## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277

## Pemilihan Fitur Menggunakan Algoritma Chi-Square Dan Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk Meningkatkan Kinerja Deep Neural Network Pada Deteksi Penyakit Diabetes
Wahyu Budi Santosa * , Abdul Syukur, Purwanto
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* wahyubudisantosa@gmail.com, 2 abdul_s@dosen.dinus.ac.id, 3 purwanto@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: wahyubudisantosa@gmail.com
Abstrak− Penyakit diabetes adalah penyakit kronis yang disebabkan oleh gangguan metabolisme glukosa dalam tubuh. Pada diabetes  tipe  1,  sistem  kekebalan  tubuh  menyerang  dan  menghancurkan  sel-sel  yang  menghasilkan  insulin  di  pankreas, sehingga tubuh tidak  mampu  memproduksi insulin dengan  cukup. Pada diabetes tipe 2, tubuh  masih  mampu  memproduksi insulin, namun tidak mampu menggunakannya dengan efektif. Insulin ini merupakan hormon yang berguna untuk mengontrol glukosa dalam sel darah. Ketika glukosa dalam darah tidak terkontrol makaa dapat menyebabkan sejumlah masalah, seperti penjakit  jantung,  stroke,  kebutaan,  kerusakan  syaraf  dan  lain  sebagainya.  Maka  penelitian  pada  penelitian  ini  merumusan peningkatkan akurasi, dalam proses  deteksi penyakit diabetes dengan  menggunakan  metode  Deep Neural  Network (DNN), yang ditingkatkan dengan metode chi-square dan PSO melalui proses seleksi atribut. hasil dari pengujian dataset PIMA dengan DNN  mendapatkan  nilai  akurasi  sebanyak  76.62%  dengan  nilai  AUC  sebesar  0.772.  Sedangakan  pengujian  dengan menggunakan metode DNN seleksi atribut metode Chi-square dan dioptimasi dengan PSO didapatkan nilai akurasi sebanyak 85.71  %  dengan  nilai  AUC  sebanyak  0.818.  Maka  dapat  disimpulkan  dari  pengujian  data  penyakit  diabetes  menggunakan metode Deep Neural network yang ditambahkan Chi-square sebagai seleksi  atribut dan dioptimasi menggunakan PSO  lebih baik jika dibandingkan dengan metode  DNN
Kata Kunci: Diabetes; Chi-Square; PSO; Deep Neural Network
Abstract− Diabetes is a chronic  disease  caused by impaired glucose  metabolism  in the body.  In type 1 diabetes, the body's immune system attacks and destroys the insulin-producing cells in the pancreas, so that the body is unable to produce sufficient amounts of insulin. In type 2 diabetes, the body is still able to produce insulin, but is unable to use it effectively. Insulin is a hormone that is useful for controlling glucose in blood cells. If glucose in the blood is not controlled it can cause a number of problems, such as heart disease, stroke, blindness, nerve damage and so on. So the research in this study formulated an increase in accuracy in the diabetes detection process using the Deep Neural Network (DNN) method which was enhanced with the chi- square and PSO methods through the attribute selection process. The results of testing the PIMA dataset with DNN obtained an accuracy value of 76.62% with an AUC value of 0.772. Meanwhile, testing using the DNN method for attribute selection using the Chi-square method and optimization with PSO obtained an accuracy value of 85.71% with an AUC value of 0.818. So it can be concluded from testing diabetes data using the Deep Neural Network method which adds Chi-square as a selection attribute and is optimized using PSO which is better when compared to the DNN method.
Keywords : Diabetes; Chi-Square; PSO; Deep Neural Network

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit diabetes adalah penyakit kronis yang disebabkan oleh gangguan metabolisme glukosa dalam tubuh. Pada diabetes  tipe  1,  sistem  kekebalan  tubuh  menyerang  dan  menghancurkan  sel-sel  yang  menghasilkan  insulin  di pankreas, sehingga tubuh tidak mampu memproduksi insulin dengan cukup[1]. Pada diabetes tipe 2, tubuh masih mampu  memproduksi  insulin,  namun  tidak  mampu  menggunakannya  dengan  efektif.  Insulin  ini  merupakan hormon  yang  berguna untuk mengontrol glukosa dalam sel darah. Ketika glukosa dalam darah tidak terkontrol makaa dapat menyebabkan sejumlah masalah, seperti penjakit jantung, stroke, kebutaan, kerusakan syaraf dan lain sebagainya[2]
Berdasarkan data yang disediakan oleh International Diabetes Federation IDF, diabetes merupakan salah satu penyebab kematian yang signifikan di seluruh dunia, yang merupakan merupakan penyebab kematian ke-7 di dunia, dengan  jumlah kematian sebesar 4.2 juta orang pada tahun 2019[3].  dan merupakan penyebab kematian ke-5 di Asia, dengan jumlah kematian sebesar 2.2 juta orang pada tahun 2019. Di wilayah Asia Tenggara Indonesia menempati peringkat ke-3, dengan prevalensi sebesar 11,3%. Dengan jumlah penderita kuranglebih 10 juta. Dan Indonesia  berada  di  peringkat  ke-7  diantara  10  negera  dengan  jumlah  penderita  tertinggi  di  dunia[4].  Namun prevalensi diabetes militus menurut hasil pemeriksaan gula darah meningkat 6.9% pada tanung 2013 menjadi 8.5% pada  tahun  2018.  angka  ini  menunjukan  bahwa  baru  sekitar  25%  penderita  diabetes  yang  mengetahui  bahwa dirinya menderita diabetes[5].
Penyakit  diabetes  juga  menyebabkan  komplikasi  jangka  panjang  termasuk  perkembangan  progresif  dari komplikasi spesifik dari DR, nefropati yang bisa menyebabkan terjadinya gagal ginjal, dan atau neuropati dengan risiko ulkus pada kaki, amputasi, sendi Charcot, dan fitur disfungsi otonom, termasuk disfungsi seksual yang bisa terjadi, yang dikenal sebagai komplikasi mikro-vaskular, Orang dengan diabetes juga sangat peningkatan risiko kardiovaskular, vaskular perifer, dan penyakit serebros-vaskular[6] . Selain itu, banyak orang yang hidup dengan penyakit  ini tidak  menyadarinya akan kondisi kesehatan  mereka cukup dini[7]. Banyak  Komplikasi terjadi  jika diabetes tetap tidak diobati dan tidak teridentifikasi. Untuk mengurangi  jumlah kematian  yang disebabkan oleh

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277
diabetes,  pengembangan  metode  dan  teknik  untuk  diagnosis  diabetes  sangat  penting,  karena  sejumlah  besar kematian di pasien diabetes disebabkan oleh diagnosis yang terlambat [8].
Diabetes prediction  model using data mining techniques  yang ditulis oleh Rashi Rastogi, Mamta Bansal Peneletian  ini membahas  mengenai diabetes sudah banyak di lakukan di antaranya penelitian berjudul Diabetes prediction  model  using  data  mining  technique  yang  di  lakukan  oleh  Rashi  Rastogi,  Mamta  Bansal  [9]. mengkomparasi  empat  algoritma  klasifikasi  Random  Forest,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Logistic Regression, dan Naive Bayes pada deteksi diabetes, dari keemat algoritma tersebut, algoritma Logistic Regression, mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  di  angka  82,46%.[10]  Dengan  menggunakan  dataset  dari  Pima  Indians Diabetes  Dataset  (PIDD)  diperoleh  dari  repositori  Kaggle,  pada  penelitian  ini  menyaranknak  untuk  peneliti selanjutnya  mencoba  menggunakan  algoritma  lainnya,  untuk  meningkatkan  akurasi  pada  proses  deteksi diabetes[11].
Maka  pada  penelian  ini,  mengajukan  metode  jaringan  saraf  tiruan  untuk  meningkatkan  deteksi  pada penyakit diabetes, pada model algoritma klasifikasi jaringan saraf tiruan memiiki tingkat akurasi yang tinggi dan sayangnya algoritma jaringan saraf tiruan ini memakan waktu komputasi yang cukup lama, maka pada penelitian ini untuk mengatasi permasalahan waktu komputasi, peneliti menambahkan metode seleksi fitur Chi-Square yang di  optimasi  menggunakan  PSO[12].  Chi-square  dipilih  dikarenakan  metode  ini  dianggap  sebagai  yang  paling efektif  dalam  pendekatan  seleksi  fitur  dan  dapat  digunakan  untuk  menguji  hipotesis  pada  dataset  yang  tidak seimbang. dan PSO dapat digunakan untuk mencari nilai optimal dari fungsi Chi-square dengan mengoptimalkan distribusi fitur dalam data[13]. dan seleksi fitur ini juga  dapat membantu meningkatkan akurasi model[14].
Untuk metode klasifikasi pada penelitian  ini  mengajuakan Deep Neural Network, yang  merupakan jenis model  pembelajaran  mesin  yang  menggunakan  lapisan-lapisan  neuron  yang  terkoneksi  satu  sama  lain  untuk membuat prediksi dan memecahkan masalah [15].
DNN  sering  digunalan  pada  pembelajaran  mesin,  seperti  pengenalan  wajah,  pengenalan  suara,  dan pemrosesan  bahasa  natural[16].  Namun,  DNN  juga  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  lain,  seperti pembelajaran pola dan klasifikasi data[17]. Pengklasifikasi DNN adalah replikasi struktur jaringan kompleks dari Jaringan Saraf Tiruan  ANN dengan  lapisan tersembunyi  'n' untuk mengirim data  input dari output  sebelumnya Lapisan [18]. Pada saat implementasi DNN umumnya yang sering menjadi kendala adalah DNN membutuhkan waktu yang cukup lama untuk melakukan pelatihan dan pemrosesan data[19] .  Maka dari itu seperti yang sudah dipaparkan diatas pada penelitian ini mengajukan Chi-square dan PSO unt model seleksi fitur, dengan fitur yang lebih  ramping  maka  akan  membantu  meningkatkan  akurasi  dan  memdapatkan  waktu  komputasi  yang  lebih baik[20].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode yang Diusulkan
Chi-square  adalah  metode  untuk  mewujudkan  pemilihan  fitur  filter  dalam  penambangan  data;  Ini  memberikan hasil  yang  kompetitif  terhadap  metode  lain  [19]. Chi-square  sering  digunakan  dalam  masalah  klasifikasi  untuk menentukan fitur-fitur yang paling penting dalam data. Contohnya, chi-square dapat digunakan untuk menentukan apakah ada hubungan antara fitur dan kelas dalam data, atau untuk menentukan apakah ada perbedaan signifikan antara distribusi fitur dalam kelas yang berbeda.
Particle Swarm Optimization (PSO) adalah teknik yang relatif baru yang telah terbukti berkinerja baik pada banyak masalah pengoptimalan. Bukti juga disediakan untuk mendukung spesifikasi teoritis yang diproyeksikan oleh model yang berbeda, menggunakan kegiatan dasar hibrida untuk memeriksa karakteristik tertentu.
DNN adalah singkatan dari Deep Neural Network, yang merupakan jenis model pembelajaran mesin yang menggunakan lapisan-lapisan neuron yang terkoneksi satu sama lain untuk membuat prediksi dan memecahkan masalah.
Dalam melakukan penelitian terhadap penyakit diabetes, diperlukan sebuah metode yang diusulkan untuk selanjutnya  digunakan  dalam  melakukan  diagnose  penyakit  diabetes.  Metode  klasifikasi  yang  akan  digunakan dalam penelitian kali ini adalah Deep Neural Network (DNN). dengan dibantu optimasi seleksi fitur menggunakan Chi-Square dan Particle Swarm Optimization (CS-PSO).
Chi-square memiliki kemampuan untuk menguji hipotesis tentang bagaimana fitur terdistribusi dalam data. Chi-square sering digunakan dalam masalah klasifikasi untuk menentukan fitur-fitur yang paling penting dalam data.  Sedangkan  PSO  metode  optimisasi  yang  dapat  digunakan  untuk  mencari  nilai  optimal  dari  suatu  fungsi obyektif.  sehingga  kombinasi  CS-PSO  memanfaatkan  kemampuan  chi-square  untuk  menguji  hipotesis  tentang distribusi fitur dalam data dan kemampuan PSO untuk mencari nilai optimal dari fungsi obyektif. Barulah setelah didapatkan  dataset  dengan  fitur-fitur  penting  yang  sudah  dioptimakan  maka  tahap  selanjtnya  masuk  ke  proses permodelan, mengunakan Deep Neural Network (DNN).
Pada  penelitian  ini  mencoba  membandingkan  proses  deteksi  penyakit  diabetes  menggunakan  klasifikasi Deep  Neural  Network  dengan  seleksi  atribut  Chi-Square  dan  dibandingkan  dengan  klasifikasi  Deep  Neural Network dengan seleksi atribut Chi-Square yang di optimalkan menggunakan PSO (SC-PSO). Berikut ini bentuk gambaran metode yang di usulkan :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277
Gambar 1. Metode yang diusulkan
Dari gambar 1 kita dapat menjelaskan langkah – langkahnya sebagai berikut:
1. Dataset diabetes PIMA India Diabetes Dataset, database dari Kaggle.
2. Ada dua langkah dalam tahapan ini yang pertma yaitu tanpa menggunakan proses seleksi atribut menggunakan chi-square dilanjutkan dengan dioptimakan menggunakan PSO.
3. Proses klasifikasi menggunakan metode DNN
4. Hasil nilai Akurasi dan AUC yang didapat.
2.2  Persiapan Data
Dalam proses pengumpulan data yang ada saat ini dibagi menjadi dua kategori data yaitu sumber data primer dan sumber data sekunder. Sumber data primer merupakan sumber yang langsung memberikan data yang dibutuhkan untuk penelitian atau analisis. Sumber data primer bisa berupa individu, kelompok, organisasi, atau institusi yang memiliki  informasi  yang  diperlukan.  sedangkan  sumber  data  sekunder  adalah  sumber  yang  tidak  langsung memberikan  data  yang  dibutuhkan,  tetapi  memperoleh  data  tersebut  dari  sumber-sumber  lain  yang  telah mengumpulkan  data  tersebut.  Sumber  data  sekunder  bisa  berupa  dokumen-dokumen,  publikasi-publikasi,  atau rekaman-rekaman yang memuat informasi yang diperlukan. Sumber data sekunder sangat berguna karena dapat menyediakan  informasi  yang  cukup  luas  dengan  waktu  dan  biaya  yang  lebih  efisien  dibandingkan  dengan pengumpulan data primer. Untuk keperluan dataset  pada penelitian  ini  akan  menggunakan data sekunder  yaiku data Pima Indians Diabetes Database yang diperoleh dari Kaggle. yang akan digunakan sebagai data latih dan data uji untuk menentukan terjadinya pernyakit diabetes mellitus.

## 2.3  Eksperimen dan Pengujian Metode
Dalam  melakukan  penelitian  ini  menggunakan  penelitian  berupa  experiment.  Dimana  penyeledikikan  yang melibatkan  hubungan kasual dengan tes metode klasifikasi  dikendalikan oleh sang peneliti  itu sendiri. Berikut langkah-langkah eksperiment metode yang dilakukan dalam penelitian ini:
1. Siapkan dataset
2. Inisialisasi  partikel  PSO:  Langkah  selanjutnya  adalah  menginisialisasi  partikel  PSO  yang  akan  digunakan untuk  mencari  nilai  optimal  dari  fungsi  chi-square.  Partikel  PSO  harus  diinisialisasi  dengan  kecepatan  dan posisi awal yang sesuai.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277
3. Menentukan  ambang  batas  (threshold)  yang  telah  diinginkan.  Ini  memungkinkan  atribut  yang  memiliki berbobot sama dengan ambang batas. Jika atribut memiliki bobot lebih besar maka akan di pertahankan serta membuang atribut yang dibawah batas.
4. Masukan nilai bobot yang didapat pada algoritma DNN.
5. Hitung hasil klasifikasi algoritma DNN menggunakan Confusion Matrix kemudian diukur hasil evaluasi.
6. Mencatat hasil Akurasi dan AUC yang didapat.
2.4 Evaluasi Hasil
Model  yang  di  usulkan  pada  peneleitian  tentang  diagnose  atau  prediksi  penyakit  diabetes  adalah  dengan menerapkan  algoritma  Deep  Neural  network  (DNN)  dan  seleksi  atribut  menggunakan  Chi-Square  yang  di optimalkan menggunakan PSO (CS-PSO). Untuk melihat capaian algoritma dalam nilai akurasi dan AUC yang diharapkan,  yaitu  dengan  mengharapkan  nilai  akurasi  dan  AUC  tertinggi  dalam  diagnose  penyakit  diabetes menggunakan seleksi atribut CS-PSO. Maka penelitian ini akan membandingkan hasil yang didapatkan dengan dan tanpa menggunakan metode CS-PSO. Hal ini bertujauan supaya dalam penelitian ini bisa mengetahui sejauh mana pengaruh metode Korelasi Pearson dalam seleksi atribut yang di terapkan pada metode DNN dalam diagnose penyakit diabetes. Serta untuk menentukan model diagnose atau prediksi penyakit diabetes. Sehingga diharapkan dengan  didapatkanya  model  prediksi  terbaik  dalam  penelitian  ini  dapat  membantu  dalam  pemecahan  masalah tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Dataset  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  merupatan  data  publik  yang  dipulikasikan  oleh  Kaggle  yaitu PIMA (Pima Indians Diabetes) India Diabetes dataset. Dataset ini berisi informasi mengenai kondisi diabetes pada masyarakat Pima India. Dataset ini terdiri dari 9 fitur (variabel) yang mewakili informasi yang diperlukan untuk memprediksi apakah seseorang tersebut menderita diabetes atau tidak. Berikut ini adalah sembilan fitur yang ada dalam  dataset  PIMA  India  Diabetes  diantaranya  Pregnancies,  Glucose,  BloodPressure,  SkinThickness,  Insulin, BMI, DiabetesPedigreeFunction, Age dan  Outcome sebagai lebel.
Tabel 1. Dataset pasien Penyakit diabetes
No Pregnancies Glucose Blood Pressure Skin Thickness Insulin BMI Diabetes Pedigree Function Age Out- come 1 6 148 72 35 0 33,60 0,63 50 1 2 1 85 66 29 0 26,60 0,35 31 0 3 8 183 64 0 0 23,30 0,67 32 1 …..... …..... …..... …..... …..... …..... …..... …..... ….....  …..... 766 5 121 72 23 112 26,20 0,25 30 0 767 1 126 60 0 0 30,10 0,35 47 1 768 1 93 70 31 0 30,40 0,32 23 0
Dari tabel 1 terdapat 768 baris data tersebut kita akan membagi menjadi 2 bagian terdiri dari data training sebanyak 615 baris data. Sedangkan sebanyak 153 baris data yang nantinya akan dijadikan sebagai data uji.

## 3.2 Pemilihan Attribut dengan Chi-Square dan optimasi atribut dengan PSO
Sebelum dataset PIMA Indian Diabetes Dataset ini digunakan pada proses klasifikasi menggunaka DNN. Dataset dengan  jumlah  atribut  sebanyak  8  tersebut  akan  dikakukan  seleksi  fitur,  proses  ini  terlebih  dahulu,  proses  ini bertujuan menentuan pemilihan atribut yang relevan yang nantinya akan dipakai pada proses perhitungan metode DNN. Proses pemilihan atribut tersebut dilakukuan menggunakan metode Chi-square. Berikut langkah pengerjaan pemilihan attriut relevan dengan metode Chi-Square.
3.2.1 Menghitung hubungan antar variabel dengan Chi-square
a. Langkah pertama dilakukan pengelompokan value aitribut terhadap label seperti tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Pengelompokan value aitribut pregnancies terhadap label Output
Pregnancies Output (Label) Total Non Diabetes Diabetes 0 73 38 111 1 106 29 135 . . . . 8 16 22 38

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277
Pregnancies Output (Label) Total Non Diabetes Diabetes 9 10 18 28 Total 500 268 768
b. Langkah Berikutnya meulai melakukan perhitungan Nilai Chi-square dengan membuat tabel 3 seperti dibawah ini :
Tabel 3. Perhitungan nilai Chi-square Cell Total X Oi-Ei (0i-Ei)^2 ((Oi-Ei)^2)/Ei 0 a 111 0,73 0,54 0,01 0 b 135 18,11 327,95 3,73 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 1 g 38 8,74 76,38 5,76 1 h 28 8,23 67,72 6,93 Nilai Chi 64,59 Nilai Chi-Tabel 26,30
Dari  perhitungan  Chi-square  untuk  atribut  Pregnancies  didapat  nilai  Chi-square  60,31  langkah  selanjutna menghitung menghitung menentukan derajat kebebasan (df) diman nilai df bisa di dapati dari jumlah kelompok -1, pada atribur Pregnancies di kelompokan menjadi 17 kelompok, makan nilai derajat kebebasan adalah 17 dikurangi 1 samadengan 16. selanjutnya menentukan nilai level kepercayaan (α) disini kita akan menentukan nilai kepercayaan di 95% maka nilai alpha 0.05, setelah itu dicockan dengan tebel Chi-square seberti tabel 4 dibawah ini
Tabel 4. Chi Tabel df Level Kepercayaan (α) 95% 85% 75% 65% 0,05 0,15 0,25 0,35 1 3,84 2,07 1,32 0,87 2 5,99 3,79 2,77 2,10 . . . . . 16 26,30 21,79 19,37 17,56 17 27,59 22,98 20,49 18,63
Setelah menentukan df dan α, cari nilai CI dalam tabel Chi-Square. Nilai Chi ini akan ditemukan pada kolom yang sesuai dengan derajat kebebasan dan baris  yang sesuai dengan  level kepercayaan didapati  nilai 26.30. Selanjutnya nilai statistik pengujian (hasil dari perhitungan Chi-Square) kita akan bandingkan dengan nilai chi- tabel diman  nilai perhitungan Chi-square didapat sebesar 60,31. Perhitungan chi-square didapati lebih besar dari nilai chi tabel, maka bisa diambil kesimpulan bahwa atribut Pregnancies hipotesis ini bisa diterima. Bahwa atrbut Pregnancies ini memiliki korelasi dengan label. Selanjutnaya proses diatas diujika kepada 7 atribut lainya seperti  Pregnancies,  Glucose,  BloodPressure,  SkinThickness,  Insulin,  BMI,  DiabetesPedigreeFunction  dan Age. Untuk hasil perhitungan uji Chi-squar terhadap kedelapan atribut pada dataset PIMA dapat dilihat pada tabel 5 hasil Uji Chi-Square dibawah ini
Tabel 5. Hasil Uji Chi-square Atribut Chi Hitung df (α) Chi Tabel Kesimpulan Pregnancies 64,59 16 0,05 26,30 Diterima Glucose 269,73 135  0,05 163,12 Diterima BloodPressure 54,93 46 0,05 62,83 Ditolak SkinThickness 73,56 50 0,05 67,50 Diterima Insulin 227,77 185  0,05 217,73 Diterima BMI 286,47 247  0,05 284,66 Diterima DiabetesPedigreeFunction 152,48 126  0,05 153,20 Ditolak Age 140,94 51 0,05 68,67 Diterima

## 3.2.2 Optimasi Bobot Fiture menggunakan PSO
Setelah data kita dapat enam fiture yang berkorelasi dengan lebel menggunakan Chi-suare langkag berikutnya kita akan  mengoptimasi  dari  bobot  fiture  mengunakan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO).  Dalam  PSO,  data diterjemahkan ke dalam suatu representasi partikel yang memiliki nilai-nilai tertentu untuk setiap atribut. Partikel- partikel ini kemudian dipindahkan dan dioptimalkan melalui serangkaian iterasi untuk menemukan partikel dengan nilai  fitness  terbaik  dari  seluruh  partikel  disetiap  atribut  pada  dataset  PIMA  Indians  Diabetes  Dataset,  partikel

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277
dengan  nilai  fitness  terbaik    nantinya    yang  mewakili  solusi  terbaik.  Untuk  tahapan  menghitung  PSO  sebagai contoh  pada  penelitian  ini,  peneliti  akan  memulai  menghitung  nilai  optimal  dari  atribut  Pregnancies  adapaun tahapanya sebagai berikut:
1. Tentukan Jumlah Partiken (N)
Pada pemilihan  jumlah partikel atau N yang digunakan sebaiknya ukurannya tidak terlalu besar, tetapi  juga tidak  terlalu  kecil,  agar  ada  banyak  kemungkinan  posisi  menuju  solusi  optimal.  Jika  terlalu  kecil  sedikit kemungkinan  menemukan  posisi  partikel  yang  optimal  namun  jika  terlalu  besar  juga  akan  membuat perhitungan jadi lebih panjang. Sehingga digunakan N = 17.
2. Penentuan Posisi, Kecepatan, Pbest dan Gbest Awal Partikel
Untuk iterasi awal  yaitu  iterasi 0 kecepatan awal  adalah 0 untuk semua partikel dikarenakan partikel  masih berada  ditempat  awal  belum  menuju  ke  solusi  yang  diinginkan.  Pbest  merupakan  nilai  terbaik  dari  partikel tersebut. Nilai Pbest awal adalah sama dengan nilai posisi awal partikel, unt proses perhitungan itersi 0 sebagai berikut:
min 𝑓 ( 𝑥 ) = ((500/768) − 𝑥 ) 2 (1)
Tabel 6. Gbest Partikel X Awal V 𝑓 ( 𝑥 ) Pbest Gbest Posisi Partikel 1 9 0 69,71 9 0,12 1 2 8
0 54,01 8 3 7 0 40,31 7 4 6 0 28,61 6 5 5 0 18,91 5 6 4 0 11,22 4 7 3 0 5,52 3 8 2 0 1,82 2 9 17 0 267,29 17 10 15 0 205,89 15 11 14 0 178,19 14 12 13 0 152,50 13 13 12 0 128,80 12 14 11 0 107,10 11 15 10 0 87,40 10 16 1 0 0,12 1 17 0 0 0,42 0
Selanjutnaya  proses  diatas  diujika  kepada  7  atribut  lainya  seperti  Pregnancies,  Glucose,  BloodPressure, SkinThickness,  Insulin,  BMI,  DiabetesPedigree-Function  dan  Age.    dan  nilai  dari  masing-masing  atribut  yang sudah di optimalkan baru akan mulai kita uji klasikasinya dengan menggunakan Deep neural network.

## 3.3 Klasifikasi Menggunakan Deep neural Network
Setelah  dataset  PIMA  India  Diabetes  Dataset  (PIDD)  dilakukan  seleksi  fitur  menggunakan  Chi-square  dan dioptimasi menggunakan PSO. pada tahap selanjutnya adalah  melakukan pelatihan model sesuai dengan metode yang  diusulkan  pada  Bab  III  diatas.  pada  pengujian  model  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  Deep  Neural Network  (DNN)  dan  Proses  klasifikasi  diolah  menggunakan  software  Rapid  Miner.  Ada  dua  tahapan  yang dilakukan ketika proses klasifikasi yaitu training dan testing. Tahapan tersebut dilakukan untuk menemukan hasil output terbaik dari klasifikasi algoritma DNN. adapun beberapa parameter yang perlu dikonfigurasi pada ujicoba klasifikasi  menggunakan DNN  menggunakan rapid miner diantaraya  hidden  layer, traning cycles,  learning rate dan momentum.
Pada  penelitian  ini  untuk    menentukan  nilai  dari  masing-masing  atribut  peneliti  mencoba  beberapa eksperimen dan validasi untuk menentukan teknik optimisasi yang optimal dan memastikan bahwa model dapat menangani data baru dengan baik. adapun nilai dari masing-masing atribut yang akan digunakan oleh peneliti bisa dilihat pada tabel 7 dibawah ini:
Tabel 7. Experimen Value Percobaan Ke Hidden Layer Traning cycles learning rate momentum 1 2 1 6 (neuron) 2 (neuron) 250 0,01 0,9 2 8 (neuron) 2 (neuron) 250 0,01 0,9 3 10 (neuron)  2 (neuron) 250 0,01 0,9

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277

## 3.4 Klasifikasi DNN
Dari Dataset yang telah melalui tahap pengolahan data, untuk tahap selanjutnya yaitu melakukan tahap pelatihan model. Berdasarkan skenario klasifikasi pelatihan model yang pertama yaitu menggunakan algoritma DNN untu dataset PIMA Indians Diabetes Dataset klasifikasi diolah ke dalam Rapid Miner. Ada dua tahapan yang dilakukan ketika  proses  klasifikasi  yaitu  training  dan  testing  Tahapan  tersebut  dilakukan  untuk  menemukan  hasil outputterbaik dari klasifikasi algoritma DNN.
Dapat disumpulkan pada ujicoba ke 1 memiliki akursi yang paling tinggi yaitu di angka 76.62%, dan untuk percobaan ke dua dan ketiga diangka 74.03% dan 74.68%. untuk hasil ujicoba PIMA + DNN dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini:

## Gambar 2. Perbandingan hasil ujicba 1 ,2 dan 3 pada dataset PIMA + DNN

## 3.5 Klasifikasi DNN + Chi-Square
Pada tahap kedua ini kita akan mencoba melihat hasil ujicoba dataset PIMA yag telah dilakukan proses seleksi fitur menggunakan Chi-Square untuk mencari nilai akurasi, sensitivitas atau recall, specificity, precision dan AUC. sama seperti halnya  yang dilakukan pada klasifikasi DNN  menggunakan dataset PIMA di atas, pada proses  ini pada saat uji klasifikasi menggunakan Deep Neural Network (DNN)
Dapat disumpulkan pada ujicoba ke 1,2 dan 3 memiliki akursi yang sama yaitu di angka 74.03% meskipun terdapat beberapa perbedaan nilai di sensifitas, specifity, Fp-rate dan AUC. untuk hasil ujicoba PIMA + DNN dan Chi-square dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Perbandingan hasil ujicba 1 ,2 dan 3 pada dataset PIMA + DNN + Chi-Square

## 3.6 Klasifikasi DNN + Chi-Square + PSO (DNN-CSPSO)
Pada  tahap  ujicoba  terahir  ini,  peneliti  akan  mencoba  menggabungkan  antara  dataset  PIMA  Indians  Diabetes Dataset  yang  sudah  di  lakukan  seleksi  atribut  menggunakan  Chi-square  yang  di  peroleh  sebanyak  6  atribut, kemudian akan dilanjutkan dengan optimasi menggunakan PSO.adapaun grafik perbandingan ujicoba 1, 2 dan tiga pada menerapan metode DNN + Chi-square dan PSO untuk nilai akurasi, sensifitas, specifity, Fp-rate dan AUC, bisakita lihat pada gambar dibawah ini:
0,000 0,500 1,000 Akurasi Sensivitas Spesicity Precision Fp-Rate AUC Hasil Perbandingan Ujicoba Ujicoba ke 1 Ujicoba ke 2 Ujicoba ke 3 0,0000 1,0000

## Hasil Perbandingan Ujicoba
Ujicoba ke 1 Ujicoba ke 2 Ujicoba ke 3 0 0,5 1 Hasil Perbandingan Ujicoba

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277

## 3.7 Evaluasi dan Validasi Hasil
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan  untuk  memecahkan  maslah  deteksi  penyakit  diabetes  didapatkan hasil seperti tabel 8 berikut.
Tabel 8. DNN, DNN + Chi-square dan DNN + Chi-square + PSO
Model Hidden Layer  Traning cycles learning rate momen- tum Akurasi Sensiti- vitas Specificity  precision  AUC 1 2 DNN 6 2 250 0,01 0,9 76,62%  57,41% 87,00% 70,45%  0,722 8 2 250 0,01 0,9 74,03%  51,85% 76,79% 66,67%  0,689 10 2 250 0,01 0,9 74,68%  57,41% 78,50% 65,96%  0,707 DNN  + Chi-square 6 2 250 0,01 0,9 74,03%  44,44% 90,00% 70,59%  0,672 8 2 250 0,01 0,9 74,03%  68,52% 81,91% 61,67%  0,728 10 2 250 0,01 0,9 74,03%  51,85% 76,79% 66,67%  0,689 DNN + Chi-square + PSO 6 2 250 0,01 0,9 82,47%  66,67% 91,00% 80,00%  0,788 8 2 250 0,01 0,9 83,77%  64,81% 83,19% 85,37%  0,794 10 2 250 0,01 0,9 85,71%  68,52% 84,82% 88,10%  0,818
Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa pengujian percobaan model pertama dengan metode DNN   memiliki nilai akurasi terbaik pada 76.62% pada ujicoba ke 1 dengan nilai AUC sebesar 0.722, dan pada pengujian model dua menggunakan DNN yang ditambahkan Chi-square sebagai seleksi atribut dan dioptimasi menggunakan PSO nilai akurasi 85,71% dengan nilai AUC sebanyak 0,818 yang berada di ujicoba ke 3, dengan 2 hidden layer, yang pada  layer pertama  memiliki 10 neuron dan  layer kedua memiliki 2 neuron, traning cycles dilakukan sebanyak 250, learning rate diset pada 0.01 dan 0.9 untuk nilai momentumnya. adapun perbandingan akurasi dari percobaan dua model bisa dilihat pada gambar 4 dibawah ini:

## Gambar 3. Grafik Perbandingan Hasil Akurasi Permodelan
Melalui  percobaan  kedua  model  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasi  dari  percobaan  menggunakan metode DNN berbasis Chi-square dan dioptimasi dengan PSO nilai akurasi tertinggi ada pada angka 85,71, nilai akurasi  tersebut  didapati  lebih  baik  dari  kedua  ujicoba  model  sebelumnya.  Dari  pengamatan  ketiga  percobaan model ditas didapati peningkatan sebesar 11.04 % pada percobaan DNN + Chi-Square + PSO pada dua hiden layer dengan  10  neuron  dilayer  pertama  dan  2  neuron  di  layer  ke  2,  jika  di  bandingkan  dengan  model  yang mengimplemtasikan model DNN 74,68%  di posisi dua hiden layer dengan 10 neuron dilayer pertama dan 2 neuron di layer ke 2.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penilitian ini dilakukan pengujian model dengan menggunakan metode DNN, DNN + Chi-square dan DNN +  Chi-square  +  PSO  dengan  menggunakan  dataset  PIMA  Indians  Diabetes  Dataset  untuk  mendeteksi  penyakit diabetes.  Hasil dari pengujian dataset  PIMA dengan DNN  mendapatkan  nilai akurasi  sebanyak 76.62% dengan nilai AUC sebesar 0.772. Sedangakan pengujian dengan menggunakan metode DNN seleksi atribut metode Chi- square dan dioptimasi dengan PSO didapatkan nilai akurasi sebanyak 85.71 % dengan nilai AUC sebanyak 0.818. Maka dapat disimpulkan dari pengujian data penyakit diabetes menggunakan metode Deep Neural network yang ditambahkan Chi-square sebagai seleksi  atribut dan dioptimasi menggunakan PSO  lebih baik jika dibandingkan dengan  metode  DNN  tanpa  dilakukan  seleksi  fitur  dan  pengoptimasian  dengan  PSO.Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  Chi-square  untuk  seleksi  atribut  dan  yang  dioptimasi  menggunakan  PSO  dapat meningkatkan  kinerja  DNN  pada  deteksi  penyakit  diabetes  dengan  dataset  PIMA  Indians  Diabetes  Dataset memeberikan pemecahan masalah dilihat dari peningkatan nilai akurasi yang lebih baik. .
Ujicoba ke1 Ujicoba ke2 Ujicoba ke 3 DNN 0,7662 0,7403 0,7468 DNN + Chi-Square 0,7403 0,7403 0,7403 DNN + Chi-square + PSO 0,8247 0,8377 0,8571 0,6500 0,7000 0,7500 0,8000 0,8500 0,9000 Perbandingan Hasil Akurasi Model

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7277

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih dosen pembimbing yang selalu mendukung dan membimbing saya dalam penulisan ini, serta teman teman saya yang selalu mendukung dalam penulisan ini.

## REFERENCES
[1] M. B. Hanif and Khoirudin, “Sistem Aplikasi Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Fiture Selection Korelas Pearson dan Klasifikai Naive Bayes,” Pengemb. Rekayasa dan Teknol., vol. 16, no. 2, pp. 199–205, 2020.
[2] M.  T.  García-Ordás,  C.  Benavides,  J.  A.  Benítez-Andrades,  H.  Alaiz-Moretón,  and  I.  García-Rodríguez,  “Diabetes detection  using  deep learning techniques  with oversampling and feature augmentation,”  Comput. Methods Programs Biomed., vol. 202, 2021, doi: 10.1016/j.cmpb.2021.105968.
[3] H.  Sun  et  al.,  “IDF  Diabetes  Atlas:  Global,  regional  and  country-level  diabetes  prevalence    estimates  for  2021  and projections for 2045.,” Diabetes Res. Clin. Pract., vol. 183, p. 109119, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.diabres.2021.109119.
[4] Y.  Du,  A.  R.  Rafferty,  F.  M.  McAuliffe,  L.  Wei,  and  C.  Mooney,  “An  explainable  machine  learning-based  clinical decision support system for prediction of gestational diabetes mellitus,” Sci. Rep., vol. 12, no. 1, pp. 1–14, 2022, doi: 10.1038/s41598-022-05112-2.
[5] Y. Mu, X. Liu, and L. Wang, “A Pearson’s correlation coefficient based decision tree and its parallel implementation,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 435, pp. 40–58, 2018, doi: 10.1016/j.ins.2017.12.059.
[6] X. Gu, J. Han, Q. Shen, and P. P. Angelov, Autonomous learning for fuzzy systems: a review, vol. 56, no. 8. Springer Netherlands, 2023.
[7] M. Iglicki, D. Zur, and A. Loewenstein, “Detection of diabetic retinopathy using deep learning analysis,” Retin. Today, vol. 2021, no. September, pp. 42–46, 2021.
[8] J. Wu, S. Pan, X. Zhu, Z. Cai, P. Zhang, and C. Zhang, “Self-adaptive attribute weighting for Naive Bayes classification,” Expert Syst. Appl., vol. 42, no. 3, pp. 1487–1502, 2015, doi: 10.1016/j.eswa.2014.09.019.
[9] S. R. Kamel and R. Yaghoubzadeh, “Feature selection using grasshopper optimization algorithm in diagnosis of diabetes disease,” Informatics Med. Unlocked, vol. 26, p. 100707, 2021, doi: 10.1016/j.imu.2021.100707.
[10]  T. M. Alam et al., “A model for early prediction of diabetes,” Informatics Med. Unlocked, vol. 16, no. January, p. 100204, 2019, doi: 10.1016/j.imu.2019.100204.
[11]  C. Villa-Blanco, C. Bielza, and P. Larrañaga, Feature subset selection for data and feature streams: a review, vol. 56, no. s1. Springer Netherlands, 2023.
[12]  I. Setiaji and A. Z. Fanani, “Optimasi K-means Clustering Dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Menentukan Jumlah Cluster Pada Kanker Serviks,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1463–1473, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6292.
[13]  C. Practice, “IDF releases report of global survey on access to medicines and supplies for people with diabetes,” Diabetes Res. Clin. Pract., vol. 129, pp. 224–225, 2017, doi: 10.1016/j.diabres.2017.06.001.
[14]  R. B. Lukmanto, Suharjito, A. Nugroho, and H. Akbar, “Early detection of diabetes mellitus using feature selection and fuzzy support vector machine,” Procedia Comput. Sci., vol. 157, pp. 46–54, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.08.140.
[15]  R.  Blanquero,  E.  Carrizosa,  P.  Ramírez-Cobo,  and  M.  R.  Sillero-Denamiel,  “Variable  selection  for  Naïve  Bayes classification,” Comput. Oper. Res., vol. 135, p. 105456, 2021, doi: 10.1016/j.cor.2021.105456.
[16]  E.  O.  Omuya,  G.  O.  Okeyo,  and  M.  W.  Kimwele,  “Feature  Selection  for  Classification  using  Principal  Component Analysis  and  Information  Gain,”  Expert  Syst.  Appl.,  vol.  174,  no.  February,  p.  114765,  2021,  doi: 10.1016/j.eswa.2021.114765.
[17]  M. Salvi, U. R. Acharya, F. Molinari, and K. M. Meiburger, “The impact of pre- and post-image processing techniques on deep learning frameworks: A comprehensive review for digital pathology image analysis,” Comput. Biol. Med., vol. 128, p. 104129, 2021, doi: 10.1016/j.compbiomed.2020.104129.
[18]  Q. Xiao et al., “Improving lesion segmentation for diabetic retinopathy using adversarial learning,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 11663 LNCS, pp. 333–344, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-27272-2_29.
[19]  Ö.  F.  Arar  and  K.  Ayan,  “A  Feature  Dependent  Naive  Bayes  Approach  and  Its  Application  to  the  Software  Defect Prediction Problem,” Appl. Soft Comput. J., 2017, doi: 10.1016/j.asoc.2017.05.043.
[20]  L. Zhang, S. Feng, G. Duan, Y. Li, and G. Liu, “Detection of microaneurysms in fundus images based on an attention mechanism,” Genes (Basel)., vol. 10, no. 10, 2019, doi: 10.3390/genes10100817.