## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3901

## Analisis Resiko Kanker Serviks Menggunakan PCA-ANFIS Berdasarkan Historical Medical Record
Noviati Maharani Sunariadi, Siti Nur Fadilah, Dian Candra Rini Novitasari *
Sains dan Teknologi, Matematika, UIN Sunan Ampel, Surabaya, Indonesia Email: 1 noviati.ms28@gmail.com , 2 sitinurfadilah576@gmail.com , 3 diancrini@uinsby.ac.id Email Penulis Korespondensi: diancrini@uinsby.ac.id
Abstrak− Kanker serviks merupakan penyakit tertinggi kedua dalam kategori wanita yang menyumbang kematian terbanyak berdasarkan data yang ada di WHO. Berdasarkan data Global Cancer Observatory (Globocan) kanker serviks memiliki total kasus 36.633 dengan angka kematian kasus akibat kanker serviks yakni 21.003 kasus dan tergolong tinggi. Pengidap penyakit ini sering kali sulit dibedakan antara yang sehat dan tidak. Maka tujuan pada penelitian ini akan membahas mengenai diagnosis penyakit kanker serviks dengan menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dan reduksi secara Principal  Component  Analysis (PCA)  untuk  mencari  akurasi  terbaik  dalam  diagnosis  penyakit  kanker  serviks.  ANFIS merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk  permodelan  dengan  memiliki  dasar  yang  diangkat  dari fuzzy sugeno,  yang mempertimbangkan  kesederhanaan  kemudahan  dalam  komputasi.  PCA  adalah  metode  yang  diterapkan  untuk  menyatakan informasi yang dinyatakan dalam data dan ditetapkan dalam bentuk alternatif. Jumlah data yang digunakan sebanyak 72 data dengan  10  fitur.  Kemudian  data  tersebut  dilakukan  normalisasi  serta    dilakukan  reduksi  fitur  menggunakan  PCA.  Setelah dilakukan reduksi fitur secara PCA diperoleh 4 fitur yang berpengaruh. Selanjutnya dilakukan analisis dengan menggunakan ANFIS  dari  data  yang  dilakukan  ekstraksi  PCA  dan  yang  tidak  dilakukan.  Kemudian dilakukan  pengujian  akurasi  dengan menggunakan confusion matrix . Hasil terbaik berdasarkan akurasi diagnosis adalah ANFIS dengan menggunakan PCA 91.67% dengan  model  yang  didapat dari k-fold ke-3  dan  tipe  membership  functionnya  adalah trapmf ,  sedangkan  keakuratan tanpa  dilakukan  PCA menggunakan k-fold ke-4  dan  tipe  membership  functionnya  adalah gaussmf lebih  kecil dibandingkan dengan menggunakan PCA yakni 86.67%.
Kata Kunci: Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), Diagnosis, Kanker Serviks, Komputasi, Principal Component Analysis (PCA)
Abstract− Cervical cancer is the second highest disease in the category of women that accounts for the most deaths based on data from WHO. Based on data from the Global Cancer Observatory (Globocan), cervical cancer has a total of 36,633 cases with a death rate of 21,003 cases due to cervical cancer and is relatively high. People with this disease are often difficult to distinguish  between  healthy  and  not.  So  the  purpose  of  this  study  is  to  discuss  the  diagnosis  of  cervical  cancer  using  the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) and Principal Component Analysis (PCA) reduction to find the best accuracy in the diagnosis of cervical cancer. ANFIS is a system used for modeling based on fuzzy Sugeno, which considers the simplicity of computation. PCA is a method applied to express information expressed in data and specified in an alternative form. The amount of data used is 72 data with 10 features. Then the data is normalized and feature reduction is performed using PCA. After doing feature reduction by PCA obtained 4 influential features. Furthermore, analysis using ANFIS was carried out from the data that PCA extraction was carried out and which was not carried out. Then the accuracy test is carried out using the confusion matrix. The best result based on diagnostic accuracy is ANFIS using 91.67% PCA with the model obtained from the 3rd k-fold and the membership function type is trapmf, while the accuracy without PCA is smaller than using PCA, which is 86.67%.
Keywords : Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), Diagnosis, Cervical Cancer, Computing, Principal Component Analysis (PCA)

## 1. PENDAHULUAN
Kanker serviks merupakan jenis kanker yang terjadi di bagian paling bawah rahim , hampir semua kasus kanker serviks berasal dari zona transformasi atau area serviks endoservical mucosa [1]. Penyebab terbesar dari kanker serviks adalah human papilloma virus (HPV) onkogenik, yang menyerang bagian bawah rahim [2]. Faktor resiko yang telah dibuktikan terjadinya kanker serviks sendiri adalah hubungan seksual yang dilakukan terlalu dini atau dibawah 18 tahun yang akan beresiko  terkena kanker serviks lima kali lipat  [3] . Selanjutnya dalam  melakukan deteksi pasien kanker serviks juga dapat dideteksi dengan melakukan tes kolposkopi (colposcopy), dengan adanya tes tersebut maka deteksi dalam keakuratannya akan semakin bagus hasilnya. Selain itu dapat juga dilakukan pap smear [4] .
Kanker serviks juga merupakan salah satu jenis kanker yang paling umum dikalangan wanita di dunia. Menurut WHO kanker serviks adalah jenis kanker ganas dengan penyumbang angka kematian wanita nomor empat terbanyak di dunia setelah kanker payudara, kanker usus besar dan kanker paru-paru . Berdasarkan informasi dari Globocn tahun 2020 total kasus kanker serviks mencapai 604.127 kasus dan total penderita kanker serviks yang meninggal 341.831 kasus. Tingginya kasus kanker serviks juga terjadi di Indonesia [5]. Berdasarkan data Globocn kasus  penderita  kanker  serviks  di  Indonesia  tertinggi  kedua  setelah  kasus  kanker  payudara  dengan  total  kasus 36.633 dan angka kematian kasus akibat kanker serviks yakni 21.003 kasus dan tergolong tinggi.
Banyaknya kasus dan tingginya resiko  kematian akibat kanker serviks, maka perlu  dilakukan tindakan untuk mencegah terkena penyakit tersebut. Pencegahan ini dapat dilakukan dengan melakukan vaksinasi HPV dan juga  skrining  lesi  prakanker  untuk  mendeteksi  dini  adanya  kanker  serviks.  berbagai  penelitian  telah  dilakukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3901
mengenai  penyakit  kanker  serviks  seperti  penelitian  oleh  [6]  dengan  algoritma  Extra  Trees  dan  K-Nearest Neighbor  yang  memiliki  nilai  akurasi  88%  dan  89%,  dan  [7]  dengan  menggunakan  metode  ANFIS  yang memperoleh akurasi sebesar 93.54%
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  terkait  kanker  serviks,  maka  peneliti  memilih  untuk  menggunakan metode ANFIS karena memiliki nilai akurasi yang tinggi. ANFIS atau Adaptive Neuro Fuzzy Inference System merupakan sistem yang digunakan untuk  permodelan dengan memiliki dasar yang diangkat  dari  fuzzy sugeno, yang  mempertimbangkan  kesederhanaan  kemudahan  dalam  komputasi  [8].  Keunggulan  dari  ANFIS  sendiri merupakan sebuah metode gabungan yang memiliki fitur algoritma dengan menetapkan penurunan gradien dan metode kuadrat terkecil secara bersamaan. Metode ini juga banyak digunakan dalam berbagai penelitian seperti penelitian [9] yang melakukan Analisis Sinyal EKG Aritmia Untuk Deteksi Risiko Jantung Koroner Menggunakan Metode ANFIS memperoleh akurasi 90.9%.
Sebelum  masuk  pada  proses  ANFIS  diperlukan  metode  untuk  mereduksi  dimensi  data  tanpa menghilangkan  nilai  keaslian  dari  data  tersebut  [10].  Reduksi  data  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  waktu komputasi, dan salah satu metode reduksi data yaitu Principal Component Analysis (PCA). Berdasarkan penelitian [11] pada penelitian kanker serviks dengan menggunakan PCA memiliki tingkat keakurasian sebesar 96.5%.
Berdasarkan pemaparan latar belakang di atas, maka penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis Resiko Kanker Serviks Menggunakan PCA-ANFIS Berdasarkan Historical Medical Record untuk meminimalisis kematian akibat kanker serviks.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini tergolong dalam penelitian kuantitatif dengan data berbentuk numerik. Pada penelitian ini memiliki beberapa  tahapan  yaitu preprocessing, reduksi  fitur,  analisis,  dan  evaluasi  model.  Diagram  alir  penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.1 Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  dilakukan  proses  input  data  kanker  serviks  yang  diperoleh  dari  website  University  of California, Irvine (UCI). Data yang digunakan berjumlah 72 data dengan 11 fitur, diantaranya :
1. Intention Commitment (IC)
2. Attitude Consistency (AC)
3. Attitude Spontaneity (AS)
4. Norm Significant Person (NSP)
5. Norm Fulfilment (NF)
6. Perception Vulnerability (PV)
7. Perception Severity (PS)
8. Motivation Strength (MS)
9. Motivation Willingness (MW)
10. Social Support Emotionally (SSE) 11. Output /Diagnosis (D)

## Tabel 1. Data Kanker Serviks
No.  IC  AC  AS  NSP  NF  PV  PS  MS  MW  SSE  D
1 10 13 12 4 7 9 10 1 8 7 1 2 10 11 11 10 14
7 7 5 5 4 1 3 10 15 3 2 14 8 10 1 4 7 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3901
No.  IC  AC  AS  NSP  NF  PV  PS  MS  MW  SSE  D
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 72 12 7 8 5 15 12 10 10 13 11 0
Data yang ditunjukkan pada Tabel 1. Kemudian di normalisasikan dengan menggunakan metode softmax dengan mengubah nilai data menjadi rentang 0 sampai dengan 1 dengan memanfaatkan mean dan standart deviasi pada data yang nantinya dibentuk fungsi sigmoid [12].

## 2.2 Reduksi Fitur
PCA  adalah  metode  yang  diterapkan  untuk  menyatakan  informasi  yang  dinyatakan  dalam  data  dan  ditetapkan dalam  bentuk  alternatif.  PCA  merupakan  teknik  multivariat  tertua  dan  paling  dikenal  yang  digunakan  untuk menghilangkan  struktur  ketergantungan  antar  variabel,  untuk  mengurangi  dimensi,  untuk  menentukan danmengevaluasi daerah-daerah yang berdekatan satu sama lain dilihat dari tingkat pembangunan satu sama lain [13].  Dengan  demikian,  struktur  ketergantungan  antar  variabel  juga  dihilangkan  Oleh  karena  itu,  dapat  dilihat bahwa teknik PCA merupakan cara sederhana untuk memproyeksikan data yang diperoleh.  Perhitungan Analisa dengan menggunakan metode PCA yang sering digunakan yakni jika nilai eigen yang memiliki nilai lebih dari 1, pada tahap ini dilakukan agar terbentuk variabel baru. Terdapat cara untuk menentukan komponen utama dengan menggunakan PCA terdiri dari tig acara, yakni pertama melihat variansi dengan total 80%, kedua dengan melihiat nilai eigen lebih dari satu dan cara yang ketiga yakni melihat scree plot[14].

## 2.3 K-fold Cross Validation
K-fold  cross  validation adalah  teknik  untuk  memvalidasi  dan  menilai  hasil  dari  analisis  statistik  dengan men general isasi data serta digunakan sebagai prediksi suatu model yang akan dijalankan. Prosesnya yaitu dengan memecah data asli menjadi k bagian set data yang memiliki ukuran yang sama [15]. Pada proses ini pemecahan data  dibagi  menjadi  data  latih  serta  data  uji  untuk  melanjutkan  ke  proses  klasifikasi.  Selain  itu,  juga  dapat digunakan untuk mengestimasi tingkat kesalahan dalam memprediksi serta mengevaluasi model [16].

## 2.4 ANFIS
ANFIS yaitu gabungan dari metode logika fuzzy dan Adaptive Neural Network merupakan definisi dari Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) yang pertama kali dikembangkan pada tahun 1993 . Neural network atau jaringan saraf tiruan memiliki kemampuan dalam system pembelajarannya akan tetapi untuk penalaran dalam tidak dimiliki pada metode ini. Sedangnya Fuzzy Inference system memiliki kemampuan penalaran melalui suatu basis pengetahuan tetapi tidak memiliki kemampuan dalam system pembelajarannya . Fuzzy Inference system juga dapat mengatasi  keberagaman  variabel  dalam  perkiraan  yang  kuat  dan fleksibel  yang  dapat  dinyatakan  dalam if-then [17].    ANFIS  dapat  menetapkan  semua  kemungkinan  aturan  yang  telah  sesuai  struktur rule yang  dibuat berdasarkan  data  yang  ada.  Output  yang  dijalankan  dalam  metode  ANFIS  ini  didasarkan  oleh  parameter  yang dapat diedit berdasarkan data yang ada, aturan yang ada tersebut digunakan untuk meminimalisir kesalahan dalam memprediksi. Struktur algoritma dari ANFIS [17] ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Struktur Algoritma ANFIS
Pada Gambar 2. lapisan pertama yakni struktur ANFIS untuk melakukan formasi  struktur fuzzy, lapisan kedua melakukan aturan fuzzy (rule), lapisan ketiga melakukan normalisasi fungsi keanggotaan , lapisam keempat konklusi dari rule fuzzy dan lapisan kelima yakni kalkulasi output dari network . a. Lapisan  1, yakni  Fuzzyfikasi.  Semua  node  i  dari  lapisan  pertama  adalah  node  adaptif,  dengan  node  yang memiliki fungsi pada Persamaan (1).
𝑂 𝑖 1 = 𝜇𝐴 𝑖 (𝑥) (1)
Dengan :
𝑂 𝑖 1 = Derajat keanggotaan himpunan fuzzy 𝐴 1 , 𝐴 2 atau 𝐵 1,2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3901
(𝑥) = Input pada node ke-i
b. Lapisan  2,  dimana  semua  node  adalah  simpul  non-adaptif  atau  parameter  tetap.  Tiap-tiap  node mempresentasikan bobot dari suatu aturan ke-i. Fungsi simpul pada lapisan ini ini ditunjukkan oleh Persamaan (2).
𝑂 𝑖 2 = 𝑤 𝑖 = 𝜇𝐴 𝑖 (𝑥) × 𝜇𝐵 𝑖 (𝑥) (2)
Dengan :
𝑤 𝑖 = Bobot
𝑖 = 1,2,…. c. Lapisan  3  merupakan  lapisan  untuk  normalisasi.  dan  pada  lapisan  ketiga  setiap  note  digunakan  untuk menormalisasi fungsi bobot yang didapatkan dari lapisan sebelumnya yang ditunjukkan oleh Persamaan (3).
𝑤 𝑖 ̅̅̅ = 𝑤 𝑖 𝑤 1 + 𝑤 2 (3)
Dengan : 𝑤 𝑖 ̅̅̅ = Output aturan ke-1
d. Lapisan 4 merupakan lapisan defuzzyfikasi , dan pada setiap node adalah node adaptif. Output defuzzyfikasi dari lapisan keempat dihitung dengan Persamaan (4).
𝑂 𝑖 4 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅𝑓 𝑖 = 𝑤 𝑖 ̅̅̅(𝑝 𝑖 𝑥 + 𝑞 𝑖 𝑦 + 𝑟 𝑖 ) (4)
Dengan : 𝑝 𝑖 , 𝑞 𝑖 , 𝑟 𝑖 = Himpunan Parameter (parameter konsekuensi) e. Lapisan 5 merupakan lapisan dari total output. Hanya terdapat satu node tetap saja yang memiliki fungsi untuk menjumlah dari semua inputan, dengan Persamaan (5).
𝑂 𝑖 5 = 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = ∑ 𝑤 𝑖 ̅̅̅𝑓 𝑖 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑖 𝑓 𝑖 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 𝑖 (5)

## 2.5 Confusion Matrix
Pada  saat  pengklasifikasian  data  dilihat  juga  performa  dalam  pengklasifikasian  dengan  melakukan  confusion matrix  pada  data  klasifikasi.  Confusion  matriks  ini  dilakukan  untuk  melihat  keakuratan  data  aktual  dan  data prediksi dalam melakukan klasifikasi [18] . .

## Gambar 3. Confusion Matrix
Pada Gambar 3. Terdapat 4 istilah penting dan yang digunakan dalam confusion matrix. True Positive (TP) adalah  banyaknya  data  yang  terprediksi  benar  pada  data  aktual  dan  data  prediksi,  True  Negative  (TN)  adalah banyaknya data yang terprediksi salah pada data aktual dan data prediksi. False Postive (FP) adalah banyaknya data  yang  terprediksi  salah  pada  data  aktual  dan  benar  pada  data  prediksi,  dan  False  Negative  (FN)  adalah banyaknya data yang terprediksi benar pada data aktual dan terprediksi salah pada data prediksi.
Terdapat  tiga  parameter  untuk  mengukur  tingkat  kebenaran  pada  proses  klasifikasi,  yaitu  akurasi, sensitivitas, dan spesifitas. Parameter tersebut dapat dihitung dengan menggunakan rumus yang ditunjukkan oleh Persamaan (6),(7), dan (8) [19].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (6) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100% (7)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3901
𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 × 100% (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data yang diperoleh dari UCI sebanyak 72 data dengan sebaran 10 fitur dan 1 hasil diagnosis. Tahap pertama  yang  dilakukan  yaitu preprocessing, dimana  pada  tahap  ini  dilakukan  proses  normalisasi  data  dengan melakukan transformasi pada 72 data yang ada pada 10 fitur. Namun, pada proses ini fitur yang merupakan hasil diagnosis  tidak  dilakukan  transformasi  data  agar  tidak  mengubah  nilai  keaslian  data.  Hasil  normalisasi  data ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Normalisasi Data No. IC AC AS NSP NF PV PS MS  MW  SSE  D 1 0.42  0.57  0.64 0 0.5 0.42  0.14  0.92 0.5 0.28  1 2 0.92  0.42  0.42  0.28 0.28  0.21  0.07 1 0.85  0.42  1 3 0.92 0.5 0.64 0 0..21  0.42  0.07  0.42  0.14  0.14  1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 72 0.78  0.42 0.5 0.28 1 0.78  0.64  0.64  0.85  0.71  0
Setelah  didapatkan  data  yang  telah  dinormalisasi,  maka  selanjutnya  dilakukan  tahap  reduksi  fitur. Pada tahap ini metode yang digunakan merupakan PCA. Hasil dari loading factor PCA ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Loading Factor
Component 1 2 3 AC .257 -.059 .739 ASP -.193 -.031 .078 NSP .800 .021 -.016 NF .925 -.007 .030 PV .890 .052 .021 PS .922 .122 .060 MS .163 .651 .155 MW .054 .890 -.112 SSE -.096 .847 -.176
Selanjutnya,  dilihat  nilai loading  factor yang  lebih  dari  0.5.  Berdasarkan  Tabel  4  diketahui  bahwa component 1 fitur yang memenuhi yaitu NSP, NF, PV, dan PS. Pada component 2 fitur yang memenuhi hanya dua yaitu  fitur  MW  dan  SSE.  Sedangkan,  pada component 3  hanya  satu  fitur  yang  memenuhi  yaitu  fitur  AC. Berdasarkan  jumlah  fitur  pada  masing-masing component, maka component 1  merupakan component yang memiliki jumlah fitur terbanyak yang memenuhi. Oleh karena itu, component 1 akan dijadikan sebagai inputan pada  tahap  selanjutnya  yaitu  klasifikasi.  Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan metode ANFIS serta menggunakan k-fold cross validation untuk pembagian data training dan testing. Hasil dari tahap ini ditunjukkan oleh Tabel 4.
Tabel 4. Hasil uji coba ANFIS-PCA dan ANFIS K-Fold Type of Membership Function Anfis PCA-Anfis Accuracy  Sensitivity  Specificity  Accuracy  Sensitivity  Specificity 1 Gaussmf 80.00 79.58 81.33 75.00 0 100.00 Gbellmf 79.90 85.66 90.90 60.00 0 85.71 Trapmf 76.92 50.00 81.81 70.00 33.33 85.71 Trimf 72.72 25.00 100.00 80.00 33.33 100.00 2 Gaussmf 73.33 100.00 71.42 88.88 66.66 100.00 Gbellmf 73.33 100.00 71.42 90.00 100.00 88.88 Trapmf 66.66 50.00 69.23 81.81 50.00 88.88 Trimf 83.33 0 83.33 81.81 50.00 88.88 3 Gaussmf 84.61 50.00 90.90 72.72 0 72.72 Gbellmf 84.62 50.00 90.90 75.00 50.00 80.00

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3901
K-Fold Type of Membership Function Anfis PCA-Anfis Accuracy  Sensitivity  Specificity  Accuracy  Sensitivity  Specificity Trapmf 78.57 50.00 83.33 91.67 100.00 90.00 Trimf 76.92 33.33 90.00 83.33 50.00 90.00 4 Gaussmf 86.67 100.00 84.61 75.00 50.00 80.00 Gbellmf 82.33 76.50 90.90 75.00 50.00 80.00 Trapmf 68.56 50.00 85.50 91.66 75.00 100.00 Trimf 75.00 0 81.81 66.66 33.33 77.77 5 Gaussmf 83.33 100.00 79.67 60.00 0 75.00 Gbellmf 76.92 100.00 75.00 60.00 0 75.00 Trapmf 78.57 100.00 76.92 75.00 50.00 80.00 Trimf 75.00 50.00 87.50 63.63 0 70.00
Berdasarkan  Tabel  4.  Diperoleh  nilai  akurasi,  sensitivitas,  dan  spesifitas  pada  klasifikasi  dengan menggunakan ANFIS menggunakan k-fold ke-4 dan tipe membership functionnya adalah gaussmf diperoleh nilai sebesar 86.67%, 100.00%, dan 84.61%. Sedangkan, dengan menggunakan reduksi PCA dengan menggunakan k- fold ke-3 dan tipe membership functionnya adalah trapmf diperoleh nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifitas secara berturut-turut yaitu 91.67%, 100.00%, dan 90.00%.
Pada  saat  pengklasifikasian  data  dilihat  juga  performa  dalam  pengklasifikasian  dengan  melakukan Confusion  Matrix  pada  data  klasifikasi.  Confusion  matrix  dari  proses  klasifikasi  menggunakan  ANFIS  dan ANFIS-PCA ditunjukkan pada Gambar 4.
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Confusion Matrix ANFIS; (b) Confusion Matrix ANFIS-PCA
Dari  Gambar  4(a).  yakni  klasifikasi  confusion  matrixs  saat  tanpa  menggunakan  PCA  terdapat  2  pasien terdeteksi (TP) atau sudah benar terprediksi kanker, sedangkan 0 pasien terdeteksi (FN) atau terprediksi normal akan tetapi pasien sebenarnya terkena kanker. Kemudian 2 pasien terdeteksi (FP) atau pasien terprediksi kanker akan tetapi pasien sebenarnya normal dan 11 pasien terdeteksi (TN) atau pasien terprediksi normal dan keadaan sebenarnya pasien juga normal. Berdasarkan confusion matrix tersebut didapatkan sensitivitas sebesar 100.00%, spesifitas sebesar 84.61% akurasinya yakni 86.67%.
Dari  Gambar 4(b).  yakni  klasifikasi  confusion  matrix  saat  dengan  menggunakan  PCA  terdapat  2  pasien terdeteksi (TP) atau sudah benar terprediksi kanker, sedangkan  0 pasien terdeteksi (FN) atau terprediksi normal akan tetapi pasien sebenarnya terkena kanker. Kemudian 1 pasien terdeteksi (FP) atau pasien terprediksi kanker akan tetapi  pasien sebenarnya normal dan  9  pasien terdeteksi  (TN) atau pasien terprediksi  normal dan keadaan sebenarnya pasien juga normal. Berdasarkan confusion matrix tersebut didapatkan sensitivitas sebesar 100.00%, spesifitas sebesar 90.00%, dan akurasinya sebesar 91.67%.
Berdasarkan hasil dari confusion matrix klasifikasi dengan menggunakan metode ANFIS dan ANFIS-PCA. Diperoleh nilai sensitivitas, spesifitas, dan akurasi yang tinggi pada metode ANFIS-PCA. Hal ini ditunjukkan oleh Gambar 5.
70 80 90 100 110 Akurasi Sensitivitas Spesifitas Confusion Matrix ANFIS-PCA ANFIS

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3901

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan dalam mendiagnosis penyakit kanker serviks menggunakan metode ANFIS dan PCA didapatkan nilai akurasi yang cukup baik. Pada diagnosis kombinasi antara ANFIS dan PCA didapatkan hasil akurasinya adalah 91.67% dengan model yang didapat dari k-fold ke-3 dan tipe membership functionnya adalah trapmf , sedangkan keakuratan tanpa dilakukan PCA menggunakan k-fold ke-4 dan tipe membership functionnya adalah gaussmf lebih  kecil  dibandingkan  dengan  menggunakan  PCA  yakni  86.67%.  Berdasarkan  data  tersebut dapat  disimpulkan  bahwa  menggunakan  PCA  akurasi  dalam  diagnosis  lebih  baik  digunakan  dan  akan mempengaruhi hasil dari diagnosis penyakit kanker serviks. Selain itu penggunaan PCA atau tanpa dilakukannya PCA,  ANFIS  dapat  melakukan  atau  mendeteksi  adanya  data  yang  pasien  yang  terkena  kanker  serviks  terbukti dengan nilai sensitifitas yang sangat tinggi yakni 100%.

## REFERENCES
[1] N. Bhatla, D. Aoki, D. N. Sharma, and R. Sankaranarayanan, “Cancer of the cervix uteri,” Int. J. Gynecol. Obstet. , 2018, doi: 10.1002/ijgo.12611.
[2] A. Della Sari and A. Della Sari, “Profil Pengetahuan dan Keyakinan Vaksin HPV Sebagai Upaya Pencegahan Kanker Serviks pada Mahasiswa di Universitas Airlangga, Surabaya,” vol. 6, no. 1, pp. 14–22, 2019.
[3] M. Fauza, “Faktor yang Berhubungan dengan Deteksi Dini Kanker Serviks Metode IVA di Puskesmas Kota Padang,” vol. 14, no. 1, 2019.
[4] T. Idayanti, S. F. Umami, R. Zubaidah, and W. Anggraeni, “Deteksi Dini Pencegahan CA Servik dengan Pemeriksaan IVA  Pap  Smear  di  Rumah  Cantik  Almira  Beauty  Desa  Tunggalpager  Kec.  Pungging  Kab.  Mojokerto  Bekerja  Sama dengan PKBI Kabupaten Mojokerto,” J. Community Engagem. Heal. , 2021, doi: 10.30994/jceh.v4i2.255.
[5] E.  Kusdiyah  and  M.  M.  Iskandar,  “Peningkatan  Pengetahuan Wanita Tentang  Kanker  Serviks  dab  Pemeriksaan  Pap Smear Sebagai Skrining Awal,” vol. 2, no. 1, pp. 25–28, 2019.
[6] A. Dharma, P. Manalu, G. Stepen, R. Siringoringo, I. S. Palangai, and K. Setiawan, “Deteksi Pola Pasien Kanker Serviks dengan Algoritma Extra Trees dan K-Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 2, pp. 32–36, 2020.
[7] A. A. Omololu and O. M. Adeolu, “Modelling and Diagnosis of Cervical Cancer Using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System,” World J. Res. Rev. , no. 5, pp. 1–3, 2018.
[8] N. Triana, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Tanaman Seledri Menggunakan Metode Anfis,” J.  Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 8, pp. 418–423, 2020, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/view/603.
[9] G. Purnamasari, “Analisis Sinyal Ekg Aritmia Untuk Deteksi Risiko Jantung Koroner Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference (Anfis),” J. Kesehat. , vol. 1, no. 1, pp. 40–44, 2019.
[10]  E. T. Data, A. S. Ritonga, and I. Muhandhis, “Penerapan Text Mining dan Metode DBSCAN untuk Clustering Data Tweet E-Commerce,” vol. 4, pp. 113–123, 2021.
[11]  K. A. Widagdo, K. Adi, and R. Gernowo, “Kombinasi Feature Selection Fisher Score dan Principal Component Analysis (PCA) untuk Klasifikasi Cervix Dysplasia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020702987.
[12]  A. R. Aziz, B. Warsito, A. Prahutama, and U. Diponegoro, “Pengaruh transformasi data pada metode learning vector quantization terhadap akurasi klasifikasi diagnosis penyakit jantung 1,2,3,” vol. 10, no. 2012, pp. 21–30, 2021.
[13]  D. Hediyati and I. M. Suartana, “Penerapan Principal Component Analysis ( PCA ) Untuk Reduksi Dimensi Pada Proses Clustering Data Produksi Pertanian di Kabupaten Bojonegoro,” JIEET J. Inf. Eng. Educ. Technol. , vol. 05, no. 02, pp. 49–54, 2021.
[14]  P. B. E. and S. T, “Analisis Principal Component Analysis (PCA) Untuk Mereduksi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas  Kulit  Kikil  Sapi.,” Pros.  Semin.  Konf.  Nas.  IDEC ,  no.  May,  p.  C01.1-C01.10,  2019,  [Online].  Available: https://idec.ft.uns.ac.id/prosiding2019.
[15]  M. Bobbi, K. Nasution, S. Suryadi, and R. Watrianthos, “Model Pengenalan Suara Teks Bebas Menggunakan Algoritma Support  Vector  Machine,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1249–1255,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2436.
[16]  L.  Mardiana,  D.  Kusnandar,  and  N.  Satyahadewi,  “Analisis  Diskriminan  dengan  K-Fold  Cross  Validation  untuk Klasifikasi Kualitas Air di Kota Pontianak,” vol. 11, no. 1, pp. 97–102, 2022.
[17]  Murat Kirisci, M. Ubeydullah Saka, and Hasan Yilmaz, “An ANFIS perspective for the diagnosis of type II diabetes,” Ann. FUZZY Math. INFORMATICS , 2019, doi: 10.30948/afmi.2019.17.2.101.
[18]  I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,” Creat. Inf. Technol. J. , 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.
[19]  A.  Miladitiya,  “Sensitivitas  Dan  Spesifisitas  Lingkar  Pinggang  Dalam  Mengidentifikasi  Kelebihan  Berat  Badan  Dan Obesitas Pada Wanita Dewasa,” Interes.  J. Ilmu Kesehat. , vol. 7, no. 1, pp. 22–28, 2018, doi: 10.37341/interest.v7i1.64.