## ANALISIS ALGORITMA KLASIFIKASI NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA
Fitra Septia Nugraha 1 ;Muhammad Ja’far Shidiq 2 ; Sri Rahayu 3
Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id
1 fitraseptia7@gmail.com ; 2 ash.shidiq.mj@gmail.com ; 3 srahayu110527@gmail.com
Abstract —One  of  the  main  causes  of  death  is cancer. The most common cancer in women is breast cancer.  This  disease  if  it  be  known  early  could  be overcome  and  even  prevented.  Data  classification techniques  could  be  used  to  predict  which  patients had  breast  cancer  and  not  with  some  parameters. Using the Neural Network method and Rapid Miner 9.0 tools aims to predict breast cancer diagnosis and then  produced  an  accuracy  value  of  71,83%, precision 81,08% and recall  of 69,17% with AUC  of 0,806 which means that the classification was good so  that  patients  with  parameters  there  could  be predicted  which  ones  were  breast  cancer  patients and which were not, so this pattern could be used as a  benchmark  for  diagnosis  so  that  it  could  be detected  earlier  and  was  expected  to  reduce  the number of deaths from breast cancer.
Keywords :  breast  cancer,  classification,  data mining, neural network, rapid miner.
Intisari —Salahsatu  penyebab  kematian  utama adalah  kanker.  Kanker  yang  paling  umum  pada wanita  adalah  kanker  payudara.  Penyakit  ini  jika dapat  diketahui  sejak  dini  dapat  ditanggulangi bahkan dicegah. Teknik datamining klasifikasi dapat digunakan  untuk  memprediksi  pasien  mana  yang terkena  kanker  payudara  dan  tidak  dengan beberapa parameter yang ada. Dengan menggunakan  metode  Neural  Network  dan  tools Rapid  Miner  9.0  bertujuan  untuk  memprediksi diagnosis  kanker  payudara  dan  kemudian menghasilkan  nilai  accuracy  71,83%,  precision 81,08%  dan  recall  69,17%  dengan  AUC  sebesar 0,806  yang  artinya  klasifikasi  dinyatakan  baik sehingga pasien dengan parameter yang ada dapat diprediksi mana saja yang merupakan pasien kanker payudara  dan  mana  yang  bukan,  sehingga  pola  ini dapat  digunakan  sebagai  tolak  ukur  diagnosis sehingga  dapat dideteksi lebih dini dan diharapkan dapat  menekan  angka  kematian  akibat  kanker payudara.
Kata  Kunci :  kanker  payudara,  klasifikasi,  data mining, neural network, rapid miner.

## PENDAHULUAN
Penyakit  kanker  merupakan  salah  satu  penyebab kematian  utama  di  seluruh  dunia.  Pada  tahun 2012,  sekitar  8,2  juta  kematian  disebabkan  oleh kanker.  Kanker  paru,  hati,  perut,  kolerektal,  dan kanker  payudara  adalah  penyebab  terbesar kematian akibat kanker setiap tahunnya. (Pusdatin, 2015)
Kanker  payudara  adalah  kanker  yang paling  umum  pada  wanita  dan  penyebab  utama kematian  kanker.  WHO  mengestimasikan  bahwa 84  juta  orang  meninggal  akibat  kanker  dalam rentang  waktu  2005-2015.  Survei  yang  dilakukan WHO  tersebut  menyatakan  bahwa  8  sampai  9 persen wanita mengalami kanker payudara. Hal itu membuat  kanker  payudara  sebagai  jenis  kanker yang  paling  banyak  ditemui  pada  wanita  setelah kanker leher rahim. Anggorowati dalam (Ma’arif & Arifin, 2017).
Hal  tersebut  didukung  data  statistik American  Cancer  Society yang  menunjukan  bahwa kanker  payudara  menempati  urutan  pertama dengan  jumlah  kasus  terbanyak  dari  seluruh  jenis kasus  tumor  ganas  (kanker)  di  seluruh  dunia. American Cancer Society dalam  (Handayani, Jamal, &  Septiandri,  2018).  Frekuensi  kasus  penyakit  ini relatif  tinggi  di  negara  maju  dan  merupakan  jenis kanker  yang  banyak  diderita  dari  jenis  kanker lainnya.  Namun  di  Afrika  dan  Asia  Tenggara, termasuk  Indonesia,  kanker  payudara  menempati peringkat  kedua  setelah  kanker  servik.(Wahyuni, 2017).  Menurut  data  terakhir  WHO,  angka kematian  karena  kanker  payudara  di  Indonesia mencapai  1,41% dari seluruh kematian atau angka kematian  disesuaikan  dengan  usia  adalah  2.025 per  100.000  penduduk.  deherba.com  dalam (Wahyuni, 2017).
Penyakit  kanker  payudara  atau  breast cancer  adalah  penyakit  yang  ditandai  dengan kelainan  siklus  sel  khas  yang  menimbulkan kemampuan sel ini dapat menyebabkan pembelahan  sel  melebihi  batas  normal.  Akibatnya pembelahan  sel  yang  terjadi  menyerang  jaringan biologis  di  dekatnya,  dan  dapat  bermigrasi  ke
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI 10.33480/pilar.v15i2.601
jaringan  tubuh  melalui  sirkulasi  darah.  Sairun dalam  (Ma’arif  &  Arifin,  2017).  Meskipun  etiologi kanker  payudara  tidak  diketahui,  faktor  risiko berbagai kemungkinan mempengaruhi perkembangan  penyakit  ini  termasuk  faktor genetik, faktor karsinogen dan faktor perilaku atau gaya hidup.
Hingga saat ini, salah satu cara pengobatan kanker  payudara    yang  umum  dilakukan  adalah dengan  pembedahan  dan  jika  perlu  dilanjutkan dengan  kemoterapi  maupun  radiasi.  Akan  tetapi pengobatan  tersebut  tidak  akan  memberikan dampak  yang  signifikan  jika  kankernya  sudah mencapai  stadium  akhir.  Hal  ini  terjadi  karena dinegara  berkembang  seperti  indonesia,  kanker payudara  tidak  didiagnosis  sejak  dini.  Biasanya, kanker  didiagnosis  setelah  memasuki  stadium lanjut  dan  memiliki  tingkat  survivability  rendah. Oleh  karena  itu  apabila  penyakit  ini  dapat dideteksi lebih awal, dampak buruk yang mungkin ditimbulkan  oleh  kanker  payudara  dapat  dicegah. (Zamani, Amaliah, & Munif, 2012).
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  sudah dilakukan  sebelumnya  dengan  menggunakan  data Wisconsin  Breast  Cancer (WBC)  yang  tersedia  di UCI  Machine  Learning  Repository ,  yang  berisi  699 clinical  instances mengenai  data  tumor  ganas payudara  dan  tumor  jinak  payudara  dari  hasil diagnosis breast  masses berdasarkan  tes  FNA. Namun  penelitian  tersebut  hanya  sebatas mengetahui normal atau tidaknya payudara, ganas atau  tidaknya  tumor  di  payudara  dan  hanya menguji  variabel-variabel  yang  berpengaruh terhadap  hasil  klasifikasi  tumor  payudara,  seperti riwayat  keluarga,  terapi  hormon,  ukuran  tumor, letak  tumor,  dan  usia  menopause.  Makhfudhoh dalam (Ma’arif & Arifin, 2017).
Pada  umumnya  pendeteksian  tingkat keganasan  kanker  payudara  adalah  dengan  cara prognosis.  Prognosis  adalah  “tebakan  terbaik”  tim medis  dalam  menentukan  sembuh  atau  tidaknya pasien dari kanker payudara.(Rachman & Purnami, 2012).  Selain  dengan  prognosis,  cara  lainnya adalah pemanfaatan bionformatic dengan menggunakan  teknik data  mining (Salama, Abdelhalim,  &  Zeid,  2012) , karena  telah  terbukti dapat  mendeteksi  tingkat  keganasan  kanker payudara.
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi informasi  terutama  dalam  bidang  kecerdasan buatan,  teknik machine  learning diperkenalkan untuk  membantu  meningkatkan  kemampuan pendeteksian otomatis. Dengan bantuan sistem ini, kemungkinan  akan  kesalahan  diagnosis  yang dilakukan oleh para ahli medis dapat dihindari, dan data  medis  dapat  diperiksa  dalam  kurun  waktu yang  singkat  serta  lebih  rinci  M.  F.  Akay  dalam (Wahyuni, 2017).
Data mining dapat diaplikasikan di bidang kesehatan misalnya mendiagnosis penyakit kanker payudara , penyakit jantung, penyakit diabetes dan lain-lain  Larose  dalam  (Hermawanti,  2012).  Salah satu  teknik ini  dalam hal  klasifikasi adalah  Neural Network  yang  menjadi  sistem  diagnosis  otomatis untuk mendeteksi kanker payudara dengan tingkat klasifikasi yang benar dari sistem yang disusulkan yaitu  95,6%.  (Karabatak  &  Ince,  2009).  Artificial Neural Network juga pernah dibandingkan dengan Regresi  Logistic  dalam  memprediksi  kanker payudara  dengan  nilai  AUCs  lebih  tinggi  yaitu 0,965  dan  Regresi  Logistic  0,963.  (Ayer  et  al., 2010). Dari  uraian  diatas  maka  tujuan  penelitian ini  adalah  untuk  memprediksi  atau  mendiagnosis dini penyakit kanker payudara dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi machine learning  neural  network sebagai  proses training , learning dan testingnya . Parameter yang digunakan dalam  penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian- penelitian sebelumnya yang mana dalam penelitian ini  parameter  yang  digunakan  adalah  data  Breast Cancer  Coimbra  yang  berisi  116  clinical  instances mengenai  data  pasien  yang  terkena  kanker payudara  berdasarkan  tes  darah,  sehingga  kanker dapat  dideteksi  sejak  dini,  sehingga  diharapkan dapat  segera  ditanggulangi  dan  menekan  angka kematian bukan dari bentuk kankernya itu sendiri seperti yang dilakukan peneliti sebelumnya. Untuk menentukan tingkat keberhasilan diagnosis kanker payudara  dilakukan  dengan  2  pengujian  yaitu dengan  menggunakan  metode confution  matrix dan uji kehandalan ROC Curve.

## BAHAN DAN METODE

## Neural Network
Pada  tahun  1943,  Mc.Culloch  dan  Pitts memperkenalkan model matematika yang merupakan penyederhanaan dari struktur sel saraf yang sebenarnya.
Sumber : (Khademi & Jamal, 2016) Gambar 1. McCulloch & Pitts neuron model
Gambar  diatas  memperlihatkan  bahwa  sebuah neuron memilikitiga komponen :
1. Synapse (w1, w2,…, wn)T
2. Alat penambah (adder)
3. Fungsi aktifasi (f)
Korelasi  antara  ketiga  komponen  ini  dirumuskan pada persamaan (1).
𝑦 = 𝑓(∑ 𝑥 𝑖 × 𝑤 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) ……………………………………..(1) Sumber : (Yahya, 2012)
Signal x berupa vektor berdimensi n (x1, x2,… xn)T akan  mengalami  penguatan  oleh  synapse  w (w1,w2,…,wn)T.  Selanjutnya  akumulasi  dari penguatan  tersebutakan  mengalami  transformasi oleh  fungsi  aktifasi f .  Fungsi f ini  akan memonitor,bila  akumulasi  penguatan  signal  itu telah melebihi batas tertentu, maka sel neuronyang semula  berada  dalam  kondisi  “0”,  akan mengeluarkan  signal  “1”.Berdasarkan  nilai  output tersebut  (= y ),  sebuah  neuron  dapat  berada  dalam duastatus:  “0”  atau  “1”.  Neuron  disebut  dalam kondisi firing bila  menghasilkan  outputbernilai “1”.(Yahya, 2012)
Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah  data  penyakit  kanker  payudara (Breast Cancer  Coimbra) yang  didapat  dari Machine Learning  Repository UCI  (Universitas  California Invene)
dengan alamat
web: http://archive.ics.uci.edu/ml/ . Dalam penelitian ini akan  dilakukan  beberapa  langkah-langkah  atau tahapan penelitian seperti gambar di bawah ini:
Sumber: (Septiani, 2017) Gambar 2. Tahap Penelitian
1. Pengumpulan Data Teknik  pengumpulan  data  ialah  teknik atau  cara-cara  yang  dapat  digunakan  untuk menggunakan  data  Riduwan  dalam  (Septiani, 2017). Dalam pengumpulan data terdapat sumber data,  sumber  data  yang  dihimpun  langsung  oleh peneliti disebut dengan sumber primer, sedangkan
apabila  melalui  tangan  kedua  disebut  sumber sekunder  Riduwan  dalam  (Septiani,  2017).  Data pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh  dari  Machine  Learning  Repository  UCI (Universitas California, Invene) dengan alamat web https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Ca ncer+Coimbra . Data yang dikumpulkan adalah data antropometrik  dan  parameter  yang  dapat dikumpulkan  dalam  analisis  darah  rutin  yang dapat  digunakan  sebagai  biomarker  kanker payudara.  Data  terkumpul  sebanyak  116  data dengan 52 pasien dinyatakan sehat dan 64 pasien dinyatakan  terdiagnosa  kanker  payudara  dengan atribute  age,  BMI,  Glucose,  Insulin,  Homa,  Leptin, Adiponectin, Resistin, MCP.1 dan class.
2. Pengolahan Data Awal (Pre Processing)
Untuk  mendapatkan  data  yang  berkualitas, beberapa  teknik  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut Vacellis dalam (Septiani, 2017): a. Data  validation ,  untuk  mengidentifikasi  dan menghapus  data  yang  ganjil  ( outlier/noise ), data  yang  tidak  konsisten,  dan  data  yang  tidak lengkap ( missing value ).
b. Data  integration  and  transformation ,  untuk meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  algoritma. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bernilai numerikal.
c. Data  size  reduction  and  dicritization ,  untuk memperoleh dataset dengan jumlah atribut dan record yang  lebih  sedikit  tetapi  bersifat informatif.
Dari  proses  pengolahan  awal  data  di  atas diperoleh  sebanyak  116  data  dengan  52  data dengan  kelas  “SEHAT”  dan  64  data  dengan  kelas “PASIEN”.
3. Metode yang diusulkan
Metode  analisa  merupakan  metode  yang diusulkan  untuk  mengetahui  seberapa  besar tingkat akurasi dari algorithma neural network dengan  menggunakan  komputasi  rapid  miner 9.0, hasil yang diperoleh dari analisa pengujian ini  akan  dijadikan  sebagai  dasar  penentuan diagnosis kanker payudara.
4. Eksperimen dan Pengujian Methode Data  sebesar  116  akan  dibagi  menjadi  2  yaitu data  untuk  training  set  sebanyak  80%  dari jumlah data dan testing set sebanyak 20% dari jumlah  data.  Kemudian  data  training  di aplikasikan  ke  dalam  metode,  setelah  itu dilakukan pengujian menggunakan model yang digunakan , memasukan data training ke dalam model dan menguji menggunakan Rapid Miner.
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI 10.33480/pilar.v15i2.601
5. Evaluasi dan Validasi Hasil Evaluasi
digunakan untuk melakukan pengamatan dan menganalisa hasil kerja neural network  di  rapid  miner.  Validasi  dilakukan untuk melakukan pengukuran hasil prediksi.
a. Cross Validation Merupakan pengujian standar yang dilakukan  untuk  memprediksi  error  rate.
Setiap  kelas  pada  data  set  harus  diwakili dalam  proporsi  yang  tepat  antara  data training dan testing. Data dibagi secara acak pada masing-masing kelas
dengan perbandingan yang sama. Untuk mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh sempel tertentu, seluruh proses training dan pengujian  diulangi  beberapa  kali  dengan sampel  yang  berbeda.  Tingkat  kesalahan pada  iterasi  yang  berbeda  akan  dihitung rata-ratanya untuk menghasilkan error rate secara keseluruhan (Hastuti, 2012).
b. Pengukuran menggunakan ROC Curve ROC  Curve  adalah  kurva  ROC  yang  banyak digunakan  para  peneliti  untuk  menilai  hasil prediksi.  Kurva  ROC  menggambatkan  kinerja klasifikasi  tanpa  memperhatikan  distribusi kelas  atau  kesalahan,  pada  sumbu  vertical menggambarkan  nilai  positif  (TP)  dan  sumbu horizontal  menandakan  nilai  negative  (FP) (Sucipto, 2012).  Lihat gambar berikut:
Sumber : (Sucipto, 2012) Gambar 3. Contoh Grafik ROC
Beberapa    hal  penting  yang  perlu  dicatat pada  Gambar  2.,  pada  titik  kiri  bawah  (0,0) merupakan  titik  yang  tidak  pernah  mengeluarkan klasifikasi  positif,  (1,1)  terwakili  titik  kanan  atas untuk  menjelaskan  nilai  klasifikasi  positif.  Titik (0,1)  merupakan  nilai  klasifikasi  yang  tidak terdapat nilai FN dan FP. Sedangkan garis diagonal yang membelah ruang ROC menggambarkan ruang diatas  garis  diagonal  menandakan  klasifikasi  baik dan  ruang  dibawah  garis  diagonal  menandakan klasifikasi  buruk,  sementara  tebakan  yang  benar- benar acak terdapat pada sepanjang garis diagonal mulai  dari  kiri  bawah  sampai  dengan  kanan  atas
(Sucipto,  2012).  Sebuah  metode  umum  untuk menghitng daeeah dibawah kurva ROC adalah Area Under  Curve  (AUC)  dimana  bidang  yang  berada dibawah  kurve  mempunyai  nilai  yang  selalu berada  pada  nilai  0,0  dan  1,0.  Semakin  tinggi luasnya maka akan  semakin baik nilai klasifikasinya.  Seperti  petunjuk  yang  disajiakn dalam (Sucipto, 2012) berikut ini:
 0,90 – 1,00 = klasifikasi sangat baik
 0,80 – 0,90 = klasifikasi baik
 0,70 – 0,80 = klasifikasi rata-rata
 0,60 – 0,70 = klasifikasi rendah
 0,50 – 0,60 = kegagalan
c. Pengukuran menggunakan Confusion Matrix Confusion  matrix adalah  sebuah  tabel  yang menyatakan  jumlah  data  uji  yang  benar diklasifikasikan  dan  jumlah  data  uji  yang salah  diklasifikasikan  (Indriani,  2014). Contoh  confusion  matrix  untuk  klasifikasi biner ditunjukan pada tabel 1.

## Tabel 1. Confusion Matrix untuk klasifikasi biner
Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FN 0 FP TN Sumber: (Indriani, 2014) Keterangan  untuk  Tabel  1.  dinyatakan  sebagai berikut:
- True Positive (TP),  yaitu  jumlah  dokumen dari kelas 1 yang benar dan diklasifikasikan sebagai kelas 1.
- True Negative (TN), yaitu jumlah dokumen dari kelas  0  yang  benar  diklasifikasikan  sebagai kelas 0.
- False Positive (FP), yaitu jumlah dokumen dari kelas 0 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 1.
- False Negative (FN), yaitu jumlah dokumen dari kelas 1 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 0.
Perhitungan akurasi dinyatakan dalam  persamaan 2.
Accuracy = (𝑇𝑁+𝑇𝑃) (𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100 % .......(2)
Sumber: (Indriani, 2014)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## AnalisaPengujian Algoritma Neural Network
Dalam tahap ini kita akan membuat model dengan menggunakan  algoritma  Neural  Network,  sama halnya  dengan  algoritma  yang  lain  proses  urutan- urutan  pengujian  algoritma  Neural  Network  juga menggunakan  cara  yang  sama  dengan  pengujian model  lainnya  dalam  pengujian  dengan  rapid miner, model seperti pada gambar 4 dibawah ini:
Sumber : (Nugraha, Shidiq, & Rahayu, 2019) Gambar 4. Desain Model Neural Network
Dari  desain  model  gambar  4.,  setelah  data  di import  dan  dimasukan  dalam  proses  maka  akan menghasilkan  bentuk  data  seperti  pada  tabel  2. Data  inilah  yang  akan  digunakan    untuk menghasilkan model dari metode Neural Network,.
Tabel 2 Data Hasil Pengujian Neural Network
Sumber: (Patrício, 2018)
Dalam  Tabel  2.  Dapat  memberikan  informasi bahwa dari data yang dimasukan kedalam metode Neural  Network  dengan  apply  model  pada  rapid miner  menunjukan  hasil  prediksi  yang  akan menentukan apakah metode Neural Network yang digunakan dapat memberikan prediksi terbaik.
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 5. Model Hasil Pengujian Neural Network
Dalam  Gambar  5.  Merupakan  model  hasil  dari pengujian  metode  Neural  Network  yang  dapat memberikan  informasi  bahwa  dalam  metode  ini yang  menjadi  informasi  penting  adalah  tentang hidden layer. Informasi dari model tersebut adalah pada sisi  input terdapat 10 atribut  yaitu age, BMI, glucose, insulin, homa, leptin, adiponectin, resistin, MCP.1 dan diagnosis, dimana atribut tersebut akan membentuk  lapisan  input  (x)  yang  dapat  diberi bobot x 1 , x 2 , x 3 , ... x 10. Sedangkan pada posisi hidden layer  juga  akan  membentuk  lapisan  tersembunyi (z),  jarak  antara  lapisan  input  dengan  lapisan tersembunyi  mempunyai  bobot  yang  disebut dengan  matrik  bobot  pertama  yang  diberi  inisial v 11, v 12,  .... v 16. Selanjutnya  pada  posisi  output  akan muncul  apa  yang  disebut  lapisan  output  (y), dimana  jarak  antara  (y)  dan  (z)  dapat  dihitung dengan  menggunakan  matrik  bobot  kedua  yaitu w 1 ,  w 2 ,  w 3 ,  ...  w 10 ,  setelah  selesai  perhitungan  w maka  akan  dapat  dihitung  nilai  outputnya  dalam hal ini adalah sehat atau pasien.

## Evaluasi dan Validasi
Penelitian ini bertujuan untuk menguji akurasi dari analisa  diagnosis  penyakit  kanker  payudara menggunakan algoritma neural network data yang dianalisa  adalah  data  breast  cancer  coimbra  yang di  peroleh  dari  UCI  Repository.  Dengan  bantuan rapid  miner ternyata  dapat  diketahui  algoritma neural network mempunyai akurasi yang tinggi.
Pengujian Model Neural Network Pengujian  model Neural  Network dengan menggunakan  testing  dan  validasi  seperti ditunjukan  pada  Gambar  6.  dan  Gambar  7.  dapat menghasilkan  nilai  accuracy  =  71,83%,  precision =81,08%dan  recall  =69,17%dengan  AUC  sebesar =0,806 Seperti ditunjukan pada gambar berikut ini:
Age BMI Glucose Insuli n Homa Lepti n Adipo nectin Resist in
MCP.1 Label 48 23,50 70,00 2,71 0,47 8,81 9,70 8,00 417,11 0 83 20,69 92,00 3,12 0,71 8,84 5,43 4,06 468,79 0 82 23,13 91,00 4,50 1,01 17,94 22,43 9,28 554,70 0 68 21,37 77,00 3,23 0,61 9,88 7,17 12,77 928,22 0 86 21,11 92,00 3,55 0,81 6,70 4,82 10,58 773,92 0 49 22,85 92,00 3,23 0,73 6,83 13,68 10,32 530,41 0 89 22,70 77,00 4,69 0,89 6,96 5,59 12,94 1256,08 0 45 21,30 102,00 13,85 3,49 7,65 21,06 23,03 552,44 1
45 20,83 74,00 4,56 0,83 7,75 8,24 28,03 382,96 1 49 20,96 94,00 12,31 2,85 11,24 8,41 23,12 573,63
1
34 24,24 92,00 21,70 4,92 16,74 21,82 12,07 481,95 1
42 21,36 93,00 3,00 0,69 19,08 8,46 17,38 321,92
1
68 21,08 102,00 6,20 1,56 9,70 8,58 13,74 448,80
1
51 19,13 93,00 4,36 1,00 11,08 5,81 5,57 90,60 1 62 22,66 92,00 3,48 0,79 9,87 11,24 10,70 703,97
1
38 22,50 95,00 5,26 1,23 8,44 4,77 15,74 199,06
1 69 21,51 112,00 6,68 1,85 32,58 4,14 15,70 713,24 1
49 21,37 78,00 2,64 0,51 6,33 3,89 22,94 737,67
1 51 22,89 103,00 2,74 0,70 8,02 9,35 11,56 359,23 1
59 22,83 98,00 6,86 1,66 14,90 4,23 8,21 355,31
1
86 27,18 138,00 19,91 6,78 90,28 14,11 4,35 90,09 1
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI 10.33480/pilar.v15i2.601
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 6. Model Testing Neural Network
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 7. Desain Validasi Neural Network
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 8.  Nilai Accuracy dari Neural Network
Berdasarkan  Gambar  8.  Dapat  kita  ketahui  bahwa hasil  accuracy  dari  metode  klasifikasi Neural Network sebesar = 71,83% ini menunjukan bahwa hasil  akurasi  yang  diperoleh  termasuk  kedalam kategori baik.
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 9. Nilai Precision dari Neural Network
Berdasarkan  Gambar  9.    Diperoleh  bahwa  hasil precision  dari  metode  klasifikasi Neural  Network sebesar  =  81,08  ini  menunjukan  bahwa  hasil akurasi yang diperoleh masuk dalam kategori baik.
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 10. Nilai Recall dari Neural Network
Berdasarkan  Gambar  10.    Diperoleh  bahwa  hasil recall dari  metode  klasifikasi Neural  Network sebesar  =  69,17%  ini  menunjukan  bahwa  hasil akurasi  yang  diperoleh  masuk  dalam  kategori cukup baik.
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 11. Performance Vector Neural Network
Gambar  11.  Memberikan  informasi  secara keseluruhan  tentang  hasil  dari  validasi  dengan metode klasifikasi Neural Network , disamping hasil accuracy , precition dan recall ,  juga  terdapat  nilai AUC  dan  informasi  penting  dalam  performance vector  ini  yaitu confusion  matrix pada  masing- masing  kategori  sehat  dan  pasien  dengan  nilai jelas.
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 12. Hasil AUC Optimistic dari Neural Network
Gambar  12.  menggambarkan  grafik  area under curve (AUC) optimistic hasil  validasi Neural
Network  dengan  nilai  yang  tertera  dalam  gambar sebesar= 0,806.
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 13. AUC Pesimistic dari Neural Network
Gambar  13.  Menggambarkan  grafik  area  under curve  (AUC)  pesimistic  hasil  validasi  Neural Network dengan hasil nilai dalam gambar sebesar= 0,806.
Sumber : (Nugraha et al., 2019) Gambar 14. AUC Neural Network
.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  menggunakan  tools  rapid  miner  9.0 terhadap  dataset  breast  cancer  coimbra  yang didapat  dari  UCI  Repository  yang  diuji  dengan metode  Neural  Network  menghasilkan  nilai accuracy  =  71,83%,  precision  =81,08%  dan  recall =69,17%  dengan  AUC  sebesar  =0,806  yang menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasinya  baik, sehingga pasien dengan parameter yang ada dapat diprediksi  mana  saja  yang  merupakan  pasien kanker  payudara  dan  mana  yang  bukan,  sehingga pola  ini  dapat  digunakan  sebagai  tolak  ukur diagnosis  sehingga  dapat  dideteksi  lebih  dini  dan
diharapkan dapat menekan angka kematian akibat kanker payudara.

## REFERENSI
Ayer, T., Jagpreet Chhatwal, P., Oguzhan Alagoz, P., Charles  E.  Kahn,  Jr,  MD,  M.,  Ryan  W.  Woods, MD,  M.,  S.,  E.,  &  Burnside,  MD,  MPH,  M. (2010). Informatics  in  Radiology  Comparison of  Logistic  Regression  and  Artificial  Neural Network Models in .
Handayani, A., Jamal, A., & Septiandri, A. A. (2018). Evaluasi  Tiga  Jenis  Algoritme  Berbasis Pembelajaran  Mesin  untuk  Klasifikasi  Jenis Tumor  Payudara. Jurnal  Nasional  Teknik Elektro  Dan  Teknologi  Informasi  (JNTETI) . https://doi.org/10.22146/jnteti.v6i4.350
Hastuti,  K.  (2012). Analisis  komparasi  algoritma klasifikasi  data  mining  untuk  prediksi mahasiswa  non  aktif . 2012 (Semantik),  241– 249.
Hermawanti,  L.  (2012).  Penerapan  algoritma klasifikasi  c4.5  untuk  diagnosis  penyakit kanker  payudara. Jurnal  Teknik  UNISFAT ,
7 (1), 57–64.
Indriani, A. (2014). Klasifikasi Data Forum dengan menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Yogyakarta, 21 Juni 2014 , ISSN: 1907 , 5–10.
Karabatak,  M.,  &  Ince,  M.  C.  Expert  Systems  with Applications  An  expert  system  for  detection of  breast  cancer  based  on  association  rules and neural network. , 36 Expert Systems With Applications § (2009).
Khademi,  F.,  &  Jamal,  S.  M.  (2016).  RESEARCH PAPERS  PREDICTING  THE  28  DAYS COMPRESSIVE  STRENGTH  OF. I-Manager’s Journal  on  Civil  Engineering , 6 (August),  1–7. https://doi.org/10.26634/jce.6.2.5936
Ma’arif,  F.,  &  Arifin,  T.  (2017).  Optimasi  Fitur Menggunakan  Backward  Elimination  Dan Algoritma  SVM  Untuk  Klasifikasi  Kanker Payudara. JURNAL INFORMATIKA .
Nugraha,  F.  S.,  Shidiq,  M.  J.,  &  Rahayu,  S.  (2019). ANALISIS ALGORITMA KLASIFIKASI NEURAL NETWORK UNTUK. Jurnal Pilar Nusa Mandiri ,
15 (1), 1–7.
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI 10.33480/pilar.v15i2.601
Patrício, M. (2018). Breast Cancer Coimbra Data Set (Vol. 1).
Pusdatin.  (2015). Situasi  penyakit  kanker  4 .
Kementrian Kesehatan RI. Jakarta.
Rachman, F., & Purnami, W. (2012). Perbandingan
Klasifikasi  Tingkat  Keganasan  Breast  Cancer Dengan  Menggunakan  Regresi  Logistik Ordinal Dan Support Vector Machine ( SVM ). Jurnal Sains Dan Seni Its .
Salama,  G.  I.,  Abdelhalim,  M.  B.,  &  Zeid,  M.  A.  E.
(2012). Experimental comparison of classifiers  for  breast  cancer  diagnosis. Proceedings  -  ICCES 2012: 2012  International Conference  on  Computer  Engineering  and Systems . https://doi.org/10.1109/ICCES.2012.640850 8
Sucipto,  A.  (2012).  CREDIT  PREDICTION  WITH NEURAL NETWORK ALGORITHM. PROSIDING SEMINAR NASIONAL MULTI DISIPLIN ILMU & CALL FOR PAPERS UNISBANK (SENDI_U) , 978 - 979 – 36 (15), 1–10.
Wahyuni,  E.  S.  (2017).  PENERAPAN  METODE SELEKSI  FITUR  UNTUK  MENINGKATKAN HASIL  DIAGNOSIS  KANKER  PAYUDARA.
Simetris :  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  Dan Ilmu
Komputer .
https://doi.org/10.24176/simet.v7i1.516
Yahya,  S.  (2012). Fuzzy  Logic  ,  Neural  Network  , Genetic  Algorithm  Knowledge  Based  Expert System and Computational Intelligence .
Zamani,  A.  M.,  Amaliah,  B.,  &  Munif,  A.  (2012). Implementasi  Algoritma  Genetika  pada Struktur  Backpropagation  Neural  Network untuk  Klasifikasi  Kanker  Payudara. JURNAL
TEKNIK ITS , Vol. 1 ISS .