  dijelaskan  pada  bagian  ini. Klasifikasi model dengan SV/SVC dengan kombinasi hyperparameter terbaik dengan akurasi 97%.
Tabel 9. Confusion Matrix Algoritma Dataset Precision recall F1-score Accuracy Sebelum menggunakan Seleksi Fitur dan SMOTE Benig 0.97 1.00 0.98 0.98 Malignant 1.00 0.95 0.98 Setelah menggunakan RFE Benig 0.97 1.00 0.98 0.98 Malignant 1.00 0.95 0.98 Setelah menggunakan Forward Selection Benig 1.00 0.98 0.99 0.99 Malignant 0.98 1.00 0.99 Setelah menggunakan SMOTE Benig 1.00 0.99 0.99 0.99 Malignat 0.99 1.00 0.99 Setelah menggunakan RFE + SMOTE Benig 1.00 0.97 0.99 0.99 Malignant 0.97 1.00 0.99 Setelah menggunakan Forward Selection + SMOTE Benig 1.00 0.99 0.99 0.99 Malignant 0.99 1.00 0.99
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  prediksi  positif  yang  benar  (Jinak  dan  Ganas)  ditemukan  untuk  setiap  prediksi positif yang dibuat oleh model, dengan akurasi 1,00 untuk "Jinak" dan 0,99 untuk "Ganas". Berdasarkan kategori yang ditetapkan pada Gambar 8 di bawah ini, model ini sangat akurat dalam memprediksi penyakit kanker payudara.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix Prediksi Model
Recall mengukur  persentase  positif  nyata  ( Benig dan Malignant )  yang  dideteksi  dengan  benar  oleh  model. Akurasi recall pada Tabel 9 sebesar 1.00 untuk " benig " dan 0.99 untuk " malignant " menunjukkan bahwa model dapat secara efektif mengingat kembali kategori optimasi.
F1-Score adalah rata-rata seimbang dari recall dan presisi ketika set data yang dianggap positif jarang ada dalam data  yang  diidentifikasi  dengan  benar  oleh  model.  Dengan  akurasi  F1-Score  " benig "  dan  " malignant "  masing-masing sebesar 0,99 dan 0,99, model ini menunjukkan tingkat kemahiran memori yang tinggi untuk kategori penyakit kanker payudara.
Hasil clasification  report untuk  pengujian  prediksi  model  menunjukkan  akurasi  pelatihan  sebesar  97%.  Untuk dataset dengan  kategori "jinak", akurasi pelatihan  mencapai 100%, sedangkan  untuk dataset dengan  kategori  "ganas", akurasi pelatihan adalah 99%.
Hasil  pengujian pre-processing terhadap  performa  optimasi  algoritma Support  Vector  Machine menggunakan Seleksi  Fitur  RFE  dan Forward  Selection pada  klasifikasi  kanker  payudara  dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Gambar tersebut menunjukkan bahwa metode algoritma machine learning dapat mengingat kategori sebuah dataset yang sudah ditetapkan.
Adapun  untuk  hasil  evaluasi  dari  model  SVM  menggunakan Cross  Validation  Score yaitu  97%  seperti  yang ditunjukan pada gambar 9 di bawah:

## Gambar 9. Hasil Evaluasi Cross Validation
Selanjutnya model dilakukan proses Training menggunakan metode learning curve untuk melihat training score dan test score.
Berdasarkan  gambar  10,  dapat  dilihat  jika  hasil  yang  ditunjukan  untuk  model  SVM  sangat  baik  tidak  terjadi underfitting ataupun overfitting, Analisis Learning  Curve menunjukkan  bagaimana  kinerja  model  berubah  seiring

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
dengan meningkatnya data latih. Grafik ini menggambarkan bagaimana kinerja model yang lebih tinggi dicapai dengan lebih banyak penggunaan data pelatihan.
Kurva Area  Under  the  Curve (AUC)  dan  kurva Receiver  Operating  Characteristic (ROC)  digunakan  dalam penelitian  ini  sebagai  metode  evaluasi  tambahan  untuk  menilai  performa  model  secara  menyeluruh,  meskipun  angka akurasi dan presisi hanya memberikan penilaian awal. Temuan evaluasi ditunjukkan pada grafik di bawah.
Gambar 11 . Hasil ROC dan AUC
Meskipun  nilai  AUC dari model tanpa menggunakan teknik oversampling adalah  0.98, yang  merupakan angka yang  cukup  tinggi,  nilai  AUC  0.99  lebih  besar  ketika  teknik  oversampling  seperti  SMOTE  diterapkan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  yang  dilatih  dengan  SMOTE,  dengan  atau  tanpa  seleksi  fitur,  lebih  baik  dalam membedakan antar kelas.
Perlu dicatat bahwa setiap  model memiliki nilai  AUC  yang sangat tinggi,  mulai dari 0,98 hingga 0,99. Hal ini menunjukkan  bahwa  model-model  tersebut  dapat  membedakan  antara  kelas  positif  dan  negatif  dengan  akurasi  yang masuk akal. Meskipun demikian, model yang menggunakan pendekatan SMOTE menunjukkan peningkatan dalam nilai AUC ketika dipasangkan dengan RFE atau SFS.
Hasil  ini  memberikan  gambaran  yang  lebih  mendalam  dan  jelas  tentang  keandalan  model,  terutama  ketika menangani  ketidakseimbangan  kelas.  Kapasitas  model  untuk  membedakan  antar  kelas  dapat  disimpulkan  lebih  lanjut melalui penggunaan ROC dan AUC. Meskipun demikian, angka akurasi dan presisi dapat memberikan gambaran yang luas tentang kinerja model. Hasil ini dapat mengarahkan pengembangan dan peningkatan model klasifikasi yang lebih efektif untuk menangani masalah yang berhubungan dengan ketidakseimbangan kelas.

## 4. KESIMPULAN
Algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dan  teknik  pemilihan  fitur  yang  efektif,  seperti Recursive  Feature Elimination (RFE)  dan Forward  Selection ,  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  kasus  kanker payudara.  Dataset  UCI Machine  Learning Repository  Breast  Cancer  Wisconsin  Diagnostic, yang  memiliki  569  kasus dengan  32  atribut  yang  dibagi  ke  dalam  kelompok  jinak  dan  ganas.  Setelah  langkah preprocessing yang  melibatkan pemilihan  karakteristik  dan  pembersihan  data,  penelitian  ini  menemukan  22  fitur  penting.  Dengan  menggunakan Training Score sebesar 0,99 dan Cross-Validation Score sebesar 0,97, optimasi algoritma SVM dengan menggunakan seleksi fitur RFE dan Forward Selection memberikan hasil yang baik sesuai dengan hasilnya. Model SVM yang efektif untuk  klasifikasi  kanker  payudara  tanpa  adanya  tanda-tanda overfitting atau underfitting ,  teknik  RFE  dan Forward Selection berhasil mengidentifikasi kualitas penting untuk pelatihan model. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma SVM yang dikombinasikan dengan teknik seleksi fitur dan SMOTE ini menghasilkan hasil yang sangat baik dalam klasifikasi kanker payudara.

## REFERENCES
Abidin, M. I., Notodiputro, K. A., & Sartono, B. (2021). Improving Classification Model Performances using an Active Learning Method to Detect Hate Speech in Twitter. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, 5(1), 26–38. https://doi.org/10.29244/ijsa.v5i1p26-38 Adnyana,  I.  M.  B.  (2019).  Penerapan  Feature  Selection  untuk  Prediksi  Lama  Studi  Mahasiswa. Jurnal  Sistem  Dan Informatika (JSI) , 13 (2), 72–76.
Aji,  P.  W.  S.,  &  Suprianto,  S.  (2023).  Stroke  disease  prediction  using  random  forest  method.  Universitas Muhammadiyah Sidoarjo. http://dx.doi.org/10.21070/ups.2643
Barinov, R., Gai, V., Kuznetsov, G., & Golubenko, V. (2023). Automatic evaluation of neural  network training results.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 144-154 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5324
Computers, 12(2), 26. https://doi.org/10.3390/computers12020026 Cancer  Today.  (2021,  March).  Global  Cancer  Observatory.  https://gco.iarc.fr/today/data/factsheets/populations/360- indonesia-fact-sheets.pdf
Chazar, C., & Erawan, B. (2020). Machine learning diagnosis kanker payudara menggunakan algoritma support vector machine. INFORMASI (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi), 12(1), 67–80.
https://doi.org/10.37424/informasi.v12i1.48
Farahdiba,  S.,  Kartini,  D.,  Nugroho,  R.  A.,  Herteno,  R.,  &  Saragih,  T.  H.  (2023).  Backward  elimination  for  feature selection  on  breast  cancer  classification  using  logistic  regression  and  support  vector  machine  algorithms.  IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 17(4), 429. https://doi.org/10.22146/ijccs.88926
Fitriyani,  N.,  Amalia,  D.  R.,  Handayani,  H.  H.,  &  Masruriyah,  A.  F.  N.  (2023).  Aplikasi  Berbasis  Web  Berdasarkan Model Klasifikasi Algoritma SVM dan Logistic Regression Terhadap Data Diabetes. REMIK: Riset Dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 7(4), 1762–1771. https://doi.org/10.33395/remik.v7i4.13001
Ginting,  V.  S.,  Kusrini,  K.,  &  Taufiq,  E.  (2020).  Implementasi  Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembangunan Pendidikan  Sekolah Menggunakan Python. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 10(1). https://doi.org/10.35585/inspir.v10i1.2535
Ismafillah,  D.,  Tatang  Rohana,  &  Yana  Cahyana.  (2023).  Analisis  algoritma  pohon  keputusan  untuk  memprediksi penyakit  diabetes  menggunakan  oversampling  smote.  INFOTECH :  Jurnal  Informatika  &amp;  Teknologi,  4(1), 27–36. https://doi.org/10.37373/infotech.v4i1.452
koirunnisa, Siregar,  A. M., & Faisal, S. (2023). Optimized Machine Learning Performance  with Feature Selection for Breast Cancer Disease Classification. Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Dan Informatika (JITEKI), 9(4), 1131–1143. Kusnawi,  K.,  &  Khrisna  Irham  Fadhil  Pratama.  (2023).  Komparasi  Algoritma  Supervised  Learning  dan  Feature Selection  pada  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Jantung.  Indonesian  Journal  of  Computer  Science,  12(6). https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i6.3487
Masruriyah,  A.,  Novita,  H.,  Sukmawati,  C.,  Ramadhan,  A.,  Arif,  S.,  &  Dermawan,  B.  (2024).  Pengukuran  Kinerja Model  Klasifikasi  dengan  Data  Oversampling  pada  Algoritma  Supervised  Learning  untuk  Penyakit  Jantung. Computer Science (CO-SCIENCE), 4(1), 62–70. https://doi.org/10.31294/coscience.v4i1.2389
Maulana,  A.,  Nugroho,  A.,  &  Romli,  I.  (2022).  Optimalisasi  support  vector  machine  menggunakan  particle  swarm optimization  untuk  mendiagnosa  penyakit  Kanker  Payudara.  Journal  of  Practical  Computer  Science,  1(2),  1–11. https://doi.org/10.37366/jpcs.v1i2.940
Nikfalazar, S., Yeh, C.-H., Bedingfield, S., & Khorshidi, H. A. (2019). Missing data imputation using decision trees and fuzzy  clustering  with  iterative  learning.  Knowledge  and  Information  Systems,  62(6),  2419–2437. https://doi.org/10.1007/s10115-019-01427-1
Nurjanah,  N.,  Rani,  A.  N.,  Masruriyah,  A.  F.  N.,  &  Handayani,  H.  H.  (2023).  Implementasi  Model  Klasifikasi  Jenis Kanker  Payudara  Menggunakan  Algoritma  SVM  dan  Logistic  Regression  berbasis  Web.  Riset  Dan  E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer.
Pratama,  A.  R.  I.,  Latipah,  S.  A.,  &  Sari,  B.  N.  (2022).  OPTIMASI  KLASIFIKASI  CURAH  HUJAN MENGGUNAKAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM)  DAN  RECURSIVE  FEATURE  ELIMINATION (RFE). JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika), 7(2), 314–324.
https://doi.org/10.29100/jipi.v7i2.2675
Qadrini,  L.,  Hijrah,  M.,  Hikmah,  L.,  &  Handayani,  H.  (2023).  The  application  of  the  neighborhood  cleaning  rule  in conjunction with random forest, k-fold cross-validation, and grid search for addressing imbalanced datasets. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 3(8), 286–293. https://doi.org/10.47065/tin.v3i8.4124
Ramadhan,  N.  G.  (2021).  Comparative  analysis  of  ADASYN-SVM  and  SMOTE-SVM  methods  on  the  detection  of type 2 diabetes mellitus. Scientific Journal of Informatics, 8(2), 276–282. https://doi.org/10.15294/sji.v8i2.32484
Robbani,  A.  A.  (2021).  Klasifikasi  Penderita  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma  C4.5.  Universitas  Buana Perjuangan Karawang.
Setiawan, Y. (2023). Data Mining berbasis Nearest Neighbor dan Seleksi Fitur untuk Deteksi Kanker Payudara. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 8(2), 89–96. https://doi.org/10.30591/jpit.v8i2.4994
Tuntun,  R.,  Kusrini,  K.,  &  Kusnawi,  K.  (2022).  Analisis  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Klasifikasi  dengan Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 6(4), 2111. https://doi.org/10.30865/mib.v6i4.4681
World  Health  Organization:  WHO.  (2022,  February  3).  Cancer.  World  Health  Organization:  WHO. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cancer(N.d.).