Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1766
Submitted: 20/12/2019 ; Accepted: 04/01/2020 ; Published: 25/01/2020

## Hasil Analisis Teknik Data Mining dengan Metode Naive Bayes untuk Mendiagnosa Penyakit Kanker Payudara
Elma Tiana, Sri Wahyuni
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 hyemasinara@gmail.com, 2 sri.wahyuni19738@gmail.com
Abstrak −Kanker payudara atau Carsinoma Mammae adalah pertumbuhan sel yang tidak terkendali pada kelenjar penghasil susu ( lobular ), saluran kelenjar dari lobular ke puting payudara ( duktus ), dan jaringan penunjang payudara yang mengelilingi lobular, duktus, pembuluh darah dan pembuluh limfe, tetapi tidak termasuk kulit payudara. Penelitian dimulai dengan melakukan tahap preprocessing, untuk menghilangkan missing values. Setelah itu dilakukan proses imputasi untuk menghilangkan missing values. Kemudian dilakukan seleksi fitur untuk melihat atribut mana yang memiliki pengaruh besar terhadap data. Tahap terakhir dilakukan klasifikasi  dengan  dua  metode,  yaitu  Naïve  Bayes.  Di akhir  penelitian  dilakukan perbandingan  metode yang paling  baik  untuk mengklasifikasi data kekambuhan pasien kanker payudara.
Kata Kunci: Kanker Payudara, Data Mining, Naive Baiyes, Gain Ratio, Weka
Abstract −Breast cancer or Mammae Carsinoma is an uncontrolled cell growth in the milk-producing glands (lobular), the gland tract from the lobular to the Breast nipple (ductus), and the breast support tissues that surround the lobular, ductus, vessels Blood and limfe vessels,  but does not  include  breast skin.  Research begins  by  conducting  a preprocessing  stage, to eliminate  missing values. After that the process is imputasi to remove missing values. It then performed a feature selection to see which attribute had a major impact on the data. The last stage is classification with two methods, namely Naïve Bayes. At the end of the study, the method is best to classify the recurrence data of breast cancer patients.
Keywords: Breast Cancer, Data Mining, Naive Baiyes, Gain Ratio, Weka

## 1. PENDAHULUAN
Kanker payudara atau Carsinoma Mammae adalah pertumbuhan sel yang tidak terkendali pada kelenjar penghasil susu ( lobular ),  saluran  kelenjar  dari  lobular  ke  puting  payudara  ( duktus ),  dan  jaringan  penunjang  payudara  yang mengelilingi  lobular, duktus, pembuluh darah dan  pembuluh limfe, tetapi  tidak termasuk kulit payudara[1]. Kanker payudara menjadi pembunuh wanita terbanyak di dunia. Namun begitu, laki-laki juga bisa terkena penyakit ini, tetapi kemungkinan pada wanita 100 kali lipat dibandingkan pada laki-laki. Sebagian besar kanker payudara berasal dari sel- sel duktus (86%), kemudian lobular (12%), dan sisanya berasal dari jaringan lain (Keitel dan Kopala, 2000).
Gejala dan pertumbuhan kanker payudara tidak mudah dideteksi karena awal pertumbuhan sel kanker payudara tidak dapat diketahui dengan gejala umumnya baru diketahui setelah stadium kanker berkembang agak lanjut, karena pada  tahap  dini  biasanya  tidak  menimbukan  keluhan.  Penderita  merasa  sehat,  tidak  merasa  nyeri,  dan  tidak mengganggu  aktivitas.  Gejala-gejala  kanker  payudara  yang  tidak  disadari  dan  tidak  dirasakan  pada  stadium  dini menyebabkan banyak penderita yang berobat dalam kondisi kanker stadium lanjut[2].
Pada  penelitian  terdahulu,  banyak  metode  data  mining  yang  telah  digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit Peningkatan performa algoritma naive bayes dengan gain  ratio untuk  klasifikasi  kanker payudara oleh Muhammad Faizal Kurniawan dan Jusak Nugraha Irawan [3], Ivandari[4]. Kemudian Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Gain Ratio oleh Balqis Aisyah Farahdiba dan Yusuf Sulistyo Nugroho[5]. Berdasarkan penelitian terdahulu Hasil klasifikasi  kanker payudara menggunakan algoritma gain ratio ini dapat  diambil kesimpulan bahwa performa algoritma yang diukur berdasarkan tingkat recall, accuracy dan precision yang masing-masing memiliki nilai 92,55%, 95,17% dan 93,76% menunjukkan bahwa algoritma gain ratio sangat baik digunakan dalam penelitian ini. Sementara itu, berdasarkan decision tree yang dihasilkan dapat dilihat bahwa variabel keseragaman ukuran sel merupakan variabel yang  paling  berpengaruh  dalam  klasifikasi  kanker  payudara.  Hal  ini  ditunjukkan  dari  variabel  tersebut  menempati sebagai  simpul  akar  (root  node).  Kemudian  Hasil  penelitian  klasifikasi  menggunakan  algoritma  naive  bayes  untuk dataset  breast  cancer wisconsin  memiliki tingkat akurasi  sebesar 92.7%. Hasil ini sudah dianggap baik  dan dengan menggunakan keseluruhan atribut data yang ada. Dengan melakukan pre processing yaitu seleksi fitur menggunakan algoritma gain ratio akurasi algoritma naive bayes naik menjadi 96,71%. Hal ini membuktikan bahwa algoritma gain ratio dapat meningkatkan performa dari algoritma naive bayes untuk klasifikasi data breast cancer wisconsin. Kenaikan tingkat akurasi yang didapatkan adalah 4,1%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1766
Submitted: 20/12/2019 ; Accepted: 04/01/2020 ; Published: 25/01/2020
Penelitian  ini  menggunakan algoritma naïve bayes untuk mempercepat  proses  pelatihan  dalam mendiagnosis penyakit kanker payudara yang terdiri dari 10 atribut sebagai berikut:
Tabel 1. Atribut data kanker payudara
Atribut Definisi Record Class Kelas Kanker Payudara no-recurrence-events, recurrence-events Age Umur pasien pengidap kanker payudara 10-19, 20-29, 30-39, 40-49, 50-59, 60-69, 70- 79, 80-89, 90-99 Menopouse Masa berakhirnya siklus menstruasi lt40, ge40, premeno Tumor-size Ukuran tumor payudara dalam ukuran(mm) 0-4, 5-9, 10-14, 15-19, 20-24, 25-29, 30-34, 35- 39, 40-44, 45-49 , 50-54, 55-59 Inv-nodes Kelenjar getah bening aksila(ketiak) 0-2, 3-5, 6-8, 9-11, 12-14, 15-17, 18-20, 21-23, 24-26,27-29 ,30-32, 33-35, 36-39 Node-caps Penyebaran ke kelenjar getah bening yes, no Deg-malig Tingkat keganasan 1, 2, 3 Breast Lokasi kanker payudara left, right Breast-quad Kuadran lokasi kanker left-up, left-low, right-up , right-low, central Irradiat Riwayat terapi menggunakan radiasi yes, no
Penelitian dimulai dengan melakukan tahap preprocessing, untuk  menghilangkan missing  values. Setelah itu dilakukan  proses  imputasi  untuk  menghilangkan  missing  values.  Kemudian  dilakukan  seleksi  fitur  untuk  melihat atribut mana yang memiliki pengaruh besar terhadap data. Tahap terakhir dilakukan klasifikasi dengan dua metode, yaitu Naïve Bayes. Di akhir penelitian dilakukan perbandingan metode yang paling baik untuk mengklasifikasi data kekambuhan pasien kanker payudara.
Untuk  mendapatkan  informasi  dan  data-data  pendukung,  maka  metode  pengumpulan  data  yang  diterapkan adalah sebagai berikut:
1. Studi  literatur,  yaitu  dengan  literatur  review  naratif.  Kami  melakukan  kajian  komprehensif  dari  literatur  untuk mengidentifikasi  buku,  file  atau  dokumen  kanker  payudara.  Kajian  literatur  dilakukan  pada  penelitian  yang terpublikasi secara online.
2. Observasi sebagai bahan penelitian menggunakan dataset dari
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer
Berikut adalah alur yang dilakukan dalam menganalisis penelitian ini :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Selanjutnya  implementasi  metode  dan  pengujian  dilakukan  dengan  tool  Weka  versi  3.6.9  untuk  melakukan skema  klasifikasi  dengan  Naïve  Bayes.  Parameter  uji  yang  akan  digunakan  antara  lain  adalah:  TP  Rate,  FP  Rate, Precision, Recall dan F Measure. Sedangkan dua macam scenario uji yang akan digunakan adalah training tanpa cross validasi dan training dengan cross validasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 2 . Missing Values Nilai Nilai Kelas Frekuensi Jumlah
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1766
Submitted: 20/12/2019 ; Accepted: 04/01/2020 ; Published: 25/01/2020
Atribut Deg-malig 1 'norecurrenceevents' 59 71 'recurrenceevents' 12 2 'norecurrenceevents' 102 130 'recurrenceevents' 28 3 'norecurrenceevents' 40 85 'recurrenceevents' 45 Total 286 286
Missing  Values  merupakan  tahap  dalam  preprocessing,  tahap  ini  digunakan  untuk  mencari  apakah  terdapat value (nilai) data atribut yang kosong dalam setiap baris data. Hal ini dapat terjadi baik pada data bertipe numerik dan kategorik.  Dalam  hal  ini  penelitian  dilakukan  pada  data  bertipe  kategorik.  Pada  data  kekambuhan  pasien  kanker payudara ini terdapat beberapa atribut yang memiliki missing values, sehingga harus dilakukan imputation[6]. Berikut daftar missing values (nilai yang hilang) setiap atribut:
Tabel 3. Daftar missing values Atribut Jumlah Missing Value Node-caps 8 Breast-quad 1
Untuk  mengisi  nilai  yang  hilang  tersebut  dapat  menggunakan  means/  median/  modus.  Jika  berupa  data kategorikal maka dapat diterapkan menggunakan modus. Setelah data telah dilakukan imputasi missing values, maka tahap selanjutnya adalah  mengukur atribut-atribut mana saja yang memiliki kontribusi  besar pada data dengan cara meranking  atribut  menggunakan  metode  tertentu.  Pada  penelitian  ini,  ranking  atribut  menggunakan  metode Information Gain. Information Gain merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mencari seberapa potensial informasi pada atribut masing-masing dalam data. Output dari metode tersebut adalah berupa score setiap atribut yang merepresentasikan urutan atribut berkontribusi besar sampai terkecil[6]. Berikut ini adalah cara mengevaluasi atribut yakni berdasarkan perolehan frekuensi “tiap nilai atribut”.

## 3.1 Implementasi
Berikut  ini  merupakan  hasil  klasifikasi  data  kekambuhan  pasien  kanker  payudaya  dengan  algoritma  Naïve  Bayes menggunakan tools Weka.
Gambar 3. Hasil Klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian-uraian  diatas  pada  pembahasan  sebelumnya,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  klasifikasi kekambuhan pasien kanker payudara menggunakan algoritma  Naïve Bayes 72,7%. Proses imputasi berdampak baik pada algoritma Naïve Bayes yaitu penambahan nilai akurasi sebesar 1, 02%.
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1766
Submitted: 20/12/2019 ; Accepted: 04/01/2020 ; Published: 25/01/2020

## REFERENCES
[1] R. DAMAYANTI, PENGARUH PELAKSANAAN PEMERIKSAAN PAYUDARA SENDIRI (SADARI) TERHADAP PENGETAHUAN DAN  KEMAMPUAN  SISWI  DALAM  UPAYA  DETEKSI  DINI  KANKER  PAYUDARA  DI  SMP  NEG.1  SIBULUE  KAB.  BONE. MAKASSAR, 2017.
[2] A.  K.  Omega  Memed,  KORELASI  ANTARA  C-reactive  Protein  DAN  PARAMETER  TROMBOSIT  PADA  PASIEN  KANKER PAYUDARA. SURAKARTA, 2019.
[3] M. F. Kurniawan and J. Nugraha Irawan, “Peningkatan Performa Algoritma Naive Bayes dengan Gain Ratio untuk Klasifikasi Keganasan Kanker Payudara,” 2018.
[4] M.  F.  Kurniawa  and  Ivandari  (last),  “KOMPARASI  ALGORITMA  DATA  MINING  UNTUK  KLASIFIKASI  PENYAKIT  KANKER PAYUDARA,” 2017.
[5] Balqis Aisyah Farahdiba and Yusuf Sulistyo Nugroho, “Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Gain Ratio,” 2016.
[6] Ai Rita Rizqiah and Agus Subekti, “PREDIKSI KEKAMBUHAN KANKER PAYUDARA  DENGAN ALGORITMA C4.5,” 2018.