## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.4, No.1, Agustus 2019, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2019.vol4(1).3540

## Ensemble Classifier untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Khadijah 1 , Retno Kusumaningrum 2
Departemen Ilmu Komputer/ Informatika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro ,1,2 khadijah@live.undip.ac.id 1 , retno@live.undip.ac.id 2 Article Info Abstrak History : Dikirim 01 Agustus 2019 Direvisi 15 Agustus 2019 Diterima 22 Agustus 2019 Kanker  payudara  merupakan  jenis  kanker  yang  paling  banyak diderita  oleh  kaum  wanita  di  Indonesia.  Penyakit  tersebut  dapat berakibat  pada  kematian  jika  terlambat  ditangani.  Oleh  karena  itu, deteksi  dini  kanker  payudara  merupakan  langkah  awal  untuk menyelamatkan  nyawa  pasien.  Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan klasifikasi  kanker  payudara  berdasarkan  data  anthopometric  serta data dari hasil tes darah rutin  menggunakan single classifier (ELM, SVM dan kNN) dan ensemble classifier yang menggabungkan ketiga algoritma  tersebut  dengan  penentuan  kelas majority  voting . Pembagian  data  dilakukan  dengan three  way  data  split .  Hasil eksperimen menunjukkan bahwa saat menggunakan keseluruhan fitur penggunaan ensemble classifier lebih baik daripada single classifier dalam  hal  akurasi  maupun  G-mean.  Namun,  saat  menggunakan  4 fitur terbaik (resistin, glucose, age, dan BMI) penggunaan ensemble classifier sedikit  lebih  baik  dalam  hal  G-mean,  akan  tetapi  lebih rendah dalam hal akurasi. Hal ini disebabkan minimnya diversity di antara classifier sehingga  saat  digabungkan  tidak  mampu memperbaiki hasil.
Kata Kunci : Klasifikasi Ensemble Classifier Kanker Payudara ELM
SVM KNN
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License.
Koresponden:
Khadijah Departemen Ilmu Komputer/ Informatika, Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, S.H. Tembalang Semarang, Indonesia, 50275 Email : khadijah@live.undip.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Kanker adalah penyakit yang diakibatkan oleh sel-sel abnormal yang tumbuh dan menyebar secara tidak terkendali [1]. Berdasarkan data Globocan Tahun 2018 Indonesia menempati peringkat 8 di Asia Tenggara dan 23 di Asia dalam hal jumlah kejadian kanker. Khusus untuk kaum wanita di Indonesia, kanker payudara merupakan jenis kanker yang banyak diderita dengan angka kejadian 42,1 per 100.000 penduduk dan angka kematian rata-rata 17 per 100.000 penduduk [2]. Penderita kanker  memiliki  kesempatan  lebih  besar  untuk  sembuh  atau  bertahan  hidup  jika  segera mendapatkan treatment yang tepat [1]. Oleh karena itu, deteksi dini penyakit kanker sangat perlu dilakukan agar pasien dapat segera menjalani treatment seawal mungkin.
Deteksi  kanker  dapat  dilakukan  melalui  beberapa  cara,  misalnya  berdasarkan  struktur morfologis  atau  kelainan  pada  eskpresi  gen.  Akan  tetapi,  struktur  morfologis  antara  jenis  kanker yang  berbeda  memiliki  kemiripan  yang  cukup  tinggi,  sehingga  deteksi  berdasarkan  hal  tersebut
62
sulit untuk dilakukan [3]. Sedangkan eksperimen microarray untuk mendapatkan nilai ekspresi gen membutuhkan  biaya  yang  cukup  besar  [4].  Oleh  karena  itu,  [5]  mencoba  mencari  kandidat biomarker  yang  dapat  digunakan  untuk  deteksi  kanker  payudara  dengan  biaya  yang  lebih  murah berdasarkan  data anthopometri c  dan  hasil  tes  darah  rutin.  Penelitian  tersebut  lebih  terfokus  pada pemilihan  fitur  atau  biomarker  yang  representatif  untuk  diagnosis  kanker  payudara.  Penelitian tersebut  juga  mencoba  beberapa  algoritma  untuk  membangun classifier berdasarkan  fitur  yang dipilih,  yaitu Support  Vector  Machine (SVM),  Logistic  Regression  dan  Random  Forest.  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  SVM  memberikan  performa  terbaik  pada  berbagai  kombinasi fitur yang digunakan.
Di samping algoritma SVM, algoritma klasifikasi lain yang juga memberikan hasil yang baik dalam  permasalahan  klasifikasi  kanker  adalah Extreme  Learning  Machine (ELM)  [6][7]  dan  k- Nearest  Neighbor (kNN)[8][9].  ELM  adalah  algoritma  pembelajaran  untuk single  hidden  layer feedforward network yang lebih baik dari algoritma gradient descent learning karena memerlukan waktu pelatihan yang lebih singkat, jumlah parameter pelatihan yang lebih sedikit dan kemampuan generalisasi  yang  lebih  baik  [10][11].  kNN  adalah lazy  learner yang  mengklasifikasikan  data berdasarkan  label  kelas  mayoritas  dari  sejumlah  tetangga  terdekatnya  [12].  Meskipun  konsep algoritma  kNN  sederhana,  akan  tetapi  algoritma  ini  mampu  mencapai  akurasi  98,70%  pada klasikasi Wisconsin Breast Cancer Database [8] dan 96,33% pada klasifikasi gastric cancer [9]. Beberapa penelitian mencoba meningkatkan hasil klasifikasi dengan menerapkan ensemble method . Ensemble  method melatih  sejumlah classifier atau base  learner dan  kemudian mengkombinasikan  hasilnya. Base  learner yang  digunakan  dapat  berupa  algoritma  klasifikasi apapun, seperti decision tree , Naïve Bayes classifier, jaringan syaraf tiruan, SVM dan sebagainya [13]. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan ensemble classifier memberikan performa yang lebih baik daripada single classifier [14][15]. Hal ini disebabakan, sebuah classifier atau base learner umumnya  memiliki  letak  kesalahan  ( error )  pada instance  data tertentu. Classifier yang berbeda  juga  dapat  memiliki  letak  kesalahan  pada instance  data yang  berbeda.  Hal  itu  disebut dengan  istilah diversity di  antara classifier .  Oleh  karena  itu, ensemble  method menggabungkan sejumlah classifier yang berbeda dengan tujuan agar letak kesalahan pada sebuah classifier dapat diperbaiki oleh classifier lainnya, sehingga pada akhirnya didapat error yang lebih kecil daripada saat menggunakan sebuah classifier saja. Akan tetapi supaya tujuan tersebut dapat dicapai, harus terdapat diversity pada  sejumlah classifier yang  digunakan  [16].  Salah  satu  cara  untuk  mencapai diversity adalah  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  yang  berbeda  [14].  Oleh  karena  itu, pada  penelitian  ini  digunakan ensemble  classifier yang  menggabungkan  ketiga  algoritma  yang berasal dari konsep yang berbeda untuk mencapai diversity , yaitu SVM ( statistical classifier ), ELM ( artificial  neural  network )  dan  kNN  ( lazy  learner ).  Selanjutnya,  dapat  dibandingkan  hasil  yang dicapai oleh ensemble classifier dan single classifier .

## 2. METODE PENELITIAN
Gambaran  umum  proses  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Terdapat  tiga proses utama, yaitu normalisasi dan pemilihan fitur, klasifikasi dan evaluasi. Detail untuk masing- masing proses tersebut dijelaskan pada sub-bab berikutnya. Sebelumnya, dijelaskan terlebih dahulu mengenai dataset dan pembagian data yang digunakan.
2.1  Dataset Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah dataset Breast  Cancer  Coimbra  yang diunduh dari UCI Machine Learning Repository
( https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Coimbra ). Dataset tersebut  dikumpulkan  dari Gynaecology  Department  pada  University  Hospital  Centre  of  Coimbra  (CHUC)  selama  tahun 2009-2013  yang  terdiri  atas  52  pasien  normal  (negatif)  dan  64  pasien  kanker  payudara  (positif). Setiap record data terdiri atas 10 atribut, terbagi atas 9 atribut fitur bertipe numerik dan satu atribut keputusan bertipe kategori yang menyatakan positif/ negatif kanker. Atribut fitur terdiri atas data anthopometric (usia dan BMI) serta data yang didapat dari hasil tes darah rutin (glucose, insulin, HOMA, leptin, adiponectin, resistin, MCP-1) seperti pada Tabel 1 [5].
Gambar 1. Gambaran Umum Proses Penelitian
Tabel 1. Deskripsi Atribut pada Dataset [5] Fitur Keterangan Nilai Minimal  Nilai Maksimal Usia Usia pasien 24 89 BMI Body Mass Index 18,37 38,579 Glucose Kadar glukosa dalam serum 60 201 Insulin Kadar insulin dalam serum 2,432 58,46 HOMA Nilai indeks Homeostasis Model Assessment 0,467 25,050 Leptin Kadar leptin dalam serum 4,311 90,280 Adiponectin Kadar adiponectin dalam serum 1,656 38,040 Resistin Kadar resistin dalam serum 3,21 82,1 MCP-1 Kadar Monocyte Chemoattractant Protein 1 dalam serum 45,843 1698,440 Kategori Kategori pasien 1= negatif 2 = positif

## 2.2.  Pembagian Data
Klasifikasi terdiri atas dua proses utama, yaitu pelatihan dan pengujian. Pelatihan bertujuan untuk  membangun  model  atau classifier ,  selanjutnya  pengujian  bertujuan  untuk  mengevaluasi classifier tersebut.  Agar  hasil  pengujian  minimal  dari  bias,  maka subset data  yang  dipakai  untuk pelatihan dan pengujian harus berbeda. Oleh karena itu, perlu dilakukan pembagian dataset untuk memisahkan subset data untuk proses pelatihan dan pengujian. Pembagian  data  dilakukan  dengan three-way  data  split ,  yaitu dataset dibagi  menjadi  data latih, data validasi dan data uji. Pertama, dataset dibagi menjadi data latih (93 sampel) dan data uji (23 sampel) menggunakan random subsampling dengan perbandingan yang seimbang antar kelas positif dan negatif dan diulang sebanyak sepuluh kali. Selanjutnya, data latih dibagi lagi menjadi data  latih  yang  sesungguhnya  dan  data  validasi  menggunakan stratified k- fold  cross  validation ( 𝑘 = 5 ).  Data  validasi  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil  pelatihan  dalam  rangka  memilih kombinasi  parameter  terbaik  untuk  pelatihan,  sedangkan  data  uji  digunakan  untuk  mengevaluasi classifier akhir  yang  telah  dilatih  menggunakan  kombinasi  parameter  terbaik.  Pembagian  data dengan  cara  seperti  ini  dilakukan  agar  data  latih  dan  data  uji  benar-benar  independen,  yang bertujuan untuk meminimalkan bias pada hasil akhir yang diperoleh.

## 2.3.  Normalisasi dan Pemilihan Fitur
Normalisasi  bertujuan  untuk  menyeragamkan range data  pada  setiap  jenis  fitur,  sehingga mencegah overweighting pada fitur yang memiliki range data besar terhadap atribut yang memiliki range data  kecil.  Normalisasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah min-max  normalization dengan range [-1,1], artinya range nilai setiap fitur diskalakan sehingga nilai minimumnya menjadi -1 dan nilai maksimumnya menjadi 1 [12]. Sedangkan untuk pemilihan fitur akan dicoba dengan
64
dua  cara,  yaitu  menggunakan  keseluruhan  fitur  dan  menggunakan  empat  fitur  terbaik  pada penelitian sebelumnya (resistin, glucose, age dan BMI) [5].

## 2.3.  Klasifikasi
Pada  penelitian  ini  klasifikasi  dilakukan  dengan ensemble  classifier dan single  classifier . Single  classifier yang  digunakan  meliputi  ELM,  SVM  dan  kNN,  sedangkan ensemble  classifier menggabungkan ketiga algoritma tersebut.
2.3.1. Ensemble Method
Ensemble method melatih sejumlah base learner untuk menyelesaikan suatu permasalahan dan kemudian  mengkombinasikan  hasilnya. Ensemble  method dapat  dibangun  dengan  menggunakan satu  jenis  algoritma  klasifikasi  namun  dilatih  dengan subset data  yang  berbeda  ( homogeneous ensembles ), atau menggunakan algoritma klasifikasi yang berbeda ( heterogenous ensembles ) [13]. Karena jumlah dataset yang terbatas, penelitian ini menggunakan dataset yang sama untuk melatih beberapa classifier yang  berbeda,  yaitu  ELM,  SVM  dan  kNN.  Selanjutnya, output dari  masing- masing classifier atau learner dikombinasikan. Aturan kombinasi yang digunakan pada penelitian ini adalah majority voting karena aturan tersebut sederhana dan banyak digunakan. Pada majority voting , setiap learner akan memberikan output berupa sebuah label kelas untuk sebuah masukan. Selanjutnya,  label  kelas  final  adalah  label  kelas  yang  memiliki  jumlah vote lebih  dari  setengah jumlah learner yang digunakan dalam ensemble method . Jika tidak ada label kelas yang memenuhi kondisi tersebut, maka ensemble method akan mengeluarkan opsi rejection atau dengan kata lain tidak ada prediksi label yang dihasilkan [13].

## 2.3.2 Extreme Learning Machine
Extreme  learning  machine (ELM)  pertama  kali  dikembangkan  pada  tahun  2004  [10]  dan disempurnakan  menjadi  ELM  untuk generalized  single  hidden  layer  feedforward  neural  network (SLFN) [11]. Contoh arsitektur jaringan syaraf tiruan dengan satu node output yang dapat dilatih dengan ELM ditunjukkan pada Gambar 2. Nilai 𝐚 ! dan 𝑏 ! adalah parameter pada hidden node ke- 𝑗 , sedangkan 𝛃 = [𝛽 " , … , 𝛽 # ] $ adalah vektor bobot dari hidden node ke sebuah output node . Fungsi output untuk  sebuah output  node pada  ELM  dapat  dilihat  pada  persamaan  (1)  dengan 𝐱 = [𝑥 ! , … , 𝑥 " ] # ∈ 𝐑 " adalah vektor input dan 𝐡(𝐱) = [ℎ ! (𝐱), … , ℎ $ (𝐱)] # adalah vektor output dari hidden layer untuk sebuah masukan 𝐱 . Pada penelitian ini 𝐱 adalah feature set yang telah dinormalisasi. Nilai  keluaran  pada hidden  node ke- 𝑗 ,  yaitu ℎ ! (𝐱) dihitung  menggunakan  fungsi  aktivasi 𝐺2𝐚 ! , 𝑏 ! , 𝐱3 .  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  dapat  berupa  fungsi  sigmoid  atau  hard-limit  pada feedforward  neural  network ,  serta  fungsi  Gaussian  atau  multiquadric  pada  RBF network . Selanjutnya, label kelas menggunakan fungsi sign2𝑓(𝐱)3 . Jika digunakan multioutput node , maka jumlah node output diset sesuai jumlah kelas, dan label dari suatu masukan ditentukan dari indeks node output yang memberikan nilai tertinggi [11].
𝑓(𝐱) = / 𝛽 % $
%&! ℎ % (𝐱) = 𝐡(𝐱)𝛃 (1)
𝐇 = 3 𝐡(𝐱 ! ) ⋮ 𝐡(𝐱 ' ) 5 = 3 ℎ ! (𝐱 ! ) … ℎ $ (𝐱 ! ) ⋮ ⋮ ⋮ ℎ ! (𝐱 ' ) … ℎ $ (𝐱 ' ) 5 '×$ (2)
𝛃 = 𝐇 ) 6 𝐈 𝐶 + 𝐇𝐇 𝐓 : +! 𝐓 (3)
Gambar 2. Contoh Arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan untuk ELM [17]
Algoritma  pelatihan  ELM  menggunakan 𝑁 pasangan input-output (𝑥 % , 𝑡 % ) %&" ' dengan 𝑥 % = [𝑥 %" , 𝑥 %( , … , 𝑥 %) ] $ ∈ 𝑅 ) adalah vektor input data ke - 𝑖 dan 𝑡 % = [𝑡 %" , 𝑡 %( , … , 𝑡 %* ] $ ∈ 𝑅 * adalah nilai target  data ke - 𝑖 . Parameter  pada hidden  node (𝑎 ! , 𝑏 ! ) !&" # di -generate secara  random , sedangkan bobot output 𝛽 dihitung dengan persamaan (2) dengan 𝐻 adalah hidden layer output matrix seperti persamaan (3) dan 𝑇 = B 𝑡 " $ ⋮ 𝑡 ' $ D
'×* adalah matriks target untuk data latih ke 1. . 𝑁 , 𝐼 adalah matriks identitas dan 𝐶 adalah parameter regularisasi [11] .

## 2.3.3. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma untuk klasifikasi biner yang memisahkan data pada dua kelas berbeda dengan mencari maximum marginal hyperplane (MMH), yaitu optimal hyperplane dengan margin terbesar. Sebagai contoh Gambar 3 menunjukkan pemetaan data (𝐱 % , 𝑦 % ) dari dua kelas yang berbeda yang terdiri atas dua atribut, yaitu 𝐴 " dan 𝐴 ( . Gambar 3(b) lebih baik dari Gambar 3(a) sebab garis pemisahnya memiliki margin yang lebih besar.
(a)
(b) Gambar 3. Contoh Pemetaan Data 2 Kelas (a) small margin (b) large margin [12]
Hyperplane yang  mendefinisikan  kedua  sisi  margin  dapat  dituliskan  dengan 𝐻 " dan 𝐻 ( seperti  persamaan  (4)  dan  (5)  dengan W = {w - , w " , w ( } adalah  vektor  bobot.  Data  latih  yang berada  di 𝐻 " atau 𝐻 ( disebut hyperplane sebagai support  vector .  Algoritma  pelatihan  SVM bertujuan untuk menemukan MMH dan support vector .
𝐻 " : 𝑤 - + 𝑤 " 𝑥 " + 𝑤 ( 𝑥 ( ≥ 1 𝑓𝑜𝑟 𝑦 % = +1 (4)
𝐻 ( : 𝑤 - + 𝑤 " 𝑥 " + 𝑤 ( 𝑥 ( ≤ −1 𝑓𝑜𝑟 𝑦 % = −1 (5)
Selanjutnya,  sebuah  data  baru 𝐱 ./0. dapat  diklasifikasikan  menggunakan  persamaan  (6) dengan 𝐱 1 adalah support vector ke- 𝑖 , 𝑦 1 adalah kelas data untuk support vector 𝐱 1 serta α 1 dan b -
1 j L 1 d . . . . x f ( x ) d Input Nodes L Hidden Nodes Output Node ( a j ,b j ) β 1 β j β L . .
66
adalah parameter numerik yang didapat dari algoritma pelatihan SVM. Data 𝐱 2342 diklasifikasikan ke kelas +1 jika 𝑑(𝐱 2342 ) bernilai positif atau ke kelas -1 jika 𝑑(𝐱 2342 ) bernilai negatif.
𝑑(𝐱 2342 ) =   [ 𝑦 % 𝛼 % 𝐱 % 𝐱 2342 + 𝑏 - 5 %&"
(6)
Untuk  kasus non-linearly  separable  data ,  maka  data  akan  dipetakan  terlebih  dahulu  ke dimensi  yang  lebih  tinggi  menggunakan non-linear  mapping . Nonlinear  mapping ϕ(X 1 ) dapat diterapkan menggunakan fungsi kernel seperti persamaan (7). Beberapa pilihan fungsi kernel yang dapat digunakan antara lain linear, Gaussian atau radial basis function .
𝐾2𝐱 % , 𝐱 ! 3 =  𝜙(𝐱 % ). 𝜙(𝐱 % ) (7)
2.3.4. 𝒌 -Nearest Neighbor Metode 𝑘 - nearest  neighbor ( 𝑘 -NN)  adalah  metode  klasifikasi  yang  termasuk lazy  learner sebab  metode  ini  tidak  memerlukan  proses  pelatihan  untuk  membangun  sebuah  model classifier . Pada metode ini, setiap data atau tuple 𝐱 merepresentasikan sebuah titik pada ruang berdimensi 𝑑 . Selanjutnya, 𝑘 -NN melakukan prediksi kelas dari sebuah test tuple (titik) dengan mencari 𝑘 tuple (titik)  terdekat  dengan test  tuple tersebut  pada  ruang  berdimensi 𝑑 .  Untuk  menentukan  titik-titik terdekat dibutuhkan ukuran kedekatan dan ukuran kedekatan yang banyak digunakan adalah jarak Euclidean. [12]
Langkah-langkah  dalam  algoritma 𝑘 -NN  untuk  memprediksi  label  kelas  dari  sebuah test tuple 𝐱 2342 adalah sebagai berikut [12]: 1. Menghitung jarak antara test tuple 𝐱 2342 dengan semua tuple yang ada di data latih (𝐱 % , 𝑡 % ) %&" ' dengan dengan 𝐱 % adalah vektor input dan 𝑡 % adalah nilai target data ke- 𝑖 2. Menemukan 𝑘 tetangga  terdekat,  yaitu 𝑘 tuple di  data  latih  yang  memiliki  jarak  terdekat dengan dengan test tuple 𝐱 2342 .
3. Menentukan label kelas dari test tuple 𝐱 2342 dengan cara:
a. Jika 𝑘 = 1 , maka test tuple 𝐱 2342 diklasifikasikan ke kelas data dari tuple tetangga. b. Jika 𝑘  >  1 , maka test tuple 𝐱 2342 diklasifikasikan berdasarkan kelas terbanyak dari tuple tetangga ( majority voting ).

## 2.4.  Metrik Evaluasi
Permasalahan  yang  diselesaikan  dalam  penelitian  ini  adalah  klasifikasi  biner.  Dengan demikian,  model  atau classifier yang  dihasilkan  dievaluasi  menggunakan  metrik  berupa  akurasi, sensitivity dan specificity .  Akurasi  menyatakan  perbandingan  antara  jumlah  data  yang diklasifikasikan  dengan  benar  oleh classifier dengan  jumlah  data  keseluruhan. Sensitivity menyatakan  perbandingan  antara  jumlah  data  di  kelas  positif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar oleh classifier ke kelas positif ( true positive ) dengan jumlah data yang seharusnya di kelas positif. Specificity menyatakan perbandingan antara jumlah data di kelas negatif yang diklasifikasikan oleh classifier ke kelas negatif ( true negative ) dengan jumlah data yang seharusnya di kelas negatif [12]. Di  samping  itu,  untuk  mengetahui  kemampuan  rata-rata  pengenalan classifier di  kelas  positif maupun  negatif,  dihitung  pula  nilai  G-mean.  G-mean  merupakan  merupakan  hasil  kali  nilai senisitivity dan specificity yang nilainya tidak terpengaruh saat perbandingan jumlah data di kelas positif dan negatif tidak sama [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  eksperimen  ini  dilakukan  dua  skenario.  Skenario  pertama  menggunakan  keseluruhan fitur pada dataset sebagai masukan untuk klasifikasi, sedangkan skenari kedua hanya menggunakan 4  fitur  terbaik  yang  telah  dipilih  pada  penelitian  sebelumnya  [5].  Pada  masing-masing  skenario dilakukan  klasifikasi  menggunakan classifier tunggal  untuk mendapatkan  kombinasi  parameter terbaik pada masing-masing classifier . Selanjutnya, masing-masing classifier tersebut digabungkan membentuk ensemble classifier .
Pada classifier ELM  terdapat  2  parameter  yang  diuji  coba  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimal,  yaitu  fungsi  aktivasi  pada hidden  node dan  nilai  parameter  regularisasi.  Fungsi  aktivasi hidden node yang dicoba adalah sigmoid, hard-limit, Gaussian dan multiquadric. Nilai parameter regularisasi yang dicoba adalah dalam rentang {2 +,- , 2 +,. , … , 2 ,. , 2 ,- } dan jumlah hidden node ( 𝐿 ) yang digunakan adalah 1000 sesuai nilai yang digunakan pada penelitian [11]. Pada classifier SVM fungsi  kernel  yang  digunakan  diuji  coba  dengan  beberapa  kemungkinan,  yaitu  fungsi  Linear, Gaussian, dan RBF. Pada classifier kNN ukuran kedekatan yang digunakan adalah jarak Euclidean dan jumlah tetangga ( 𝑘 ) yang digunakan diuji coba dengan beberapa nilai, yaitu 5, 7, 11 dan 11.

## 3.1.  Skenario 1
Hasil eksperimen skenario pertama yang menggunakan keseluruhan fitur pada dataset, dapat dilihat  pada  Tabel  2,  3  dan  4  secara  berurutan  untuk classifier ELM,  SVM,  dan  kNN.  Saat menggunakan classifier ELM,  hanya  ditampilkan  nilai 𝐶 yang  memberikan  hasil  terbaik. Eksperimen  tersebut  dilakukan  dengan  5- fold  cross  validation hanya  pada  93  sampel  data  dan bertujuan  untuk  mendapatkan  kombinasi  parameter  terbaik  pada  masing-masing classifier .  Pada Tabel  2  terlihat  bahwa  hasil  terbaik  didapat  saat  menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid.  Akurasi terbaik pada classifier SVM didapat saat menggunakan fungsi kernel Gaussian atau RBF. Hal ini dapat  disebabkan  karena  data  yang  bersifat non-linearly  separable ,  sehingga  saat  menggunakan fungsi  kernel  linear  akurasinya  menjadi  lebih  rendah.  Saat  menggunakan classifier kNN,  terlihat bahwa semakin banyak jumlah tetangga yang digunakan akurasi maupun G-mean semakin tinggi. Hal  ini  dapat  disebabkan  karena  data  dari  kelas  yang  berbeda  menempati  ruang  yang  cukup berdekatan,  akibatnya  semakin  banyak  tetangga  yang  diperlukan  sebagai  dasar  penentuan  label kelas untuk suatu data agar didapat hasil prediksi lebih tepat.
Tabel 2. Rata-Rata Hasil 5- Cross Validation pada ELM Menggunakan 9 Fitur
Fungsi Aktivasi C Akurasi Sensitivity  Specificity G-mean Sigmoid 2 0 81.50% 81.48% 81.07% 81.28% Hard limit 2 17 77.82% 77.78% 77.38% 77.58% Gaussian 2 1 79.39% 80.74% 77.14% 78.92% Multiquadric 2 0 80.12% 82.22% 77.14% 79.64% Tabel 3. Rata-Rata Hasil 5- Cross Validation pada SVM Menggunakan 9 Fitur Fungsi Kernel Akurasi Sensitivity  Specificity G-mean Gaussian 74.12% 88.89% 55.36% 70.15% RBF 74.12% 88.89% 55.36% 70.15% Linear 72.75% 74.07% 70.83% 72.44%
Tabel 4. Rata-Rata Hasil 5- Cross Validation pada kNN Menggunakan 9 Fitur Jumlah Tetangga ( 𝒌 ) Akurasi Sensitivity  Specificity G-mean 5 70.44% 68.89% 71.79% 70.32% 7 72.94% 75.56% 69.29% 72.35% 9 76.62% 75.56% 77.50% 76.52% 11 79.12% 77.78% 80.36% 79.06%
Setelah  mendapatkan  kombinasi  parameter  terbaik, classifier dibangun  menggunakan  93 data  latih  dan  kombinasi  parameter  tersebut,  kemudian  diuji  menggunakan  23  data  uji.  Rata-rata hasil  pengujian  dari  10  eksperimen  pada  masing-masing classifier dan ensemble  classifier ditunjukkan pada Tabel 5. Terlihat bahwa akurasi yang didapat oleh single classifier ELM, SVM dan  kNN  hampir  sama  atau  tidak  jauh  berbeda,  akan  tetapi  jika  dilihat  dari  G-mean,  SVM memberikan hasil yang terendah (terlihat dari nilai sensitivity dan specificity yang tidak seimbang). Namun, ketika masing-masing classifier tersebut digabung menjadi ensemble classifier akurasi dan
68
G-mean  yang  didapat  lebih  tinggi  daripada  hasil  dari  masing-masing classifier .  Hal  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan ensemble  classifier mampu  meningkatkan  performa  klasifikasi dalam hal akurasi maupun G-mean.
Tabel 5. Rata-Rata Hasil Pengujian Menggunakan 9 Fitur
Classifier Akurasi Sensitivity Specificity G-mean ELM 70.43% 73.08% 67.00% 69.29% SVM 69.13% 90.00% 42.00% 60.32% kNN 70.87% 72.31% 69.00% 69.82% Ensemble 72.17% 78.46% 64.00% 70.35%

## 3.2.  Skenario 2
Pada skenario kedua masukan ke classifier hanya menggunakan 4 fitur terbaik yang dipilih pada  penelitian  sebelumnya  [5],  yaitu  Glucose,  Resistin,  BMI  dan  Age.  Hasil  eksperimen ditunjukkan pada Tabel 6, 7, dan 8 secara berurutan untuk classifier ELM, SVM, dan kNN. Hasil yang  didapat  mengalami  peningkatan  dibanding  saat  menggunakan  keseluruhan  fitur,  baik  pada algoritma ELM, SVM maupun kNN. Pada hasil tersebut juga terlihat bahwa kombinasi parameter terbaik  untuk classifier ELM  dan  kNN  berbeda  dengan  saat  menggunakan  keseluruhan  fitur, kecuali pada SVM. Hal ini menunjukkan bahwa saat menggunakan 4 fitur pemetaan data menjadi berbeda  dengan  saat  menggunakan  keseluruhan  fitur,  akan  tetapi  karakteristik non-linearly separable tetap  ada,  sehingga  saat  menggunakan  SVM,  fungsi  kernel  Gaussian  atau  RBF memberikan hasil yang lebih baik daripada fungsi kernel linear. Pada classifier ELM hasil terbaik didapat saat menggunakan fungsi aktivasi multiquadric. Pada classifier kNN terlihat bahwa tidak terdapat pola yang teratur antara pertambahan jumlah tetangga yang digunakan dengan peningkatan atau penurunan hasil yang didapat. Hasil terbaik didapat saat menggunakan 𝑘 = 7 .
Tabel 6. Rata-Rata Hasil 5- Cross Validation pada ELM Menggunakan 4 Fitur
Fungsi Aktivasi C Akurasi Sensitivity  Specificity G-mean Sigmoid 2 7 85.17% 90.37% 78.57% 84.26% Hard limit 2 -1 83.55% 83.70% 83.10% 83.40% Gaussian 2 -3 87.67% 91.11% 82.98% 86.95% Multiquadric 2 -3 88.06% 88.89% 86.67% 87.77% Tabel 7. Rata-Rata Hasil 5- Cross Validation pada SVM Menggunakan 4 Fitur Fungsi Kernel Akurasi Sensitivity  Specificity G-mean Gaussian 82.72% 91.11% 72.14% 81.07% RBF 82.72% 91.11% 72.14% 81.07% Linear 75.37% 68.89% 82.86% 75.55%
Tabel 8. Rata-Rata Hasil 5- Cross Validation pada kNN Menggunakan 4 Fitur
Jumlah Tetangga ( 𝒌 ) Akurasi Sensitivity  Specificity G-mean 5 80.22% 84.44% 74.29% 79.20% 7 81.40% 88.89% 71.43% 79.68% 9 77.65% 80.00% 74.29% 77.09% 11 78.97% 84.44% 71.79% 77.86%
Selanjutnya, classifier dibangun  kembali  menggunakan  93  data  latih  dan  kombinasi parameter  terbaik  yang  telah  didapatkan,  lalu  diuji  menggunakan  23  data  uji.  Rata-rata  hasil pengujian dari 10 eksperimen pada masing-masing classifier dan ensemble classifier ditunjukkan pada Tabel 9. Terlihat bahwa secara keseluruhan hasil klasifikasi menggunakan 4 fitur saja lebih
baik  dibandingkan  saat  menggunakan  keseluruhan  fitur.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  4  fitur tersebut mampu mempermudah classifier untuk menemukan bidang pemisah data dari kelas yang berbeda,  sehingga classifier dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik.  Jika  dilihat  dari  masing- masing classifier nampak bahwa kNN memberikan hasil yang paling rendah dari classifier lainnya, sedangkan  ELM  dan  SVM  memberikan  hasil  yang  hampir  sama  dalam  hal  akurasi  dan  G-mean. Akan  tetapi,  performa ensemble  classifier tidak  lebih  baik  dari classifier tunggal  ELM  maupun SVM dalam hal akurasi, namun nilai G-mean yang didapat sedikit lebih baik dibanding ELM dan SVM.
Perbandingan  hasil  prediksi  saat  menggunakan single  classifier maupun ensemble classifier pada subsample data  uji  ke-9  dapat  dilihat  pada  Tabel  10.  Terlihat  bahwa  kNN  paling banyak  memberikan  prediksi  yang  salah,  sedangkan  pada  SVM  dan  ELM  sebagian  besar  letak kesalahan  prediksi  berada  pada instance  data yang  sama  (data  nomor  3,  4,  7  dan  17),  sehingga diversity antara  kedua classifier tersebut  rendah,  akibatnya  saat  digabungkan  tidak  mampu menurunkan jumlah kesalahan prediksi.
Tabel 9. Rata-Rata Hasil Pengujian Menggunakan 4 Fitur
Classifier Akurasi Sensitivity Specificity G-mean ELM 83.04% 82.31% 84.00% 80.18% SVM 82.61% 90.00% 73.00% 80.74% kNN 76.52% 82.31% 69.00% 74.54% Ensemble 82.17% 87.69% 75.00% 80.85%
Tabel 10. Perbandingan Hasil Prediksi pada Subsample Data Ke-9
No ELM  SVM  kNN  Ensemble  Target No ELM  SVM kNN Ensemble  Target 1 0 0 0 0 0 13 1 1 1 1 1 2 0 0 1 0 0 14 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 0 15 1 1 1 1 1 4 1 1 1 1 0 16 1 1 1 1 1
5 0 0 0 0 0 17 0 0 0 0 1
6 0 0 0 0 0 18 1 1 1 1 1
7 1 1 1 1 0 19 1 1 1 1 1
8 0 0 0 0 0 20 1 1 1 1 1
9 0 0 0 0 0 21 1 1 1 1 1 10 1 0 0 0 0 22 1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 23 1 1 1 1 1 12 1 1 1 1 1

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  klasifikasi  kanker  payudara  berdasarkan  data anthopometric (usia  dan  BMI/  Body  Mass  Index)  serta  data  dari  hasil  tes  darah  rutin  (glucose, insulin,  HOMA,  leptin,  adiponectin,  resistin,  MCP-1).  Penelitian  ini  membandingkan  klasifikasi dengan single  classifier (ELM,  SVM  dan  kNN)  dan  klasifikasi  dengan ensemble  classifier yang menggabungkan ketiga algoritma tersebut dengan penentuan kelas majority voting . Pembagian data dilakukan dengan three way data split . Hasil yang didapat menunjukkan bahwa:
1. Pada saat menggunakan keseluruhan fitur penggunaan ensemble classifier lebih baik daripada single  classifier dalam  hal  akurasi  maupun  G-mean.  Pada  skenario  ini, single  classifier yang digunakan,  yaitu  ELM,  SVM  dan  kNN  memberikan  hasil  yang  hampir  sama  (berdekatan nilainya).
2. Pada saat menggunakan fitur resistin, glucose, age, dan BMI, kNN memberikan performa yang jauh  lebih  rendah  dibanding single  classifier lainnya.  Sedangkan  penggunaan ensemble classifier sedikit lebih baik dalam hal G-mean, namun sedikit lebih rendah dalam hal akurasi. Hal  ini  disebabkan classifier yang  digunakan  sebagian  besar  memiliki  letak  kesalahan  pada instance  data yang  sama  ( diversity antar classifier rendah),  sehingga  saat  digabungkan  tidak mampu menurunkan tingkat kesalahan.
70
Penelitian selanjutnya dapat mencoba model ensemble method yang lain, seperti bagging dan boosting , serta algoritma seleksi fitur lainnya untuk meningkatkan hasil akurasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] American Cancer Society, Cancer Facts & Figures 2019 . Atlanta: American Cancer Society, 2019.
[2] Kementerian  Kesehatan,  “Hari  Kanker  Sedunia  2019,”  2019.  [Online].  Available: http://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/fokus-utama/20190131/2329273/hari-kanker- sedunia-2019. [Accessed: 21-Jul-2019].
[3] T.  R.  Golub et  al. ,  “Molecular  Classification  of  Cancer :  Class  Discovery  and  Class Prediction by Gene Expression Monitoring,” vol. 286, no. October, pp. 531–537, 1999.
[4] M. K. Kerr and G. A. Churchill, “Experimental Design for Gene Expression Microarrays,” Biostatistics , vol. 2, no. 2, pp. 183–201, 2001.
[5] M. Patrício et al. , “Using Resistin, Glucose, Age and BMI to Predict the Presence of Breast Cancer,” BMC Cancer , vol. 18(1), no. 29, pp. 1–8, 2018.
[6] R. Zhang, G. Huang, N. Sundararajan, and P. Saratchandran, “Multicategory Classification Using  an  Extreme  Learning  Machine  for  Microarray  Gene  Expression  Cancer  Diagnosis,” IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinforma. , vol. 4, no. 3, pp. 485–495, 2007.
[7] Khadijah,  Rismiyati,  and  A.  J.  Mantau,  “Multiclass  Classification  of  Cancer  Based  on Microarray Data Using Extreme Learning Machine,” in Proceeding of The 1st International Conference on Informatics and Computational Sciences (ICICoS) , 2017, pp. 159–164.
[8] S.  A.  Medjahed,  “Breast  Cancer  Diagnosis  by  Using  k-Nearest  Neighbor  with  Different Distances and Classification Rules,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 62, no. 1, pp. 1–5, 2013.
[9] C. Li et al. , “Using the K-Nearest Neighbor Algorithm for the Classification of Lymph Node Metastasis in Gastric Cancer,” Comput. Math. Method Med. , vol. 2012, pp. 1–11, 2012.
[10]  G. Huang, Q. Zhu, and C. Siew, “Extreme Learning Machine : A New Learning Scheme of Feedforward Neural Networks,” in Proceeding of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , 2004, no. July, pp. 985–990.
[11]  G.-B. Huang, H. Zhou, X. Ding, and R. Zhang, “Extreme Learning Machine for Regression and  Multiclass  Classification,” IEEE  Trans.  Syst.  Man,  Cybern.  -  Part  B  Cybern. ,  vol.  42, no. 2, pp. 513–528, 2012.
[12]  J.  Han  and  M.  Kamber, Data  Mining:  Concepts  and  Techniques  Second  Edition .  San Farnsisco: Elsevier Inc., 2006.
[13]  Z.-H. Zhou, Ensemble Methods Foundations and Algorithms , Machine Le. Boca raton: CRC Press, 2012.
[14]  M. Graña and E. Corchado, “A Survey of Multiple Classifier Systems as Hybrid Systems,” Inf. Fusion , vol. 16, pp. 3–17, 2014.
[15]  N.  Joshi  and  S.  Srivastava,  “Improving  Classification  Accuracy  Using  Ensemble  Learning Technique (Using Different Decision Trees),” Int. J. Comput. Sci. Mob. Comput. , vol. 3, no. 5, pp. 727–732, 2014.
[16]  G.  Brown,  J.  Wyatt,  R.  Harris,  and  X.  Yao,  “Diversity  Creation  Methods :  A  Survey  and Categorisation,” Hournal Inf. Fusion , vol. 6, no. 1, pp. 1–28, 2005.
[17]  G.  Huang,  “Extreme  Learning  Machine  -  Learning  Without  Iterative  Tuning.”  Tutorial  in IJCNN2012/WCCI2012, Brisbane, 2012.
[18]  I. K. Timotius and S. G. Miaou, “Arithmetic Means of Accuracies: A Classifier Performance Measurement  for  Imbalanced  Data  Set,”  in International  Conference  on  Audio,  Language and Image Processing (ICALIP) , 2010, pp. 1244–1251.

## BIOGRAFI PENULIS
Khadijah obtained Bachelor Degree in Informatics Engineering from Universitas Diponegoro in 2011 and obtained Master Degree in Computer Science from Universitas Gadjah Mada in 2014. She  has  been  a  Lecturer  with  the  Department  of  Computer  Science/  Informatics,  Universitas Diponegoro since 2014. Her current research interests include artificial intelligence and machine learning.
Retno  Kusumaningrum obtained  Bachelor  Degree  in  Mathematics  from  Universitas Diponegoro in 2003, obtained Master Degree in Computer Science from Universitas Indonesia in 2010, and obtained Doctoral of Computer Science from Universitas Indonesia in 2014. She has been  a  Lecturer  with  the  Department  of  Informatics,  Universitas  Diponegoro,  since  2005.  Her current  research  interests  include  computational  linguistics,  natural  language  processing  and machine learning.