http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Pasien Kanker Payudara Menggunakan Metode
Support Vector Machine dengan Backward Elimination
1 Rina Resmiati, 2 Toni Arifin
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya,
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Jl. Sekolah Internasional No. 1-2, Antapani, Bandung 40282, Indonesia *e-mail: rinaresmiati25@gmail.com
( received : 16 Januari 2021, revised : 9 Maret 2021, accepted : 1 April 2021)

## Abstrak
Kanker payudara merupakan tumor ganas yang tumbuh pada sel-sel payudara dan dapat menyebar di antara  jaringan  atau  organ  di  sekitar  payudara  dan  berpindah  ke  bagian  tubuh  lainnya.  Jika  deteksi kanker  dilakukan  sejak  dini,  memungkinkan  dilakukan  penanganan  yang  lebih  baik  dan  timbulnya sel-sel  kanker  dapat  diatasi  dengan  segera  dan  dihentikan  penyebarannya.  Untuk  membantu meningkatkan  kemampuan  pendeteksian  otomatis  dapat  digunakan  teknik machine  learning dengan metode klasifikasi. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan yaitu metode Support Vector Machine .  Pada  penelitian  ini,  metode Support  Vector  Machine diterapkan  pada Breast  Cancer Coimbra  Data  Set .    Penerapan Backward  Elimination bertujuan  untuk  mengoptimalkan  performa suatu  model  dengan  sistem  kerja  pemilihan  mundur  dan  memilih  atribut  yang  paling  relevan  pada proses klasifikasi. Hasil penelitian klasifikasi pasien kanker payudara menggunakan metode Support Vector  Machine menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  65,22%  dan  nilai  AUC  sebesar  0,700  yang termasuk ke dalam kategori Fair Classification . Sedangkan hasil penelitian klasifikasi pasien kanker payudara menggunakan metode Support Vector Machine dengan Backward Elimination menghasilkan nilai akurasi sebesar 95,65% dan nilai AUC sebesar 1,000 yang termasuk ke dalam kategori Excellent Classification .
Kata Kunci: backward elimination , kanker payudara, klasifikasi, support vector machine

## Abstract
Breast  cancer  is  a  malignant  tumor  that  grows  on  the  cells  of  the  breast  and  can  spread  between tissues or organs around the breast and move to other parts of the body. If the detection of cancer is done  early,  it  is  possible  to  do  better  treatment  and  the  emergence  of  cancer  cells  can  be  treated immediately  and  stopped  spreading.  To  help  improve  automatic  detection  capabilities,  machine learning  techniques  with  classification  methods  can  be  used.  One  of  the  classification  methods  that can be used is the Support Vector Machine method. In this study, the Support Vector Machine method was applied to the Breast Cancer Coimbra Data Set. The application of Backward Elimination aims to  optimize the  performance  of a  model  with  a  backward  selection  work  system and  select the  most relevant attributes in the classification process. The results of the classification study of breast cancer patients using the Support Vector Machine method resulted in an accuracy value of 65.22% and an AUC value of 0.700 which was included in the Fair Classification category. Meanwhile, the results of the classification research of breast cancer patients using the Support Vector Machine method with Backward Elimination resulted in an accuracy value of 95.65% and an AUC value of 1,000 which is included in the Excellent Classification category.
Keywords: backward elimination, breast cancer , classification, support vector machine

## 1 Pendahuluan
Kanker merupakan penyakit yang dapat tumbuh hampir di semua organ atau jaringan tubuh [1] . Kanker adalah penyakit dimana terjadi kerusakan dan tumbuh tidak normal pada gen yang mengontrol regenerasi sel dalam tubuh manusia  [2] , yaitu terdapat kelainan siklus sel khas yang  mengakibatkan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kemampuan  sel  melakukan  pembelahan  sel  lebih  dari  batas  normal.  Akibatnya  dapat  menyerang jaringan biologis di dekatnya dan melalui aliran darah dapat berpindah ke jaringan tubuh lainnya [3].
Salah  satu  penyebab  kematian  utama  di  seluruh  dunia  adalah  penyakit  kanker.  Sekitar  8,2  juta orang  meninggal  disebabkan  kanker  pada  tahun  2012  [4].  Berdasarkan  data  Globocan  Tahun  2018, Indonesia berada pada peringkat 8 di Asia Tenggara dan 23 di Asia dalam hal jumlah penyakit kanker. Kanker payudara merupakan jenis kanker yang banyak diderita oleh kaum wanita di Indonesia dengan jumlah  kejadian  42,1  per  100.000  orang  dan  jumlah  kematian  rata-rata  17  per  100.000  orang  [5] . Prevalensi  kanker  bergerak  cepat  di  negara  berkembang  karena  semakin  meningkatnya  gaya  hidup yang  dapat  memicu  penyakit  ini,  seperti  merokok,  kurang  beraktivitas  secara  fisik,  dan  melakukan diet  “ westernized ”  [6].  Studi  epidemiologi  juga  mendukung  bahwa  obesitas  erat  kaitannya  dengan perkembangan beberapa jenis kanker, seperti kanker payudara [7].
Kanker  payudara  adalah  penyakit  ganas  yang  menyerang  jaringan  payudara  yang  dapat  berasal dari  epitel  duktus  maupun  lobulusnya  [8] . Kanker  payudara  merupakan  tumor  ganas  yang  tumbuh tidak normal pada sel-sel payudara [9] yang dapat menyebar di antara jaringan atau organ di sekitar payudara  dan  berpindah  ke  bagian  tubuh  yang  lain  [10] . Kanker  payudara  sangat  berpengaruh terhadap  fisik  dan  mental  kesehatan  seorang  wanita  [11]  seperti  keterkejutan  mental,  takut,  depresi bahkan  bisa  sampai  panik  dan  melakukan  hal-hal  yang  tidak  terlalu  penting  [12].  Kanker  payudara termasuk  jenis  kanker  yang  paling  banyak  menyerang  kaum  wanita  di  negara-negara  dengan penghasilan  menengah  ke  bawah  yang  peluang  untuk  melakukan  pencegahan  dan  deteksi  dini  atau keduanya sedikit [2] .
Mendeteksi kanker sejak dini memungkinkan untuk dilakukan penanganan yang lebih baik  [10] dan timbulnya sel-sel kanker dapat diatasi dengan segera dan dihentikan penyebarannya [13] . Strategi penting untuk deteksi dini dan memastikan kemungkinan yang lebih besar untuk  mendapatkan hasil yang baik dalam pengobatan yaitu skrining kanker payudara [14]. Skrining mammografi merupakan salah  satu  teknik  deteksi  dini  kanker  payudara  [15]  dan  prosedur  tunggal  yang  mampu  mendeteksi kanker  payudara  stadium  awal  atau  sebelum  kanker  itu  jelas.  Namun  kasus  klasifikasi  mammografi yang  tidak  tepat,  masih  merupakan  salah  satu  area  untuk  perbaikan  dalam  pendeteksian  kanker payudara.  Dengan  demikian,  masih  terdapat  tantangan  untuk  dapat  menemukan  alat  deteksi  yang efektif.  Parameter  tubuh,  seperti  yang  diperoleh  dari  sampel  darah,  yaitu  analisis  darah  rutin  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  keberadaan  kanker  payudara    dan  dapat  memberikan  cara  alternatif untuk mendeteksi kanker payudara dengan lebih baik bagi kaum wanita [16] , [14] . Dalam  bidang  kecerdasan  buatan,  teknik machine  learning diperkenalkan  untuk  membantu meningkatkan  kemampuan  pendeteksian  otomatis  [17] . Metode  klasifikasi machine  learning salah satu  teknik  data  mining  dapat  membantu  untuk  mendeteksi  penyakit  kanker  [9] . Data  mining merupakan suatu proses untuk menganalisis dataset besar yang setiap tahunnya jumlah data semakin bertambah, mengekstraksi dan menemukan informasi atau pola dan pengetahuan yang ada dalam data tersebut [18], [19].
Salah satu metode yang baik untuk masalah klasifikasi dan regresi baik linier maupun nonlinier adalah Support Vector Machine [20] . Metode Support Vector Machine pada awalnya digunakan untuk klasifikasi  data  berbentuk  linier,  namun  kini  dikembangkan  agar  dapat  digunakan  untuk  data berbentuk  nonlinier  dengan  menarapkan kernel  trick [21] . Cara  kerja  metode  ini  yaitu  mencari hyperplane dengan  margin  yang  maksimal  untuk  memisahkan  antar  kelas  klasifikasi.  Metode  SVM merupakan  metode  klasifikasi  dengan  waktu  komputasi  yang  relatif  cepat  [22] . Beberapa  penelitian membuktikan  bahwa  SVM  unggul  dalam  melakukan  klasifikasi,  seperti  pada  penelitian  tentang analisa perbandingan tingkat performansi metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes classifier untuk klasifikasi jalur minat SMA  [23] , kemudian perbandingan metode data mining SVM dan NN untuk  klasifikasi  penyakit  ginjal  kronis    [24]  dan  perbandingan  metode  prediksi Support  Vector Machine dan Linear  Regression menggunakan Backward  Elimination pada  produksi  minyak  kelapa [25] . Dengan  kelebihan  yang  dimiliki  metode  SVM,  ternyata  metode  ini  pun  memiliki  kelemahan yaitu  sulitnya  memilih  fitur  yang  relevan  dan  optimal  pada  nilai  atribut  yang  digunakan  sehingga mengakibatkan nilai akurasi menjadi kecil [26] .
Salah  satu  metode  untuk  mengoptimalkan  akurasi  yaitu  menggunakan  seleksi  fitur,  salah  satu diantaranya  adalah Backward  Elimination .  Metode Backward  Elimination merupakan  metode  yang bertujuan untuk mengoptimalkan performa suatu model dengan sistem kerja pemilihan mundur  [27] . Metode ini digunakan sebagai seleksi fitur dengan cara pemilihan ke depan kemudian menguji semua
atribut,  atribut-atribut  yang  dianggap  tidak  sesuai  dan  tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  data  yang diolah akan dibuang [3] , [26] , [28] , [29] . Metode backward elimination akan membuang satu atribut yang tidak sesuai dan menghasilkan subset atribut baru setiap melakukan perulangan [30]. Pada saat dibandingkan  dengan  cara statistik  dalam  menyeleksi  fitur,  metode ini  menghasilkan  performa  yang lebih baik yang diperoleh dari sensitivitas, spesifisitas dan keakuratan [27] . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa dari metode Support Vector Machine dengan seleksi fitur Backward Elimination dalam klasifikasi pasien kanker payudara. Dataset yang digunakan yaitu Breast  Cancer  Coimbra  Data  Set dengan  parameter  yang  digunakan  diantaranya age ,  BMI, glucose , insulin, HOMA, leptin, adiponectin , resistin dan MCP.1.

## 2 Tinjauan Pustaka
Penelitian  tentang  klasifikasi  kanker  payudara  dengan  metode  yang  beragam  telah  banyak dilakukan.  Seperti  dalam  [31],  [3],  [14],  [9]  dan  [32] . Penelitian  Farahdiba  dan  Nugroho  [31] menggunakan  algoritma Gain  Ratio untuk  klasifikasi  kanker  payudara  termasuk  kanker  payudara ganas  atau  jinak.  Dataset  yang  digunakan  yaitu Winconsin  Breast  Cancer  Dataset .  Atribut  yang digunakan  dalam  klasifikasi  yaitu  ketebalan  rumpun,  keseragaman  ukuran  sel,  keseragaman  bentuk sel, adhesi marjinal, ukuran sel epitel tunggal, ukuran asli nuclei, kromatin, keadaan nucleoli normal dan mitosis. Algoritma gain ratio dalam klasifikasi jenis kanker payudara menghasilkan nilai akurasi sebesar 95,17%, recall sebesar 92,55% dan precision sebesar 93,76%.
Ma'arif  dan  Arifin  [3]  melakukan  optimasi  metode  SVM  dengan  seleksi  fitur Backward Elimination untuk  mengklasifikasikan  jenis  kanker  payudara  ganas  atau  jinak.  Dataset  yang digunakan yaitu Winconsin Breast Cancer Dataset dan  menyatakan bahwa Support Vector Machine (SVM) baik untuk klasifikasi kanker payudara pada dataset WBC dan nilai performansi akurasi dan AUC  nya  tertinggi  diantara  algoritma  lain  yang  telah  uji.  Kemudian  optimasi  fitur  dengan menggunakan algoritma Backward Eliminantion dapat menyeleksi fitur dengan baik diantara seleksi fitur  lain  yang  telah  diuji  dan  penggabungan  antara  SVM  dan Backward  Elimination mampu meningkatkan akurasi sebesar 14%, sehingga menghasilkan akurasi sebesar 97,14%.
Penelitian  oleh    Patricio  et  al.  [14] pada  tahun  2018  menggunakan  metode Logistic Regression , Random  Forest dan Support  Vector  Machine untuk  mengembangkan  dan  menilai model  prediksi  yang  dapat  digunakan  sebagai biomarker kanker  payudara,  berdasarkan  data antropometrik dan  parameter  yang  dikumpulkan  dalam  analisis  darah  rutin.  Penelitiannya menggunakan  data  166  peserta  dengan  beberapa  fitur  klinis,  termasuk  usia,  BMI,  Glukosa, Insulin, HOMA, Leptin, Adiponektin, Resistin dan MCP-1. Metode SVM menggunakan Glukosa, Resistin,  Usia  dan  BMI  sebagai  prediktor  memungkinkan  memprediksi  keberadaan  kanker payudara  pada  wanita  dengan  sensitivitas  berkisar  antara  82  dan  88%  dan  spesifisitas  berkisar antara 85 dan 90%. Interval kepercayaan 95% untuk AUC adalah [0,87, 0,91].
Penelitian  Artha  et  al.  [9]  menggunakan  metode  V-ELM  untuk  mengklasifikasikan  pengidap kanker payudara, yaitu menggunakan dataset Breast Cancer Coimbra . Penelitiannya menguji banyak hidden  neuron yaitu  pada  rentang  nilai  5  sampai  dengan  20  menghasilkan  nilai  akurasi  yang meningkat, sehingga menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 89,564%.
Madyaningrum dan Sulastri [32] menggunakan metode K- nearest Neighbor untuk memprediksi kekambuhan penyakit kanker payudara dengan  dataset Breast Cancer . Pada penelitian ini dilakukan tiga  kali  percobaan  dengan  komposisi  data training dan  data testing yang  berbeda.  Pada  percobaan pertama yaitu data training 80% dan data testing 20% menghasikan akurasi terbaik sebesar 80%.

## 3 Metode Penelitian
Menurut  Dawson  [33],  metode  penelitian  yang  paling  umum  digunakan  ada  empat  yaitu penelitian tindakan, eksperimen, studi kasus, dan survei. Pada penelitian ini dilakukan penelitian eksperimen  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Eksperimen  yaitu  jenis  penelitian  yang  melakukan penyelidikan  hubungan  ketergantungan  dengan  menggunakan  tes  dimana  yang  mengendalikan adalah peneliti itu sendiri [33]. Penelitian ini dilakukan dengan tahapan seperti pada Gambar 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
D ata  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Breast  Cancer  Coimbra  Dataset yang merupakan data publik atau data sekunder yang bukan berasal langsung dari penelitian tetapi dari sumber  lain,  yaitu  diambil  dari  situs  web University  of  California  Irvine  Machine  Learning Repository atau lebih dikenal dengan UCI Repository yang merupakan kumpulan database , teori domain dan data  generator yang  digunakan  oleh  komunitas machine  learning untuk  analisis empiris  dari  algoritma machine  learning [34].  Adapun  dataset Breast  Cancer  Coimbra dapat diakses  di  alamat https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Coimbra .  Dataset Breast Cancer Coimbra merupakan hasil penelitian dari Miguel Patricio, Jose Pereira, Joana Crisostomo, Paulo  Matafome,  Raquel  Seica  dan  Francisco  Caramelo  yang  melibatkan  166  peserta  di University  Hospital  Centre  of  Coimbra untuk  pemeriksaan  kanker  payudara.  Dataset tersebut pada tahun 2018 dipublikasikan melalui situs web UCI Repository . Dataset Breast  Cancer  Coimbra terdiri  dari  116 record, memiliki  9  atribut  dan  1  label  atau atribut target (deskripsi atribut dapat dilihat pada Tabel 1 . Label pada dataset ini terdiri dari dua kelas yaitu  1  (Sehat)  dan  2  (Pasien),  dimana  52 record pada  kelas  1  (Sehat)  dan  64 record pada  kelas  2 (Pasien).
Tabel 1. Deskripsi Atribut Dataset Breast Cancer Coimbra No  Atribut Satuan Deskripsi 1 Age Years Usia pasien 2 BMI kg/m2 Body Mass Index (Indeks massa tubuh) 3 Glucose mg/dL Kadar glukosa dalam serum 4 Insulin µU/mL Kadar insulin dalam serum 5 HOMA - Nilai indeks Homeostasis Model Assessment 6 Leptin ng/mL Kadar leptin dalam serum 7 Adiponectin µU/mL Kadar adiponektin dalam serum 8 Resistin mg/dL Kadar resistin dalam serum 9 MCP.1 pg/dL Kadar Monocyte  Chemoattractant  Protein 1  dalam serum 10 Classification - 1 = Healthy Control (Sehat) 2 = Patients (Pasien)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.2 Pengolahan Data Awal
Pada  tahap  ini,  dibutuhkan  eksplorasi  atau  pendalaman  terhadap Breast  Cancer  Coimbra Dataset .  Eksplorasi  ini  dilakukan  untuk  memastikan  semua  atribut  dan  kelas  dalam  dataset tersebut valid , sehingga baik untuk dijadikan objek penelitian. Dengan begitu, tujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi terbaik dari pasien kanker payudara dapat tercapai.
Untuk pengujian model yang digunakan, data akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan  data testing dengan  menggunakan Split  Validation ,  yaitu  besaran  data training dan  data testing ditentukan secara manual. Adapun pada penelitian ini, besaran pembagian data adalah 80% untuk data training dan 20% untuk data testing . Data training untuk pengembangan model dan data testing untuk menguji model. Sebaran dataset dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Sebaran Dataset Breast Cancer Coimbra No Kelas Jumlah Record Data Training Data Testing 1 Healthy Control (Sehat) 52 42 10 2 Patients (Pasien) 64 51 13 Jumlah 116 93 23

## 3.3 Model yang Diusulkan
Model  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  klasifikasi Support  Vector Machine dan Backward  Elimination sebagai  seleksi  fitur.  Model  yang  diusulkan  dapat  dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Model yang Diusulkan
Pada  Gambar  2,  penelitian  dimulai  dengan  melakukan  pembagian  data  menjadi  dua  bagian yaitu  data training sebanyak  80%  dan  data testing sebanyak  20%.  Besaran  pembagian  data training dan testing 80:20  karena  sebelumnya  pernah  diuji  menggunakan  jumlah  lain  seperti 60:40,  70:30,  90:10,  dan hasilnya  tidak  lebih  baik  dari  80:20  atau  80%  untuk  data training dan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
20%  untuk  data testing .  Kemudian  diterapkan  seleksi  fitur Backward  Elimination untuk menghilangkan  atribut  yang  tidak  relevan  dalam  proses  klasifikasi.  Tahapan Backward  Elimination adalah sebagai berikut [35]:
1.   Mulailah dengan menggunakan semua variabel prediktor dalam model.
2.   Hapus variabel prediktor yang memiliki p- value tertinggi atau lebih besar dari nilai target yang telah ditentukan.
3.   Perbaiki model dan ulangi langkah kedua.
4.   Hentikan proses eliminasi jika p- value kurang dari nilai target.
Metode Support  Vector  Mac hine  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  pasien  kanker  payudara dan menghasilkan bobot dari setiap atribut. Tahapan Support Vector Machine adalah sebagai berikut: 1. Mencari nilai weight (w) dan bias (b)
Untuk mencari nilai weight dan bias dapat menggunakan persamaan (1).

## 2. Menentukan nilai hyperplane
Untuk menentukan nilai hyperplane dapat menggunakan persamaan (2).
3. Menguji dan mengklasifikasi data
Untuk menguji dan mengklasifikasi data dapat menggunakan persamaan (3).
Proses  seleksi  fitur  menggunakan Backward  Elimination dilakukan  bersamaan  dengan  proses klasifikasi menggunakan Support Vector Machine agar mendapatkan set atribut yang paling relevan. Kemudian, hasil performa pada model ini akan diukur dengan Area Under Curve (AUC).

## 3.4 Eksperimen dan Pengujian Model
Pada  tahap  ini,  dilakukan  eksperimen  dengan  cara  pemodelan  data  yang  akan  diproses menggunakan  metode  yang  telah  diusulkan  pada  sebuah software .  Penelitian  ini,  melakukan eksperimen  terhadap  klasifikasi  pasien  kanker  payudara  menggunakan  metode Support  Vector Machine dengan Backward Elimination menggunakan Software Rapidminer Studio 9.6. Spesifikasi hardware yang digunakan pada penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Laptop Acer Aspire E1 471
2. Processor Intel core i3 2348M (2.3GHz, 3MB L3 cache)
3. Intel HD Graphics 3000
4. 14.0” HD LED LCD
5. RAM 4 GB
6. HDD 500 GB

## 3.5 Evaluasi dan Validasi
Validasi  menggunakan confusion  matrix dan  kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic ). Untuk  menghitung confusion  matrix dinyatakan  dalam  persamaan  4  sampai  dengan  persamaan  6. Parameter TP ( True Positive ) menunjukkan sampel yang bernilai true diklasifikasi secara benar, FN ( False  Negative )  menunjukkan  sampel  yang  bernilai false diklasifikasi  secara  salah,  FP  ( False Positive )  menunjukkan  sampel  yang  bernilai false diklasifikasi  secara  benar,  TN  ( True  Negative ) menunjukkan  sampel  yang  bernilai true diklasifikasi  secara  salah.  Adapun  untuk  AUC  atau  kurva ROC dinyatakan sebagai berikut [28] : a. Akurasi 0.90 – 1.00 = Excellent classification b. Akurasi 0.80 – 0.90 = Good classification
𝑌𝑖  𝑤. 𝑥𝑖 + 𝑏  ≥ 1 (1)
𝑓 𝑥  = 𝑤 1 𝑥 1 +  𝑤 2 𝑥 2 +  𝑤 𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑏 = 0 (2)
𝑓 𝑥  = 𝑠𝑖𝑔𝑛 𝑤 1 𝑥 1 +  𝑤 2 𝑥 2 +  𝑤 𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑏 (3)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
c. Akurasi 0.70 – 0.80 = Fair classification d. Akurasi 0.60 – 0.70 = Poor classification e. Akurasi 0.50 – 0.60 = Failure classification Nilai accuracy , sensitivity dan specificity dapat dihitung menggunakan persamaan (4), (5) dan (6) berikut.
= (4) = (5) = (6) 4 Hasil dan Pembahasan
Penerapan metode Support Vector Machine dan seleksi fitur Backward Elimination pada Breast Cancer Coimbra Dataset bertujuan untuk mengetahui dan meningkatkan nilai akurasi dari penelitian- penelitian  sebelumnya,  sehingga  akan  dihasilkan  set  atribut  terbaik  untuk  klasifikasi  pasien  kanker payudara. Meningkat atau tidaknya nilai akurasi dapat dilihat pada hasil eksperimen.  Eksperimen ini dilakukan  dengan  dua  tahap,  pertama  adalah  eksperimen  menggunakan  metode Support  Vector Machine dan  kedua  adalah  eksperimen  menggunakan  metode Support  Vector  Machine dengan Backward Elimination . 4.1 Hasil Metode Support Vector Machine
Eksperimen ini dilakukan pada tools Rapidminer dengan pemodelan seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Pemodelan Metode Support Vector Machine Hasil  eksperimen  menggunakan  metode Support  Vector  Machine dengan  menampilkan  nilai weight dari  setiap  atribut  pada  dataset Breast  Cancer  Coimbra yang  terdiri  dari  9  atribut. Kernel model yang dihasilkan oleh metode Support Vector Machine dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Kernel Model Support Vector Machine No Atribut Weight 1 w [ Age ] -0.162 2 w [BMI] -0.421 3 w [ Glucose ] 1.046 4 w [Insulin] 0.326 5 w [HOMA] 0.287 6 w [Leptin] -0.300 7 w [ Adiponectin ] -0.084 8 w [Resistin] 0.520 9 w [MCP.1] -0.031 10 Bias (offset) 0.222
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada Tabel 3 merupakan kernel model dengan nilai weight dan bias dari Support Vector Machine yang  diperoleh  dengan tools  Rapidminer .  Selanjutnya  akan  dijelaskan  nilai  akurasi  yang  diperoleh metode Support Vector Machine.
Tabel 4. Confusion Matrix Metode Support Vector Machine
True 1 True 2 Precision ( Healthy Control ) ( Patients ) Pred.1 7 5 58.33% ( Healthy Control ) Pred. 2 3 8 72.73% ( Patients ) Recall 70.00% 61.54%
Pada  Tabel  4  memberikan  keterangan  prediksi  1 untuk Healthy  Control (Sehat)  dan  prediksi  2 untuk Patients (Pasien)  yang  merupakan  hasil  klasifikasi  dengan  metode Support  Vector  Machine . Sedangkan untuk True 1 (Healthy Control ) dan True 2 ( Patients ) merupakan hasil klasifikasi dari data testing . Dari Tabel 4 dapat dihitung persentase nilai akurasi sebagai berikut:
= 100
= 3 100 =     22
Selain  menghasilkan confussion  matrix ,  pengujian  tersebut  menghasilkan  kurva  ROC  ( Receiver Operating  Characteristic ) seperti  pada  Gambar  4  dengan  nilai  AUC  sebesar  0,700  dan termasuk  ke dalam kategori Fair Classification.
Gambar 4. Grafik ROC Metode Support Vector Machine 4.2 Hasil Metode Support Vector Machine dengan Backward Elimination
Penggunaan  seleksi  fitur  dimaksudkan  untuk  menghilangkan  atribut  yang  tidak  relevan  pada suatu dataset dan untuk meningkatkan nilai akurasi dari klasifikasi pasien kanker payudara.  Adapun penerapan metode Backward Elimination pada tools Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 5. Hasil eksperimen  terhadap  dataset Breast  Cancer  Coimbra yang  sudah  dilakukan  seleksi  fitur  dengan Backward Elimination dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6 .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Penerapan Seleksi Fitur Backward Elimination
Pada  Tabel  5  menampilkan  hasil  eksperimen  terhadap  dataset Breast  Cancer  Coimbra yang sudah dilakukan seleksi fitur dengan Backward Elimination . Sebelum dilakukan seleksi fitur, jumlah atribut sebanyak 9 atribut. Sedangkan setelah dilakukan seleksi fitur jumlah atribut berkurang menjadi 8 atribut.
Tabel 5. Atribut Hasil Seleksi Fitur Backward Elimination No Atribut 1 BMI 2 Glucose 3 Insulin 4 HOMA 5 Leptin 6 Adiponectin 7 Resistin 8 MCP.1
Seleksi  fitur  dilakukan  dengan  menghilangkan  suatu  atribut  bersamaan  dengan  melakukan pemodelan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine.  Backward  Elimination akan menghilangkan atribut yang tidak relevan dan kurang berpengaruh terhadap nilai akurasi, dimana jika suatu atribut dihilangkan dari model maka akan menunjukkan peningkatan nilai akurasi. Atribut yang dihilangkan oleh Backward Elimination yaitu atribut Age .
Tabel 6. Confusion Matrix Metode Support Vector Machine Dengan Backward Elimination True 1 True 2 Precision ( Healthy Control ) ( Patients ) Pred.1 9 0 100% ( Healthy Control ) Pred. 2 1 13 92.86% ( Patients ) Recall 90.00% 100.00%
Dari Tabel 6 dapat dihitung persentase nilai akurasi sebagai berikut:
= 100 = 13 13 1 100 =
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic ) yang dihasilkan pada pengujian tersebut dapat dilihat pada Gambar 6 dengan menghasilkan nilai AUC sebesar 1,000 dan termasuk ke dalam kategori Excellent Classification.
Gambar 6. Grafik ROC Metode Support Vector Machine Dengan Backward Elimination
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dijelaskan di atas,  dilakukan evaluasi untuk mengetahui peningkatan  nilai  akurasi  dari  pengujian  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  metode Support  Vector Machine sebelum dilakukan seleksi fitur dan Support Vector Machine setelah dilakukan seleksi fitur dengan Backward  Elimination ,  yaitu  dengan  cara  menghitung  jumlah  data testing yang diklasifikasikan secara benar dalam bentuk nilai akurasi dan dengan grafik ROC.
Secara  keseluruhan  penerapan  seleksi  fitur Backward  Elimination mampu  meningkatkan  nilai akurasi  dari  metode Support  Vector  Machine ,  hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  [27].  Perbandingan nilai  akurasi  dan  AUC  pada Support  Vector  Machine sebelum  dan  setelah  dilakukan  seleksi  fitur dengan Backward Elimination dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Hasil Pengujian
No Metode Accuracy AUC 1 Support Vector Machine 65,22% 0,700 2 Support Vector Machine + Backward Elimination 95,65% 1,000
Pada Gambar 7 dapat dilihat bahwa hasil klasifikasi metode Support Vector Machine mengalami peningkatan  sebesar  30,43%  setelah  dilakukan  seleksi  fitur  dengan Backward  Elimination .  Hal  ini karena Backward  Elimination akan  menghilangkan  atribut  yang  tidak  relevan  dalam  proses klasifikasi, seperti pada  penelitian [3] , [26] , [28] , [29] . Sehingga terbukti bahwa penggunaan seleksi fitur Backward  Elimination dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  metode Support  Vector  Machine pada klasifikasi  pasien  kanker  payudara  dan  membuktikan  bahwa  atribut Age adalah  atribut  yang  tidak relevan dalam klasifikasi pasien kanker payudara.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 7. Grafik Perbandingan Hasil Pengujian

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan uraian di atas tentang penerapan metode Support Vector Machine dengan Backward Elimination pada  klasifikasi  pasien  kanker  payudara  menggunakan software  Rapidminer  Studio  9.6 , maka  penulis  menyimpulkan  bahwa  penerapan  metode Support  Vector  Machine dalam  klasifikasi pasien  kanker  payudara  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  65,22%  dan  AUC  sebesar  0,700  dan termasuk  ke  dalam  kategori Fair  Classification .  Adapun  hasil  klasifikasi  metode Support  Vector Machine setelah  diterapkan  seleksi  fitur Backward  Elimination menunjukkan  peningkatan  nilai akurasi  sebesar  30,43%,  sehingga  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  95,65%  dan  AUC  sebesar 1,000 dan termasuk ke dalam kategori Excellent Classification .
Bagi penelitian berikutnya terdapat beberapa hal yang dapat dilakukan untuk meningkatkan nilai akurasi dan melakukan  klasifikasi pasien kanker payudara dengan lebih baik lagi, diantaranya dapat menggunakan metode lain seperti metode Regresi Linear , Decision Tree dan metode lainnya. Selain itu, dapat menerapkan seleksi fitur lainnya seperti Forward Selection untuk  mendapatkan set atribut terbaik yang terpilih oleh seleksi fitur yang berbeda sehingga mampu meningkatkan nilai akurasi.

## Referensi
[1] WHO,  “Cancer,” WHO ,  2019.  https://www.who.int/health-topics/cancer#tab=tab_1  (accessed Apr. 03, 2020).
[2] N. P. W. P. Sari, “Women Living With Breast and Cervical Cancer in the Community: The Face  of  Surabaya  Nowadays,” Indones.  J.  Cancer ,  vol.  12,  no.  4,  pp.  116–122,  2019,  doi: 10.33371/ijoc.v12i4.605.
[3] F. Ma’arif and T. Arifin, “Optimasi Fitur Menggunakan Backward Elimination Dan Algoritma SVM Untuk Klasifikasi Kanker Payudara,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 46–53, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/1548/pdf.
[4] Pusdatin,  “Situasi  Penyakit  Kanker,” Buletin  Jendela  Data  &  Informasi  Kesehatan ,  Jakarta, pp. 1689–1699, 2015.
[5] K.  Khadijah  and  R.  Kusumaningrum,  “Ensemble  Classifier  untuk  Klasifikasi  Kanker Payudara,” It J. Res. Dev. , vol. 4, no. 1, pp. 61–71, 2019, doi: 10.25299/itjrd.2019.vol4(1).3540.
[6] Yuliana,  “Risiko  dan  Deteksi  Dini  Kanker  Payudara,” OPINI ,  vol.  45,  no.  2,  pp.  144–149, 2018,  [Online].  Available:  http://www.kalbemed.com/Portals/6/21_261Opini-Risiko  dan Deteksi Dini Kanker Payudara.pdf.
[7] J.  Crisóstomo et  al. ,  “Hyperresistinemia  and  metabolic  dysregulation:  a  risky  crosstalk  in obese breast cancer,” Endocrine , vol. 53, no. 2, pp. 433–442, 2016, doi: 10.1007/s12020-016- 0893-x.
[8] Komite  Penanggulangan  Kanker  Nasional, Panduan  Penatalaksanaan  Kanker  Payudara . Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2015.
[9] D.  T.  Artha,  S.  Adinugroho,  and  P.  P.  Adikara,  “Klasifikasi  Pengidap  Kanker  Payudara
Support Vector Machine Support Vector Machine + Backward Elimination 65,22% 95,65% 0,700 1,000 Perbandingan Hasil Pengujian Accuracy ROC
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Menggunakan  Metode  Voting  Based  Extreme  Learning  Machine  (  V-ELM  ),” J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2180–2186, 2019.
[10] T.  A.  Y.  Siswa  and  Prihandoko,  “Analisis  Penerapan  Optimasi  Perbandingan  Kinerja Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  (  PSO  )  Untuk Mendeteksi Kanker Payudara,” Bangkit Indones. , vol. 7, no. 2, pp. 1–9, 2018.
[11] R.  Preetha  and  S.  V.  Jinny,  “A  research  on  breast  cancer  prediction  using  data  mining techniques,” Int.  J.  Innov.  Technol.  Explor.  Eng. ,  vol.  8,  no.  11S2,  pp.  362–370,  2019,  doi: 10.35940/ijitee.K1058.09811S219.
[12] A.  Wibowo,  “Aplikasi  Diagnosis  Penyakit  Kanker  Payudara  Menggunakan  Algoritma Sequential Minimal Optimization,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  153–158, 2017, doi: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.153-158.
[13] F. Shahura, O. Soesanto, and F. Indriani, “Penerapan Metode Rbpnn Untuk Klasifikasi Kanker Payudara,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  135–145,  2016,  doi: 10.20527/klik.v3i2.51.
[14] M.  Patrício et  al. ,  “Using  Resistin,  glucose,  age  and  BMI  to  predict  the  presence  of  breast cancer,” BMC Cancer , vol. 18, no. 1, pp. 1–8, 2018, doi: 10.1186/s12885-017-3877-1.
[15] K. N. Setiawan and I. M. S. Putra, “Klasifikasi Citra Mammogram Menggunakan Metode K- Means, GLCM, dan Support Vector Machine (SVM),” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 13–24, 2018, doi: 10.24843/jim.2018.v06.i01.p02.
[16] Y.  D.  Austria,  M.  L.  Goh,  L.  Sta.  Maria  Jr.,  J.-A.  Lalata,  J.  E.  Goh,  and  H.  Vicente, “Comparison of Machine Learning Algorithms in Breast Cancer Prediction Using the Coimbra Dataset,” Int. J. Simul. Syst. Sci. Technol. , pp. 1–8, 2019, doi: 10.5013/ijssst.a.20.s2.23.
[17] F. S. Nugraha, M. J. Shidiq, and S. Rahayu, “Analisis Algoritma Klasifikasi Neural Network Untuk Diagnosis Penyakit Kanker Payudara,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 149– 156, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.601.
[18] Y.  Ramdhani  and  A.  Mubarok,  “Analisis  Time  Series  Prediksi  Penutupan  Harga  Saham Antm.Jk  Dengan  Algoritma  SVM  Model  Regresi,” RESPONSIF ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  77–82, 2019.
[19] A.  Supriyatna  and  W.  P.  Mustika,  “Komparasi  Algoritma  Naive  bayes  dan  SVM  Untuk Memprediksi Keberhasilan Imunoterapi Pada Penyakit Kutil,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 152–161, 2018, doi: 10.30645/j-sakti.v2i2.78.
[20] Fitriyani  and  R.  Sanjaya,  “Komparasi  Algoritma  Lr  ,  K-Nn  Dan  Svm  Untuk  Estimasi,” Infotronik , vol. 3, no. 2, pp. 103–110,
2018, [Online]. Available: http://jurnal.usbypkp.ac.id/index.php/infotronik/article/view/109.
[21] J.  Mase,  M.  T.  Furqon,  and  B.  Rahayudi,  “Penerapan  Algoritme  Support  Vector  Machine  ( SVM ) Pada Pengklasifikasian Penyakit Kucing,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3648–3654, 2018.
[22] S.  Aprilla,  M.  T.  Furqon,  and  M.  A.  Fauzi,  “Klasifikasi  Penyakit  Skizofrenia  dan  Episode Depresi  Pada  Gangguan  Kejiwaan  Dengan  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine  ( SVM ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 5611–5618, 2018.
[23] O.  Arifin  and  T.  B.  Sasongko,  “Analisa  perbandingan  tingkat  performansi  metode  support vector  machine  dan  naïve  bayes  classifier  untuk  klasifikasi  jalur  minat  SMA,” Semin.  Nas. Teknol.  Inf.  dan  Multimed.  2018 ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  67–72,  2018,  [Online].  Available: https://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/2059.
[24] H.  Amalia,  “PERBANDINGAN  METODE  DATA  MINING  SVM  DAN  NN  UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT GINJAL KRONIS,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 1– 6, 2018, doi: https://doi.org/10.33480/pilar.v14i1.80.
[25] A.  Bode,  “Perbandingan  Metode  Prediksi  Support  Vector  Machine  Dan  Linear  Regression Menggunakan  Backward  Elimination  Pada  Produksi  Minyak  Kelapa,” J.  Sist.  Inf.  dan  Tek. Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 104–107, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.catursakti.ac.id/index.php/simtek/article/view/57.
[26] A.  Byna  and  F.  N.  Anisa,  “Backward  Elimination  Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Kejadian Stunting  Dengan  Analisis Algortima  Support Vector Machine,” Din.  Kesehat. ,  vol.  9,  no.  2, pp. 217–225, 2018, doi: https://doi.org/10.33859/dksm.v9i2.
[27] A.  Bode,  “K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature  Selection  Menggunakan  Backward
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 188– 195, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195.
[28] A. D. Ghani, N. Salman, and Mustikasari, “Algoritma k-Nearest Neighbor Berbasis Backward Elimination Pada Client Telemarketing,” Pros.  Semin.  Ilm.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8, no. 2, pp. 141–150, 2019.
[29] R.  Sulaehani,  “Prediksi  Keputusan  Klien  Telemarketing  Untuk  Deposito  Pada  Bank Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Backward Elimination,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. 3, pp. 182–189, 2016, doi: 10.33096/ilkom.v8i3.83.182-189.
[30] M.  Ary  and  D.  A.  F.  Rismiati,  “Ukuran  Akurasi  Klasifikasi  Penyakit  Mesothelioma Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Backward Elimination,” SATIN – Sains dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2019.
[31] B. A. Farahdiba and Y. S. Nugroho, “Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Gain Ratio,” J. Tek. Elektro , vol. 8, no. 2, pp. 43–46, 2016.
[32] N. A. Madyaningrum and Sulastri, “Analisa Prediksi Kekambuhan Kanker Payudara Dengan Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” Proceeding  SINTAK ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  180– 185, 2019.
[33] C.  W.  Dawson, Projects  in  Computing  and  Information  Systems ,  2nd  ed.,  vol.  2.  London: Pearson Education Limited, 2009.
[34] UCI  Repository,  “UCI  Machine  Learning  Repository :  About,” UCI  Repository . archives.ics.uci.edu/ml/about.html (accessed Apr. 18, 2020).
[35] Yunita,  “Seleksi  Fitur  Menggunakan  Backward  Elimination  Pada  Prediksi  Cuaca  Dengan Neural Network,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 26–37, 2017.