## PENINGKATAN FEATURE SELECTION DENGAN WINDOWED MOMENTUM UNTUK PREDIKSI KANKER PAYUDARA
Evy Priyanti Program Studi Komputerisasi Akuntansi AMIK BSI Jakarta Jalan RS Fatmawati No 24 Pondok Labu, Jakarta Selatan evy.evp@bsi.ac.id
Abstract  Breast  cancer  is  increasing  in  every countries  in  the  world,  especially  in  developing countries like Indonesia. Neural Network is able to solve  problems  with  the  accuracy  of  data  and  not linear.  Neural  Network  optimization  tested  weeks to  produce  the  best  accuracy  value,  applying neural  network  with  feature  selection  methods such  as  Wrapper  with  Backward  Elimination  to raise  the  accuracy  produced  by  Neural  Network. Experiments conducted to obtain optimal architecture and to increase the value of accuracy. Results  of  the  research  is  a  confusion  matrix  to prove  the  accuracy  of  Neural  Network  before optimized  by  Backward  Elimination  was  96.42% and 96.71% after becoming optimized. This proves the  estimation  of  feature  selection  trials  using neural network-based method Backward Elimination  more  accurate  than  the  individual neural  network  method.  Windowed  momentum can  increase  the  classification  of  feature  selection that gained momentum over the maximum.
Intisari  Kanker payudara meningkat di setiap negara  di  dunia  ,  terutama  di  negara-negara berkembang  seperti  Indonesia  . Neural  Network mampu  memecahkan  masalah  dengan  akurasi data  dan  tidak  linear  . Neural  Network optimasi diuji  minggu  untuk  menghasilkan  yang  terbaik nilai akurasi , menerapkan jaringan saraf dengan metode  seleksi  fitur  seperti  Wrapper  dengan Penghapusan  Mundur  untuk  meningkatkan akurasi  yang  dihasilkan  oleh Neural  Network . Percobaan  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan arsitektur  yang  optimal  dan  meningkatkan  nilai akurasi  .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  matriks kebingungan  untuk  membuktikan  keakuratan Neural  Network sebelum  dioptimalkan  oleh Backward Elimination adalah  96,42  %  dan  96,71 %  setelah  menjadi  dioptimalkan.  Hal  ini membuktikan estimasi uji seleksi fitur menggunakan  metode  berbasis  jaringan  saraf Backward Elimination lebih  akurat  dibandingkan dengan  metode  jaringan  saraf  tiruan. Windowed momentum dapat meningkatkan waktu pengklasifikasian feature  selection sehingga didapat momentum yang lebih maksimal.
Kata Kunci : Data Mining , Kanker Payudara, Neural Network.

## PENDAHULUAN
Di  seluruh  dunia,  kanker  payudara  terdiri 22,9%  dari  semua  kanker  di  dunia.kanker payudara  meningkat  di  setiap  negara  di  dunia terutama  di  negara-negara  berkembang  seperti Indonesia.  Pada  tahun  1940,  peningkatan  risiko kanker  payudara  pada  wanita  adalah  5%,  atau satu  dari  20  orang. The American Cancer Society memperkirakan bahwa risiko menjadi 13% pada tahun  2012,  atau  satu  dari  8  orang  akan terinfeksi.  Penelitian  telah  menunjukkan  bahwa faktor-faktor tertentu, yang disebut risiko faktor, meningkatkan  kemungkinan  bahwa  seorang wanita  akan  lebih  mudah  terkena  kanker payudara.  Banyak  faktor  risiko  yang  paling penting  untuk  kanker  payudara  berada  di  luar kendali  seperti  usia,  riwayat  keluarga,  dan riwayat  kesehatan.  Namun,  ada  beberapa  faktor risiko  yang  dapat  dicegah,  Seperti  berat  badan, aktivitas  fisik,  dan  mengkomsumsi  alkohol (Lakshmi, 2012).
Neural  Network (NN)  adalah  teknik peramalan yang paling umum digunakan, karena NN  bisa  cepat  dan  akurat,  banyak  peneliti menggunakan  NN  untuk  memecahkan  masalah peramalan (Liao,2007). Neural Network mempunyai  kelebihan  yaitu  jaringan  syaraf mampu  menyelesaikan  problem  nonlinear, mempunyai toleransi yang cukup tinggi terhadap data  yang  mengandung  noise  dan  mampu menangkap  hubungan  yang  sangat  kompleks antara variabel-variabel prediktor dan outputnya, namun Neural Network juga mempunyai kekurangan yaitu adanya overgeneralisasi,  dimana  penggunaan  jumlah data  yang  banyak, Neural  Network melakukan dengan  sangat  baik  untuk  data  pelatihan,  tetapi gagal  untuk  melakukan  dengan  baik  untuk  data validasi.  Masalah  ini  mungkin  disebabkan  oleh jumlah neuron yang berlebihan, durasi  pelatihan yang  berlebihan,  atau  alasan  lain  yang  serupa. Generalisasi  yang  berlebihan  terjadi  ketika Neural  Network ,  dengan  algoritma  pelatihan, mulai  meniru  fungsi  yang  sangat  kompleks  di
tempat  yang  sederhana  (Shukla,  Tiwari  &  Kala, 2010).
Feature  Selection adalah  masalah  yang berterkaitan  erat  dengan  pengurangan  dimensi. Tujuan Feature Selection adalah untuk mengidentifikasi fitur dalam kumpulan data yang sama pentingnya, dan membuang semua fitur lain seperti  informasi  yang  tidak  relevan  dan berlebihan.  Karena feature  selection mengurangi dimensi  dari  data,  sehingga  memungkinan operasi  yang  lebih  efektif  &  algoritma  data mining  yang  cepat  (yaitu  data  algoritma  mining dapat  dioperasikan  lebih  cepat  dan  lebih  efektif dengan menggunakan feature selection ) (Maimon&Rokach,2010). Penelitian
menggunakan feature  selection yang  pernah dilakukan oleh Yuanning Liu, Gang Wang, Huiling Chen,  Hao  Dong,  Xiaodong  Zhu  &  Sujing  Wang tahun  2011,  dimana  hasil  penilitan  menunjukan bahwa  penggunaan  metode Improved feature selection (IFS)  menunjukan  hasil  yang  signifikan lebih  baik  daripada  tiga  metode  lain  yang digunakan  dalam  penelitian  tersebut  (GA,  SVM, PSO)  dalam  hal  akurasi  prediksi  dengan  subset feature yang lebih kecil.

## BAHAN DAN METODE
Data  mining  atau  disebut  juga Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah ekstrasi pola secara  otomatis  mewakili  pengetahuan  yang disimpan  atau  ditangkap  secara  tersembunyi  di dalam  sebuah  database  besar  (Han  &  Kamber, 2007).  Berdasarkan  tugasnya,  data  mining dikelompokkan  menjadi  (Larose,  2005):  a). Klasifikasi,  b).  Estimasi,  c).  Prediksi,  d). Clustering,  e).  Asosiasi.  Klasifikasi    (Han  & Kamber,  2007)  adalah  proses  penemuan  model (atau fungsi) yang menggambarkan dan membedakan  kelas  data  atau  konsep  yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya  tidak diketahui.
Input 1 Input 2 Input 3 Hidden Hidden Hidden Hidden Hidden Output Output
Sumber : (Maimon & Rokach, 2010). Gambar 1. Struktur Neural Network
Neural  network terdiri  dari  input  layer, satu  atau  lebih  hidden  layer,  dan  output  layer. Berikut  penjelasan  masing-masing  layer  : (Vercellis, 2009)
Input  layer  digunakan  untuk  menerima nilai masukan dari tiap record pada data. Jumlah simpul  input  sama  dengan  jumlah  variabel prediktor.
Hidden  layer  mentransformasikan  nilai input di dalam network. Tiap simpul pada hidden layer terhubung  dengan  simpul-simpul  pada hidden layer sebelumnya atau dari simpul-simpul pada  input  layer  dan  ke  simpul-simpul  pada hidden  layer  berikutnya  atau  ke  simpul-simpul pada  output  layer.  Jumlah hidden  layer bisa berapa saja.
Garis yang terhubung dengan Output Layer berasal  dari Hidden  Layer atau Input  Layer dan mengembalikan  nilai  keluaran  yang  bersesuain dengan variabel prediksi.
∑ f (x) o t W 5 W 4 W 1 W 2 W 3 I 1 I 2 I 3 I 4 I 5
Sumber : (Shukla,Tiwari & Kala, 2010) Gambar 2. Proses Neural Network
Korelasi  antara  ketiga  komponen  pada persamaan di atas yaitu:
Signal  x  berupa  vektor  berdimensi  n  (x1 ,x2,…,xn)  T  akan  mengalami  penguatan  oleh synapse w (w1,w2,…,wn)T. Selanjutnya akumulasi dari penguatan tersebut akan mengalami  transformasi  oleh  fungsi  aktifasi  f. Fungsi  f  ini  akan  memonitor,  bila  akumulasi penguatan  signal  itu  telah  melebihi  batas tertentu,  maka  sel  neuron  yang    semula  berada dalam  kondisi “0”, akan mengeluarkan signal “1”. Berdasarkan  nilai  output  tersebut    (y),  sebuah neuron  dapat  berada  dalam  dua  status:  “0”  atau “1”.  Neuron  disebut  dalam  kondisi  firing    bila menghasilkan output bernilai “1”.
Menurut  Heaton (2008), Neural  Network adalah  jaringan  saraf  yang    mensimulasikan jaringan saraf biologis manusia kedalam arsitektur  komputer  dan  arsistektur  algoritma baru  terhadap  komputer  konvensional.  Hal  ini memungkinkan  penggunaan  operasi  komputasi (penambahan,  pengurangan,  dan  elemen  logika fundamental)  yang  sangat  sederhana  untuk memecahkan masalah yang kompleks, matematis yang  tidak jelas, masalah nonlinear atau masalah stokastik.
Neural network
adalah (Han & Kamber,2007)  satu  set  unit  input/output  yang terhubung    dimana    tiap    relasinya    memiliki bobot. Neural  network dimaksudkan  untuk mensimulasikan  perilaku  sistem  biologi  susunan syaraf  manusia,  yang  terdiri  dari  sejumlah  besar unit  pemroses  yang  disebut  neuron,  yang beroperasi  secara  paralel.  Neuron  mempunyai relasi dengan synapse yang  mengelilingi neuron- neuron lainnya. Susunan syaraf tersebut dipresentasikan  dalam neural  network berupa grafik  yang  terdiri  dari  simpul  ( neuron )    yang dihubungkan dengan busur,
yang berkorespondensi dengan synapse (Alpaydin,2010). Sejak tahun 1950-an
(Vecellis,2009), neural  network telah  digunakan untuk  tujuan  prediksi,  bukan  hanya  klasifikasi tapi  juga  untuk  regresi  dengan  atribut  target kontinu.
Menurut  Kohonen, neural  network dibuat pertama  kali  oleh  Warren  McCulloh  dan  Walter Pitts pada tahun 1943 dan dianggap sebagai basis neural network modern saat ini (Gorunescu,2011).  Pada  tahun  1950,  Rosenblatt dan  peneliti  lainnya  membuat  sebuah  kelas neural  network yang  disebut  perceptron  yang merupakan model neuron biologi tapi hanya bisa menyelesaikan masalah linearly separable . Kemudian  perceptron  yang  dihasilkan  Minsky dan  papert  pada  tahun  1969  memecahkan masalah nonlinearly  separable dengan  membuat multilayer  network dengan  unit hidden ,  tapi training terhadap network tidak bisa dilakukan. Multilayer  perceptron  (MLP)  disebut  juga multilayer feedforward neural network merupakan algoritma yang paling luas digunakan.  Menurut  Wong,  Bodnovich  dan  Selvi pada tahun 1997,sekitar 95% aplikasi bisnis yang menggunakan  neural    network,    memakai algoritma ini (Vecellis,2009).
Salah  satu  algoritma  yang  dipakai  dalam proses  peramalan  adalah Neural  network yang merupakan  satu  set  unit  input/output  yang terhubung  dimana  tiap  relasinya  memiliki  bobot (Han  &  Kamber,2007).  Bobot  relasi  dalam jaringan  dimodifikasi  untuk  meminimalkan  nilai Mean  Square  Error  (MSE)  antara  nilai  prediksi dari  jaringan  syaraf  tersebut  dilakukan  dalam arah  mundur,  dari  output  layer  hingga  layer pertama  dari  hidden  layer  sehingga  metode  ini disebut backpropagation (Han & Kamber, 2007).
Penemuan algoritma backpropagation untuk multilayer perceptron, merupakan metode yang  sistematis  untuk  training  sehingga  bisa dilakukan dan lebih efisien. Algoritma backpropagation  berasal  dari  learning  rule Window  dan  Hoff,  disusun  oleh  Werbos  pada tahun 1974, dibuat oleh Parker pada tahun 1985,
Rumelhart  Hinton dan Williams pada tahun 1986 dan peneliti lainnya (Maimon & Rokach, 2010).
Sumber : (Han & Kamber, 2007) Gambar 3. Arsitektur Jaringan Backpropagation
Pada gambar 2.3  terdiri dari lapisan input yaitu  Y1,  Y2  sampai  dengan  Yn;  seluruhnya dijumlahkan  dengan  bobot  masing-masing  dan ditambahkan  bias  dengan  satuan  j.  Fungsi aktivasi yang digunakan, antara lapisan input dan lapisan tersembunyi, dan antara lapisan tersembunyi dengan lapisan output adalah fungsi aktivasi sigmoid biner.
Dalam backpropagation ,  fungsi  aktivasi yang  dipakai  harus  memenuhi  beberapa  syarat yaitu:  kontinu,  terdiferensial  dengan  mudah  dan merupakan  fungsi  tidak  turun,  salah  satu  fungsi yang  memenuhi  ketiga  syarat  tersebut  sehingga sering  dipakai  adalah  fungsi  sigmoid  biner  yang memiliki batasan (0,1)
Pelatihan backpropagation meliputi  tiga fase, yaitu:
Fase  pertama  adalah  fase  maju  dimana pola  masukan  dihitung  maju  mulai  dari  layar masukan  hingga  layar  keluaran  menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan.
Fase  kedua  adalah  fase  mundur,  dimana selisih  antara  keluaran  jaringan  dengan  target yang  diinginkan  merupakan  kesalahan  yang terjadi.  Kesalahan  tersebut  dipropagasikan mundur,  dimulai  dari  garis  yang  berhubungan langsung dengan unit-unit diayar keluaran.
Fase ketiga adalah modifikasi bobot untuk menurunkan kesalahan yang terjadi.
Ketiga  fase  diatas  diulang-ulang  terus hingga  kondisi  penghentian  dipenuhi  (jumlah iterasi atau kesalahan).
Peningkatan  akurasi  dan  performa  yang ada  didalam Neural  network dapat  dilakukan dengan  pengurangan  fitur  yang  tidak  relevan (Maimon  &  Rokach,2010). Feature selection yang digunakan dengan metode wrapper dalam proses mundur  atau  Backward.  Setelah  dilakukan pengujian  akan  dianalisa  dan  dievaluasi  dengan menggunakan Confusion matrix.

## Metode Penelitian
Dataset  yang  digunakan  oleh  peneliti diperoleh  dari  UCI  Machine  Learning  Repository yang dibuat oleh Dr. William H. Wolberg pada 15 Juli 1992. Survei dataset dari Wisconsin Hospitals dengan  total  699  data  dan  atribut  berjumlah  11 atribut  yang  terdiri  dari: Sample  code  number, Clump  Thickness,  Uniformity  of  Cell  Size, Uniformity  of  Cell  Shape,    Marginal  Adhesion, Single  Epithelial  Cell  Size,  Bare  Nuclei,  Bland Chromatin,  Normal  Nucleoli,  Mitoses,  Class  (class attribute) .
Dataset  ini  akan  dilatih  dan  diuji  dengan Backpropagation.
Parameter  yang  berpengaruh  selanjutnya adalah  penentuan  Hidden  layer.  Pada  dasarnya Backpropagation dengan satu Hidden layer sudah cukup  untuk  mampu  mengenali  sembarang pasangan  antara  input  dan  target.  Akan  tetapi, penambahan jumlah layar tersembunyi kadangkala  membuat  pelatihan  lebih  mudah (Siang, 2009).
Parameter-parameter  yang  ada  akan diukur  seberapa  tingkat  akurasi  dalam  prediksi penentuan  kanker  payudara.  Beberapa  metode untuk  mengukur  performa  dari  hasil  suatu prediksi  dalam  bentuk  perhitungan  kesalahan. Perhitungan  kesalahan  merupakan  pengukuran bagaimana  jaringan  dapat  belajar  dengan  baik sehingga  jika  dibandingkan  dengan  pola  yang baru  akan  mudah  dikenali.  Kesalahan  pada keluaran  jaringan  merupakan  selisih  antara keluaran  sebenarnya  dan  target  atau  disebut metode pembelajaran Supervised learning (Maimon & Rokach, 2010).
Evaluasi  terhadap  model  yang  terbentuk akan  dilakukan  dengan  pengukuran  akurasi. Akurasi  diukur  dengan  menggunakan  confusion matrix.  Confusion  matrix  akan  menggambarkan hasil  akurasi  mulai  dari  prediksi  positif  yang benar, prediksi positif yang salah, prediksi negatif yang  benar,  dan  prediksi  negatif  yang  salah (Han&  Kamber,  2007).  Nilai  akurasi  dari  model akan dibandingkan antara  model yang terbentuk dengan  algoritma neural  network dan  algoritma neural network yang sudah dioptimasi.
Windowed  momentum  dapat  menentukan seberapa  banyak  pengaruh  momentum  yang harus  dimiliki.  Analisa  performa  dari  algoritma windowed momentum dimulai dengan level bobot (Istook & Martinez, 2002).
Dataset Kanker Payudara Confusion Matrix Model Evaluation Transformasi Data Aktifasi Sigmoid Data Preprocessing Training Data 90% Learning Rate Momentum Penentuan Hidden Layer Benign Testing Data 10 % 10 Folds Cross Val Learning Method Backward Neural Network Atribut-atribut kanker Payudara Malignant Training Windowed Momentum
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 4. Model Pemikiran Penelitian
Gambar  4.  merupakan  model  pemikiran penelitian  dimana  data  yang  diperoleh  dari  UCI Machine  Learning  Repository  tentang Breast Cancer pada data processing akan ditransformasi kedalam  bentuk  biner  dalam  fungsi  aktivasi sigmoid, untuk dapat diproses kedalam algoritma Neural  network untuk  mendapatkan  jaringan terbaik  dari Neural network yang  nantinya  akan dilakukan  proses feature  selection dengan metode.  Hasil pengujian  berupa Confusion matrix dan kurva ROC. Dikarenakan fungsi aktivasi yang dipakai  fungsi  aktivasi  sigmoid  (biner),  data harus  ditransformasikan  dulu  karena  batasan keluaran fungsi aktivasi sigmoid adalah [0,1], tapi akan lebih baik jika ditransformasikan ke interval yang  lebih  kecil,  misal  pada  interval  [0.1,0.9] (Siang,2009). Maka, pada data penentuan kanker payudara  yang  ada  dilakukan  transform  data
dengan  interval  [0.1,0.9],  dengan  rumus  sebagai berikut:
1 0.  ( ) 0.1 x1=0.8(x-a)……………….. (1)
Berikut  perhitungan  transform  dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid:
Berdasarkan  data  penentuan  kanker  payudara pada atribut Clump Thickness diketahui nilai minimum (a) = 1 nilai maximum (b) = 10 data  kanker  payudara  atribut Clump  Thickness yang akan di transform x=5
1 0.  (    1)
10   1 0.1 1 0.
Selanjutnya  seluruh  data  ditransformasi dari bentuk tabel 1 menjadi tabel 2, maka didapat pola  data  pelatihan  yang  dipakai  dalam  bentuk aktivasi sigmoid.
Aktivasi  sigmoid  kemudian  akan  diolah dengan  penggabungan  antara  algoritma neural network , backward elimination .
Setelah  itu  akan  diuji  seberapa  banyak momentum  yang  dibutuhkan  dengan  windowed momentum , dengan rumus sebagai berikut:

## ……………….. (2)
Dengan  windowed  momentum  maka  bobot  akan lebih jelas dalam optimasi momentum.
Stop Kondisi stop yang ditemukan ? No More inputs in data set ? Hitung output pada fase maju Error =  Target -  output Yes Propagasi error dengan fase mundur,  modifikasi bobot dan bias , layer by layer Variabel input dan target didataset P- value >  target ? Hapus P- value Yes Perbaiki model No Semua P- value <  target ? No Data (FS) Yes Start Yes No Ubah sample yang sudah dilatih Windowed Momentum compute Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 5.  Algoritma Penggabungan Neural Network , Backward Elimination , windowed Momentum
Gambar 5 menggambarkan metode algoritma  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini yaitu Neural  Network berbasis backward elimination , pada tahap
preprocessing menggunakan  algoritma Backward  Elimination dengan  memproses  variabel  input  dan  target dataset,  setiap    dihasilkan  sebuah  bagian  maka akan  diseleksi  dengan  algoritma Neural Network yang digunakan dan dibandingkan dengan bagian terbaik  sebelumnya.  Salah  satu  parameter  yang paling  berpengaruh  adalah  penentuan  bobot yang  ada  didalam  jaringan.  Bobot  yang menghasilkan nilai turunan aktivasi kecil sedapat mungkin  dihindari  karena  akan  menyebabkan perubahan  bobot  menjadi  sangat  kecil,  demikian pula  dengan  nilai  bobot  awal  yang  terlalu  besar karena  akan  menyebabkan  nilai  subset  menjadi sangat  kecil  juga.  Oleh  karena  itu  dalam  standar Backpropagation  bobot  dan  bias  diisi  dengan bilangan acak kecil. Jika ditemukan subset terbaik maka  itulah  adalah  subset  terbaik  saat  ini, perulangan  evaluasi  akan  berakhir  sampai ditemukan subset terbaik dari hasil sebelumnya.
Agar  jaringan  dapat  belajar  dengan  baik maka  dibuatlah  pola  pembelajaran  sehingga  jika dibandingkan  dengan  pola  yang  baru  akan mudah  dikenali.  Beberapa  metode  untuk mengukur  performa  dari  hasil  suatu  prediksi dalam bentuk perhitungan kesalahan. Perhitungan  kesalahan  merupakan  pengukuran bagaimana  jaringan  dapat  belajar  dengan  baik. Kesalahan  pada  keluaran  jaringan  merupakan selisih  antara  keluaran  sebenarnya  dan  target atau  disebut  metode  pembelajaran Supervised learning (Maimon & Rokach, 2010).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen yang dilakukan dengan penentuan beberapa parameter penunjang seperti training  cycle,  learning  rate, momentum dan hidden  layer perlu  dilakukan  untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.
Setelah  itu  akan  muncul  nilai  akurasi, precision,  recall ,  AUC  ( Optimistic ),  AUC,  AUC (Pessimistic) yang  didapat  dari hasil  eksperimen yang telah dilakukan.
Penggabungan  antara Neural  network , Feature selection dan Windowed Momentum akan menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  96.71  %, Precision 94.31%, recall 96.22%, AUC ( Optimistic ) 0.990%, AUC 0.990%, AUC ( Pessimistic 0.990%.).

## Tabel 1. Data Kanker Payudara yang Digunakan
Sample code number Clump Thickness Uniformity of Cell Size Uniformity of Cell Shape Marginal Adhesion Single Epithelial Cell Size Bare Nuclei Bland Chromatin Normal Nucleoli Mitoses 1000025 5 1 1 1 2 1 3 1 1 Tabel 2. Data Uji Pemilihan Kanker Payudara yang Digunakan Sampl e code numb er Clump Thickn ess Unifor mity of Cell Size Uniformi ty of Cell Shape Margin al Adhesio n Single Epithelial Cell Size Bare Nuclei Bland Chromatin Normal Nucleoli Mitoses 1000 025 0.455 55555 6 0.1 0.1 0.1 0.188888 889 0.1 0.2777777 78 0.1 0.1 Tabel 3. Nilai Bobot Akhir Untuk Hidden Layer Node Hidden Layer (Sigmoid) A B C D E F G H I J Threshold 1 -1.338 2.155 2.355 1.715 5.319 3.107 -4.333 0.788 2.588 2.832 1.908 2 2.886 4.689 - 1.701 -2.623 -3.202 - 0471 -4.189 0.206 8.936 -2.201 -3.685 3 3.648 -4.263 - 1.780 -3.020 -2.376 0.084 -0.696 1.638 0.064 0.875 -4.505 4 3.886 -4.775 - 0.954 -2.691 -3.250 - 0.432 -1.931 1.888 - 0.809 0.943 -4.782 5 0.825 6.655 - 0.010 0.848 -4.077 0.940 -0.106 4.003 3.683 3.961 0.680 6 -0.680 -4.551 5.274 2.734 2.742 8.417 -7.045 -5.556 - 5.835 -2.691 -1.604 7 6.085 -1.607 - 3.326 -2.813 0.889 - 4.007 -2.446 -1.198 - 5.685 0.532 -6.238 Tabel 4. Nilai Bobot Akhir Untuk Output Layer CLASS OUTPUT SIGMOID THRESHOLD 1 2 3 4 5 6 7 Benign -6.975 8.313 3.507 3.995 -6.988 8.046 3.258 -5.837 Malignant 6.975 -8.314 -3.532 -3.970 6.989 -8.047  -3.260 5.838 Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Tabel  1  menunjukkan  data  awal  dari  UCI Repository tentang Breast Cancer yang  kemudian diubah  ke  bentuk  aktivasi  Tabel  2.  dengan aktivasi  sigmoid  supaya  data  dapat  diuji  dan dilatih.  Setelah  data  diubah  menjadi  bentuk aktivasi  sigmoid  maka  akan  didapat  nilai  untuk tiap  bobot  pada  setiap  node.    Untuk  output didapat  nilai  bobot  sesuai  dengan  output  layer yang  ada  seperti  output  untuk benign pada hidden  layer  satu  bernilai  -6.975,  pada  hidden
layer  dua  bernilai  8.313,  pada  hidden  layer  tiga 3.507  dengan  nilai  bias  -5.837.  Bobot  untuk output Malignant pada hidden layer satu bernilai 6.975,  pada  hidden  layer  dua  bernilai  -8.314, pada  hidden  layer  tiga  -3.532  dengan  nilai  bias 5.838.  Setelah  semua  nilai  bobot  diketahui  maka akan diuji nilai akurasi pada data penentuan jenis kanker payudara dengan menggunakan Rapidminer,  berikut  nilai  akurasi  terbaik  yang didapat:
Tabel 5. Nilai Akurasi Terbaik Trainin g Cycle Learning Rate Moment um Size Akur asi 500 0.3 0.2 7 96.42 Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Nilai  akurasi  yang  terbaik  yang  terbentuk adalah  96.42%    dengan  nilai Training Cycle 500, Learning Rate 0.3, Momentum 0.2 dan Size hidden layer sebanyak 7.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 6. Hasil Akurasi Neural Network Pada RapidMiner
Setelah  data  diolah  dengan  beberapa parameter  yang  ada  didapatkan  hasil  arsitektur jaringan yang dianggap terbaik yaitu dengan nilai akurasi  yang paling besar, sebagai berikut:
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 7. Arsitektur Jaringan yang didapat dari Hasil Eksperimen Neural Network
Arsitektur  jaringan  hasil  eksperimen seperti yang terlihat pada gambar 7. dimana pada jaringan  tersebut  terdiri  dari  input  layer  dengan jumlah  neuron  10,  hidden  layer  dengan  jumlah neuron  7,  dan  output  layer  dengan  2  neuron. Node bias ( threshold ) terdiri dari 2 , yaitu terdiri dari 1 node bias pada input layer dan 1 node bias
hidden layer. Inisialisasi bobot secara acak untuk input,  hidden  dan  bias.  Untuk  setiap  data  pada data  training  pada  tabel  1,  dihitung  input  untuk simpul  berdasarkan  nilai  input  dan  bobot jaringan  saat  itu,  kemudian  berdasarkan  nilai input yang didapat untuk membangkitkan output untuk simpul dengan fungsi aktivasi. Hitung nilai error  antara  nilai  yang  diprediksi  dengan  nilai yang  sesungguhnya.  Selanjutnya  backpropagated yaitu  balik  ke  layer  sebelumnya.  untuk menghitung  error  pada  hidden  layer  (hal  ini untuk  perbaharui  bobot  pada  relasi).  Hasil perhitungan akhir backpropagation fungsi aktivasi untuk simpul pada hidden layer terdapat pada  tabel  3.  Nilai  akhir  pada  output  layer dihitung  menggunakan  fungsi  aktivasi  linear terdapat pada tabel 2.
Eksperimen neural  network berbasis backward  elimination spesifikasi  pada backward elimination yaitu pemilihan pada feature selection ( optimize  selection )  dengan selection  direction terdiri  dari forward  elimination dan backward elimination yang akan dipilih kemudian ditentukan limit generation without improval dan generation  without  improval sebanyak  1,  tanpa disertai limit number of generation dan keep best sebanyak 1.
Hasil eksperimen untuk menentukan hasil akurasi terbesar pada hidden layer 1 penggabungan  antara neural  network dan backward  elimination terdapat  pada  training cycle  500,  learning  rate  0.3,  momentum  0.2, Hidden layer 7 dengan nilai akurasi 96.71%.
Sumber : Hasil Penelitian (2015)
Gambar 8. Plot Nilai Bobot Setiap Atribut Pada Hidden Layer 1 ukuran 3
Pada  gambar  8.  menunjukan,  atribut  yang dipakai setelah Neural  Network berbasis backward Elimination di  jalankan  dengan  hidden layer  1  dengan  ukuran  7  maka,  setiap  atribut terlihat  memiliki  ukuran  weight  yang  berbeda- beda Implementasi  dataset  hasil Backward Elimination kedalam metode Neural Network , hal ini  guna  mendapatkan  arsitektur  jaringan  yang terbaik.Setelah  didapatkan  arsitektur  jaringan yang  terbaik  dari  hasil  eksperimen  adalah sebagai berikut:
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 9. Performance Vector yang Didapat Dari Hasil Eksperimen Neural Network
Gambar  9.  menunjukkan  Performance vector yang didapat dari hasil eksperimen neural network ,  dan  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar 96.42%.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 10. Performance Vector yang Didapat Dari Hasil Eksperimen Neural Network Dengan

## Backward Elimination
Performance  Vector  yang  ditampilkan pada  gambar  10.  menunjukkan  bahwa  nilai akurasi  dataset  kanker  payudara  mengalami
peningkatan  dengan feature  selection berbasis backward  elimination ,  dimana  nilai  akurasi  naik menjadi  96.71%,  precision    94.31%    dan  recall 96.22%.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 11. Hasil Akurasi untuk Neural Network dan Backward Elimination
Perhitungan Akurasi, Precision, Recall dan F-Measure sebagai berikut :
Akurasi = 2 2 2 2 1 0. Precision = 2 2 1  2 2 0.
Recall      = 2 2 2 2 0.  2 F-Measure= 2 ( ) 2 0.  2 0. 0.  2 0. =0.952=95.2%
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 12. AUC yang Didapat Dari Hasil Eksperimen Neural Network Dengan Backward Elimination
Berdasarkan  gambar  4.6  dan  gambar  4.7, model  yang  didapat  adalah  model  dengan  pola 10-7-2  akurasi  96.71%  dan  terlihat  kurva  ROC yang  ada  pada  AUC  dan  pada  confusion  matrix precision dan recall.
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 13. ProcessLog yang Didapat Dari Hasil Eksperimen Neural Network Dengan Backward Elimination
Perbandingan  eksperimen  yang  telah dilakukan  dengan  metode Neural  Network dan metode Neural  Network berbasis  Backward Elimination  maka  didapatkan  hasil  sebagai berikut:
Tabel 6. Perbandingan Akurasi Met hod Trai ning Cycle Lear ning Rate Mome ntum Hid den Lay er Si ze Aku rasi NN+ BE 500 0.3 0.2 1 7 96.7 1% NN 500 0.3 0.2 1 7 96.4 2%
Berdasarkan  tabel  6,  Hasil  penelitian menunjukkan  metode  jaringan  syaraf  tiruan berbasis  backward  elimination  menghasilkan peningkatan  akurasi  0.29%  dibandingkan  hanya dengan  menggunakan  metode  jaringan  syaraf tiruan  saja.  Akurasi  yang  dihasilkan  dengan metode Neural  Network berbasis  Backward Elimination  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi lebih  tinggi  yaitu  96.71%  jika  dibandingkan dengan  Akurasi  yang  dihasilkan  dengan  metode Neural Network yaitu 96.42%. Hal ini menunjukan  bahwa  penentuan  jenis  kanker payudara  dengan  menggunakan Neural  Network berbasis Backward  Elimination lebih  akurat. Windowed  momentum akan  melihat  seberapa banyak  momentum  yang  diperlukan,  berikut perbandingannya:
Sumber : Hasil Penelitian (2015) Gambar 14. Windowed momentum

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  pengujian  model dengan  menggunakan neural network dan neural network dengan feature selection berupa  metode Wrapper  dengan  penyeleksian  berupa  Backward Elimination  dengan  menggunakan  data  dari  UCI yaitu Breast Cancer ,  setelah  itu  momentum  akan difilter  dengan Windowed  Momentum agar performa dari feature selection lebih maksimal.
Pada  penelitian  ini  secara  umum  penerapan model  NN  dan  BE  dapat  meningkatkan  akurasi pada  prediksi  kanker  payudara,  akan  tetapi karena keterbatasan penelitian ini perlu disarankan  untuk  melakukan  penelitian  lanjutan yang berkaitan dengan prediksi untuk mendapatkan  akurasi  yang  lebih  baik.  Adapun saran-saran yang perlu diberikan  yaitu:
1. Perlu  dilakukan  penelitian  yang  sejenis dengan  variasi  proses  model  misalnya dengan penambahan Cross validation.
2. Perlu  dilakukan  penelitian  yang  sejenis dengan  variasi  metode  seleksi  dalam pengklasifikasian  misalnya feature  selection dengan  metode  embedded  atau  filter sehingga dapat digunakan untuk perbandingan dari hasil penelitian ini.

## REFERENSI
Alpaydin, Ethem. (2010). Introduction to Machine Learning . The MIT Press, London UK. Asliyan,  Rifat.  (2011). Syllable  Based  Speech Recognition .  Computer  and  Information Science. Diambil dari: http://www.intechopen.com/books/spe ech-technologies/syllable-based-speech- recognition. (3 Desember 2014). Bevan, Nigel. (1997). Quality and Usability: A New Framework . National Physical Laboratory. UK.
0 10 20 NN+BE NN+BE+WM NN+BE NN+BE+W M Series1 20 14
Ciampi,  Antonio.  Zhang,  Fulin.  (2002). A  New Approach  to  Training  Backpropagation Artificial  Neural  Network:  Empirical Evaluation  on  Tens  Dataset  on  Clinical Studies . McGill University. Canada. Gorunescu, Florin. (2011). Data Mining: Concepts, Models  and  Techniques .  Verlag  Berlin Heidelberg, Springer. Jerman.
Guillet,  Fabrice.  Hamilton,  Howard  J.  (2007). Quality  Measures  in  Data  Mining .  Verlag Berlin Heidelberg, Springer. Jerman.
Han,J  &  Kamber,  Micheline.  (2007). Data Mining Concepts, Models and Techniques .  Second Edition,  Morgan  Kaufmann  Publisher. Elsevier. Heaton,  Jeff.  (2010). Programming  Neural Networks  With  Encog  2  In  Java .  Heaton Research.Inc, USA.
Hong, X., Harris, C., Brown, M., & Chen, S. (2002). Backward Elimination Methods for
Associative  Memory  Network  Pruning . Computers and Technology, (Reed 1993). Istook, Martinez. (2002). Improved Backpropagation  Learning  in  Neural Networks  with  Windowed  Momentum.
International  Journal  of  Neural  System,
Vol 12, no 3&4, pp 303-318.
Kadhim,  Jehan  &  Abdulrazzaq,  Mohammad (2015). Forecasting  USD/IQD  Future
Values According to Minimum RMSE Rate . Thi_Qar University. pg.271–285 Kohavi, R., & John, H. (1997). Artificial Intelligence Wrappers  for  feature  subset  selection . elsevier , 97 (97), 273–324.
Kusumadewi,  Sri  &  Hartati,  Sri.  (2010).  Neuro- Fuzzy  Integrasi  Sistem  Fuzzy  &  Jaringan Syaraf.  Second  Edition.  Yogyakarta: Graha Ilmu.
Lakshmi,  R,  Raju  Athira,  Joy  Teena  Mary,  S. Vijayalakshmi.  (2012). Breast  Cancer Factor  Preventable  and  Non-Preventable. Departement of Pharmacy Practice . India. Larose, D. (2005). Discovering Knowledge in Data .
New Jersey, John Willey & Sons.Inc. Liao,  Warren.  T.  &  Triantaphyllou.  Evangelos.
(2007). Recent Advances in Data Mining of  Enterprise  Data:  Algorithms  and Applications .  Series:  Computer  and Operation Research. 6. 190. Lim TS, Loh WY, Shih YS. (1999). A comparison of prediction  accuracy,  complexity,  and training time of thirty-three old and new classification
algorithms .
Kluwer
Academic Publishers: Boston. Liu,  Huan,  Yu,  Lei.(2005). Toward  Integrating Feature Selection Algorithms for
Classification and Clustering. Department of  Computer  Science  and  Engineering. Arizona State University.
Liu, Yuaning, Wang G., Chen, M., Dong, M., Zhu, X., Wang,  S.  (2011). An  Improved  Particle Swarm Optimization for Feature Selection . College  of  Computer  Science  and Technology. China.
Maimon,  Oded  &  Rokach,  Lior.  (2010). Data Mining and Knowledge Discovery
Handbook , Springer, New York. Myatt,  Glenn  J.  (2007). Making  sense  of  data  :  A Practical  Guide  to  Exploratory  data analysis  and  Data  Mining .  John  Wiley  & Sons Inc, New Jersey.
Shukla,  Anupam.  Tiwari,  Ritu.  &  Kala,  Rahul.
(2010). Real  Life  Application  of  Soft Computing. New  York:  Taylor  and Francis Groups, LLC.
Siang,  Jong  Jek  (2009).    Jaringan  Syaraf  Tiruan dan  Pemrogramannya  menggunakan MATLAB. Penerbit Andi. Yogjakarta.
Vercellis,C.  (2009).  Business  Intelligence: Data Mining  and  Optimization  for  Decision Making . Wiley.
Witten,I.  Frank,  E.,  &  Hall.  (2011 ).  Data  Mining: Practical  Machine  Learning  and  tools . Morgan Kaufmann Publisher, Burlington.

## BIODATA PENULIS
Evy  Priyanti,  M.Kom .  Lahir di  Jakarta,  1  Februari  1986. Kuliah DIII di AMIK BSI lulus tahun  2007.  Kuliah  S1  di STMIK  Kuwera  lulus  tahun 2008.  Kuliah  S2  di  STMIK Nusa  Mandiri  lulus  Tahun 2015.  Paper  yang  pernah dipublikasi  :  Jurnal  PARADIGMA  Volume  :  XVII Nomor  2  Bulan  September  Tahun  2015.  Judul “Peningkatan  Backward  Elimination  Dengan Windowed Momentum Untuk Prediksi Kontrasepsi”.  Jurnal  Swabumi  Volume  IV  no  1 maret  201 .  Judul  “Peningkatan  Neural  Network Dengan Feature  Selection Untuk Prediksi  Kanker Payudara”