Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.2058
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 903-915
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## OPTIMIZATION OF MACHINE LEARNING MODEL ACCURACY FOR BRAIN TUMOR CLASSIFICATION WITH PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS
Indra Maulana 1 , Amril Mutoi Siregar *2 , Rahmat 3 , Ahmad Fauzi 4
1,2,3,4 Informatic Departement, Faculty Of Computer Science, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia Email: 1 If20.indramaulana@mhs.ubpkarawang.ac.id , 2 amrilmutoi@ubpkarawang.ac.id ,
3 rahmat@ubpkarawang.ac.id , 4 ahmadfauzi@ubpkarawang.ac.id
(Article received: May 07, 2024; Revision: May 30, 2024; published: June 11, 2024)

## Abstract
The main issue in brain tumor classification is the accuracy and speed of diagnosis through medical imaging. This study aims to improve the accuracy of machine learning models for brain tumor classification by using Principal Component  Analysis  (PCA)  for  dimensionality  reduction.  The  research  methods  include  image  preprocessing, feature  scaling,  PCA  application,  and  the  implementation  of  machine  learning  algorithms  such  as  Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), and Naive Bayes. The dataset consists of 3,264 images divided into training and testing sets. The results show that the use of PCA has varying impacts on different algorithms. PCA increases the accuracy of the SVM algorithm from 81% to 83% and KNN from 68% to 71%, but decreases the accuracy of Logistic Regression from 77% to 69% and Naive Bayes from  49%  to  42%.  Evaluation  is  performed  using  the  Confusion  Matrix  and  AUC-ROC  to  measure  model performance. In conclusion, selecting the appropriate algorithm and preprocessing method is crucial in medical image classification, and the use of PCA should be considered based on the characteristics of the data and the algorithms used. This study also encourages the exploration of alternative dimensionality reduction methods for medical image analysis.
Keywords : Brain  tumor  classification,  Component  Analysis,  KNN,  Machine  learning,  Medical  image,  Naïve Bayes, Principal, Random Forest, SVM.

## OPTIMASI AKURASI MODEL PEMBELAJARAN MESIN UNTUK KLASIFIKASI TUMOR OTAK DENGAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA

## Abstrak
Masalah utama dalam klasifikasi tumor otak adalah ketepatan dan kecepatan diagnosis menggunakan citra medis. Penelitian  ini  bertujuan  meningkatkan  akurasi  model  pembelajaran  mesin  untuk  klasifikasi  tumor  otak  dengan menggunakan  Principal  Component  Analysis  (PCA)  untuk  reduksi  dimensi.  Metode  penelitian  meliputi  pre- processing gambar, scaling fitur, penerapan PCA, dan implementasi algoritma pembelajaran mesin seperti Logistic Regression,  Random  Forest,  Support  Vector  Machine  (SVM),  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  dan  Naive  Bayes. Dataset  terdiri  dari  3264  gambar  yang  dibagi  menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian.  Hasil  menunjukkan  bahwa penggunaan PCA  memiliki dampak  berbeda pada setiap algoritma. PCA  meningkatkan akurasi SVM dari 81% menjadi 83% dan KNN dari 68% menjadi 71%, tetapi menurunkan akurasi Logistic Regression dari 77% menjadi 69%  dan  Naive  Bayes  dari  49%  menjadi  42%. Evaluasi  dilakukan  menggunakan  Confusion  Matrix  dan  AUC- ROC untuk mengukur kinerja model. Kesimpulannya, pemilihan algoritma dan metode preprocessing yang tepat sangat  penting  dalam  klasifikasi  citra  medis,  dan  penggunaan  PCA  harus  dipertimbangkan  berdasarkan karakteristik data dan algoritma yang digunakan. Penelitian ini juga mendorong eksplorasi metode reduksi dimensi alternatif untuk analisis citra medis.
Kata kunci : Citra medis, Klasifikasi tumor otak, KNN, Naive Bayes, Pembelajaran mesin, Principal Component Analysis, Random Forest, SVM.

## 1. PENDAHULUAN
Tumor  adalah  massa  jaringan  ekstra  seluler yang  mengarah  pada  pembentukan  tumor.  Mungkin
ada  tumor  jinak  atau  ganas,  meskipun  tumor  ganas dapat menyebabkan kanker, tumor jinak tidak [1].
Dalam  Otak  atau  bagian  lain  dari  sistem  saraf pusat  (SSP)  seperti  sumsum  tulang  belakang  atau
saraf kranial, tumor dapat mengalami pertumbuhan . Fungsi  Kesadaran,  gerakan,  persepsi  sensorik, kognisi, bicara, memori dan sebagian aktivitas tubuh adalah semua diawasi oleh fungsi kerja otak. Tumor dapat mengganggu kemampuan otak untuk melakukan tugas tersebut [2]
Sebagian  besar tumor sistem saraf pusat  (SSP) adalah tumor otak yang merupakan 85% hingga 90% dari  semua  tumor  SSP.  Peluang  menemukan  tumor jenis  ini  dalam  kehidupan  seseorang  kurang  dari  1 persen.  Sekitar  308.102  orang  di  dunia  menerima diagnosis  tumor  primer  di  otak  atau  sumsum  tulang belakang pada 2020 [3].
Tanda-tanda  tumor  otak  sering  kali  diabaikan. Deteksi tumor otak dapat dilakukan sebagian dengan menggunakan  pendekatan  anatomi  pada  pencitraan medis.  Sebagai  contoh,  pertimbangkan Computed Tomography  scan (CT  scan)  dan Magnetic Resonance Imaging (MRI). Jaringan lunak otak tidak dapat dideteksi dengan CT scan. CT scan cocok untuk melihat  struktur  tulang.  MRI  lebih  baik  dalam menunjukkan  perbedaan  antara  jaringan  lunak  dan keras  otak  karena  memberikan  informasi  citra  yang lebih  dalam.  Dokter  dapat  menggunakan  hasil  MRI untuk mendapatkan informasi penting untuk evaluasi dan diagnosis.[4]
Metode  yang  diusulkan  bertujuan  untuk mengatasi  keterbatasan  teknik  konvensional,  seperti konsumsi  waktu  dan  tingkat  kesalahan,  dengan menyediakan  klasifikasi  tumor otak  yang  lebih  kuat dan  akurat.  Metode  ini  menangani  masalah  kritis dalam mendiagnosis tumor otak secara akurat melalui teknik  pencitraan,  menyoroti  kompleksitas  yang melekat  dan  potensi  kesalahan  dalam  metode tradisional.
Segi  kuantitas  yang  diteliti  dari  penelitian  ini adalah  jumlah komponen utama  yang dipertahankan dalam  PCA,  ukuran  gambar  yang  digunakan  untuk pelatihan  model,  serta  akurasi,  sensitivitas,  dan spesifisitas  hasil  klasifikasi  dari  berbagai  algoritma pembelajaran mesin yang digunakan.
Penelitian oleh [5] membahas klasifikasi tumor otak menggunakan Support Vector Machines (SVM) dengan koefisien wavelet haar dan db4 sebagai vektor fitur,  ekstraksi  fitur  menggunakan  Level-3  Discrete Wavelet  Transform  (DWT),  reduksi  data  dengan PCA,  serta  algoritma  evolusioner  seperti  Genetic Algorithms  (GA)  untuk  segmentasi  tumor  otak, mencapai akurasi 99,38% menggunakan kernel GRB. [6]  menggunakan  transformasi  wavelet  dan  analisis tekstur,  PCA  untuk  reduksi  dimensi,  dan  algoritma seperti  SVM,  CNN,  serta  Random  Forests  untuk klasifikasi,  mencapai  akurasi  99,38%  dengan  kernel GRB.  [7]  menggunakan  segmentasi  superpixel, ekstraksi  fitur  dengan  PCA,  dan  clustering menggunakan  K-means  berbasis  template  untuk deteksi  tumor  otak,  dengan  akurasi  99,38%.  [8] menggunakan  arsitektur  EfficientNet  dan  model UNet, mencapai akurasi 99,5% untuk klasifikasi dan 96% untuk segmentasi. [9] menggunakan GLCM dan
SVM,  menunjukkan  akurasi  klasifikasi  96,875%. [10] menggunakan DWT dan PCA, mencapai akurasi 96,83%. [11] menggunakan fitur entropi, morfologis, SIFT,  dan  tekstur  serta  Naive  Bayes,  mencapai akurasi 100%. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin dalam klasifikasi tumor otak menggunakan PCA untuk reduksi dimensi dan  berbagai  algoritma  pembelajaran  mesin  seperti Logistic  Regression,  Random  Forest,  SVM,  KNN, dan Naive Bayes.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin dalam klasifikasi tumor  otak  menggunakan  citra  MRI.  Penelitian  ini memiliki keunikan dengan menggabungkan beberapa teknik  terbaik  dari  penelitian  sebelumnya  serta menerapkan proses pre-processing dan pengurangan dimensi yang lebih terperinci dan terstruktur. Dalam penelitian  ini,  digunakan  kombinasi  PCA  untuk pengurangan  dimensi  dan  berbagai  algoritma pembelajaran  mesin  seperti  Logistic  Regression, Random Forest, SVM, KNN, dan Naive Bayes untuk klasifikasi.
Selain  itu,  penelitian  ini  memanfaatkan  teknik standarisasi  data  menggunakan  StandardScaler  dan mengubah  ukuran  gambar  menjadi  200x200  piksel untuk  memastikan  konsistensi  dan  efisiensi  dalam pelatihan  model[12],  [13].  Penggunaan  ukuran gambar  yang  lebih  kecil  ini  bertujuan  untuk mengurangi beban komputasi sambil tetap mempertahankan  detail  penting  dalam  gambar[14]. Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  wawasan  tentang  metode  yang  paling efektif untuk klasifikasi tumor otak serta mengeksplorasi  pengaruh  teknik  preprocessing  dan pemilihan  algoritma  terhadap  hasil  klasifikasi[15]. Tidak  seperti  penelitian  sebelumnya  yang  hanya berfokus  pada  satu  atau  beberapa  aspek  tertentu, penelitian  ini  menawarkan  pendekatan  yang  lebih komprehensif  dengan  mengintegrasikan  teknik preprocessing yang lebih canggih dan analisis reduksi dimensi yang lebih detail, sehingga dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap peningkatan  akurasi  dan  efisiensi  dalam  klasifikasi tumor otak[16].

## 2. METODE PENELITIAN
Proses  penelitian  dimulai  dengan  mengkaji literatur. Tujuan dari kajian literatur ini adalah untuk menemukan dasar teoritis  yang relevan dan  mencari referensi ilmiah yang mendukung penelitian. Selama penelitian,  langkah-langkah  atau  tahapan  dapat dilihat  pada  Gambar  1.  Gambar  1  menggambarkan alur  penelitian  untuk  klasifikasi  tumor  otak,  yang mencakup  pengumpulan dataset , Pre-Processing gambar, feature  scaling ,  penerapan Principal Component  Analysis (PCA),  implementasi  berbagai algoritma pembelajaran mesin, dan evaluasi menggunakan Confusion Matrix , AUC dan ROC.
Gambar 1 Flowchart Tahapan Penelitian.

## 2.1. Dataset
Dataset  penelitian  ini  diperoleh  dari  kaggle, sebuah  situs  web  yang  tersedia  untuk  umum  [17]. Dataset  ini  terdiri  dari  3264  gambar  yang menggambarkan berbagai jenis tumor otak, termasuk glioma_tumor  (926  gambar),  meningioma_tumor (937  gambar),  tidak  ada  tumor  (500  gambar),  dan hipofisis_tumor  (901  gambar).  Dataset  ini  telah dipisahkan  menjadi  dua  kategori  untuk  tujuan pelatihan  dan  pengujian.  Set  pelatihan  mencakup 2.870  gambar,  sedangkan  set  pengujian  mencakup 394 gambar. Penelitian ini menggunakan lima teknik pembelajaran  mesin: Logistics  Regression (LR), Random  Forest (RF), Support  Vector  Machine (SVM), K-Nearest  Neighbor (KNN),  dan Naive Bayes [18].
2.2. Pre-Processing
Sebelum pelatihan dan evaluasi, data menjalani fase pre-processing. Tahap ini melibatkan pengubahan ukuran dan transformasi gambar menjadi vektor  yang  kemudian  diskalakan  untuk  proses pelatihan.

## 2.2.1. Data Transformation
Langkah  awal  dalam  transformasi  data  untuk klasifikasi  tumor  otak  adalah  menetapkan  jalur  ke dataset  pelatihan  dan  pengujian  serta  menyusun daftar  kategori  yang  mewakili  berbagai  jenis  tumor otak.  Kategori  ini  diambil  dari  subdirektori  dalam jalur  pelatihan.  Setelah  itu,  dibuat  kamus  untuk memetakan setiap jenis tumor ke label integer, yang akan memudahkan pengolahan dan pelatihan model. Langkah berikutnya adalah memilih secara acak dan menampilkan  beberapa  gambar  dari  kategori  tumor untuk memverifikasi bahwa data telah dibaca dengan
benar, sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 2 yang menampilkan gambar secara acak dari setiap kategori tumor  untuk  memberikan  gambaran  umum  tentang kumpulan  data.  Proses  ini  memastikan  bahwa  data diorganisasi  dan  dilabeli  dengan  benar  sebelum digunakan  dalam  pelatihan  model  klasifikasi, sehingga  memudahkan  model  untuk  mengenali  dan mengklasifikasikan gambar berdasarkan jenis tumornya.

## Gambar 2 Gambar acak dari setiap kategori tumor
2.2.2. Resize Data
Proses  mengubah  ukuran  gambar  dilakukan dengan menggunakan fungsi cv2.resize dari OpenCV, di mana setiap gambar dibaca dalam mode grayscale  menggunakan  cv2.imread  dan  kemudian diubah  ukurannya  menjadi  200x200  piksel  [19]. Mengubah ukuran gambar  menjadi konsisten sangat penting  untuk  memastikan  bahwa  semua  gambar dalam  dataset  memiliki  dimensi  yang  sama,  yang diperlukan  untuk  pelatihan  model  yang  efisien  dan konsisten  [20].  Ukuran  200x200  dipilih  untuk mengurangi  dimensi  gambar,  yang  mengurangi jumlah  fitur  yang  harus  diproses  oleh  model, sehingga  meningkatkan  efisiensi  dan  kecepatan pelatihan.  Selain  itu,  ukuran  ini  cukup  besar  untuk mempertahankan  detail  penting  dalam  gambar, namun  cukup  kecil  untuk  meminimalkan  beban komputasi [21].

## 2.2.3. Data Reshape and data Split
Langkah  selanjutnya  melibatkan  pembagian data  dan  pengubahan  bentuk  data.  Pertama,  data gambar  yang  telah  diubah  menjadi  vektor  satu dimensi  dibagi  menjadi  set  pelatihan  dan  pengujian menggunakan metode train_test_split, dengan proporsi  80%  untuk  pelatihan  dan  20%  untuk pengujian. Pembagian  ini  memastikan bahwa  model dapat dilatih pada sebagian data dan diuji pada data yang terpisah, sehingga  menghindari overfitting dan memungkinkan  evaluasi  kinerja  model  secara objektif [22], [23]. Setelah pembagian, data pelatihan dan  pengujian  diubah  bentuknya  kembali  untuk memastikan konsistensi bentuk data yang digunakan dalam model. Meskipun tampak redundan, pengubahan  bentuk  ini  memberikan  verifikasi tambahan  bahwa  data  memiliki  struktur  yang  tepat untuk  diproses  oleh  algoritma  pembelajaran  mesin. Langkah-langkah  ini  penting  dalam  praproses  data untuk  memastikan  data  siap  digunakan  dalam pelatihan dan pengujian model dengan distribusi yang
baik  dan  bentuk  yang  konsisten[24],  [25].  Untuk melihat hasil data yang telah kita proses reshape bisa kita lihat keterangan seperti pada gambar 3 dibawah.
Gambar 3 Keterangan data sebelum reshape (kiri) dan sesudah reshape (kanan)

## 2.2.4. Feature Scalling
Penskalaan fitur, juga disebut sebagai standarisasi,  merupakan  tahap  penting  dalam  pre- processing  data[26].  Tujuannya  adalah  untuk menstandarkan data dalam rentang tertentu, sehingga memungkinkan perhitungan langsung dalam algoritma. Selain itu, penskalaan fitur merupakan hal yang  wajib  dilakukan  untuk  eksperimen  yang menggunakan Keras, Scikit-learn, dan deep learning. Dataset  yang  diimplementasikan  dalam  eksperimen ini  mencakup  variabel  yang  mengadopsi  skala  yang berbeda.  Oleh  karena  itu,  dataset  mengalami penskalaan  fitur  untuk  mengubah  vektor  fitur  ke dalam format yang lebih sesuai. Dalam studi ini, Min- Maxscaler  digunakan  untuk  mengonversi  nilai  fitur ke  dalam  kisaran  tertentu.  Langkah  selanjutnya adalah penskalaan fitur, yang berarti mengubah nilai piksel  gambar  dari  rentang  [0,  255]  menjadi  [0,  1] dengan  membagi  setiap  nilai  piksel  dengan  255. Ini penting  untuk  memastikan  bahwa  semua  fitur memiliki  skala  yang  sama,  sehingga  algoritma pembelajaran  mesin  dapat  bekerja  lebih  efisien  dan menemukan pola dengan lebih baik. Normalisasi ini juga mencegah nilai piksel yang besar mendominasi proses pelatihan, yang bisa menyebabkan model tidak bekerja  dengan  baik.  Setelah  penskalaan,  kita memeriksa  nilai  maksimum  dan  minimum  untuk memastikan  semua  nilai  berada  dalam  rentang  yang diharapkan. Dengan melakukan penskalaan fitur, data menjadi  lebih  seragam  dan  siap  untuk  digunakan dalam pelatihan model, yang membantu meningkatkan akurasi dan kinerja model pembelajaran mesin [27].
𝑥 ′ = 𝑥−𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
 𝑥 ′ adalah nilai asli dari sebuah fitu  𝑥 adalah nilai asli dari fitur
 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah  nilai  minimum  dari  fitur  tersebut dalam dataset.
 𝑥 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai maksimum dari fitur tersebut dalam dataset.
2.4. Principal Component analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis (PCA)  adalah teknik  statistik  yang  menyederhanakan  kumpulan data  dengan  tetap  mempertahankan  kovarian  data [28].  Teknik  ini  memungkinkan  visualisasi  hasil dalam  bentuk  diagram  pencar  dengan  sedikit kehilangan  informasi  [29].  Teknik  ini  banyak digunakan dalam genetika populasi dan bidang terkait
dengan  paket-paket  yang  banyak  dikutip  seperti EIGENSOFT  [30]  dan  PLINK  [31]  yang  umum digunakan.  Hasil  PCA  menginformasikan  desain studi,  memungkinkan  identifikasi  dan  karakterisasi individu  dan  populasi,  dan  memfasilitasi  penarikan kesimpulan  historis  dan  etnobiologi  mengenai  asal- usul evolusi penyebaran dan keterkaitan ([32]).
Pada  penelitian  ini,  beberapa  variabel  penting digunakan untuk memproses dan mereduksi dimensi data.  Scaler  adalah  instance  StandardScaler  yang menstandarkan  data  pelatihan  (X_train_scaled)  dan data  uji  (X_test_scaled),  memastikan  setiap  fitur memiliki mean 0 dan standar deviasi. n_components menetapkan jumlah komponen utama yang dipertahankan, diatur ke 150 dalam contoh ini. PCA adalah  instance  PCA  yang  digunakan  untuk mereduksi  dimensi  data,  menghasilkan  X_train_pca dan  X_test_pca,  yaitu  data  pelatihan  dan  uji  yang telah direduksi
dimensinya [28].
explained_variance_ratio  menyimpan  rasio  varians yang  dijelaskan  oleh  setiap  komponen  utama, sementara  cumulative_variance  menghitung  jumlah kumulatif dari rasio varians tersebut [29]. Visualisasi dari
explained_variance_ratio
dan cumulative_variance  membantu  memahami  berapa banyak  varians  total  yang  dijelaskan  oleh  sejumlah komponen utama.
Variabel-variabel ini memungkinkan  pemrosesan  data  yang  efektif  dan pengurangan  dimensi  yang  efisien,  yang  penting untuk  analisis  lebih  lanjut  atau  penerapan  model pembelajaran mesin.
2.5. Logistic Regression (LR)
Menurut [33] Model Logistic Regression adalah kerangka  kerja  serbaguna  dan  fleksibel  yang  dapat memenuhi kebutuhan banyak analis. Namun, penting untuk dicatat bahwa model ini mungkin tidak cocok untuk semua situasi. Dalam bidang teknik dan sains, banyak masalah yang melibatkan variabel respon dan variabel  prediktor  yang  berhubungan  melalui  fungsi nonlinier yang  diketahui.  Dalam  penelitian  ini, pertama-tama kami mengurangi dimensi menggunakan  PCA  dan  kemudian  menjalankan regresi  linier  untuk  memprediksi  data  uji.  Kami menghitung  dan  mencetak  hasil  akurasi,  matriks kebingungan, dan laporan klasifikasi.
Rumus untuk Regresi Logistik Fungsi Sigmoid
ℎ𝜎(𝑥) = 1 1+𝑒 −𝑛𝑧 (2)
 ℎ𝜎(𝑥) adalah  fungsi  logistik  yang  mengambil nilai antara 0 dan 1
Berikut adalah Pseudocode untuk tahapan yang dilakukan oleh Logistic Regression:

## BEGIN
INITIALIZE names AS LIST INITIALIZE accuracies AS LIST INITIALIZE finalResults AS LIST
INITIALIZE X_train_pca, y_train, X_test_pca, y_test
SET lg TO LogisticRegression WITH PARAMETER C = 0.1 CALL lg.fit WITH ARGUMENTS X_train_pca, y_train
SET y_pred TO lg.predict WITH ARGUMENT X_test_pca
SET accuracy TO CALL accuracy_score WITH ARGUMENTS y_test, y_pred SET CM TO CALL confusion_matrix WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
IF accuracy >= 0.5 THEN SET ClassificationReport TO CALL classification_report WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
SET name TO "Logistic Regression" CALL names.append WITH ARGUMENT name CALL accuracies.append WITH ARGUMENT accuracy CALL finalResults.append WITH ARGUMENT (name, accuracy)
VAR accuracyOutput = "Accuracy: " + (accuracy * 100) + "%" VAR classificationReportOutput = "Classification Report is: " + ClassificationReport
PRINT accuracyOutput PRINT classificationReportOutput ELSE
VAR belowThresholdMessage = "Model accuracy is below acceptable threshold." PRINT belowThresholdMessage ENDIF END

## 2.6. Random Forest (RF)
Salah satu teknik yang digunakan untuk regresi dan klasifikasi adalah pengklasifikasi Random Forest (RF).  Ini  dapat  dilihat  sebagai  berasal  dari  pohon keputusan  tunggal  atau  dari  kumpulan  pohon keputusan. Yang perlu diperhatikan adalah kemampuannya untuk menghasilkan prediksi kategorikal dengan probabilitas keluaran  yang dapat diubah-ubah dan berbagai nilai potensial. Overfitting harus dihindari dengan cara apa pun, terutama ketika berhadapan dengan set data yang kecil. Kemampuan algoritma Random  Forest untuk  mengidentifikasi data  dengan  karakteristik  yang  hilang  adalah  salah satu  keunggulannya.  Penggunaan  utama  metode pengklasifikasi Random  Forest adalah  dalam
manajemen  data  sampel  besar  dan  klasifikasi  data. Regresi tidak cocok untuk itu. Untuk mempersiapkan data  pelatihan  dan  pengujian  (untuk  model), memasukkan  data  churn  pelanggan  telekomunikasi, menjalankan  visualisasi  data,  dan  meramalkan Random Forest, algoritma  ini  melewati banyak  fase [34]
Berikut adalah Pseudocode untuk tahapan yang dilakukan oleh Algoritma Random Forest:
BEGIN INITIALIZE names AS LIST INITIALIZE accuracies AS LIST INITIALIZE finalResults AS LIST INITIALIZE X_train_pca,  y_train, X_test_pca, y_test
SET rf TO RandomForestClassifier WITH PARAMETERS n_estimators = 10, random_state = 42 CALL rf.fit WITH ARGUMENTS X_train_pca, y_train
SET y_pred TO CALL rf.predict WITH ARGUMENT X_test_pca
SET accuracy TO CALL accuracy_score WITH ARGUMENTS y_test, y_pred SET CM_rf TO CALL confusion_matrix WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
IF accuracy >= 0.5 THEN SET ClassificationReport TO CALL classification_report WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
SET name TO "Random Forest"
CALL names.append WITH ARGUMENT name
CALL accuracies.append WITH ARGUMENT accuracy CALL finalResults.append WITH ARGUMENT (name, accuracy)
SET accuracyOutput TO "Accuracy: " + (accuracy * 100) + "%" SET classificationReportOutput TO "Classification Report is: " + ClassificationReport
PRINT accuracyOutput PRINT classificationReportOutput ELSE SET belowThresholdMessage TO "Model accuracy is below acceptable threshold." PRINT belowThresholdMessage ENDIF END

## 2.7. Support Vector Machine (SVM)
SVM adalah pengklasifikasi margin maksimum yang  didefinisikan  sebagai  masalah  optimasi  seperti yang diberikan di bawah ini. Dengan vektor fitur xi, vektor bobot w, dan label kelas y, SVM dapat dengan mudah  diperluas  ke  masalah  multi-kelas.  Dalam praktiknya,  pendekatan  umum  untuk  klasifikasi multi-kelas  adalah  metode  satu-lawan-semua  dan metode  satu-lawan-satu.  Untuk  tugas  klasifikasi  c- kelas, pendekatan pertama membutuhkan c pengklasifikasi  SVM  biner.  Persyaratannya  adalah c(c-1)  2  pengklasifikasi  biner,  ketika  pendekatan yang  terakhir  diikuti.  Penelitian  yang  diusulkan menggunakan  model pengklasifikasi 3-kelas dengan tiga pengklasifikasi biner SVM, mengikuti pendekatan satu-lawan-semua [35]
Rumus untuk prediksi SVM.
𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛 (∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖, 𝑥) + 𝑏) 𝑛 𝑖=1 (3)
 𝑓(𝑥) : Fungsi keputusan SVM yang digunakan untuk menentukan kelas dari data input 𝑥  𝛼 𝑖 :  Koefisien  Lagrange  yang  diperoleh  dari solusi  masalah  optimasi  SVM.  Koefisien  ini non-zero hanya untuk support vectors.
 𝑦 𝑖 :  Label  kelas  dari  support  vector 𝑥 𝑖 yang bernilai +1 atau -1 dalam kasus klasifikasi biner.  𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) :  Fungsi  kernel  yang  mengukur kesamaan  antara  dua  vektor 𝑥 𝑖 dan 𝑥 Fungsi kernel  ini  memungkinkan  SVM  untuk  bekerja dalam ruang fitur berdimensi tinggi tanpa harus secara  eksplisit  menghitung  koordinat  dalam ruang tersebut.
 𝑏 : Bias dari fungsi keputusan.
 𝑠𝑖𝑔𝑛 Fungsi  tanda  yang  menentukan  apakah hasil  dari  ekspresi  di  dalamnya  positif  atau negatif, yang akhirnya menentukan kelas dari 𝑥 [36] Berikut adalah Pseudocode untuk tahapan yang dilakukan oleh Support Vector Machine (SVM):

## BEGIN INITIALIZE names AS LIST
INITIALIZE accuracies AS LIST INITIALIZE finalResults AS LIST INITIALIZE  X_train_pca,  y_train,  X_test_pca, y_test
SET  svm  TO  SVC  WITH  PARAMETER  kernel  = "rbf"
CALL  svm.fit  WITH  ARGUMENTS  X_train_pca, y_train
SET  y_pred  TO  CALL  svm.predict  WITH ARGUMENT X_test_pca
SET  accuracy  TO  CALL  accuracy_score  WITH ARGUMENTS y_test, y_pred SET  CM_svm  TO  CALL  confusion_matrix  WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
IF accuracy >= 0.5 THEN SET ClassificationReport
TO CALL classification_report WITH ARGUMENTS y_test,
y_pred
SET name TO "SVM" CALL names.append WITH ARGUMENT name CALL  accuracies.append  WITH  ARGUMENT accuracy CALL finalResults.append  WITH ARGUMENT (name, accuracy)
SET  accuracyOutput  TO  "Accuracy:  "  + (accuracy * 100) + "%" SET classificationReportOutput TO
"Classification Report is: " + ClassificationReport
PRINT accuracyOutput
PRINT classificationReportOutput
ELSE SET  belowThresholdMessage  TO  "Model accuracy is below acceptable threshold." PRINT belowThresholdMessage ENDIF END
2.8. K-Nearest Neighbors (KNN)
K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  algoritma pembelajaran yang diawasi di mana hasil dari contoh yang baru diklasifikasikan didasarkan pada mayoritas kategori  K-tetangga  terdekat.  Tujuan  dari  algoritma ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  objek  baru berdasarkan  atribut  dan  sampel  dari  data  pelatihan. Algoritma KNearest Neighbor menggunakan klasifikasi  ketetanggaan  sebagai  nilai  prediksi  dari nilai instance baru. Pengklasifikasi tidak menggunakan  model apa pun untuk dicocokkan dan hanya  didasarkan  pada  memori.  Algoritma  metode KNN bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke training sample untuk menentukan KNN [37]. Berikut adalah Pseudocode untuk tahapan yang dilakukan oleh Algoritma K-Nearst Neighbors:

## BEGIN
INITIALIZE names AS LIST INITIALIZE accuracies AS LIST INITIALIZE finalResults AS LIST INITIALIZE  X_train_pca,  y_train,  X_test_pca, y_test
SET knn TO KNeighborsClassifier WITH PARAMETER n_neighbors = 10 CALL knn.fit WITH ARGUMENTS X_train_pca, y_train
SET y_pred TO CALL knn.predict WITH ARGUMENT X_test_pca
SET accuracy TO CALL accuracy_score WITH ARGUMENTS y_test, y_pred SET CM_knn TO CALL confusion_matrix WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
IF accuracy >= 0.5 THEN SET ClassificationReport TO CALL classification_report WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
SET name TO "KNN" CALL names.append WITH ARGUMENT name CALL accuracies.append WITH ARGUMENT accuracy CALL finalResults.append WITH ARGUMENT (name, accuracy)
SET accuracyOutput TO "Accuracy: " + (accuracy * 100) + "%" SET classificationReportOutput TO "Classification Report is: " + ClassificationReport
PRINT accuracyOutput PRINT classificationReportOutput ELSE SET belowThresholdMessage TO "Model accuracy is below acceptable threshold." PRINT belowThresholdMessage ENDIF END

## 2.9. Naïve Bayes
Klasifikasi  Naïve  Bayes  adalah  klasifikasi pembelajaran  mesin  yang  diawasi,  berdasarkan pendekatan probabilistik yang menggunakan teorema probabilitas  Bayes.  Algoritma  Naïve  Bayes  disebut “naïf” karena algoritma  ini  membuat asumsi  bahwa kemunculan  fitur-fitur  tidak  bergantung  satu  sama lain. Itulah alasan utama mengapa kami menggunakan algoritma ini untuk mendeteksi tumor otak dari lokasi yang berbeda dengan jenis fitur yang berbeda.  Matriks  fitur  yang  diekstraksi  akan  dilatih dalam  pengklasifikasi  Naïve  Bayes  sehingga  dapat memprediksi  gambar  uji  apakah  itu  normal  atau tumor [38].
Berikut adalah Pseudocode untuk tahapan yang dilakukan oleh Algoritma Naive Bayes:

## BEGIN
INITIALIZE names AS LIST
INITIALIZE accuracies AS LIST
INITIALIZE finalResults AS LIST INITIALIZE X_train_pca, y_train, X_test_pca y_test
SET nv TO GaussianNB CALL nv.fit WITH ARGUMENTS X_train_pca, y_train
SET y_pred TO CALL nv.predict WITH ARGUMENT X_test_pca
SET accuracy TO CALL accuracy_score WITH ARGUMENTS y_test, y_pred SET CM_nv TO CALL confusion_matrix WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
IF accuracy >= 0.5 THEN SET ClassificationReport TO CALL classification_report WITH ARGUMENTS y_test, y_pred
SET name TO "NaiveBayes" CALL names.append WITH ARGUMENT name CALL accuracies.append WITH ARGUMENT accuracy CALL finalResults.append WITH ARGUMENT (name, accuracy)
SET accuracyOutput TO "Accuracy: " + (accuracy * 100) + "%" SET classificationReportOutput TO "Classification Report is: " + ClassificationReport
PRINT accuracyOutput PRINT classificationReportOutput ELSE
SET belowThresholdMessage TO "Model accuracy is below acceptable threshold."
PRINT belowThresholdMessage ENDIF
END
2.10. Confusion Matrix
Confusion Matrix mengevaluasi kinerja metode klasifikasi dan mencakup empat istilah: true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative  (FN)  dari  hasil  klasifikasi.  TN  mewakili nilai  negatif  yang  diidentifikasi  dengan  benar, sedangkan  FP  mewakili  nilai  negatif  yang  salah diidentifikasi  sebagai  positif  [39].  Model  ini digunakan  untuk  menghitung  nilai  akurasi,  presisi, recall , dan F1-score. Presisi mencerminkan proporsi nilai  positif  yang  diprediksi  dengan  benar  terhadap total nilai positif yang diprediksi, sedangkan akurasi mengukur  keseluruhan  keseluruhan  kinerja  model [40]. Berikut adalah contoh tabel Confusion matrix :
Tabel 1 Contoh Tabel Confusion Matrix
Prediksi Positif Prediksi Negatif Aktual Positif TP FN Aktual Negatif FP TN
Berikut  adalah  rumus  untuk  Evaluasi  Model pada confusion matrix:
Evaluasi Model
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 (4)

## Confusion Matrix
( 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑁)                 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑃) 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑁)              𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) ) (5)
2.11. Area Under Curve (AUC) & Receiver

## Operating Characteristic (ROC)
Dalam metode penelitian ini, kami menggunakan  kurva  ROC  (Receiver  Operating Characteristic)  dan  AUC  (Area  Under  the  Curve) untuk  mengevaluasi  kinerja  model  klasifikasi  biner. Kurva  ROC  adalah  grafik  yang  menggambarkan kinerja  model  dengan  memplot  True  Positive  Rate (TPR)  terhadap  False  Positive  Rate  (FPR)  pada berbagai  threshold.  TPR,  yang  juga  dikenal  sebagai sensitivitas, adalah rasio antara jumlah prediksi benar positif dengan total  jumlah aktual positif, sementara FPR adalah rasio antara jumlah prediksi salah positif dengan total jumlah aktual [41]
AUC  adalah  area  di  bawah  kurva  ROC  dan digunakan  untuk  memberikan  ukuran  kinerja  model klasifikasi. Nilai AUC berkisar antara 0 hingga 1, di mana nilai 0,5 menunjukkan bahwa model tidak lebih baik dari penebakan acak, sementara nilai mendekati 1  menunjukkan  bahwa  model  sangat  baik  dalam membedakan  antara  kelas  positif  dan  negatif  [42] Rumus  sederhana  untuk  menghitung  AUC    adalah sebagai berikut:
𝑓 𝑏𝑎𝑢𝑑 = 2 𝑆𝑀𝑂𝐷 64 𝑥𝑓 𝑜𝑠𝑐 (6)
 TPR  (True  Positive  Rate)  adalah  rasio  antara jumlah  prediksi  benar  positif  dengan  total jumlah  aktual  positif  (juga  dikenal  sebagai sensitivitas atau recall).
 FPR  (False  Positive  Rate)  adalah  rasio  antara jumlah  prediksi  salah  positif  dengan  total jumlah aktual negatif.
 𝑛 adalah  jumlah  titik  pada  kurva  ROC  yang dihasilkan dari berbagai threshold.
Di mana n adalah jumlah titik pada kurva ROC, TPR adalah True Positive Rate, dan FPR adalah False Positive Rate [43].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah melalui tahap pre-processing hingga ke tahap  penggunaan  PCA  penelitian  ini  dilanjutkan dengan  mengimplementasikan  berbagai  algoritma pembelajaran  mesin.  Algoritma-algoritma  ini  diuji pada set pelatihan dan dievaluasi pada set pengujian. Hasil  dari  eksperimen  ini  tidak  hanya  akan memberikan wawasan tentang kinerja relatif masing- masing  algoritma  dalam  konteks  klasifikasi  tumor otak  berdasarkan  citra  MRI,  tetapi  juga  akan menampilkan hasil akurasi masing-masing algoritma. Selain  itu,  penelitian  ini  juga  akan  menampilkan gambar  confusion  matrix  untuk  memberikan pemahaman  visual  yang  lebih  mendalam  mengenai kemampuan masing-masing algoritma dalam
mengklasifikasikan  jenis  tumor  otak.  Keseluruhan analisis  ini  bertujuan  untuk  memberikan  informasi yang komprehensif dan terperinci mengenai keberhasilan  algoritma Machine  Learning dalam menangani  tugas  klasifikasi  citra  medis  dalam konteks spesifik ini.

## Gambar 4 Perbandingan gambar original dan sesudah PCA
Gambar  asli  sebelum  PCA  dan  setelah  PCA sangat  jelas  perbedaanya,  seperti  yang  ditunjukkan pada  gambar  3.  Bagian  atas  gambar  menunjukan gambar asli yang di rekonstruksi kembali ke dimensi aslinya setelah PCA, dan bagian bawah menunjukkan gambar  asli  sebelum  mereka  mengalami  reduksi dimensi  melalui  PCA.  Perhatikan  bagaimana representasi visual mereka telah di ubah oleh proses PCA.

## 3.1. Logistic Regression
Algoritma Logistic  Regression mengalami penurunan performa ketika diuji dengan menggunakan  PCA,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 2 di bawah ini.
Table 2 Perbandingan akurasi algoritma Logistic Regression dengan dan tanpa PCA Method Accuracy Precision Recall F1-Score LR 69% 69% 69% 69% LR-NPA 77% 78% 78% 78%
Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  penggunaan PCA  mengakibatkan  penurunan  akurasi  algoritma Regresi  Logistik,  terlihat  dari  perbandingan  antara LR (dengan PCA) dan LR-NPA (tanpa PCA).
Perbedaan  hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada confusion  matrix  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5 Confusion Matrix Algoritma Logistic Regression dengan PCA (kiri) dan tanpa PCA (kanan)
Indra Maulana, et al., OPTIMIZATION OF MACHINE LEARNING … 911
3.2. Random Forest
Performa algoritma Random Forest mengalami penurunan akurasi, seperti yang terlihat pada Tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3 Perbandingan akurasi algoritma Random Forest dengan dan tanpa PCA Method Accuracy Precision Recall F1-Score RF 78% 78% 78% 78% RF-NPA 87% 88% 87% 87%
Hasil  yang  disajikan  menunjukkan  bahwa penggunaan PCA dapat mengurangi akurasi algoritma Random  Forest, yang  dibuktikan  dengan adanya perbedaan antara RF (dengan PCA) dan RF- NPA (tanpa PCA).
Perbedaan  hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada confusion  matrix seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 6 di bawah ini:
Gambar 6 Confusion Matrix Algoritma Random Forest dengan PCA (kiri) dan tanpa PCA (kanan)
3.3. Support Vector Machine (SVM)
Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma SVM  mengalami  peningkatan  akurasi  ketika menggunakan PCA, seperti yang tercatat pada Tabel 4 di bawah ini:
Tabel 4 Perbandingan akurasi algoritma SVM dengan dan tanpa PCA Method Accuracy Precision Recall F1-Score SVM 82% 83% 83% 83% SVM-NPA 81% 81% 81% 81%
Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  penggunaan PCA  meningkatkan  akurasi  dan  metrik  evaluasi lainnya dalam algoritma SVM.
Perbedaan  hasil  pengujian  dapat  diamati  pada matriks kebingungan, seperti yang digambarkan pada Gambar 7 di bawah ini:
Gambar 7 Confusion Matrix dari algoritma SVM dengan PCA (kiri) dan tanpa PCA (kanan)
3.4. K-Nearest Neighbors (KNN)
Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma KNN  mengalami  peningkatan  nilai  akurasi  dengan
menggunakan PCA, seperti yang tertera pada Tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5 Perbandingan akurasi algoritma KNN dengan dan tanpa PCA Method Accuracy Precision Recall F1-Score KNN 71% 72% 72% 72% KNN-NPA 68% 71% 68% 67%
Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  penggunaan PCA  meningkatkan  akurasi  dan  metrik  evaluasi lainnya dari algoritma KNN.
Perbedaan  hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada confusion  matrix  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 8 di bawah ini:
Gambar 8 Confusion Matrix Algoritma KNN dengan PCA (kiri) dan tanpa PCA (kanan)

## 3.5. Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes mengalami  penurunan performa  ketika  diuji  dengan  menggunakan  PCA, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6 di bawah ini:
Tabel 6 Perbandingan akurasi algoritma Naïve Bayes dengan dan tanpa PCA
Method Accuracy Precision Recall F1- Score Naïve Bayes 42% 49% 43% 38% Naïve Bayes- NPA 49% 54% 49% 44%
Hasil  di  atas  menunjukkan  bahwa  penggunaan PCA  mengakibatkan  penurunan  akurasi  algoritma Regresi  Logistik,  terlihat  dari  perbandingan  antara LR (dengan PCA) dan LR-NPA (tanpa PCA).
Perbedaan  hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada matriks  kebingungan  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 9 di bawah ini:
Gambar 9 Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes dengan PCA (kiri) dan tanpa PCA (kanan)
3.5. Pengukuran Kinerja dengan Area Under the Curve (AUC) & Receiver Operating Characteristic (ROC)
Setelah  hasil  evaluasi Confusion  Matrix diketahui,  dilanjutkan  dengan  evaluasi  AUC-ROC
seperti  yang  diilustrasikan  pada  Gambar  10. Multiclass  AUC-ROC dengan  PCA  dan  Gambar  11 Multiclass AUC-ROC Non-PCA.
Gambar 10 Multiclass AUC-ROC dengan PCA

## Gambar 11 Multiclass AUC-ROC Non-PCA
Dalam  penelitian  ini,  kami  membandingkan kinerja  model  klasifikasi  dengan  dan  tanpa menggunakan Principal Component Analysis (PCA) berdasarkan  Area  Under  the  Curve  (AUC)  dari Receiver  Operating  Characteristic  (ROC).  Hasil menunjukkan  bahwa  penggunaan  PCA  secara signifikan  meningkatkan  performa  Support  Vector Machine  (SVM)  dan  K-Nearest  Neighbors  (KNN), dengan  peningkatan  AUC  masing-masing  sebesar 0.03  dan  0.07.  Namun,  model  Naive  Bayes menunjukkan peningkatan performa yang lebih baik tanpa  PCA,  dengan  AUC  meningkat  sebesar  0.19. Logistic Regression dan Random Forest menunjukkan  variasi  kecil  dalam  performa  dengan dan  tanpa  PCA.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini menegaskan bahwa dampak PCA pada kinerja model bervariasi  tergantung  pada  karakteristik  data  dan algoritma yang digunakan, dan penerapan PCA harus dipertimbangkan  secara  kontekstual  sesuai  dengan kebutuhan spesifik model dan data.

## 4. DISKUSI

## 4.1. Penelitian Sebelumnya
Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan berbagai  metode  yang  digunakan  untuk  klasifikasi tumor otak. [1] menggunakan CNN untuk klasifikasi gambar tumor otak dengan hasil  yang  menunjukkan akurasi  tinggi.  Studi  oleh  [5]  menggunakan kombinasi  teknik  Deep  Wavelet  Transform  (DWT) dan  PCA  bersama  dengan  jaringan  syaraf  tiruan (ANN), yang meningkatkan akurasi klasifikasi tumor otak  dari  citra  MRI.  Selain  itu,  penelitian  oleh  [7] menggabungkan superpixels, PCA, dan clustering K- means  untuk  mendeteksi  tumor  otak  dari  gambar MRI, mencapai akurasi 94%.
Studi lain yang dilakukan oleh [35] menerapkan CNN dan SVM untuk kategori otomatisasi tumor otak dari  MRI,  menunjukkan  peningkatan  signifikan dalam performa klasifikasi. [9] menggunakan teknik preprocessing,  ekstraksi  fitur  dengan  PCA,  dan clustering  berbasis  template  untuk  klasifikasi  tumor otak, mencapai akurasi 96.16%.  [10] memanfaatkan DWT  dan  PCA  untuk  ekstraksi  fitur  dan menggunakan  Kernel  Support  Vector  Machine (KSVM) untuk klasifikasi, mencapai akurasi 96.25%.
Selain  itu,  [11]  menggunakan  kombinasi prapemrosesan gambar, ekstraksi fitur dengan GLCM dan CNN, serta optimasi dengan algoritma paus dan serigala  abu-abu  untuk  mencapai  akurasi  deteksi tumor otak sebesar 98.9%. Studi-studi ini menunjukkan bahwa kombinasi teknik prapemrosesan yang canggih dan pemilihan algoritma  yang  tepat  sangat  penting  dalam meningkatkan akurasi klasifikasi tumor otak.

## 4.2. Interpretasi Hasil
Dalam  penelitian  ini,  penggunaan  PCA menunjukkan  hasil  yang  bervariasi  tergantung  pada algoritma  yang  digunakan.  Logistic  Regression  dan Naïve  Bayes  mengalami  penurunan  akurasi  ketika menggunakan  PCA,  yang  menunjukkan  bahwa reduksi  dimensi  melalui  PCA  tidak  efektif  untuk algoritma ini. Sebaliknya, algoritma SVM dan KNN mengalami  peningkatan akurasi dengan penggunaan PCA,  menunjukkan  bahwa  PCA  dapat  membantu meningkatkan  performa  klasifikasi  untuk  algoritma tersebut.  Random  Forest  menunjukkan  penurunan akurasi  dengan  penggunaan  PCA,  yang  mungkin disebabkan  oleh  sifat  inherent  dari  algoritma  yang sudah robust terhadap fitur yang berlebih.
Penelitian  ini  menggarisbawahi  pentingnya pemilihan  algoritma  yang  tepat  dan  metode prapemrosesan  dalam  klasifikasi  citra  medis. Dampak  PCA  pada  performa  model  bervariasi tergantung pada karakteristik data dan algoritma yang digunakan. Oleh karena  itu, penggunaan PCA  harus dipertimbangkan  secara  kontekstual  sesuai  dengan kebutuhan  spesifik  model dan data  yang digunakan. Hasil penelitian ini mendorong eksplorasi lebih lanjut terhadap metode pengurangan dimensi alternatif dan
pemilihan algoritma yang optimal untuk meningkatkan akurasi klasifikasi tumor otak.

## 5. SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini,  terdapat beberapa saran yang dapat diberikan untuk penelitian lebih  lanjut  dan  implementasi  praktis.  Penelitian  di masa depan disarankan untuk mengeksplorasi metode pengurangan dimensi selain PCA, seperti t-SNE atau LDA,  serta  menggunakan  dataset  yang  lebih  besar dan beragam untuk meningkatkan generalisasi model. Selain  itu,  menggabungkan  beberapa  algoritma pembelajaran mesin dalam pendekatan ensembel dan melakukan  optimasi  hyperparameter  yang  lebih mendalam  menggunakan  teknik  seperti  Grid  Search atau  Random  Search  dapat  meningkatkan  kinerja model. Mengintegrasikan teknik deep learning seperti Convolutional  Neural  Networks  (CNNs)  dengan algoritma klasik, serta menggunakan metode validasi silang  yang  lebih  ekstensif  seperti  k-fold  cross- validation, juga disarankan untuk memastikan model bekerja  dengan  baik  pada  data  yang  tidak  terlihat selama  pelatihan.  Kolaborasi  dengan  ahli  radiologi dan  profesional  medis  lainnya  dapat  memberikan wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  fitur-fitur penting dalam klasifikasi tumor otak, sehingga model yang  dikembangkan  lebih  relevan  dalam  konteks klinis.  Terakhir,  pengembangan  aplikasi  klinis berbasis web atau mobile yang mengimplementasikan  model  klasifikasi  tumor  otak ini  untuk  digunakan  oleh  dokter  dan  tenaga  medis dalam  mendiagnosis  tumor  otak  secara  real-time dapat  meningkatkan  deteksi  dini  dan  pengobatan pasien.  Dengan  memperhatikan  saran-saran  ini, diharapkan  penelitian  di  masa  depan  dapat  terus meningkatkan akurasi dan efektivitas model pembelajaran  mesin  dalam  klasifikasi  tumor  otak serta  mengaplikasikannya  dalam  lingkungan  klinis untuk manfaat yang lebih besar.

## 6. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan untuk mengoptimalkan akurasi model pembelajaran mesin dalam klasifikasi tumor  otak  menggunakan  citra  MRI  dengan memanfaatkan  Analisis  Komponen  Utama  (PCA) untuk reduksi dimensi. Beberapa algoritma pembelajaran  mesin  seperti  Logistic  Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K- Nearest  Neighbors  (KNN),  dan  Naïve  Bayes  telah diimplementasikan  dan  dievaluasi  kinerjanya  baik dengan  maupun  tanpa  PCA.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  PCA  memiliki dampak  yang  bervariasi  tergantung  pada  algoritma yang  digunakan.  Logistic  Regression  dan  Naïve Bayes mengalami penurunan akurasi masing-masing dari  77%  menjadi  69%  dan  dari  49%  menjadi  42% dengan penggunaan PCA, menunjukkan bahwa PCA tidak efektif untuk algoritma ini. Random Forest juga mengalami penurunan akurasi dari 87% menjadi 78%
dengan PCA. Sebaliknya, PCA meningkatkan akurasi SVM  dari  81%  menjadi  83%  dan  KNN  dari  68% menjadi 71%, menunjukkan efek positif dari reduksi dimensi.  Evaluasi  menggunakan  Confusion  Matrix dan  kurva  ROC-AUC  juga  menunjukkan  bahwa dampak  PCA  bervariasi  tergantung  pada  algoritma yang digunakan. Kesimpulannya, pemilihan algoritma  dan  metode  preprocessing  yang  tepat sangat  penting  dalam  klasifikasi  tumor  otak menggunakan  citra  MRI.  PCA  dapat  membantu meningkatkan  akurasi  beberapa  algoritma,  namun tidak  untuk  semua,  sehingga  penggunaannya  harus dipertimbangkan  berdasarkan  karakteristik  data  dan algoritma  yang  digunakan.  Penelitian  ini  juga mendorong  eksplorasi  metode  pengurangan  dimensi alternatif untuk analisis citra medis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Gupta, S. K. Sharma, and G. C. Sampada, “Classification of Brain Tumor Images Using CNN,” Comput  Intell  Neurosci ,  vol.  2023, pp. 1–6, Oct. 2023, doi: 10.1155/2023/2002855.
[2] American  Brain  Tumor  Association,  “Brain tumor Education ,” https://www.abta.org/.
[3] American  Society  of  Clinical  Oncology (ASCO), “Brain Tumor: Statistics,” https://www.cancer.net/. [4] R. Andre, B. Wahyu, and R. Purbaningtyas, “KLASIFIKASI TUMOR OTAK MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNET-B3,” 2021. [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/index
[5] B.  Panda  and  C.  S.  Panda,  “A  Review  on Brain Tumor Classification Methodologies,”
Int J Sci Res Sci Technol , pp. 346–359, Dec. 2019, doi: 10.32628/IJSRST20717.
[6] Dr.  P.  and  M.  P.  ,  R.  and  R.  Ramamurthy, “Evaluation  and  Classification  of  the  Brain Tumor  MRI  using  Machine  Learning Technique,” Control Engineering and
Applied Informatics , vol. 21, pp. 12–21, Dec. 2019.
[7] M.  K. Islam,  M.  S.  Ali,  M.  S.  Miah,  M.  M. Rahman,  M.  S.  Alam,  and  M.  A.  Hossain, “Brain  tumor  detection  in  MR  image  using superpixels,  principal  component  analysis and  template  based  K-means  clustering algorithm,” Machine Learning with
Applications ,  vol.  5,  p.  100044,  Sep.  2021, doi: 10.1016/j.mlwa.2021.100044.
[8] G. Cinarer and B. G. Emiroglu, “Classificatin of  Brain  Tumors  by  Machine  Learning Algorithms,”  in 2019  3rd  International Symposium on Multidisciplinary Studies and
Innovative  Technologies  (ISMSIT) ,  IEEE, Oct. 2019, pp. 1–4. doi: 10.1109/ISMSIT.2019.8932878.
[9] M.  Pareek,  C.  K.  Jha,  and  S.  Mukherjee, “Brain  Tumor  Classification  from  MRI Images  and  Calculation  of  Tumor  Area,” 2020,  pp.  73–83.  doi:  10.1007/978-981-15- 0751-9_7.
[10] D. M. Toufiq, A. M. Sagheer, and H. Veisi, “Brain  tumor  identification  with  a  hybrid feature  extraction  method  based  on  discrete wavelet  transform  and  principle  component analysis,” Bulletin of  Electrical Engineering
and  Informatics ,  vol.  10,  no.  5,  pp.  2588– 2597, Oct. 2021, doi:
10.11591/eei.v10i5.3013.
[11] L. Hussain, S. Saeed, I. A. Awan, A. Idris, M. S.  A.  Nadeem,  and  Q.-A.  Chaudhry, “Detecting  Brain  Tumor  using  Machines
Learning  Techniques  Based  on  Different
Features  Extracting  Strategies,” Current
Medical Imaging Formerly Current Medical Imaging Reviews , vol. 15, no. 6, pp. 595–606, Jul. 2019, doi: 10.2174/1573405614666180718123533.
[12] S. Mohsen, A. M. Ali, E.-S. M. El-Rabaie, A. ElKaseer, S. G. Scholz, and A. M. A. Hassan, “Brain  Tumor  Classification  Using  Hybrid Single  Image  Super-Resolution  Technique With  ResNext101_32×  8d  and  VGG19  Pre- Trained Models,” IEEE Access ,  vol.  11,  pp. 55582–55595, 2023, doi:
10.1109/ACCESS.2023.3281529.
[13] S. K. Panda and R. C. Barik, “MR Brain 2D image  Tumor  and  Cyst  Classification Approach:  an  Empirical  Analogy,”  in 2023
IEEE International Students’ Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS) ,  IEEE,  Feb.  2023,  pp.  1–6.  doi: 10.1109/SCEECS57921.2023.10063064.
[14] F. S. Chowdhury, T. Noor, Md. S. Islam, and M.  K.  Alam,  “Brain  Tumor  Classification Using  Watershed  Segmentation  with  ANN Classifier,” in 2023 International Conference on Electrical, Computer and Communication Engineering  (ECCE) ,  IEEE,  Feb.  2023,  pp.
1–5. doi:
10.1109/ECCE57851.2023.10101528.
[15] G. L. E. Maquen-Niño et  al. , “Brain Tumor Classification  Deep  Learning  Model  Using Neural  Networks,” International  Journal  of Online  and  Biomedical  Engineering  (iJOE) , vol.  19,  no.  09,  pp.  81–92,  Jul.  2023,  doi: 10.3991/ijoe.v19i09.38819.
[16] K. V. Kumar, M. Baid, and K. Menon, “Brain Tumor Classification using Transfer Learning  on  Augmented  Data  and  Visual Explanation  using  Grad-CAM,”  in 2023  7th
International  Conference  on  Intelligent
Computing  and  Control  Systems  (ICICCS) , IEEE,  May  2023,  pp.  965–971.  doi:
10.1109/ICICCS56967.2023.10142464.
[17] Sartaj  Bhuvaji,  Ankita  Kadam,  Prajakta
Bhumkar,  Sameer  Dedge,  and  Swati Kanchan,  “Brain  Tumor  Classification
(MRI),”
https://www.kaggle.com/dsv/1183165.
[18] N.  Basuni  and  Amril  Mutoi  Siregar, “Comparison of the Accuracy of Drug User Classification Models Using Machine
Learning Methods,” Jurnal RESTI (Rekayasa
Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 7, no. 6,  pp.  1348–1353,  Dec.  2023,  doi: 10.29207/resti.v7i6.5401.
[19] A.  R.  Alexey  Spizhevoy, OpenCV  3 Computer  Vision  with  Python  Cookbook:
Leverage the power of OpenCV 3 and Python to build computer vision applications , 1st ed. Birmingham : Packt Publishing, 2019.
[20] S. A. B. R. Kalakuntla, “Detection of Brain Tumor  in  Magnetic  Resonance  Imaging (MRI)  Images  using  Fuzzy  C-Means  and Thresholding,” SUNY  Polytechnic  Institute , Aug. 2020.
[21] Krishnendu Kar, Mastering Computer Vision with  TensorFlow  2.x :  Build  advanced computer  vision  applications  using  machine learning  and  deep  learning  techniques. ,  1st ed. Birmingham-Mumbai : Packt Publishing, 20AD.  Accessed:  May  26,  2024.  [Online]. Available:
https://www.oreilly.com/library/view/master ing-computer-vision/9781838827069/ [22] Abid Ali Awan, “Recurrent Neural Network Tutorial (RNN),” https://www.datacamp.com/. Accessed:  May 27, 2024. [Online]. Available: https://www.datacamp.com/tutorial/tutorial- for-recurrent-neural-network
[23] Jason  Brownlee,  “Train-Test  Split  for Evaluating  Machine  Learning  Algorithms,” https://machinelearningmastery.com/. Accessed: May 27, 2024. [Online]. Available: https://machinelearningmastery.com/train- test-split-for-evaluating-machine-learning- algorithms/
[24] Geeks  for Geeks Team,  “How To Do Train Test  Split  Using  Sklearn  In  Python,” https://www.geeksforgeeks.org/.  Accessed:
May 27, 2024. [Online]. Available: https://www.geeksforgeeks.org/how-to-do- train-test-split-using-sklearn-in-python/
[25] Ryan Wells, “Handwriting Image Classification with Python Sklearn,” https://wellsr.com/. Accessed: May 27, 2024.
[Online]. Available: https://wellsr.com/python/image- classification-with-python-sklearn- handwriting/
[26] A.  Ambarwari,  Q.  Jafar  Adrian,  and  Y. Herdiyeni,  “Analysis  of  the  Effect  of  Data Scaling  on  the  Performance  of  the  Machine Learning Algorithm for Plant Identification,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 117– 122, Feb. 2020, doi: 10.29207/resti.v4i1.1517.
[27] D.  U.  Ozsahin,  M.  Taiwo  Mustapha,  A.  S. Mubarak,  Z.  Said  Ameen,  and  B.  Uzun, “Impact  of  feature  scaling  on  machine learning  models  for  the  diagnosis  of diabetes,”  in 2022  International  Conference on Artificial Intelligence in Everything (AIE) , IEEE, Aug. 2022, pp. 87–94. doi: 10.1109/AIE57029.2022.00024.
[28] J.  Lever,  M.  Krzywinski,  and  N.  Altman, “Principal component analysis,” Nat Methods ,  vol.  14,  no.  7,  pp.  641–642,  Jul. 2019, doi: 10.1038/nmeth.4346.
[29] R.  D.  Cook,  “Principal  Components, Sufficient Dimension Reduction, and Envelopes,” Annu Rev Stat Appl , vol. 5, no. 1, pp. 533–559, Mar. 2019, doi: 10.1146/annurev-statistics-031017-100257.
[30] K.  J.  Galinsky et  al. ,  “Fast  Principal- Component  Analysis  Reveals  Convergent Evolution  of  ADH1B  in  Europe  and  East Asia,” The  American  Journal  of  Human Genetics ,  vol.  98,  no.  3,  pp.  456–472,  Mar. 2018, doi: 10.1016/j.ajhg.2015.12.022.
[31] C.  C.  Chang,  C.  C.  Chow,  L.  C.  Tellier,  S. Vattikuti,  S.  M.  Purcell,  and  J.  J.  Lee, “Second-generation  PLINK:  rising  to  the challenge  of  larger  and  richer  datasets,” Gigascience ,  vol.  4,  no.  1,  p.  7,  Dec.  2018, doi: 10.1186/s13742-015-0047-8.
[32] I. Mathieson et al. , “The genomic history of southeastern  Europe,” Nature ,  vol.  555,  no. 7695,  pp.  197–203,  Mar.  2019,  doi: 10.1038/nature25778.
[33] A.  I.  Khuri,  “Introduction  to  Linear
Regression  Analysis,  Fifth  Edition  by Douglas C. Montgomery, Elizabeth A. Peck, G. Geoffrey Vining,” International Statistical  Review ,  vol.  81,  no.  2,  pp.  318–
319, Aug. 2013, doi: 10.1111/insr.12020_10.
[34] M.  Mia,  A.  F.  N.  Masruriyah,  and  A.  R. Pratama,  “The  Utilization  of  Decision  Tree Algorithm  In  Order  to  Predict  Heart
Disease,” JURNAL  SISFOTEK  GLOBAL , vol.  12,  no.  2,  p.  138,  Sep.  2022,  doi: 10.38101/sisfotek.v12i2.551.
[35] S.  Deepak  and  P.  M.  Ameer,  “Automated
Categorization  of  Brain  Tumor  from  MRI Using  CNN  features  and  SVM,” J  Ambient Intell  Humaniz  Comput ,  vol.  12,  no.  8,  pp. 8357–8369, Aug. 2021, doi: 10.1007/s12652- 020-02568-w.
[36] A.  M.  S.  S.  F.  Koirunnisa  Koirunnisa, “Optimized  Machine  Learning  Performance with  Feature  Selection  for  Breast  Cancer Disease  Classification,” JITEKI ,  vol.  9,  pp.
1131–1143, Nov. 2023.
[37] R. H. Ramdlon,
E. Martiana
Kusumaningtyas,  and  T.  Karlita,  “Brain Tumor  Classification  Using  MRI  Images with  K-Nearest  Neighbor  Method,”  in 2019 International  Electronics  Symposium  (IES) , IEEE,  Sep.  2019,  pp.  660–667.  doi: 10.1109/ELECSYM.2019.8901560.
[38] L.  Setiyani,  H.  H.  Handayani,  and  W.  A. Geraldine, “Comparison of the Performance of the SQL Injection Detection Model Using CNN,  Logistic  Regression,  Random  Forest, Naive Bayes, and Decision Tree,” in 2023 1st International  Conference  on  Advanced Engineering  and  Technologies  (ICONNIC) , IEEE,  Oct.  2023,  pp.  109–113.  doi: 10.1109/ICONNIC59854.2023.10467843.
[39] H.  Yun,  “Prediction  model  of  algal  blooms using  logistic  regression  and  confusion matrix,” International  Journal  of  Electrical and Computer Engineering (IJECE) , vol. 11, no. 3, p. 2407, Jun. 2021, doi: 10.11591/ijece.v11i3.pp2407-2413.
[40] H.  Sholikhin,  D.  Wahiddin,  and  K.  A. Baihaqi,  “PENERAPAN  ALGORITMA
BACKWARD CHAINING UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT DAN HAMA TANAMAN PADI,” vol. III, no. 1,
p. 22, 2022.
[41] Ralph  Stern,  “Interpretation  of  the  Area Under  the  ROC  Curve  for  Risk  Prediction Models,” Cornel University , Feb. 2021.
[42] ير ئازج لا ي ئاس ن لا ي ئاور لا توص لا“ ,با كر .ع ”,جذام ن  ي ف  ةءار ق  :ةن ك ملأا  ةس دن هو مممم مممممم  مممم ,  p.  213,  2019,  doi: 10.37167/1677-000-012-020.
[43] M. Dalili Shoaei and M. Dastani, “The Role of  Social  Media  During  the  COVID-19 Crisis:  A  Narrative  Review,” Health
Technology Assessment in Action , Mar. 2021, doi: 10.18502/htaa.v4i1.5865.