Dengan meningkatnya jumlah kasus kanker payudara diperlukan metode yang dapat membantu dalam menganalisis faktor risiko ,diagnosis dini, dan pengelompokan karakteristik secara lebih efektif. Salah satu metode yang digunakan dalam diagnosis kanker payudara adalah Fine needle Aspiration (FNA). Fine needle Aspiration (FNA) merupakan prosedur sederhana untuk diagnosis sitologi cepat pada lesi payudara (Tagar E., 2024). Dataset Wisconsin Breast Cancer Database (WBCD) yang tersedia di UCI Machine Learning Repository merupakan kumpulan data hasil ekstraksi fitur dari citra digitalisasi FNA. Fitur-fitur ini merepresentasikan karakteristik inti sel yang terdapat dalam gambar dan digunakan untuk membedakan antara tumor jinak dan ganas.