Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023

## Deep learning untuk pendeteksian penyakit kanker payudara dengan optimasi Adam
Irmawati 1* , Yuris Alkhalifi 2 , Agung Fazriansyah 3 , Mohammad Syamsul Azis 4 , Kudiantoro Widianto 5
Program Studi Sistem Informasi 134 , Program Studi Teknologi Komputer 2 , Teknologi Informasi 5
Fakultas Teknik dan Informatika 12345
Universitas Bina Sarana Informatika 1235 Universitas Nusa Mandiri 4
irmawati.iat@bsi.ac.id, yuris.yak@bsi.ac.id, agung.fzr@bsi.ac.id, mohammad.myz@nusamandiri.ac.id, kudiantoro.kdw@bsi.ac.id ,
Received: November 24, 2022 . Revised: December 29, 2022 . Accepted: January 24, 2023 . Issue Period: Vol.7 No.1 (2023),Pp. 124-136
Abstrak: Kanker payudara merupakan penyebab kematian kedua pada pasien wanita di  dunia.  Kanker  payudara  telah  menyebabkan  kematian  di  lebih  dari  100  negara. Diagnosis  dini  pasien  kanker  payudara  menjadi  penting  guna  mengurangi kemungkinan kematian. Peneliti fokus pada deteksi akurat kanker payudara, metode diagnostik  otomatis  dan  diagnosis  kanker  payudara.  Makalah  ini  mengusulkan optimasi  Adam  untuk  Deep  Learning  Algorithm  untuk  mengklasifikasikan  deteksi kanker  payudara.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  ketidakstabilan data dan overfitting, serta memperbarui bobot jaringan pada data latih deep learning. Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  eksperimen  dengan  kombinasi  tiga  lapisan tersembunyi  dan  kecepatan  pembelajaran  untuk  meningkatkan  akurasi  klasifikasi. Eksperimen  menggunakan  kumpulan data kanker payudara  yang di dapat dari Studi UCI:  kumpulan  data  WBCD  (Asli)  adapun  hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa skema  yang  diusulkan  mencapai  akurasi  96,3%  untuk  mengklasifikasikan  kanker payudara.
Kata  Kunci  :  Data  Mining,  Deep  Learning,  Adam  Optimizer,  Klasifikasi, Kanker Payudara
Abstract: Breast  cancer  is  the  second  leading  cause  of  death  in  female  patients  in the  world.  Breast  cancer  has  caused  death  in  more  than  100  countries.  Early diagnosis  of  breast  cancer  patients  is  important  to  reduce  the  possibility  of  death. Researchers  focus  on  accurate  breast  cancer  detection,  automated  diagnostic methods  and breast  cancer  diagnosis.  This  paper  proposes  Adam's optimization  for Deep  Learning  Algorithm  to  classify  breast  cancer  detection.  This  study  aims  to overcome the problem of data instability and overfitting, as well as update network weights  on  deep  learning  training  data.  In  this  study,  the  authors  conducted experiments with a combination of three hidden layers and learning speed to improve classification  accuracy.  The  experiment  used  the  breast  cancer  data  set  obtained from  the  UCI  Study:  the  WBCD  data  set  (Original)  while  the  experimental  results
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
showed  that  the  proposed  scheme  achieved  96.3%  accuracy  for  classifying  breast cancer.
Keywords:  Data  Mining,  Deep  Learning,  Adam  Optimizer,  Classification,  Breast Cancer

## I. PENDAHULUAN
Kanker  payudara  dapat  terjadi  pada  pria  dan  wanita,  tetapi  jauh  lebih  sering  terjadi  pada  wanita  dan merupakan  kanker  yang  paling  banyak  didiagnosis  pada  wanita.  Kanker  payudara  adalah  jenis  kanker  paling agresif yang diderita oleh wanita di seluruh dunia dan menjadi penyebab kematian kedua di antara pasien kanker wanita  [1]. Pertumbuhan sel payudara yang tidak normal akan menyerang sel-sel di sekitar payudara lebih cepat dan menyebar ke bagian tubuh lainnya  [2]. Kanker payudara memiliki dua kelas yang berbeda yaitu jinak dan ganas.  Tumor  jinak,  biasanya  dikenal  sebagai  non-kanker,  dibiarkan  begitu  saja  oleh  dokter  tanpa mengangkatnya  karena  tidak  terlalu  agresif  terhadap  jaringan  lain,  tetapi  kadang-kadang  dapat  tumbuh menyebabkan rasa  sakit atau  lainnya.  Di sisi  lain,  tumor ganas atau dikenal sebagai  kanker terlalu agresif dan memiliki  kemampuan  untuk  merusak  jaringan  di  sekitarnya  dan  jika  pasien  didiagnosis  ganas  maka  dokter melakukan biopsi untuk mengetahui agresivitas atau tingkat keparahan tumor [3]. Tumor ganas berjalan melalui jaringan  tubuh  yang  sehat  dan  menghancurkannya  [4].  Penyebab  utama  penyakit  kanker  payudara  terutama terkait  dengan  pasien  yang  mewarisi  mutasi  genetik  pada  gen  mereka  [5].  Tanda-tanda  kanker  payudara mungkin termasuk benjolan di payudara, perubahan bentuk payudara, lesung pipit pada kulit, cairan yang keluar dari  puting  susu,  dan  kemudian  menyebar  ke  area  tubuh  lainnya.  Kanker  payudara  adalah  kanker  yang  paling sering  didiagnosis  dan  penyebab  utama  kematian  akibat  kanker  dengan  jumlah  persentase  11,6%.  Pada  tahun 2018  kanker  payudara  di  dunia  ada  sekitar  2,1  juta  kasus.  Penyakit  ini  merupakan  kanker  yang  paling  sering didiagnosis  di  sebagian  besar  negara  (154  dari  185)  dan  juga  merupakan  penyebab  utama  kematian  akibat kanker di lebih dari 100 negara.[6]. Klasifikasi  merupakan  proses data  mining  yang bertujuan  untuk  membagi data  ke  dalam  kelas-kelas  untuk  memudahkan  pengambilan  keputusan,  karena  itu  merupakan  tugas  penting dalam  bidang  medis.  Ada  banyak  peneliti  yang  sudah  melakukan  penelitian  untuk  memprediksi  kanker payudara,  namun  dalam  penelitian  ini  penulis  mengusulkan  Deep  Learning  menggunakan  optimasi  Adam. Karena teknik deep learning memiliki keunggulan dapat  mengevaluasi sejumlah besar data dengan lebih tepat dan lebih cepat, sehingga menghasilkan pengurangan kesalahan selama proses pendeteksian [7].

## II. METODE DAN MATERI
Berbagai metode dapat diterapkan untuk klasifikasi kanker payudara untuk membedakan antara dua jenis tumor  payudara  yaitu  Jinak  dan  Ganas  [3].  Penelitian  terdahulu  yang  sudah  dilakukan  menegnai  klasifikasi kanker  payudara  yang  dilakukan  [8]  yang  berjudul  “ Breast  cancer  disease  classification  using  fuzzy-ID3 algorithm with FUZZYDBD method: automatic fuzzy database definition” Model yang diusulkan adalah metode FUZZYDBD untuk mengklasifikasikan penyakit kanker payudara pada tiga dataset yaitu dataset WBCD (Asli), WDBC  (Diagnostik)  dan  dataset  Coimbra  dan  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  yaitu  dengan memperoleh  hasil  sebesar  94.362,  94.362,  70.690.  Penelitian  yang  dilakukan  [9]  berjudul  “Decision  support system for breast cancer prediction” Model yang diusulkan adalah Support Vector Machine (SVM) pada dataset WBCD  menghasilkan  akurasi  86.100.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10]  yang  berjudul  “Using  Feature Selection Techniques to Improve the  Accuracy of Breast Cancer Classification” Model  yang diusulkan adalah C4.5 algorithm untuk mengklasifikasikan penyakit kanker payudara pada dataset WBCD menghasilkan akurasi 92.970.  Dataset  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  atau  data  publik  yang  diambil dari UCI  Machine  Learning . Eksperimen  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  set  data  kanker  payudara,  yaitu: dataset  WBCD  (Asli).  Database  Kanker  Payudara  Wisconsin,  yang  dikenal  sebagai  kumpulan  data  WBCD
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
(Asli),  terdiri  dari  satu  atribut  target  diantaranya  yaitu  kelas  jinak  dan  ganas.  Dan  berisi  sembilan  atribut prediktif,  ketebalan  rumpun,  keseragaman  ukuran  sel,  keseragaman  bentuk  sel,  adhesi  marginal,  ukuran  sel epitel  tunggal,  kromatin  hambar,  inti  telanjang,  nukleolus  normal  dan  mitosis.  Serta  satu  atribut  non-prediktif dalam  kumpulan  data  ini  adalah  nomor  ID.  Dataset  terdiri  dari  699  kasus,  458  sampel  jinak  dan  241  sampel ganas. Ini  memiliki 16 nilai  yang  hilang, dan penghapusan  daftar telah diterapkan  untuk menangani data yang hilang, yang mengarah ke 683 instances.
Tabel  1.  merupakan  Tabel  kumpulan  data  kanker  payudara  yang  digunakan  pada  penelitian  ini, berdasarkan jumlah atribut, jumlah instances dan jumlah kelas.
Tabel 1. Rincian Dataset Kanker Payudara
Dataset Jumlah Atribut Jumlah Instance Jumlah Kelas WBCD (Original) 11 683 2
Eksperimen  penelitian  dilakukan  sesuai  dengan  tahapan-tahapan  sebagaimana  disajikan  pada  Gambar  1. Penelitian  dimulai  dari  melakukan  eksplorasi  dataset,  data preprocessing ,  split  data,  normalisasi  data, membangun arsitektur model deep learning , training dan validation model, serta evaluation model .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
Data Preprocessing Cleaning Data Features Encoding Ekstraksi Featurs Model Arsitektur Deep Learning Model A Model B Model C Model D Model E Training dan Validation Model
Validation
Accuracy Validation Error
Evaluasi Model Accuracy Precission Recall F1 Score Normalisasi Data Split Data Eksplorasi Data Dataset WBCD

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan dari setiap tahapan diatas dijelaskan sebagai berikut:
1. Eksplorasi  Data  terdiri  dari  mengecek  dimensi  data,  mengecek  tipe  data,  mengecek  data  kosong,  dan statistik distribusi label target.
2. Data Preprocessing terdiri dari cleaning data yaitu menghapus kolom “id” pada dataset asli (WBCD). Kemudian  mengubah  nama class fitur  (sebagai  kelas  target)  menjadi  fitur  dengan  nama “diagnosis”, hal tersebut dilakukan karena jika tidak mengubah nama kelas fitur maka akan dibaca sebagai fungsi. Features  Encoding yaitu  melakukan  konversi  nilai  pada  variable  dalam  bentuk  kategorikal  ke  dalam bentuk  numerik  menggunakan  teknik Label  Encoding pada  atribut  target  dari  ketiga  dataset  tersebut. Label  Encoder dari  library Scikit  Learn .  Kemudian  merubah  label  target  klasifikasi  dari “category” menjadi “numeric”, pada  dataset  WBCD  (asli).  berubah “malignant” menjadi  “1”  dan “benign”
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
menjadi  “0”. Ekstraksi  Features ( dummy )  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengubah  data  input menjadi kolom biner untuk setiap kategori semua fitur input yang sebelumnya telah mengalami proses fuzzifikasi dimana  setiap  atribut  yang  telah  dihasilkan  berada  dalam  nilai  himpunan  fuzzy  (rendah, sedang , tinggi). Merujuk pada penelitian yang dilakukan [8] Split  Data:  80%  data training ,  20%  data testin g,  data training digunakan  untuk  membangun  dan melatih model, data testing yang akan digunakan untuk evaluasi model dan pengujian model.
3. Normalisasi  Data  menggunakan  Min- Max  Scaler dari scikit  learn untuk  merubah  range  dengan  skala input menjadi 0-1 .
4. Model Arsitektur Deep Learning dibuat terdiri dari input layer, hidden layer dan output layer.
Tabel 2. Model Arsitektur Deep Learning
Arsitektur layer Model-A Satu input layer (6), satu hidden layer (15), satu output layer (1) Model-B Satu input layer (6), dua hidden layer (15), satu output layer (1) Model-C Satu input layer (6), tiga hidden layer (15), satu output layer (1) Model-D Satu input layer (6), empat hidden layer (15), satu output layer (1) Model-E Satu input layer (6), lima hidden layer (15), satu output layer (1)
Eksperimen  dilakukan  dengan  beberapa  variasi setting  hyperparameter .  Evaluasi performance  model dilakukan dengan  membandingkan  hasil skor metric performance. Eksperimen  masing-masing akan dilakukan dengan  jumlah  epoch  20  dengan batch  size 5.  Variasi  Model  Deep  Learning  dengan  parameter  dan  nilainya sebagaimana pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter Model Parameter Nilai Parameter Aktivasi Input Layer ReLU ( Rectified Linear Unit ) Aktivasi Hidden Layer ReLU ( Rectified Linear Unit ) Aktivasi Output Sigmoid Neuron 6, 15, 1 Epoch 20 Batch Size 5 Loss Function Binary Crossentropy Jenis Layer Dense
Berdasarkan  komposisi  pada  Tabel  tersebut,  eksperimen  akan  dilakukan  terhadap  model  dengan optimasi Adam. Optimasi menggunakan nilai learning rate 0.1, 0.01 dan 0.001 disajikan pada Tabel 4.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
Tabel 4. Parameter Optimasi Optimasi Learning Rate Adams ( Adaptive Moments Estimation ) 0.1 0.01 0.001
5. Training dan Validation Model
Ekspermen  di  lakukan  dengan  bantuan google  colaboratory, bahasa  pemrograman  yang  digunakan phython . Spesifikasi  komputer  yang  digunakan  un tuk  running program  sebagaimana  disajikan  dalam Tabel 5.
Tabel 5. Spesifikasi Komputer Operating System Windows 10 Pro 64-bit Processor Intel ® Core ™ i5-2430M CPU @2.40GHZ 4CPUs), ~2.4GHz Memory 8192MB RAM Hardisk 1 TB
Evaluasi  model  menggunakan data  testing .  Proses  evaluasi  menggunakan scikit-learn  libraries . Metrics performance yang digunakan untuk mengevaluasi model yaitu accuracy, f1-score, precision, dan recall.

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
1. Eksplorasi  data  dimulai  dengan  mengecek  dimensi  data,  mengecek  tipe  data,  mengecek  data  yang kososng  dan  mengecek  distribusi  data  label  target  dengan  tujuan  memastikan  kembali  terkait  jumlah data dan tipe data. Adapun hasil dari eksplorasi data sebagai berikut:

## Tabel 6. Dimensi Data
Dataset Jumlah Instance Jumlah Atribut WBCD (Original) 683 11
Berdasarkan Tabel 6 jumlah instance dataset WBCD (original) sebanyak 683 dengan jumlah atribut 11.
Tabel 7. Tipe Data WBCD Tipe Data ID int clumpthickness object uniformitycellsize object uniformitycellshape object marginaladhesion object singleepithelialsize object barenuclei object chromatin object nucleoli object mitoses object class object … …
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
Pada tabel 7. diatas, dataset WBCD memiliki atribut dengan tipe data sebanyak satu int dan sepuluh object.
Tabel 8. Mising Values WBCD Mising Values clumpthickness 0 uniformitycellsize 0 uniformitycellshape 0 marginaladhesion 0 singleepithelialsize 0 barenuclei 0 chromatin 0 nucleoli 0 mitoses 0 class 0 … …
Berdasarkan hasil tabel 8. setelah dilakukan pengecekan data apakah masih terdapat data yang kosong. Dari hasil yang disajikan tidak terdapat data yang kosong baik di dataset WBCD
Tabel 9. Distribusi Label Target
Dataset Target Class Jumlah Total Instance WBCD benign 444 683 malignant 239
Berdasarkan  Tabel  9  Setiap  dataset  memiliki  dua target  class. Dataset  WBCD  memiliki  dua  target  yaitu ”malignant” dan “benign”.
Dataset  WBCD  dengan  target  kelas “benign” memiliki  jumlah  444  data  dan  target  kelas “malignant” memiliki  jumlah  239  data  dengan  total instance 683.  Berikut  visualisasi  distribusi  data  kelas  target  dataset WBCD.
Gambar 2. Distribusi Kelas Target Dataset WBCD.
2. Preprocesing  dimulai  dengan cleaning  data, menghapus  kolom id pada  dataset  WBCD.  Sehingga jumlah  atribut  setelah  dilakukan  penghapusan  untuk  dataset  WBCD  menjadi  10  atribut.  Kemudian mengubah feature class dengan nama “diagnosis” , jika tidak dirubah nama features class akan terbaca sebagai  fungsi.  Kemudian  melakukan feature  encoding yang  dilakukan  dengan  menggunakan library label encoder dari scikit learn untuk mengubah label target klasifikasi menjadi numerik. Adapun hasil dari  proses  feature  encoding di  sajikan  pada  tabel  4.5.  Pada  dataset  WBCD  label “benign” menjadi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
“0” dan label “malignant” menjadi “1”. Ekstraksi fitur yang dilakukan hanya untuk atribut data yang bertipe  object  dan  menghasilkan  jumlah  kolom  sebanyak  28  pada  dataset  WBCD.  Hal  ini  karena ekstraksi  fitur  membentuk  isian  data  pada  setiap  kolom  atrbut  menjadi  kolom  baru  yang  mewakili setiap satu isi data dan atribut menjadi satu kolom dengan nilai biner yaitu 1 atau 0.
Tabel 10. Hasil Label Encoder Dataset Kategori Label Encoder WBCD benign 0 malignant 1
Sepuluh instances data  yang  sudah dilakukan proses feature encoding dan ekstraksi  fitur disajikan pada Tabel 11.

## Tabel 11 Dataset WBCD setelah
Feature Encoding Clumpthickness_High  Clumpthickness_Low  …  diagnosis 0 0 … 0 0 0 … 0 0 1 … 0 0 0 … 0 0 0 … 0 1 0 … 1 0 1 … 0 0 1 … 0 0 1 … 0 0 0 … 0

## 3. Hasil Split Data
Pembagian split data pada penelitian ini data training 80%, data testing 20%, untuk hasil split dataset WBCD pada data train dhasilkan sebanyak 546 data dan 137 data test
Tabel 12. Split Data Diagnosis WBCD train test 0 357 87 1 189 50 Total 546 137

## 4. Normalisasi Data
Tujuan  dari  normalisasi  data  untuk  merubah  range  input  data  menjadi  0-1,  berikut  hasil  dari normalisasi data pada input data WBCD.
array([[1., 0., 0., ..., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., ..., 0., 1., 0.],
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
[0., 0., 1., ..., 0., 1., 0.],
...,
[0., 1., 0., ..., 0., 1., 0.],
[0., 1., 0., ..., 0., 1., 0.],
[1., 0., 0., ..., 0., 1., 0.]])

## 5. Hasil Arsitektur Model
Hasil arsitektur model pada dataset WBCD untuk kelima skenario model deep learning yaitu model A pada Tabel 13, model B pada Tabel 14, model C pada Tabel 15, model D pada Tabel 16 dan model E pada Tabel 17 beserta jumlah parameternya.
Tabel 13. Model A Dataset WBCD
Layer (Type) Output Shape Param input (Dense) (None, 6) 168 dense (Dense) (None, 15) 105 output (Dense) (None, 1) 16
Total params: 289 Trainable params: 289 Non-trainable params: 0
Tabel 14. Model B Dataset WBCD
Layer (Type) Output Shape Param input (Dense) (None, 6) 168 dense_3 (Dense) (None, 15) 105 dense_4 (Dense) (None, 15) 240 output (Dense) (None, 1) 16
Total params: 529 Trainable params: 529
Non-trainable params: 0
Tabel 15. Model C Dataset WBCD
Layer (Type) Output Shape Param input (Dense) (None, 6) 168 dense_9 (Dense) (None, 15) 105 dense_10 (Dense) (None, 15) 240 dense_11 (Dense) (None, 15) 240 output (Dense) (None, 1) 16 Total params: 769
Trainable params: 769
Non-trainable params: 0
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
Tabel 16. Model D Dataset WBCD Layer (Type) Output Shape Param input (Dense) (None, 6) 168 dense_18 (Dense) (None, 15) 105 dense_19 (Dense) (None, 15) 240 dense_20 (Dense) (None, 15) 240 dense_21 (Dense) (None, 15) 240 output (Dense) (None, 1) 16
Total params: 1,009 Trainable params: 1,009 Non-trainable params: 0
Tabel 17. Model E Dataset WBCD
Layer (Type) Output Shape Param input (Dense) (None, 6) 168 dense_30 (Dense) (None, 15) 105 dense_31 (Dense) (None, 15) 240 dense_32 (Dense) (None, 15) 240 dense_33 (Dense) (None, 15) 240 dense_34 (Dense) (None, 15) 240 output (Dense) (None, 1) 16 Total params: 1,249
Trainable params: 1,249 Non-trainable params: 0
6. Hasil Training dan Validasi Model
Hasil training dan validation model untuk dataset kanker payudara yaitu dataset WBCD disajikan pada Tabel 18, untuk nilai accuracy (Acc) training model terbaik dihasilkan pada Model-D algoritma deep learning dengan learning rate 0,01 dan hidden layer empat sebesar 0.9817 dengan nilai loss (L) paling minimumnya  sebesar  0.0637  pada learning  rate 0.01  dan hidden  layer empat.  Kemudian  nilai validation  accuracy (VAcc)  terbaik  pada  Model-B  dengan hidden  layer dua  dan  Model-E  dengan hidden layer lima algoritma Deep Learning pada learning rate 0.01 sebesar 0.9635, dan nilai validation loss (VL) paling minimum terdapat pada Model-C algoritma Deep Learning dengan learning rate 0.01 dan hidden layer tiga sebesar 0.1106.
Tabel 18. Hasil Training dan Validation Model Dataset WBCD
Arsitektur Model Learnng Rate Batch Size Training Validation Acc Loss VAcc VLoss A 0.1 20 0.9780 0.1265 0,9549 0.1375 0.01 20 0.9780  0.0670  0.9562  0.1279 0.001 20 0.9707  0.0796  0.9489  0.1212 B 0.1 20 0.6538  0.6527  0.6566  0.6350 0.01 20 0.9799  0.0781 0.9635 0.1269 0.001 20 0.9799  0.0770  0.9562  0.1142 C 0.1 20 0.9762  0.1024  0.9489  0.1785 0.01 20 0.9780  0.0932  0.9562 0.1106
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
0.001 20 0.9799  0.0771  0.9489  0.1122 D 0.1 20 0.6538  0.6513  0.6350  0.6594 0.01 20 0.9817  0.0637 0.9489  0.1860 0.001 20 0.9780  0.0748  0.9562  0.1111 E 0.1 20 0.6538  0.6516  0.6350  0.6630 0.01 20 0.9707  0.0932 0.9635 0.9707 0.001 20 0.6538  0.6457  0.6350  0.6562

## 7. Hasil Akurasi
Tabel 19.  menjelaskan hasil akurasi yang di dapat dari penelitian yang telah dilakukan dataset WBCD dihasilkan akurasi tertinggi pada dataset WBCD adalah 96,3% pada learning rate 0,01 dengan Model- B hidden layer 2 dan Model-E hidden layer 5.
Tabel 19. Hasil Acccuracy Learning Rate Hasil Model Deep Learning (%) Model-A Model-B Model-C Model-D Model-E 0.1 94.8 63.5 94.8 63.5 63.5 0.01 95.6 96.3 95.6 94.8 96.3 0.001 94.8 95.6 94.8 95.6 63.5

## 8. Hasil Presisi
Tabel 20  menjelaskan hasil presisi  yang di dapat dari penelitian  yang telah dilakukan dataset WBCD dihasilkan presisi tertinggi pada dataset WBCD adalah 95,4% pada learning rate 0,01 dengan Model-B hidden layer 2 dan Model-E hidden layer 5.
Tabel 20. Hasil Presisi
Learning Rate Hasil Model Deep Learning (%) Model-A Model-B Model-C Model-D Model-E 0.1 94.0 31.7 94.0 31.7 31.7 0.01 94.6 95.4 94.7 94.0 95.4 0.001 94.9 94.7 94.0 94.7 31.7

## 9. Hasil Recall
Tabel  21  menjelaskan  hasil  recall  yang  di  dapat  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dataset  WBCD dihasilkan recall tertinggi pada dataset WBCD adalah 97,1% pada learning rate 0,01 dengan Model-B hidden layer 2 dan Model-E hidden layer 5.

## Tabel 21. Hasil
Recall Learning Rate Hasil Model Deep Learning (%) Model-A Model-B Model-C Model-D Model-E 0.1 95.1 50 95.1 50 50 0.01 96.5 97.1 96.1 95.1 97.1 0.001 95.1 96.1 95.1 96.1 50
10. Hasil f1 Score
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
Tabel 22 menjelaskan hasil f1 - score yang di dapat dari penelitian yang telah dilakukan dataset WBCD dihasilkan f1 - score tertinggi pada dataset WBCD adalah 96,1% pada learning rate 0,01 dengan Model- B hidden layer 2 dan Model-E hidden layer 5.
Tabel 22. Hasil f1 score Learning Rate Hasil Model Deep Learning (%) Model-A Model-B Model-C Model-D Model-E 0.1 94.5 39 94.5 39 38.8 0.01 95.3 96.1 95.3 94.5 96.1 0.001 94.5 95.3 94.5 95.3 38.8
11. Model Prediktif yang diusulkan
Berikut  ini  rekapitulasi  hasil  eksperimen  akurasi,  presisi,  recall, f1  score yang  sudah  diujikan  dataset kanker payudara WBCD .
Table 23. Rekapitulasi Score Metric Performance Dataset Accuracy  Precision  Recall f1 Score WBCD 96.3 95.4 97.1 96.1
Hasil pengujian menunjukan matric Perforance dataset kanker payudara, Hasil terbaik dataset WBCD memiliki accuracy terbaik 96.3%, precision 95.4%, recall 97.1% dan f1 score 96.1%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan hasil penelitian, dapat disimpulkan:
1. Arsitektur Model Deep Learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit kanker payudara.
2. Penggunaan optimasi Adam dan variasi hidden layer mendapatkan score metrics performance yang berbeda- beda.
3. Model Deep  Learning yang  diusulkan  mendapatkan score  metric  performance terbaik  memiliki accuracy terbaik 96.3%, precision 95.4%, recall 97.1% dan f1 score 96.1%.

## REFERENASI
[1] H.  B.  Lee  And  W.  Han,  “Unique  Features  Of  Young  Age  Breast  Cancer  And  Its  Management,”  J. Breast Cancer, Vol. 17, No. 4, Pp. 301–307, 2014.
[2] V.  Chaurasia  And  S.  Pal,  “Applications  Of  Machine  Learning  Techniques  To  Predict  Diagnostic Breast Cancer,” Sn Comput. Sci., Vol. 1, No. 5, Pp. 1–11, 2020.
[3] R. A. Khan, T. Suleman, M. S. Farooq, M. H. Rafiq, And M. A. Tariq, “Data Mining Algorithms For Classification Of Diagnostic Cancer Using Genetic Optimization Algorithms,” Ijcsns Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur., Vol. 12, No. March, Pp. 207–211, 2017.
[4] E. Alickovic And A. Subasi, Normalized Neural Networks For Breast Cancer Classification, Vol. 73. Springer International Publishing, 2020.
[5] W.  Majeed  Et  Al.,  “Breast  Cancer:  Major  Risk  Factors  And  Recent  Developments  In  Treatment,” Asian Pacific J. Cancer Prev., Vol. 15, No. 8, Pp. 3353–3358, 2014.
[6] F.  Bray,  J.  Ferlay,  I.  Soerjomataram,  R.  L.  Siegel,  L.  A.  Torre,  And  A.  Jemal,  “Global  Cancer Statistics  2018:  Globocan  Estimates  Of  Incidence  And  Mortality  Worldwide  For  36  Cancers  In  185 Countries,” Ca. Cancer J. Clin., Vol. 68, No. 6, Pp. 394–424, 2018.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari 2023
[7] A. E. Minarno And E. A. Hakim, “Klasifikasi Citra Thorax X - Ray Menggunakan Transfer Learning Inception V3,” Pp. 53–62, 2021.
[8] N. F. Idris And M. A. Ismail, “Breast Cancer Disease Classification Using Fuzzy-Id3 Algorithm With Fuzzydbd  Method:  Automatic  Fuzzy  Database  Definition,”  Peerj  Comput.  Sci.,  Vol.  7,  Pp.  1–22, 2021.
[9] M. Pyingkodi, M. M., Shanthi, S., Saravanan, T. M., Thenmozhi, K., Nanthini, K., Hemalatha, D., ... & Dhivya, “Performance Study Of Classification Algorithms Using The Breast Cancer Dataset,” Int. J. Futur. Gener. Commun. Netw., 2020.
[10] H.  Saoud,  A.  Ghadi,  M.  Ghailani,  And  B.  A.  Abdelhakim,  Using  Feature  Selection  Techniques  To Improve  The  Accuracy  Of  Breast  Cancer  Classification,  Vol.  1.  Springer  International  Publishing, 2019.