## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3347

## Klasifikasi Data Malaria Menggunakan Metode Support Vector Machine
Nur Ghaniaviyanto Ramadhan 1,* , Azka Khoirunnisa 2
1 Fakultas Informatika, Prodi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Prodi Informatika, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1,* ghani@ittelkom-pwt.ac.id, 2 azkhoi@telkomuniversity.ac.id Email Penulis Korespondensi: ghani@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Malaria adalah penyakit yang mengancam jiwa, disebabkan oleh parasit yang ditularkan ke manusia melalui gigitan nyamuk Anopheles betina yang terinfeksi. Pada tahun 2019, diperkirakan terdapat 229 juta kasus malaria di seluruh dunia dan jumlah kematian mencapai 409.000. Daerah yang paling sering terjangkit penyakit malaria menurut WHO ada pada wilayah Afrika.  Penyakit  malaria  dapat  di  deteksi  sebelumnya  dengan  menggunakan  informasi  yang  ada  pada  data  pasien  dan menerapkan  teknik  machine  learning.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  deteksi  dan  klasifikasi  penyakit  malaria  berat berdasarkan  histori  pemeriksaan  data  pasien  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  dengan sebelumnya dilakukan teknik normalisasi menggunakan min-max pada dataset dan dilakukan teknik cross validation dengan beberapa eksperimen nilai K terhadap hasil. Penelitian ini juga membandingkan metode Support Vector Machine dengan Naïve Bayes (NB) yang dimana hasil akurasi model SVM lebih unggul daripada Naïve Bayes dengan gap akurasi rata-rata 25%. Akurasi yang dihasilkan dengan penerapan metode usulan sebesar 92.3%.
Kata Kunci: Malaria, Klasifikasi; Support Vector Machine; Min-Max; K Cross Validation
Abstract− Malaria is a life-threatening disease, caused by a parasite that is transmitted to humans through the bite of an infected female Anopheles mosquito. In 2019, there were an estimated 229 million cases of malaria worldwide and the death toll reached 409,000. The area most frequently affected by malaria, according to WHO, is the African region. Malaria can be detected beforehand by using the information inpatient data and applying machine learning techniques. This study aims to detect and classify severe malaria based on the history of examining patient data using the Support Vector Machine (SVM) method with a normalization technique using min-max on the dataset and a cross-validation technique with several experiments on the K value of the results. This study also compares the Support Vector Machine method with Naïve Bayes (NB) where the accuracy of the SVM model is superior to Nave Bayes with an average accuracy gap of 25%. The accuracy generated by the application of the proposed method is 92.3%.
Keywords : Malaria; Classification; Support Vector Machine; Min-Max; K Cross Validation

## 1. PENDAHULUAN
Malaria  adalah  penyakit  yang  mengancam  jiwa,  disebabkan  oleh  parasit  yang  ditularkan  ke  manusia  melalui gigitan  nyamuk  Anopheles  betina  yang  terinfeksi  [1].  Pada  tahun  2019,  diperkirakan  terdapat  229  juta  kasus malaria  di  seluruh  dunia  dan  jumlah  kematian  mencapai  409.000  [1].  Anak-anak  di  bawah  5  tahun  adalah kelompok yang paling rentan terkena malaria [1]. Daerah yang paling sering terjangkit penyakit malaria menurut WHO ada pada wilayah Afrika [1]. Penyakit malaria dapat di deteksi sebelumnya dengan menggunakan informasi yang ada pada data pasien dan menerapkan teknik machine learning. Berbagai penelitian telah dilakukan terkait deteksi penyakit malaria dengan menggunakan berbagai teknik machine learning yang ada seperti Classification and Regression Tree, Naïve Bayes, Artificial Neural Network, Random Forest, bahkan Multi-Layer Perceptron.
Pada  penelitian  [2]  membuat  sistem  prediksi  untuk  mengklasifikasikan  penyakit  malaria  berat menggunakan  metode  Classification  and  Regression  Tree  (CART)  dan  probabilitas  komplikasi  malaria menggunakan metode Naïve Bayes dengan akurasi tertinggi yang dihasilkan 81.2%. Study [3] membahas tentang riwayat  dan  gejala  pasien  malaria  dianggap  sebagai  input  data,  lalu  sistem  menganalisis  data  tersebut  dan memprediksi  hasilnya.  Metode  yang  digunakan  yaitu  Artificial  Neural  Network  dengan  MLP  (Multi-Layer Perceptron)  digunakan  bersama  Back-Propagation,  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  85%  [3].  Penelitian  [4] membahas tentang membangun model machine learning untuk diagnosis penyakit malaria berdasarkan informasi dari pasien, dataset yang digunakan berasal dari abstrak laporan kasus penyakit non-parasit (kanker, Alzheimer, penyakit rheumatoid, dan diabetes)  yang diterbitkan dari 1956 to  2019 by PubMed [5] dan dataset  yang sesuai dengan 56 laporan penyakit parasit yang disediakan oleh Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit (CDC) [6]. Pada  study  lain  [7]  mengusulkan  model  berbasis  pembelajaran  mesin  untuk  klasifikasi  malaria  menggunakan variabilitas iklim di enam negara Afrika Sub-Sahara selama periode dua puluh delapan tahun.
Pada  paper  [8]  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja  prediktif  peta  prevalensi  yang  dihasilkan menggunakan model Bayesian Decision Network (BDN) dan model regresi logistik bertingkat dalam hal akurasi prediksi risiko spasial malaria. Penelitian [8] menggunakan dataset yang dikumpulkan dari 77 desa yang dipilih secara acak untuk menentukan hubungan prevalensi Plasmodium falciparum dan Plasmodium vivax dengan curah hujan, suhu, ketinggian, kemiringan (aspek medan), peningkatan indeks vegetasi  dan jarak ke pantai. Study [9] menyelidiki pengaruh faktor iklim terhadap kejadian malaria di  distrik  Sundargarh, Odisha, India. Model  yang digunakan  yaitu  MLP  dan  J48,  serta  membandingkan  penerapan  teknik  testing  yang  digunakan  (fold  cross- validation,  percentile  split,  and  supplied  test)  dengan  akurasi  yang  dihasilkan  71%  [9].  Paper  lain  [10]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3347
mengusulkan kerangka kerja untuk memprediksi endemik malaria di Nigeria dengan menerapkan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian [11] mengusulkan kerangka kerja baru yang terukur untuk memprediksi kejadian malaria di  lokasi  geografis tertentu, dataset  yang digunakan berasal  dari  India dan menerapkan teknik klasifikasi LSTM.
Berdasarkan paparan dari beberapa penelitian yang telah dilakukan maka pada penelitian ini bertujuan untuk deteksi dan klasifikasi penyakit malaria berat berdasarkan histori pemeriksaan data pasien dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM), penerapan teknik normalisasi min-max dan teknik cross validation.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada gambar 1 merupakan sistem diagram usulan pada penelitian ini.
Malaria Dataset
Normalization SVM Classifier Validation Preprocessing Start End Cross Validation Result Gambar 1 . Diagram Proses Usulan

## 2.1 Dataset
Penelitian ini menggunakan dataset penyakit malaria yang berasal dari Nigeria [12]. Total baris pada dataset ini sebanyak 337 pasien. Tabel 1 merupakan karakteristik dataset yang digunakan. Untuk class pada dataset yaitu fitur severe_maleria.
Tabel 1. Karakteristik Dataset No Nama Fitur Tipe 1 age Numerik 2 sex Binary (0,1) 3 fever Binary (0,1) 4 cold Binary (0,1) 5 rigor Binary (0,1) 6 fatigue Binary (0,1) 7 headace Binary (0,1) 8 bitter_tongue Binary (0,1) 9 vomitting Binary (0,1) 10 diarrhea Binary (0,1) 11 Convulsion Binary (0,1) 12 Anemia Binary (0,1) 13 jundice Binary (0,1) 14 cocacola_urine Binary (0,1) 15 hypoglycemia Binary (0,1) 16 prostraction Binary (0,1) 17 hyperpyrexia Binary (0,1) 18 severe_maleria Binary (0,1)

## 2.2 Normalisasi
Normalisasi adalah Normalisasi adalah teknik penskalaan atau pemetaan teknik atau tahap pra-pemrosesan [13]. Teknik  normalisasi  ada  berbagai  macam  seperti,  min-max,  Z-score,  dan  feature  scaling.  Pada  penelitian  ini menerapkan  teknik  normalisasi  min-max.  Min-Max  Normalization  adalah  metode  normalisasi  yang  sering digunakan untuk mengatasi permasalahan nilai antar fitur yang memiliki jarak terlampau jauh [14]. Normalisasi dilakukan pada fitur age hal tersebut dikarenakan pada fitur lainnya nilai berbentuk 0 dan 1. Sehingga normalisasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3347
dilakukan pada fitur age guna mendapatkan nilai yang berada di antara 0 dan 1. Formula yang digunakan yaitu (1) [15].
𝑁 ∗ = 𝑁 − min(𝑛) max(𝑛) − min(𝑛) (1)
Dimana nilai 𝑁 ∗ adalah hasil normalisasi  data. N yaitu data yang belum dinormalisasi. min(n) merupakan nilai minimum dari semua data dan max(n) adalah nilai maksimum dari semua data .

## 2.3 Cross Validation
Cross validation merupakan sebuah prosedur acak yang membagi kumpulan data menjadi K yang terputus-putus dengan ukuran yang kira-kira sama, dan setiap lipatan digunakan secara bergantian untuk  menguji model yang diinduksi  dari  lipatan K-1 lainnya oleh x algoritma klasifikasi  [16]. Figure 2 merupakan contoh  gambar proses terjadinya cross validation.
Training Set 1 Iteration Training Folds 2 Iteration 3 Iteration Test Fold
Gambar 2. Proses Cross Validation

## 2.4 Support Vector Machine
Support  Vector Machine (SVM) merupakan bagian penting dari teori pembelajaran mesin. SVM sangat  efisien untuk  banyak  aplikasi  dalam  sains  dan  teknik,  terutama  untuk  masalah  klasifikasi  (pengenalan  pola)  [17].  Ide klasifikasi SVM dapat digambarkan sebagai berikut: misalkan ada m sampel pengamatan (set pelatihan), ( xi, yi ), i = 1, 2, ...,m di mana:
𝑥 𝑖 𝑇 = (𝑥𝑖1, … 𝑥𝑖𝑑) ∈ 𝑅 𝑑 (2)
Dimana 𝑥 𝑖 𝑇 adalah fitur d-dimensi dari sampel i dan y ∈ {-1, +1} adalah kelas label berkodenya. Jika sampel xi ditugaskan  ke  kelas  positif,  maka yi adalah  +1,  dan jika  ditugaskan  ke  kelas  negatif,  maka yi adalah  -1.  Set pelatihan ini dapat dipisahkan oleh hyperplane 𝑤 𝑇 𝑥𝑖 + 𝑏 = 0 , di mana w adalah vektor bobot dan b adalah bias. Persamaan hyperplanes marginal H1 dan H2 dapat dilihat pada (3) dan (4).
𝐻 1 : (𝑤 𝑇 𝑥𝑖 + 𝑏) = 1       (3)
𝐻 2 : (𝑤 𝑇 𝑥𝑖 + 𝑏) = −1     (4)
Jadi, titik-titik yang diklasifikasikan dengan benar memenuhi pertidaksamaan (5).
𝑦 𝑖 : (𝑤 𝑇 𝑥𝑖 + 𝑏)   ≥ 1        (5)
Untuk xi , i = 1,2,…,m. Jarak antara hyperplanes marginal yaitu sama dengan 2 ||𝑤|| . Sample pelatihan apa saja yang jatuh pada hyperplanes H1 atau H2, sisi yang mendefinisikan margin adalah vektor pendukung, seperti yang ditunjukkan pada gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3347
Fungsi  kernel  yang  umum  digunakan  pada Support  Vector  Machine adalah  kernel  Linear,  Radial  Basis Function (RBF), dan Polynomial [18]. Fungsi kernel dan parameter yang digunakan dalam analisis SVM sangat mempengaruhi akurasi yang akan dihasilkan [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini akan dilakukan eksperimen untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik. Eksperimen yang dilakukan berupa penerapan beberapa nilai K pada cross validation dan penerapan normalization. Untuk perhitungan akurasi dapat menggunakan formula (6).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 (6)
Pada tabel 2 merupakan bentuk confusion matrix secara umum.
Tabel 2 . Confussion Matrix Aktual Benar Aktual Salah Prediksi Benar TP FP Prediksi Salah FN TN
True Positif (TP) merupakan jumlah data malaria yang diprediksi benar dan actual nya benar. False Positif (FP) merupakan jumlah data malaria yang diprediksi benar akan tetapi actual sebenarnya salah. True Negatif (TN) merupakan  jumlah  data  malaria  yang  diprediksi  salah  dan  sebenarnya  bukan  malaria.  False  Negatif  (FN) merupakan jumlah data malaria yang diprediksi salah akan tetapi sebenarnya malaria.
Tabel 3 merupakan hasil eksperimen yang dihasilkan pada penelitian ini dengan menggunakan model SVM.
Tabel 3 . Hasil Klasifikasi SVM K-Fold Normalisasi Akurasi % - - 64.7 5 Min-Max 62.6 10 Min-Max 69.6 15 Min-Max 72.7 20 Min-Max 81.25 25 Min-Max 92.3
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  penerapan  normalisasi  min-max  maupun  cross  validation memiliki pengaruh pada  kasus penelitian ini. Hasil yang didapatkan jika tanpa dilakukan normalisasi  min-max pada preprocessing dan tanpa dilakukan teknik cross validation hanya sebesar 69.4%. Sebaliknya, jika diterapkan teknik  cross  validation  dan  normalisasi  min-max  hasil  yang  didapatkan  mengalami  peningkatan.  Nilai  K  pada cross validation juga memiliki pengaruh, jika nilai K semakin besar maka nilai akurasi yang dihasilkan semakin besar. Pemilihan nilai K yang dimulai dengan nilai 5 pada penelitian ini menunjukkan bahwa nilai K pada cross validation akan bekerja efektif saat lebih dari sama dengan 5.
Penelitian ini juga melakukan perbandingan metode SVM dengan metode lain. Pada Gambar 4 merupakan perbandingan menggunakan metode Naïve Bayes.
Terlihat pada gambar 4 di atas bahwa metode usulan SVM lebih unggul dibandingkan dengan metode Naïve Bayes (NB). Metode SVM unggul pada seluruh eksperimen yang dilakukan dengan gap akurasi yang jauh dengan
64.7 48.2 62.6 49.2 69.6 42.4 72.7 45.4 81.25 37.5 92.3 30.7 0 20 40 60 80 100 SVM Naïve Bayes SVM Naïve Bayes SVM Naïve Bayes SVM Naïve Bayes SVM Naïve Bayes SVM Naïve Bayes
Perbandingan Hasil Metode SVM dan Naive Bayes
Accuracy %

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3347
rata-rata 25%. Hal tersebut terjadi karena pada metode SVM memiliki fungsi kernel yang dapat bekerja dengan baik pada kategori data biner.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  berhasil  melakukan  deteksi  dan  klasifikasi  penyakit  malaria  berat  berdasarkan  data  histori pasien. Model SVM mampu menghasilkan akurai tertinggi 92.3% dengan menerapkan teknik cross validation dan normalisasi  min-max.  Penelitian  ini  membuktikan  juga  bahwa  model  SVM  juga  lebih  unggul  daripada  model Naïve  Bayes.  Nilai  K  pada  teknik  cross  validation  memiliki  pengaruh  terhadap  hasil  akurasi.  Untuk  penelitian selanjutnya dapat dilakukan penerapan teknik normalisasi dan metode machine learning lainnya .

## REFERENCES
[1] WHO,  2021.  “Key  Fact  Malaria”.  Tersedia  [https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/malaria]  diakses  8 Agustus 2021.
[2] Irmanita, Rachmadania, Sri Suryani Prasetiyowati, and Yuliant Sibaroni. "Classification of Malaria Complication Using CART  (Classification  and  Regression  Tree)  and  Naïve  Bayes." Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi) 5.1 (2021): 10-16.
[3] Parveen, Rahila, et al. "Prediction of malaria using artificial neural network." Int J Comput Sci Netw Secur 17.12 (2017): 79-86.
[4] Lee,  You  Won,  Jae  Woo  Choi,  and  Eun-Hee  Shin.  "Machine  learning  model  for  predicting  malaria  using  clinical information." Computers in Biology and Medicine 129 (2021): 104151.
[5] P.J. Cock, T. Antao, J.T. Chang, B.A. Chapman, C.J. Cox, A. Dalke, I. Friedberg, T. Hamelryck, F. Kauff, B. Wilczynski, M.J.  de  Hoon,  Biopython:  freely  available  Python  tools  for  computational  molecular  biology  and  bioinformatics, Bioinformatics, 25 (2009) 1422-1423
[6] C.f.D.C.a. Prevention, DPDx - Laboratory Identification of Parasites of Public Health Concern 2020.
[7] Nkiruka, Odu, Rajesh Prasad, and Onime Clement. "Prediction of malaria incidence using climate variability and machine learning." Informatics in Medicine Unlocked 22 (2021): 100508.
[8] Cleary, Eimear, et al. "Spatial prediction of malaria prevalence in Papua New Guinea: a comparison of Bayesian decision network and multivariate regression modelling approaches for improved accuracy in prevalence prediction." Malaria Journal 20.1 (2021): 1-16.
[9] Mohapatra, Pallavi, et al. "Determining suitable machine learning classifier technique for prediction of malaria incidents attributed to climate of Odisha." International Journal of Environmental Health Research (2021): 1-17.
[10] Awotunde,  Joseph  Bamidele,  et  al.  "Prediction  of  malaria  fever  using  long-short-term  memory  and  big  data." International Conference on Information and Communication Technology and Applications . Springer, Cham, 2020.
[11] Santosh, Thakur, Dharavath Ramesh, and Damodar Reddy. "LSTM based prediction of malaria abundances using big data." Computers in Biology and Medicine 124 (2020): 103859.
[12] Adeboye, Nureni Olawale, Olawale Victor Abimbola, and Sakinat Oluwabukola Folorunso. "Malaria patients in Nigeria: Data exploration approach." Data in brief 28 (2020): 104997.
[13] Shalabi, L.A., Z. Shaaban and B. Kasasbeh, Data Mining: A Preprocessing Engine, J. Comput. Sci., 2: 735-739, 2006
[14] Larose, Daniel T., and Chantal D. Larose. Discovering knowledge in data: an introduction to data mining . Vol. 4. John Wiley & Sons, 2014.
[15] Wijayanti,  Ratna  Ayu,  Muh  Tanzil  Furqon,  and  Sigit  Adinugroho.  "Penerapan  Algoritme  Support  Vector  Machine Terhadap  Klasifikasi  Tingkat  Risiko  Pasien  Gagal  Ginjal." Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer e-ISSN 2548 (2018): 964X.
[16] Wong, Tzu-Tsung. "Performance evaluation of classification algorithms by k-fold and leave-one-out cross validation." Pattern Recognition 48.9 (2015): 2839-2846.
[17] Wu,  Qiang,  and  Ding-Xuan  Zhou.  "Analysis  of  support  vector  machine  classification." Journal  of  Computational Analysis & Applications 8.2 (2006).
[18] Sari,  Esa  Anindika,  et  al.  "Klasifikasi  Kabupaten  Tertinggal  di  Kawasan  Timur  Indonesia  dengan  Support  Vector Machine." JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) 3.3 (2020): 188-195.
[19] Feta, Neneng Rachmalia, and Asep Rahmat Ginanjar. "Komparasi Fungsi Kernel Metode Support Vector Machine Untuk Pemodelan  Klasifikasi  Terhadap  Penyakit  Tanaman  Kedelai." BRITech,  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer,  Sains  dan Teknologi Terapan 1.1 (2019): 33-39.