## PREDIKSI PENYAKIT LIVER MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Martika Kesuma 1 , Sriyanto 2 , Sutedi 3
Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya 123
Jl. ZA Pagar Alam No 93, Bandar Lampung 35142 E-mail : martika.2121219001p@mail.darmajaya.ac.id 1 , sriyanto@darmajaya.ac.id 2 , sutedi@darmajaya.ac.id 3

## ABSTRAK
Mendiagnosa  sebuah  penyakit  menggunakan  teknologi  bukanlah  hal  yang  awam  lagi,  dengan  terus berkembangnya  kemajuan  dunia  kesehatan  dapat  memanfaatkan  teknologi  dalam  mengambil  sebuah keputusan  khususnya  mendeteksi  penyakit  liver.  Pada  dasarnya  teknologi  yang  digunakan  dapat  sangat membantu  para  dokter  dibandingkan  dengan  teknik  analisis  manual  konvensional  yang  selama  ini digunakan  untuk  mendiagnosa  penyakit  pasien,  hati  atau  yang  bisa  juga  disebut  liver  merupakan  organ tubuh  manusia  yang  fungsinya  sangatlah  penting,  pada  penderita  penyakit  liver  fungsi  hati  akan  mulai menurun,  menurut  WHO  ( Word  Heart Organization)  tahun  2013  pasien  penderita  liver  di  indonesia mencapi  28  juta  orang,  dari  data  tersebut  membuat  penyakit  liver  disebut  sebagai  salah  satu  dari  10 penyakit dengan tingkat kematian  yang paling tinggi,  akan sangat baik  apabila dokter  dapat mendeteksi penyakit liver lebih cepat agar pasien dapat segera ditangani oleh dokter. Dari permasalahan diatas yang mendasari  penulis  melakukan  penelitian  prediksi  penyakit  liver.  Pada  penelitian  ini  penulis  ingin melakukan prediksi penyakit liver menggunakan Algoritma Random Forest. Dalam melakukan pemilihan fitur dan classifier yang tepat adalah hal yang paling terpenting untuk peningkatan akurasi dan komputasi dalam prediksi penyakit liver. Peneliti ingin mengetahui apakah algoritma Random Forest memiliki nilai akurasi yang tinggi sehingga bisa menjadi landasan untuk menggunakan algoritma Random Forest dalam memprediksi penyakit liver. Peneliti menggunakan dataset Liver Disease Patient Dataset, dalam tahapan penelitian ini dilakukan beberapa langkah yang dimulai dari melakukan Analisis Data, Exploratory Data Analysis , Preprocessing ,  Pemodelan  Algoritma,  dan  Visualisasi.  Dari  tahapan  penelitian  tersebut  telah dapat diketahui hasil prediksi penyakit liver akurasi  menggunakan Algortima Random Forest. Dari hasil penelitian  yang  dilakukan  dengan  algoritma Random  Forest didapatkan  prediksi  dengan  nilai  akurasi 0.713326 dengan f1 score 81%.
Kata kunci : Penyakit Liver, Prediksi Algoritma, Random Forest, Data Mining

## ABSTRACTS
Diagnosing  a  disease  using  technology  is  no  longer  commonplace,  with  the  continuous  development  of advances in the  world of health, it can utilize technology in making decisions, especially detecting liver disease.  Basically,  the  technology  used  can  really  help  doctors  compared  to  conventional  manual analysis techniques which have been used to diagnose patient diseases. According to WHO (Word Heart Organization)  in  2013,  there  were  28  million  patients  with  liver  disease  in  Indonesia.  From  this  data, liver disease is referred to as one of the 10 diseases with the highest death rate. It would be very good if doctors could detect liver disease more frequently. quickly so that the patient can be immediately treated by a doctor. From the problems above that underlies the authors to conduct research on the classification of  liver  disease.  In  this  study  the  authors  wanted  to  predict  liver  disease  using  the  Random  Forest Algorithm. In selecting the right features and classifiers, the most important thing is to increase accuracy and computation in  predicting  liver disease. The researcher  wants to  know  whether the Random Forest algorithm has a high accuracy value so that it can be a basis for using the Random Forest algorithm in
predicting  liver  disease.  Researchers  used  the  Liver  Disease  Patient  Dataset,  in  this  research  stage several  steps  were  carried  out  starting  from  conducting  Data  Analysis,  Exploratory  Data  Analysis, Preprocessing,  Algorithmic  Modeling,  and  Visualization.  From  this  research  stage,  it  can  be  seen  the results  of  predicting  accuracy  using  the  Random  Forest  Algorithm.  From  the  results  of  research conducted  with  the  Random  Forest  algorithm,  predictions  were  obtained  with  an  accuracy  value  of 0.713326 with an f1 score of 81%.
Keywords : Liver disease, Algorithm prediction, Random Forest , Data Mining.

## 1. PENDAHULUAN
Dunia kesehatan mengumpulkan sejumlah besar data kesehatan, namun  beberapa data kesehatan masih sulit didapatkan. Dalam bidang kesehatan keakuratan  dalam  prediksi  sebuah  penyakit memerlukan  keputusan  yang  efektif  dalam mengambil  keputusan  dan  keakuratan  dalam prediksi  suatu  penyakit  sangat  penting.  Hati merupakan  salah  satu  organ  yang  cukup  besar dan  penting  pada  tubuh  kita.  Bagian  yang penting pada hati ini terdiri dari hepatosit, yang merupakan  sel  epitel  dengan  konfigurasi  yang unik. Pada dasarnya hati ini merupakan kelenjar eksorin,  oleh  karena  mensekresi  cairan  empedu yang  dialirkan  kedalam  duodenum.  Selain  itu juga merupakan kelenjar endokrin dan penyaring darah[1].
Dalam organ ini pun terdapat penyakit hati atau biasa  disebut  liver,  liver  memiliki  beragam fungsi penting, antara lain  membersihkan darah dari  senyawa  berbahaya.  Selain  itu,  hati  juga memproduksi  protein  yang  berperan  penting dalam  proses  pembekuan  darah[2]. Hati  dapat memperbaiki  sel-selnya  yang  rusak.  Namun, pada  penderita  penyakit  liver,  sel-sel  hati  yang rusak  cukup  banyak  sehingga  fungsinya terganggu.  Biasanya,  fungsi  hati  akan  mulai menurun  ketika  sel-sel  hati  yang  rusak mencapai 75%. Penurunan fungsi hati umumnya terjadi  secara  bertahap.  Kerusakan  yang  timbul akibat  penurunan  fungsi  hati  akan  mengikuti perkembangan  penyakit  yang  mendasarinya. Penyakit hati yang sudah akut sangat mempengaruhi  fungsi-fungsi  hati,  penyakit  hati dapat  diketahui  dari  munculnya  gejala  klinis maupun  fisik  yang  timbul  pada  pasien,  gejala klinis  dapat  diketahui  dari  apa  yang  dirasakan oleh  pasien,  sedangkan  gejala  fisik  dapat diketahui  dari  keadaan  tubuh  pasien,  gejala penyakit  hati  ada  banyak  dan  kompleks,  serta penyakit hati memiliki kemiripan gejala dengan
beberapa  penyakit[3].  Menurut  WHO  ( World
Health Organization ) tahun 2013, liver merupakan  penyakit  yang  dianggap  sebagai pembunuh  diam-diam  tanpa  gejala.  Pasien penderita  penyakit  liver  di  Indonesia  mencapai 28  juta  orang  hal  tersebut  membuat  penyakit liver disebut sebagai salah satu dari 10 penyakit dengan  tingkat  kematian  yang  paling  tinggi sehingga  angka  kematian  setiap  tahun  semakin meningkat[4].
Dalam  pemaparan  latar  belakang  diatas  perlu adanya pengembangan penelitian dalam masalah  sistem  pendukung  keputusan  medis yang  cerdas  dan  efektif  untuk  membantu  para dokter. Pemilihan fitur dan classifier yang tepat adalah hal terpenting dalam peningkatan akurasi dan  komputasi  dalam  prediksi  penyakit  liver salah  satunya  yaitu Random  Forest yang digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam jumlah  besar.  Selain  itu  harus  diketahui  sejauh mana  tingkat  akurasi  yang  didapat  dari  model. Dengan  cara  memprediksi  algoritma  klasifikasi yang  ditentukan,  dengan Random  Forest untuk pengambilan  keputusan  dalam  menentukan prediksi peyakit liver pada  pasien yang terkena atau tidaknya terhadap penyakit liver tersebut[5].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  terdiri  dalam  beberapa langkah  pengerjaan  yaitu  tahapan analyzing dataset kemudian  dilanjutkan  dengan  deskripsi dataset  menggunakan  EDA  ( Exploratory Data Analysis ) setelah itu tahapan preprocessing data salah  satunya  yaitu  pengecekan missing pada dataset  kemudian  dilanjutkan  pada  tahapan pemodelan machine learning untuk menentukan hasil score pada  setiap  algoritma  yang dibandingkan. Dalam tahapan ini akan dilakukan splitting dataset  untuk  data training
dan data testing dan menggunakan 10- fold cross validation dalam pemodelannya yang kemudian membuat  prediksi  menggunakan  algoritma Random  Forest setelah  itu  tahapan  visualisasi dan hasil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analyzing Dataset
Dalam  tahapan  ini  dilakukan  deskripsi  pada dataset  untuk  melihat  nilai  pada  setiap  atribut yang digunakan. Berikut adalah hasilnya :
Setelah mendeskripsikan data dilanjutkan dengan  mencetak  bentuk  data  seperti  hasil berikut :
Dapat  dilihat  setiap  atribut  yang  digunakan ditampilkan  tipe  data  yang  digunakan,  terdapat 11  atribut  pada  dataset  yang  digunakan  dengan 5 tipe data yang berbeda.
3.2 Exploratory Data Analysis
Exploratory Data Analysis adalah  suatu  proses uji  investigasi  awal  yang  bertujuan  untuk mengidentifikasi  pola,  menemukan  anomali, menguji  hipotesis  dan  memeriksa  asumsi. Dengan  melakukan  EDA,  akan  sangat  berguna dalam  mendeteksi  kesalahan  dari  awal,  dapat mengidentifikasi outlier ,  mengetahui  hubungan antar  data  serta  dapat  menggali  faktor-faktor penting  dari  data.  Dalam  proses  EDA  akan dilakukan  analisis  data  dengan  menampilkan model visualisasi dalam dataset yang digunakan.  Dalam  tahapan  pertama  akan
memvisualisasikan  jumlah  pasien  yang  di diagnosis  mengalami  penyakit  hati.  Berikut adalah hasil visualisasinya.
Gambar 1. Visualisasi jumlah pasien terdiagnosis penyakit hati
Yang  selanjutnya  yaitu  memvisualisasikan data  dengan  penyakit  hati  beserta  jenis kelamin seperti berikut :
Gambar 2. Visualisasi data dengan penyakit hati dan jenis kelamin
Dapat dilihat dari hasil visualisasi diatas jumlah bahwa jumlah gender dengan kondisi terdiagnosis  penyakit  hati  lebih  banyak male dari  pada female dalam  dataset  yang  tersedia. Pada  tiap-tiap  atribut  dilakukan  pemodelan untuk  pengkodean  atribut  untuk  mem ploting corelasi antara  tiap-tiap  atribut  yang  terdapat pada  dataset.  Berikut  adalah  hasil  analisis  pola
yang  dilakukan  dengan Exploratory Data Analysis seperti gambar berikut :
Gambar 3. Data Analysis

## 3.3 Preprocessing
Data preprocessing adalah  proses  mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Proses ini dilakukan untuk memperbaiki  kesalahan  pada  data  mentah  yang tidak  lengkap  dan  memiliki  format  yang  tidak teratur.  Dalam  tahapan preprocessing dalam penelitian ini adalah dilakukan pengecekan pada data  yang  hilang  atau  biasa  disebut missing values yang  terdapat  dalam  dataset.  Tahap pertama pengecekan missing data pada  masing- masing atribut seperti hasil berikut :
Gambar 4. Missing Value
Dapat  dilihat  pada  gambar  diatas  terdapat missing dalam  atribut albumin  and  globulin ratio dengan  4 missing  value .  Setelah pengecekan missing  value dilanjut  dengan
pengecekan  pada  baris  pada  data  yang missing seperti hasil berikut :
Gambar 5. Missing Values Pada Baris
Setelah  terlihat  data  yang missing pada  baris dataset  maka  kita  lihat  korelasi  rasio  antara albumin  and  globulin  ratio dengan  kolom lainnya  kemudian  dilakukan  perhitungan  rata- rata untuk menimpa data yang kosong sehingga data dapat bersih seperti hasil berikut :
Gambar 6. Hasil preprocessing pada data missing
Dapat  dilihat  data  pada albumin  and  globulin ratio menjadi 0 yang artinya tidak ada data yang kosong  seperti  sebelumnya.  Setelah  tahapan missing  value pada  dataset  dilakukan featr selection pada  tiga  algoritma  yang  akan digunakan untuk perbandingan sebagai pemodelan data.

## 3.4 Pemodelan Algoritma
Pada  tahapan  pemodelan  setelah  tidak  ada  data yang missing agar tidak terjadi kekosongan pada data  yang  akan  diolah,  selanjutnya  adalah tahapan pada splitting dataset sebagai data yang akan  di  latih  dan  juga  data  untuk testing .  Pada tahapan splitting data  menggunakan  10- fold cross  validation dan  membuat  komparasi perbandingan  pada  tiga  algoritma  pembelajaran learning .  Setelah  pemodelan  tiga  algoritma maka akan dilakukan inisiasi pada model untuk melihat  performa  dari  masing-masing  model
dan  juga  untuk  tahapan  klasifikasi  hingga terbentuk 10 fold berikut :
Gambar 7. 10- fold cross validation

## 3.5 Hasil Analisis Performa
Pada  hasil  analisis  performa  yaitu  tahap  akhir dari  hasil  prediksi  pada  algoritma  yang  telah dibuat modelnya.  Pada  tahap ini akan ditampilkan  model  visualisasi  dan result pada algoritmanya. Pada tahapan ini akan ditampilkan  f1 score ,  performa  dari  algoritma, cross  validation  fold dan  performa.  Berikut adalah hasilnya.
Gambar 8. Model Dan Confusion Matrix
Random Forest
Pada  hasil  pemodelan  algoritma  diolah dapat  dilihat  bahwa  algoritma Random Forest memiliki  hasil  yang  baik.  Berikut adalah hasil visualiasi dengan menggunakan  data frame berdasarkan  hasil visualiasi pada gambar diatas. Gambar 11. Hasil Prediksi Algoritma Random Forest Pada Hasil Prediksi menggunakan algoritma  dapat  dilihat  bahwa  algoritma Random  forerst mendapatkan  hasil  yang cukup  baik  untuk  melakukan  sebuah prediksi pada penyakit liver pada pemodelan  pembelajaran learning dengan f1 score 81%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil Prediksi  pada  Algoritma Random  Forest yang memiliki  nilai  akurasi  cukup  baik  untuk melakukan sebuah prediksi pada penyakit  liver.
Pemodelan  Algoritma  yang  dihasilkan  dengan algoritma Random  Forest memiliki  nilai
accuracy 0.713326 dan f1 score 81%.
Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  ditambahkan atau  dikombinasikan  dengan  algoritma  lain untuk  meningkatkan  akurasi.  Karena  jika melihat  kinerja  performa  yang  dibuat  dari algoritma  masih  dapat  ditingkatkan  untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Erawati,  “Vol.  XII  No.  2,  September 2015 Jurnal Techno Nusa Mandiri,” Techno Nusa Mandiri , vol. XII, no. 2, pp. 21–26, 2015.
[2]  Elly  Pusporani,  Siti  Qomariyah,  and
Irhamah, “Klasifikasi Pasien Penderita  Penyakit  Liver,”  vol.  2, no. March, 2019.
[3]  R.  Amin,  R.  Yasmin,  S.  Ruhi,  M.  H. Rahman, and M. S. Reza, “Prediction of chronic liver disease patients  using  integrated  projection
based  statistical  feature  extraction with  machine  learning algorithms,” Informatics  Med.  Unlocked ,  vol. 36, no. December 2022, p. 101155, 2023,
doi:
10.1016/j.imu.2022.101155.
[4]  E.  F.  4)  F.  Lia  Dwi  Cahyanti1),  Fajar Sarasati2), Widi Astuti 3), “KLASIFIKASI  DATA  MINING DENGAN ALGORITMA
MACHINE  LARNING  UNTUK PREDIKSI  PENYAKIT  LIVER,” vol. 14, no. 2, 2023.
[5]  M.  R.  F.  Rizki,  “Perbandingan  Algoritma Klasifikasi Untuk Prediksi Penyakit Liver,” Reputasi J. Rekayasa Perangkat  Lunak ,  vol. 1, no. 2, pp. 82–88, 2020,
doi:
10.31294/reputasi.v1i2.109.