## Uji Akurasi Dataset Pasien Pasca Operasi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Weka Tools

## M. Rahmadi, Fazriyanor Kaurie, Tuti Susanti
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Darwan Ali, Jakarta, Indonesia Email: 1 muhammad.rahmadi.mr@gmail.com, 2 fazriyanorkaurie@gmail.com, 3 susanty.tuty14@gmail.com
Submitted 03-02-2020; Accepted 09-02-2020; Published 15-02-2020
Abstrak
Data  set  pasien  pasca  operasi  yang  diambil  untuk  pengujian  data  ini  bersumber   dari  repositori  UCI  pada website https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Post-Operative+Patient.  Berdasarkan  alamat website tersebut,  penelitian  dilakukan  oleh Sharon Summers,  School  of  Nursing,  University  of  Kansas,  Medical  Center,  Kansas  City,  KS  66160 dan Linda  Woolery,  School  of  Nursing, University of Missouri, Columbia, MO 6521 . Jumlah atribut dari data set ini ada 8 dan 1 class, atribut yang dimaksud antara lain; L- CORE (suhu internal pasien dalam C), L-SURF (suhu permukaan pasien dalam C), L-O2 (saturasi oksigen dalam %), L-BP (pengukuran terakhir tekanan darah), SURF-STBL (stabilitas suhu permukaan pasien), CORE-STBL (stabilitas pasien), BP-STBL (stabilitas tekanan darah  pasien),  KENYAMANAN  (persepsi  kenyamanan  pasien  saat  pulang,  yang  diukur  sebagai  bilangan  bulat  antara  0  dan  20)  dan class keputusan  ADM-  DECS/keputusan  keluar  pasien  dengan  keterangan  (I  =  pasien  dikirim  ke  unit  perawatan  intensif,  S  =  pasien bersiap untuk pulang, A = pasien dikirim ke general hospital floor ).
Kata Kunci : Data Mining, Algorithm, Naïve Bayes, Post-Operative, Experimenter

## Abstract
Postoperative  patient  data  sets  taken  for  testing  of  this  data  are  sourced  from  the  UCI  repository  on  the  website https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Post-Operative+Patient.  Based  on  the  website  address,  the  study  was  conducted  by  Sharon Summers, School of Nursing, University of Kansas, Medical Center, Kansas City, KS 66160 and Linda Woolery, School of Nursing, University of Missouri, Columbia, MO 6521. Number of attributes from this data set there are 8 and 1 class, the attributes in question include; L-CORE (patient's internal temperature in C), L-SURF (patient's surface temperature in C), L-O2 (oxygen saturation in%), L- BP  (last  measurement  of  blood  pressure),  SURF-STBL  (stability  of  the  patient's  surface  temperature  ),  CORE-STBL  (stability  of  the patient), BP-STBL (stability of the patient's blood pressure), COMFORT (perceived comfort of the patient at discharge, measured as an integer between 0 and 20) and ADM-DECS decision class / patient exit decision with information (I = patient sent to intensive care unit, S = patient ready to go home, A = patient sent to general hospital floor).
Keywords : Data Mining, Algorithm, Naïve Bayes, Post-Operative, Experimenter

## 1. PENDAHULUAN
Setiap suatu peristiwa ataupun kejadian, pada umumnya memiliki sebuah data, salah satunya adalah data pada pasien pasca operasi. Kebanyakan dari  orang-orang yang mau melakukan operasi  hanya berfokus pada keberhasilan suatu  operasi  dan kembali pulih seperti semula.
Namun, masih  banyak yang belum menyadari bahwa pemulihan setelah operasi  dilakukan juga bagian yang harus dipersiapkan dengan baik, mulai dari efek samping setelah melakukan operasi yang bisa membuat tubuh seseorang merasa tidak nyaman dan bahkan mungkin adanya risiko komplikasi setelah melakukan operasi tersebut yang bahkan sampai harus meninggal dunia.
Beberapa kasus yang sering terjadi setelah melakukan operasi, biasanya pasien mengeluh karena susahnya buang air kecil yang di tandai dengan rasa perih dan sebagainya pada saat buang air kecil.
Selain  susah  buang  air  kecil,  biasanya  beberapa  pasien  mengeluhkan  sakit  pada  tenggorokan  mereka,  hal  ini kemungkinan  dikarenakan  pada  sebelum  dan  saat  operasi  pasien  disuruh  untuk  berpuasa  sehingga  hal  tersebut  membuat beberapa pasien merasa dehidrasi dan masih  ada beberapa lagi dari efek samping dari pasien pasca operasi, seperti mual, muntah-muntah dan bahkan ada pasien yang demam setelah melakukan operasi.
Menurut Mulyono (2008) pemulihan pasien pasca operasi membutuhkan waktu rata-rata 72,45 menit [1], sehingga pasien  akan  merasakan  nyeri  yang  hebat  rata-rata  pada  dua  jam  pertama  sesudah  operasi  karena  pengaruh  obat  anestesi sudah  hilang  (Potter  &  Perry,  2010)  [2].  Bentuk  nyeri  yang  dialami  oleh  klien  pasca  operasi  adalah  nyeri  yang  terjadi karena adanya luka insisi bekas pembedahan (Perry & Potter, 2006) [2].
Menurut penelitian Subekti et al, (2005) laporan dari “T he Anesthesia Study Commission of the Philadelphia County Medical  Society ”  pada  tahun  1947  yang  melaporkan  bahwa  selama  11  tahun  penelitian  ternyata  hampir  setengah  dari kematian post  operasi terjadi pada 24 jam pertama setelah pembedahan dan minimal sepertiga dari kematian yang terjadi akibat komplikasi pasca operasi.
Studi prospektif yang baru juga mengatakan bahwa lebih dari 12.000 pasien yang telah dilaporkan, ternyata 7% dari komplikasi yang bermakna terjadi di ruang pulih sadar dan sampai dengan berakibat fatal [3].
Dari  beberapa  penjelasan  dari  pasien  pasca  operasi  tersebut,  tentunya  sebuah  rumah  sakit  yang  bersangkutan merekam  atau  menulis  kejadian  tersebut  untuk  dijadikan  sebuah  data  yang  kemudian  dijadikan  lagi  sebagai  bahan pembelajaran atau perbandingan terhadap penanganan pasien operasi selanjutnya.
Dari data tersebut, tidak jarang  juga dijadikan sebagai bahan untuk penelitian ilmiah dan sebagai contoh adalah data yang  yang  di  ambil  dari  repositori  UCI  pada website https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Post-Operative+Patient  yang
dijadikan  sebagai  bahan  penelitian  pada  jurnal  ini,  dimana  di  sini  terdapat  90  set  data  dengan  jumlah  atributnya  8  dan  1 class .
Pada  atribut  tersebut  menyebutkan  keadaan  dari  pasien  pasca  operasi  berdasarkan  dari  suhu  internal  dari  tubuh pasien  ataupun  suhu  permukaan  dari  tubuh  pasien,  tekanan  darah  terakhir  kali  dilakukan  pengecekan,  dan  stabilitas keadaan  dari  pasien  pasca  operasi  serta  ada  sebuah class yang  menentukan  pasien  pasca  operasi  tersebut  apakah  pasien tersebut sudah dibolehkan untuk pulang atau harus melakukan perawatan intensif lagi setelah pasca operasi.
Dari  set  data  yang  telah  di  peroleh  tersebut,  selanjutnya  dapat  dijadikan  sebagai  sebuah  penelitian  atau  pengujian nilai akurasi dari dataset yang dituangkan dalam jurnal ini.
Dalam  mengukur  keakuratan  dari  data  tersebut,  dapat  digunakan  sebuah  algoritma Naïve  Bayes .  Algoritma Naïve Bayes adalah  sebuah  metode  yang  dapat  digunakan  sebagai  sebuah  pengklasifikasian  data  dengan  menggunakan  metode probabilitas dan statistik. Biasanya, ciri utama dari metode Naïve Bayes adalah memiliki sebuah asumsi yang sangat kuat terhadap independensi dari masing-masing suatu kejadian/kondisi.
Adapun keuntungan dari penggunaan metode ini adalah, bahwa metode ini cukup membutuhkan jumlah data yang tidak terlalu besar ( training data ) untuk menentukan suatu estimasi dari sebuah parameter dalam proses pengklasifikasian. Untuk  mengimplementasikan  metode Naïve  Bayes data-data  haruslah  terlebih  dahulu  di  konversi  menjadi  bentuk  diskrit dengan cara dikelompokan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining , sering juga disebut Knowledge Discovery In Database (KDD) adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam data berukuran besar. Keluaran dari data mining ini bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan. Saat ini istilah pengenalan pola ( pattern recognition ) jarang digunakan karena termasuk bagian dari data mining (Prasetyo, 2012) [4]. Berdasarkan  fungsinya, data  mining dikelompokan  menjadi  6  yaitu  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering , dan asosiasi (Larose, 2005). Klasifikasi (taksonomi) adalah proses menempatkan objek tertentu (konsep) dalam satu set kategori, berdasarkan masing-masing objek (konsep) property (Gorunescu, 2011).
Proses  klasifikasi  didasarkan  pada  empat  komponen  mendasar  yaitu  kelas,  prediktor, training  set ,  dan  pengujian dataset. Di antara model klasifikasi  yang paling popular adalah Decision/Classification  Trees, Bayesian  Classifiers/Naïve Bayes Classifiers, Neural Networks, Statistical Analysis, Genetic Algorithms, Rough Sets, K-Nearest Neighbor Classifier, Rule based Methods, Memory Based Reasoning, Support Vector Machines (Gorunescu, 2011) [5].

## 2.2 Pasien Pasca Operasi (Post Operative)
Post Operative adalah masa setelah dilakukan pembedahan yang dimulai saat pasien dipindahkan ke ruang pemulihan dan berakhir sampai evaluasi selanjutnya (Uliyah &Hidayat, 2008) [6].  Adapun tahapan dari pasien pasca operasi yang dimana dimulai  dari  memindahkan  pasien  dari  ruangan  bedah  ke  unit  pasca  operasi  dan  berakhir  saat  pasien  pulang  atau  tetap melakukan perawatan intensif karena beberapa hal dan sebagainya.
Adapun jenis-jenis operasi Menurut fungsinya dan tujuannya, antara lain (Potter dan Perry 2006) :
a) Diagnostik: biopsi, laparotomi eksplorasi.
b) Kuratif (ablatif): tumor, appendiktom.
c) Reparatif: memperbaiki luka multiple .
d) Rekonstruktif: mamoplasti, perbaikan wajah.
e) Paliatif: menghilangkan nyeri.
f) Transplantasi: penanaman organ tubuh untuk menggantikan organ atau struktur tubuh yang malfungsi [6].
Komplikasi  Pasca  Operasi,  menurut  Baradero  (2008)  komplikasi  post  operasi  yang  akan  muncul  antara  lain  yaitu hipotensi dan hipertensi. Hipotensi didefinisikan sebagai tekanan darah systole kurang dari 70 mmHg atau turun lebih dari 25% dari nilai sebelumnya.
Hipotensi  dapat  disebabkan  oleh  hipovolemia  yang  diakibatkan  oleh  perdarahan  dan  overdosis  obat  anestetika. Hipertensi disebabkan oleh analgesik dan hipnosis yang tidak adekuat, batuk, penyakit hipertensi yang tidak diterapi, dan ventilasi yang tidak kuat [6].
Sedangkan  menurut  Majid,  (2011)  komplikasi  post  operasi  adalah  perdarahan  dengan  manifestasi  klinis  yaitu gelisah, gundah, terus bergerak, merasa haus, kulit  dingin-basah-pucat, nadi  meningkat, suhu turun, pernafasan cepat  dan dalam, bibir dan konjungtiva pucat dan pasien melemah [6].

## 2.3 Metode Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui.
Dalam  mencapai  tujuan  tersebut,  proses  klasifikasi  membentuk  suatu  model  yang  mampu  membedakan  data  ke  dalam kelas-kelas yang berbeda berdasarkan aturan atau fungsi tertentu. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jikamaka”, berupa pohon keputusan, atau formula matedies (Bustami, 2014) [7].

## 2.4 Metode Naïve Bayes
Teori  keputusan  bayes  adalah  pendekatan  statistik  yang  fundamental  dalam  pengenalan  pola  ( pattern  recognition ), pendekatan  ini  didasarkan  pada  kuantifikasi  trade-off  antara  berbagai  keputusan  klasifikasi  dengan  menggunakan probabilitas dan ongkos yang ditimbulkan dalam keputusan tersebut.
Selain  itu Bayes C lassification juga  dapat  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu class pada  teorema  bayes  yang memiliki  kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan decision  tree dan neural  network . Bayesian Classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat di aplikasikan kedalam database dengan data yang besar (Jananto, 2013) [7].

## 2.5 WEKA
The  Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis (Weka)  adalah  rangkaian  lengkap  perpustakaan  kelas Java yang mengimplementasikan banyak state-of-the-art pembelajaran mesin dan algoritma data mining . Aplikasi yang ditulis menggunakan library class dapat dijalankan pada komputer manapun dengan kemampuan browsing Website, ini  memungkinkan  pengguna  untuk  menerapkan  teknik  pembelajaran  mesin  untuk  data  mereka  sendiri  terlepas dari platform komputer (Witten, Frank & Hall, 2011) [6]. Weka mulai  dikembangkan  sejak  tahun  1994  dan  telah  menjadi software  data  mining  open  source yang  paling populer. Weka mempunyai kelebihan seperti mempunyai banyak algoritma data mining dan machine learning , kemudahan dalam  penggunaannya,  selalu up-to-date dengan  algoritma-algoritma  yang  baru. Software Weka tidak  hanya  digunakan untuk akademik saja namun cukup banyak dipakai oleh perusahaan untuk meramalkan bisnis dari suatu perusahaan.Semua teknik Weka adalah didasarkan pada asumsi bahwa data tersedia sebagai flat file tunggal atau hubungan, dimana setiap titik data  digambarkan  oleh  sejumlah  atribut  (biasanya,  atribut  numerik  atau  nominal,  tetapi  beberapa  jenis  atribut  lain  juga didukung).

## 2.6 Kerangka Penelitian
Penelitian yang di lakukan menggunakan metode atau algoritma Naïve Bayes dan aplikasi ataupun tools yang di gunakan adalah aplikasi Weka .
Disini  penelitian  yang  di  lakukan  menggunakan  data  set  pasien  pasca  operasi  yang  di  ambil  dari  repositori  UCI (Universitas California, Invene) yang ada pada website https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Post-Operative+Patient. Adapun langkah-langkah yang di lakukan dalam hal melakukan penelitian, antara lain :

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Pengumpulan  data  merupakan  langkah  utama  dalam  penelitian  ini,  karena  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mendapatkan sebuah data yang akurat. Adapun data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah jenis dari data sekunder, karena data ini di peroleh dari browsing di internet pada website UCI Repositori.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Teknik  yang  di  gunakan  dalam  mengolah  data  ini  adalah  menggolongkan  data  berdasarkan  hasil  dari  atribut  class-nya. Adapun data yang diperoleh adalah sebanyak 90 data set dengan 2 data berada di class I, 24 data berada di class S dan 64 data berada di class A. Biasanya yang di dapat contohnya seperti berikut post-operative.data (menggunakan Notepad++).
Gambar 2. Post Operative Data
Maka langkah untuk  membuat  data tersebut  menjadi  sebuah kolom adalah  tambahkan atribut kolom  yang telah di unduh ( post-operative.names ) sebelumnya pada baris paling atas, sehingga kolom tersebut  nantinya akan menjadi sebuah kolom yang sempurna.
Gambar 3. Data Post Operative Data yang disimpan
Selanjut, Save As file ( post-operative.data ) dan ubah format penyimpanan menajadi ( post-operative.csv ), agar bisa di buka dengan menggunakan Ms. Excel .
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode klasifikasi data mining algoritma Naïve Bayes dan perhitungan pengujian model menggunakan aplikasi Weka .
3.1 Pengujian metode untuk menemukan hasil.
Jika yang ada tersebut diuji maka akan menampilkan hasil berikut:
Gambar 4. Hasil data yang telah diuji
Selanjutnya Save As data tersebut  dan ganti formatnya yang tadinya ( _hasil.arff ) menjadi ( _hasil.csv ). maksudnya adalah agar data tersebut bisa dibuka dengan Ms. Excel.
Gambar 5. Penyimpanan hasil uji
File  (_hasil.csv)  yang  telah  disimpan  tadi  dan  ambil  hanya  nilai  dari  kolom  ( True_positive_rate,  False_positive_rate, True_negative_rate,  False_negative_rate )  saja.  Tujuannya  adalah  untuk  mencari  nilai  dari  akurasinya  dengan menggunakan rumus:
Nilai_Akurasi = (1)
Gambar 6. Keakuratan hasil uji
Berdasarkan nilai rata_rata diatas menunjukan bahwa keakuratan dari data tersebut hanya 0,510.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil uji eksperimenter dan pembahasan yang telah dilakukan diatas, adapun kesimpulan yang diperoleh dari pengujian dataset pasien pasca operasi ( post operative ), yaitu : a. Dari hasil perhitungan eksperimenter yang telah dilakukan, maka hasil atau nilai akurasi yang didapatkan adalah 0,510.
b. Hasil atau nilai akurasi yang diperoleh merupakan nilai dari dataset pasien pasca operasi yang diperoleh dari repositori UCI (Universitas California, Invene) yang dihitung dengan metode Naïve Bayes dengan menggunakan tools dari Weka . c. Pada  eksperimenter  uji  akurasi  di  atas  menggunakan Cross-validation , number  of  folds adalah 10 dengan  metode classification dan  untuk Iteration  Control,  Number  of  repetitions- nya  adalah 30 .  Yang  artinya  adalah,  untuk eksperimen  yang dilakukan tersebut diatas diatur dengan menggunakan validasi silang sebanyak 10 putaran dan setiap kombinasi algoritma dan datasetnya dijalankan sebanyak 30 kali kontrol iterasi.
d. Selain  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes untuk  melakukan  uji  akurasi  maupun  klasifikasi  dataset,  dapat  juga menggunakan  algoritma  lainnya  untuk  melakukan  klasifikasi  data,  contoh  seperti  algoritma J48 , HoeffdingTree dan lain-lain.

## REFERENCES
[1] N.  Suhartini,  K.  Maykel,  and  J.  Rottie,  “PENGARUH  TEKNIK  RELAKSASI  TERHADAP  INTENSITAS  NYERI  PADA  PASIEN  POST OPERASI FRAKTUR DI RUANG IRNINA A BLU RSUP PROF Dr. R.D KANDOU MANADO,” ejournal keperawatan (e-Kp) , vol. 1, pp. 1–6, 2013.
[2] M.  S.  Rohmayani  and  J.  Suwito,  “INTENSITAS  NYERI  KLIEN  PASCA  OPERASI  MAYOR  DI  RUMAH  SAKIT  ISLAM  JEMURSARI SURABAYA,” J. KEPERAWATAN , vol. X, no. 2, pp. 91–97, 2017.
[3] S. et Al, “No Title,” Anesth. Study Comm. Philadelphia Cty. Med. Soc. 1947 , vol. x, pp. 1–7, 2005.
[4] M. Sabransyah, Y. N. Nasution, and D. Tisna, “Aplikasi Metode Naive Bayes dalam Prediksi Risiko Penyakit Jantung Naive Bayes Method for a Heart Risk Disease Prediction Application,” J. EKSPONENSIAL , vol. 8, pp. 111–118, 2017.
[5] W.  D.  Septiani,  P.  Studi,  and  M.  Informatika,  “KOMPARASI  METODE  KLASIFIKASI  DATA  MINING  ALGORITMA  C4.5DAN  NAIVE BAYESUNTUK PREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.
[6] P. Studi and T. Informatika, “Analisis Pola Pemilihan Konsentrasi Ilmu Jurusan Sistem Informasi Di STMIK TIME,” J. TIMES , vol. VI, no. 2, pp. 37–43, 2017.
[7] D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan  Rapid  Miner,” J.  Komput.  dan  Inform.  Akad.  Bina Saran Inform. , vol. XXI, no. 1, 2019.