MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Juni 2022

## Komparasi Metode

## Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kanker Payudara

## JAKA KUSUMA, B. HERAWAN HAYADI, WANAYUMINI, RIKA ROSNELLY
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia. Email : jakakusuma41@gmail.com
Received 28 Maret 2022 | Revised 28 Mei 2022 | Accepted 22 Juni 2022

## ABSTRAK
Penyebab  kematian  utama  saat  ini  di  dunia  salah  satunya  dikarenakan  oleh penyakit kanker. Menurut data Globocan 2018, dengan tingkat kematian rerata 17 per  100.000  jiwa  dan  insiden  sebanyak  2,1  per  100.000  jiwa  untuk  kanker payudara  yang  menyerang  wanita  di  Indonesia.  Hal  ini  menjadikan  Indonesia menempati  peringkat  ke-23  di  Asia  dan  ke-8  di  Asia  Tenggara.  Seiring perkembangan teknologi, sistem berbantuan komputer telah membantu orang di berbagai  bidang  misalnya  di  bidang  medis.  Penentuan  jenis  kanker  payudara menggunakan  mechine  learning  dapat  membantu  ahli  patologi  melakukan pemeriksaan secara lebih konsisten dan efisien. Pada penelitian ini, akan dilakukan komparasi  metode  Multi  Layer  Perceptron  (MLP)  dan  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  klasifikasi  kanker  payudara.  Adapun  hasil  yang  didapatkan menunjukan  bahwa,  dalam  klasifikasi  metode  Multi  Layer  Perceptron  (MLP) dengan  fungsi  aktivasi  Logistic  dan  fungsi  optimisasi  Adam  memberikan  nilai accuracy, precision dan recall terbaik dibandingkan Support Vector Machine yaitu sebesar 97.7%.
Kata  kunci:  Multi  Layer  Perceptron  (MLP),  Aktivasi  Logistic,  Optimisasi  Adam, Support Vector Machine (SVM), Kanker Payudara

## ABSTRACT
The leading cause of death today in the world is due to cancer. According to Globocan 2018 data, with an average mortality rate of 17 per 100,000 people and an incidence of 2.1 per 100,000 people for breast cancer that affects women in Indonesia. This makes Indonesia ranked 23rd in Asia and 8th in Southeast Asia. As technology has evolved, computer-aided systems have helped people in various fields such as in the medical field. Determination of the type of breast cancer using mechine learning can help pathologists perform examinations more consistently  and  efficiently.  In  this  study,  a  comparison  of  the  Multi  Layer Perceptron (MLP) and Support Vector Machine (SVM) methods will be carried out for  breast  cancer  classification.  The  results  obtained  showed  that,  in  the classification  of  multi  layer  perceptron  (MLP)  methods  with  logistic  activation function and Adam optimization function provides the best accuracy, precision and recall value compared to Support Vector Machine which is 97.7%.
Keywords: Multi Layer Perceptron (MLP), Logistic Activation, Adam Optimization, Support Vector Machine (SVM), Breast Cancer

## 1. PENDAHULUAN
Kanker adalah penyakit yang dapat berkembang didalam tubuh manusia yaitu dihampir semua organ. Abnormalitas siklus sel yang khas terjadi ketika gen yang mengontrol reproduksi sel dalam tubuh rusak dan berkembang secara tidak normal, menyebabkan sel membelah lebih banyak dari biasanya. Akibatnya, ia dapat menyerang jaringan biologis terdekat dan menyebar ke jaringan tubuh lain melalui aliran darah (Sari, 2019).
Penyebab kematian utama saat ini di dunia salah satunya dikarenakan oleh penyakit kanker. Menurut data Globocan 2018, dengan tingkat kematian rerata 17 per 100.000 jiwa dan insiden sebanyak 2,1 per 100.000 jiwa untuk kanker payudara yang menyerang wanita di Indonesia. Hal ini menjadikan Indonesia menempati peringkat ke-23 di Asia dan ke-8 di Asia Tenggara (Khadijah  &  Kusumaningrum,  2019).  Angka  kanker  di  negara  berkembang  berubah dengan  cepat  karena  meningkatnya  tingkah  laku  sehari-hari  yang  dapat  berkontribusi terhadap penyakit, seperti merokok, kurangnya aktivitas fisik dan pola makan (Resmiati & Arifin, 2021).
Kanker  payudara  adalah  penyakit  tidak  menular  dan  tidak  berbahaya  yang  biasanya menyerang  wanita.  Beberapa  faktor  penyebabnya  adalah  pemecahan  sel  dan  saluran  ke jaringan  pendukung  payudara.  Setelah  kanker  serviks,  kanker  payudara  adalah  penyebab utama kematian kedua di kalangan wanita di dunia, di mana terus meningkat dari tahun ke tahun (Atthalla, dkk., 2018). Sesuai jenisnya, kanker payudara dapat dibagi menjadi dua bagian, yaitu jinak ( benign) dan ganas (malignant). Kanker payudara jinak ditandai dengan munculnya benjolan bulat, ukuran kecil, lunak yang dapat dideteksi, tetapi belum menyebar atau  merusak  jaringan  disekitarnya.  Kanker  payudara  ganas  ditandai  dengan  munculnya benjolan dalam bentuk yang kasar, sering menyebar dan menyakitkan, tidak simetris, merusak jaringan atau organ lain disekitarnya (Atthalla, dkk., 2018).
Seiring  perkembangan  teknologi,  sistem  berbantuan  komputer  telah  membantu  orang  di berbagai bidang misalnya di bidang medis. Penentuan jenis kanker payudara menggunakan mechine  learning  dapat  membantu  ahli  patologi  melakukan  pemeriksaan  secara  lebih konsisten dan efisien (Erwandi & Suyanto, 2020).
Dalam  penelitian  terdahulu  mengenai  klasifikasi  penyakit  kanker  payudara  memanfaatkan beberapa metode yang beragam yaitu metode K-Nearest Neighbor (KNN) yang dilaksanakan oleh (Atthalla, dkk., 2018) menciptakan tingkat akurasi sebesar 93%. Pada metode Naive Bayes (NB) yang dilaksanakan (Oktavianto & Handri, 2020) menciptakan tingkat akurasi sebesar 96%. Dan pada penelitian metode Support Vector Machine (SVM) beserta Backward Elimination yang dilaksanakan oleh (Resmiati & Arifin, 2021) menciptakan tingkat akurasi sebesar 95%. Sehingga akan menarik untuk mencoba metode klasifikasi lain yaitu Multi Layer Perceptron (MLP) apakah tingkat akurasi yang dihasilkan lebih baik atau tidak.
Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan  komparasi  metode Multi  Layer  Perceptron  (MLP)  dan Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi kanker payudara yang mana akan didapatkan hasil accuracy, precision dan recall-nya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dipergunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery  in Databases  (KDD).  Metode  penelitian  KDD  sebagai  proses  penambangan  data  untuk
Komparasi Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kanker Payudara
menemukan informasi berharga, pola yang ada dalam data, yang mana melibatkan algoritma dalam  mengidentifikasi  pola  dalam  data  (Palacios,  dkk.,  2021).  Adapun  tahapan  KDD seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan pada Metodologi Penelitian
2.1. Dataset Selection Sumber untuk pemilihan dataset dapat bervariasi tergantung pada penelitian yang dilakukan. Tipe data dapat dikaitkan dengan variabel kuantitatif atau kualitatif, dimana kasus kualitatif dapat berisi skala nominal atau ordinal. Setelah data yang relevan dipilih sesuai dengan tujuan penambangan data, prapemrosesannya harus diupayakan (Palacios, dkk., 2021). Dataset yang digunakan berasal dari situs di internet yaitu Kaggle dengan nama dataset Wisconsin Breast Cancer. Terlihat pada Gambar 2 dataset berisi 569 data, dimana terdiri dari 212 jenis kanker  ganas  ( malignant),  357  kanker  jinak  (benign)  dan  30  atribut  yang  mengandung karakteristik pasien kanker payudara.

## 2.2. Preprocessing
Langkah preprocessing dilakukan untuk mengatur kumpulan data yang dipilih ke dalam bentuk yang  dapat  dikelola  untuk  fase  selanjutnya  dari  metode  KDD  (Palacios,  dkk.,  2021). Tahapan preprocessing pada Gambar 3 dikelompokkan antara fitur dan target variabel. Untuk atribut diagnosis digunakan sebagai target dan atribut lainnya adalah fitur.
Gambar 3. Tahapan Preprocessing
2.3. Transformation Langkah transformation melibatkan  pemrosesan  data  awal  dan  generasi  variabel  baru  dari yang sudah ada. Tahap ini berfokus pada normalisasi dari berbagai fitur dan data yang dipilih untuk menstandarkan semua data pada skala yang sama, sehingga menghindari masalah bias (Palacios, dkk., 2021). Tahapan transformation pada Gambar 4 adalah membagi data latih dan data uji. Pada penggunaan aplikasi Orange Data Mining ini sudah ada fungsi untuk berbagi data latih dan data uji secara acak, yang mana 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Dengan demikian, data latih yang dipakai adalah 399 data dan 170 data sebagai data uji.
Komparasi Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kanker Payudara

## 2.4. Klasifikasi
Hasil  dari  transformasi  tersebut,  selanjutnya  akan  dilakukan  klasifikasi  data  menggunakan metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) yang nantinya akan didapatkan  hasil accuracy,  precision  dan  recall.  Pada  tahapan  klasifikasi  ini  menggunakan aplikasi Orange Data Mining. Orange Data Mining adalah aplikasi data mining dan machine learning yang digunakan untuk analisis data dengan skrip Python dan visualization (Demsˇar, dkk., 2013).
Gambar 5. Klasifikasi Metode Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  salah  satu  metode  dugaan  baik  dalam  klasifikasi maupun regresi. SVM mempunyai prinsip dasar pengklasifikasi linier sehingga pengklasifikasi dapat  diuraikan secara  linear,  tetapi  saat  ini  SVM  dapat  memecahkan  persoalan  non-linier dengan  memasukkan  rancangan  kernel  ke  ruang  kerja  berdimensi  tinggi  (Derisma  & Febrian, 2020). Dalam SVM, dataset digunakan untuk setiap item data menjadi titik dalam ruang  n-dimensi,  sehingga  nilai  setiap  item  data  diambil  sebagai  nilai  koordinat  tertentu, kemudian  algoritma  diklasifikasikan,  dan hyperplane  ditentukan  untuk  membedakan  kedua kelas yang memiliki nilai sangat baik (Kusuma, dkk., 2022).
Gambar 6. Klasifikasi Metode Multi Layer Perceptron (MLP)
Multi Layer Perceptron (MLP) adalah jaringan syaraf tiruan (artificial neural network) feed- forward dengan satu atau lebih lapisan tersembunyi. Secara umum, MLP terdiri dari lapisan input  yang  merupakan  kumpulan  neuron  untuk  input  data,  setidaknya  satu  lapisan tersembunyi  sebagai neuron  komputasi  dan  satu  lapisan  keluaran  sebagai  neuron penyimpanan  untuk  hasil  komputasi.  Dalam  MLP,  ada dua  parameter  penting,  yaitu  fungsi aktivasi dan fungsi optimasi. Fungsi aktivasi menentukan output pada simpul elemen input. Sedangkan  fungsi  optimasi  digunakan  untuk  menentukan  bobot  yang  paling  sesuai berdasarkan input dan output (Wibawa & Maysanjaya, 2018) (Hayadi, dkk., 2021).
Gambar 7. Arsitektur Multi Layer Perceptron (MLP) Standar (Wibawa & Maysanjaya, 2018)
Pada penelitian ini, MLP yang diujikan dengan fungsi aktivasi Logistic dan fungsi optimisasi yang digunakan adalah Adam.

## 2.5. Evaluasi
Pada fase akhir ini, kinerja metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM)  harus  dibandingkan  dalam  memilih  algoritma  terbaik.  Seseorang  harus  fokus  pada metode yang menunjukkan nilai accuracy, precision, dan recall yang tinggi (Palacios dkk., 2021). Hasil penelitian ini akan disajikan sebagai Confusion Matrix. Dimana didalamnya, hasil prediksi  dan  nilai  aktual  ditampilkan  untuk  menentukan  keakuratan  setiap  metode.  Ada beberapa jenis dalam confusion matrix yaitu accuracy, precision dan recall. Accuracy adalah rasio  prediksi  yang  benar  untuk  data  keseluruhan  Persamaan  (1). Precision  adalah perbandingan  nilai  prediksi  benar  positif  dengan  hasil  total  prediksi  positif  Persamaan  (2). Recall  adalah  perbandingan  nilai  prediksi  positif  benar  dengan  semua  data  positif  benar Persamaan (3) (Ridhovan & Suharso, 2022).
(1)
(2)
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Paparan dari hasil pengujian aplikasi Orange Data Mining, dengan dataset data latih sebanyak 80%  dan  data uji  sebanyak  20%  menggunakan metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM).
Komparasi Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Gambar 8. Design Widget Klasifikasi Kanker Payudara
Klasifikasi  dengan  metode Multi Layer Perceptron (MLP) menggunakan data latih sebanyak 399,  terlihat  pada  Gambar  9  menghasilkan  390  prediksi  dengan  nilai  benar  dan  9  prediksi dengan nilai salah. Sehingga diperoleh nilai accuracy yaitu (390/399)*100% = 97.7%.
Gambar 9. Confusion Matrix Metode Multi Layer Perceptron (MLP) pada Data latih
Klasifikasi dengan metode Support Vector Machine (SVM) menggunakan data latih sebanyak 399, terlihat pada Gambar 10 menghasilkan 384 prediksi dengan nilai benar dan 15 prediksi dengan nilai salah. Sehingga diperoleh nilai accuracy yaitu (384/399)*100% = 96.2%
Gambar 10. Confusion Matrix Metode Support Vector Machine (SVM) pada Data latih
Hasil  kinerja accuracy,  precision  dan  recall  dari  metode  Multi  Layer  Perceptron  (MLP)  dan Support Vector Machine (SVM) menggunakan dataset latih, motode tersebut dapat memantau kanker  payudara  jinak  atau  ganas.  Gambar  11  merupakan  hasil  evaluasi  masing-masing metode.
Gambar 11. Hasil Accuracy , Precision dan Recall pada Data Latih
Klasifikasi dengan metode Multi Layer Perceptron (MLP) menggunakan data uji sebanyak 170, terlihat pada Gambar 12 menghasilkan 163 prediksi dengan nilai benar dan 7 prediksi dengan nilai salah. Sehingga diperoleh nilai accuracy yaitu (163/170)*100% = 95.9%
Gambar 12. Confusion Matrix Metode Multi Layer Perceptron (MLP) pada Data Uji
Klasifikasi dengan metode Support Vector Machine (SVM) menggunakan data latih sebanyak 170, terlihat pada Gambar 13 menghasilkan 159 prediksi dengan nilai benar dan 11 prediksi dengan nilai salah. Sehingga diperoleh nilai accuracy yaitu (159/170)*100% = 93.5%
Gambar 13. Confusion Matrix Metode Support Vector Machine (SVM) pada Data Uji
Hasil kinerja dari metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) menggunakan dataset  uji,  motode  tersebut  dapat  memantau  kanker  payudara  jinak  atau ganas. Gambar 14 merupakan  hasil evaluasi masing-masing metode.
Komparasi Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Gambar 14. Hasil Prediksi dan Evaluasi pada Data Uji
Adapun  hasil  penelitian  tersebut  menunjukan  bahwa  metode Multi  Layer  Perceptron  (MLP) menghasilkan nilai accuracy terbaik dibandingkan metode Support Vector Machine (SVM) pada klasifikasi jenis kanker payudara baik menggunakan data latih ataupun data uji.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  melakukan  komparasi    metode Multi  Layer  Perceptron  (MLP)  dan  Support  Vector Machine (SVM) pada klasifikasi kanker payudara menggunakan aplikasi Orange Data Mining. Dataset  yang  digunakan  berasal  dari  situs  di  internet  yaitu  Kaggle  dengan  nama  dataset Wisconsin Breast Cancer. Dataset tersebut berisi 569 data, dimana terdiri dari 212 jenis kanker ganas,  357  kanker  jinak  dan  30  atribut  yang  mengandung  karakteristik  pasien  kanker payudara.  Hasil yang  didapatkan  menunjukan  bahwa,  dalam  klasifikasi  metode Multi  Layer Perceptron (MLP) dengan fungsi aktivasi Logistic dan fungsi optimisasi Adam memberikan nilai accuracy,  precision  dan  recall  terbaik  dibandingkan  Support  Vector  Machine  yaitu  sebesar 97.7%.

## DAFTAR RUJUKAN
Atthalla,  I.  N.,  Jovandy,  A.,  &  Habibie,  H.  (2018). Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Payudara Menggunakan Metode K Nearest Neighbor. 4.
Demsˇar, J., Curk, T., Erjavec, A., Demsar, J., Curk, T., Erjave, A., Gorup, C., Hocevar, T., Milutinovic, M., Mozina, M., Polajnar, M., Toplak, M., Staric, A., Stajdohar, M., Umek, L., Zagar, L., Zbontar, J., Zitnik, M., & Zupan, B. (2013). Orange: Data Mining Toolbox in Python. The Journal of Machine Learning Research, 14(1), 5.
Derisma, D., & Febrian, F. (2020). Perbandingan Teknik Klasifikasi Neural Network, Support Vector Machine, dan Naive Bayes dalam Mendeteksi Kanker Payudara. BINA INSANI ICT JOURNAL, 7(1), 53. https://doi.org/10.51211/biict.v7i1.1343
Erwandi, R., & Suyanto, S. (2020). Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Residual Neural Network. 5(1), 8.
Hayadi, B. H., Sudipa, I. G. I., & Windarto, A. P. (2021). Model Peramalan Artificial Neural Network  pada  Peserta  KB  Aktif  Jalur  Pemerintahan  menggunakan  Artificial  Neural Network  Back-Propagation. MATRIK :  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan Rekayasa Komputer, 21(1), 11–20. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1273
Khadijah,  K.,  &  Kusumaningrum,  R.  (2019).  Ensemble  Classifier  untuk  Klasifikasi  Kanker
Payudara. IT  JOURNAL  RESEARCH  AND  DEVELOPMENT,  4(1),  61–71. https://doi.org/10.25299/itjrd.2019.vol4(1).3540
Kusuma, J., Abwabul, J., Zulkarnain Lubis, M., Rubianto, & Rosnelly, R. (2022). Komparasi Algoritma Support Vector Machine Dan Naive Bayes Pada Klasifikasi Ras Kucing. Jurnal Generic, 14(2), 8–12.
Oktavianto,  H.,  &  Handri,  R.  P.  (2020).  Analisis  Klasifikasi  Kanker  Payudara  Menggunakan Algoritma Naive Bayes. INFORMAL:  Informatics  Journal,  4(3),  117. https://doi.org/10.19184/isj.v4i3.14170
Palacios,  C.  A.,  Reyes-Suárez,  J.  A.,  Bearzotti,  L.  A.,  Leiva,  V.,  &  Marchant,  C.  (2021). Knowledge Discovery for Higher Education Student Retention Based on Data Mining: Machine  Learning  Algorithms  and  Case  Study  in  Chile. Entropy,  23(4),  485. https://doi.org/10.3390/e23040485
Resmiati,  R.,  &  Arifin,  T.  (2021).  Klasifikasi  Pasien  Kanker  Payudara  Menggunakan  Metode Support  Vector  Machine  dengan  Backward  Elimination. SISTEMASI,  10(2),  381. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i2.1238
Ridhovan, A., & Suharso, A. (2022). PENERAPAN METODE RESIDUAL NETWORK (RESNET) DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN GANDUM. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 7(1), 58–65. https://doi.org/10.29100/jipi.v7i1.2410
Sari, N. P. W. P. (2019). Women Living With Breast and Cervical Cancer in the Community: The  Face  of  Surabaya  Nowadays. Indonesian  Journal  of  Cancer,  12(4),  116. https://doi.org/10.33371/ijoc.v12i4.605
Wibawa, M. S., & Maysanjaya, I. M. D. (2018). MULTI LAYER PERCEPTRON DAN PRINCIPAL COMPONENT  ANALYSIS  UNTUK  DIAGNOSA  KANKER  PAYUDARA. Jurnal  Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), 7(1), 90.
https://doi.org/10.23887/janapati.v7i1.12909