## MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI PENYAKIT LIVER
Nu’man Musyaffa 1) , Bakhtiar Rifai 2)
Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://www.nusamandiri.ac.id numan.nmf@nusamandiri.ac.id Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta http://www.nusamandiri.ac.id
bakhtiar.bri@nusamandiri.ac.id
Abstract — The  liver  is  the  largest  and  most important  organ  for  our  bodies.  We  can  not  live without  the  heart.  Liver  disease  is  an inflammation  caused  by  viral  infections,  bacteria or  toxic  substances  so  that  the  liver  can  not perform  its  function  properly  and  is  not  easily found  in  the  early  stages  of  diagnosing  liver disease. Handling patients with liver disease at an early  stage  will  prolong  the  patient's  life.  Many studies use the Support Vector Machine model to predict liver disease but the resulting accuracy is less  accurate.  In  this  research,  the  algorithm model  of  support  vector  machine  and  model vector  machine  support  algorithm  based  on particle  swarm  optimization  to  get  the  rules  to predict  liver  disease  and  provide  more  accurate value of accuracy. After testing with two models of support  vector  machine  and  support  vector machine  based  on  particle  swarm  optimization, get  the  result  of  algorithm  model  of  support vector  machine  with  accuracy  value  of  71,36% and  accuracy  value  from  AUC  equal  to  0,500, while test using support vector machine algorithm based  on  particle  swarm  optimization  get  the result  of  its  accuracy  value  of  77.36%  and  AUC 0.661  for  good  diagnosis  classification.  Both  of these  methods  have  varying  degrees  of  accuracy of  6.00%  and  the  difference  in  the  value  of  AUC 0.161.
Keywords: Liver,  Support  Vector  Machine, Particle Swarm Optimization, Feature Selection.
Intisari — Hati  adalah  organ  yang  paling  besar dan penting bagi tubuh kita. Kita tidak bisa hidup tanpa  hati.  Penyakit  hati  merupakan  peradangan yang  disebabkan  oleh  infeksi  virus,  bakteri  atau bahan-bahan  beracun  sehingga  hati  tidak  dapat melakukan  fungsinya  dengan  baik  serta    tidak mudah  ditemukan  dalam  tahap  awal  dalam mendiagnosis  penyakit  hati.  Penanganan  pasien dengan  penyakit  hati  pada  tahap  awal  akan
memperpanjang  hidup  pasien.  Banyak  penelitian menggunakan  model Support  Vector  Machine untuk  memprediksi  penyakit  hati  tetapi  nilai akurasi  yang  dihasilkan  kurang  akurat.  Dalam penelitian  yang  dilakukan  ini  model  algoritma support  vector  machine dan  model  algoritma support  vector  machine berbasiskan particle swarm  optimization untuk  mendapatkan  aturan untuk memprediksi penyakit liver dan memberikan  nilai  yang  lebih  akurat  dari  akurasi. Setelah  pengujian  dengan  dua  model support vector  machine dan support  vector  machine berbasiskan particle swarm optimization , mendapatkan  hasil  dari  model  algoritma support vector  machine nilai  akurasinya  71,36% dan  nilai akurasi  dari  AUC  sebesar  0.500,  sedangkan pengujian  menggunakan  algoritma suppport vector  machine berbasiskan particle  swarm optimization mendapatkan  hasil  nilai  akurasinya sebesar 77,36% dan nilai AUC 0.661 untuk tingkat diagnosa  klasifikasi  yang  baik.  Kedua  metode  ini memiliki  berbagai  tingkat  akurasi  sebanyak 6,00% dan selisih nilai AUC 0.161 .
Kata  Kunci : Liver, Support  Vector  Machine , Particle Swarm Optimization , seleksi atribut.

## PENDAHULUAN
Hati  adalah  organ  yang  paling  besar  dan penting  bagi  tubuh  kita.  Kita  tidak  bisa  hidup tanpa  hati.  Penyakit  hati  merupakan  peradangan yang  disebabkan  oleh  infeksi  virus,  bakteri  atau bahan-bahan  beracun  sehingga  hati  tidak  dapat melakukan  fungsinya  dengan  baik  serta    tidak mudah  ditemukan  dalam  tahap  awal  dalam mendiagnosis  penyakit  hati.  Penanganan  pasien dengan  penyakit  hati  pada  tahap  awal  akan memperpanjang  hidup  pasien,  namun  sayangnya semua  ahli  kesehatan  tidak  memiliki  keahlian
khusus  dalam  mendiagnosis  medis,  sehingga sistem  diagnosis  otomatis  secara  medis  mungkin akan  sangat  bermanfaat  dan  membantu  dengan menggunakan  machine  learning  telah  banyak digunakan  dalam  bidang  medis.  (Widodo,  2014), Hasil  penelitian  menggunakan  support  vector machine  yang  dilakukan  (Fridayanthie,  2015) namun  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  kurang akurat, sehingga membutuhkan optimasi berbasis particle  swarm  optimization  (PSO),  (PSO) melakukan    pencarian  menggunakan  populasi (swarm)  dari  individu    (partikel)  yang diperbaharui  dari  iterasi.  (Handayanna,  2016). Sehingga  dalam  penelitian  yang  dilakukan  bukan hanya  menggunakan  metode  Support  Vector Machine  namun  juga  membutuhkan  penggunaan optimasi  menggunakan  PSO  untuk  menseleksi atribut  agar  mendapatkan  hasil  yang  akurat  dan presisi
Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan diharapkan  dapat  menjadi  rekomendasi  serta pertimbangan    dan  masukan  bagi  ahli  kesehatan dalam membuat prediksi penyakit hepatitis.

## BAHAN DAN METODE

## Jenis penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode experiment , yaitu  penelitian  yang  melibatkan  penyelidikan kepada  beberapa  variable  menggunakan  tes tertentu  yang  dikendalikan  sendiri  oleh  peneliti. Metode  yang  digunakan  untuk  memprediksi adalah  Algoritma Support  Vector  Machine dengan particle swarm optimization yang akan digunakan untuk melakukan optimasi seleksi atribut.

## Algoritma Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah seperangkat  metode  yang  terkait  untuk  suatu metode  pembelajaran,  untuk  kedua  masalah klasifikasi dan regresi (Maimon, 2012). Data yang tersedia  dinotasikan  sebagai  x  ∈  R d sedangkan label masing-masing dinotasikan  y i ∈{-1+1} untuk i  =  1,2,....,1  yang  mana  l  adalah  banyaknya  data. Diasumsikan kedua class –1 dan +1 dapat terpisah secara  sempurna  oleh  hyperplane  berdimensi  d  , yang didefinisikan:
Diasumsikan kedua class –1 dan +1 dapat terpisah secara  sempurna  oleh hyperplane berdimensi  d  , yang didefinisikan: w.x + b = 0……………………………………………………(1) Sebuah pattern xi yang termasuk class –1 (sampel negatif)  dapat  dirumuskan  sebagai pattern yang memenuhi pertidaksamaan: w.x + b = -1….....…………………………………………….(2) sedangkan  pattern  yang  termasuk  class  +1 (sampel positif):
w.x + b = +1………………………………………………….(3) Margin  terbesar  dapat  ditemukan  dengan memaksimalkan nilai jarak antara hyperplane dan titik  terdekatnya,  yaitu  1/||w||.  Hal  ini  dapat dirumuskan sebagai Quadratic Programming (QP) problem , yaitu mencari titik minimal persamaan 4, dengan memperhatikan constraint persamaan 5. min τ(w) = 1 2 ||w|| 2 ………………………………………….(4) y i (x i .w+b)  -1  0, I ……………………………  (5)
Problem  ini  dapat  dipecahkan  dengan  berbagai teknik komputasi, diantaranya
Lagrange Multiplier
sebagaimana ditunjukkan pada persamaan 6:
L(w,  b, α )  = 1 2 ||w|| 2 w α i (y i ((x i .w +  b)  -1)) (i=1,2,...,l)……………………………………………………..(6) α i adalah Lagrange  multipliers, yang  bernilai  nol atau  positif  ( α i 0).  Nilai  optimal  dari  persamaan (6)  dapat  dihitung  dengan  meminimalkan  L terhadap  w  dan  b  ,  dan  memaksimalkan  L terhadap α i .  Dengan  memperhatikan  sifat  bahwa pada  titik  optimal  gradient  L=0,  persamaan langkah 6 dapat dimodifikasi sebagai maksimalisasi problem yang  hanya  mengandung α i saja, sebagaimana persamaan 7.
Maximize: α i - 1 2 α i α j y i . y j , x i , x j ………………...(7)
Subject to: α i 0 (i=1,2,...,l) α i y i = 0…………………………….(8)
Dari  hasil  dari  perhitungan  ini  diperoleh α i yang  kebanyakan  bernilai  positif.  Data  yang berkorelasi  dengan α i yang  positif  inilah  yang disebut sebagai support vector.
1. Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah metode  pencarian  penduduk,  yang  berasal  dari penelitian  untuk  pergerakan  organisme  dari kelompok  burung  atau  ikan,  seperti  algoritma genetika, Particle  Swarm  Optimization (PSO) melakukan  pencarian  menggunakan  populasi ( swarm ) dari individu (partikel) yang diperbaharui  dari  iterasi  untuk  iterasi  (Fei, Miao, & Liu, 2009).
Untuk  menemukan  solusi  yang  optimal,  masing- masing  partikel    bergerak  ke  arah  posisi sebelumnya  terbaik  (pbest)  dan  terbaik  posisi global  (gbest).  Kecepatan  dan  posisi  partikel dapat diperbarui sebagai berikut persamaan: v i,m = w.v i,m + c 1 * R * (pbest i,m - x i,m ) + c 2 * R * (gbest m - x i,m )x id = x i,m + v i,m .............................................................(9)
Dimana:
t= menunjukkan counter iterasi → → → → i=1 → → → → l i=1
→ →
w → i=1 i,j=1 → → → →
→ → → →
V ij =  kecepatan  partikel  i  pada  dimensi  ke-j (nilainya terbatas antara [- v max , v max ], p ij =  posisi  partikel  i  pada    j  dimensi  (nilainya terbatas [-p max , p max ] pbest ij = posisi pbest partikel i pada dimensi ke-j gbest ij = posisi gbest dari dimensi ke-j w=  berat  inersia  (menyeimbangkan  eksplorasi global dan lokal eksploitasi) rand 1 dan rand 2 = fungsi acak di rentang [0, 1] β =  faktor  kendala  untuk  mengontrol  kecepatan berat (nilainya ke 1) c 1 dan  c 2 adalah  faktor  pembelajaran  pribadi  dan sosial (nilainya ke 2).

## Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dibagi menjadi  dua  sumber  data  yaitu  data  primer  dan data  sekunder.  Data  primer  yaitu  data  yang dikumpulkan dari sumbernya langsung, sedangkan  data  sekunder  yaitu  data  yang dikumpulkan dari peneliti sebelumnya. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data sekunder.  karena  diperoleh  dari Indian  Liver Patient dataset  dalam  UCI  (singkatan  dari  ILPD) url
:
http://archieve.ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+(In dian+ Liver +Patient+Dataset).  Masalah  yang  harus dipecahkan  di  sini  adalah  prediksi  terjadinya penyakit  Liver  berisi  583  orang  yang  diperiksa, dan sebanyak 167 pasien tidak terdeteksi terkena penyakit  liver,  sehingga  416  pasien  terdeteksi penyakit  liver.  Dengan  atribut  dari  penyakit  liver adalah  usia,  Jenis  Kelamin,  Total  Bilirubin  (TB)  , Direct  Bilirubin  (DB),  Alkaline  phosphotase (Alkhapos),  Sgpt  Alamine  (sgpt),  Sgot  Proteins (Sgot),  Total  Proteins  (TP),  Albumin  (Alb),  rasio albumin  dan  Globulin  (A/G)    dan  hasil  sebagai label yang terdiri atas sakit dan sehat. Data pasien penyakit liver bisa di lihat pada tabel 1. Berikut
Tabel 1 . Atribut dan data penyakit liver (UCI Repository)
Usi a Jenis Kela min TB D B Alkha pos Sg pt Sg ot T P AL B Ras io (A/ G) Has il
65 Wanit a 0.7 0. 1 187 16 18 6. 8 3.3 0.9 Sak it 62 Pria 10.
9 5. 5 699 64 10 0 7. 5 3.2 0.74 saki
t
62 Pria 7.3 4. 1 490 60 68 7 3.3 0.89 Sak it 58 Pria 1 0. 4 182 14 20 6. 8 3.4 1 Sak it 72 Pria 3.9 2 195 27 59 7. 3 2.4 0.4 Sak
it 46 Pria 1.8 0. 7 208 19 14 7. 6 4.4 1.3 Sak
it 26 Wanit a 0.9 0. 2 154 16 12 7 3.5 1 Sak
it
29 Wanit a 0.9 0. 3 202 14 11 6. 7 3.6 1.1 saki t
17 Pria 0.9 0. 3 202 22 19 7. 4 4.1 1.2 Seh at
55 Pria 0.7 0. 2 290 53 58 6. 8 3.4 1 Sak it
57 Pria 0.6 0. 1 210 51 59 5. 9 2.7 0.8 saki t
72 Pria 2.4 1. 3 260 31 56 7. 4 3 0.6 Sak it
64 Pria 0.9 0. 3 310 61 58 7 3.4 0.9 Seh at
74 Wanit a 1.1 0. 4 214 22 30 8. 1 4.1 1 Sak it 61 Pria 0.7 0. 2 145 53 41 5. 8 2.7 0.87 Sak it 25 Pria 0.6 0. 1 183 91 53 5. 5 2.3 0.7 Seh at
38 Pria 1.8 0. 8 342 16 8 44 1 7. 6 4.4 1.3 Sak it 33 10pri a 1.6 0.
5 165 15 23 7. 3 3.5 0.92 seh at 40 Wanit a 0.9 0. 3 293 23
2 24 5 6. 8 3.1 0.8 Sak it 40 wanit a 0.9 0. 3 293 23 2 24 5 6. 8 3.1 0.8 Sak it
Sumber: Musyaffa & Rifai (2017)
Jumlah  data  awal  yang  diperoleh  dari pengumpulan  data  yaitu  sebanyak  583  data, namun tidak semua data dapat digunakan karena harus  melalui  beberapa  tahap  pengolahan  awal data ( preparation data ) .

## Tabel 2.Tabel Atribut yang digunakan (UCI
Repository) No Atribut Fungsi 1 Usia Menunjukkan Usia (Tahun) 2 Jenis Kelamin Menunjukkan Jenis kelamin pada pasien (female/male) 3 Total Bilirubin (TB) Menunjukkan  Sel darah merah dihati (mg / dl) 4 Direct Bilirubin (DB) Bilirubin bebas (mg / dl) 5 Alkaline Phosphotase (alkphos) Menunjukkan Enzim dari usus 6 Sgpt Alamine (Sgpt) Menunjukkan Enzim didalam hati 7 Sgot Protiens (Sgot) Menunjukkan  Enzim Protein didalam hati 8 Total Protiens (TP) Serum protein yang terdapat didalam hati (g /dl) 9 Albumin Sintesa protein didalam hati 10 Rasio Albumin dan Globulin (Rasio A/G) Menunjukkan Perbandingan rasio albumin dan globulin didalam hati
Sumber: Musyaffa & Rifai (2017)

## Metode yang dilaksanakan
Pada  tahap  modeling  ini  dilakukan pemprosesan  data  traning  sehingga  akan membahas  metode  algoritma  yang  diuji  dengan memasukan  data  penyakit  liver  kemudian  di analisa  dan  dikomparasi.  Berikut  ini  bentuk gambaran metode algoritma yang akan diuji.
Sumber: Musyaffa & Rifai (2017)

## Gambar1. Metode yang dilaksanakan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  pengujian  model  yang  dilakukan adalah  memprediksi  penyakit  liver  dengan support  vector  machine dan support  vector machine berbasis particle  swarm  optimization untuk menentukan nilai accuracy dan AUC. Dalam menentukan  nilai  tingkat  keakurasian  dalam model support  vector  machine dan  algoritma support  vector  machine berbasis particle  swarm optimization. Metode pengujiannya menggunakan cross  validation dengan  desain  modelnya  sebagai berikut.
Sumber: Musyaffa & Rifai (2017) Gambar2. Desain Model Validasi
Eksperimen  pengujian  Model  Support  Vector Machine Pada penelitian penentuan hasil penyakit liver menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine berbasis pada  framework  RapidMiner  sebagai berikut
Sumber: Musyaffa, Rifai (2018)
Gambar3. Model Pengujian validasi Support vector machine
Nilai accuracy , precision ,  dan recall dari data training dapat  dihitung  dengan  menggunakan Rapid Miner. Hasil pengujian dengan menggunakan  model Support  Vector  Machine didapatkan hasil pada tabel 3.
Tabel  3  diketahui  dari  583  data,  416 diklasifikasikan sakit sesuai dengan prediksi yang dilakukan  dengan  metode  svm,  lalu  167  data diprediksi sakit tetapi  ternyata  hasilnya  prediksi sehat,  0  data class  sehat diprediksi  sesuai,  dan  0 data diprediksi tidak ternyata hasil prediksinya.
Tabel 3  Model Confusion Matrix untuk Metode Support Vector Machine No Prediksi Kelas Presisi Nilai Akurasi Sehat Sakit 1 0 416 71.36%  71.36% 2 0 167 71.36%  71.36%
Sumber: Musyaffa & Rifai (2017)
Hasil  perhitungan  divisualisasikan  dengan kurva  ROC.  Perbandingan  kedua  metode komparasi  bias  dilihat  pada  gambar  4  yang merupakan  kurva  ROC  untuk  algoritma Support Vector  Machine .  Kurva  ROC  pada  gambar  4 menekspresikan confusion  matrix dari  table  3. Garis  horizontal  adalah false  positives dan  garis vertical true positives .
Value of C parameter represented by this particle Particle Swarm Optimization Value of  ɣ parameter represented by this particle Value of ε parameter represented by this particle Traning SVM Model Evaluation fitness of particle Update particle best and global best Update particle velocity and global position Is stop condition satisfied ? Optimal SVM parameters obtined Optimal SVM forecasting model obtined A particle in the population Given a population of particles with random positions and velocities Yes No
Eksperimen pengujian Model Support Vector
Machine  berbasis  Algoritma  Particle  Swarm Optimization (PSO).
Pada penelitian penentuan hasil penyakit Liver menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  pada framework RapidMiner sebagai berikut
Sumber: Musyaffa & Rifai (2017) Gambar 5. Model pengujian validasi support vector machine berbasis Particle Swarm Optimization (PSO)
Sumber: Musyaffa & Rifai (2017) Gambar 6. Lanjutan Model pengujian validasi support vector machine berbasis Particle Swarm Optimization (PSO)
Nilai accuracy , precision ,  dan recall dari data training dapat dihitung dengan menggunakan  RapidMiner.    Hasil  pengujian dengan  menggunakan  model Support  Vector Machine didapatkan hasil pada table 4. Tabel  4  diketahui  dari  583  data,  295 diklasifikasikan sakit sesuai dengan prediksi yang dilakukan  dengan  metode  SVM  berbasis Particle Swarm  Optimization (PSO),  lalu  112  data diprediksi sakit tetapi  ternyata  hasilnya  prediksi sehat,  8  data class  sehat diprediksi  sesuai,  dan  1 data  diprediksi  sehat  ternyata  hasil  prediksinya sakit.
Tabel 4. Model Confusion Matrix untuk metode
Support Vector Machine berbasis Particle Swarm Optimization No Prediksi Kelas Presisi Nilai Akurasi Sehat Sakit 1 8 1 88.89%  77.34% 2 112 295 72.48%  77.36%

## Sumber: Musyaffa & Rifai (2017)
Hasil  perhitungan  divisualisasikan  dengan kurva  ROC.  Perbandingan  kedua  metode komparasi  bias  dilihat  pada  gambar  4  yang merupakan  kurva  ROC  untuk  algoritma Support Vector  Machine .  Kurva  ROC  pada  gambar  4 menekspresikan confusion  matrix dari  table  3. Garis  horizontal  adalah false  positives dan  garis vertical true positives .
Sumber: Musyaffa & Rifai (2017) Gambar 7. Kurva ROC algoritma SVM berbasis PSO
Dari  hasil  pengujian  diatas,  baik evaluasi menggunakan counfusion  matrix maupun  ROC curve terbukti  bahwa  hasil  pengujian  algoritma SVM  berbasis  PSO  memiliki  nilai  akurasi  yang lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  algoritma  SVM Nilai akurasi untuk model algoritma SVM sebesar 71.36%  dan  nilai  akurasi  untuk  model  algoritma SVM berbasis PSO sebesar 77.36 % dengan selisih akurasi  1.47%,  dapat  dilihat  pada  Tabel  5 dibawah ini:
Tabel 5. Pengujian algoritma SVM dan SVM
berbasis PSO No  Algoritma Hasil Accuracy AUC 1 SVM 71.36% 0.500 2 SVM berbasis PSO 77.36 % 0.661

## Sumber: Musyaffa & Rifai (2017)
Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan untuk  memecahkan  masalah  prediksi  hasil prediksi penyakit liver, dapat disimpulkan bahwa hasil eksperimen menggunakan  metode support
vector  machine mempunyai  tingkat  akurasi sebesar  71.36%  dan  mempunyai  nilai  AUC sebesar  0.500.  Sedangkan eksperimen kedua dengan  penyesuaian  pada  parameter  C  dan epsilon dan  population didapat  nilai  akurasi terbaik  untuk  algoritma  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode support  vector  machine berbasis particle  swarm  optimization mempunyai nilai  akurasi  sebesar  77.36  %  dan  nilai  AUC sebesar 0.661.

## KESIMPULAN
Penerapan  kebijakan  dalam  penentuan prediksi  penyakit  liver  di  rumah  sakit    akan membawa  pengaruh  pada  sistem,  di  mana melalui  data-data  yang  ada  rumah  sakit  akan mempermudah  dalam  menentukan  penyakit Liver. Dengan data set yang ada serta atribut yang telah  ditentukan  diharapkan  penentuan  penyakit liver  dapat  lebih  akurat  sehingga  penyakit  liver yang  semakin  meningkat  dari  tahun  ketahun dapat  berkurang  jumlah  penderitanya.  Dan dengan  atribut  yang  sudah  ada  dan  faktor penyebab  yang  telah  diinformasikan  diharapkan penderita  penyakit  liver  maupun  yang  belum terkena  serta  mempunyai  gejala  penyakit  liver tersebut  dapat  lebih  meperhatikannya  sehingga tidak  meningkat  lagi  jumlah  penderita  penyakit liver.

## REFERENSI
Fei, S. W., Miao, Y. B.,  & Liu, C. L. (2009). Chinese Grain  Production  Forecasting  Method Based  on  Particle  Swarm  Optimization- based  Support  Vector  Machine. Recent Patents on Engineering , 3 (1), 8-12.
Fridayanthie,  E.  W.  (2015).  ANALISA  DATA MINING  UNTUK  PREDIKSI  PENYAKIT

## HEPATITIS DENGAN MENGGUNAKAN
METODE  NAIVE  BAYES  DAN  SUPPORT VECTOR  MACHINE. Jurnal  Khatulistiwa Informatika , 3 (1). http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php /khatulistiwa/article/view/1652
Handayanna,  F.  (2016).  PREDIKSI  PENYAKIT  DIA BETES  MELLITUS  DENGAN  METODE SUPPORT  VECTOR  MACHINE  BERBASIS PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION. Jurnal Teknik Informatika , 2 (1),30-37.
http://www.ejournalab.com/index.php/jti/ .00..article/view/5
Maimon,  O.  (2012).  Data  Mining  And  Knowledge Discovery  Handbook.  New  York  Dordrecht Heidelberg London: Springer.
Musyaffa,  N.,  &  Rifai,  B.  (2017).  Laporan  Akhir Penelitian  Mandiri.  Jakarta:  STMIK  Nusa Mandiri Jakarta
Ramana,  B.  V.,  Prabu,  S.  P.,  &  Venkateswarlu,  N.
B.2012,  Mei  21. ILPD  (Indian  Liver  Patient Dataset). Retrieved  Juni  17,  2013,  from MachineLearningRepository:https://archive. ics.uci.edu/ml/datasets/ILPD+%28Indian+Li ver+Patient+Dataset%29
Widodo,  P.  (2014).  Rule-Based  Classifier  Untuk Mendeteksi  Penyakit  Liver. Bianglala Informatika , 2 (1). http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.ph p/Bianglala/article/view/563
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  Hall,  M.  A.,  &  Pal,  C.  J.
(2016). Data  Mining:  Practical  machine learning  tools  and  techniques .  Morgan Kaufmann.