## PERBANDINGAN METODE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI (UJICOBA PADA DATA PENYAKIT KANKER PAYUDARA)
Yudicy Amelia 1 , Puspa Eosina 2 , Foni Agus Setiawan 3
Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl. K. H. Sholeh Iskandar Km. 2 Kedung Badak Bogor 16162 Email: yudicyamelia@gmail.com

## ABSTRAK
PERBANDINGAN  METODE DEEP  LEARNING DAN MACHINE  LEARNING
UNTUK  KLASIFIKASI  (UJI  COBA  PADA  DATA  PENYAKIT  KANKER PAYUDARA). Penyebab kematian utama di seluruh dunia merupakan penyakit kanker, salah  satunya  adalah  kanker  payudara.  Faktor  penentu  penyakit  tersebut  termasuk kategori ganas atau jinak bisa dilihat dari sembilan faktor utama berdasarkan ciri kanker tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  perbandingan  metode  yang paling  akurat  terhadap  pengklasifikasian  penyakit  kanker  payudara  dan  melihat  selisih nilai mean square error (MSE) dari metode deep learning dan machine learning serta pencocokan hasil klasifikasi kedua metode dengan pernyataan klasifikasi yang sudah ada sehingga didapatkan nilai perbandingan metode yang paling akurat . Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari UCI Edu, dengan data latih sebanyak 546 data dan data uji sebanyak 137 data. Dari proses pengklasifikasian menggunakan FFNN pada machine learning dan RBM pada deep learning, maka dapat dilihat ada empat (2.92%) data kanker payudara pada proses FFNN yang tidak memenuhi class klasifikasi, sedangkan data yang tidak memenuhi class klasifikasi pada proses RBM ada dua (1.46%) data. Dalam kasus klasifikasi  penyakit  kanker  payudara,  akurasi  metode machine  learning lebih  kecil dibandingkan  dengan  akurasi deep  learning dan  hasil hipotesa  menggunakan  uji  t menunjukkan bahwa nilai signifikansi (2- tailed ) lebih kecil dari α = 0.05 yaitu sebesar 8,68844E-16 yang menandakan bahwa deep learning lebih baik dibandingkan machine learning. Dengan akurasi metode machine learning sebesar 97.0803% dan deep learning sebesar  98.5401%.  Nilai  MSE  pada  pengklasifikasian  menggunakan  FFNN  adalah sebesar 0.0814, sedangkan pada RBM sebesar 0.0584
Kata kunci : deep learning, machine learning, RBM , FFNN , klasifikasi, kanker, kanker payudara

## ABSRACT
COMPARISON  OF  DEEP  LEARNING  AND  MACHINE  LEARNING  METHODS  FOR CLASSIFICATION (TESTING ON DISEASE DATABREAST CANCER). The main cause of death worldwide is cancer, one of which is breast cancer. The determinants of the disease including the category of malignant or benign can be seen from the nine main factors based on the characteristics of the cancer. The purpose of this study was to obtain a comparison of the most accurate method for classifying breast cancer and to see the difference in the mean square error (MSE) of the deep learning and machine learning methods as well as matching the results of the classification of the two methods with the existing classification statement so that the comparison value of the method was obtained. the most accurate. The data used in this study were taken from UCI Edu, with 546
training data and 137 test data. From the classification process using FFNN in machine learning and RBM in deep learning, it can be seen that there  are four (2.92%) breast cancer data in the FFNN  process  that  do  not  meet  the  classification  class,  while  the  data  that  does  not  meet  the classification  class  in  the  RBM  process  are  two  (1.46%  )  data.  In  the  case  of  breast  cancer classification, the accuracy of the machine learning method is smaller than the accuracy of deep learning and the results of the hypothesis using the t test indicate that the significance value (2- tailed) is smaller than = 0.05, which is 8.68844E-16 which indicates that deep learning is better than machine learning. With machine learning method accuracy of 97,0803% and deep learning of 98,5401%. The MSE value in the classification using FFNN is 0.0814, while the RBM is 0.0584
Keywords : deep learning, machine learning, RBM, FFNN, classification, cancer, breast cancer
1. PENDAHULUAN
Representasi buatan dan otak manusia yang selalu mencoba mensimulasikan proses pembelajaran pada otak manusia  salah  satunya  adalah  neural network  atau  jaringan  syaraf  tiruan. Istilah  tiruan  atau  buatan  digunakan karena jaringan syaraf ini diimplementasikan dengan menggunakan  program  komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah  proses  perhitungan  selama proses  pembelajaran.  Model  neural network mengadaptasi metode backpropagation untuk pembelajarannya. Pada awalnya
metode  backpropagation  dirancang untuk  neural  network  feedforward Deep  learning  melakukan  model abstraksi  pada  data  menggunakan algoritma
supervised dan
unsupervised  learning,  untuk  belajar dari berbagai tingkat abstraksi. Deep learning  menggunakan  hirarki  data untuk klasifikasi, karena peningkatan eksponensial  data  dalam  aplikasi  ini deep learning berguna untuk memprediksi  keakuratan  data.  Deep learning  banyak  digunakan  untuk mengambil keputusan, pencarian informasi, dan pengindeksian semantik.  Deep  learning  merupakan
representasi  data  yang  mempunyai beberapa  lapisan.  Hal  ini  dapat mengefisienkan  proses  peningkatan pada  data  yang  jumlahnya  besar. Selain  itu  deep  learning  cocok digunakan  untuk  menganalisis  data yang  tidak  terstruktur  dan  kumpulan data  heterogen  dari  berbagai  sumber Metode  deep  learning  mempunyai algoritma  yang  mampu  membantu menemukan parameter pada tiap unit tersembunyi.  Deep  belief  network adalah  metode  dengan  bentuk  multi layers neural network Building block pada  arsitektur  ini  disebut  dengan Restricted Boltzmann Machines (RBM) yang digunakan untuk
merepresentasikan  model  Penyakit kanker merupakan salah satu penyebab kematian utama di seluruh dunia.  Pada  tahun  2012,  kanker menjadi  penyebab  kematian  sekitar 8,2  juta  orang.  Kanker  paru,  hati, perut, kolorektal, dan kanker payudara  adalah  penyebab  terbesar kematian akibat kanker setiap tahunnya.  Diketahui  bahwa  pada tahun 2012 terdapat 14.067.894 kasus baru  kanker  dan  8.201.575  kematian akibat  kanker  di  seluruh  dunia menurut data GLOBOCAN, International Agency for Research on Cancer (IARC) [6]. Resiko kematian
dapat  dilihat  dari  tingkat  keganasan kanker,  tingkat  keganasan  kanker pada  pasien  satu  sama  lainnya berbeda. Penentuan tingkat keganasan seseorang penderita
kanker  berdasarkan  kondisi  kanker
dapat  dimodelkan  salah  satunya menggunakan model klasifikasi. Oleh karena itu data kanker dapat dijadikan sebagai alat uji perbandingan metode deep learning dan machine learning.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penyusunan  naskah  ini  meliputi  dua bagian  pokok  yaitu  metode  pengumpulan  data  dan  metode  analisis.  Metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 1

## Gammbar 1 Metode Penelitian

## 3. HASIL
Hasil  uji  statistik  pada  Tabel  1.  memperoleh  hasil  bahwa  FFNN  pada machine  learning dan  RBM  pada deep  learning dimana  perbedaan  ini ditunjukkan dari  nilai  signifikansi  (2 -tailed )  yang  dihasilkan  bernilai  lebih kecil dari α = 0.05 yaitu sebesar 8,68844E-16. Hasil ini menunjukkan bahwa H0 ditolak yang berarti menerima H1, yang artinya metode 2 (menggunakan
Perbandingan Hasil dan Akurasi Hitung akurasi Deep Learning Hasil klasifikasi Deep Learning Perhitungan Deep  Learning Perhitungan FFNN Backpropagation dan Restricted Boltman Machine Hasil klasifikasi Machine Learning Perhitungan Machine Learning Perhitungan FFNN Backpropagation Perhitungan Restricted Boltman Machine Pemecahan Data 80% Latih 20% Uji Hitung akurasi Machine Learning
RBM  pada deep  learning )  berbeda nyata dengan metode 1 (menggunakan
FFNN pada machine learning ). Dari hasil  akurasi  yang  dihasilkan  terbukti metode 2 memiliki hasil yang lebih baik dari metode 1.
Tabel 1. Hasil Uji T Berpasangan Nilai Akurasi Setiap Class FFNN RBM Mean 2,37425107 2,540145985 Variance 0,55176045 0,794332331 Observations 137 137 Pearson Correlation 0,982430118 Hypothesized Mean Difference 0 Df 136 t Stat -9,12312283 P(T<=t) one-tail 4,34422E-16 t Critical one-tail 1,656134988 P(T<=t) two-tail 8,68844E-16 t Critical two-tail 1,977560777

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapat  setelah melakukan analisis terhadap metode machine learning dan deep learning untuk klasifikasi penyakit kanker  payudara  adalah  sebagi berikut: 1). Hasil klasifikasi dengan  FFNN  pada  machine learning terdapat 4 data yang tidak terklasifikasi
dengan benar, sedangkan dengan RBM pada deep learning terdapat 2 data yang tidak terklasifikasi  dengan  benar.  Hasil tersebut didapat dari perbandingan hasil  klasifikasi  dengan  data  uji yang  berjumlah  137  data  kanker payudara. 2). Dalam kasus klasifikasi penyakit kanker payudara, akurasi metode machine learning  lebih  kecil  dibandingkan
dengan  akurasi  deep  learning  dan hasil  hipotesa  menggunakan  uji  t menunjukkan bahwa nilai signifikansi  (2-tailed)  lebih  kecil dari  α  =  0.05  yaitu  sebesar 8,68844E-16  yang  menandakan bahwa  deep  learning  lebih  baik dibandingkan  machine  learning. Dengan  akurasi  metode  machine learning  sebesar  97.0803%  dan deep  learning  sebesar  98.5401%. Nilai  MSE  pada  pengklasifikasian menggunakan FFNN adalah sebesar  0.0814,  sedangkan  pada RBM sebesar 0.0584. 5. Daftar Pustaka
[1] Widodo P. Rule-Based Classifier untuk Mendeteksi
Penyakit Liver. Bianglala Informatika. 2014. Vol II. No 1. [2]  Rudianto.  Penentuan  Penyakit Peradangan Hati Dengan Menggunakan  Neural  Network Backpropagation. Indonesian Journal  on  Computer  Information
Technology. 2016. Vol 1. No 1. [3] Hirak K dkk. Big Data Analitics In  Bio  Informatics:  Machine Learning  Perspective.  Jurnal  of iatex class files. 2014. Vol 13. No 9.
[4]  Putra  BRD,  Kusuma  WA,  dan
Kustiyo  A.  Klasifikasi  khasiat Formla Jamu dengan Metode Deep Belief Network. Makalah Kolokium Program S1 Ilmu Komputer  Alih  Jenis,  Departemen Ilmu Komputer, FMIPA-IPB. 2011. [5]  Ersti  Renette,  Wisesty  Untari Novia,  Jonri.  Klasifikasi  Sinyal EEG  Menggunakan  Deep  Neural Network. Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Telkom. [6]  Pusat  data  dan  informasi. Situasi  Penyakit  Kanker.  Buletin Jendela  Pusat  Data  dan  Informasi. 2015. ISSN 2088 - 270X. [7] Susilawati. Algoritma Restricted  Boltzmann  Machine (RBM)  untuk  Pengenalan  Tulisan
Tangan  Angka.  Seminar  Nasional Teknologi Informatika. Universitas Medan Area. 2017. ISBN:978-602- 50006-0-7.
[8] Seonwoo M, Byunghan L, dan Sungroh  Y.  Deep  Lerning  in
Bioinformatics.  Department  of Electrical and Computer
Engineering, Seoul National University, Seoul 08826, Korea. [9] Feriante J. Massiveli Multitask Deep Learning for Drug
Discovery.  Master  of  science  in computer  science,  university  of wisconsin- Madison. 2015.
[10]  Diwandari  S  dan  Setiawan NA.  Perbandingan  Algoritme  J48 dan  NBTree  untuk  Klasifikasi Diaognosa Penyakit pada Soybean. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi (SENTIKA).  Yogyakarta.  2015. ISSN 2089 – 9815. [11]  Saputra  RA.  Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Minning untuk Memprediksi Penyakit  Tuberculosis  (TB):  Studi Kasus Puskesmas Karawang Sukabumi. Seminar Nasional Inovasi dan Tren (SNIT), Proceeding SNIT. 2014. Hal 3. [12]  Fernanda JW. Boosting
Neural  Network dan Boosting Cart Pada  Klasifikasi  Diabetes  Militus Tipe  II.  Jurnal  Matematika.  2012. Vol 2. No 2.
[13]  Sinta  R,  Gernowo  R,  dan Suryono.  Rancang  Bangun  Sistem Peramalan Konsumsi Daya Listrik dengan  Artificial  Neural  Network Backpropagation.  Jurnal  Sistem Informasi Bisnis. 2013.
[14]  Beale  MH,  Hagan  MT,  dan
Demuth  HB.  MATLAB  Neural Network
ToolboxTM User’s
Guide.  The  MathWorks,  Inc. https://www.mathworks.com/help/ pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf. Diakses 17 Februari 2018. [15]  Kusumadewi  F.  Peramalan Harga Emas Menggunakan
Feedforward Neural Network Dengan Algoritma Backpropagation. Skripsi. FMIPA, Matematika,  Universitas  Negeri Yogyakarta. 2014. [16]  Hrasko R, Pacheco AGC, dan Krohlong RA. Time Series Prediction using Restricted Boltzmann Machine and Backpropagation. Procedia Computer  Science.  Information Technology and Quantitative Management (ITQM). 2015. Hal.55 ISSN 990 – 999 [17] Ghazali G dan Jondri. Peramalan  Saham  Menggunakan
DBM  (Deep  Belief  Networ). Fakultas  Informatika,  Universitas Telkom, Bandung. [18]  Hansun Seng. Penerapan
WEMA  dalam  Peramalan  Data
IHSG. Ultimatics. 2013. Vol V. No 2. ISSN 2085 – 4552. [19]  Solikin R, Jusak, dan Sutomo E. Sistem Pakar Diagnosis Penyakit  pada  Ayam  Petelur Menggunakan  Metode  Certainty Factor.  Jurnal  Sistem  Informatika. 2014. JSIKA. Vol 3. No 2. [20]  Laxmi GF. Optimasi Pemilihan Threshold dan Operator Fuzzy Local Binary Pattern Menggunakan  Multi  Objective Genetic  Algorithm.  Tesis,  Institut
Pertanian Bogor. 2012.