## Analisis Performa Algoritma
Support Vector Machine dan Algoritma K-Nearest Neighbors untuk Kasus Penyakit Mulut dan Kuku pada Sapi di Jawa Timur
1 Alifta Putri Ramadhani
1 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Veteran Jawa Timur Kota Surabaya Email 19081010129@student.upnjatim.ac.id Abstract - Mouth and hoof disease (PMK) is currently spreading in Indonesia. This disease generally affects even-toed or cloven- hoofed  animals  such  as  cattle,  buffalo,  sheep,  or  goats.  The symptoms of this disease are not transmitted to humans, and it is not  a  zoonotic  disease.  Predicting  mouth  and  hoof  disease  in cattle  is  a  problem  that  can  be  solved  using  machine  learning. There  are  several  different  methods,  and  the  accuracy  of  the results will vary. This study aims to compare the performance of the  Support  Vector  Machine  algorithm  and  the  K-Nearest Neighbor  algorithm.  In  this  study,  the  dataset  consists  of  540 rows  and  12  columns.  The  Support  Vector  Machine  algorithm uses  several  kernels,  namely  the  rbf  kernel,  linear  kernel,  poly kernel, and sigmoid kernel. The K-Nearest Neighbors algorithm uses  values  of  K  from  1  to 20.  The  study  also  considers  several scenarios, including the comparison of the percentage of training data and test data: the first scenario uses 70% training data and 30%  test  data,  the  second  scenario  uses  80%  training  data  and 20% test data, and the third scenario uses 90% training data and 10%  test  data.  The  use  of  the  Support  Vector  Machine  and  K- Nearest  Neighbors  algorithms  is  aimed  at  obtaining  relevant  or accurate  results  in  predicting  mouth  and  hoof  disease  in  cattle. The results obtained from this study for both algorithms can be considered good because they both have high accuracy, reaching 100%.
Keywords  —  Foot  and  mouth  disease,  K-Nearest  Neighbors, Support Vector Machine.
Abstrak—Penyakit  mulut  dan  kuku  (PMK)  saat  ini  tengah mewabah  di  Indonesia.  Penyakit  ini  umunya  menyerang hewan  berkuku  genap  atau  belah  yaitu  seperti  sapi,  kerbau hingga  domba  atau  kambing.  Gejala  Penyakit  ini  tidak ditularkan  ke  manusia  atau  bukan  penyakit  zoonosis. Memprediksi penyakit  mulut dan  kuku pada sapi merupakan suatu  permasalahan  yang  solusinya  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  machine  learning.  Terdapat  beberapa  metode yang  berbeda  maka  hasil  akurasi  juga  akan  berbeda-beda. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  performa algoritma  Support  Vector  Machine  dan  algoritma  K-Nearest Neighbor.  Dalam  penelitian  ini  jumlah  dataset  berjumlah  540 baris dan 12 kolom. Pada penelitian algoritma Support Vector Machine  menggunakan  beberapa  kernel  yaitu  kernel  rbf, kernel  linear,  kernel  poly,  dan  kernel  sigmoid  lalu  untuk algoritma  K-Nearest  Neighbors  menggunakan  nilai  K=1 hingga  K=20.  Penelitian  ini  juga  menggunakan  beberapa skenario  yaitu  perbandingan  jumlah  data  latih  dan  jumlah data  uji  yang  pertama  data  latih  70%  dan  data  uji  30%  lalu yang kedua data latih 80% data uji 20% dan yang ketiga 90% data latih 10% data uji. Pengunaan algoritma Support Vector Machine dan algoritma K-Nearest Neighbors digunakan untuk memperoleh hasil yangrelevan atau akurat dalam memprediksi  penyakit  mulut  dan  kuku  pada  sapi.  Hasil  yang
diperoleh  dari  penelitian  ini  untuk  kedua  algoritma  dapat  di katakan  baik  karena  sama-  sama  memiliki  nilai  akurasi  yang tinggi yaitu sebesar 100%.
Kata Kunci—Penyakit mulut dan kuku, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine.

## I. Pendahuluan
Masyarakat Indonesia terutama  masyarakat pedesaan sangat  akrab  dengan  ternak  hewan,  termasuk  ternak  sapi. Dalam  beternak  sapi  faktor  Kesehatan  sapi  merupakan faktor sangat penting. Pemberian vaksin yang tepat biasanya dilakukan  oleh  ahli  [1].  Permasalahan  penyakit  sapi  yang baru – baru ini terjadi ialah Penyakit mulut dan kuku (PMK) di  Jawa  Timur  hewan  ternak  yang  banyak  terkena  virus  ini ialah sapi.
Penyakit  mulut  dan  kuku  (PMK)  saat  ini  tengah mewabah  di  Indonesia.  Penyakit  ini  umunya  menyerang hewan  berkuku  genap  atau  belah  yaitu  seperti  sapi,  kerbau hingga  domba  atau  kambing  tergolong  penyakit  akut  yang penyebarannya  melalui  infeksi  virus  dan  mudah  menular. Cara  mengatasi  penyakit  PMK  ini  dengan  diisolasi  selama 14  hari  dan  pemberian  beberapa  obat  yaitu  obat  antibiotic, antireptik,  dan  vitamin.Pada  manusia  sendiri,  tidak menimbulkan  penyakit,  namun  dampaknya  adalah  pada hewan  yang  peka.  Gejala  Penyakit  ini  tidak  ditularkan  ke manusia  atau  bukan  penyakit zoonosis. Berdasarkan  pada sifat  penyakit,penyebaran  dan  dampak  kerugiannya  PMK ini, Badan Kesehatan Hewan Dunia (OIE) sebagai penyakit yang  harus  dilaporkan  kejadiannya  oleh  semua  negara  di dunia  ke  OIE  [2].  [3]  memperkirakan  jika  indonesia terserang penyakit PMK maka akan terjadi kerugian sebesar 9,9  triliun  dan  selain  itu  kerugian  ekonomi  karena menyebabkan  penurunan  produksi  daging  dan  susu, menghambat perdagangan hewan ternak dan produk hewani dan  juga  hewan  ternak  ialah  sumber  makanan  bagi masyarakat Indonesia apabila sumber makanan di Indonesia terjangkit  virus  maka  pengurangan  produksi  sumber makanan hewani pun juga akan menurun. Dari permasalahan  tersebut  maka  kita  dapat  memanfaatkan teknologi  machine  learning  yaitu  klasifikasi  data.  Proses pengklasifikasian  ini  adalah  proses  penggolongan  atau pengelompokkan  pada  suatu  objek  dari  ciri-ciri  yang  sama atau  berbeda.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan adalah yaitu SVM( Support Vector Machine ) dan juga.
algoritma  KNN( K-Nearest  Neighbor ).    Hal  tersebut terbukti  dengan  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan oleh  [4],  penelitian  ini  setelah  menggunakan  metode Naïve Bayes , K  Nearest  Neighbor (KNN)  dan Support  Vector Machine (SVM)  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Pelamar  di Politeknik  Bisnis  Indonesa  didapatkan  hasil  hasil  kinerja metode  SVM  lebih  baik  dari  metode  Naïve  Bayes  dan  K- NN.  Dengan  33  data  uji  yang  digunakan  diperoleh  SVM memiliki  nilai  akurasi  84.9%,  presisi  85.1%  sedangkan  K- NN memiliki nilai akurasi 81.8% , presisi 84.1% dan Naïve Bayes memiliki nilai akurasi 78.8% dan presisi 80.1% [4]
Kemudian terdapat penelitian yang dilakukan oleh[5] menjelaskan  bahwa  hasil  kinerja  algoritma  SVM  dan  KNN untuk  memprediksi  struktur  sekunder  protein  meiliki perbedaan  yang  signifikan.  Pada  metode  KNN  dinilai mampu memprediksi struktur sekunder protein dengan hasil akurasi terbaik pada saat menggunakan K = 5, K = 10, dan K  =  15  serta  sliding  window  sebesar  15.  Akurasi  yang dihasilkan yaitu 49.59% menjadi akurasi terbaik, sedangkan metode  SVM  menggunakan  nilai  C  =  1  dan gamma =  0.1 menghasilkan akurasi terbaik sebesar 0.62 [6].
Karena  tidak  ada  penelitian  tentang  penyakit  mulut dan  kuku  pada  hewan  dan  berdasarkan  data  yang  didapat pada penelitian sebelumnya, pada penelitian ini penulis akan melakukan  sebuah  penelitian  yang  berjudul  “Analisis Performa  Algoritma K-Nearest  Neighbor dan  Algoritma Support  Vector  Machine  Untuk  Kasus  Penyakit  Mulut  dan Kuku  pada  Sapi  di  Jawa  Timur”.  Penelitian  ini menggunakan  data  mining  dimana  data  akan  dilakukan  pra proses  terlebih  dahulu  sebelum  dilakukan  menghitung tingkat  akurasi  data  dari  beberapa  metode  yang  digunakan pada penelitian sebelumnya diantaranya naïve bayes dan k- nearest  neighbor.  Kedua  metode  ini  dipilih  dikarenakan metode ini memiliki kecocokan untuk mengkaji permasalahan  yang  ada.  Pada  penelitian  ini  peneliti memiliki  dataset  yang  digunakan  dari  studi  kasus  yang berbeda.  Hal  ini  membuat  hasil  tingkat  akurasi  data  dari setiap  metode  akan  berbeda  juga  mengingat  jumlah  dan atribut dari dataset yang digunakan juga berbeda.

## II. Metode Penelitian

## A. Gambaran Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif  dimana jenis  data  yang  telah  didapatkan  merupakan  jenis  data tabular  dimana  data  tersebut  sudah  tersedia  sebelumnya dan  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam  melakukan sebuah  penelitian.  Di  samping  itu  penulis  juga membandingkan  beberapa algoritma untuk menganalisis performa dari algoritma Support Vector Machine dan K- nearest neighbor untuk menganalisis algoritma  manakah yang memiliki tingkat akurasi data tertinggi.

## B. Analisis Kebutuhan
Sebelum melakukan sebuah penilitian, penulis melakukan  sebuah  riset  terlebih  dahulu  mengenai masalah  apa  yang  ingin  diselesaikan,  apa  saja  yang dibutuhkan untuk  menyelesaikan permasalahan tersebut,
oleh  karena  itu  penulis  membuat  sebuah  rancangan analisis  kebutuhan  yang  digunakan  untuk  mengetahui apa  saja  hal-hal  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan sebuah penelitian.
Sedangkang  untuk  tahapan  penelitian  dapat  di jelaskan di gambar 1. Berikut tahapan :
Gambar 1. Flowchart penelitian

## III. Hasil dan Pembahasan

## A. Pengujian
Skenario  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  terdapat beberapa  macam  scenario.  Pada  scenario  tersebut terdapat  arsitektur  dan  parameter  yang  berbeda-beda, agar  dapat  mengetahui  perbedaan  hasil  yang  didapatkan berdasarkan  perubahan  tersebut.  Selain  itu  perubahan yang  dilakukan  juga  memiliki  tujuan  agar  memperluas cakupan penelitian agar tidak terbatas oleh satu scenario saja.
Pada  scenario  pengujian  yang  dilakukan  terhadap metode  k-nearest  neighbor  dan  support  vector  machine penulis  mengubah  parameter  dari  rasio  perbandingan antara  data  training  dan  data  testing  masing-masing berjumlah  70%  untuk  data training  dan  30%  untuk  data testing,  kemudian  80%  untuk  data  training  dan  20% untuk  data testing,  dan  90%  data training  dan  10%  data testing.

## B. Perubahan rasio data K-Nearest Neighbor 70:30
Pada  skenario  pengujian    ini  penulis  ingin  menguji perubahan  yang  dilakukan  terhadap  nilai  K  pada  hasil dari  kinerja  metode  KNN.  Pada  skenario  pengujian  ini penulis juga mengubah parameter dari rasio perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing berjumlah  70%  untuk  data training  dan  30%  untuk  data testing.  Perubahan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  agar memperluas  cakupan  penelitian  agar  tidak  terbatas  oleh satu  skenario  saja.  Kemudian  untuk  hasil  dari  skenario uji coba pertama  yang dilakukan terhadap  metode KNN dapat dilihat pada table 1 berikut ini:

## Tabel 1. Hasil Skenario Pengujian Pertama KNN
K Hasil Klasifikasi Performansi TP  TN  FP  FN  Accuracy  Precision Recall F1 Score 1  216  249  36  23 88,7404 88,8725 88,6292 88,6956 2  228  239  24  33 89,1221 89,1154 89,1719 89,1173 3  211  255  41  17 88,9313 89,3462 88,7400 88,8524 4  219  245  33  27 88,5496 88,5769 88,4891 88,5213 5  206  251  46  21 87,2137 87,6303 87,0127 87,1187 6  216  244  36  28 87,7862 87,8337 87,7100 87,7512 7  212  249  40  23 87,9771 88,1859 87,8355 87,9168 8  214  240  38  32 86,6412 86,6614 86,5779 86,6082 9  208  248  44  24 87,0229 87,2933 86,8580 86,9468 10  221  243  31  29 88,5496 88,5430 88,5183 88,5294 11  208  247  44  25 86,8320 87,0750 86,6742 86,7587 12  217  238  35  34 86,8320 86,8168 86,8055 86,8108 13  208  243  44  29 86,0687 86,2163 85,9389 86,0062 14  213  231  39  41 84,7328 84,7069 84,7251 84,7147 15  208  245  44  27 86,4503 86,6428 86,3066 86,3824 16  216  243  36  29 87,5954 87,6300 87,5262 87,5624 17  207  246  45  26 86,4503 86,6886 86,2920 86,374 18  214  235  38  37 85,6870 85,6697 85,6588 85,664 19  211  247  41  25 87,4045 87,5853 87,2694 87,3448 20  215  235  37  37 85,8778 85,8572 85,8572 85,8572 Rata-rata performansi KNN 90,0095 90,3979 89,8428 89,9421
Pada  tabel  1.  menjelaskan  mengenai  hasil  dari  skenario  uji coba  pertama  yang  dilakukan  pada  metode  KNN  dengan rasio  perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing masing-masing 70% untuk data training dan 30% untuk data testing dan perubahan pada nilai K dari jumlah 1 hingga 20. Dari  tabel  tersebut  dapat  terlihat  rata-rata  perubahan  dari penggunaan  nilai  K  pada  metode  KNN  mulai  dari  K=1 hingga  K=20  dapat  ditarik  kesimpulan  untuk  nilai  akurasi terbaik  didapatkan  pada  nilai  K  =  2  yaitu,  dengan  akurasi sebesar  89,1221  untuk  nilai  presisi,  89,1154  untuk  nilai recall 89,1719 dan 89,1173 untuk nilai F1-Score.

## C. Perubahan rasio data K-Nearest Neighbor 80:20
Pada  skenario  pengujian    ini  penulis  ingin  menguji perubahan  yang  dilakukan  terhadap  nilai  K  pada  hasil dari  kinerja  metode  KNN.  Pada  skenario  pengujian  ini penulis juga mengubah parameter dari rasio perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing berjumlah  80%  untuk  data training  dan  20%  untuk  data testing.  Perubahan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  agar
memperluas  cakupan  penelitian  agar  tidak  terbatas  oleh satu  skenario  saja.  Kemudian  untuk  hasil  dari  skenario uji  coba pertama  yang dilakukan terhadap  metode KNN dapat dilihat pada table 2. berikut ini:
Tabel 2. Hasil Skenario Pengujian Kedua
K Hasil Klasifikasi Performansi TP  TN  FP  FN  Accuracy Precision  Recall F1 Score 1  153  155  28  13  88,2521  88,4340  88,3961 88,2517 2  164  144  17  24  88,2521  88,3375  88,1610 88,2134 3  151  157  30  11  88,2521  88,5835  88,4389 88,2486 4  159  150  22  18  88,5386  88,5199  88,5655 88,5310 5  149  155  32  13  87,1060  87,4315  87,2911 87,1022 6  157  153  24  15  88,8252  88,8598  88,9058 88,8237 7  152  155  29  13  87,9656  88,1801  88,1199 87,9647 8  158  151  23  17  88,5386  88,5336  88,5868 88,5340 9  148  153  33  15  86,2464  86,5278  86,4196 86,2435 10  158  148  23  20  87,6790  87,6568  87,6940 87,6689 11  153  157  28  11  88,8252  89,0787  88,9913 88,8237 12  155  152  26  16  87,9656  88,0182  88,0557 87,9647 13  150  154  31  14  87,1060  87,3533  87,2698 87,1043 14  153  151  28  17  87,1060  87,1787  87,2056 87,1055 15  149  154  32  14  86,8194  87,1033  86,9935 86,8167 16  151  151  30  17  86,5329  86,6531  86,6531 86,5329 17  150  152  31  16  86,5329  86,7107  86,6745 86,5325 18  150  149  31  19  85,6733  85,7675  85,7817 85,6732 19  147  152  34  16  85,6733  85,9522  85,8458 85,6704 20  153  151  28  17  87,1060  87,1787  87,2056 87,1055 Rata-rata performansi KNN 87,4498 87,603 87,5628 87,4456
Pada  tabel  2.  menjelaskan  mengenai  hasil  dari  skenario  uji coba  pertama  yang  dilakukan  pada  metode  KNN  dengan rasio  perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing masing-masing 80% untuk data training dan 20% untuk data testing dan perubahan pada nilai K dari jumlah 1 hingga 20. Dari  table  tersebut  dapat  terlihat  rata-rata  perubahan  dari penggunaan  nilai  K  pada  metode  KNN  mulai  dari  K  =  1 hingga K = 20 dapat diambil kesimpulan untuk nilai akurasi terbaik  didapatkan  pada  nilai  K  =  11  yaitu,  dengan  akurasi sebesar  88,8252  untuk  nilai  presisi,  89,0787  untuk  nilai recall 88,9913 dan 88,8237 untuk nilai F1-Score

## D. Perubahan rasio data K-Nearest Neighbor 90:10
Pada  skenario  pengujian    ini  penulis  ingin  menguji perubahan  yang  dilakukan  terhadap  nilai  K  pada  hasil dari  kinerja  metode  KNN.  Pada  skenario  pengujian  ini penulis juga mengubah parameter dari rasio perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing berjumlah  90%  untuk  data training  dan  10%  untuk  data testing.  Perubahan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  agar memperluas  cakupan  penelitian  agar  tidak  terbatas  oleh satu  skenario  saja.  Kemudian  untuk  hasil  dari  skenario uji coba pertama  yang dilakukan terhadap  metode KNN dapat dilihat pada table 3  berikut ini:

## Tabel 3. Hasil Skenario Pengujian Ketiga  KNN
K Hasil Klasifikasi Performansi TP  TN  FP  FN Accura cy Precision  Recall F1 Score 1 74 84 12 5 90,2857  90,5854  90,2142  90,2538
2 79 78 7 11 89,7142  89,7712  89,7504  89,7139 3 74 82 12 7 89,1428  89,29603  89,0906  89,1201 4 79 77 7 12 89,1428  89,2399  89,1886  89,1414 5 73 80 13 9 87,4285  87,5229  87,3856  87,4084
6 80 80 6 9 91,4285  91,4554  91,4554  91,4285 7 73 81 13 8 88 88,1468  87,9474  87,9748 8 77 76 9 13 87,4285  87,4836  87,4640  87,4281 9 72 80 14 9 86,8571  86,9976  86,8042  86,8296 10 78 80 8 9 90,2857 1 90,2821  90,2926  90,2844
11 71 83 15 6 88 88,4508  87,9082  87,9433
12 76 79 10  10 88,5714  88,5680  88,5680  88,5680
13 71 82 15 7 87,4285  87,7808  87,3464  87,3787 14 75 82 11 7 89,7142 89,8177 89,6720 89,6978 15 74 84 12 5 90,2857  90,5854  90,2142  90,2538 16 75 82 11 7 89,7142  89,8177  89,6720  89,6978 17 70 81 16 8 86,2857  86,6243  86,2032  86,2313 18 74 80 12 9 88 88,0565  87,9670  87,9858
19 73 79 13 10 86,85 71 86,9106 86,82 38 86,84 16 20 76 79 10 10 88,57 14 88,5680 88,56 80 88,56 80 Rata-rata Performansi KNN 88,6571  88,7980  88,6268  88,6375

## Tabel 4. Hasil Seluruh Skenario Pengujian KNN
No Rasio Data Latih & Uji Hasil Klasifikasi Performansi TP  TN  FP  FN Accura cy Precision  Recall F1 Score 1 70:30  139 140  0 0 100 100 100 100 2 80:20  90  96  0 0 100 100 100 100 3 90:10  46  47  0 0 100 100 100 100 Rata-rata performansi KNN 100 100 100 100

## E. Perubahan rasio data Support Vector Machine 70:30
Pada  skenario  pengujian    ini  penulis  ingin  menguji perubahan  yang  dilakukan  terhadap  parameter  yaitu  kernel linear, kernel rbf, kernel poly dan kernel sigmoid pada hasil dari  kinerja  metode  SVM.  Pada  skenario  pengujian  ini penulis  juga  mengubah  parameter  dari  rasio  perbandingan antara  data  training  dan  data  testing  berjumlah  70%  untuk data  training  dan  30%  untuk  data  testing.  Perubahan  ini dilakukan  dengan  tujuan  agar  memperluas  cakupan penelitian  agar  tidak  terbatas  oleh  satu  skenario  saja. Kemudian  untuk  hasil  dari  skenario  uji  coba  pertama  yang dilakukan  terhadap  metode  SVM  dapat  dilihat  pada table  5 berikut ini :

## Tabel 1. Hasil Skenario Pengujian Pertama SVM
Parame ters TP  TN  FP  FN Accura cy Precision  Recall  F1 Score
{'C': 1,
'kernel':
'linear'} 212  219  40  53  82,2519  82,2779  82,3208  82,2487
{'C': 1, 'kernel': 'rbf'} 225  246  27  26  89,8854  89,8756  89,8634  89,8692 {'C': 1, 'kernel': 'poly'} 219  253  33  19  90,0763  90,2391  89,9597  90,0343 {'C': 1, 'kernel': 'sigmoi d'} 83  171  169  101 48,4732  47,7014  47,9020  46,9778

## Rata-rata performansi
SVM 77,6717  77,5235  77,5115  77,2825
Pada  tabel  5.  menjelaskan  mengenai  hasil  dari  skenario  uji coba  pertama  yang  dilakukan  pada  metode  SVM  dengan rasio  perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing masing-masing 70% untuk data training dan 30% untuk data testing dan perubahan pada kernel dari kernel linear, kernel rbf,  kernel  poly,  kernel  sigmoid.  Dari  tabel  tersebut  dapat terlihat  perubahan  dari  empat  penggunaan  kernel  pada metode SVM, dapat diambil kesimpulan untuk nilai akurasi terbaik dapat pada kernel poly dengan nilai akurasi 90,0763 , 90,2391 untuk nilai presisi, 89,9597 untuk nilai recall, dan 90,0343 untuk nilai F1-Score.

## F. Perubahan rasio data Support Vector Machine 80:20
Pada  skenario  pengujian    ini  penulis  ingin  menguji perubahan  yang  dilakukan  terhadap  parameter  yaitu kernel  linear, kernel rbf, kernel poly dan kernel  sigmoid pada  hasil  dari  kinerja  metode  SVM.  Pada  skenario pengujian  ini  penulis  juga  mengubah  parameter  dari rasio  perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing berjumlah  80%  untuk  data training  dan  20%  untuk  data testing.  Perubahan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  agar memperluas  cakupan  penelitian  agar  tidak  terbatas  oleh satu  skenario  saja.  Kemudian  untuk  hasil  dari  skenario uji coba pertama  yang dilakukan terhadap  metode SVM dapat dilihat pada table 6 berikut ini:

## Tabel 6. Hasil Skenario Pengujian kedua SVM
Parameters  TP  TN  FP  FN Accuracy Precision Recall F1 Score {'C': 1, 'kernel': 'linear'} 153  135  28 33 82,5214 82,5400 82,4437 82,4748 {'C': 1, 'kernel': 'rbf'} 163  151  18 17 89,9713 89,9523 89,9681 89,9594 {'C': 1, 'kernel': 'poly'} 157  158  24 10 90,2578 90,4125 90,3939 90,2578 {'C': 1, 'kernel': 'sigmoid'} 52  106  129  62 45,2722 45,3602 45,9122 43,9298 Rata-rata performansi SVM 77,0057 77,0663 77,1795 76,6555

## G. Perubahan rasio data Support Vector Machine 90:10
Pada  skenario  pengujian    ini  penulis  ingin  menguji perubahan  yang  dilakukan  terhadap  parameter  yaitu kernel  linear, kernel rbf, kernel poly dan kernel  sigmoid pada  hasil  dari  kinerja  metode  SVM.  Pada  skenario pengujian  ini  penulis  juga  mengubah  parameter  dari rasio  perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing berjumlah  90%  untuk  data training  dan  10%  untuk  data testing.  Perubahan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  agar memperluas  cakupan  penelitian  agar  tidak  terbatas  oleh satu  skenario  saja.  Kemudian  untuk  hasil  dari  skenario uji coba pertama  yang dilakukan terhadap  metode SVM dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini:

## Tabel 7. Hasil Skenario Pengujian Ketiga SVM
Paramet ers TP  TN  FP  FN  Accuracy  Precision  Recall  F1 Score
{'C': 1,
'kernel': 'linear'} 74  70  12 19 82,2857 82,4678  82,3491  82,2764 {'C': 1, 'kernel': 'rbf'} 79  79 7 10 90,28571 90,3122  90,3122  90,2857
{'C': 1, 'kernel': 'poly'} 78  80 8 9 90,28571 90,2821  90,2926  90,2844
{'C': 1,
'kernel': 'sigmoid'} 24  54  62 35 44,57143 43,6148  44,2905  42,8931
Rata-rata performansi SVM 76,8571 76,6692  76,8111  76,4349
Pada  tabel  7.  menjelaskan  mengenai  hasil  dari  skenario  uji coba  pertama  yang  dilakukan  pada  metode  SVM  dengan rasio  perbandingan  antara  data  training  dan  data  testing masing-masing 90% untuk data training dan 10% untuk data testing dan perubahan pada kernel dari kernel linear, kernel rbf,  kernel  poly,  kernel  sigmoid.  Dari  tabel  tersebut  dapat terlihat  rata-rata  perubahan  dari  empat  penggunaan  kernel pada  metode  SVM  dapat  diambil  kesimpulan  untuk  nilai akurasi terbaik terdapat pada kernel rbf dengan nilai akurasi 90,2857  ,  90,3122  untuk  nilai  presisi,  90,3122  untuk  nilai recall, dan 90,2857 untuk nilai F1-Score.

## Tabel 2. Hasil Seluruh Skenario Pengujian SVM
No
Rasio
Data Latih &
Uji Hasil Klasifikasi
Performansi TP  TN  FP  FN Accura cy Precis ion Recall F1
Score 1 70:30 139  140 0 0 100 100 100 100 2 80:20 90 96 0 0 100 100 100 100 3 90:10 46 47 0 0 100 100 100 100 Rata-rata performansi  SVM 100 100 100 100
Setelah  rata-rata  performansi  dari  algoritma  k-nearest neighbor, dan algoritma support  vector machine, maka data tersebut  dapat  dikelompokkan  pada  satu  table  sehingga dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan  bahwa  salah  satu  dari kedua  metode  tersebut  memiliki  performansi  terbaik.  Hasil dari  performansi  untuk  setiap  algoritma  dapat  dilihat  pada table 9 berikut ini:
Tabel 9. Hasil Seluruh Performansi Kedua Metode
No.

## Hasil Performansi Akurasi
K-Nearest Neighbor Support Vector Machine 1 100 100

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis mengenai  sistem  pendiagnosis  penyakit  mulut  dan  kuku pada  hewan  menggunakan  algoritma  support  vector machine  dan  algoritma  k-nearest  neighbor  mendapat kesimpulan sebagai berikut:
1. Pengimplementasian  algoritma  Support  Vector  Machine dan  K-Nearest  Neighbor  berhasil  dilakukan  dalam klasifikasi  diagnosis  penyakit  mulut  dan  kuku  pada hewan yaitu sapi di Jawa Timur. Langkah pertama yang dilakukan  dalam  analisis  performa  algoritma    penyakit mulut  dan  kuku  pada  sapi  di  jawa  timur  dengan mengambil data atau data collection  pada Laboratorium UPT Kesehatan Hewan Malang dibawah naungan Dinas Peternakan  Provinsi  Jawa  Timur.  Langkah  kedua  yaitu data  labelling  untuk  memberikan  label  untuk  setiap gejala-gejala  pada  penelitian.  Langkah  ketiga  yaitu  data preprocessing  untuk  mempersiapkan  data  dengan membersihkan  data  atau  menghapus  yang  tidak diperlukan  sebelum  ke  proses  tahap  selanjutnya. Langkah  keempat  yaitu  data  splitting  untuk  membagi data set menjadi data training dan data testing. Langkah kelima  yaitu  klasifikasi  dengan  algoritma  KNN  dan algoritma  SVM  yang  telah  dibuat.  Langkah  terakhir yaitu evaluasi performa untuk mengetahui performa dari setiap skenario pengujian yang dilakukan.
2. Nilai  k  pada  model  algoritma  K-Nearest  Neighbor berpengaruh terhadap tingkat accuracy, precision, recall, dan F1 Score pada analisis performa penyakit mulut dan kuku  pada  sapi  di  Jawa  Timur.  Model  KNN  yang memiliki nilai akurasi terbesar yaitu model KNN dengan nilai  k  yaitu  6  pada  skenario  pengujian  data  latih  90% dan data latih 10%. Nilai accuracy yang didapatkan yaitu 91,42%  precision  sebesar  91,45%,  recall  sebesar 91,45%, dan f1 score sebesar 91,42%.
3. Kernel  pada  model  algoritma  Support  Vector  Machine berpengaruh  terhadap  tinkat  accuracy,  precision,  recall, dan F1 Score pada analisis performa penyakit  mulut dan kuku  pada  sapi  di  Jawa  Timur.  Model  SVM  yang memiliki nilai akurasi terbesar yaitu model SVM dengan nilai  kernel  yaitu  rbf  pada  skenario  pengujian  data  latih 90% dan data latih 10%. Nilai accuracy yang didapatkan yaitu  90,28%  precision  sebesar  90,31%,  recall  sebesar 90,31%, dan f1 score sebesar 90,28%.

## V. Daftar Pustaka
[1]  S.  Mulyono,  “Separation  of  BTEX  aromatics  from  n- octane  using  a  (tetrabutylammonium  bromide  + sulfolane)  deep  eutectic  solvent  –  experiments  and COSMO-RS prediction,” RSC Advamces , 2014.
[2]  S.  Adi, Komparasi  Metode  Support  Vector  Machine (Svm),  K-Nearest  Neighbors .  K-Nearest  Neighbors, 2022.
[3]  T.  A.  Satya,  P.  Naipospos,  and  P.  P.  Suseno,  “Cost Benefit  Analysis  of  Maintaining  FMD  Freedom  Status in  Indonesia,” World  Organ.  Anim.  Heal. ,  pp.  1–19, 2017.
[4]  N.  A.  Sinaga,  B.  H.  Hayadi,  and  Z.  Situmorang, “Perbandingan  Akurasi  Algoritma  Naïve  Bayes,  K-Nn Dan Svm Dalam Memprediksi Penerimaan Pegawai,” J. Tek.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  27,  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.446.
[5]  A.  Tasari,  D.  Dinata  Tarigan,  E.  Nia,  D.  B.  Purba,  K. Saputra,  and  I.  Artikel,  “Perbandingan  Algoritma Support Vector Machine dan KNN dalam Memprediksi Struktur Sekunder Protein,” Jurnal  Informatika , vol. 9, no.  2.  pp.  172–179,  2022.  [Online].  Available: https://raw.githubusercontent.com/JiayingLi/Pr
[6]  F. A. Dewi, I. Y. Purbasari, and E. P. M, “Implementasi Metode.” 2022.
[7]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  636–646,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[8]  L.  andiani,  Sukemi,  and  D.  Palupi  Rini,  “Analisis Penyakit  Jantung  Menggunakan  Metode  KNN  Dan Random Forest,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 5, no. 1,
pp. 1–5, 2019.
[9]  Endang  Etriyanti, Perbandingan  Tingkat  Akurasi
Metode  Knn  Dan  Decision  Tree  Dalam  Memprediksi Lama  Studi  Mahasiswa ,  vol.  3,  no.  1.  Jurnal  Ilmiah
Binary  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau, 2021. doi: 10.52303/jb.v3i1.40.
[10] J. d Giarratano and G. Riley, Expert System: Principles and Programming, edisi 3 . Thomson Course
Technologi, 2005.
[11] T. Haryanto and B. Budiman, “Penggunaan Fitur Kimia Fisik dan Posisi Atom untuk Prediksi Struktur Sekunder Protein,” J. Edukasi  dan Penelit. Inform. , vol. 1, no. 2,
pp. 172–179, 2015, doi: 10.26418/jp.v1i2.11919.
[12] J.  W.  Iskandar  and  Y.  Nataliani,  “Perbandingan  Naïve Bayes,  SVM,  dan  k-NN  untuk  Analisis  Sentimen Gadget  Berbasis  Aspek,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  5,  no.  6.  pp.
1120–1126, 2021. doi: 10.29207/resti.v5i6.3588.
[13] P.  T.  Prasetyaningrum  and  N.  B.  Hangesti,  “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Akibat Virus Menggunakan  Teorema  Bayes,” Telematika ,  vol.  15, no. 2. p. 117, 2018.
doi:
10.31315/telematika.v15i2.3128.
[14] A.  Premana,  H.  Sucipto,  and  A.  Widiantoro, Pengembangan  Desa  Berbasis  Smart  Village  (Studi Smart  Governance  pada  Pelayanan  Prima  Desa Tegalreja) ,  vol.  1,  no.  1.  JILPI:  Jurnal  Ilmiah Pengabdian  Dan  Inovasi,  2022.  [Online].  Available: https://journal.insankreasimedia.ac.id/index.php/JILPI
[15] N.  A.  Sinaga,  K.  Dalimunthe,  and  M.  Sayid, “Komparasi  Metode  Decision  Tree  ,  KNN  ,  dan SVM Untuk,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 94–100, 2021, [Online]. Available: https://doi.org/doi: