## Deteksi Dini Penyakit Alzheimer dengan Algoritma C4.5 Berbasis BPSO ( Binary Particle Swarm Optimization )
Anistya Rosyida [1] , Theopilus Bayu Sasongko [2]*
Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer [1], [2]
Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta, Indonesia
anistya.88@students.amikom.ac.id [1] , theopilus.27@amikom.ac.id [2]
Abstract— Alzheimer's disease is a degenerative disease associated with  memory  loss,  communication  difficulties,  mental  health, thinking  skills,  and  other  psychological  disorders  that  affect  a person's  daily  activities.  Alzheimer's  disease  is  a  disease  that causes  disability  for  people  aged  70  years  and  over  and  is  the seventh highest contributor to death in the world. However, until now  there  has  not  been  found  an  effective  treatment  to  cure Alzheimer's disease. Thus, early detection of Alzheimer's disease is  very  important  so  that  sufferers  of  Alzheimer's  disease  can immediately  receive  intensive  medical  care  so  as  to  reduce  the death rate from Alzheimer's disease. One method that can be used to  detect  Alzheimer's  disease  is  by  utilizing  a  machine  learning algorithm model.  The  machine  learning model  in  this  study was carried out using the Decision Tree C4.5 algorithm classification method  based  on  Binary  Particle  Swarm  Optimization  (BPSO). The C4.5 Decision Tree algorithm is used to classify Alzheimer's disease,  while  the  BPSO  algorithm  is  used  to  perform  feature selection.  By  performing  feature  selection  with  the  BPSO algorithm, the results show that the BPSO algorithm can improve accuracy and can increase the performance of the C4.5 algorithm in the Alzheimer's disease classification process. The results of the accuracy of the C4.5 algorithm using the BPSO feature selection are  greater,  namely  98.2%  compared  to  the  C4.5  algorithm without BPSO feature selection, which is only 96.4%.
Keywords—  Alzheimer's  Disease,  Dementia,  Classification, Decision Tree C4.5, BPSO
Abstrak—Penyakit  Alzheimer  merupakan  suatu  penyakit degenerative  yang  berkaitan  dengan  penurunan  daya  ingat, kesulitan  berkomunikasi,  kesehatan  mental,  keterampilan berpikir,  dan  kecakapan  psikologis  lainnya  yang  memengaruhi seseorang  dalam  melakukan  aktivitas  sehari-hari.  Penyakit Alzheimer  merupakan  penyakit  yang  menjadi  penyebab kecacatan  bagi  manusia  yang  berusia  70  tahun  ke  atas  dan merupakan  penyumbang  kematian  tertinggi  ketujuh  di  dunia. Meskipun  demikian,  sampai  detik  ini  belum  juga  ditemukan pengobatan  efektif  untuk  menyembuhkan  penyakit  Alzheimer. Dengan demikian, deteksi dini penyakit Alzheimer sangat penting agar  para  penderita  penyakit  Alzheimer  dapat  segera mendapatkan  perawatan  medis  yang  intensif  sehingga  dapat mengurangi  angka  kematian  akibat  penyakit  Alzheimer.  Salah satu  metode  yang  dapat  dipergunakan  untuk  deteksi  penyakit Alzheimer  ini  yaitu  dengan  memanfaatkan  model  algoritma machine  learning.  Model  machine  learning  pada  penelitian  ini
dilakukan dengan mempergunakan metode klasifikasi algoritma Decision  Tree  C4.5  berbasis  Binary  Particle  Swarm  Optimization (BPSO).  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  dipergunakan  untuk melakukan  klasifikasi  penyakit  Alzheimer,  sedangkan  algoritma BPSO  dipergunakan  untuk  melakukan  seleksi  fitur.  Dengan melakukan seleksi fitur dengan algoritma BPSO, didapatkan hasil bahwa  algoritma  BPSO  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi  dan dapat  menambah  performa  dari  algoritma  C4.5  pada  proses klasifikasi  penyakit  Alzheimer.  Hasil  accuracy  algoritma  C4.5 dengan menggunakan seleksi fitur BPSO lebih besar yaitu 98,2% dibandingkan  dengan  algoritma  C4.5  tanpa  seleksi  fitur  BPSO yaitu hanya sebesar 96,4%.
Kata  Kunci— Penyakit  Alzheimer,  Dementia,  Klasifikasi, Decision Tree C4.5, BPSO

## I. P ENDAHULUAN
Penyakit Alzheimer merupakan sebuah penyakit penyebab kecacatan bagi manusia berusia 70 tahun ke atas dan merupakan penyumbang kematian tertinggi ketujuh di dunia [1]. Penyakit Alzheimer merupakan sebuah penyakit yang dapat memperburuk  kondisi  seseorang  dari  waktu  ke  waktu  dan biasanya  ditandai  dengan  penurunan  daya  ingat  seseorang. Penyakit Alzheimer merupakan sebuah bentuk demensia paling umum yang terjadi di dunia yaitu mencapai sekitar 60% - 70% kasus [2]. Dementia merupakan sebuah penyakit yang ditandai dengan penurunan kemampuan dalam meningat, berkomunikasi,  dan  juga  beraktivitas.  Penyakit  Alzheimer merupakan  penyakit  yang  menyerang  system  saraf  pada  otak manusia  dimana  secara  permanen  dapat  menyebabkan hilangnya sel neuron dan berakibat pada terhalangnya manusia dalam  menjalankan  aktivitas  sehari-hari  [3].  Penyakit Alzheimer  ini  juga  dapat  menyebabkan  lenyapnya  kecakapan mengingat, kesulitan dalam berkomunikasi, berpikir jernih, dan lebih  parahnya  adalah  terjadinya  peralihan  perilaku  serta kecakapan untuk mengurusi diri sendiri [4]. Dengan demikian, Alzheimer dan dementia merupakan dua hal yang berbeda akan tetapi saling berkaitan.
Penyakit  demensia  tipe  Alzheimer  saat  ini  memengaruhi sekitar  50  juta  orang  diseluruh  dunia,  dimana  jumlahnya
diperkirakan  akan  terus  bertambah  dikemudian  hari  hingga mencapai 82 juta pada tahun 2030 dan bertambah lagi menjadi 152  juta  pada  tahun  2050  [5].  Prevalensi  dari  demensia  tipe Alzheimer,  prevalensinya  akan  terus  bertambah  beriringan dengan pertambahan usia. Prevalensi dementia tipe Alzheimer bagi  perempuan  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  prevalensi dementia  tipe  Alzheimer  bagi  laki-laki.  Prevalensi  demensia tipe Alzheimer bagi laki-laki berumur 65 tahun, prevalensinya sekitar  0,6%,  sedangkan  pada  perempuan  prevalensi  sekitar 0,8% [6]. Meskipun demikian, bukan berarti bahwa orang yang berusia  dibawah  65  tahun  tidak  dapat  menderita  penyakit Alzheimer.  Factor  pemicu  Alzheimer  bagi  orang  berusia dibawah  65  tahun  didasari  pada  kelainan  genetic,  hipertensi, depresi,  kebiasaan  merokok,  obesitas,  serta  factor  aktivitas sosial [7], [8].
Pengobatan  penyakit  Alzheimer  hingga  saat  ini  masih dilakukan  dengan  cara  tradisional  yaitu  dengan  melakukan terapi  [9].  Berbagai  macam  jenis  terapi  telah  dilakukan  oleh para tenaga ahli kesehatan sebagai upaya untuk menyembuhkan penyakit Alzheimer. Akan tetapi, hingga saat ini masih belum dapat dipastikan apakah pengobatan dengan cara tersebut sudah efektif atau masih tergolong berbahaya. Saat ini, banyak  juga instrumen diagnostic dan  pengobatan seperti terapi baru yang dikembangkan,  tetapi  masih  terbatas  pada  konteks  penelitian saja  [10].  Hal  ini  menjadikan  bukti  bahwa  hingga  detik  ini pengobatan  yang  tepat  untuk  mengobati  penyakit  Alzheimer belum  juga  ditemukan.  Dengan  demikian,  dibutuhkan  sebuah system  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  penyakit  Alzheimer yang  dapat  mendeteksi  secara  dini  penyakit  Alzheimer  dan mampu  untuk  mendeteksi  perkembangan  penyakit  Alzheimer selama tahap praklinis [11]. Sehingga harapannya adalah dapat memperlambat  gejala  keparahan  yang  dialami  oleh  para penderita  penyakit  Alzheimer  dan  dapat  mengurangi  angka kematian akibat penyakit Alzheimer.
Penelitian  mengenai  deteksi  penyakit  Alzheimer  sudah banyak  dilakukan  sebelumnya.  Para  peneliti  telah  berusaha untuk  mencari  metode-metode  yang  bisa  dipergunakan  untuk mendeteksi  dengan  cepat  dan  menghasilkan  akurasi  yang tinggi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk deteksi dini  penyakit  Alzheimer  adalah  dengan  memanfaatkan  model machine  learning  metode  klasifikasi.  Penelitian  mengenai deteksi  dini  penyakit  Alzheimer  dengan  model  machine learning metode klasifikasi sudah pernah dilakukan sebelumnya.  Penelitian  tersebut  membandingkan  algoritma Decision Tree , algoritma Logistic Regression , algoritma Naïve Bayes , algoritma Random Forest , dan algoritma Support Vector Machine dimana  algoritma Support  Vector  Machine menghasilkan nilai akurasi tertinggi dan terbaik dibandingkan dengan  empat  algoritma  lain  [12].  Algoritma Support  Vector Machine dapat  lebih  baik  dibandingkan  dengan  algoritma Decision Tree dikarenakan algoritma tersebut dapat memberikan  hasil  terbaik  secara  keseluruhan  pada  semua metriknya.  Akan  tetapi,  pengklasifikasian  pada  algoritma Decision  Tree juga  dapat  mengidentifikasi  fitur  yang  paling diskriminatif  dan  penting  untuk  deteksi  penyakit  Alzheimer
[13]. Selain itu, pada penelitian tersebut juga didapatkan hasil dari  model  algoritma Decision  Tree lebih  mudah  untuk dipahami  dan  diinterpretasikan  [14].  Berdasarkan  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bari  Antor  di  atas,  algoritma Decision Tree tidak memiliki performa yang cukup baik. Akan tetapi, apabila algoritma Decision Tree dilakukan seleksi fitur dengan algoritma PSO, maka hal tersebut dapat meningkatkan performa  dari  algoritma Decision  Tree dengan  ditandai bertambahnya  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  [15].  Algoritma PSO  merupakan  algoritma  optimasi  yang  efektif  untuk memecahkan  masalah  pada  algoritma Decision  Tree .  Hal  ini dikarenakan  algoritma  PSO  dapat  memilih  beberapa  atribut fitur yang relevan dengan iterasi minimum [16].
Penelitian  tentang  klasifikasi  penyakit  Alzheimer  dengan menggunakan  beberapa  model  dari  algoritma Decision  Tree dengan  ditambahkan  seleksi  fitur  berbasis  PSO  juga  pernah dilakukan  sebelumnya.  Penelitian  tersebut  menggunakan beberapa model dari algoritma Decision Tree diantaranya yaitu algoritma  C4.5,  ID3,  CHAID,  dan Random  Forest dengan berbasis  PSO.  Hasil  performa  terbaik  yang  didapatkan  dari penelitian  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  algoritma Decision  Tree model Random  Forest dengan  hasil  akurasi sebelum  dilakukan  seleksi  fitur  dengan  PSO  adalah  sebesar 91.15%, sedangkan setelah dilakukan seleksi fitur dengan PSO didapatkan  hasil  akurasi  sebesar  93.56%  [15].  Meskipun algoritma  PSO  telah  terbukti  efektif  untuk  mengoptimalkan algoritma Decision  Tree ,  akan  tetapi  algoritma  PSO  perlu dimodifikasi menjadi algoritma Binary PSO (BPSO) agar dapat lebih  efektif untuk  menangani  data  diskrit  dan  dapat memilih fitur-fitur yang paling relevan untuk proses klasifikasi penyakit Alzheimer.
Tujuan  dari  dibuatnya  penelitian  ini  adalah  untuk berkontribusi  dalam  bidang  keilmuan  mengenai  deteksi  dini penyakit  Alzheimer  menggunakan  algoritma  C4.5  berbasis BPSO  dan  diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  untuk pengembangan  model  sebagai  acuan  pada  penelitian selanjutnya. Pada pembuatan model untuk deteksi dini penyakit Alzheimer ini dilakukan pada dataset oasis_longitudinal yang didapatkan  dari  website  Kaggle  dengan  berupaya  untuk mencari nilai akurasi terbaik dengan mempergunakan algoritma Decision  Tree C4.5  berbasis  BPSO.  Data-data  dari  dataset tersebut diolah dan direduksi atributnya dengan menggunakan algoritma BPSO, kemudian dibuat model klasifikasinya dengan mempergunakan  algoritma Decision  Tree C4.5.  Penggunaan algroritma  BPSO  diharapkan  dapat  meningkatkan  performa dari  algoritma  C4.5  untuk  melakukan  klasifikasi  penyakit Alzheimer.  Dengan  demikian,  diharapkan  pasien  yang  telah didiagnosa  menderita  penyakit  Alzheimer  lebih  awal  dapat segera  mendapatkan  penanganan  medis  sedini  mungkin, sehingga  kematian  yang  disebabkan  oleh  penyakit  Alzheimer dapat berkurang, mengingat hingga pada saat ini masih belum juga didapati metode penyembuhan yang tepat untuk penyakit Alzheimer.
II. M

## ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  nantinya  akan  membuat  sebuah  model machine  learning yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan penyakit  Alzheimer.  Algoritma  yang  akan  digunakan  untuk mengklasifikasikan  penyakit  Alzheimer  ini  adalah  algoritma C4.5  dan  BPSO  ( Binary  Particle  Swarm  Optimization ). Algoritma  C4.5  dipergunakan  untuk  melakukan  klasifikasi penyakit Alzheimer, sedangkan algoritma BPSO dipergunakan pada proses seleksi fitur dengan harapan agar dapat membentuk akurasi  yang  terbaik  dan  dapat  menambah  performa  proses klasifikasi.  Metode  penelitian  dilaksanakan  dengan  beberapa tahapan  diantaranya  yaitu  pengumpulan  data, preprocessing data, splitting data, klasifikasi dengan algoritma C4.5 sebelum dilakukan seleksi fitur, testing dan evaluasi sebelum dilakukan seleksi  fitur,  seleksi  fitur  mempergunakan  algoritma  BPSO, splitting data  hasil  seleksi  fitur,  klasifikasi  dengan  algoritma C4.5 setelah dilakukan seleksi fitur, dan terakhir adalah testing dan  evaluasi  setelah  dilakukan  seleksi  fitur.  Gambar  1 menampilkan alur dari penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada gambar 1 alur penelitian di atas, dapat dilihat bahwa penelitian  diawali  dari  tahapan  pengumpulan  data  yang didapatkan  dari  website  Kaggle.  Kemudian,  dilanjutkan  ke tahapan setelahnya yaitu preprocessing data. Pada preprocessing data,  data  dilakukan  penambahan  satu  kolom lagi  yaitu  kolom Condition untuk  mempermudah  proses klasifikasi,  kemudian  dilakukan  penanganan  pada missing value -nya,  kemudian  mengubah  data-data  yang  bertipe  objek
diubah  menjadi  numerik, dan  yang  terakhir  adalah  mengubah keseluruhan data menjadi data kategorikal dengan interval data. Selanjutnya, masuk pada tahap splitting data yaitu memisahkan data menjadikan dua bagian yaitu data training dan data testing . Kemudian,  tahapan  selanjutnya  adalah  klasifikasi  dengan algoritma C4.5 sebelum dilakukan seleksi fitur, dan dilanjutkan dengan testing dan  evaluasi  sebelum  dilakukan  seleksi  fitur. Tahapan  selanjutnya  adalah  seleksi  fitur  dengan  algoritma BPSO,  kemudian  setelah  dilakukan  seleksi  fitur,  tahapan selanjutnya  adalah  membagi  data  hasil  seleksi  fitur  menjadi data training dan data testing lagi. Kemudian, baru dijalankan proses  klasifikasi  mempergunakan  algoritma  C4.5  setelah dilakukan seleksi fitur, dan yang terakhir adalah tahap testing dan evaluasi setelah dilakukan seleksi fitur. Pada tahap testing dan evaluasi baik sebelum maupun sesudah dilakukan seleksi fitur,  dilakukan  dengan  menggunakan  metode confusion matrix .

## A. Pengumpulan Data
Dataset  yang  dipergunakan pada  penelitian  ini  merupakan data  sekunder  yang  bernama Oasis  Longitudinal yang didapatkan  dari website Kaggle  Open  Datasets  and  Machine Learning Project . Dataset terdiri dari 373 baris dan 15 kolom dengan  rincian  sebanyak  341  data  menderita  penyakit Alzheimer  dan  sisanya  sebanyak  32  data  tidak  menderita penyakit Alzheimer. Dataset ini tergolong pada distribusi data yang  tidak  seimbang.  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  perbedaan yang  signifikan  antara  jumlah  penderita  penyakit  Alzheimer dengan  yang  tidak  menderita  penyakit  Alzheimer.  Selain  itu, dataset  ini  juga  masih  tergolong  ke  dalam  jumlah  data  yang kecil atau sedikit pada sebuah machine learning .

## B. Preprocessing Data
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  tahap  selanjutnya adalah  melakukan preprocessing data. Preprocessing data  di sini berfungsi untuk meminimalisir kesalahan dan mengoptimalkan  hasil  dari  proses  klasifikasi.  Tahap  pertama dari preprocessing data ini adalah dengan menambahkan satu kolom  baru  pada  dataset  yaitu  kolom Condition untuk memperjelas kolom ASF. Kolom ASF merupakan kolom yang berisi  tentang  hasil  penentuan  pasien  terdeteksi  penyakit Alzheimer atau tidak. Akan tetapi, dikarenakan nilai dari kolom tersebut bertipe data float, maka hal tersebut dapat menyulitkan machine pada proses klasifikasi dan menyulitkan para pembaca untuk memahaminya. Oleh karena itu, ditambahkan satu kolom lagi  yaitu  kolom Condition yang  bertipe  data  object  dan nantinya  akan  di- convert menjadi  tipe  data  numerik  dengan harapan dapat mempermudah machine pada proses klasifikasi dan  memudahkan  para  pembaca  untuk  memahami  dataset tersebut.  Sehingga  pada  penelitian  ini  dataset  yang dipergunakan  adalah  data Oasis  Longitudinal baru  dengan nama oasis_longitudinal-edited yang terdiri dari 373 baris dan 16 kolom dengan rincian sebanyak 341 data menderita penyakit Alzheimer  dan  sisanya  sebanyak  32  data  tidak  menderita penyakit Alzheimer. Dataset ini tergolong pada distribusi data yang  tidak  seimbang.  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  perbedaan yang  signifikan  antara  jumlah  penderita  penyakit  Alzheimer dengan  yang  tidak  menderita  penyakit  Alzheimer.  Table  I
menampilkan  fitur-fitur  dan  deskripsi  dari  fitur-fitur  dalam dataset.
TABLE I.  D ATASET O ASIS L ONGITUDINAL Features Description Subject ID MRI ID Group Visit
MR Delay
M/F Hand ID subject ID MRI Demented / Nondemented Total visit Delayed enhancement MRI (DE-MRI) Gender Right / Left Age Person’s age EDUC Years of education SES Socioeconomic status MMSE CDR Mini-mental state examination Clinical Dementia Rating eTIV Estimated total intracranical volume nWBV Normalized whole brain volume ASF Condition Atlas scaling factor Condition  patient  positive  dementia  or negative dementia
Tahap preprocessing data  yang  kedua  adalah  mengatasi missing value . Pada dataset Oasis Longitudinal ini terdapat 19 missing  value pada  fitur  SES  dan  2 missing  value pada  fitur MMSE.  Cara  yang  digunakan  untuk  mengatasi missing  value ini  adalah  dengan  mengisikan  data  yang  kosong  dengan mempergunakan nilai rata-rata dari masing-masing kolom yang terdapat missing  value .  Selanjutnya,  tahap  ketiga  dari preprocessing data  adalah  mengubah  fitur-fitur  dengan  tipe data object menjadi numerik .  Fitur-fitur  tersebut  diantaranya adalah Subject ID, MRI ID, Hand, Grup, M/F, dan Condition . Kemudian,  tahap  terakhir  dari preprocessing data  ini  adalah mengubah  keseluruhan  data  dari  tipe  data numerik diubah menjadi  data kategorikal dengan  menggunakan  interval  data. Meskipun  algoritma Decision  Tree dapat  digunakan  untuk melakukan  klasifikasi  baik  pada  data kategorikal maupun numerik ,  akan  tetapi  agar  dapat  menghasilkan  performa  yang lebih  optimal,  maka  data  perlu  diubah  menjadi  bertipe kategorikal.

## C. Splitting Data
Pada  tahap splitting data,  dataset  dibagi  dua  membentuk data training dan data testing . Rasio perbandingan pembagian data  adalah  70:30.  Dengan  rinciannya  adalah  70%  atau sebanyak  261  data  dipergunakan  untuk  data training ,  dan sisanya 30% atau sebanyak 112 data dipergunakan untuk data testing . Hasil dari pembagian data training dan data testing ini diantaranya  adalah  data  X_train,  Y_train,  X_test,  dan  Y_test. Data X merupakan data atribut, sedangkan data Y merupakan data target.
Alasan dipilihnya rasio perbandingan data training dan data testing 70:30  adalah  adanya  keterbatasan  dataset  yang dipergunakan.  Pada  penelitian  ini  dataset  yang  dipergunakan merupakan dataset yang tergolong kecil atau sedikit dan hanya berjumlah  373  data  saja.  Dengan  membuat  data testing yang cukup  besar  dengan  mengambil  sebanyak  30%  data,  dapat menghasilkan  performa  yang lebih  baik  jika  diperbandingkan dengan rasio perbandingan data training dan data testing 80:20
serta  90:10.  Hal  ini  juga  sesuai  dengan  penelitian  yang  telah dilaksanakan  sebelumnya  dengan  mempergunakan  dataset yang  sama,  didapatkan  hasil  bahwa  rasio  perbandingan  data training dan data testing 70:30 memberikan kinerja model yang lebih baik dibandingkan dengan rasio 80:20 [12] dan [9].

## D. Feature Selection dengan BPSO
Binary  Particle  Swarm  Optimization (BPSO)  merupakan hasil  modifikasi  dari  algoritma  sebelumnya  yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) dimana algoritma ini menggunakan metode  pendekatan  meta-heuristik  yang  terinspirasi  dari sekumpulan  burung  dan  ikan  [17].  Algoritma  PSO dikembangkan  menjadi  algoritma Binary PSO  (BPSO) bertujuan  untuk  memudahkan  dalam  melakukan  seleksi  fitur. Hal  ini  dikarenakan  pada  data  diskrit,  seleksi  fitur  dengan algoritma  BPSO  lebih  efektif  karena  dilakukan  dengan menggunakan  nilai  biner  dan  dapat  memilih  fitur-fitur  yang paling relevan. Alasan dipilihnya algoritma BPSO dikarenakan algoritma  ini  memiliki  perilaku  konvergensi  yang  cepat, fleksibel, dan efisien [18]. Algoritma BPSO dapat lebih cepat dan efisien karena algoritma ini menggunakan nilai biner (1 dan 0)  sehingga  dapat  memudahkan machine untuk  melakukan pemilihan fitur dalam waktu relative singkat.
Tahapan  seleksi  fitur  dengan  algoritma  BPSO  adalah sebagai berikut [19]:
1) Menginisiasi nilai parameter yang dibutuhkan, nilai
batas iterasi, cognitive learning (c1), social learning (c2), dan inertia weight (w).
2) Menginisiasi posisi dan kecepatan awal dari seluruh partikel.  Pembentukan  kecepatan  awal  partikel  dibuat  dengan nilai default 0, kemudian pada penentuan posisi awal partikel ditentukan random dengan  nilai  0  atau  1.  Inisiasi  partikel  ini dipergunakan  untuk  menyeleksi  fitur-fitur  yang  akan dipergunakan untuk klasifikasi dengan algoritma C4.5.
3) Memperkirakan  nilai fitness setiap  partikel  dengan menjalankan  klasifikasi  mempergunakan  algoritma  C4.5. Partikel  yang  nilainya  1  akan  dipergunakan  untuk  klasifikasi, sedangkan partikel yang bernilai 0 tidak digunakan. Sehingga diperoleh hasil accuracy dari algoritma C4.5 merupakan nilai fitness nya.
4) Menetapkan nilai Pbest dan Gbest. Nilai Pbest akan di- design persis  dengan  nilai  posisi  awal  partikel.  Sedangkan pada iterasi setelahnya, Pbest ditetapkan dengan memilih nilai fitness paling  tinggi  dari  posisi  partikel  pada  tiap  iterasinya. Kemudian nilai Gbest ditetapkan dengan mengacu partikel pada Pbest dengan nilai fitness paling tinggi.
5) Pengecekan  kondisi  selesai  berdasar  pada  jumlah iterasi  yang  sudah  dilalui.  Apabila  jumlah  perulangan  belum sampai  batas  maksimum  iterasi,  maka  akan  diteruskan  ke tahapan update kecepatan  dan  penentuan  posisi  baru.  Akan tetapi,  apabila  jumlah  perulangan  telah  mencapai  maksimum
iterasi, maka telah diperoleh hasil seleksi fitur paling baik dari nilai Gbest di iterasi paling akhir.
6) Pembaruan  kecepatan  untuk  menetapkan  arah kemana partikel akan  melakukan perpindahan dan juga untuk membenarkan  posisi  awal.  Persamaan  (1)  merupakan  rumus untuk update kecepatan pada algoritma BPSO.
𝑣 ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤 = 𝑤 ∗   𝑣 ⅈ𝑑 𝑜𝑙𝑑 + 𝑐 1 𝑟 1 (𝑝𝑏 ⅈ𝑑 𝑜𝑙𝑑 − 𝑥 ⅈ𝑑 𝑜𝑙𝑑 ) +   𝑐 2 𝑟 2 (𝑔𝑏 ⅈ𝑑 𝑜𝑙𝑑 − 𝑥 ⅈ𝑑 𝑜𝑙𝑑 ) (1)
Keterangan:
𝑣 ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤
: velocity partikel baru 𝑣 ⅈ𝑑 𝑜𝑙𝑑
: velocity partikel lama 𝑥 ⅈ𝑑 𝑜𝑙𝑑 : titik partikel lama 𝑟 1 𝑑𝑎𝑛 𝑟 2
: nilai random antara 0 atau 1
𝑐 1 : factor cognitive learning 𝑐 2 : factor social learning 𝑤 : bobot inersia 𝑔𝑏 : Gbest ( global best ) 𝑝𝑏 : Pbest ( personal best )
7) Penentuan  posisi  baru.  Posisi  partikel  pada  BPSO sesuai  namanya  yaitu  harus  di- convert ke  dalam  nilai  biner dengan  interval  [0,1].  Agar  dapat  memberikan  batasan  nilai kecepatan  dari  setiap  partikel,  maka  perlu  dilaksanakan transformasi limiting .  Persamaan  (2)  merupakan  rumus  pada transformasi limiting .  Sedangkan  (3)  merupakan  rumus sigmoid.
𝑥 ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤 = { 0,    𝑠ⅈ𝑔𝑚𝑜ⅈ𝑑 (𝑣ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤) ≤ 𝑟𝑎𝑛𝑑
1,   𝑠ⅈ𝑔𝑚𝑜ⅈ𝑑 (𝑣ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤) > 𝑟𝑎𝑛𝑑
(2)
Keterangan:
𝑥 ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤 : titik partikel baru
𝑣 ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤 : velocity partikel baru
rand : nilai random antara 0 dan 1
𝑠𝑖𝑔𝑚𝑜𝑖𝑑 (𝑣 ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤 ) =
1 1 + 𝑒 −𝑣ⅈ𝑑 𝑛𝑒𝑤 (3)
8) Apabila  telah  sampai  pada  iterasi  maksimal,  maka hasil dari seleksi fitur paling baik sudah didapatkan dari partikel Gbest di iterasi paling akhir.

## E. Klasifikasi dengan Algoritma C4.5

## Algoritma C4.5 merupakan penyempurnaan dari algoritma
Decision  Tree sebelumnya  yaitu  algoritma  ID3  yang  hanya dapat  dipergunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  data kategorikal saja [20]. Selain itu, algoritma ID3 juga tidak dapat menampilkan  hasil  akurasi  apabila  terdapat noise pada  data. Oleh  karena  itu,  algoritma  ID3  disempurnakan  menjadi algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  dapat  dipergunakan  untuk menjalankan  klasifikasi  prediktif  baik  untuk  data  kategorikal maupun  numerik  [21].  Selain  itu,  algoritma  C4.5  juga  dapat
membangun  model  yang  mudah  untuk  dipahami  dan ditafsirkan.  Alasan  lain  dipilihnya  algoritma  C4.5  ini  adalah algoritma  ini  memiliki  keunggulan  dalam  mengelola  data dengan missing  value dan  dapat  menciptakan  pedoman  yang sederhana serta mudah untuk diinterpretasikan dan paling cepat dibandingkan dengan algoritma-algoritma lainnya [22]. Selain itu,  algoritma  C4.5  juga  merupakan  sebuah  algoritma  yang sangat  kuat  dan  terkenal  untuk  melakukan  klasifikasi  dan prediksi  [23].  Hal  ini  dikarenakan  algoritma  C4.5  membuat pohon  keputusan  secara default melalui  proses  pemangkasan. Sehingga,  dapat  terbentuk  pohon  keputusan  yang  lebih  kecil dan sederhana.
Tahapan klasifikasi dengan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut [19]:
1) Melakukan  data training sesuai  fitur-fitur  yang terpilih pada tahap seleksi fitur dengan algoritma BPSO.
2) Menghitung gain  ratio dari  setiap  atribut.  Sebelum menghitung gain  ratio ,  terlebih  dahulu  menghitung  nilai entropy total.  Persamaan  (4)  merupakan  rumus  untuk menghitung entropy total.  Persamaan  (5)  merupakan  rumus untuk menghitung nilai gain . Persamaan (6) merupakan rumus untuk menghitung split info . Kemudian yang terakhir yaitu (7) untuk menghitung nilai gain ratio nya.
𝐸𝑛𝑡𝑜𝑝𝑦 (𝑆)   = 𝛴 ⅈ=1 𝑛 −  𝑝𝑖  ∗  𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (4) Keterangan:
S : kumpulan kasus pi : perbandingan antara Si terhadap S n
: jumlah partisi S
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑜𝑝𝑦 (𝑆)   −   𝛴 ⅈ=1 𝑛 |𝑆ⅈ| |𝑆| ∗  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖)
(5) Keterangan: S : kumpulan kasus A : atribut |𝑆 ⅈ | : jumlah kasus pada partisi ke-i |𝑆|
: jumlah kasus dalam s n
: jumlah partisi atribut A
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆, 𝐴)   = −𝛴 ⅈ=1 𝑛 𝑆ⅈ 𝑆 𝑙𝑜𝑔 2 𝑆ⅈ 𝑆 (6)
Keterangan: S : kumpulan kasus A : atribut 𝑆 ⅈ : banyak sampel pada atribut i
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑎)   = 𝑔𝑎ⅈ𝑛 (𝑎) 𝑠𝑝𝑙ⅈ𝑡 (𝑎) (7)
Keterangan:
𝑔𝑎𝑖𝑛 (𝑎) : nilai gain
𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 (𝑎) : nilai split
3) Menentukan root node atau node pada bagian paling atas  dari  pohon  keputusan  dengan  cara  memilih  atribut  yang
bernilai gain  ratio paling  tinggi.  Selanjutnya  buat rule berdasarkan atribut terpilih tersebut.
4) Melakukan  perhitungan  kembali gain  ratio pada seluruh  atribut  kecuali  pada  atribut  yang  telah  dipilih  atau atribut yang telah menjadi node pada perulangan sebelumnya.
5) Menentukan  nilai gain  ratio paling  tinggi  untuk dijadikan  sebagai internal  node atau node dari  sebuah percabangan.  Selanjutnya  buat rule berdasarkan  pada  atribut yang sudah dipilih tersebut.
6) Apabila atribut dari internal node belum signifikan dalam menentukan kelas prediksi, maka perlu dilakukan ulang langkah  4)  dan  5)  hingga rule yang  dibuat  mencapai  kriteria yang ditetapkan untuk mencapai kelas prediksi yang signifikan. Akan  tetapi,  apabila  atribut  telah  memenuhi  kriteria,  maka perulangan sudah bisa dihentikan dan pohon keputusan sudah terbentuk.

## F. Evaluasi
Pada
tahap evaluasi ini dilakukan dengan mempernggunakan confusion  matrix . Confusion  matrix dapat menggambarkan  bagaimana  model  dapat  melakukan  prediksi dengan benar dan bagaimana model melakukan prediksi secara salah [24]. Pada confusion matrix hal-hal yang akan dievaluasi diantaranya adalah nilai akurasi, precission, recall , dan juga f1- score . Confusion  matrix mengkategorikan  prediksi  benar dengan  menggunakan  nilai true  positif dan true  negative, sedangkan  untuk  kategori  prediksi  salah  dilakukan  dengan menggunakan nilai false positive dan false negative [25]. Table II  menampilkan  table  dari confusion  matrix .  Table  III menampilkan penjelasan dari confusion matrix .
TABLE II.  C ONFUSION M ATRIX Actual True False Predicted Class True True Positive (TP) False Positive (FP) False False Negative (FN) True Negative (TN)
TABLE III.  P ENJELASAN C ONFUSION M ATRIX Confusion Matrix Description True Positive True Negative False Positive False Negative Banyak  data  positif  terdeteksi  dengan benar oleh system Banyak  data  negative  terdeteksi  dengan benar oleh system
Banyak data positive terdeteksi salah oleh system
Banyak  data  negative  terdeteksi  salah oleh system
Setelah  dilakukan  proses  evaluasi  dengan  menggunakan confusion  matrix ,  tahap  selanjutnya  adalah  mengetahui performa hasil dari system. Untuk mengetahui performa hasil dari  system  juga  dilakukan  dengan confusion  matrix menggunakan satuan ukur evaluasi diantaranya yaitu accuracy, precision, recall , dan f1-score . Pada penentuan gabungan tolak ukur  terbaik  dalam  algoritma  BPSO  dilakukan  dengan memanfaatkan  nilai  rata-rata accuracy dan  waktu  komputasi BPSO sebagai satuan ukur evaluasi. Sedangkan pada scenario klasifikasi algoritma C4.5 tanpa seleksi fitur dan dengan seleksi fitur  BPSO  dilakukan  dengan  mempergunakan  nilai  rata-rata dari accuracy, precision, recall, f1-score , dan waktu komputasi algoritma  C4.5  sebagai  satuan  ukur  evaluasi  [19].  Persamaan (8)  merupakan  rumus  menghitung  nilai accuracy .  Persamaan (9)  merupakan  rumus  menghitung  nilai precision .  Persamaan (10) merupakan rumus menghitung nilai recall . Persamaan (11) merupakan rumus menghitung nilai f1-score .
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (8)
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (9)
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (10)
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 (𝑃𝑟𝑒𝑐ⅈ𝑠ⅈ𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐ⅈ𝑠ⅈ𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (11)

## III. H ASIL D AN A NALISIS
Pada  bagian  ini  berisi  tentang  penjelasan-penjelasan mengenai  hasil  dan  analisis  dari  pemilihan  fitur  dengan algoritma  BPSO,  pembuatan  model,  klasifikasi  dengan algoritma C4.5, dan klasifikasi dengan algoritma C4.5 + BPSO.

## A. Pemilihan Fitur dengan Algoritma BPSO
Pemilihan  fitur  dengan  algoritma  BPSO  dilakukan menggunakan  nilai  konstanta c1 dan c2 adalah  0.5,  nilai konstanta w adalah  0.9,  maksimum  iterasi  adalah  30,  dan ukuran populasi partikelnya adalah 2. Dengan rincian tersebut, didapatkan hasil pemilihan fitur yang dapat dilihat pada table IV berikut ini. Dimana nilai 1 merupakan fitur terpilih, sedang nilai  0  merupakan  fitur  yang  tidak  terpilih.  Table  IV menampilkan  hasil  pemilihan  fitur  dengan  menggunakan algoritma BPSO.
TABLE IV.  H ASIL P EMILIHAN F ITUR
Subject
ID
MRI ID Group Visit MR Delay M/F Hand Age EDUC SES MMSE CDR eTIV nWBV ASF 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1
Hasil  dari  pemilihan  fitur  menggunakan  algoritma  BPSO didapatkan hasil bahwa fitur yang terpilih menurut seleksi fitur dengan algoritma BPSO ini diantaranya adalah Subject ID, MRI
ID,  Group,  Visit,  MR  Delay,  M/F,  Hand,  Age,  EDUC,  SES, MMSE,  CDR,  nWBV, dan ASF .  Sedangkan  fitur  yang  tidak terpilih  adalah  fitur eTIV .  Fitur-fitur  terpilih  tersebut
merupakan fitur yang akan digunakan untuk klasifikasi dengan algoritma  C4.5  dan  fitur  yang  tidak  terpilih  tidak  akan digunakan untuk klasifikasi.

## B. Hasil Pembuatan Model
Pada pembuatan model ini menggunakan jumlah data total sebanyak 373 data. Data keseluruhan dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing . Pada pembuatan model ini, data training yang  digunakan  adalah  sebanyak  261  data  atau merupakan  70%  dari  keseluruhan  data  yang  ada.  Kemudian, fitur-fitur yang digunakan untuk membuat model ini merupakan fitur-fitur  yang  berhasil  dipilih  dari  proses  pemilihan  fitur sebelumnya.  Gambar  2  menampilkan  hasil  model  pohon keputusan.

## Gambar 2. Hasil Model Pohon Keputusan
Pada gambar 2 hasil model pohon keputusan di atas, dapat dilihat bahwa root node pada pohon keputusan tersebut adalah ASF,  dimana  fitur  ASF  ini  merupakan  fitur  terpenting  yang akan  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  akhir  yaitu memprediksi pasien positif Alzheimer atau negative Alzheimer.
Dari root node ASF ini memiliki dua cabang True dan False , dimana cabang true ini sudah selesai dan tidak perlu dilakukan perhitungan  ulang,  sedangkan  cabang false perlu  dilakukan perhitungan  ulang  kembali.  Selanjutnya  cabang  kelas false menghasilkan dua cabang lagi yaitu salah satunya membentuk anak  cabang  SES.  Kemudian,  anak  cabang  SES  juga membentuk  dua  cabang  yaitu  anak  cabang  Group  dan  anak cabang MRI ID. Anak cabang Group membentuk dua cabang yang salah satunya adalah anak cabang EDUC. Sedangkan anak cabang MRI ID membentuk dua cabang yang sama-sama sudah selesai semua perhitungannya. Selanjutnya anak cabang EDUC membentuk dua cabang dimana salah satunya merupakan anak cabang  Subject  ID.  Anak  cabang  Subject  ID  membentuk  dua cabang lagi dan salah satunya merupakan node SES. Terakhir anak cabang SES juga membentuk dua cabang yang sama-sama sudah selesai perhitungannya.

## C. Klasifikasi dengan Algoritma C4.5
Pada tahap klasifikasi dengan algoritma C4.5 ini dilakukan dengan mempergunakan data testing dengan jumlah 30% dari data keseluruhan atau sebanyak 112 data. Pengujian model ini dilakukan  dengan  mempergunakan confusion  matrix .  Dengan menggunakan confusion  matrix ini,  maka  nantinya  akan menghasilkan  nilai  akurasi, precision,  recall, dan f1-score . Table  V  menampilkan  hasil confusion  matrix dari  proses klasifikasi dengan algoritma C4.5.
TABLE V.  H ASIL C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA C4.5 Actual True False Predicted Class True 5 1 False 3 103
Pada table  V di atas, dapat  ditarik kesimpulan bahwa dari 112  data  yang  digunakan  untuk testing ,  sebanyak  108  data dapat  diklasifikasikan  dengan  benar  dan  sisanya  yaitu  4  data diklasifikasikan  salah.  Berdasarkan  hasil  dari  table confusion matrix di  atas,  dapat  diketahui  pula  nilai  akurasi, precision, recall , dan f1-score nya. Table VI menampilkan hasil performa dari model algoritma C4.5.
TABLE VI.  H ASIL P ERFORMA D ARI M ODEL C4.5 Pengujian Model Precision Recall F1-Score Tidak Menderita (0) 0.62 0.83 0.71 Menderita (1) 0.99 0.97 0.98 Akurasi 96.4
Pada  table  VI  di  atas,  didapatkan  hasil  perhitungan  dari model yang dibuat dengan nilai akurasi sebesar 96.4%, dengan nilai precision 0.62 (tidak menderita penyakit Alzheimer) dan 0.99  (menderita  penyakit  Alzheimer),  kemudian  nilai recall 0.83 (tidak menderita penyakit Alzheimer) dan 0.97 (menderita penyakit Alzheimer), serta nilai f1-score 0.71 (tidak menderita penyakit Alzheimer) dan 0.98 (menderita penyakit Alzheimer).

## D. Klasifikasi dengan Algoritma C4.5 + BPSO
Pada  tahap  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  +  BPSO  ini juga  dilakukan  dengan  menggunakan  data testing dengan jumlah  30%  dari  data  keseluruhan  atau  sebanyak  112  data. Pengujian model ini dilakukan dengan menggunakan confusion matrix .  Dengan  menggunakan confusion  matrix ini,  maka nantinya akan menghasilkan nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score .  Table  VII  menampilkan  hasil confusion  matrix dari proses klasifikasi dengan algoritma C4.5 + BPSO.
TABLE VII.  H ASIL C ONFUSION M ATRIX A LGORITMA C4.5 + BPSO
Actual True False Predicted Class True 6 2 False 0 104
Pada table VII di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa dari 112  data  yang  digunakan  untuk testing ,  sebanyak  110  data dapat  diklasifikasikan  dengan  benar  dan  sisanya  yaitu  2  data diklasifikasikan  salah.  Berdasarkan  hasil  dari  table confusion matrix di  atas,  dapat  diketahui  pula  nilai  akurasi, precision, recall ,  dan f1-score nya.  Table  VIII  menampilkan  hasil performa dari model algoritma C4.5 + BPSO.
TABLE VIII.  H ASIL P ERFORMA D ARI M ODEL C4.5 + BPSO Pengujian Model Precision Recall F1-Score Tidak Menderita (0) 1 0.75 0.86 Menderita (1) 0.98 1 0.99 Akurasi 98.2
Pada  table  VIII  di  atas,  didapatkan  hasil  perhitungan  dari model yang dibuat dengan nilai akurasi sebesar 98.2%, dengan nilai precision 1.00 (tidak menderita penyakit Alzheimer) dan 0.98  (menderita  penyakit  Alzheimer),  kemudian  nilai recall 0.75 (tidak menderita penyakit Alzheimer) dan 1.00 (menderita penyakit Alzheimer), serta nilai f1-score 0.86 (tidak menderita penyakit Alzheimer) dan 0.99 (menderita penyakit Alzheimer).

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penjelasan  dari  penelitian  yang  sudah dilaksanakan  di  atas,  dapat  kita  simpulkan  bahwa  proses klasifikasi  penyakit  Alzheimer  dengan  mempergunakan algoritma  BPSO  untuk  melakukan  seleksi  fitur  terbukti  dapat meningkatkan  performa  dari  algoritma  C4.5  yang  ditandai dengan  meningkatknya  nilai  akurasi  dari  sebesar  96.4% menjadi 98.2%. Hal ini dapat terjadi dikarenakan teknik seleksi fitur dengan algoritma BPSO pada klasifikasi dengan algoritma C4.5  dapat  menghindari  data  yang  bersifat noise dalam pembentukan  pohon  keputusan,  serta  mampu  memilih  fitur- fitur yang relevan tanpa menghilangkan informasi penting dari data  tersebut  karena  fitur-fitur  yang  dipilih  sudah  dapat merepresentasikan data  yang diklasifikasikan.  Sehingga,  hasil performa dari model algoritma C4.5 + BPSO dapat lebih baik dibandingkan dengan performa dari model algoritma C4.5 saja.
Adapun  saran  yang  mungkin  dapat  dilakukan  oleh  para peneliti  selanjutnya  yaitu  para  peneliti  bisa  menggunakan dataset dengan jumlah yang lebih besar atau kompleks dengan harapan dapat memeroleh hasil yang semakin baik dan efektif.

## D AFTAR P USTAKA
[1] D. Kestel, “WHO Towards a dementia plan: a WHO guide. Geneva: World Health Organization,” 2021.
[2] WHO Global action plan on the public health response to dementia 2017  -  2025.  Geneva:  World  Health  Organization .  2017.  [Online]. Available: http://apps.who.int/bookorders.
[3] S.  Khotimatul  Wildah,  S.  Agustiani,  M.  S.  Rangga  Ramadhan,  W. Gata, H. Mahmud Nawawi, and S. Nusa Mandiri, “Deteksi Penyakit Alzheimer  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Correlation Based  Feature  Selection,” JURNAL  INFORMATIKA ,  vol.  7,  no.  2, pp. 166–173, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji [4]
J.  S.  Birks  and  R.  J.  Harvey,  “Donepezil  for  dementia  due  to Alzheimer’s  disease,” Cochrane  Database  of  Systematic  Reviews , vol.  2018,  no.  6.  John  Wiley  and  Sons  Ltd,  Jun.  18,  2018.  doi: 10.1002/14651858.CD001190.pub3.
[5] A. Martin Prince et al. , “World Alzheimer Report 2015 The Global Impact  of  Dementia  An  AnAlysIs  of  prevAlence,  IncIDence,  cosT
AnD TrenDs.” [Online]. Available: www.alz.co.uk/worldreport2015corrections [6] K. Nisa Berawi, E. Cania Bustomi, M. Rokok dalam Meningkatkan Risiko Penyakit Alzheimer, and H. Mulya Budiman, “Hasril Mulya Mekanisme Rokok  dalam Meningkatkan  Risiko Penyakit Alzheimer.”
[7] L.  Rizzi,  I.  Rosset,  and  M.  Roriz-Cruz,  “Global  epidemiology  of dementia:  Alzheimer’s  and  vascular  types,” Biomed  Res  Int ,  vol. 2014, 2014, doi: 10.1155/2014/908915.
[8] K.  Nisa  and  R.  Lisiswanti,  “Kandita  Mahran  Nisa  dan  Rika Lisiswanti|  Faktor  Risiko  Demensia  Alzheimer  MAJORITY  I Volume 5 I Nomor 4 I Oktober,” 2016.
[9] F.  Akbar,  “Jurnal  Politeknik  Caltex  Riau  Komparasi  Algoritma Machine Learning Untuk Memprediksi Penyakit Alzheimer,” 2022. [Online]. Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/
[10] C. Song et al. , “Immunotherapy for Alzheimer’s disease: targeting β- amyloid and beyond,” Translational Neurodegeneration , vol. 11, no. 1.  BioMed  Central  Ltd,  Dec.  01,  2022.  doi:  10.1186/s40035-022- 00292-3.
[11] H. Hampel et al. , “Precision pharmacology for Alzheimer’s disease,” Pharmacological Research , vol. 130. Academic Press, pp. 331–365, Apr. 01, 2018. doi: 10.1016/j.phrs.2018.02.014.
[12] M. Bari Antor et al. , “A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms  to  Predict  Alzheimer’s  Disease,” J  Healthc  Eng ,  vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/9917919.
[13] A.  Vyas,  F.  Aisopos,  M.  E.  Vidal,  P.  Garrard,  and  G.  Paliouras, “Identifying  the  presence  and  severity  of  dementia  by  applying interpretable  machine  learning  techniques  on  structured  clinical records,” BMC Med Inform Decis Mak , vol. 22, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1186/s12911-022-02004-3.
[14] Z.  Abidin,  E.  Nurhana,  Permata,  and  F.  Ulum,  “ANALISIS PERBANDINGAN  ALGORITMA  DECISION  TREE  C4.5  DAN C5.0  PADA  DATA  KARYAWAN  BERPOTENSI  PROMOSI JABATAN,” 2023. [Online]. Available: www.kaggle.com
[15] R. A. Saputra et al. , “Detecting Alzheimer’s Disease by the Decision Tree Methods Based on Particle Swarm Optimization,” in Journal of Physics:  Conference  Series ,  IOP  Publishing  Ltd,  Nov.  2020.  doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012025.
[16] T.  R.  Sivapriya,  A.  R.  N.  B.  Kamal,  and  P.  R.  J.  Thangaiah, “Ensemble Merit Merge Feature Selection for Enhanced Multinomial Classification  in  Alzheimer’s  Dementia,” Comput  Math  Methods Med , vol. 2015, 2015, doi: 10.1155/2015/676129.
[17] W.  Wiharto,  E.  Suryani,  and  V.  Cahyawati,  “The  methods  of  duo output  neural  network  ensemble  for  prediction  of  coronary  heart
disease,” Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and Informatics ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  50–57,  Mar.  2019,  doi: 10.11591/ijeei.v7i1.458.
[18] J.  Too,  A.  R.  Abdullah,  N.  M.  Saad,  and  W.  Tee,  “EMG  feature selection and classification using a Pbest-guide binary particle swarm optimization,” Computation , vol. 7,  no. 1,  2019,  doi: 10.3390/computation7010012.
[19] I. G. A. M. Pratama et al. , “Diagnosis Penyakit Ginjal Kronis dengan Algoritma C4.5, K-Means dan BPSO,” 2022.
[20] M.  Ardiansyah,  A.  Sunyoto,  and  E.  T.  Luthfi,  “Edumatic:  Jurnal Pendidikan  Informatika  Analisis  Perbandingan  Akurasi  Algoritma Naïve Bayes dan C4.5 untuk Klasifikasi Diabetes,” vol. 5, no. 2, pp. 147–156, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3424.
[21] M. Qois Syafi, “Increasing Accuracy of Heart Disease Classification on  C4.5  Algorithm  Based  on  Information  Gain  Ratio  and  Particle Swarm  Optimization  Using  Adaboost  Ensemble,” Journal  of Advances in Information Systems and Technology , vol. 4, no. 1, 2022,
[Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/jaist
[22] M.  Burhan  Hanif  and  G.  Guntoro  Setiaji,  “Meningkatkan  Kinerja Decision  Tree  C4.5  Dengan  Seleksi  Fitur  Korelasi  Pearson  Pada Deteksi  Penyakit  Diabetes,” Indonesian  Journal  of  Computer Science , vol. 11, pp. 685–695, Aug. 2022.
[23] Y. Irawan, “Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Prediksi Kelayakan Calon Pendonor Darah Dengan Klasifikasi Data Mining,” vol. 2, no. 4, pp. 181–189, 2021.
[24] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis  Sentimen  Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.
[25] F.  Rofii,  G.  Priyandoko,  M.  I.  Fanani,  and  A.  Suraji,  “Vehicle Counting  Accuracy  Improvement  By  Identity  Sequences  Detection Based on Yolov4 Deep Neural Networks,” TEKNIK , vol. 42, no. 2, pp. 169–177, Aug. 2021, doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019.