Abstrak  — Kanker  serviks  merupakan  kanker  yang menyerang  leher  rahim  dan  ditandai  dengan  pertumbuhan abnormal  pada  sel  leher  rahim.  Berdasarkan  data  Riset Kesehatan Dasar tahun 2013, kanker serviks merupakan salah satu  kanker  yang  paling  sering  menyerang  perempuan  di Indonesia.  Oleh  karena  itu  pencegahan  sekunder  melalui deteksi  dini  penting  dilakukan.  Penelitian  ini  mengangkat permasalahan  klasifikasi  hasil  pap  smear  test di  Rumah  Sakit “X”  Surabaya  tahun  2010  yang  didasarkan  pada  ketujuh faktor  risiko,  yaitu  usia,  usia  pertama  kali  menstruasi,  usia pertama  kali  melahirkan,  siklus  menstruasi,  penggunaan  alat kontrasepsi,  paritas,  dan  riwayat  keguguran menggunakan metode  SSVM  dengan  piecewise  polynomial  function 1 (PPSSVM1)  dan  piecewise  polynomial  function 2  (PPSSVM2) . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari 3586  pasien  yang melakukan  pap  smear  test,  1172  di  antaranya  menunjukkan hasil  abnormal.  Pada  hasil  klasifikasi  pap  smear  test,  metode PPSSVM1  memiliki  rata-rata  tingkat  sensitivitas  tertinggi, yaitu 91,22% pada data training dan 94,66% pada data testing. Sementara metode PPSSVM2 memiliki rata-rata nilai akurasi dan spesifisitas tertinggi, yaitu 89,22% dan 88,53% pada data training serta  92,84%  dan  91,12%  untuk  data  testing. Berdasarkan  kurva  ROC  dan  nilai  AUC,  kedua  metode PPSSVM  sama-sama  baik  dalam  kasus  pengklasifikan  hasil pap  smear  test di  Rumah  Sakit  “X”  Surabaya.  Model PPSSVM1  lebih  baik  digunakan bila  tingkat sensitivitas  lebih diutamakan.  Sementara  bila  tingkat  spesifisitas  lebih diutamakan  maka  model  PPSSVM2  lebih  baik  untuk digunakan.
Kata Kunci — kanker  serviks,  pap  smear  test, klasifikasi,

## SSVM, PPSSVM

## I. PENDAHULUAN
ANKER serviks adalah  salah  satu  kanker  yang paling sering  diderita  oleh  perempuan  di  seluruh  dunia  dan menduduki  peringkat  keempat  paling  umum  pada  wanita dan  secara  keseluruhan  ketujuh,  dengan  perkiraan  528.000 kasus  baru  pada  tahun  2012 [1].  Di  Indonesia,  prevalensi penyakit  kanker  juga  cukup  tinggi.  Berdasarkan  data  Riset Kesehatan  Dasar  tahun  2013,  kanker  yang  paling  sering menyerang  perempuan  adalah  kanker  payudara  dan  kanker serviks dengan  5.349 kasus (12,8%)   untuk  kanker serviks [2].
Berdasarkan penelitian yang telah berkembang didapatkan  beberapa  faktor  risiko  yang  dapat  memicu munculnya  penyakit  kanker  serviks. Faktor  risiko  yang
paling  penting  dari  kanker  serviks  adalah  infeksi  Human Papilloma Virus (HPV) [3]. Di samping itu, faktor usia [4], usia  saat  pertama  kali  melahirkan  [5],  usia  saat  menstruasi pertama  kali  [6], jumlah  anak  [7],  penggunaan  alat kontrasepsi  [8] [9] [10],  dan  riwayat  keguguran  juga merupakan  beberapa  faktor  risiko  lain  dari  kanker  serviks [11] [10].
Kanker serviks sangat mungkin untuk dicegah dan sebuah program  deteksi  dini  yang  efektif  dapat  mengurangi  angka kejadian  dan  kematian. Salah  satu  kegiatan  deteksi  dini kanker  serviks  yang  paling  umum  di  Indonesia  adalah menggunakan metode pap smear. Suatu prosedur pap smear konvensional  yang  dilakukan  dengan  sangat  baik  dapat menghasilkan  akurasi  hasil  sebesar  76%  sampai  dengan 94% [4]. Oleh  karena itu  diperlukan suatu  penelitian  untuk mendapatkan suatu  model  yang mampu mengklasifikasikan hasil pap  smear dengan  tingkat  kesalahan  klasifikasi  yang minimal.
Salah  satu  metode  klasifikasi  yang  akhir-akhir  ini dikembangkan  untuk  meningkatkan  performasi  akurasi adalah  SVM  ( Support  Vektor  Machine )  yang  digagas  oleh Vapnik pada tahun 1995 [12]. SVM memanfaatkan optimasi dengan quadratic  programming yang  apabila  digunakan untuk  data  berdimensi  tinggi  dengan  jumlah  besar  menjadi kurang  efisien [13].  Salah  satu  teknik  yang  dikembangkan untuk  mengatasi  permasalahan  ini  adalah smoothing technique sehingga  melahirkan  metode  baru  yang  disebut Smooth Support Vector Machine (SSVM).
Pengembangan  metode  SSVM  terus  dilakukan  dengan memodifikasi smoothing  function .  Salah  satunya  adalah mengubah smoothing  function standar  ke  dalam  bentuk polynomial yang  memiliki  beberapa  formulasi,  yaitu quadratic  polynomial  function dan fourth  polynomial function yang  digagas  oleh Yuan dan Hang [14], piecewise polynomial function oleh Luo, dkk. [15], dan spline function oleh  Yuan,  dkk. [16].  Dari  keempat  fungsi  ini, piecewise polynomial    function memiliki  pendekatan  paling  optimum terhadap plus  function [17] serta  memiliki  performasi akurasi  yang  lebih  baik [18].  Pada  tahun  2013,  Wu  dan Wang mengembangkan piecewise polynomial function yang memiliki  formulasi  berbeda  dari piecewise  polynomial function yang  telah  ditemukan  oleh  Luo,  dkk [19].  Dari kedua  fungsi piecewise  polynomial ini, piecewise polynomial yang digagas oleh Wu dan Wang secara teoritis memiliki performasi klasifikasi lebih baik [20] .
Klasifikasi Hasil Pap Smear Test sebagai Upaya Pencegahan Sekunder Penyakit Kanker Serviks di Rumah Sakit “X” Surabaya Menggunakan Piecewise Polynomial Smooth Support Vector Machine (PPSSVM)
Mukti Ratna Dewi dan Santi Wulan Purnami Jurusan Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : santi_wp@statistika.its.ac.id
K
Berdasarkan  keunggulan  kedua  fungsi piecewise polynomial tersebut  maka  penelitian  ini  akan  mencoba mendapatkan  model  terbaik  dari  metode  SSVM menggunakan  kedua  fungsi piecewise  polynomial  function untuk  klasifikasi  hasil pap  smear pada  Rumah  Sakit  “X” Surabaya. Selanjutnya, piecewise polynomial  function yang digagas  oleh  Luo,  dkk.  akan  disebut  sebagai piecewise polynomial  function  1 (PPSSVM1),  sementara piecewise polynomial  function yang  ditemukan  oleh  Wu  dan  Wang disebut  sebagai piecewise  polynomial  function 2 (PPSSVM2).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Support Vector Machine (SVM)
Misal diberikan sebuah matriks A berukuran m n  yang merepresentasikan  permasalahan  klasifikasi  sebanyak m poin dalam . n R Keanggotaan setiap poin i A diberikan oleh matriks D berukuran m m  dengan  nilai  1  atau  -1  pada diagonal utamanya.
Formulasi  SVM  untuk permasalahan  linier  diberikan oleh.
    1 2 T 2 , , 1 min 2 . , n m R v s t           w ξ e ξ w D Aw e ξ e ξ 0 (1)
Keterangan :
- ξ : vektor slack nonnegatif berukuran 1 m  - w : vektor normal berukuran 1 n  - e : vektor satu berukuran 1 m  -  :  parameter  penentu  lokasi  bidang  pemisah  terhadap titik asal
- v :  parameter positif  yang  menyeimbangkan  bobot  dari training error dan margin maximization term.
Ketika kedua  kelas dapat terpisah linier secara  sempurna ( linearly  separable )  maka  variabel slack bernilai  nol  dan bidang pemisah linier diberikan oleh.
T 0    x w (2)
Kedua  kelas  dipisah  dengan  sepasang paralel  bounding planes , yaitu.
T
T 1 1         x w x w (3) Maximum margin
dapat ditemukan dengan memaksimumkan jarak antara kedua bounding planes , yaitu
2 2 . w Ketika  kedua  kelas  tidak terpisah  linier  secara  sempurna ( linearly  non separable )  maka  digunakan soft  margin yang ditentukan oleh variabel slack ,  sehingga.
T T T T 1 untuk dan 1 1 untuk dan 1
( 1, 2, ) i i ii i i ii D D i m
                   x w x A x w x A  (4)
Pada umumnya  banyak data yang tidak dapat dipisahkan menggunakan  bidang  pemisah  linier  namun  dapat dipisahkan  secara  linier  bila  dipetakan  pada  ruang  dimensi yang lebih tinggi menggunakan sebuah pemetaan nonlinier. Pemetaan nonlinier ini dapat diperoleh dengan memanfaatkan sebuah fungsi kernel yang memenuhi kondisi Mercer,  yaitu  semidefinit  positif. Formulasi  SVM  pada permasalahan nonlinier adalah.
  T T T T 1 min , 2 s.t. 0,  0 m R K v     u u D A A Du - e u
e Du u e (5)
Pemanfaatan  fungsi  kernel   T , K A A yang  bebas  dari kondisi Mercer melahirkan Generalized  Support  Vector Machine (GSVM) dengan fungsi objektif sebagai berikut.
    1 T , , min m m R v f   
  u ξ e ξ u (6)
Pada persamaan (6),   f u adalah fungsi konveks pada m R yang  menekan  parameter u untuk  memaksimalkan  jarak antara bounding  planes .  Sementara  parameter v >0 memboboti error klasifikasi  sejalan  dengan  proses suppression dari  parameter u .  Sebuah  solusi  dari  program matematika  untuk u dan  menghasilkan  bidang  pemisah nonlinier, yaitu.
  T T , K   x A Du (7)

## B. Smooth Support Vector Machine (SSVM)
Pada  pendekatan smoothing yang  digagas oleh  Lee  dan Mangasarian [13], kuadrat 2 -norm dari vektor variabel slack ξ diminimalkan dengan bobot / 2 v menggantikan 1 -norm dari  vektor  variabel slack  ξ pada  persamaan (1).  Sebagai tambahan,  jarak  antara bounding  planes diukur  pada  ruang dimensi ( n +1) dari   1 , , n R    w yaitu   2 2 ,  w sehingga hasil  modifikasi  dari  fungsi  objektif  SVM  linier  standar adalah sebagai berikut.
      1 T 2 , , 1 min 2 2 s.t , n m R v             T w ξ ξ ξ w w D Aw e ξ e ξ 0 (8)
Kendala pada persamaan (8) dapat ditulis menjadi          ξ e D Aw e (9) di  mana  dalam  hal  ini   max 0, . x x  
Bila  persamaan  (9)
dimasukkan  ke  dalam  persamaan  (8) maka  akan  diperoleh fungsi objektif bebas kendala, yaitu.
      1 2 T 2 2 ( , ) 1 min 2 2 n R v           w e D Aw e w w (10)
Fungsi  objektif  (10) tidak  memiliki  turunan  kedua sehingga  metode  optimasi  konvensional tidak  bisa digunakan.  Oleh  karena  itu,  Lee  dan  Mangasarian mengusulkan smoothing  technique yang  mengganti plus function  x  pada  fungsi  objektif  (10) dengan  integral  dari fungsi sigmoid neural networks , yaitu
      1 , ln 1 exp p x x x        (11)
dengan α >0  adalah smooth  parameter sehingga  fungsi objektif (10) menjadi [13].
        1 2 T 2 2 ,
1 min , 2 2 n R v p           w e D Aw e w w (12)
Sementara  pada  kasus  nonlinier,  formulasi  SSVM nonlinier  dikembangkan  dari  formulasi  GSVM  (6) yang menggunakan  fungsi  kernel   T , K A A untuk  menentukan bidang  pemisah  nonlinier.  Fungsi  objektif  dari  SSVM nonlinier adalah sebagai berikut [13].
    
     1 2 T T 2 ,
2 1 min , , 2 2 m R v p K           u e D A A Du e u u (13)
Pada penelitian  ini, fungsi kernel  yang digunakan  adalah fungsi kernel Gaussian yang memiliki formulasi  
  2 T exp T i j ij K     A, A A A (14)
di  mana µ merupakan  parameter  dari  fungsi  kernel  dengan , 1, 2, , . i j m   Bidang pemisah nonlinier ditentukan oleh solusi optimum dari u dan  dari  persamaan  (13) yang  dapat  diselesaikan dengan  algoritma  Newton  Armijo  sehingga decision function   f x yang  terbentuk  untuk  SSVM  nonlinier adalah sebagai berikut [13].
    T T ( ) f sign K    x x , A Du (15)

## C. Polynomial Function
Salah  satu  hasil  modifikasi smooth  function yang dikembangkan  oleh  beberapa  peneliti  adalah polynomial smoothing  function .  Beberapa  jenis  dari polynomial smoothing function adalah.
a) Quadratic Polynomial Function [14] .
b) Fourth Polynomial Function, [21] .
c) Spline Function [16] .
d) Piecewise Polynomial Function [15] [19].
Pada  penelitian  ini, polynomial  function yang  digunakan adalah piecewise  polynomial  function yang memiliki  dua formulasi berbeda. Formulasi pertama ditemukan oleh Luo, dkk. pada tahun 2006 [15].
    3 1 2 3 2 1 , 1 1 32 1 1 , 5 3 , 1 0, x x
x f x x x x x x        

                           (16)
Sementara  formulasi  kedua  ditemukan  oleh  Wu  dan  Wang pada tahun 2013 [19].
  3 2 2 2 1 0, 3 3 1 1 , 0 2 3 3 , 3 1 1 , 0 2 3 3 1 , 3 x x x f x
x x x x x          
                                  (17)
Pada penelitian ini, smoothing parameter yang digunakan adalah α =10  dengan  acuan  penelitian  Wu  dan  Wang pada tahun 2013 [19].

## D. Seleksi Parameter
Pada  tahun  2007,  Huang,  dkk.  mengembangkan  suatu metode  untuk model  selection pada  SVM  yang memungkinkan pengguna menemukan kombinasi parameter yang  baik  secara  efisien  dan  otomatis,  disebut Uniform Design (UD).
Pada  SVM,  seleksi  parameter  dilakukan  terhadap parameter  fungsi  kernel dan  parameter  penyeimbang SVM, yaitu v .  Fungsi  kernel  yang  paling  sering  digunakan  dalam
pemetaan  nonlinier  adalah  kernel  gaussian  yang  memiliki parameter µ .

## E. Performasi Klasifikasi
Performasi  klasifikasi  dapat  dilihat  melalui  tingkat akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifisitas.  Akurasi  menunjukkan performasi teknik klasifikasi secara keseluruhan. Sensitivitas adalah  tingkat  akurasi  kelas  positif  sementara spesifisitas adalah tingkat akurasi kelas negatif [23].
Tabel 1. Klasifikasi Kondisi yang Sebenarnya Hasil Prediksi Positif Negatif Positif TP FN Negatif FP TN
Penghitungan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas adalah sebagai berikut. TN+TP a) Akurasi = TN+TP+FN+FP (18) TP b) Sensitivitas = TP+FN (19) TN c) Spesifisitas = TN+FP (20)

## F. Kurva Receiving Operating Characteristics (ROC)
Kurva ROC ( Receiver  Operating  Characteristics ) adalah representasi  grafis  dari  hubungan  timbal  balik  antara sensitivitas  dan  spesifisitas [24] di  mana  kurva  ini  sering digunakan  untuk  mengevaluasi  pengklasifikasian  karena mempunyai kemampuan secara menyeluruh dan cukup baik [25].
Metode  yang  umum  digunakan  untuk  menghitung performasi  klasifikasi  adalah  dengan  menghitung  luas daerah  di  bawah  kurva  ROC,  yaitu Area  Under  The  ROC Curve (AUC). Terdapat  dua  metode  dalam  mengestimasi luasan  AUC,  yaitu  metode  parametrik  dan  nonparametrik. Metode  nonparametrik  lebih  disukai  oleh  banyak  peneliti karena  tidak  memerlukan  asumsi distribusi  pada  data penelitian.
Misalkan Y merupakan  sebuah  variabel  random  yang mewakili  hasil  tes  diagnosis  biner  maka  diagnosis berdasarkan  sembarang cutoff  c adalah  positif  bila Y c  dan negatif jika . Y c  Estimasi AUC menggunakan metode nonparametrik  dihitung  menggunakan trapezoidal  rule dengan rumusan sebagai berikut [26].
  0 1 1 0 1 1 1 0 1 AUC , n n i j i j Y Y n n      (21)
di mana
  1 0 1 0 1 0 1 0. 1 jika 1 , jika 2 0 jika i j i j i j i j Y Y Y Y Y Y Y Y           (22)
serta 1 0 dan i j Y Y masing-masing  merupakan  hasil  tes diagnostik untuk kelas positif dan negatif.
Kategori pengklasifikasian model berdasarkan nilai AUC diberikan oleh Tabel 2.
Tabel 2.
Kategori Pengklasifikasian Model Berdasarkan Nilai AUC Nilai AUC Model Diklasifikasikan Sebagai 0,90-1,00 Excellent 0,80-0,90 Good 0,70-0,80 Fair 0,60-0,70 Poor 0,50-0,60 Fail

## G. Kanker Serviks
Kanker  serviks  merupakan  kanker  yang  meyerang  leher rahim. Faktor risiko yang paling penting dari kanker serviks adalah  infeksi Human  Papilloma  Virus (HPV)  [3].  Di samping  itu,  faktor  usia  [4],  usia  saat  pertama  kali melahirkan [5], usia saat menstruasi pertama kali [6], jumlah anak  [7],  penggunaan  alat  kontrasepsi  [8] [9] [10],  dan riwayat  keguguran  juga  merupakan  beberapa  faktor  risiko lain dari kanker serviks [11] [10].
Salah  satu  tes  skrining  yang  berguna  untuk  mendeteksi kanker serviks adalah pap smear test . Pap smear merupakan pemeriksaan  sitologi  yang  digunakan  untuk  mengecek perubahan  pada  leher  rahim  di  bagian  atas  vagina.  Tes  ini merupakan  alat screening untuk  menemukan  gejala  dini mengenai  perkembangan  sel  kanker  di  masa  mendatang. Secara  umum,  terdapat  dua  kemungkinan  hasil  dari pap smear  test ,  yaitu  normal  dan  abnormal.  Jika  perubahan abnormal  ditemukan  pada screening ,  tes  lebih  lanjut  akan dilakukan  untuk  melihat  urgenitas pengobatan  yang dibutuhkan [27].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  Rumah  Sakit  “X”  Surabaya bagian Riset dan Pengembangan tahun 2010. Data mengenai hasil pap  smear  test dan  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi  penyakit  kanker  serviks  berjumlah  3586 kasus dengan rincian jumlah hasil tes yang normal sebanyak 2414 kasus dan abnormal sebanyak 1172 kasus.
Variabel  respon  merupakan  hasil pap  smear  test berdasarkan  gambaran  sitologi  yang  terdiri  atas  dua  kelas, yaitu.
Y = 0 : normal Y = 1 : abnormal.
Sementara  itu  variabel  prediktor  (X)  merupakan  faktor risiko dari kanker serviks yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Variabel Prediktor Variabel Deskripsi Skala X 1 Usia (tahun) Usia dari pasien Rasio X 2 Usia pertama kali menstruasi (tahun) - Rasio X 3 Usia pertama kali melahirkan (tahun) - Rasio X 4 Siklus menstruasi 1 : Teratur 2 : Tidak Teratur Nominal X 5 Paritas 1 : ≤ 2 anak 2 : > 2 anak Nominal X 6 Penggunaan alat kontrasepsi 1 : Tidak 2 : Ya Nominal X 7 Riwayat keguguran 1 : Pernah 2 : Tidak pernah Nominal

## B. Langkah Analisis
Langkah  analisis  dalam  penelitian  ini  secara  garis  besar terdapat enam tahapan, yaitu.
1. Menjelaskan  karakteristik  pasien pap  smear  test berdasarkan faktor risiko yang mempengaruhi kanker serviks.
- Menghitung  ukuran  pemusatan  dan  penyebaran data pada data faktor risiko dengan skala rasio.
- Membuat  tabel  kontingensi  dan pie  chart ,  serta menghitung odds  ratio pada  data  faktor  risiko berskala nominal.
2. Melakukan  seleksi  parameter  pada  fungsi  kernel Gaussian  dan  parameter  penyeimbang  SVM menggunakan Uniform  Design pada  metode  SSVM,
PPSSVM1, dan PPSSVM2.
3. Melakukan optimasi terhadap fungsi objektif SSVM, PPSSVM1,  dan  PPSSVM2  menggunakan  Newton Armidjo.
4. Membangun  model  SSVM,  PPSSVM1,  dan PPSVM2  untuk  klasifikasi  deteksi  dini  kanker serviks.
5. Melakukan  evaluasi  performasi  model  SSVM  dan PPSVM  yang  telah  didapatkan  untuk  klasifikasi deteksi  dini  kanker  serviks.  Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.
- Membagi  data  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data training dan data testing dengan menggunakan 5- fold cross validation .
- Menghitung akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas.
- Membuat kurva ROC.
- Menghitung nilai AUC.
6. Menentukan model terbaik antara SSVM, PPSSVM1, dan  PPSSVM2  untuk  klasifikasi  deteksi  dini  kanker serviks.

## IV.ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Gambaran Pasien  Pap  Smear  Test  Berdasarkan Faktor-Faktor Risiko Penyebab Kanker Serviks
Pada  pembahasan  awal,  gambaran  karakteristik  pasien yang melakukan pap smear test akan diberikan berdasarkan ketujuh  faktor  risiko  kanker  serviks. Data  yang  digunakan pada  tahapan  ini  merupakan  data  asli  hasil pap smear  test sebelum dilakukan metode balancing data.
Distribusi  kejadian  pasien  dengan  hasil pap  smear  test normal dan abnormal dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Persentase Hasil Pap Test Normal dan Abnormal
Berdasarkan Gambar 1 dapat dilihat bahwa proporsi hasil pap smear test normal dan abnormal tidak seimbang. Hasil pap  test abnormal  memiliki  persentase  sebesar  67%  atau setara dengan 2414 kejadian. Sementara sisanya, yaitu 1172 kejadian,  merupakan  jumlah  kejadian  dengan  hasil pap smear test abnormal Nilai odds  ratio dari  dari  masing-masing  faktor  risiko kanker serviks berskala nominal ditampilkan oleh Tabel 4.
Tabel 4.
Odds Ratio dari Faktor Risiko Faktor Risiko Odss Ratio Siklus Menstruasi 1,024 Paritas 0,831 Penggunaan Alat Kontrasepsi 0,938 Riwayat Keguguran 0,899
Berdasarkan  Tabel  4,  faktor  risiko  siklus  menstruasi, penggunaan  alat  kontrasepsi,  dan  riwayat  keguguran memiliki  nilai odds  ratio mendekati  satu.  Hal  ini menandakan  bahwa  faktor-faktor  tersebut  hampir  tidak memiliki pengaruh terhadap hasil pap smear test .

## B. Klasifikasi Hasil Pap Smear Test Menggunakan Metode PPSSVM
Data  yang  digunakan  dalam  permasalahan  klasifikasi hasil pap smear test merupakan  data yang telah mengalami balancing sehingga proporsi antara kelas positif dan negatif pada data tidak berbeda jauh. Balancing pada data dilakukan untuk  meningkatkan  performasi  klasifikasi. Selengkapanya mengenai  proses balancing pada  data  hasil pap  smear  test di Rumah Sakit “X” Surabaya tahun 2010 dapat dilihat pada laporan tesis Statistika ITS oleh Hartayuni  Sain pada tahun 2013 [28]. Setelah  mengalami  proses balancing ,  jumlah kelompok  hasil pap  smear  test normal  menjadi  2414  dan 2344 untuk kelompok hasil abnormal.
Langkah  pertama  dalam  pembentukan  model  klasifikasi menggunakan  metode  SSVM  dan  PPSSVM  adalah melakukan seleksi parameter µ dan v menggunakan Uniform Design (UD). Hasilnya disajikan dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil dan Waktu Komputasi Seleksi Parameter Metode Parameter Waktu Komputasi µ v Hari Jam Menit Detik SSVM 0,2880 10 0 14 37 21 PPSSVM1 0,7897 0,3109 5 17 21 40 PPSSVM2 0,7897 0,3122 3 6 7 30
Terlihat  pada  Tabel  5 bahwa  secara  umum  metode PPSSVM  memakan  waktu  komputasi  paling  lama dibandingkan  dengan  metode  SSVM. Perbedaan  waktu komputasi  ini  dipengaruhi  oleh  jumlah  data  yang  cukup besar  serta  kerumitan  fungsi  objektif  dari  masing-masing metode.  Selanjutnya,  parameter-parameter  ini  dimasukkan ke  dalam  fungsi  objektif  (13) dan  kemudian  dilakukan proses  optimasi menggunakan  algoritma Newton  Armidjo untuk  mendapatkan  nilai u dan  yang  optimum.  Nilai u dan  yang  optimum  ini  berguna  untuk  membentuk classifier (15).
Pada  proses  evaluasi  klasifikasi,  data  akan  dipartisi menjadi data training dan testing menggunakan 5- fold cross validation. Hasilnya dapat  dilihat  pada  Tabel  6 dan  Secara keseluruhan metode PPSSVM1  dan  PPSSVM2  memiliki performasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode SSVM.  Sebagaimana  yang  ditampilkan  pada Tabel  6 dan Error!  Not  a  valid  bookmark  self-reference. ,  PPSSVM1 memiliki  rata-rata  sensitivitas  yang  paling  baik  pada  data training maupun testing dengan tingkat sensitivitas masing- masing sebesar  91,22%  dan  94,66%. Sementara PPSSVM2 memiliki  rata-rata  nilai  akurasi  dan  spesifisitas  tertinggi pada  data training dan testing .    Rata-rata  nilai  akurasi metode  PPSSVM2  adalah  sebesar  89,22%  pada  data training dan  92,84%  pada  data testing .  Sedangkan  untuk rata-rata nilai  spesifisitas,  pada  data training PPSSVM2 memiliki  nilai  sebesar  88,53%  dan  91,12%  untuk  data testing . Tabel 7.
Tabel 6.
Evaluasi Performasi Klasifikasi Pada Data Training (%)
Evaluasi Performasi Fold SSVM PPSSVM1 PPSSVM2 Akurasi 1 82,51 88,05 88,21 2 82,51 88,16 87,89 3 82,48 87,74 87,84
4 82,83 87,74 88,29 5 88,10 93,88 93,88 Rata-rata 83,69 89,11 89,22 Sensitivitas 1 84,70 90,03 89,07 2 84,91 90,46 88,65 3 84,97 89,82 88,49 4 84,91 89,87 88,43 5 90,72 95,90 95,04 Rata-rata 86,04 91,22 89,94 Spesifisitas 1 80,38 86,13 87,37 2 80,18 85,92 87,16 3 80,07 85,71 87,22 4 80,80 85,66 88,15 5 85,56 91,93 92,75 Rata-rata 81,40 87,07 88,53
Secara  keseluruhan  metode PPSSVM1  dan  PPSSVM2 memiliki  performasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan metode  SSVM.  Sebagaimana  yang  ditampilkan  pada Tabel 6 dan Error!  Not  a  valid  bookmark  self-reference. , PPSSVM1  memiliki  rata-rata  sensitivitas  yang  paling  baik pada  data training maupun testing dengan  tingkat sensitivitas  masing-masing  sebesar  91,22%  dan  94,66%. Sementara  PPSSVM2  memiliki  rata-rata  nilai  akurasi  dan spesifisitas  tertinggi  pada  data training dan testing .    Rata- rata nilai akurasi metode PPSSVM2 adalah sebesar 89,22% pada data training dan 92,84% pada data testing . Sedangkan untuk rata-rata nilai  spesifisitas,  pada  data training PPSSVM2 memiliki nilai sebesar 88,53% dan 91,12% untuk data testing .
Tabel 7. Evaluasi Performasi Klasifikasi Pada Data Testing (%) Evaluasi Performasi Fold SSVM PPSSVM1 PPSSVM2 Akurasi 1 88,42 93,37 92,74 2 88,42 92,95 94,00 3 88,53 94,63 94,21 4 87,16 94,63 92,42 5 66,00 88,21 90,84 Rata-rata 83,71 92,76 92,84 Sensitivitas 1 91,45 95,94 93,38 2 90,60 94,23 95,09 3 90,38 96,79 95,73 4 90,60 96,58 95,94 5 67,31 89,74 92,95 Rata-rata 86,07 94,66 94,62 Spesifisitas 1 85,48 90,87 92,12 2 86,31 91,70 92,95 3 86,72 92,53 92,74 4 83,82 92,74 89,00 5 64,73 86,72 88,80 Rata-rata 81,41 90,91 91,12 Keterangan : Nilai-nilai  yang  dicetak  tebal  menunjukkan  akurasi,
sensitivity , specificity tertinggi pada setiap kelompok data . Performasi  dari  ketiga  model  juga  dapat  dilihat menggunakan  kurva  ROC  yang dapat  dilihat  pada  Gambar 2. Sementara nilai  AUC pada masing-masing  metode dapat dilihat pada Tabel 8.
Gambar 2. Kurva ROC dari SSVM, PPSSVM1, dan PPSSVM2
Tabel 8. Nilai AUC dari metode SSVM, PPSSVM1, dan PPSSVM2 SSVM PPSSVM1 PPSSVM2 0,886 0,934 0,942
Berdasarkan  nilai  AUC  yang  dihasilkan,  model PPSSVM1  dan PPSSVM2 masuk  dalam  kategori excellent , sementara  model  SSVM  masuk  dalam kategori good . Nampak pada Tabel 8 bahwa metode SSVM memiliki  nilai AUC  paling  kecil  bila  dibandingkan  dengan  metode PPSSVM. Hal ini dikarenakan dari ketiga kurva ROC yang terbentuk, model PPSSVM1 dan PPSSVM2 memiliki kurva ROC  yang  paling  mendekati  sudut  kiri  atas dibandingkan dengan  model  SSVM.  Bagian  atas  kurva  ROC  dari PPSSVM1  lebih  mendekati  sudut  atas  dari  bidang  plot menunjukkan  bahwa  PPSSVM1  memiliki  nilai  sensitivitas yang lebih tinggi dari PPSSVM2.
Berdasarkan  analisis  kurva  ROC  dan  nilai  AUC,  dapat dikatakan  bahwa  kedua  metode  PPSSVM  sama-sama  baik dalam  kasus  pengklasifikasian  hasil pap  smear  test di Rumah Sakit “X” Surabaya Tahun 2010. Metode PPSSVM2 mungkin  memiliki  nilai  AUC  yang  lebih  besar  dari PPSSVM1.  Namun,  karena  selisih  dari  kedua  nilai  AUC tersebut  sangat  kecil  maka  hal  ini  bisa  diabaikan. Kedepannya,  penggunaan  model  klasifikasi  yang  dibangun dengan metode PPSSVM1 dan PPSSVM2 dapat disesuaikan dengan  kondisi  yang diinginkan.  Ketika  tingkat  sensitivitas yang  tinggi  lebih  diutamakan  maka  model  klasifikasi PPSSVM1  disarankan  untuk  digunakan.  Sementara  bila tingkat  spesifisitas  yang  tinggi  merupakan  instrumen  yang lebih penting maka model PPSSVM2 lebih disarankan untuk digunakan.

## V. KESIMPULAN / RINGKASAN
Secara  keseluruhan  metode  PPSSVM1  dan  PPSSVM2 memiliki  performasi  yang  lebih  baik  daripada  metode SSVM. Metode  PPSSVM1  memiliki  rata-rata  sensitivitas tertinggi,  sementara  metode  PPSSVM2  memiliki  rata-rata akurasi  dan  spesifisitas  paling  tinggi.  Kedua metode PPSSVM  sama-sama  baik  dalam  kasus  pengklasifikasian hasil pap  smear  test di  Rumah  Sakit  “X”  Surabaya  Tahun 2010.  Model  PPSSVM1  lebih  baik  digunakan  bila  tingkat sensitivitas  lebih  diutamakan.  Sementara  bila  tingkat spesifisitas  lebih  diutamakan  maka  model  PPSSVM2  lebih baik untuk digunakan
Metode PPSSVM memiliki performasi  yang  sangat baik, namun  sangat  tidak  efisien  dalam  waktu  komputasi, terutama  pada  bagian  seleksi  parameter.  Oleh  karena  itu, pada penelitian selanjutnya dapat dicoba beberapa alternatif metode  seleksi  parameter  yang  lebih  efisien  dalam  waktu komputasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Globocan,  “GLOBOCAN  2012  :  Estimated  Cancer  Incidence, Mortality  and  Prevelence  Worldwide  in  2012,”  2012.  [Online]. Available: http://globocan.iarc.fr/Pages/fact_sheets_cancer.aspx.
[2] Dinas Kesehatan, “Hilangkan Mitos Tentang Kanker,” Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, Jakarta, 2014.
[3] IARC,  “List  of  Classifications  by  Cancer  Sites  with  Sufficient  or Limited Evidence in Humans,” vol. 1, 2014.
[4] H. Nurwijaya, Andrijono dan H. Suheimi, Cegah dan Deteksi Kanker Serviks, Jakarta: Elex Media, 2010.
[5] Cancer  Research  UK,  “Cervical  Cancer  Risk  Factors,”  8  Agustus 2014.  [Online].  Available:  http://www.cancerresearchuk.org/cancer- info/cancerstats/types/cervix/riskfactors/cervical-cancer-risk-factors.
[6] I. Yakasai,  E. Ugwa  dan  J.  Otubu, “Gynecological Malignancies  in Aminu Kano Teaching Hospital Kano : A 3 Years Review,” Nigerian Journal  of  Clinical  Practice, vol.  16,  no.  1,  pp.  63-66,  2  Februari 2013.
[7] R.  T.  Fatmawati,  “Hubungan  Paritas  dengan  Kejadian  Kanker Serviks  di  Ruang  Merak  RSUD  dr.  Soetomo  Surabaya,”  Surabaya, 2012.
[8] S.  Sjamsuddin,  “Pencegahan  dan  Deteksi  Dini  Kanker  Serviks,” Cermin DUnia Kedokteran, no. 133, pp. 9-14, 2001.
[9] S.  Dalimartha,  Deteksi  Dini  Kanker  dan  Simplisia  Antikanker, Jakarta: Penebar Swadaya, 2004.
[10]  D.  S.  Tira,  “Risiko  Jumlah  Perkawinan,  Riwayat  Abortus,  dan Pemakaian  Alat  Kontrasepsi  Hormonal  Terhadap  Kejadian  Kanker Serviks  di  Rumah  Sakit  Pelamonia  Makassar  Tahun  2006-2007,” 2008.
[11]  A. Abbas, “Beberapa Faktor Risiko Kanker Serviks di Perjan RSUP. dr. Wahidin Sudirohusoso Makassar Tahun 2012,” Makassar, 2003.
[12]  C.  Cortes  dan  V.  Vapnik,  “Support-Vector  Networks,” Machine Learning, vol. 20, no. 3, pp. 273-297, 1 September 1995.
[13]  Y. J. Lee dan O. L. Mangasarian, “SSVM: A Smooth Support Vector Machine  for  Classification,” Computational  Optimization  and Applications, vol. 20, pp. 5-22, 2001.
[14]  Y.  Yuan  dan  T.  Huang,  “A  Polynomial Smooth  Support  Vector Machine  for  Classification,” Advanced  Data  Mining  and Applications, vol. 3584, pp. 157-164, 22-24 July 2005.
[15]  L.  Luo,  H.  Peng  dan  Q.  Zhou,  “A  Study  on  Piecewise  Polynomial Smooth  Approximation to  The  Plus  Function,”  dalam International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision , Singapura, 2006.
[16]  Y.  Yuan,  W.  Fan  dan  D.  Pu,  “Spline  Function  Smooth  Support Vector  Machine  for  Classification,” Journal  of  Industrial  and Management  Optimization  (JIMO), vol.  3,  no.  3,  pp.  529-542, Agustus 2007.
[17]  S.  Purnami, A. Embong, J. Zain dan S. Rahayu, “A  Comparison of Smoothing  Function  in  Smooth  Support  Vector  Machine,”  dalam International  Conference  on  Software  Engineering  and  Computer Systems , 2009a.
[18]  S. Purnami, A. Embong, J. Zain dan S. Rahayu, “Application of Data Mining  Technique  Using  Best  Polynomial  SMooth  Support  Vector Machine  in  Breast  Cancer  Diagnosis,”  dalam International Conference  in  Robotic,  Vision,  Signal  Symposisum  and  Power Application (Rovsip) , Langkawi Kedah, Malaysia, 2009b.
[19]  Q.  Wu  dan W. Wang, “Piecewise-Smooth  Support Vector  Machine for  Clasification,” Hindawi  Publishing  Corporation  Matematical Problems in Engineering, 2013.
[20]  I.  Wulandari,  “Piecewise  Polynomial  Smooth  Support  Vector Machine  Untuk  Klasifikasi  Desa  Tertinggal  di  Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2011,” ITS Press, Surabaya, 2014.
[21]  Y.  Yuan,  J.  Yan  dan  C.  Xu,  “Polynomial  Smooth  Support  Vector Machine (PSSVM),” Chinese Journal of Computers, vol. 28, pp. 9-
17, 2005.
[22]  C.  M.  Huang,  Y.  J.  Lee,  D.  K.  J.  Lin  dan  S.  Y.  Huang,  “Model Selection  for  Support  Vector  Machines  via  Uniform  Design,” Computational  Statistics  &  Data  Analysis, vol.  52,  no.  1,  pp.  335- 346, 1 Februari 2007.
[23]  W. Zhu, N. Zeng dan N. Wang, “Sensitivity, Specificity, Accuracy, Associated Confidence Interval and ROC Analysis with Pratical SAS Implementations,”  dalam NESUG  proceedings  :  Health  Care  and Life Sciences , 2010.
[24]  A.  R.  V.  Erke  dan  P.  M.  T.  Pattynama,  “Receiver  operating characteristic  (ROC)  analysis:  Basic  principles  and  applications  in radiology,” European Journal of Radiology, pp. 88-94, 1998.
[25]  S. Chou, J. Shan, Y. Guo dan L. Zhang, “Automated Breast Cancer Detection  and  Classification  Using  Ultrasound  Image  :  A  Survey, Pattern Recognition,” vol. 43, pp. 299-317, 2010.
[26]  E.  Colak,  F.  Mutlu,  C.  Bal,  S.  Oner,  K.  Ozdamar,  B.  Gok  dan  Y. Cavusoglu,  “Comparison  of  Semiparametric,  Parametric,  and Nonparametric  ROC  Analysis  for  Continuous  Diagnostic  Tests Using  a  Simulation  Study  and  Acute  Coronary  Syndrome  Data,” Computational and Mathematical Methods in Medicine, vol. 2012, p. 7, 2012.
[27]  Australian  Department  of  Health,  “National  Cervical  Screening Program,” 19 November 2013. [Online]. Available: http://www.cancerscreening.gov.au/internet/screening/publishing.nsf
/Content/papsmear#1. [Diakses 21 Agustus 2014].
[28]  H.  Sain,  “Combine  Sampling  Support  Vector  Machine  untuk
Klasifikasi Data Imbalanced,” ITS Press, Surabaya, 2013.