Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

## Deteksi kanker payudara menggunakan artificial neurol network pada deep learning
Breast cancer detection using artificial neural network in deep learning
Giga Razki Arianda 1 , Musayyanah 2 *, Wega Aqvirandy 3 , M. Difa Farady 4 , Mia Nilam Cahya 5 , Tri Hadiono 6
1,2 * Teknik Komputer, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dinamika, Surabaya, Indonesia. Jl. Raya Kedung Baruk No.98, Kedung Baruk, Kec.Rungkut, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, 60298 3,4 Statistika,  Fakultas  Ilmu  Pasti  dan  Ilmu  Alam,  Institut  Teknologi  Sepuluh  November,  Jl.  Teknik  Mesin No.175, Keputih, Kec.Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, 60115 5 Teknologi Rekayasa Instrumentasi, Fakultas Vokasi, Institut Teknologi Sepuluh November, Gedung A Kampus ITS, Keputih, Kec.Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, 60117
6 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Duta Wacana, Jl. Dr. Wahidin Sudirohusodo No.5-25, Kotabaru, Kec. Gondokusuman, Yogyakarta, Indonesia, 55224

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History: Submission: 16-11-2023 Revised: 28-11-2023 Accepted: 01-12-2023 Kata Kunci :
Artificial intelligence; artificial neural network; deep learning; kanker payudara . Keywords: Artificial intelligence; artificial neural network; breast cancer; deep learning.
* Korespondensi:
Musayyanah musayyanah@dinamika. ac.id Penyakit  kanker  payudara  merupakan  penyakit  urutan  pertama  yang mematikan  di  Indonesia.  Penyakit  ini  telah  menyita  perhatian Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  sehingga  dibutuhkan teknologi  untuk  mendeteksi  kanker  payudara  lebih  dini.  Penanganan penyakit kanker payudara yang lebih cepat dapat menghindari kematian. Dengan adanya teknologi Artificial Intelligence (AI), yang meniru kinerja otak  manusia,  dapat  dimanfaatkan  sebagai  solusi  medis.  Salah  satu penerapannya  adalah  deteksi  kanker  payudara.  Pendekatan  AI  pada artikel  ini,  adalah  dengan Deep  Learning (DL).  DL  dianggap  memiliki tingkat  akurasi  dan  prediksi  yang  tinggi,  salah  satu  model  DL  adalah Artificial Neural Network (ANN) yang mampu melakukan pengolahan data numerik  yang  tidak  terstruktur  dan  tidak  membutuhkan  data  training yang  besar,  sehingga  fenomena overfitting dapat  dihindari.  ANN diterapkan untuk mendeteksi penyakit kanker payudara dengan 301 data setelah  proses pre-processing ,  yang  terdiri  dari  jumlah  pasien,  umur, positive axillary nodes , dan survival status. Akurasi dari prediksi ANN pada penyakit ini mempunyai nilai akurasi sebesar 100%.

## ABSTRACT
Breast cancer is the first deadly disease in Indonesia. This disease has caught the  attention  of  the  Ministry  of  Health  of  the  Republic  of  Indonesia,  so technology  is  needed  to  detect  breast  cancer  earlier.  Faster  treatment  of breast cancer can avoid death. With Artificial Intelligence (AI) technology, which  imitates  the  performance  of  the  human  brain,  it  can  be  used  as  a medical solution. One application is breast cancer detection. The AI approach in this article is Deep Learning (DL). DL is considered to have a high level of accuracy and prediction, one of the DL models is an Artificial Neural Network (ANN) which is capable of processing unstructured numerical data and does not require large training data, so that the overfitting phenomenon can be avoided. ANN was applied to detect breast cancer with 301 data after pre- processing, consisting of number of patients, age, positive axillary nodes, and
Volume 4, Nomor 2, Desember 2023, hlm 259-269 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
260 Giga Razki Arianda, Musayyanah, Wega Aqvirandy, M. Difa Farady, Mia Nilam Cahya, Tri Hadiono
Deteksi kanker payudara menggunakan artificial neurol network pada deep learning
survival  status.  The  accuracy  of  ANN  predictions  for  this  disease  has  an accuracy value of 100%.

## 1. PENDAHULUAN
Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  menyatakan  bahwa  kanker  payudara merupakan salah satu penyakit urutan pertama yang mematikan di Indonesia. Saat ini, terdapat 16,6  %  kasus  baru  yang  mencapai  2000  korban  jiwa.  Banyak  penelitian  yang  telah mengembangkan  teknologi  untuk  deteksi  dini  dari  penyakit  ini,  dengan  harapan  dapat mengurangi  dampak  kematian  akibat  keterlambatan  dalam  pendeteksiannya [1] , [2] , [3] , [4] , [5] , [6] . Dalam beberapa waktu terakhir, Artificial Intelligence (AI) telah menjadi salah satu metode untuk memecahkan masalah prognostic dan klasifikasi di berbagai bidang, termasuk diagnosis dan pengobatan kanker. AI meniru kecerdasan manusia untuk memecahkan masalah. Pendekatan AI terbagi lagi ke dalam Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), dan Neural Network (NN). DL  merupakan  bagian  dalam  dari  NN,  NN  bagian  dalam  dari  ML,  ML  bagian  dari  AI [7] .  Pada makalah ini berfokus pada penerapan DL dan NN.
Kemampuan  dari  DL  mempelajari  pola  dari  data  yang  besar  dan  kompleks,  untuk meningkatkan akurasi pada proses prediksi. DL menghasilkan akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM) dan K - Nearest Neighbor (KKN) [8] . Selain itu, DL mampu mengatasi overfitting dengan  melakukan dropout dari beberapa  neuron,  sehingga  tidak  terlalu menyesuaikan  dengan  data  pelatihan  dan  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  umum [9] .  Pada artikel ini, DL dapat diterapkan pada data medis pasien kanker payudara dengan sumber dataset Haberman berdasarkan usia, survival status, dan axillary nodes . Dalam  upaya  peningkatan  akurasi,  makalah  ini  menerapkan Artificial  Neural  Networks (ANN). ANN mempunyai unit pengolahan informasi yang saling terhubung dan menerima sinyal input,  menghitung  dan  menghasilkan  output  berdasarkan  aktivitas  tertentu.  ANN  merupakan teknologi baru yang meniru kinerja saraf pada otak manusia, yang terdiri dari hidden layer dan aktivasi ReLU. Penerapan ANN pada makalah ini, untuk mendeteksi penyakit kanker payudara merupakan  hal  tepat,  dikarenakan  kinerja  ANN  mampu  menangani  data  numerik  yang  tidak terstruktur.  Model  ANN  merupakan  model  yang  sederhana  dan  mudah  diterapkan  pada  saat ekstraksi fitur secara otomatis. Proses training pada ANN terdiri dari optimizer adam (oa), loss function crossentropy (lfc) dan matrik evaluasi accuracy (mea). oa memiliki learning rate adaptif selama pelatihan model, lfc mengukur kesalahan prediksi model antara kelas positif dan negatif, dan mea mengukur akurasi model saat proses prediksi berlangsung. Contoh dari penelitian ANN adalah peramalan temperatur udara di Surabaya [10] , prediksi masa studi mahasiswa [11] , dan prediksi kenaikan saham [12] . Topik penelitian deteksi payudara juga pernah dikerjakan oleh [13] dengan Convolutional Neural  Networks (CNN),  menghasilkan  akurasi  80%.  Pada [14] memanfaatkan  model  Residual Neural Network ( Resnet ) dengan hasil rata-rata 87%. Penerapan CNN membutuhkan data training yang  besar  sehingga  menyebabkan  terjadinya overfitting .  ANN  mampu  memecahkan permasalahan  yang  rumit,  namun  performa  yang  dihasilkan  masih  bergantung  pada  spek perangkat yang digunakan. Keduanya membutuhkan waktu yang lama untuk proses training. ANN bisa diterapkan untuk berbagai jenis data, oleh sebab itu makalah ini menerapkan DL dan ANN. Bentuk  antisipasi  mengatasi  kelemahan  dari  ANN,  yaitu  mengurangi  waktu  proses training dengan cara pre-processing pada data.
Kontribusi dari penelitian ini adalah penerapan ANN DL dalam prediksi penyakit payudara. DL mampu melakukan analisis data yang tidak terstruktur dan berlabel, yang dapat memprediksi kelangsungan  hidup  pasien  lebih  akurat.  Dalam  penelitian  ini  memiliki  beberapa  kelebihan dibandingkan dengan penelitian sebelumnya. Pertama, deep learning ANN memiliki kemampuan untuk  secara  otomatis  mengekstraksi  fitur-fitur  yang  penting  dari  kanker  payudara  yang kompleks. Hal ini memungkinkan model ANN untuk mendeteksi pola yang sulit diidentifikasi oleh metode tradisional. Dengan demikian, penelitian ini dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dan dapat diandalkan dalam menentukan tingkat kelangsungan hidup pasien.
Selain  itu,  artikel  ini  juga  memiliki  nilai  kebaruan  yang  signifikan.  Penelitian  ini  dapat menguji  dan  memvalidasi  model  ANN  pada  dataset  yang  beragam  dan  independent,  dengan menggunakan  data  dari  UCI  Library.  Hal  ini  memungkinkan  generalisasi  hasil  penelitian  ke populasi yang lebih luas dan memperkuat keandalan model. Selain itu, dengan menggunakan data yang  tersedia  di  UCI  Library,  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  memperluas pemahaman  tentang  prediksi  tingkat  kelangsungan  hidup  pasien kanker  payudara  dengan DL, serta membandingkan hasilnya dengan penelitian sebelumnya.
Secara keseluruhan, penelitian ini memiliki kelebihan dalam kemampuan model ANN untuk mengekstraksi fitur–fitur dari data kanker payudara dan memberikan prediksi yang akurat. Selain itu,  penggunaan  data  dari  UCI  Library  memberikan  nilai  kebaruan  yang  signifikan  dalam memperluas pemahaman dan validasi model pada dataset yang independen. Penelitian ini dapat memberikan  kontribusi  berharga  dalam  bidang  prediksi  tingkat  kelangsungan  hidup  pasien kanker payudara dan meningkatkan kemampuan diagnosis dan perawatan medis.

## 2. METODE
Metode penelitian yang diangkat dari makalah ini, terdiri dari input, proses dan output yang terlihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Blok diagram penelitian
Proses  input  merupakan data  laporan  cek  up  atau  riwayat  pasien  seperti  ukuran  tumor, jenis  sel  kanker,  dan  karakteristik  histologis  lainnya.  Sebelum  melewati  proses  pelatihan, dilakukan  pengolahan  awal  terlebih  dahulu.  Proses  training  menggunakan  dataset  dari  UCI Machine Learning Library sejumlah 306 data. Proses preprocessing menghilangkan data yang tidak relevan  atau  kosong sebanyak  5  data,  sehingga jumlah  data menjadi 301  data.  Kemudian  data tersebut ditransformasikan untuk mengenerate model pada proses ANN yang terdapat 64 input layer, 32 hidden layer dan 1 output layer. Data tersebut terdiri dari umur pasien, jumlah pasien pada  umur  tertentu, number  of  positive axillary  node ,  dan  survival  status.  Proses  training  dan testing  dilakukan  dengan  presentasi  80%:20%.  Hasil  akhir  dari  artikel  ini  adalah  berupa klasifikasi biner atau prediksi probabilitas untuk menentukan kelangsungan hidup dari pasien.
2.1. Struktur Data Set
Struktur data  sebesar  301  direpresentasikan  dalam  bentuk  matriks  pada Tabel  1 .  Notasi X1,n  didefinisikan  data  umur  termuda  30  tahun  dan  tertua  83  tahun.  X2,n  merupakan  jumlah pasien. X3,n menunjukkan jumlah node positif dari sel kanker. X4,n adalah survival status dan  X5,n adalah Transform Number of Positive Axillary Node .
Tabel 1 . Struktur data setelah pre-processing No X1 X2 X3 X4 X5 1 X1.1 X2.1 X3.1 X4.1 X5.1 2 X1.2 X2.2 X3.2 X4.2 X5.2 3 X1.3 X2.3 X3.3 X4.3 X5.3 4 X1.4 X2.4 X3.4 X4.4 X5.4 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 298 X1.298  X2.298  X3.298  X4.298  X5.298 299 X1.299  X2.299  X3.299  X4.299  X5.299 300 X1.300  X2.300  X3.300  X4.300  X5.300 301 X1.301  X2.301  X3.301  X4.301  X5.301
262 Giga Razki Arianda, Musayyanah, Wega Aqvirandy, M. Difa Farady, Mia Nilam Cahya, Tri Hadiono
Deteksi kanker payudara menggunakan artificial neurol network pada deep learning
Proses selanjutnya data 301 ditransformasikan untuk meningkatkan performansi model dengan luaran X5,n . Menurut [15] transformasi data merupakan bagian penting karena dianggap salah satu cara untuk meningkatkan akurasi pada data terdistribusi tidak normal. Transformasi dapat dilakukan dengan mengubah data sesuai dengan kebutuhan algoritma atau metode yang digunakan. Selain itu, transformasi data dapat mengurangi noise data. Setelah data siap, model deep learning dibangun dengan struktur  data  training  serta  evaluasi model menggunakan  data testing. Hasil transformasi pada program ditampilkan pada Gambar 2 . Hasil running program dari proses pre-processing dilihat pada Gambar 2 yang terdiri usia pasien, survival status dan positive axillary node dan hasil transformasinya.
Gambar 2. Hasil transformasi dari data
2.2. Library deep learning
Kebutuhan library perangkat  lunak  untuk  deteksi  kanker  payudara  pada  makalah  ini dijelaskan pada pada Tabel 2 dan Gambar 3 .
Tabel 2 . Library pendukung
Nama Library Fungsi Pandas Library yang digunakan untuk analisis data Contoh  penggunaan  Data Frame,  Series , Input/Output Data, Seleksi Data, Transformasi Data dan Visualisasi Data Numpy Library untuk  komputasi  matematis/numerik.  Seperti  Array, Pembuatan grafik, dan penyelesaian persamaan matematis Tensor Flow Library yang digunakan mengembangkan model untuk neural network. Keras Library yang  digunakan  untuk  membangun  model  deep learning. Scikit – Learn Library untuk pembelajaran mesin yang terdiri dari algoritma Matplotlib Library untuk  membuat  visualisasi  data  seperti  membuat grafik dan scatter plot.
Gambar 3. Kumpulan library dari penelitian
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Proses Pre-Processing
Pada tahap pre–processing terdapat beberapa tools  yang digunakan diantaranya  pandas, numpy , tensorflow , keras, sklearn, dan matplotlib sebelum proses deep learning , maka dilakukan pendeteksian  pencilan  atau  yang  disebut  dengan outlier .  Data  pencilan  merupakan  data  yang berada  jauh  dari  titik  kumpulan  data  yang  lain  atau  terpencil,  sehingga  perlu  dilakukan pre- processing terlebih dahulu agar sistem analisis dapat dilakukan lebih optimal.
Gambar 4 . Tampilan data pencilan
Gambar 4 menunjukkan pencilan titik merah yang berada di luar boxplot berwarna hijau. Data tersebut adalah data jumlah node positif  yang  dimiliki  sel kanker ( positive axillary node ). Outlier bisa terhapus dengan menggunakan transformasi data. Transformasi dilakukan dengan menggunakan operasi matematis yaitu akar kuadrat dari setiap nilai data tersebut yang sering disebut simpangan data. Hasil dari proses transformasi ditunjukkan pada Gambar 5 .
Gambar 5 . Hasil transformasi data
Hasil  transformasi  tidak  menghilangkan  keseluruhan  data  pencilan  tersebut,  agar  proses klasifikasi pada deep learning dapat optimal, maka kelima titik merah tersebut dihapus seperti pada Gambar 5 .
Deteksi kanker payudara menggunakan artificial neurol network pada deep learning
Gambar 6 . Data setelah pre-processing .
Setelah data pencilan dihilangkan, maka data positive axillary node (pan) ditampilkan dalam bentuk pie chart pada Gambar 6 . Pasien tanpa pan terdeteksi menduduki nilai tertinggi pada chart tersebut. Pasien dengan satu pan terdeteksi dengan warna biru, kemudian Pasien dengan dua pan terdeteksi  dengan  warna  merah.  Klasifikasi  tersebut  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  tertinggi adalah pada pasien yang memiliki pan rendah.
Langkah berikutnya adalah analisis statistik dengan melihat penyebaran datanya, apakah terdistribusi normal atau tidak seperti Gambar 7 . Sebetulnya, untuk kasus DL tidak membutuhkan pola penyebaran data yang rata atau normal. Apalagi, kemampuan DL yang dapat bekerja untuk struktur  data  yang  tidak  normal.  Pengecekan  penyebaran  data  tersebut  dilakukan  untuk mendapatkan  konvergen  model  dari  proses  DL  dan  memperkecil  komputasi  yang  bersifat numerik. Gambar  7 merupakan  bentuk  grafik  stem  dan  leaf  dari  data  umur  pasien,  yang merupakan  bentuk  visualisasi  data  kuantitatif.  Grafik  ini  merupakan  penyebaran  data  dari Transform Number of Positive Axillary Node pada dataset yang digunakan dalam penelitian ini. Hal ini  mengacu  pada  proses  mengubah  atau  mengolah  nodus  aksila  positif  menjadi  bentuk  yang dapat digunakan dalam model prediksi.  Pada penelitian ini, jumlah nodus aksila positif ( Positive Axillary Node ) adalah faktor penting yang digunakan untuk memprediksi tingkat kelangsungan hidup pasien kanker payudara. Nodus aksila adalah kelenjar getah bening di ketiak yang sering menjadi tempat penyebaran kanker payudara.
Penelitian  ini  menggunakan  DL,  data  jumlah  nodus  aksila  positif  perlu  diolah  atau ditransformasikan agar dapat digunakan sebagai input dalam model prediksi. Transformasi ini dapat  melibatkan  pengguna  teknik  seperti  normalisasi  data,  pengkodean  kategori  atau penggunaan skala tertentu.
Dalam konteks penelitian ini, transformasi jumlah nodus aksila positif dari nilai 0 sampai 5 dapat dilakukan dengan mengubahnya menjadi representasi numerik atau kategori yang sesuai dengan  kebutuhan  model  prediksi.  Misalnya,  pada  kategori  1  merupakan  jumlah  penyebaran pasien yang memiliki jumlah nodus aksila positif sebanyak 1, kategori 2 merah merupakan jumlah penyebaran pasien yang memiliki jumlah nodus aksila positif sebanyak 2, kategori 0 merupakan jumlah  penyebaran  pasien  yang  memiliki  jumlah  nodus  aksila  positif  sebanyak  0  atau  tidak terdapat  nodus  aksila  positif,  kategori  3  merupakan  jumlah  penyebaran  pasien  yang  memiliki jumlah nodus aksila positif sebanyak 3, kategori 4 merupakan jumlah penyebaran pasien yang memiliki jumlah nodus aksila positif sebanyak 4, kategori 5 merupakan jumlah penyebaran pasien yang memiliki jumlah nodus aksila positif sebanyak 5. Hal ini berarti bahwa hanya sedikit pasien yang  memiliki  jumlah  node  aksila  positif  terdeteksi  tinggi  atau  kebanyakan  pasien  memiliki jumlah node aksila positif terdeteksi rendah.
Gambar 7 . Representasi dari positive axillary node .
Gambar 8 . Bentuk penyebaran data umur.
Gambar 8 merupakan data yang digunakan distribusi normal berdasarkan Stem and Leaf plot . Dalam pembuatan deep learning sebenarnya data tidak harus berdistribusi normal. walaupun banyak algoritma statistik membutuhkan asumsi tentang distribusi normalitas data, model deep learning  tidak  terlalu  bergantung  pada  asumsi  tersebut.  Namun,  ada  beberapa  hal  yang  perlu diperhatikan  ketika  menggunakan  data  yang  tidak  berdistribusi  normal  dalam  model  deep learning. Pertama, normalisasi atau penskalaan data masih penting untuk menghindari masalah numerik dan memudahkan konvergensi model. Kedua, jika distribusi data tidak normal, fitur atau transformasi data tambahan mungkin diperlukan untuk meningkatkan kualitas hasil model.
3.2  Proses training
Kelangsungan hidup dari pasein penderita kanker dapat dilihat pada Gambar 9 , yang terdiri dari dua batang. Survival Status 1 artinya adalah pasien yang bertahan hidup dalam waktu 5 tahun atau lebih. Survival Status 2 adalah pasien yang mampu bertahan hidup kurang dari 5 tahun. Nilai
266 Giga Razki Arianda, Musayyanah, Wega Aqvirandy, M. Difa Farady, Mia Nilam Cahya, Tri Hadiono
Deteksi kanker payudara menggunakan artificial neurol network pada deep learning
dari Survival Status 1 mempunyai nilai yang lebih tinggi dibandingkan dengan Survival 2, hal ini membuktikan hasil klasifikasi dari Survival Status 1 lebih baik dibandingkan dengan Survival 2.
Gambar 9 . Data kelangsungan hidup.
3.3 Arsitektur artificial neuron network
Gambar 10 . Arsitektur artificial neural network.
Dalam penelitian ini, digunakan arsitektur ANN dengan 64 input layer, 32 hidden layer, dan 1 output layer . Input layer terdiri dari 64 neuron yang mewakili fitur-fitur yang relevan dengan pasien  kanker  payudara,  seperti  usia,  ukuran  tumor,  jenis  kanker,  dan  lainnya.  Fitur-fitur  ini
memberikan informasi yang digunakan untuk memprediksi tingkat kelangsungan hidup pasien. Bentuk layer pada ANN terlihat pada Gambar 10 .
Hidden layer memiliki 32 neuron yang bertindak sebagai penengah antara input layer dan output  layer.  Setiap  neuron  pada hidden layer  menerima  input  dari  setiap  neuron  di  layer sebelumnya  dan  menghasilkan  output  yang  kemudian  diteruskan  ke  layer  berikutnya.  Jumlah neuron dalam hidden layer dipilih berdasarkan kompleksitas masalah yang ingin dipecahkan dan ukuran dataset yang digunakan.
Output layer terdiri dari 1 neuron yang memberikan prediksi tingkat kelangsungan hidup pasien  kanker  payudara.  Nilai output ini  dapat  berupa  probabilitas  atau  kategori  yang mengindikasikan tingkat kelangsungan hidup.
Dalam  DL,  arsitektur  ANN  dengan  banyak  hidden  layer  memungkinkan  model  untuk mempelajari pola yang lebih kompleks dan abstrak dalam data. Dalam konteks penelitian ini, DL memungkinkan untuk mengidentifikasi hubungan yang rumit antara fitur – fitur pasien kanker payudara dan tingkat kelangsungan hidup.

## 3.4 Confusion matriks
Confusion  matriks merupakan  sebuah tools yang  digunakan  untuk  menguji  kemampuan sebuah  model  dalam  proses  deteksi  atau  mengkoreksi  kesalahan  yang  dilakukan  oleh  model tersebut. Confusion matriks digunakan untuk mengukur true positive (tp), true negative (tn), false positive (fp), dan false negative (fn) dari prediksi model. Selain itu, lewat Confusion matriks dapat diketahui evaluasi kinerja seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Bentuk Confusion matriks tergambar pada Gambar 11 .
Gambar 11 . Confusion matriks.
tp pada Gambar 11 menunjukkan pasien dengan kasus kanker payudara sebesar 26 serta hasil  prediksi  model  menunjukkan  26  pasien  yang  terkena  kanker  payudara. tn menunjukkan bahwa pasien tanpa kanker payudara sebesar 35 orang dan model memprediksi 35 orang yang tidak terkena kanker payudara.
3.5.  Hasil prediksi
Hasil prediksi ditunjukkan dengan grafik akurasi pada Gambar 11 yang merupakan model akurasi.  Berdasarkan  grafik  tersebut  parameter  validasi  dan  training  mencapai  nilai  satu  atau 100%  dengan epoch 100,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  ini  bekerja  dengan  akurasi  yang tinggi. Model mampu memahami pola training dan melakukan prediksi dengan baik. Selain grafik akurasi, dapat dilihat juga grafik model loss pada Gambar 12 .
Deteksi kanker payudara menggunakan artificial neurol network pada deep learning
Gambar 12 . Model akurasi.
Gambar 13 . Model loss.
Fungsi kerugian selama proses training berlangsung terlihat pada Gambar 13 , dimana nilai significant turun pada tahapan epocs yang semakin besar. Hal ini menunjukkan bahwa kerugian dari model saat proses training kecil, yang berarti model tersebut memahami pola data proses training . Hasil tersebut sesuai dengan kelebihan dari DL dalam pengurangan kerugian model pada saat proses pelatihan.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  percobaan  dan  analisis  yang  dilakukan, Artificial  Neural  Network memiliki akurasi tinggi dengan nilai maksimal 1 atau 100%, dengan menggunakan data training dari UCI Machine  Learning  Repository .  ANN  mampu  melakukan  prediksi  kanker  payudara  dengan
klasifikasi  kemampuan  tahan  hidup.  Dalam  pendeteksian  kanker  bisa  dilakukan  dengan menggunakan data citra dengan model deep learning yang lebih kompleks dan lebih akurasi dalam proses deteksi.

## REFERENSI
[1] E.  Marfianti,  “Peningkatan  Pengetahuan  Kanker  Payudara  dan  Ketrampilan  Periksa Payudara  Sendiri  (SADARI)  untuk  Deteksi  Dini  Kanker  Payudara  di  Semutan  Jatimulyo Dlingo,” J.  Abdimas  Madani  dan  Lestari ,  vol.  3,  no.  1,  hal.  25–31,  2021,  doi: 10.20885/jamali.vol3.iss1.art4.
[2] O. I. Desanti, I. Sunarsih, dan Supriyati, “Persepsi Wanita Berisiko Kanker Payudara Tentang Pemeriksaan Payudara Sendiri Di Kota Semarang, Jawa Tengah,” Ber. Kedokt. Masy. , vol. 26, no. 3, hal. 152–161, 2010.
[3] G.  Lukas  Hansel  dan  H.  Bunyamin,  “Penggunaan  Augmentasi  Data  pada  Klasifikasi  Jenis Kanker Payudara dengan Model Resnet-34,” J. Strateg. , vol. 3, no. 1, hal. 187–193, 2021.
[4] Y. Amelia, P. Eosina, dan F. A. Setiawan, “Perbandingan Metode Deep Learning Dan Machine Learning Untuk Klasifikasi (Ujicoba Pada Data Penyakit Kanker Payudara),” Inova-Tif , vol. 1, no. 2, hal. 109, 2018, doi: 10.32832/inova-tif.v1i2.5449.
[5] W.  Widjaja,  Y.  Widya,  A.  Rustam,  A.  Rachman,  dan  M.  Alvita,  “E-retailing  study :  a bibliometric analysis and systematic literature review,” vol. 11, no. 1, hal. 112–119, 2024, doi: 10.37373/tekno.v11i1.783.
[6] I.  Puspitasari  dan  A.  Firdauzy,  “Characterizing  consumer  behavior  in  leveraging  social media for e-patient and health-related activities,” Int. J. Environ. Res. Public Health , vol. 16, no. 18, 2019, doi: 10.3390/ijerph16183348.
[7] A. Ahmad Hania, “Mengenal Artificial Intelligence, Machine Learning, & Deep Learning,” J. Teknol. Indones. , vol. 1, no. June, hal. 1–6, 2017.
[8] S.  Adi  dan  A.  Wintarti,  “Komparasi  Metode  Support  Vector  Machine  (Svm),  K-Nearest Neighbors  (Knn),  Dan  Random  Forest  (Rf)  Untuk  Prediksi  Penyakit  Gagal  Jantung,” MATHunesa  J.  Ilm.  Mat. ,  vol.  10,  no.  2,  hal.  258–268,  2022,  doi: 10.26740/mathunesa.v10n2.p258-268.
[9] S.  Yuliany,  Aradea,  dan  Andi  Nur  Rachman,  “Implementasi  Deep  Learning  pada  Sistem Klasifikasi  Hama  Tanaman  Padi  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN),” J. Buana Inform. , vol. 13, no. 1, hal. 54–65, 2022, doi: 10.24002/jbi.v13i1.5022.
[10]  A. Machmudin dan B. S. S. Ulama, “Peramalan Temperatur Udara di Kota Surabaya dengan Menggunakan ARIMA dan Artificial Neural Network,” J. Sains Dan Seni ITS , vol. 1, no. 1, hal. 118–123, 2012.
[11]  H.  D.  Bhakti,  “Aplikasi  Artificial  Neural  Network  (ANN)  untuk  Memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah  Gresik,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, hal. 88–95, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.234.
[12]  W. Hendromartono dan D. Hartanti, “Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation Dalam Memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan (Ihsg),” J. Tek. Inform. STT-PLN , hal. 1689–1699, 2013.
[13]  M.  Lestandy,  “Deteksi  Dini  Kanker  Payudara  Menggunakan  Metode  Convolution  Neural Network  (CNN),” Inspir.  J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  12,  no.  1,  hal.  65,  2022,  doi: 10.35585/inspir.v12i1.2667.
[14]  F.  F.  Eka,  “Deteksi  Penyakit  Kanker  Payudara  Menggunakan  Deep  Learning,”  hal.  1–56, 2021.
[15]  M. F. Firdaus dan Tukiyat, “Analisis algoritma c 4.5, naïve bayes dan k-nearest neighbor untuk menentukan penerimaan beasiswa,” vol. 1, no. 3, hal. 156–164, 2023.