## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi

## Penerapan Machine Learning Dalam Analisis Stadium Penyakit Hati Untuk Proses Diagnosis dan Perawatan
Jimmy * , Lili Dwi Yulianto, Eni Heni Hermaliani, Laela Kurniawati
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1,* 14210178@nusamandiri.ac.id, 2 14210161@nusamandiri.ac.id, 3 enie_h@nusamandiri.ac.id, 4 laela@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: 14210178@nusamandiri.ac.id
Abstrak- Penyakit hati merupakan penyakit  yang sudah lama ada dan cukup umum di masyarakat. Penyakit ini terjadi dikarenakan organ  hati  tidak  dapat  bekerja  dengan  optimal  dikarenakan  adanya  peradangan  atau  virus.  Oleh  karena  itu  salah  satu  cara  yang digunakan untuk mengetahui penyakit hati adalah dengan melakukan tes darah di laboratorium sehingga mendapatkan informasi berupa kadar  enzim,  akan  tetapi  tes  darah  di  laboratorium  memerlukan  biaya  yang  cukup  mahal  sehingga  prediksi  menggunakan  machine learning sangat diperlukan untuk  kasus ini, karena gejala pada penyakit hati perlu penanganan secara cepat. Data rekam  medis dan hasil  laboratorium  menghasilkan  banyak  fitur  sedangkan  fitur  yang  terlalu  banyak  dapat  mengurangi  nilai  akurasi  pada  machine learning, sehingga diperlukan model features selection untuk mengetahui fitur yang paling berpengaruh pada machine learning. Pada penelitian ini menggunakan tiga model features selection yaitu Random Forest Importance, Chi Square Test dan Recursive Features Elimination dan berhasil mendapatkan dua fitur tertinggi yaitu SGOT dan SGPT. Hasil akurasi akan dibandingkan antara dua fitur dengan sebelas fitur menggunakan K-fold Cross Validation, dan melakukan perbandingan menggunakan model Features Extraction dengan menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Perhitungan akurasi dilakukan menggunakan algoritma Random Forest, Decision Tree, Naive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machine, KNN, Gradient Boosting dan Artificial Neural Network, Hasil perhitungan akurasi menggunakan algoritma Random  Forest dengan PCA antara sebelas dan dua fitur mengalami penurunan sebesar 0,6%, sedangkan menggunakan features selection meningkat sebesar 0,7%, didapati akurasi tertinggi menggunakan algoritma Random  Forest dengan 2 fitur sebesar 72,2%.
Kata Kunci : Penyakit Hati; Machine Learning; Features Selection; Features Extraction; PCA; SGOT; SGPT
Abstract- Liver disease is a disease that has existed for a long time and is quite common in society. This disease occurs because the liver cannot work optimally due to inflammation or viruses. Therefore, one of the ways used to determine liver disease is to do a blood test in the laboratory so as to obtain information in the form of enzyme levels, but blood tests in the laboratory require a fairly expensive so that predictions using machine learning is needed for this case, because the symptoms of liver disease need to be handled quickly. Medical record Data and laboratory results produce many features while too many features can reduce the value of accuracy in machine learning, so the features selection model is needed to determine the most influential features in machine learning. in this research that using three models of features selection, namely Random Forest Importance, Chi Square Test and Recursive Features Elimination and managed  to  get  the  two  highest  features,  namely  SGOT  (Serum  Glutamic  Oxaloacetic  Transaminase)  and  SGPT  (Serum  Glutamic Pyruvic Transaminase). Accuracy results will be compared between two features with eleven features using K-fold Cross Validation, and perform comparison using Features Extraction model using Principal Component Analysis (PCA). Accuracy calculation is done using Random Forest algorithm, Decision Tree, Naive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machine, KNN, Gradient Boosting and Artificial Neural Network, the calculation accuracy using Random Forest algorithm with PCA between Eleven and two features decreased by 0.6%, while using features selection increased by 0.7%, found the highest accuracy using Random Forest algorithm with 2 features of 72.2%.
Keywords : Liver Disease; Machine Learning; Features Selection; Features Extraction; PCA; SGOT; SGPT

## 1. PENDAHULUAN
Di dalam tubuh kita terdapat beberapa organ penting yang masing-masing fungsinya sangat berguna, salah satunya adalah hati.  Hati  merupakan  organ  di  dalam  tubuh  yang  mempunyai  ukuran  paling  besar  dan  memiliki  fungsi  sangat penting[1][2][3]. Dengan adanya organ hati maka tubuh kita akan terhindar dari berbagai racun yang mampu mengganggu kesehatan.  Fungsi  organ  hati  yaitu  sebagai  tempat  untuk  penyimpanan  glikogen,  membantu  proses  pembentukan  dan sekresi  empedu,  sintesa  urea,  berperan  sebagai  metabolisme  kolesterol  dan  lemak  serta  fungsi  utama  hati  sebagai detoksifikasi racun atau penetral racun[4].Hati secara luas dilindungi oleh tulang iga dengan berat 1500 gram atau 2,5% berat tubuh pada orang dewasa normal. Setiap gangguan yang terjadi pada organ hati dapat menyebabkan peradangan akut atau kronis yaitu melemahnya fungsi hati lebih parahnya lagi dapat merusak organ lain di dalam tubuh[5][6].
Penyakit liver merupakan penyakit hati yang mengakibatkan hati tidak mampu berfungsi bahkan menyebabkan kematian dan sudah lama ada dan cukup umum di masyarakat[7][8]. Menurut data WHO (World  Health Organization) memaparkan bahwa sekitar 1,2 juta orang per-tahun di wilayah di Asia Tenggara dan Afrika mengalami kematian akibat dari penyakit hati[9][10]. Apabila organ hati tidak berfungsi dengan baik maka kemampuan untuk menetralisir racun yang masuk ke tubuh kita, hal tersebut akan membahayakan tubuh jika tidak segera ditangani[11] .
Fase pertama penyakit hati ditandai dengan adanya peradangan, sel-sel jaringan menjadi lunak dan membengkak pada organ hati, fase kedua ditandai dengan gangguan pernafasan  akibat terbentuknya jaringan parut di organ paru-paru (fibrosis)[12][13][14], pada fase ketiga ditandai dengan terjadinya sirosis[15][16][17][18], yaitu kerusakan parah pada hati  akibat  penumpukan  jaringan  parut,  pada  fase  keempat  akan  berakibat  gagal  hati  karena  fungsi  hati  hilang  secara keseluruhan (kronis)[2][6]. Pengobatan yang disarankan yaitu transplantasi hati[19]. Untuk melakukan diagnosis penyakit hati, dokter akan melakukan beberapa pengecekan salah satunya dengan melakukan tanya jawab mengenai gejala-gejala

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
yang dirasakan oleh pasien, kedua akan melihat riwayat kesehatan dan faktor risiko yang diderita oleh pasien[20][21], seperti  halnya  Riwayat  mengkonsumsi  obat-obatan  yang  sudah  diminum  atau  jumlah  alkohol  yang  sudah  dikonsumsi setiap  harinya[22].  Tahap  ketiga  dokter  akan  melakukan  pemeriksaan  secara  fisik  dan  menyeluruh[23],  dan  juga memperhatikan perubahan warna kulit dan mata, pengecekan apakah adanya rasa nyeri ketika perut ditekan, serta adanya pembengkakan di bagian perut dan kaki[24]. Hampir semua orang mengalami keterlambatan penanganan dikarenakan terkendala biaya dan gejala yang sudah cukup parah[25][26]. [tambahkan referensi]
Pemeriksaan oleh dokter dapat dilakukan di laboratorium menggunakan sample darah untuk mengetahui kondisi peradangan  hati[27],  hasil  uji  tersebut  memberikan  informasi  berupa  jumlah  bilirubin[28],  enzim  alkaline phosphatase[29][28], enzim SGOT (Serum Glutamic Oxaloacetic Transaminase), enzim SGPT (Serum Glutamic Pyruvic Transaminase)[29], protein dan kadar albumin[30]. SGOT dan SGPT merupakan enzim yang dapat ditemukan pada organ hati, jantung, ginjal dan otak dan memiliki peran untuk membantu proses pencernaan protein dan metabolisme di dalam tubuh[5][29]. Kadar enzim ini harus dalam kadar normal jika tidak maka enzim ini akan keluar dari sel organ tersebut lalu masuk ke pembuluh darah sehingga nilai SGOT dan SGPT menjadi tinggi, kadar SGOT dan SGPT memiliki peran penting untuk mengetahui kerusakan dan peradangan pada organ hati[31].
Tes  laboratorium  untuk  mendapatkan  sample  darah  secara  lengkap  memerlukan  langkah  dan  persiapan  khusus seperti mencatat apa saja obat-obatan yang sedang dikonsumsi, dan juga membutuhkan biaya yang tidak sedikit[32]. Oleh karena  itu  machine  learning  dapat  membantu  mengetahui  tingkat  peradangan  dan  kerusakan  pada  organ  hati  dengan menggunakan  dua  informasi  kadar  enzim  yaitu  SGOT,  enzim  SGPT.  Kedua  enzim  tersebut  memiliki  pengaruh  kuat terhadap kerusakan organ hati dan juga mendapatkan peringkat empat teratas jika dibandingkan dengan fitur lain pada sample  darah  yang  didapat,  cara  kami  memberikan  peringkat  tersebut  dengan  menggunakan  model  features selection[33][34][35], model tersebut memiliki tujuan untuk menyeleksi fitur apa saja yang memiliki pengaruh terhadap prediksi  pada  machine  learning,  kami  menggunakan  tiga  jenis  features  selection  yaitu  random  forest  importance,  chi square test, dan recursive features elimination[36][37][38][39].
Untuk  memastikan  prediksi  yang  kami  lakukan  memiliki  akurasi  yang  cukup  baik,  kami  melakukan  pengujian tambahan menggunakan features extraction, model yang kami gunakan yaitu Principal Component Analysis (PCA)[40]. Tujuan dari model ini adalah untuk mengurangi kompleksitas hubungan timbal-balik antara sejumlah besar variabel yang diamati ke sejumlah relatif kecil dari kombinasi linearnya, yang biasa disebut dengan komponen utama[41][42].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Davide  Chicco  et  al  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  kelangsungan  hidup pasien  yang  menderita  gagal  jantung  dengan  cara  membandingkan  pengujian  menggunakan  2  fitur  saja  yaitu  serum creatinine dan ejection fraction dan dibandingkan dengan menggunakan semua fitur dari dataset, untuk menghasilkan 2 fitur tertinggi penulis menggunakan feature ranking dengan menggunakan metode Pearson correlation coefficients (PCC), Shapiro–Wilk tests, dan Chi squared test menghasilkan 2 fitur yang memiliki pengaruh besar terhadap proses prediksi yaitu Serum creatinine dan ejection fraction sehingga penelitian tersebut menghasilkan akurasi yang tinggi tanpa harus menggunakan data  rekam  medis  yang  lengkap,  dapat  dibuktikan  bahwa  dengan  menggunakan  serum  creatinine  dan ejection fraction dapat menghasilkan akurasi 0.75 menggunakan algoritma random forests, 0.750 dengan menggunakan gradient boosting dan SVM radial dengan akurasi sebesar 0.720[43].
Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Jagdeep Singh, et al yang bertujuan untuk melakukan analisis prediksi tingkat keparahan penyakit hati dengan membandingkan akurasi yang dihitung menggunakan semua field yaitu 5 fitur yang  didapat  dari  hasil  features  selection.  Metode  features  selection  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  feature evaluator and greedy stepwise dengan hasil yang cukup signifikan yaitu dengan menggunakan semua field diapati akurasi sebesar 72,50% menggunakan algoritma logistic regression sedangkan dengan menggunakan 5 fitur akurasi yang didapat meningkat menjadi 74,36% pada penelitian ini menyimpulkan bahwa features selection dapat memberikan pengaruh yang cukup signifikan terhadap nilai akurasi[29].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  melakukan  analisis  prediksi  tingkat keparahan penyakit hati apakah termasuk kronis atau tidak kronis dengan melakukan perbandingan menggunakan sebelas fitur dengan dua fitur yang didapat dari features selection dengan menggunakan model random forest importance[9], chi square test dan recursive features elimination[44][45], selanjutkan akan dilakukan prediksi ulang menggunakan features extraction dengan model Principal Component Analysis (PCA)[40]. Algoritma machine learning yang digunakan yaitu Support Vector Machine (VM)[46], K-Nearest Neighbors (K-NN)[1], Logistic Regression (LR)[47], Decision Tree (DT), Artificial  Neural  Network  (ANN)[48][49],    Naive  Bayes  (NB),  Gradient  Boosting  (GB)[50],  dan  Random  Forest (RF)[51], Evaluasi model yang kami gunakan adalah menggunakan k-fold cross validation.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Pada penelitian ini menggunakan dataset yang didapat dari website UCI Machine Learning Repository yaitu Indian Liver Patient Dataset (ILPD). Dataset ini berisi data yang dikumpulkan dari para pasien yang ada di timur laut Andhra Pradesh, India. Dataset berisi 416 pasien penderita liver sedangkan 167 pasien bukan penderita  liver, data pasien pria yaitu 441 dan  142  pasien  wanita.  Dataset  ini  memiliki  11  atribut  dimana  10  atribut  sedangkan  1  atribut  class  atau  label  yang ditunjukkan pada tabel 1, dan memiliki 583 instance atau isi data. Instance pada dataset ini tidak memiliki nilai missing sehingga semua atribut berisi nilai dalam kondisi baik dan siap diproses[29].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
Tabel 1. Dataset menggunakan 10 Fitur
NO ATRIBUT TIPE DATA FUNGSI 1 Usia Numeric Menunjukkan Usia (Tahun) 2 Jenis Kelamin Kategorikal Menunjukkan Jenis Kelamin pada Pasien (Female/Male) 3 Total Bilirubin (TB) Numeric Menunjukkan Sel Darah Merah di Hati (mg/dl) 4 Direct Bilirubin (DB) Numeric Bilirubin Bebas (mg/dl) 5 Alkaline Phosphotase (Alkphos) Numeric Menunjukkan Enzim dari Usus 6 SGPT Alamine Numeric Menunjukkan Enzim didalam Hati SGOT Protiens Numeric Menunjukkan Enzim protiens didalam Hati 7 Total Protiens (TP) Numeric Serum protein yang terdapat didalam Hati (g/dl) 8 Albumin Numeric Sintesa Protein didalam Hati 9 Rasio Albumin dan Globulin (Ratio A/G) Numeric Menunjukkan Perbandingan Rasio Albumin dan Globumin 10 Class Variable Numeric Positive Liver (1) dan Negative Liver (0)
Dalam melakukan analisis prediksi penyakit hati, beberapa langkah harus dilakukan untuk memperoleh hasil yang terbaik, berikut tahapan yang digunakan pada metode penelitian :

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Feature Selection
Features selection digunakan untuk menghapus beberapa fitur yang dianggap tidak memiliki dampak yang cukup besar terhadap  proses  klasifikasi  dan  prediksi[29],  banyaknya  fitur  juga  dapat  mempengaruhi  nilai  akurasi  dan  dampak buruknya dapat  menyebabkan  masalah overfitting, overfitting  merupakan  keadaan dimana data yang digunakan  untuk data  latih  bernilai  “baik”  sehingga  ketika  dilakukan  menggunakan  data  baru  akan  berdampak  pada  penurunan  nilai akurasi[52][34].

## 2.1.1 Random Forest Importance
Merupakan model perangkingan fitur yang menggunakan konsep pohon keputusan, Setiap cabang pohon yang dihasilkan dari  model  random  forest  akan  dihitung  untuk  mendapatkan  fitur-fitur  yang  penting  dari  sebuah  dataset  ini  berkaitan dengan cara kerja classification and regression trees (CART)[14]. Data training yang digunakan, X = x 1, …, x n and Y = y 1, …, y n untuk sebuah keluaran dengan rumus :
𝑓 = 1 𝐵 ∑ 𝐵 𝑏−1 𝑓 𝑏 (𝑥 ′ ) (1)
Nilai X’ akan dicocokkan dengan f b dan kemudian semua hasil pohon yang dihasilkan yaitu B akan dirata ratakan, semakin banyak cabang pohon, semakin penting fitur tersebut untuk digunakan[53].

## 2.1.2 Chi Square Test
Metode ini menghitung Chi kuadrat antara setiap fitur dan target dan memilih jumlah fitur yang diinginkan dengan skor Chi kuadrat terbaik.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
𝑥 𝑐 2 =   ∑ (𝑂𝑖− 𝐸𝑖) 2
𝐸𝑖 (2) O i merupakan  nilai  yang  akan  diobservasi  sedangkan E i merupakan  nilai  yang  akan  dicari.  chi  square  sangat berguna untuk menguji hubungan antara dua buah variabel dan mengukur kuatnya hubungan antara variabel[44]

## 2.1.3 Recursive Features Elimination
Metode features selection ditawarkan dalam library sklearn python adalah recursive features elimination yaitu melakukan perangkingan  dengan  cara  penghapusan  fitur  yang  tidak  perlu  berdasarkan  variant  dan  korelasi[54],  dengan  cara mempertimbangkan secara rekursif sebuah dataset yaitu fitur yang lebih kecil, dengan cara melatih estimator berdasarkan kumpulan fitur[23].

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan  kesamaan  label, dengan cara menemukan suatu pola yang dapat membedakan kelas-kelas tertentu agar dapat digunakan untuk prediksi [4], klasifikasi dapat menentukkan model yang menggambarkan dan membedakan kelas dari fitur yang terdapat di dalam dataset, model tersebut diturunkan berdasarkan analisis dari pembagian dataset yang digunakan, yaitu data latih dan data uji[41][31]. Kita dapat menggunakan entropy untuk menentukan percabangan di dalam pohon keputusan dengan rumus :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 =   ∑ 𝐶 𝑖=1 −   𝑃 𝑖 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 (𝑃 𝑖 ) (3)
f 1 merupakan frekuensi dari label i pada sebuah node, C merupakan label dari angka unik[53]. kekurangan yang dimiliki oleh algoritma ini adalah strukturnya akan  sangat  kompleks  untuk data dengan  jumlah  variabel  yang banyak, sehingga beresiko overfitting[1].

## 2.3.2  Support Vector Machine (SVM)
Algoritma ini pada proses perhitungannya menggunakan prinsip Structural Risk Minimization (SRM). SVM kernel linear bekerja dengan sangat baik dibandingkan SVM kernel polynomial, kernel linear memiliki rumus :
F(X) = w ^ T * X + b (4)
Pada  persamaan  diatas  W  merupakan  nilai  vektor  yang  ingin  di  minimalkan,  X  merupakan  data  yang  ingin  di klasifikasikan, dan b merupakan koefisien linier yang diestimasikan.
SVM Kernel polynomial memiliki rumus :
F(X1, X2) = (a + X1^T * X2) ^ b (5)
Merupakan  kernel  polynomial  yang  lebih  sederhana  dengan  f(X1,  X2)  mewakili  Batasan  sebuah  keputusan polynomial sedangkan X1 dan X2 merupakan data yang akan digunakan[11][55].

## 2.3.3 Decision Tree (DT)
Decision  Tree  menggunakan  struktur  pohon  keputusan  pada  proses  perhitungan[11],  decision  tree  bekerja  dengan membagi menjadi dua atau lebih sebuah regresi model dalam wordbentuk sebuah pohon, dengan cara memecah pohon inti ke dalam himpunan bagian yang lebih kecil hingga pohon keputusan tersebut akan berkembang secara bertahap.
𝐸(𝑆) =   ∑ 𝐶 𝑖=1 −   𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖 (6)
Dimana S merupakan kondisi awal, i merupakan set kelas pada S yaitu seperti yes,no Pi merupakan peluang suatu kejadian S .  Manfaat  dari  decision  tree  adalah  melakukan  break  down  proses  pengambilan  keputusan  yang  kompleks menjadi simpel sehingga pengambilan keputusan akan lebih efektif[45].

## 2.3.4  Naïve Bayes (NB)
Naive  Bayes  merupakan  algoritma  klasifikasi  sederhana  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai[20].  Naive  bayes  mengasumsikan  bahwa  kehadiran  fitur  tertentu  di  kelas  tidak  terkait dengan kehadiran fitur lainnya. Algoritma ini mudah dibuat dan sangat berguna apabila dihadapkan dengan dataset yang besar[1]. Naive Bayes adalah pendekatan statistik untuk inferensi yang diinduksi pada masalah klasifikasi[21].
𝑃(𝑥) = 𝑃(𝑐) 𝑃(𝑐)
𝑃(𝑥)
(7)
P(c|x) : merupakan probabilitas kelas (target) yang diberikan predictor (atribut) P(c)   : merupakan peluang pada kelas sebelumnya P(x|c) : merupakan kemungkinan probabilitas kelas yang diberikan prediktor P(x) : probabilitas sebelumnya dari predictor

## 2.3.5  Logistic Regression (LR)
Merupakan  sebuah  algoritma    yang  digunakan  untuk  mengukur  hubungan  antara  variabel  independen  dan  variabel dependen kategorik. Hal  yang  membedakan  model regresi logistik dengan  model regresi  linier sederhana adalah pada

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
regresi logistik, variabel keluaran bersifat biner[52]. Logistic Regression dikategorikan menjadi dua, yaitu single logistic regression, dimana terdapat satu jenis variabel input, dan  multiple logistic regression, di mana terdapat dua atau lebih variabel  input,  untuk  memprediksi  nilai  variabel  output.  Dalam  penelitian  ini,  model  regresi  yang  digunakan  adalah regresi logistik umum[56].

## 2.3.6  K-Nearest Neighbors (K-NN)
K-Nearest Neighbor merupakan algoritma untuk melakukan klasifikasi terhadap atribut berdasarkan data training yang menggunakan prinsip jarak tetangga terdekat dan memiliki kemiripan. Contoh pengujian pada data uji memiliki atribut yang  paling  mirip  dengan  atribut  pada  data  latih  dengan  mempertimbangkan  jarak  terdekat.  Saat  proses  klasifikasi variabel yang memiliki kemiripan akan dihitung untuk dijadikan data uji dan diambil sejumlah nilai ‘K’[57].
𝑑𝑖𝑠 (𝑥 1 , 𝑥 2 ) =   √∑ 𝑛 𝑖=0 (𝑥 𝑖1 −   𝑥 2𝑖 ) 2 (8)
Formula  di  atas  dapat  digunakan  jika  jumlah  independent  variabel  hanya  satu  variabel,  jika  ada  lebih  dari  satu  maka menggunakan rumus di bawah :
𝑑𝑖𝑠 =   √∑ 𝑛 𝑖=0 (𝑥 𝑖1 −   𝑥 2𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖1 −   𝑦 2𝑖 ) 2 + ⋯ (9)
KNN mempunyai karakteristik yang sederhana dan dapat bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke data training sample untuk menentukan ketetanggaan bagian-bagian tersebut akan berbentuk titik dan ditandai dengan kelas-kelas tertentu[58].

## 2.3.7 Gradient Boosting (GB)
Merupakan algoritma berbasis decision  tree  yang digunakan untuk proses  klasifikasi dengan  teknik boosting. ilustrasi algoritma ini dengan cara memasang setiap pohon dalam urutan ke residu pohon sebelumnya, seperti : 1. Sesuaikan Pohon keputusan dengan data : F 1 (x) = y 2. Kemudian sesuaikan pohon keputusan dengan residu sebelumnya h 1 (x) = y – F 1 (x)
3. Tambahkan Pohon baru ke dalam algoritma :  F 2 (x) – F 1 (x) + h 1 (x)
4. Sesuaikan pohon keputusan berikutnya dengan residual dari F 2 : H 2 (x) + h 2 (x) 5. Lanjutkan proses ini sampai beberapa pohon hingga proses terhenti Rumus yang dihasilkan menjadi :
𝑓(𝑥) =   ∑ 𝐵 𝑏=1 𝑓 𝑏 (𝑥) (10)
Rumus diatas menjelaskan yaitu predictor(x) memiliki hubungan gelombang sinus yang benar (garis biru). Tujuan dari ensemble adalah mengatasi kelemahan yang terdapat pada classifier yang satu dengan menggunakan kelebihan dari classifier yang lain[59][60].

## 2.3.8 Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  neural  network  (ANN)  merupakan  algoritma  yang  mengikuti  konsep  struktur  sistem  saraf  makhluk  hidup (neural  systems), sistem saraf pada otak manusia mempunyai struktur dasar yang mirip seperti algoritma ini, yaitu terdiri dari  beberapa  simpul  (nodes),  yang  bisa  sebagai  variabel  masukan  (input)  dan  keluaran  (output)[47]  Artificial  neural network  (ANN)  dapat  disimpulkan  sebagai  sebuah  kesatuan  fungsi  yang  dapat  mengelompokkan  variabel  input  ke variabel output dengan menggunakan bobot sebagai parameter penghubungnya.

## 2.4 Evaluasi Model
Evaluasi model yang digunakan yaitu model K-Fold Cross Validation memiliki tujuan untuk mengevaluasi kinerja model dimana dataset di pisah menjadi dua subset yaitu data uji dan data latih dimana algoritma yang digunakan akan diujikan dan dilakukan validasi, data tersebut dibagi menjadi himpunan bagian k dengan jumlah yang sama, lalu model akan diuji dan dilatih sebanyak nilai k, pada setiap pengulangan salah satu himpunan bagian akan digunakan sebagai data uji dan data  latih.  k  fold  cross  validation  dapat  berpengaruh  dalam  mengurangi  waktu  komputasi  dengan  tetap  menjaga keakuratan proses klasifikasi dan prediksi[53][54].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Hasil akurasi features extraction terhadap 10 fitur menggunakan K-Fold Cross Validation sebanyak K=10 berikut hasil dari perhitungan menggunakan model K-Fold Cross Validation :
Tabel 2. Pengujian 10 field  menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai K = 10
Algoritma Akurasi  Precision  Recall Random Forest 71,5% 100% 71,5% Decision Tree 63,2% 72,9% 73,9%

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
Algoritma Akurasi  Precision  Recall Naïve Bayes 55,4% 38,8% 95,3% Logistic Regression 72% 93,3% 74,6% Support Vector Machine 70,1 87,6% 88,5% KNN 65,3% 78,1% 74,3% Gradient Boosting 68% 83,4% 75,3% Artificial Neural Network 68,4% 81,3% 75,6%
Berdasarkan  tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  ke  delapan  algoritma  untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi penyakit  liver  terhitung  belum  begitu  baik.  Algoritma  Logistic  Regression  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  dari algoritma Random Forest, Desicion Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor Gradient Boosting dan Artificial Neural Network. Decision Tree memiliki akurasi sebesar 72%, selain akurasi logistic regression lebih tinggi ternyata algoritma logistic regression juga mampu mengklasifikasikan pasien yang menderita liver dengan jumlah yang lebih banyak dibanding algoritma lainnya.
Kemudian  pada  pengujian  selanjutnya  terhadap features extraction dengan model Principal Component Analysis (PCA)  terhadap  10  fitur  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  sebanyak  K=10  berikut  hasil  dari  perhitungan menggunakan model K-Fold Cross Validation :
Tabel 3. Pengujian 10 field  menggunakan features extraction model Principal Component Analysis (PCA)
Algoritma Akurasi   Precision  Recall Random Forest 70,9% 98,8% 71,5% Decision Tree 61,8% 74,4% 72,6% Naive Bayes 71,5% 99,3% 71,9% Logistic Regression 71,3% 95,3% 72,8% Support Vector Machine 69,4% 78,5% 80,2% KNN 64,9% 81,4% 72,4% Gradient Boosting 68,5% 88,8% 72,9% Artificial Neural Network 71,3% 99,7% 71,4%
Dari  pengujian  di  atas  dapat  disimpulkan  bahawa  penggunaan  features  extraction  model  PCA  tidak  dapat meningkatkan nilai akurasi

## 3.1.1 Random Forest Importance
Berdasarkan hasil akurasi yang didapat, terlihat dalam tabel ataupun grafik dengan menggunakan fitur yang ditentukan bahwa 10 fitur mencapai akurasi tertinggi pada data penyakit liver ini. Adapun grafik hasil nilai skor setiap fitur dari 10 yang digunakan. Hasil dari proses ini ditampilkan pada gambar 2. berikut hasil dari proses Random Forest Importance :
Gambar 2. Random Forest Importance
Table 4. Hasil menghitung peringkat menggunakan random forest importance
No Features Gini-Importance 1 Alkphos 0.146983 2 Age 0.136919 3 SGPT 0.134807 4 SGOT 0.125331 5 DB 0.102482 6 TP 0.095634

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
No Features Gini-Importance 7 ALB 0.087494 8 TB 0.078475 9 A/G ratio 0.073269 10 Code Sex 0.018606
Berikut perolehan hasil pada proses feature importance akan di observasi mengenai fitur atau atribut mana yang berpengaruh dan tidak berpengaruh terhadap tingkat peradangan dan kerusakan pada organ hati dengan berdasarkan kadar enzim. Berdasarkan dataset yang dimiliki, diperoleh atribut Alkaline Phosphotase, sgot dan sgpt yang merupakan feature tertinggi dari hasil feature importance.

## 3.1.2 Chi Square Test
Hipotesis awal menyatakan bahwa term t independen terhadap kategori c. Sedangkan hipotesis akhir menyatakan bahwa term t dependen terhadap kategori c. berikut hasil dari Chi Square Test:
Tabel 5. Hasil menghitung peringkat menggunakan Chi Square
No Features P-Value 1 Alkphos 0.000000e+00 2 SGPT 0.000000e+00 3 SGOT 0.000000e+00 4 TB 1,67526E-55 5 DB 1,85E-29 6 Age 6,40E-05 7 Alb 7,44E+04 8 A/G ratio 2,10E+05 9 Code Sex 3,57E+05 10 TP 6,36E+05
Daftar  hasil  perhitungan  berdasarkan  nilai  seleksi  fitur  Chi  Square  yang  berdasarkan  hipotesis  independensi, dengan hipotesis awal menyatakan bahwa term t independen terhadap kategori c. Apabila nilai seleksi fitur Chi Square lebih besar daripada nilai signifikan, sehingga penolakan hipotesis awal akan terpenuhi. Hipotesis akhir yang diperoleh menyatakan bahwa term t dependen terhadap kategori c.

## 3.1.3 Recursive Features Elimination
Sedangkan, dengan Recursive Feature Elimination (RFE) Seleksi fitur dilakukan dengan membuang peringkat terendah dari fitur. Kemudian, menggunakan 10 fitur untuk di evaluasi. Seperti yang dapat di lihat pada Tabel 6. berikut hasil dari Recursive Features Elimination :
Tabel 6. Hasil perhitungan peringkat menggunakan Recursive Features Elimination
No Feature Weight 1 Alkphos 0.163632 2 Age 0.136660 3 SGPT 0.136140 4 SGOT 0.135765 5 DB 0.112809 6 TP 0.079206 7 ALB 0.078133 8 TB 0.073955 9 A/G ratio 0.068741 10 Code Sex 0.014958
Dari hasil perhitungan features selection di atas kami menyimpulkan didapati dua fitur yang menempati rangking 4 teratas yaitu fitur SGOT dan SGPT, berikut hasil perhitungan akurasi menggunakan dua fitur tersebut. Evaluasi model menggunakan 2 field dengan K-Fold Cross Validation sebanyak K=10. Berikut hasil dari perhitungan :
Tabel 7. Pengujian 2 Dengan evaluasi model K-Fold Cross Validation menggunakan nilai K = 10
Algoritma Akurasi Precision Recall Random Forest 72,2% 99% 72,2% Decision Tree 63,3% 74,8% 74,0% Naïve Bayes 47,8% 28,3% 93,6% Logistic Regression 72,1% 94,1% 71,5% Support Vector Machine 71,4% 89,3% 86,2%

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
Algoritma Akurasi Precision Recall KNN 68,7% 84,5% 74,5% Gradient Boosting 68,2% 86,4% 73,1% Artificial Neural Network 71,5% 100% 71,5%
Berdasarkan Tabel 7 dapat dijelaskan bahwa nilai akurasi yang dihasilkan dari penggunaan 2 fitur model K-fold cross  valiation  terhadap  beberapa  algoritma  klasifikasi  ini  menghasilkan  Random  Forest  nilai  akurasi  yang  lebih  baik daripada algoritma lainnya. Pada pengujian menggunakan 4 fitur dengan model K-fold cross valiation RF memperoleh nilai akurasi sebesar 72,2%.
Tabel 8. Pengujian 2 menggunakan features extraction model Principal Component Analysis (PCA)
Algoritma Akurasi Precision Recall Random Forest 71,6% 99% 71,9% Decision Tree 65,1% 76% 75% Naïve Bayes 48,1% 29,3% 93,1% Logistic Regression 71,5% 100% 71,5% Support Vector Machine 70,2% 87,7% 85,3% KNN 66,5% 83,9% 72,9% Gradient Boosting 67,7% 86,4% 72,8% Artificial Neural Network 71,5% 100% 71,5%
Berdasarkan Tabel 7 dapat dijelaskan bahwa  nilai akurasi  yang dihasilkan dari  penggunaan 2 fitur  model PCA terhadap beberapa algoritma klasifikasi ini menghasilkan Random Forest nilai akurasi yang lebih baik daripada algoritma lainnya. Pada pengujian menggunakan 2 fitur dengan model PCA RF memperoleh  nilai akurasi sebesar 71,6%.
Berikut  ini  merupakan  hasil  perbandingan  Hasil  perhitungan  akurasi  menggunakan  10  field  dengan  2  field menggunakan evaluasi model K-Fold Cross Validation :
Tabel 9. Perbandingan Akurasi 10 Field dengan 2 field K-Fold Cross Validation
Algoritma Akurasi K Fold Cross Validation Semua Field 2 Field NO PCA PCA ↑↓ NO PCA PCA ↑↓ Random Forest 71,5% 70,9% ↓ 72,2% 71,6% ↓ Decision Tree 63,2% 61,8% ↓ 63,3% 65,1% ↑ Naïve Bayes 55,4% 71,5% ↑ 47,8% 48,1% ↑ Logistic Regression 72% 71,3% ↓ 72,1% 71,5% ↓ Support Vector Machine 70,1 69,4% ↓ 71,4% 70,2% ↓ KNN 65,3% 64,9% ↓ 68,7% 66,5% ↓ Gradient Boosting 68% 68,5% ↑ 68,2% 67,7% ↓ Artificial Neural Network 68,4% 71,3% ↓ 71,5% 71,5% =
Tabel 10. Perbandingan akurasi 10 field dengan 2 field K Fold Cross Validation menggunakan model Principal
Component Analysis (PCA) Algoritma Akurasi K Fold Cross Validation No PCA PCA 11 Field 2 Field ↑↓ 11 Field 2 Field ↑↓ Random Forest 71,5% 72,2% ↑ 70,9% 71,6% ↓ Decision Tree 63,2% 63,3% ↑ 61,8% 65,1% ↑ Naïve Bayes 55,4% 47,8% ↓ 71,5% 48,1% ↓ Logistic Regression 72% 72,1% ↑ 71,3% 71,5% ↑ Support Vector Machine 70,1 71,4% ↑ 69,4% 70,2% ↑ KNN 65,3% 68,7% ↑ 64,9% 66,5% ↑ Gradient Boosting 68% 68,2% ↑ 68,5% 68,7% ↓ Artificial Neural Network 68,4% 71,5% ↑ 71,3% 71,5% ↑
Hasil  penelitian  kami  menggunakan  features  selection  mengalami  peningkatan  akurasi  cukup  signifikan  dari beberapa  algoritma  yang  digunakan  sedangkan  menggunakan  features  extraction  dengan  metode  PCA  akurasi  yang didapat  mengalami  penurunan  jika  menggunakan  model  evaluasi  K-Fold  Cross  Validation  artinya  untuk  melakukan analisis prediksi perlu menggunakan 10 field yang terdapat di dalam dataset.
Jagdeep Singha at al pada penelitian mereka melakukan analisis prediksi penyakit hati menggunakan dataset yang sama, akan tetapi hasil dari features selection yang mereka gunakan mendapatkan 5 fitur penting diantaranya TB , DB, Alkphos, SGPT dan SGOT, Algoritma Logistic Regression mendapatkan akurasi dengan menggunakan 10 field sebesar

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
72,50%, dimana kelebihan pada penelitian kami dari hasil feature selection menggunakan 2 field yaitu SGOT dan SGPT mendapatkan  akurasi  tertinggi  menggunakan  algoritma  Logistic  Regression  menghasilkan  72%,  sedangkan  jika menggunakan  algoritma  Random  Forest  menghasilkan  akurasi  tertinggi  sebesar  72,5%,  sedangkan  penambahan  pada penelitian kami dengan menerapkan features extraction menggunakan model Principal Component Analysis (PCA) dan hasil yang didapatkan adalah penurunan nilai akurasi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  kami  lakukan  untuk  memprediksi  tingkat  kronis  penyakit  menggunakan  model evaluasi K-Fold Cross Validation  menghasilkan akurasi tertinggi  menggunakan algoritma Logistic Regression dengan menggunakan 10 field yaitu 72%, jika dilakukan features extraction dengan menggunakan PCA akurasi menurun menjadi 71,3% sedangkan menggunakan 2 field yaitu SGOT dan SGPT hasil dari features selection didapati akurasi meningkat menjadi 72,1% jika menggunakan PCA akurasi menurun menjadi 71,5%. Sedangkan akurasi tertinggi jika menggunakan 2 field yaitu algoritma Random Forest tanpa menggunakan PCA menghasilkan akurasi sebesar 72,2%. Hasil penelitian yang  diusulkan  bahwa  teknik  features  selection  tidak  terlalu  signifikan  karena  hasil  akurasi  yang  didapat  mengalami sedikit penurunan jika dibandingkan menggunakan 10 field utuk melakukan analisis prediksi penyakit hati.

## REFERENCES
[1] S. Kumar dan S. Katyal, “Effective Analysis and Diagnosis of Liver Disorder by Data Mining,” Proc. Int. Conf. Inven. Res. Comput. Appl. ICIRCA 2018, hal. 1047–1051, 2018, doi: 10.1109/ICIRCA.2018.8596817.
[2] S. Ambesange, A. Vijayalaxmi, R. Uppin, S. Patil, dan V. Patil, “Optimizing Liver disease prediction with Random Forest by various Data balancing Techniques,” Proc. - 2020 IEEE Int. Conf. Cloud Comput. Emerg. Mark. CCEM 2020, hal. 98–102, 2020, doi: 10.1109/CCEM50674.2020.00030.
[3] L. Meng, C. Wen, dan G. Li, “Support vector machine based liver cancer early detection using magnetic resonance images,” 2014  13th  Int.  Conf.  Control  Autom.  Robot.  Vision,  ICARCV  2014,  vol.  2014,  no.  December,  hal.  861–864,  2014,  doi: 10.1109/ICARCV.2014.7064417.
[4] G. Shaheamlung, H. Kaur and M. Kaur, “A Survey on machine learning techniques for the diagnosis of liver disease,” 2020 Int. Conf. Intell. Eng. Manag. (ICIEM), London, UK, vol. pp. 337-34, no. International Conference on Intelligent Engineering and Management (ICIEM), London, UK, 2020.
[5] A.  T.  I.  B.  Siregar,  “Gamabaran  Kadar  Serum  Glutamic  Pyruvic  Transaminase  (SGPT)  Pada Perokok  Berat  Usia  Diatas  40 Tahun,” J. Chem. Inf. Model., hal. 25, 2018.
[6] D. Zhang dan Y. Gong, “The Comparison of LightGBM and XGBoost Coupling Factor Analysis and Prediagnosis of Acute Liver Failure,” IEEE Access, vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3042848.
[7] A. Sebastian dan S. M. Varghese, “Fuzzy logic for Child-Pugh classification of patients with cirrhosis of liver,” Proc. - 2016 Int. Conf. Inf. Sci. ICIS 2016, hal. 168–171, 2017, doi: 10.1109/INFOSCI.2016.7845320.
[8] K. Hamid, A.  Asif,  W.  Abbasi, D. Sabih, dan F. U. A. A. Minhas, “Machine Learning with Abstention for Automated Liver Disease  Diagnosis,”  Proc.  -  2017  Int.  Conf.  Front.  Inf.  Technol.  FIT  2017,  vol.  2017-Janua,  hal.  356–361,  2017,  doi: 10.1109/FIT.2017.00070.
[9] S.  Thaiparnit,  N.  Chumuang,  dan  M.  Ketcham,  “A  Comparitive  Study  of  Clasification  Liver  Dysfunction  with  Machine Learning,”  2018  Int.  Jt.  Symp.  Artif.  Intell.  Nat.  Lang.  Process.  iSAI-NLP  2018  -  Proc.,  vol.  283,  hal.  1–4,  2018,  doi: 10.1109/iSAI-NLP.2018.8692808.
[10]  S. P. Deng dan W. L. Guo, “Identifying Key Genes of Liver Cancer by Networking of Multiple Data Sets,” IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinforma., vol. 16, no. 3, hal. 792–800, 2019, doi: 10.1109/TCBB.2018.2874238.
[11]  A. Sivasangari, B. J. Krishna Reddy, A. Kiran, dan P. Ajitha, “Diagnosis of liver disease using machine learning models,” Proc. 4th Int. Conf. IoT Soc. Mobile, Anal. Cloud, ISMAC 2020, hal. 627–630, 2020, doi: 10.1109/I-SMAC49090.2020.9243375.
[12]  M. Sasso, V. Miette, dan L. Sandrin, “Novel Controlled Attenuation Parameter  for the evaluation of fatty liver disease,” hal. 2256–2259, 2010, doi: 10.1109/ultsym.2009.5441681.
[13]  I. Zubair dan B. Wajid, “Comparison of APRI, FIB-4 and fibro test in prediction of fibrosis and cirrhosis in patients with hepatitis C,”  Proc.  2018  15th  Int.  Bhurban  Conf.  Appl.  Sci.  Technol.  IBCAST  2018,  vol.  2018-Janua,  hal.  222–227,  2018,  doi: 10.1109/IBCAST.2018.8312227.
[14]  N. H. Lu, C. M. Kuo, dan H. J. Ding, “Automatic ROI segmentation in B-mode ultrasound image for liver fibrosis classification,” Proc. - 2013 Int. Symp. Biometrics Secur. Technol. ISBAST 2013, hal. 10–13, 2013, doi: 10.1109/ISBAST.2013.4.
[15]  V. M. Bostan dan B. Pantelimon, “Creating a model based on artificial neural network for liver cirrhosis diagnose,” 2015 9th Int. Symp. Adv. Top. Electr. Eng. ATEE 2015, hal. 295–298, 2015, doi: 10.1109/ATEE.2015.7133783.
[16]  K. Fujino et al., “A note of liver cirrhosis classification on M-mode ultrasound images by higher-order local auto-correlation features,”  2013  Int.  Conf.  Soft  Comput.  Pattern  Recognition,  SoCPaR  2013,  hal.  50–53,  2013,  doi: 10.1109/SOCPAR.2013.7054099.
[17]  W. Jung, C. Li, D. S. Kim, dan C. H. Ahn, “A sensing tube with an integrated piezoelectric flow sensor for liver transplantation,” Proc.  31st  Annu.  Int.  Conf.  IEEE  Eng.  Med.  Biol.  Soc.  Eng.  Futur.  Biomed.  EMBC  2009,  hal.  4469–4472,  2009,  doi: 10.1109/IEMBS.2009.5333823.
[18]  T. M. Hassan, M. Elmogy, dan E. Sallam, “A classification framework for diagnosis of focal liver diseases,” Proc. - 2015 10th Int. Conf. Comput. Eng. Syst. ICCES 2015, hal. 395–401, 2016, doi: 10.1109/ICCES.2015.7393083.
[19]  D. G. Melvin, M. Niranjan, R. W. Prager, A. K. Trull, dan V. F. Hughes, “Neuro-computing versus linear statistical techniques applied to liver transplant monitoring: A comparative study,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 47, no. 8, hal. 1036–1043, 2000, doi: 10.1109/10.855930.
[20]  Rhyzoma Grannata Rafsanjani, N. Hidayat, dan R. K. Dewi, “Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Naive Bayes Dan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
Certainty Factor,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 11, hal. 4478–4482, 2018.
[21]  H. Hartatik, M. B. Tamam, dan A. Setyanto, “Prediction for Diagnosing Liver Disease in Patients using KNN and Naïve Bayes Algorithms,” 2020 2nd Int. Conf. Cybern. Intell. Syst. ICORIS 2020, hal. 1–5, 2020, doi: 10.1109/ICORIS50180.2020.9320797.
[22]  N.  Ramkumar,  S.  Prakash,  S.  A.  Kumar,  dan  K.  Sangeetha,  “Prediction  of  liver  cancer  using  Conditional  probability  Bayes theorem,” 2017 Int. Conf. Comput. Commun. Informatics, ICCCI 2017, hal. 7–11, 2017, doi: 10.1109/ICCCI.2017.8117752.
[23]  L. Guo et al., “CEUS-based classification of liver tumors with deep canonical correlation analysis and multi-kernel learning,” Proc. Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. EMBS, hal. 1748–1751, 2017, doi: 10.1109/EMBC.2017.8037181.
[24]  T. I. Trishna, S. U. Emon, R. R. Ema, G. I. H. Sajal, S. Kundu, dan T. Islam, “Detection of Hepatitis (A, B, C and E) Viruses Based  on  Random  Forest,  K-nearest  and  Naïve  Bayes  Classifier,”  2019  10th  Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Netw.  Technol. ICCCNT 2019, hal. 1–7, 2019, doi: 10.1109/ICCCNT45670.2019.8944455.
[25]  C.  Geetha  dan  A.  R.  Arunachalam,  “Evaluation  based  Approaches  for  Liver  Disease  Prediction  using  Machine  Learning Algorithms,”  2021  Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Informatics,  ICCCI  2021,  hal.  55–58,  2021,  doi: 10.1109/ICCCI50826.2021.9402463.
[26]  Y. Bei, P. Hong, F. Ke, Y. Zhou, L. Xu, dan M. Zhu, “Psychiatric insights into liver cirrhosis and their correlations with traditional Chinese medicine diagnostics,” Proc. - 2013 IEEE Int. Conf. Bioinforma. Biomed. IEEE BIBM 2013, hal. 279–284, 2013, doi: 10.1109/BIBM.2013.6732503.
[27]  M. Urdaneta dan P. Wahid, “A study on enhanced hyperthermia treatment for liver cancer using magnetic nanoparticles,” IEEE MTT-S Int. Microw. RF Conf. 2014, IMaRC 2014 - Collocated with Intemational Symp. Microwaves, ISM 2014, hal. 255–258, 2014, doi: 10.1109/IMaRC.2014.7039021.
[28]  R. Alfyani dan Muljono, “Comparison of Naïve Bayes and KNN algorithms to understand hepatitis,” Proc. - 2020 Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. IT Challenges Sustain. Scalability, Secur. Age Digit. Disruption, iSemantic 2020, hal. 196–201, 2020, doi: 10.1109/iSemantic50169.2020.9234299.
[29]  J.  Singh,  S.  Bagga,  dan  R.  Kaur,  “Software-based  Prediction  of  Liver  Disease  with  Feature  Selection  and  Classification Techniques,” Procedia Comput. Sci., vol. 167, no. 2019, hal. 1970–1980, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.226.
[30]  S. Bahramirad, A. Mustapha, dan M. Eshraghi, “Classification of liver disease diagnosis: A comparative study,” 2013 2nd Int. Conf. Informatics Appl. ICIA 2013, hal. 42–46, 2013, doi: 10.1109/ICoIA.2013.6650227.
[31]  Y. Sela et al., “FMRI-based hierarchical SVM model for the classification and grading of liver fibrosis,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 58, no. 9, hal. 2574–2581, 2011, doi: 10.1109/TBME.2011.2159501.
[32]  A.  Rosida,  “Pemeriksaan  Laboratorium  Penyakit  Hati,”  Berk.  Kedokt.,  vol.  12,  no.  1,  hal.  123,  2016,  doi: 10.20527/jbk.v12i1.364.
[33]  M. Hassoon, M. S. Kouhi, M. Zomorodi-Moghadam, dan M. Abdar, “Rule Optimization of Boosted C5.0 Classification Using Genetic  Algorithm  for  Liver  disease  Prediction,”  2017  Int.  Conf.  Comput.  Appl.  ICCA  2017,  hal.  299–305,  2017,  doi: 10.1109/COMAPP.2017.8079783.
[34]  H. Wang, Y. Liu, dan W. Huang, “The application of feature selection in Hepatitis B virus reactivation,” 2017 IEEE 2nd Int. Conf. Big Data Anal. ICBDA 2017, hal. 893–896, 2017, doi: 10.1109/ICBDA.2017.8078767.
[35]  P. Saha, S. Patikar, dan S. Neogy, “A correlation - Sequential forward selection based feature selection method for healthcare data  analysis,”  2020  IEEE  Int.  Conf.  Comput.  Power  Commun.  Technol.  GUCON  2020,  hal.  69–72,  2020,  doi: 10.1109/GUCON48875.2020.9231205.
[36]  C. M. Chen, C. Y. Hsu, dan C. H. Bai, “Building a patient oriented treatment decision system for liver cancer,” Proc. - 2012 3rd Glob. Congr. Intell. Syst. GCIS 2012, hal. 413–418, 2012, doi: 10.1109/GCIS.2012.11.
[37]  K. Zheng, Y. Geng, M. Jiang, X. He, dan G. Zheng, “Exploring basic treatment principles for liver cancer within Chinese herbal medicine through text mining,” Proc. - 2014 IEEE Int. Conf. Bioinforma. Biomed. IEEE BIBM 2014, no. 30825047, hal. 225– 228, 2014, doi: 10.1109/BIBM.2014.6999364.
[38]  H.  Cindric  et  al.,  “Retrospective  Study  for  Validation  and  Improvement  of  Numerical  Treatment  Planning  of  Irreversible Electroporation Ablation for Treatment of Liver Tumors,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 68, no. 12, hal. 3513–3524, 2021, doi: 10.1109/TBME.2021.3075772.
[39]  Z. Xiulian, Z. Shengliang, C. Yanmei, L. Chunfang, dan X. Tingting, “Progress in treatment of gastroesophageal reflux disease with liver-soothing and stomach-harmonizing Chinese herbal compound: A post-fundoplication case,” Proc. - 2015 7th Int. Conf. Inf. Technol. Med. Educ. ITME 2015, hal. 146–149, 2016, doi: 10.1109/ITME.2015.70.
[40]  L. Hao dan F. Xu, “An investigation on electronic nose diagnosis of liver cancer,” Proc.  - 2017 10th Int. Congr. Image Signal Process. Biomed. Eng. Informatics, CISP-BMEI 2017, vol. 2018-Janua, hal. 1–5, 2018, doi: 10.1109/CISP-BMEI.2017.8302211.
[41]  S. Rajesh, N. A. Choudhury, dan S. Moulik, “Hepatocellular Carcinoma (HCC) Liver Cancer prediction using Machine Learning Algorithms,” 2020 IEEE 17th India Counc. Int. Conf. INDICON 2020, no. C, 2020, doi: 10.1109/INDICON49873.2020.9342443.
[42]  H. Parveen dan S. Pandey, “Sentiment analysis on Twitter Data-set using Naive Bayes algorithm,” Proc. 2016 2nd Int. Conf. Appl. Theor. Comput. Commun. Technol. iCATccT 2016, hal. 416–419, 2017, doi: 10.1109/ICATCCT.2016.7912034.
[43]  D. Chicco dan G. Jurman, “Machine learning can predict survival of patients with heart failure from serum creatinine and ejection fraction alone,” BMC Med. Inform. Decis. Mak., vol. 20, no. 1, hal. 1–16, 2020, doi: 10.1186/s12911-020-1023-5.
[44]  Y. Deta Kirana dan S. Al Faraby, “Sentiment Analysis of Beauty Product Reviews Using the K-Nearest Neighbor (KNN) and TF-IDF  Methods  with  Chi-Square  Feature  Selection,”  Open  Access  J  Data  Sci  Appl,  vol.  4,  no.  1,  hal.  31–042,  2021,  doi: 10.34818/JDSA.2021.4.71.
[45]  S. S. Gavankar dan S. D. Sawarkar, “Eager decision tree,” 2017 2nd Int. Conf. Converg. Technol. I2CT 2017, vol. 2017-Janua, hal. 837–840, 2017, doi: 10.1109/I2CT.2017.8226246.
[46]  H. Zhang et al., “Multi-Source Transfer Learning Via Multi-Kernel Support Vector Machine plus for B-Mode Ultrasound-Based Computer-Aided Diagnosis of Liver Cancers,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics, vol. 25, no. 10, hal. 3874–3885, 2021, doi: 10.1109/JBHI.2021.3073812.
[47]  K. Thirunavukkarasu, A. S. Singh, M. Irfan, dan A. Chowdhury, “Prediction of liver disease using classification Algorithms,” 2018 4th Int. Conf. Comput. Commun. Autom. ICCCA 2018, vol. 6, no. 9, hal. 1–3, 2018, doi: 10.1109/CCAA.2018.8777655.
[48]  S. Gupta, G. Karanth, N. Pentapati, dan V. R. B. Prasad, “A Web Based Framework for Liver Disease Diagnosis using Combined

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 170-180 https://djournals.com/resolusi
Machine Learning Models,” Proc. - Int. Conf. Smart Electron. Commun. ICOSEC 2020, no. Icosec, hal. 421–428, 2020, doi: 10.1109/ICOSEC49089.2020.9215454.
[49]  D.  S.  Reddy,  R.  Bharath,  dan  P.  Rajalakshmi,  “Classification  of  nonalcoholic  fatty  liver  texture  using  convolution  neural networks,”  2018  IEEE  20th  Int.  Conf.  e-Health  Networking,  Appl.  Serv.  Heal.  2018,  hal.  1–5,  2018,  doi: 10.1109/HealthCom.2018.8531193.
[50]  G. Cao, M. Li, C. Cao, Z. Wang, M. Fang, dan C. Gao, “Primary Liver Cancer Early Screening Based on Gradient Boosting Decision Tree and Support Vector Machine,” ICIIBMS 2019  - 4th Int. Conf. Intell. Informatics Biomed. Sci., hal. 287–290, 2019, doi: 10.1109/ICIIBMS46890.2019.8991441.
[51]  S. Visalakshi dan V. Radha, “A literature review of feature selection techniques and applications: Review of feature selection in data  mining,”  2014  IEEE  Int.  Conf.  Comput.  Intell.  Comput.  Res.  IEEE  ICCIC  2014,  no.  1997,  2015,  doi: 10.1109/ICCIC.2014.7238499.
[52]  M.  Emu,  F.  B.  Kamal,  S.  Choudhury,  dan  T.  E.  Alves  De  Oliveira,  “Assisting  the  Non-invasive  Diagnosis  of  Liver  Fibrosis Stages using Machine Learning Methods,” Proc. Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. EMBS, vol. 2020-July, hal. 5382– 5387, 2020, doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9176542.
[53]  S. A. J. Zaidi, S. Tariq, dan S. B. Belhaouari, “Future prediction of covid-19 vaccine trends using a voting classifier,” Data, vol. 6, no. 11, 2021, doi: 10.3390/data6110112.
[54]  T. Hendrawati dan C. P. Yanti, “Analysis of Twitter Users Sentiment against the Covid-19 Outbreak Using the Backpropagation Method  with  Adam  Optimization,”  J.  Electr.  Electron.  Informatics,  vol.  5,  no.  1,  hal.  1,  2021,  doi: 10.24843/jeei.2021.v05.i01.p01.
[55]  X. Z. Wang dan S. X. Lu, “Improved Fuzzy Multicategory Support Vector Machines Classifier,” Proc. 2006 Int. Conf. Mach. Learn. Cybern., vol. 2006, no. August, hal. 3585–3589, 2006, doi: 10.1109/ICMLC.2006.258575.
[56]  X. Zou, Y. Hu, Z. Tian, dan K. Shen, “Logistic Regression Model Optimization and Case Analysis,” Proc. IEEE 7th Int. Conf. Comput. Sci. Netw. Technol. ICCSNT 2019, hal. 135–139, 2019, doi: 10.1109/ICCSNT47585.2019.8962457.
[57]  S. Sun dan R. Huang, “An adaptive k-nearest neighbor algorithm,” Proc. - 2010 7th Int. Conf. Fuzzy Syst. Knowl. Discov. FSKD 2010, vol. 1, no. Fskd, hal. 91–94, 2010, doi: 10.1109/FSKD.2010.5569740.
[58]  Okfalisa, I. Gazalba, Mustakim, dan N. G. I. Reza, “Comparative analysis of k-nearest neighbor and modified k-nearest neighbor algorithm for data classification,” Proc. - 2017 2nd Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. ICITISEE 2017, vol. 2018- Janua, hal. 294–298, 2018, doi: 10.1109/ICITISEE.2017.8285514.
[59]  P. Sheng, L. Chen, dan J. Tian, “Learning-based road crack detection using gradient boost decision tree,” Proc. 13th IEEE Conf. Ind. Electron. Appl. ICIEA 2018, hal. 1228–1232, 2018, doi: 10.1109/ICIEA.2018.8397897.
[60]  X. Yu et al., “Load Forecasting Based on Smart Meter Data and Gradient Boosting Decision Tree,” Proc. - 2019 Chinese Autom. Congr. CAC 2019, hal. 4438–4442, 2019, doi: 10.1109/CAC48633.2019.8996810.