## Terakreditasi SINTA Peringkat 3
Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Nomor 225/E/KPT/2022 masa berlaku mulai Vol.7 No. 1 tahun 2022 s.d Vol. 11 No. 2 tahun 2026
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 8 No. 1 (2023) 33 - 40

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Analisis SMOTE Pada Klasifikasi Hepatitis C Berbasis Random Forest dan Naïve Bayes
Nabilah Sharfina 1 , Nur Ghaniaviyanto Ramadhan 2*
Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 19104025@ittelkom-pwt.ac.id, 2 ghani@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
According to WHO, around 71 million people were infected with the Hepatitis C virus in 2019. However, only 49.7% of people are aware of Hepatitis C. Early prevention is essential to minimize the possibility of  something terrible. To maximize the efforts of medical experts in minimizing the risk of transmission, a program was created that is capable of classifying Hepatitis C  with an automatic detection system using a machine learning model. Random Forest was chosen because it can handle outlier and imbalance data so that it can produce high accuracy values and can identify important features. Naïve Bayes was chosen because of its simple algorithm, but capable of  producing  high-accuracy  values.  After  testing  both  models,  the  confusion  matrix  formula  calculates  the prediction  results.  The  test  results  show  that  applying  the Random  Forest  model  without  SMOTE  is  93%,  and Naïve  Bayes  without  SMOTE  is  88%.  Due  to  the  data  imbalance  in  the dataset,  an oversampling  technique  is performed using the SMOTE method. The test results were obtained by applying the Random Forest model with a SMOTE of 98% and Naïve Bayes with a SMOTE of 89% .
Keywords: hepatitis c; random forest; naïve bayes; SMOTE; confusion matrix.

## Abstrak
Menurut WHO, orang yang terinfeksi virus Hepatitis C tercatat sekitar 71 juta orang pada 2019. Hanya 49,7% orang  yang  menyadari  adanya  penyakit  Hepatitis  C.  Pencegahan  dini  penting  dilakukan  untuk  meminimalisir kemungkinan  buruk  terjadi.  Untuk  memaksimalkan  upaya  ahli  medis  dalam  meminimalisir  risiko  penularan, dibuat  program  yang  mampu  mengklasifikasikan  penyakit  Hepatitis  C  dengan  sistem  deteksi  otomatis menggunakan model machine learning . Random Forest dipilih karena mampu menangani outlier dan imbalance data sehingga  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  serta  mampu  mengidentifikasi  fitur-fitur  yang penting. Naïve  Bayes dipilih  karena  algoritmanya  yang  sederhana,  namun  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi tinggi.  Setelah  dilakukan  pengujian  pada  kedua  model,  dilakukan  perhitungan  terhadap  hasil  prediksi menggunakan formula confusion matrix . Hasil pengujian menunjukkan dengan menerapkan model Random Forest tanpa SMOTE sebesar 93% dan Naïve Bayes tanpa SMOTE sebesar 88%. Sehubungan dengan adanya imbalance data pada dataset ,  maka  dilakukan  teknik oversampling menggunakan  metode  SMOTE.  Hasil  pengujian  yang diperoleh dari menerapkan model Random Forest dengan SMOTE sebesar 98% dan Naïve Bayes dengan SMOTE sebesar 89%.
Kata kunci : hepatitis c; random forest; naïve bayes; SMOTE; confusion matrix .
1. Pendahuluan
Virus  Hepatitis  merupakan  gejala  peradangan  pada organ  hati.  Timbulnya  penyakit  ini  disebabkan  oleh infeksi yang tidak terdiagnosis selama beberapa dekade, konsumsi  senyawa  beracun  (misalnya  obat-obatan, alkohol),  atau  autoimun.  Virus  Hepatitis  digolongkan menjadi  5  jenis  yaitu  tipe  A, B,  C,  D,  dan  E.  Menurut pernyataan  dari  WHO  di  tahun  2019  bahwa  virus Hepatitis  B  dan  C  memiliki  dampak  yang  buruk  bagi ratusan juta jiwa karena menyebabkan timbulnya gejala awal  dari  penyakit  sirosis  dan  kanker  hati.  Sebagian besar virus Hepatitis C ditularkan melalui transfusi darah dan produk darah yang terkontaminasi di luar prosedur medis,  bisa  juga  melalui  kontak  seksual  namun  jarang terjadi.  Belum  ada  vaksin  untuk  penyakit  jenis  ini  [1]. Infeksi  virus  Hepatitis  C  (HCV)  adalah  salah  satu penyebab  utama  munculnya  diagnosa  penyakit  hati kronis  di  seluruh  dunia.  Sekitar  71  juta  orang  yang terdiagnosis  kronis  di  seluruh  dunia,  namun  kesadaran masyarakat masih rendah akan hal tersebut [2]. Menurut hasil  survei  yang  dilakukan  oleh  lembaga the Nation’s Mobile  Health  Survey (NHANES)  di  Amerika  Serikat pada tahun 2001 – 2008, tercatat ada sebanyak 393 orang dari 30.140 orang terjangkit infeksi HCV. Diketahui dari 170  orang  yang  mampu  ditindaklanjuti  selanjutnya hanya  49,7%  yang  mana  mereka  mengetahui  status infeksi  HCV.  Perkiraan  di  wilayah  Eropa  mengatakan bahwa  hanya  10%  –  40%  dari  orang-orang  dengan diagnosis  positif  HCV  secara  individu  menyadari adanya  status  infeksi  tersebut.    Lembaga American Association  for  the  Study  of  Liver  Disease (AASLD) memberikan panduan yang komprehensif dan diperbarui secara  berkala  faktor  risiko,  pengujian,  evaluasi, pemantauan  infeksi  HCV,  dan  perkembangan  baru dalam pengobatan [3].
Segala aktivitas manusia di era modern tentu tidak lepas dari  penggunaan  teknologi  seperti  komputer,  laptop, ponsel  pintar,  dan  lainnya.  Seiring  berkembangnya teknologi,  komputer  dilatih  menggunakan  bahasa pemrograman  yang  dapat  belajar  dari  kumpulan  data untuk melakukan tugas tertentu seperti mengenali pola, membuat  prediksi,  dan  membuat  keputusan  tanpa melalui  program  secara  eksplisit  disebut machine learning .  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  klasifikasi terhadap  penyakit  Hepatitis  C  menggunakan machine learning .
Penelitian tentang identifikasi prediktor sosiodemografi dan klinis perkembangan kaskade  perawatan Hepatitis C untuk pasien dalam kelompok kelahiran 1945-1965 di Amerika  Serikat  bagian  selatan  menggunakan  model Decision  Tree dan Random  Forest ,  yang  berjudul “ Predictors  of  Progression  Through  the  Cascade  of Care to a Cure for Hepatitis C Patients using Decision Trees  and  Random  Forests ”  oleh  Jasmine  Ye Nakayama, Joyce Ho, Emily Cartwright, Roy Simpson, dan  Vicki  Stover  Hertzberg  pada  tahun  2021.  Hasil akurasi  pada  kaskade  keterkaitan  dengan  perawatan
menggunakan Decision Tree sebesar 64% dan Random Forest sebesar 55%, hasil akurasi pada kaskade inisiasi pengobatan  antivirus  menggunakan Decision  Tree sebesar  76%  dan Random  Forest sebesar  73%,  serta hasil  akurasi  pada  kaskade  penyembuhan  virologi menggunakan Decision Tree sebesar 75% dan Random Forest sebesar  55%  [4].  Adapun  penelitian  lain  yang membahas tentang pengembangan model Decision Tree dan Naïve Bayes dalam memprediksi pasien Hepatitis C, dengan  judul  penelitian  “Analisis  Penerapan  Metode Ensembled  Learning  Decision  Tree pada  Klasifikasi Virus  Hepatitis  C”  oleh  Rifqi  Alfinnur  Charisma, Sofiyudin  Pamungkas,  Rifqi  Akmal  Saputra,  Nur Ghaniaviyanto Ramadhan, dan Faisal Dharma Adhinata pada  tahun  2022.  Berhasil  memperoleh  nilai  akurasi tinggi pada pengujian model Decision Tree sebesar 93%, sedangkan Naïve  Bayes sebesar  90%  [5].  Penelitian selanjutnya yang berjudul “KLASIFIKASI HEPATITIS C  VIRUS  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C4.5” oleh  Susanto  dan  Nuri  pada  tahun  2022,  membahas tentang  klasifikasi  penyakit  Hepatitis  C  menggunakan model  C4.5  biasa  dan  model  C4.5  berbasis Adaboost . Hasil akurasi dari penggunaan model C4.5 biasa sebesar 95,71%, sedangkan pada model C4.5 berbasis Adaboost sebesar 96,55% [6].
Untuk  mengetahui  performa  klasifikasi  dari  hasil  uji model, bisa menggunakan tabel perhitungan Confusion Matrix . Confusion Matrix terdiri dari 4 tipe karakteristik dalam  mengukur  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  suatu klasifikasi di antaranya true positive, true negative, false positive , dan false negative . Secara konsep perhitungan terdiri  dari accuracy,  precision ,  dan recall [7].  Selama dilakukan  pemrosesan  data,  ditemukan  adanya  kondisi jumlah  target  atribut  kolom  terlihat  tidak  seimbang antara satu dengan yang lain. Kondisi seperti itu, wajar terjadi  pada  sebuah dataset .  Apabila  hal  tersebut dibiarkan,  kemungkinan  cenderung  terjadi  risiko  salah mengklasifikasi  data  ketika  dilakukan  pengujian terhadap  model  yang  diusulkan.  Solusi  untuk menghindari risiko tersebut, dilakukan percobaan ulang dengan  membuat  data  buatan  menggunakan  teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE).
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Laila  Qadrini dan  Hikmah  Megasari  pada  tahun  2022  yang  berjudul “ Oversampling , Undersampling ,  SMOTE  SVM  dan Random  Forest pada  Klasifikasi  Penerima  Bidikmisi Sejawa Timur Tahun 2017”, dilakukan klasifikasi pada studi  kasus  siswa  SMA  atau  sederajat  yang  berhak menerima  bidikmisi  di  Jawa  Timur  pada  tahun  2017. Model yang diusulkan adalah SVM dan Random Forest . Terdapat  kondisi  data  yang  digunakan  tidak  seimbang jumlahnya,  sehingga  dilakukan  teknik undersampling , oversampling , dan SMOTE. Hasil akurasi yang didapat dari  penerapan  model  SVM  setelah oversampling sebesar 0,591, setelah undersampling sebesar 0,032, dan setelah  SMOTE  sebesar  0,761.  Hasil  akurasi  yang didapat  dari  penerapan  model Random  Forest setelah oversampling sebesar  0,735,  setelah undersampling
sebesar  0,199,  dan  setelah  SMOTE  sebesar  0,78  [8]. Penelitian  berikutnya  yang  dilakukan  oleh  Desti Mualfah,  Wahyu  Fadila,  dan  Rahmad  Firdaus  pada tahun  2022  yang  berjudul  “Teknik  SMOTE  Untuk Mengatasi  I mbalance  Data pada  Deteksi  Penyakit Stroke Menggunakan    Algoritma Random  Forest ”, dilakukan  deteksi  stroke  dengan  menerapkan  model Random  Forest dan  teknik  SMOTE  untuk  menangani data  tidak  seimbang.  Performa  model Random  Forest sebelum  SMOTE  menghasilkan  akurasi  sebesar  98%, presisi  sebesar  69%, recall sebesar  51%,  dan f1-score sebesar  51%.  Performa  model Random  Forest sesudah SMOTE  menghasilkan  akurasi  sebesar  91%,  presisi sebesar 92%, recall sebesar 91%, dan f1-score sebesar 91%.  Terjadi  peningkatan  terhadap  presisi, recall ,  dan f1- score [9].
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  masalah  dan penelitian terdahulu, maka peneliti akan mengklasifikasi virus  Hepatitis  C  menggunakan  model Random  Forest dan Naïve  Bayes .  Penerapan Random  Forest dianggap memiliki  keunggulan  pada  sisi  penanganan outlier , efektif dalam menangani imbalance data , waktu dalam memproses  komputasi  lebih  cepat,  dan  hasil  akurasi yang  tinggi  [10].  Selain  itu,  penerapan  metode  lain seperti Naïve Bayes dianggap memiliki kelebihan yaitu perhitungan  algoritmanya yang  lebih  sederhana  namun mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  untuk klasifikasi  data  [11].  Penerapan  teknik  SMOTE  pada penelitian ini bertujuan untuk mengontrol distribusi data yaitu  mengubah  jumlah  data  dari  kelas  minoritas menjadi  sebanyak  jumlah  data  kelas  mayoritas  [12]. Pada  penerapannya,  SMOTE  tidak  mengurangi  jumlah data  sehingga  informasi  penting  tidak  hilang  [13]. Sumber  penelitian  yang  menjadi  acuan  utama  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  tim  Rifqi  Alfinnur Charisma, karena menggunakan model penelitian yang berbeda  pada dataset yang  sama.  Tujuannya  untuk memanfaatkan  kemajuan  teknologi  seperti machine learning di  bidang  ilmu  kesehatan.  Diagnosis  dan pengobatan dini penting dilakukan guna mencegah dan meningkatkan  kemungkinan  penyembuhan  pasien Hepatitis  C.  Harapannya  mampu  menghasilkan  nilai akurasi  yang  tinggi  saat  pengujian  model  sehingga membantu tim ahli medis ketika melakukan identifikasi pasien apabila memiliki tingkat risiko tinggi, agar segera ditindakan  lanjut  guna  mengurangi  kemungkinan berkembangnya komplikasi tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Jelaskan metode preparasi dan teknik karakterisasi yang digunakan. Jelaskan dengan ringkas, tetapi tetap akurat seperti ukuran, volume, replikasi dan teknik pengerjaan. Untuk  metode  baru  harus  dijelaskan  secara  rinci  agar peneliti lain dapat mereproduksi percobaan
Adapun  uraian  terkait  alur  metodologi  penelitian  yang dilakukan demi mencapai tujuan analisis penelitian, bisa dilihat  pada  Gambar  1.  Proses  dimulai  dengan melakukan  pra-pemrosesan  data  dengan  menangani
imbalanced data menggunakan SMOTE, lalu dilakukan klasifikasi menggunakan model random forest dan naïve bayes untuk dilakukan perbandingan.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian Virus Hepatitis C

## 2.1. Data Hepatits C
Pada  tahap  ini,  data  yang  digunakan  sebagai  bahan penelitian  didapatkan  melalui  studi  literatur  penelitian terdahulu.  Diperoleh  data  yang  berkaitan  dengan  topik yang  diangkat  pada  penelitian,  sebelum  dilakukan klasifikasi  menggunakan  program machine  learning . Data pasien diagnosis Hepatitis C berasal dari situs web Kaggle , berupa format dokumen (. csv ) yang terdiri dari 615 baris data dengan 13 atribut kolom [5], bisa dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Data Darah Pasien Diagnosis Hepatitis C
Penjelasan  dari  masing-masing  nama  atribut  kolom tertulis pada Tabel 1, sebagai berikut.
Tabel 1. Deskripsi Informasi Data Nama Atribut Kolom Deskripsi Data Kategori Tipe Data Category Target fitur uji Objek Age Usia pasien Numerik ( integer ) Sex ALB ALP ALT AST BIL CHE CHOL CREA GGT PROT Jenis kelamin pasien Jumlah albumin
Jumlah alkaline phosphatase Jumlah alanine transaminase Jumlah aspartate aminotransferase Jumlah bilirubin Jumlah cholinesterase Jumlah cholesterol Jumlah creatine Jumlah gamma-glutamyl transferase
Jumlah protein Objek Numerik ( float )
Numerik ( float ) Numerik ( float ) Numerik ( float )
Numerik ( float ) Numerik ( float ) Numerik ( float ) Numerik ( float ) Numerik ( float )
Numerik ( float )

## 2.2. Data Preprocessing
Pada  tahap  ini,  dilakukan  optimasi  pada  program sebelum melangkah ke proses selanjutnya. Sehubungan pada  pengolahan  data  ditemukan  adanya  nilai  yang kosong, maka pada atribut kolom “ ALB ”, “ ALP ”, “ ALT ”, “ CHOL ” dan “ PROT ”, maka dapat diatasi dengan cara mengisi  nilai  rata-rata  agar  tidak  terjadi  bias  [14][15]. Selanjutnya,  dilakukan  pengecekan  terhadap  duplikasi data,  namun  tidak  ditemukan  adanya  duplikasi  data. Setelah itu, mengubah tipe data objek menjadi numerik ( integer )  pada  atribut  “ category ”  dan  “ sex ”.  Ketika dilakukan  analisis  terhadap  atribut  “ category” , mendapati  bahwa  atribut  tersebut  terdiri  dari  4  kelas meliputi blood  donor,  suspect  blood  donor,  hepatitis, fibrosis ,  dan cirrhosis .  Untuk  atribut  “ category ” dikelompokkan menjadi 2 kategori kelas yaitu “0= Blood Donor ”  =  0,  “0s= suspect  Blood Donor ”  =  0, “1= Hepatitis ” = 1, “2= Fibrosis ” = 1, dan “3= Cirrhosis ” =  1.  Peneliti  mendefinisikan  kelas  0  menjadi  kategori kelas  pasien  dengan  diagnosis  sehat  ( healthy  patients ) ada  sebanyak  540  data,  sedangkan  kelas  1  menjadi kategori kelas pasien dengan diagnosis terpapar infeksi ( infected  patients )  ada  sebanyak  75  data.  Secara persentase bisa dilihat visualisasi diagram pie chart pada Gambar 3.
Sedangkan, untuk atribut “ sex ” dikelompokkan menjadi 2 kategori kelas pula yakni “m” = 1 dan “f” = 2. Apabila semua atribut sudah berubah menjadi tipe data numerik, maka tahap selanjutnya adalah mengecek korelasi antar atribut  menggunakan  visualisasi heatmap ,  seperti  pada Gambar 4.
Sebelum  dilakukan  pemisahan  data,  dilakukan  proses encoding menggunakan LabelEncoder , digunakan untuk fitur  kategorik  dengan  tipe  data  ordinal  seperti  kolom “ category ”.  Selanjutnya,  dalam  memudahkan  proses
training , maka dibuat variabel X yang berisi semua fitur pada dataset untuk  melatih  model  ( independent variable ),  sedangkan  variabel  Y  berisi  target  variabel ( dependent  variable )  [16].  Setelah  itu,  dilakukan normalisasi data menggunakan StandardScaler . Jumlah data sebanyak 615 pasien akan dibagi menjadi 2 dengan proporsi 80% ( data train ) : 20% ( data test ). Hasil dari proses  pemisahan  data,  mendapati  sebanyak  492 data train dan 123 data test .
Gambar 3. Sebaran Kategori Pasien
Gambar 4. Korelasi Data Menggunakan Heatmap
2.3. Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE)
Berdasarkan studi literatur, Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) merupakan algoritma  yang  bekerja  dengan  tujuan  mengontrol pemerataan  distribusi  data  pada  suatu  kelas  dalam dataset  dengan  membuat  sampel  buatan  dari  kelas minoritas. Konsepnya yaitu memilih sampel secara acak dari  kelas  minoritas,  kemudian  menghiung  nilai  k terdekat  sebagai  sampel,  berikutnya  sampel  buatan ditambahkan  ke  kumpulan  data  yang  asli  [17][18].
Teknik ini sering digunakan untuk menangani imbalance data, guna membantu perfoma model usulan.
Tabel 2. Sebaran Data SMOTE Kelas Data Asli Data Sampel 0 51 441 1 441 441
Terlihat  pada  Tabel  2,  menunjukkan  bahwa  penerapan teknik SMOTE berhasil menyeimbangkan jumlah data. Jumlah data yang dilakukan SMOTE adalah pada kelas minor yaitu kelas tidak atau 0. Hal tersebut nantinya saat dilakukan  prediksi  menggunakan  dua  model  akan memiliki dampak terhadap hasil akurasinya.
2.4. Model Klasifikasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengujian  terhadap  2  model usulan  untuk  menentukan  model  terbaik.  Hasil pengujian dilihat berdasarkan nilai akurasi, presisi, dan recall. Model terbaik yang dihasilkan  diharapkan dapat diterapkan pada kasus prediksi penyakit lainnya.

## 2.4.1. Random Forest
Berdasarkan studi literatur, Random Forest adalah jenis algoritma ensemble learning yang menggunakan banyak pohon  keputusan  untuk  membuat  prediksi  dengan mengurangi  varian  dari  pohon  keputusan  yang  baru. Cara  kerja  dari  algoritma  pohon  keputusan  dilakukan dengan  memilih  kumpulan  dari  variabel  secara  acak (fitur). Kumpulan pohon acak tersebut disebut Random Forest . Random Forest dianggap sebagai satu algoritma klasifikasi  yang  paling  akurat,  karena  mampu menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Karakteristik lain dari Random Forest adalah secara signifikan mampu menangani imbalance data dibandingkan dengan model lain  serta  mampu  mengidentifikasi  fitur-fitur  penting dalam data [19].
2.4.2. Naïve Bayes
Berdasarkan  studi  literatur, Naïve  Bayes adalah  salah satu  model  yang  memiliki  perhitungan  probabilitas sederhana  dan  akurat  dalam  kebutuhan  klasifikasi sehingga dapat diterapkan dalam kegiatan penambangan data. Naïve  Bayes berasal  dari  teorema Bayes yang sering  dibahas  dalam  teori  probabilitas.  Teorema tersebut menyatakan dua kejadian X dan Y [19], seperti rumus 1.
P(X|Y) = P(Y|X) 𝑥 P(X) P(Y) (1)
di  mana  P(X|Y)  adalah  probabilitas  bersyarat  dari peristiwa X yang terjadi, jika diketahui bahwa peristiwa Y telah terjadi. P(Y|X) adalah probabilitas bersyarat dari peristiwa Y yang terjadi, jika diketahui bahwa peristiwa X  telah  terjadi.  P(X)  adalah  yang  sebelumnya probabilitas peristiwa X terjadi. P(Y) adalah probabilitas sebelumnya terjadinya peristiwa Y.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Setelah  didapat  hasil  pengujian  model,  dilakukan perhitungan  terhadap  tingkat  keberhasilan  klasifikasi program.  Demi  mencapai  tujuan  tersebut,  maka digunakan  formula confusion  matrix [20].  Perhitungan menggunakan confusion  matrix digunakan  untuk menghitung nilai akurasi, presisi, dan recall.
Tabel 3. Confusion Matrix Predicted Label 0 (Sehat) 1 (Terinfeksi) Actual Label 0 (Sehat) True Positive (TP) False Positive (FP) 1 (Terinfeksi) False Negative (FN) True Negative (TN)
Pada  Tabel  3  merupakan  formula  untuk  menghitung hasil prediksi. Hasil analisa penerapan dua model naïve bayes dan random  forest dengan  menggunakan  dan tanpa  menggunakan  SMOTE  juga  akan  dihitung  pada bab  ini.  Perhitungan  menggunakan confusion  matrix dapat mengetahui jumlah prediksi yang salah dan benar.
3.1. Implementasi Model tanpa SMOTE
Terlihat  pada  Gambar  5,  menampilkan  hasil  prediksi klasifikasi  dari  implementasi  model Random  Forest tanpa  teknik  SMOTE.  Didapatkan  masih  memiliki kesalahan  dalam  melakukan  klasifikasi  dengan  total nilai kesalahan 9. Sehingga, perlu dilakukan penerapan SMOTE  untuk  mengurangi  kesalahan  klasifikasi tersebut.
Gambar 5. Tabel Confusion Matrix Random Forest tanpa SMOTE
Terlihat  pada  Gambar  6,  menampilkan  hasil  prediksi klasifikasi dari implementasi model Naïve Bayes tanpa teknik SMOTE. Naïve bayes memiliki kesalahan dalam melakukan  prediksi  lebih  banyak  daripada random forest . Hal ini memungkinkan model naïve bayes belum terlalu baik dalam prediksi penyakit hepatitis c.
Gambar 6. Tabel Confusion Matrix Naive Bayes tanpa SMOTE Tabel 4. Hasil Uji Model tanpa SMOTE Model Accuracy Precision Recall Random Forest 93% 93% 83% Naïve Bayes 88% 83% 75%
Pada Tabel 4, merupakan hasil uji perhitungan prediksi kedua  model  tanpa  teknik  SMOTE.  Hasil  confusion matrix  sudah  terlihat  tinggi,  namun  sebenarnya  masih dapat  ditingkatkan  lagi  dengan  menerapkan  SMOTE. Hasil penerapan SMOTE dapat dilihat pada Tabel 5.
3.2. Implementasi Model Menggunakan SMOTE
Pada program terdapat imbalance data , terlihat dengan bantuan visualisasi diagram batang. Untuk mengatasi hal tersebut, maka dilakukan proses oversampling menggunakan SMOTE agar jumlah data seimbang satu sama lain. Terlihat pada Gambar 7, menampilkan hasil prediksi  klasifikasi  dari  implementasi  model Random Forest menggunakan SMOTE.
Gambar 7. Tabel Confusion Matrix Random Forest dengan SMOTE
Terlihat  pada  Gambar  8,  menampilkan  hasil  prediksi klasifikasi  dari  implementasi  model Naïve  Bayes
menggunakan  SMOTE.  Model  naïve  bayes  masih memiliki  kesalahan  dalam  melakukan  klasifikasi sebanyak 4 data dan 10 data. Sehingga, total kesalahan data yang dilakukan klasifikasi oleh model naïve bayes sebesar 14 data. Hal tersebut yang menyebabkan model naïve bayes akurasi masih rendah.
Gambar 8. Tabel Confusion Matrix Naive Bayes dengan SMOTE
Tabel 5. Hasil Uji Model dengan SMOTE Model Accuracy Precision Recall Random Forest 97% 98% 92% Naïve Bayes 89% 84% 77%
Pada Tabel 5, merupakan hasil uji perhitungan prediksi kedua model menggunakan SMOTE. Hasil menunjukkan  dengan  menerapkan  SMOTE  bahwa model  random  forest  lebih  unggul  dengan  selisih  8%. Hal tersebut menunjukkan bahwa model random forest powerful dalam melakukan klasifikasi penyakit hepatitis C.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Penelitian Sebelumnya Model Accuracy Precision Recall Random Forest 97% 98% 92% Naïve Bayes 89% 84% 77% [4] 55% - - [5] 90% - - [6] 96.5% [8] 78%
Sedangkan,  pada  Tabel  6  merupakan  perbandingan dengan  penelitian  sebelumnya.  Pada  penelitian- penelitian  sebelumnya  hasil  akurasi  dapat  ditingkatkan dengan selisih terbanyak 42% [4] . Hal ini menunjukkan bahwa  penerapan  SMOTE  pada  data  yang imbalanced memiliki dampak terhadap hasil akurasi klasifikasi.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan, klasifikasi penyakit Hepatitis  C  menggunakan  model Random  Forest dan Naïve  Bayes ,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan
model Random  Forest tanpa  SMOTE  mampu menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  93%,  sedangkan penggunaan  model Random  Forest menggunakan SMOTE  mampu  meningkatkan  nilai  akurasi  sebesar 98%.  Penggunaan  SMOTE  juga  mampu  mengurangi risiko error terhadap  prediksi  data,  terlihat  pada  hasil confusion  matrix .  Metode  yang  diusulkan,  berhasil dalam melakukan klasifikasi penyakit Hepatitis C. Pada penelitian  dilakukan  pula  perbandingan  dengan  model lain yakni Naïve Bayes , namun angka persentase akurasi yang dihasilkan lebih rendah dari hasil model Random Forest.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terima  kasih  ditujukan  kepada  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM)  dan dosen  pembimbing  Tugas  Akhir,  sekaligus  rekan peneliti, yang mana telah memberikan dukungan penuh dalam penyusunan jurnal penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1]  Schwarz,  Tanja,  et  al.  "Interventions  to  increase linkage  to  care  and  adherence  to  treatment  for hepatitis  C  among  people  who  inject  drugs:  A systematic  review  and  practical  considerations from  an  expert  panel  consultation." International Journal  of  Drug  Policy, vol.  102,  no.  4,  pp. 103588, 2022, doi: 10.1016/j.drugpo.2022.103588.
[2]  J. Pawlotsky et al. , “EASL Recommendations on Treatment of Hepatitis C 2018,” J. Hepatol. , vol. 4, no. 9, 2018, doi: 10.1016/j.jhep.2018.03.026.
[3]  A.  A.  Rabaan et  al. ,  “Overview  of  hepatitis  C infection, molecular biology, and new treatment,” J.  Infect.  Public  Health ,  vol.  13,  no.  5,  pp.  773– 783, 2020, doi: 10.1016/j.jiph.2019.11.015.
[4]  J.  Ye,  J.  Ho,  E.  Cartwright,  R.  Simpson,  and  V. Stover,  “Predictors  of  progression  through  the cascade  of  care  to  a  cure  for  hepatitis  C  patients using decision trees and random forests,” Comput. Biol. Med. , vol. 134, no. March, p. 104461, 2021, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104461.
[5]  R. A. Charisma, S. Pamungkas, R. A. Saputra, and N.  G.  Ramadhan,  “Analisis  Penerapan  Metode Ensembled Learning Decision Tree Pada Klasifikasi  Virus  Hepatitis  C,” J.  Comput.  Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 405–409, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2064.
[6]  S.  Tinggi,  T.  Pati,  P.  Korespondensi,  and  H.  C. Virus, “Klasifikasi Hepatitis C Virus Menggunakan  Algoritma  C4.5” J.  DISPROTEK , vol.  13,  no.  2,  pp.  131–136,  2022,  doi: 10.34001/jdpt.v12i2.
[7]  A.  Muslih,  M.  F.  Ahadi,  and  M.  I.  Rasyid, “Klasifikasi  Kematangan  Pada  Buah  Mangga Garifta Merah dengan Transformasi Ruang Warna HSI,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 117–121, 2021.
[8]  L.  Qadrini,  H.  Hikmah,  and  M.  Megasari, “Oversampling, Undersampling, Smote SVM dan Random  Forest  pada  Klasifikasi  Penerima Bidikmisi Sejawa Timur Tahun 2017,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, pp. 386–391, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2154.
[9]  D.  Mualfah,  W.  Fadila,  and  R.  Firdaus,  “Teknik SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Data  pada Deteksi Penyakit Stroke Menggunakan Algoritma Random Forest,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  107–113,  2022,  doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3912.
[10]  J.  Gaussian,  “Perbandingan  Metode  SMOTE Random  Forest  dan  SMOTE  XGBoost  Untuk Klasifikasi  Tingkat  Penyakit  Hepatitis  C  Pada Imbalance  Class  Data,” J.  Gaussian ,  vol.  9,  pp. 227–236, 2020.
[11]  E.  Pusporani,  S.  Qomariyah,  and  I.  Irhamah, “Klasifikasi  Pasien  Penderita  Penyakit  Liver dengan Pendekatan Machine Learning,” Inferensi , vol. 2, no. 1, p. 25, 2019, doi: 10.12962/j27213862.v2i1.6810.
[12]  E. Erlin, Y. Desnelita, N. Nasution, L. Suryati, and F.  Zoromi,  “Dampak  SMOTE  terhadap  Kinerja Random Forest Classifier berdasarkan Data Tidak seimbang,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan  Rekayasa  Komput. ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  677– 690, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1726.
[13]  J. Estublier et al. , “Impact of software engineering research on the practice of software configuration management,” ACM Trans. Softw. Eng. Methodol. , vol.  14,  no.  4,  pp.  383–430,  2005,  doi: 10.1145/1101815.1101817.
[14]  A.  Alhamad,  A.  I.  S.  Azis,  B.  Santoso,  and  S. Taliki,  “Prediksi  Penyakit  Jantung  Menggunakan Metode-Metode  Machine  Learning  Berbasis Ensemble  –  Weighted  Vote,” J.  Edukasi  dan Penelit.  Inform. ,  vol.  5,  no.  3,  p.  352,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i3.37188.
[15]  F. Tang and H. Ishwaran, “Random forest missing data algorithms,” Stat. Anal. Data Min. Asa Data Sci.  J. ,  no.  April,  pp.  1–15,  2017,  doi: 10.1002/sam.11348.
[16]  R.  R.  Santoso,  R.  Megasari,  and  Y.  A.  Hambali, “Implementasi Metode Machine Learning Menggunakan  Algoritma  Evolving  Artificial Neural  Network  Pada  Kasus  Prediksi  Diagnosis Diabetes,” JATIKOM (Jurnal Apl. dan Teor. Ilmu Komputer) , vol. 3, no. 2, pp. 85–97, 2020.
[17]  J.  Homepage,  N.  Suryana,  and  R.  Tri  Prasetio, “Penanganan  Ketidakseimbangan  Data  pada Prediksi Customer Churn Menggunakan Kombinasi  SMOTE  dan  Boosting,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 31–37, 2021, [Online]. Available: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/.
[18]  N.  G.  Ramadhan.  "Comparative  Analysis  Of Adasyn-Svm  And  Smote-Svm  Methods  On  The Detection Of Type 2 Diabetes Mellitus." Sci. Jour.
Of. Inform. vol.  8, no. 2, pp. 276-282, 2021. doi: 10.15294/sji.v8i2.32484.
[19]  K. Lemons, “A Comparison Between Naïve Bayes and  Random  Forest  to  Predict  Breast  Cancer,” IJURCA  Int.  J.  Undergrad.  Res.  Creat.  Act. ,  vol. 12, 2020.
[20]  N.  G.  Ramadhan  and  F.  D.  Adhinata,  “Teknik Smote Dan Gini Score Dalam Klasifikasi Kanker Payudara,” RADIAL    J.  Perad.  Sains,  Rekayasa dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 125–134, 2021, doi: 10.37971/radial.v9i2.229.