http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Klasifikasi Kesuburan pada Pria
Tyas Widyani Pratiwi*, Toni Arifin
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Jalan Sekolah Internasional No 1-2 Antapani, Bandung.
*e-mail: tyaswidyanii@gmail.com
( received: 4 Agustus 2020, revised: 25 September 2020, accepted: 23 Oktober 2020)

## Abstrak
Keturunan adalah hal yang sangat diharapkan pada setiap pasangan suami istri, maka dari itu tingkat kesuburan pada pria adalah salah satu faktor penting. Faktor yang pempengaruhi tingkat kesuburan itu sendiri  seperti  hormon,  penyakit  bawaan,  pernah  atau  tidaknya  dioperasi.  Salah  satu  cara  untuk menganalisis  kesuburan  pada  pria  dapat  dilakukan  dengan  teknik data  mining . Data  Mining dapat digunakan  untuk  mengklasifikasi  ataupun  prediksi.  Penelitian  ini,  bertujuan  untuk  mendapatkan metode  klasifikasi  terbaik  yang  dapat  menghasilkan  tingkat  dari  nilai  akurasi  yang  tinggi  bila dikombinasikan  dengan  metode Particle  Swarm  Optimization  ( PSO).  Pada  penelitian  ini,  algoritma Decision Tree dengan Particle Swarm Optimization meningkatkan nilai akurasi sebesar 93.33% dan nilai AUC sebesar 0,793 termasuk kedalam kategori Fair classification.
Kata Kunci: data mining , decision tree , kesuburan, particle swarm optimization

## Abstract
Heredity is something that is expected in every married couple, therefore the level of fertility in men is one important factor. Factors that influence the level of fertility itself such as hormones, congenital diseases, surgery or not. One way to analyze fertility in men can be done with data mining techniques. Data  Mining  can  be  used  to  classify  or  predict.  This  study  aims  to  obtain  the  best  classification method  that  can  produce  a  high  level  of  accuracy  when  combined  with  the  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  method.  In  this  study,  the  Decision  Tree  algorithm  with  Particle  Swarm Optimization increased the accuracy value by 93.33%  and the AUC value by 0.793 was included in the Fair classification category.
Keywords: data mining, decision tree, fertility, particle swarm optimization

## 1 Pendahuluan
Keturunan  adalah  hal  yang  sangat  diharapkan  pada  setiap  pasangan  suami  istri,  maka  dari  itu tingkat kesuburan pada pria adalah salah satu faktor penting  [1]. Masa subur pria secara umum sangat dipengaruhi oleh usia yang dimiliki pria tersebut. Jika pria memasuki usia 40 tahun maka kemampuan sperma  dalam  membuahi  sel  telur  akan  menurun  dengan  drastis,  sedangkan  kualitas  sperma  bisa berada dalam kondisi yang sangat buruk ketika pria menginjak usia 55 tahun. Adapun alasan usia 55 tahun  sebagai  kondisi  terburuk  bagi  pria,  karena  semakin  tua  usia  pria  akan  semakin  melemah pergerakan spermanya, hal ini menyebabkan sperma tersebut sulit mencapai sel telur, oleh karena itu kesuburan pada pria menjadi sebuah masalah di beberapa dekade ini dalam bidang kesehatan [2].
Di  Indonesia  sendiri  angka  tingkat infertilitas pasangan  suami-istri  yang  mengalami  kesulitan untuk mendapatkan keturunan sekitar 10%. Dari hasil riset yang dilakukan oleh WHO mendapatkan 50% penyebab infertilitas adalah pihak pria dan sisanya dipengaruhi oleh faktor semen ( sperma ) [3]. Faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kesuburan  itu  sendiri  seperti  hormon,  penyakit  bawaan,  pernah atau tidaknya dioperasi. Adapun faktor lain yang mempengaruhi tingkat kesuburan adalah gaya hidup yang  tidak  sehat  seperti  merokok,  mengkonsumsi  minuman  beralkohol, obesitas ,  dan  duduk  terlalu lama [1], [2].
Health Day News melakukan sebuah penelitian bahwa merokok dapat merusak sistem reproduksi seseorang dan mengurangi peluang untuk memiliki anak yang sehat. Merokok juga dapat menurunkan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kualitas dan kuantitas spermatozoa manusia (konsentrasi, motilitas , dan morfologi spermatozoa ) [4]. Alkohol juga dapat mempengaruhi fungsi liver, yang dapat menyebabkan peningkatan estrogen dalam tubuh sehingga akan memepengaruhi produksi sperma [5].
Analisis untuk tingkat kesuburan pada pria sangat penting untuk evaluasi potensi [6]. Salah satu cara  untuk  menganalisis  kesuburan  pada  pria  dapat  dilakukan  dengan  teknik data  mining [7]. Data Mining adalah tahapan proses untuk menggali nilai tambah berisikan informasi yang selama ini tidak dapat diketahui secara manual dari suatu data [8]. Data Mining merupakan penyaringan data dengan memanfaatkan  kumpulan  data  yang  ukurannya  cukup  besar  melalui  tahapan  proses  untuk mendapatkan informasi dari data tersebut [9].
Data  Mining dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  ataupun  prediksi  [7].  Dalam  klasifikasi sendiri terdapat target variabel kategori. Metode-metode atau model-model yang telah dikembangkan oleh  peneliti  untuk  menyelesaikan  kasus  klasifikasi  [10].  Klasifikasi  pada data  mining untuk memprediksi label class dan untuk mengklasifikasi data didasarkan pada data training dan nilai label class dalam mengklasifikasikan attribute dan data baru [11]. Salah satu algoritma yang dapat digunakan pada data mining klasifikasi ini adalah Decision Tree. Decision  Tree adalah  pohon  terstruktur  dari  sekumpulan attribute yang  akan  diuji  dengan  tujuan meramalkan output-nya [12]. Decision tree adalah struktur flowchart yang mempunyai pohon ( tree ), dimana  setiap  simpul  internal  menandakan  suatu  tes attribute ,  cabang  menjelaskan  hasil  tes,  dan simpul daun menjelaskan class atau distribusi kelas, alur pada decision tree ditelusuri dari simpul ke akar simpul daun yang memegang prediksi class [1]. Dan juga pada metode ini sangat populer karena dapat melakukan klasifikasi sekaligus menunjukkan hubungan antar attribute [13]. Algoritma Decision  Tree memiliki  kelebihan,  diantaranya  dapat  mengolah  data  numerik dan diskret, dapat menangani nilai atribut yang hilang satu dengan cepat dibandingkan dengan algoritma lain  [14].  Adapun  kelemahan  yang  dimiliki  oleh  algoritma Decision  Tree ini  termasuk  dalam kelompok  teknik  klasifikasi  tunggal.  Klasifikasi  tunggal  ini  sangat  rentan  pada  data  yang  tidak seimbang,  dikarenakan  pada  teknik  klasifikasi  tunggal  lebih  mengutamakan class mayoritas  dan cenderung mengabaikan informasi pada class minoritas [15]. Algoritma Decision  Tree termasuk  algoritma  yang  lemah,  karena  algoritma decision  tree bergantung  pada  pembuatan  desain  dari  pohon  tersebut.  Apabila  desain  pohon  tersebut  tidak terstruktur, misalnya ada satu atribut yang tidak sesuai  maka kualitas pohon keputusan tersebut akan lemah dan buruk dan akan terjadi error dalam pengakumulasian dari setiap tingkat pada sebuah pohon keputusan yang besar. Oleh karena itu optimasi atau peningkatan akurasi perlu dilakukan [16] . Untuk memaksimalkan  hasil  klasifikasi  yang  akan  diperoleh,  dengan  cara  meningkatkan  nilai  akurasinya menggunakan metode Particle Swarm Optimization (PSO) [17]. Particle Swarm Optimization (PSO) dikemukakan pertama kali oleh James Kennedy dan Russell C. Eberhart pada tahun 1995. Metode optimasi ini terinspirasi dari perilaku gerak hewan seperti ikan dan burung dalam mencari mangsa [18]. Particle Swarm Optimimization (PSO) merupakan algoritma pencarian berbasis populasi dan diinisialisasi dengan populasi solusi acak yang biasa disebut partikel [19]. Hal ini efisien untuk memecahkan masalah optimasi [20].
Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  melakukan  optimasi Decision  Tree menggunakan Particle Swarm  Optimization (PSO)  untuk  klasifikasi  kesuburan  pria  dengan dataset yang  digunakan  yaitu Fertility  Dataset yang  diambil  dari  UCI Repository .  Atribut  pada fertility  dataset yang  akan dioptimasi diantaranya Season in which the analysis was performed , Age, Childish diseases, Accident or  serious  trauma,  Surgical  intervention,  High  fevers  in  the  last  year,  Frequency  of  alcohol consumption,  Smoking  habit,  Number  of  hours  spent  sitting  per  day ,  yang  akan  dioptimasi  pada atribut  tersebut  yaitu  bobot  atributnya.    Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui nilai  akurasi  dari  algoritma Decision  Tree dan  mengetahui  peningkatan  performa  dari  algoritma decision  tree setelah  dilakukan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm  Optimization dalam klasifikasi kesuburan pada pria.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  tentang  klasifikasi  kesuburan  pria  dengan  metode  yang  beragam  telah  banyak dilakukan  oleh  para  peneliti  terdahulu.  Seperti  dalam  penelitian  [21],  [1],  [22],  [23],  [24].  Pada
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
penelitian  Budianita  et  al., [21]  melakukan  penelitian  tentang  kesuburan  pria  menggunakan  metode Hopfield, dan  menghasilkan nilai akurasi sebesar 88,51% dengan vektor inisialisasi N (0,1,0,0,1,-1) dan  O  (1,1,1,0,0,-1).  Penelitian  Amrulloh  &  Wibowo , [1]  melakukan  penelitian  tentang  kesuburan pria menggunakan metode Decision Tree menghasilkan nilai akurasi sebesar 92%.
Penelitian  Nurelasari  [22]  melakukan  penelitian  tentang  kesuburan  pria  untuk  menguji kemampuan antara algoritma Naive Bayes dengan Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization. Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dan  AUC  ( Area  Under  Cureve )  dari  penentuan prediksi  kesuburan  menggunakan cross  validation. Hasil  dari  komparasi  kedua  data  tersebut menghasilkan  nilai  akurasi  untuk  metode Support  Vector  Machine berbasis Particle  Swarm Optimization memperoleh 88.00% dengan AUC sebesar 0.49 sedangkan menggunakan metode Naive Bayes akurasi yang diperoleh sebesar 85.00% dengan nilai AUC sebesar 0.52. Penelitian  Siswa  &  Prihandoko [23]  memiliki  tujuan  untuk  mengevaluasi  perbandingan penerapan  optimasi  terhadap  metode  klasifikasi  data  mining  algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes yang berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  untuk  mendeteksi  kanker  payudara  menggunakan pengukuran confusion  matrix ,  AUC  dan  t -Test .  Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  menyatakan bahwa  optimasi Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  C4.5  dari 90,19% menjadi 94,29% dan Naive Bayes 97,65% menjadi 97,96%. Penelitian Rifai & Aulianita [24] adalah perbandingan dua algoritma yaitu algoritma C4.5 yang dikombinasikan  dengan  algoritma  PSO  dan  algoritma Naive  Bayes yang  dikombinasikan  dengan algoritma  PSO  untuk  menentukan  resiko  kredit  menggunakan  data  nasabah  koperasi.  Hasil  dari penelitian ini menunjukan algoritma C4.5 yang dikombinasikan dengan algoritma PSO memiliki nilai akurasi  sebesar  87.61%,  AUC  sebesar  0.860, recall sebesar  96.32% dan precision sebesar  88.96% sedangkan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes yang  dikombinasikan  dengan  algoritma  PSO memiliki  nilai  akurasi  sebesar  87.31%,  AUC  sebesar  0.851, recall sebesar  96.75  %  dan precision sebesar 88.56%.
Pada penelitian ini, penulis melakukan optimasi Decision Tree menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)  untuk  klasifikasi  kesuburan  pria  dengan dataset yang  digunakan  yaitu Fertility Dataset. Yang membedakan dengan penelitian sebelumnya di atas yaitu penggunaan metode yang berbeda pada dataset yang sama dan juga metode yang sama pada dataset yang berbeda.

## 3 Metode Penelitian
Menurut  Dawson  [25],  secara  umum  metode  yang  biasa  digunakan  baik  oleh  individu  atau gabungan  ada  empat  metode  yaitu  penelitian  tindakan,  eksperimen,  studi  kasus,  survei.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  eksperimen  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Penelitian ini dilakukan dengan tahapan yang ada pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Model Yang Diusulkan Eksperimen dan
Pengujian Model Evaluasi dan Validasi

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini,  menentukan  data  yang  akan  diteliti.  Mengintegrasikan  semua  data  ke  dalam dataset , termasuk menentukan variabel yang diperlukan [26]. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Fertility Dataset yang merupakan data publik atau  biasa  disebut  data  sekunder.  Data  sekunder  adalah  data  yang  bukan  dihasilkan  dari  penelitian melainkan didapat dari sumber lain. Fertility Dataset adalah hasil dari penelitian yang dilakukan oleh David Gil, Jose Luis Girela, Joaquin De Juan, M. Jose Gomez-Torres, Magnus Johnsson pada tahun 2012. Dataset ini  dipublikasikan  melalui  situs  web  UCI Learning  Machine  Repository.  Fertility Dataset ini terdiri atas 100 record dengan 10 atribut yang dapat dilihat pada Tabel 1 . Label dataset ini terdiri atas 2 class antara lain N (normal) dan O ( altered ). Dimana 88 record pada class N (normal) dan  12 class pada class O  ( altered ).  Pengambilan dataset ini  langsung  dari  halaman  situs  web  UCI Learning Machine Repository dengan nama dataset Fertility Dataset.

## 3.2. Pengolahan Data Awal
Pada  tahapan  ini,  membutuhkan  eksplorasi atau  pendalaman  terhadap Fertility  Dataset. Eksplorasi dilakukan dengan tujuan untuk menunjukkan pada semua atribut dan class dalam dataset tersebut valid, sehingga bisa digunakan untuk objek penelitian yang baik. Maka dari itu, tujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi yang terbaik dari Fertility Dataset .

## 3.3. Model yang Diusulkan
Fertility Dataset adalah data sekunder yang telah siap untuk diproses dalam data mining. Model yang  digunakan  pada  proses  ini  yaitu  model  yang  belum  pernah  dilakukan  oleh  para  peneliti sebelumnya  dalam  penggunaan fertility  dataset. Model  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu  dengan  metode  klasifikasi Decision  Tree dan Particle  Swarm  Optimization sebagai  metode optimasi. Bisa dilihat pada Gambar 2 adalah model yang diusulkan.

## Gambar 2. Model yang Diusulkan
Model yang diusulkan pada Gambar 2 dilakukan dalam tahapan sebagai berikut :
1. Tahapan pertama yaitu pengumpulan dataset fertility yang diambil dari UCI Repository .
2. Berikutnya pembagian data menggunakan split validation , yaitu membagi data menjadi data training dan data testing.
Fertility Dataset Data Training Data Testing Feature Selection Learning Scheme Feature Selection PSO Processed Training Processed Testing Classification Method Validation Learning Decision Tree Split Validation Performance Report
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3. Pada  tahap learning  scheme menggunakan Particle  Swarm  Optimization untuk  optimasi, sehingga  akan  mengoptimasi  nilai  bobot  pada  setiap  atribut. Particle  Swarm  Optimization (PSO) adalah algoritma pencarian berbasis populasi dan diinisialisasi dengan populasi solusi acak  yang  disebut  partikel  [27].  Modifikasi  kecepatan  dan  posisi  partikel  dapat  di  hitung menggunakan jarak pbesti, gbestd seperti ditunjukan persamaan (1) dan (2) berikut [17] , [28]
vi,d = w * vi,d + c1 * R * (pbesti,d - xi,d) + c2 * R * (gbestd - xi,d) (1) xid = xi,d + vi,d (2)
Keterangan : Vi, d = Kecepatan partikel ke-i pada iterasi ke- i w = Faktor bobot inersia c1, c2 = Konstanta akselerasi (learning rate) R = Bilangan random (0-1) Xi, d = Posisi saat ini dari partikel ke-i pada iterasi ke-i pbesti = Posisi terbaik sebelumnya dari partikel ke-i gbesti = Partikel terbaik di antara yang terbaik pada semua partikel dalam satu kelompok atau populasi.
Berikutnya  algoritma decision  tree untuk  mengklasifikasi  kesuburan  pada  pria  dan menghasilkan  pohon  keputusan.  Algoritma decision  tree adalah  salah  satu  algoritma  yang digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  atau  segmentasi  bersifat  prediktif [29].  Adapun tahapan  dalam  pembuatan  sebuah  pohon  keputusan  menggunakan  algoritma Decision  Tree adalah sebagai berikut [30], [8] :
a. Pilihlah atribut sebagai akar.
b. Buat cabang untuk masing-masing nilai.
c. Bagi kasus dalam cabang.
d. Ulangi  proses  untuk  masing-masing  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang  memiliki kelas yang sama.
Dalam  pemilihan  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari  atribut- atribut  yang  sudah  ada.  Perhitungan gain dan entropy dapat  dilihat  pada  persamaan  (3)  dan (4) berikut :
(    )          ( )   ∑ | | | | ( ) (3) Keterangan :
S : Himpunan Kasus A : Atribut N : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke i |S| : Jumlah kasus dalam S
Entropy dapat dilakukan dengan rumus :
( )   ∑
(4)
Keterangan : S : Himpunan Kasus N : Jumlah partisi S Pi : Proporsi dari Si terhadap S
4. Berikutnya yaitu dilakukan validasi menggunakan Confusion matrix dan kurva ROC .

## 3.4. Eksperimen dan Pengujian
Dalam tahapan ini, dilakukan eksperimen terhadap model data yang akan diproses menggunakan metode  yang  telah  diusulkan  menggunakan  sebuah software. Eksperimen  pada  penelitian  ini dilakukan  terhadap Fertility  Dataset, setelah  itu dataset akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu data training sebesar 70% sedangan data testing sebesar 30%. Jumlah dalam data training dan data testing ditentukan dengan mengubah metode split dimana awalnya relative menjadi absolute . Kemudian akan diterapkan algoritma optimasi menggunakan Particle Swarm Optimization untuk mengoptimasi nilai bobot setiap atribut, sehingga akan  meningkatkan nilai akurasi dari dataset tersebut. Model ini akan menampilkan nilai akurasi dengan tampilan Confusion Matrix serta diukur menggunakan Area Under Curve (AUC).

## 3.5. Evaluasi dan Validasi
Tahapan ini  dilakukan  evaluasi  dari  model  yang  akan  digunakan.  Proses  evaluasi  ini  dilakukan menggunakan Confusion  Matrix dan  kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteristic) .  Sedangkan proses  validasi  yang  akan  dilakukan  dengan  menggunakan Split  Validation, yaitu  data  yang  telah dibagi  menjadi data  training dan data  testing . Tahap  evaluasi  dengan  menggunakan Software Rapidminer dengan  secara  otomatis  ketika  proses  sedang  dijalankan.  Dengan  performa  model  yang akan  dibandingkan  yaitu  perfoma  algoritma Decision  Tree dengan  algoritma Decision  Tree yang sudah dioptimasi menggunakan Particle Swarm Optimization.

## 4 Hasil dan pembahasan
Dalam  penerapan  algoritma Decision  Tree dengan Particle  Swarm  Optimization pada Fertility Dataset dengan  tujuan  untuk  mengetahui  dan  mendapatkan  hasil  nilai  akurasi  lebih  baik  pada klasifikasi  kesuburan  pada  pria  dari  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [1],  [21],  [22]. Dataset yang  sudah  diolah  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan Software RapidMiner untuk mengetahui hasil nilai akurasi metode yang digunakan pada penelitian ini.

## 4.1. Hasil Eksperimen Decision Tree
Eksperimen  ini  dilakukan  pada rapidminer, dengan  pembagian dataset menggunakan split validation ,  yaitu  pembagian  jumlah data training dan testing ditentukan  secara  manual.  Pada penelitian  ini  pembagian data training dan testing adalah  70%:30%,  yaitu  70%  untuk data training atau  70  data  dan  30%  untuk data testing atau  30  data. Data  training ini  untuk  pengembangan  pada model dan data testing ini untuk pengujian model. Adapun pembagian data training dan data testing sebesar  70:30,  karena  nilai  akurasinya  lebih  besar  dibandingkan  dengan  pembagian  data  lainnya. Kemudian dihitung menggunakan Decision Tree dan menghasilkan confusion matrix seperti Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Decision Tree
True N True O Class Precision Pred. N 25 2 92.59% Pred. O 1 2 66.67% Class Recall 96.15% 50.00%
Dari confusion matrix pada Tabel 1. dapat diukur tingkat akurasi dari klasifikasi sebagai berikut:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 3. Grafik ROC pada Eksperimen Metode Decision Tree
Selain dapat menghasilkan confusion matrix , pengujian tersebut juga menghasilkan  kurva ROC ( Receiver Operating Characteric ) seperti yang ada pada Gambar 3 dengan nilai AUC sebesar 0,769 dan termasuk ke dalam kategori Fair classification.
Gambar 4. Hasil Pohon Keputusan Fertility Dataset
Akar  pohon  diambil  dari  atribut  yang  terpilih  yaitu Number  of  hours  spent  sitting  per  day , dilanjut dengan atribut Age seperti terlihat pada Gambar 4.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4.2. Hasil Eksperimen Menggunakan Decision Tree dan Particle Swarm Optimization
Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan  hasil  eksperimen  menggunakan  metode Particle  Swarm Optimation sebagai optimasi bobot atribut yang dimaksud untuk menambah nilai bobot dari masing- masing  atribut  pada  suatu dataset untuk  klasifikasi  kesuburan  pria  akan  dilakukan  perhitungan menggunakan RapidMiner dan menghasilkan weight atau nilai bobot seperti Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Optimasi Bobot Atribut Attribute Weight Season in which the analysis was performed. 1 Age 1 Childish diseases 0.646 Accident or serious trauma 0.136 Surgical intervention 0.001 High fevers in the last year 0.930 Frequency of alcohol consumption 0.907 Smoking habit 0 Number of hours spent sitting per day 0.563
Hasil dari optimasi bobot atribut ini mendapatkan 1 atribut terendah yaitu dengan weight 0 pada atribut Smoking  Habit yang  menunjukan  bahwa  atribut  tersebut  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap nilai akurasi.
Bobot  dari  atribut  yang  bernilai  1  dapat  memungkinkan  mempengaruhi  hasil  akurasi  secara signifikan.  Tedapat  2  atribut  yang  bobotnya  1  yaitu Season  In  Which  The  Analysis  Was  Performed dan Age.
Tabel 3. Confusion Matrix Decision Tree dengan Particle Swarm Optimization True N True O Class Precision Pred. N 26 2 92.86% Pred. O 0 2 100.00% Class Recall 100.00% 50.00%
Dari confusion matrix pada Tabel 3. dapat diukur tingkat akurasi dari klasifikasi sebagai berikut :
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 5. Grafik ROC Pada Eksperimen Metode Decision Tree Dan Particle Swarm Optimization
Kurva  ROC  ( Receiver  Operating  Characteric )  seperti  yang  ada  pada  Gambar  5  dengan  nilai AUC sebesar 0,793 dan termasuk ke dalam kategori Fair classification.

## 4.3. Pembahasan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  evaluasi sehingga diketahui peningkatan nilai akurasi dari klasifikasi metode Decision Tree sebelum dilakukan optimasi  bobot  atribut  dan Decision  Tree setelah  dilakukan  optimasi  bobot  atribut  menggunakan Particle  Swarm  Optimization dengan  cara  menghitung data  testing dalam  bentuk  nilai  akurasi  dan grafik  ROC.  Berikut  perbandingan  nilai  akurasi Decision  Tree sebelum  dilakukan  optimasi  bobot atribut  dan Decision  Tree setelah  dilakukan  optimasi  bobot  atribut  menggunakan Particle  Swarm Optimization .
Tabel 4. Perbandingan Hasil Pengujian No. Metode Accuracy ROC 1 Decision Tree 90,00% 0.769 2 Decision Tree + Particle Swarm Optimization 93,33% 0.793
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 6. Grafik Perbandingan Hasil Pengujian
Pada  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  hasil  klasifikasi  metode Decision  Tree mengalami peningkatan akurasi sebersar 3.33% setelah dilakukan optimasi bobot menggunakan Particle Swarm Optimization .  Sehingga  terbukti  bahwa  optimasi Particle  Swarm  Optimization dapat  meningkatkan performa atau kinerja algoritma Decision Tree pada klasifikasi kesuburan pria.
Pada  perbandingan  hasil  penelitian  sebelumnya  juga  dilakukan  sehingga  dapat  mengevaluasi hasil  keseluruhan  penelitian.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  lanjutan  dari  penelitian-penelitian sebelumnya dengan menggunakan data yang sama yaitu Fertility Dataset .

## 5 Kesimpulan
Telah diterapkan algoritma klasifikasi Decision Tree berbasis Particle Swarm Optimization pada Fertility  Dataset .  Setelah  dilakukan  optimasi  pada Fertility  Dataset menggunakan Decision  Tree berbasis Particle Swarm Optimization menghasilkan peningkatan akurasi dan performa. Hasil akurasi dengan  algoritma Decision  Tree pada Fertility  Dataset menghasilkan  nilai  akurasi confusion  matrix sebesar  90.00%  dan  AUC  sebesar  0.769  setelah  dilakukan  optimasi  menggunakan Particle  Swarm Optimization untuk pembobotan atribut pada Fertility Dataset serta hasil akurasi dari Decision Tree meningkat  menjadi  sebesar  93.33%  dan  AUC  sebesar  0.793.  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Particle Swarm Optimization dapat meningkatkan akurasi dari algoritma Decision Tree pada Fertility Dataset .

## Referensi
[1] A.  Amrulloh  and  A.  P.  Wibowo,  “Implementasi  Algoritma  Decission  Tree  Untuk Mengklasifikasi Kondisi Kesuburan Pria,” JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektron. dan Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 7–11, 2019, doi: 10.26905/jasiek.v1i1.3096.
[2] G.  A.  Irawan  and  A.  Muliantara,  “Prediksi  Kesuburan  (Fertility)  dengan  menggunakan Principal  Component  Analysis  dan  Klasifikasi  Naive  Bayes,  ” Jurnal  Ilmiah  Komputer Universitas Udayana, vol. X no. 2, pp. 10–14, 2017.
[3] H.  Harafani  and  A.  Maulana,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  pada  Support  Vector  Machine Sebagai  Pengoptimasi  Parameter  untuk  Memprediksi  Kesuburan,” Jurnal  Teknik  Informatika. STMIK Antar Bangsa , vol. V, no. 1, pp. 51–59, 2019.
[4] K.  Rusman,  “Pengaruh  Aktivitas  Merokok  Terhadap  Hasil  Analisa  Sperma  Pada  Kasus Infertilitas Pria di Makassar” UMI Medical Journal , vol. 4, no. 1, pp. 117–129, 2019.
[5] Y.  J.  S.  Ningsih  and  A.  Farich,  “Determinan  Kejadian  Infertilitas  Pria  di  Kabupaten    Tulang Bawang,” J. Kesehat. , vol. VII, no. 2, pp. 242–249, 2016.
Decision Tree
Decision Tree + Particle Swarm Optimization 90,00% 93,33%
0,769 0,793

## Perbandingan Hasil Pengujian
Accuracy ROC
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[6] D. C. P. Buani, “Optimasi Algoritma Naïve Bayes dengan Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Kesuburan (Fertility),” EVOLUSI: Jurnal Sains dan Teknologi , ” vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2016.
[7] S.  Hosana  and  D.  S.  D.  Putra,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Kualitas  Sperma  ( Fertility ) Berbasis Android,” Jurnal Algor , vol. 1, no. 1, 2019.
[8] R. T. Vulandari, Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer , Cetakan 1. Yogyakarta: Penerbit Gava Media, 2017.
[9] H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  dalam  Pengelompokan  Penderita Thalassaemia,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  299–305,  2017,  doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.
[10]  Y. Mardi, “Data Mining: Klasifikasi menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[11]  R.  Sari,  “Komparasi  Algoritma  Support  Vector  Machine,  Naïve  Bayes  dan  C4.5  untuk Klasifikasi  SMS,” IJCIT  (Indonesia  J.  Comput.  Infomation  Technol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  7–13, 2017.
[12]  D.  A.  Ningtyas,  M.  Wahyudi,  and  N.  Nurajijah,  “Klasifikasi  Siswa  SMK  Berpotensi  Putus Sekolah Menggunakan Algoritma Decision Tree , Support Vector Machine dan Naive Bayes,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. VII, no. 2, pp. 85–90, 2019.
[13]  H.  Noor,  “Optimasi  Model  Klasifikasi  C4.5  dan  Particle  Swarm  Optimization  untuk  Prediksi Siswa Bermasalah,” Technol. J. Ilm. , vol. 9, no. 4, p. 228, 2018, doi: 10.31602/tji.v9i4.1537.
[14]  A. Sudibyo, T. Asra, and B. Rifai, “Klasifikasi Seleksi Atribut pada Serangan Spam,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 145–150, 2018, doi: https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.31.
[15]  I.  A.  Marie,  L.  Hakim,  D.  Sugiarto,  and  W.  Septiani,  “Perbandingan  Performansi  Teknik Klasifikasi  Breakdown  Mesin  pada  Proses  Produksi  Pembuatan  Battery  Mobil,” J.  Ilm.  Tek. Ind. , vol. 18, no. 1, pp. 33–41, 2019, doi: 10.23917/jiti.v18i1.7232.
[16]  Sulistiyanto,  “Penerapan  C4.5  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  (  PSO  )  dalam Memprediksi Siswa Lolos Seleksi Perguruan Tinggi,” Semin. Nas. Teknol. dan Bisnis , pp. 162– 170, 2018.
[17]  T. Arifin and A. Herliana, “Optimasi Metode Klasifikasi dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization  untuk  Identifikasi  Penyakit  Diabetes  Retinopathy,” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 77, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.6825.
[18]  T.  Arifin,  “Implementasi  Algoritma  PSO  dan  Teknik  Bagging  untuk  Klasifikasi  Sel  Pap Smear,” J. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 155–162, 2017, doi: 10.31311/JI.V4I2.2129.
[19]  A. Rakhman, “Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa  menggunakan Metode Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimation (PSO),” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 193–197, 2017, doi: 10.30591/SMARTCOMP.V6I1.466.
[20]  S. Rustam, H. A. Santoso, and C. Supriyanto, “Optimasi K-Means Clustering untuk Identifikasi Daerah  Endemik  Penyakit  Menular  dengan  Algoritma  Particle  Swarm  Optimization  di  Kota Semarang,” Ilkom.  Jurnal  Ilmiah ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  251–259,  2018,  doi: 10.33096/ilkom.v10i3.342.251-259.
[21]  E.  Budianita,  F.  R.  Hustianto,  F.  Syafria,  and  M.  Nasir,  “Implementasi  Algoritma  Jaringan Syaraf Tiruan ( JST ) Hopfield untuk Klasifikasi Kualitas Kesuburan Pria,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komununikasi dan Industri , 2018.
[22]  E.  Nurelasari,  “Komparasi  Algoritma  Naive  Bayes  dengan  Support  Vector  Machine  Berbasis Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Kesuburan,” Bina Insani ICT Journal , vol. 5, no. 1, pp. 61–70, 2018.
[23]  T. A. Y. Siswa and Prihandoko, “Analisis Penerapan Optimasi Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5  dan  Naïve  Bayes  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  (  PSO  )  Untuk  Mendeteksi Kanker Payudara,” Bangkit Indonesia, vol. 2, no. VII, pp. 1–9, 2018.
[24]  A.  Rifai  and  R.  Aulianita, “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  C4.5  dan  Naïve  Bayes  Berbasis Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit,” J.  speed-  sentra  Penelit. enginering dan edukasi , vol. 10, no. 2, 2018.
[25]  C. W. Dawson, Projects in Computing and Information Systems : A Student’s Guide , Second.,
vol. 2. England: Addison Wesley, 2009.
[26]  T.  Arifin  and  D.  Ariesta,  “Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  Classifier  Berbasis Particle  Swarm  Optimization,” J.  Tekno Insentif ,  vol.  13, no.  1,  pp. 26–30, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[27]  H.  Amalia,  “Penerapan  Metode  Neural  Network  Berbasis  Particle  Swam,” Paradigma ,  vol. XVII, no. 1, pp. 1–8, 2015.
[28]  S.  H.  Waluyo  and  Prihandoko,  “Klasifikasi  Pemanfaat  Program  Beras  Sejahtera (  RASTRA ) Berdasarkan  Tingkat  Kemiskinan  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization,” vol. 7, no. 2, pp. 19–24, 2017.
[29]  A. P. Windarto, D. R. S. P, D. Hartama, and I. S. Damanik, “Penerapan Klasifikasi C4.5 Dalam Meningkatkan  Sistem  Pembelajaran  Mahasiswa,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 593–597, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1665.
[30]  Y.  S.  Luvia,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  Solikhun,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Klasifikasi Predikat Keberhasilan Mahasiswa dI AMIK Tunas Bangsa,” JURASIK (Jurnal Ris. Sist. Inf. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, 2016.