## Perbandingan Kinerja Rule ZeroR Dan Function SMO Dengan T-Test Dalam Pengklasifikasian Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus
Slamet Wiyono 1
1 DIV Teknik Informatika Politeknik Harapan Bersama slamet2wiyono@gmail.com

## ABSTRAK
Penemuan informasi dari data medis adalah salah satu cara untuk membuat keputusan dari pasien.. Dataset diabetes mellitus diperoleh dari Pima Indian dataset diabetes dari repositori UCI.  Pengolahan  data  mining  dibagi  menjadi  dua  tahap  yaitu  pertama,  identifikasi  dan pencarian  atribut  data  ,  pencarian  keakurasian    data  menggunakan  software  WEKA  dan kedua,  tahap  kelayakan  perbandingan  kedua  data  tersebut  dengan  t-test  menggunakan Microsoft excell. Masing-masing metode diuji keefektifitasanya dengan menggunakan 10-fold cross validation dengan hasil pengukuran diperoleh akurasi 77,3 % untuk function SMO dan 65,1  %  untuk  rule  ZeroR  .  Setelah  didapatkan  hasil  akurasi,  dilakukan  pengujian perbandingan  kesignifikaan  dengan  confidence  level  5%  dengan  menggunakan  t-test. Didapatkan  hasil  bahwa  keduanya  signifikan,  hal  ni  berarti  bahwa  metode  function  SMO memberikan prediksi yang lebih baik dari rule ZeroR untuk diagnose penyakit diabete.
Kata Kunci : t-test,  function SMO, ZeroR.
1. PENDAHULUAN
Terdapat  banyak  sekali  metode  yang  terdapat dalam teknik learning dengan berbagai variasinya yang telah diusulkan dan diimplementasikan,  diantaranya rule  ZeroR dan function SMO . DM  merupakan  penyakit  yang terjadi  akibat  kadar  glukosa  di  dalam  darah tinggi karena tubuh tidak dapat melepaskan atau menggunakan  insulin  secara  normal.  Kadar glukosa  darah  sepanjang  hari  bervariasi, meningkat  setelah  makan  dan  kembali  normal dalam  waktu  dua  jam.  Glukosa  darah  normal pada  pagi  hari  setelah  malam  sebelumnya berpuasa  adalah  70-110  mg/dL.  Glukosa  darah biasanya  kurang  dari  120-140  mg/dL  pada  dua jam  setelah  makan  atau  minum  cairan  yang mengandung  gula  maupun  karbohidrat  lainnya. Glukosa  darah  normal  cenderung  meningkat secara  ringan  tetapi  progresif  setelah  usia  50 tahun,  terutama  pada  orang  –  orang  yang  tidak aktif  beraktifitas.  Insulin  adalah  hormon  yang dilepaskan oleh pankreas, merupakan zat utama yang bertanggungjawab dalam mempertahankan kadar  glukosa  darah  yang  tepat.  Insulin menyebabkan  glukosa  berpindah  ke  dalam  sel sehingga  bisa  menghasilkan  energi.  DM  terjadi
jika  tubuh  tidak  menghasilkan  insulin  yang cukup  untuk  mempertahankan  glukosa  darah normal  atau  jika  sel  tidak  memberikan  respon yang tepat terhadap insulin.
Terdapat  dua  tipe  DM,  yaitu  DM  tipe  1  yang merupakan  diabetes  yang  tergantung  pada insulin,  dimana  pankreas  menghasilkan  sedikit insulin  atau  sama  sekali  tidak  menghasilkan insulin.  Sedangkan  pada  DM  tipe  2,  pankreas tetap  menghasilkan  insulin  tetapi  kadang kadarnya  lebih tinggi  dari  normal  dimana kejadian    ini  akan menyebabkan  tubuh membentuk kekebalan terhadap efeknya, sehingga kekurangan insulin relatif. Gejala awal dari DM ini biasanya diawali oleh tiga kondisi, yaitu poliuri (meningkatnya pengeluaran kemih),  polidipsi  (rasa  haus  yang  berlebihan), dan polifagi (meningkatnya rasa lapar).
Banyak    penyandang    DM    yang    terdiagnosis setelah    mengalami    komplikasi.    Padahal, apabila  dilakukan  diagnosis  secara  dini,  maka penanganan  bisa  dilakukan  lebih  cepat  dan komplikasi yang membahayakan dapat dihindari.  Dalam  perkembangan  di  dunia kedokteran  saat  ini,  para  peneliti  dan  praktisi memusatkan  perhatiannya  untuk  mendeteksi kondisi  DM  dan  mencegah  atau  menghambat
berkembangnya  komplikasi.  Untuk  mendukung hal  ini  dapat  digunakan  teknik  data  mining untuk  menggali  informasi  yang  berharga  dari kumpulan  informasi  diabetes.  Dalam  penelitian ini  dilakukan  data  mining  dari  dataset  DM kelompok  suku  Pima  Indians,  Amerika  Serikat, dimana  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan oleh  National  Institute  of  Diabetes  and Digestive  and  Kidney  Diseases  (NIDDK)  sejak tahun  1965  lebih  dari  50%  populasinya menderita  diabetes  tipe  2  dan  rata  –  rata  angka kematian  akibat  DM  ini  10  kali  lebih  besar dibandingkan  populasi  lainnya  di  Amerika Serikat  [1,  2].  Dataset  Pima  meliputi  sembilan atribut pengukuran dari  pasien dengan DM tipe 2  positif  dan  pasien  dengan  diagnosis  DM negatif. Dalam penelitian ini akan dibandingkan sistem  pendukung  keputusan  untuk  diagnosis DM  menggunakan  decision  tree  ID3  dan  J48 dengan  melakukan  ekstraksi  informasi  dalam bentuk  pohon  telusur  (tree)  dari  dataset  Pima. Untuk mengetahui efektifitas  dan  akurasi  dari pengklasifikasi    decision    tree  ini    maka dilakukan    analisa  dari  matrik  confusion (Bradski dan Kachler, 2008). [3]

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  terbagi  menjadi  dua  tahap  yaitu pertama, identifikasi dan pencarian atribut data ,  pencarian  keakurasian    data  menggunakan software  WEKA  dan  kedua,  tahap  kelayakan perbandingan kedua data tersebut dengan t-test menggunakan  Microsoft  excell.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data bebas yang berasal dari Pima Indians Diabetes Dataset, UCI Machine Learning Repository.

## 3. PROSES

## A. Identifikasi dan Pemilihan Atribut
Dataset  dalam  penelitian  ini  diambil  dari repositori  database  Pima  Indians,  UCI.  Tabel  1 menjelaskan  atribut  dataset  diabetes  Pima Indians.  Dataset  Pima  ini  terdiri  dari  768  data klinis yang semuanya berasal dari jenis kelamin wanita  dengan  umur  sekurang  –  kurangnya  21 tahun.  Penggunaan  setiap  atribut  pada  dataset
Pima ini akan memberikan hasil yang berbeda – beda  pada  akurasi  diagnosis  DM  dan  hal  ini berkaitan  ada  atau  tidaknya  kelengkapan  nilai dari setiap atribut.
Tabel.1 Atribut dataset diabetes Pima Indians A t r i b u t Singkatan Deskripsi Satuan T i p e
D a t a
P r e g n a n t Pregnant Banyaknya kehamilan - N u m e r i k P l a s m a - G l u c o s e Glucose Kadar glukosa dua jam setelah makan Mg/dL N u m e r i k D i a s t o l i c B l o o d - P r e s s u
r e
DBP Tekanan darah Mm Hg N u m e r i k T r i c e p t s S k i n F o l d T h i c k n e s
s TSFT Ketebalan kulit mm N u m e r i k I n s u l i n INS Insulin mu U/ml  N u m e r i k B o d y M a s s I n d e x BMI Berat Tubuh Kg/m 2 N u m e r i k D i a b e t e s p e d i g r e e f u n c t i o n DPF Riwayat diabetes dalam keluarga - N u m e r i k
A g e Age Umur Years N u m e r i k
C l a s s v a r i a b l e Class Positif diabetes (1) dan negatif diabetes (0) - N o m i n a l
B. Pengolahan Data Hasil pengolahan dan uji coba
menggunakan    rule  ZeroR  dan  function  SMO pada  dataset  dihasilkan  informasi  seperti  pada Tabel 2
Tabel 2 . Hasil pengujian zeroR dan SMO dengan 10-fold cross validation
Correct  Incorrect Percent correct Rule ZeroR 500 268 65,1% Function SMO 594 174 77,3% Untuk mengetahui perbandingan kedua pengujian  tersebut  signifikan  atau  tidak  maka dilakukan  perhitungan  dengan  t-test  dengan confidence  level  5%.  Hasil  t-test  ditunjukan pada Gambar.1

## t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances
Variable 1 Variable 2 Mean 77.3445 65.10595 Variance 16.52427 0.12978 Observations 10 10 Pooled Variance 8.327023 Hypothesized Mean Difference 0 df 18 t Stat 9.483532 P(T<=t) one-tail1E-08 t Critical one-tail 1.734064 P(T<=t) two-tail 2.01E-08 t Critical two-tail 2.100922 Gambar.1 hasil perhitungan t-test menggunakan t-test.

## 4. KESIMPULAN
Perbandingan  kinerja  rule  ZeroR  dan fuction  SMO  dilakukan  dengan  menggunakan software  WEKA  kemudian  dicari  perbedaanya menggunakan t-test. SMO memiliki keakurasian 77,3%  dan  ZeroR  sebesar    65.1%  sehingga didapatkan  hasil  bahwa  kinerja  function  SMO lebih baik dari ZeroR.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] National  Institute  of  Diabetes  and  Digeative  and  Kidney  Diseases,  “Conquering  Diabetes,  A Strategic Plan for the 21st Century,”
National Institutes of Health, U.S. Department of Health and Human Services, NIH Publication No. 99-4398, 1999.
[2] Smith,  J.W.,  Everhart,  J.E.,  Dickson,  W.C.,  Knowler,  W.C.,  &  Johannes,  R.S.,  “Using  the ADAP  learning  algorithm  to  forecast  the  onset  of  diabetes  mellitus,”  in Proceedings  of  the Symposium on Computer Applications and Medical Care , IEEE Computer Society Press, pp. 261- 265, 1988.
[3] Zhu, W., Zeng, N., & Wang, N., “Sensitivity, specificity, accuracy confidence interval and ROC analysis with practical SAS implementations,” Nesug, Health Care and Life Sciences, pp. 1-9, 2010.
[4] WEKA, Machine Learning Group at University of Waikato, diambil dari http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
[5] Pima Indians Diabetes Dataset, UCI Machine Learning Repository, diambil dari http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pima+Indians+Diabetes