Kanker adalah salah satu penyakit mematikan yang sering dialami secara tiba-tiba. Kanker diderita bukan hanya dikalangan dewasa dan orang tua, akan tetapi anak kecil yang bahkan baru lahir juga dapat menderita kanker. Ada banyak jenis kanker yang hampir sama gejalanya akan tetapi berbeda jenisnya dan juga ada tingkatan keseriusan (bahaya) kanker tersebut, mulai dari kanker biasa hingga kanker ganas yang memiliki perubahan signifikan terhadap tubuh. Ada banyak jenis kanker salah satunya adalah kanker payudara yang lebih sering dialami oleh kaum hawa (wanita). Jenis kanker ini sering terjadi pada wanita dewasa dan orang tua. Pada penelitian ini untuk memudahkan dalam pendiagnosaan penyakit kanker payudara maka diterapkanlah sebuah metode klasifikasi. Dengan melakukan pendiagnosaan secara dini dapat mengurangi tingkat kematian, pendiagnosaan sebelumnya dilakukan dengan memanfaatkan media gambar (PET scan dan CT scan) yang memerlukan waktu lama sehingga dianggap kurang efesien. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah gradient boosted trees pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi rapidminer sebagai penguji untuk mengetahui tingkat akurasi algoritma dan juga besar AUC yang diperoleh dengan menggunakan information gain. Hasil akhir setelah diterapkan metode gradient boosted menghasilkan tingkat akurasi sebesar 58,52%, hal ini dinilai kurang efektif untuk digunakan sehingga algoritma ini kurang cocok digunakan sebagai prediksi breast cancer. Precision sebesar 64,25% dan juga recall hanya 69,44%.