## Optimasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Diagnosa Penyakit Peradangan Hati
Amrin 1 , Omar Pahlevi 2 , Irawan Satriadi 3
1,2,3 Universitas Bina Sarana Informatika e-mail:  amrin.ain@bsi.ac.id, omar.opi@bsi.ac.id,  irawan.irs@bsi.ac.id
Abstrak - Peradangan hati  merupakan salah satu penyakit menular yang menjadi masalah kesehatan masyarakat yang berpengaruh terhadap angka kesakitan, angka kematian, status kesehatan masyarakat, angka harapan hidup, dan  dampak  sosial  ekonomi  lainnya.  Melakukan  diagnosa  dini  pada  penyakit  ini  adalah  sesuatu  yang  sangat penting  agar  dapat  secara  cepat  ditangani  dan  diobati.  Pada  penelitian  ini  penulis  akan  mengaplikasikan  dan membandingkan beberapa metode klasifikasi data mining dan optimasi dengan particle swarm optimization (pso), diantaranya Algoritma C4.5, Naïve Bayes , C4.5 dengan pso, dan Naïve Bayes dengan pso  untuk mendiagnosis penyakit  peradangan  hati,  kemudian  membandingkan  mana  dari  beberapa  metode  tersebut  yang  paling  akurat. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa metode C4.5 dengan pso merupakan metode terbaik dengan akurasi 79,51%  dan  nilai  under  the  curva  (AUC)  0,950,  kemudian  metode Naive  Bayes dengan  pso  memiliki  akurasi 79,28% dan nilai AUC sebesar  0,739, kemudian metode C4.5 dengan tingkat akurasi sebesar 70,99% dan nilai AUC  sebesar  0,950,  selanjutnya  metode Naive  Bayes dengan  tingkat  akurasi  sebesar  66,14%,  dan  nilai  AUC sebesar  0,742.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  optimasi  particle  swarm  optimization  dapat  meningkatkan  kinerja metode klasifikasi yang digunakan.
Kata Kunci: C4.5, Naive Bayes,  particle swarm optimization, confusion matrix, ROC Curva

## PENDAHULUAN
Penyakit peradangan hati (liver) atau biasa juga disebut  hepatitis  merupakan  salah  satu  penyakit menular yang menjadi masalah kesehatan masyarakat yang  berpengaruh  terhadap  angka  kesakitan,  angka kematian,  status  kesehatan  masyarakat,  angka harapan hidup, dan dampak sosial ekonomi lainnya. Besaran  masalah  Hepatitis  di  Indonesia  dapat diketahui  dari  berbagai  studi,  kajian,  maupun kegiatan  pengamatan  penyakit.  Hepatitis  adalah peradangan  hati  yang  bisa  berkembang  menjadi fibrosis  (jaringan  parut),  sirosis  atau  kanker  hati. Hepatitis  disebabkan  oleh  berbagai  faktor  seperti infeksi  virus,  zat  beracun  (misalnya  alkohol,  obat- obatan  tertentu),  dan  penyakit  autoimun.  Penyebab paling umum Hepatitis adalah yang disebabkan oleh Virus Hepatitis B dan C  (Kemenkes, 2017).
Penyakit  hati  merupakan  salah  satu  penyakit yang menjadi masalah nasional di semua negara, baik di  negara-negara  berkembang  seperti  Indonesia maupun  di  negara-negara  maju.  Penyakit  ini  dapat terjadi pada semua golongan umur, mulai dari anak- anak, remaja, dewasa sampai orang tua. Data statistik menunjukkan bahwa penyakit hati adalah salah satu penyebab  kematian  yang  utama,  baik  di  Amerika Serikat maupun di seluruh dunia. Penderita penyakit hati  sulit  untuk  dideteksi,  terutama  pada  tahap  awal penyakit. Hal ini dikarenakan pasien tidak merasakan gejala penyakit dan seakan-akan hati berfungsi secara normal,  padahal  sebagian  hati  sudah  mengalami kerusakan (Hannan et al., 2010).
Akhir  akhir  ini  dalam  bidang  medis,  diagnosa penyakit peradangan hati menjadi hal yang agak sulit dilakukan. Namun terdapat catatan rekam medis yang menyimpan  gejala-gejala  penyakit  pasien.  Hal demikian  tentu  sangat  bermanfaat  bagi  para  tenaga medis  atau  dokter.  Mereka  dapat  memanfaatkan catatan  rekam  medis  sebelumnya  sebagai  bahan untuk  mengambil  keputusan  tentang  diagnosis penyakit pasien.
Teknik  analisa  konvensional  secara  manual yang  selama  ini  digunakan  tidak  lagi  efektif digunakan  untuk  mendiagnosa.  Seiring  dengan perkembangan  sistem  berbasis  pengetahuan  medis, tuntutan akan adanya penggunaan sistem pengetahuan  berbasis  komputer  sebagai  teknik analisa  dalam  mendiagnosa  penyakit  menjadi semakin penting.  oleh karenanya, saat inilah waktu yang tepat untuk mengembangkan sistem pengetahuan berbasis komputer yang modern, efektif dan  efisien  dalam  mendiagnosa  penyakit  (Neshat  & Yaghoobi, 2009).
Pada  penelitian  ini,  penulis  akan  menerapkan dan membandingkan metode klasifikasi data mining dan  otimasi  particle  swarm  optimization  (pso), diantaranya  yaitu Algoritma C4.5, Naive Bayes , C4.5 dengan  pso,  dan Naive  Bayes dengan  pso    untuk mendiagnosa  penyakit  peradangan  hati.  Manakah metode  tersebut  yang  paling  akurat  mendiagnosa penyakit  peradangan  hati.  Penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  para tenaga  kesehatan  untuk mendiagnosa secara dini penyakit perdangan hati, dan secara  luas  dengan  menggunakan  aplikasi  ini
diharapkan masyarakat secara umum dapat memprediksi apakah terdiagnosa penyakit peradangan  hati  atau  tidak.  Jikalau  terdiagnosa, masyarakat  dengan  secepat  mungkin  berkonsultasi dan menghubungi dokter.
Sebagai bahan acuan dan perbandingan, peneliti melakukan study literature dengan  beberapa penelitian  terdahulu  yang  terkait  dengan  tema metode-metode  yang  pernah  digunakan  untuk menyelesaikan  prediksi  penyakit  peradangan  hati, diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Varun Kumar  (V.  Kumar  et  al.,  2012)  dan  kawan-kawan yang  meneliti  tentang    Prediksi  penyakit  hepatitis dengan  algoritma Support  Vector  Machine  (SVM) dengan  fitur  seleksi.Pengukuran  kinerja  metode menggunakan Chi-square ,  Fitur  seleksi,  dan Framwork  RapidMiner  .  Dari  pengukuran  kinerja yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  akurasi  metode SVM adalah sebesar 79,33%, sedangkan untuk SVM fitur  seleksi  memiliki  akurasi  sebesar  83,12%. Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bekir Karlik (Karlik, 2011) yang meneliti tentang  Prediksi penyakit hepatitis dengan algoritma Backpropagation dan  Naïve  Bayes .  Pengukuran  kinerja  metode menggunakan 10Fold  Cross  Valdiation , Confusion Matrix , ROC Area. dan Framwork RapidMiner . Dari pengukuran kinerja yang dilakukan, diketahui bahwa akurasi  metode Backpropagation adalah  sebesar 98%, sedangkan untuk Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar  86%.  Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan oleh Senthil Kumar (D. S. Kumar et al., 2011) yang meneliti tentang  Prediksi penyakit hepatitis, diabetes dan jantung dengan komparasi algoritma CART, ID3, dan C4.5. Pengukuran kinerja metode menggunakan 10Fold  Cross  Valdiation , Confusion  Matrix ,  ROC Area. dan Framwork RapidMiner . Dari pengukuran kinerja  yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  akurasi metode  CART  adalah  sebesar  83,2%,  ID3 mempunyai  akurasi  64,8%,  sedangkan  untuk  C4.5 memiliki  akurasi  sebesar  71,4%.  Penelitian  yang dilakukan oleh (Amrin & Pahlevi, 2020) tentang Data Mining Model For Designing Diagnostic Applications  Inflammatory  Liver  Disease.  Yang selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Novianto Donna  Prayoga  (Prayoga,  2018)    dan  kawan-kawan yang  meneliti  tentang    Diagnosis  penyakit  hepatitis dengan metode Naïve Bayes . Dari pengujian tingkat akurasi  yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  akurasi metode Naïve Bayes adalah sebesar 87,50%.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap seperti terlihat  pada  kerangka  pemikiran  Gambar  1. Permasalahan  pada  penelitian  ini  adalah  belum diketahui  algoritma  yang  akurat  untuk    diagnosa penyakit peradangan hati. Untuk itu   dibuat approach (model)    yaitu  algoritma  C4.5, Naive  Bayes ,  C4.5 dengan  pso,  dan Naive  Bayes dengan  pso  untuk memecahkan  permasalahan  kemudian  dilakukan
pengujian  terhadap  kinerja  dari  beberapa  metode tersebut.  Pengujian  menggunakan  metode Cross Validation , Confusion Matrix dan kurva ROC. Untuk mengembangkan aplikasi (development) berdasarkan model yang dibuat, digunakan Rapid Miner.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa Data
Pada penelitian ini dataset yang digunakan adalah dari website UCI  Machine Learning Repository  yaitu Indian Liver Patient Dataset (ILPD). Dataset ini berisi data  yang  dikumpulkan  dari  para  pasien  yang  ada  di timur  laut  Andhra  Pradesh,  India.  Setelah  dilakukan teknik  preprocessing  data,  maka  dataset  berisi  414 pasien  penderita  liver  sedangkan  165  pasien    bukan penderita liver. Dataset ini memiliki 10 atribut dimana 9 atribut merupakan atribut input sedangkan 1 atribut sebagai output  atau class, dan memiliki 579  record. Adapun deskripsi atribut seperti ditunjukkan pada table 1 berikut:.
Tabel 1. Deskripsi Atribut Atribut Keterangan Age Umur pasien TB Total bilirubin pasien DB Direct bilirubin pasien Alkphos Alkaline phospotase Sgpt Almine Aminotransferase Sgot Aspartate Aminotransferase TP Total protiens ALB Albumin A/G Ratio Albumin dan Globulin ratio Class Class apakah pasien positif liver atau tidak

## B. Pengujian Model
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  eksperimen pengujian  pada  model  yang  diusulkan.  Kemudian
dilakukan    evaluasi  dan  validasi  model  untuk menghasilkan  nilai  accuracy  dan  AUC.  Pengujian menggunakan  Rapidminer  dengan  operator  10-fold cross-validation  untuk  mendapatkan  hasil  accuracy dan AUC pada setiap algoritma yang diuji.  Evaluasi yang    dilakukan    adalah    dengan  Confusion  Matrix dan ROC Curve atau Area Under Curve (AUC).
1. Confusion Matrix
a. Algoritma C4.5 Tabel 2 adalah confusion matrix untuk algoritma C4.5.  Diketahui  407  data  diklasifikasi  “Yes” diprediksi sesuai dengan data sebenarnya, lalu 7 data diprediksi  “No”  tetapi  ternyata  “Yes”.  Kemudian  4 data  diklasifikasi “No” diprediksi  sesuai,  dan  161 data diprediksi “Yes” ternyata “No”.
Tabel 2. Model Confusion Matrix untuk Algoritma C4.5
Sumber:  Hasil  Pengolahan  Menggunakan  RapidMiner (2021)
b. Naive Bayes
Tabel 3 adalah confusion matrix untuk algoritma Naive Bayes . Diketahui 270 data diklasifikasi “Yes” tepat  sesuai  dengan  data  sebenarnya,  lalu  144  data diprediksi “No” tetapi ternyata “Yes”. Kemudian 113 data diklasifikasi“No” diprediksi sesuai, dan 52 data diprediksi “Yes” ternyata “No”.
Tabel 3. Model Confusion Matrix untuk Metode Naive Bayes
Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner
(2021)
c. Algoritma C4.5 dengan pso
Tabel 4 adalah confusion matrix untuk algoritma C4.5  dengan  pso.  Diketahui  320  data  diklasifikasi “Yes” diprediksi sesuai dengan data sebenarnya, lalu 1  data  diprediksi  “No”  tetapi  ternyata  “Yes”. Kemudian 2 data diklasifikasi “No” diprediksi sesuai, dan 82 data diprediksi “Yes” ternyata “No”.
Tabel 4. Model Confusion Matrix untuk Metode C4.5 dengan pso
Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner (2021)
d. Naive Bayes dengan pso Tabel 5 adalah confusion matrix untuk algoritma Naive  Bayes dengan  pso.  Diketahui  308  data diklasifikasi  “Yes”  diprediksi  sesuai  dengan  data sebenarnya,  lalu  13  data  diprediksi  “No”  tetapi ternyata “Yes”. Kemudian 13 data diklasifikasi “No” diprediksi  sesuai,  dan  71  data  diprediksi  “Yes” ternyata “No”.
Tabel 5. Model Confusion Matrix untuk Metode Naive Bayes dengan pso
Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner (2021)
2. Kurva ROC
a. Algoritma C4.5 kurva  ROC  untuk  algoritma  C4.5  seperti ditunjukkan oleh gambar 2 di bawah ini.
Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner (2021)
Gambar 2 Kurva ROC algoritma C4.5
Kurva  ROC  pada  gambar  2  mengekspresikan confusion  matrix .  Garis  horizontal  adalah false positives dan garis vertikal true positives .
b. Naive Bayes
.Kurva ROC untuk algoritma Naive Bayes seperti ditunjukkaon oleh gambar 3 di bawah ini.
Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner (2020)
c. Algoritma C4.5 dengan pso Kurva  ROC  untuk  algoritma  C4.5  dengan  pso seperti ditunjukkaon oleh gambar 4 di bawah ini.

## Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan RapidMiner
(2021)
Gambar 4 Kurva ROC Metode C4.5 dengan pso
d. Naive Bayes dengan pso
Kurva ROC untuk algoritma Naive Bayes dengan pso seperti ditunjukkaon oleh gambar 5 di bawah ini.
Sumber:  Hasil  Pengolahan  Menggunakan  RapidMiner (2021)
Gambar 5 Kurva ROC Metode Naive Bayes dengan pso.
Pebandingan  hasil  perhitungan  nilai  AUC  untuk metode  C4.5,  Naïve  Bayes,  C4.5  dengan  pso,  dan Naïve Bayes dengan pso dapat dilihat pada Tabel  7.
3. Analisis Hasil Komparasi perbandingan nilai accuracy dan ROC Curve atau AUC untuk  algoritma  C4.5, Naive  Bayes ,  C4.5 dengan pso, dan Naive Bayes dengan pso ditunjukkan oleh tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6  Komparasi Nilai A ccuracy dan AUC C4.5 NB C4.5+ pso NB+pso Accuracy 70.99% 66.14% 79.51% 79.28% AUC 0.950 0.742 0.950 0.739
Sumber:  Hasil  Pengolahan  Menggunakan  RapidMiner (2020)
Tabel  6  membandingkan accuracy dan  AUC dari  tiap  algoritma.  Terlihat  bahwa  nilai accuracy algoritma C4.5 dengan pso paling tinggi dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya  begitu  pula dengan  nilai  AUC-nya.  Untuk  klasifikasi data mining ,  nilai  AUC  dapat  dibagi  menjadi  beberapa kelompok (Gorunescu, 2011). a. 0.90-1.00 = klasifikasi sangat baik b. 0.80-0.90 = klasifikasi baik c. 0.70-0.80 = klasifikasi cukup d. 0.60-0.70 = klasifikasi buruk e. 0.50-0.60 = klasifikasi salah
Berdasarkan  pengelompokkan  di  atas  maka dapat  disimpukan  bahwa  model  algoritma  C4.5  dan C4.5 dengan pso termasuk katagori klasifikasi sangat baik , sedangkan naïve bayes dan naïve bayes dengan pso termasuk katagori  klasifikasi cukup.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan pengujian, performa model C45  untuk  diagnosa  penyakit  peradangan  hati memberikan  tingkat  akurasi  kebenaran  sebesar 70,99%  dengan  nilai  area  under  the  curva  (AUC) sebesar  0,950.  Performa  model  Naive  Bayes memberikan  tingkat  akurasi  kebenaran  sebesar 66,14%  dengan  nilai  area  under  the  curve  (AUC) sebesar  0,742.  Performa  model  C4.5  dengan  pso memberikan  tingkat  akurasi  kebenaran  sebesar 79,51%  dengan  nilai  area  under  the  curve  (AUC) sebesar  0,950.  Sedangkan  Performa  model  naïve bayes  dengan  pso  memberikan  tingkat  akurasi kebenaran  sebesar  79,28%  dengan  nilai  area  under the curve (AUC) sebesar 0,739. Hal ini membuktikan bahwa  optimasi  particle  swarm  optimization  dapat meningkatkan  kinerja  metode  klasifikasi  yang digunakan. Berdasarkan tingkat akurasi dan nilai area under the curve (AUC), maka performa metode C4.5 dengan  pso  adalah  yang  paling  baik  untuk mendiagnosa penyakit peradangan hati.

## REFERENSI
Amrin, A., & Pahlevi, O. (2020). Data Mining Model
For Designing Diagnostic Applications Inflammatory Liver Disease. SinkrOn , 5 (1), 51. https://doi.org/10.33395/sinkron.v5i1.10589 Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts, Models, and Techniques . Springer. Hannan,  A.,  Manza,  R.,  &  Remteke,  R.  (2010).
Generalized  Regression  Neural  Network  and Radial  Basis  Function  for  Heart  Disease diagnosis. International  Journal  of  Computer Application (0975-8887) , 7 (13), 7–13.
Karlik, B. (2011). Hepatitis Disease Diagnosis Using Backpropagation  and  the  Naive  Bayes Classifiers. Turkey :  Journal  of  Science  and Technology , 1 (1).
Kemenkes.  (2017). Situasi  Penyakit  Hepatisis  B  Di Indonesia . InfoDatin Kemenkes RI.
Kumar, D. S., Sathyadevi, G., & Sivanesh, S. (2011).
Decision Support System for Medical Diagnosis Using Data Mining. India : International  Journal  of  Computer  Science Issues , 8 (1).
Kumar, V., Sharaty, V., & Devi, G. (2012). Hepatitis Prediction  Model  based  on  Data  Mining Algorithm  and  Optimal  Feature  Selection  to Improve Predictive Accuracy. Vellore : International Journal of Computer
Applications (0975-8887) , 51 (19). Neshat,  M.,  &  Yaghoobi,  M.  (2009).  Designing  a
Fuzzy  Expert  System  of  Diagnosing  the Hepatitis  B  Intensity  Rate  and  Comparing  it with Adaptive Neural Network Fuzzy System. Proceeding  of  the  World  Congress  on Engineering  and  Computer  Science  2009,Vol II, WCECS 2009, ISBN:978-988-18210-2-7 , 1– 6.
Prayoga,  N.  D.  (2018).  Sistem  Diagnosis  Penyakit Hati  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (8), 2666–2671.