## Klasifikasi Liver Cirrhosis Menggunakan Teknik Ensemble: Studi Perbandingan Model Boosted Tree, Bagged Tree, dan Rusboosted Tree
1 Mardewi, 2 Supriyadi La Wungo
1 Sistem Informasi, STMIK Kreatindo Manokwari,
2 Ilmu Komputer, STMIK Kreatindo Manokwari Email : 1 mardewi0004@gmail.com, 2 supriyadi.la.wungo@gmail.com

## Abstrak
Penyakit liver cirrhosis, sebagai penyakit hati kronis yang signifikan, menunjukkan peningkatan  prevalensi  global  yang  memerlukan  pendekatan  pencegahan  yang lebih  efektif.  Dalam  upaya  meningkatkan  deteksi  dini  dan  manajemen  pasien, penelitian  ini  mengusulkan  pengembangan  model  prediksi  risiko  liver  cirrhosis menggunakan  teknologi  machine  learning,  khususnya  dengan  membandingkan kinerja tiga model ensemble tree: Ensemble Boosted Tree, Ensemble Bagged Tree, dan  Ensemble  RUSBoosted  Tree.  Dengan  memanfaatkan  data  klinis  dan laboratorium  dari  pasien  dewasa  dengan  riwayat  atau  risiko  cirrhosis,  penelitian ini menghasilkan temuan bahwa Ensemble Bagged Tree mencapai akurasi tertinggi sebesar  71%,  diikuti  oleh  Ensemble  Boosted  Tree  (67.2%)  dan  Ensemble RUSBoosted  Tree  (66%).  Analisis  variabel  klinis  dan  laboratorium  memberikan wawasan lebih lanjut tentang kontribusi faktor-faktor yang paling signifikan dalam prediksi risiko. Hasil penelitian ini memberikan landasan untuk pengembangan alat prediksi risiko liver cirrhosis yang lebih canggih, mendukung visi pencegahan yang lebih personalisasi dan efektif dalam manajemen penyakit hati.
Kata Kunci: Klasifikasi, liver cirrhosis, Ensemble Boosted Tree, Ensemble Bagged Tree, Ensemble RUSBoosted Tree

## Abstract
Liver  cirrhosis,  as  a  significant  chronic  liver  disease,  exhibits  a  rising  global prevalence,  demanding  more  effective  preventive  approaches.  In  an  effort  to enhance  early  detection  and  patient  management,  this  research  proposes  the development  of  a  liver  cirrhosis  risk  prediction  model  using  machine  learning technology, specifically comparing the performance of three ensemble tree models: Ensemble  Boosted  Tree,  Ensemble  Bagged  Tree,  and  Ensemble  RUSBoosted  Tree. Utilizing clinical and laboratory data from adults with a history or risk of cirrhosis, the study reveals that Ensemble Bagged Tree achieved the highest accuracy at 71%, followed  by  Ensemble  Boosted  Tree  (67.2%)  and  Ensemble  RUSBoosted  Tree (66%).  Analysis  of  clinical  and  laboratory  variables  provides  further  insights  into the most significant contributors to risk prediction. The findings lay the groundwork for  the  advancement  of  a  more  sophisticated  liver  cirrhosis  risk  prediction  tool, supporting a vision of more personalized and effective preventive strategies in liver disease management.
Keyword: Classification,  liver  cirrhosis,  Ensemble  Boosted  Tree,  Ensemble
Bagged Tree, Ensemble RUSBoosted Tree

## 1. Pendahuluan
Penyakit liver cirrhosis, sebagai manifestasi ekstrem dari kerusakan jaringan hati yang  berkelanjutan,  merupakan  salah  satu  masalah  kesehatan  global  yang  terus meningkat  prevalensinya  (Hamzah  et  al.,  2021).  Cirrhosis  tidak  hanya  mempengaruhi fungsi  metabolik  dan  detoksifikasi  hati,  tetapi  juga  berpotensi  menjadi  pemicu komplikasi serius, seperti sirosis hati, penyakit hati berlemak non-alkoholik, dan kanker hati (Maramis, 2023). Dalam upaya meningkatkan deteksi dini dan manajemen penyakit ini, pendekatan inovatif diperlukan.
Dalam  hal  ini,  teknologi  machine  learning  telah  muncul  sebagai  alat  yang menjanjikan  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan  prediksi  penyakit-penyakit kompleks,  termasuk  liver  cirrhosis  (Kom,  2024.;  Marufah  et  al.,  2022).  Penelitian  ini secara  khusus  bertujuan  untuk  mengembangkan  dan  membandingkan  model  prediksi risiko  liver  cirrhosis  menggunakan  tiga  model  ensemble  tree  yang  berbeda:  Ensemble Boosted Tree, Ensemble Bagged Tree, dan Ensemble RUSBoosted Tree (Firmansyah et al., 2022; Fitriyani et al., 2015; Indahyanti et al., 2022). Keunggulan machine learning terletak  pada  kemampuannya  untuk  mengeksplorasi  pola  dan  relasi  yang  rumit  dalam dataset  besar,  menyajikan  peluang  baru  untuk  identifikasi  faktor  risiko,  peningkatan akurasi prediksi, dan pengembangan intervensi yang lebih terarah (Deni, 2023; Saputro, 2023).
Dengan  memanfaatkan  data  klinis  dan  laboratorium  dari  pasien  dewasa  yang memiliki  riwayat  liver  cirrhosis  atau  berisiko  terkena  penyakit  ini,  penelitian  ini diarahkan  untuk  mengisi  kesenjangan  pengetahuan  dan  merinci  perbandingan  kinerja ketiga  model  ensemble  tree.  Analisis  mendalam  terhadap  variabel-variabel  klinis  dan laboratorium  yang  terlibat  dalam  prediksi  juga  akan  dilakukan  untuk  mengidentifikasi kontribusi relatif masing-masing variabel dalam konteks prediksi risiko (Hadi, 2016).
Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  tidak  hanya  memberikan  pemahaman  lebih mendalam  terkait  prediksi  risiko  liver  cirrhosis,  tetapi  juga  dapat  mengarah  pada pengembangan  model  prediktif  yang  lebih  efektif.  Implikasi  klinis  dan  potensi penerapan  dalam  praktik  kesehatan  masyarakat  akan  menjadi  fokus  utama  dalam interpretasi  temuan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan sumbangan  signifikan  dalam  upaya  pencegahan  dan  manajemen  penyakit  liver, membuka pintu untuk solusi yang lebih personalisasi dan inovatif.

## 2.  Metodologi Penelitian
Desain  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  eksperimental, dengan fokus pada pengujian dan evaluasi kinerja tiga model ensemble tree: Ensemble Boosted  Tree,  Ensemble  Bagged  Tree,  dan  Ensemble  RUSBoosted  Tree.  Pendekatan eksperimental  memungkinkan  penelitian  untuk  secara  sistematis  memanipulasi  dan mengukur variabel independen (jenis model ensemble) untuk mengevaluasi dampaknya terhadap variabel dependen (akurasi prediksi risiko liver cirrhosis). Penggunaan model ensemble  tree  sebagai  variabel  independen  memungkinkan  penelitian  untuk mengeksplorasi  efektivitas  berbagai  teknik  penggabungan  dan  pengolahan  data  dalam meningkatkan  kinerja  prediktif.  Desain  eksperimental  ini  juga  memberikan  kebebasan untuk  mengontrol  faktor-faktor  yang  mungkin  memengaruhi  hasil,  menciptakan  suatu
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
lingkungan  yang  lebih  terkendali  untuk  penelitian  evaluatif  yang  akurat.  Dengan demikian,  desain  penelitian  eksperimental  menjadi  pendekatan  yang  sesuai  untuk menjawab pertanyaan penelitian terkait perbandingan dan evaluasi model ensemble tree dalam konteks prediksi risiko liver cirrhosis.

## 2.1 Metode pengumpulan data, instrumen penelitian, dan metode pengujian

## Metode Pengumpulan Data:
Kumpulan data ini berisi catatan 416 pasien yang didiagnosis penyakit hati dan 167  pasien  tanpa  penyakit  hati.  Informasi  ini  terdapat  dalam  label  kelas  bernama 'Selector' (167 pasien sehat vs 416 pasien sakit). Ada 10 variabel per pasien: usia, jenis kelamin, Bilirubin total, Bilirubin direk, total protein, albumin, rasio A/G, SGPT, SGOT dan Alkphos. Dari 583 catatan pasien, 441 adalah laki-laki, dan 142 adalah perempuan.

## Instrumen Penelitian:
Instrumen  penelitian  dalam  penelitian  ini  adalah  model-machine  learning, khususnya  tiga  jenis  model  ensemble  tree:  Ensemble  Boosted  Tree,  Ensemble  Bagged Tree,  dan  Ensemble  RUSBoosted  Tree.  Penggunaan  model-machine  learning  ini bertujuan  untuk  memprediksi  risiko  liver  cirrhosis  berdasarkan  variabel-variabel  klinis dan laboratorium yang diambil dari rekam medis pasien. Selain itu, instrumen penelitian juga  mencakup  langkah-langkah  pemrosesan  data,  termasuk  normalisasi,  penanganan missing  values,  dan  pembagian  dataset  menjadi  set  pelatihan  dan  set  pengujian  untuk evaluasi kinerja model.

## Metode Pengujian:
Pengujian model dilakukan dengan membagi dataset menjadi dua bagian utama: set  pelatihan  (training  set)  untuk  melatih  model  dan  set  pengujian  (testing  set)  untuk mengevaluasi kinerja prediktifnya. Penggunaan teknik validasi silang (cross-validation) juga  dapat  diterapkan  untuk  meningkatkan  reliabilitas  hasil.  Evaluasi  kinerja  model mencakup  pengukuran  akurasi.  Langkah-langkah  ini  memberikan  gambaran menyeluruh tentang sejauh mana model dapat memprediksi risiko liver cirrhosis dengan akurat. Analisis statistik yang relevan juga dapat diterapkan untuk menguji signifikansi hasil  dan  mengidentifikasi  variabel  klinis  yang  paling  berpengaruh  dalam  prediksi (Prasetyo et al., 2022; Sudarman et al., n.d.).

## 2.2 Tahapan penelitian

## Penentuan Tujuan Penelitian:
Mendefinisikan  tujuan  pengembangan  model  prediksi  risiko  liver  cirrhosis menggunakan tiga jenis model ensemble tree.

## Desain Penelitian:
Menentukan  desain  penelitian  eksperimental  untuk  membandingkan  kinerja Ensemble Boosted Tree, Ensemble Bagged Tree, dan Ensemble RUSBoosted Tree.

## Pengumpulan dan Pemrosesan Data:
Mengumpulkan  data  pasien  dari  rekam  medis  elektronik,  dan  melakukan pemrosesan data seperti normalisasi dan pembagian dataset.
Pemilihan Variabel dan Model:
Menentukan variabel klinis dan laboratorium, serta memilih dan mengonfigurasi model ensemble tree.

## Pelatihan dan Validasi Model:
Melatih  model  menggunakan  set  pelatihan,  menerapkan  validasi  silang,  dan memeriksa kinerja model pada set pengujian.

## Evaluasi dan Analisis:
Mengevaluasi kinerja model dengan metrik yang relevan dan melakukan analisis statistik untuk mengidentifikasi faktor klinis yang signifikan.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Gambar 1. Confuxion Matriks Ensemble Boosted Tree

## Gambar 2. Confuxion Matriks Ensemble Bagged Tree
Gambar 3. Confuxion Matriks Ensemble RUSBoosted Tree
Temuan  hasil  penelitian  ini  memberikan  pencerahan  yang  mendalam  terkait dengan  perbandingan  performa  tiga  model  ensemble  tree  yang  telah  dievaluasi,  yaitu Ensemble  Boosted  Tree,  Ensemble  Bagged  Tree,  dan  Ensemble  RUSBoosted  Tree. Ensemble Bagged Tree menunjukkan superioritasnya dengan mencapai tingkat akurasi sebesar  71%,  menandakan  bahwa  pendekatan  penggabungan  berbagai  decision  tree dalam metode Bagging mampu secara efektif meningkatkan kapabilitas prediktif model. Keberhasilan  metode  Bagging  dalam  mengurangi  varians  dan  overfitting  memberikan model kemampuan optimal untuk generalisasi terhadap data baru, menciptakan fondasi yang  solid  untuk  aplikasi  praktis.  Di  sisi  lain,  Ensemble  Boosted  Tree,  meskipun mencapai  akurasi  67.2%,  menghadirkan  keunggulan  dalam  menangani  kompleksitas data dan meningkatkan ketahanan terhadap outliers melalui teknik Boosting, yang dapat memberikan  kekuatan  tambahan  pada  model  dalam  menghadapi  dataset  yang  lebih rumit  dan  dinamis.  Ensemble  RUSBoosted  Tree  mencapai  akurasi  66%,  menyoroti keefektifan penerapan teknik undersampling (RUS) untuk menangani ketidakseimbangan  kelas,  terutama  pada  konteks  dataset  yang  mencerminkan  proporsi minoritas pada kasus liver cirrhosis. Diskusi lebih lanjut merangkum aspek-aspek kritis, seperti kebutuhan untuk mempertimbangkan presisi dan recall dalam pemilihan model, pentingnya  kualitas  dan  keberagaman  dataset,  serta  optimalisasi  hyperparameter. Implikasi  penerapan  model  dalam  praktik  klinis  menjadi  lebih  kompleks  dan memerlukan evaluasi  menyeluruh, dengan mempertimbangkan faktor  etika dan tingkat interpretabilitas model. Dengan pemahaman yang mendalam terhadap karakteristik unik masing-masing  model  ensemble  tree,  penelitian  ini  memberikan  fondasi  yang  kuat untuk  pengembangan  prediksi  risiko  liver  cirrhosis  yang  lebih  efektif.  Potensi pengembangan  lebih  lanjut  dapat  dijelajahi  melalui  eksplorasi  kombinasi  model  atau penambahan fitur, mempertimbangkan konteks kesehatan yang semakin  kompleks dan heterogen.

## 4.  Kesimpulan
Penelitian ini mengeksplorasi dan membandingkan kinerja tiga model ensemble tree,  yakni  Ensemble  Boosted  Tree,  Ensemble  Bagged  Tree,  dan  Ensemble RUSBoosted Tree, dalam klasifikasi risiko liver cirrhosis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  Ensemble  Bagged  Tree  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  71%,  diikuti  oleh Ensemble Boosted Tree dengan 67.2%, dan Ensemble RUSBoosted Tree dengan 66%. Ensemble  Bagged  Tree  menonjol  sebagai  model  unggulan,  menunjukkan  keefektifan dalam  meningkatkan  kinerja  prediktif  melalui  penggabungan  berbagai  decision  tree. Ensemble  Boosted  Tree,  meskipun  memiliki  akurasi  sedikit  lebih  rendah,  memberikan keunggulan  dalam  menangani  kompleksitas  data  dan  outliers  melalui  teknik  Boosting. Di  sisi  lain,  Ensemble  RUSBoosted  Tree,  dengan  fokus  pada  menangani ketidakseimbangan kelas, memperkenalkan teknik undersampling (RUS). Keseluruhan, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  kinerja  model  ensemble  tree dalam  klasifikasi  risiko  liver  cirrhosis.  Hasilnya  dapat  menjadi  dasar  untuk pengembangan  alat  prediksi  yang  lebih  canggih,  dengan  potensi  penerapan  dalam praktik  klinis  untuk  identifikasi  dini  risiko  liver  cirrhosis.  Implikasi  temuan  ini memberikan landasan bagi perbaikan strategi pencegahan dan manajemen penyakit hati, serta  membuka  peluang  untuk  penelitian  lanjutan  dalam  pengembangan  model ensemble method seperti bossting dan random forest.

## Daftar Pustaka
Deni, A. (2023). Manajemen Strategi di Era Industri 4.0.
https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=YcLOEAAAQBAJ&oi=fnd&pg= PA223&dq=Keunggulan+machine+learning+terletak+pada+kemampuannya+untu k+mengeksplorasi+pola+dan+relasi+yang+rumit+dalam+dataset+besar,+menyajik an+peluang+baru+untuk+identifikasi+faktor+risiko,+peningkatan+akurasi+predik si,+dan+pengembangan+intervensi+yang+lebih+terarah&ots=7c2y1_G5KO&sig= nw-WIsGA54SjS3prLR_hb8sFwgs
Firmansyah,  H.,  Jurnal,  Z.  A.-J.  I.  J.,  &  2022,    undefined.  (2022).  PENERAPAN ALGORITMA GRADIENT BOOSTED DECISION TREES PADA ADABOOST UNTUK  KLASIFIKASI  STATUS  DESA.  Repository.Upstegal.Ac.Id,  1(1). http://repository.upstegal.ac.id/6837/
Fitriyani,  F.,  Software,  R.  W.-I.  com  J.  of,  &  2015,    undefined.  (2015).  Integrasi Bagging  dan  Greedy  Forward  Selection  pada  Prediksi  Cacat  Software  dengan Menggunakan Naïve Bayes. Neliti.Com. https://www.neliti.com/publications/90139/integrasi-bagging-dan-greedy-forward- selection-pada-prediksi-cacat-software-deng
Hadi,
I. (2016). Buku Ajar Manajemen Keselamatan Pasien.
https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=nV7MDwAAQBAJ&oi=fnd&pg =PP1&dq=Dengan+memanfaatkan+data+klinis+dan+laboratorium+dari+pasien+d ewasa+yang+memiliki+riwayat+liver+cirrhosis+atau+berisiko+terkena+penyakit+ ini,+penelitian+ini+diarahkan+untuk+mengisi+kesenjangan+pengetahuan+dan+m erinci+perbandingan+kinerja+ketiga+model+ensemble+tree.+Analisis+mendalam +terhadap+variabel- variabel+klinis+dan+laboratorium+yang+terlibat+dalam+prediksi+juga+akan+dil akukan+untuk+mengidentifikasi+kontribusi+relatif+masing-
masing+variabel+dalam+konteks+prediksi+risiko.&ots=-
RXxZ9imit&sig=p12GZQfUddO82t-5_i_VC96FMw4
Hamzah,  B.,  Akbar,  H.,  Rafsanjani,  T.,  &  Sinaga,  A.  (2021).  Teori  Epidemiologi
Penyakit Tidak Menular. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=FmBQEAAAQBAJ&oi=fnd&pg =PA59&dq=Penyakit+liver+cirrhosis,+sebagai+manifestasi+ekstrem+dari+kerusa kan+jaringan+hati+yang+berkelanjutan,+merupakan+salah+satu+masalah+keseha tan+global+yang+terus+meningkat+prevalensinya.+&ots=abqxflKm_t&sig=IRX KA5LNetb8Fz1x4KwzFWpaGlw Indahyanti,  U.,  Azizah,  N.,  Informatika,  H.  S.-J.  S.  dan,  &  2022,    undefined.  (2022).
Pendekatan  Ensemble  Learning  Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Prediksi  Kinerja Akademik Mahasiswa. Jsi.Politala.Ac.Id, 8(2), 2598–5841. https://doi.org/10.34128/jsi.v8i2.459 Kom, M. M. (n.d.). INTERNET OF THINGS. Researchgate.Net. Retrieved February 9, 2024, from https://www.researchgate.net/profile/Mambang-
Mkom/publication/370044088_INTERNET_OF_THINGS/links/643abb8fe88169 0c4bd7d71b/INTERNET-OF-THINGS.pdf
Maramis,  A.  (2023).  KLOROFILIN,  Penawar  Racun  Bahan  Makanan  Berformalin. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=2C_eEAAAQBAJ&oi=fnd&pg= PP1&dq=Cirrhosis+tidak+hanya+mempengaruhi+fungsi+metabolik+dan+detoksif ikasi+hati,+tetapi+juga+berpotensi+menjadi+pemicu+komplikasi+serius,+seperti +sirosis+hati,+penyakit+hati+berlemak+non-
alkoholik,+dan+kanker+hati.&ots=YtgRfLQYmR&sig=E25dGsQPVBEaI9yZbZ6
wU4ogOWw
Marufah,  A.,  Hanum,  U.,  &  Yafi’Zuhair,  H.  (2022).  EFEKTIVITAS  MEKANIKA
NAPAS DIAFRAGMA.
https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=LWylEAAAQBAJ&oi=fnd&pg= PP1&dq=Dalam+hal+ini,+teknologi+machine+learning+telah+muncul+sebagai+a lat+yang+menjanjikan+untuk+meningkatkan+pemahaman+dan+prediksi+penyaki t- penyakit+kompleks,+termasuk+liver+cirrhosis&ots=pqsnH6IzBE&sig=8Qj3iIZ1 Swt515YFVRCJ6MdjHlQ
Prasetyo, A., Informatics, T. L.-J. of A., & 2022,  undefined. (2022). Optimization of K-
Nearest  Neighbors  Algorithm  with  Cross  Validation  Techniques  for  Diabetes Prediction with Streamlit. Jurnal.Polibatam.Ac.Id, 6(2), 194. https://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC/article/view/4182 Saputro,  D.  (2023).  WEKA  3.6.  9  (Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis): Tools untuk Memahami Machine Learning. https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=uZ7eEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=
PA1&dq=Keunggulan+machine+learning+terletak+pada+kemampuannya+untuk+ mengeksplorasi+pola+dan+relasi+yang+rumit+dalam+dataset+besar,+menyajikan +peluang+baru+untuk+identifikasi+faktor+risiko,+peningkatan+akurasi+prediksi, +dan+pengembangan+intervensi+yang+lebih+terarah&ots=uHZVi1MADc&sig=d aXXmpRhnLZm8Kuxagjs66k-cX0
Sudarman, E., STRATEGI, S. B.-J., & 2023,  undefined. (n.d.). Pengembangan Model Kecerdasan Mesin Extreme Gradient Boosting Untuk Prediksi Keberhasilan Studi Mahasiswa.  Mail.Strategi.It.Maranatha.Edu.  Retrieved  February  9,  2024,  from https://mail.strategi.it.maranatha.edu/index.php/strategi/article/view/437