Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 2 (2023) 124 – 130 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Penentuan Jalur Diagnostik Penyakit Berbasis Konsep Pembelajaran Mesin: Studi kasus Penyakit Hepatitis C
Jimmy Tjen 1 , Valentino Pratama 2
1 Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Widya Dharma Pontianak
2 Sekolah Menengah Atas Santo Paulus Pontianak
1 jimmy.tjen@mathmods.eu, 2 pratamavalentino14@gmail.com

## Abstract
Hepatitis is considered to be one of the most dangerous diseases, which often leads to death if not handled properly. Thus, early detection via precise diagnosis is needed in order to prevent the unfortunate event. This research aims to provide a novel hepatitis C diagnosis based on the machine learning algorithm, which is the classification tree from the decision tree learning and the distance correlation, which measures the Euclidean distance between 2 vectors. In particular, the goal is to develop a low computational cost yet precise algorithm for diagnosing the possibility of whether a person is being infected with Hepatitis C  or  not.  Based  on  the  experiment,  the  distance  correlation-based  classification  tree  algorithm  outperforms  the  classical classification tree algorithm by around 3% while using only 7 features instead of 12 as in the classical algorithm. Furthermore, the algorithm identified albumin (ALB),  Creatinine (CREA), Bilirubin (BIL), Aspartate Transaminase (AST) and Cholesterol (CHOL)  as  significant  risk  factors  in  determining  whether  someone  is  potentially  infected  with  hepatitis  C  or  not,  with Creatinine is identified as the most important parameter among all 5 parameters mentioned above.
Keywords: Distance correlation, hepatitis C, diagnostic pathway, machine learning, classification tree

## Abstrak
Penyakit  hepatitis  merupakan  satu  dari  sekian  banyak  penyakit  mematikan,  yang  jika  tidak  ditanggani  dengan  baik  dapat menimbulkan  kematian.  Oleh  karena  itu,  dirasa  penting  untuk  dapat  mengidentifikasi  penyakit  ini  sedini  mungkin  guna mencegah  hal  yang  buruk  terjadi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  algoritma  diagnosis  penyakit  hepatitis  C berdasarkan pada konsep pembelajaran mesin, terutama pada metode pohon klasifikasi dari pembelajaran pohon keputusan dan korelasi jarak yang mengukur jarak Euclidean dari 2 vektor. Secara spesifik, penelitian bertujuan untuk menghasilkan algoritma baru  yang  memiliki  kompleksitas  rendah,  namun  memiliki  presisi  yang  tinggi  dalam  menentukan  apakah  seseorang  telah mengidap penyakit hepatitis C atau tidak. Berdasarkan pada penelitian yang telah dilakukan, metode pohon klasifikasi berbasis korelasi jarak memiliki performa yang lebih baik daripada metode klasik dengan peningkatan akurasi sebesar 3%, meskipun hanya  menggunakan  7 dari  12 parameter  yang  ada.  Lebih  lanjut,  algoritma yang digagas  mengidentifikasi albumin (ALB), Creatinine (CREA), Bilirubin (BIL), Aspartate Transaminase (AST) dan Cholesterol (CHOL) sebagai faktor resiko signifikan dalam  menentukan  apakah  seseorang  berpotensi  mengidap  penyakit  hepatitis  C,  dengan creatinine merupakan  parameter terpenting dalam proses diagnosis, jika dibandingkan dengan 4 parameter lainnya.
Kata kunci: korelasi jarak, hepatitis C, jalur diagnostik, pembelajaran mesin, pohon klasifikasi

## 1. Pendahuluan
Penyakit hepatitis merupakan sebuah kondisi peradangan organ hati akibat infeksi virus [1]. Penyakit hepatitis digolongkan berdasarkan pada 5 golongan: A, B,  C,  D  dan  E  berdasarkan  pada  jenis  virus  yang menginfeksi  organ  hati.  Secara  umum,  hepatitis golongan  A  dan  E  bersifat  lebih  jinak  dan  dapat disembuhkan,  sedangkan  hepatitis  C  merupakan golongan  penyakit  hepatitis  yang  mengakibatkan gangguan  fungsi  hati  secara  kronis  dan  sering  kali berdampak pada kematian [2, 3]. Sehingga, dibutuhkan pendektesian dini yang akurat agar dapat menyelamatkan lebih banyak pasien sebelum terlambat.
Sebagai contoh dengan memadukan konsep kecerdasan buatan,  secara  khusus  pembelajaran  mesin  ( machine learning ) dengan hasil pengukuran kondisi medis pasien guna  menghasilkan  diagnosis  awal  yang  cepat  dan presisi [4, 5]. Konsep ini secara spesifik dikenal sebagai Intelligent Fault Diagnosis (IFD).
IFD  merupakan  konsep  dari  penerapan  pembelajaran mesin  untuk  melakukan  diagnosis  secara  otomatis, sehingga  mempermudah  pekerjaan  manusia  dibidang kesehatan dengan memanfaatkan mesin yang dirancang khusus  untuk  mendiagnosis  penyakit.  Konsep  IFD dilakukan dengan cara mengajari mesin mengenali pola- pola atau membangun jalur diagnostik berdasarkan pada
masukan  data  penyakit  pasien  [6].  Terdapat  beberapa jenis algoritma yang lazim digunakan untuk membangun IFD, salah satunya adalah metode pohon klasifikasi dan regresi dari pembelajaran pohon keputusan atau decision tree learning.
Metode  pohon  keputusan  merupakan  sebuah  algoritma pemecahan  biner  yang  memecah  sekumpulan  data berdasarkan  pada  logika  jika  dan  maka.  Melalui pemecahan  biner  ini,  maka  dapat  diperoleh  kumpulan data  sejenis  yang  memudahkan  interpretasi  dari  data. Pohon  keputusan  terbagi  menjadi  dua:  pohon  regresi yang  mengolah  keluaran  data  kontinyu  dan  pohon klasifikasi yang mengolah keluaran yang bersifat diskrit [7]. Terdapat beragam penelitian yang telah menunjukan kemampuan  dari  metode  pohon  klasifikasi  dan  regresi dalam  memodelkan  data  yang  memiliki  kompleksitas tinggi, seperti pada [8, 9, 10, 11]
Penelitian  terkait: pada  [8],  telah  dibahas  bagaimana metode pohon klasifikasi digunakan untuk mendiagnosis  penyakit  hepatitis  C.  Berdasarkan  pada penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan bahwa metode pohon klasifikasi dapat mengkatagorikan apakah seseorang mengidap penyakit hepatitis C dengan akurasi  di  atas  80%.  Pada  [9]  telah  ditunjukan kemampuan  dari  metode  pohon  regresi  berbasi  entropi dalam memodelkan dinamika dari 3 bangunan berbeda, yang secara spesifik ditujukan untuk mengetahui apakah terdapat  kerusakan  di  dalam  struktur.  Berdasarkan percobaan  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa metode  pohon  regresi  dapat  digunakan  untuk memodelkan  kerusakan  struktur  bangunan  dengan akurasi  rerata  di  atas  90%.  Pada  [10]  dan  [11]  telah dilakukan penelitian  untuk menentukan tingkat kerusakan dari struktur bangunan dengan menggunakan metode  pohon  regresi,  konsep  entropi  dalam  teori informasi  dan  korelasi  jarak  atau distance  correlation . Berdasarkan pada penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  metode  pohon  regresi  berbasis korelasi  jarak  dapat  menentukan  kondisi  dari  sebuah bangunan dengan tingkat kesalahan di bawah 15%.
Berdasarkan  pada  pemaparan  di  atas,  dapat  terlihat bahwa  metode  pohon  regresi  dan  klasifikasi  dapat memodelkan  dinamika  dari  sekumpulan  data  dengan presisi.  Namun,  masih  terdapat  kekurangan  pada algoritma  ini.  Secara  spesifik,  algoritma  pohon  regresi dan  klasifikasi  memiliki  kompleksitas  waktu  pada 𝑂(𝑚 × 𝑛 2 ) dengan 𝑚 menyatakan jumlah sampel dan 𝑛 menyatakan  jumlah  fitur  atau  parameter  yang terkandung di dalam data, sehingga semakin besar data yang digunakan, semakin lama waktu yang dibutuhkan bagi algoritma ini untuk memproses keluaran [12].
Tujuan: meninjau permasalahan yang telah dipaparkan di  atas,  maka  karya  tulis  ini  bertujuan  untuk menghasilkan  algoritma  diagnosis  penyakit  diabetes yang memiliki tingkat akurasi yang tinggi, namun tanpa membebani performa mesin dengan kompleksitas yang
tinggi. Secara spesifik, yang menjadi tujuan pada karya tulis ini adalah  untuk menghasilkan algoritma diagnosis penyakit  hepatitis  C  berbasis  metode  pohon  klasifikasi dan  korelasi  jarak  dan  untuk  mengidentifikasi  faktor resiko utama ( significant risk factor ) yang menentukan apakah  seseorang  terjangkit  penyakit  hepatitis  C  atau tidak  berdasarkan  pada  metode  pohon  klasifikasi  dan korelasi jarak.
Keterbaharuan  topik: penelitian  ini  dilakukan  dengan mengikuti  alur  penelitian  serupa  yang  telah  dilakukan pada  [8].  Secara  spesifik,  penelitian  ini  akan meningkatkan  kualitas  diagnosis  sesuai  dengan menggabungkannya  dengan  konsep  korelasi  jarak. Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  jumlah  parameter yang  diduga  berpengaruh  pada  diagnosis  penyakit hepatitis  C,  sehingga  dapat  dihasilkan  algoritma  yang akurat  dan  tidak  membutuhkan  waktu  kalkulasi  yang lama.  Lebih  lanjut  dengan  menggunakan  metode korelasi  jarak,  maka  dapat  dibentuk  kumpulan  dari himpunan  bagian  data  yang  berkorelasi  baik  (secara jarak Euclidean ),  sehingga  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi faktor resiko yang paling akurat untuk menentukan apakah seseorang telah terjangkit hepatitis C  atau  tidak.  Konsep  ini  merupakan  gagasan  baru terhadap penelitian yang telah dilakukan pada [8], yang dalam kasus ini, diharapkan modifikasi yang dilakukan akan  meningkatkan  performa  algoritma  yang  telah digagas  sebelumnya  terutama  dalam  akurasi  model prediktif. Terhadap [10] dan [11], metode korelasi jarak digunakan  untuk  mengidentifikasi  data  yang  bersifat kontinyu.  Pada  karya  tulis  ini,  konsep  ini  akan diekspansikan lebih lanjut, sehingga dapat mengidentifikasi pola untuk data yang bersifat diskrit.
Karya  tulis  ini  terdiri  atas  4  bagian:  bagian  pertama adalah pendahuluan yang menjelaskan tujuan, permasalahan  dan  solusi  yang  ditawarkan  pada penelitian  ini.  Pada  bagian  kedua  akan  dijelaskan algoritma  dari  metode  pohon  regresi  yang  dipadukan dengan  konsep  korelasi  jarak,  untuk  mendiagnosis apakah  seseorang  mengidap  hepatitis  C  atau  tidak. Bagian  ketiga  akan  menjelaskan  hasil  simulasi  sesuai dengan  algoritma  yang  telah  dijelaskan  pada  bagian kedua.  Terahir,  akan  disajikan  kesimpulan  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  serta  arah  penelitian mendatang yang dapat dilakukan.

## 2. Metode Penelitian
Pada bagian ini akan dibahas secara spesifik algoritma serta  alur  penelitian  untuk  membangun  jalur  diagnosis dari  penyakit  hepatitis  C  berdasarkan  pada  algoritma pohon  klasifikasi  dan  pemilihan  himpunan  bagian berbasis  korelasi  jarak.  Silahkan  mengacu  pada  [9] terkait dengan konsep dasar dari metode pohon regresi dan  [10,  11,  13]  terkait  dengan  pemilihan  himpunan bagian berbasis korelasi jarak.
2.1. Algoritma Diagnosis Penyakit Hepatitis C Berbasis Korelasi Jarak
Dimisalkan  terdapat  sebuah  himpunan  data 𝐻 = [𝒚 𝑋 𝐷]; 𝐻 ∈ ℝ 𝑚×(𝑛1+𝑛2+1) yang merupakan data hasil pengukuran  laboratorium  terkait  dengan  penyakit hepatitis  C,  dengan 𝑦 ∈ {0,1} 𝑚 menyatakan  kondisi apakah seseorang mengidap hepatitis atau tidak (sebagai contoh 𝑦 = 0 berarti  pasien  negatif  hepatitis  C  dan begitupula sebaliknya), 𝑋 = [𝒙 𝟏 𝒙 𝟐 … 𝒙 𝒏+𝟏 ]; 𝑋 ∈ ℝ 𝑚×𝑛1 merupakan  kumpulan  data  yang  berisikan parameter  pengukuran  yang  bersifat  numerik  (sebagai contoh, tingkat cholesterol , dan seterusnya) dari pasien dan 𝐷 ∈ ℤ 𝑚×𝑛2 merupakan  kumpulan  data  dari  pasien yang bersifat diskrit, sebagai contoh: usia, jenis kelamin dan seterusnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merumuskan sebuah algoritma yang dapat memprediksi apakah seseorang mengidap hepatitis C atau tidak sesuai dengan  informasi  diatas.  Secara  spesifik,  algoritma  ini tersusun  atas  3  bagian:  penyusunan  subhimpunan berbasis  korelasi  jarak,  penyusunan  model  matematis dan tahap diagnosis.
Langkah  pertama: berdasarkan  pada  data 𝑋 sesuai dengan  definisi  diatas,  maka  langkah  pertama  yang dibutuhkan  adalah  mendefinisikan  himpunan  bagian data berbasis korelasi jarak sesuai dengan alur pada [13], untuk membangun himpunan bagian dengan vektor data yang  memiliki  jarak Euclidean [14]  yang  dekat  satu sama  lain. Namun,  berbeda  pada  alur  yang  digunakan pada  [13],  pemilihan  himpunan  bagian  pada  penelitian ini tidak dapat dilakukan secara langsung akibat variabel terikat yang berupa data diskrit. Sehingga, pada tahapan ini,  perlu  untuk  menentukan  himpunan  bagian  bagi setiap parameter yang dirasa cocok untuk memodelkan variabel terikat.
Dimisalkan bahwa 𝔇 𝑖 = [𝒙 𝒊 𝒙 𝒂 𝒙 𝒂+𝟏 … 𝒙 𝒂∗ ]; 𝔇 𝑖 ∈ ℝ 𝑚×𝑎∗ ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 1 merupakan himpunan data dari 𝑋 yang memiliki korelasi jarak yang baik dengan 𝑥 𝑖 yang terbentuk sesuai dengan algoritma pemilihan himpunan bagian  berbasis  korelasi  jarak  pada  [13],  dengan 𝑥 𝑎 = [𝑥 𝑎 (1) 𝑥 𝑎 (2) … 𝑥 𝑎 (𝑚)] ⊺ , 𝑥 𝑎 ∈ 𝑋 merupakan  parameter ke 𝑎 dari data 𝑋 . Pada tahap ini, akan diperoleh sebanyak 𝑛 1 himpunan bagian data yang memiliki korelasi jarak yang  baik  satu  sama  lain.  Lebih  lanjut,  untuk  setiap himpunan  bagian  data,  misalkan  bahwa 𝐻 𝑖 = [𝒚 𝐷 𝔇 𝑖 ]; 𝐻 𝑖 ∈ ℝ 𝑚×(𝑎∗+𝑛2+1) adalah bentuk data teraugmentasi  dari 𝔇 𝑖 yang  telah  dilengkapi  dengan parameter 𝒚 dan 𝐷 sehingga  menjadi  data  utuh  yang menjelaskan informasi pasien dengan data numerik yang berkorelasi  (secara  definisi  korelasi  jarak)  satu  sama lain. Pada tahap ini, data telah selesai dibentuk dan siap untuk  digunakan  untuk  membentuk  model  prediktif berbasis algoritma pohon klasifikasi.
Langkah kedua: pada tahap ini, untuk setiap himpunan bagian  data  akan  dibangun  sebuah  model  pohon klasifikasi  yang  berguna  untuk  melakukan  diagnosis terhadap  pasien  yang  diduga  mengidap  penyakit
hepatitis C. Untuk setiap 𝐻 𝑖 , misalkan bahwa 𝑝 𝑖 adalah model  pohon  klasifikasi  yang  dibangun  sesuai  dengan parameter  data  yang  terkandung  pada 𝐻 𝑖 .  Secara spesifik:
𝑝 1 : 𝑦 = 𝐹 𝑃𝐾 (𝐷, 𝔇 1 ),
𝑝 2 : 𝑦 = 𝐹 𝑃𝐾 (𝐷, 𝔇 2 ),
⋮ 𝑝 𝑖 : 𝑦 = 𝐹 𝑃𝐾 (𝐷, 𝔇 𝑖 ) (1)
dengan 𝐹 𝑃𝐾 menyatakan fungsi pohon klasifikasi [7, 9].
Langkah ketiga: setelah  model  prediktif  telah  berhasil dibangun,  maka  langkah  terakhir  adalah  menentukan model  prediktif  terbaik  untuk  mendiagnosis  apakah pasien  mengidap  hepatitis  C  atau  tidak.  Dimisalkan 𝐻 𝑣 = [𝒚 𝒗 𝑋 𝑣 𝐷 𝑣 ]; 𝐻 𝑣 ∈ ℝ 𝑚2×(𝑛1+𝑛2+1) merupakan kumpulan  data  validasi  model,  yakni  kumpulan  data yang  serupa  dengan 𝐻 ,  namun  tidak  digunakan  sama sekali  untuk  membangun  model  sesuai  pada  langkah kedua (sebagai contoh, 𝐻 𝑣 adalah data uji yang berguna untuk  memvalidasi  kemampuan  diagnosis  dari  model). Misalkan  bahwa %𝐴 𝑖 merupakan  persentase  akurasi model prediktif dengan
%𝐴 𝑖 = 𝑏 𝑖 𝑚 2 × 100% (2)
Dengan 𝑏 𝑖 menyatakan  jumlah  diagnosis  benar  yang dilakukan berdasarkan pada model prediktif ke- 𝑖 dan 𝑚 2 menyatakan  banyaknya  sampel  yang  terkandung  di dalam data uji, 𝐻 𝑣 . Pada kasus ini, model preditif terbaik yang  digunakan  untuk  melakukan  diagnosis, 𝑝 ∗ dapat ditentukan sebagai
𝑝 ∗ ≔ {𝑝 𝑖 : argmax 𝑖 %𝐴 𝑖 } (3)
atau  dengan  kata  lain 𝑝 𝑖 dengan  tingkat  akurasi  yang tertinggi. Dalam kasus ini, parameter yang terkandung di dalam 𝔇 ∗ (yang merupakan parameter data numerik dari 𝑝 ∗ )  akan  dipilih  sebagai  faktor  resiko  yang  paling signifikan  dalam  menentukan  apakah  seseorang mengidap penyakit hepatitis C atau tidak. Keseluruhan dari  algoritma  diagnosis  hepatitis  C  berbasis  metode pohon  klasifikasi  dan  korelasi  jarak  dirumuskan  pada algoritma 1.
2.2. Studi kasus: Data Hepatitis C
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  penelitian  sekunder yang  diperoleh  dari  repositori data  milik University  of  California  Irvine (UCI), Amerika  Serikat  [14],  yang  merupakan  data  yang disumbangkan  oleh  institut  kimia  klinis, Medical University  Hannover (MHH)  Jerman.  Data  tersebut mengandung  610  sampel  dengan  14  parameter:  ID pasien, katagori diagnosis (0=negatif, 1=positif hepatitis C),  umur,  jenis  kelamin, Albumin (ALB), Alkaline phosphatase (ALP), Alanine  Transaminase (ALT), Aspartate  Transaminase (AST), Bilirubin (BIL),
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 2 (2023)
Acetylcholinesterase (CHE), Cholesterol (CHOL), Creatinine (CREA), Gamma-Glutamyl  Transferase (GGT), dan Protein (PROT).
Pada penelitian ini, 50% dari sampel atau sebanyak 305 sampel  akan  digunakan  untuk  membangun  model prediktif,  sedangkan  305  sampel  yang  tersisa  akan digunakan  untuk  memvalidasi  kemampuan  diagnosis dari model yang telah dibangun. Dari 14 parameter yang diberikan,  parameter  ID  pasien  akan  dibuang  dari himpunan data, karena tidak relevan. Parameter katagori akan digunakan sebagai variabel terikat (sebagai 𝒚 dan 𝒚 𝒗 seperti pada algoritma 1) sedangkan parameter umur dan jenis kelamin akan dikatagorikan sebagai parameter diskrit ( 𝐷 dan 𝐷 𝑣 ) dan selebihnya akan diklasifikasikan sebagai parameter numerik ( 𝑋 dan 𝑋 𝑣 ).
Lebih lanjut, pada penelitian ini, digunakan kardinalitas himpunan bagian atau banyaknya parameter untuk setiap himpunan, 𝑎 ∗ sebesar  5.  Pemilihan  dari 𝑎 ∗ dilakukan dengan  mempertimbangkan  jumlah  dari  parameter numerik  secara  total  berjumlah  10  buah.  Tujuan  dari pemilihan  angka  ini  adalah  untuk  menunjukan  bahwa algoritma  yang  dibangun  dapat  mendiagnosis  kondisi pasien lebih baik daripada metode yang digunakan pada [8]  meskipun  dengan  jumlah  parameter  yang  lebih sedikit.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini,  akan  ditunjukan  hasil  simulasi  dari algoritma  yang  digagas,  sesuai  dengan  data  yang  telah dibahas  pada  sub  bagian  2.2.  Untuk  memperdalam analisis  yang  dihasilkan,  maka  selain  menampilkan akurasi  diagnosis  dari  setiap  model,  akan  ditunjukan pula tingkat sensitivitas atau True Positive Rate (TPR), spesifisitas  atau True  Negative  Rate (TNR),  tingkat positif palsu atau False Positive Rate (FPR) dan tingkat negatif  palsu  atau False  Negative  Rate (FNR)  yang dinyatakan dengan persamaan berikut:
𝑇𝑃𝑅 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%, 𝑇𝑁𝑅 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 × 100%, 𝐹𝑃𝑅 = 𝐹𝑃
𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 × 100%,
𝐹𝑁𝑅 = 𝐹𝑁 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 × 100% . (4)
Dengan  FP,  FN,  TP  dan  TN  secara  berurutan menyatakan  jumlah  positif  palsu,  negatif  palsu,  positif sejati  dan  negatif  sejati.  Lebih  lanjut,  hasil  dari penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  akan  digunakan sebagai  patokan  untuk  mengukur  performa  dari algoritma yang telah digagas.

## 3.1. Hasil Penelitian
Tabel 1. Akurasi model prediktif dari algoritma diagnosis penyakit hepatitis C berbasis metode pohon klasifikasi dan korelasi jarak
Model %𝑨 TPR TNR FPR FNR ALB-CREA- BIL-AST- CHOL * 98,68 94,87 99,25 0,75 5,13 ALP-GGT- CREA-CHOL- ALB 95,72 66,67 100,00 0,00 33,33 ALT-GGT- AST-CHE-ALB 94,08 69,23 97,74 2,26 30,77 AST-GGT- CREA-ALT- ALB 96,05 76,92 98,87 1,13 23,08 BIL-ALB-ALT- CREA-AST * 98,68 94,87 99,25 0,75 5,13 CHE-CHOL- ALB-AST-ALT 93,09 66,67 96,98 3,02 33,33 CHOL-CREA- CHE-ALB-ALP 95,72 66,67 100,00 0,00 33,33 CREA-AST- ALB-GGT-ALP 95,72 66,67 100,00 0,00 33,33 GGT-CREA- AST-ALB-ALT 96,05 76,92 98,87 1,13 23,08 PROT-ALB- AST-GGT-CHE 89,80 94,87 89,06 10,94 5,13 metode klasikal 95,72 66,67 100,00 0,00 33,33
*model terbaik secara keseluruhan
Tabel 1 menunjukan akurasi, TPR, TNR, FNR dan FPR dari  algoritma  yang  digagas  dalam  mendiagnosis kemungkinan  seseorang  telah  terjangkit  hepatitis  C. Berdasarkan pada Tabel 1, dapat diamati bahwa model yang mengandung parameter Albumin (ALB), Creatinine (CREA), Bilirubin (BIL), Aspartate Transaminase (AST), Cholesterol (CHOL)  adalah model  dengan  akurasi  terbaik,  disusul  oleh  model Bilirubin (BIL), Albumin (ALB), Alanine Transaminase (ALT), Creatinine (CREA), dan Aspartate Transaminase (AST),  dimana  kedua  model  memiliki akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode yang  diusulkan  pada  [8],  dengan  akurasi  sebesar 98,68%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  algoritma  yang digagas  mampu  meningkatkan  performa  diagnosis daripada algoritma yang digunakan sebelumnya.
Algoritma  1:  diagnosis  hepatitis  C berbasis  metode  pohon  klasifikasi  dan korelasi jarak masukan: 𝐻 = [𝒚, 𝐷, 𝑋] , 𝐻 𝑣 = [𝒚 𝒗 , 𝐷 𝑣 , 𝑋 𝑣 ] , 𝑎 ∗ keluaran: 𝒚 ̂ 𝒗 , 𝑝 ∗ Proses: [𝑚, 𝑛] = 𝑠𝑖𝑧𝑒(𝑋) [𝑚 2 , 𝑛 2 ] = 𝑠𝑖𝑧𝑒(𝑋 𝑣 ) for 𝑖 = 1: 𝑛 𝔇 𝑖 = 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑐𝑜𝑟𝑟(𝑋(: , 𝑖), 𝑋(: , : ), 𝑎 ∗ ) 𝑝 𝑖 = 𝐹 𝑃𝐾 (𝒚, 𝐷, 𝔇 𝑖 ) 𝒚 ̂ = 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡(𝑝 𝑖 , 𝐷 𝑣 , 𝑋 𝑣 ) 𝑏 = 0 for 𝑗 = 1: 𝑚 2 if 𝑦̂(𝑗) == 𝑦 𝑣 (𝑗)
𝑏 = 𝑏 + 1
Endif endfor %𝐴 𝑖 = 𝑏 𝑚 2 × 100% endfor 𝑝 ∗ ≔ {𝑝 𝑖 : argmax 𝑖 %𝐴 𝑖 }
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 2 (2023)
Lebih  lanjut,  dari  Tabel  1,  diperlihatkan  bahwa algoritma  yang  digagas  membutuhkan  lebih  sedikit informasi, yakni hanya 7 parameter dan bukan 12 seperti pada  metode  klasik  untuk  mendiagnosis  apakah seseorang  mengidap  hepatitis  C  atau  tidak.  Ini menunjukan bahwa algoritma yang digagas lebih efisien dalam  penggunaan  informasi  dalam  data  untuk menghasilkan  diagnosis  yang  diinginkan.  Meskipun, terdapat  model  yang  tidak  menghasilkan  akurasi  yang lebih baik dari metode klasik, namun harus diperhatikan bahwa,  selisih  akurasi  maksimumnya  berada  pada sekitar 6%, namun dengan 42% lebih sedikit informasi yang  dibutuhkan  (hanya  membutuhkan  7  dari  12 parameter)  relatif  terhadap  metode  klasik.  Sehingga
dalam kasus ini, dapat disimpulkan bahwa metode yang digagas  memiliki  performa  yang  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  metode  pendahulunya,  seperti yang dijelaskan pada [8].
Gambar  1  menunjukan  tingkat  kepentingan  dari  setiap parameter atau parameter importance (lihat: [15]) untuk model ALB-CREA-BIL-AST-CHOL. Tingkat kepentingan  dari  parameter  diukur  berdasarkan  pada perubahan  galat  rerata  kuadrat  atau root  mean  square error yang  berubah  akibat  pembagian  data  oleh parameter  tertentu.  Dalam  kasus  ini,  semakin  penting sebuah parameter dalam struktur pohon, maka semakin tinggi  estimasi  bobot  yang  dimiliki  oleh  parameter tersebut.  Berdasarkan  pada  Gambar  1,  terlihat  bahwa parameter Creatinine atau CREA adalah parameter yang paling  signifkan  untuk  menentukan  apakah  seseorang terjangkit  hepatitis  C  atau  tidak,  diikuti  oleh bilirubin dan  kemudian albumin .  Dalam  kasus  ini,  terlihat  dari gambar  1  bahwa  umur  dan  jenis  kelamin  tidak berpengaruh  terhadap  diagnosis  apakah  seseorang mengidap diabetes atau tidak.
3.2. Pembahasan
Berdasarkan  pada  pemaparan  diatas,  terlihat  bahwa algoritma  metode  pohon  klasifikasi  dan  korelasi  jarak seperti  yang  telah  diulas  pada  Bab  2  mampu meningkatkan  performa  diagnosis  penyakit  hepatitis  C relatif terhadap metode yang dipaparkan pada [8]. Lebih lanjut,  terlihat  bahwa  algoritma  yang  digagas membuthkan  lebih  sedikit  informasi  jika  dibandingkan dengan  metode  klasikal.  Hal  ini  diakibatkan  karena algoritma yang digagas pada penelitian ini berfokuskan membangun data berdasarkan kemiripan antar parameter  yang  dalam  kasus  ini,  diukur  dalam  jarak Euclidean .  Dengan  melakukan  tahap  ini,  maka sebenarnya  data  telah  diklasterifikasi  terlebih  dahulu
sebelum dimodelkan, sehingga menggurangi kemungkinan terjadinya permasalahan multikolinearitas yang mengakibatkan model menjadi tidak presisi untuk mendiagnosa.  Hal  ini  menjadi  keunggulan  terhadap metode  yang  digunakan  pada  [8],  dimana  pada penelitian  tersebut,  optimasi  performa  diagnosis  tidak mendapat sorotan utama.
Selain itu, pada Tabel 1, dapat dilihat pula bahwa model dari  algoritma  yang  digagas  memiliki  tingkat  negatif positif  palsu  yang  lebih  rendah  jika  dibandingkan dengan metode yang diperkenalkan pada [8]. Rendahnya tingkat negatif palsu merupakan salah satu  keunggulan utama dari algoritma yang digagas, karena sebagaimana telah diketahui bahwa tingkat negatif palsu berhubungan dengan  kesalahan  klasifikasi,  dimana  sampel  yang positif digolongkan sebagai negatif. Dibidang medis, hal ini  merupakan  hal  yang  harus  dihindari,  karena menunjukan bahwa seseorang didiagnosa sebagai sehat, padahal telah ada indikasi bahwa orang tersebut sedang sakit.
Identifikasi  faktor  resiko. Pada  Gambar  1,  terlihat bahwa  parameter creatinine,  bilirubin dan albumin adalah  3  parameter  yang  paling  signifikan  dalam menentukan  apakah  seseorang  mengidap  penyakit hepatitis  C  atau  tidak.  Gambar  2  secara  khusus
Gambar 1. Ukuran tingkat kepentingan dari parameter untuk model ALB-CREA-BIL-AST-CHOL
Gambar 2. Jalur diagnostik penyakit hepatitis C yang terbentuk oleh model ALB-CREA-BIL-AST-CHOL. Angka 0
menandakan negatif hepatitis C, sedangkan 1 positif hepatitis C
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 2 (2023)
menunjukan jalur diagnostik yang terbentuk oleh model yang  menggunakan  parameter  estimasi  sesuai  dengan pada Gambar 1.
Berdasarkan pada jalur diagnostik yang terbentuk, dapat diidentifikasi  bahwa  seseorang  diduga  mengidap hepatitis  C  apabila  memenuhi  salah  satu  dari  kriteria berikut:
1. Creatinine di  bawah  91,5; bilirubin di  bawah  23,5 dan albumin di bawah 50.
2. Creatinine di atas 311,5.
Sedangkan  seseorang  dinyatakan  negative  hepatitis  C apabila:
1. Creatinine di bawah 311,5; dan albumin di atas 50.
2. Creatinine di bawah 311,5; dan albumin di bawah 50 namun, bilirubin di atas 23,5 3. Bilirubin di  bawah  23,5; albumin di  bawah  50, namun creatinine berada diantara 91,5 hingga 311,5.
Hasil  temuan  ini  selaras  dengan  beberapa  penelitian dibidang  kesehatan  [17,  18,  19,  20]  yang  menjelaskan bahwa kadar creatinine yang terlalu tinggi atau rendah dalam  tubuh  mengidenfikasikan  adanya  kerusakan fungsi organ hati, yang dalam kasus ini disebabkan oleh virus  hepatitis  C. Creatinine merupakan  hasil  sisa metabolisme  tubuh  yang  timbul  akibat  aktivitas  tubuh manusia.  Tingkat creatinine yang  tinggi  diasosiasikan dengan diasosiasikan dengan adanya indikasi kerusakan ginjal  yang  berdasarkan  temuan  pada  [20]  dapat mengisyaratkan adanya kerusakan organ hati pula. Lebih lanjut, creatinine yang  terlalu  rendah  mengindikasikan bahwa  organ  hati  tidak  bekerja  dengan  optimal  yang dalam  kasus  ini  diduga  pasien  gangguan  fungsi  organ hati [17].
Berdasarkan  pada  ulasan  di  atas,  terlihat  bahwa algoritma yang dibangun telah mampu membangun jalur diagnostik  yang  seusuai  dengan  hasil  riset  dibidang medis.  Hal  ini  menunjukan  adanya  potensi  dari algoritma yang dibangun untuk disusun menjadi sebuah perangkat  lunak  yang  dapat  membantu  untuk menghasilkan  alur  diagnostik  yang  presisi.  Secara khusus  data  informasi  kesehatan  dari  berbagai  pasien dapat  dikumpulkan  sehingga  dapat  dibangun  sebuah sistem  informasi  yang  dapat  mempermudah  tim  medis dalam mendiagnosa penyakit dari seorang pasien. Secara spesifik,  arah  penelitian  mendatang  yang  dapat diusulkan  adalah  untuk  menguji  algoritma  yang  telah digagas pada berbagai penyakit lainnya, seperti diabetes ataupun  gagal  jantung  dan  penggunaan  parameter dengan  jumlah  yang  lebih  besar  untuk  menguji kemampuan dari algoritma pada data yang tergolong ke dalam  kelas  mahadata  ( big  data ).  Sehingga,  dapat dihasilkan  sebuah  perangkat  lunak  penentu  jalur diagnosis penyakit yang lengkap dan dapat diterapkan di berbagai  fasilitas  kesehatan,  guna  mendukung  alur tranformasi digital.

## 4.   Kesimpulan
Pada penelitian ini, telah digagas sebuah algoritma baru untuk mendiagnosis pasien hepatitis C berdasarkan pada konsep  pembelajaran  mesin.  Algoritma  diagnosis  ini dibangun dengan menggunakan metode pohon klasifikasi  dan  pemilihan  himpunan  bagian  berbasis korelasi  jarak.  Berdasarkan  pada  hasil  simulasi  yang telah dilakukan, terlihat bahwa algoritma yang digagas miliki  akurasi  sebesar  98,68%  dalam  mendiagnosis seseorang  mengidap  penyakit  hepatitis  C  atau  tidak, dengan  tingkat  positif  palsu  sebesar  5%.  Hal  ini menunjukan potensi dari algoritma yang digagas untuk diterapkan  dalam  dunia  medis  guna  menghasilkan diagnosis penyakit yang cepat dan presisi.

## Daftar Pustaka
[1]   D.  Bradshaw,  J.  L.  Mbisa,  A.  M.  Geretti,  B.  J.  Healy,  G.  S. Cooke,  G.  R.  Foster,  E.  C.  Thomson,  J.  McLauchlan,  K. Agarwal  and C.  a. o.  Sabin,  "Consensus  recommendations  for resistance testing in the management of chronic hepatitis C virus infection:  Public  Health  England  HCV  Resistance  Group," Journal of Infection, vol. 76, no. 9, pp. 503-512, 2019.
[2]   M.  G.  Ghany,  T.  R.  Morgan  and  h.  C.  g.  p.  AASLD-IDSA,
"Hepatitis  C  guidance  2019 update: American  Association  for the  Study  of  Liver  Diseases--Infectious  Diseases  Society  of America  recommendations  for  testing,  managing,  and  treating hepatitis C virus infection," Hepatology, vol. 71, no. 2, pp. 686- 721, 2020.
[3]   S. Blach, N. A. Terrault, F. Tacke, I. Gamkrelidze, A. Craxi, J. Tanaka, I. Waked, G. J. Dore, Z. Abbas and A. R. a. o. Abdallah, "Global change in hepatitis C virus prevalence and cascade of care  between  2015  and  2020:  a  modelling  study," The  Lancet Gastroenterology  &  Hepatology, vol.  7,  no.  5,  pp.  396-415, 2022.
[4]   A. Souri, M. Y. Ghafour, A. M. Ahmed, F. Safara, A. Yamini and  M.  Hoseyninezhad,  "A  new  machine  learning-based healthcare monitoring model for student’s condition diagnosis in Internet of Things environment," Soft Computing, vol. 24, no. 22, pp. 17111-17121, 2020.
[5]   A.  B.  Shatte,  D.  M.  Hutchinson  and  S.  J.  Teague,  "Machine learning  in  mental  health:  a  scoping  review  of  methods  and applications," Psychological medicine, vol. 49, no. 9, pp. 1426- 1448, 2019.
[6]   Y.  Lei,  B.  Yang,  X.  Jiang,  F.  Jia,  N.  Li  and  A.  K.  Nandi, "Applications  of  machine learning to  machine  fault  diagnosis: A  review  and  roadmap," Mechanical  Systems  and  Signal Processing, vol. 138, p. 106587, 2020.
[7]   L.  Breiman,  J.  H.  Friedman,  R.  A.  Olshen  and  C.  J.  Stone, Classification and regression trees, Routledge, 2017.
[8]   G. Hoffmann, A. Bietenbeck, R. Lichtinghagen and F. Klawonn, "Using  machine  learning  techniques  to  generate  laboratory diagnostic pathways—a case study," J Lab Precis Med, vol. 3, no. 6, 2018.
[9]   F. Smarra, J. Tjen and A. D'Innocenzo, "Learning methods for structural  damage  detection  via  entropy-based  sensors selection," International  Journal  of  Robust  and  Nonlinear Control, vol. 32, no. 10, pp. 6035-6067, 2022.
[10]  J.  Tjen,  G.  Hoendarto  and  T.  Darmanto,  "Ensemble  of  the Distance  Correlation-Based  and  Entropy-Based  Sensor Selection  for  Damage  Detection,"  in 2022  IEEE  International Conference  on  Communication,  Networks  and  Satellite (COMNETSAT) , Online Virtual meeting, 2022.
[11]  J.  Tjen,  G.  Hoendarto,  T.  Darmanto  and  T.  Willay,  "Distance Correlation-Based  Regression  Tree  Algorithm  For  Structural
Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Vol. 4 No. 2 (2023)
Damage  Detection," JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan Sistem Informasi), vol. 10, no. 2, pp. 440-455, 2023.
[12]  J.  Tjen,  F.  Smarra  and  A.  D’Innocenzo,  "An  entropy-based sensor selection algorithm for structural damage detection," in 2020  IEEE  16th  International  Conference  on  Automation Science and Engineering (CASE) , Online virtual meeting, 2020.
[13]  J.  Tjen,  "Algoritma  Pendeteksi  Kerusakan  Struktur  Bangunan Berbasis Korelasi Jarak dan Metode Kuadrat Terkecil Parsial," JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 459-469, 2022.
[14]  R. Huang, C. Cui, W. Sun and D. Towey, "Is euclidean distance the best distance measurement for adaptive random testing?," in IEEE  13th  International  Conference  on  Software  Testing, Validation and Verification (ICST) , Porto, 2020.
[15]  University  of  California  Irvine,  "HCV  data,"  2020.  [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/dataset/571/hcv+data. [Accessed 13 June 2023].
[16]  G.  James,  D.  Witten,  T.  Hastie,  R.  Tibshirani  and  J.  Taylor, "Tree-based  methods,"  in An  Introduction  to  Statistical Learning: with Applications in Python , Springer, 2023, pp. 331- 366.
[17]  B. Cerbu, M. L. Grigoras, F. Bratosin, I. Bogdan, C. Citu, A. V. Bota,  M.  Timircan, M. L. Bratu, M. C.  Levai and  I.  Marincu, "Laboratory  Profile  of  COVID-19  Patients  with  Hepatitis  C- Related Liver Cirrhosis," Journal of Clinical Medicine, vol. 11, no. 3, p. 652, 2020.
[18]  M.  F.  Alsaffar,  "Elevation  of  some  biochemical  and immunological  parameters  in  hemodialysis  patients  suffering from  hepatitis  C  virus  infection  in  Babylon  Province," Indian Journal of Forensic Medicine & Toxicology, vol. 15, no. 3, pp.
2354-2362, 2021.
[19]  S. Y. Han, H. Y. Woo, J. Heo, S. G. Park, S. I. Pyeon, Y. J. Park, D.  U.  Kim,  G.  H.  Kim,  H.  H.  Kim  and  G.  Am  Song,  "The predictors of sustained virological response with sofosbuvir and ribavirin in patients with chronic hepatitis C genotype 2," The Korean  Journal  of  Internal  Medicine, vol.  36,  no.  3,  p.  544, 2021.
[20]  S.  Pol,  L.  Parlati  and  M.  Jadoul,  "Hepatitis  C  virus  and  the kidney," Nature Reviews Nephrology, vol. 15, no. 2, pp. 73-86, 2019.