## MODEL PREDIKSI CANCER MENGGUNAKAN AUTOENCODER
Muhammad Ridho Fauzi, Mendy Tutu Aries Mia, Ari Kusuma Yahya ralhafizhi@gmail.com
Mahasiswa Fakultas Teknik dan Sains Universitas Ibn Khaldun

## ABSTRAK
Algoritma  Deep  Learning  merupakan  bagian  dari  Machine  Learning  berbasis  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST). Metode  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  ini  yaitu  metode  Autoencoder, merupakan  sebuah  metode  yang  memiliki  dua  bagian  utama  yaitu  Encoder  dan  Decoder. Autoencoder memiliki jumlah input dan output yang sama, dan selalu berbentuk simetris atau seperti jam pasir. Penderita kanker di Indonesia semakin meningkat setiap saat, menurut data terbaru  dari  Kementrian  Kesehatan  Indonesia  penderia  kanker lebih  dari  347.000 penduduk. (Kemenkes, 2017). Penelitian mengenai kanker telah berkembang dengan pesat salah satunya dengan metode Deep Learning. Tujuan penelitian ini mengetahui nilai akurasi model prediksi yang  dihasilkan.  Adapun  Manfaat  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  diantaranya Mengetahui  akurasi  metode  Deep  Learning  pada  Autoencoder  yang  dapat  dijadikan  bahan acuan perbandingan.
Kata Kunci: Algoritma Deep Learning, Autoencoder, Penderita Kanker, Penelitian.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Pada  saat  ini  teknologi  sangat berkembang  dengan  pesat,  hal  ini  juga mempengaruhi pada perkembangan metode  komputasi  yang  biasa  diterapkan oleh seseorang atau peneliti pada pemecahan  suatu  masalah  di  berbagai bidang keilmuan. Saat ini metode komputasi  yang  banyak  digunakan  adalah Machine  Learning  atau  biasa  disebut dengan mesin pembelajaran. Seiring perkembangan  metode  komputasi,  maka lahirlah  sebuah  metode  baru  yang  lebih baik  dari  Machine  Learning,  yaitu  metode Deep  Learning.  (Angermueller  C,  2016; Sun T, 2017; Miotto R, 2017).
Algoritma Deep Learning merupakan bagian  dari  Machine  Learning  berbasis Jaringan Saraf Tiruan (JST). JST memiliki beberapa  perbedaan  yaitu  jumlah  hidden
layer  yang  banyak  dapat  mempengaruhi nilai output dan menghasilkan output yang akurat. Deep learning memiliki tiga bagian layer,  yaitu  input  layer,  hidden  layer,  dan output  layer.  Pada  suatu  jaringan  Deep Learning  ada  yang  sangat  diperhatikan yaitu terletak pada hidden layernya, karena terdapat jumlah hidden layer yang berlapis- lapis  pada  satu  rangkaian  JST.  Pada algoritma Deep Learning terdapat beberapa metode  diantaranya,  Autoencoder,  Deep Convulutional  Neural  Networks  (DCNN) untuk  Image  Classification,  Deep  Belief Network  –  Deep  Neural  Network  (DBN- DNN) untuk Speech Recognition, Recurrent  Neural  Network  (RNN)  untuk penerjemahan bahasa, Query-Oriented Deep  Extraction  (QODE)  yang  berbasis Restricted  Boltzmann  Machine  (RBM) untuk  peringkasan.  Metode  yang  akan
dibahas  pada  penelitian  ini  yaitu  metode Autoencoder,  merupakan  sebuah  metode yang  memiliki  dua  bagian  utama  yaitu Encoder dan Decoder. Autoencoder memiliki  jumlah  input  dan  output  yang sama,  dan  selalu  berbentuk  simetris  atau seperti  jam  pasir.  Selain  itu  juga  memiliki layer  code,  dan  jumlah  neuron  pada  layer code  merupakan  jumlah  dimensi  yang dapat  mengurangi  dimensi  yang  terdapat pada data. (Fathul Kirom, 2016).
Penderita kanker di Indonesia semakin  meningkat  setiap  saat,  menurut data  terbaru  dari  Kementrian  Kesehatan Indonesia  penderia  kanker  lebih  dari 347.000  penduduk.  (Kemenkes,  2017). Penelitian mengenai kanker telah berkembang  dengan  pesat  salah  satunya dengan metode Deep Learning.

## Rumusan Masalah
Mengacu  pada  latar  belakang  yang telah dipaparkan, maka permasalahan yang diajukan adalah sebagai berikut : 1.  Bagaimana  penerapan  algoritma  Deep Learning  dengan  metode  Autoencoder dalam mengidentifikasi penderita kanker payudara ?
2.  Bagaimana  menghitung  akurasi  hasil menggunakan metode Autoencoder?

## Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  mengetahui nilai akurasi model prediksi yang dihasilkan  dari  metode  Autoencoder  pada permasalahan data penderita kanker payudara.

## Urgensi Penelitian
Secara umum metode Deep Learning di  bidang  kesehatan  sedang  popular  di dunia  penelitian  internasional  dan  masih sangat  minim  terutama  pada  pengggunaan metode Autoencoder.

## Manfaat Penelitian
Adapun  Manfaat  yang  dapat  diambil dari  penelitian  ini  diantaranya  sebagai berikut :
1.  Sebagai  bahan  referensi  untuk  menjadi dasar penelitian selanjutnya
2.  Mengetahui akurasi metode Deep Learning  pada  Autoencoder  yang  dapat dijadikan  bahan  acuan  perbandingan metode untuk penelitian selanjutnya.

## TINJAUAN PUSTAKA
Deep Learning Machine Learning (ML) atau pembelajaran  mesin  ialah  pendekatan dalam kecerdasan buatan (AI) yang banyak digunakan untuk menggantikan atau menirukan  tingkah  laku  manusia  untuk menyelesaikan suatu masalah secara otomatis.  Ciri  khas  dari  machine  learning adalah  proses  latih,  pembelajaran,  atau training. Oleh karena itu, Machine Learning membutuhkan data training untuk dipelajari.(Abu Ahmad Hania, 2017).
Seiring  dengan  kekurangan  dari machine  learning  tersebut,  dilakukanlah pengembangan-pengembangan metode pembelajaran mesin sehingga memunculkan  metode  baru  yang  dikenal dengan  sebutan  deep  learning.(Ching  T, 2018).
Saat  ini,  banyak  penelitian  yang mengarah  kearah  sistem  kerja  jaringan syaraf  tiruan  menggunakan  konsep  deep learning  yang  semakin  berkembang.  Deep learning  sendiri  menarik  perhatian  banyak aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk
gambar, pengambilan keputusan , dan lain- lain.  Faktanya,  model  komputasi  yang digunakan  deep  learning  terdiri  dari jaringan  syaraf  tiruan  multi  layer.  (Abu Ahmad Hania, 2017).

## Kanker
Kanker  merupakan  penyakit  tidak menular yang ditandai dengan
pertumbuhan  sel  tidak  normal  dan  tidak terkendali  yang  dapat  merusak  jaringan sekitarnya  dan  dapat  menjalar  ketempat yang  jauh  dari  metastasis.  Sel  kanker bersifat ganas yang berasal dari jenis sel di tubuh manusia. (Kemenkes, 2017).

## Stacked Sparse Autoencoder
SAE  merupakan  sebuah  Jaringan  Syaraf Tiruan  yang  terdiri  dari  hidden  layer  dari Sparse  Autoencoder  (SAE),  output  dari hidden  layer  terhubung  ke  lapisan  input secara  berturut  turut.  Pendekatan  greedy layer  wise  dapat  dijadikan  sebagai  pra- training dalam pelatihan setiap layer secara bergantian.  Autoencoder  dapat  ditumpuk berlapis  untuk  melakukan  pra-training dengan  mentransformasikan  setiap  bobot pada jaringan. Autoencoder yang ditumpuk merupakan  JST  yang  terdiri  dari  beberapa layer  alat  ukur  otomatis  tipis,  dimana output  setiap  layer  dihubungkan  secara berturut  turut  pada  input.  (Aswindo  Putra, 2018).
Gambar  1. Fitur  tingkat  tinggi  menggunakan SSAE (Aswindo Putra, 2018).
Arsitektur autoencoder dibuat dengan  tiga  layer  SAE  yang  menjadi pertimbangan, yang terdiri dari tiga hidden layer.  SSAE  memiliki  lapisan  SAE  untuk fitur  pembelajaran  tingkat  tinggi  sesuai dengan Gambar 1 Jaringan syaraf feedforward melakukan pembelajaran secara  efektif  oleh  satu  layer  pada  satu waktu. Pembelajaran unsurpervised learning  dengan  teknik  greedy  dapat meningkatkan  kinerja  dan  inisialisasi bobot.  Dalam  penelitian  terhadap  kanker ini  telah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti, seperti  penelitian  terhadap  kanker  yang berjudul  ”Paralelisasi  Klasifikasi  Data Ekspresi  Gen  Kanker  dengan  Algoritma Deep  Neural  Network  Menggunakan Stacked Sparse Autoencoder”. Tujuan dari penelitian ini adalah adalah mengklasifikasikan  penyakit  berdasarkan gen  yang  ada.  Penelitian  diatas  memiliki persamaan  dengan  penelitian  yang  akan kami  teliti  yaitu  pada  metodenya,  sama- sama meneliti menggunakan metode autoencoder. Untuk perbedaan nya terletak pada objek yang akan dijadikan input pada proses  pre  training.  Jika  penelitian  diatas menggunakan gen sebagai input sedangkan penelitian  kami  berdasarkan  hormon  yang terdapat dalam tubuh yang dapat
menimbulkan kanker.(Aswindo Putra,
2018).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  selama  7 bulan.  Penelitian  ini  dilaksanakan  di Laboratorium  Sistem  Informasi,  Fakultas Teknik dan Sains, Universitas Ibn Khaldun Bogor.

## Alat dan Bahan
Bahan yang dibutuhkan pada penelitian  ini  adalah  data  kanker  yang bersumber dari situs Uci Machine Learning Respository  dengan  data  Breast  Cancer
Coimbra  Data  Sets  tahun  2018  yang datanya  berjumlah  116  data.  Alat-alat  dan software (tool) yang digunakan diantaranya, seperangkat personal komputer  (laptop)  dengan  spesifikasi Processor Intel Core i3-4030U @1,90 GHz (4  CPUs),  RAM  6  GB,  mouse,  dan keyboard.  Serta  dengan  menggunakan software  Pyhton  3.7  dan  Anaconda, Microsoft  Office  2016  untuk  pengetikan dan dokumentasi penelitian.

## Prosedur Penelitian

## Eksplorasi Data
Variabel dalam penelitian terdiri dari 10 variabel yang terdiri dari 9 atribut biasa yaitu,  age  (X1),  BMI  (X2),  glucose  (X3), insulin  (X4),  homa  (X5),  leptin  (X6),
adiponectin  (X7),  resitin  (X8),  MCP.1 (X9)  dan  1  atribut  sebagai  target  atribut (label) yaitu classification.
Gambar 3.2. Bagan Eksplorasi Data dan Pra Proses Data

## HASIL YANG DI CAPAI

## Persentase Ketercapaian Hasil
Gambar 4.1 Persentase Hasil Capaian
Hasil  training  di  atas  menghasilkan sebuah pendekatan model antara input  dan output  menggunakan  metode  Autoencoder untuk  mendapatkan  sebuah  model  atau bobot yang terbaik. Dari data di atas, dapat dilihat  bahwa  model  yang  terbaik  adalah menggunakan  sebanyak  3500  epochs dengan  mempunyai  Mean  Square  Error sebesar 0,0167198. Sehingga, model tersebut  akan  digunakan  pada  proses testing.

## Potensi Khusus
Penelitian  ini  akan  menghasilkan artikel  ilmiah  yang  bermanfaat  untuk pengembangan atau bahan rujukan penelitian selanjutnya. Melalui hasil penelitian ini, diharapkan dapat dipublikasikan  dalam  jurnal  ilmiah  yang tersertifikasi.

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  dari  data-data  yang terkait dengan kanker payudara menunjukkan  bahwa  penyakit  kanker payudara dapat disebabkan oleh Age, BMI, Glukosa, Insulin dan Leptin. Dari data-data tersebut  kita  dapat  medapatkan  model prediksi dengan melakukan training dengan  memasukan  atribut-atribut  tersebut kedalam  lapisan  encoder  dan  decoder sehingga menghasilkan sebuah model yang
meiliki  MSE  (Mean  Square  Error)  yang terkecil  yaitu  sebesar  0,0167198  dengan menggunakan  epochs  sebanyak  3500. Model terbaik yang didapatkan dari proses training  dimasukan  ke  dalam  classifier Softmax  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi model  tersebut.  Namun  ,sampai  saat  ini kami  belum  mendapatkan  nilai  akurasi yang terbaik dari model yang didapatkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Angermueller  C,  Pärnamaa  T,  Parts  L,
Stegle  O.  2016.  Deep  learning  for computational  biology.  “Molecular System Biology, Open Access”. Vol. 12. Issue 7. DOI: 10.15252/msb.20156651. Ching  T  et  al.  2018.  Opportunities  and
Obstacles  for  Deep  Learning  in
Biology  and  Medicine.  J.  R.  Soc.
Interface. 15: 20170387. DOI: 10.1098/rsif.2017.0387.
Putra, Aswindo. 2018. Paralelisasi
Klasifikasi Data Ekspresi Gen Kanker  dengan  Algoritma  Deep Neural Network Menggunakan Stacked Sparse Autoencoder. Universitas Telkom : Bandung
http://www.academia.edu/31814136/fathul _kirom_metodologo_penelitian_revi ew_peper.pdf  (Diakses  pada  tanggal 5 Agustus 2019, pukul 19.55 WIB).
http://www.depkes.go.id/article/print/1702
0200002/kementerian-kesehatan- ajak-masyarakat-cegah-dan- kendalikan-kanker.html (Diakses pada tanggal 5 Agustus, pukul 22.55
WIB).