Abstract:
Kanker payudara adalah salah satu jenis kanker yang umumnya menyerang wanita. Penyakit berbahaya ini menjadi penyebab utama kematian akibat kanker nomor dua, setelah kanker paruparu, bagi wanita. Untuk meningkatkan kelangsungan hidup seorang penderita kanker payudara, pendeteksian kanker lebih awal itu penting. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan
dalam pendeteksian dini adalah penerapan metode pengelompokan untuk mengidentifikasi sifat-sifat tumor. Pengelompokan merupakan klasifikasi data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kesamaan karakteristiknya, sehingga setiap kelompok memiliki karakteristik yang serupa. Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) merupakan salah satu algoritma pengelompokan yang memanfaatkan nilai derajat keanggotaan, sehingga suatu objek dapat termasuk lebih dari satu
kelompok. Algoritma pengelompokan ini banyak digunakan pada data medis. Pada penelitian
ini, dibentuk dua kelompok untuk menentukan karakteristik dari tumor ganas dan tumor jinak.
Kelompok pertama terdiri dari 199 orang dengan tumor ganas, dan kelompok kedua terdiri dari
370 orang dengan tumor jinak. Setelah hasil pengelompokan diperoleh, dilakukan metode analisis
diskriminan linear untuk mengklasifikasi jenis tumor yang dimiliki oleh calon pasien. Model
yang dibangun oleh analisis diskriminan linear akan dievaluasi performanya dengan confusion
matrix. Hasil klasifikasi model dari pengelompokan algoritma FCM menunjukkan nilai akurasi,
sensitivitas, spesifisitas, presisi, dan F1-Score yang cukup baik. Dari model yang dibangun,
dapat diperoleh koefisien-koefisien dari variabel bebas yang digunakan untuk menentukan tingkat
kepentingan variabel, sehingga variabel yang memiliki pengaruh paling besar dalam menentukan
jenis tumor adalah perimeter mean.
