Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data Mining  untuk Memprediksi  Tingkat Kematian  Dini Kanker dengan

## Dataset Early Death Cancer
Panny Agustia Rahayuningsih panny.par@bsi.ac.id
Program Studi Sistem Akuntansi Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknologi  Informasi,  Universitas Bina Sarana Informatika
Abstract—  Cancer  is  something  big  in  the  world. Cancer is a malignant disease that is difficult to cure if the spread is too wide. However, detecting cancer cells as early as possible can reduce the risk of death. This study aims to predict the level of early detection of disasters in European countries  using   5  classification  algorithms,  namely: Desecion  Tree,  Naïve  Bayes,  k-Nearset  Neighbor,  Random Forest and  Neural  Network of which algorithm is the best for  this  study.  Tests  carried  out   with  several  stages  of research  include:  dataset  (data  contains),  initial  data processing, proposed method, credit method using 10 times cross  validation,  test  re sults  and   t-test  different   tests.  The alpha  value  is  0.05.  if  the  probability  is>  0.05  then  H0  is accepted. If the probability is <0.05 then Ho is rejected. The results  of  the  re search  that  obtained  performance  with  an accuracy  value  of  98.35%  were  the  Neural  Network algorithm.  Whe reas,  the   results  of  the   research  usi ng  the algirtic  t-test  with  the  best  models  are:  Random  Forest algorithm  and  Neural  Network,  the  relatively  good  Naïve Bayes algorithm, the Desecion Tree algorithm is quite good and  the  poor algorithm  is  the  K-Nearset  Neighbor  (K-NN) algorithm.
Intisari — Penyakit  Kanker merupak an se puluh  besar pe nyakit  pe mbunuh  di  duni a.  Kanker  merupak an pe nyakit  yang  g anas  dan  sulit  disembuhkan  jika pe nye bar annya sudah terlalu luas. Akan te tapi, pe nde teksian sel kanker sedini mungkin dapat meng urangi  resiko  kematian.  Penelitian  ini  ber tujuan untuk  me mpre diksikan  tingkat  ke matian  di ni  kanker pada  pe nduduk  Eropa  deng an  menggunakan  5algoritma klasifikasi  yaitu: Desecion  Tree,  Naïve  Bayes,  k-Nearset Neighbour,  Random  Forest dan Neural  Network dari algoritma terse but algori tma  mana yang  dianggap  paling baik  untuk  peneliti an  ini.  Penguji an  dilakukan  deng an be berapa tahapan pe nelitian antara  l ain: dataset (pengumpul an  data),  pengol ahan  data awal ,  metode  yang di usulkan,  pengujian  metode  me nggunakan 10-fold cross validation, e valuasi  hasil  dan  uji  be da  t-test.  Nilai  al pha yang  digunak an  adal ah  0.05.  jika  pr obabilitasnya  >0.05
maka  H 0 di terima. Se dangkan jika  pr obabilitasnya  <0.05 maka  H o di tol ak.Hasil  dari  penelitian yang  me ndapatk an performe ter baik  deng an  nilai  akur asi  sebesar  98,35% adalah  algoritma Neural  Network. Se dangkan,  hasil pe nelitian  me nggunakan  uji t-test algoritma  deng an model ter baik yai tu: algori tma Random Forest dan Ne ural Network , algoritma Naïve Bayes lumanyan baik, algoritma Desecion Tree cukup  baik  dan  algoritma  yang kurang  baik  adalah  algoritma K-Nearset  Neighbour  (K- NN).
Kata  kunci: Kanker,  Algoritma,  Klasifikasi,  Probability

## I.    PENDAHULUAN
Menurut  catatan WHO,  Kanker  merupakan  sepuluh  bes ar penyakit  pembunuh  di  dunia  [1].  Kan ker  adalah  istilah  yang digunakan untuk penyakit dimana sel-sel abnormal  me mbe lah tanpa kontrol dan mampu  menyerang jaringan sel lain. Se l-sel kanker  dapat  menyebar  ke  bagian  lain  tubuh  mela lui pembuluh  darah  dan  sistem  limfe  [2].  Kanker  bukan  hanya satu  penyakit  tapi  banyak  penyakit,  ada  lebih  dari  100 berbagai  jenis  penyakit   kan ker  [1].  Ja ringan  yang  telah diserang oleh sel-sel  kanke r t idak akan  berfungsi normal  lagi dan  akhirnya  beru jung  pada  kegagalan  fungsi  org an  yang mengakibatkan  kematian  [1][3].
Kanker  merupakan  penyakit   yang  ganas  dan  sulit disembuhkan  jika  penyebarannya  sudah  terlalu  luas.  Akan tetapi,  pendeteksian  sel  kanke r  sedini  mungkin  dap at mengurangi resiko   ke matian  [4].  Kanke r ada lah   sekelo mpok penyakit  yang  dapat  menyebabkan  hampir  se mua  tanda  atau gejala. Tanda-tanda dan gejala a kan tergantung pada di  mana kanker, seberapa besar itu, dan berapa banyak  me mpengaruhi organ  atau  jaringan  di  dekatnya  [5].  Jika  kanker  te lah menyebar (metastasis), gejala  dapat muncul d i berbagai bagian tubuh.  Penyakit  kanke r  me rupakan  salah  satu  penyebab ke matian  uta ma  di  seluruh  dunia.  Pada  tahun  2012,  kanker men jadi penyebab kemat ian sekita 8,2 juta orang. Be rdasarkan data  GLOBOCA N,  International  Agency  Of  Research  on Cancer  (IARC)  d iketahui  bahwa  pada  tahun  2012  terdapat 14.067.894 kasus baru kanke r dan  8.201.575  ke matian  akibat kanker  d i  seluruh  dunia.  Penyebab  terbesar  ke matian  akibat
kanker  setiap  tahunnya  antara  lain  disebabkan  oleh  kanker paru, hati, perut, kolorektal,  dan kanker  payudara.
Penyakit  kanker  kini  merupakan  penyakit  yang  paling berbahaya di Negara   Eropa [4].   Di benua  Eropa yang terdiri dari  53  negara,  WHO  menyebutkan  penyakit  jantung mencabut  nyawa  lebih  dari  4  juta  orang  pada  2016.  Ju mlah ke matian  in i setara dengan 45 persen dari semua  ke mat ian di negara-negara Eropa. Se mentara itu kan ker bertanggung jawab atas  kurang  dari  setengah  angka  ke matian  a kibat  penyakit jantung  di  Eropa  secara  keseluruhan.  Kanke r,  seperti dipaparkan  dala m  Eu ropean  Heart  Journal,  kini  me mbunuh lebih  banyak  le la ki  daripada  penyakit  jantung  di  12  negara Eropa ini: Be lgia, Den mark, Prancis, Israel, Italia, Lu xe mbourg, Belanda, Norwegia , Portugal, Sloven ia, Spanyol dan Inggris Raya.
Klasifikasi  menentukan  tingkat  ke matian  din i  kanker me rupakan  hal  yang  sangat  penting  untuk  me laku kan diagnosis secara dini agar dapat  mengetahui  mana yang lebih baik,lebih buruk dan tidak ada perubahan yang signifikan dari rata-rata  [6].  Da la m  proses  klasifikasi  terdapat  banyak algorit ma   [7]  yang  digunakan  untuk  menentukan  mana algorit ma   yang  dianggap  paling  baik  pada  proses  klasifikasi [8][9].  Penelit ian  in i  dila kukan  untuk  mengetahui  algorit ma data  mining  mana  yang  baik  dala m  mengklasifikasi  data Ea rlydeathcancer pada penduduk Eropa. Penulis
me mbandingkan beberapa metode klasifikasi data mining,d iantaranya  yaitu  Algorit ma C4.5 , Neural  Network , Naives Bayes, K-NN dan Random Forest . Hasil klasifikasi dari masing-masing  a lgorit ma   akan  d ibandingkan  dan  dilihat tingkat akurasinya.

## II.    METODE  PENELITIAN

## A. Penyakit  Kanker
Penyakit  kanke r adalah sel tubuh yang mengala mi  mutasi (perubahan)  dan  tumbuh  tidak  kendali  serta  me mbelah  lebih cepat dibandingkan dengan s el normal.  Se l  kanker t idak  mati setelah  usianya  cukup.,  mela inkan  tu mbuh  terus  dan  bersifat invasif  sehingga sel  norma l  tubuh  dapat  terdesak  atau  ma lah mat i.  Penyakit   kan ker  ada lah  penyakit  yang  timbul  akibat pertumbuhan  tidak  normal  sel  ja ringan  tubuh  yang  berubah menjadi  sel kanker.

## B. Data  Mining
Data  Mining  adalah  suatu  disiplin  ilmu  yang  bertujuan mene mu kan,  menggali  atau  mena mbahkan  pengetahuan  dari data atau informasi  yang kita miliki.

## C. Algoritma  Klasifikasi Data  Mining
Klasifikasi Data M ining adalah s uatu metode pembela jaran.,  untuk  me mprediksi  nilai  dari  sekelo mpok attribut  dalam  mengga mbarkan  dan  me mbedakan  ke las  data atau  konsep  yang  bertujuan  untuk  me mpred iksi  ke las  dari objek yang label kelasnya tidak diketahui.

## D. Algoritma  Tree C4.5
Algortima  C4.5  merupakan  bagian   dari  kelo mpok algorit ma  decision  tree  dan  merupakan  kategori  10  a lgorit ma
yang  paling  popular[9].  Algorit ma  C4.5  d iperkena lkan  o leh J.Ross Quin lan dia khir tahun 1970 h ingga awal tahun 1980 -an. J. Ross Quin lan seorang peneliti dib idang mesin pe mbe laja ran yang merupakan penge mbangan dari a lgorit ma  ID3 ( Interative Dichotomiser ), algorit ma tersebut digunakan untuk me mbentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  dianggap sebagai  salah  satu  pendekatan  yang  paling  popular,  dala m klasifikasi  pohon  keputusan  terdiri  dari  sebuah  node  yang me mbentuk a kar node aka r tida k  me miliki  inputan. Node lain yang  bukan  sebagai  akar  tetapi  me miliki  tepat  satu  inputan disebut  node  lainnya  dinamakan  daun.  Daun  me wakili  n ilai target yang paling tepat dari salah satu class.
Konsep dari algorit ma  C4.5 adalah mengubah data menjadi pohon  keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan  (rule ).  C4.5 adalah  algorit ma   yang  cocok  untuk  masalah  klasifikasi  dan data mining. Me metakan n ila i at ribut menjad i class yang dapat diterapkan untuk klasifikasi baru. Tahapan dalam  me mbangun sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5,  yaitu:
1. Menyiapkan data training. Data train ing biasanya diamb il dari data h istori yang pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan  ke dalam  kelas -kelas  tertentu.
2. Menentukan  akar  dari  pohon.  Akar  akan  dia mb il  da ri atribut yang dipilih, dengan cara  mengitung nilai ga in dari masing-masing  atribut.,n ila i  gain  yang  paling  tinggi  yang akan  menjad i  a kar  perta ma.  Sebe lu m  menghitung  nilai gain  dari  atribut,  hitung  dahulu  nila i  entropy.  Untuk menghitung nilai  entropy digunakan rumus.
(1)
Keterangan:
S : himpunan kasus
A : atribut
N : Jumlah  partisi S Pi :  proporsi dari Si  terhadap S
3. Kemudian  hitung mulai gain yang menggunakan rumus:
(2)
Keterangan : S : himpunan kasus A : fitur n : jumlah  partisi atribut A
| Si | :  proporsi Si  terhdapa S
| S | : jumlah  kasus dalam  S
4. Ulangi  langkah ke-2  hingga semua record terpartisi.
5. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat:
a. Se mua  record  dala m  simpul  N  mendapat  kelas  yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam  record yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada record di dalam  cabang yang kosong.
E. Neural Network
Neural  Network adalah  satu  set  unit  input/output  yang terhubung  dimana  tiap  relasinya  me miliki  bobot,  selama fase pembela jaran, neural  network menyesuaikan  bobot  sehingga dapat  me mprediksikan class yang  benar  dari tupple . Neural Network dima ksudkan  untuk  mensimulasikan  perilaku  sistem biologi  susunan  syaraf  manusia,  yang  terd iri  dari  seju mlah besar  unit  pemroses.  Neuron  me mpunyai  relasi  dengan synapse yang  mengelilingi  neuron-neuron  lainnya.  Susunan sayaraf tersebut dipresentasikan dala m neural network berupa graf  yang  terdiri  dari  simpul  (neuron)  yang  dihubungkan dengan busur,  yang  berkorespondensi  dengan synapse .  Sejak tahun  1950-an, neural  network telah  digunakan  untuk  tujuan prediksi,  bukan  hanya  klasifikasi  tapi  juga  regresi  dengan atribut target continu .
Langkah  pe mbela jaran  a lgorit ma back propagation adalah sebagai berikut:
1. Inisialisasikan bobot jaringan secara acak (biasanya antara- 1.0  s/d 1.0)
2. Untuk  setiap  data  pada  data  tra ining,  hitung  input  untuk simpul berdasarkan nila i  input dan bobot jaringan saat itu. Dengan menggunakan rumus:
= + (3)
Keterangan: O i = output simpul I dari layer sebelumnya.
W ij =bobot relasidari simpul I pada layer sebelumnya  ke simpul  j.
j = bias (sebagai pembatas)
3. Berdasarkan  input  dari  langkah  kedua,  selanjutnya me mbangkitkan output untuk simpul  menggunakan fungsi aktifitas sigmoid:
(4)
4. Hitung nila i error antara nilai yang diprediksi dengan nilai yang sesungguhnya menggunakan rumus:
= * (1- - ) (5) Keterangan:
Output j = Output actual dari simpul  j
Target j =  nilai  target  yang  sudah  diketahui  pada  data training.
5. Setelah  nilai  e rror  dihitung,  selanjutnya  dibalik  ke   layer sebelumnya  ( back propagatioan ).  Untuk  menghitung  nilai error pada hidden layer,  menggunakan rumus: ErrorJ  =
*(1- )* (6)
Keterangan:
Output j = Output actual dari simpul  j Error j = Error  dari simpul  k W jk =  Bobot  re lasi  dari  simpul  j  ke  simpu l  k  pada  layer berikutnya.
6. Nila i  e rror  yang  dihasilkan  da ri  langkah   sebelumnya digunakan  untuk  me mperbaru i  bobot  re lasi,  dengan menggunakan rumus:
= + i * * (7)
Keterangan: W ij = bobot relasi dari unit i pada layer sebelu mnya ke un it j.
l = learning rate (konstantan, nilainya 0 sampai dengan 1) Error  = Error  pada output layer simpul j Output = Output dari simpul i.
F. Naive Bayes
Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  tidak  me miliki aturan. Naïve  Bayes menggunakan  cabang  matemat ika  yang dikenal  dengan  teori  probabilitas  untuk  mencari  peluang terbesar  dari  ke mungkinan  klasifikasi,  dengan  cara  melihat frekuensi  tiap  klasifikasi  pada  data  training. Naïve  Bayes me rupakan  metode  klasifikasi  popular  dan  masuk  dala m sepuluh algorit ma  terbaik dala m data  min ing .  Bentuk u mu m dari teorema bayes dapat dilihat  pada persamaan berikut:
(8)
Dimana:
X : Data dengan class yang belum  diketahui. H : Hipotesis data X merupakan  suatu class spesifik P(H|X)  :  Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan  kondisi  X (posterior probability)
P(H)  : Probabilitas hipotesis H (prior  probability) P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X)  : Probabilitas dari X
G. K-Nearest Neighbour Algorit ma K-Nearest Neighbour adalah suatu metode yang menggunakan algorit ma  supervised. Tujuan dari a lgorit ma K-
Nearest  Neighbour adalah  untuk  mengklasifikasi  obje k  baru berdasarkan  atribut  dan  train ing  samples .  Pada  proses klasifikasi  a lgorit ma  ini  t idak  menggunakan  model  apapun untuk  dicocokkan  dan  hanya  berdasarkan  pada  me mori algorit ma K-Nearest  Neighbour menggunakan  klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai  prediksi dari sampel  uji yang baru.

## Euclidean Distance
(9)

## Manhattan Distance
(10)
Untuk  mengukur  jara k  dari  atribut  yang  mempunyai  nilai besar, seperti atribut pendapatan, maka dilaku kan norma lisasi. Norma lisasi  bisa  dila kukan  dengan min-max  normalization atau  Z- score standardization.  Jika  data  training  terdiri  dari atribut  campuran  antara  numerik  dan  kategori,  leb ih  baik gunakan min-max normalization .
(11)
Dimana: Min (x)  = Nilai  minimum  data sampel Max  (x)  =Nilai  maximu m  data sampel H. Random Forest
Random  forest  adalah  a lgorit ma   klasifikasi  den  regresi yang  merupakan  bagian  dari  ke lo mpok  ense mble  learning. Model  base  classifier  yang  dipakai  ada lah  decision  tree sehingga  membentuk  „forest‟  atau  hutan.  Random  forest dipopulerkan oleh Leo Breiman.
Gambar  1 Proses Prediksi  Random Forest
Dala m  random  forest,  pemilihan  atribut  dala m  setiap  ka li sebuah node akan dipecah diambil secara acak,.  Perta ma-ta ma setiap  tree  diberi  samp le  data  tra ining  dengan  menggunakan metode bagging, dan tiap tree dibangun menggunakan metode yang  sama  untuk  me mbangun  CART.  Perbedaan  yang mencolo k  terdapat  pada  proses  pemilihan  splitting  criterion.
Alih-a lih  me mpert imbangkan  seluruh  atribut  yang  ada  pada data,  random  forest  hanya  me mpert imbangkan  subset  dari keseluruhan  atribut    (biasanya  jumlah  atribut  yang  diseleksi ditentukan  oleh  user).  Atribut  yang  akan  diseleksi  ini didapatkan  secara  acak.  Seperti  CA RT,  pe mbangunan  tree akan berhenti  ketika  data sudah homogeny atau batas ju mlah data  min imu m  te rle wati.  Na mun  terdapat  variasi  Random Forest yang menentukan besar kedalaman  tree maksimum.
Random  Forest  dapat  menangani  data  dengan  dimensi tinggi  dengan  baik  dibanding  model  c lassifie r  la innya. Berbeda  dengan  Decision  Tree  biasa,  overfitting  diatasi dengan  menjaga  variansi  model  tree  dala m  fo rest.  Dala m Random  u mu mnya  tidak  terdapat  leaf  pruning  (penghilangan node leaf), tetapi variasi  Random Fo rest seperti Hough Forest dala m  imp le mentasinya  menerapakan  leaf  p runing  untuk menghilangkan  leaf node dengan probabilitas rendah.
Random  Forest juga me miliki na ma  Decission Tree dala m pengaplikasiannya  me miliki  beberapa  variasi,  anatar  lain Extre me ly  Rando mized  Tree,  dan  Hough  Forest.  Random Forest  dapat  mela kukan  klasifikasi,  reg resi  dan  bahkan clustering. Ha l  ini  men jadi daya tarik random forest dan turut mendorong  aplikasi  dan  penelit ian  rando m  forest  dala m bidang computer vision.

## I. Tahap  Penelitian
Dala m    penelitian  in i  penulis  menggunakan  sebuah software yaitu rap id miner. Pene lit ian ini bertujuan me laku kan perbandingan  untuk  menentukan  algorit ma  mana  yang me miliki  a kurasi  paling  baik  dengan  menggunakan  dataset Early  Death  Cancer .  Pada  penelitian   in i  dila kukan  beberapa langkah-langkah  atau  tahapan  penelitian  antara  lain :  dataset (pengumpulan  data),  pengolahan  data  awal,  metode  yang diusulkan, pengujian metode, evaluasi hasil dan uji beda t -test.

## J. Dataset
Penelit ian  ini,  penulis  menggunakan  dataset  dari Public Health  England,  Health  Profile  Datasheets 2013.  Penulis peroleh  data  tersebut  dari  http://www.apho.o  rg.uk/resource/ browse.aspx? RID=126684. Public Health England
me rupakan  suatu  le mbaga  yang  yang  bergerak  d ibidang kesehatan.  PHE  adalah  le mbaga  eksekutif,  yang  disponsori oleh Departe men kesehatan. Tujuannya untuk me lindungi dan men ingkatkan  kesehatan  dan  kesejahteraan  bangsa,  dan mengurangi  kesenjangan  kesehatan. Dataset  yang  digunakan adalah Early  Death  Cancer .  Pada  dataset early  death  cancer terdapat 7 atribut dan 1 class seperti pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1: Atribut Dataset Early Death Cancer
No Nama  Atribut Keterangan 1 Period 2009-2011 2 Aggregate Numerator Jumlah  kematian  akibat kanker yang terdaftar pada tahun 2009, 2010,  2011,  orang yang berusia <75 3 Aggregate
Denominator Jumlah  dari 2011  penduduk pertengahan tahun berdasarkan
Sensus memperkirakan  2009, 2010,  2011,  orang yang berusia <75 4 Single Year Numerator Rata-rata jumlah  tahunan kematian  akibat kanker,  2009- 2011,  orang berusia <75 5 Single Year Denominato Rata-rata penduduk pertengahan tahun berdasarkan 2011  Sensus tahunan memperkirakan  2009- 2011,  orang berusia <75 6 Indicator Value
Angka kematian  dini (DSR)  dari semua kanker  (orang yang berusia <75) 7 95% CI Lebih rendah 95%  CI  dan Atas 95%  CI 8 Significance (Class) Menunjukkan jika  suatu daerah secara signifikan lebih baik, buruk atau tidak berbeda secara signifikan  dari rata-rata Inggris,
berdasarkan apakah nilai  rata- rata Inggris termasuk  dalam
95%

## K. Pengolahan  Awal  Data
Jumlah  data  yang  digunakan  adalah   363  data.  Untuk mendapatkan  data  yang  berkualitas,  beberapa  teknik  yang dilakukan  adalah sebagai berikut.
1. Data validation, untuk mengidentifikasi dan menghapus data yang ganjil (outlier/noise ), data yang tidak konsisten, dan data yang tidak lengkap (missin g value).
2. Data integration and Transformat ion, untuk men ingkatkan  akurasi  dan  efisiensi  algorit ma .  Data ditransformasikan  ke dalam  software RapidMiner.
3. Data size reduction and dicrtization, untuk me mpe roleh  data  set  dengan  jumlah  atribut  dan record yang lebih sedikit tetapi bersifat informatif.
L. Metode  dan  Evaluasi
Dala m  penelitian  ini  adapun  metode  dan  evaluasi  yang akan  dila kukan  dengan  menggunakan  metode  eksperimen yaitu  menggunakan  beberapa  metode  klasifikasi  data  min ing terhadap  dataset Earlideathcancer yang  dimana  untuk menentukan  tingkat  ke matian  d ini  kanke r  pada  penduduk Eropa.  Data  a kan  dio lah  dengan  menggunakan  algorit ma Decision  Tree,  Naïve  Baye,  K -NN,  Random  Forest,  Neural Network dan menghasilkan model,  ma ka terhadap model yang dihasilkan  tersebut  dilakukan  pengujian  menggunakankan k - fold  cross  validation ,  kemudian  dila kukan  evaluasi  dan validasi hasil dengan confusion matrix dan uji  beda t-test
M. Pengujian  Model
Pengujian  model dala m penelitian in i  menggunakan Cross Validation adalah teknik validasi dengan me mbagi data secara acak  kedala m  k  bagian  dan  masing-masing  bagian  akan dilakukan  proses klasifikasi.
Cross  Va lidation  akan  dila kukan  sebanyak  10  ka li  untuk me mpe rkirakan  akurasinya.  Pada  penelitian  in i,  nila i  k berju mlah  10 atau 10- fold cross validation. Berikut contoh 10- fold cross validation pada tabel 2 sebagai berikut: Tabel 2: 10-Fold Cross Validation

## N. Evaluasi  Hasil
Pada  penelitian  algorit ma  klasifikasi  data  mining  terdapat evaluasi  untuk  mengetahui  tingkat  a kurasi  dari  a lgorit ma klasifikasi  tersebut.  Dala m  algorit ma  klasifikasi  dibagi men jadi  2  data  pada  umunya  yaitu  data  training  dan  data testing.  Data  training  digunakan  untuk  me mbuat  suatu  pola dala m  me mbentuk sebuah model klasifikasi.  Sedangkan, data testing  digunakan  untuk  mengukur  a kurasi  dari  a lgorit ma klasifikasi  apakah  berhasil  me lakukan  klasifikasi  dengan benar.
Evaluasi menggunakan Confusion matrix untuk me mbe rikan  keputusan  yang  diperoleh  dala m training dan testing . Confusion  matrix, me mberikan  penila ian performace klasifikasi berdasarkan objek dengan benar atau salah. Untuk mendapatkan  hasil  a kurasi  yang  lebih  baik  maka   dilaku kan percobaan.  Dari  percobaan  yang  dilakukan  dala m  penelit ian ini adalah menghitung nilai  rata-rata keseluruhan.

## O. Uji  Beda  T-Test
Sela in menggunakan Confusion matrix , pada penelitian ini juga  mencoba  mela kukan  pengujian  dengan  menggunakan metode  uji  T-Test  untuk  mendapatkan  model  terbaik.  T-Test adalah  metode pengujian untuk menentukan dua sampel yang tidak  berhubungan  yang  me miliki  n ila i  rata-rata   berbeda. Caranya  dengan  me mbandingkan  perbedaan  dari  ke  dua sampel tersebut.

## III.   HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Dari hasil penelitian  dengan menggunakan alat bantu rap id miner  ini  menunjukan  algrit ma  Neural  Network  dengan performa  terbaik yang mendapat nila i a kuras i sebesar 98.35%. Algorit ma  Random  Forest  dengan  nilai  sebesar  akurasi 96.42%,  algorit ma  Naïve  Bayes  dengan  nilai  sebesar  akurasi 86.23%. algorit ma  C4.5 dengan nila i a kurasi sebesar 69.97%.
n-Validasi Dataset
1
2
3 4 5 6 7 8 9 10
sedangkan  untuk  algorit ma   K-NN  mendapatkan  nilai  akurasi sebesar  43.80%.  Nila i  a kurasi  tersebut  didapat  dengan menggunakan data Early DeathCancer.  Keseluruhan hasil dari penelitian  in i  dapat  dilihat  pada  tabel  III  untuk  me lihat  hasil perbandingan akurasi pada masing-masing  algoritma.
Tabel 3: Hasil  Nilai  Akurasi Metode Akurasi C4.5 69,97% Naive Bayes 86,23% K-NN 43,80% Random Forest 96,42% Neural Network 98,35%
Setelah mendapatkan nila i a kurasi dari 5 a lgortima tersebut, penelitian selanjutnya adalah mela kukan pengujian dengan uji beda  t-test.  Pada  pengujian  in i,  u ji  t-test  beda  me miliki  n ilai signifikan yang berbeda pada setiap algorit manya. Nila i a lpha yang digunakan adalah 0.05.  jika probabilitasnya >0.05  maka H 0 diterima  (tida k  ada  perbedaan  yang signifikan)  sedangkan jika  p robabilitasnya  <0.05  ma ka  H o ditolak  (ada  perbedaan yang  signifikan).  Berikut  ini  tabel  dari  hasil  uji  T -test  dari keseluruhan algoritma  klasifikasi.
Tabel 4: Hasil  Uji T-Test
Dari tabel diatas,  algort ima  yang lebih  kec il dari nilai a lpa 0.05  menunjukkan  adanya  perbedaan  yang  signifikan  yaitu: algorit ma   C4.5  dengan  Naïve  Bayes,  K-NN,  Random  Forest dan  Neural  Network.  Algort ima  Naïve  Bayes  dengan  K-NN, Random  Forest dan Neural Network.  Ke mudian, a lgorit ma  K- NN  dengan  Random  Forest  dan  Neural  Netwo rk.  Sedangkan untuk  algorit ma  Random  Fo rest  dengan  Neural  Network menunjukkan  hasil  lebih  dari  n ilai  alpa  sehingga  tidak  ada perbedaan yang singnifikan. Jadi,  model terba ik untuk dataset Early  Death  Cancer ini  yaitu:  a lgorit ma Random  Forest dan Neural Network .

## IV.   KESIMPULAN  DAN  SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dila kukan  dengan menggunakan  dataset EarlyDeathCancer dapat  disimpulkan bahwa  penelitian  menggunakan  5  algorit ma  yaitu:  decision
tree,  naïve  bayes,  k-nn,  random  forest,  dan  neural  network. Pengujian dila kukan dengan menggunakan dataset dari Public Health England, Health Profile Datasheets 2013 ya itu dataset EarlyDeathCancer. Tahapan  peneltian  antara  la in:  dataset (pengumpulan  data),  pengolahan  data  awal,  metode  yang diusulkan,  pengujian  metode  (10- fold  cross  validatio ), evaluasi hasil  menggunakan Confusion matrix dan uji beda t- test.
Hasil  penelitian  dari  pengujian  metode  menggunakan Confusion matrix menghasilkan performe terbaik dengan nilai akurasi  sebesar  98,35%  adalah  a lgortima Neural  Network . Urutan algorit ma yang dihasilkan pada pengujian menggunakan  uji  beda  t-test  mendapatkan  hasil  model algorit ma   yang  terbaik  adalah  Random  Fo rest  dan  Neural Network,  algorit ma   Na ïve  Bayes  lu manyan  baik,  a lgorit ma C4.5 cu kup baik sedangkan untuk algorit ma   K-NN a lgorit ma yang kurang baik digunakan pada dataset ini.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1]  S. Handayani,  “FA KTOR  –  FAKTOR  YA NG MEMPENGA RUHI PERILAKU PEM ERIKSAAN DETEKSI  DINI  KANKER,”  vol. 9,  p. 33,  2010.
[2]  R.  R.  Ananda,  S.  Ermayanti,  and  Abdiana,  “ Hubungan Staging  Kanker  Pa ru  dengan  Skala   Nyeri  pada  Pasien Kanker Paru yang Dira wat di Bag ian Paru  RSUP  DR M Djamil  Padang,” vol. 7, no. 3,  pp. 430–435,  2018.
[3]  A.  D.  Kristanto  and  Y.  F.  La   Kah ija,  “Pengala man Coping Terhadap Diagnosis Kanker Pada Penderita Usia Kerja  Di  Ru mah  Sakit  Margono  Soekarjo  Purwo kerto,” vol. 6, no. 2, pp. 1–9,  2017.
[4]  W.  Astuti  and  A.  Adiwijaya,  “Princ ipal  Co mponent Analysis Sebagai Ekstraksi Fitur  Data Microarray Untuk Deteksi  Kanker Berbasis Linear  Discriminant Analysis,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  72– 77, 2019.
[5]  G.  Wibisono et  al. ,  “FAKTOR-FA KTOR  PENENTU GEJA LA PENYA KIT KA NKER PA YUDARA DENGAN PENDEKATAN JARINGAN SA RAF TIRUAN,”  vol. 1, no. 1, pp. 1–6,  2019.
[6]  Sukmayenti  and  N.  Sari,  “A NALISIS  DETERM INA N KANKER PADA WANITA  DI  RSUP DR. M. DJAMIL PADANG TA HUN 2018,” vol. 0, no. 1, pp. 77–86, 2019.
[7]  A.  Y.  Rah man and S.  Su mpeno, “Seg mentasi Arca pada Museum Mpu Tantular Sidoarjo Menggunakan Learning Vector  Quantization,” no. December,  pp. 16–21,  2016.
[8]  N.  Puspitasari,  Y.  A.  Adi,  and  R.  S.  W inanda, “KESTA BILA N
LOKA L
PADA M ODEL ALGORITMA KANKER SERVIKS AKIBAT HUMAN PAPILLOMAVIRUS  (HPV),”  pp. 23–29,  2016.
[9]  A. Y. Rah man, S. Su mpeno, and M. H. Purno mo, “ Video minor stroke e xt raction using learning vector quantization,” no. July 2018,  2017.
C4.5 Naïve Baye s K- NN Random Forest Neural Networ k C4.5 - 0.022 0.001 0.000 0.000 Naïve Bayes - - 0.000 0.001 0.000 K-NN - - - 0.000 0.000 Random Forest - - - - 0.189 Neural Network - - - - -