## PENERAPAN METODE SELEKSI FITUR UNTUK MENINGKATKAN HASIL DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA

## Elvira Sukma Wahyuni
Fakultas Teknologi Industri, Program Studi Teknik Elektro Universitas Islam Indonesia Email: elvira.wahyuni@mail.uii.ac.id

## ABSTRAK
Tujuan utama penelitian ini adalah untuk  meningkatkan peforma  klasifikasi pada diagnosis  kanker payudara  dengan  menerapkan  seleksi  fitur  pada  beberapa  algoritme  klasifikasi.  Penelitian  ini menggunakan  database  kanker  payudara Wisconsin  Breast  Cancer Database (WBCD).  Metode  seleksi fitur  F-score  dan  Rough  Set  akan  dipasangkan  dengan  beberapa  algoritme  klasifikasi  yaitu  SMO ( Sequential  Minimal  Optimization ),  Naive  Bayes,  Multi  layer  Perceptron,  dan  C4.5.  Penelitian  ini menggunakan 10 fold cross validation sebagai metode evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan algoritme klasifikasi  MLP  dan  C4.5  mengalami  peningkatan  peforma  klasifikasi  secara  signifikan  setelah dipasangkan dengan seleksi fitur rough set dan F-score, Naive Bayes menunjukan peforma terbaik ketika dipasangkan dengan  metode seleksi fitur  F-score saja, sedangkan SMO tidak  menunjukkan peningkatan peforma klasifikas ketika dipasangkan pada kedua seleksi fitur.
Kata kunci: kanker payudara, seleksi fitur, klasifikasi.

## ABSTRACT
The objective of this study is to  improve the performance classification of breast cancer diagnosis by  applying  feature  selection  on  various  classification  algorithms  .  This  study  uses  a  database  of Wisconsin Breast Cancer Database ( WBCD ). Feature selection methods F -score and Rough Set will be paired with various classification algorithms i.e. SMO (Sequential Minimal Optimization), Naive Bayes , Multi Layer Perceptron , and C4.5. 10-fold cross validation is use as an evaluation method. The results showed  MLP  and  C4.5  has  improved  performance  classification  significantly  when  paired  with  rough sets and F -score feature selection methods, Naive Bayes showed best Performance when paired with F - score feature selection method, whereas SMO did not show improved performance when paired on both feature selection.
Keywords: breast cancer, fitur selection, classification.

## 1. PENDAHULUAN
Kanker payudara ( Carcinoma mammae ) didefinisikan sebagai suatu penyakit neoplasma ganas yang berasal  dari parenchyma .  Penyakit  ini  oleh  World  Health  Organization  (WHO)  dimasukkan  ke  dalam International Classification of Diseases (ICD) dengan  kode nomor 17  [1]. Frekuensi  kasus penyakit  ini relatif  tinggi  di  negara  maju  dan  merupakan  jenis  kanker  yang  banyak  diderita  dari  jenis  kanker lainnya. Di  Indonesia,  kanker  payudara  menempati  peringkat  kedua  setelah  kanker  servik  [2].  Menurut data terakhir WHO, angka kematian karena kanker payudara di Indonesia mencapai 20.052 atau sebanyak 1,41%  dari  seluruh  kematian  atau  angka  kematian  disesuaikan  dengan  usia  adalah  2.025  per  100.000 penduduk [3]. Kunci untuk bertahan hidup penderita kanker payudara adalah mendeteksi kanker payudara sedini mungkin, sebelum kanker tersebut memiliki kesempatan untuk menyebar [2].
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  informasi  terutama  dalam  bidang  kecerdasan  buatan,  teknik machine  learning diperkenalkan  untuk  membantu  meningkatkan  kemampuan  pendeteksian  otomatis. Dengan  bantuan  sistem  ini,  kemungkinan  kesalahan  diagnosis  yang  dilakukan  oleh  para  ahli  dapat dihindari,  dan  data  medis  dapat  diperiksa  dalam  kurun  waktu  yang  singkat  serta  lebih  rinci  [4].  Teknik statistik dan teknik kecerdasan buatan telah digunakan untuk memprediksi kanker payudara oleh beberapa peneliti.  Tujuan  dari  teknik  ini  adalah  untuk  menetapkan  identifikasi  pasien  ke  dalam  grup  jinak  (yang tidak memiliki kanker payudara) atau kelompok ganas (yang terbukti kuat memiliki kanker payudara) [5].
Data medis yang berdimensi tinggi merupakan salah satu kendala dalam penerapan teknik machine learning karena  akan  memberikan  efek  negatif  terhadap  proses  analisis.  Untuk  menangani  data  medis berdimensi tinggi tersebut, mereduksi  fitur menjadi hal yang sangat penting. Dengan pengurangan fitur
tidak  mengakibatkan  kemampuan  diskriminatif  menjadi  memburuk,  bahkan  sebaliknya  terdapat  banyak keuntungan  diantaranya  dapat  menghindari over-fitting ,  mengurangi  kompleksitas  analisis  data  dan meningkatkan  kinerja  analisis  data  [6].  Salah  satu  usaha  untuk  mengurangi  fitur  data  yang  berdimensi tinggi adalah dengan menggunakan seleksi fitur, seleksi fitur merupakan bagian dari preprocessing pada proses  klasifikasi.  Pemilihan  fitur  sangat  mempengaruhi  keakuratan  klasifikasi  dalam  kasus  kanker payudara.
Pada penelitian ini dua metode fitur seleksi akan diterapkan dan kemudian akan diuji cobakan pada beberapa  algoritme  klasifikasi  yang  berbeda,  rough  set  merupakan  seleksi  fitur  yang  dapat mengidentifikasi  fitur-fitur  yang  signifikan  dan  menghilangkan  fitur-fitur  yang  tidak  relevan  untuk menghasilkan model pembelajaran yang baik, sehingga dapat mengurangi dimensi data tanpa kekurangan informasi yang terkandung dalam kumpulan data tersebut. F-score sendiri merupakan seleksi fitur dengan teknik sederhana yang mengukur diskriminasi dua set bilangan real, sehingga fitur yang memiliki nilai F- score rendah dianggap memeiliki kemampuan diskriminatif yang rendah pula begitu pula sebaliknya fitur yang memiliki nilai F-score tinggi juga akan memiliki kemampuan diskriminatif yang tinggi pula. Dalam penelitian  terdahulu  diketahuai  seleksi  fitur  rough  set  [7]  dan  seleksi  fitur  F-score  [4]  memiliki kemampuan yang sangat baik dalam memilih fitur-fitur yang  signifikan terhadap klasifikasi.

## 1.1 Penelitian Yang Berhubungan
Beberapa penelitian yang sama mengenai seleksi fitur telah dilakuakn  diantaranya dalam penelitian [8],  penelitian  ini  mengusulkan  sebuah  metode  seleksi  fitur  yang  diberi  nama  SVM-FuzCocs.  Metode tersebut mengatasi ruang fitur berdimensi tinggi dengan penilaian kualitas fitur berdasarkan keanggotaan fuzzy hasil keluaran dari SVM. Dan hasilnya menunjukkan akurasi klasifikasi dan pengurangan dimensi yang cukup memuaskan. Selain itu, metode ini memiliki kebutuhan komputasi yang cukup rendah.
Penelitian [9] menerapkan t-test dan p-value untuk meredukasi ruang fitur. Dan hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan adanya penerapan kedua seleksi fitur tersebut dapat meningkatkan kecepatan proses  klasifikasi  tanpa  menurunkan  hasil  klasifikasi.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  penggunaan  seleksi fitur  tidak  hanya  ditujukan  untuk  peningkatan  peforma  klasifikasi,  namun  juga  menurunkan  beban komputasi klasifikasi.
Penelitian  [10]  menerapkan  ekstraksi  fitur  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dan  secara  lebih rinci  tiga  algoritma  terbaik  dari  PCA  yaitu Scree  Test , Cumulative  Varience dan  KG rule ,  digunakan sebagai  seleksi  fitur  dan  Artificial  Neural  Network  (ANNs)  digunakan  sebakai classifier -nya.  Pada penelitian  ini  menunjukan  rata-rata  akurasi  klasifikasi  terbaik  deicapai  oleh  seleksi  fitur Cumulative Varience sebesar 95,68%. Hal ini membuktikan bahwa ketiga algoritma seleksi fitur terbaik yang dimiliki PCA mampu meningkatkan akurasi klasifikasi dengan metode ANNs.
Penelitian  [11]  menerapkan  beberapa  metode  klasifikasi  dan  metode  seleksi  fitur  diantaranya Support  Vector  Machine s (SVM),  K-nearest  neighbours  dan  probabilistic  neural  networks classifiers akan  dikombinasikan  dengan    signal-to-noise  ratio feature  ranking ,  dan  equential  forward  selection sebagai  fitur  seleksi  serta  principal  component  analysis feature  extraction .  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  pencapaian  akurasi  antara  98,80%  dan  96,33%  dengan  SVM  sebagai classifier yang dominan.

## 1.2 Konsep dasar teori

## 1.2.1 Seleksi fitur
Konsep  dasar  metode  seleksi  fitur  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  akan  dijelaskan  sebagai berikut.

## a. F-score
F-score adalah teknik sederhana yang mengukur diskriminasi dua set bilangan real. Dengan training vektor x k , k = 1,. . . , m, jika jumlah intance positif dan negatif n + dan n - masing-masing, maka F- skor dari fitur ke-i didefinisikan pada persamaan (1):
                             n k n k i i k i i k i i i i i x x n x x n x x x x F 1 1 2 ) ( ) ( , 2 ) ( ) ( , 2 ) ( 2 ) ( ) ( 1 1 ) ( 1 1 ) ( ) ( (1)
Dimana  masing-masing ,  x ) ( ) ( ,     i i x x adalah  rata-rata  dari  fitur  ke- i dari  keseluruhan  positif  dan negatif  keseluruhan dataset; ) ( ,  i k x adalah fitur  ke- i dari positif instance ke- k , dan ) ( ,  i k x adalah fitur ke-i dari negatif instance ke- k negatif. Diskriminasi antara positif dan negatif set dindikasikan oleh  numerator,  dan  denominator  diindikasikan  satu  di  dalam  setiap  dua  set.  sebuah  fitur  yang memiliki nilai F-score yang besar adalah fitur yang sangat dikriminatif. Kemudian, dalam penelitian ini menggunakan F-score untuk kriteria penyeleksian fitur [12].
b. Rough Set
Teori rough set adalah sebuah tool matematika cerdas yang di perkenalkan oleh Prof. Pawlak pada tahun  1982  untuk  menangani  ketidakpastian  dan  ketidaklengkapan.  Hal  tersebut  didasarkan  pada konsep upper dan lower approximation dari  suatu  himpunan,  model  dan  ruang  himpunan. keunggulan utama yang dimiliki rough set adalah tidak memerlukan informasi awal atau informasi tambahan  mengenai  data.  Salah  satu  aplikasi  utama  dari  teori rough  set adalah atribute  reduction . Reduksi  atribut  diperoleh  dengan  membandingkan  kesetaraan  hubungan  yang  dibangun  oleh himpunan atribut. Dengan menggunakan tingkat ketergantungan sebagai ukuran [7].

## 1.2.2 Metode Klasifikasi
a. SMO
SMO  adalah  sebuah  algoritme  yang  mengatasi  permasalahan  optimisasi Quadratic  Programming (QP) pada SVM ( support vector machine ). SMO mampu memperkecil permasalahan QP dan dapat memperkecil waktu optimisasi [13]. SVM sendiri adalah metode machine learning yang bekerja atas prinsip Structural  Risk  Minimizaton (SRM)  dengan  tujuan  menemukan hyperplane terbaik  yang memisahkan  dua  buah class pada  input space [14],  ilustrasi  pencarian hyperplane terbaik  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Linear Support Vector Machine

## b. Naive Bayes
Naive  Bayesian  adalah  metode  klasifikasi  yang  berdasarkan  probabilitas,  dengan  asumsi  bahwa setiap variabel X bersifat bebas ( independent ). Dengan kata lain, Naïve Bayesian  mengansumsikan bahwa  keberadaan  sebuah  atribut  tidak  ada  kaitannya  dengan  beradaan  atribut  yang  lain.  Jika diketahui  X  adalah  data  sampel  dengan  kelas  (label)  yang  tidak  diketahui,  H  merupakan  hipotesa bahwa  X  adalah  data  dengan  klas  (label)  C,  P(H)  adalah  peluang  dari  hipotesa  H,    P(X)  adalah peluang  data  sampel  yang  diamati,  maka  P(X|H)  adalah  peluang  data  sampel  X,  bila  diasumsikan bahwa hipotesa H benar (valid).
Karena  asumsi  atribut  tidak  saling  terkait  ( conditionally  independent ),  maka  P(X|Ci)  dapat didefinisikan pada persamaan (2):
) ( ) ( 1 i n k k i C x P C X P    (2) Positive Examples Maximize distances to nearest points Negative Examples Space of possible inpus
Jika  P(X|Ci)  diketahui  maka  klas  dari  data  sampel  X  dapat  didekati  dengan  menghitungg P(X|Ci)*P(Ci). Klas Ci dimana P(X|Ci)*P(Ci) maksimum adalah klas dari sampel X.

## c. Multi Layer Preceptron (MLP)
Algoritme MLP merupakan algoritme yang mengadopsi cara kerja jaringan saraf pada mahluk hidup ( artificial  neural  network ).  Algoritme  ini  dikenal  handal  karena  proses  pembelajaran  yang  mampu dilakukan  secara  terarah.  Pembelajaran  yang  dilakukan  adalah  dengan  peng- update -an  bobot  balik ( backpropagation ).  Penetapan  bobot  yang  optimal  akan  menghasilkan  klasifikasi  yang  tepat  [15]. Arsitektur MLP dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Arsitektur MLP [15]
d. C4.5
C4.5  adalah  sebuah decision  tree yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dengan  konsep information entropy .  Untuk  menghasilkan  sebuah pruned tree C4.5.  pembuatan  keputusan  dilakukan  dengan men- splitting setiap  atribut  data  kedalam  subset  yang  lebih  kecil  untuk  memeriksa entropy yang berbeda,  dan  memilih  atribut  dengan information  gain tertinggi. Splitting dihentikan  ketika menemukan subset instance yang dimasukkan kedalam kelas yang sama, dan dengan demikian leaf node akan dibuat. Jika tidak  ada leaf node yang ditemukan, C4.5  menciptakan simpul tujuan lebih tinggi berdasarkan nilai kelas yang diharapkan [16].

## 1.2.3 Evaluasi Performa
a. Akurasi, Sensitivitas, Spesifisitas dan ROC curves
Dalam  penelitian  ini  peforma  masing  algoritme  klasifikasi  terhadap  dua  seleksi  fitur  akan  diukur berdasarkan accuracy , sensitivity , speciﬁcity dan ROC curves . Dengan formula pada persamaan (3)- (5).
FN TP TP y Sensitivit   (3) TN FN FN y Sensitivit   (4) % 100       TN FN FP TP TN TP
Accuracy
(5)
Area Under the ROC Curve (AUC) digunakan sebagai metode evaluasi, dimana AUC menghitung luas daerah di bawah kurva ROC. AUC memiliki nilai dengan rentang antara 0,0–1,0, semakin nilai AUC  mendekati nilai 1  maka  menunjukkan  semakin  tinggi pula  keakuratan  klasifikasi. Gambar 3 memperlihatkan contoh kurva ROC.
Gambar 3. Kurva ROC
b. t-test
Untuk membandingkan performa  masing-masing metode seleksi fitur F-score dan rough set , maka akan  dilakukan  uji t-est untuk  melihat  taraf  signifikan  perbedaan  performa  yang  dihasilkan.  Pada penelitian ini akan digunakan paired sample t-test untuk mengujikan sample berpasangan, yaitu data yang  sama  namun  mendapatkan  perlakukan  yang  berbeda.  Pengujian paired  sample  t-test menggunakan formula (6).
k m t d d / 2   (6)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Set
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah wisconsin  breast  cancer  database (WBCD)  yang diambil  dari  UCI machine  learning  repository yang  bersumber  dari  University  of  Wisconsin  Hospitals, Madison dari Dr. William H. Wolberg (http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html).
Dataset  ini  umum  digunakan  oleh  para  peneliti  yang  menggunakan Machine  learning sebagai metode  klasifikasi  kanker  payudara,  Dataset  berisi  699  sampel  yang  diambil  dari needle  aspirates dari jaringan  kanker  payudara  manusia, dimana  terdapat  16 instance yang  memiliki missing  value .  karena missing  value yang  ditemukan  dalam  jumlah  yang  sangat  kecil  dibandingkan  jumlah  keseluruhan  data maka 16 instance tersebut dibuang sehingga jumlah instance yang digunakan sebanyak 683.
Terdiri dari sembilan fitur, yang masing-masing direpresentasikan sebagai integer antara 1-10  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Fitur WBCD Label Atribut Domain C1 Clump Thickness 1-10 C2 Uniformity of Cell Size 1-10 C3 Uniformity of Cell Shape 1-10 C4 Marginal Adhesion 1-10 C5 Single Epithelial Cell Size 1-10 C6 Bare Nuclei 1-10 C7 Bland Chromatin 1-10 C8 Normal Nucleoli 1-10 C9 Mitoses 1-10

## 2.2 Alur Penelitian
a. Seleksi Fitur
Metode reduksi oleh rough set diterapkan pada full fitur dataset WBCD. Genetic algorithm dipilih sebagai  algoritme  pencarian set  reduksi.  Reduksi rough set menghasilkan subset-subset  kombinasi fitur  terbaik  berdasarkan discernibility ,  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Selanjutnya  subset  terpilih diperkecil  dengan  memilih  subset  optimal  dengan  menggunakan  strategi  ‘‘ combination  ﬁltering ’’ [11]. ‘‘ combination ﬁltering ’’ merupakan teknik pemilihan subset optimal berdasarkan subset  yang mengandung  atribut strong dan weak relevancy dengan  cara  menghitung  korelasi  antara  atribut kondisi  dengan  atribut  tujuan,  nilai  korelasi  masing-masing  atribut  terhadap  kelas  tujuan diperlihatkan  pada  Tabel  3  .  Hal  tersebut  dilakukan  atas  dasar  bahwa  tidak  hanya  atribut  yang memiliki strong  relevancy yang  dapat  membentuk  subset  optimal  terkadang  atribut  dengan weak relevancy juga dapat meningkatkan akurasi [17]. Hasil reduksi seleksi fitur Rough set yang terpilih dapat dilihat pada Tabel 4.
Seleksi fitur menggunakan F-score dilakukan dengan menghitung nilai F-score masing-masing fitur menggunakan  Persamaan  (1),  nilai  F-score  masing-masing  atribut  diperlihatkan  pada  Tabel  5. Kemudian  fitur  dalam  tiap  subset  diurut  secara  menurun  berdasarkan ranking nilai  F-score. Selanjutnya  akan  dibentuk  subset  baru  dengan  menggabungkan  beberapa  kemungkinan  kombinasi fitur berdasarkan nilai F-score terbaik. Langkah pembentukan subset baru berdasarkan nilai F-score akan dijelaskan sebagai berikut.
Misalkan C merupakan fitur yang terdapat pada subset D 1 , dimana C i merupakan indeks fitur ke- i . M i adalah nilai F-score C i . N adalah ranking C i berdasarkan M i dimana N = 1 . . . . .n, n merupakan jumlah total fitur. Maka pengurutan fitur di dalam setiap subset adalah D 1 = {M 1 . . . . .M n }. subset baru yang dapat  dibentuk pertama  kali adalah kombinasi dua  urutan M n tertinggi  yaitu D 2 =  {M 1 , M 2 },  subset  berikutnya  adalah  N  =  N+1  hanya  jika  N  <  n.  Misalkan  n  =  5,  maka  subset  yang terbentuk adalah D 2 = {M 1 , M 2 }, {M 1 , M 2 , M 3 }, {M 1 , M 2 , M 3 , M 4 }. Set atribut hasil seleksi fitur F- score diperlihatkan pada Tabel 6.
b. Setting Parameter
Beberapa algoritme  klasifikasi  menghendaki pengaturan pada parameter tertentu.   Algoritme SMO yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  menggunakan  RBF  ( Radial  Basis  Function )    kernel    ada  dua parameter yang harus ditentukan yaitu C dan  . Untuk mencari parameter C dan  yang optimum penelitian ini menerapkan teknik grid search dengan 10 fold cross validation dengan grid space log 2 C  {1,2,3.  .  .  .  ,  16}  dan  log 2  {-5,-4,.  .  .  .  ,  2}.  Algoritme  C.45  menggunakan  standar cofidence factor (25%).  MLP  menggunkan  tiga  leyer,  yang  terdiri  dari input  layer (28  neuron),  satu hidden layer (15 neuron), dan satu output layer (dua neuron). Penyesuaian bobot dilakukan pada 500 siklus. c. Klasifikasi
Pada tahap ini subset fitur hasil seleksi akan diklasifikasi dengan menggunakan beberapa algoritme yaitu SMO, MLP, C4.5 dan Naive Bayes, secara garis besar skema alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 4. Klasifikasi SVM dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Weka.
Gambar 4. Skema alur penelitian
Rough set F-score Set atribut reduksi Rough set Set atribut reduksi F- score Hasil Evaluasi accuracy , sensitivity , speciﬁcity , ROC curves dan t-test
SMO MLP C.45 Naive Bayes Algoritme Klasifikasi Fitur Seleksi
Tabel 2. Hasil set atribut yang teridentifikasi oleh rough set No Set Atribut Set Atribut 1 {C1, C2, C5, C6} 2 {C1, C3, C6, C7} 3 {C1, C4, C6, C8} 4 {C1, C5, C6, C8} 5 {C1, C2, C6, C8} 6 {C3, C5, C6, C8} 7 {C1, C4, C6, C7} 8 { C1, C3, C6, C8} 9 {C2, C3, C4, C6, C7} 10 {C3, C4, C6, C7, C9} 11 {C1, C3, C4, C6, C9} 12 {C1, C2, C3, C4, C6} 13 {C2, C5, C6, C7, C9} 14 {C1, C2, C5, C6, C9} 15 {C1, C2, C4, C6, C9} 16 {C2, C5, C6, C7, C8} 17 {C2, C5, C6, C8, C9} 18 {C2, C4, C5, C6,C7} 19 {C2, C4, C5, C6, C8} 20 {C5, C6, C4, C8, C9} Tabel 3.  Nilai korelasi atribut No Atribut Nilai Korelasi 1 C1 0,712 2 C2 0,820 3 C3 0,821 4 C4 0,706 5 C5 0,690 6 C6 0,822 7 C7 0,489 8 C8 0,718 9 C9 0,423 Tabel 4. Subset fitur yang terpilih No Subset Subset Fitur Jumlah Fitur 1 {C2, C5, C6, C7, C9} 5 2 {C2, C5, C6, C8, C9} 5 3 {C5, C4, C6, C7, C9} 5 4 {C1, C2, C5, C6, C9} 5 5 {C1, C3, C4, C6, C9} 5 6 {C1, C2, C4, C6, C9} 5 7 {C5, C6, C7, C8, C9} 5 Tabel 5. Nilai F-score masing-masing fitur Label Nilai F-score Peringkat C1 1,112691644 5 C2 1,857298354 3 C3 1,920505411 2 C4 0,885539239 7 C5 0,837800748 8 C6 1,936842827 1 C7 1,302362589 4 C8 0,949633087 6 C9 0,18839 9
Tabel 6. Sembilan set atribut yang disusun berdasarkan nilai F-score
No Set Atribut Nilai F-Score 1 C6 2 C6, C3 3 C6,C3,C2 4 C6,C3,C2,C7 5 C6,C3,C2,C7,C1 6 C6,C3,C2,C7,C1,C8 7 C6,C3,C2,C7,C1,C8,C4 8 C6,C3,C2,C7,C1,C8,C4,C5 9 C6,C3,C2,C7,C1,C8,C4,C5,C9

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Eksperimen dengan menggunakan fitur seleksi Rough set
Tabel  7  memperlihatkan  perbandingan  hasil  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC klasifikasi algoritme  SMO dan seleksi fitur  Rough set.  Akurasi, sensitivitas,  spesifisitas dan ROC  AUC tertinggi diperoleh oleh atribut set nomor #2 yaitu {C2, C5, C6, C8, C9}.
Tabel 7. Seleksi fitur Rough set dan algoritme klasifikasi SMO
No Set Atribut SMO Akurasi Sensitivitas Spesifisitas ROC AUC #1 96,7789 0,983945 0,939271 0,968 #2 96,7789 0,986175 0,935743 0,969 #3 96, 4861 0,979452 0,938776 0,964 #4 96, 6325 0,983908 0,935484 0,967 #5 96,6325 0,979499 0,942623 0,965 #6 96,1933 0,970721 0,945607 0,958 #7 96,4061 0,977273 0,942387 0,963
Tabel  8  memperlihatkan  perbandingan  hasil  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC klasifikasi  algoritme  MLP  dan  seleksi  fitur  Rough  set.  Akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC tertinggi diperoleh oleh atribut set nomor #5 yaitu {C1, C3, C4, C6, C9}.
Tabel 8. Seleksi fitur Rough set dan algoritme klasifikasi MLP
No Set Atribut MLP Akurasi Sensitiviti Spesifisiti ROC AUC #1 95,004 0,970588 0,937759 0,986 #2 95,754 0,962138 0,948718 0,987 #3 95, 4612 0,96614 0,933333 0,985 #4 95,002 0,961712 0,92887 0,986 #5 96,0464 0,970655 0,941667 0,984 #6 95,9004 0,970588 0,937759 0,981 #7 94,8755 0,961625 0,925 0,984
Tabel  9  memperlihatkan  perbandingan  hasil  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC klasifikasi  algoritme  C4.5  dan  seleksi  fitur  Rough  set.  Akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC tertinggi diperoleh oleh atribut set nomor #4 yaitu {C1, C2, C5, C6, C9}.
Tabel 9. Seleksi fitur Rough set dan algoritme klasifikasi C4.5
No Set Atribut C.45 Akurasi Sensitiviti Spesifisiti ROC AUC #1 92,6794 0,926407 0,927602 0,967 #2 93,265 0,938326 0,921397 0,967 #3 91,9473 0,941043 0,880165 0,962 #4 93,5578 0,94843 0,911392 0,96 #5 91,2152 0,922907 0,89083 0,944 #6 93,4114 0,952381 0,900826 0,958 #7 92,3865 0,9375 0,897872 0,905
Tabel  10  memperlihatkan  perbandingan  hasil  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC klasifikasi algoritme Naive bayes dan seleksi fitur Rough set. Akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan ROC AUC tertinggi diperoleh oleh atribut set nomor #2 yaitu {C2, C5, C6, C8, C9}.
Tabel 10. Seleksi fitur Rough set dan algoritme klasifikasi Naive Bayes
No Set Atribut Naive Bayes Akurasi Sensitiviti Spesifisiti ROC AUC #1 96,6325 0,981693 0,939024 0,992 #2 96,9235 0,986207 0,939516 0,99 #3 96,7789 0,981735 0,942857 0,993 #4 96,6325 0,983908 0,935484 0,992 #5 96,6325 0,981693 0,939024 0,993 #6 96,6325 0,986143 0,932 0,994 #7 96,1937 0,975 0,938272 0,99

## 3.2 Eksperimen dengan menggunakan fitur seleksi F-score
Tabel  11  memperlihatkan  perbandingan  hasil  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC klasifikasi  algoritme  SMO  dan  seleksi  fitur  F-score.  Akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC tertinggi diperoleh oleh atribut set nomor #9 yaitu {C1,C2,C3,C4,C5, C6,C7, C8, C9}.
Tabel 11. Seleksi fitur Rough set dan algoritme klasifikasi SMO
No Set Atribut SMO Akurasi Sensitiviti Spesifisiti ROC AUC #1 90,0439 0,921525 0,860759 0,89 #2 94,2899 0,961276 0,909836 0,94 #3 96,3397 0,983834 0,928 0,965 #4 96,6325 0,990783 0,943775 0,967 #5 97,3646 0,984091 0,954733 0,973 #6 97,2182 0,984055 0,95082 0,972 #7 97,3646 0,984091 0,954733 0,973 #8 97,0717 0,984018 0,946939 0,971 #9 97,6574 0,993088 0,947791 0,979
Tabel  12  memperlihatkan  perbandingan  hasil  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC klasifikasi  algoritme  MLP  dan  seleksi  fitur  F-score.  Akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC tertinggi diperoleh oleh atribut set nomor #8 yaitu {C1,C2,C3,C4,C5, C6,C7, C8}.
Tabel 12. Seleksi fitur Rough set dan algoritme klasifikasi MLP
No Set Atribut MLP Akurasi Sensitiviti Spesifisiti ROC AUC #1 90,6290 0,918502 0,882096 0,983 #2 94,5827 0,955257 0,927966 0,979 #3 94,5827 0,968326 0,93361 0,986 #4 95,6076 0,961798 0,932773 0,986 #5 95,1684 0,970455 0,930041 0,988 #6 95,3148 0,959821 0,940426 0,991 #7 95,6076 0,970455 0,930041 0,987 #8 96,1933 0,975 0,938272 0,991 #9 95,9004 0,961712 0,930612 0,989
Tabel  13  memperlihatkan  perbandingan  hasil  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC klasifikasi  algoritme  C4.5  dan  seleksi  fitur  F-score.  Akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC tertinggi diperoleh oleh atribut set nomor #3 dan #4 yaitu {C1,C2,C3}dan {C1,C2,C3,C4}.
Tabel 13. Seleksi fitur Rough set dan algoritme klasifikasi C4.5
No Set Atribut C4.5 Akurasi Sensitiviti Spesifisiti ROC AUC #1 89,8975 0,915743 0,866379 0,934 #2 94,8755 0,972286 0,908 0,972 #3 95,1684 0,961798 0,932773 0,966 #4 95,1684 0,961798 0,932773 0,966 #5 93,7042 0,948546 0,915254 0,968 #6 93,5570 0,94843 0,911392 0,966 #7 93,5578 0,94843 0,911392 0,966 #8 93,4114 0,948315 0,907563 0,956 #9 93,4114 0,948315 0,907563 0,956
Tabel  14  memperlihatkan  perbandingan  hasil  akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC  AUC klasifikasi  algoritme  Naive  bayes  dan  seleksi  fitur  F-score.  Akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan  ROC AUC tertinggi diperoleh oleh atribut set nomor #6 {C1,C2,C3,C4,C5,C6}.
Tabel 14. Seleksi fitur Rough set dan algoritme klasifikasi Naive bayes
No Set Atribut Naive Bayes Akurasi Sensitiviti Spesifisiti ROC AUC #1 89,8975 0,915743 0,866379 0,937 #2 95,6076 0,962054 0,944681 0,988 #3 96,3397 0,979405 0,934959 0,99 #4 96,7789 0,981735 0,942857 0,992 #5 97,3646 0,990783 0,943775 0,994 #6 97,6574 0,990805 0,947581 0,994 #7 97,511 0,990805 0,947581 0,994 #8 97,6514 0,993088 0,947791 0,993 #9 97,3646 0,988532 0,947368 0,994

## 3.3 Perbandingan performa metode klasifikasi
Pada  Tabel  15  menunjukkan  bahwa  pada  algoritme  klasifikasi  MLP  dan  C4.5  setelah  diterapkan metode seleksi fitur baik rough set maupun F-score terjadi peningkatan akurasi, pada algoritme klasifikasi Naive  Bayes  peninggkatan  akurasi  hanya  pada  metode  seleksi  fitur  F-score,  sedangkan  pada  algoritme SMO tidak terjadi peninggkatan akurasi, hasil akurasi tertinggi yang di peroleh sama.

## Tabel 15. Perbandingan performa metode klasifikasi sebelum dan sesudah dilakukan seleksi fitur
Classifier Akurasi tertinggi Jumlah Atribut SMO F-Score + SMO Rough set +SMO 97,6574 97,6574 96,7789 9 9 5 MLP F-Score + MLP Rough set +MLP 95,9004 96,1933 96,0464 9 8 5 C4.5 F-Score + C4.5 Rough set + C4.5 93,4114 95,1684 93,5578 9 4 5 Naive Bayes F-Score + Naive Bayes Rough set + Naive bayes 97,3646 97,6574 96,9235 9 6 5

## 3.4 Hasil t-test
Hasil  perhitungan  t-tes  untuk  memperlihatkan  kenaikan  hasil  diagnosis  dengan  penerapan  seleksi fitur  diperlihatkan  pada  Tabel  16.  Menggunakan  95% confidence  level (α  =  0.05).  pengujian  t-test dilakukan hanya pada hasil kalsifikasi yang mengalami peningkatan.
Tabel 16. Hasil t-test Classifier Perbandingan akurasi t-test Keterangan SMO SMO+RoughSet Vs SMO SMO+F-score Vs SMO - - - - MLP MLP+RoughSet Vs MLP MLP+F-score Vs MLP 9.170261 9.673359 Signifikan Signifikan C4.5 C4.5+RoughSet Vs C4.5 C4.5+F-score Vs C4.5 2.180661 9.479379 Signifikan Signifikan Naive Bayes Naive Bayes+RoughSet Vs Naive Bayes Naive Bayes+F-score Vs Naive Bayes - 2,197269 - Signifikan

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini mencoba menerapkan dua seleksi fitur masing-masing Rough set dan F-score dengan beberapa algoritme  klasifikasi  yaitu SMO, MLP, C4.5, dan Naive Bayes. Hasil penelitian  menunjukkan masing-masing  algoritme  klasifikasi  memiliki  peforma  yang  berbeda  terhadap  masing-masing  metode seleksi  fitur,  dimana  MLP  dan  C4.5  mengalami  peninggkatan  peforma  klasifikasi  secara  signifikan setelah  diterapkan  seleksi  fitur,  Naive  Bayes  belum  menunjukkan  peningkatan  hasil  klasifikasi  ketika diterapkan  dengan  metode  seleksi  fitur  Rough  set,  sedangkan  jika  dipasangkan  dengan  metode  seleksi fitur  F-score  terjadi  peningkatan  hasil  klasifikasi  secara  signifikan.  Algoritme  klasifikasi  SMO  belum menunjukkan  adanya  peningkatan  hasil  klasifikasi  ketika  diterapkan  dengan  kedua  metode  seleksi  fitur. Dari  penelitian  yang  dilakukan  diketahui  bahwa  metode  seleksi  dapat  meningkatkan  hasil  diagnosis klasifikasi kanker payudara secara signifikan dengan jumlah fitur yang lebih kecil.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] " Breast Cancer" . Available: http://www.tempo.co.id/medika/arsip/082002/pus-3.htm, Last access 28 Mei 2013.
[2] " Gejala Kanker Payudara" . Available: http://www.deherba.com/gejala-gejala-kanker- payudara.html, Last access 28 Mei 2013.
[3] "Deteksi dini kanker Payudara". Available: http://www.daherba.com, Last access 28 Mei 2013.
[4] M. F. Akay, "Support vector machines combined with feature selection for breast cancer diagnosis," Expert Systems with Applications, vol. 36, pp. 3240-3247, 2009.
[5] D. Soria, J. M. Garibaldi, E. Biganzoli, and I. O. Ellis, "A Comparison of Three Different Methods for Classification of Breast Cancer Data," in Machine Learning and Applications, 2008. ICMLA '08. Seventh International Conference on , 2008, pp. 619-624.
[6] G.  Donghai,  Y.  Weiwei,  J.  Zilong,  and  L.  Sungyoung,  "Undiagnosed  samples  aided  rough  set feature selection for medical data," in Parallel Distributed and Grid Computing (PDGC), 2012 2nd IEEE International Conference on , 2012, pp. 639-644.
[7] H.-L.  Chen,  B.  Yang,  J.  Liu,  and  D.-Y.  Liu,  "A  support  vector  machine  classifier  with  rough  set- based feature selection  for breast cancer diagnosis," Expert Systems with Applications, vol. 38, pp. 9014-9022, 2011.
[8] S.  P.  Moustakidis  and  J.  B.  Theocharis,  "SVM-FuzCoC:  A  novel  SVM-based  feature  selection method using a fuzzy complementary criterion," Pattern Recognition, vol. 43, pp. 3712-3729, 2010.
[9] D.  Aijuan  and  W.  Baoying,  "Feature  selection  and  analysis  on  mammogram  classification,"  in Communications,  Computers  and  Signal  Processing,  2009.  PacRim  2009.  IEEE  Pacific  Rim Conference on , 2009, pp. 731-735.
[10] H.  Hasan  and  N.  M.  Tahir,  "Feature  selection  of  breast  cancer  based  on  Principal  Component Analysis," in Signal Processing and Its Applications (CSPA), 2010 6th International Colloquium on , 2010, pp. 1-4.
[11] A.  Osareh  and  B.  Shadgar,  "Machine  learning  techniques  to  diagnose  breast  cancer,"  in Health Informatics and Bioinformatics (HIBIT), 2010 5th International Symposium on , 2010, pp. 114-120.
[12] Y. W. Chen and C. J. Lin, "combining SVMs with Various Feature Selection Strategies."
[13] A.  S.  N.  Dwi  Handoko  and  Arief  Budi  Witarto,  “Support  Vector  Machine :  teori  dan  aplikasinya dalam bioinformatika.”
[14] A.  S.  Nugroho,  A.  B.  Witarto,  and  D.  Handoko,  "Support  Vector  Machine  Teori  dan  Aplikasinya dalam Bioinformatika," Kuliah Umum IlmuKomputer.Com 2003.
[15] A.  Muliantara and I.  M. Widiartha, "Penerapan  multi layer preceptron dalam anotasi image  secara otomatis."
[16] G. I. Salama, M. B. Abdelhalim, and M. A. Zeid, "Experimental comparison of classifiers for breast cancer  diagnosis,"  in Computer  Engineering  &  Systems  (ICCES),  2012  Seventh  International Conference on , 2012, pp. 180-185.
[17] G. H. John, R. Kohavi, and K. Pfleger, “Irrelevant Features and the Subset Selection Problem,” in Machine Learning: Proceedings Of The Eleventh International , 1994, pp. 121–129.