## PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI PENYAKIT LIVER
Muhammad RizkiFahdia 1
Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri www.nusamandiri.ac.id rizki.muz@nusamandiri.ac.id
Abstract—The liver is the largest organ in  the human body, weighing around 3 lbs. The liver is located on the right side of the abdominal cavity below the diaphragm. Where the liver itself acts as a blood filter in the body. Almost all of the blood passes through the liver. liver damage causes complications for other diseases. Several studies were conducted to diagnose patients affected by liver disease. From the process above, it is possible to do  research  by  finding  correlations  between  attributes  that  influence  liver  disease.  Data  mining  processing  is one  of  the  solutions  in  research  to  find  linkages  between  data  attributes  to  gain  knowledge  and  patterns.  In addition,  it  must  be  explained  how  far  the  level  of  cursation  obtained  from  the  model.  By  comparing  the  five classification  algorithms  specified,  including  Decision  Tree  (C4.5),  Naive  Beyes  (NB),  K-Nearest  Neighbor (kNN),  Log-R,  Deep  learning.  one  of  the  best  algorithms  is  used  for  decision  making  in  determining  which patients are affected by liver disease. In this study we used a dataset obtained from the UCI repository consisting of  583  patients  with  11  attributes.  comparisons  obtained  from  the  five  algorithms  using  algorithms  with Rapidminer  software  to  find  out  which  is  the  most  accurate  in  predicting  liver  disease.  To  determine  the accuracy indicator, use the Area Under Curve (AUC) method and a different test (t-Test). The comparison of the five  Decision  Tree  (C4.5)  algorithms  is  the  algorithm  with  the  best  results,  with  accuracy  (72.56%)  and  AUC (0.594), to get better performance with Feature Extraction and Feature Selection, there is an increase to 73.24% ( accuracy) and 0.602 (AUC).

## Keywords - Liver, AlgoritmaKlasifikasi
Abstrak  - Hati merupakan oragn terbesar dalam tubuh manusia, beratnya sekitar 3 lbs. Hati letaknya berada di sisi kanan rongga perut di bawah diafragma . Dimana hati  itu sendiri bertindak sebagai filter darah dalam tubuh. Hampir  semua  darah  melewati  liver.  kerusakan  liver  menimbulkan  komplikasi  terhadap  penyakit  yang    lain. Beberapa penelitian dilakukan untuk mendiagnosis pasien yang terkena penyakit liver. Dari permaslahan diatas hal  yang  memungkinkan  adalah  melakukan  penelitian  dengan  cara  menemukan  korelasi  antar  atribut  yang berpengaruh  terhadap  timbulnya  penyakit  liver.  Pengolahan  data  mining  menjadi  salah  satu  solusi  dalam penelitian untuk menemukan keterkaitan antar atribut data untuk mendapatkan pengetahuan dan pola. Selain itu harus  dikatehui  sejauh  mana  tingkat  kaurasi  yang  didapat  dari  model.  Dengan  cara  membandingkan  lima algoritma  klasifikasi  yang  ditentukkan,  diantaranya  Decision  Tree  (C4.5),  Naive  Beyes(NB),  K-Nearest Neighbor(kNN),  Log-R,  Deep  learning.  salah  satu  algorima  terbaik  dijadikan  untuk  pengambilan  keputusan dalam  menentukan  pasien  yang  terkena  atau  tidaknya  terhadap  penyakit  liver.  Dalam  penelitian  ini  kami menggunakan dataset yang didapat dari  repositori UCI yang terdiri dari 583 pasien catatan dengan 11 atribut. perbandingan yang didapat dari ke lima algoritma menggunakan algoritma dengan perangkat lunak Rapidminer untuk  mengetahui  mana  yang  paling  akurat  dalam  memprediksi  penyakit  liver.  Untuk  menentukan  indikator akurasi  menggunakan  metode  Area  Under  Curve(AUC)  dan  uji  beda  (t-Test).  Dari  perbandingan  kelima algoritma  Decision  Tree  (C4.5)  merupakan  algoritma  dengan  hasil  paling  baik,  dengan  tingkat  accuracy (72.56%)  dan  AUC  (0.594),  untuk  mendapatkan  performa  yang  lebih  baik  dilakukan  Feature  Extraction  dan Feature Selection, ada kenaikan menjadi  73.24% (accuracy) dan 0.602(AUC).

## Kata kunci - Liver, AlgoritmaKlasifikasi

## PENDAHULUAN
Hatimerupakanoragnterbesardalamtubuhmanusia
,  beratnyasekitar  3  lbs.  Hatiletaknyaberada  di sisikananronggaperut  di  bawahdiafragma(Kumar  &
Katyal, 2018). Setiapgangguanhatidapatmenyebabkanperadanganak utatauperadangankronis,
kelemahanhati, dan bahkandapatmerusak  organ  lain  di  dalamtubuh. Pada
berbagaigangguanhatiperlumembutuhkanperawatank husus oleh praktisimedisatauprofesionaldalamperawatankesehat an(Kumar & Katyal, 2018) Penelitisebelumnyasudahbanyak yang
melakukanpenelitiantentangpenyakit liver denganmenggunakanberbagaialgoritma, diantaranyaadalahpenelitiantentangmemprediksikem atianjangkapendek  yang  disebabkan  salah  satunya oleh penakit liver pada pasien yang kerumahsakituntukdirawatdengansirosismenggunaka nalgoritmaregresilogistik dan
jaringansarafmemorijangkapendek(Harrison  et  al., 2018).
Peneliti  yang  memprediksi  virus  hepatitis  C terkaitpenyakit
liver denganmenggunakanjaringansaraf  polynomial  (Lara et  al.,  2015).  Prediksikomorbiditasterkaitpenyakit liver menggunakanJaringan
Bayesian yang
Resampling dan
DinamisdenganVariabelLaten(Yousefi  et  al.,  2017). Peneliti  lain  melakukanpenelitiantentang  diagnosis non-invasifpenyakithatiberlemak non-alkohol (NAFLD) menggunakanechogenisitasgambar ultrasound (Benjamin et al., 2017). Penelitiberikutnyamelakukanpenelitiantentangoptim alisasiaturanklasifikasi C5.0 Boosted
MenggunakanAlgoritmaGenetikauntukPrediksipeny akithati(Hassoon et al., 2017).
Penelitiantentangperbandinganpendekatanpembe lajaranmesinuntukprediksi  fibrosis  hatilanjut  pada Pasien  Hepatitis  C  Kronik(Hashem  et  al.,  2018). Dari keseluruhanpenelitiantersebutsemuanyamenggunaka n dataset yang beragam dan
tentusajahasildaripenelitianmenyelesaikanpermasala handari dataset masing-masing.
Pada penelitianinimenggunakan dataset liver yang  didapatdarirepositori  UCI  ( Universal  Child Immunization ) yang terdiridari 583
pasiencatatandengan 11 atribut.
Target  penelitianini  juga  mengacu    pada  atribut yang digunakanuntukmenentukanapakahpasienterkenapen yakit liver atautidak. Ketika doktermemutuskanuntukmemeriksapasienmakahal yang pertamadilakukanadalahmengajukantes bilirubin
bersamadenganteslainnya ( alkaline phospatase,  aspartate  aminotransferase,  alanine aminotransferase ).
Biasanya liver di cekdenganmelakukanbeberapates, yang meliputites bilirubin, kemudiantes
alanine transaminase (ALT),  tes asparate  transaminase (AST),  dan  juga  tes alkaline  phosphatase (ALP), albumin total  protein  dan  lain-lain  (Lika  Aprilia Samadi, 2018).
Informasi
yang didapatdariberbagailliteraturmenunjukanadanyahubu ngan  yang  terkaitdengansejumlahatribut  dataset yang digunakanuntukmemprediksiadanyapenyakit liver pada  pasien.
Salah  satucarauntukmenyelesaikanmasalah  di atasadalahdenganmengolah  data  sehinggainformasi yang
terkandungdidalamnyadapatdiambiluntukmendapatk anpola/pengetahuan yang diperlukan. Dalamhaliniperan Data Mining digunakanuntukmengatasimasalahtentangpenyakit liver pada pasien, analisa yang akuratakanmemberikansolusiterbaikbagipenelitidala mmengambilkeputusan, inisiatif yang baikuntukmemilihsuatumetode yang dapatdigunakanuntukmembantudalammemprediksip enyakit  liver  denganmenggunakanteknik  CRISP- DM. Ada
beberapahal
yang dilakukandalampenelitianiniyaitumelakukananalisisf aktorgunamendapatkankorelasiantaratributhalinidija dikansebagaiacuandasardalammenemukanpola  yang tepat, Melakukanperbandingan
lima
algoritmaklasifikasiuntukmenghasilkanalgoritmaterb aiksebagaitindaklanjutpenelitian  yang  lebihrelevan, juga
melakukanperbandingandengan feature extaction dan feature  selection .  Data  yang digunakanuntukpenelitianinibersumberdarialamat web: http://archive.ics.uci.edu/ ml/. Data tersebutmerupakanhasilpemeriksaandari  583  orang yang  tersebardiwilayah  Andhra  Pradesh,  India jumlahatributsebanyak 11, Model
dibuatdenganmenggunakanRapidminer 8.

## METODE PENELITIAN
Metode Correlation Matrix digunakanuntukmengetahuihubunganantarfaktordala mmendeteksipasien  yang  terkenapenyakit  liver.
Kemudianpenelitiandibandingkandengan
5 algoritmaumum,  yaitu  Decision  Tree  (C4.5),  Naive Bayes  (NB),  K-Nearest  Neighbor  (kNN),  Logistic Regression  (LogR)  dan  Deep  Learning,  yang kemudianakandidapatkanalgoritmaterbaikuntukmen entukanpenyakit liver. Selanjutnyadigunakanperbandingan 4 metode
Feature  Extraction  (PCA)  Feature  Selection  (FS) antara lain Forward Selection, Information Gain, dan Backward Elimination yang
kemudiandiperolehmetode  Feature  Selection  yang paling baikdalammeningkatkanperformaalgoritma yang
akandigunakantersebut.
Penelitiandilakukandenganmetode  CRISP-DM  yang terdiridari 6 fase.
Eksperimendilakukan  pada  laptop  berbasis  Core  i3 2.53  GHz  CPU,  8  GB  RAM  dan  sistemoperasi Windows  10  Enterprise  32-bit.  Aplikasi  yang digunakanuntukpenelitianyaitu RapidMiner 8.0. Metode CRISP-DM meliputi
a. Business Understanding
b. Data Understanding
c. Data Preparation
d. Modeling
e. Evaluasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Business Understanding
1. Motivasi: Industrikesehatanmemerlukananalisa yang akurat dan efektifuntukmenghasilkanprediksipenyakit pada
pasien, agar masalah dan kebutuhanpasienteratasidenganbaik. Inginmengetahuibagaimana data
yang adadiolahdapatmenghasilkanpengetahuanatau model  yang akurat.
2. Objektif: dalamhaliniakandilakukanpencarianrelasianta rfaktor yang salingberpengaruh

## B. Data Understanding
Dataset yang digunakandalampenelitianinidiambidar UCI Machine Learning Repository
denganalamat:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ ILPD+(Indian+Liver+Patient+Dataset).
Kumpulan  data  iniberisi  416  catatanpasien liver    dan  167  catatanpasien  non  liver.  Kumpulan data  diambildariutaratimur  Andhra  Paradesh  India. selector
adalah label kelasyangdigunakanuntukmembagikedalamkelompo kpasien liver atautidak. Kumpulan data iniberisi 441 catatanpasienlaki-laki dan 142
catatanpasienperempuan, Setiappasien yang
umurnya  89  tahuntercatatberusia  90  tahun  Dataset denganatributsebagaiberikut:
1. Usia (umurpenderita)
2. Gender daripasien
3. TB (Total Bilirubin)
4. DB (Bilirubin Langsung)
5. Alkphos (alkaline phospotase)
6. SGPT alamine aminotransferase
7. Sulfataspartat aminotransferase
8. TP (total Protein)
9. ALB (albumin)
10. Rasio Albumin dan Globulin Rasio A/G
11. Pasienterkena liver atautidak (1:ya, 2:no)

## C. Data Preparation
Atributakandisesuaikandengankorelasiatributnya,
bisaberupanumerikmaupun nominal dan menggunakan label.
dalamhaliniketerangannyaadalah  1=(terkena  liver) atau 2=(tidakterkena).
Kemudiansetelahdievaluasikualitas data
ternyatadatasetnya  missing  (kosong)  pada  salah satuatributyaituRasio  Albumin  dan  Globulin  Rasio A/G sudahkonsistensehinggadapatdimodelkan.
Selainitu  juga  pada  beberapaatributmenunjukannilai yang abnormal (tidakwajar)
Gambar 1. Statistik Dataset Pasien Liver masihterdapat missing dan noisy Kemudianmelakukan Preparation data dengan operator Replace  Missing  value (menggantinilai yang hilangdengannilai rata-rata, dan Operator Filter Example (menghapusnilai yang tidakwajar).

## D. Modeling
Merupakan  proses  memilihteknik  data  mining denganmenentukanalgoritma  yang  akandigunakan. Tool  yang  dipakaiyaitu  RapidMiner  versi  8. Untukmendapatkanhubunganantaratributdigunakan Korelasi Matrix yang mampumendeskripsikanbentuk dan kekuatanhubunganantaratributtersebut. UntukmetodeKlasifikasi,  denganmembandingkan  5 Algoritmayaitu: Decision Tree, Naive Bayes, K-NN, Logistic
Regression dan deep learning.
untukmengetahuinilai accuracy dan AUC. Digunakan Uji beda (T-Test) Untukdilakukanperbandingankinerja (performa)
darikelimaalgoritmatersebut.  Dengan  uji  beda  (T- test) dapatdiketahuiAkurasiuntukKlasifikasi dan perbedaansignifikandarikelimaalgoritmadarimasing- masingmetodeKlasifikasitersebutuntukdianalisasehi nggadapatdiketahui yang terbaik.
Untukmemperbaikikinerja (performa) darimasing- masingmetodedapatdigunakanmetodeFeatur Extraction, Feature Selection yang terdiridaribeberapajenis, sedangkan yang digunakandalampenelitianiniadalah : 1. Feature Exctrationmenggunakan Principal
Component analysis
2. Feature Selection
Filter  (information  gain),  Wrapper  (Forward
Selection dan Backward Elimination).
Feature Selection dapatmemperbaikiperformakarenadapatmeningkatka nAkurasi.  Untukmembandingkanmetode  Feature Selection  tersebut  juga  digunakan  uji  beda  (t-Test). Hasil dari uji bedatersebutdigunakanuntukmengetahuimetode feature Selection yang terbaik.

## E. Evaluasi

## Dari
hasilpemodelantersebutdapatdiketahuibahwa yang paling  berpengaruhdalammenentukanPasien  yang terkenapenyakit  liver  adalahsgpt_alt  (tesdarah  yang dilakukandokterterhadap  alanine  aminotransferase untukmemeriksakerusakan liver)
Jika sgpt_altdengankadarkurangdari
11.500
pasientidakterkenapenyakithati,
dan
jikakadarsgpt_altlebihbesardari 11.500
makaselanjutnyamemeriksaumurpasien,
direct_bilirubin dan
albumin_globulin_ratio.
Pohonkeputusan (decision
tree) yang digunakanuntukmengetahuihubunganantaratribut : Gambar 2. polaklasifikasipasienterkena liver Pola/pengetahuan yang
didapatkanadalahsebagaiberikut
1. sgpt _alt <= 11.500 tidakterkenapenyakit liver
2. sgpt_alt>=11.5,  umur<=  6.5  tahuntidakterkena liver
3. sgpt_alt>=11.5,  umur>=6.5  tahun  dan  direct bilirubin > 3.65 terkena liver
4. sgptalamine>=11.5,  umur>=6.5  tahun  dan direct  bilirubi<=  3.65  dan  ratio  albumin globulin > 1.825 tidakterkena Liver
5. sgpt_alt>=11.5,  umur>=6.5  tahun  dan  direct bilirubin  <=  3.65  dan  ratio  albumin  globulin <=1.825 sebagianbesarterkena liver
Grafikdari Hasil Corelation
Matrix dapatdiketahui  pada  masing-masingatribut  yang memilikikorelasiterhadappasien
yang terkenapenyakit liver ataupuntidak.
Tabel yang didapatkandarihasilpemodelandapat juga diketahuihubunganantarfatordintaranyaadalahhubun ganpositif (berbandinglurus) Sepertihubunganantaraliver_patient  dan  albumin. Jika nilai correlation negatifmakahubunganyanegatif (berbandingterbalik) Lalu  untukhubungannegatif  (berbandingterbalik) yaituantaraLiver_patient dan direct-bilirubin
dimanasemakinrendahtingkatdirect_bilirubinmakake mungkinantidakterkenapenyakit liver. Gambar 3. Tabelhasil Correlation matrix hubunganantarfaktoratribut Selainitudapatdiketahui juga kekuatanhubungannyasemakinbesarnilaicorrelationn yamakasemakinkuat/banyakhubungangannyabegitu juga sebaliknyasemakinkecilnilaicorrelationnyamakasem akinlemah/sedikithubungannyacontohnyaadalahhub unganantarasgot_altdengansgpt_altkedua serum inimemilikikorelasi yang kuatsehingganilaicorrelationnyabesar. Pada kenyataanyajikadoktermemeriksakadarsgottinggima kauntukmenentukanpenyakit  liver  makasgpt  juga harusdiketahuikadarnya. Sedangkanuntuk yang hubungannyalemah/sedikitcontohnyaadalahhubunga nantaraPasien yang terkena liver dengantidakselaludisebabkan oleh salah satufaktorpenyebabnya. dengantekananudarakarenamemilikinilai  correlation yang kecil. Sedangkan yang
nilaicorrelationnyasangatkecilataubisadikatakantidak berhubungankarenanilaicorrelationnyakurangdari 0.4  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambarhasil correlation matrix berikutini :
Gambar 4. Kekuatanhubunganantarfaktor
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% C4 .5 C4 .5+ IG C4 .5 +F S C4 .5+ B E C4 .5+ IG … C4 .5+ IG … C4 .5+ P CA Accuracy AUC
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00%
Acuraccy AUC Dari kelimaalgoritma yang dipilihmenunjukanhasildari uji beda (t-Test)
diketahuibahwa  pada  Klasifikasi  model  yang terbaikadalah decision Tree(C4.5)
karenamemilikitingkatAkurasi  yang  lebihtinggi  dan memilikiperbandingan
yang
signifikanterhadapalgoritma yang lain.
Gambar 5. Accuracy dan AUC pada 5 Algoritma
Dari  hasiltersebutdapatdiketahuibahwaurutan  model Algoritmaterbaik : 1. C4.5   2. Log R   3. kNN   4. DP    5. NB . Pohon Keputusan ( Decision Tree )
merupakanmetodeklasifikasi  dan  prediksi  yang sangatkuat dan terkenal. Metodepohonkeputusanmengubahfakta yang sangatbesarmenjadipohonkeputusan yang merepresentasikanaturan. Aturandapatdenganmudahdipahamidenganbahasaala mi. Aturanini juga dapatdiekspresikandalambentukbahasa  basis  data seperti SQL untukmencari record pada kategoritertentu.
Pohonkeputusan
juga bergunauntukmengeksplorasi data, menemukanhubungantersembunyiantarasejumlahcal onvariabel input dengansebuahvariabel target. Karena  pohonkeputusanmemadukanantaraeksplorasi data dan pemodelan, pohonkeputusaninisangatbagussebagailangkahawald alam proses pemodelanbahkanketikadijadikansebagai
model akhirdaribeberapateknik lain(J R Quinlan, 1993) Theoremauntukmenghitungnilai  pada  Decision  Tree adalahsebagaiberikut :
MenghitungnilaiEntrophy : Netrophy(S) = ∑ −pj 𝑘 𝑗=1 log2   𝑝𝑗
S  : himpunankasus k  : jumlahpartisi S pj  :  probabilitas  yang  didapatdarijumlah  (ya/tidak) dibagi
total kasus.
Untukmenghitung gain digunakanrumusberikut :
Gain  (S,A)  =  Entrophy  (s)  – ∑ | 𝑠𝑖 𝑠 𝑛 𝑖=1 | ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟ℎ𝑜𝑝𝑦(𝑠𝑖)
S   : himpunankasus A  : atribut
n   : jumlahpartisiatribut A |si| : jumlahkasus pada partisikei |S| : jumlahkasusdalam S Untukmengetahuiakurasidari Decision Tree inidapatdilihatdengan Confusion Matrix berikutini : Gambar 6. Confusion Matrix Decision tree
Gambar 7. Kurva ROC-AUC untuk Decision tree
KategoriKlasifikasi AUC:
1. 0.90 - 1.00 = excellent classification
2. 0.80 - 0.90 = good classification
3. 0.70 - 0.80 = fair classification
4. 0.60 - 0.70 = poor classification
5. 0.50 - 0.60 = failure
Dari  kurva  ROC-AUC  model  Decision  tree memiliki AUC sebesar 0.596
iniberartitermasukdalamkategoriklasifikasirendah .
Hasil  metode  Feature  Extraction,  Feature selection  pada  klasifikasi  yang  terbaikadalah Backward  Elimination  (BE)  sehinggga  model terbaik  yang  digunakanadalah  C4.5+BE.  Dengan Feature
Selection iniperformanyalebihbaikdarisebelumnyakarenaakura simeningkatdari  72.74%  menjadi  73.24%  dan  AUC meningkatdari 0.596 menjadi 0.602.
Gambar 8. Accuracy dan AUC Feature Selection
Gambar 9. Grafik Accuracy dan AUC pada C4.5 sebelum dan sesudahmenggunakan BE
Gambar 10. Hasil Uji beda (T-Test) Feature Selection untuk C4.5
Dari  hasiltersebutdapatdiketahuibahwaurutan  model terbaiknyaadalah:  1.  C4.5+BE  2.  C4.5+FS  3. C4.5+FILTER
Gambar 11. Confusion Matrix C4.5+BE
Gambar 12. Kurva ROC-AUC untuk C4.5+BE
Dari  kurva  ROC-AUC  model  NB+BE  memiliki AUC sebesar 0.606 iniberartitermasukdalamkategori Poor Classification.

## F. Deployment
Pola sebagaipengetahuan yang dihasilkanuntukdijadikaninformasibarudalam  proses data mining. Pola pengetahuantersebutdidapatdarimetodeKorelasi, Klasifikasi, dan Feature Selection untukmenentukanPenyakit Liver berdasarkan dataset ILPD(India Liver Patient Dataset). Atribut yang ada pada
dataset tersebutkorelasinyasangatkecil. Dalammenentukanklasifikasipenyakit  liver    yang paling  menentukanadalahsgpt_alt  (serum  yang terkandungdalamdarah). KeakuratanKlasifikasidapatditingkatkandenganmeng gunakan Backward Elimination sehinggadapatmenghasilkankeputusanklasifikasi yang lebihakuratPengetahuan yang diperolehdapatdigunakansebagaidasardalammengam bilkeputusanuntukmenentukanpasien yang terkenapenyakit liver.

## KESIMPULAN
Penelitiandapatmenggunakanbeberapaperan  data mining  yaitu  :  Korelasi,  Klasifikasi,  dan  Feature Extraction, Feature Selection (Filter dan Wapper) 1. HubunganAntarFaktorPasien
yang
terkenaPenyakit  liver.  Faktor  yang  paling mempengaruhipasien  yang  terkenapenyakit  liver adalahsgpt_altdengankadar>= 11.500. Jika kadarsgpt_alt<=  11.500  tidakterkenapenyakit liver.  Apabilasgpt_alt>=  11.500,  umur<=6.5 tahuntidakterkena liver. sgpt _alt>=11.5,
umur>=6.5  tahun  dan  kadar  direct  bilirubin  >
3.65  terkena  liver.  Sgpt_alt>=11.5,  umur>=6.5 tahun  dan  direct  bilirubin  <=  3.65  dan  ratio albumin  globulin  >  1.825  tidakterkena  liver. sgpt_alt>=11.5,  umur>=6.5  tahun  dan  direct bilirubin  <=  3.65  dan  ratio  albumin  globulin <=1.825 sebagianbesarterkena liver
2. Perbandingan 5 AlgoritmaKlasifikasiPasien yang terkenapenyakit liver. Algoritmaterbaiknyaadalah  C4.5  denganAkurasi 72.56 %, AUC 0.594, dan tidakmemilikiperbedaansignifikanterhadapalogit ma yang lain. Sehinggaalgoritma C4.5 dapatdigunakanuntukklasifikasidalammenentuka npasien yang terkenapenyakit liver. 3. Peningkatanperformadengan  Feature  Selection
Feature  Selection  dapatmengurangifaktor/atribut
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% Accuracy AUC
Volume 1 No. 2 November 2020
yang
tidakterlaluberpengaruhsehinggadapatmeningkat kanAkurasi dan AUC. Sedangkanmetode Feature Selection yang terbaikuntuk C4.5 pada penelitianiniadalah  Backward  Elimination  (BE) modelnyamenjadi C4.5+BE. Metodedengan model  C4.5+BE  memilikitingkatakurasi  yang baiksehinggahasilnyacukupakuratdengandemikia nmetodeinidapatdigunakansebagairekomendasida lammembantumengambilkeputusan
yang tepatuntukmenentukanpasein yang terkena liver. Untukpenelitianmendatangdapatmenggunakanalg oritma  yang  lain  agar  akurasinyalebihbaiklagiatau dataset  yang  adaatributnyabisaditambahkan  agar kinerjadarialgoritma  yang  adamenunjukanperforma yang lebihbaiklagi.
SelanjutnyauntuklebihmeningkatkanperformadariAl goritmatersebutdapatdilakukandenganmenggunakan metode  Feature  Selection  atau  Feature  Extraction lain
yang dapatmeningkatkanperformaalgoritmamenjadilebihc epat dan lebihakurat.

## REFERENSI
Benjamin,  A.,  Zubajlo,  R.,  Thomenius,  K.,  Dhyani,
M.,  Kaliannan,  K.,  Samir,  A.  E.,  &  Anthony, B. W. (2017). Non-invasive diagnosis of non- alcoholic  fatty  liver  disease  (NAFLD)  using ultrasound image echogenicity. Proceedings of the  Annual  International  Conference  of  the IEEE  Engineering  in  Medicine  and  Biology
Society, EMBS , 2920–2923. https://doi.org/10.1109/EMBC.2017.8037468
Harrison,  E.,  Chang,  M.,  Hao,  Y.,  &  Flower,  A.
(2018).  Using  machine  learning  to  predict near-term  mortality  in  cirrhosis  patients hospitalized  at  the  University  of  Virginia health  system. 2018  Systems  and  Information Engineering  Design  Symposium,  SIEDS 2018 ,
112–117.
https://doi.org/10.1109/SIEDS.2018.8374719
Hashem,  S.,  Esmat,  G.,  Elakel,  W.,  Habashy,  S.,
Raouf, S. A., ElHefnawi, M., Eladawy, M., & ElHefnawi,  M.  (2018).  Comparison  of Machine  Learning  Approaches  for  Prediction of  Advanced  Liver  Fibrosis  in  Chronic Hepatitis  C  Patients. IEEE/ACM  Transactions on Computational Biology and Bioinformatics ,
15 (3), 861–868. https://doi.org/10.1109/TCBB.2017.2690848
Hassoon,  M.,  Kouhi,  M.  S.,  Zomorodi-Moghadam, M., & Abdar, M. (2017). Rule Optimization of Boosted  C5.0  Classification  Using  Genetic Algorithm  for  Liver  disease  Prediction. 2017
International  Conference  on  Computer  and Applications, ICCA 2017 , 299–305. https://doi.org/10.1109/COMAPP.2017.80797
83
Kumar,  S.,  &  Katyal,  S.  (2018).  Effective  Analysis and  Diagnosis  of  Liver  Disorder  by  Data Mining. Proceedings  of  the  International Conference on Inventive Research in Computing Applications, ICIRCA 2018 , 1047–
1051. https://doi.org/10.1109/ICIRCA.2018.8596817 Lara,  J.,  Khudyakov,  Y.,  Rossi,  L.,  &  Vaughan,  G.
(2015).  Highlights:  Predicting  the  cross- immunoreactivity  of  hepatitis  C  virus  hyper- variable  region  1  peptides  using  polynomial neural networks. IEEE , 1–1.
https://doi.org/10.1109/iccabs.2015.7344732
Yousefi, L., Saachi, L., Bellazzi, R., Chiovato, L., & Tucker,  A.  (2017).  Predicting  Comorbidities Using  Resampling  and  Dynamic  Bayesian Networks  with  Latent  Variables. Proceedings -  IEEE  Symposium  on  Computer-Based Medical Systems , 2017 - June , 205–206. https://doi.org/10.1109/CBMS.2017.32