## Analisis Penerapan Optimasi Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk Mendeteksi Kanker Payudara
Taghfirul Azhima Yoga Siswa 1 , Prihandoko 2
1 taghfirul.yoga@yahoo.co.id
2 pri@staff.gunadarma.ac.id
1 Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta, Jl. Ring Road Utara, Condong Catur, Sleman 55283, Indonesia 2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas Gunadarma, Jl. Margonda Raya 100, Depok 1642, Indonesia
Intisari—  Perlu  dilakukan  upaya  pencegahan  untuk  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  dalam  mengenali  gejala  dan  risiko penyakit kanker payudara sehingga dapat menentukan langkah-langkah pencegahan dan deteksi dini yang tepat. Sejalan dengan hal itu  data  mining  merupakan  salah  satu  pemanfaatan  teknologi  informasi  dalam  bidang  kesehatan  yang  banyak  digunakan  sebagai sistem pendukung keputusan klinis dalam memprediksi dan mendiagnosa berbagai penyakit dengan akurasi data yang sangat baik. Penelitian  ini  bertujuan  mengevaluasi  perbandingan  penerapan  optimasi  kinerja  terbaik  metode  klasifikasi  data  mining  algoritma C4.5 dan Naïve Bayes  berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) untuk  mendeteksi  kanker payudara  menggunakan pengukuran confusion matrix, AUC dan T-Test. Dataset kanker payudara yang digunakan berjumlah 699 record dengan 11 parameter indikator yang  terdiri  dari  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,  dan  Class  yang  diolah  menggunakan  software RapidMiner  Versi  9.  Hasil  penelitian  ini  didapatkan  bahwa  optimasi  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  dapat  meningkatkan kinerja  akurasi  C4.5  dari  90,19%  menjadi  94,29%  dan  Naïve  Bayes  97,65%  menjadi  97,96%.  Hasil  kinerja  terbaik  yang  diuji menggunakan T-Test adalah algoritma Naïve Bayes (PSO) memiliki nilai tertinggi sebesar 0,980. Dengan demikian algoritma Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat memberikan solusi terbaik terhadap akurasi pendeteksian penyakit kanker payudara.
Kata kunci — Data Mining, Klasifikasi, C.45, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Paticle Swarm Optimization.
Abstract— Breast cancer is a very frightening cancer for the world around the world, this also applies in Indonesia. In line with this, data mining has been one of the uses of information technology in the health sector which is a supporter of results in predicting and diagnosing  various  diseases  with  excellent  data  accuracy.  This  study  aims  to  do  the  work  of  data  mining  algorithm  C4.5  and  Naïve Bayes based on Particle Swarm Optimization (PSO) to detect cancer using a confusion  matrix, AUC and T-Test. The breast cancer dataset  is  699  records  with  11  indicator  parameters  consisting  of  Code  Number,  Clot  Thickness,  Cell  Size  Uniformity,  Cell  Shape Uniformity, Marginal Adhesion, Single Epithelial Cell Size, Nuclear Bare, Bland Chromatin, Normal Nucleolus, Mitosis, and Classes processed  using  RapidMiner  Version  9  software.  The  results  of  this  study  found  that  Particle  Swarm  Optimization  (PSO) Optimization can improve C4.5 accuracy performance from 90.19% to 94.29% and Naïve Bayes 97.65% to 97.96% Results the best performance  using  the  T-Test  is  the  Naïve  Bayes  (PSO)  algorithm  which  has  the  highest  value  of  0.980.  Thus  the  Naïve  Bayes algorithm based on Particle Swarm Optimization (PSO) can provide the best solution for detecting breast cancer.
Keywords — Data Mining, Klasifikasi, C.45, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Paticle Swarm Optimization

## I. P ENDAHULUAN
Kanker  yang  diketahui  sejak  dini  memiliki kemungkinan untuk mendapatkan penanganan lebih baik.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  upaya pencegahan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat  dalam  mengenali  gejala  dan  risiko khususnya  penyakit  kanker  payudara  sehingga dapat menentukan langkah-langkah pencegahan dan deteksi  dini  yang  tepat.  Saat  ini  kanker  payudara menjadi jenis kanker  yang sangat menakutkan bagi perempuan  diseluruh  dunia,  hal  ini  juga  berlaku  di
Indonesia.  Kanker  payudara  adalah  tumor  ganas yeng terbentuk dari sel - sel payudara yang tumbuh dan  berkembang  tanpa  terkendali  sehingga  dapat menyebar  di  antara  jaringan  atau  organ  di  deket payudara atau ke bagian tubuh lainya.
Pendekatan  data  mining  menjadi  sangat  penting dalam  industri  kesehatan  dalam  mengambil keputusan berdasarkan analisis dari data klinis yang besar.  Teknik  data  mining  yang  digunakan  sebagai sistem pendukung keputusan klinis dalam memprediksi  dan  mendiagnosa  berbagai  penyakit dengan akurasi data yang sangat baik [1]. Salah satu
penggunaan  data  mining  dalam  proses  eksplorasi data adalah teknik pengklasifikasian data.
Beberapa  penelitian  3  tahun  terakhir  terkait  data mining  dengan  teknik  klasifikasi  yang  membahas tentang  diagnosa  penyakit  diantaranya  antara  lain  : Klasifikasi  Jenis  Kanker  Berdasarkan  Struktur Protein  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  [2], Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Demam:  DBD, Malaria  dan  Tifoid  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor  –  Certainty  Factor  [3],  Sistem Klasifikasi Penyakit Asma Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  (Studi  Kasus  :  Puskesmas Sungai  Salak)  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  [4],  Penerapan  Algoritma  C4.5  Berbasis Adaboost  Untuk  Prediksi  Penyakit  Jantung  [5], Klasifikasi  Penyakit  Stroke  Menggunakan  Metode Naive  Bayes  Classifier  (Studi  Kasus  Pada  Rumah Sakit  Umum  Daerah  Undata  Palu)  [6]  dan  Model Data  Mining  sebagai  Prediksi  Penyakit  Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree [7].
Beberapa  penelitian  yang  berkaitan  dengan perbandingan kinerja algoritma diantaranya Analisis  kinerja  teknik  klasifikasi  data  mining dengan  melakukan  perbandingan  hasil  eksperimen untuk berbagai teknik klasifikasi data mining Naïve Bayes,  Artificial  Neural  Network  (ANN),  K- Nearest  Neighbors  (KNN),  dan  Decision  Tree menggunakan  WEKA.  Menghasilkan  Algoritma terbaik  Multilayer  Perceptron  classifier  (ANN) dengan  akurasi  97,33%.  Hasil  ini  membuktikan bahwa algoritma learning machine memiliki potensi secara  signifikan  meningkatkan  lebih  dari  metode klasifikasi konvensional [8].
Perbandingan  klasifikasi  data  mining  algoritma (Naïve  Bayes  dan  C4.5)  dalam  mengelola  data transaksi  penjualan  POS  (Pont  Of  Sales)  [9].  Hasil penelitian ini algoritma C4.5 bekerja mengelompokkan  beberapa  data  sampel  pelatihan yang akan menghasilkan pohon keputusan berdasarkan  fakta  pada  data  pelatihan.  Sedangkan Bayes, keputusan diperoleh berdasarkan pengalaman  yang  ada  pada  peristiwa  sebelumnya. Bayes menghitung kejadian yang terjadi dalam data menjadi  sampel  untuk  menentukan  keputusan tentang masalah yang dihadapi.
Perbandingkan  dua  metode  dalam  data  mining, yaitu metode Logistic Regresi dan metode Bayesian, untuk  memprediksi  tingkat  risiko  diabetes  dengan aplikasi  berbasis  web  dan  sembilan  atribut  data pasien  [10].  Hasil  penelitian  Logistic  Regresi  dan
Bayesian,  memiliki  kelebihan  skor  kinerja  yang berbeda  dan  baik  pada  keduanya.  Dari  pengukuran akurasi  tertinggi  dan  ROC  menggunakan  dataset yang  sama,  di  mana  kelebihan  Bayesian  memiliki akurasi  tertinggi  dengan  skor  0,91.  Selain  itu  skor ROC metode Regression  Logistic memiliki akurasi tertinggi  dengan  skor  0,988,  sedangkan  pada Bayesian 0,964.
Komparasi  optimasi  algoritma  klasifikasi  data mining  C4.5  dan  Naïve  Bayes  berbasis  Particle Swarm Optimization Penentuan Resiko Kredit [11]. Berdasarkan  hasil  pengujian  bahwa  nilai  akurasi algoritma  C4.5  sebesar  85.40%  dan  nilai  akurasi algoritma Naïve Bayes sebesar 85,09%. Dari kedua algoritma  tersebut  kemudian  dilakukan  kombinasi dengan  optimasi  Particle  Swarm  Optimization, dengan  hasil  algoritma  C4.5+PSO  memiliki  nilai tertinggi berdasarkan nilai accuracy sebesar 87.61%, AUC  sebesar  0.860  dan  precision  sebesar  88.96% sedangkan  nilai  recall  tertinggi  diperoleh  oleh algoritma Naïve Bayes+PSO sebesar 96.75%.
Perbandingan  tiga  tradisional  model  algoritma klasifikasi  seperti  Naive  Bayes,  k-NN  (lazy classifiers)  dan  Decision  Tree  berdasarkan  nilai performa  akurasi  dan  time  execution  pada  dataset kanker  leukimia  yang  datasetnya  terdiri  dari  7.130 atribut  dan  72  records  [12].  Penelitian  ini membuktikan pada algoritma Naive Bayes memiliki nilai  performa  akurasi  yang  terbaik  yaitu  91,17% daripada  model  algoritma  klasifikasi  lainnya  yaitu Decision Tree dan K-NN.
Hasil  klasifikasi  dari  masing-masing  algoritma dalam  penelitian  ini  nantinya  akan  dibandingkan untuk  mendapatkan  evaluasi  kinerja  terbaik  dalam pendeteksian  kanker  payudara.  Dengan  demikian, dibutuhkan  salah  satu  teknik  data  optimasi  yang bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja  metode klasifikasi  data  mining  konvensional  yang  sudah dipilih.  Salah  satu  algoritma  optimasi  yang  cukup popular adalah Particle Swarm Optimization (PSO). Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  telah  banyak memecahkan masalah optimasi algoritma [13],  [14], [15].

## Kanker Payudara
Kanker  payudara  adalah  suatu  penyakit  dimana terjadi pertumbuhan berlebihan atau perkembangan tidak terkontrol dari sel-sel (jaringan) payudara [18]. Kanker  bisa  mulai  tumbuh  di  dalam  kelenjar  susu,
saluran  susu,  jaringan  lemak  maupun  jaringan  ikat pada payudara.

## Data Mining
Data  mining,  sering  disebut  juga  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  adalah kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian data-data yang berukuran besar [19].

## Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  diperkenalkan  oleh  J.  Ross Quinlan  diakhir  tahun  1970  hingga  awal  tahun 1980-an. J. Ross Quinlan seorang peneliti dibidang mesin pembelajaran yang merupakan pengembangan  dari  algoritma  ID3  (Interative Dichotomiser),  algoritma  tersebut  digunakan  untuk membentuk pohon keputusan [16].
Ada  beberapa  tahap  dalam  membuat  sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5 [17], yaitu: 1. Menyiapkan data training. Data training biasanya  diambil  dari  data  histori  yang  pernah terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokkan ke dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang terpilih dengan cara menghitung  nilai  Gain  dari  masing-masing atribut,  nilai  Gain  yang  paling  tinggi  yang  akan menjadi akar pertama. Sebelum menghitung nilai Gain  dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai  entropy yaitu :
Keterangan : S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi S Pi : proporsi dari Si terhadap S
3. Kemudian  hitung  nilai  Gain  dengan  metode information gain :
Keterangan : S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S
4. Ulangi  langkah  ke-2  hingga  semua  tupel terpartisi.
5. Proses  partisi  pohon  keputusan  akan  berhenti saat :
a. Semua  tupel  dalam  node  N  mendapat  kelas yang sama.
b. Tidak ada atribut di dalam tupel yang dipartisi lagi.
c. Tidak ada tupel di dalam cabang yang kosong.

## Algoritma Naïve Bayes
Klasifikasi  Bayesian  adalah  klasifikasi  statistik yang  bisa  memprediksi  probabilitas  sebuah  class. Klasifikasi  Bayesian  ini  dihitung  berdasarkan Teorema Bayes. Teorema Bayes adalah perhitungan statistik dengan menghitung probabilitas kemiripan kasus  lama  yang  ada  dibasis  kasus  dengan  kasus baru. Teorema Bayes memiliki tingkat akurasi yang tinggi  dan  kecepatan  yang  baik  ketika  diterapkan pada database yang besar [16].
Persamaan  dari  teorema  Bayes  adalah  sebagai berikut:
Keterangan : X : Kriteria suatu kasus berdasarkan masukan Ci : Kelas solusi pola ke-i, dimana i adalah jumlah label kelas
P(Ci|X)  :  Probabilitas  kemunculan  label  kelas  Ci dengan kriteria masukan X P(X|Ci)  :  Probabilitas  kriteria  masukan  X  dengan label kelas Ci
P(Ci) : Probabilitas label kelas Ci Particle Swarm Optimization (PSO) Particle Swarm Optimization (PSO)
dikembangkan  oleh  Kennedy  dan  Eberhart  (1995) sebagai  algoritma  optimasi  yang  bersifat  stokastik dan berdasarkan pada model simulasi sosial. Secara umum PSO memiliki karakteristik  yaitu konsepnya sederhana,  mudah  implementasinya,  efisien  dalam komputasi.  Modifikasi  kecepatan  dan  posisi  tiap partikel  dapat  dihitung  menggunakan  kecepatan saat  ini  dan  jarak  pbesti,d  ke  gbestd  seperti ditunjukan persamaan berikut
Menghitung  kecepatan  baru  untuk  tiap  partikel (solusi  potensial)  berdasarkan  pada  kecepatan sebelumnya  (Vi,m),  lokasi  partikel  dimana  nilai
fitness  terbaik  telah  dicapai  (pbest),  dan  lokasi populasi  global  (gbest  untuk  versi  global,  lbest untuk  versi  local)  atau  local  neighborhood  pada algoritma  versi  local  dimana  nilai  fitness  terbaik telah dicapai.
Memperbaharui  posisi  tiap  partikel  pada  ruang solusi.  Dua  bilangan  acak  c1  dan  c2  dibangkitkan sendiri.  Penggunaan berat inersia  w  telah memberikan  performa  yang  meningkat  pada sejumlah  aplikasi  [21].  Hasil  dari  perhitungan partikel  yaitu  kecepatan  partikel  diantara  interval [0,1].
Dimana: n : jumlah partikel dalam kelompok
d
: dimensi
vi,m   : kecepatan partikel ke-i pada iterasi ke-i w : faktor bobot inersia
c1, c2  : konstanta akeselerasi (learning rate) R : bilangan random (0-1)
xi,d : posisi saat ini dari partikel ke-i pada iterasi ke-i pbest  : posisi terbaik sebelumnya dari partikel ke-i gbest    :  partikel  terbaik  diantara  semua  partikel dalam satu kelompok atau populasi

## Pengujian dan Evaluasi
Model  validasi  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  10  fold  cross  validation.  10  fold  cross validation  digunakan  untuk  mengukur  kinerja model  prediksi.  Setiap  dataset  secara  acak  dibagi menjadi  10  bagian  dengan  ukuran  yang  sama. Selama 10 kali, 9 bagian untuk melatih model (data training)  dan  1  bagian  digunakan  untuk  menguji (data  testing)  yang  lainya  setiap  kali  dilakukan pengujian.  Pegukuran  pada  evaluasi  kinerja klasifikasi  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa akurat  model  klasifikasi  dalam  prediksi  kelas  dari suatu baris data [19].
Tabel 1 Confusion Matrix
True  positive  (tp)  merupakan  jumlah  record positif  dalam    data  set  yang  diklasifikasikan positive.  True  negative  (tn)  merupakan  jumlah record negative dalam data set yang
diklasifikasikan  negative.  False  positive  (fp) merupakan  jumlah  record  negatif  dalam  data  set yang  diklasifikasikan  potitif.  False  negative  (fn) merupakan  jumlah  record  positive  dalam  data  set yang diklasifikasikan negative.
Metode confusion matrix merepresentasikan hasil evaluasi model dengan menggunakan tabel matriks, jika  dataset  terdiri  dari  dua  kelas,  kelas  pertama dianggap positif, dan kelas kedua dianggap negative [20].  Evaluasi  menggunakan  confusion  matrix menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  recall.  Akurasi dalam  klasifikasi  merupakan  presentase  ketepatan record  data  yang  diklasifikasikan  secara  benar setelah  dilakukan  pengujian  pada  hasil  klasifikasi. Precision  atau  confidence  merupakan  proporsi kasus yang diprediksi positif yang juga positif benar pada  data  yang  sebenarnya.  Recall  atau  sensitivity merupakan  proporsi  kasus  positif  yang  sebenarnya yang diprediksi positif secara benar.
Berikut  adalah  persamaan  model  confusion matrix:
a. Nilai  akurasi  (acc)  adalah  proporsi  jumlah prediksi  yang  benar.  Dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan:
b. Sensitivity atau recall digunakan untuk membandingkan  proporsi tp terhadap tupel yang positif,  yang  dihitung  dengan  menggunakan persamaan:
c. PPV  (positive  predictive  value)  atau  precision adalah  proporsi  kasus  dengan  hasil  diagnosa positif,  yang  dihitung  dengan  menggunakan persamaan:
Hasil  akurasi  juga  dapat  dilihat  dengan melakukan perbandingan klasifikasi menggunaakan curva Receiver Operating Characteristic (ROC) dari hasil  confusion  matrix.  ROC  menghasilkan  dua garis  dengan  bentuk  true  positif  yang  ditandai dengan  garis  vertical  dan  false  positive  yang ditandai  dengan  garis  horiozontal.  ROC  adalah grafik  antara  sensitivitas  true  positive  rate  pada sumbu  X  dan  sumbu  Y.  Kurva  ROC  menunjukkan akurasi  dan  membandingkan  klasifikasi  secara visual. ROC mengekspresikan confusion matrix.
Tingkat akurasi dapat di diagnosa sebagai berikut [21]
a. Akurasi 0.90 – 1.00 = Excellent classification
b. Akurasi 0.80 – 0.90 = Good classification
c. Akurasi 0.70 – 0.80 = Fair classification
d. Akurasi 0.60 – 0.70 = Poor classification
e. Akurasi 0.50 – 0.60 = Failure classification

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  analisis  dalam  penelitian  ini  mengacu pada  tahapan  proses  CRISP-DM.  CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) merupakan  suatu  konsorsium  perusahaan  yang didirikan  oleh  Komisi  Eropa  pada  tahun  1996  dan telah  ditetapkan  sebagai  proses  standar  dalam  data mining  yang dapat diaplikasikan di berbagai sektor industri.
a. Business Understanding.
Dalam  penelitian  ini  fokus  pada  pendeteksian kanker payudara dengan menggunakan perbandingan 2 algoritma klasifikasi data mining yaitu Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes.
Gambar 1.  CRISP-DM
b. Data Understanding.
Dataset kanker payudara diambil pada http://archive.ics.uci.edu,  Breast  Cancer  dari  Dr. William H. Woldberg (1989-1991) University of Wisconsin Hospital, Madison, USA.
c. Data Preparation.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pemilihan  data seluruh  indikator  dalam  membentuk  dataset kanker payudara. Selanjutnya dilakukan pembobotan  nilai  yang  secara  default  sudah  ada http://archive.ics.uci.edu. Dataset kanker payudara ini berjumlah 699 dengan 11 parameter indikator  yang  akan  diuji  antara  lain:  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, dan Class (atribut hasil prediksi). d. Modelling.
Model  klasifikasi  dimulai  dari  dataset  akan dilakukan pemodelan dengan algoritma klasifikasi  sehingga dihasilkan model klasifikasi dan  memunculkan  parameter  evauasi.  Model yang ada dalam penelitian ini adalah perbandingan  optimasi  Algoritma  C4.5  +  PSO dan Naïve Bayes + PSO e. Evaluation Pada  phase  ini  akan  dilakukan  proses  evaluasi dari  phase  sebelumnya.  Phase  evaluasi  ini  akan dilakukan  perbandingan  quantitatif  dengan mempertimbangkan  nilai  komparasi  confusion matrix  dengan  pengukuran  berupa  Accuracy, Precision dan Recall.
f. Deployment.
Tahapan  penentuan  model  klasifikasi  yang memiliki  nilai  kinerja  terbaik  dari  hasil  uji  T- Test  hasil  komparasi  model  data  mining Algoritma C4.5 + PSO dan Naïve Bayes + PSO. Kemudian dibuat rekomendasi model mana yang terbaik  yang  diterapkan  pendeteksian  kanker payudara.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil konfigurasi model pada Rapidminer versi 9 dengan  perbandingan  metode  klasifikasi  data mining  yaitu  Algoritma C4.5 dan  Naïve  Baye menggunakan  uji  beda  T-Test  untuk  mencari kinerja terbaik.

## Gambar 2 Main Model Penelitian

## Algoritma C4.5
Hasil  model  konfigurasi  Algoritma C4.5 pada Rapidminer  versi  9  dengan performance 10- fold Cross Validation .
Gambar 3 Konfigurasi Model Algoritma C4.5
Hasil  pengujian  dan  validasi  melalui confusion matrix Algoritma C4.5 pada  Rapidminer  versi  9 tervisualisasi  pada  hasil performance dengan pengukuran akurasi, precision , dan recall digambarkan  pada  gambar  4  sedangkan  pada gambar 6 adalah hasil kurva ROC.
Gambar 4 Hasil Confusion Matrix C4.5 Gambar 5 Hasil Performance Algoritma C4.5
Gambar 6 Kurva ROC Algoritma C4.5

## Algoritma Naïve Bayes
Hasil model konfigurasi Algoritma Naïve Bayes pada  Rapidminer  versi  9  dengan performance 10- fold Cross Validation .

## Gambar 7 Konfigurasi Model Naïve Bayes
Hasil  pengujian  dan  validasi  melalui confusion matrix Algoritma Naive  Bayes pada  Rapidminer versi  9  tervisualisasi  pada  hasil performance dengan  pengukuran  akurasi, precision ,  dan recall digambarkan  pada  gambar  8  sedangkan  pada gambar 10 adalah hasil kurva ROC.
Gambar 8 Hasil Confusion Matrix Naïve Bayes Gambar 9 Hasil Performance Naïve Bayes
Gambar 10 Kurva ROC Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  C4.5  +  Particle  Swarm  Optimization (PSO)
Hasil  model  konfigurasi  Algoritma C4.5 berbasis Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada Rapidminer  versi  9  dengan performance 10- fold Cross Validation .
Gambar 11 Konfigurasi Algoritma C4.5 + PSO
Hasil  pengujian  dan  validasi  melalui confusion matrix Algoritma C4.5  +  PSO pada  Rapidminer versi  9  tervisualisasi  pada  hasil performance dengan  pengukuran  akurasi, precision ,  dan recall digambarkan  pada  gambar  12  sedangkan  pada gambar 14 adalah hasil kurva ROC.
Gambar 12 Hasil Confusion Matrix C4.5 + PSO Gambar 13 Hasil Performance C4.5 + PSO
Gambar 14 Kurva ROC Algoritma C4.5 + PSO

## Algoritma  Naïve  Bayes  +  Particle  Swarm
Optimization (PSO)
Hasil  model  konfigurasi  Algoritma Naïve Bayes berbasi Particle  Swarm  Optimization  (PSO) pada  Rapidminer  versi  9  dengan performance 10- fold Cross Validation .
Gambar 15 Konfigurasi Model Algoritma Naïve Bayes PSO
Hasil  pengujian  dan  validasi  melalui confusion matrix Algoritma Naive  Bayes  +  PSO pada Rapidminer  versi  9  tervisualisasi  pada  hasil performance dengan pengukuran akurasi, precision , dan recall digambarkan pada gambar 16 sedangkan pada gambar 18 adalah hasil kurva ROC.

## Gambar 16 Hasil Confusion Matrix Naïve Bayes PSO
Gambar 17 Hasil Performance Naïve Bayes PSO
Gambar 18 Kurva ROC Algoritma Naïve Bayes + PSO

## Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  evaluasi didapatkan  perbandingan  hasil  performa  dari
masing  masing  algoritma  dan  penerapan  optimasi yang dapat dijabarkan sebagai berikut.

## Tabel 2 Hasil Komparasi Kinerja Algoritma
Parameter Kinerja C4.5 C4.5 (PSO) Naïve Bayes Naïve Bayes (PSO) Accuracy 90,19% 94,29% 97,65% 97,96% Precision 90,16% 91,90% 94,60% 95,40% Recall 81,49% 91,97% 99,17% 99,17% AUC 0,948 0,968 0,990 0,990
Berdasarkan  hasil  penerapan  optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) pada tabel 2 didapatkan bahwa terbukti optimasi Particle Swarm Optimization  (PSO) dapat  meningkatkan  performa atau  kinerja  algoritma  algoritma C4.5 dan Naive Bayes .  Pada  indikator  akurasi  algoritma C4.5 mengalami  peningkatan  dari  90,19%  menjadi 94,29%  dan  akurasi Naïve  Bayes 97,65%  menjadi 97,96%.  Selain  itu  berdasarkan  evaluasi  yang dilakukan secara confusion matrix ternyata terbukti bahwa  hasil  akurasi  tertinggi  pada  perbandingan hasil  kinerja  klasifikasi  didapatkan  oleh  algoritma Naïve  Bayes berbasis PSO sebesar  97.96%  disusul algoritma C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) sebesar 94.29%.
Ditinjau  dari  indikator  pengukuran precision dan recall juga  mengalami  peningkatan  yang signifikan  diantaranya  algoritma C4.5 dengan  nilai precision dan recall sebesar  90,16%  dan  81,49% meningkat  menjadi  91,90%  dan  91,97%  dan algoritma Naïve  Bayes dengan  nilai precision dan recall sebesar 94,69% dan 99,17% menjadi 95,40% dan 99,17%.
Analisis  yang berbeda ditinjau dari pengukuran AUC bahwa  penerapan  optimasi  berbasis Particle
Swarm
Optimization (PSO) tidak terlalu berpengaruh  pada  pingkatan  kinerja  algoritma secara  keseluruhan.  Terjadi  peningkatan  pada algoritma C4.5 namun  tidak  pada  algoritma Naïve Bayes. Secara  keseluruhan  algoritma C4.5 dan Naïve  Bayes berdasarkan  nilai AUC masuk  pada predikat Excelent Classification.
Dari  hasil  T-Test  pada  gambar  19  dapat disimpulkan bahwa algoritma Naïve Bayes Particle Swarm Optimization (PSO) memiliki nilai tertinggi sebesar  0,980  disusul  algoritma  C4.5  (PSO)  0,940. Dengan  demikian  algoritma  Naïve  Bayes  Particle Swarm  Optimization  (PSO)  dapat  memberikan
solusi  terbaik  terhadap  akurasi  pendeteksian penyakit kanker payudara.
Gambar 19 Hasil Uji T-Test
Standar  nilai  ambang  batas  untuk  menentukan signifikansi  sesuai  petunjuk  pada Rapidminer adalah  di  bawah  0.05.  Sehingga  dari  nilai  gambar 19  menunjukkan  bahwa  nilai  tingkat  signifikansi model  algoritma Naïve  Bayes yang  dioptimasi Particle  Swarm  Optimization ( PSO )  menghasilkan nilai  0.002,  lebih  kecil  dari  nilai  ambang  batas. Sehingga  hal  tersebut  berarti  dapat  dipastikan kinerja  dari  model  algoritma Naïve  Bayes berbasis PSO  secara  nyata  akan  lebih  baik  dari  model algoritma C4.5  (PSO). Dari  beberapa  pengujian yang  telah  dilakukan,  keseluruhan  data  yang  telah dihasilkan  dapat  dijadikan  sebagai  dasar  atau pendukung pengambilan keputusan dalam membuat kesimpulan hasil penelitian.
Gambar 20 Pairwise T-Test

## IV. PENUTUP

## KESIMPULAN
a. Terbukti optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) dapat  meningkatkan  kinerja  akurasi algoritma C4.5 dan Naive  Bayes. Pada  akurasi algoritma C4.5 mengalami  peningkatan  dari 90,19%  menjadi  94,29%,  akurasi Naïve  Bayes dengan nilai 97,65% menjadi 97,96%.
b. Hasil  kinerja  terbaik  yang  diuji  menggunakan T-Test pada  algoritma C4.5 dan Naïve  Bayes berbasis  Particle  Swarm  Optimization  (PSO) dapat  dihasilkan  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes (PSO)  memiliki  nilai  tertinggi  sebesar  0,980 dilanjutkan  algoritma C4.5  (PSO) sebesar 0,943. Dengan demikian algoritma Naïve Bayes Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dapat
memberikan  solusi  terbaik  terhadap  akurasi pendeteksian penyakit kanker payudara.

## SARAN
a. Dibutuhkan jumlah data yang lebih besar, atribut yang  lebih  kompleks,  bahkan  menggunakan sampel penyakit lain yang sifatnya baru sehingga kedepanya  hasil  pengukuran  yang  dihasilkan akan lebih berguna dan lebih handal akurasinya. b. Menggunakan  metode  optimasi  lain  seperti  Ant Colony Optimization (ACO), Genetik Algorithm (GA) dan lain sebagainya.
c. Melakukan  pengujian  dan  perbandingan  pada algoritma  lain  ataupun  menggunakan  metode hybrid untuk mendapatkan pengetahuan komparasi yang lebih luas.
d. Melakukan pengembangan pada tahap preprocessing data dengan menggunakan metode seleksi  atribut  yang  lain  seperti  chi-square, information  index  dan  lain  sebagainya  untuk ketepatan penyeleksian atribut.

## R EFERENSI
[1] Saiyed,  Sohana.  2016,  A  Survey  on  Naïve  Bayes  Based  Prediction  of Heart Disease Using Risk Factors, India: CSPIT Changa, Vol 3, Issued 25 Maret 2016.
[2] Tawang  Wulandari,  Marji  &  Lailil  Muflikhah,  2018,  Klasifikasi  Jenis Kanker  Berdasarkan  Struktur  Protein  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, e-ISSN: 2548-964X, Vol. 2, No. 10 Oktober 2018
[3] Elsa Nuramilus Shofia, Rekyan Regasari Mardi Putri, Achmad Arwan, 2017,  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Demam:  DBD,  Malaria  dan Tifoid  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  –  Certainty  Factor, Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer,  e- ISSN: 2548-964X, Vol. 1, No. 5, Mei 2017
[4] Muhdi,  Abdullah,  Usman,  2017,  Sistem  Klasifikasi  Penyakit  Asma Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, Jurnal SISTEMASI, ISSN:2302-8149, Volume 6, Nomor 3, September  2017 : 33 – 39
[5] Abdul  Rohman,  Vincent  Suhartono  &  Catur  Supriyanto,  2017, Penerapan Algoritma C4.5 Berbasis Adaboost Untuk Prediksi Penyakit Jantung,  Jurnal  Teknologi  Informasi,  ISSN  1907-3380,  Volume  13 Nomor 1, Januari  2017
[6] Deny  Wiria  Nugraha,  A.Y.  Erwin  Dodu  &  Novilia  Chandra,  2017,
Klasifikasi  Penyakit  Stroke  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes
Classifier,  SemanTIK,  ISSN  :  2502-8928,  Vol.3,  No.2,  Jul-Des  2017, pp. 13-22
[7] Ari Muzakir, Rika Anisa Wulandari, 2016, Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree, Scientific  Journal  of  Informatics,  p-ISSN  2407-7658,  Vol.  3,  No.  1, Mei 2016 [8] Tejas  Mehta,  Dhaval  Kathiriya,  2016,  Performance  Analysis  of  Data
Mining  Classification  Techniques,  International  Journal  of  Innovative Research in Science, Engineering and Technology, ISSN : 2319-8753.
Vol. 5, Issue 3
[9] Leni  Marlina,  Muslim,  Andysah  Putera  Utama  Siahaan,  Data  Mining Classification  Comparison  (Naïve  Bayes  and  C4.5  Algorithms), International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) – Volume 38 Number 7, ISSN: 2231-5381, 2016
[10] Andri  Permana  Wicaksono,  Tessy  Badriyah,  Achmad  Basuki,  2016, Comparison  of  The  Data-Mining  Methods  in  Predicting  The  Risk Level of Diabetes, International Journal of Engineering Technology (E MITTER), Vol. 4, No. 1, ISSN: 2443-1168
[11] Achmad Rifai, Rizki Aulianita, 2018, Komparasi Algoritma Klasifikasi C4.5  dan  Naïve  Bayes  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Untuk Penentuan  Resiko  Kredit,  Journal  Speed  –  Sentra  Penelitian Engineering dan Edukasi, ISSN : 1979-9330, Volume 10 No 2 – 2018. [12]  Durairaj,  M.,  &  Deepika,  R,  2015,  Comparative  Analysis  of Classification  Algorithms  for  the  Prediction  of  Leukemia  Cancer. International  Journal  of  Advanced Research  in Computer  Science  and Software Engineering; Volume 5, No. 8, pp. 787-791
[12] Saprudin, 2017, Penerapan Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk Klasifikasi dan Analisis Kredit Dengan Menggunakan Algoritma C4.5, Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang,  ISSN  2541-1004,  Vol  2, No.4 Desember 2017.
[13] Husin  Muhamad,  Cahyo  Adi  Prasojo,  Nur  Afifah  Sugianto,  Listiya Surtiningsih,  Imam  Cholissodin,  2017,  Optimasi  Naïve  Bayes Classifier  Dengan  Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  Pada Data  Iris,  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK),  p- ISSN: 2355-7699, Vol. 4, No. 3, September 2017, hlm. 180-184 [14] Mirza  Yogy  Kurniawan,  Muhammad  Edya  Rosadi,  2017,  Optimasi Decision  Tree  Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  Pada  Data Siswa Putus Sekolah, JTIULM - Volume 2, Nomor 1, Juni 2017: 15  - 22
[15] Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2012).  Data  Mining:  Concepts  and Techniques.
[16] Kusrini  dan  Emha  Taufiq  Lutfi,  2009,  Algorima  Data  Mining,  Andi Offset, Yogyakarta.
[17] Rahayu-Tjioe,  A,  1991,  Kanker  payudara.  Yayasan  Kanker Wisnuwardhana, Surabaya
[18] Santosa,  B.  2007.  Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan Bisnis. Graha Ilmu, Yogyakarta.
[19] Bramer,  Max.  (2007).  Principles  of  Data  Mining.  London:  Springer. ISBN-10: 1-84628-765-0, ISBN-13: 978-1-84628-765-7.
[20] Gorunescu, F. (2011). Data Mining Concepts, Models and Techniques, Springer, Verlag Berlin Heidelrbeg
[21] Wu,  X.,  Shi,  Y.,  &  Eberhart,  R.  (2004).  Recent  Advances  in  Particle Swarm. IEEE, 90-97