## Prediksi Harapan Hidup Pasien Kanker Paru-Paru Pasca Operasi Bedah Thoraks Menggunakan Boosted Neural Network Dan Smote
Iedam Fardian Anshori 1 , Dwiza Riana 2
1, 2 , Jurusan Magister Ilmu Komputer,STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, 10450, Indonesia E-mail: fardian902@gmail.com
E-mail: dwiza@nusamandiri.ac.id
Abstrak- Kanker paru merupakan penyebab utama kematian utama dalam kelompok kanker. Penyebab paling umum kanker paru adalah  paparan  dalam  jangka  waktu  yang  lama  terhadap  asap  tembakau.  Operasi  toraks  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu kedokteran yang mempelajari diagnosis dan tindakan operasi pada gangguan kesehatan yang disebabkan penyakit atau cedera pada kerongkongan, paru-paru atau organ tubuh lain yang berada di dada. Namun terdapat banyak resiko dan komplikasi pasca operasi bedah toraks hingga berujung pada kematian. Pada penelitian ini, akan melakukan prediksi harapan hidup pasien kanker paru-paru setelah menjalani kehidupan satu tahun pasca operasi bedah toraks menggunakan computer aided diagnosis (CAD). Prediksi ini dilakukan dengan menganalisa kondisi pasien sebelum dan sesudah operasi. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang berisi 470 data dengan sebaran 400 data pasien yang hidup ( survival ) dan 70 data pasien yang meninggal ( die ). Kondisi jumlah sampel yang tidak seimbang menyebabkan rendahnya prediksi pada kelas minor. Sehingga, pada penelitian ini diusulkan metode yang dapat mengatasi ketidakseimbangan kelas. Adaptive Boost digunakan sebagai optimasi level algoritma dan synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) digunakan sebagai optimasi level data yang diterapkan pada algoritma neural  network .  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  metode  yang  diusulkan  membuat  peningkatan  yang  signifikan dalam prediksi harapan hidup pasien kanker paru pasca operasi bedah toraks. Rata-rata nilai GMeans yang dihasilkan oleh metode yang  diusulkan  sebesar  74.17%  dengan  nilai  prediksi  tertinggi  sebesar  76.76%.  Sementara  algoritma neural  network tanpa optimasi  hanya  menghasilkan  rata-rata  nilai GMeans sebesar  53.42%  dengan  hasil  tertinggi  sebesar  61.26%.  Hasil  uji  beda sebelum dan sesudah menggunakan optimasi menunjukan bahwa penelitian ini mampu meningkatkan performa algoritma neural network dalam mengatasi ketidakseimbangan kelas secara signifikan. Kata kunci: operasi bedah toraks, neural network , adaptive boost , SMOTE
Abstract — Lung cancer is the leading cause of death in the cancer group.  The most common cause of lung cancer is long-term exposure to tobacco smoke. Thoracic surgery is a branch of medicine that studies the diagnosis and operation of medical problems caused by disease or injury to the esophagus, lungs or other organs in the chest. However, there are many risks and complications after thoracic surgery, leading to death. In this study, will predict the life expectancy of lung cancer patients after one year of life after thoracic surgery  using computer aided diagnosis (CAD). This prediction is done by analyzing the patient's condition before and after surgery. The data used in this study is secondary data which contains 470 data with the distribution of 400 patient data (survival) and 70 data of patients who died (die). The condition of the number  of  samples  that  is  not  balanced  causes  low  predictions  in  the  minor  class.  Thus,  in  this  study,  a  method  that  can  overcome  class imbalances is proposed. Adaptive Boost is used as algorithm level optimization and synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) is used  as  data  level  optimization  applied  to  the  neural  network  algorithm.  The  results  showed  that  the  proposed  method  made  a  significant increase in the prediction of life expectancy of lung cancer patients after thoracic surgery. The average GMeans value generated by the proposed method was 74.17% with the highest predictive value of 76.76%. Meanwhile, the neural network algorithm without optimization only produces an average GMeans value of 53.42% with the highest result of 61.26%. The results of different tests before and after using optimization show that this study can significantly improve the performance of the neural network algorithm in overcoming class imbalances.
Keywords— thoracic surgery, neural network, adaptive boost, SMOTE .

## I. P ENDAHULUAN
Kanker  paru-paru  adalah  suatu  kondisi  dimana  sel-sel tumbuh  secara  tidak  terkendali  di  dalam  paru-paru  oleh sejumlah karsinogen. Kanker paru-paru merupakan salah satu jenis  kanker  yang  paling  umum  terjadi  [1].  Menurut World Health  Organization (WHO),  kanker  paru  merupakan penyebab  utama  kematian  utama  dalam  kelompok  kanker. Penyebab  paling  umum  kanker  paru  adalah  paparan  dalam jangka waktu yang lama terhadap asap tembakau [2].
Gejala  dan  tanda  kanker  paru-paru  pada  umumnya diantaranya batuk, hemoptisis, terdapat abses pada paru, nyeri dada,  sesak  nafas,  suara  serak  [3].  Penanganan  pada  kanker paru-paru  dilakukan  dengan  terapi  bedah,  radioterapi  dan kemoterapi.
Penanganan  pasien  penderita  kanker  paru-paru  salah satunya  dapat  dilakukan  dengan  pembedahan  toraks.  Saluran
pernafasan  terletak  hampir  seluruhnya  di  dalam  toraks. Sehingga  toraks  mempunyai  peranan  penting  dalam pernapasan  [4].  Pasien  yang  membutuhkan  pengobatan  atau intervensi  dengan  operasi  untuk  penyakit  paru-paru  harus menjalani operasi toraks [5].
Operasi  toraks  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu kedokteran  yang  mempelajari  diagnosis  dan  tindakan  operasi pada  gangguan  kesehatan  yang  disebabkan  penyakit  atau cedera  pada  kerongkongan,  paru-paru  atau  organ  tubuh  lain yang berada di dada. Operasi toraks melibatkan banyak dokter ahli  dari  dokter bedah  toraks dan  kardiovaskuler  serta  dokter spesialis  jantung.  Operasi  toraks  dapat  menangani  berbagai penyakit seperti kanker paru, tumor serta pertumbuhan jaringan lunak  yang  terletak  di  paru-paru,  kanker  kerongkongan,  sulit bernafas  dan  sebagainya.  Operasi  bedah  toraks  juga  dapat dilakukan  untuk  transplantasi  paru-paru  dan  penyumbatan yang terjadi di jantung atau pembuluh arteri [6].
Masalah  utama  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana melakukan prediksi harapan hidup pasien pasca operasi dengan menggunakan computer  aided  diagnosis (CAD) System . Dataset pasien pasca operasi bedah toraks memiliki dua kelas yaitu,  meninggal  dalam  jangka  waktu  satu  tahun  ( die )  dan mampu bertahan hidup ( survival ) dengan jumlah sampel data untuk kelas die sebanyak 70 dan untuk kelas survival sebanyak 400 sampel [7].
Penelitian  sebelumnya  pada  sampel  data  pasien  operasi toraks  untuk  prediksi  harapan  hidup  pasca  operasi  dilakukan oleh  beberapa  peneliti  menggunakan  berbagai  algoritma, antara  lain:  naïve  bayes  [8], rule  based  classification [9], support  vector  machine [10], multi  layer  perceptron , semi naïve bayesian [11] dan ensemble svm [7].
Masalah  yang  dialami  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya adalah  kondisi  sampel  yang  tidak  berimbang  dimana  sampel die hanya sebanyak 70 sampel dan sampel survival mencapai 400 sampel hingga menyebabkan masalah ketidakseimbangan kelas pada dataset ini.
Ketidakseimbangan  kelas  adalah  distribusi  yang  tidak merata  diantara  kelas-kelas  dimana  satu  kelas  lebih  banyak diantara  kelas  lain  [12]  [13].  Masalah  ini  berpengaruh  pada prediksi  harapan  hidup  pasca  operasi  yang  rendah  [7]. Algoritma  klasifikasi  yang  dipengaruhi  oleh  masalah ketidakseimbangan  kelas  untuk  satu  set  data  tertentu  akan melihat  akurasi  yang  baik  secara  keseluruhan,  tetapi  akurasi yang sangat buruk pada kelas minoritas [14].
Algoritma neural  network dipilih  karena  memiliki kemampuan untuk mendeteksi dan menganalisa permasalahan yang  sifatnya  kompleks  [15]  dan  non-linear  [16]  [17]serta perhitungan  dilakukan  secara  pararel  sehingga  waktu komputasi lebih cepat [18].
Teknik optimasi yang digunakan pada penelitian ini adalah teknik boosting , menggunakan algoritma AdaBoost. AdaBoost digunakan karena sangat mudah diimplementasikan [19], tidak perlu mengatur parameter [7] dan fleksibel [20] sehingga dapat dikombinasikan dengan berbagai algoritma [21].
Optimasi level data dapat digunakan beberapa teknik yang dapat  digunakan,  diantaranya  SMOTE,  Random  Over Sampling  (ROS)  dan  Random  Under  Sampling  (RUS). SMOTE  dan  ROS  meningkatan  jumlah  kelas  minoritas sehingga  jumlah  sampel  dapat  berimbang.  SMOTE  memiliki waktu  prediksi  yang  lebih  lambat,  akan  tetapi  lebih  optimal untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas  [22].  Teknik SMOTE  juga  lebih  mudah  dan  cepat  diaplikasikan dibandingkan metode lain [23].
Artikel  ini  disusun  dengan  pembahasan  sebagai  berikut: Section II membahas metode yang digunakan pada penelitian ini,  Section  III  membahas  hasil  eksperimen  serta  analisa pembahasan  dilanjutkan  dengan  kesimpulan  serta  rencana penelitian berikutnya pada Section IV.

## II. METODE PENELITIAN
A. Desain Penelitian
Menurut  [24]  ada  empat  metode  penelitian  yang  paling umum  digunakan  yaitu: action  research , experiment , case study ,  dan survey .  Pada  penelitian  kali  ini  menggunakan metode experiment ,  yaitu  penelitian  yang  melibatkan penyelidikan  kepada  beberapa  variabel  menggunakan  tes
tertentu  yang  dikendalikan  sendiri  oleh  peneliti.  Pada penelitian  ini  dilakukan  beberapa  tahapan  penelitian  sebagai berikut:
1) Pengumpulan Data: pada tahapan ini dijelaskan tentang  bagaimana  data  dalam  penelitian  ini didapatkan. Pada tahap ini juga ditentukan data yang akan diproses.
2) Pengolahan Data Awal: pengolahan data awal meliputi pembersihan data, pentransformasian data ke dalam bentuk yang dibutuhkan serta pengelompokan dan penentuan atribut data.
3) Metode yang Diusulkan: setelah pengolahan data awal, lalu dibuatkan model yang sesuai dengan jenis data. Pembagian data ke dalam data pelatihan dan data pengujian juga diperlukan untuk pembuatan model.
4) Eksperimen dan Pengujian Model: pada tahapan ini,  dilakukan  esperimen  dan  pengujian  model terhadap  data  yang  sebelumnya  sudah  diolah. Perhitungan  dengan  setiap  algoritma  akan  diulang untuk mendapatkan parameter terbaik.
TABLE I A TTRIBUT D ATASET Attributes Descriptions Data Type DGN Diagnosis - kombinasi spesifik kode ICD-10 untuk tumor primer dan sekunder serta lebih dari satu tumor, jika ada Nominal PRE4 Jumlah udara yang bisa dihembuskan secara paksa dari paru-paru setelah mengambil nafas sedalam mungkin (FVC) Numerik PRE5 Jumlah udara yang telah dihembuskan pada akhir detik pertama dari FVC (FEV1) Numerik PRE6 Ukuran kemampuan umum pasien kanker dalam aktivitas sehari-hari (Zubrod Scale) Nominal PRE7 Rasa sakit sebelum operasi Binary PRE8 Haemoptysis sebelum operasi Binary PRE9 Dyspnoea sebelum operasi Binary PRE10 Batuk sebelum operasi Binary PRE11 Kondisi lemah sebelum operasi Binary PRE14 Ukuran tumor (TNM) Nominal PRE17 Diabetes Binary PRE19 myocardial infarction (MI) hingga 6 bulan Binary PRE25 Penyakit yang menyerang arteri/aliran darah (PAD) Binary PRE30 Merokok Binary PRE32 Asma Binary AGE Usia saat operasi Numerik RISK Mampu bertahan hidup setelah 1 tahun | bernilai T jika meninggal Binary
5) Eksperimen  dan  Pengujian  Model: tahapan  ini, eksperimen dan pengujian model dilakukan terhadap data yang telah diolah. Perhitungan dengan setiap algoritma akan diulang untuk mendapatkan parameter terbaik.
6) Evaluasi  dan  Validasi  Hasil: tahap  evaluasi merupakan  tahap  yang  terakhir  dari  kegiatan  penelitian. Seluruh hasil eksperimen akan di evaluasi untuk menemukan model algoritma yang paling baik.

## B. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data sekunder.  Data  sekunder  adalah  data  yang  tidak  diperoleh langsung dari obyek penelitian, melainkan telah dikumpulkan oleh pihak lain. Data sekunder yang digunakan pada penelitian ini merupakan kumpulan data dari Wroclaw Thoracic Surgery Center, data tersebut merupakan data pasien penderita kanker paru-paru  yang  menjalani  operasi  bedah  thoraks  dari  tahun 2009 hingga 2014  [7]. Dataset ini diambil dari UCI Machine Learning Repository yang
diunduh melalui http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets . Dataset ini berisi informasi  setiap  pasien  yang  diwakili  dalam  data  yang ditetapkan  oleh  16  atribut  yang  merupakan  kondisi  sebelum dan sesudah pasien menjalani operasi.
Gambar 1. Distribusi Kelas Dataset Thoracic Surgery
16  atribut  tersebut  merupakan  data  nominal,  numeric  dan binary. Dataset pasien pasca operasi bedah toraks memiliki dua kelas yaitu, meninggal dalam jangka waktu satu tahun ( die ) dan mampu bertahan hidup ( survival ) dengan jumlah sampel data untuk kelas die sebanyak 70 dan untuk kelas survival sebanyak 400  sampel.  Distribusi  jumlah  sampel  pada  masing-masing kelas dapat dilihat pada Gambar 1. Penjelasan atribut yang ada pada dataset thoracic surgery dapat diihat pada Tabel I. Atribut pada  dataset thoracic  surgery memiliki  varian  tipe  data diantaranya, nominal, binary dan numerik.

## C. Pengolahan data Awal
Pengolahan  data  awal  merupakan  tindak  lanjut  dari pengumpulan  data.  Pada  penelitian  ini,  disebutkan  bahwa dataset  memiliki  distribusi  kelas  yang  tidak  seimbang, sehingga pengolahan data awal difokuskan pada penambahan data  artifisial  pada  kelas  minor  agar  distribusi  kelas  dapat seimbang.  Penambahan  data  menggunakan  teknik  SMOTE untuk  membuat  data  artifisial  dengan  acak.  Setelah  data
artifisial  berhasil  ditambahkan  dan  distribusi  kelas  telah seimbang,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  membagi  dataset menjadi dua yaitu, data training dan data testing. Data awal yang diperoleh terdiri dari 470 records . Setelah proses SMOTE, dataset terdiri dari 800 records. Untuk menguji model  yang  dikembangkan,  data  akan  dibagi  menjadi  dua bagian,  yaitu data  training dan data  testing . Data  training digunakan  untuk  pengembangan  model,  sedangkan data testing digunakan  untuk  pengujian  model.  Diketahui  bahwa jumlah  data  adalah  800  dengan  pembagian  70%  digunakan untuk data  training dan  30%  digunakan  untuk data  testing , dengan masing-masing menghasilkan jumlah 560 dan 240 data. Tahap selanjutnya adalah memilih data yang akan digunakan sebagai data  training dan data  testing menggunakan proportionate stratified random sampling .

## D. Metode Yang di Usulkan
Metode  yang  diusulkan  yaitu  menerapkan  teknik  SMOTE pada  dataset thoracic  surgery untuk  menghasilkan  data artifisial  atau  buatan  untuk  menyeimbangkan  distribusi  kelas pada  dataset thoracic  surgery .  Setelah  itu,  menerapkan algoritma neural  network sebagai  algoritma classifier yang telah dilakukan dioptimasi oleh algoritma boosting AdaBoost . Kemudian hasil klasifikasi di evaluasi akurasinya menggunakan confussion  matrix .  Gambaran  metode  yang diusulkan dapat dilihat pada Gambar 2.

## E. Exsperimen dan Pengujian Model
Penelitian yang dilakukan dalam eksperimen ini menggunakan komputer untuk melakukan proses perhitungan pada model yang diusulkan. Proses eksperimen pada penelitian ini adalah:
1) Menggunakan 2 dataset untuk eksperimen, dataset training serta dataset testing . 2) Mendesain arsitektur neural network . 3) Melakukan training dan testing terhadap model Algortima neural network dan mencatat hasil akurasinya.
4) Melakukan oversmapling menggunakan SMOTE
5) Mendesain arsitektur neural network dengan optimasi AdaBoost
6) Melakukan training dan testing terhadap dataset yang  telah  di oversampling menggunakan neural network + AdaBoost dan mencatat hasil akurasinya.
7) Melakukan komparasi hasil akurasi pada kedua model dan menguji beda dengan t-Test.
8) Mengembangkan aplikasi.

## F. Evaluasi dan Validasi Hasil
Pada tahap ini akan dilakukan proses pengujian model yang dihasilkan  oleh  tool  Rapidminer  dengan  mengevaluasi perbandingan  hasil  akurasi  seluruh  eksperimen  yaitu eksperimen neural  network pada  dataset  yang  belum  di oversampling oleh SMOTE. Eksperimen neural network yang telah dioptimasi oleh AdaBoost terhadap dataset yang sudah di oversampling oleh  SMOTE.  Sementara  itu,  evaluasi  yang digunakan  adalah confussion  matrix .  Kemudian  memvalidasi hasil akurasi antara eksperimen-eksperimen tersebut menggunakan uji coba t-Test.
Survival: 85% Die: 15%
Thoracic Surgery Class Distribution
Survival Die
III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dalam  penelitian  dilakukan  dalam  dua  eksperimen yaitu  eksperimen  terhadap  algoritma neural  network tanpa optimasi, serta eksperimen terhadap algoritma neural network dengan menggunakan SMOTE dan AdaBoost.
Gambar 2.  Metode yang diusulkan

## TABEL II
H ASIL E KSPERIMEN DENGAN N EURAL N ETWORK + SMOTE +
A DA B OOST Rasio Neural Network + SMOTE + AdaBoost Accuracy True Positive True Negative Gmeans 90-10 76.25 80 73.33 76.59 80-20 72.5 71.95 73.08 72.51 70-30 73.33 71.8 75 73.38 60-40 71.25 69.1 73.94 71.48 50-50 76.75 77.16 76.35 76.75

## A. Hasil Experimen dan Pengujian
Eksperimen  pada  dataset  thoracic  surgery  menggunakan algoritma neural network dengan menggunakan optimasi pada level  data  menggunakan  SMOTE  dan  optimasi  pada  level algoritma  menggunakan  AdaBoost.  Eksperimen  dilakukan sebanyak lima kali dengan variasi menggunakan validasi split validation. Lima eksperimen tersebut dengan berbagai variasi rasio yaitu, 90% - 10%, 80% - 20%, 70% - 30%, 60% - 40% dan  50%  -  50%.  Indikator  untuk  mengetahui  hasil  terbaik ditunjukan  oleh  besarnya  nilai  akurasi  untuk  masing-masing eksperimen.
Hasil  eksperimen  pada  Tabel  II  menunjukan  bahwa algoritma neural  network yang  dioptimasi  menggunakan AdaBoost  dan  SMOTE  mampu  menghasilkan  performa akurasi  yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  hasil eksperimen lain. Metode yang diusulkan menghasilkan akurasi rata-rata  sebesar  74.02%  dengan  akurasi  terbaik  didapatkan pada rasio 50-50 dengan akurasi sebesar 76.75%. Kemampuan
mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  kelas  ditunjukan dengan  nilai GMeans rata-rata  sebesar  74.17%  dengan  nilai GMeans terbesar diperoleh pada rasio 50-50 dengan GMeans sebesar  76.75%.  Perbadingan  nilai GMeans dari  hasil eksperimen ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## B. Pembahasan
Berdasarkan  hasil  eksperimen  pada  beberapa  algoritma klasifikasi  lain,  diperoleh  perbedaan  nilai  akurasi  pada pengujian  algoritma  naïve  bayes,  decision  tree  dan  support vector  machine  yang  dikombinasi  dengan  AdaBoost  dan SMOTE. Hasil perbandingan eksperimen tersebut dengan hasil eksperimen pada neural network dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL III P ERBANDINGAN A LGORITMA N EURAL N ETWORK DENGAN
A LGORITMA L AIN Rasio Neural Network + AdaBoos t + SMOTE Naïve Bayes + AdaBoos t +SMOT E Decision Tree+ AdaBoos t +SMOT E Support Vector Machine+ AdaBoost +SMOTE 90-10 76.59 50.00 76.65 72.725 80-20 72.51 62.82 75.315 72.555 70-30 73.38 58.55 75.785 25 60-40 71.48 58.50 70.53 25 50-50 76.75 75.58 70.855 25 AVG 74.17 61.09 73.83 44.06
Gambar 3. Grafik Perbandingan Performa Neural Network + SMOTE + AdaBoost
Hasil eksperimen pada  Tabel III  menunjukan bahwa rata- rata GMeans terbaik diperoleh pada algoritma neural network yang  telah  dioptimasi  dengan  AdaBoost  dan  SMOTE  yang menghasilkan  rata-rata GMeans sebesar  74.17%.  Algoritma yang  paling  mendekati  hasil neural  network adalah decision tree yang  menghasilkan  rata-rata GMeans sebesar  73.83%. sementara  hasil  terendah  diperoleh  algoritma support  vector machine yang menghasilkan rata-rata GMeans sebesar 44.06%. Signifikansi  perbedaan  nilai  pada  hasil  eksperimen  pada algoritma  dengan dan  tanpa  optimasi  AdaBoost  dan  SMOTE dapat dilihat pada Tabel IV.
Berdasarkan  Tabel  III  maka  dapat  dibuktikan  bahwa  dari empat algoritma yang dioptimasi, metode yang diusulkan dapat
76,59 72,51 73,38 71,48 76,75 68,00 70,00 72,00 74,00 76,00 78,00 90-10 80-20 70-30 60-40 50-50 G M EA N RASIO Neural Network + AdaBoost + SMOTE Performances
meningkatkan performa tiga algoritma dengan signifikan. Tiga algoritma  tersebut  adalah neural  network,  decision  tree dan naïve  bayes. Sementara  metode  yang  diusulkan  tidak  dapat meningkatkan  performa  algoritma support  vector  machine secara signifikan.

## C. Perbandingan Akurasi Metode Yang di Usulkan dengan Penelitian Lain
Berdasarkan  rangkaian  eksperimen  yang  telah  dilakukan. Metode yang diusulkan lebih unggul jika dibandingkan dengan penelitian  [7].  Pada  penelitian  sebelumnya, boosted  SVM digunakan  untuk  melakukan  prediksi  harapan  hidup  pasien pasca operasi bedah thoraks, boosted SVM menghasilkan rata- rata  nilai GMeans sebesar  64,81%.  Penelitian  ini  juga mengungguli  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [25]  yang menggunakan  algoritma back  propagation untuk  melakukan prediksi  harapan  hidup  pasien  pasca  operasi  bedah  thoraks dengan hasil rata-rata GMeans sebesar 51.1%.
TABEL IV
S IGNIFIKANSI P ERBEDAAN N ILAI A LGORITMA K LASIFIKASI Algoritma P(T<=t) two-tail Signifikans i Neural Network+AdaBoost+SMO TE 0.004815395 < 0.05 (Sig.) Naïve Bayes+AdaBoost+SMOTE 0.002732415 < 0.05 (Sig.) Decision Tree+AdaBoost+SMOTE 0.01240682 < 0.05 (Sig.) Support Vector Machine+AdaBoost+SMO TE 0.85868734 > 0.05 (Not Sig.)
TABEL V

## P ERBANDINGAN GM EANS M ETODE YANG D IUSULKAN
No. Peneliti Metode GMeans 1. Pandey, Khan, & Swetapadma (2017) [25] Back Propagation 51.5%
2. Zieba, Tomczak, Lubicz, & Swiatek (2014) [7] Boosted SVM 64.81% 3. Nachev & Reapy (2015) [26] Naïve Bayes 69.7%
4. Desuky & Bakrawy (2016) [10] SVM + Relief-f 71.62% 5. Penelitian Ini Boosted Neural Network + SMOTE 74.17%
Sementara  itu,  penelitian  yang  diusulkan  [10]  yang menerapkan relief-f yang  dikombinasikan  dengan support vector  machine yang  menghasilkan  rata-rata  nilai GMeans sebesar  71.62%.  Beberapa  algoritma  lain  yang  pernah diterapkan untuk prediksi harapan hidup pasien pasca operasi
bedah  thoraks  diantaranya decision  tree,  naïve  bayes dan support vector machine yang dilakukan oleh [26] dengan hasil terbesar memiliki rata-rata nilai GMeans sebesar 69.7%.
Perbandingan  performa  yang  dihasilkan  oleh  metode  yang diusulkan  dengan  penelitian  sebelumnya  dapat  dilihat  pada Tabel V.

## D. Implementasi
Hasil  rangkaian  eksperimen  dan  evaluasi  telah  dilakukan, sehingga didapatkan model algoritma yang paling baik yakni Boosted  Neural  Network yang  dioptimasi  oleh  SMOTE. Dibuatlah  sebuah  aplikasi  yang  digunakan  untuk  melakukan prediksi harapan hidup pasien kanker paru pasca operasi bedah toraks  dengan  mengimplementasikan  model  algoritma tersebut. Aplikasi yang dibangun merupakan aplikasi berbasis web
yang dapat
diakses pada laman
http://scriptseeker.id/thorax . Pada aplikasi ini, pengguna dapat menemukan  informasi mengenai  atribut-atribut yang  terdapat pada dataset yang digunakan pada penelitian ini.
Tujuan  utama  aplikasi  ini  dibangun  adalah  untuk melakukan  prediksi  harapan  hidup  pasien  kanker  paru  pasca operasi bedah toraks dengan  mekanisme, pengguna memasukan kondisi pasien kanker paru sebelum dan sesudah operasi  bedah  toraks  kemudian  memproses  perhitungan prediksi  menggunakan  tombol  Predict.  Setelah  proses perhitungan selesai, akan muncul hasil prediksi apakah pasien dapat  bertahan  hidup  selama  setahun  kedepan  atau  tidak. Gambaran  aplikasi  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar. 4 Implementasi Metode yang diusulkan

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengkombinasikan  teknik boosting AdaBoost sebagai optimasi level algoritma dan SMOTE sebagai optimasi level  data  pada  algoritma neural  network untuk  mengatasi
masalah ketidakseimbangan kelas pada prediksi harapan hidup pasien  kanker  paru-paru  pasca  operasi  bedah  thoraks. Berdasarkan hasil eksperimen pada penelitian ini, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1) Teknik boosting AdaBoost diterapkan untuk mengoptimasi algoritma neural network untuk mengatasi  ketidakseimbangan  kelas.  Akan  tetapi, hasil eksperimen  menunjukan  hasil  yang  kurang  optimal dengan  hanya  menghasilkan GMeans rata-rata  hanya sebesar  48.72%,  dengan  prediksi  pada  kelas  minor masih rendah dengan nilai prediksi terkecil sebesar 0% dan tertinggi sebesar 21.50%
2) Teknik  SMOTE  diterapkan  untuk  mengoptimasi algoritma neural  network pada  level  data  untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas. Eksperimen menunjukan  hasil  yang  sangat  optimal  dengan menghasilkan GMeans rata-rata sebesar 73.50% dengan nilai prediksi tertinggi sebesar 76.00% pada rasio 90-10. Kedua teknik optimasi diterapkan untuk meningkatkan kinerja algoritma neural  network menggunakan  AdaBoost  dan SMOTE  menghasilkan  rata-rata GMeans yang  sangat  baik. Hasil eksperimen menunjukan hasil rata-rata GMeans sebesar 74.17%  dengan  nilai  prediksi  tertinggi  sebesar  76.76%  pada rasio 50-50. Selain itu, penerapan AdaBoost dan SMOTE pada algoritma neural  network menghasilkan  peningkatan  kinerja algoritma neural network secara signifikan.
Pada  penelitian  ini,  secara  umum  AdaBoost  dan  SMOTE diterapkan untuk optimasi pada level algoritma dan level data untuk  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  kelas  dapat meningkatkan  rata-rata  nilai  GMeans  pada  prediksi  harapan hidup pasien kanker paru pasca operasi bedah thoraks, namun beberapa  hal  dapat  diterapkan  untuk  menyempurnakan penelitian ini, diantaranya:
1) Pada  penelitian  selanjutnya  metode  usulan  pada penelitian ini dapat menggunakan metode metaheuristik lain seperti, particle swarm optimization, ant colony, bee colony  dan  metode  metaheuristik  lainnya  untuk  fitur seleksi.
2) Optimasi  pada  level  algoritma  juga  dapat  digunakan menggunakan optimasi parameter pada algoritma neural network  untuk  mendapatkan  parameter  yang  paling optimal menggunakan algoritma genetika.
3) Optimasi  pada  level  data  dapat  menggunakan  teknis sampling  lain  seperti  random  under  sampling  untuk mengurangi  jumlah  kelas  mayor,  atau  random  over sampling  untuk  meningkatkan  jumlah  kelas  minor sebagai solusi lain untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas.

## REFERENSI
[1]   L.  Jameson,  A.  S.  Fauci  dan  D.  L.  Kasper,  Harrison's Principles of Internal Medicine, Twentieth Edition, New York: McGraw-Hill Education, 2018.
[2]   M. J. Thun, L. M. Hannan dan L. L. Adams-Campbell, “Lung cancer occurrence in never-smokers: an analysis of  13  cohorts  and  22  cancer  registry  studies,” PLOS Medicine, pp. 1357-1371, 2008.
[3]   K.  K.  Brown,  T.  Lee-Chiong,  S.  Chapman  dan  G. Robinson,  Oxford  American  Handbook  of  Pulmonary Medicine, Oxford: Oxford University Press, 2009.
[4]   N.  G.  Y.  Asih  dan  C.  Effendy,  Keperawatan  Medical Bedah, Jakarta: Buku Kedokteran EGC, 2014.
[5]   M. K. Ferguson, Thoracic Surgery Atlas, Elsevier, 2007.
[6]   J.  B.  Putnam,  “Lung,  chest  wall,  pleura,  and mediastinum,” dalam Sabiston Textbook of Surgery. 19th ed , Philadelphia, Saunders Elsevier, 2012.
[7]   M.  Zieba,  J.  M.  Tomczak,  M.  Lubicz  dan  J.  Swiatek, “Boosted SVM for extracting rules from imbalanced data in  application  to  prediction  of  the  post-operative  life expectancy  in  the  lung  cancer  patients,” Applied  Soft Computing, pp. 99-108, 2013.
[8]   P.  R.  Hachesu,  N.  Moftian,  M.  Dehghani  dan  T.  S. Soltani, “Analyzing a Lung Cancer Patient Dataset with the  Focus  on  Predicting  Survival  Rate  One  Year  after Thoracic  Surgery,” Asian  Pacific  Journal  of  Cancer Prevention, pp. 1531-1536, 2017.
[9]   M.  Koklu,  H.  Kahramanli  dan  N.  Allahverdi, “APPLICATIONS
OF
RULE BASED
CLASSIFICATION  TECHNIQUES  FOR  THORACIC SURGERY,” dalam Managing Intellectual Capital and Innovation  for  Sustainable  and  Inclusive  Society Management, Knowledge and Learning Joint International Conference , Bari, 2015.
[10]  A. S. Desuky dan L. M. Bakrawy, “Improved Prediction of  Post-operative  Life  Expectancy  after  Thoracic Surgery,” Advances in Systems Science and Application, vol. 16, no. 2, pp. 70-80, 2016.
[11]  B.  Hui,  H.  Zhou,  Y.  Jiang,  L.  Ji  dan  J.  Chen,  “The Research  of  Postoperative  Life  Expectancy  of  Lung Cancer  Based  on  Semi  Naive  Bayesian,” Computer Science  and  Artificial  Intelligence(CSAI), pp.  17-19, 2017.
[12]  T.  Deepa  dan  M.  Punithavalli,  “An  Innovative Optimization  Algorithm  for  Feature  Selection  -  A Comparative Study,” International Journal of Computer Science and Information Technology & Security, pp. 20- 24, 2013.
[13]  R. T. Prasetio dan P. Pratiwi, “PENERAPAN TEKNIK BAGGING  PADA  ALGORITMA  KLASIFIKASI UNTUK  MENGATASI  KETIDAKSEIMBANGAN KELAS  DATASET  MEDIS,” Jurnal  Informatika, vol. II, no. 2, pp. 395-403, 2015.
[14]  D.  Tiwari,  “Handling  Class  Imbalance  Problem  Using Feature  Selection,” nternational  Journal  of  Advanced Research in Computer Science & Technology , pp. 516- 520, 2014.
[15]  R.  T.  Prasetio  dan  E.  Ripandi,  “Optimasi  Klasifikasi Jenis  Hutan  Menggunakan  Deep  Learning  Berbasis Optimize Selection,” Jurnal Informatika, vol. VI, no. 1, pp. 100-106, 2019.
[16]  J.  Bourquin,  H.  Schmidli,  P.  v.  Hoogevest  dan  H. Leuenberger, “Advantages of Artificial Neural Networks (ANNs) as alternative modelling technique for data sets
showing  non-linear  relationships  using  data  from  a galenical  study  on  a  solid  dosage  form,” European Journal of Pharmaceutical Sciences, pp. 5-16, 2018.
[17]  D.  Riana,  Y.  Ramdhani,  R.  T.  Prasetio  dan  A.  N. Hidayanto, “Improving Hierarchical Decision Approach for  Single  Image  Classification  of  Pap  Smear,” International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering, vol. VIII, no. 6, pp. 5415-5424, 2018.
[18]  A. Sharma dan A. Chopra, “Artificial Neural Networks: Applications In Management,” IOSR Journal of Business and Management (IOSR-JBM), pp. 32-40, 2013.
[19]  A. Sharma dan S. Dey, “A boosted SVM based sentiment analysis  approach  for  online  opinionated  text,”  dalam Proceedings  of  the  2013  Research  in  Adaptive  and Convergent Systems , Montreal, 2013.
[20]  R.  T.  Prasetio,  A.  A.  Rismayadi  dan  I.  F.  Anshori, “Implementasi  Algoritma  Genetika  pada  k-nearest neighbours  untuk  Klasifikasi  Kerusakan  Tulang Belakang,” Jurnal  Informatika, vol.  V,  no.  2,  pp.  186- 194, 2018.
[21]  Q.  Huang,  Y.  Chen,  L.  Liu,  D.  Tao  dan  X.  Li,  “On Combining  Biclustering  Mining  and  AdaBoost  for Breast  Tumor  Classification,” IEEE  Transactions  on
Knowledge and Data Engineering, p. 1, 2019.
[22]  B.  J.  Park,  S.  K.  Oh  dan  W.  Pedryez,  “The  Design  of Polynomial  Function-Based  Neural  Network  Predictors for  Detection  of  Software  Defects,” Information Sciences, pp. 40-57, 2013.
[23]  D.  Yu,  J.  Hu,  Z.  Tang,  H.  Shen,  J.  Yang  dan  J.  Yang, “Neurocomputing  Improving  protein-ATP  binding residues  prediction  by  boosting  SVMs  with  random under-sampling,” Neurocomputing, vol.  104,  pp.  180- 190, 2013.
[24]  C. W. Dawson, Projects in Computing and Information Systems  :  A  Student's  Guide  2nd  Edition,  London: Pearson Education Limited, 2009.
[25]  A. K. Pandey, M. A. Khan dan A. Swetapadma, “A Back Propagation Neural Network Based Method for Post Life Expectancy  Estimation  of  Thoracic  Surgery  Patients,” dalam International  Conference  on  Smart  Technology for Smart Nation , Bengaluru, 2017.
[26]  A.  Nachev  dan  T.  Reapy,  “Predictive  Models  for  Post- Operative  Life  Expectancy  after  Thoracic  Surgery,” Mathematical  and  Software  Engineering, vol.  1,  no.  1, pp. 1-5, 2015.