Kambuhnya kanker payudara bergantung pada stadium tumor awal, terapi yang dilakukan sebelumnya, dan tumor biologi. Pengukuran darah lengkap merupakan salah satu pemeriksaan laboratorium yang relatif murah, mudah dan efektif dalam mendiagnosis kanker. Analisis regresi kesulitan dalam membuat kesimpulan dari data yang mengandung sejumlah besar variabel penjelas yang saling berkorelasi. Profile regression mengadopsi sudut pandang yang lebih global, dimana kesimpulan didasarkan pada kelompok yang mewakili pola variabel penjelasnya. Pengelompokan dilakukan untuk menganalisis suatu data dengan melihat karakteristik tiap pengamatan pada data. Suatu data jika dibagi menjadi beberapa kelompok mengartikan data tersebut memiliki karakteristik pengamatan yang berbeda-beda. Analisis pada data yang heterogen bertujuan untuk mengidentifikasi subpopulasi yang homogen dan menentukan hubungan antar variabel dalam setiap subpopulasi. Finite Mixture Model (FMM) dengan pendekatan Bayesian digunakan untuk mengidentifikasi subpopulasi dari pasien kanker payudara berdasarkan pengukuran darah. Berdasarkan nilai Deviance Information Criterion (DIC) didapatkan bahwa subpopulasi yang terbentuk untuk data rasio pengukuran darah pasien kanker payudara adalah dua subpopulasi. Peluang pasien mengalami kekambuhan pada subpopulasi 1 sebesar 35% dan 72% pada subpopulasi 2. Sedangkan subpopulasi yang terbentuk untuk data inter-rasio pengukuran darah pasien kanker payudara yang terbentuk adalah dua subpopulasi. Peluang pasien mengalami kekambuhan pada subpopulasi 1 sebesar 9% dan 3% pada subpopulasi 2.