## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   2 Hal:  82-86 e-ISSN: 2686-3154

## Metode Bayesian dan Multilayer Percepton dalam Mengklasifikasi Diabetes Mellitus
Rasna 1  , Moh. Rahmat Irjii Matdoan 2
1 Universitas Yapis Papua
2 Universitas Sains dan Teknologi Jayapura
rasna@uniyap.ac.id

## Abstract
Diabetes mellitus is a chronic metabolic disorder that causes glucose regulation in the blood. Blood sugar anomalies can be defined as unwanted readings either due to normal causes or reasons unknown to the patient. Machine learning applications have  been  widely  introduced  in  diabetes  research  and  blood  sugar  anomaly  detection.  However,  modeling  options  and strategies for classification in diabetes mellitus are needed. This study aims to classify the data as diabetic or non-diabetic and improve classification accuracy. Classification accuracy is improved by using many of the data sets as training data and test data.  Classification  accuracy  is  improved  by  using  multiple  of  the  data  set  as  data.  In  the  test,  the  C4.5  and  RF  hybrid methods, as well as the MLP and Net Bayes hybrid classification methods were developed for the classification of diabetes. In the case of C4.5 + RF it provides an accuracy of 79.31% which is higher than the individual models. Similarly, MLP + Net Bayes,  provides  an  81.89%  higher  accuracy  than  the  individual  models.  In  the  second  case  the  85-15%  ensemble  model training  and  test  partitions  have  an  important  role  for  the  classification  of  diabetes  data.  The  proposed  MLP  +  Net  Bayes provides 81.89% accuracy as a robust model for data classification. So that the proposed model achieves the highest accuracy of 81.89% with 6 features and reaches the highest sensitivity of 64.10% and the highest specificity of 90.90%.
Keywords: Diabetes, Bayesian, Multilayer, Percepton, Classification.

## Abstrak
Diabetes Mellitus merupakan gangguan metabolisme kronis yang menyebabkan regulasi glukosa pada darah. Anomaly gula darah  dapat  didefinisikan  sebagai  pembacaan  yang  tidak  diinginkan  baik  karena  penyebab  normal  atau  alasan  yang  tidak diketahui  oleh  pasien.  Aplikasi  pembelajaran  mesin  telah  diperkenalkan  secara  luas  dalam  penelitian  diabetes  dan  deteksi anomaly gula darah. Namun, diperlukan opsi pemodelan dan strategi untuk klasifikasi pada diabetes mellitus. Penelitian ini bertujuan  mengklasifikasikan  data  sebagai  diabetes  atau  non  diabetes  dan  meningkatkan  akurasi  klasifikasi. Akurasi klasifikasi ditingkatkan dengan menggunakan banyak dari kumpulan data sebagai data latih dan data uji. Akurasi  klasifikasi  ditingkatkan  dengan  menggunakan  banyak  dari  kumpulan  data  sebagai  data.  Dalam pengujian,  metode  hybrid  C4.5  dan  RF,  serta  klasifikasi  dengan  metode  hybrid  MLP  dan  Net  Bayes dikembangkan untuk klasifikasi diabetes. Dalam kasus C4.5 + RF memberikan akurasi 79,31% yang lebih tinggi dari  model  individu.  Demikian  pula  MLP  +  Net  Bayes,  memberikan  akurasi  81,89%  yang  lebih  tinggi  dari model  individu.  Dalam  kasus  kedua  model  ensemble  85-15%  partisi  latih  dan  uji  memiliki  peranan  penting untuk  klasifikasi  data  diabetes.  MLP  +  Net  Bayes  yang  diusulkan  memberikan  akurasi  81,89%  sebagai  model yang  kuat  untuk  klasifikasi  data.  Sehingga  model  yang  diusulkan  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  81,89% dengan 6 fitur dan mencapai sensitivitas tertinggi 64,10%  dan spesifisitas tertinggi 90,90%.
Kata kunci: Diabetes, Bayesian, Multilayer, Percepton, Klasifikasi
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Diabetes  Mellitus  atau  gula  darah  merupakan gangguan  metabolism  kronis  yang  mengakibatkan regulasi gula darah menjadi abnormal [ 1 ]. Diperkirakan  jumlah  penderita  diabetes  yang  berusia antara 20 – 79 tahun adalah 415 juta. Pada tahun 2015, penderita penyakit ini diperkirakan mencapai 642 juta, dan  pada  tahun  2040  diperkirakan  penderita  diabeter
521-829 juta. Jumlah kematian yang dikaitkan dengan penyakit diabetes berusia antara 20 – 79 tahun [ 2 ], [ 3 ].
Penyakit Diabetes Mellitus memiliki berapa tipe, yaitu tipe 1 dan 2 [ 4 ]. Kedua  tipe ini sangat sulit dibedakan dan  hanya  dibedakan  atas  penyebab  penyakit  tersebut [ 5 ].  Tipe  1  disebabkan  oleh  keturunan  dan  tipe  2 disebabkan  oleh  gaya  hidup  yang  kurang  sehat  [ 6 ]. Kedua tipe tersebut disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tipe Diabetes
Dinamika  penyakit  gula  darah  dipengaruhi  oleh berbagai  factor  umum,  individu  dan  tak  terduga  [ 7 ]. Factor  umum  diantaranya  adalah  jumlah  asupan makanan, asupan insulin, tingkat gula darah sebelumnya,  kehamilan,  mengkonsumsi  obat  dan vitamin, merokok dan asupan alcohol. Factor individu seperti  beban  latihan  fisik  dan  menstruasi.  Sedangkan factor  tak  terduga  antara  lain  stress,  penyakit  bawaan dan  infeksi  [ 8 ].  Variasi  normal  penyebab  gula  darah disebabkan  oleh  factor-faktor  umum  dan  individu tersebut, sedangkan penyebab gula darah karena factor khusus  seperti  hipoglikemia  dan  hiperglikemia  tidak dapat  diprediksi  dan  faktor  kurangnya  pemahaman pasien  yang  sering  menyuntikkan  insulin  untuk menurunkan kadar gula darah [ 9 ].
Dalam  pelayanan  kesehatan  terhadap  gula  darah terdapat  data  yang  sangat  besar  dan  tidak  memiliki nilai  pengawasan  untuk  dijadikan  sebagai  informasi dan  pengetahuan  dikarenakan  terbatasnya  biaya. Diagnosis sangan penting dan menantang untuk diteliti lebih  lanjut  [ 10 ].  Sistem  dengan  menggunakan  data mining  dapat  membantu  pihak  yang  terlibat  dalam dunia kesehatan [ 11 ].
Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeteksi Diabetes  Mellitus  menggunakan  klasifikasi  Bayesian dan Multilayer
Perceptron. Kemudian mengklasifikasikan data tersebut menjadi diabetes dan non diabetes. Kategori diabetes dikategorikan menjadi dua  kategori.  Dalam  penelitian  ini  disebutkan  tipe  1 diabetes  dan  tipe  2  diabetes.  Data  diklasifikasikan sebagai diabetes atau non diabetes dengan meningkatkan  akurasi.  Klasifikasi  dibutuhkan  banyak jumlah  sampel  yang  dipilih  untuk  menghasilkan akurasi  klasifikasi  yang  lebih  tinggi.  Untuk  mencapai akurasi yang tinggi, maka digunakan banyak kumpulan data sebagai data latih dan data uji.
Tahapan  penelitian  terbagi  menjadi  tiga  yaitu  tahap pertama  akurasi  klasifikasi  diperoleh  dengan  model individu.  Tahap  kedua,  model  Ensemble  yang digunakan untuk mencapai akurasi tinggi. Tahap ketiga yaitu  Teknik  feature  selection  diterapkan  pada  best ensemble  model  untuk  mencapai  akurasi  tinggi  yaitu efisien secara komputasi. Model sistem yang diusulkan terlihat seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Model Sistem Usulan

## 2. Metodologi Penelitian
Dalam  penelitian  kami  menggunakan  teknik  data mining  yaitu  multi  layer  perceptron  dan  klasifikasi Bayesian kemudian menggabungkannya untuk klasifikasi data diabetes. MLP merupakan pengembangan  dari  perceptron  sederhana  di  lapisan tersembunyi.  Dalam  proses  ini.lebih  dari  satu  lapisan tersembunyi  dapat  digunakan.  Jaringan  topologi dibatasi    Multilayer  Perceptron  adalah  jaringan  saraf yang  melatih  menggunakan  pembelajaran  propagasi [ 12 ], [ 13 ]. Bayesian Net adalah pengklasifikasi statistic yang  dapat  memprediksi  probabilitas  keanggotaan, misalnya  X  adalah  sampel  data  dari  label  kelas  yang tidak  diketahui  [ 14 ].  H  menjadi  beberapa  hipotesis, sehingga sampel data X menjadi milik kelas C tertentu.
Untuk  masalah  klasifikasi,  kami  mengansumsikan P(H|X)  adalah  probabilitas,  H  adalah  hipotesis  yang berlaku  pada  sampel  data  pengamatan  yang  diberikan oleh  X.  P(H|X)  adalah  probabilitas  posterior  atau probabilitas  posteriori  dari  H  dikondisikan  pada  X. Kemudian  dua  atau  lebih  model  Bersama-sama membentuk  model  baru  yang  disebut  dengan  model ensemble. Model ensemble adalah kombinasi dari dua atau  lebih  model  untuk  menghindari  kelemahan  dari model  individu  dan  untuk  mencapai  akurasi  yang tinggi.  Kemudian  dua  Teknik  dikombinasikan  dalam model  dan  digabungkan ke  serangkaian  k  model  yang dipelajari  (klasifikasi)  M1,  M2,…Mk,  dengan  tujuan membuat  model  komposit  yang  ditingkatkan  oleh  M [ 15 ].  Teknik  pemilihan  fitur  untuk  memperoleh informasi terlihat seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Fitur Pemilihan Model
2.1. Dataset
Bagian  ini  berisi  kumpulan  data  dan  kinerja  ukuran model yang diambil dari dataset Diabetes Phima yang dikumpulkan dari UCI repository kemudian diklasifikasikan  dalam  dua  metode  diabetes  dan  non diabetes.  Dataset  terdiri  dari  8  atribut  dan  1  kelas. Dataset terdiri 768 instance yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel  1. Dataset Diabetes Id_Fitur Nama_Fitur F1 Pregnant F2 Plasma Glucose F3 Diastolic Blood Pressure F4 Triceps Skin Fold Thickness F5 Serum Insulin F6 Vody Mass Index F7 Diabetes Pedigeree F8 Age Kelas Diabetes atau non diabetes

## 2.2. Kinerja model
Kinerja  model  dievaluasi  dengan  ukuran  yaitu  akurasi klasifikasi,  sensitivitas  dan  spesifisitas.  Tahapan evaluasi menggunakan true positive (TP), true negative (TN), positif palsu (FP), dan negative palsu [ 16 ].
Tabel  2. Matrix Konfunsion Sebenarnya banding Prediksi Positif Negatif Positif TP
FN
Negatif FP TN
Ukuran  kinerja  seperti  sensitivitas,  spesifisitas  dan akurasi  dihitung  menggunakan  matriks  [ 17 ]  yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel  3. Nilai Performa Akurasi (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) Sensitifitas TP / (TP + FN) Spesifikasi TN / (TN + FP)
Peringkat  fitur  dari  yang  kurang  penting  hingga  yang sangat penting seperti ditunjukkan F3, F7, F1, F4, F5, F8,  F6,  F2.  Dalam  pengujian ini  kami  menghilangkan fitur  dengan  memberikan  model  terbaik  yaitu  MLP  + Bayesian Net [19]. Akurasi yang dicapai sama dengan 6 subset fitur sama seperti di subset fitur lengkap. Ada 8  fitur  dalam  kumpulan  data  setelah  menghapus  fitur F3  dan  F7  dari  dataset,  diperoleh  akurasi  model 81,69%  yang  menunjukkan  bahwa  usulan  model memberikan  kinerja  yang  lebih  baik  dengan  jumlah fitur  yang  lebih  sedikit.  Pada  Tabel  4  menunjukkan berbagai  ukuran  kinerja  model  terbaik  dan  Tabel  5 menunjukkan  bahwa  akurasi  model  dengan  perbedaan subset fitur.
Tabel  4. Ukuran Kinerja Model Terbaik dengan 6 Fitur
Sebenarnya banding Prediksi Diabetes Non Diabetes Diabetes 17 11 Non Diabetes 10 8
Tabel  5. Seleksi fitur dengan model terbaik Fitur Fitur yang dihapus Nama_Fitur 8 Fitur penuh 81,89 7 F3 81,03 6 F3, F7 81,89 5 F1, F3, F7 76,72 4 F4, F1, F3, F7 80,17 3 F5, F4, F1, F3, F7 81,03 2 F8, F5, F4, F1, F3, F7 77,58 1 F6, F8, F5, F4, F1, F3, F7 70,68
Berdasarkan  tabel  diatas,  model  yang  diusulkan  dapat membantu  untuk  klasifikasi  diabetes.dengan  fitur tertinggi yaitu 81,89.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  kode  Java dan  library  yang  tersedia  di  WEKA  [ 18 ].  Dalam pengujian,  digunakan  berbagai  individu  dan  model klasifikasi  hibrida    untuk  klasifikasi  dataset  diabetes. Analisis model dilakukan dalam dua tahap yaitu model pertama  dilatih  dan  diuji.  Variasi  teknik  data  mining seperti C4.5, random forest (RF), Net Bayes dan Multi layer perceptron (MLP) dilatih menggunakan data latih secara  acak  kemudian  pengujian  model  dilakukan menggunakan  data  yang  diuji  secara  acak.  Akurasi model  dipengaruhi  oleh  dataset.  Akurasi  bervariasi, seperti akurasi model C4.5, 77,08% dari data latih dan data  uji  75-25%.  76,29%  dalam  hal  85-15%  partisi data  latih  dan  pengujian.  75,32%  dalam  hal  90-10% partisi latih dan pengujian.
Demikian  pula  akurasi  bervariasi  untuk  model  lain dipartisi  yang  berbeda,  model  hybrid  akurasinya  lebih tinggi  dibandingkan  model  lainnya.  Dalam  pengujian, metode  hybrid  C4.5  dan  RF,  serta  klasifikasi  dengan metode  hybrid  MLP  dan  Net  Bayes  dikembangkan untuk  klasifikasi  diabetes.  Dalam  kasus  C4.5  +  RF memberikan  akurasi  79,31%  yang  lebih  tinggi  dari model  individu.  Demikian  pula  MLP  +  Net  Bayes, memberikan  akurasi  81,89%  yang  lebih  tinggi  dari model  individu.  Dalam  kasus  kedua  model  ensemble 85-15%  partisi  latih  dan  uji  memiliki  peranan  penting untuk klasifikasi data diabetes. MLP + Net Bayes yang diusulkan  memberikan  akurasi  81,89%  sebagai  model yang  kuat  untuk  klasifikasi  data,  seperti  terlihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Model Akurasi 81.89% Spesifikasi 64,10% Spesifikasi 90,90&

## 4. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  kami  telah  mengambil  berbagai metode  klasifikasi  dan  ansambel  untuk  memberikan model hybrid dalam pencarian menemukan hasil yang lebih  baik  dalam  hal  akurasi,  spesifisitas  dan sensitifitas.  Model  yang  diusulkan  mencapai  akurasi tertinggi  sebesar 81,89%  dengan  6  fitur  dan  mencapai sensitivitas  tertinggi  64,10%   dan  spesifisitas  tertinggi 90,90%.

## Daftar Rujukan
[1] Akyol,  K.,  &  Şen,  B.  (2018).  Diabetes  Mellitus  Data Classification  by  Cascading  of  Feature  Selection  Methods  and Ensemble Learning Algorithms. International Journal of Modern Education and Computer Science, 10(6), 10–16.
doi:10.5815/ijmecs.2018.06.02
[2] Sarki, R., Ahmed, K., Wang, H., Zhang, Y., & Wang, K. (2018). Convolutional  Neural  Network  for Multi-class  Classification  of Diabetic  Eye  Disease.  ICST  Transactions  on  Scalable Information Systems, 172436. doi:10.4108/eai.16-12- 2021.172436
[3] Puchulu,  F.  (2018).  Definition,  Classification  and  Diagnosis  of Diabetes  Mellitus.  Cutaneous  Manifestations  of  Diabetes,  1–1. doi:10.5005/jp/books/13050_2
[4] Alam, U., Asghar, O., Azmi, S., & Malik, R. A. (2014). General  aspects  of  diabetes  mellitus.  Handbook  of clinical neurology,
126, 211-222. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-444-53480-4.00015-1
[5] Schmidt,  M.  I.,  Matos,  M.  C.,  Reichelt,  A.  J.,  Forti,  A.  C.,  De Lima,  L.,  Duncan,  B.  B.,  &  Group,  F.  T.  B.  G.  D.  S.  (2000). Prevalence  of  gestational  diabetes  mellitus–do  the  new  WHO criteria  make  a  difference?.  Diabetic Medicine, 17(5), 376-380. DOI: https://doi.org/10.1046/j.1464-5491.2000.00257.x
[6] Kanaya,  A.  M.,  Grady,  D.,  &  Barrett-Connor,  E.  (2002). Explaining the sex difference in coronary heart disease mortality among  patients  with  type  2  diabetes  mellitus:  a  meta-analysis. Archives  of  internal  medicine,  162(15),  1737-1745.  DOI: 10.1001/archinte.162.15.1737
[7] Tri  Hastuti,  R.  (2008).  Faktor-faktor  Risiko  Ulkus  Diabetika Pada  Penderita  Diabetes  Mellitus  (Studi  Kasus  di  RSUD  Dr. Moewardi  Surakarta)  (Doctoral  dissertation,  Program  Pasca Sarjana Universitas Diponegoro).
[8] Song,  S.,  Zhang,  Y.,  Qiao,  X.,  Duo,  Y.,  Xu,  J.,  Peng,  Z.,  ...  & Wang,  A.  (2022).  HOMA‐IR  as  a  risk  factor  of  gestational diabetes  mellitus  and  a  novel  simple  surrogate  index  in  early pregnancy.  International  Journal  of  Gynecology  &  Obstetrics, 157(3), 694-701. DOI: https://doi.org/10.1002/ijgo.13905
[9] Entezari,  M.,  Hashemi,  D.,  Taheriazam,  A.,  Zabolian,  A., Mohammadi,  S.,  Fakhri,  F.,  ...  &  Samarghandian,  S.  (2022). AMPK  signaling  in  diabetes  mellitus,  insulin  resistance  and diabetic complications: A pre-clinical and clinical investigation.
Biomedicine & Pharmacotherapy, 146, 112563.
https://doi.org/10.1016/j.biopha.2021.112563
[10] Anil, K. S., & Jain, R. (2022, April). Data Mining Techniques in Diabetes  Prediction  and  Diagnosis:  A  Review.  In  2022  6th International  Conference  on  Trends  in  Electronics  and Informatics (ICOEI) (pp. 1696-1701). IEEE. DOI: 10.1109/ICOEI53556.2022.9776754
[11] Paisanwarakiat, R., Na-udom, A., & Rungrattanaubol, J. (2022). Combining  Logistic  Regression  Analysis  with  Data  Mining Techniques  to  Predict  Diabetes.  In  International  Conference  on Computing  and  Information  Technology  (pp.  88-98).  Springer, Cham. DOI:  https://doi.org/10.1007/978-3-030-99948-3_9
[12] Lagman,  A.  C.,  Alfonso,  L.  P.,  Goh,  M.  L.  I.,  Lalata,  J.  P., Magcuyao,  J.  P.  H.,  &  Vicente,  H.  N.  (2020).  Classification Algorithm  Accuracy  Improvement  for  Student  Graduation Prediction  Using  Ensemble  Model.  International  Journal  of Information  and  Education  Technology,  10(10),  723–727. doi:10.18178/ijiet.2020.10.10.1449
[13] Ramchoun,  H.,  Amine,  M.,  Idrissi,  J.,  Ghanou,  Y.,  &  Ettaouil, M.  (2016).  Multilayer  Perceptron:  Architecture  Optimization and  Training.  International  Journal  of  Interactive  Multimedia and Artificial Intelligence, 4(1), 26. doi:10.9781/ijimai.2016.415
[14] Jackman,  S.  (2004).  Bayesian  Analysis  for  Political  Research.
Annual  Review  of  Political  Science,  7(1),  483–505. doi:10.1146/annurev.polisci.7.012003.104706
[15] Trust-Region  Methods  and  Conic  Model  Methods.  (n.d.). Springer  Optimization  and  Its  Applications, 303–351. doi:10.1007/0-387-24976-1_6
[16] Lagman,  A.  C.,  Alfonso,  L.  P.,  Goh,  M.  L.  I.,  Lalata,  J.  P.  & Magcuyao,  J.  P.  H.  (2020).  Classification  Algorithm  Accuracy Improvement  for  Student  Graduation  Prediction  Using Ensemble  Model,  International  Journal  of  Information  and
Education Technology, 10(10), 723–727. doi: 10.18178/ijiet.2020.10.10.1449 [17] Tharwat, A. (2020). Classification assessment methods. Applied Computing and Informatics.
https://doi.org/10.1016/j.aci.2018.08.003
[18] Russell, I., & Markov, Z. (2017, March). An introduction to the Weka  data  mining  system.  In  Proceedings  of  the  2017  ACM SIGCSE Technical Symposium on Computer Science Education (pp. 742-742). DOI: https://doi.org/10.1145/3017680.3017821