Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.4.693 Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 693-701 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## PCOS DISEASE CLASSIFICATION USING FEATURE SELECTION RFECV AND EDA WITH KNN ALGORITHM METHOD
Nadhira Triadha Pitaloka 1 , Kusnawi *2
1,2 Informatics, Faculty of Computer Science, Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia Email: 1 nadhira.pitaloka@students.amikom.ac.id , 2 khusnawi@amikom.ac.id
(Article received: January 15, 2023; Revision: January 28, 2023; published: August 18, 2023)

## Abstract
Polycystic ovary syndrome is an endocrine disorder of the ovaries that causes hormonal disturbances in women of reproductive age, where androgen secretion in the ovaries of women with Polycystic Ovary Syndrome (PCOS) is  excessive  compared  to  normal  women.  This  usually  occur  in  women  with  obesity  which  is  characterized  by irregular menstrual cycles, chronic anovulation, hyperandrogenism, and even infertility. Efforts are used to treat this disease in  the form of hormone therapy, laparoscopic ovarian  drilling, and in-vitro fertilization. However, these  three  therapies  are  focused  on  symptomatic  therapy  and  are  less  effective  in  treating  PCOS-related infertility. Detecting PCOS disease early is very necessary so that prevention and treatment can be carried out immediately. Therefore, a classification is carried out to detect PCOS disease by being able to analyze data that has a high  degree of accuracy. The method used for the classification  of PCOS disease is using  the K Nearest Neighbor (KNN), method which previously carried out the feature selection process, namely the Exploratory Data Analysis (EDA), method which is used for the data analysis process by means of an analysis approach to data to find out the most accurate method and using the Recursive Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV) selection method which ranks the features based on their level of importance to the prediction process. Further, the  data  classification  process  uses  the  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  algorithm.  The  results  of  the Exploratory Data Analysis (EDA) feature selection process produce 10 data attributes that are used and are continued by the Recursive  Feature  Elimination  and  Cross-Validation  (RFECV)  process  by  producing  the  7  most  important attributes used and finally the K-Nearest Neighbors (KNN) method has a high level high accuracy by producing an accuracy value of 93%, precision 82%, recall 100%, and F1 score 90%.
Keywords : EDA, KNN, PCOS, RFECV.

## KLASIFIKASI PENYAKIT PCOS MENGGUNAKAN FEATURE SELECTION RFECV DAN EDA DENGAN METODE ALGORITMA KNN

## Abstrak
Sindrom  ovarium  polikistik  merupakan  kelainan  endokrin  pada  ovarium  yang  menyebabkan  terganggunya hormonal pada wanita usia reproduksi  dimana sekresi  androgen pada ovarium  wanita dengan Polycystic Ovary Syndrome (PCOS)  berlebih  dibandingkan  dengan  wanita  normal.  Hal  ini  biasanya  terjadi  pada  wanita  dengan obesitas  yang  ditandai  oleh  ketidak  teraturan  siklus  menstruasi,  anovulasi  kronis,  hiperandrogenisme  bahkan adanya  infertilitas.  Upaya  yang  digunakan  untuk  mengobati  penyakit  ini  berupa  terapi  hormon, laparoscopic ovarian drilling , dan in-vitro fertilization . Akan tetap ketiga terapi tersebut terfokus pada terapi simptomatis dan kurang efektif dalam mengatasi infertilitas terkait PCOS.  Mendeteksi penyakit PCOS sejak dini sangat diperlukan agar pencegahan dan pengobatan dapat segera dilakukan. Oleh karena itu dilakukan klasifikasi untuk mendeteksi penyakit  PCOS  dengan  dapat  menganalisis  data  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tinggi.  Metode  yang  digunakan untuk  klasifikasi  penyakit PCOS  ini yaitu menggunakan metode K Nearest  Neighbor (KNN) yang sebelumnya dilakukan proses selection feature yaitu metode Exploratory Data Analysis (EDA) yang digunakan untuk proses analisis  data  dengan  cara    pendekatan  analisis  terhadap  data  untuk  mengetahui  metode  yang  paling  akurat  dan dengan  metode  seleksi Recursive  Feature  Elimination  and  Cross-Validation (RFECV)  yang  mengurutkan ( rangking )  fitur  berdasarkan  tingkat  pentingnya  terhadap  proses  prediksi.  Selanjutnya  proses  klasifikasi  data menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN).  Hasil  dari  proses feature  selection  Exploratory  Data Analysis (EDA) dihasilkan 10 data atribut yang digunakan dan dilanjutkan proses Recursive Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV) dengan dihasilkan 7 atribut terpenting yang digunakan dan terakhir proses metode K-Nearest Neighbors (KNN) memiliki tingkat akurasi tinggi dengan menghasilkan nilai akurasi 93%, precision 82%, recall 100%, dan F1 Score 90%.
Kata kunci : EDA, KNN, PCOS, RFECV.

## 1. PENDAHULUAN
PCOS ( Polycystic Ovary Syndrome ) merupakan kelainan endokrin pada ovarium yang menyebabkan terganggunya hormonal pada wanita usia reproduksi. Wanita  dengan  penyakit  ini  memiliki  risiko infertilitas  yang  tinggi.  Penderita  PCOS  sebanyak 50% diantaranya mengalami keterlambatan menstruasi lebih dari siklus normal yaitu di antara 21 sampai  dengan  35  hari  dan  20%  belum  atau  tidak mendapatkan menstruasi pertamanya sampai dengan usia  15  tahun.  Gejala  kelainan  ini  biasanya  ditandai dengan  menstruasi  yang  tidak  teratur,  kelebihan hormon androgen ( hyperandrogenism ), dan polikistik ovarium  yang  dapat  dilihat  pada  saat  tes  USG ( ultrasound ) [1] [2].  Wanita penderita PCOS sendiri memiliki dua kriteria dari tiga kriteria tersebut.
Penyebab  PCOS  diantaranya  pola  hidup  tidak sehat,  sering  mengkonsumsi junk  food ,  kelebihan insulin,  dan  kelainan  genetik  yang  bisa  berasal  dari keturunan  keluarga.  Jika  ibu  atau  kakak  perempuan mengalami  PCOS  maka  wanita  tersebut  juga  akan memiliki  risiko  yang  sama.  Dalam  jangka  panjang PCOS  dapat  membuat  komplikasi  dan  gangguan antara  lain  kanker  pada  ovarium,  kanker  pada endometrium  yang  disebabkan  karena  faktor-faktor seperti  kelebihan  berat  badan,  kelebihan  hormon estrogen, dan infertilitas yang dimiliki wanita dengan penderita  PCOS,  kanker  pada  payudara  penderita PCOS  yang memiliki jumlah hormon  estrogen yang tinggi  hingga  berlebihan  dapat  meningkatkan  risiko terkenanya  kanker  payudara  yang  disebabkan  oleh tingginya hormon estrogen pada wanita, kanker pada kardiovaskular (jantung dan pembuluh darah) dengan faktor  penyebabnya  adalah  kelebihan  berat  badan, hipertensi,  diabetes,  usia,  kolesterol,  dan  merokok [3][4].
Menurut WHO pada tahun 2015, sebanyak 5,8% dari  8.612  wanita  usia  22-28  tahun  mengalami penyakit  PCOS.  Upaya  yang  digunakan  untuk mengobati  penyakit  ini  berupa  terapi  hormon, laparoscopic ovarian drilling , dan in-vitro fertilization .  Akan  tetap  ketiga  terapi  tersebut terfokus  pada  terapi  simptomatis  dan  kurang  efektif dalam  mengatasi  infertilitas  terkait  PCOS  [1][5]. Mendeteksi  penyakit  PCOS  sejak  dini  sangat diperlukan  agar  pencegahan  dan  pengobatan  dapat segera  dilakukan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan teknologi  untuk  mendeteksi  penyakit  ini  yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi.
Penelitian  ini  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor (KNN). Dimana penelitian sebelumnya [5]
membahas pendeteksi PCOS menggunakan klasifikasi  ANN  dengan  tingkat  akurasi  90,09%. Penelitian  [3]  membahas  perbandingan  klasifikasi SVM  dan  KNN  untuk  mendeteksi  kanker  dengan tingkat  akurasi  berturut-turut  85,60%  dan  98,54%.
Penelitian [6][7] membahas klasifikasi penyakit liver dan  algoritma  genetika  menggunakan  metode  KNN dengan  normalisasi  dan  seleksi  fitur  untuk meningkatkan  nilai  akurasi.  Berdasarkan  penelitian- penelitian  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan metode  KNN  karena  memiliki  prinsip  sederhana, sering digunakan untuk klasifikasi, dan memiliki nilai akurasi  yang  tinggi  [3][7].  Selain  itu,  penelitian  ini menggunakan feature  selection  Exploratory  Data Analysis (EDA)  dan Recursive  Feature  Elimination and  Cross-Validation (RFECV). Exploratory  Data Analysis (EDA)  merupakan  teknik  pencarian heuristik untuk menemukan hubungan yang signifikan  antara  variabel  secara  keseluruhan  dalam dataset  atau  kumpulan  data  yang  besar  [8].  RFECV merupakan  proses  rekursif  yang  mengurutkan ( rangking )  fitur  berdasarkan  tingkat  pentingnya terhadap  proses  prediksi.  Pada  setiap  iterasi,  fitur ranking yang  penting  diukur  dan  fitur  yang  kurang relevan  dihilangkan  [9].  Kedua feature tersebut digunakan  untuk  mengefisiensi  proses  klasifikasi agar  mendapatkan  hasil  klasifikasi  yang  lebih  baik dari  sebelumnya  [8][9]. Dataset yang  digunakan diambil  dari Kaggle Polycystic  Ovary  Syndrome (PCOS)  yang  diperoleh  dari  10  rumah  sakit  yang berbeda di Kerala, India.
Penelitian  ini  ditujukan  untuk  membantu  para ahli  medis  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasi penyakit  PCOS  menggunakan  metode  algoritma KNN  dengan feature  selection Recursive  Feature Elimination and  Cross-Validation (RFECV)  dan
Exploratory Data Analysis (EDA) dengan menggunakan  bahasa  pemrograman python untuk mendapatkan hasil analisis data yang tingkat akurasi tinggi.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar  1  menunjukkan  alur  penelitian  yang melalui  beberapa  tahap,  yaitu  dari dataset PCOS, Preprocessing 1 , Exploratory Data Analysis (EDA), Preprocessing 2 , Recursive Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV),  klasifikasi  dengan K- Nearest Neighbor (KNN), dan Evaluasi.

## 2.1. Data PCOS
Pada tahap pertama penelitian dilakukan dengan pengumpulan data. Data yang digunakan berupa data publik  dari  PCOS: Data  Cleaning  and  Feature Importances yang  sudah  banyak  digunakan  oleh peneliti. Dataset ini  berisikan  dua  data  csv,  yaitu PCOS_infertility.csv yang ditunjukkan pada Tabel  1 dan data without infertility_final.csv yang ditunjukkan  pada  Tabel  2  dan  untuk dataset dapat diunduh pada url:
https://www.kaggle.com/code/noelmat/pcos-data- cleaning-and-feature-importances/ .
Gambar 1. Alur Penelitian Tabel 1. PCOS_infertility.csv
Sl.
No
Patie nt File No. PCO S (Y/N ) I   beta- HCG(mIU/m L) II    beta- HCG(mIU/m L) AMH(ng/m L) 1  10001 0 1.99 1.99 2.07 2  10002 0 60.8 1.99 1.53 3  10003 1 494.08 494.08 6.63 4  10004 0 1.99 1.99 1.22 5  10005 0 801.45 801.45 2.26 6  10006 0 237.97 1.99 6.74 7  10007 0 1.99 1.99 3.05 8  10008 0 100.51 100.51 1.54 9  10009 0 1.99 1.99 1 10  10010 0 1.99 1.99 1.61 ….. . …... …... …... …... …... 541 10541 1 1.99 1.99 20
Tabel 2. Data without infertility_final.csv
Sl.
No Patient File No. PCOS (Y/N) Age (yrs) Weight (Kg) ... Endometrium (mm) 1 10001 0 28 44.6 …... 8.5 2 10002 0 36 65 …... 3.7
3 10003 1 33 68.8 …... 10 4 10004 0 37 65 …... 7.5
5 10005 0 25 52 …... 7 6 10006 0 36 74.1 …... 8 7 10007 0 34 64 …... 6.8 8 10008 0 33 58.5 …... 7.1 9 10009 0 32 40 …... 4.2 10 10010 0 36 52 …... 2.5 …. ….... ….... ….... …....  …... ….... 541 10541 1 23 82 …... 6.9

## 2.2. Preprocessing 1
Preprocessing merupakan  salah  satu  tahapan dalam  melakukan mining data  sebelum  menuju  ke tahap pemprosesan. Preprocessing dilakukan melalui cara  eliminasi  data  yang  tidak  sesuai.  Dalam  proses ini  data  akan  diubah  dalam  bentuk  yang  akan  lebih dipahami  oleh  sistem.  Melalui  data preprocessing memungkinkan  proses mining akan  berjalan  dengan lebih efektif dan efisien [10]. Data yang telah melalui
Pra-pemrosesan merupakan data yang sudah melalui beberapa tahap pembersihan.
Tahap  yang  dilakukan  pada Preprocessing  1 yaitu  melakukan  data cleaning dengan  dua  langkah pertama  mengganti  data  yang  kosong  atau null dengan  mengisi  data  dengan  rata-rata  ( mean )  pada data  csv PCOS_infertility.csv serta  mengecek  43 atribut yang dilanjutkan dengan menggabungkan data PCOS_infertility.csv dengan  data without  infertility _final.csv .

## 2.3. Exploratory Data Analysis (EDA)
Exploratory  Data  Analysis (EDA)  merupakan teknik  pencarian  heuristik  untuk  menemukan hubungan  yang  signifikan  antara  variabel  secara keseluruhan dalam dataset atau kumpulan data yang besar.  Pada  tahap  ketiga  ini  dilakukan  proses Exploratory Data Analysis ( EDA), yaitu proses untuk menentukan  atribut  apa  yang  akan  digunakan. Exploratory Data Analysis (EDA) memiliki karakteristik  fleksibel  yang  diperlukan  untuk melakukan  identifikasi  dan  investigasi  suatu fenomena  yang  muncul  pada  saat  melakukan penelitian empiris. Pengaplikasian Exploratory Data Analysis (EDA)  tergantung  pada  konteks  dan tergantung pada rincian analisis [8][11].
Tujuan Exploratory  Data  Analysis (EDA) adalah mencari pola data. Exploratory Data Analysis (EDA) juga digunakan diantaranya untuk mengoptimalkan pengetahuan mengenai data, menghasilkan  variabel  yang  penting,  mendeteksi outlier , anomali pada data, dan menguji asumsi awal [11][12]. Hal-hal inilah yang dapat digunakan dalam memperkaya analisis data dan membantu mengoptimalkan hasil klasifikasi.

## 2.4. Preprocessing 2
Tahap setelah dilakukan proses EDA dilanjutkan dengan Preprocessing  ke 2 yaitu dengan melakukan  proses Interquartile  Range (IQR)  dan mengisi data null dengan fungsi mean .
a. Interquartile Range (IQR)
IQR  adalah interquartile  range atau  rentang antar  kuartil  dari  sekumpulan  data.  IQR  digunakan dalam  analisis  statistik  untuk  membantu  menarik kesimpulan  mengenai  sekumpulan  data  [13].  IQR lebih  sering  digunakan  daripada range karena  tidak menyertakan  data  paling  luar.  Nilai  IQR  dapat diperoleh menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐼𝑄𝑅  = 𝑄 3 − 𝑄 1 (1)
Keterangan:
IQR = Jarak antar kuartil 𝑄 3 = Kuartil ke-3
𝑄 1
= Kuartil ke-1
Rumus untuk 𝑄 1 , yaitu:
𝑄 1 =  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 − 𝑛 4 (2)

## 696 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 693-701
Rumus untuk 𝑄 3 , yaitu:
𝑄 3 =  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑘𝑒 − 3𝑛 4 (3)
Keterangan: n = Banyaknya data
Pada  tahap  keempat  ini  dilakukan  perhitungan outliers . Outliers adalah data  sampel yang memiliki karakteristik berbeda daripada mayoritas data sampel. Misalnya,  nilainya  terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah dibandingkan  sebagian  besar  data  sampel  yang lainnya. Dalam analisis kelompok, kehadiran outliers perlu dideteksi sebab akan mengganggu analisis. Bila data  telah  tersedia  untuk  mendeteksi  keberadaan outliers , maka dapat dilakukan dengan menggunakan dua cara, yaitu: menggunakan z-score dan boxplot .
b. Mengisi data null dengan fungsi mean
Setelah dilakukan pengecekan data Interquartile Range (IQR) dilanjutkan dengan pengecekan apakah terdapat data null dan jika ditemukan data null maka akan  dilanjutkan  dengan  pengisian  data null dengan nilai rata-rata ( mean ) pada atribut yang terdapat data null .

## 2.5. Recursive Feature Elimination and Cross-

## Validation (RFECV)
Metode  seleksi  RFECV  pada  dasarnya  adalah proses  rekursif  yang  mengurutkan  ( rangking )  fitur berdasarkan  tingkat  pentingnya  terhadap  proses prediksi. Ranking tersebut dapat dihitung menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM) kernel linear [12][14]. Untuk klasifikasi biner, SVM  membentuk  fungsi  linear,  seperti  yang dirumuskan pada Persamaan 4.
𝐷(𝑥)   =  𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑥. 𝑤)

## (4)
Dimana  x  menandakan  vektor input dan  w menandakan  vektor  yang  tegak  lurus  terhadap hyperplane yang terbentuk dari fungsi linear.
Pada  tahap  keenam  ini  dilakukan  pengecekan kembali  menggunakan feature  selection  Recursive Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV). Metode  RFECV  menghasilkan ranking dengan variasi  yang tinggi atau dengan kata lain metode ini sangat  sensitif  terhadap training  set .    RFECV mengatasi permasalahan tersebut dengan penggunaan cross validation . Cross validation memberi kesempatan  pada  seluruh  untuk  menjadi testing  set sebanyak k-1, dimana dataset k adalah jumlah partisi pada cross  validation .  Dengan cross  validation , metode  RFECV  akan  lebih  stabil  dan  lebih  handal dalam pengurutan fitur [7][15].

## 2.6. Klasifikasi dengan KNN (K- Nearest
Neighbor)
Algoritma Nearest  Neighbor  Retrieval ( K- Nearest  Neighbor atau  K-NN)  adalah  sebuah algoritma untuk melakukan klasifikasi terhadap objek dengan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat
dengan  objek  tersebut  (k  =  1)  [3][12].  Tahap  ini menggunakan  klasifikasi  dengan  algoritma K- Nearest Neighbor ( KNN) dengan menentukan nilai k dengan pengecekan yang menghasilkan tingkat error yang paling rendah yang dilakukan pada nilai k yaitu 1  -  15.  Rumus  untuk  menghitung  bobot  kemiripan ( similarity )  dengan Nearest  Neighbor digunakan rumus Euclidean ,  seperti  yang  dirumuskan  pada Persamaan 5.
𝑑 𝑖𝑗 =   √∑ 𝑚 𝑗=1 (𝑥 𝑖𝑗 − 𝑐 𝑘𝑗 ) 2 (5)
Keterangan: 𝑑 𝑖𝑗 = Jarak 𝑥 𝑖𝑗 = Sampel Data 𝑐 𝑘𝑗 = Data Uji j = Variabel Data m = Dimensi Data Cara kerja algoritma KNN diperlukan penentuan data latih, data uji, dan nilai k. Selanjutnya, data  latih  diurutkan  berdasarkan  hitungan  jarak terdekat  antara data uji dan data latih. Dan terakhir, diambil  rata-rata  data  latih  terkecil  sesuai  jumlah  k untuk  menentukan kelas regresi. Berikut proses alur perhitungan menggunakan metode K-Nearest
Neighbors [12].
1. Menentukan parameter k
2. Menghitung  jarak  antara  data  yang  akan dievaluasi dengan semua pelatihan
3. Mengurutkan jarak yang terbentuk
4. Menentukan jarak yang terdekat sampai nilai k
5. Memasangkan kelas yang sesuai
6. Mencari  jumlah  kelas  yang  terdekat  dan menetapkan kelas tersebut untuk dievaluasi.

## 2.7. Evaluasi
Ini  Pada  tahap  terakhir  dilakukan  evaluasi klasifikasi  menggunakan Confusion  Matrix dengan perhitungan accuracy , precision , recall , dan f1 score . Confusion matrix merupakan salah satu metode yang dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode  klasifikasi.  Pada  dasarnya confusion  matrix mengandung  informasi  yang  membandingkan  hasil klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil klasifikasi  yang  seharusnya  [16].  Ada  empat  istilah yang merupakan representasi hasil proses klasifikasi pada confusion  matrix ,  yaitu True  Positive , True Negative ,  False Positive ,  dan  False Negative .  Nilai True  Negative (TN)  merupakan  jumlah  data  negatif yang  terdeteksi  dengan  benar,  sedangkan False Positive (FP)  merupakan  data  negatif  namun terdeteksi  sebagai  data  positif.  Sementara  itu, True Positive (TP) merupakan data positif yang terdeteksi benar. False Negative (FN) merupakan kebalikan dari True Positive , sehingga data posifit, namun terdeteksi sebagai data negatif.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 +𝐹𝑁 × 100% (6)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 𝐹𝑃 +𝑇𝑃 × 100% (7)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝐹𝑁 +𝑇𝑃 × 100% (8)
Keterangan:
● TP  adalah True  Positive ,  yaitu  jumlah  data positif  yang  terklasifikasi  dengan  benar  oleh sistem.
● TN  adalah True  Negative ,  yaitu  jumlah  data negatif  yang  terklasifikasi  dengan  benar  oleh sistem.
● FN  adalah False  Negative ,  yaitu  jumlah  data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
● FP  adalah False  Positive ,  yaitu  jumlah  data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem. Nilai akurasi dapat diperoleh dengan Persamaan 6. Nilai presisi menggambarkan jumlah data kategori positif  yang  diklasifikasikan  secara  benar  dibagi dengan  total  data  yang  diklasifikasi  positif.  Presisi dapat diperoleh dengan Persamaan 7. Sementara itu, recall menunjukkan  berapa  persen  data  kategori positif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh sistem. Nilai recall diperoleh dengan Persamaan 8.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap pertama yang dilakukan pada penelitian ini, yaitu menggunakan dataset dengan file csv yang diunduh  dari Kaggle yaitu PCOS_infertility.csv dan data without infertility _final.csv . Proses pertama kali yang  dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  data yang  ada  pada  Gambar  2  yaitu  untuk dataset PCOS_infertility.csv dengan menggunakan 43 atribut yaitu dengan total data 541 data.
Gambar 2.  Atribut PCOS_infertility.csv
Pada
Gambar 2 dari data 541 PCOS_infertility.csv  dilanjutkan  dengan  proses Preprocessing 1 yang dilakukan dengan pengecekan
dataset PCOS_infertility.csv dan  terdapat  data unamed  :42 .  Selanjutnya  dilanjutkan  proses drop atribut untuk menghilangkan data unamed :42 , tidak hanya data unamed :42 namun  ditemukan juga data kosong  atau null pada  atribut Marriage  Status(Yrs) , Fast Food(Y/N) , AMH(ng/Ml) yang terdapat total data 540  yang  seharusnya  untuk  total  data  541.  Untuk mengatasi  data  kosong  atau null dilakukan  dengan mengisi  data  tersebut  menggunakan  nilai  rata-rata ( mean ) agar data pada atribut bisa menjadi sama yaitu dari 540 menjadi 541. Kemudian langkah selanjutnya dilakukan proses menggabungkan dataset PCOS_infertility.csv dengan  dataset data without infertility _final.csv dengan menambahkan 5 atribut yang  ada  pada  data  set data without  infertility _final.csv pada  Gambar  3,  yaitu Patient  File  No., PCOS (Y/N) , I beta-HCG(mIU/mL) , II beta- HCG(mIU/mL) ,  dan AMH(ng/mL) .  Khusus  untuk atribut Sl.No , PCOS(Y/N) , AMH(ng/mL)
ditambahkan  dibelakang  atributnya “_y” sehingga untuk nama atribut menjadi Sl.No_y , PCOS(Y/N)_y , AMH(ng/mL)_y , hal ini dilakukan agar tidak menjadi data double antara  dataset PCOS_infertility.csv dan dataset data without infertility _final.csv .
Gambar 3. Atribut data without infertility _final.csv
Setelah dilakukan penggabungan data dilanjutkan dengan proses Exploratory Data Analysis
(EDA)  yang  dimulai  dari  proses  pengecekan ketidakseimbangan data PCOS. Gambar 4 menunjukkan bahwa adanya ketidakseimbangan data PCOS. Hal ini dapat dilihat bahwa pada jumlah data kategori 0 (tidak penderita PCOS) memiliki jumlah 2 kali  lipat  dari  jumlah  data  kategori  1  (penderita PCOS). Imbalance data atau ketidakseimbangan data yang terjadi dapat  menyebabkan kasus dimana hasil klasifikasi  mempunyai  tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi  tetapi  hanya  satu  kategori  data  yang terklasifikasi secara tepat sehingga dapat disimpulkan bahwa model klasifikasi yang dihasilkan tidak bagus.
Dari data ketidakseimbangan, agar dataset pada data PCOS menjadi seimbang dilakukan split dataset yaitu  dibagi  menjadi  data testing sebesar 15%  dan data training 85%.  Setelah dataset seimbang dilakukan  proses Exploratory  Data  Analysis (EDA) yaitu  menampilkan  atribut  yang  sering  digunakan. Pada penelitian ini hasil dari proses Exploratory Data Analysis (EDA)  diambil  10  atribut  yang  digunakan, yaitu atribut Follicle_No.(R) , Follicle_No.(L) ,
hair_growth(Y/N) , Skin_darkening
(Y/N) , Cycle_length(days) , Cycle(R/I) , Weight_gain(Y/N) , AMH(ng/mL) , Fastfood(Y/N) , dan Pimples(Y/N) .
Gambar 5. Hasil proses EDA
Proses  selanjutnya  untuk  menggunakan  10 atribut dari proses Exploratory Data Analysis (EDA) dilakukan  untuk drop atribut  yang  tidak  digunakan. Setelah  dilakukan  proses drop atribut  dilanjutkan dengan  proses Interquartile  Range (IQR)  untuk pengecekan  data outlier dari  10  atribut  hasil Exploratory Data Analysis (EDA) dan pada Gambar 6  menampilkan  proses Interquartile  Range (IQR) yang  terdapat  data  batas  bawah,  batas  atas,  dan outlier . Jika data pada atribut ditemukan data outlier maka akan muncul bulatan pada outlier sesuai  pada Gambar 6 sedangkan jika tidak ada data outlier maka tidak  akan  muncul  bulatan  pada outlier yang contohnya pada Gambar 7.Proses Interquartile Range (IQR)  dilakukan  hanya  pada  5  atribut  yaitu  pada atribut Cycle(R/I) , Cycle_length(days) , AMH(ng/mL) , Follicle_No.(R), dan Follicle_No.(L) karena untuk 5 atribut Weight_gain(Y/N) , hair_growth(Y/N) , Skin_darkening (Y/N) , dan Fast_food_(Y/N) untuk isi dari  atribut  tersebut  adalah    1  dan  0  yang  berarti  1 terindikasi  penyakit  PCOS  dan  0  tidak  terindikasi penyakit PCOS.
Dalam  proses Interquartile  Range (IQR) ditemukan  data outlier pada  atribut Cycle(R/I) sebanyak 0 data outlier , Cycle_length(days) sebanyak 77  data outlier , AMH(ng/mL) sebanyak  52  data outlier , Follicle_No.(R) sebanyak 6 data outlier , dan Follicle_No.(L) sebanyak  0  data outlier .  Dari pengecekan outlier menghasilkan  total  data  541 menjadi 448 data.
Gambar 6. Proses IQR Follicle_No.(L)
Gambar 7. Proses IQR Follicle_No.(R)
Setelah  dilakukan  pengecekan Interquartile Range (IQR)  dilakukan Preprocessing 2  dengan mengecek  nilai  kosong  atau  nilai null pada  10  data atribut  yang  sudah  dilakukan  proses Interquartile Range (IQR)  dan  ditemukan  nilai  kosong  atau  nilai null pada Cycle_length(days) , Follicle_No.(R) ,  dan Follicle_No.(R) yang ada pada Gambar 8.

## Gambar 8. Data RFECV
Untuk  mengisi  nilai  kosong  atau  nilai null tersebut  maka  dilakukan  proses  pengisian  nilai kosong atau nilai null dengan nilai rata-rata ( mean) . Setelah diisi dengan nilai rata-rata ( mean) dilanjutkan dengan  dilakukan  standarisasi  data  agar  dapat dilanjutkan  dengan  proses Recursive  Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV).
Gambar 9. Data RFECV
Proses sebelum Recursive Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV) dilakukan split data menjadi  10%  data testing dan  90%  data training . Dengan  proses Recursive  Feature  Elimination  and Cross-Validation (RFECV) dilakukan proses pengecekan  atribut  mana  yang  paling  optimal  yang akan  digunakan  pada  proses  klasifikasi K  Nearest Neighbor (KNN)  dengan  menggunakan  10  atribut yang sebelumnya sudah dilakukan proses Preprocessing 2 dan menggunakan Cross Validation 10  k fold dan  dari  proses Recursive  Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV) menghasilkan 7 atribut terpenting atau optimal yaitu pada atribut Follicle_No.(L) , Fastfood(Y/N) , hair_growth(Y/N) , Cycle_length(days) , Weight_gain(Y/N) , AMH(ng/mL) ,  dan Cycle(R/I) yang ada pada Gambar 9. Setelah itu dilakukan proses perubahan  data  yang  akan  digunakan  yaitu  dengan menggunakan  7  data  atribut  dari  proses Recursive Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV) yang  akan  dilanjutkan  dengan  proses K  Nearest Neighbor ( KNN).
Gambar 10. Hasil k terbaik
Sebelum dilakukan klasifikasi dengan menggunakan K  Nearest  Neighbor  ( KNN),  pada tahap  pertama  dilakukan  proses  penentuan  nilai  k dengan pengecekan nilai k dengan tingkat error yang rendah yang dilakukan pada nilai k yaitu 1 - 15. Pada pada Gambar 10 menghasilkan nilai k terbaik dengan tingkat error yang rendah yaitu pada nilai k = 6 yang akan  digunakan  untuk  proses  evaluasi  dengan menggunakan Confusion Matrix.
Tabel 3. Hasil Pengujian No Pengujian Hasil Pengujian 1 Akurasi 93% 2 Recall 82% 3 Precision 100% 4 F1 Score 90% Pada  Tabel  3  hasl  pengujian  adalah  data  dari hasil proses pengujian klasifikasi K -Nearest Neighbor  ( KNN)  menggunakan Confusion  Matrix dengan  menghasilkan  pengujian accuracy sebesar 93%, recall sebesar  82%, precision sebesar  100  %, dan F1 Score sebesar 90 %.

## 4. DISKUSI
Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian  ini  menggunakan feature  selection
Exploratory Data Analysis (EDA) yang
menghasilkan 10 data yang digunakan dan dilakukan pengecekan kembali  menggunakan feature selection Recursive Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV)  yang  menghasilkan  7  atribut  terpenting, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  klasifikasi K- Nearest  Neighbor  ( KNN)  dengan  menghasilkan akurasi 93%.
Penelitian yang dilakukan oleh Hendrawan yang melakukan  penelitian  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor  ( KNN)  dengan  normalisasi  dan seleksi  fitur  untuk  mengklarifikasi  penyakit  liver. Algoritma  ini  digunakan  karena  memiliki  prinsip sederhana  dan  mudah  digunakan,  tetapi  memiliki nilai akurasi yang relatif rendah. Pada penelitian ini, nilai akurasi yang paling tinggi ketika menggunakan normalisasi min-max dengan seleksi fitur Information Gain dan Gain  Ratio  Ratio ,  nilai  rata-rata  yang digunakan untuk mengisi kekosongan data yaitu nilai k = 10.[2]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Naufal  dimana penelitian dilakukan pada jenis kanker. Penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor ( KNN) dan  metode  SVM  yang  mampu  menghasilkan  hasil akurasi tertinggi yaitu sebesar 98.54%. Namun SVM sangat  sensitif  dalam  memilih  nilai  parameter  yang digunakan  sehingga  perlu  menggunakan  kombinasi kernel  dan parameter yang tepat guna menghasilkan akurasi yang maksimal.[3]
Berbeda dengan penelitian yang dilakukan Fajar pada penerapan metode K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menentukan ikan cupang menggunakan deteksi tepi canny dan invariant menggunakan  Matlab, menghasilkan nilai akurasi rata-rata sebesar 68,5714%  dengan  jumlah  yang  terdeteksi  dengan baik  sebanyak  48  data  dan  22  data  tidak  terdeteksi dengan akurat dari total 70 data latih.  Pengujian yang telah  dilakukan  menggunakan  data  uji  terhadap  20 citra  menghasilkan  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar 70%, dengan jumlah data yang terdeteksi dengan baik adalah  sebanyak  14  data  dan  6  data  tidak  terdeteksi dengan baik, dan hasil akurasi yang kurang baik dapat disebabkan  oleh  bentuk  sirip  dan  ekor  ikan  cupang yang tidak menentu.[17].

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  melakukan  proses klasifikasi  yang  melalui  7  tahapan  yaitu  dari download  dataset PCOS  pada Kaggle dengan menggunakan  dua data  set file  csv  yaitu PCOS_infertility.csv dan  data without  infertility _final.csv ,  dilanjutkan Preprocessing  1 dengan mengubah nilai kosong atau data null dan menghapus atribut yang tidak digunakan, selanjutnya dilanjutkan dengan proses Exploratory Data Analysis (EDA) dan dari  proses  tersebut  digunakan  10  atribut  kemudian dilanjutkan  proses Preprocessing  2 dengan  proses IQR dan mengisi nilai kosong atau data null dengan menggunakan mean ,  selanjutnya  dilakukan  proses Recursive Feature Elimination and Cross-Validation (RFECV)  yang  menghasilkan  7  atribut  terpenting atau optimal kemudian dilanjutkan klasifikasi dengan metode K-Nearest  Neighbor  ( KNN),  dan  evaluasi. Kemudian  dilanjutkan  dengan  proses K-Nearest Neighbor  ( KNN)  dengan  menghasilkan  7  data terpenting  selanjutnya  dilakukan  klasifikasi  dengan K-Nearest Neighbor ( KNN) dengan menentukan nilai k terbaik yaitu nilai k = 6 dan tahap terakhir dilakukan proses  evaluasi    yang  menghasilkan  nilai accuracy sebesar 93%,  nilai precision sebesar 100%,  nilai recall sebesar 82%, dan nilai F1 Scores sebesar 90%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kasih ditujukan kepada Universitas Amikom Yogyakarta serta Program Studi S1 Informatika Fakultas Ilmu Komputer atas support dalam mengadakan riset kolaborasi penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Maggyvin and M. I. Barliana, “ Literature Review :  Inovasi  Terapi Polycystic  of  Ovary Syndrome (PCOS)  Menggunakan Targeted Drug  Therapy  Gen CYP19  RS2414096,”
Farmaka ,  vol. 17, no. 1, pp. 107-118, 2019, doi: 10.24198/jf.v17i1.20829.g10054
[2] A. Hendrawan, L. M. Huizen, A. P. R. Pinem, and  D.  A.  Wicaksana,  “Implementasi
Pemilihan  Fitur  Metode Wrapper dan
Embedded dalam Prediksi Ketepatan
Kelulusan Mahasiswa,” Pros. Sem. Nas. Pen.
dan  Peng.  Kep.  Masy.  (SNPPKM  2021) , 2021.
[3] S.  A.  Naufal,  A.  Adiwijaya,  and  W.  Astuti, “Analisis  Perbandingan  Klasifikasi Support Vector  Machine (SVM)  dan K-Nearest Neighbors (KNN)  untuk  Deteksi  Kanker dengan  Data Microarray ,” JURIKOM  (Jur.
Ris. Kom.) , vol. 7, no. 1, pp. 162-168, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.2014 .
[4] M.  S.  Wibawa  and  K.  D.  P.  Novianti,
“Reduksi Fitur Untuk Optimalisasi Klasifikasi  Tumor  Payudara  Berdasarkan data  Citra  FNA,” E-Proceedings  KNS&I
STIKOM Bali , pp. 73-78, 2017.
[5] T.  L.  Basuki,  J.  Jondri,  and  U.  N.  Wisesty,
“Deteksi Polycystic  Ovarian  Syndrome (PCOS) Menggunakan Klasifikasi Microarray Data dengan Algoritma Artificial Neural  Network (ANN) Backpropagation dan Principal  Component  Analysis ,” e- Proceeding  of  Engineering ,  vol.  5,  no.  3,
2018.
[6] S.  Zulaikhah,  A.  Aziz,  and  W.  Harianto, “Optimasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor
(KNN) dengan Normalisasi dan Seleksi Fitur untuk  Klasifikasi  Penyakit  Liver,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6,  no.  2,  pp.  439-445,  2022,  doi: 10.36040/jati.v6i2.4722 .
[7] R.  T.  Prasetio,  “Seleksi  Fitur  dan  Optimasi Parameter K-NN Berbasis Algoritma Genetik Pada Dataset Medis”, Jurnal Responsif: Riset Sains dan Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 213-
221, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.319 .
[8] E.  D.  Wahyuni,  A.  A.  Arifiyanti,  and  M. Kustyani, “ Exploratory Data Analysis dalam Konteks  Klasifikasi  Data Mining ,” ReTII (Rek.  Tek.  Indus.  Infor  XIV) ,  pp.  263-269, 2019.
[9] I.  Pratama,  A.  Y.  Chandra,  and  P.  T.
Prasetyaningrum, “Seleksi Fitur dan Penanganan Imbalanced Data menggunakan RFECV dan ADASYN,” Jur.  Eks.  Inf. ,  vol.
11, no. 1, pp. 38-49, 2021, doi:
10.30864/eksplora.v11i1.578 .
[10] A.  Ardiyansyah,  P.  A.  Agustia,  and  R. Maulana, “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi  Data Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid  Miner ,” Jurnal Khatulistiwa  Informatika ,  vol.  6,  no.  1,  pp. 20-28, 2018, doi: 10.31294/jki.v6i1.3799.g2437 .
[11] F.  V.  P.Samosir,  L.  P.  Mustamu,  E.  D. Anggara,  A.  I.  Wiyogo,  and  A.  Widjaja,
“ Exploratory Data Analysis terhadap Kepadatan  Penumpang  Kereta  Rel  Listrik,”
Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem
Informasi (JuTISI) , vol. 7, no. 2, pp. 449-467, 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i2.3700.
[12] M.  D.  Nurmalasari,  K.  Kusrini,  and  S. Sudarman,  “Komparasi  Algoritma Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbor untuk Membangun Pengetahuan Diagnosa Penyakit Diabetes”, Jurnal Komtika , vol. 5, no. 1, pp. 52-59, 2021.
[13] M. S. Faradisa, “Implementasi IQR-SMOTE Untuk  Mengatasi  Ketidakseimbangan  Kelas Pada  Klasifikasi  Diabetes  Menggunakan K- Nearest  Neighbors ,” JIK  (Jurnal  Ilmu
Komputer) , vol. 15, no. 1, pp. 48-60, 2022.
[14] R. Permatasari and A. Wibowo,
Nadhira Triadha Pitaloka, et al., PCOS DISEASE CLASSIFICATION USING FEATURE SELECTION RFECV … 701
“ Implementation of Support Vector Machine
- Recursive Feature Elimination for
MicroRNA  Selection  in  Breast  Cancer Classification ,” Jurnal EECCIS , vol. 14, no.
1,
pp.
1-5, 2020,
doi:
10.21776/jeeccis.v14i1.602 .
[15] M. L. Huang, Y. H. Hung, W. M. Lee, R. K. Li,  and  B.  R.  Jiang,  “ SVM-FRE  Based Feature Selection  and  Taguchi  Parameters
Optimization for Multiclass SVM Classifier ,” Hindawi  Publishing ,  vol.  2014,  pp.  1-10, 2014, doi: 10.1155/2014/795624 .
[16] A.  Amiruddin  and  R.  Ishak,  “Implementasi
Seleksi  Fitur  Klasifikasi  Waktu  Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Correlation Matrix With Heatmap ,” Jambura Journal  of Electrical  and  Electronics  Engineering (JJEEE) , vol. 4, no. 2, pp. 169-174, 2022.
[17] S.  Fajar,  E.  W.  Hidayat  dan  N.  I.  Kurniati, “Penerapan  Metode K-Nearest  Neighboar (KNN)  untuk  Menentukan  Ikan  Cupang
Menggunakan  Deteksi  Tepi Canny dan Invariant Moment,” Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 3, No 1, pp. 11-20,
2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.2.95.