## MENAKAR TINGKAT  AKURASI  SUPPORT VECTOR MACHINE STUDY KASUS KANKER PAYUDARA

## Moh. Yamin Darsyah
1 Program Studi S1 Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, Jl. Kedung Mundu Raya no 18 Semarang
Email: mydarsyah@yahoo.com

## ABSTRAK
Kanker  payudara  adalah  salah  satu jenis  kanker  yang  paling  banyak  menyerang  kaum  wanita. Menurut  WHO  8-9%  wanita  akan  mengalami  kanker  payudara.  Pada  tahun  2000  yang lalu WHO  memperkirakan  1,2  juta  wanita  terdiagnosis  kanker  payudara  dan  lebih  dari  700.000 meninggal  dunia (WHO,  2005). Di  Indonesia,  pada  tahun  2005  kanker  payudara  menduduki peringkat kedua setelah kanker leher rahim diantara kanker yang menyerang wanita Indonesia. Kanker ini sering menyebabkan kematian jika penangannya terlambat. Oleh karena itu, deteksi dini  penyakit  kanker  payudara  sangat  diperlukan.  Dewasa  ini,  penggunaan machine  learning untuk diagnosis atau prognosis suatu penyakit telah banyak dilakukan. Dalam penelitian ini, ada metode yang terkenal dalam machine learning yaitu Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk  analisis  diagnosis  dan prognosis kanker  payudara.  SVM  merupakan  salah  satu machine learning yang  mempunyai  beberapa  kelebihan,  diantaranya  bisa  memodelkan  dan mengklasifikasikan  hubungan  antar  variabel  tanpa  perlu  asumsi  yang  ketat,  efisien,  dan interpretasinya  mudah.  SVM  dalam  mengklasifikasikan  kategori  penyakit  penyakit  kanker payudara akan bandingkan dengan metode statistika lainnya yaitu Regresi Logistik dan CART . Selanjutnya  masing- masing  hasil  metode  klasifikasi  tersebut  akan  bandingkan  dengan  hasil dugaan  K-Mean  dan  Kernel  K-Mean  Clustering. Maka  dapat  simpulkan  seberapa  akurat  dan efisien antara SVM, Regresi Logistik, dan CART dalam ketepatan akurasi.
Kata Kunci: Kanker Payudara, SVM, Regresi Logistik, CART, K- Mean dan Kernel K-Mean

## PENDAHULUAN
Penyebab  pasti  kanker  payudara tidak  diketahui.  Meskipun  demikian,  riset mengidentifikasi  sejumlah  faktor  yang dapat  meningkatkan  risiko  pada  individu tertentu,  yang  meliputi:  keluarga  yang memiliki riwayat penyakit serupa, usia yang makin  bertambah,  tidak memiliki  anak, kehamilan  pertama  pada  usia  di  atas  30 tahun,  periode  menstruasi  yang  lebih  lama (menstruasi  pertama  lebih  awal  atau menopause  lebih  lambat),  faktor  hormonal (baik  estrogen  maupun  androgen). Support Vector  Machine (SVM)  pertama  kali dikenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1995
dan merupakan salah satu metode yang baik untuk klasifikasi. Saat ini SVM telah sukses diterapkan  dalam  berbagai  permasalahan seperti credit scoring
Pembentukan cluster merupakan salah satu teknik yang digunakan dalam mengekstrak pola kecenderungan sua tu data.  Clustering memegang peranan penting dalam aplikasi data mining, misalnya eksplorasi data ilmu pengetahuan, pengaksesan informasi dan text mining, aplikasi basis data spasial, dan analisis web.
Metode  nonhierarki  yang  paling popular  adalah  metode K-means.  Metode ini  merupakan  metode  pengelompokan
yang  bertujuan  mengelompokkan  objek sedemikian hingga jarak tiap - tiap objek ke pusat  kelompok  di  dalam  satu  kelompok adalah  minimum  dimana  jumlah  kelompok dalam  metode K-Means cluster ditentukan terlebih dahulu.
Berikut  diagram  alir  dari  algoritma K-Means Clustering
Gambar 1. algoritma K-Means Clustering
Kernel K-Means merupakan pengembangan  dari  algoritma  K-Means dimana  digunakan  metode  Kernel.  Hal  ini dilakukan untuk meningkatkan akurasi hasil pengelompokan. Kernel K-Means
diharapkan  dapat  memisahkan  data  dengan lebih  baik  utamanya  untuk  data overlap atau outlier bisa  menjadi  linier  di  ruang dimensi baru (Santosa, 2007).

## Support Vector Machine Kernel
Pada
umumnya, dalam permasalahan  nyata,  jarang  ditemukan  data linear  separable.  Sehingga  fungsi  Kernel digunakan  dalam  Support  Vector  Machine untuk  mengatasi  data  non-linier.  Dengan memasukkan  fungsi  Kernel,  maka  problem data  non-linier  menjadi  linier  dalam  space baru seperti tampak pada ilustrasi berikut.

## Gambar 2. Ilustrasi Problem Non-Linier
menjadi Linier dengan Kernel SVM
Secara  matematis,  beberapa  fungsi Kernel dijelaskan sebagai berikut.
1. Kernel Linier: T x x ,
2. Kernel Polynomial:   1 , p T i x x  3. Kernel  Radial  Basis  Function  (RBF): 2 2 1 exp , 2 i x x          4. Kernel Tangent hyperbolic:
  1 tanh , T i x x    dimana 1 ,   
Analisis  regresi  logistik  biner (Hosmer,1989) adalah suatu regresi logistik antara  variabel  respon  (y)  dan  variabel prediktor (x) dimana variabel y
menghasilkan  2  kategori  yaitu  0  dan  1. Sehingga  variabel  y  mengikuti  distribusi Bernoulli  dengan  fungsi  probabilitasnya sebagai berikut
f(y i )= i i y i y i x x   1 )) ( 1 ( ) (   dim  ana y i = 0,1 (4.1) adalah probabilitas kejadian yang diakibatkan oleh variabel prediktor(x)
Rata-ratanya adalah sebagai berikut : E(y i ) = 1 [P(y =1)] + 0 [P(y = 0)]  = P [y =1] dan  probabilitas tersebut  dinotasikan  (x i ) yang  menggambarkan  ketergantungannya akan nilai variabel prediktor (x) sehingga E(y i 2 ) = 1 2 [  (x i )] + 0 2 [1-  (x i )] =  (x i ) Jadi varians dari variabel respon (y) adalah V(y i )  =  E(y i 2 )- [E(y i )] 2 =  (x i )  [1-  (x i ). Untuk menyatakan rata-rata bersyarat dari y jika diberikan  nilai x digunakan nilai ) (x 
= E(y/x). Sedangkan  bentuk  model  regresi logistiknya dinyatakan sebagai :
16
http://jurnal.unimus.ac.id
yang  bertujuan  mengelompokkan  objek sedemikian hingga jarak tiap - tiap objek ke pusat  kelompok  di  dalam  satu  kelompok adalah  minimum  dimana  jumlah  kelompok dalam  metode K-Means cluster ditentukan terlebih dahulu.
Berikut  diagram  alir  dari  algoritma K-Means Clustering
Gambar 1. algoritma K-Means Clustering
Kernel K-Means merupakan pengembangan  dari  algoritma  K-Means dimana  digunakan  metode  Kernel.  Hal  ini dilakukan untuk meningkatkan akurasi hasil pengelompokan. Kernel K-Means
diharapkan  dapat  memisahkan  data  dengan lebih  baik  utamanya  untuk  data overlap atau outlier bisa  menjadi  linier  di  ruang dimensi baru (Santosa, 2007).

## Support Vector Machine Kernel
Pada umumnya, dalam permasalahan  nyata,  jarang  ditemukan  data linear  separable.  Sehingga  fungsi  Kernel digunakan  dalam  Support  Vector  Machine untuk  mengatasi  data  non-linier.  Dengan memasukkan  fungsi  Kernel,  maka  problem data  non-linier  menjadi  linier  dalam  space baru seperti tampak pada ilustrasi berikut.

## Gambar 2. Ilustrasi Problem Non-Linier
menjadi Linier dengan Kernel SVM
Secara  matematis,  beberapa  fungsi Kernel dijelaskan sebagai berikut.
1. Kernel Linier: T x x ,
2. Kernel Polynomial:   1 , p T i x x  3. Kernel  Radial  Basis  Function  (RBF): 2 2 1 exp , 2 i x x          4. Kernel Tangent hyperbolic:
  1 tanh , T i x x    dimana 1 ,   
Analisis  regresi  logistik  biner (Hosmer,1989) adalah suatu regresi logistik antara  variabel  respon  (y)  dan  variabel prediktor (x) dimana variabel y
menghasilkan  2  kategori  yaitu  0  dan  1. Sehingga  variabel  y  mengikuti  distribusi Bernoulli  dengan  fungsi  probabilitasnya sebagai berikut
f(y i )= i i y i y i x x   1 )) ( 1 ( ) (   dim  ana y i = 0,1 (4.1) adalah probabilitas kejadian yang diakibatkan oleh variabel prediktor(x)
Rata-ratanya adalah sebagai berikut : E(y i ) = 1 [P(y =1)] + 0 [P(y = 0)]  = P [y =1] dan  probabilitas tersebut  dinotasikan  (x i ) yang  menggambarkan  ketergantungannya akan nilai variabel prediktor (x) sehingga E(y i 2 ) = 1 2 [  (x i )] + 0 2 [1-  (x i )] =  (x i ) Jadi varians dari variabel respon (y) adalah V(y i )  =  E(y i 2 )- [E(y i )] 2 =  (x i )  [1-  (x i ). Untuk menyatakan rata-rata bersyarat dari y jika diberikan  nilai x digunakan nilai ) (x 
= E(y/x). Sedangkan  bentuk  model  regresi logistiknya dinyatakan sebagai :
16
http://jurnal.unimus.ac.id
yang  bertujuan  mengelompokkan  objek sedemikian hingga jarak tiap - tiap objek ke pusat  kelompok  di  dalam  satu  kelompok adalah  minimum  dimana  jumlah  kelompok dalam  metode K-Means cluster ditentukan terlebih dahulu.
Berikut  diagram  alir  dari  algoritma K-Means Clustering
Gambar 1. algoritma K-Means Clustering
Kernel K-Means merupakan pengembangan  dari  algoritma  K-Means dimana  digunakan  metode  Kernel.  Hal  ini dilakukan untuk meningkatkan akurasi hasil pengelompokan. Kernel K-Means
diharapkan  dapat  memisahkan  data  dengan lebih  baik  utamanya  untuk  data overlap atau outlier bisa  menjadi  linier  di  ruang dimensi baru (Santosa, 2007).

## Support Vector Machine Kernel
Pada umumnya, dalam permasalahan  nyata,  jarang  ditemukan  data linear  separable.  Sehingga  fungsi  Kernel digunakan  dalam  Support  Vector  Machine untuk  mengatasi  data  non-linier.  Dengan memasukkan  fungsi  Kernel,  maka  problem data  non-linier  menjadi  linier  dalam  space baru seperti tampak pada ilustrasi berikut.

## Gambar 2. Ilustrasi Problem Non-Linier
menjadi Linier dengan Kernel SVM
Secara  matematis,  beberapa  fungsi Kernel dijelaskan sebagai berikut.
1. Kernel Linier: T x x ,
2. Kernel Polynomial:   1 , p T i x x  3. Kernel  Radial  Basis  Function  (RBF): 2 2 1 exp , 2 i x x          4. Kernel Tangent hyperbolic:
  1 tanh , T i x x    dimana 1 ,   
Analisis  regresi  logistik  biner (Hosmer,1989) adalah suatu regresi logistik antara  variabel  respon  (y)  dan  variabel prediktor (x) dimana variabel y
menghasilkan  2  kategori  yaitu  0  dan  1. Sehingga  variabel  y  mengikuti  distribusi Bernoulli  dengan  fungsi  probabilitasnya sebagai berikut
f(y i )= i i y i y i x x   1 )) ( 1 ( ) (   dim  ana y i = 0,1 (4.1) adalah probabilitas kejadian yang diakibatkan oleh variabel prediktor(x)
Rata-ratanya adalah sebagai berikut : E(y i ) = 1 [P(y =1)] + 0 [P(y = 0)]  = P [y =1] dan  probabilitas tersebut  dinotasikan  (x i ) yang  menggambarkan  ketergantungannya akan nilai variabel prediktor (x) sehingga E(y i 2 ) = 1 2 [  (x i )] + 0 2 [1-  (x i )] =  (x i ) Jadi varians dari variabel respon (y) adalah V(y i )  =  E(y i 2 )- [E(y i )] 2 =  (x i )  [1-  (x i ). Untuk menyatakan rata-rata bersyarat dari y jika diberikan  nilai x digunakan nilai ) (x 
= E(y/x). Sedangkan  bentuk  model  regresi logistiknya dinyatakan sebagai :
) exp( 1 ) exp( ) ( 1 0 1 0 x x x         
Pada  regresi  logistik  ini  dapat  disusun model  yang  terdiri  dari banyak  variabel prediktor dikenal sebagai model multivariabel. Model regresi logistik multivariabel  dengan  p  variabel  prediktor adalah:
0 1 1 0 1 1 exp( ... ) ( )
1 exp( ... ) p p p p x x x x x               
Bila model persamaan di atas ditranformasi dengan tranformasi  logit,  maka  didapatkan bentuk logit:
 g (x)= 0 1 1 ... p p x x       Cart Merupakan salah  satu Regresi
Nonparametrik  untuk  memprediksikan  dan mengklasifkasi  suatu  model      (  Friedman, 1991).  Sifat- sifat  CART  antara  lain:  tidak memerlukan  spesifikasi  bentuk  fungsional modelnya,  infarian  terhadap  tranformasi monoton  dari  peubah  bebasnya,  tegar terhadap pengaruh pencilan, dapat menangani  peubah  kategorik maupun kontinu secara lebih baik, dapat menangani pengamatan  dengan  data  hilang  pada  satu atau  beberapa  peubah  bebasnya.  Metode dalam CART dibagi 2:
a) Regresi  pohon  untuk  pemodelan variabel respon kontinu; b) Klasifikasi pohon untuk pemodelanvariabel respon kategorik. Kriteria penyekatan menggunakan
formula sebagai berikut:
Ilustrasi  pohon  klasifikasi  tampak  pada gambar berikut:

## Gambar 1. Ilustrasi Pohon Klasifikasi CART
Algoritma CART  secara  umum melalui  tiga  tahapan  yaitu  pembentukan pohon  klasifikasi,  pemangkasan  pohon klasifikasi, dan penentuan pohon klasifikasi optimum sehingga diperoleh hasil klasifikasi akhir.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan dalam penelitian  diambil  dari  data  pasien  kanker payudara  UCI  Machine  learning  Wicoxsin University.
Data untuk diagnosis kanker payudara adalah data pasien yang melakukan skrining mamografi dan melakukan biopsy. Variabel penelitian yang digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari variabel  respon  (y)  dan  variabel  prediktor (x).  Variabel  respon  dalam  penelitian  ini dibagi menjadi 2 kategori, yaitu :
- kanker jinak (-1)
- kanker ganas (1)
Berdasarkan  literatur  , (x1-x9) variable predictor sebagai berikut :
I0 Impedivity (ohm) at zero frequency PA500 phase angle at 500 KHz HFS high-frequency slope of phase angle DA impedance distance between spectral ends AREA area under ( , ) ( ) [ ( ) ( )] L R s t JKS t JKS t JKS t    
t 1 t 3 t 2 t 4 t 6 t 1 1 t 5 t 1 2 t 8 t 9 t 1 3 t 10 T 7 Pemilah 1 Pemilah 2 Pemilah 3 Pemilah 4
Pemilah 5
Pemilah 6
spectrum A/DA area normalized by DA MAX IP maximum of the spectrum DR distance between I0 and real part of the maximum frequency point P length of the spectral curve Pada penelitian ini akan membandingkan tiga metode analisis klasifikasi  yaitu SVM, Regresi  Logistik Biner,  dan  CART.  Adapun  Metode  Kernel yang  digunakan  ialah  Kernel RBF,  dan Polynimial.  Selain  dengan  menggunakan variabel  dependen  (Y)  dari  data  asli, klasifikasi juga dicoba menggunakan
variabel  dependen (Y)  hasil  dugaan  metode K-means  clustering  dan hasil  duguan
Kernel K-means clustering.
Langkah selanjutnya sebagai berikut: 1. Melakukan analisis pengelompokkan/clustering menggunakan data variabel independen  (X)  dengan  metode  K- means clustering.
a. Jumlah  kelompok K ditentukan sebanyak 2 kelompok.
b. Hasil pengelompokan  K-means clustering  tiap  objek  kemudian dibandingkan  dengan  variabel dependen (Y).
c. Pengelompokan  objek  yang  sama dengan  variabel  dependen  (Y)
kemudian  dihitung  persentasenya untuk dilihat ketepatan pengelompokannya. d. Hasil  pengelompokan  K-means clustering  selanjutnya  digunakan sebagai  variabel  dependen  (Y) taksiran untuk selanjutnya dilakukan analisis klasifikasi selanjutnya. 2. Melakukan analisis pengelompokkan/clustering
menggunakan  data  variabel  dependen
(X)  dengan  metode  kernel  K-means clustering.
a. Jumlah  kelompok K ditentukan sebanyak 2 kelompok. b. Variasi metode kernel yang digunakan  untuk  kernel  K-means clustering  ialah  kernel RBF,  dan polynomial.
c. Parameter  kernel yang  dicobakan ialah 1 dengan maximum iteration 10.
d. Hasil pengelompokan  kernel  K- means  clustering  untuk  masing- masing  variasi  metode  kemudian dibandingkan  dengan  variabel dependen (Y).
e. Pengelompokan  objek  yang  sama dengan  variabel  dependen  (Y) kemudian  dihitung  persentasenya untuk dilihat ketepatan pengelompokannya.
3. Melakukan  analisis  klasifikasi  dengan
regresi logistik biner. a. Analisis klasifikasi regresi logistik biner dilakukan menggunakan  variabel  dependen (Y)  dari  data  asli, Y dugaan  hasil K-means,  dan Y dugaan  hasil kernel K-means terbaik. b. Penentuan metode terbaik digunakan  backward  elimination Wald.
c. Mengamati  ketepatan  klasifikasi hasil analisis dan kemudian membandingkannya  antar  variasi variabel dependen Y yang
digunakan.
4. Melakukan  analisis  klasifikasi  dengan SVM Kernel.
a. Analisis  klasifikasi  SVM  kernel dilakukan  menggunakan  variabel dependen  (Y)  dari  data  asli, Y dugaan  hasil  K-means,  dan Y dugaan  hasil  kernel  K-means terbaik.
b. Metode  kernel  yang  digunakan ialah kernel RBF, dan polynomial. c. nilai C ditentukan bernilai 10.
d. Mengamati  ketepatan  klasifikasi hasil analisis dan membandingkannya  antar  variasi parameter kernel dan antar variasi variabel dependen Y yang digunakan. 5. Melakukan  analisis  klasifikasi  dengan
CART.
a. Analisis klasifikasi CART dilakukan  menggunakan  variabel dependen  (Y)  dari  data  asli, Y dugaan  hasil  K-means,  dan Y
dugaan  hasil  kernel  K-means terbaik. b. V-fold cross validation ditentukan bernilai 10. c. Mengamati  ketepatan  klasifikasi hasil  analisis  dan  kemudian membandingkannya antar variasi  variabel  dependen Y yang digunakan. 6. Menghitung ketepatan klasifikasi untuk  tiap  metode  klasifikasi  dari berbagai variabel dependen Y .
7. Membuat  kesimpulan  hasil  penelitian tentang metode klasifikasi terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel independen (X) digunakan untuk analisis clustering guna mendapatkan taksiran  variabel  dependen  (Y)  dimana selanjutnya digunakan untuk analisis
klasifikasi.  Hasil  pengelompokan  dengan metode K-means clustering setelah dicocokkan  dengan  variabel  dependen  (Y) asli  diperoleh  ketepatan  pengelompokan sebesar 59,6%. Hasil ini menunjukkan hasil yang kurang baik karena kecilnya ketepatan pengelompokan.
Kemudian,
hasil pengelompokan  K-means  ini  digunakan sebagai  taksiran  variabel  dependen  (Y)
untuk selanjutnya dilakukan analisis klasifikasi. Taksiran  variabel  dependen  (Y) juga  didapatkan  dari    hasil  analisis  kernel K-means  clustering  yang  di  cocokan dengan (y) data aslinya, Ketepatan pengelompokan  kernel  K-means  untuk masing-masing  variasi    kernel    Polinomial dan  RBF  sebesar    71,1% dan  73,6%.  Jadi ketepatan  pengelompokan yang  paling tinggi akurasinya dengan metode Kernel K- Mean.
Dari hasil pengelompokan K-means dan  kernel  K-means  clustering,  maka  ada tiga  jenis  variabel  dependen  (Y)  yaitu variabel  dependen  (Y)  data  asli,  variabel dependen  (Y)  hasil  pengelompokan  K- means, dan  variabel  dependen  (Y)  hasil pengelompokan kernel K-means. Kemudian dari  tiga  variabel  dependen  (Y)  tersebut dengan  variabel  independen  (X)  asli, dilakukan analisis klasifikasi dengan metode  SVM,  Regresi  logistik  biner,  dan
CART.
Berikut hasil output perbandingan ketepatan akurasi klasifikasi Y : 1. Support Vector Machine
Tabel 1. Support Vector Machine Y asli Y K-Mean Y Kernel K- Mean RBF 99% 84,4% 100% Poly 96% 83,2% 99% Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa SVM dengan Y Kernel K- Mean memberikan akurasi 100% dalam
klasifikasi,  secara  keseluruhan  metode SVM  memberikan  hasil  yang  terbaik mungkin  ini  yang  menjadikan  SVM mendapat perhatian serius dari para peneliti karena bisa  mencari  hyperpline  yang terbaik.
2. Analisa Regresi logistik Tabel 2. Regresi logistik Y asli Y K-Mean Y Kernel K-Mean 61,7% 66,8% 73,8%
Dari  tabel  diatas  dengan  menggunakan analisa  regresi  logistik  akurasi dari  Y  asli memberikan  nilai  terendah  sebesar  61,7% dengan  menggunakan  metode  backward. Dan akurasi tertinggi dengan menggunakan Y Kernel K-Mean sebesar 73,8%
3. CART Tabel 3. CART Y asli Y K-Mean Y Kernel K-Mean 72,7% 78,8% 81,8% Dari  tabel  diatas terlihat  bahwa  CART dengan  Y  Kernel  K-Mean  memberikan hasil  akurasi  yang  tinggi  dan  akurasi terendah Y asli.
Berikut  disajikan  dalam  tabel  untuk ketiga metode tersebut tampak sebagi berikut: Tabel 4. Perbandingan Tiga Metode

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  diatas  menunjukan bahwa dari  beberapa  metode  klasifikasi, SVM  terlihat mempunyai  tingkat  akurasi lebih  tinggi  dalam  metode  klasifikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abe,  S.  2010. Support  vector  machines  for pattern  classification.  2 nd ed.  New York: Springer-Verlag.
Abonyi,  J., Szeifert,  F., Supervised  fuzzy clustering  for  the  identification  of fuzzy  classifiers, Patern.  Recogn., Lett. 24, pp. 2195-2207, 2003.
Altman, D.G., 1991. Practical Statistics for Medical  Research,  Chapman  & Hall, London.
Anderson,  S.  Dkk.,  1980. Statistical
Method  for  Comparative  Studies Techniques  for  Bias  Reduction, John Wiley and Sons. Canada. Bennet, K.P., and  Blue,  J.A., A  Support Vector Machine Approach to Decision  Tree,  Math.  Report,  vol.  97-100, Rensselaer  Polytechnic  Institute, 1997. Dinas  Kesehatan  Nasional.  2007. Data penderita kanker payudara di Indonesia. http://www.depkes.go.id/index.php/ berita/press-release/1060-jika- tidak-dikendalikan-26-juta-orang- di-dunia-menderita-kanker-.html .
(31 januari 2011)
Djatmiko,  dkk  .2009. Breast  Physician
Course.  Surabaya:  Klinik  Onkologi
Surabay.
Kardinah.  2002. Penatalaksanaan  Kanker Payudara Terkini oleh Penanggulangan & Pelayanan Kanker Payudara Terpadu Paripurna  R.S.  Kanker  Dharmais. Jakarta:  Pusta ka  Populer  Obor. Metode Klasifikasi Y asli Y K- means Y kernel K- means SVM (RBF) 99% 84,4% 100% Regresi Logistik 61,7% 66,8% 73,8% CART 72,7% 78,8% 81,8%