## PENERAPAN OPTIMASI PSO UNTUK MENINGKATKAN AKURASI ALGORTIMA ID3 PADA PREDIKSI PENYAKIT IBU HAMIL

## Agus Byna
Univeristas Sari Mulia Jalan Pramuka No. 02 e-mail: agusbyna@unism.ac.id

## ABSTRAK
Industri  di  bidang  kesehatan  saat  ini  memiliki  sejumlah  pusat  data  yang  besar,  dari  beberapa  data  sebagian  belum dioptimalkan  dalam  pengolahannya,  sehingga  informasi  didapat  tidak  dapat  di  jadikan  referensi  di  dalam  pengambilan keputusan    oleh  pakar  di  bidang  kesehatan.  Pre  eklampsia  pada  ibu  hamil  adalah  satu  penyakit  ibu  hamil  yang  perlu  di waspadai di Indonesia karena menjadi penyebab utama kematian ibu dan janin. Penggunaan Data Mining dalam memprediksi sangat diperlukan sehingga praktisi kesehatan dapat dengan mudah dalam pengambilan keputusan. Diperolehnya informasi dalam  menerapkan  optimasi  particle  swarm  optimization  pada  algoritma  ID3  (Iterative  Dichotomiser  Three)  untuk meningkatkan keakuratan dalam memprediksi penyakit pre eklampsia pada ibu hamil. Algoritma Decision Tree salah satunya ID3, dapat digunakan untuk memprediksi penyakit Pre Eklamsia. Namun masih ada ruang untuk meningkatkan akurasi, yaitu dengan mengoptimasi algoritma ID3 dengan Particle Swarm Optimization (PSO). Data latih dan testing menggunakan  dua metode yang  pertama adalah Algoritma ID3 kemudian Algoritma ID3 menggunakan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO)  dari  kedua  hasil  tersebut  didapat  yang  pertama  Algoritma  ID3  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  90.62%  dan  AUC sebesar 0.857 menghasilkan diagnosanya adalah  Good Classification, hasil yang kedua didapatkan tingkat akurasi sebesar 93.33%  dengan  AUC  sebesar  0,906  dari    Algortima  ID3  dengan  optimasi  Particle  Swarm  Optimization  hasil  tingkat diagnosanya adalah diagnosa Excelent Classification. Dari hasil kedua metode memiliki perbedaan mulai dari tingkat akurasi 3,07% kemudian  AUC 0,049.
Kata Kunci: Klasifikasi, ID3, PSO, Pre Eklampsia.

## ABSTRACT
The industry in the health sector currently has a large number of data centers, some of which have not been optimized for processing, so that the information obtained cannot be made a reference in making decisions by experts in the health sector. Pre-eclampsia in pregnant women is a disease of pregnant women who need to be alerted in Indonesia because it is a major cause of maternal and fetal death. The use of Data Mining in predicting is indispensable so that health practitioners can easily make decisions. Obtained information in implementing particle swarm optimization on the ID3 (Iterative Dichotomiser Three) algorithm to improve accuracy in predicting preeclampsia in pregnant women. The Decision Tree algorithm, one of which is ID3, can be used to predict Pre-Eclampsia. But there is still room to improve accuracy, namely by optimizing the ID3 algorithm with Particle Swarm Optimization (PSO). Training and testing data using the first two methods are ID3 Algorithm then ID3 Algorithm using Particle Swarm Optimization (PSO) optimization of the two results obtained the first ID3 Algorithm with an accuracy  rate  of  90.62%  and  AUC  of  0.857  resulting  in  the  diagnosis  is  Good  Classification, the  results  of  which  are  the second obtained an accuracy rate of 93.33% with an AUC of 0.906 from Algorithm ID3 with Particle Swarm Optimization results of the diagnosis level is the Excellent Classification diagnosis. From the results of the two methods have differences ranging from an accuracy level of 3.07% then AUC of 0.049.
Keywords: Classification, ID3, PSO, Pre-Eclampsia.

## I. P ENDAHULUAN
sia  kehamilan  sekitar  20  minggu  atau  lebih  memiliki  tanda-tanda  edema  di  selingi  roteinuria    dan  juga hipertensi yang terjadi karena primigravida pada rahim pertama kalinya mendapatkan proses pembuahan yang memberikan efek terhadap kehamilan gejala yang biasanya disebut Pre Eklamsia. Dari reaksi tersebut seorang wanita menderita Pre janinnya[1].
Pre  eklampsia  pada  ibu  hamil  adalah  satu  penyakit  yang  perlu  di  waspadai  di  Indonesia  karena  menjadi penyebab  utama  kematian    ibu.  Karena  kasus  tersebut  untuk  memprediksi  penyakit  pre  eklamsia  dengan memanfaatkan data mining untuk klasifikasi agar memudahkan para pakar di bidang kesehatan dapat melakukan keputusan yang lebih cepat dan tepat sehingga menjadi akurat.
Algoritma  ID3  adalah  algoritma  digunakan  untuk  melatih  dataset  untuk  mendapatkan  pengetahuan  yang diwakili  oleh pohon keputusan  yang diambil dan disajikan  dalam  bentuk  aturan  IF  -THEN.  Jika  satu  set  aturan prediksi diekstraksi dari algoritma ID3 dan efisiensi model yang dihasilkan [2].
U
Dengan meningkatkan hasil akurasi maka dilakukan debfab menggunakan penambahan optimasi sehingga dalam mendeteksi penyakit jantung mendapatkan hasil yang lebih akurat, dengan menggunakan  metode algortima Naïve Bayes dengan optimasi PSO sehingga hasilnya bisa menjadi perbandingan dengan hasil laboratorium [3].

## II. L ANDASAN TEORI

## A. Pre Eklamsia
Gejala pre eklamsia memiliki tanda-tanda hipertensi diselingi dengan edema dan proteinurine yang muncul ini biasanya terjadi triwulan ketiga atau sebelumnya pada saat kehamilan (kehamilan abnormal)[1].
Gejala  Pre  eklamsia  terjadi  kepada  ibu  hamil,  setelah  bersalin  serta  dalam  keadaan  masa  nifas  yang  terdiri  tiga tahapan atau biasa disebut dengan trias yaitu hipertensi, proteinurin dan pembengkakan pada kaki, kadang-kadang disertai  kejang-kejang  hingga  koma,  karena  tidak  menunjukkan  adanya  kelainan  vaskuler  atau  hiertensi  sebe- lumnya  [4].

## B. Data Mining
Menggali  nilai  dari  sekumpulan  data  atau  biasanya  disebut  sebagai  proses  menambang  pengetahuan menggunakan beberapa metode dari sekumpulan data yang besar ( database ) sehingga hasil pengetahuan tersebut dapat digunakan kembali menjadi sebuah informasi yang berguna [5].

## C. ID3
Iterative Dichotomizes 3 (ID3) merupakan turunan yang paling dasar dari algoritma decision   tree   learning (algoritma      pembelajaran      pohon  keputusan).  Fungsi  dari  penggunaan  algortima  ini  sebagai  pencarian  secara menyeluruh sehingga menghasilkan semua kemungkinan pada pohon keputusan. Algoritma ini dikembangkan oleh J.Ross Quinlan dalam mengimplementasi penggunaan secara rekursif. Hasil dari algortima ini adalah membangun pohon  keputusan dari atas ke bawah, sebagai contoh: “atribut mana yang pertama kali harus  koreksi kemudian diletakkan pada akar ( root ) dari contoh tersebut dapat di evaluasi semua atribut yang ada dapat  menggunakan suatu ukuran statistik (yang sering digunakan adalah information  gain ) dalam mengukur  efektivitas dan efisiensi dari salah satu atribut  dalam mengklasifikasikan kumpulan sampel data [5].

## D. Particle Swarm Optimization (PSO)
PSO ( Particle Swarm Optimization ) merupakan salah satu metode optimasi terbaik dalam melakukan klasifikasi dikembangkan  pada  tahun  1995  oleh  2  orang  yaitu  Eberhart  dan  Kennedy,  mereka  terinpirasi  melalui  perilaku sosial  hewan  yaitu  sekelompok  burung  atau  ikan.  PSO  sendiri  dipengaruhi  oleh  sifat  individu kelompok  dalam melakukan  pencarian  solusi  yang  optimal.  Sebagai  contoh  persoalan  optimasi d-variabel yang  disebar  dengan kawanan partikel (misalkan sebanyak n-partikel) di dalam ruang d-dimensi secara acak. Keunggulan dari beberapa partikel meruapakan kandidat solusi yang berisi nilai fitness tertentu. Kemudian tiap partikel akan bergerak dengan kecepatan tertentu yang dipengaruhi oleh pengalaman terbang sendiri ataupun pengalaman partikel lain [5].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Penerapan Algoritma ID3
Untuk algoritma   ID3, uji coba yang dilakukan adalah untuk membentuk pola pohon keputusan ( decision tree ). Dibawah  ini digambarkan bagaimana  bentuk  pola peletakan  algoritma  ID3  di  Rapid  Miner  untuk  menampilkan bentuk pola pohon keputusan ( decision tree ). Penerapan algortima  ID3 menggunakan information_gain , karena hasil yang didapat  adalah bentuk pohon keputusan yang sempurna seperti gambar berikut:
Penjelasan pada Gambar 1 adalah pada root sistolik jika nilai hipertensi ringan dan proteinurine = positif  1  maka hasil  dari  daun  atau class =  ringan.  Rincian  lengkap  dari  Gambar  1  dapat  dilihat  dari  aturan  pohon  keputusan sebagai berikut:
R1 : IF Sistolik = Hipertensi Ringan and proteinurine = Positif 1 then Ringan R2 : IF Sistolik = Hipertensi Ringan and proteinurine = Positif 2 and Umur = Dewasa Akhir and  Paritas = Multipara then Berat
R3 : IF Sistolik = Hipertensi Ringan and proteinurine = Positif 2 and Umur = Dewasa Akhir and  Paritas = Primipara then Ringan
R4  :  IF    Sistolik  =  Hipertensi  Ringan  and  proteinurine  =  Positif  2  and  Umur  =  Dewasa  Awal  and  Diastolik  = Hipertensi Ringan and bengkak = Ya and Paritas = Multipara then Ringan R5  :  IF    Sistolik  =  Hipertensi  Ringan  and  proteinurine  =  Positif  2  and  Umur  =  Dewasa  Awal  and  Diastolik  = Hipertensi Ringan and bengkak = Ya and Paritas = Primipara then Ringan R6  :  IF    Sistolik  =  Hipertensi  Ringan  and  proteinurine  =  Positif  2  and  Umur  =  Dewasa  Awal  and  Diastolik  = Hipertensi Tinggi and bengkak = Tidak then Ringan R7  :  IF    Sistolik  =  Hipertensi  Ringan  and  proteinurine  =  Positif  2  and  Umur  =  Dewasa  Awal  and  Diastolik  = Hipertensi Tinggi and bengkak = Ya and Paritas = Multipara then Berat R8  :  IF  Sistolik  =  Hipertensi  Ringan  and  proteinurine  =  Positif  2  and  Umur  =  Dewasa  Awal  and  Diastolik  = Hipertensi Tinggi and bengkak = Ya and Paritas = Primipara then Ringan R9 : IF  Sistolik = Hipertensi Ringan and proteinurine = Positif 2 and Umur = Remaja Akhir then Berat R10 : IF  Sistolik = Hipertensi Sedang then Berat
R11 : IF Sistolik = Hipertensi Tinggi and proteinurine = Positif 1 and Diastolik = Hipertensi Sedang then Ringan R12 : IF Sistolik = Hipertensi Tinggi and proteinurine = Positif 1 and Diastolik = Hipertensi Tinggi and Umur = Dewasa Akhir and bengkak = Ya and Paritas = Multipara then Berat R13 : IF Sistolik = Hipertensi Tinggi and proteinurine = Positif 1 and Diastolik = Hipertensi Tinggi and Umur = Remaja Akhir then Berat R14 : IF Sistolik = Hipertensi Tinggi and proteinurine = Positif 2 and Umur = Dewasa Akhir then Berat R15 : IF Sistolik = Hipertensi Tinggi and proteinurine = Positif 2 and Umur = Dewasa Awal then Berat R16 : IF Sistolik = Hipertensi Tinggi and proteinurine = Positif 2 and Umur = Remaja Akhir and Paritas = Multipara then Berat
R17 : IF Sistolik = Hipertensi Tinggi and proteinurine = Positif 2 and Umur = Remaja Akhir and Paritas = Primipara and Diastolik = Hipertensi Tinggi and bengkak = Ya then Berat R18 : IF Sistolik = Hipertensi Tinggi and proteinurine = Positif 3 then Berat

## B. Hasil Pengujian Menggunakan Algoritma ID3
Hasil  dari  uji  coba yang  dilakukan  yaitu menggunakan  hasil  confusion matrix  terbentuk  sebuah  matrix  yang terdiri true positif atau tupel  positif dan true  negatif atau tupel negatif ,  setelah itu tinggal memasukan data testing yang persiapkan kedalam model confusion matrix dengan  menggunakan ten fold validation ( X-Validation ) maka didapatkan  hasilnya adalah accuracy dan  AUC ( Area Under Curve ).

## Tabel  1 Hasil Akurasi  Algoritma ID3
Accuracy : 90.62  %
True Be- rat True Ringan Class precision Pred. Berat 115 9 92.84  % Pred. Ringan 5 20 80  % Class recall 95.83% 68.97%
Hasilnya terlihat pada tabel 1adalah jumlah True Positive (TP) sebanyak 115, dan untuk False Positif (FP) sebanyak 5, untuk True Negatif (TN)  sebanyak 9,  dan  untuk False Negative (TN)  sebanyak 20. Hasil data yang terdapat pada confusion matrix diatas maka nilai accuracy menunjukan bahwa algoritma ID3 adalah sebesar 90.62%.

## Gambar 2 Nilai  AUC dalam  grafik ROC  algoritma  ID3
Gambar 2 menjelaskan hasil nilai AUC ( Area Under Curve ) yang didapat dari pengolahan ROC untuk algoritma ID3 dengan menggunakan data training sebesar 0.857 sehingga tingkat diagnosa adalah good classification .

## C. Hasil Pengujian Menggunakan Algortima ID3 berbasis PSO
Pada  tabel  2  di  bawah  merupakan  hasil  pengujian  yang  sudah  di  optimasi  menggunakan  PSO  terlihat  hasil jumlah    True    Positive  (TP)    sebanyak  120,  untuk  False  Positif  (FP)    sebanyak  0,  untuk  True    Negatif    (TN) sebanyak 10, dan  untuk False Negative (FN)  sebanyak 19. Hasil data yang telah di optimasi terdapat pada confu- sion matrix ,nilai accuracy  adalah sebesar 93.33%.

## Tabel 2 Hasil Akurasi  Algoritma ID3 berbasis  PSO
Accuracy : 93.33  %
True Berat True Ringan Class precision Pred. Berat 120 10 92.31  % Pred. Ringan 0 19 100  % Class recall 100% 65.52%

## Gambar 3 Nilai AUC dalam  grafik ROC  algoritma  ID3 berbasis  PSO
Hasil nilai AUC ( Area Under Curve ) yang didapat dari pengolahan ROC untuk algoritma ID3 di optimasi dengan PSO sebesar 0.906 dapat dilihat pada gambar 3 dengan tingkat diagnosa excellent classification .

## D. Analisa Evaluasi Dan Validasi Hasil
Dari Analisa diatas kemudian di evaluasi dengan menggunakan confusion matrix dan ROC curve terlihat hasil yang ujikan dengan penggunaan Algortima ID3 tanpa di optimasi dan Algortima ID3 dengan Optimasi PSO dengan tabel 3 di bawah ini:

## Table 3 Hasil Pengujian  Algoritma  ID3 dan ID3 berbasis PSO
Akurasi AUC Algortima  ID3 90.62% 0.857 Algortima  ID3 Berbasis PSO 93.33% 0.906
Evaluasi hasil  akurasi untuk Algortima ID3 adalah 90.62% dan nilai AUC sebesar 0.857 menghasilkan nilai diagnosa Good Classification , kemudian hasil dari Algortima ID3 yang di optimasi dengan PSO adalah 93.33% dan nilai AUC sebesar 0.906 nilai diagnosa Excelent Classification , selisih nilai keduanya untuk akurasi sebesar 3.07% dan untuk nilai AUC sebesar 0.049.

## IV. K ESIMPULAN
Dari hasil kedua metode tersebut terlihat ada sedikit perbedaan baik dalam nilai akurasi dan AUC, dari perbedaan tersebut terjadi karena Algoritma ID3 dapat di optimasi menggunakan PSO sehingga terdapat hasil perbedaan nilai akurasi  sebesar  3.07%  dan  AUC  sebesar  0.049.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  teknik  optimasi  PSO dapat meningkatkan nilai akurasi dan AUC pada algoritma ID3.

## D AFTAR P USTAKA
[1] LEMOINE, Elizabeth; THADHANI, Ravi. Affordable Preeclampsia Therapeutics. Trends in pharmacological sciences, 2019, 40.2: 85-87.
[2] Ganggayah, Mogana Darshini, et al. "Predicting factors for survival of breast cancer patients using machine learning techniques." BMC medical infor- matics and decision making 19.1 (2019): 48.
[3] Jusia, Pareza Alam. "ANALISIS KOMPARASI PEMODELAN ALGORITMA DECISION TREE MENGGUNAKAN METODE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN METODE ADABOOST UNTUK PREDIKSI AWAL PENYAKIT JANTUNG." Seminar Nasional Sistem Infor- masi (SENASIF). Vol. 2. No. 1. 2018.
[4] Yuliani, Diki Retno, et al. "TERAPI MUROTTAL SEBAGAI UPAYA MENURUNKAN KECEMASAN DAN TEKANAN DARAH PADA IBU HAMIL DENGAN PREEKLAMPSIA: LITERATURE REVIEW DILENGKAPI STUDI KASUS." Jurnal Kebidanan 8.2 (2018): 79-98.
[5] Eldén, Lars. Matrix methods in data mining and pattern recognition. Vol. 15. SIAM, 2019.