## PREDIKSI KEGANASAN KANKER PAYUDARA DENGAN PENDEKATAN
MACHINE LEARNING: SYTEMATIC LITERATURE REVIEW
Eni Lestari, Woro Isti Rahayu
D4 Teknik Informatika, Universitas Logistik dan Bisnis International enilestari1609@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini adalah sebuah laporan yang mengulas prediksi dan klasifikasi kanker payudara dengan tujuan untuk  mengeksplorasi  bagaimana  prediksi  dan  klasifikasi  kanker  payudara  telah  dilakukan  dalam  lima  tahun terakhir dan mencari model dengan tingkat akurasi tinggi. Ragam variasi data menjadi informasi berharga dalam klasifikasi dan prediksi kanker payudara. Dilakukan sebuah tinjauan literatur sistematis dengan mengkaji artikel- artikel menggunakan alat "publish or perish" dan kata kunci "breast cancer classification" + "machine learning" , serta menerapkan kriteria inklusi dan eksklusi. Terdapat 44 artikel yang telah dikumpulkan, kemudian disaring dengan menerapkan kriteria inklusi dan eksklusi sehingga terpilih 14 artikel yang termasuk dalam kategori artikel terpilih.  Hasilnya,  metode  yang  banyak  digunakan  adalah deep  learning ,  dengan  dataset  kanker  payudara Wisconsin yang sering digunakan dalam penelitian ini. Evaluasi kinerja yang umum digunakan meliputi akurasi, presisi , recall, F1-score , dan AUC . Model dengan tingkat akurasi tinggi adalah jaringan saraf dalam deep learning dengan tingkat akurasi sebesar 99,7%.
Kata kunci: Kanker Payudara, Systematic Literature Review, Machine Learning, Deep Learning, Deep Nerural Network

## 1. PENDAHULUAN
Kanker adalah sel yang tumbuh tidak terkendali dan tidak normal (abnormal) secara terus menerus dan tidak terbatas [1]. Kanker juga dikenal sebagai tumor ganas  yang  menyebabkan  pertumbuhan  abnormal yang penyebabnya tidak diketahui. Sel normal hanya akan  terus  berkembang  melalui  proses  pembelahan ketika terjadi kematian atau kerusakan [2].
Payudara,  atau  biasa  dikenal  sebagai  mammae, adalah  organ  dada  bagian  atas  pada  spesies  mamalia betina,  termasuk betina manusia.  Biasanya,  payudara digunakan  untuk  menyalurkan  air  susu  (ASI)  kepada mamalia  yang  baru  lahir  atau  manusia.  Payudara memiliki  nilai  estetika  karena  bentuknya  yang menonjol di bagian atas tubuh, membuat tubuh wanita terlihat lebih menarik. Fungsi utama payudara adalah menghasilkan  susu  dari  lobulus,  yaitu  kelenjar  yang menghasilkan  susu,  dan  tubulus  atau  saluran  yang mengalirkan  susu  dari  kelenjar  ke  puting  susu. Kelenjar  mammae  merupakan  ciri  khas  dari  semua mamalia.  Bentuknya  mirip  kerucut,  namun  tidak semua  wanita  memiliki  ukuran  yang  sama.  Jadi, payudara  merupakan  organ  vital  yang  memproduksi ASI dalam jumlah besar [3].
Carsinoma  Mammae,  lebih  dikenal  sebagai  kanker payudara, adalah penyakit dimana sel kanker terbentuk di jaringan payudara. Kanker dapat muncul di kelenjar penghasil susu (lobulus), saluran yang membawa susu dari kelenjar ke puting susu (saluran), atau di jaringan lemak atau ikat di dalam payudara [4].
Pada  tahun  2020,  terdapat  2,3  juta  wanita  yang didiagnosis  menderita  kanker  payudara  dan  685.000 kematian  secara  global.  Pada  akhir  tahun  2020, terdapat  7,8  juta  wanita  hidup  yang  didiagnosis menderita  kanker  payudara  dalam  5  tahun  terakhir,
kanker  paling  umum  di  dunia.  Lebih  banyak  nyawa wanita  yang  diakhiri  oleh  kanker  payudara  secara global  dibandingkan  jenis  kanker  lainnya.  Kanker payudara terjadi di setiap negara di dunia pada wanita pada  usia  berapa  pun  setelah  pubertas  tetapi  dengan tingkat yang meningkat di kemudian hari [5].
Selanjutnya  ada  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  suatu  deteksi  dini  pada kanker  tersebut  ialah  menggunakan  suatu  teknik machine  learning  [6].    Dan  dengan  hal  ini  untuk meminimalisir  kesalahan  dalam  pendeteksian  juga menghindari  keterlambatan  deteksi  pada  sel  kanker maka  dapat  dilakukan  suatu  penerapan  dan  juga pemanfaatan teknik data mining [7]. Machine learning adalah  bagian  dari  domain  kecerdasan  buatan  yang difokuskan  pada  penggunaan  algoritma  dan  metode tertentu  untuk  memungkinkan  komputer  melakukan prediksi,  pengenalan  pola,  dan  klasifikasi  dari  data yang diberikan [8].
Telah diketahui dan banyak diaplikasikan dalam dunia medis antara lain yaitu data mining, yang mana memiliki  manfaat  yang  signifikan  karena  mampu mengidentifikasi  pola  tersembunyi  yang  seringkali tidak terdeteksi. Di bidang medis, teknik data mining digunakan  untuk  menerapkan  association  rule  yang membantu  menemukan  pola  berulang,  prediksi, klasifikasi, dan juga clustering dari data medis [9].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memahami prediksi kanker payudara dalam konteks pembelajaran mesin dengan melakukan tinjauan artikel-artikel yang diterbitkan dalam tahun terakhir. Penelitian sebelumnya  telah  banyak  menerapkan  klasifikasi kanker payudara dengan memeriksa karakteristiknya. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Tinjauan Literatur Sistematis (SLR), yang melibatkan
identifikasi, evaluasi, dan ringkasan temuan penelitian secara sistematis. Tujuan dari SLR adalah memberikan bukti yang akurat dan objektif dalam bidang tertentu.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut  tinjauan  pustaka  terkait  dengan  paper yang  bertujuan  untuk  mengkaji  kembali  beberapa literatur pada penelitian sebelumnya.

## 2.1. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses dalam menemukan sebuah model berdasarkan kelas–kelas yang digunakan sebagai pembeda antara kelas satu dengan kelas  yang  lainnya  [12].  Pada  penelitian  ini menggunakan algoritma Deep Neural Network dalam mengklasifikasi. Dalamaspek ini, kumpulan data yang digunakan  dan  diterbitkan  dapat  digunakan  untuk meningkatkan model klasifikasi algoritma machine.

## 2.2. Penyakit
Penyakit  dapat  diartikan  sebagai  “sebuah keadaan  dimana  terdapat  gangguan  terhadap  bentuk ataupun  fungsi  salah  satu  bagian  tubuh  yang menyebabkan  tubuh  menjadi  tidak  dapat  bekerja dengan normal” [13].

## 2.3. Kanker Payudara
Kanker  adalah  salah  satu  penyakit  paling mematikan  di  dunia.  Kanker  telah  terjadi  karena perubahan genetik (mutasi) dalam sel. Mutasi genetik akan  terjadi  Membuat  Sel  menjadi Abnormal [1]. Kanker ialah suatu jenis yang sering kurang di sadari oleh  masyarakat,  yang  mana  sebagian  besar masyarakat  yang  sudah  terdiagnosa  atau  terkena penyakit ini kurang mengetahui mengenai kanker yang sedang dialami, akibatnya sebagian besar kanker akan disadari  disaat  kanker  tersebut  sudah  memasuki stadium lanjut dan hal tersebut akan lebih sulit untuk ditanggulangi  sehingga  akan  memberikan  dampak yang lebih besar bagi penderita kanker [2].

## 2.4. Machine Learning
Artikel  Machine  Learning  merupakan  mesin yang  dikembangkan  agar  dapat  belajar  dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Dikembangkan  berdasarkan  dispilin  ilmu  seperti statistika, matematika dan data mining sehingga dapat belajar  dengan  menggunakan  analisa  tanpa  harus  di program  ulang  terlebih  dahulu.  Pengembangan machine learning saat ini membawa manfaat yang luar biasa.  Tetapi  proses  membangun  model  pembelajran mesindapat  melanggar  informasi  sensitif  dan  pribadi didalam data [14].
2.5. Deep Neural Network Deep  neural  network merupakan  salah  satu model deep learning. Deep neural network merupakan salah  satu  model  jaringan  saraf  tiruan  otomatis  yang mempelajari  representasi  fitur  yang  relevan dari data dengan melalui beberapa lapisan tersembunyi [7].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode yang terdiri dari  tiga  tahap.  Tahap  pertama  adalah  menentukan pertanyaan penelitian yang akan dijawab. Tahap kedua adalah  mengumpulkan  literatur  yang  relevan  dengan topik  tersebut.  Tahap  ketiga  adalah  menerapkan kriteria inklusi dan eksklusi untuk menyaring literatur yang  sesuai.  Berikut  ini  adalah  detail  dari  ketiga tahapan tersebut:

## 3.1. Rumusan Pertanyaan Penelitian
Rumusan  pertanyaan  dari  penelitian  ini  ada  2 pertanyaan,  yaitu  bagaimana  klasifikasi  kanker payudara dilakukan dalam 5 tahun terakhir? (R1) dan model pembelajaran mesin apa yang memiliki kinerja unggul dalam klasifikasi kanker payudara? (R2).

## 3.2. Mengumpulkan Literatur yang Relevan
Dalam  pengumpulan  literatur,  digunakan  alat "publish  or  perish"  sebagai  alat  bantu  untuk  mencari jurnal. "Publish  or  perish" adalah  sebuah  perangkat lunak yang membantu para peneliti dalam memperoleh informasi  tentang  kinerja  publikasi  mereka  dan melakukan pencarian literatur. Sumber pencarian yang digunakan  adalah Google  Scholar .  Setelah  itu, ditentukan  kata  kunci  dalam  mencari  artikel  terkait. Kata  kunci  yang  digunakan  adalah "breast  cancer classification" + "machine learning".

## 3.3. Penerapan Kriteria Inklusi dan Ekslusi
Artikel ditemukan menggunakan alat "publish or perish" dan selanjutnya akan diterapkan kriteria untuk menyaring  artikel  yang  akan  dimasukkan  atau dikecualikan. Kriteria inklusi mengacu pada persyaratan  yang  harus  dipenuhi  oleh  artikel  agar dapat  direview  dan  dimasukkan  dalam  analisis  atau tinjauan, sementara kriteria eksklusi digunakan untuk menentukan  artikel  yang  harus  dikecualikan  atau dihapus dari analisis atau tinjauan [12]. Berikut adalah penerapan  kriteria  inklusi  dan  eksklusi  dalam penelitian  ini.  Kriteria  inklusi  mencakup  beberapa poin. Pertama, artikel harus diterbitkan dalam rentang waktu  lima  tahun  terakhir,  mulai  dari  tahun  2019  ke atas.  Kedua,  artikel  harus  relevan  dengan  klasifikasi kanker payudara. Ketiga, artikel harus memiliki  nilai SJR  ( Scimago  Journal  Rank )  lebih  dari  atau  sama dengan  1.  Adapun  untuk  kriteria  eksklusi,  terdapat beberapa poin juga. Pertama, artikel yang diterbitkan sebelum tahun 2019 harus dikecualikan. Kedua, artikel yang merupakan tinjauan atau survei tanpa hasil atau penemuan  harus  dikecualikan.  Ketiga,  artikel  yang tidak  dapat  diunduh  harus  dikecualikan.  Keempat, artikel  dengan  nilai  SJR  kurang  dari  1  juga  harus dikecualikan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Terdapat  44  artikel  yang  dikumpulkan  dengan metode systematic literature review (SLR).
Gambar 1 Jumlah Distribusi Metode dari Seluruh Artikel
Hasilnya  berdasarkan  Gambar  1,  terdapat  20 artikel dengan metode deep learning , 23 artikel dengan metode machine learning , dan 1 artikel dengan metode lain.
Gambar 2 Jumlah Distribusi Tahun dan Seluruh Artikel
Berdasarkan  Gambar  2,  8  artikel  publikasi  di tahun  2019,  8  artikel  publikasi  di  tahun  2020,  13 artikel publikasi di tahun 2021, 13 artikel publikasi di tahun 2022, dan 2 artikel publikasi di tahun 2023.
Pada Gambar 3  terdapat 19 artikel  bernegara  di USA, 4 artikel masing-masing bernegara di Brazil, dan China,  3  artikel  India,  2  artikel  masing-masing bernegara Kanada, Malaysia, dan Mesir, dan 1 artikel
masing-masing  bernegara  Indonesia,  Inggris,  Italy, Jepang,  Jordan,  Korea  Selatan,  Pakistan,  Peru,  dan Taiwan.
Gambar 3 Jumlah Distribusi Negara dari Seluruh
Artikel Gambar 4 Jumlah Distribusi Variabel dari Seluruh
Artikel
Pada Gambar 4 dapat dilihat bahwa terdapat 19 artikel  yang  menggunakan  dataset Breast  Cancer Winconsin ,  14  artikel  menggunakan  dataset Breast Cancer Image , 5 artikel menggunakan Breast Cancer Histology,  2  artikel  menggunakan  dataset RNA-Seq- Based Gene , dan masing-masing 1 artikel menggunakan dataset  Breast  Cancer  Datasets Corresponding, Mammography Image , MRI Data, dan SPBC Women . Kemudian, artikel yang sesuai dengan kriteria  inklusi  dan  ekslusi  dikategorikan  menjadi artikel terpilih. Terdapat 14 artikel yang dikategorikan menjadi  artikel  terpilih.  Tabel  1  merupakan  tabel rangkuman artikel terpilih. Berikut di bawah ini tabel 1.
Tabel 1. Rangkuman Artikel yang Terpilih Model Akurasi Presisi Recall F1 AUC CNN 97,96% 96% 97% 98% Decision Tree 91.4% MSMV-PFENet 94.8% 98.6% 98.7% 95.2% Decision Tree 83% 87% Cancer Grade Model (CGM) 90% DNN 99.7% CNN 95% XGBoost Classifier 94% BCNNs 99%
Model Akurasi Presisi Recall F1 AUC CNN 83% 95% DNN 97% SVM 83% Richer Fusion Network 92% 94% CNN 98.12% 98.17% 98.65% 98.41%

## 4.2. Pembahasan

## Gambar 5 Taksonomi Studi Literatur dari Artikel Terpilih
Tabel 2. Rangkuman Evaluasi Matriks No Akurasi Presisi Recall F1 AUC [1] 97,96% 96% 97% 98% [2] 91.4% [3] 94.8% 98.6% 98.7% 95.2% [4] 83% 87% [5] 90% [6] 99.7% [7] 95% [8] 94% [9] 99% [10] 83% 95% [11] 97% [12] 83% [13] 92% 94% [14] 98.12% 98.17% 98.65% 98.41%
Gambar  5  merupakan  taksonomi  studi  literatur dari  artikel  terpilih.  Taksonomi  studi  literatur merupakan  metode  organisir  studi  literatur  dalam suatu  bidang.  Berdasarkan  Gambar  5,  semua  artikel menjelaskan  metode  seperti deep  learning dan machine  learning. Hasilnya  terdapat  9  artikel  yang membahasa metode deep learning . Metode deep  learning merupakan  cabang  dari pembelajasan mesin yang berfokus pada penggunaan arsitektur jaringan saraf tiruan untuk mempelajari dan menganalisis data secara otomatis [27]. Deep learning membutuhkan banyak training data untuk mengidentifikasi  pola  data  input.  Kebanyakan  model deep  learning menggunakan  model  seperti  LSTM, DNN,  RNN,  dan  CNN.  Berikut  penjelasan  artikel dengan  metode deep  learning, penelitian  Khan  et  al. (2019)  area  penelitiannya  adalah  deteksi  dan klasifikasi  kanker  payudara  menggunakan transfer learning. Dalam penelitian tersebut digunakan model CNN  untuk  mengembangkan  metode  klasifikasi kanker payudara yang baik. Hasilnya akurasi sebesar
97.96%, presisi sebesar 96%, recall sebesar 97%, dan F1- Score sebesar 98% [13]. Penelitian  Liu  et  al.  (2022)  area  penelitiannya adalah mengklasifikasikan kanker payudara menggunakan  sebuah  gambar  diagnosa.  Digunakan model  MSMV-PFENet  yang  merupakan  model  yang diadopsi  dari deep  learning. Hasil  dari  penelitian  ini adalah akurasi sebesar 94.8%, presisi sebesar 98.6%, recall sebesar 98.7%, dan F1- score sebesar 95.2% [15]. Penelitian  Aljuaid  et  al.  (2022)  membahas  mengenai diagnosis  kanker  payudara  menggunakan  bantuan komputer  menggunakan  model deep  neural  network dan transfer  learning. Pada  penelitian  ini  model klasifikasi  akan  mengidentifikasi  kanker  berdasarkan gambar. Hasil dari penelitian ini adalah akurasi sebesar 99.7% [18].
Penelitian  Jimenez  et  al.  (2019)  melakukan segmentasi  semantik  dan  klasifikasi  dalam  patologi komputasi menggunakan model convolutional neural network (CNN).  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah akurasi sebesar 95% [19]. Penelitian Liu et al. (2020) area penelitiannya adalah klasifikasi kanker payudara berbutir  hasil  menggunakan bilinear  convolutional neural  network (BCNNs).  Pada  penelitian  ini digunakan  variabel breast  cancer  histology dalam mengidentifikasi kanker payudara. Hasil dari penelitan ini adalah akurasi sebesar 99% [21].
Penilitian Ektefaie et al. (2021) area penelitiannya adalah analisis
multiomics histopathology yang integrative untuk mengklasifikasikan  kanker  payudara.  Variabel  yang dipakai pada penelitian ini adalah breast cancer image dengan  menggunakan  model convolutional  neural network (CNN). Hasil yang didapat dalam penelitian ini adalah akurasi sebesar 83% dan AUC sebesar 95% [22].  Pada  penelitian  Joseph  et  al.  (2022)  area penelitannya  adalah  peningkatan  multi-klasifikasi gambar histopatologis kanker payudara menggunakan fitur  buatan  tangan  dan deep  neural  network. Dalam penelitian  ini  digunakan  dataset breast  cancer histology. Hasil dari penelitian ini adalah 97% [23].
Kemudian pada penelitian Yan et al. (2021) area penelitiannya  adalah  klasifikasi  kanker  payudara berdasarkan multimodal menggunakan variabel breast cancer  image. Model  yang  digunakan  dalam klasifikasi  kanker  payudara  adalah  hasil  adopsi  dari deep learning yaitu richer fusion network. Hasil yang didapat dalam  penelitian  adalah  akurasi  sebesar  92% dan AUC sebesar 94% [25].  Pada penelitian Feng et al. (2021) area penelitiannya adalah klasifikasi gambar histologi  kanker  payudara  menggunakan  MSMV- PFENet  yang  merupakan  adopsi  dari deep  learning. Dari  penelitian  ini  didapat  akurasi  sebesar  98.12%,
presisi sebesar 98.17%, recall sebesar 98.65%, dan F1- score sebesar  98.41%  [26].  Kemudian  dari  artikel terpilih  diketahui  terdapat  5  artikel  yang  membahas metode machine  learning. Pada  penelitian  Lee  et  al. (2021)  area  penelitiannya  adalah  klasifikasi  lesi tambahan  yang  terdeteksi  MR  pada  pasien  dengan kanker  payudara  menggunakan  kombinasi  analisis radiomic  dan machine  learning. Model machine learning yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah decision tree. Hasil  dari penelitian  ini adalah  akurasi sebesar 91.4% [14].
Kemudian  pada  penelitian  Boglagunta  et  al. (2023)  area  penelitiannya  adalah  klasifikasi  dan prediksi  diagnostic  metastatis  kanker  payudara  pada data klinis  menggunakan machine learning. Variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah breast cancer  winconsin dengan  menggunakan  model decision  tree dalam  mengidentifikasi,  menganalisis, dan  mengklasifikasi  kanker  payudara.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  akurasi  sebesar  83%  dan  AUC sebesar 87% [16]. Pada penelitian Souri et al. (2021) area  penelitiannya  adalah  klasifikasi  risiko  berbasis machine  learning  multi-gen untuk  meningkatkan progniosis pada  kanker payudara.  Pada penelitian  ini dibuat model khusus yaitu model cancer grade model (CGR)  dalam  mengklasifikasikan  kanker  payudara dan  dataset  yang  digunakan  adalah breast  cancer corresponding dari  platform  GPL570.  Hasil  yang didapat adalah akurasi sebesar 90% [17].
Selanjutnya, pada penelitian Chang et al. (2019) area  penelitiannya  adalah  mengembangkan  skema klasifikasi berbasis machine learning untuk memprediksi  SPC  pada  penderita  kanker  payudara. Model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah XGBoost Classifier dan variabel yang digunakan dalah dataset  dari  SPBC Women. Hasil  dari  penelitian  ini adalah  akurasi  sebesar  94%  [20].  Terakhir,  pada penelitian Xie et al. (2019) area penelitiannya adalah analisis  radiomic  multiparametric  MR  dengan menggunakan machine  learning untuk  klasifikasi subtype  kanker  payudara.  Model machine  learning yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah support vector machine (SVM) dengan menggunakan variabel breast  cancer  image. Hasil  dari  penelitian  ini  adalah akurasi sebesar 83% [24].

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Systematic  literature  review yang  dilakukan memberikan  informasi  yang  relevan  tentang  kanker payudara. Penelitian ini memiliki dua kontribusi utama. Pertama,  penelitian  ini  mengungkapkan  bagaimana prediksi  dan  klasifikasi  kanker  payudara  telah dilakukan  dalam  lima  tahun  terakhir.  Dalam  periode tersebut,  metode-metode  seperti  deep  learning  dan machine  learning  digunakan,  dengan  variabel  seperti breast cancer corresponding, breast cancer winconsin, breast cancer histology, mammography image, SPBC women, breast cancer image, dan MRI data . Variabel breast cancer winconsin menjadi yang paling banyak digunakan  untuk  prediksi  dan  klasifikasi  kanker
payudara.  Selanjutnya,  performa  model  dievaluasi menggunakan  metrik  seperti  akurasi,  presisi, recall , F1- score , dan AUC. Akurasi terbukti menjadi metrik yang  paling  sering  digunakan  dalam  penelitian- penelitian  selama  lima  tahun  terakhir  berdasarkan literatur yang dikaji. Kedua, penelitian ini menunjukkan bahwa deep neural network merupakan model  yang  memiliki  performa  terbaik,  dengan mencapai tingkat akurasi sebesar 99.7%.
Adapun  saran  yang  dapat  dihasilkan  dari penelitian  ini  antara  lain  dapat  mencari  lebih  banyak jurnal berkaitan dengan judul penelitian yang diambil, dengan  tujuan  agar  dapat  menambah  pertimbangan algoritma yang akan dihasilkan dari metode systematic literature review.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Khairunnisa  Hero,  “Faktor  Risiko  Kanker Payudara,” Jurnal Medika Hutama , vol. 3, no. 1, pp.  1533–1537,  2021,  [Online].  Available: http://jurnalmedikahutama.com
[2] A.  R.  Safutra  and  D.  W.  Prabowo,  “Diagnosis Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Desktop,” Jurnal Penelitian  Dosen  Fikom ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–6, 2018.
[3] E. Marfianti, “Peningkatan Pengetahuan Kanker Payudara  dan  Ketrampilan  Periksa  Payudara Sendiri  (SADARI)  untuk  Deteksi  Dini  Kanker Payudara  di  Semutan  Jatimulyo  Dlingo,” JAMALI (Jurnal Abdimas Madani dan Lestari) , vol.  03,  no.  01,  pp.  25–31,  2021,  [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/JAMALI
[4] H. Wendy Ariono, “Sistem Pakar Pengklasifikasi Stadium  Kanker  Serviks  Berbasis  Mobile Menggunakan  Metode  Decision  Tree,” Jurnal Kajian  Ilmiah ,  vol.  22,  no.  3,  pp.  1410–9794, 2022, [Online]. Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI
[5] W.  Priatna,  R.  Purnomo,  and  T.  D.  Putra,
“Implementasi Deep Learning Untuk
Rekomendasi  Aplikasi  E-learning  Yang  Tepat Untuk Pembelajaran Jarak Jauh,” Jurnal Kajian Ilmiah ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  261–274,  2021, [Online].
Available:
http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI
[6] R.  Resmiati  and  T.  Arifin,  “Klasifikasi  Pasien Kanker Payudara Menggunakan Metode Support Vector Machine dengan Backward Elimination,” SISTEMASI :  Jurnal  Sistem  Informasi ,  vol.  10, no.  2,  pp.  381–393,  2021,  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[7] R.  Febryani  and  T.  Arifin,  “Optimasi  Naive Bayes  Menggunakan  PSO  Untuk  Tingkat Keberhasilan Cryotherapy Pada Penyakit Kutil,” JURNAL  RESPONSIF ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  174– 183, 2021, [Online].
Available:
http://ejurnal.ars.ac.id/index.php/jti
[8] R.  A.  Anggraini,  “Algoritma  Naïve  Bayes Dengan  Backward  Elimination  Pada  Dataset
Breast  Cancer,” Jurnal  Kajian  Ilmiah ,  vol.  23, no.  1,  pp.  87–94,  2023,  [Online].  Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI
[9] Herlawati and R. Trias Handayanto,
“PenggunaanMatlab dan Python dalam Klasterisasi  Data,” Jurnal  Kajian  Ilmiah  (KJI) , vol.  20,  no.  1,  pp.  103–118,  2020,  [Online]. Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI
[10] R.  A.  Anggraini,  “Algoritma  Naïve  Bayes Dengan  Backward  Elimination  Pada  Dataset Breast  Cancer,” Jurnal  Kajian  Ilmiah ,  vol.  23, no.  1,  pp.  87–94,  2023,  [Online].  Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI
[11] R. A. Anggraini, G. Widagdo, A. Setya Budi, and M.  Qomaruddin,  “Penerapan  Data  Mining Classification untuk Data Blogger Menggunakan Metode  Naïve  Bayes,” Jurnal  Sistem  dan Teknologi  Informasi ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  47–51, 2019.
[12] E.  Tri  Susanti,  I.  Royani,  and  A.  Karya  Bhakti Nusantara  Magelang,  “Literature  Review : Dukungan  Keluarga  Terhadap  Tingkat  Depresi Pada Lansia,” Jurnal Keperawatan , vol. 9, no. 1, pp. 36–45, 2023.
[13] S. U. Khan, N. Islam, Z. Jan, I. Ud Din, and J. J. P.  C.  Rodrigues,  “A  novel  deep  learning  based framework for the detection and classification of breast  cancer  using  transfer  learning,” Pattern Recognit Lett , vol. 125, pp. 1–6, Jul. 2019, doi: 10.1016/j.patrec.2019.03.022.
[14] H. J. Lee et al. , “Classification of MR-Detected Additional  Lesions  in  Patients  With  Breast Cancer  Using  a  Combination  of  Radiomics Analysis  and  Machine  Learning,” Front  Oncol , vol. 11, pp. 1–14, Dec. 2021, doi: 10.3389/fonc.2021.744460.
[15] L. Liu, W. Feng, C. Chen, M. Liu, Y. Qu, and J. Yang, “Classification of breast cancer histology images using MSMV-PFENet,” Sci Rep , vol. 12, no. 1, pp. 1–10, Dec. 2022, doi: 10.1038/s41598- 022-22358-y.
[16] M.  Botlagunta et  al. ,  “Classification  and diagnostic prediction of breast cancer metastasis on  clinical  data  using  machine  learning algorithms,” Sci  Rep ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–17, Dec. 2023, doi: 10.1038/s41598-023-27548-w.
[17] E. Amiri Souri, A. Chenoweth, A. Cheung, S. N. Karagiannis,  and  S.  Tsoka,  “Cancer  Grade Model: a multi-gene machine learning-based risk classification  for  improving  prognosis  in  breast cancer,” Br J Cancer , vol. 125, no. 5, pp. 1–11, Aug. 2021, doi: 10.1038/s41416-021-01455-1.
[18] H. Aljuaid, N. Alturki, N. Alsubaie, L. Cavallaro, and  A.  Liotta,  “Computer-aided  diagnosis  for breast  cancer  classification  using  deep  neural networks  and  transfer  learning,” Comput Methods Programs Biomed , vol. 223, pp. 1–10,
Aug. 2022, doi: 10.1016/j.cmpb.2022.106951.
[19] G.  Jiménez  and  D.  Racoceanu,  “Deep  learning for  semantic  segmentation  vs.  classification  in computational pathology: Application to mitosis analysis in breast cancer grading,” Front Bioeng Biotechnol , vol. 7, no. JUN, pp. 1–12, 2019, doi: 10.3389/fbioe.2019.00145.
[20] C.  C.  Chang  and  S.  H.  Chen,  “Developing  a Novel  Machine  Learning-Based  Classification Scheme  for  Predicting  SPCs  in  Breast  Cancer Survivors,” Front  Genet ,  vol.  10,  pp.  1–6,  Sep. 2019, doi: 10.3389/fgene.2019.00848.
[21] Y.  Ektefaie et  al. ,  “Integrative  multiomics- histopathology  analysis  for  breast  cancer classification,” NPJ Breast Cancer , vol. 7, no. 1, pp.  1–6,  Dec.  2021,  doi:  10.1038/s41523-021- 00357-y.
[22] W. Liu, M. Juhas, and Y. Zhang, “Fine-Grained Breast  Cancer  Classification  With  Bilinear Convolutional  Neural  Networks  (BCNNs),” Front  Genet ,  vol.  11,  pp.  1–12,  Sep.  2020,  doi: 10.3389/fgene.2020.547327.
[23] T. Xie et al. , “Machine learning-based analysis of MR  multiparametric  radiomics  for  the  subtype classification of breast cancer,” Front Oncol , vol.
9, no. JUN, pp. 1–10, 2019, doi: 10.3389/fonc.2019.00505.
[24] A.  A.  Joseph,  M.  Abdullahi,  S.  B.  Junaidu,  H. Ibrahim,  and  H.  Chiroma,  “Improved  multi- classification  of  breast  cancer  histopathological images  using  handcrafted  features  and  deep neural  network  (dense  layer),” Intelligent Systems  with  Applications ,  vol.  14,  pp.  1–11, 2022, doi: 10.1016/j.iswa.2022.20.
[25] R. Yan et al. , “Richer fusion network for breast cancer classification based on multimodal data,” BMC Med Inform Decis Mak , vol. 21, pp. 1–14, Apr. 2021, doi: 10.1186/s12911-020-01340-6.
[26] W. Wang, R. Jiang, N. Cui, Q. Li, F. Yuan, and Z.  Xiao,  “Semi-supervised  vision  transformer with  adaptive  token  sampling  for  breast  cancer classification,” Front Pharmacol , vol. 13, pp. 1– 13, Jul. 2022, doi: 10.3389/fphar.2022.929755.
[27] M. Rizki and H. Dhika, “Analisis Pengaplikasian Jaringan Saraf Tiruan Dalam Keamanan Jaringan Komputer,” Multitek  Indonesia :  Jurnal  Ilmiah , vol. 14, no. 2, pp. 121–130, 2020.