e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 165

## Prediksi Kanker Payudara Melalui Penerapan Algoritma C4.5
1 Jefri Junifer Pangaribuan , 2 Romindo, 3 * Mirza Ilhami , 4 Segar Napitupulu , 5 Wenripin Chandra 1,2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pelita Harapan, Medan, Indonesia 3,4 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Universitas Mikroskil, Medan, Indonesia 5 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pelita Harapan, Medan, Indonesia 1 jefri.pangaribuan@uph.edu , 2 * romindo@uph.edu , 3 mirza.ilhami@mikroskil.ac.id , 4 segarn70cs5@gmail.com , 5 wenripin@lecturer.uph.edu
ABSTRACT – Cancer is one of the causes of death in both developed and developing countries. Breast cancer is cancer that originates from cells in the breast, either from milk duct cells, milk-producing gland cells, or other tissues. This disease was also the main cause of cancer deaths in Indonesia in 2012. Therefore, it is very important to detect breast cancer early so that treatment can be carried out immediately. In practice, in the medical world, medical record data  such  as  breast  cancer  is  often  stored  for  various  purposes.  However,  in  reality,  the  process  of  storing  and processing medical record data in several hospitals still does not utilize computer media so that data is often lost or damaged. In addition, medical record data that is recorded and collected is usually processed and used as knowledge to make predictions. Because of these problems, it is necessary to build an information system with the application of Data Mining in the world of  health, especially managing medical record data. The aim of research using the C4.5 prediction algorithm is to produce a decision tree that has an acceptable level of accuracy and is efficient in handling discrete or numerical attributes. The research results show that the application of the Data Mining Decision Tree C4.5 algorithm  which is used to predict breast cancer using 116  medical record training data can produce 4 rules. The accuracy level of the Data Mining Decision Tree C4.5 algorithm is quite accurate because out of 10 experiments there were 9 experiments that obtained correct prediction results according to existing rules.
Keywords: Data Mining; Breast Cancer Prediction Information System; C4.5 Decision Tree Algorithm; Medical Records.
ABSTRAK – Kanker merupakan salah satu penyebab kematian baik di negara maju maupun di negara yang sedang berkembang. Kanker payudara merupakan kanker yang berasal dari sel-sel yang terdapat di payudara, bisa dari sel-sel saluran air susu atau sel-sel kelenjar penghasil air susu atau jaringan lain. Penyakit ini juga menjadi penyebab kematian utama karena kanker di Indonesia pada tahun 2012. Oleh sebab itu sangat penting untuk dilakukan deteksi dini terhadap penyakit kanker payudara agar dapat segera dilakukan pengobatan. Pada praktiknya, di dunia kedokteran seringkali data rekam  medis  seperti  penyakit  kanker  payudara  disimpan  untuk  berbagai  tujuan.  Namun  kenyataannya,  proses penyimpanan dan pengolahan data rekam medis di beberapa rumah sakit masih belum memanfaatkan media komputer sehingga data sering hilang ataupun rusak. Selain itu, data rekam medis yang tercatat dan terkumpul biasanya diolah dan dimanfaatkan menjadi sebuah pengetahuan untuk melakukan prediksi. Oleh karena permasalahan tersebut, maka perlu dibangun sebuah sistem informasi dengan penerapan Data Mining dalam dunia kesehatan khususnya pengelolaan data  rekam  medis.  Tujuan  penelitian  menggunakan  penerapan  algoritma  prediksi  C4.5  adalah  dapat  menghasilkan pohon keputusan yang memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima dan efisien dalam menangani atribut yang bertipe diskret  atau  numerik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penerapan  algoritma  Data  Mining  Decision  Tree  C4.5 digunakan untuk melakukan prediksi penyakit kanker payudara menggunakan data training rekam medis sebanyak 116 data dapat menghasilkan rule sebanyak 4 rule. Tingkat keakuratan dari algoritma Data Mining Decision Tree C4.5 cukup akurat karena dari 10 percobaan terdapat 9 percobaan yang mendapatkan hasil prediksi yang tepat sesuai rule yang ada.
Kata Kunci: Algoritma Decision Tree C4.5; Data Mining; Sistem Informasi Prediksi Kanker Payudara; Rekam Medis.

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  merupakan  salah  satu  penyebab  kematian baik  di  negara  maju  maupun  di  negara  yang  sedang berkembang.  Beban  kanker  meningkat  di  negara  yang sedang berkembang akibat meningkatnya gaya hidup yang
berkaitan  dengan  kanker,  misalnya  merokok,  aktivitas fisik yang kurang, dan konsumsi diet [1]. Berdasarkan data dari  GLOBOCAN  tahun  2012  dirilis  oleh  Badan Kesehatan  Dunia  (WHO)  menyebutkan  bahwa  kanker paru-paru  menempati  peringkat  pertama  dalam  jumlah kasus  beru  sebesar  2,094  juta  kasus  diseluruh  dunia.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 166
Jumlah  kasus  baru  tertinggi  berikutnya  adalah  kanker payudara, kanker kolorektal, kanker prostat, dan kanker lambung [2].
Kanker  payudara  merupakan  kanker  yang  berasal dari  sel-sel  yang  terdapat  di  payudara,  bisa  dari  sel-sel saluran air susu atau sel-sel kelenjar penghasil air susu atau jaringan  lain.  Kanker  ini  terjadi  hampir  seluruhnya padawanita,  tetapi  dapat  juga  terjadi  pada  pria.  Di Amerika Serikat, diperkirakan 231.840 wanita didiagnosis kanker  payudara  pada  tahun  2015.  Pada  tahun  2012, kanker  payudara  menempati  peringkat  kedua  setelah kanker  paru  sebagai  penyebab  kematian  utama  karena kanker  di  Amerika  Serikat.  Di  Indonesia,  diperkirakan 51.136  wanita  didiagnosis  kanker  payudara  pada  tahun 2015. Penyakit ini juga menjadi penyebab kematian utama karena kanker di Indonesia pada tahun 2012. Oleh sebab itu sangat penting untuk dilakukan deteksi dini terhadap penyakit  kanker  payudara  agar  dapat  segera  dilakukan pengobatan [1].
Pada praktiknya, di dunia kedokteran seringkali data rekam medis seperti penyakit kanker payudara disimpan untuk  berbagai  tujuan.  Namun  kenyataannya,  proses penyimpanan  dan  pengolahan  data  rekam  medis  di beberapa rumah sakit masih belum memanfaatkan media komputer  sehingga  data-data  rekam  medis  yang tersimpan  sering  hilang  ataupun  rusak  serta  memakan waktu  lama  ketika  akan  melakukan  proses  pencarian. Selain itu, data rekam medis yang tercatat dan terkumpul biasanya  diolah  dan  dimanfaatkan  menjadi  sebuah pengetahuan  dimana  pengetahuan  tersebut  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi.  Namun  untuk mengelola  kumpulan  data  rekam  medis  menjadi pengetahuan  tentunya  tidak  dapat  dilakukan  secara konvensional  dikarenakan  proses  pengelolaan  secara konvensional  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  kurang baik sehingga hasil kesimpulan prediksi yang diambil pun tentunya akan berbeda dan tidak begitu akurat.
Kanker payudara, penyebab kedua terbesar kematian pada wanita, sering terdeteksi pada fase yang sulit diobati. Biopsi  memerlukan  waktu  lama,  namun  Machine Learning dengan Algoritma SVM mempercepat diagnosis dengan tingkat akurasi tinggi. Penelitian ini menggunakan SVM  untuk  aplikasi  ML  yang  memprediksi  sifat  ganas atau jinak sel kanker payudara berdasarkan pola data masa lalu, menunjukkan hasil yang menggembirakan [3].
Kanker payudara adalah penyebab utama kematian global,  termasuk  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan membuat  model  prediksi  dengan  akurasi  di  atas  99% untuk  mendeteksi  kanker  payudara  secara  dini.  Hal  ini diharapkan  dapat  membantu  dokter  memberikan perawatan  awal.  Meskipun  model  ini  mencapai  98,25% akurasi,  target  99%  belum  tercapai  karena  beberapa parameter yang belum optimal. [4].
Oleh  karena  permasalahan  tersebut,  maka  perlu dibangun  sebuah  sistem  informasi  dengan  penerapan Data  Mining  dalam  dunia  kesehatan  khususnya pengelolaan data rekam medis. Data Mining merupakan suatu  proses  penggalian  data  atau  penyaringan  data dengan  memanfaatkan  kumpulan  data  dengan  ukuran yang  cukup  besar  melalui  serangkaian  proses  untuk
mendapatkan informasi yang berharga dari data tersebut. Data  Mining  itu  sendiri  disalurkan  dalam  bentuk algoritma-algoritma  kompleks  yang  memiliki  tingkat keakuratan  yang  cukup  baik.  Terdapat  beberapa penelitian yang mencoba membangun sistem pengelolaan data  rekam  medis  yaitu  penelitian  analisa  data  rekam medis  menggunakan  teknik  Data  Mining  Association dengan  algoritma  Clustering  [5].  Selanjutnya  penelitian untuk membangun sebuah sistem klasterisasi data rekam medis  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering  [6].  Terdapat  juga  penerapan  algoritma  C4.5 dalam melakukan prediksi penyakit yaitu penelitian yang dilakukan oleh Handayani, Nurlelah, Raharjo, & Ramdani pada tahun 2019 membahas mengenai prediksi penyakit Liver  menggunakan  algoritma  Decision  Tree  C4.5  dan Neural  Network.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa algoritma Decision Tree C4.5 lebih akurat dengan akurasi sebesar  75,56%  dan  algoritma  Neural  Network  dengan akurasi sebesar 74,17% [7].
Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  penulis  tertarik untuk  melakukan  penelitian  dengan  mengambil  judul “ Prediksi Kanker Payudara Melalui Penerapan Algoritma C4.5 ”.

## 2. DASAR TEORI

## 2.1. Penyakit Kanker Payudara
Kanker atau sering disebut dengan tumor secara umum dibedakan menjadi dua macam yaitu jinak (benign) dan ganas (malignant). Pada level jinak, tumor akan memiliki kondisi  dan  perkembangan  yang  tidak  bersifat  kanker, dimana  penyakit  ini  dapat  terdeteksi  namun  tidak menyebar  dan  merusak  jaringan  lain  di  sekitarnya. Sedangkan pada level ganas, tumor akan menyebar dan merusak jaringan dan organ di sekitarnya. Kanker ganas jika  tidak  cepat  ditangani  akan  berdampak  buruk  bagi penderita  sehingga  deteksi  dini  pada  penyakit  kanker sangatlah  penting  bagi  keselamatan  penderita.  Dengan mengetahui  jinak  atau  ganasnya  kanker  yang  diderita pasien  sedini  mungkin  maka  dapat  segera  ditangani dengan sesuai dan dapat diantisipasi karena bukan tidak mungkin  dapat  berujung  pada  kematian  bagi  penderita [8].
Kanker payudara, biasanya terbentuk di sel-sel payudara yang tumbuh tanpa kendali. Ini bisa terjadi pada semua jenis gender. Di Indonesia, jumlah kasus kanker payudara menempati  peringkat  pertama  di  antara  jenis  kanker lainnya,  menjadi  penyebab  kematian  utama.  Dengan tingginya  jumlah  kasus  kematian  ini  dan  sifat  kanker payudara  yang  tidak  memandang  gender,  penting  bagi pria  dan  wanita  untuk  meningkatkan  kesadaran  akan kesehatan  mereka  dengan  melakukan  deteksi  dini  dan mengurangi risiko terjadinya kanker [9].
Kanker  payudara  adalah  kelompok  kanker  yang  paling umum  di  seluruh  dunia  dan  juga  merupakan  penyebab utama  kematian  pada  wanita  yang  terkena  penyakit tersebut.  Dari  data  Global  World  Health  Organization pada  tahun 2018 menyatakan bahwa kasus kanker yang
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 167
terjadi  di  Indonesia  58,256  kasus  atau  16,7%  dari  total 348,809 kasus kanker. Angka penyakit kanker payudara di dunia mencapai 42,1 orang per 100 ribu penduduk, rata- rata kematian akibat kanker payudara mencapai 17 orang per  100  ribu  penduduk.  Dari  data  tersebut  dapat dikatakan bahwa kanker payudara merupakan penyebab pertama  kematian  pada  wanita  yang  terkena  penyakit tersebut [10].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  untuk mengekstraksi  lalu  mengidentifikasi  informasi  dengan cara  statistik,  kecerdasan  buatan,  machine  learning, maupun matematika. Dengan adanya data mining maka didapatkan  kemudahan  untuk  mencari  informasi  bisnis yang  penting  dari  database  yang  jumlah  datanya  sangat besar. Adapun poin utama yang dapat dihasilkan dari data mining  yaitu  yang  pertama  prediksi  tren,  yang  dapat berguna bagi proses bisnis yang dilakukan saat ini. Lalu selanjutnya  data  mining  dapat  digunakan  untuk menemukan  pola-pola  unik  dalam  informasi.  Terakhir, data mining dapat digunakan untuk membuat keputusan kritis dalam strategi [11].

## 2.3. Algoritma Decision Tree
Decision  tree  atau  pohon  keputusan  merupakan  salah satu  teknik  klasifikasi.  Decision  tree  adalah  top-down pohon rekursif dari algoritma induksi, yang menggunakan ukuran  seleksi  atribut  untuk  memilih  atribut  yang  diuji. Dengan pohon keputusan, manusia dapat dengan mudah melihat hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi suatu masalah. Pohon keputusan ini juga dapat  menganalisa  nilai  suatu  informasi  yang  terdapat dalam  suatu  alternatif  pemecahan  masalah.  Pohon keputusan  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang mudah  untuk  diaplikasikan  oleh  manusia.  Pohon keputusan bisa melakukan prediksi dengan menggunakan struktur  pohon.  Pohon  keputusan  mengubah  data menjadi pohon keputusan serta menjadi beberapa aturan keputusan. Berikut ini akan ditampilkan gambar bentuk dari pohon keputusan [12].

## 2.4. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  pada  umumnya digunakan  guna  untuk  membentuk  Decision  Tree. Kelebihan  algoritma  C4.5  adalah  dapat  menghasilkan pohon  keputusan  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang dapat diterima dan efisien dalam menangani atribut yang bertipe diskret atau numerik [13]. Menurut Bramer, secara global  algoritma  C4.5  untuk  menciptakan  pohon keputusan sebagai berikut yaitu [14]:
1. Pemilihan atribut yang akan dijadikan sebagai akar.
2. Pembuatan cabang untuk setiap nilai.
3. Pembagian kasus dalam cabang.
4. Repetisi proses sampai setiap cabang guna agar semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Menurut  Elisa,  terdapat  formula  ukuran  atribut  C4.5 antara lain [12]:
(1)
Dengan Info (D) merupakan informasi yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan label kelas sebuah tuple di D. pi adalah peluang bukan nol dengan sebuah tuple acak di D. Fungsi log menggunakan basis 2, karena informasi yang dikodekan  dalam  bit.  Info  (D)  juga  dikenal  sebagai entropy.  Nilai  entropy  yang  dihasilkan  untuk mengklasifikasi  tuple  dari  D  berdasarkan  partisi  oleh  A adalah:
(2)
Untuk mendapatkan nilai Information Gain pada atribut A selanjutnya digunakan rumus: GAIN (A) = Info(D) – Info(Dj) (3)
Gain  (A)  menyatakan  berapa  banyak  cabang  yang  akan diperoleh  pada  A.  Atribut  A  dengan  information  gain tertinggi.  Information  Gain  (A),  dipilih  sebagai  atribut pada node N.

## 3. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam merancang sistem pada penelitian ini terdiri dari:
1.  Pengumpulan Data
a. Studi Literatur
Penulis  mengumpulkan  informasi  melalui  buku, maupun bahan referensi lainnya yang berhubungan  dengan  sistem  informasi  serta bahan  referensi  yang  berhubungan  dengan kegiatan pencatatan data rekam medis pasien.
b. Studi Lapangan Penulis  secara  langsung  mengamati  proses operasional yang dilakukan di klinik-klinik di kota Medan.  Dalam  mengumpulkan  data  dilakukan tanya jawab dengan beberapa manajer klinik.
2.  Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem  dengan menguraikan  cara  kerja  algoritma  Decision  Tree  C4.5 dalam melakukan prediksi penyakit kanker payudara dan melakukan pemodelan analisis sistem dengan menggunakan Use Case Diagram.
3.  Desain Sistem
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem dengan menggunakan software Balsamiq Mockup 3.
4. Pembangunan Sistem
Adapun  beberapa  bahas  pemrograman  yang digunakan dalam membangun sistem yaitu:
a. Framework Laravel untuk Back End Programing.
b. Framework  Bootstrap  untuk  Front  End Programing.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Proses Prediksi dengan Decision Tree C4.5 Pada  tahapan  ini,  akan  dilakukan  analisa  proses berupa  cara  kerja  dari  metode  Decision  Tree  dalam melakukan  prediksi  penyakit  kanker  payudara.  Metode Decision  Tree  C4.5  akan  mempelajari  data-data  kanker payudara  dari  dataset,  kemudian  melalui  hasil
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 168
pembelajaran  tersebut  maka  akan  diolah  dan  diprediksi apakah data rekam medis pasien baru yang akan masuk merupakan Healthy Controls (1) atau Patiens (2). Contoh  kasus  sederhana  akan  disediakan  10  data rekam medis pasien sebagai data training dan peserta ke 11 akan dilakukan prediksi. Tabel 1. Contoh Data Rekam Medis Pasien Beserta Kriterianya No U B G I H L A R M K NP 1 34 23.50 70 10.56 0.74 8.81 13.11 11.79 733.80 1 Andi 2 29 20.69 92 16.64 4.47 8.84 26.72 4.30 1227.91 2 Budi 3 25 23.12 91 4.33 0.78 17.94 23.67 6.71 586.17 1 Cindy 4 24 21.37 77 41.61 15.29 9.88 36.06 4.50 887.16 2 Daddi 5 38 21.11 92 22.03 1.56 6.70 17.95 4.66 1102.11 2 Erdi 6 69 22.85 92 3.19 1.14 6.83 20.32 4.53 667.93 2 Santi 7 60 32.04 77 9.67 7.84 6.96 38.04 9.61 581.31 2 Gigi 8 77 23.80 118 28.68 2.63 4.31 7.78 8.49 864.97 2 Herry 9 76 22.00 97 10.40 3.78 4.47 5.46 11.77 695.75 2 Iriani 10 76 23.00 83 4.17 1.10 17.13 5.10 23.03 358.62 2 Jimmy 11 66 25.12 78 14.65 20.63 14.57 8.60 28.03 960.25 ? Nindy Keterangan: U = Umur (Tahun) B = BMI (Body Mass Index) (Kg/M2)
G = Glucose (mg/dL) I = Insulin (µU/mL) H = HOMA L = Leptin (ng/mL) A = Adiponectin (µg/mL) R = Resistin (ng/mL) K = Klasifikasi
1 = Healthy Controls (pasien diprediksi sehat dan hanya perlu pengontrolan saja) 2 = Patients (pasien diprediksi terindikasi penyakit kanker payudara  dan  perlu  penanganan  lebih  lanjut  ke  dokter spesialis) NP = Nama Pasien
Tentukan  Nindy  diklasifikasikan/diprediksi  sebagai Healthy Controls (1) atau Patiens (2)?
Pada tabel 3.1, akan dibentuk klasifikasi pohon keputusan melalui  penerapan  algoritma  C4.5,  namun  tahap  awal adalah  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  kriteria penilaian. Klasifikasi tersebut ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Berdasarkan Kriteria Penilaian
Atribut Nilai Atribut Total (Jumlah Orang) Klasifikasi (Jumlah Orang) 2 1 Total Total 10 8 2 Umur (Tahun) 20-50 5 3 2 >50 5 5 0 BMI (Kg/M2) <17.00 0 0 0 17.00-22.99 5 5 0 23.00-27.00 4 2 2 >27.00 1 1 0 Glucose (mg/dL) 50 - 109 9 7 2 110 - 144 1 1 0 145 - 180 0 0 0 >180 0 0 0 Insulin (µU/mL) <=25 8 6 2 >25 2 2 0 HOMA <1.0 2 0 2 1.0-2.9 4 4 0 >2.9 4 4 0 Leptin (ng/mL) <5 2 2 0 5-20 8 6 2 >20 0 0 0 Adiponectin (µg/mL) <15 4 3 1 15-30 4 3 1 >30 2 2 0 Resistin (ng/mL) <15 9 7 2
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 169
15-30 1 1 0 >30 0 0 0 MCP-1 (pg/dL) <500 1 1 0 500-1500 9 7 2 >1500 0 0 0 Selanjutnya akan dilakukan perhitungan Entropy dan
Information  Gain  berdasarkan  tabel  2  tersebut  untuk
menghasilkan  node  pertama  sesuai  dengan  rumus  dari metode Decision Tree C4.5. Tabel 3 . Perhitungan Node Pertama Atribut Nilai Atrib ut Entropy Gain Information Gain Total Total -8/10 * log2(8/10) - 2/10 * log2(2/10) 0.721928 095 Umur (Tahun) 20-50 -3/5 * log2(3/5) - 2/5 * log2(2/5) 0.970950 5945293 96 (5/10 * 0.970950594 529396) 0.485475 29726469 8 0.721928 09494292 5 - (5/10 * 0.970950 59452939 6) - (5/10 * 0) 0.236452 7976782 27 >50 -5/5 * log2(5/5) 0 (5/10 * 0) 0 BMI (Kg/M2)
<17.0
0 0 0 (0/10 * 0) 0 0.721928 09494292 5 - (0/10 * 0) - (5/10 * 0) - O62- (1/10 * 0) 0.321928 09491214 1 17.00- 22.99 -5/5 * log2(5/5) 0 (5/10 * 0) 0 23.00- 27.00 -2/4 * log2(2/4) - 2/4 * log2(2/4) 1.000000 0000769 6 (4/10 * 1.000000000 07696) 0.400000 00003078 4 >27.0 0 -1/1 * log2(1/1) 0 (1/10 * 0) 0 Glucose (mg/dL) 50 - 109 -7/9 * log2(7/9) - 2/9 * log2(2/9) 0.764204 5065674 37 (9/10 * 0.764204506 567437) 0.687784 05591069 33 0.721928 09494292 5 - (9/10 * 0.764204 50656743 7) - (1/10 * 0) - O62- (0/10 * 0) 0.034144 0390322 3 110 - 144 -1/1 * log2(1/1) 0 (1/10 * 0) 0 145 - 180 0 0 (0/10 * 0) 0 >180 0 0 (0/10 * 0) 0 Insulin (µU/mL ) <=25 -6/8 * log2(6/8) - 2/8 * log2(2/8) 0.811278 1245215 73 (8/10 * 0.811278124 521573) 0.649022 49961725 84 0.721928 09494292 5 - (8/10 * 0.811278 12452157 3) - (2/10 * 0) 0.072905 5953256 7 >25 -2/2 * log2(2/2) 0 (2/10 * 0) 0 HOMA <1.0 -2/2 * log2(2/2) 0 (2/10 * 0) 0 = 0.721928 09494292 5 - (2/10 * 0) - (4/10 * 0)-(4/10 * 0) 0.721928 094943 Terti nggi 1 1.0- 2.9 -4/4 * log2(4/4) 0 (4/10 * 0) 0 >2.9 -4/4 * log2(4/4) 0 (4/10 * 0) 0
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Leptin (ng/mL) <5 -2/2 * log2(2/2) 0 (2/10 * 0) 0 0.721928 09494292 5 - (2/10 * 0) - (8/10 * 0.811278 12452157 3)-(0/10 * 0) 0.072905 5953256 7 5-20 -6/8 * log2(6/8) - 2/8 * log2(2/8) 0.811278 1245215 73 (8/10 * 0.811278124 521573) 0.649022 49961725 84 >20 = 0 0 (0/10 * 0)
0 Adiponect in (µg/mL) <15 -3/4 * log2(3/4) - 1/4 * log2(1/4) 0.811278 1245215 73 (4/10 * 0.811278124 521573) 0.324511 24980862 92 0.721928 09494292 5 - (4/10 * 0.811278 12452157 3) - (4/10 * 0.811278 12452157 3)-(2/10 * 0) 0.072905 5953256 7 15-30 -3/4 * log2(3/4) - 1/4 * log2(1/4) 0.811278 1245215 73 (4/10 * 0.811278124 521573) 0.324511 24980862 92 >30 2/2 * log2(2/2) 0 (2/10 * 0) 0 Resistin (ng/mL)
<15 -7/9 * log2(7/9) - 2/9 * log2(2/9) 0.764204 5065674 37 (9/10 * 0.764204506 567437) 0.687784 05591069 33 0.721928 09494292 5 - (9/10 * 0.764204 50656743 7) - (1/10 * 0)- (0/10 * 0) 0.034144 0390322 3 15-30 -1/1 * log2(1/1) 0 (1/10 * 0) 0 >30 = 0 0 (0/10 * 0)
0
MCP-1 (pg/dL)
<500 -1/1 * log2(1/1) 0 (1/10 * 0) 0 0.721928 09494292 5 - (1/10 * 0) - (9/10 * 0.764204 50656743 7)-(0/10 * 0) 0.034144 0390322 3 500- 1500 -7/9 * log2(7/9) - 2/9 * log2(2/9) 0.764204 5065674 37 (9/10 * 0.764204506 567437) 0.687784 05591069 33 >150 0 0 0 (0/10 * 0) 0
Pada  tabel  3,  didapatkan  atribut  HOMA  memiliki nilai  Information  Gain  terbesar  dibandingkan  atribut lainnya  yaitu  0.721928094943,  sehingga  dijadikan  root pertama.  Dikarenakan  seluruh  nilai  atribut  bernilai  0, maka  pohon  keputusan  selesai.  Berikut  ini  gambaran pohon keputusannya. Gambar 1 Pohon Keputusan Node Pertama.
Gambar 1. Pohon Keputusan Node Pertama
Maka berdasarkan pohon keputusan yang terbentuk pada gambar 3.1, Nindy memiliki HOMA sebesar 20.63, maka Nindy akan diprediksi sebagai Patients (2).

## 4.2 Hasil Pemodelan Kebutuhan Sistem
Pemodelan  kebutuhan  sistem  akan  dimodelkan dengan  menggunakan  salah  satu  tools  UML  yaitu  Use Case  Diagram.  Kebutuhan  sistem  akan  menunjukkan fitur-fitur  yang  akan  tersedia  dalam  sistem  usulan  yang akan dibangun.
HOMA 2 1 <1.0 1.0- >2.9 2
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Terdapat  2  aktor  yang  terlibat  dalam  sistem  yaitu Pimpinan dan Admin. Gambar 2 adalah definisi 2 aktor yang terlibat dalam sistem.
Tabel 4. Definisi Aktor No.  Aktor Deskripsi 1. Pimpinan Aktor  yang  merupakan  pimpinan rumah  sakit  yang  berfokus  dalam memantau  data-data  rumah  sakit serta mencetak laporan No.  Aktor Deskripsi 2. Admin Aktor  yang  merupakan  admin rumah sakit yang bertugas memasukkan data-data master dan rekam medis
Selanjutnya,  adalah  membuat  skenario  dari  setiap butir Use Case agar dapat dilihat secara lengkap interaksi antara aktor dengan sistem usulan yang dibangun.
Tabel 5. Skenario Use Case: Melakukan Login Melakukan Login Nama Use Case Pimpinan dan Admin Aktor Melakukan login agar dapat menggunakan fitur-fitur yang terdapat pada aplikasi Deskripsi Aksi Aktor Respon Sistem
1. Masuk  ke  halaman  utama aplikasi Normal Flow Event 2. Menampilkan halaman utama berupa form
masuk/ login
3. Melakukan  pengisian form masuk/ login dan  menekan tombol  proses  pada  sistem yang tersedia
4. Sistem akan melakukan pengecekan basis data dan jika sesuai akan ditampilkan tampilan beranda aktor dan jika tidak sesuai akan ditampilkan pesan kesalahan kombinasi kata sandi tidak tepat

## 4.3 Pembahasan
Selanjutnya  akan  dilakukan  pembahasan  terkait kelebihan dan kekurangan dari sistem informasi prediksi penyakit  kanker  payudara  yang  telah  selesai  dibangun. Kelebihan dari sistem yang dibangun antara lain:
1. Sistem yang dibangun memiliki fitur-fitur yang cukup lengkap  dalam  melakukan  penyimpanan  data  rekam medis,  baik  data  pasien,  data  dokter,  maupun  data rekam medis.
2. Terdapat  adanya  fitur  cetak  laporan  yang memudahkan admin dan pimpinan dalam melihat dan mencetak  seluruh  laporan  seperti  laporan  pasien, laporan  dokter,  laporan  rekam  medis,  dan  catatan history rekam medis pasien.
3. Sistem  yang  dibangun  menerapkan  algoritma  Data Mining Decision Tree C4.5 dalam melakukan prediksi
penyakit  kanker  payudara  serta  hasil  prediksi  dapat ditampilkan secara cepat dan akurat.
Kekurangan dari sistem yang dibangun antara lain: 1. Penelitian  ini  masih  menggunakan  satu  dataset bersumber  dari  UCI Machine  Learning  Repository dan belum dibandingkan dengan sumber dataset lainnya.
2. Variabel  kriteria  (atribut)  penyakit  kanker  payudara yang digunakan dalam prediksi dengan algoritma C4.5 masih terbatas.
Pada penelitian ini, diterapkan metode Data Mining Decision  Tree  C4.5  dalam  membangun  sebuah  sistem informasi  prediksi  penyakit  kanker  payudara.  Proses prediksi  dilakukan  ketika  melakukan  penambahan  data rekam  medis  pasien  baru  pada  form  penambahan  data seperti yang terlihat pada gambar 3.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Gambar 4 . Tampilan Form Penambahan Data Rekam Medis Baru
Pada  gambar  4  terdapat  informasi  rekam  medis pasien  dimana  glucose  pasien  tersebut  adalah  200 sehingga pasien diklasifikasi adalah seorang pasien sesuai dengan rule metode C4.5. Berdasarkan hasil pengolahan dataset  didapatkan  bahwa  atribut  glucose  merupakan node awal sehingga nilai atribut glucose menjadi penentu utama  klasifikasi.  Atribut  glucose  diasumsikan  sebagai berikut:
50-109 = 0 110-144 = 1 145-180 = 2 >180 = 3 Berdasarkan  gambar  4.28  glucose  pasien  adalah  di atas  >180  sebesar  200  sehingga  data  rekam  medis tersebut diprediksi menjadi patients (2).

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan adalah  sistem  informasi  prediksi  penyakit  kanker payudara yang dibangun memiliki fitur untuk melakukan pencatatan data rekam medis pasien sehingga mencegah informasi  data  rekam  medis  rusak  ataupun  hilang  serta sistem  yang  dibangun  memiliki  fitur  untuk  melakukan pencarian  data  rekam  medis  secara  cepat.  Penerapan algoritma  Data  Mining  Decision  Tree  C4.5  digunakan untuk  melakukan  prediksi  penyakit  kanker  payudara dengan keakuratan yang baik apabila jumlah data training yang digunakan tepat dan banyak.
Saran untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat menambah jumlah dataset agar lebih menguji keakuratan pada hasil prediksi yang diberikan algoritma C4.5.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Yuliana,  "Risiko  dan  Deteksi  Dini  Kanker Payudara," CDK-261, vol. XLV, no. 2, pp. 144-149, 2018.
[2]   GLOBOCAN,  "Global  Cancer  Statistics  2012,"
2012. [Online]. Available: https://acsjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/p df/10.3322/caac.21262#:~:text=Based%20on%2
0GLOBOCAN%20estimates%2C%20about,65% 25%20of%20cancer%20deaths%20worldwide.. [Accessed 11 Maret 2021].
[3]   C. Chazar and W. Widhiaputra, "Machine Learning Diagnosis  Kanker  Payudara  Menggunakan
Algoritma Support Vector Machine," INFORMASI  (Jurnal  Informatika  dan  Sistem
Informasi), vol. XII, no. 1, pp. 67-80, 2020.
[4]   I.  Setiawan  and  E.  K.  Nurnawati,  "Penerapan Algoritma  Decision  Tree  Untuk  Memprediksi Kanker Payudara menggunakan Data Mining dan Machine  Learning," Jurnal  Dinamika  Informatika, vol. XI, no. 2, pp. 103-112, 2022.
[5]   E.  Kurniawan,  "Analisa  Data  Rekam  Medis Menggunakan  Teknik  Data  Mining  Association
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 173
Rules  Dengan  Algoritma  Clustering,"  Semarang, 2017.
[6]   A.  Ali,  "Klasifikasi  Data  Rekam  Medis  Pasien Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  Di Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balong  Bendo Sidoarjo," Jurnal  MATRIK, vol.  XIX,  no.  1,  pp. 186-195, 2019.
[7]   P. Handayani, E. Nurlelah, M. Raharjo and P. M. Ramdani,  "Prediksi  Penyakit  Liver  Dengan Menggunakan Metode Decision Tree dan Neural Network," Journal of Computer Engineering System and Science (CESS), vol. IV, no. 1, pp. 55-59, 2019.
[8]   B.  A.  Farahdiba  and  Y.  S.  Nugroho,  "Klasifikasi Kanker  Payudara  Menggunakan  Algoritma  Gain Ratio," Jurnal Teknik Elektro, vol. 8, no. 2, pp. 43- 46, 2016.
[9]   F. Ghalib and W. Wasilah, "Deteksi Dini Kanker Payudara  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour  (KNN)  dan  Decision  Tree  C-45," Jurnal  TEKNIKA, vol.  XVII,  no.  2,  pp.  427-434, 2023.
[10]  P.  Singhal  and  S.  Pareek,  "Artificial  Neural Network for Prediction of Breast Cancer," India, 2018.
[11]  I. P. P. Iswara, F. Farhan, W. Kumara and A. A. Supianto,  "Rekomendasi  Pengambilan  Mata Kuliah Pilihan Untuk Mahasiswa Sistem Informasi Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 6, no. 3, pp. 341-348, 2019.
[12]  E. Elisa, "Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam  Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi Faktor-Faktor  Penyebab  Kecelakaan  Kerja Kontruksi  PT.Arupadhatu  Adisesanti," Jurnal Online Informatika (JOIN), vol. 2, no. 1, pp. 36-41, 2017.
[13]  J.  J.  Pangaribuan,  C.  Tedja  and  S.  Wibowo, "Perbandingan  Metode  Algoritma  C4.5  dan Extreme  Learning  Machine  Untuk  Mendiagnosis Penyakit  Jantung  Koroner," Informatics  Engineering Research and Technology, vol. I, no. 1, pp. 1-7, 2019.
[14]  M.  Bramer,  Principles  of  Data  Mining,  London: Springer, 2007.