PERBANDINGAN METODE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI (UJICOBA PADA DATA PENYAKIT KANKER PAYUDARA) - Amelia, Yudicy; Eosina, Puspa; Setiawan, Foni Agus (Jurnal Inovatif : Inovasi Teknologi Informasi dan Informatika, 2018)
PERBANDINGAN METODE DEEP LEARNING DAN MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI (UJI COBA PADA DATA PENYAKIT KANKER PAYUDARA). Penyebab kematian utama di seluruh dunia merupakan penyakit kanker, salah satunya adalah kanker payudara. Faktor penentu penyakit tersebut termasuk kategori ganas atau jinak bisa dilihat dari sembilan faktor utama berdasarkan ciri kanker tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan perbandingan metode yang paling akurat terhadap pengklasifikasian penyakit kanker payudara dan melihat selisih nilai mean square error (MSE) dari metode deep learning dan machine learning serta pencocokan hasil klasifikasi kedua metode dengan pernyataan klasifikasi yang sudah ada sehingga didapatkan nilai perbandingan metode yang paling akurat. Data yang digunakan pada penelitian ini diambil dari UCI Edu, dengan data latih sebanyak 546 data dan data uji sebanyak 137 data. Dari proses pengklasifikasian menggunakan FFNN pada machine learning dan RBM pada deep learning, maka dapat dilihat ada empat (2.92%) data kanker payudara pada proses FFNN yang tidak memenuhi class klasifikasi, sedangkan data yang tidak memenuhi class klasifikasi pada proses RBM ada dua (1.46%) data. Dalam kasus klasifikasi penyakit kanker payudara, akurasi metode machine learning lebih kecil dibandingkan dengan akurasi deep learning dan hasil hipotesa menggunakan uji t menunjukkan bahwa nilai signifikansi (2-tailed) lebih kecil dari Î± = 0.05 yaitu sebesar 8,68844E-16 yang menandakan bahwa deep learning lebih baik dibandingkan machine learning. Dengan akurasi metode machine learning sebesar 97.0803% dan deep learning sebesar 98.5401%. Nilai MSE pada pengklasifikasian menggunakan FFNN adalah sebesar 0.0814, sedangkan pada RBM sebesar 0.0584