Versi Online tersedia di : http://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/te

## JURNAL TECH-E
| 2581-1916 (Online) |

## Artikel

## Penerapan  Metode  Neural  Network  Berbasis Algoritma Genetika Untuk Prediksi Penyakit Kanker Payudara
Rino 1
1 Universitas Buddhi Dharma, Sistem Informasi, Banten, Indonesia

## J EJAK P ENGIRIMAN

## A B S T R A K
Diterima: 15 Agustus 2017 Revisi Akhir: 20 Agustus 2017 Tersedia Online:  15 September 2017
Kanker merupakan tantangan besar bagi umat manusia.Kanker dapat mempengaruhi berbagai bagian tubuh. Penyakit  mematikan  ini  dapat  ditemukan  pada  manusia  dari segala  usia.  Kanker  payudara  merupakan  penyakit  kanker paling  umum  di  kalangan  wanita,  dan  merupakan  penyebab kematian  terbesar  juga  bagi  wanita.  Pada  penelitian  yang serupa, ada beberapa metode yang digunakan tetapi terdapat masalah  dikarenakan  bentuk  dari  sel-sel  kanker  yang nonlinier.  Neural  network  dapat  mengatasi  permasalahan tersebut,tetapi  neural  network  lemah  dalam  hal  penentuan nilai  parameter,  sehingga  perlu  dioptimasi.  Algoritma Genetika  adalah  salah  satu  metode  optimasi  yang  baik,oleh karena  itu  nilai-nilai  parameter  dari  neural  network  akan dioptimasi  dengan  menggunakan  Algoritma  Genetika sehingga  mendapatkan  nilai  parameter  yang  paling  baik. Algoritma  Neural  Network  berbasis  algoritma  genetika memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibanding  hanya menggunakan algoritma Neural Network. Hal ini terbukti dari peningkatan  nilai  akurasi  untuk  model  algoritma  Neural Network  sebesar  95.42%  dan  nilai  akurasi  algoritma  Neural Network berbasis Algoritma Genetika sebesar 96.85% dengan selisih  akurasi  1.43%.Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  teknik  optimasi  Algoritma  Genetika  dapat meningkatkan nilai akurasi pada algoritma Neural Network
K ATA KUNCI
Neural Network, Algoritma Genetika, Prediksi, Kanker Payudara

## K ORESPONDENSI
Telepon: 089658939791
E-mail: rino@ubd.ac.id

## PENGANTAR
Kanker merupakan tantangan besar bagi umat manusia, kanker dapat mempengaruhi berbagai  bagian  tubuh.  Kanker  payudara merupakan  penyakit  kanker  paling  umum yang  ditemukan  di  kalangan  wanita  (Dellen, Walker,  &  Kadam,  2005,  p.  2).  Informasi
tentang  tumor  dari  pemeriksaan  tertentu  dan tes  diagnosa  yang  dikumpulkan  menentukan seberapa  ganas  kanker  tersebut.  Dengan mengetahui  keganasan  kanker,  tindakan pengobatan  dapat  dilakukan  dengan  lebih baik dan tingkat kematian dapat dikurangi.
Pada  penelitian  ini  akan  diterapkan  metode Neural  Network yang  dioptimasikan  dengan Algoritma  Genetika  dalam  memprediksi kanker payudara.

## I. METODE
a. Neural Network
Neural  Network adalah processor yang terdistribusi  paralel,  terbuat  dari  unit-unit yang  sederhana,  dan  memiliki  kemampuan untuk menyimpan pengetahuan yang diperoleh secara eksperimental dan siap pakai untuk berbagai tujuan (Haykin, 1999, p. 23). Neural Network ini meniru otak manusia dari sudut:
- Pengetahuan diperoleh oleh network dari lingkungan, melalui suatu proses pembelajaran.
- Kekuatan koneksi antar unit yang disebut synaptic weights , berfungsi untuk menyimpan  pengetahuan  yang  telah diperoleh oleh network tersebut.
b. Algoritma Genetika
Optimasi  adalah  tentang  menemukan  nilai- nilai  parameter  yang  optimal  untuk  suatu objek atau sistem yang meminimalkan tujuan (biaya)  dan  fungsi  (Shukla,  2010,  p.  147). Dalam  optimasi,  kita  diberi  sebuah  fungsi, yang dikenal sebagai fungsi tujuan.
Tujuannya  adalah  untuk  meminimalkan  atau memaksimalkan  nilai  dari  fungsi  tujuan dengan  menyesuaikan  parameter  berbagai. Masing-masing kombinasi parameter menandai  solusi  yang  mungkin  baik  atau buruk,  tergantung  pada  nilai  fungsi  tujuan. Soft-teknik  komputasi  menghasilkan  set parameter  terbaik  yang  memberikan  nilai- nilai  terbaik  dari  fungsi  tujuan  mengingat kendala dari waktu.
Algoritma genetika (GA), yang dikembangkan oleh John Holland pada tahun 1960  dan  1970-an,  merupakan  upaya  untuk
meniru  proses  komputasi  di  mana  seleksi alam beroperasi.
Langkah-langkah  dalam  Algoritma  Genetika sebagai berikut:
Pada akhirnya,
Algoritma Genetika memproses  dari  populasi  awal  melalui serangkaian  operasi  genetik,  seperti,  seleksi, crossover  dan  mutasi,  untuk  mencari  ruang yang lebih baik, langkah demi langkah sampai mencapai solusi yang optimal.

## II. HASIL
Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan model yang sudah terbentuk dengan  algoritma Neural  Network .  Data dianalisa dengan melakukan dua perbandingan  yaitu  menggunakan  Algoritma Neural  Network dan  Algoritma Neural Network berbasis Algoritma Genetika

## Hasil Penghitungan Neural Network
Pembuatan  model neural  network akan dilakukan  pada  dataset  yang  terdiri  dari  9 attribut  yang  merupakan  attribut  dari  kanker payudara, dan kelas yang mewakili jinak atau ganas.
Tabel 1. Dataset Kanker Payudara
begin
x  0; initialize P(x); evaluate P(x); while(not termination condition) do recombine P(x) to yield O(x); evaluateO(x); select P(x + ) from P(x) and O(x); x++; end end
Dari  data  tersebut, hidden  layer akan dikalkulasikan  dengan  perhitungan  dengan  ( jumlah attribut + hasil ) / 2 + 1 yaitu 7 hidden layer,  bobot  untuk hidden  layer pada  awalnya diberikan  secara  acak,  model  dengan  bobot yang sudah diberikan secara acak dapat dilihat pada  gambar    1  Model  akan  dibentuk  dengan momentum sebesar 0.1 dan learningrate 0.3.
Output Hidden Layer Input 0.036 -0.140 -0.058 -0.016 -0.120 0.035 0.126 -0.129 Bias 1 Bias 1 0.019 -0.058 0.035 -0.059 0.128 0.100 -0.037 -0.144 0.131 0.145 -0.010 -0.128 0.035 -0.178 0.051 -0.036 0.117 0.028 -0.042 -0.127 -0.098 0.179 -0.145 0.046 -0.089 -0.123 0.064 0.073 -0.081 -0.094 -0.162 -0.177 -0.175 0.085 -0.100 -0.119 0.032 0.131 0.196 0.029 0.037 -0.075 -0.111 -0.196 0.040 0.036 0.038 0.163 -0.197 -0.007 0.111 -0.053 0.171 0.011 0.155 0.024 0.041 0.031 -0.189 0.075 -0.003 -0.075 0.026 -0.165 0.133 -0.030 -0.082 0.192 0.152 -0.031 -0.084 0.181 0.064 -0.137 0.080 0.007 -0.130
Gambar 1.  Model Awal Neural Network
𝑦 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛1 = 𝑓(0.028 + (5 ∗  0.131)
+   (3 ∗ 0.145) +   (3 ∗ −0.010) +   (3 ∗   −0.128)
+   (2 ∗ 0.035) +   (3 ∗ −0.178)
+   (4 ∗ 0.051) +   (4 ∗ −0.036)
+   (1 ∗ 0.117)) =  0.414
𝑦 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛1 = 1 1 +   𝑒 −(0.414) = 0.602
𝑦 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛2 = 𝑓(0.073 + (5 ∗   −0.042) +   (3 ∗ −0.127) +   (3 ∗ −0.098) +   (3 ∗  0.179) +   (2 ∗ −0.145) +   (3 ∗ 0.046) +   (4 ∗   −0.089) +   (4 ∗ −0.123)
+   (1 ∗ 0.064)) =   −1.221
𝑦 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛2 = 1 1 +   𝑒 −(− 1.221) = 0.227
Nilai untuk output dihitung berdasarkan bobot node  output  dengan  nilai  dari hidden  layer . Perhitungan  dapat  dilihat  pada  perhitungan berikut:
𝑦 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡1 = 𝑓(−0.129 +   (0.0364 ∗  0.602) +   (−0.140 ∗  0.227) +   (−0.058 ∗ 0.074) +   (−0.016 ∗ 0.781) +   (−0.120 ∗ 0.249)
+   (0.035 ∗ 0.583) +   (0.126 ∗ 0.657)) = −0.082
𝑦 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡1 = 1 1 +   𝑒 −(−0.082) = 0.479
𝑦 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡2 = 𝑓(−0.144 +   (0.019 ∗  0.602) +   (−0.058 ∗  0.227) +   (0.035 ∗ 0.074) +   (−0.059 ∗ 0.781) +   (0.128 ∗ 0.249) +   (0.100 ∗ 0.583) +   (−0.037 ∗ 0.657))
= −0.124
𝑦 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡2 = 1 1 +   𝑒 −(−0.124) = 0.469 Output Hidden Layer Input 0.602 0.227 0.074 0.469 0.036 -0.140
-0.058 -0.016 -0.120 0.035 0.126 -0.129 Bias 1 Bias 1 0.479 0.781 0.249 0.657 0.583 0.019 -0.058 0.035 -0.059 0.128 0.100 -0.037 -0.144 0.131 0.145 -0.010 -0.128
0.035 -0.178 0.051 -0.036 0.117 0.028 -0.042 -0.127 -0.098 0.179 -0.145 0.046 -0.089
-0.123 0.064 0.073 -0.081 -0.094 -0.162
-0.177 -0.175 0.085
-0.100 -0.119 0.032 0.131 0.196 0.029 0.037 -0.075 -0.111
-0.196
0.040 0.036 0.038 0.163 -0.197 -0.007 0.111 -0.053 0.171 0.011 0.155 0.024
0.041 0.031 -0.189
0.075 -0.003 -0.075 0.026 -0.165 0.133 -0.030 -0.082 0.192 0.152 -0.031 -0.084 0.181 0.064 -0.137 0.080 0.007 -0.130
Gambar 2. Pengolahan Nilai Pada Hidden Layer dan Output Layer
Output Hidden Layer Input 0.602 0.227 0.074 0.469 0.059 -0.131 -0.055 0.013 -0.110 0.058 0.152 -0.090 Bias 1 Bias 1 0.479 0.781 0.249 0.657 0.583 -0.001 -0.066 0.032 -0.087 0.119 0.080 -0.060 -0.179 0.132 0.146 -0.010 -0.128 0.035 -0.177 0.051 -0.035 -0.117 0.029 -0.045 -0.129 -0.100 0.177 -0.146 0.045 -0.092 -0.126 0.063 0.072 -0.083 -0.095 -0.163 -0.177 -0.176 0.084 -0.101 -0.120 0.032 0.130 0.203 0.033 0.041 -0.071 -0.108 -0.192 0.046 0.041 0.039 0.164 -0.199 -0.008 0.110 -0.054 0.170 0.009 0.153 0.022 0.040 0.031 -0.197 0.070 -0.008 -0.080 0.022 -0.171 0.126 -0.037 -0.028 -0.084 0.193 0.153 -0.030 -0.083 0.182 0.065 -0.136 0.081 0.007 -0.130
Gambar 3. Gambar Nilai Perubahan Bobot Baru
Perhitungan  dilanjutkan  dengan  menerapkan model yang sudah disesuaikan pada data kedua. Data  kedua  dimasukkan  kedalam  variable input,  lalu  disesuaikan  bobotnya  sampai menjadi output, kemudian dihitung nilai error,
dan  didapatkan  nilai  delta  untuk  output, kemudian nilai delta disesuaikan kedaam node hidden layer dan kemudian dihitung bobot baru. Berikut model yang terbentuk dengan 2 hidden layer seperti pada Gambar 5
Gambar 4. Model Dengan 2 Hidden Layer

## Dilanjutkan hingga 9 hidden layer.

## Hasil  Penghitungan  optimasi  model  dengan Algoritma Genetika

## 1. Menentukan populasi awal
C1  [0.3_0.1_3] = 95.14% C2  [0.2_0.4_8] = 96% C3  [0.5_0.9_4] = 96.57%
C4  [0.1_0.2_5] = 96%
C5  [0.02_0.08_9]   = 96.57%

## 2. Evaluasi nilai fitness
Fitness C1 = 1/ (1 + |95.14 - 100|) = 1/ 5.86 = 0.170648 Fitness C2 = 1/ (1 + |96 - 100|) = 1/ 5 = 0.2
Fitness C3 = 1/ (1 + |96.57 - 100|) = 1/4.43
= 0.225734
Fitness C4 = 1/ (1 + |96 - 100|) = 1/5 = 0.2 Fitness C5 = 1/ (1 + |96.57 - 100|) = 1/4.43 = 0.225734 Total fitness = 0.170648 + 0.2 + 0.225734 + 0.2 + 0.225734 = 1.022116
Probabilitas masing-masing
chromosom menjadi:
P[C1] = 0.170648 / 1.022116 = 0.166956 P[C2] = 0.195672507
P[C3] = 0.220849688 P[C4] = 0.195672507 P[C5] = 0.220849688
3. Seleksi Chromosom induk
Untuk  proses  seleksi  digunakan  Roullete Wheel, untuk itu diperlukan nilai kumulatif probabilitasnya  dari  setiap  chromosom, yakni sebagai berikut:
C1 = 0.166956
C2 = 0.166956 + 0.195672507 = 0.362628117 C3 = 0.166956 + 0.195672507 + 0.220849688 = 0.583477805 C4 = 0.166956 + 0.195672507 + 0.220849688 + 0.195672507 = 0.779150312 C5 = 0.166956 + 0.195672507 + 0.220849688 + 0.195672507 +  0.220849688 = 1 Langkah  selanjutnya  dengan  menggunakan bilangan  acak  R  antara  0  sampai  1.  Bilangan acak  yang  digunakan  sebanyak  jumlah chromosom, misalkan sebagai beikut:
R1 = 0.227186742 R2 = 0.221614966 R3 = 0.857372275 R4 = 0.649737022 R5 = 0.799273008 Memilih chromosom ke x sebagai Parent .Hasil seleksi Roullete Wheel pada populasi ini untuk crossover menjadi:
P1 -> C2 -> 0.2_0.4_8
P2  ->  C2  ->  0.2_0.4_8  ->  karena  sama  maka diulang kembali P2 -> C5 -> 0.02_0.08_9
Kedua induk yang akan diambil adalah C2 dan C, maka anak yang dihasilkan oleh kromosom induk akan menggantikan kromosom yang ada, lalu kembali diambil nilai R secara acak
R1 = 0.849110706 R2 = 0.300092891
R3 = 0.002780315
R4 = 0.305677568
R5 = 0.306442102

## 4. Melakukan crossover (perkawinan silang)
Dengan  nilai  crossover  probability  0.5, hanya  kromosom  yang  nilai  R  lebih  kecil dari  0.5  yang  akan  bermutasi.  maka  selain C1 semua akan digantikan dengan kromosom  hasil  perkawinan,  nilai  C3  dan C5 memiliki nilai fitness tertinggi, sehingga C3 dan C5 lolos dari proses seleksi. Hanya C2  dan  C4  yang  perlu  digantikan  oleh
crossover  proses  perkawinan  dilakukan dengan  pengambilan  nilai  acak  sejumlah attribut yaitu 1- 3.
R[C2] = 2 R[C4] = 3
hasil proses crossover
C2 = 0.2_0.4_8 >< 0.02_0.08_9
=> 0.2_0.08_8 C4 = 0.2_0.4_8 >< 0.02_0.08_9 => 0.2_0.4_9
Populasi  baru  terbentuk  dengan  hasil crossover yang telah terjadi menjadi:
C1  [0.3_0.1_3]     = 95.14% C2  0.2_0.08_8]    = ?
C3  0.5_0.9_4] = 96.57% C4  [0.2_0.4_9]     = ? C5  [0.02_0.08_9] = 96.57%
5. Mutasi Chromosom
Jumlah chromosom yang mengalami mutase dalam  satu  populasi    ditentukan  oleh persentase p  mutation .  Proses  mutasi dilakukan  dengan  cara mengganti  satu  gen yang    terpilih    secara  acak    dengan    suatu nilai  baru  yang  didapat  secara  acak.
Total gen   =  (gen  dalam  chromosom)  * jumlah chromosom
= 3 * 5
= 15
Dalam  menentukan  posisi  gen    yang mengalami  mutasi  dilakukan  dengan  cara menggunakan  bilangan    acak    antara  1 sampai  total gen, yakni antara 1  sampai 15. Misal kita  tentukan  10%  maka jumlah gen yang mengalami mutasi adalah 10% dari 15 yaitu 1,5 atau 1 gen. Kemudian menggunakan  bilangan  acak  dan  terpilih posisi  gen  12  yang  mengalami  mutasi. Dengan  demikian  yang  akan  mengalami mutasi adalah chromosome ke-3 gen nomor 8. Maka  nilai  gen  pada  posisi  tersebut  kita
ganti    dengan  bilangan  acak  0-1  ( Momentum).
Misalkan bilangan acak yang digunakan adalah 0.3, maka chromosom ke-8 berubah menjadi
[0.5_0.3_4]. Populasi pada generasi pertama menjadi:
C1  [0.3_0.1_3]     = 95.14% C2  [0.2_0.08_8]   = 95.71% C3  [0.5_0.3_4]     = 95.42% C4  [0.2_0.4_9]     = 96.57%
C5  [0.02_0.08_9] = 96.57%

## III. PEMBAHASAN

## Hasil Pengujian dengan Confusion Matrix
Evaluasi  Model  dengan Confusion  Matrix , model confusion  matrix akan  membentuk matrix  yang  terdiri  dari true  positif atau  tupel positif  dan true  negatif atau  tupel  negatif, kemudian    masukan  data  testing  yang  sudah disiapkan  kedalam confusion  matrix sehingga didapatkan hasil  pada Tabel 2 seperti dibawah ini:
Tabel 2. Hasil Confusion Matrix Dengan 2 Hidden
Layer true Jinak true Ganas Class precision Pred. Jinak 440 12 97.35% Pred. Ganas 18 229 92.71% Class Recall 96.07% 95.02% Accuracy 95.71%
Pada Tabel 2 akurasi 95.71% dan  untuk jumlah True  Positive  (TP)  adalah  229,  untuk  False Negative (FN) adalah 440, untuk False Positive (FP) adalah 12, dan untuk True Negative (TN) adalah  18.  Confusion  Matrix  di  lanjutkan hingga dengan 9 hidden layer.

## Hasil Pengujian Dengan ROC Curve (AUC)
Pada  Gambar  6  menunjukan  grafik  ROC dengan nilai AUC ( Area Under Curve) sebesar 0.994.

## Gambar 5. Nilai AUC dalam ROC Curve 2 Hidden Layer

## ROC dilanjutkan hingga 9 hidden layer.

## 1.1.1. Penentuan Nilai parameter
Hasil  dari  pengujian  model  yang  dilakukan pada bab tiga adalah penentuan nilai parameter dengan  algoritma Neural  Network dan algoritma Neural  Network berbasis  Algoritma Genetika  untuk  menentukan  nilai  parameter. Hasil yang diperoleh dari nilai parameter yang sudah ditentukan oleh Algoritma Genetika yang
di  uji  pada  metode Neural  Network akan menghasilkan nilai akurasi dan AUC.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  penentuan  nilai parameter oleh Algoritma Genetika didapatkan hasil  terbaik  untuk  nilai  parameter  Learning Rate  adalah  sebesar  0.562070136566738  dan nilai parameter Momentum adalah 0.9366372796859641 dengan 4 Hidden Layer . Perbandingan  hasil  dapat  dilihat  pada  tabel  3 dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Penentuan Nilai Parameter (Learning
Rate, Momentum, Hidden Layer) Learning Rate Momen tum Hidd en Laye r Akurasi AU C 0.15000235354 752414 0.966967707257 331 2 95.7 1% 0.9 93 0.20172256758 97004 0.954372322052 6088 3 96.5 7% 0.9 92 0.56207013656 6738 0.936637279685 9641 4 96.8 5% 0.9 93 0.20328958812 011866 0.975066453274 8256 5 96.2 9% 0.9 89 0.14253444065 61286 0.060348510904 87091 6 96.1 4% 0.9 92 0.16984871625 963385 0.071171563014 32243 7 94.5 6% 0.9 91 0.57660285292 56312 0.936731569017 8865 8 96.7 1% 0.9 87 0.62049898445 11428 0.873177214729 6034 9 96.5 7% 0.9 87 Hasil Perbandingan Menggunakan Neural

## Network dengan Neural Network Berbasis
Algoritma Genetika
a. Evaluasi  Model  dengan Confusion Matrix
Model confusion  matrix akan  membentuk matrix  yang  terdiri  dari true  positif atau  tupel positif  dan true  negatif atau  tupel  negatif,
kemudian  masukan  data  testing  yang  sudah disiapkan kedalam confusion matrix.
Pada  Tabel  4-11  akurasi  95.42  %  dan  untuk jumlah  True  Positive  (TP)  adalah  225,  untuk False  Negative  (FN)  adalah  442,  untuk  False Positive  (FP)  adalah  16,  dan  untuk  True Negative (TN) adalah 16.

## Tabel 4. Hasil Confusion Matrix NN
true Jinak true Ganas Class precision Pred. Jinak 442 16 96.51% Pred. Ganas 16 225 93.36% Class Recall 96.51% 93.36% Accuracy 95.42%
Setelah dioptimasi  terlihat  peningkatan seperti terlihat pada Tabel 4-12 dengan akurasi 96.85% dan  untuk  jumlah  True  Positive  (TP)  adalah 234,  untuk  False  Negative  (FN)  adalah  443, untuk  False  Positive  (FP)  adalah  7,  dan  untuk True  Negative  (TN)  adalah  15  dengan  jumlah Hidden Layer 4.

## Tabel 5. Hasil Confusion Matrix NN+GA
true Jinak true Ganas Class precision Pred. Jinak 443 7 98.44% Pred. Ganas 15 234 93.96% Class Recall 96.72%  97.10% Accuracy 96.85% b. Evaluasi dengan ROC Curve
Akurasi  memiliki  tingkat  diagnosa  yaitu (Gorunescu, 2011):
1. Akurasi bernilai 0.90 – 1.00 =

## Excellent classification
2. Akurasi bernilai 0.80 – 0.90 = Good classification
3. Akurasi bernilai 0.70 – 0.80 = Fair classification
4. Akurasi bernilai 0.60 – 0.70 = Poor classification
5. Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 =

## Failure
Pada  Gambar  4-21  menunjukan  grafik  ROC dengan nilai AUC ( Area Under Curve) sebesar 0.984  dengan  tingkat  diagnosa Excellent classification.
Gambar 6. Nilai AUC NN dalam ROC Curve
Setelah  dioptimasi  terjadi  peningkatan  seperti terlihat  pada  Gambar  4-22  menunjukan  grafik ROC  dengan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve) sebesar  0.993  dengan  tingkat  diagnosa Excellent classification.

## Gambar 7. Nilai AUC Neural Network+GA dalam ROC Curve
Hasil dari uji coba yang dilakukan yaitu untuk menghasilkan  nilai accuracy ,  dan  nilai  AUC ( Area Under Curve ) dengan menggunakan nilai parameter  yang  telah  ditentukan  didapatkan hasil terbaik seperti Tabel 4-13 sebagai berikut:
Tabel 6. Pengujian Neural Network dan Neural

## Network Berbasis Algoritma Genetika
Accuracy AUC Neural Network 95.42% 0.984 Neural Network berbasis GA 96.85% 0.993
Arsitektur neural  network terbaik  yang didapatkan dari percobaan, dapat dilihat seperti pada gambar  23 di bawah ini:
Output Hidden Layer Input Clumph Thickness Uniformity of Cell Shape Uniformity of Cell Size Jinak 0.111 -0.053 0.171 0.011 0.155 Bias 1 Bias 1 Single Epithelial Cell Size Marginal Adhesion Ganas Bare Nuclei Bland Chromatin Normal Nucleoli Mitoses 0.196 0.037 -0.111 -0.196 0.040 -0.081 -0.094 -0.162 -0.177 -0.175 0.085 -0.100 -0.119 0.032 0.131 0.029 -0.189 0.075 -0.003 -0.075 0.026 -0.165 0.133 -0.030 -0.082 0.019 -0.058 0.035 -0.075 -0.059 0.128 0.100 -0.037 -0.144 -0.075 0.036 -0.140 -0.058 -0.016 -0.120 0.035 0.126 -0.129 -0.197 -0.007

## Gambar 8. Arsitektur Neural Network Terbaik dari Hasil Percobaan
Pengujian  model  untuk  menentukan  nilai parameter  pada  neural  network  dilakukan dengan menggunakan 10 folds cross validation yang  akan  secara  acak  mengambil  10  %  dari data  training  untuk  sebagai  data  testing. Kemudian proses ini dilakukan di  rapid  miner dengan  pengujian  awal  yang  kemudian  nilai parameter  di  adjust  dan  dioptimisasi  sehingga meningkatkan nilai akurasi.

## IV. KESIMPULAN
Algoritma Genetika terbukti mampu meningkatkan  akurasi  prediksi  pada  penyakit kanker  payudara.  Model  yang  dibentuk  oleh neural  network  berbasis  Algoritma  Genetika menghasilkan akurasi yang lebih baik ketimbang neural network tanpa dioptimasi. Peningkatan dapat dilihat dari peningkatan dari nilai  akurasi  untuk  model  algoritma  Neural Network  sebesar  95.42  %  ,  setelah  dioptimasi nilai  akurasi  algoritma  Neural  Network berbasis  Algoritma  Genetika  sebesar  96.85% dengan  selisih  akurasi  1.43%.  Untuk  evaluasi menggunakan ROC curve sehingga menghasilkan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve) untuk  model  algoritma Neural  Network menghasilkan  nilai  0.984,  sedangkan  untuk algoritma Neural  Network berbasis  Algoritma Genetika menghasilkan nilai 0.993 dengan nilai
diagnosa Excelent  Classification ,  dengan selisih nilai keduanya sebesar 0.009. Adapun  dari  model  yang  terbentuk,  nantinya dapat  dikembangkan  atau  diimplementasikan ke  dalam  sebuah  aplikasi.  sehingga  dapat
membantu dan memudahkan bagi para praktisi kesehatan dalam mendiagnosa kanker payudara,  dan  hasil  diagnosa  pun  bisa  lebih akurat dan terpercaya.

## REFERENSI
Abbas, H. A. (2002). An Evolutionary Artificial Neural Networks Approach For Breast Cancer Diagnosis. Artificial Intelligence in Medicine, vol.25, no.3 , 1-30. Adam, A., & Omar, K. (2006). Computerized Breast Cancer Diagnosis with Genetic Algorithms and  Neural  Network. Department  of  System  and  Management  Sciences,  Faculty  of Technology and Information Sciences , 183-188.
Bellachia,  A.  (2000).  Predicting  Breast  Cancer  Survivability  Using  Data  Mining  Techniques. Ninth Workshop on Mining Scientific and Engineering Datasets in  conjunction with the Sixth SIAM International Conference on  Data Mining (SDM 2006), Saturday, April 22, 2006. . Calle, J. (2004). Breast cancer facts andfigures 2003—2004. American Cancer Society. p. 1—27 . Retrieved from (http://www.cancer.org/).
Dellen,  D.,  Walker,  G.,  &  Kadam,  A.  (2005).  Predicting  Breast  Cancer  Survivability:  A Comparison of Three Data Mining
Methods. Artificial intelligence in medicine, Elsevier , 27-113. Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining  Concepts,  Models  and  Techniques. Springer;  1st  Edition. edition (June 24, 2011).
Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2007). Data  Mining:  Concepts  and  Techniques  2nd  Edition. Morgan Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier.
Haykin, S. (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation.: Prentice Hall. K. Hornik, M. Stinchcombe, H. White. (1989). Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators. Journal Neural Networks Volume 2 Issue 5, 1989 , 359-366. Larose, D. T. (2005). Discovering Knowledge In Data An Introduction to Data Mining. A John Wiley & Sons, Inc., Publication.
Lundin, M., & Burke, H. B. (1999). Artificial Neural Networks Applied to Survival Prediction in Breast Cancer. Journal Artificial Intelligence in Medicine Volume 34 Issue 2, June, 2005 , 281-286.
Shukla. (2010). Real Life Application of Soft Computing. Taylor and Francis Group, LLC. Wu, G. (2009). Research on Parameter Optimization of Neural Network. International Journal of Hybrid Information Technology Vol. 2, No. 1, January, 2009 , 81.
Zhang, Q., & Wang, C. (2008). Using Genetic Algorithm to optimize Artificial Neural

## RIWAYAT HIDUP
Rino Lulus pada Program Studi Teknik Informatika (S1) di bidang Jaringan, 2008, Program Studi Teknik Informatika (S2) di bidang Rekayasa Piranti Lunak. Saat ini Sebagai Dosen Tetap pada Program Studi Sistem Informasi, Universitas Buddhi Dharma.