Kanker Payudara masih merupakan penyakit ganas dan paling besar bagi wanita baik di negara berkembang maupun di dunia. Aplikasi ini berguna untuk mendeteksi lebih cepat mengenai kanker payudara yang diderita oleh pasien. Data yang digunakan berasal dari Citra Digital yang diolah menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan Histogram untuk mendapatkan nilai tertentu. Nilai tersebut yang digunakan untuk menghitung Jarak ketetanggaan menggunakan Metode K-Nearest Neighbors (KNN). Metode ini menggunakan jarak untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek baru tersebut. Dari Jarak tersebut maka bisa diketahui bahwa Kanker Payudara yang diderita termasuk golongan Benign atau Malignant

Breast Cancer is still a malignant disease and is the biggest for women both in developing countries and in the world. This application is useful for faster detection of breast cancer suffered by patients. The data used comes from Digital Images which are processed using Meotde Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and histogram to obtain a certain value. This value is used to calculate the distance of neighbors using the K-Nearest Neighbors (KNN) Method. This method uses distance to classify new objects based on learning data that is the closest distance to the new object. From this distance it can be seen that the breast cancer suffered belongs to the Benign or Malignant group