Penerapan Algoritma C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk Deteksi Kanker Payudara
Muhammad Haris Luthfi * 1 , Chairani 2 1,2 IIB Darmajaya ; Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung 35141 , telp (0721) 787214
Jurusan Teknik Informatika, IIB Darmajaya e-mail: * 1 harisluthfi95@gmail.com @gmail.com , 2 chairani@darmajaya.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  tantangan  yang  sering  muncul  terkait  dengan rendahnya akurasi dan efektivitas dalam model klasifikasi saat menangani data yang kompleks. Untuk  mengatasi  tantangan  ini,  dibangun  penelitian  ini  yang  bertujuan  untuk  menilai  dan memperbaiki  performa  model  klasifikasi  dengan  memadukan  metode  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  dengan  Decision  Tree  C4.5  dalam  platform  RapidMiner.  Pendekatan  ini melibatkan eksperimen di mana PSO diterapkan untuk mengoptimalkan parameter Decision Tree C4.5, diikuti dengan evaluasi performa model yang dihasilkan. Hasil eksperimen menunjukkan adanya peningkatan yang signifikan, dengan akurasi model mencapai 99,34%, precision hingga 99,65%,  recall  sebesar  99,30%,  dan  Area  Under  the  Curve (AUC)  sebesar  0,997.  Temuan  ini menunjukkan  bahwa  integrasi  PSO  dan  Decision  Tree  C4.5  dapat  secara  signifikan meningkatkan  efektivitas  klasifikasi,  menjadikannya  metode  yang  layak  untuk  aplikasi pengolahan data yang memerlukan tingkat akurasi yang tinggi.
Kata  Kunci:Particle  Swarm  Optimization  (PSO),  Decision  Tree  C4.5,  RapidMiner,  akurasi, precision, recall.

## Abstract
This  research  is  motivated  by  the  challenges  associated  with  low  accuracy  and effectiveness  in  classification  models  when  dealing  with  complex  data.  To  address  these challenges,  the  study  aims  to  assess  and  improve  the  performance  of  classification  models  by integrating  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  with  Decision  Tree  C4.5  in  RapidMiner.  The approach involves conducting experiments where PSO is applied to optimize the parameters of Decision  Tree  C4.5,  followed  by  evaluating  the  performance  of  the  resulting  model.  The experimental  results  show  a  significant  improvement,  with  model  accuracy  reaching  99.34%, precision  up  to  99.65%,  recall  at  99.30%,  and  Area  Under  the  Curve  (AUC)  at  0.997.  These findings  demonstrate  that  the  combination  of  PSO  and  Decision  Tree  C4.5  can  significantly enhance classification effectiveness, making it a viable method for data processing applications requiring high accuracy.
Keywords:Particle  Swarm  Optimization  (PSO),  Decision  Tree  C4.5,  RapidMiner,  accuracy, precision, recall.

## 1. PENDAHULUAN
anker payudara merupakan salah satu jenis kanker yang paling sering ditemui pada wanita di seluruh dunia. Pentingnya deteksi dini kanker payudara tidak dapat diabaikan, karena hal ini  dapat  meningkatkan  kemungkinan  keberhasilan  pengobatan  dan  memperpanjang  harapan hidup pasien. Meski demikian, proses deteksi kanker payudara sering kali menjadi tantangan dan membutuhkan teknik analisis data yang canggih untuk mencapai tingkat akurasi yang optimal. Dalam ranah ilmu data dan kecerdasan buatan, algoritma C4.5 telah terbukti mampu membuat keputusan  berdasarkan  data  yang  kompleks.  Namun,  kinerja  algoritma  ini  masih  bisa dioptimalkan  lebih  lanjut  dengan  menggunakan  metode  optimasi  seperti Particle  Swarm Optimization (PSO) [1][2] . PSO adalah  sebuah  teknik  optimasi  yang  terinspirasi  dari  perilaku  sosial  kelompok burung atau ikan dalam mencari makanan. Dengan mengintegrasikan algoritma C4.5 dan PSO, diharapkan  mampu  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  dalam  mendeteksi  kanker  payudara. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan kombinasi algoritma C4.5 dan PSO guna mendeteksi kanker payudara dengan lebih akurat dan efisien, serta untuk membandingkan kinerja metode ini dengan metode deteksi kanker payudara lainnya[3][4]. Selama beberapa dekade terakhir, terjadi peningkatan  signifikan  pada  kasus  kanker  payudara,  menjadikannya  salah  satu  tantangan kesehatan utama di dunia. Pentingnya deteksi dini dan diagnosis yang tepat sangat krusial dalam menurunkan  angka  kematian  akibat  kanker  payudara.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pendekatan yang mampu menganalisis data medis dengan efektif dan menghasilkan hasil yang akurat.
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  pembelajaran  mesin  yang  sering digunakan  untuk  membangun  pohon  keputusan.  Algoritma  ini  memiliki  kemampuan  untuk menangani  data  yang kompleks  dan  menghasilkan interpretasi  yang  mudah  dipahami.  Namun, seperti  algoritma  lainnya,  C4.5  memiliki  keterbatasan,  terutama  dalam  hal  optimasi  parameter dan  kemampuan  mencapai  solusi  global  yang  optimal[5][6]. Metode  Particle  Swarm Optimization  (PSO) dikenal  sebagai  teknik  optimasi  yang  sangat  efektif  dan  efisien  dalam mencari solusi optimal di berbagai bidang. PSO bekerja dengan meniru perilaku sosial kelompok hewan, di mana setiap partikel dalam kelompok tersebut mencari posisi terbaiknya berdasarkan pengalaman individu serta informasi yang diperoleh dari partikel lain.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengintegrasikan  algoritma  C4.5  dengan  PSO  guna meningkatkan  performa  dalam  deteksi  kanker  payudara.  Dengan  memanfaatkan  dataset  medis yang relevan, penelitian ini akan mengukur kinerja kombinasi kedua algoritma tersebut dalam hal akurasi, efisiensi, dan keandalan. Diharapkan bahwa hasil dari penelitian ini akan memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  deteksi  kanker  payudara,  serta  membantu  para  profesional medis dalam pengambilan keputusan yang lebih baik untuk pasien merek[7].
Penelitian terdahulu mengenai deteksi, klasifikasi, dan diagnosis kanker payudara telah melibatkan perbandingan algoritma Decision Tree, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbors . Hasil penelitian tersebut mengungkapkan bahwa K-Nearest Neighbors menunjukkan performa akurasi yang sangat baik dibandingkan dengan Naive Bayes dan Decision Tree, dengan tingkat akurasi mencapai 98% menggunakan metode Hold-Out dan 96% dengan metode K-Fold [8] . Selanjutnya, penelitian yang memberikan hasil yang baik: KNN mencapai akurasi sebesar 92,31%, sedangkan SVM  mencapai  akurasi  95,65%  .  Penelitian  lain,  "Analysis  of  Decision  Tree  and K-Nearest Neighbor  Algorithm  in  the  Classification  of  Breast  Cancer ,"  menunjukkan  bahwa  algoritma Decision  Tree memiliki  akurasi  sebesar  91,23%,  sementara  KNN  memiliki  akurasi  sebesar 95,61%[9] .
Penelitian  lainnya  membandingkan  tingkat  akurasi  antara  model Random  Forest dan KNN dalam mendiagnosis kanker payudara, dengan hasil akurasi masing-masing sebesar 96,5% untuk KNN dan 97,2% untuk Random Fores [10]. Penelitian ini berfokus pada eksplorasi potensi algoritma  KNN  dan  Decision  Tree  C4.5  dalam  deteksi  dini  kanker  payudara,  serta  melakukan perbandingan  performa  keduanya,  meskipun  keduanya  telah sukses  diterapkan  dalam  berbagai bidang berdasarkan penelitian sebelumnya.

## K

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini,  dijelaskan  langkah-langkah  dalam  proses  penelitian  yang  akan dilakukan. Untuk menganalisis dan menemukan pola data yang akan digunakan sebagai dataset guna mempermudah pelaksanaan penelitian secara sistematis dan mencapai tujuan, dibuatlah alur tahapan penelitian sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1.
MULAI StudiLiteratur Pengumpulan Data Evaluasi dan Validasi Pre Prosesing Proses Data Mining SELESAI Gambar 1 . Tahapan Penelitian

## 2.1 Studi Pustaka
Penelitian  ini  didasarkan  pada  kajian  literatur  yang  melibatkan  pengumpulan  dan  rujukan berbagai  sumber  informasi,  termasuk  buku, tesis,  skripsi,  jurnal,  prosiding,  serta  artikel daring yang  relevan.  Selain  itu,  proses  ini  juga  mencakup  tinjauan  mendalam  terhadap  dokumen penelitian terkait, seperti jurnal, prosiding, dan publikasi ilmiah lainnya.
Metode Pengumpulan Data Untuk memastikan terpenuhinya kebutuhan data dalam penelitian ini dan mencapai tujuan yang ditetapkan,  beberapa  teknik  pengumpulan  data  telah  diterapkan.  Adapun  teknik  pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut

## 2.2 Observasi
Metode observasi diterapkan untuk memahami dan mendapatkan gambaran yang mendetail tentang setiap aktivitas bisnis serta mengevaluasi dukungan yang ada guna memastikan bahwa aktivitas tersebut dapat dijalankan sesuai dengan tujuan organisasi[11].

## 2.3 Wawancara
Teknik ini digunakan untuk mendapatkan informasi mengenai aktivitas utama dalam sebuah organisasi.  Selama  proses  ini,  wawancara  dilakukan  dengan  individu  yang  dianggap  memiliki pengetahuan mendalam untuk mengumpulkan data serta informasi terkait dengan proses bisnis yang sedang berlangsung. Penelitian ini memanfaatkan wawancara sebagai metode pengumpulan data  yang  relevan  tentang  proses  bisnis  serta  aliran  input-proses-output,  dengan  tujuan mendukung pengembangan dan peningkatan profitabilitas organisasi[12].
616  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 613 - 622

## 2.4 preprocessing
Langkah ini dirancang untuk mengubah data input menjadi format yang sesuai untuk analisis selanjutnya.  Pada  tahap  ini,  data  dari  berbagai  sumber  digabungkan,  dibersihkan  untuk menghilangkan  gangguan  dan  duplikasi,  serta  atribut  yang  relevan  dipilih  untuk  proses  data mining[13].

## 2.5 Proses Datamining
Langkah  utama  dalam  penerapan  metode  melibatkan  pengungkapan  pengetahuan  yang berharga dan tersembunyi dari  data.  Beragam  teknik  pengelompokan  dalam data mining  dapat digunakan untuk tujuan ini [14].

## 2.6 Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
Optimasi  Partikel  Swarm  (PSO) adalah  metode  optimasi  yang  didasarkan  pada  prinsip populasi  dan  terinspirasi  oleh  interaksi  sosial  dalam  kelompok  hewan,  seperti  burung  yang terbang dalam kawanan atau ikan yang berenang dalam sekolah. Dalam PSO, setiap calon solusi direpresentasikan  sebagai  partikel  di  ruang  solusi,  dengan  posisi  dan  kecepatan  partikel  yang diperbarui  secara  iteratif  berdasarkan  pengalaman  masing-masing  dan  informasi  dari  seluruh populasi. Setiap partikel menilai kualitas solusi yang dihasilkan, dan melalui proses komunikasi dengan partikel lain, mereka memperbarui posisi mereka untuk mendekati solusi yang optimal. Proses ini melibatkan dua elemen utama: personal best (posisi terbaik individu) dan global best (posisi terbaik di seluruh populasi), yang membantu partikel dalam mengarahkan pencarian solusi ke area yang lebih baik dalam ruang solusi

## 2.7 Algoritma Decision Tree C4.5
Algoritma C4.5 adalah metode dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dengan  membangun  model  pohon  keputusan  berdasarkan  atribut  dari  dataset.  Proses  kerja algoritma ini melibatkan pembagian dataset menjadi subset-subset yang lebih kecil berdasarkan nilai  atribut,  dengan  tujuan  untuk  memaksimalkan  informasi  atau  mengurangi  ketidakpastian. Untuk  memilih  atribut  yang  paling  relevan  dalam  membagi  data,  C4.5  memanfaatkan  rasio informasi gain. Pohon keputusan yang dihasilkan memiliki cabang yang menunjukkan nilai-nilai atribut yang mungkin, dan daun pohon menunjukkan hasil kelas. Algoritma ini juga mencakup teknik pemangkasan pohon untuk menghindari overfitting, sehingga model tetap dapat diandalkan saat diterapkan pada data baru. C4.5 dikenal karena kemampuannya dalam mengelola data dengan atribut kategori dan numerik serta menghasilkan model yang mudah dipahami.

## 2.8 Evaluasi
Untuk  menganalisis  pola-pola  yang  signifikan  dan  mengintegrasikannya  ke  dalam  Basis Pengetahuan  yang  telah  ditetapkan,  pengetahuan  merujuk  pada  hasil  yang  diperoleh  berupa informasi atau wawasan. [15].
Menghitung Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) Menghitung Precision = TP / (TP + FP) Menghitung Recall = TP / (TP + FN) Menghitung F1-Score = 2 × (Precision × Recall) / (Precision + Recall)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan dataset yang berfokus pada kanker payudara, yang diambil dari https://archive.ics.uci.edu/ repository UCI Machine Learning dengan nama "Breast Cancer Wisconsin  (Diagnostic)." Dataset  ini  mencakup  32  atribut  yang  terkait  dengan  analisis.  Detail tentang variabel-variabel tersebut dapat ditemukan pada tabel.
Tabel 1 Atribut Dataset Penyakit Kanker No Atribut Arti 1 Id ID 2 Diagnosis Diagnosis 3 Radius_Mean Jari-jari Rata-rata 4 Texture_Mean Tekstur Rata-rata 5 Perimeter_Mean Keliling Rata-rata 6 Area_Mean Luas Rata-rata 7 Smoothness_Mean Kekasaran Rata-rata 8 Compactness_Mean Kepadatan Rata-rata 9 Concavity_Mean Ketidakmampuan Rata-rata 10 Concave Points_Mean Titik Cekung Rata-rata 11 Symmetry_Mean Simetri Rata-rata 12 Fractal_Dimension_Mean Dimensi Fraktal Rata-rata 13 Radius_Se Jari-jari Standar Erro 14 Texture_Se Tekstur Standar Error 15 Perimeter_Se Keliling Standar Error 16 Area_Se Luas Standar Error 17 Smoothness_Se Kekasaran Standar Error 18 Compactness_Se Kepadatan Standar Error 19 Concavity_Se Ketidakmampuan Standar Error 20 Concave Points_Se Titik Cekung Standar Erro 21 Symmetry_Se Simetri Standar Error 22 Fractal_Dimension_Se Dimensi Fraktal Standar Error 23 Radius_Worst Jari-jari Terburuk 24 Texture_ Worst Tekstur Terburuk 25 Perimeter_ Worst Keliling Terburuk 26 Area_Se Luas Terburuk 27 Smoothness_ Worst Kekasaran Terburuk 28 Compactness_ Worst Kepadatan Terburuk 29 Concavity_ Worst Ketidakmampuan Terburuk 30 Concave Points_ Worst Titik Cekung Terburuk 31 Symmetry_ Worst Simetri Terburuk 32 Fractal_Dimension_ Worst Dimensi Fraktal Terburuk
618  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 613 - 622

## 3.1 Implementasi  Decision  Tree  yang  telah  dioptimalkan  dilakukan  menggunakan  perangkat RapidMi
Gambar 2  Proses algoritma Decision Tree
Keterangan dari gambar :
1. Retrieve  k anker  pay:  Langkah  pertama  dalam  proses  ini  adalah  mengambil  data menggunakan operator " Retrieve" . Nama lengkap dari dataset tidak terlihat sepenuhnya, namun kemungkinan dataset ini berhubungan dengan kanker payudara (breast cancer).
2. Decision  Tree :  Setelah  data  diambil,  operator  " Decision  Tree "  digunakan  untuk membangun model pohon keputusan. Tiga koneksi input ke operator ini adalah:
• tra ( training ): Data yang digunakan untuk melatih model pohon keputusan.
• mod ( model ): Output model yang dihasilkan.
• exa (e xample ): Contoh atau instance data yang digunakan untuk prediksi.
• wei ( weight): Bobot dari masing-masing instance data.
3. Output (res): Hasil dari model pohon keputusan dikirim ke dua output yang diberi label "res" ( result) . Kemungkinan besar ini adalah hasil evaluasi dan prediksi dari model pohon keputusan yang telah dibangun.

## 3.2 Tampilan pohon keputusan pada algoritma Decision Tree
Gambar 3  Pohon Keputisan  algoritma Decision Tree
Selanjutnya  kita  dapat  melihat  deskripsi  pohon  keputusan  diatas,  dapat  kita  lihat  seperti gambar 4.

## Gambar 4 Deskripsi Pohon Keputusan

## 3.3 Algoritma Decision Tree C4.5 Dengan Patricle Swarm Optimization (PSO)
Untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi, metode ini menggunakan teknik seleksi fitur dengan  pembobotan  atribut  yang  mengombinasikan  PSO  dan Decision  Tree  C4.5. Data  dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Penerapan metode ini dapat dilihat pada gambar 5

## 620  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 613 - 622
Dengan  menerapkan  PSO  dan Decision  Tree C4.5  pada RapidMiner ,  terdapat  peningkatan akurasi.  Perbandingan  akurasi, precision,  recall, serta AUC sebelum  dan  sesudah  penambahan metode PSO menunjukkan hasil yang lebih baik.
Hasil accuracy yaitu mendapatkan 99,34% sepeti gambar 6.
Gambar 6  Nilai Akurasi PSO dan Decision Tree C4.5
Hasil precision yaitu mendapatkan 99,65% sepeti gambar 7.
Gambar 7  Nilai precision PSO dan Decision Tree C4.5
Berikut adalah hasil confusion matrix yaitu mendapatkan 99.30% sepeti gambar 8.
Gambar 8  Nilai confusion matrix PSO dan Decision Tree C4.5
Berikut adalah hasil kurva AUC yaitu mendapatkan nilai 0,997 sepeti gambar 9.
Gambar 9 Kurva AUC PSO dan Decision Tree C4.5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penerapan Decision Tree  dan PSO, dapat  disimpulkan  bahwa model tersebut menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan akurasi sebesar 99,34%, precision sebesar 99,65%, recall sebesar 99,30%, dan AUC sebesar 0,997. Nilai-nilai ini mengindikasikan bahwa  model  memiliki  kemampuan  yang  tinggi  dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  benar, sehingga dapat diandalkan untuk prediksi yang akurat.

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  mengeksplorasi  variasi  teknik  optimasi  dan algoritma  pengklasifikasi  lainnya  guna  membandingkan  efektivitasnya  dengan  kombinasi Decision Tree dan PSO. Selain itu, penting untuk menguji model ini pada berbagai dataset untuk memastikan bahwa hasil yang diperoleh konsisten dan dapat diterapkan pada situasi nyata yang berbeda. Penelitian lebih lanjut juga bisa fokus pada pengoptimalan parameter PSO dan pengujian pada  masalah  klasifikasi  yang  lebih  kompleks  untuk  mengevaluasi  keberlanjutan  dan adaptabilitas metode ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Oktavianto  and  R.  P.  Handri,  “Analisis  Klasifikasi  Kanker  Payudara  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,” INFORMAL  Informatics  J. ,  vol.  4,  no.  3,  p.  117,  2020,  doi: 10.19184/isj.v4i3.14170.
[2] I. Yulianti, H. Setyawan, and D. Sutiningsih, “Faktor-Faktor Risiko Kanker Payudara,” J. Kesehat. Masy. , vol. 4, no. 4, pp. 401–409, 2021.
[3] L.  W.  Astuti,  I.  Saluza,  F.  Faradilla,  and  M.  F.  Alie,  “Optimalisasi  Klasifikasi  Kanker Payudara Menggunakan Forward Selection pada Naive Bayes,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 11, no. 2, 2021, doi: 10.36982/jiig.v11i2.1235.
[4] R. T. P. Sudewo, Y. Pratama, and E. Yanti, “Analisis Data Mining Untuk Prediksi Kanker Payudara  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi,” J.  Pustaka  Data  (Pusat  Akses  Kaji. Database,  Anal.  Teknol.  dan  Arsit.  Komputer) ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  62–69,  2023,  doi: 10.55382/jurnalpustakadata.v3i2.656.
[5] L. Hermawanti, “Penerapan Algoritma Klasifikasi C4.5 untuk Diagnosis Penyakit Kanker Payudara,” J. Tek. Unisfat , vol. 7, no. 1, pp. 57–64, 2012.
[6] H. Firda, R. Athiyah, and M. Ihsan Jambak, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Model C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Keganasan Kanker Payudara,” vol. 14, no. 3, pp. 150–233, 2024, [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/index
[7] Y.  E.  Praptiningsih,  W.  W.  Ariestya,  I.  Astuti,  and  S.  Nurulita,  “Data  Mining  untuk Klasifikasi  Diagnosa  Kanker  Payudara  Dengan  Menerapkan  Algoritma  C4.5,” J.  Ilm. FIFO , vol. 15, no. 1, p. 37, 2023, doi: 10.22441/fifo.2023.v15i1.005.
[8] M. Abdul Jabbar, E. Hasmin, C. Susanto, W. Musu, and I. Artikel, “Komparasi Algoritma Decision  Tree,  Naive  Bayes,  dan  K-Nearest  Neighbors  dalam  Klasifikasi  Kanker Payudara  Comparison  of  Decision  Tree  Algorithms,  Naive  Bayes,  and  K-Nearest Neighbors in Breast Cancer Classification,” Oktober , vol. 14, no. 3, pp. 258–270, 2022, [Online]. Available: https://www.doi.org/10.22303/csrid.14.3.2022.258-270
[9] F. K. Nasser and S. F. Behadili, “Breast Cancer Detection using Decision Tree and K- Nearest Neighbour Classifiers,” Iraqi J. Sci. , vol. 63, no. 11, pp. 4987–5003, 2022, doi: 10.24996/ijs.2022.63.11.34.
[10] C. W. Cahyana and A. Nurlayli, “Analisis Performa Logistic Regression, Naïve Bayes, dan  Random  Forest  sebagai  Algoritma  Pendeteksi  Kanker  Payudara,” Inser.  Inf.  Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 4, no. 1, pp. 51–64, 2023.
[11] T.  Sofa,  A.  Wardiyah,  and  Rilyani,  “Faktor  Risiko  Kanker  Payudara  Pada  Wanita,” J. Penelit. Perawat Prof. , vol. 2, no. 5474, pp. 1333–1336, 2024.
[12] A.  Herawati,  S.  Rijal,  A.  S.  F.  Arsal,  R.  Purnamasari,  and  D.  A.  Abdi,  “Karakteristik Kanker Payudara,” FAKUMI Med. J. J. Mhs. Kedokt. , vol. 1, no. 1, pp. 44–53, 2021, doi: 10.33096/fmj.v1i1.8.
[13] M.  S.  Firdaus,  A.  Primajaya,  and  A.  Jamaludin,  “Implementasi  Algoritme  C4.5  untuk Prediksi Penanaman Cabai Merah,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 6, no. 2, p. 158, 2021, doi: 10.30998/string.v6i2.10378.
[14] F.  Dwi  Astuti  and  F.  Nova  Lenti,  “Implementasi  SMOTE  untuk  mengatasi  Imbalance Class pada Klasifikasi Car Evolution menggunakan K-NN,” J. JUPITER , vol. 13, no. 1, pp. 89–98, 2021.
[15] A. Ardiansyah, J. Triloka, and Indera, “Evaluasi Kinerja Model YOLOv8 dalam Deteksi Kesegaran Buah,” JUPITER  J. Penelit. Ilmu Dan Teknol. Komput. , pp. 357–368, 2024.