## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6841

## Peningkatan Algoritma C4.5 Berbasis PSO Pada Penyakit Kanker Payudara
Rudi Nurcahyo 1,* , Ahmad Zainul Fanani 1 , Affandy 1 , Mochammad Ilham Aziz 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Jurusan Sistem Informasi, Institut Teknologi Al Mahrusiyah, Kediri, Indonesia Email: 1,* masrudinur@gmail.com, 2 a.zainul.fanani@dsn.dinus.ac.id, 3 affandy@dsn.dinus.ac.id, 4 il.ilham95@gmail.com EmailnPenulis Korespondensi : masrudinur@gmail.com
Abstrak− Salah satu penyakit di dunia penyebab kematian pada wanita adalah salah satunya penyakit kanker. Penyakit kanker ialah penyakit yang diakibatkan oleh pembesaran organ tidak normal(abnormal) yang tidak terkendali terdapat di dalam tubuh. Diagnosis kanker  dilakukan dengan menggunakan data antropometrik dari analisis darah rutin. Data yang dipakai adalah Breast Cancer  Coimbra  Data  Set  yang  diperoleh  dari  UCI  Machine  Learning  Repository.  Metode  C4.5  adalah  algoritma  pohon keputusan yang sangat sering digunakan dalam proses klasifikasi. Pemilihan fitur yang tepat, serta pemilihan metode yang tepat untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas  dalam  proses  klasifikasi  dapat  meningkatkan  kinerja  algoritma  C4.5.  confussion matrix    dapat  digunakan  dalam  Pengujian  untuk  mengetahui  akurasi  dari  Klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini  penerapan  PSO sebagai seleksi fitur.
Kata Kunci: Decision Tree; Penyakit Kanker Payudara; Kematian; PSO
Abstract− Onenof the diseases innthe world that causes deathnin women isncancer. Cancernis a diseasencaused by uncontrolled enlargement of abnormal organs in the body. Cancer diagnosis is made using anthropometric data from routine blood analysis. The data used is the Breast Cancer Coimbra Data Set obtained from the UCI Machine Learning Repository. The C4.5 method is andecision treenalgorithm that is often used in the classification process. The selection of the right features, as well as the selectionnof the right method to overcome the class imbalance in the classification process cannimprove the performancenof the  C4.5  algorithm.  confusion  matrix  can  benused  in  the  Test  to  determine  Classification  accuracy.  In  this  research,  the application of PSO as a feature organization.
Keywords : Decision Tree; Breast Cancer Coimbra; Death; PSO.

## 1. PENDAHULUAN
Tahap ini merupakan penyusunan dari pengetahuan sebelumnya Pendeteksian kanker secara dini sangat diperlukan agar  jumlah  kematian  tidak  semakin  bertambah  banyak[1].  Perubahan  atau  mutasi  genetik  pada  sel  Salah  satu penyebab  utama  kanker  yaitu.  Mutasi  genetik  inilah  yang  akan  membuat  organ  menjadi  tidak  normal.  Tubuh sebenarnya memiliki mekanisme sendiri untuk menghancurkan organ-organ abnormal tersebut. Ketika mekanisme ini gagal, organ-organ abnormal tumbuh di luar kendali. Dalam Hal ini pertumbuhan organ kanker dipengaruhi oleh beberapa faktor[2].
Pembesaran  organ  tak  normal  yang  tidak  terkendali  pada  tubuh  dapat  menyebabkan  penyakit  kanker. disekitar  dan  di  bagian  tubuh  yang  lain  Organ  tak  normal  ini  dapat  merusak  organ  normal[3].  Pada  saat  ini Penyebab kematian kedua didunia adalah Penyakit Kanker, pada dasarnya penyakit ini tidak menampakkan status diawal perkembangannya, terdapat indikasi baru dan diobati setelah stadium lanjut. Salah satu jenis kanker yaitu kanker Payudara[4].
Dari hasil diagnosis didapati kanker menjadi penyebab kematian paling umum. Sifat ganas yang dimiliki kanker menyebabkan organ-organ jaringan kanker mengalami abnormal untuk perkembangannya. Pembentukan benjolan dipengaruhi oleh Organ-organ yang membelah diri lebih cepat dari organ normal. Pada stadium lanjut, kelenjar getah bening ke organ yang lainnya yang membuat organ organ  abnormal ini dapat menyebar. Pria dan wanita bisa terkena penyakit kanker ini. Pada  lelaki kanker sangat jarang terjadi sebaliknya kanker pada wanita. Upaya scrining dini  begitu penting dilaksanakan karena kanker yang didapatkan pada stadium dini dapat segera dilakukan terapi dan kemungkinan kesembuhannya mencapai 80-90%[5][6].
Proses penanggulangan kanker terdapat masalah yang besar karena masih banyak informasi yang tidak bisa dimintai  tanggung  jawabnya  karena  tidak  tepatnya  informasi  yang  ada.  Akibatnya  banyak  masyarakat  yang termakan oleh informasi yang tidak benar tersebut sehingga membuat mereka tidak bisa menjalakan pengobatan secara tepat, dan datang setelah setelah organ kanker menyebar dan ukuran organ kanker bertambah besar sehingga terlambat  untuk  ditangani.  Mak  dari  itu  hal  yang  seharusnya  dijalankan  dan  paling  penting  ialah  mengenalkan kanker,  sebab  dapat  menaikkan  tingkat  kewaspadaan  dan  upaya  untuk  pencegahan  secara  dini  atau  dideteksi dini[7][8].
Untuk  menggambarkan  kelas  data  dan  bentuk  proses  Analisa  untuk  mengekstraksi  model  adalah  yang disebut klasifikasi. Dalam proses klasifikasi, data training dan testing adalah data yang diperoleh akan melalui dua tahapan.  Pada  training  tahapan  data  akan  diklasifikasikan  dan  disajikan  dalam  bentuk  pola.  Kemudian  pada tahapan  testing,  data  dianalisis  dengan  algoritma  atau  model  untuk  klasifikasi.  Tahapan  ini  berfungsi  untuk mengetahui akurasi yang dihasilkan dari data berdasarkan aturan klasifikasi[9].
PSO  atau  Particle  Swarm  Optimization  merupakan  optimasi  metaheuristik  untuk  pemilihan  fitur,  serta terbukti  lebih  baik  dibandingkan  dengan  genetika    algoritma  dalam  beberapa  kasus,  pada  di  bidang  optimasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6841
Optimalisasi metaheuristik telah terbukti  menjadi metodologi yang unggul untuk mendapatkan solusi yang baik. Fitur yang tersedia terlalu banyak, ketidakseimbangan data pada dataset juga sering terjadi. Ketidakseimbangan data  merupakan  salah  satu  masalah  dalam  klasifikasi  yang  terbukti  mengurangi  kinerja  algoritma. Ketidakseimbangan dapat diartikan bila satu kelas lebih banyak dari kelas lainnya[10].
Struktur pohon keputusan yang mana mempunyai simpul untuk mendeskripsikan atribu pada setiap cabang yang akan diuji dan pada tiap daun menggambarkan kelas adalah pengertian dari Algoritma C4.5[11][12]. Prinsip kerja algoritma C4.5 adalah melakukan komputasi dengan membaca sampel pada memori dari penyimpanan dan memuatnya ke memori untuk menginstruksikan Decision Tree[13].
Pada  riset  yang  sebelumnya,  yang  dilakukan  oleh  Abdul  Rahman  Kadafi  tentang  performa  guru  yang membandingkan algoritma C4.5 dan PSO menghasilkan organisih perbandingan akurasi 9.07% [14][10].
Dataset  yang  tidak  lengkap  dapat  mempengaruhi  kualitas  pengujian,  dan  mempengaruhi  keberhasilan pengujian  dalam  penelitian.  Maka  dari  itu  diperlukan  pemilihan  fitur  (Feature  organection)  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut.  Feature  organection  merupakan  bagian  dari  preprocessing  yang  memiliki  tujuan  untuk mengurangi kompleksitas atribut pada saat proses analisis data. Tehnik ini dilaksanakan untuk mengetahui subset fitur dari dataset yang paling signifikan[15][16].
Cara tersebut membantu mempercepat proses klasifikasi.  Klasifikasi  memiliki  banyak  fitur pada dataset dan  tidak  semua  fitur  digunakan.  Fitur  yang  tidak  perlu  dapat  membuat  generalisasi  menjadi  lebih  sulit  dan meningkatkan  ukuran    ruang    pencarian    yang    membuat    hambatan  utama  dalam  proses  klasifikasi.  Untuk memaksimalkan  akurasi  dalam  klasifikasi  dapat  menggunakan  feature  organection.  Feature  organection  sudah banyak  dipakai  untuk  mengatasi  fitur  berlebihan  yang  tidak  relevan  sebab  dapat  menurunkan  kinerja.  Dengan mengurangi  dimensi  dan  juga  identifikasi  fitur  yang  revlevan  tanpa  mengurangi  tingkat  akurasi  pada  prediksi adalah tujuan di laksanakannya Pemilihan fitur[17].
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan Terimplementasikannya model kombinasi algortima C4.5 dengan PSO  untuk  klasifikasi  dengan  menggunakan  dataset  Coimbra  Breast  Cancer.  Dan  juga  Teridentifikasinya peningkatan  akurasi  deteksi  breast  cancer  menggunakan  C4.5  dengan  PSO  dibandingkan  dengan  penggunaan algoritma C4.5

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Eksperimen
Pokok yang akan dijadikan eksperimen adalah tahapan dalam penyakit kanker. Penyakit kanker dibeberapa negara adalah penyebab kematian utama karena penyakit kanker suatu penyakit  yang sangat penting bagi  jutaan orang menderita penyakit ini dikarenakan penyakit kanker sudah menjadi salah satu penyakit yang sangat penting[18].
Kanker  payudara  adalah  jenis  kanker  pada  jaringan  payudara  yagn  tumbuh.  kanker  payudara  Adapun gejalanya diantaranya adalah munculnya benjolan pada payudara, transfigurasi bentuk payudara, lesung pipit pada kulit,  cairan  yang  keluar  dari  puting,  puting  yang  baru  terbalik,  atau  bercak  merah  atau  bersisik  pada  kulit  di Payudara. Pada sebagian orang penderita kanker payudara Stadiun  akhir, bahkan  akan  merasakan adanya  nyeri tulang, pembengkakan kelenjar getah bening, sesak napas, atau kulit kuning.
Pada penelitian ini tidak memakai data langsung melaikan memakai data sekunder yaitu data publik yang ada pada penelitian dari sumber lain, data ini didapatkan dari UCI Repository yaitu dari situs  web University of California Irvine Machine Learning Repository, penelitian ini disebut dengan penelitian Breast Cancer Coimbra Dataset. Dalam situs web tersebut bisa ditemukan data generator, teori domain dan terutama kumpulan database yang dipakai untuk menganalisis empiris dari algoritma machine learning oleh komunitas machine learning.
Dataset  penyakit  kanker  payudara  mempunyai  isi  mengenai  indikator-indikator  atau  variabel  yang digunakan dalamnmengidentifikasi pasien. Variabel yang ada pada dataset tersebut dipisahkan menjadi pertanyaan kanker payudara awal dan juga penyakit jantung paru.
Tabel 1. Breast Cancer Coimbra
No Atribut Jumlah Tipe Data Satuan Deskripsi 1 iAge 116 int64 iYears Usia pasien 2 iBMI 116 float64 ikg/m2  Body Mass Index (Indeks massa tubuh)
3 iGlucose 116 int64 img/dL  Kadarnglukosa dalamnserum
4 iInsulin
116 float64 iµU/mL  Kadar insulin dalam serum
5 iHOMA 116 float64 Kadarninsulin dalamnserum 6 iLeptin 116
float64 ing/mL  Kadar leptin dalam serum 7 iAdiponectin  116 float64 iµg/mL  Kadar adiponektin dalam serum 8 iResistin 116 float64 ing/mL  Kadar resistin dalam serum 9 iMCP.1 116 float64 ipg / dL  KadariMonocyte Chemoattractant Proteinn1 dalamnserum 10  iClassification  116 int64 1 = HealthynControl (Sehat) 2 = Patiens (Pasien)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6841

## 2.2 Alur Metode
Bagian  ini  berisi  tahapan  –  tahapan  penelitian  mulai  dari  penelitian  awal  seperti  pengumpulan  data  hingga penerapan algoritma decision Tree C4.5 hingga  implementasi algoritma decision Tree C4.5 dengan seleksi fitur Particle Swarm Optimization (PSO)[19][20]. Riset bisa bekerja lebih baik apabila prosedur yang diperlukan harus konsisten  dan  mengikuti  alur  yang  telah  ditetapkan,  tahapan  penelitian  ini  diawali  dari  merumuskan  masalah hingga uji model. Kerangka riset ini berfungsi sebagai pedoman untuk melakukan penelitian yang terstruktur dan dapat diselesaikan tepat waktu. Gambar 1 berikut menunjukkan alur dari penelitian ini.
Gambar 1. Alur Metode

## 2.3 Metode Evaluasi
Pelaksanaan tahap pelatihan model dijalankan setelah selesai tahap preprocessing. Algoritma yang dipakai ialah C4.5 berbasis PSO untuk menganalisis pada tahap ketiga. Proses klasfisikasi dijalankan dengan membagi menjadi dua tahapan atau scenario. Tabel 3.4 tersebut dibawah menampilkan proses tahapan klasifikasi. Pada tahapan ini hendak  dilakukan  klasifikasi  memakai  algoritma  C4.5  dan  metode  PSO  untuk  memperoleh  keluaran  optimasi klasifikasi yang baik.
Tabel 2. Tahapan klasifikasi Algoritma C4.5 Algoritma C4.5 + Bagging Metode  optimasi  PSO  di  tahap  belum diterapkan  hanya  menggunakan  algoritma C4.5 saja. Metode  optimasi  di  tahap ini akan menggunakan metode PSO untuk
memperoleh  hasil  klasifikasi  yang  lebih akurat.
Langkah  yang dijalankan saat proses  klasifikasi  berdasarkan pada skenario  yang dijalankan sebelumnya bisa digambarkan dengan flowchart pada gambar dibawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6841
1. Bagan Arus Pengklasifikasian Algoritma C4.5
Gambar 3. Bagan Arus Pengklasifikasian Algoritma C4.5
2. Bagan Arus Pengklasifikasian Algoritma C4.5 + PSO
Gambar 4. Bagan Arus Pengklasifikasian Algoritma C4.5 + PSO

## 2.4 Seting Eksperimen
Dalam  tahapan  seting  eksperimen  menjadi  tahapan  akhir  dari  riset  tersebut  meliputi  metode  uji  hasil  dari  tiap sekenario  tersebut  diatas,  yang  dimana  data-data  yang  dipakai  sudah  mempunyai  label-label  di  tiap  datanya. Metode confusion matrix dilaksanakan untuk menguji model ini.

## 2.5 Analisis Hasil
Hasil uji sebelumnya tentang pembahasan perbandingan hasil skenario yang terjalin dari algoritma C4.5, algoritma C4.5  optimasi  PSO.  Untuk  dapat  mengetahui  perbandingan  pada  hasil  yang  dijalankan  perlu  untuk  memakai metode yang sama dan dijalankan analisis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  riset  ini  penulis  memakai  algoritma  C4.5  yang  berbasis  PSO  untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi pengidap kanker payudara. Data kanker payudara yang akan digunakan untuk melakukan klasifikasi adalah Breast Cancer Coimbra Data Set ditahun 2018 yang didapatkan dari UCI Machine Learning Repository. Jumlah data 116 record  Dimana  terdapat  beberapa  variabel  prediktor  medisnya  adallah  (Age,  BMI,  Glucose,  Insulin,  HOMA, Leptin, Adiponectin, Resistin, MCP-1, dan Classification).
Tabel 1 Dataset Yang Digunakan Eksperimen Nama Atribut Keterangan BMI (kg/m2) Glucose (mg/dl) Leptin (ng/ml)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6841
Nama Atribut Keterangan Resistin (ng/ml) Age (years) Insulin (µU/mL) HOMA Adiponectin (µg/mL) MCP.1 (pg/dL) Clasification 1 = Sehat 2 = Kanker payudara coimbra
Klasifikasi yang dipakai untuk proses ini adalah data kanker pada UCI Machine Learning Repository yakni data kanker payudara pada tahun 2018 pada Breast Cancer Coimbra Data Set.  Jumlah data 116 record Dimana terdapat beberapa variabel prediktor medisnya adallah (Age, BMI, Glucose, Insulin, HOMA, Leptin, Adiponectin, Resistin, MCP-1, dan Classification).
Tabel 2. Dataset Yang Digunakan Eksperimen
Age BMI  Glucose Insulin  HOMA  Leptin Adiponectin Resistin  MCP.1 Klasifikasi i48 i23.5 i70 i2.707 i0.467409 i8.8071 i9.7024 i7.99585 i417.114 1 i83  i20.69049  i92 i3.115 i0.706897 i8.8438  i5.429285  i4.06405 i468.786 1 i82  i23.12467  i91 i4.498 i1.009651 i17.9393  i22.43204  i9.27715 i554.697 1 i68  i21.36752  i77 i3.226 i0.612725 i9.8827  i7.16956 i12.766  i928.22 1 i86  i21.11111  i92 i3.549 i0.805386 i6.6994  i4.81924  i10.57635 i773.92 1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 76 23.8 118 6.47  1.883201  4.311 13.25132 5.1042  280.694 1 73 22 97 3.35  0.801543  4.47 10.35873  6.28445  136.855 1 75 23 83 4.952  1.013839  17.127  11.57899 7.0913  318.302 1 34 21.47 78 3.469  0.667436  14.57 13.11 6.92 354.6 1 29 23.01 82 5.663  1.145436  35.59 26.72 4.58 174.8 1 3.2 Pengolahan Data

## 3.2.1 Seleksi Data
Proses  seleksi  data  dilakukan  pada  atribut  data  yang  tidak  diperlukan  akan  dibuang  atau  ditinggalkan.Untuk mempermudah pemetaan berikut adalah tabel lima data teratas dan terbawah dari dataset breast cancer Coimbra.
Tabel 3. Seleksi data lima teratas dari Dataset
Age  BMI  Glucose Insulin HOMA  Leptin Adiponectin Resistin  MCP.1 Klasifikasi i48 23.5 i70 i2.707 0.46741 i8.8071 i9.7024  i7.99585 i417.114 1 i83  20.6905  i92 i3.115  0.7069  i8.8438  i5.42929  i4.06405 i468.786 1 i82  23.1247  i91 i4.498 1.00965 i17.9393  i22.432  i9.27715 i554.697 1 i68  21.3675  i77 i3.226 0.61273 i9.8827  i7.16956  i12.766  i928.22 1 i86  21.1111  i92 i3.549 0.80539 i6.6994  i4.81924  10.5764  i773.92 1 Tabel 4. Seleksi data lima terbawah dari Dataset
Age  BMI Glucose Insulin HOMA  Leptin Adiponectin Resistin MCP.1 Klasifikasi
45  26.85 92 3.33  0.755688  54.68 12.1 10.96  268.23 1 62  26.84  100 4.53  1.1174  12.45 21.42 7.32  330.16 1 65  32.05 97 5.73  1.370998  61.48 22.54 10.33  314.05 2 72  25.59 82 2.82  0.570392  24.96 33.75 3.27  392.46 1 86  27.18  138 19.91  6.777364  90.28 14.11 4.35 90.09 2 Tabel 5. Statistik Deskriptif Dataset
Age  BMI Glucose Insulin HOMA  Leptin Adiponectin Resistin MCP.1 Klasifikasi
45  26.85 92 3.33  0.75569  54.68 12.1 10.96  268.23 2 62  26.84  100 4.53  1.1174  12.45 21.42 7.32  330.16 2 65  32.05 97 5.73  1.371  61.48 22.54 10.33  314.05 2 72  25.59 82 2.82  0.57039  24.96 33.75 3.27  392.46 2 86  27.18  138 19.91  6.77736  90.28 14.11 4.35 90.09 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6841
Gambar 3. Statistik Deskriptif Dataset

## 3.2.2 Data Cleaning
Dataset Breast Cancer Coimbra Data Set terdapat 116 data dan mempunyai 9 atribut terdapat 1 label atau biasa disebut  kelas.  Data  yang  diperoleh  menghasilkan  Label  positif  64  dan  label  negatif  sebanyak  52  data. Dilakukannya  tahap  preprocessing  data  mempunyai  tujuan  untuk  membuat  sebuah  keputusan  atau menentukan akurasi. Ketidaksonsistennan data, data missing value, data tidak lengkap dan noise data dapat dibersihkan dengan cara preprocessing data.
Pre-processing data dilakukan dengan mendeteksi adanya missing value  pada dataset dan mengatasinya. Hasil dari deteksi missing value menggunakan  software Python menunjukkan bahwa data Breast Cancer Coimbra tidak memiliki  missing value  atau dapatdikatakan bahwa semua nilai pada masing-masing variabel telah lengkap sehingga  tidak  perlu  diatasi.  Selanjutnya  adalah  mengetahui  karakteristik  data  dengan  menggunakan  statistika deskriptif.  Berikut  disajikan  hasil  dari  statistika  deskriptif  data  Breast  Cancer  Coimbra  menggunakan  software Python. Dibawah terdapat gambar untuk missing value pada dataset ini.
Tabel 6. Missing Value pada dataset Breast Cancer Combria
Name Type  Missing Statistic Filter (10/10 Atributes Classification Binominal 0 Negative 1  Positive 2 Values 2 (64), 1 (52) iAge iInteger 0 Min 24 Maxi89 Average 57.302 iBMI iReal 0 Mini18.370  Maxi38.579 Average 27.582 iGlucose iInteger 0 Mini60 Maxi201 Average 97.793 iInsulin iReal 0 Mini2.432  Maxi58.460 Average 10.012 iHOMA iReal 0 Mini0.467  Maxi25.050 Average 2.695 iLeptin iReal 0 Mini4.311  Maxi90.280 Average 26.615 iAdiponectin iReal 0 Mini1.656  Maxi38.040 Average 10.181 iResistin iReal 0 Mini3.210  Maxi82.100 Average 14.726 iMCP.1 iReal 0 Mini45.843 Max 1698.440 Average 534.647

## 3.2.3 Prediksi Model Decision Tree
Setelah menormalisasi data, model  Decision Tree ini bisa diaplikasikan dengan K-Fold validation  (K=10), dan mendapatkan hasil dibawah ini :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6841

## 3.2.4 Uji Validasi dan Evaluasi
1. Algortima C4.5
Nilai  kelas  prediksi  dan  nilai  kelas  yang  sebenarnya  dari  Dataset  Penyakit  Kanker  Payudara  perlu  untuk mengetahui nilainya dengan mengujinya memakai metode confusion matrix.
Tabel 7. ConfusionnMatrix DarinAlgoritma C4.5 BreastnCancer
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi True. 1  True.2 Kelas Prediksi Pred. 1 35 29 54.69% Pred. 2 17 35 67.31% Class Recall 67.13%  54.69%
Diketahui : Benar Positif = 35 Benar Negatif = 29 Salah Positif = 17 Salah Negatif = 35 2. Algoritma C4.5 + PSO
Nilai  kelas  prediksi  dan  nilai  kelas  yang  sebenarnya  dari  Dataset  Penyakit  Kanker  Payudara  perlu  untuk mengetahui nilainya dengan mengujinya memakai metode confusion matrix.
Tabel 8. ConfusionnMatrix DarinAlgoritma C4.5 + PSO BreastnCancer
Confusion Matrix Kelas Sebenarnya Class Presisi True 1  True 2 Kelas Prediksi Pred. 1 35 15 70.00% Pred. 2 17 49 74.24% Class Recall 67.31%  76.56%
Diketahui : Benar Positif = 35 Benar Negatif = 15 Salah Positif = 17 Salah Negatif = 49

## 3.3 Analisis Hasil
Dari percobaan diatas bisa dibuat perbandingan dari penggunaan model Decision Tree + K-Fold validation dan Decision Tree + K-Fold validation dengan optimasi PSO. memperoleh hasil pada table dibawah ini.
Tabel 9. PerbandingannHasil Pengujian Dataset Breast Cancer Uji Validasi Akurasi C4.5 C4.5 + PSO Class 1 54.22% 63.38% Class 2 78.79% 84.44%

## 4. KESIMPULAN
Dalam riset mendapatkan hasil dengan menggunakan dataset kanker payudara untuk algoritma C4.5 yang berbasis PSO untuk mendeteksi kanker pada penderita kanker payudara menggunakan 116 jumlah data pasien yang didapat dari  dataset  public,  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  lebih  besar  daripada  algoritma  C4.5  saja.  Algoritma  C4.5 berbasis PSO memiliki nilai akurasi lebih unggul sebesar 10% dari pada hanya menggunakan algoritma Decision Tree saja.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Rasa terima kasih saya ucapkan khususnya untuk dosen pembimbing yang selalu memberikan pengarahan dengan dukungan  untuk  bisa  menyelesaikan  penulisan  jurnal  ini,  serta  kepada  pihak  kampus,  khususnya  untuk teman- teman yang selalu memberikan semangat untuk penulisan jurnal ini.

## REFERENCES
[1] F. Sardouk, A. D. Duru, and O. Bayat, “Classification of breast cancer using data mining,” Am. Sci. Res. J. Eng. Technol. Sci., vol. 51, no. 1, pp. 38–46, 2019.
[2] M.  U.  Ghani,  T.  M.  Alam,  and  F.  H.  Jaskani,  “Comparison  of  Classification  Models  for  Early  Prediction  of  Breast

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6841
Cancer,” 3rd Int. Conf. Innov. Comput. ICIC 2019, no. January 2020, 2019, doi: 10.1109/ICIC48496.2019.8966691.
[3] A. K. Shrivas and A. Singh, “Classification of breast cancer diseases using data mining techniques,” Int. J. Eng. Sci. …, vol. 5, no. 12, pp. 62–65, 2016, [Online]. Available: https://www.academia.edu/download/51174397/J05120206265.pdf
[4] Y. D. Austria, M. L. Goh, L. Sta. Maria Jr., J.-A. Lalata, J. E. Goh, and H. Vicente, “Comparison of Machine Learning Algorithms in Breast Cancer Prediction Using the Coimbra Dataset,” Int. J. Simul. Syst. Sci. Technol., no. July, 2019, doi: 10.5013/ijssst.a.20.s2.23.
[5] M. I. Cruz and J. Bernardino, “Data Mining Techniques for Early Detection of Breast Cancer.,” in KDIR, 2019, pp. 434– 441.
[6] D. M. BrTarigan and D. P. Rini, “Samsuryadi,‘Seleksi Fitur pada Klasifikasi Penyakit Gula Darah Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) pada Algoritma C4. 5,’ J,” RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 1, no. 3, pp. 569–575, 2020.
[7] A. K. Mishra, P. Roy, and S. Bandyopadhyay, “Binary particle swarm optimization based feature selection (bpso-fs) for improving  breast  cancer  prediction,”  in  Proceedings  of  International  Conference  on  Artificial  Intelligence  and Applications: ICAIA 2020, Springer, 2021, pp. 373–384.
[8] C.  B.  C.  Latha  and  S.  C.  Jeeva,  “Improving  the  accuracy  of  prediction  of  heart  disease  risk  based  on  ensemble classification techniques,” Informatics Med. Unlocked, vol. 16, p. 100203, 2019.
[9] M. A. Al-Barrak and M. Al-Razgan, “Predicting Students Final GPA Using Decision Trees: A Case Study,” Int. J. Inf. Educ. Technol., vol. 6, no. 7, pp. 528–533, 2016, doi: 10.7763/ijiet.2016.v6.745.
[10]  S. Sundaramurthy and P. Jayavel, “A hybrid grey wolf optimization and particle swarm optimization with C4. 5 approach for prediction of rheumatoid arthritis,” Appl. Soft Comput., vol. 94, p. 106500, 2020.
[11]  H. R. Esmaeel, “Analysis of classification learning algorithms,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci., vol. 17, no. 2, pp. 1029–1039, 2020, doi: 10.11591/IJEECS.V17.I2.PP1029-1039.
[12]  M. A. Muslim, A. Nurzahputra, and B. Prasetiyo, “Improving accuracy of C4.5 algorithm using split feature reduction model and bagging ensemble for credit card risk prediction,” 2018 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2018, vol. 2018-Janua, no. 1996, pp. 141–145, 2018, doi: 10.1109/ICOIACT.2018.8350753.
[13]  M.  I.  Aziz,  A.  Z.  Fanani,  and  A.  Affandy,  “Analisis  Metode  Ensemble  Pada  Klasifikasi  Penyakit  Jantung  Berbasis Decision Tree,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 1, pp. 1–12, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5169.
[14]  A. Kadafi and W. Gata, “Particle Swarm Optimization Based C4.5 for Teacher Performance Classification,” pp. 1–12, 2019, doi: 10.4108/eai.18-7-2019.2288586.
[15]  A.  Saifudin,  “Metode  data  mining  untuk  seleksi  calon  mahasiswa  pada  penerimaan  mahasiswa  baru  di  Universitas Pamulang,” J. Teknol., vol. 10, no. 1, pp. 25–36, 2018.
[16]  P. Kasih, “Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara,” Innov. Res. Informatics, vol. 1, no. 2, pp. 63–69, 2019, doi: 10.37058/innovatics.v1i2.918.
[17]  A. S. Sunge and A. A. Aditasari, “Penerapan Algoritma C4. 5 Pada Klasifikasi Kelahiran Bayi Prematur Di Desa Setia Mekar,” J. SIGMA, vol. 8, no. 2, pp. 197–206, 2018.
[18]  A. Byna and M. Basit, “Penerapan Metode Adaboost Untuk Mengoptimasi Prediksi Penyakit Stroke Dengan Algoritma Naïve  Bayes,”  J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer),  vol.  9,  no.  3,  pp.  407–411,  2020,  doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.1023.
[19]  Y.  Pristyanto,  “Penerapan  Metode  Ensemble  Untuk  Meningkatkan  Kinerja  Algoritme  Klasifikasi  Pada  Imbalanced Dataset,” J. Teknoinfo, vol. 13, no. 1, p. 11, 2019, doi: 10.33365/jti.v13i1.184.
[20]  T. A. Yoga and Prihandoko, “Penerapan Optimasi Berbasis Particle Swarm Optimization (Pso) Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Sebagai Perbandingan Untuk Mencari Kinerja Terbaik Dalam Mendeteksi Kanker Payudara,” J. Bangkit Indones., vol.
7, no. 2, p. 1, 2018, [Online]. Available:
http://journal.universitasmulia.ac.id/index.php/metik/article/view/62