## KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN EXTRA TREE DENGAN SMOTE
Kartika Handayani, Erni, Badariatul Lailiah, Rabiatus Sa’adah Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jalan Abdurrahman Saleh No.18A Pontianak, Indonesia kartika.kth@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Kanker  payudara  merupakan  jenis  kanker  yang  seringkali  didiagnosis  pada  wanita.  Di  Indonesia,  kanker payudara  merupakan  jenis  kanker  dengan  tingkat  kejadian  tertinggi  yang  menempati  peringkat  kedua  setelah kanker  serviks.  Mengidentifikasi  kanker  payudara  pada  tahap  awal  sangat  krusial  untuk  mencegah perkembangan  yang  cepat,  selain  dari  perkembangan  metode  pencegahan.  Metode  pembelajaran  mesin  (ML) dapat digunakan untuk mengindentifikasi kanker payudara. Dalam kasus klasifikasi kanker payudara, mayoritas data yang digunakan  mengalami permasalahan data  ketidakseimbangan kelas antara kanker payudara dan non- kanker  payudara.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini  digunakan  teknik Synthetic  Minority  Over-sampling Technique (SMOTE) dengan algoritma extra tree.  Extra Tree dipilih karena kemampuannya dalam  menangani kasus-kasus  kompleks  dan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  keberhasilan  metode Extra  Tree dengan  SMOTE,  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  96.71%, Recall sebesar  95.29%, Precision sebesar  96.13%, F1  Score sebesar  95.61%,  dan Area  Under  the  Curve (AUC)  sebesar  99.46%.  Temuan  ini mengindikasikan  bahwa  penggunaan  metode  ini  memberikan  kontribusi  positif  dalam  meningkatkan kemampuan  klasifikasi  kanker  payudara,  yang  dapat  berpotensi  meningkatkan  keberhasilan  deteksi  dini  dan pengelolaan penyakit ini dalam praktik klinis.
Kata kunci: kanker payudara, extra tree, smote

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  payudara  merupakan  jenis  kanker  yang seringkali didiagnosis pada wanita, dengan  lebih  dari 1  dari  10  kasus  kanker  baru  terdeteksi  setiap  tahun. Ini  merupakan  penyebab  kematian  kedua  paling umum  akibat  kanker  pada  perempuan  di  seluruh dunia. Pertumbuhan kanker payudara seringkali tidak menimbulkan  gejala  yang  jelas,  dan  sebagian  besar kasus  ditemukan  melalui  pemeriksaan  secara  berkala [1].
Di Indonesia, kanker payudara  merupakan  jenis kanker  dengan  tingkat  kejadian  tertinggi  yang menempati  peringkat  kedua  setelah  kanker  serviks. Terdapat  kecenderungan  peningkatan  insiden  kanker payudara  dari  tahun  ke  tahun.  Sebagian  besar  kasus kanker  payudara  umumnya  terdeteksi  pada  stadium lanjut.  Jumlah  kasus  kanker  payudara  yang  baru terjadi di Indonesia diperkirakan sekitar 65.858 kasus setiap  tahun,  dengan  memperhatikan  populasi  sekitar 273.523.621  orang.  Berdasarkan  data  Riskesdas 2018,  prevalensi  kanker  secara  umum  di  Indonesia mencapai  1.017.290  kasus,  dan  di  wilayah  Sulawesi Selatan saja terdapat sekitar 33.693 kasus [2].
Mengidentifikasi  kanker  payudara  pada  tahap awal  sangat  krusial  untuk  mencegah  perkembangan yang  cepat,  selain  dari  perkembangan  metode pencegahan  [3].  Memberikan  dukungan  untuk pemulihan  sedini  mungkin  dan  mengurangi  risiko kematian  [4].  Meskipun  dokter  dapat  melakukan diagnosis  kanker  payudara  secara  manual,  proses  ini memerlukan  waktu  yang  lebih  lama  dan  dapat menjadi  rumit  bagi  dokter  untuk  menerapkan klasifikasi [5].
Walaupun  kemajuan  dalam  bidang  pengobatan kanker  payudara  telah  mengakibatkan  penurunan angka  kematian  akibat  kanker  payudara  di  seluruh kelompok umur, risiko tinggi dan tingkat kelangsungan  hidup  yang  rendah  masih  menjadi permasalahan  pada  kelompok  usia  muda  [6]. Dikarenakan  tingkat  keparahan  penyakit,  diperlukan sistem  deteksi  berbantuan  komputer  (CAD)  yang menerapkan  metode pembelajaran  mesin (ML) untuk mendiagnosis kanker payudara [7]
Metode  machine  learning  memiliki  potensi untuk  mengatasi  batasan  tersebut.  Pendekatan  ini telah diaplikasikan dalam  beberapa studi sebelumnya dengan  melakukan  perbandingan.  beberapa  metode seperti  neural network,  decision  tree,  naïve  bayes, k-nearest    neighbor,    logistic  regresion,    random forest,  dansupport    vector    machines[8]  [9]. Penelitian  tersebut  menghasilkan  nilai  akurasi  paling tinggi yaitu sebesar 95,00 %. Pada penelitian tersebut tidak  menampilkan  hasil  dari  matriks  evaluasi lainnya.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  penelitian  ini mengusulkan  penerapan machine  learning dalam klasifikasi  kanker  payudara.  Data  yang  digunakan dalam penelitian memiliki masalah dengan ketidakseimbangan data. Sehingga dilakukan pengujian dengan Synthetic Minority Over Sampling Technique (SMOTE). Penggunaan pendekatan ketidakseimbangan  kelas  sampling  untuk  menguji pada dataset yang digunakan dapat memberikan hasil performa yang lebih baik atau tidak.
Penelitian  ini  mengusulkan  model  prediktif Extra  Tree dan  diharapakan  dapat  menghasilkan
accuracy,  recall,  precision,  f-score dan AUC yang lebih baik dari penelitian sebelumnya dan menambah kontribusi penelitian terkait data yang digunakan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Untuk  mendukung  penelitian  ini,  tinjauan pustaka  atau  kerangka  pemikiran  yang  relevan dibutuhkan  agar  penelitian  ini  berdasarkan  pada sumber  yang  dihasilkan  terstruktur  dan  sesuai  pada intinya, khususnya pada masalah penelitian terkait. 2.1. Data Mining Data mining merupakan proses eksplorasi untuk mendapatkan  informasi  atau  pengetahuan  dari kumpulan  data  yang  besar.  Saat  menerapkan  teknik penambangan  data  pada  sejumlah  besar  data, tujuannya  adalah  mengidentifikasi  pola  menarik  dan hubungan  tersembunyi.  Selain  itu,  ada  beberapa istilah alternatif yang digunakan untuk menggambarkan konsep ini, seperti ekstraksi pengetahuan,  penemuan  pengetahuan,  analisis  pola data,  analisis  data  dalam  database,  dan  lain sebagainya . [10] Menurut [11]serangkaian proses tahapan memiliki tujuh (7) tahapan yaitu :
1. Pembersihan Data ( data cleaning )
Proses pembersihan data melibatkan penghapusan  informasi  yang  tidak  relevan, seringkali setelah data tersebut dianalisis dengan membandingkannya dengan hipotesis yang telah disusun. Hal  ini  bertujuan untuk mempermudah identifikasi  hasil  yang  diinginkan  pada  tahap analisis berikutnya.
2. Integrasi data ( data integration )
Integrasi  data  adalah  proses  menggabungkan informasi  dari  berbagai  sumber  database  ke dalam  satu  database  baru.  Seringkali,  data  yang diperlukan  diambil  dari  berbagai  database  atau file teks.
3. Seleksi data ( data selection ) Data  dalam  database  seringkali  tidak  semuanya relevan  atau  diperlukan,  oleh  karena  itu, diperlukan  suatu  proses  pemilihan  data  untuk menyaring informasi yang benar-benar diperlukan dalam langkah-langkah berikutnya.
4. Transformasi data ( data transformation ) Data  disatukan  atau  dimodifikasi  sesuai  dengan metode yang digunakan dalam data mining. Hal ini  disebabkan  oleh  kebutuhan  beberapa  format khusus data mining dalam pengolahannya.
5. Proses mining Merupakan  suatu  proses  penggalian  informasi yang  tersembunyi  dari  sebuah  basis  data  atau kumpulan  data  dengan  tujuan  memperoleh pemahaman  yang  lebih  dalam  dari  data  yang telah diolah.
6. Evaluasi Pola ( pattern evaluation )
Dalam tahap  ini, output  dari teknik data mining berupa  pola-pola  akan  diuji  terhadap  hipotesis yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Tujuannya adalah memperoleh kesimpulan yang mendekati
hasil  atau  hipotesa  untuk  digunakan  dalam langkah-langkah  selanjutnya.  Ini  melibatkan presentasi pengetahuan (knowledge presentation).
Langkah  ini  merupakan  tahap  akhir  dalam proses data mining, di  mana hasil analisis  yang telah dilakukan  disajikan  melalui  implementasi.  Dengan demikian,  kesimpulan  yang  diperoleh  menjadi  lebih nyata dan dapat dipresentasikan dengan jelas.

## 2.2. Kanker Payudara
Kanker  payudara,  atau  carcinoma  mammae, adalah  jenis  keganasan  yang  berasal  dari  jaringan payudara,  termasuk  baik  epitel  duktus  maupun lobulusnya.  Terjadinya  kanker  payudara  disebabkan oleh  kondisi  sel  yang  kehilangan  kontrol  dan mekanisme normalnya, sehingga menyebabkan pertumbuhan  yang  tidak  normal,  cepat,  dan  tidak terkendali [12].
2.3. Extra Tree Extra tree membuat sekelompok pohon keputusan  yang  tidak  dipangkas  sesuai  dengan metode  standar  top-down.  Prediksi  seluruh  pohon digabungkan  untuk  menentukan  prediksi  akhir, melalui alternatif mayoritas[13]. Pengklasifikasi extra tree menghasilkan  kelipatan  acak  dari  pohon  pilihan dengan  sub-sampel  yang  sangat  berbeda  tanpa melakukan  bootstrap.  Hal  ini  menghindari  masalah pemasangan  yang  berlebihan  dan  meningkatkan akurasi.  Efisiensi  juga  menjadi  kekuatan  utama algoritma ini[14].

## 2.4. Synthetic  Minority  Over  Sampling  Technique (SMOTE)
Teknik  Synthetic  Minority  Over  Sampling Technique  (SMOTE)  menghasilkan  sampel  buatan dari  kelas  minoritas  dengan  melakukan  interpolasi pada  instance  yang  ada  yang  sangat  dekat  satu  sama lain  [15].  Untuk  kategori  minoritas  dalam  kumpulan informasi, SMOTE secara awal memilih instance data dari  kelas  minoritas  secara  acak.  Setelah  itu,  k tetangga  terdekat  Ma,  yang  terkait  dengan  kelas minoritas,  diidentifikasi.  Sebuah  contoh  data  kedua, Mb,  kemudian  dipilih  dari  k  set  tetangga  terdekat. Selama proses ini, Ma dan Mb terhubung membentuk garis  di  ruang  fitur.  Data  buatan  baru  kemudian dihasilkan sebagai kombinasi dari Ma dan Mb. Proses ini  berulang  hingga  dataset  mencapai  keseimbangan antara  kelas  minoritas  dan  mayoritas.  Karena keefektifan  SMOTE,  teknik  pengambilan  sampel  ini telah  berkembang  luas  sebagai  perluasan  dari berbagai  metode  pengambilan  sampel.  [16].  SMOTE berjalan dengan proses berikut:
𝒙 𝒏𝒆𝒘 =   𝒙 𝒊 + (𝒙 ̂ k - 𝒙 𝒊 )𝛅 𝑥 𝒏𝒆𝒘 = Data sintetis baru 𝑥 𝒊 = Data ke-i kelas minoritas 𝒙 ̂ k = Data k tetangga terdekat dari 𝒙 𝒊 𝛿 = Bilangan acak (0 dan 1)

## 2.5. Evaluasi Model
Model  Evaluasi  yang  bisa  digunakan  untuk mengukur  nilai  optimal  dari  berbagai  parameter  dari setiap  metode,  prediksi  yang  berasal  dari  semua kombinasi  parameter  yang  mungkin  dievaluasi  pada dataset klasifikasi digunakan 5  nilai  yaitu: accuracy,  precision,  recall,  f1- score dan AUC/ROC. Adapun penjelasan dan rumus- rumus dalam perhitungannya sebagai berikut [17].
1. Accuracy
Accuracy adalah  metrik  evaluasi  yang  paling umum  digunakan  untuk  klasifikasi.  Namun, untuk  masalah  klasifikasi  data  yang  tidak seimbang,  akurasi  mungkin  bukan  pilihan  yang baik  karena  akurasi  sering  kali  memiliki  bias terhadap kelas mayoritas [18].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑥 100 ............ (1)
2. Precision
Precision adalah  bagian  dari  data  yang  diambil sesuai dengan informasi yang diperlukan [19].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑃) 𝑥 100% .............. (2)
3. Recall Recall adalah  pengumpulan  data  yang  berhasil diambil  dari  bagian  data  yang  relevan  dengan queri [19].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100% ................. (3) 4. AUC/ROC Kurva ROC ( Receiver Operating Characteristics )  diakui  sebagai  pilihan  paling
rasional  untuk  data  yang  tidak  seimbang,  yang menggambarkan pertukaran relatif antara manfaat  dan  biaya  (Fawcett).  Kurva  ROC dihasilkan  berdasarkan  matriks  dasar  dalam machine learning yang disebut matriks kebingungan  adalah  matriks  kebingungan  dari masalah klasifikasi biner [18].
Rumus menghitung AUC/ROC adalah:
𝐴𝑈𝐶 = ( 1+𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦−𝐹𝑃𝑅 2 .)………………(4)
5. F-1 Score
Menggabungkan precision dan recall menjadi satu  ukuran.  Secara  matematis F-1  score merupakan  rata-rata  harmonik  dari precision dan recall. Untuk  menghitung F-1 score binary classification [20] .
Rumus menghitung F-1 score adalah:
𝐹 − 1 = 2 (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛.𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) ……… ..(5)
Keterangan :
TN = True Negative FP = False Positive
FN = False Negative TP = True Positive FPR = False Positive Rate

## 3. METODE PENELITIAN
Berikut  gambaran  tahapan  penelitian  yang dilakukan
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  adalah  datase  yang terdapat pada situs kaggle dengan link : https://www.kaggle.com/datasets/yasserh/breast- cancer-dataset/data . Data  terdiri  dari  569  data rekam  medis,  dengan  32  atribut.  Atribut  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Atribut No Atribut Keterangan 1 id Tidak Digunakan 2 diagnosis Digunakan 3 radius_mean Digunakan 4 texture_mean Digunakan 5 perimeter_mean Digunakan 6 area_mean Digunakan 7 smoothness_mean Digunakan 8 compactness_mean Digunakan 9 concavity_mean Digunakan 10 concave points_mean Digunakan 11 symmetry_mean Digunakan 12 fractal_dimension_mean Digunakan 13 radius_se Digunakan 14 texture_se Digunakan 15 perimeter_se Digunakan 16 area_se Digunakan 17 smoothness_se Digunakan 18 compactness_se Digunakan 19 concavity_se Digunakan 20 concave points_se Digunakan 21 symmetry_se Digunakan
No Atribut Keterangan 22 fractal_dimension_se Digunakan 23 radius_worst Digunakan 24 texture_worst Digunakan 25 perimeter_worst Digunakan 26 area_worst Digunakan 27 smoothness_worst Digunakan 28 compactness_worst Digunakan 29 concavity_worst Digunakan 30 concave points_worst Digunakan 31 symmetry_worst Digunakan 32 fractal_dimension_worst Digunakan
Data  yang  terdiri  dari  569  data  memiliki  dua label class yaitu  yaitu benign (B) atau jinak dan atau malignant  (M)  atau  ganas .  357  data  yang  jinak  dan 212  data  yang  ganas.  Berikut  adalah  statistik distribusi kelas dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Kelas Dataset Nama Kelas Jumlah Data Benign 357 Malignant 212
3.2. Preprocessing
Dilakukan feature engineering Untuk mengubah nilai  pada  variabel  yang  berbentuk  kategorikal menjadi  bentuk  numerik,  digunakan  teknik Label Encoding dengan bantuan Label Encoder dari library Scikit  Learn pada  atribut  target  dataset  tersebut. Proses  ini  melibatkan  transformasi  label  klasifikasi dari  " category "  menjadi  " numeric ".  Pada  dataset  asli label  target  " malignant "  diubah  menjadi  "1"  dan " benign "  diubah  menjadi  "0".  Dilakukan selection feature dengan menghapus atribut ID.

## 3.3. Split Validation
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  validasi split,  yang  bertujuan  untuk  membagi  data  menjadi dua  bagian,  yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian. Data  pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model, sementara  data  pengujian  digunakan  untuk  menguji dan  mengevaluasi  model.  Dalam  penelitian  ini, pembagian dilakukan dengan menggunakan persentase  split  sebesar  80:20,  di  mana  80%  data digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan  20%  data digunakan sebagai data pengujian.

## 3.4. SMOTE
Setelah  melihat  statistik  dari  distribusi  kelas data  yang  tidak  seimbang,  penulis  selanjutnya melakukan eksperimen dengan menambahkan SMOTE.  Secara  singkat  cara  kerja  SMOTE  sebagai berikut
1) Pilih satu sampel Data ke-i kelas minoritas
2) Temukan  k-tetangga  dari  Data  ke-i  kelas minorita dalam kelas minoritas secara acak.
3) Hitung  perbedaan  antara  Data  ke-i  kelas minoritas  acak  dan  data  k  tetangga  terdekat dari x i 4) Kalikan perbedaan dengan bilangan acak
5) Tambahkan  hasil  perkalian  ke  Data  ke-i  kelas minoritas untuk mendapatkan sampel sintetis

## 3.5. Evaluasi Model
Evaluasi  model  digunakan  untuk  mengetahui kinerja  dari  hasil  uji  model  algoritma  LightGBM dengan resampling. Digunakan Accuracy , Precision , Recall ,  AUC  dam  F1-Score  untuk  mengevaluasi kinerja model.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Statistika Dataset
Gambar 2. Distribusi Kelas Dataset
Berdasarkan  distribusi  kelas  pada  Gambar  2 dapat  dilihat  bahwa  terjadinya imbalance pada  kelas jumlah klasifikasi kanker payudara (0) jinak sebanyak 357 dan ganas (1) sebanyak 212.
Gambar 3. Feature Correlation

## 4.2. Preprocessing
Preprocessing yang  dilakukan  dalam  penelitian ada  beberapa  tahapan  diantaranya  menghapus  atribut yang  tidak  dibutuhkan,  penambahan  atribut  yang baru, feature engineering dan penghapusan fitur ID . feature  engineering dilakukan  pada  fitur diagnosis . Berikut  data  contoh  data  sebelum  dilakukan transformasi dengan gambaran data pada Tabel 3 dan pada Tabel 4 setelah dilakukan trasformasi.
Tabel 3.  Fitur diagnosis Sebelum Transformasi diagnosis M M B B B
Tabel 4. Fitur Gender Setelah Transformasi
diagnosis 1 1 0 0 0

## 4.3. Hasil Eksperimen Dan Analisis
Setelah dilakukan tahapan penelitian, berikut hasil dari pengujian dengan Extra Tree :
Tabel 5. Hasil Pengujian
Metode Accuracy Recall Precision F1 Sebelum SMOTE 96,71% 94,12% 97,05% 95,47% Setelah SMOTE 96,71% 95,29% 96,13% 95,61%
Berdasarkan hasil pengujian hasil tanpa menggunakan  teknik  SMOTE  diperoleh  accuracy 96,71% , recall 95,29% dimana terjadi peningkatan sebelum  menggunakan  SMOTE ,  precision 96,13% dan  F1-Score 95,61%  dimana  terjadi  peningkatan sebelum  menggunakan  SMOTE .  Sedangkan  hasil AUC pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil AUC Metode AUC Sebelum SMOTE 0.9937 Setelah SMOTE 0.9946 Berdasarkan hasil pengujian,
AUC menggunakan  teknik  SMOTE  mengalami  hasil peningkatan  walau  tidak  seignifikan  Hasil  ini termasuk  dalam excellent  classification. AUC excellent  classification menunjukkan  kemampuan model  untuk  memisahkan  antara  kelas  normal  dan kelas anomali dengan nilai AUC diantara 0,90 – 1,00.
Gambar 4. confusion matrix
Pada Gambar diatas dapat disimpulkan berdasarkan  hasil  evaluasi  menggunakan  confusion matriks  pasien  kanker  payudara  yang  diprediksi pasien tersebut dan benar  menderita kanker payudara sebanyak  40,  sedangkan  pasien  tidak  menderita kanker payudara dan diprediksi benar tidak menderita kanker  sebanyak  72.  Pada  pasien  tidak  menderita kanker  payudara  namun  diprediksi  kanker  payudara sebanyak 2. Kemudian pada pasien menderita kanker payudara  yang  diprediksi  tidak  menderita  kanker payudara sebanyak 0.
Gambar 5. AUC
Pada  gambar  diatas  dijelaskan  bahwa  kurva sangat mendekati angka  1.0,  dengan  hasil  0.99 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  klasifikasi ini tergolong excellent classification yang menunjukkan  kemampuan  model  untuk  memisahkan antara  kelas  normal  dan  kelas  anomali  dengan  nilai AUC diantara 0,90 – 1,00.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan bahwa dalam klasfikasi kanker payudata menggunakan extra tree dengan SMOTE, memperoleh hasil accuracy 96,71% , recall 95,29% dimana  terjadi  peningkatan  sebelum  menggunakan SMOTE ,  precision 96,13% dan  F1-Score 95,61% dimana  terjadi  peningkatan  sebelum  menggunakan SMOTE  dan  AUC 0.9946 dimana  terjadi  peningkatan sebelum menggunakan SMOTE .
Penelitian selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan  perbandingan metode  lain  dan  melakukan prerocessing data  yang belum dilakukan pada penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA [1]  A.  Rizka,  M.  K.  Akbar,  and  N.  A.  Putri, “CARCINOMA MAMMAE SINISTRA T4bN2M1 METASTASIS PLEURA,” AVERROUS J. Kedokt. dan Kesehat.
Malikussaleh ,  vol.  8,  no.  1,  p.  23,  2022,  doi: 10.29103/averrous.v8i1.7006.
[2]  A.  Herawati,  S.  Rijal,  A.  St  Fahira  Arsal,  R. Purnamasari,  D.  Amelia  Abdi,  and  S.  Wahid, “Karakteristik  Kanker  Payudara,” Fakumi  Med. J.  J.  Mhs.  Kedokt. ,  vol.  2,  no.  5,  pp.  359–367,
2022.
[3]  Y. S. Sun et al. , “Risk factors and preventions of breast cancer,” Int. J. Biol. Sci. , vol. 13, no. 11, pp. 1387–1397, 2017, doi: 10.7150/ijbs.21635.
[4]  E.  M.  Badr,  M.  A.  Salam,  and  H.  Ahmed, “Optimizing  Support  Vector  Machine  using Gray  Wolf  Optimizer  Algorithm  for  Breast Cancer Detection,” vol. 3, no. November, 2019.
[5]  N.  Khuriwal  and  N.  Mishra,  “Breast  Cancer Diagnosis  Using  Deep  Learning  Algorithm,” Proc.  -  IEEE  2018  Int.  Conf.  Adv.  Comput. Commun. Control Networking, ICACCCN 2018 , pp. 98–103, 2018, doi:
10.1109/ICACCCN.2018.8748777.
[6]  H.  B.  Lee  and  W.  Han,  “Unique  features  of young age breast cancer and its management,” J. Breast  Cancer ,  vol.  17,  no.  4,  pp.  301–307, 2014, doi: 10.4048/jbc.2014.17.4.301.
[7]  D.  A.  Omondiagbe,  S.  Veeramani,  and  A.  S. Sidhu,  “Machine  Learning  Classification Techniques  for  Breast  Cancer  Diagnosis,” IOP Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  495,  no.  1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/495/1/012033.
[8]  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.
[9]  N.  R.  Muntiari  and  K.  H.  Hanif,  “Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Perbandingan  Algoritma  Machine  Learning,” J. Ilmu Komput. dan Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–6, 2022, doi: 10.35960/ikomti.v3i1.766.
[10]  K. K. Pandey and D. Shukla, “Challenges of big data  to  big  data  mining  with  their  processing framework,” Proc.  -  2018  8th  Int.  Conf. Commun.  Syst.  Netw.  Technol.  CSNT  2018 ,  pp. 89–94,
2018, doi: 10.1109/CSNT.2018.8820282.
[11]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. , vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  2017,  doi:
10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[12]  Z.  A.  H.  Nurhayati, Analisis  Faktor-Faktor Yang  Berhubungan  Dengan  Kejadian  Kanker Payudara . 2019.
[13]  E.  K.  Ampomah,  Z.  Qin,  and  G.  Nyame, “Evaluation  of  tree-based  ensemble  machine learning  models  in  predicting  stock  price direction  of  movement,” Inf. ,  vol.  11,  no.  6, 2020, doi: 10.3390/info11060332.
[14]  A.  Zafari,  R.  Zurita-Milla,  and  E.  Izquierdo- Verdiguier,  “Land  Cover  Classification  Using Extremely  Randomized  Trees:  A  Kernel Perspective,” IEEE  Geosci.  Remote  Sens.  Lett. , vol.  17,  no.  10,  pp.  1702–1706,  2020,  doi: 10.1109/LGRS.2019.2953778.
[15]  E. Rendón, R. Alejo, C. Castorena, F. J. Isidro- Ortega,  and  E.  E.  Granda-Gutiérrez,  “Data sampling  methods  to  dealwith  the  big  data multi-class  imbalance problem,” Appl. Sci. , vol. 10, no. 4, 2020, doi: 10.3390/app10041276.
[16]  M.  Dorn et  al. ,  “Comparison  of  machine learning  techniques  to  handle  imbalanced COVID-19  CBC  datasets,” PeerJ  Comput.  Sci. , vol. 7, p. e670, 2021, doi: 10.7717/peerj-cs.670.
[17]  K.  Handayani  and  E.  Erni,  “Penerapan  Light Gradient  Boosting  Dalam  Prediksi  Rasio  Klik Tayang,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 13–18, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6010.
[18]  G.  Haixiang,  L.  Yijing,  L.  Yanan,  L.  Xiao,  and L.  Jinling,  “BPSO-Adaboost-KNN  ensemble learning  algorithm  for  multi-class  imbalanced data classification,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 49, pp.
176–193, 2016, doi: 10.1016/j.engappai.2015.09.011.
[19]  H. M. Nawawi, S. Rahayu, J. J. Purnama, and S. I. Komputer, “Algoritma c4.5 untuk memprediksi  pengambilan  keputusan  memilih deposito  berjangka,”  vol.  16,  no.  1,  pp.  65–72, 2019.
[20]  J. Mohajon, “Confusion Matrix  for Your Multi- Class  Machine  Learning  Model,” Towar.  data Sci. , 2020.