## IMPUTASI MISSING ATTRIBUTE VALUES DATASET HEPATITIS BERDASARKAN ALGORITME RIPPER
Oleh : Tri Astuti 1 , Yuliyanti 2
Teknik Informatika 1 , Sistem Informasi 2
STIMIK AMIKOM Purwokerto tri_astuti@amikompurwokerto.ac.id 1 , yooli_juli@yahoo.com 2

## Abstract
Hepatitis  is  a  liver  disease  which  caused  by  a  hepatitis  virus.  Nowdays hepatitis  is  a  global  health  problems,  including  in  Indonesia.  Chronic  hepatitis can  lead  to  cirrhosis  and  liver  cancer,  therefore  early  diagnosis  is  needed.  The diagnosis  process  of  hepatitis  disease  are  done  through  computer  aided  method using  hepatitis  dataset  nowdays.  University  California  Irvine  (UCI)  machine learning  repository  has  been  providing  hepatitis  disease  dataset  which  can  be accessed to  public but  the dataset  contains many missing values. The existing  of missing  values  in  the  dataset  may  affect  the  quality  of  the  analysis  results, therefore  it  needs  to  be  conducted  for  handling  the  missing  values.  Imputation method  based  on  machine  learning  is  one  of  the  methods  to  handle  the  missing value. The aims of this research is to develop the imputation methods of missing value  using  machine  learning  algorithm  based  on  RIPPER  on  hepatitis  dataset. Result  shows  that  the  imputation  method  based  on  RIPPER  achives  87,50% accuracy  for  hepatitis  dataset.  It  is  expected  that  the  developed  method  can contribute  for  helping  the  clinicans  and  practicians  by  providing  imputed hepatitis dataset in diagnosing the hepatitis disease.

## Keywords : Hepatitis, missing values, imputation

## A. PENDAHULUAN
Hati  merupakan  kelenjar  terbesar  dan  organ  yang  penting  bagi  tubuh.  Hati berfungsi  sebagai  alat  ekskresi  dan  proses  detoksifikasi.  Hati  memproduksi protein dan gula untuk dimanfaatkan tubuh. Vitamin, gula, lemak dan nutrisi yang tersimpan  dalam  hati  akan  dilepaskan  pada  saat  tubuh  membutuhkannya (Grabowski, 2011). Hati bekerjasama dengan  ginjal  memecah beberapa  senyawa yang  bersifat  racun  dan  menghasilkan  amonia,  urea,  dan  asam  urat  dengan memanfaatkan nitrogen dari asam amino (Anonymous,2014). Penyakit hati (liver)
dapat  disebabkan  oleh  beberapa  hal  antara  lain  alkohol,  obat-obatan,  penyakit genetik berupa kelainan membran sel darah merah (hereditary) atau virus.
Penyakit hepatitis merupakan jenis penyakit hati yang disebabkan oleh virus. Virus tersebut meliputi virus hepatitis A, hepatitis B, hepatitis C, hepatitis D dan hepatitis E. Penyakit hepatitis merupakan permasalah kesehatan global, termasuk di  Indonesia. Prevalensi  infeksi virus hepatitis B (VHB) berbeda-beda di  seluruh dunia.  Angka  prevalensi  penderita  hepatitis  di  tingkat  Asia  Pasifik  cukup  tinggi mencapai 8% dengan penularan secara vertikal dan horizontal (Kemenkes, 2013).
Diantara  negara-negara  anggota  World  Health  Organisation  South  East Asian  Region  (WHO  SEAR),  Indonesia  merupakan  negara  dengan  pengidap Hepatitis  B  nomor  2  terbesar  sesudah  Myanmar.  Jenis  hepatitis  yang  banyak menginfeksi  penduduk  Indonesia  adalah  hepatitis  B  (21,8%)  dan  hepatitis  A (19,3%). Sekitar 23 juta penduduk Indonesia telah terinfeksi hepatitis B dan 2 juta orang terinfeksi hepatitis C [3]. Penyakit hepatitis A sering muncul dalam bentuk kejadian  luar  biasa  (KLB)  seperti  yang  terjadi  di  beberapa  tempat  di  Indonesia. World  Health  Assembly  (WHA)  mengadopsi  resolusi  tentang  virus  hepatitis, menyerukan  semua  negara  anggota  WHO  untuk  melaksanakan  pencegahan  dan penanggulangan virus hepatitis secara komprehensif.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  diagnosis  penyakit hepatitis  banyak  dikembangkan  menggunakan  metode  computer  aided.  Metode diagnosis computer  aided ini  banyak  memanfaatkan  algoritme machine  learning menggunakan dataset pasien  pengidap  penyakit  hepatitis.  Pendeteksian  dini penderita penyakit hepatitis adalah kunci mencegah penyakit hepatitis kronis dan kematian yang diakibatkan oleh hepatitis.
Diagnosis  berbasis  komputer  terkendala  dengan  ketersediaan  dataset penyakit  hepatitis  yang  lengkap.  Repositori  UCI  telah  menyediakan  dataset penyakit  hepatitis  yang  dapat  diakses  secara  umum  akan  tetapi  dataset  tersebut banyak  mengandung missing  values (UCI  Repository,  2014). Missing  values adalah  informasi  yang  tidak  tersedia  untuk  sebuah  objek  atau  nilai  yang  hilang dalam  suatu  dataset.  Missing  values  pada  dasarnya  tidak  bermasalah  bagi keseluruhan  data  apabila  jumlahnya  hanya  sedikit,  misal  hanya  1%  dari  seluruh
data.  Namun  jika  persentase  data  yang  hilang  tersebut  cukup  besar,  maka  perlu dipertimbangkan suatu teknik untuk mengestimasi nilai pengganti missing values tersebut  karena  dapat  mempengaruhi  hasil  uji  suatu  data.  Pengolahan  data  akan menemui  kesulitan  dan  validitas  hasil  analisis  dipertanyakan  jika  pada  dataset terdapat missing  values (Bergmeir  dan  Benitez,  2012)(Aydilek  dan  Arslan, 2010)(Genc  dkk.,  2010)(Hulse  dan  Khoshgoftaar,  2007)(Nelwamondo  dkk, 2013)(Acuna  dan  Rodriguez,  2004).  Hal  tersebut  dikarenakan  prasangka  dan penurunan kualitas data dan algoritme (Yongsong dkk, 2007).
Fokus  makalah  ini  adalah  pada  penanganan missing  values pada dataset hepatitis  dari  repositori  UCI Machine  Learning berdasarkan  algoritme  RIPPER. Tulisan  ini  selanjutnya  menjelaskan  tentang missing  values dan  RIPPER  pada bagian  kedua.  Bagian  ketiga  tentang  metode  imputasi  yang  diterapkan  dan dilanjutkan dengan bab empat menjelaskan tentang percobaan yang dilakukan dan hasil. Bagian terakhir menjelasan kesimpulan dan future study.

## B. TINJAUAN PUSTAKA
1. Missing Values
Missing values merupakan kondisi yang tidan diinginkan dalam data mining , machine learning dan sistem informasi (Aydilek dan Arslan. 2013). Hal  ini juga merupakan  permasalahan  yang  umum  dalam  analisis  di  bidang  medis.  Sejumlah metode  imputasi  telah  diusulkan  oleh  peneliti  terdahulu  antara  lain  Izzah  dkk. (2013) menggunakan algoritma pengelompokan data k -harmonic means.
Missing data dikategorikan menjadi tiga kategori (Kemenkes, 2013)(Thangavel  dan  Pethalakshmi,  2009).  Kategori  tersebut  meliputi Missing Completely at Random (MCAR) jika data missing tidak ada relasi dengan variabel yang  lain. Missing  at  Random (MAR)  apabila  data  yang  hilang  memiliki hubungan  dengan  fitur  yang  lain. Missing  Not  at  Random (MNAT)  in  adalah missing  values yang  memiliki  relasi  dengan  data  missing  yang  lain  dan  tidak dapat dilakukan estimasi dengan menggunakan variabel yang ada.
Metode  imputasi dikelompokkan  menjadi  manual  imputation,  global constanta imputation, conventional imputation dan model imputasi prediksi (Chu
dkk.,  2010).  Sekarang  ini  algoritme machine  learning telah  dikenalkan  dalam pengembangan metode imputasi (seftyawan dkk., 2013)(Pous dkk., 2008).

## 2. RIPPER
Algoritme  RIPPER, Repeated  Incremental  Prunning  to  Error  Reduction yaitu algoritme machine learning berbasis rule yang merupakan penyempurnaan dari Incremental Reduce Error Prunning (IREP) (Cohen, 1995).
Ripper  mempertimbangkan  dua  alternatif  pada rule ,  pertama  disebut penggantian rule, mulai dari rule yang kosong, ditumbuhkan dan di- prune. Kedua disebut revisi rule, mulai dengan rule itu sendiri, ditumbuhkan dan kemudian di- prune. Dua  metode  ini  dibandingkan  dengan  rule  original,  dan  tiga  terpendek ditambahkan pada rule base . Optimisasi rule base dapat dilakukan sebanyak  kali, biasanya dua kali (Alpaydin, 2010).

## C. METODE PENELITIAN
Pada tulisan ini, imputasi nilai-nilai  yang hilang  dilakukan sebagai berikut. Pertama,  dataset  lengkap  ditetapkan  sebagai  dataset  masukan  dalam  proses imputasi. Nilai-nilai yang hilang diciptakan secara buatan. Setelah nilai-nilai yang hilang dibuat, proses imputasi dilakukan melalui metode yang diusulkan. Kinerja imputasi  missing  values  diukur  dengan  mencocokkan  nilai-nilai  diperhitungkan dengan nilai riil dalam atribut yang hilang. Metode evaluasi yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja dari metode imputasi dengan menghitung tingkat kesalahan (Othman dkk., 2010)(Martono dkk., 2012).
Diagram  alir  penelitian  yang  mengambarkan  metode  yang  diusulkan ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Proses  imputasi  dilakukan  dengan dataset lengkap sebagai  masukan  awal,  simulasi missing  values ,  selanjutnya  dilakukan  proses imputasi  menggunakan  metode  yang  diusulkan    kemudian  menghitung  tingkat kesalahan.
. mulait Ya Tidak Dataset terimputasi Perhitungan error rate Selesai Metode Imputasi Seleksi Fitur Dataset lengkap Simulasi missing values Dataset ber- missing values?
Gambar 1. Diagram alir metode yang diusulkan
Tingkat kesalahan proses imputasi  dirumuskan pada persamaan sebagai berikut.
prediction of number Total prediction incorrect of number n Errorrate _ _ _ _ _ _ _  (1)

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini  menggunakan dataset hepatitis  UCI  untuk  proses  imputasi missing values (Grawbowski, 2011). Dataset ini terdiri dari 155 kasus dengan 19 kondisi  atribut  dan  satu  atribut  keputusan.  Daftar  atribut  pada dataset hepatitis dapat dilihat pada Tabel I. Dataset ini memiliki dua kelas keputusan, die dan live . Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memperkirakan  atribut  malaise  yang  telah disimulasikan ber- missing values secara artifisial. Nilai atribut ini dibagi menjadi kelas yes dan no .
Preprocessing dilakukan  dengan  membuat dataset lengkap  merupakan proses  pertama  kali  dilakukan  dalam  imputasi. Dataset lengkap  ini  diperoleh dengan menghapus contoh yang memiliki satu atau lebih nilai yang hilang dalam fitur dataset . Setelah menghapus semua nilai yang hilang kemudian mendapat 80 instance yang  lengkap  dan  digunakan  dalam  proses  imputasi  hilang  nilai. Kemudian  dataset  dibagi menjadi  data pengujian  dan pelatihan dengan membagi secara stratified . Evaluasi dilakukan dengan k-fold cross validation . Penelitian ini menggunakan percentage split 70:30 untuk membagi training dan testing data.
Tabel I. Daftar atribut hepatitis dataset No Atribut Nilai Atribut 1 Age 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 2 Sex male, female 3 Steroid no, yes 4 Antivirals no, yes 5 Fatigue no, yes 6 Malaise no, yes 7 Anorexia no, yes 8 Liver big no, yes 9 Liver firm no, yes 10 Spleen palpable no, yes 11 Spiders no, yes 12 Ascites no, yes 13 Varices no, yes 14 Bilirubin 0.39, 0.80, 1.20, 2.00, 3.00, 4.00 15 Alk phosphate 33, 80, 120, 160, 200, 250 16 Sgot 13, 100, 200, 300, 400, 500 17 Albumin 2.1, 3.0, 3.8, 4.5, 5.0, 6.0 18 Protime 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 19 Histology no, yes 20 Class die, live
Algoritme  RIPPER  digunakan  sebagai  metode  imputasi  untuk memperkirakan  nilai  yang  hilang  dalam  atribut  malaise. Dataset lengkap digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan  data  pengujian  memiliki  nilai  yang  hilang dalam malaise atribut. Hasil dari metode imputasi berdasarkan algoritme RIPPER ditunjukkan pada Tabel II.
Tabel I. Performa Metode Imputasi Method RIPPER Error rate 12.50 %
Berdasarkan  Tabel  II  diketahui  bahwa  dengan  memanfaatkan  seluruh  fitur pada dataset hepatitis  untuk  proses  imputasi missing  values attribute malaise diperoleh error rate yang diperoleh sebesar 12,50%  atau akurasi sebesar 87,50%.

## E. KESIMPULAN DAN SARAN
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  kinerja  metode imputasi  berdasarkan  algoritme  RIPPER.  Hasil  menunjukkan  performa  metode imputasi  sebesar  87,50%  pada  pengujian  menggunakan percentage  split  test . Perbandingan  jumlah training data  dan testing data  sebesar  70:30. Future  studi disarankan penggunaan dataset yang lebih besar untuk mendapatkan kinerja yang lebih  representatif.  Pengujian  juga  dapat  diujicobkan  menggunakan k-fold  cross validation untuk  mengurangi  nilai  bias  dari  akurasi  yang  diperoleh.  Berbagai variasi  nilai  k  pada k-fold  cross  validation juga  disarankan  untuk  memperoleh pemahaman metode imputasi yang lebih baik dapat diperoleh.

## DAFTAR PUSTAKA
Anonymous.  2014,  “Penyakit  Hepatitis  A,  Hepatitis  B,  Hepatitis  C.”  [Online]. Available: http://penyakithepatitis.org/. [Accessed: 25-Jun-2014].
Acuna,E.  and  Rodriguez,C.,  2004.  “The  Treatment  of  Missing  Values  and  its Effect in the Classifier Accuracy,” presented at the In Banks,D. et al. (eds) Classiﬁcation, Clustering and Data Mining Applications, Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg, pp. 639–648.
Aydilek ,I. B. and A. Arslan, 2013. “A hybrid method for imputation of missing values using optimized fuzzy c-means with support vector regression and a genetic algorithm,” Inf. Sci. , vol. 233, pp. 25–35, Jun.
Bergmeir,C.  and  J.  M.  Benítez,  2012  “On  the  use  of  cross-validation  for  time series predictor evaluation,” Inf. Sci. , vol. 191, pp. 192–213.
Chu,  N.,  L.  Ma,  J.  Li,  P.  Liu,  and  Y.  Zhou,    2010  “Rough  set  based  feature selection for improved differentiation of traditional Chinese medical data,”
in 2010  Seventh  International  Conference  on  Fuzzy  Systems  and
Knowledge Discovery (FSKD) , vol. 6, pp. 2667–2672.
Grabowski,Chester. 2011 “Chronic Hepatitis B Virus Infection,” presented at the Hepatitis B Health Conference, Amerika Serikat.
Genç,  S.  ,  F.  E.  Boran,  D.  Akay,  and  Z.  Xu,  2010.“Interval  multiplicative transitivity for consistency, missing values and priority weights of interval fuzzy preference relations,” Inf. Sci. , vol. 180, no. 24, pp. 4877–4891, Dec. Hulse,  J.  Van    and  T.  M.  Khoshgoftaar,  2007.  “Incomplete-Case  Nearest Neighbor  Imputation  in  Software  Measurement  Data,”  in IEEE International Conference on Information Reuse and Integration, 2007. IRI 2007 , pp. 630–637.
Kemenkes  RI.  2013.Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kesehatan  Republik Indonesia, “Riset Kesehatan Dasar 2013,”.
Martono G. Hendro, Teguh Bharata Adji, and N. A.  Setiawan, 2012 “Penggunaan Metodologi  Analisa  Komponen  Utama  (PCA)  untuk  Mereduksi  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Penyakit  Jantung  Koroner,”  presented  at  the National Conference of Science, Engineering and Technology, 2012.
Nelwamondo,  F.  V.  ,  D.  Golding,  and  T.  Marwala,  2013.“A  dynamic programming approach to missing data estimation using neural networks,”
Inf. Sci. , vol. 237, pp. 49–58, Jul.
Othman, N. B. O. M. S. Bin , F. Binti Jusoh, N. Binti Omar, and R. Binti Ibrahim, 2010 “Review  of Feture Selection for solving Classification Problem,” J. Inf. Syst. Res. Innov. ,vol. 3, pp. 64–70.
Pous,  C.  ,  D.  Caballero,  and  B.  Lopez,  2008  “Diagnosing  Patients  Combining Principal  Components  Analysis  and  Case  Based  Reasoning,”  in Eighth International  Conference  on  Hybrid  Intelligent  Systems,  2008.  HIS    ’08 , pp. 819–824.
Seftyawan,A.  Itsnaini,  D.  Eka  Ratnawati,  and  L.  Muflikhah,  2013  “Penanganan Missing Value dengan Algoritma  Weighted KNNI Pada Data Kategori,” DORO Repos. J. Mhs. PTIIK Univ. Brawijaya , vol. 1 No.2.
Thangavel,  K.  and  A.  Pethalakshmi,  2009  “Dimensionality  reduction  based  on rough set theory: A review,” Appl. Soft Comput. , vol. 9, no. 1, pp. 1–12. UCI Repository. 2014. “Dataset UCI Machine Learning,” UCI Machine Learning Repository . [Online]. Available: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html. [Accessed: 08-Jun-2014].
Yongsong, Q. , Z. Shichao, Z. Xiaofeng, Z. Jilian, and Z. Chengqi, 2007.“Semi- parametric  optimization  for  missing  data  imputation,” Appl.  Intell. ,  vol. 27(1), pp. 79–88., Jan.