## ANALISIS TINGKAT KEBERHASILAN CRYOTERAPY MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK
Sri Rahayu 1 ; Fitra Septia Nugraha 2 ; Muhammad Ja’far Shidiq 3
Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id
1 srahayu110527@gmail.com ; 2 fitraseptia7@gmail.com ; 3 ash.shidiq.mj@gmail.com
Abstract – Human  health  is  very  important  to always  pay  attention  especially  after  someone has  been  declared  suffering  from  an  illness  that can  inhibit  positive  activities.  One  of  the  most feared diseases of the 20 th century is cancer. This disease  requires  treatment  that  is  quite expensive. Alternative treatments are cryotherapy or ice therapy. But cryotherapy also has side effects, it is necessary to do research on its  success  by  taking  into  account  certain conditions  of  the  parameters.  So  the  purpose  of this study is to analyze the success of cryotherapy so  that  the  dataset  can  be  used  as  one  of  the benchmarks  for  the  success  of  the  cryotherapy tratment method . The method used in this study is  the  machine  learning  method  of  Neural Network  with  500  training  cycles,  learning  rate of  0,003  and  momentum  0,9  which  results  in  a good  classification  of  obtaining  quite  high accuracy of 87,78% and AUC value of 0,955.
Keywords :  Cryotherapy,  Machine  Learning, Neural Network.
Abstrak  – Kesehatan  manusia  sangat  penting untuk  selalu  diperhatikan  apalagi  setelah seseorang  sudah  dinyatakan  mengidap  suatu penyakit  yang  dapat  menghambat  aktifitas positif.  Salah  satu penyakit yang paling  ditakuti pada abad ke 20 ini adalah kanker. Penyakit ini memerlukan  pengobatan  yang  cukup  mahal. Alternatif  pengobatannya  adalah  cryotherapy atau  terapi  es.  Namun  cryotherapy  juga mempunyai  efek  samping,  perlu  dilakukan penelitian akan keberhasilannya dengan memperhitungkan kondisi tertentu dari parameter yang ada.  Maka tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis keberhasilan cryoteraphy  sehingga  dataset  tersebut  dapat digunakan  sebagai  salah  satu  tolak  ukur keberhasilan  metode  pengobatan  cryotherapy . Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode  machine  learning  Neural Network  dengan  training  cycles  500,  learning rate 0,03 dan momentum 0,9 yang menghasilkan  klasifikasi baik yaitu  memperoleh
akurasi  cukup  tinggi  87,78%  dan  nilai  AUC sebesar 0,955.
Kata  Kunci :  Cryotherapy,  Machine  Learning, Neural Network.

## PENDAHULUAN
Kesehatan manusia sangat penting untuk selalu diperhatikan  apalagi  setelah  seseorang  sudah dinyatakan  mengidap  suatu  penyakit  yang dapat
menghambat aktifitas
positif. Berdasarkan  The  World  Health  Report,  2005 angka  kematian  seseorang  akibat  diagnose kesehatan  yang  lambat  serta  penanganan  yang buruk oleh tim medis di Indonesia mencapai 8- 11/100.000  populasi  manusia  hidup,  hal  ini merupakan  angka  yang  termasuk  tinggi  di ASEAN. (Adil, 2005)
Pada  decade  terakhir  abad  20  ini, kanker  merupakan  salah  satu  penyakit  yang ditakuti  oleh  manusia  pada  saat  ini.  Hal  ini seiring  dengan  terjadinya  perubahan  gaya hidup seperti makin membudayanya kebiasaan merokok,  mengkonsumsi  makanan  yang mengandung  bahan  karsinogenik  seperti fast food ,  bahan  pengawet  serta  zat  warna,  dan mengkonsumsi
makanan tinggi lemak; peningkatan  pencemaran  akibat  industrialisasi dan  urbanisasi;  dan  perubahan  lingkungan berupa  penipisan  lapisan  ozon.  (Widowati  & Mudahar, 2009) Pengobatan  kanker  seperti  pemberian obat  antikanker  dan  operasi  tergolong  sangat mahal.  Selain  itu,  tidak  jarang  pasien  tidak berhasil  lepas  dari  cengkraman  kanker meskipun  sudah  melakukan  berbagai  usaha pengobatan  medis.  (Widowati  &  Mudahar, 2009).  Krioterapi  atau cryotherapy adalah terapi  dingin,  dimana  tubuh  akan  ditempatkan dalam  ruangan  yang  sangat  dingin  selama beberappa  menit. (Andini,  2018) Temuan Arnott  yang  membekukan  sel-sel  kanker  itu sampai  suhu  -18  derajat Celsius sampai  -24 derajat Celsius ,  terbukti  dapat  memperpanjang umur  pasien  bahkan  punya  kemungkinan sembuh. (Aulia Adam, 2017) .
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.599
Namun, seperti kemoterapi dan metode lainnya,  Cryo  juga  punya  efek  samping tergantung pada jenis kankernya. Misalnya, jika mengenai  kelenjar  prostat,  Cryo  bisa  membuat pria  jadi  impoten.  Lebih  dari  itu,  ketelitian sangat  berperan  penting  dalam  proses cryosurgery ,  sebab  meleset  sedikit  saja,  maka sel  kanker  yang  tak  ikut  dibekukan  dapat berdampak  fatal:yaitu,  kembali  menyebarnya sel-sel  ganas  itu  memakan  tubuh  kita  dari dalam. (Aulia Adam, 2017).
Teknologi,  dalam  perannya  saat  ini semakin  canggih,  berkembang  dengan  pesat dapat  membantu  memudahkan  pekerjaan manusia  dan  membantu  manusia  dalam menentukan  langkah-langkah  yang  harus dilakukan  berdasarkan  fakta  yang  ada. Algoritma  Klasifikasi Machine  Learning salah satu  teknik  data  mining  dapat  membantu memprediksi
keberhasilan cryoterapy berdasarkan kondisi-kondisi tertentu.
Eksperimen  menggunakan  klasifikasi Machine  Learning pernah  dilakukan  oleh  Ali CÜvitoğlu  dan  Zerrin  Işik  terhadap metode pengobatan Cryotherapy dan  dengan  dataset imunoterapi  dengan  menggunakan  metode Random  Forest (RF)  mencapai  akurasi  95%, sensitivitas  88%,  dan    98%  kekhususan. (Cüvitoğlu & Işik, 2018). Keakuratan
Imunotherapy dan cryotherapy juga  pernah dibandingkan oleh
Fahime Khozeimeh,
Farahzad  Jabbari  Azad,  Yaghoub  Mahboubi Oskouei,  Majid  Jafari,  Shahrzad  Tehranian, Roohallah  Alizadehsani,  and  Pouran  Layegh dalam jurnalnya berjudul “ Intralesional immunotherapy compared to cryotherapy in the treatment  of  warts ”  pada International  Journal of  Dermatology ,  2017  dan  menghasilkan kesimpulan bahwa Imunoterapi intralesi adalah pengobatan  yang  efektif.  Namun, Fahime Khozeimeh,dkk menggunakan  algoritma  Neuro Fuzzy kepada 90 pasien dirawat dengan metode cryotherapy dengan nitrogen cair dan 90 pasien dengan  metode  imunoterapi  menghasilkan prediksi  akurasi  imunoterapi  83,33%  lebih besar  dibandingkan  dengan cryotherapy yaitu 80,7%.  (Khozeimeh et al., 2017). Meski begitu, cryotherapy (terapi es) dan metode imunoterapi digunakan untuk mendapatkan hasil yang lebih cepat  dan  lebih  murah  daripada  obat-obatan dan  intervensi  bedah  untuk  penyakit  yang berkaitan dengan kanker, studi ini menggunakan  algoritma  klasifikasi  yaitu  Navie Bayes,  pohon  keputusan  C4.5  dan  logistik regresi  yang  merupakan  metode  klasifikasi juga. (Basarslan & Kayaalp, 2018). Pengklasifikasian  juga  pernah  dilakukan  oleh
Wahyu  Eko  Susanto  dan  Dwiza  Riana  dengan mengkomparasi  3  Algoritma  yaitu Neural Network ,  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes untuk  memprediksi  pendonor  darah  yang potensial,  “diketahui  bahwa  algoritma neural network dengan  dataset  RFMTC  memiliki  nilai akurasi  paling  tinggi.  (Eko  Susanto  &  Riana, 2016).
Maka  dalam  penelitian  ini  algoritma klasifikasi machine  learning yang  akan digunakan  adalah neural  network yang bertujuan  untuk  memprediksi  keberhasilan cryotherapy dengan  mengklasifikasi  1  untuk berhasil  dan  0  untuk  gagal  yang  ditunjukkan dengan  besarnya  akurasi  yang  didapatkan setelah  proses  eksperimen  menggunakan tools Rapid  Miner,  dengan  terfokus  pada  penelitian megenai  terapi  es  atau cryotheraphy saja,  yang dilakukan  dua  pengujian  setelah  diterapkan Algoritma, pengujiannya adalah dengan confution  matrix yang  meguji  validasi  atau kebenaran  antara  data  dengan  hasil  prediksi serta  metode  ROC  ( Relative  Operating Characteristics ) yang mnguji kehandalan model prediksi  dan  menampilkan Curve nya  sehingga ini  menjadi  sebuah  pembaharuan  dari  studi literatur yang dilakukan.

## BAHAN DAN METODE

## Neural Network
Neural  network terdiri  dari  dua  atau  lebih lapisan,  meskipun  sebagian  besar  jaringan terdiri  dari  tiga  lapisan  :  lapisan  input,  lapisan tersembunyi, dan lapisan output (Larose, 2005) dalam (Badrul, 2013).
Pendekatan  neural  network  dimotivasi  oleh jaringan  saraf  biologis.  Secara  kasar, neural network adalah satu set terhubung input/output unit,  di  mana  masing-masing  sambungan memiliki  berat  yang  terkait  dengannya. Neural network memiliki  beberapa  properti  yang membuat  mereka  populer  untuk clustering. Pertama, neural  network adalah  arsitektur pengolahan inheren paralel  dan  terdistribusi. Kedua, neural  network belajar  dengan menyesuaikan bobot interkoneksi dengan data, hal  ini  memungkinkan neural  network untuk “menormalkan”  pola  dan  bertindak  sebagai fitur  (atribut) extractors untuk  kelompok  yang berbeda.  Ketiga, neural  network memproses vektor  numerik  dan  membutuhkan  pola  objek untuk  diwakili  oleh  fitur  kuantitatif  saja (Gorunecu, 2011) dalam (Badrul, 2013).
Prinsip pelatihan neural network menggunakan Backpropagation , untuk menggambarkan algoritma  ini  bahwa  ada  tiga  lapisan  algoritma Neural  Network yang  terdiri  dari  input  dan output.  Dimana  inputnya  terdiri  dari  dua  dan outputnya hanya satu seperti ditunjukkan pada gambar dibawah. (Sucipto, 2012).
1. Inisialisasi Bobot
Sumber : (Sucipto, 2012) Gambar 1. Lapisan Neural Network
2. Tiap  input  (x ji i  =  1,2,3,  …,  n)  menerima sinyal  dari  input  x 1 kemudian  akan disebarkan kesemua unit hidden layer . 3. Masing-masing hidden layer (Z ji j = 1,2,3, …, p) jumlah dari bobot sinyal input 𝑍 𝑖𝑛𝑗 = 𝑊 𝑏𝑗 +   ∑ 𝑥 𝑖 𝑤 𝑗𝑖 𝑛 𝑖=1 .....................................(1) Sumber : (Sucipto, 2012)
4. Penjumlahan bobot sinyal masuk pada unit output, dengan menggunakan fungsi aktifasi dalam menghitung sinyal output 𝑦 𝑚 = 𝑤 𝑏𝑜 +   ∑ 𝑤 𝑗𝑜 𝑧 𝑗 𝑗 ..........................................(2)
Sumber : (Sucipto, 2012)
5. Menghitung informasi dari error 𝛿 = (𝑡 − 𝑦) ∗  𝑓(𝑦 𝑚 ) ..............................................(3) Sumber : (Sucipto, 2012)
Menghitung  bobot  yang  terkoreksi  (w jo baru)
𝐴𝑤 𝑗𝑎 =  𝜂𝛿𝑧 𝑖 ............................................................. (4) Sumber : (Sucipto, 2012)
Menghitung bias terkoreksi
𝐴𝑤 ℎ𝑎 =  𝜂𝛿 ................................................................ (5) Sumber : (Sucipto, 2012)
6. Masing-masing  unit  dari Hidden (Z π J =  1,2, …, p)menjumlahkan delta input 𝛿 𝑖𝑛𝑗 =   𝛿𝑤 𝑗𝑜 ............................................................... (6)
Sumber : (Sucipto, 2012)
Untuk  menghitung  error  dikalikan  dengan fungsi derivative aktifasi 𝛿 𝑗 = 𝛿 𝑖𝑛𝑗 𝑓(𝑧 𝑖𝑛𝑗 )𝑗  .................................................... (7) Sumber : (Sucipto, 2012)
Koreksi bobot 𝑊 𝑗𝑖 =   𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 ................................................................. (8) Sumber : (Sucipto, 2012)
Koreksi bias 𝑓𝑤 𝑗𝑏 =  𝛿𝑗 ................................................................. (9) Sumber : (Sucipto, 2012) 7. Perbarui bobot dan bias
𝑤 𝑗𝑜 (𝑛𝑒𝑤) =   𝑤 𝑗𝑜 (𝑜𝑙𝑑) +   ∆𝑤 𝑗𝑜 ....................... (10)
Sumber : (Sucipto, 2012)
masing-masing  unit hidden (Z J1 J =  1,2,3..,  p) untuk perbarui bobot dan bias
𝑤 𝑗𝑖 (𝑛𝑒𝑤) =   𝑤 𝑗𝑖 (𝑜𝑙𝑑) +   ∆𝑤 𝑗𝑖 ............................... (11) Sumber : (Sucipto, 2012) Iterasi  akan  dilakukan  diulang-ulang  sampai mendapatkan nilai yang diinginkan.
Tabel 1. Setdata Olah NN X1 X2 y/z 1 0 0 0 2 1 0 1 3 0 0 1 4 1 1 1 Sumber : (Sucipto, 2012) Tabel diatas menggambarkan sekumpulan data yang  dapat  dipergunakan  untuk  mengajarkan algoritma neural  network .  Set  data  terdiri  dari sinyal  input (x 1 dan x 2 ) yang dapat diolah untuk mencapai  target  yang  diinginkan  (output)  z, jaringan  saraf  adalah  suatu  proses iterative (1, 2,  3,  4)  dimana  dalam  setiap  iterasi  koefisien bobot  yang  dimodifikasi  menggunakan  data baru  dari  set  data  pelatihan.  Modifikasi  dapat dihitung menggunakan algoritma yang dijelaskan  pada  contoh  perhitungan  dibawah ini.
Dimana data pada tabel diatas terdiri dari satu input layer, dengan 2 neuron (yaitu: Xi dan X2) dan hidden  layer ,  dengan  4 neuron (Z1,  Z2,  Z3 dan Z4).
Aktivasi Sigmoid:
𝑧 = 1 1+𝑒−𝑧𝑖𝑛 ................................................................. (12)
Sumber : (Sucipto, 2012)
Aktivasi  sigmoid  untuk  1  output layer dengan neuron
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.599
𝑦 = 1 1+𝑒𝑦𝑖𝑛 ..................................................................  (13) Sumber : (Sucipto, 2012)
Sumber : (Rahayu, Nugraha, & Shidiq, 2019)
Gambar 2. Langkah Penelitian Tahapan  ekperimen  yang  dilakukan oleh  penulis  dalam  melakukan  penelitain  ini ditempuh  dengan  berbagai  kegiatan  di  bawah ini: 1.  Menentukan Dataset Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  sekunder cryotherapy yang didapatkan  dari Repository UCI  ( Univercity California  Invene )  dengan  alamat  url  : http://archive.ics.uci.edu/ml/ . Dataset ini sudah berupa data yang terdiri dari atribut sex , age , time , number of warts , type , area dan class . Dengan  jumlah  dataset  yang  terkumpul sebanyak 90 data.
2.  Studi Literatur
Langkah  ini  ditempuh  penulis  setelah memperoleh  dataset,  yakni  dengan  mencari literatur
penelitian terdahulu
yang berhubungan  atau  yang  pernah  menggunakan dataset  yang  sama,  kemudian  mempelajarinya, dan  menjadikannya  sebagai  tolak  ukur penelitian yang dilakukan.
3.  Menentukan Metode Klasifikasi
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada, dan bentuk dataset yang merupakan supervised
(memiliki  label)  serta  studi  literatur  yang dipelajari  mengenai  algoritma  yang  memiliki akurasi  tinggi,  metode  yang  cocok  digunakan pada  penelitian  ini  adalah Neural  Network karena  merupakan  salah  satu  metode  prediksi yang  akurasinya  cukup  tinggi  dan  apabila ditambahkan data set yang lebih banyak tingkat akurasinya akan meningkat.
4. Pengolahan Data Awal ( Pre Processing ) Data  set  sebesar  90  data  dari  data cryotherapy yang  di  dapat  dari UCI  Repository akan  ditransformasikan  untuk  mendapatkan data  yang  benar-benar  sesuai  dengan  format input  algoritma  Neural  Network    dengan kriteria input data untuk  rapid miner 9.0.
5.  Menerapkan  Metode Learning dan Testing Menggunakan Neural Network Proses  pertama  metode  ini  yaitu  proses learning atau  pembelajaran  yaitu  dengan  cara menghitung  nilai  prediksi  data  pada  waktu terdahulu.  Sebelum  proses  learning  data  nilai cryotherapy akan  di  proses  terlebih  dahulu untuk mengetahui apakah dalam data ada nilai nominal atau tidak, apabila ada maka ubah nilai nominal  menjadi  numerik  karena  ada boost tidak dapat membaca nilai nominal. Pada tahap ini  data  hasil  pengolahan  antara training menggunakan Neural  Network dan learning menggunakan Neural Network (backpropagation) kemudian  di testing guna mengukur berapa akurasi trend dari prediksi.
6.  Menerapkan  Metode  Evaluasi  dan  Validasi Hasil
Evaluasi  digunakan  untuk  melakukan pengamatan dan menganalisa hasil kerja Neural Network pada Rapid  Miner .  Validasi  dilakukan untuk melakukan pengukuran hasil prediksi.
a. Cross Validation
Merupakan pengujian standar yang dilakukan  untuk  memprediksi error  rate . Setiap  kelas  pada  dataset  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  sampel  tertentu, seluruh  proses training dan testing diulangi beberapa kali dengan sampel yang berbeda. Tingkat kesalahan pada iterasi yang berbeda akan dihitung
rata-ratanya untuk
Menentukan Dataset
Studi Literatur
Menentukan Metode Klasifikasi Pengolahan Data Awal Menerapkan Metode Learning & Testing Menggunakan Neural Network
Menerapkan Metode Evaluasi &
Validasi Hasil
Menarik Kesimpulan
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  menggambarkan 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  3.,  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 daerah  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  disajikan 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 (Sucipto, 2012).
c. Pengukuran Confusion Matrix Confusion  matrix adalah  sebuah  tabel  yang menyatakan  jumlah  data  uji  yang  benar diklasifikasikan  dan  jumlah  data  uji  yang salah  diklasifikasikan.  (Indriani  &  Nbc,
2014) Contoh confusion matrix untuk klasifikasi biner ditunjukan pada tabel berikut:
Tabel 2. Confusion Matrix untuk klasifikasi biner Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FN 0 FP TN Sumber: (Indriani & Nbc, 2014) Keterangan  untuk  Tabel  2.  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 :
Accuracy = (𝑇𝑁+𝑇𝑃) (𝑇𝑁+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑁) 𝑥 100 % ................ (14)
Sumber: (Indriani & Nbc, 2014)
7. Menarik Kesimpulan
Setelah  dataset  diolah  dan  didapat hasilnya secara kuantitatif, maka penulis  dapat menarik  kesimpulan  apakah  dataset  tersebut dengan klasifikasi 1 berhasil dan 0 untuk gagal mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  atau  tidak, sehingga  keberhasilan  metode  pengobatan cryotherapy dapat diprediksi dengan memperhitungkan parameter yang ada .
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.599

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses Training , Learning ,  dan Testing menggunakan Model Neural Network Proses training , learning , dan testing menggunakan  model Neural  Network dengan dataset sebanyak 90 data sebagai berikut:
1. Memasukkan  data  primer  ke  dalam Read Excel dengan  atributnya  adalah sex,  age, time, number of warts, type, area dan class .
Sumber : (Rahayu et al., 2019) Gambar 4. Input Dataset
2. Langkah berikutnya adalah pengaturan jenis atribut  sesuai  dengan  algoritma Neural Network .  Dalam  penelitian  ini  yang  di  ubah hanya atribut class menjadi binomal.
Sumber : (Rahayu et al., 2019) Gambar 5. Proses Mengatur Atribut
3. Proses insert dan  atur validation dengan
number of folds 10.
Sumber : (Rahayu et al., 2019) Gambar 6. Proses Insert dan Atur Validation
4. Proses  berikutnya  adalah  proses insert model  yang  akan  di training ,  pada  proses training kali  ini  dengan  memasukan  model algoritma Neural Network dengan menggunakan  90  dataset  dengan training cycles 500, learning  rate 0,03  dan momentum 0,9.
Sumber : (Rahayu et al., 2019) Gambar 7.  Proses Insert Model NN Yang Akan Di Training
5. Proses  terakhir  adalah  proses  testing dengan cara insert apply model performance dengan main criterion accuracy dan AUC.
Sumber : (Rahayu et al., 2019) Gambar 8.  Proses Testing Dengan Cara Insert Apply Model dan Performance
6. Hasil testing menunjukan performance accuracy yang  dihasilkan  menggunakan algoritma Neural  Network sebesar  87,78% dan nilai AUC sebesar 0,955.
7. Setelah  proses testing dengan apply model dan performance didapatkan  model  hasil pengujian Neural Network .
Sumber : (Rahayu et al., 2019) Gambar 9. Model Hasil Pengujian Neural Network

## Evaluasi dan Validasi
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  akurasi dari  analisa  tingkat  keberhasilan cryotherapy menggunakan  algoritma neural  network data yang dianalisa adalah  data cryotherapy yang di peroleh  dari  UCI Repository .  Dengan  bantuan rapid miner ternyata dapat diketahui algoritma neural network mempunyai akurasi yang tinggi.
1. Uji ROC Curve
Sumber : (Rahayu et al., 2019) Gambar 10. AUC Neural Network
Gambar 10. Menggambarkan grafik under curve (AUC)  hasil  validasi Neural  Network dengan hasil AUC sebesar 0,955. Ini menunjukan bahwa hasil  akurasi  yang  diperoleh  masuk  dalam kategori sangat baik.
2. Uji Confusion Matrix
Sumber : (Rahayu et al., 2019) Gambar 11. Nilai Accuracy dari Neural Network
Berdasarkan  Gambar  11.  dapat  kita  ketahui bahwa  hasil accuracy dari  metode  klasifikasi Neural Network sebesar 87,78% ini menunjukan  bahwa  hasil  akurasi  yang diperoleh  termasuk  kedalam  kategori  sangat baik.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  eksperimen  yang  telah dilakukan  dalam  penelitian  ini,  dataset cryotherapy
yang didalamnya terdapat parameter-parameter yang menunjukkan kondisi  proses  terapi  es  dan class sebagai kondisi  berhasil atau  tidak,  diuji  menggunakan algoritma  klasifikasi machine  learning  Neural Network dengan training  cycles 500, learning rate 0,03  dan  momentum  0,9  menggunakan tools  Rapid  Miner ternyata  menghasilkan akurasi yang tinggi yaitu 87,78% dan nilai AUC sebesar  0,955  yang  artinya  termasuk  dalam kategori  klasifikasi  baik  sehingga  dataset  ini dapat  menjadi  salah  satu  tolak  ukur  dalam memprediksi  keberhasilan  dalam  melakukan metode pengobatan cryotherapy.

## REFERENSI
Adil,  R.,  Elektronika,  P.,  &  Surabaya,  N.  (2005). Pembuatan  alat  bantu  pemantau  kondisi tubuh  dan  keberadaan  seseorang  saat beraktifitas dengan tampilan web . 1–9. Andini, W. C. (2018). Cryotherapy , Inovasi Baru untuk Menurunkan Berat Badan. Cryotherapy  ,  Inovasi  Baru  Untuk Menurunkan Berat Badan , 1–7.
Aulia  Adam.  (2017). Cryotherapy  ,  Senjata Alternatif Cry Melawan Kanker .
Badrul,  M.  (2013).  PREDIKSI  HASIL  PEMILU LEGISLATIF  DKI  JAKARTA  DENGAN METODE  NEURAL  NETWORK  BERBASIS
PARTICLE SWARM OPTIMIZATION Pendahuluan. PREDIKSI  HASIL  PEMILU
Jurnal Terakreditasi Peringkat 3 berdasarkan Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018 DOI: 10.33480/pilar.v15i2.599

## LEGISLATIF  DKI  JAKARTA  DENGAN METODE  NEURAL  NETWORK  BERBASIS
PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION , IX (1), 37–47.
Basarslan, M. S., & Kayaalp, F. (2018). A Hybrid Classification Example in the Diagnosis of
Skin  Disease  with  Cryotherapy  and Immunotherapy  Treatment. 2018  2nd International Symposium on Multidisciplinary  Studies  and  Innovative Technologies (ISMSIT) , 1–5.
Cüvitoğlu,  A.,  &  Işik,  Z.  (2018). Evaluation
Machine-Learning
Approaches for Classification of Cryotherapy and Immunotherapy Datasets . 8 (4). https://doi.org/10.18178/ijmlc.2018.8.4. 707 Eko Susanto, W., & Riana, D. (2016). Komparasi Algoritma . 8 (3), 18–27.
Hastuti, K. (2012). Analisis komparasi algoritma klasifikasi  data  mining  untuk  prediksi mahasiswa  non  aktif . 2012 (Semantik), 241–249. Indriani,  A.,  &  Nbc,  D.  (2014). Klasifikasi  Data
Forum  dengan  menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier . 5–10.
Khozeimeh,  F.,  Alizadehsani,  R.,  Roshanzamir,
M.,  Khosravi,  A.,  Layegh,  P.,  &  Nahavandi,
S.  (2017).  An  expert  system  for  selecting wart  treatment  method. Computers  in Biology  and  Medicine , 81 (January),  167– 175. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2 017.01.001
Rahayu, S., Nugraha, F. S., & Shidiq, M. J. (2019). Analisa  tingkat  keberhasilan  cryoterapy menggunakan neural network . 14 (2), 1–7.
Sucipto,  A.  (2012). CREDIT  PREDICTION  WITH NEURAL  NETWORK  ALGORITHM  Ir  .  Adi Sucipto  ,  M  .  Kom  .  Sains  and  Technology Faculty Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara . (15), 978–979.
Widowati, L., & Mudahar, H. (2009). Ujiaktivitas ekstrak  etanol  50%  umbi  keladi  tikus (typhoniumflagelliforme (lood) bi)
terhadap  sel  kanker  payudara  mcf-7  in vitro . XIX , 3–8.