## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 1 April 2023, pp: 15-19 ISSN(P) 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Decision Tree Algorithm and Support Vector Machine for Lung Cancer Classification

## Implementasi Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Paru
Dhini Septhya 1 , Kharisma Rahayu 2 , Salsabila Rabbani 3 , Vindi Fitria 4 , Rahmaddeni 5* , Yuda Irawan 6 , Regiolina Hayami 7
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Pekanbaru
6 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Hang Tuah, Pekanbaru
7 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau, Pekanbaru
E-Mail: 1 2010031802093@sar.ac.id, 2 2010031802129@sar.ac.id,
3 2010031802104@sar.ac.id, 4 2010031802085@sar.ac.id, 5 rahmaddeni@sar.ac.id,
6 yudairawan89@gmail.com, 7 regiolinahayami@umri.ac.id
Received Jan 19th 2023; Revised Feb 27th 2023; Accepted March 20th 2023 Corresponding Author: Rahmaddeni

## Abstract
The lung cancer is one of the many causes of death in the world with a percentage of 11.6%, with a mortality rate of up to 18.4%. Lung cancer is one of the deadliest diseases because it is difficult to detect this cancer before it turns into a serious disease and currently there is no effective screening method for early detection of lung cancer. In this study, a classification technique was carried out which is a method of grouping data that has the same characteristics into several groups. The classification technique studied compares 2 algorithms, Decision Tree algorithm and the Support Vector Machine (SVM) algorithm to find out which algorithm gives the best results. In this study, feature selection will be carried out using forward selection which aims to increase the accuracy value. Based on the research that has been done, the results of the SVM algorithm using feature selection have a superior accuracy value of 62.3% using an 80:20 data splitting.
Keyword: Cancer, Classification, Decision Tree, Lung, SVM

## Abstrak
Kanker  paru  merupakan  satu  dari  banyaknya  penyebab  kematian  di  dunia  dengan  persentase  11.6%,  dengan  tingkat kematian  hingga 18,4%.  Kanker paru  merupakan  salah  satu penyakit  yang  mematikan  karena kanker  ini  sulit dideteksi sebelum  berubah  menjadi  penyakit  yang  serius  dan  saat  ini  belum  ada  metode  skrining  yang  efektif  untuk  deteksi  dini kanker paru. Pada penelitian ini dilakukan teknik klasifikasi yang merupakan suatu metode pengelompokkan data yang memiliki karakter yang sama ke dalam beberapa kelompok. Teknik klasifikasi yang diteliti membandingkan 2 algoritma yaitu, algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM) untuk mengetahui algoritma yang memberikan hasil terbaik. Dalam penelitian ini akan dilakukan seleksi fitur menggunakan forward selection yang bertujuan untuk menaikkan nilai  akurasi.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapatkan  hasil  dari  algoritma  SVM  menggunakan  feature selection mempunyai nilai akurasi yang lebih unggul yaitu 62,3% menggunakan splitting data 80:20.
Kata Kunci: Decision Tree, Kanker, Klasifikasi, Paru, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  merupakan  penyakit  yang  bisa  membunuh  manusia  di  berbagai  negara.  Menurut  Organisasi Kesehatan Dunia, kanker menyebabkan kematian dari 9,6 juta manusia di seluruh dunia [1]. Kanker paru adalah penyebab utama kematian akibat keganasannya di seluruh dunia, terhitung mencapai 13% dari semua diagnosis kanker[2].  Dikutip  dari  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  kanker  paru  menjadi  salah  satu  penyebab banyaknya  kematian  di  antara  kematian  yang  diakibatkan  kanker  lainnya,  baik  pada  laki-laki  maupun perempuan dari segala usia. Menurut data Globocan (2018), persentase tingkat kasus kanker paru yang terjadi di seluruh dunia sebesar 11,6% dan kematian menyentuh angka 18,4%, sedangkan di Indonesia angka kejadian kanker paru menyentuh angka 8,6% atau 30.023 kasus dengan tingkat kematian mencapai  angka 12,6% atau
26.095  kasus  kematian  akibat  dari  kanker  paru  [3].  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  ditemukan  bahwa kanker paru banyak ditemukan terjadi pada pria, sedangkan kanker paru termasuk kasus keempat pada wanita, kanker paru terjadi ketika sel-sel paru tumbuh dengan cepat dan tidak terkendali. Ketika sel-sel dari paru-paru berkembang di luar kendali menjadi penyebab kanker paru terjadi. Awal mula kanker paru dari tumor ganas yang terdapat di bagian epitel bronkus ( bronchogenic carcinoma ). Hingga kini metode skrining yang efektif untuk deteksi dini kanker paru belum ditemukan. Faktor risiko lain untuk kanker paru-paru termasuk terpapar radiasi,  paparan  dari  bahan  kimia  yang  dapat  menyebabkan  kanker,  dan  pasien  yang  memiliki  riwayat mengidap  kanker  ataupun  keluarga  dari  pasien.  Sulitnya  mendeteksi  kanker  paru  menjadikan  kanker  paru berubah  menjadi  penyakit  yang  serius  dan  menyebabkan  kanker  paru-paru  menjadi  penyakit  yang  sangat mematikan [4]. Biasanya kanker paru banyak ditemukan pada orang yang cenderung perokok dan mempunyai gaya hidup yang tidak sehat, menjadikan kanker paru menjadi jenis kanker dengan posisi tertinggi ketiga di Indonesia [5].
Klasifikasi yaitu proses mengelompokkan objek-objek dengan karakteristik yang mirip dalam beberapa kelas. Pada umumnya pengklasifikasian dokumen diwakili oleh kalimat-kalimat penting dengan menentukan ciri-ciri  atau  karakteristik  [6].  Salah  satu  metode  dalam klasifikasi  yaitu  Decision  Tree  dan  Support  Vector Machine (SVM).
Decision  tree  adalah  algoritma  populer  dan  sangat  efektif  dengan  melakukan  pengklasifikasian  dan prediksi. Algoritma decision tree dapat merepresentasikan ketentuan dari banyaknya fakta ke dalam bentuk pohon keputusan. pohon keputusan adalah struktur yang membagi sejumlah besar data menjadi sejumlah kecil data. Atribut kelas berfungsi sebagai representasi untuk simpul daun pohon keputusan. Node yang tidak ada termasuk  node  internal  yang  dihasilkan  oleh  kondisi  uji  atribut  pada  beberapa  record  dengan  berbagai karakteristik dan node akhir yang terdiri dari akar. [7]. Algoritma Support Vector Machine (SVM) berfungsi untuk  memperoleh  hasil  prediksi  pengujian,  yang  mana  hasil  dari  prediksi  untuk  pengujian  diperoleh  dari kelompok  yang  berupa feature  vector [8].  Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  teknik  seleksi  yang menghasilkan hasil dengan tingkat akurasi klasifikasi tertinggi dengan membandingkan sekumpulan parameter standar  dengan  nilai  diskrit  yang  disebut  sebagai  himpunan  kandidat.  [9].  Keunggulan dari  Support  Vector Machine (SVM) selain dari populer juga sangat cocok untuk klasifikasi dikarenakan tidak bergantung pada jumlah  atribut  dan  dapat  menyelesaikan  masalah  dari  dimensi.  Secara  komputasi,  Support  Vector  Machine (SVM) dapat melakukan pelatihan secara cepat dan juga teknik learning-nya dapat menghadapi kesulitan dalam keragu-raguan [10].
Dalam  penelitian  sebelumnya,  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  sebagai diagnosis kanker memiliki tingkat akurasi sebesar 56,69% [19]. Selanjutnya [21] yang memprediksi kanker payudara menggunakan algoritma decision tree dan Support Vector Machine (SVM) yang memiliki tingkat akurasi  masing-masing  algoritma  yaitu  sebesar  87,12%  dan  91,92%.  Penelitian  [20]  yang  dilakukan menggunakan algoritma Decision Tree dalam memprediksi kanker pankreas didapatkan akurasi 72%.
Penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk melihat hasil perbandingan dalam klasifikasi kanker paru-paru menggunakan algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM) dengan menambahkan Wrapper  methods  ( forward  selection )  dari  metode  feature  selection dan  diharapkan  dapat  memberikan informasi  tentang  performa  yang  paling  baik  sehingga  menghasilkan  klasifikasi  yang  lebih  akurat  dalam pendiagnosaan kanker paru-paru.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian sudah melewati beberapa proses. Distribusi data latih dan data uji dibagi menjadi 3 perbandingan yaitu, 80:20, 70:30 dan, 60:40. Selanjutnya tahapan pembuatan model algoritma decision tree dan  Support  Vector  Machine  (SVM),  setelah  itu  menjalankan  model  dengan  data  latih.  Kemudian  data  uji memprediksi  hasil,  dari  hasil  data  uji  sebenarnya  akan  dibandingkan  dengan  hasil  prediksi  sehingga mendapatkan tingkat akurasi dari hasil prediksi. Atribut yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari  No, gender,  age,  smoking,  yellow_fingers,  anxiety,  peer_pressure,  chronic  disease,  fatigue,  allergy,  wheezing, alcohol consuming, coughing, shortness of breath, swallowing difficulty, chest pain dan lung_cancer. Flowchat metodologi dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1 Collection Data (Pengumpulan Data)
Pada penelitian ini, data utama diperoleh dengan meninjau data kanker paru pada laman Kaggle.com. Data diproses agar mendapatkan daftar orang yang berpotensi mengidap penyakit kanker paru. Data bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Dataset Penyakit Kanker Paru
No gender age smoking yellow_fingers anxiety peer_pressure chronic disease …  lung_cancer 1 0 69 1 2 2 1 1 … 1 2 0 74 2 1 1 1 2 … 1 3 1 59 1 1 1 2 1 … 2
No gender age smoking yellow_fingers anxiety peer_pressure chronic disease …  lung_cancer 4 0 63 2 2 2 1 1 … 2 … … … … … … … … … … 1417 0 63 2 2 2 2 2 … 2 1418 1 67 1 2 2 1 1 … 1 1419 0 44 2 2 1 2 2 … 2
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Pre-processing Data
Preprocessing data adalah salah satu proses data mentah untuk operasi pada pemrosesan lainnya [17]. Tahapan preprocessing data menghapus data yang bernilai null atau kosong dan merubah data  menjadi lebih terstruktur dengan menggunakan implementasi dari cleaning data dan transformasi data. Langkah ini berfungsi agar data yang akan diproses menjadi lebih terstruktur dan memperlancar jalannya pemodelan.

## 2.3 Feature Selection
Feature  selection  (seleksi  fitur)  bertujuan  untuk  memilih  feature  yang  berpengaruh  dan mengesampingkan feature yang tidak berpengaruh dalam suatu kegiatan pemodelan atau penganalisaan data. Menggunakan  teknik  seleksi  fitur  mengurangi  jumlah  fitur  digunakan  untuk  belajar  dan  memilih  fitur diskriminasi tinggi dalam proses seleksi fitur. Selain itu, seleksi fitur membantu meningkatkan akurasi dengan memilih fitur yang optimal [22].

## 2.4 Splitting Data
Setelah tahap preprocessing, langkah selanjutnya adalah membagi data menjadi data latih dan data uji. Dengan pemisahan data 60:40, 70:30, 80:20, Data yang  belum pernah digunakan dalam suatu penelitian, tetapi juga  berguna  untuk  mengevaluasi  keberhasilan  atau  kegagalan  suatu  penelitian,  disebut  data  pengujian, sedangkan data pelatihan adalah data yang digunakan untuk melakukan penelitian [12]

## 2.5      Decision Tree
Decision  tree  adalah  algoritma  dari  klasifikasi  yang  terfavorit  karena  bagi  orang  gampang  untuk menginterpretasikannya [13] . Algoritma ini merupakan algoritma yang terdapat dalam metode klasifikasi dari data mining. Decision tree adalah konsep flowchart dengan struktur pohon (tree) dimana setiap node (node internal) mewakili atribut dan cabang menggambarkan hasil pengujian atau nilai input atribut, sedangkan daun mewakili kelas atau distribusi kelas [14]. ID3, CART, dan C4.5 merupakan algoritma yang dapat digunakan dalam  penyusunan  decision  tree.  Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  pada  nilai gain tertinggi  dari  aribut- atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti tertera dalam persamaan 1 berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠) −   ∑ |𝑠𝑖|
|𝑠| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑒𝑟𝑜𝑝𝑦 (1)
Keterangan:
S
= Himpunan Kasus A
= Atribut
n = Jumlah partisi atribut A |Si|
= Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = Jumlah kasus dalam S
Sementara itu, perhitungan nilai entropi dapat dilihat pada persamaan 2.
Entropy (s) = ∑ −𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ∗ log 2 𝑝𝑖 (2)
Keterangan: S = Himpunan kasus A = Fitur n
= Jumlah partisi S
Pi
= Proporsi dari Si terhadap S

## 2.6      Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah metode dari supervised learning untuk menganalisis data dan mengidentifikasi pola pada pengelompokan data[11]. Support Vector Machine (SVM) mengkonversi sebuah teks  menjadi  vektor  sebelum  digunakan  pada  klasifikasi.  Ide  dasar  dari  support  vector  machine  ini  yaitu mendapatkan area keputusan optimal (Hyperlane) untuk setiap titik data [15]. Proses klasifikasi mempunyai dua  langkah  pengerjaan,  yaitu  proses  pengujian  dan  proses  pelatihan.  Proses  pelatihan  digunakan  sebagai membuat model untuk suatu pengujian set [16].

## 2.7      Analisis
Pada tahap ini, metode dievaluasi dengan mengukur kinerja dari Support Vector Machine (SVM) dan algoritma  Decision  Tree.  Metode  tersebut  dievaluasi  dengan  melakukan  perbandingan  dari  tingkat  akurasi algoritma memakai splitting data yang sama, yaitu 60:40, 70:30 dan 80:20.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian yang telah dilakukan menggunakan algoritma pohon keputusan dan algoritma Support Vector Machine (SVM) yang diuji menghasilkan prediksi yang berbeda pada kasus kanker paru. Dalam pengujian ini menggunakan  1419  dataset  dengan  11  feature  sebelum  dilakukannya  preprocessing  data.  Tahapan preprocessing, dilakukan transformasi data agar menjadi bilangan binary.
Setelah dilakukannya preprocessing data. Tahap selanjutnya yaitu memodelkan algoritma SVM, SVM + Forward Selection, Decision Tree dan, Decision Tree + Forward Selection menggunakan rasio 60:40, 70:30 dan, 80:20. Berikut hasil implementasi model algoritma yang telah dibangun pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Tingkat Akurasi Algoritma
Splitting Data Decision Tree Decision Tree + Forward Selection SVM SVM + Forward Selection 60:40:00 53,3% 52,3% 54,6% 58,5% 70:30:00 55,4% 50,9% 56,1% 60,1% 80:20:00 56,7% 53,2% 54,2% 62,3%
Tabel 2 menunjukkan hasil perbandingan tingkat akurasi algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine awal dan ditambah penggunaan forward selection. Diperoleh pengujian algoritma paling tinggi pada Decision Tree awal dengan rasio 80:20 bernilai 56.7, ditambah Forward Selection 53.2 dan Algoritma Support Vector Machine awal dengan rasio 80:20 bernilai 54.2,  ditambah Forward Selection 63.2.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pengolahan serta analisis dengan membandingkan dua algoritma, yaitu Decision Tree  dengan  Support  Vector  Machine  didapatkan  kesimpulan  bahwa  tingkat  akurasi  terbaik  terdapat  pada algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  menggunakan  Forward  Selection splitting  data 80:20  dengan tingkat akurasi sebesar 62,3%. Penggunaan Forward Selection berpengaruh untuk menaikkan tingkat akurasi pada algoritma Support Vector Machine (SVM).

## REFERENSI
[1] Naufal, S. A., Adiwijaya, A., & Astuti, W. (2020). Analisis Perbandingan Klasifikasi Support Vector Machine  (SVM)  dan  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  untuk  Deteksi  Kanker  dengan  Data  Microarray. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 7 (1), 162-168.
[2] Reynaldi, A., & Adiningsih, D. (2020). Gambaran Kualitas Hidup Pasien Kanker Paru Stadium Lanjut di RS Paru Dr. HA ROTINSULU Bandung. Journal of Nursing Care , 3 (2).
[3] Yunianto, M., Soeparmi, S., Cari, C., Anwar, F., Septianingsih, D. N., Ardyanto, T. D., & Pradana, R. F. Klasifikasi Kanker Paru Paru menggunakan Naïve Bayes dengan Variasi Filter dan Ekstraksi Ciri GLCM. INDONESIAN JOURNAL OF APPLIED PHYSICS , 11 (2), 256-268.
[4] Rifai, A., & Prabowo, Y. (2022). Diagnosis Kanker Paru-Paru dengan Sistem Fuzzy. Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika , 10 (1), 19-28.
[5] Priyanti,  E.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Neural  Network untuk  Klasifikasi  Kanker  Paru. Bianglala Informatika , 9 (1), 56-60.
[6] Widiastuti, N. I., Rainarli, E., & Dewi, K. E. (2017). Peringkasan dan Support Vector Machine pada Klasifikasi Dokumen. Jurnal Infotel , 9 (4), 416-421.
[7] Muzakir,  A.,  &  Wulandari,  R.  A.  (2016).  Model  Data  Mining  sebagai  Prediksi  Penyakit  Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree. Scientific Journal of Informatics , 3 (1), 19-26.
[8] Prasetyo, T. M., Amrullah, A., Syahrir, S., & Sari, B. N. (2022). Implementasi Algoritma SVM (Support Vector Machine) Dalam Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Berdasarkan Fitur Pola Bentuk. (JurTI) Jurnal Teknologi Informasi, 6(1), 1-6
[9] Suhardjono, S., Wijaya, G., & Hamid, A. (2019). Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Svm Berbasis Pso. Bianglala Informatika , 7 (2), 97-101.
[10] Purwaningsih,  E.  (2016).  Seleksi  Mobil  Berdasarkan  Fitur  dengan  Komparasi  Metode  Klasifikasi Neural Network, Support Vector Machine, dan Algoritma C4. 5. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 12 (2), 153- 160
[11] Muslehatin,  W.,  Ibnu,  M.,  &  Mustakim,  M.  (2017).  Penerapan  Naïve  Bayes  Classification  untuk Klasifikasi Tingkat Kemungkinan Obesitas Mahasiswa Sistem Informasi UIN Suska Riau. In Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri (pp. 250-256).
[12] Nurkholifah,  M.,  &  Umar,  Y.  (2023).  ANALISA  PERFORMA  ALGORITMA  MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI PENYAKIT LIVER. Jurnal Indonesia: Manajemen Informatika dan Komunikasi , 4 (1), 164-172.
[13] Pramudiono,  I.  (2014).  Pengantar  Data  Mining:  Menambang  Permata  Pengetahuan  di  Gunung  Data, 2003. Ilmukomputer. com diunduh tanggal , 13 .
[14] Ditendra, E., Suryani, S., Romelah, S., Tanjung, M. H. A., & Sarah, M. (2022). Perbandingan Algoritma Klasifikasi  untuk  Analisis  Sentimen  Islam  Nusantara  di  Indonesia:  Comparison  of  Classification Algorithms for Sentiment Analysis of Islam Nusantara in Indonesia. Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , 2 (1), 71-77.
[15] Supriyatna,  A.,  &  Mustika,  W.  P.  (2018).  Komparasi  Algoritma  Naive  bayes  dan  SVM  Untuk Memprediksi  Keberhasilan  Imunoterapi  Pada  Penyakit  Kutil. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan Informatika) , 2 (2), 152-161.
[16] Chazar,  C.,  &  Erawan,  B.  (2020).  Machine  Learning  Diagnosis  Kanker  Payudara  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. INFORMASI (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi) , 12 (1), 67-80.
[17] Akbar, F., Saputra, H. W., Maulaya, A. K., Hidayat, M. F., & Rahmaddeni, R. (2022). Implementasi Algoritma  Decision  Tree  C4.  5  dan  Support  Vector  Regression  untuk  Prediksi  Penyakit  Stroke: Implementation of Decision Tree Algorithm C4. 5 and Support Vector Regression for Stroke  Disease Prediction. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , 2 (2), 61-67.
[18] Ridwan,  M.,  Suyono,  H.,  &  Sarosa,  M.  (2013).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier. Jurnal  EECCIS  (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems) , 7 (1), 59-64.
[19] Ab Hamid, T. M. T., Sallehuddin, R., Yunos, Z. M., & Ali, A. (2021). Ensemble based filter feature selection with harmonize particle swarm optimization and support vector machine for optimal cancer classification. Machine Learning with Applications , 5 , 100054.
[20] Vigia, E., Ramalhete, L., Chumbinho, B., Custódio, P., Macedo, M., Aguiar, C., ... & Marques, H. P. (2022).  Machine  Learning  Decision  Tree  Help  to  Avoid  Early  Recurrence  in  Resectable  Pancreatic Cancer. HPB , 24 , S322-S323.
[21] Tsehay Admassu Assegie, S. S. (2020). A Support Vector Machine and Decision Tree Based Breast Cancer  Prediction. International  Journal  of  Engineering  and  Advanced  Technology  (IJEAT),  ISSN , 2249-8958.
[22] Lee, J., Park, D., & Lee, C. (2017). Feature selection algorithm for intrusions detection system using sequential forward search and random forest classifier. KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS) , 11 (10), 5132-5148.