## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 7 No. 1 (2022) 35 - 42

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619
Deteksi Infeksi Mycoplasma Pneumoniae Pneumonia Menggunakan Komparasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning
Ilham Akhyar Firdaus
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel ilhamakhyar202@gmail.com

## Abstract
Mycoplasma  Pneumoniae  Pneumonia  is  a  pathogen  that  attacks  the  respiratory  tract  causing  an  infection.  This  infection generally occurs in school children and adolescents. Most of these infections are known as mild infections and go away on their own. However, there are cases of extrapulmonary manifestations including neurologic, dermatological, hematological and cardiac syndromes that can result in hospitalization and death. This can be minimized if early detection is carried out on people who are susceptible to the infection. One way is to apply machine learning. So that this can be achieved in this study, several machine learning algorithms will be used, namely Decision Tree, Logistic Regression, Gradient Boosting Decision Tree  and  Support  Vector  Machine.  Each  model  will  be  modified  on  its  hyperparameters  using  the  Grid  Search,  Random Search and Hyperband methods. The final result shows that the hyperparameter modification method with Hyperband has a slightly  better  classification  performance  when  compared  to  Grid  Search  and  Random  Search  with  f-score  and  accuracy values, namely 0.887 and 0.894 for Decision Tree, 0.942 and 0.947 for Logistic Regression, 0.910 and 0.915 for the Gradient Boosting Decision Tree and 0.591 and 0.715 for Support Vector Machine.
Keywords: machine learning; classification; respiratory tract infection; disease detection; hyperparameter tuning.

## Abstrak
Mycoplasma  Pneumoniae  Pneumonia  merupakan  salah  satu  patogen  yang  menyerang  saluran  pernapasan  sehingga menyebabkan  suatu  infeksi,  Infeksi  ini  umumnya  terjadi  pada  anak  sekolah  dan  remaja.  Sebagian  besar  infeksi  tersebut dikenal  sebagai  infeksi  ringan  dan  dapat  sembuh  sendiri.  Meskipun  begitu,  terdapat  beberapa  kasus  yang  menyebabkan ekstrapulmoner manifestasi termasuk neurologis, dermatologis, hematologi dan sindrom jantung yang dapat mengakibatkan rawat  inap  dan  kematian.  Hal  tersebut  dapat  diminimalisir  apabila  dilakukan  deteksi  awal  pada  orang  yang  rentan  terkena infeksi  tersebut.  Salah  satu  caranya  adalah  dengan  menerapkan  pembelajaran  mesin.  Agar  hal  tersebut  dapat  dicapai  pada penelitian  ini  akan  digunakan  beberapa  algoritma  pembelajaran  mesin  yaitu Decision  Tree,  Logistic  Regression,  Gradient Boosting  Decision  Tree dan Support  Vector  Machine .  Tiap  modelnya  akan  dilakukan  modifikasi  pada  hyper  parameternya dengan  menggunakan  metode  Grid  Search,  Random  Search  dan  Hyperband.  Hasil  akhir  menunjukan  bahwa  metode modifikasi  hyper  parameter  dengan  Hyperband  memiliki  performa  klasifikasi  yang  sedikit  lebih  baik  jika  dibandingkan dengan Grid  Search dan Random  Search dengan  nilai  f-score  dan  akurasi  masing-masing  yaitu  0.887  dan  0.894  untuk Decision  Tree ,  0.942  dan  0.947  untuk Logistic  Regression ,  0.910  dan  0.915  untuk Gradient  Boosting  Decision  Tree serta 0.591 dan 0.715 untuk Support Vector Machine .
Kata kunci: pembelajaran mesin; klasifikasi; infeksi saluran pernapasan; deteksi penyakit; modifikasi hyperparameter.
1. Pendahuluan
Mycoplasma pneumoniae pneumonia (MPP) merupakan salah satu patogen yang menyerang saluran pernapasan  sehingga  menyebabkan  suatu  infeksi, Infeksi  ini  umumnya  terjadi  pada  anak  anak  kecil  dan remaja  berusia  antara  5  sampai  20  tahun  [1]. Mycoplasma pneumoniae pneumonia juga bertanggung jawab  atas  sekitar  10-40%  kasus community-acquired pneumonia (CAP)  yang  diketahui  muncul  dengan gejala  ringan,  namun  3-4%  dari  mereka    dilaporkan berkembang  menjadi pneumonia  fulminan dengan hipoksia dan  komplikasi ekstrapulmoner yang  juga dapat terjadi pada sekitar 25% individu yang terinfeksi MPP [2]. Meskipun mycoplasma pneumoniae pneumonia umumnya  dianggap  sebagai  infeksi  yang dapat sembuh sendiri, tetapi terkadang dapat menyebabkan berbagai komplikasi paru dan ekstra paru seperti bronkiolitis  obliterans,  pneumonia  nekrotikans, ensefalitis, artritis, perikarditis , anemia hemolitik , serta dapat berkembang menjadi pneumonia berat yang juga dapat mengancam jiwa [3].
Diagnosis merupakan cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi infeksi tersebut agar dapat ditangani secara cepat  dan  tepat.  Adapun  beberapa  teknik  diagnosis yang  dapat  dilakukan  seperti  menggunakan reverse transcription-polymerase chain reaction untuk mendeteksi  genom  virus pneumonia [4]  ataupun menggunakan pendekatan berbasis data seperti machine learning untuk  memprediksi  apakah  seorang  pasien terkena pneumonia atau  tidak  dengan  menggunakan bantuan  alat  medis  serta  merujuk  pada  data  yang lampau  [5].  Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  secara umum terdapat dua teknik yang dapat dilakukan untuk melakukan diagnosis pada infeksi mycoplasma pneumoniae  pneumonia yaitu  menggunakan  teknik medis atau pendekatan berbasis data.
Teknik  pendekatan  berbasis  data  sendiri  juga  terbukti dapat  dilakukan  untuk  mendukung  pengambilan keputusan dalam dunia kesehatan termasuk mendeteksi sebuah  infeksi  atau  penyakit,  hal  seperti  itu  dapat diterapkan dengan menggunakan machine learning [6] . Di  dalam  area  kesehatan, machine  learning digunakan untuk  menganalisis  parameter  klinis  seperti  hasil  tes medis tertentu atau hasil diagnosis medis yang penting dan  menggabungkannya  untuk  memprediksi  sebuah penyakit  serta  dapat  menentukan  situasi  kesehatan pasien  secara  akurat  [7]. Machine  learning yang dapat melakukan  prediksi  adalah  yang  membutuhkan  label pada  datanya  dan  umumnya  disebut  sebagai  model supervised  machine  learning .  Model supervised machine  learning yang  terbukti  dapat  melakukan prediksi pada penyakit adalah model klasifikasi seperti Logistic  Regression,  Decision  Tree,  Gradient  Boosting Decision Tree dan Support Vector Machine [8]. Model Gradient  Boosting  Decision  Tree  dan  Support  Vector Machine memiliki  keunggulan  yaitu  pada Gradient Boosting Decision Tree memiliki nilai akurasi tertinggi
dengan  waktu  komputasi  tercepat  saat  melakukan klasifikasi,  sedangkan  pada Support  Vector  Machine memiliki  waktu  komputasi  yang  efisien  secara menyeluruh  (tidak  hanya  tahap  klasifikasi)  [9]. Selanjutnya  pada  model Logistic  Regression dan Decision  Tree juga  memiliki  keunggulan  masing- masing. Logistic  Regression dapat  memberikan  nilai akurasi yang tinggi dengan menghasilkan hasil training dan validation yang  seimbang,  sedangkan Decision Tree memiliki  akurasi  yang  rendah  dibandingkan dengan Logistic  Regression akan  tetapi  dapat diaplikasikan pada jenis klasifikasi yang lebih luas dan bervariasi [10].
Berdasarkan  pendahuluan  tersebut,  maka  dapat diketahui  bahwa  infeksi mycoplasma  pneumoniae pneumonia dapat  diminimalisir  apabila  dilakukan deteksi  awal  pada  orang  yang  rentan  terkena  infeksi tersebut. Salah satu caranya adalah dengan menerapkan machine learning . Agar hal tersebut dapat dicapai maka pada penelitian  ini  akan  digunakan  beberapa  algoritma machine  learning untuk  melakukan  klasifikasi  pada pasien  yang  rentan  terhadap  penyakit  tersebut  dengan melakukan  perbandingan  performa  hasil  klasifikasi pada tiap algoritma yang digunakan. Untuk mengetahui perbedaan  penelitian  ini dengan  penelitian  sebelumnya maka  akan  dibandingkan  hasil  performa  klasifikasi dengan  menggunakan  model machine  learning yang sama  akan  tetapi  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan tuning pada hyperparameter modelnya
Metode tuning hyperparameter merupakan  cara  untuk menemukan  nilai hyperparameter yang  optimal  pada tiap  modelnya  dengan  melihat  performa  yang dihasilkan  oleh  model  menggunakan  matriks  evaluasi [11].  Sedangkan hyperparameter merupakan  istilah dari  parameter  yang  digunakan  untuk  melakukan konfigurasi  pada  model  sebelum  masuk  pada  proses training [12].  Pemilihan hyperparameter yang  tepat berpengaruh pada performa model. Seperti model Deep Neural  Network yang  memiliki hyperparemeter learning  rate yang  dapat  mempengaruhi  kecepatan gerakan  ke  arah  gradien  pada  model,  sehingga  apabila gerakan  ke  arah  gradien  terlalu  cepat  maka  proses pelatihan  model  akan  tidak  stabil  yang  mengakibatkan performa  model  menurun  [13].  Dari  hal  tersebut  dapat diketahui  bahwa  perlu  dilakukannya tuning pada hyperparameter untuk mendapatkan nilai hyperparameter yang optimal sehingga performa model dapat mengalami peningkatan.
Pada penelitian ini metode tuning hyperparameter yang akan  digunakan  adalah Grid  Search,  Random  Search , dan Hyperband .  Menurut  penelitian  Xiashuang  Wang
[14]  model  yang  diberikan  metode Grid  Search memiliki performa tinggi setara dengan Gradient Boost Machine . Selanjutnya pada penelitian  Tamilvanan [15] Random  Search mampu  mengungguli Genetic  Search dalam  pencarian  nilai hyperparameter yang  optimal. Terakhir  pada  penelitian  Abdul  Rehman  Khan  [16]
Hyperband digunakan  untuk  melakukan  optimasi  pada Gated  Recurrent  Unit (GRU)  pada autonomus  control menghasilkan  performa  yang  terbaik  dibandingkan dengan  GRU  saja  dan Long  Short  Term  Memory . Sehingga  pada  penelitian  ini  hal  tersebut  menjadi landasan  untuk  melakukan  perbandingan  performa model  dengan  menggunakan  ketiga  metode  tuning hyperparameter tersebut  untuk  mencari  model  dan metode  tuning  mana  yang  dapat  menghasilkan performa terbaik.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  akan  menggunakan  data  pasien  yang terkena  infeksi mycoplasma  pneumoniae  pneumonia yang  selanjutnya  akan  dilakukan  klasifikasi  pada  data test -nya  untuk  melihat  bagaimana  hasil  performa klasifikasi  pada  tiap  modelnya.  Jenis  penelitian  yang diterapkan yaitu sesuai dengan tujuan penelitian, maka dapat disimpulkan bahwa penelitian ini termasuk dalam penelitian kuantitatif. Hal tersebut dikarenakan berdasarkan  jenis  data  penelitian  yang  diolah  yaitu berupa  angka  serta  analisisnya  menggunakan  statistik. Metode  penelitian  yang  akan digunakan  sesuai  dengan Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Pada  tahapan  studi  literatur  dilakukan  pembelajaran dengan  mempelajari  penelitian-penelitian  terdahulu terkait  dengan  klasifikasi  menggunakan machine learning terlebih  pada  studi  kasus  diagnosis  infeksi saluran pernapasan mycoplasma pneumoniae pneumonia .  Mulai  dari  pemilihan  metode,  cara penggunaan  metode  sampai  dengan  tahapan  evaluasi. Dengan  melakukan  studi  literatur  terlebih  dahulu diharapkan  penelitian  dapat  dilakukan  dengan  benar sehingga menghasilkan hasil yang baik.
2.2. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  pasien  yang  terkena  infeksi mycoplasma pneumoniae pneumonia . Terdiri dari 951 baris serta 47 atribut  dan  1  label.  Semua  jenis  datanya  berupa  data numerik.  Label  yang  digunakan  menentukan  apakah pasien  tersebut  masuk  ke  kategori  tidak  terinfeksi, terinfeksi  namun  ringan  atau  terinfeksi  namun  berat. Tiap label akan dilakukan konversi ke bentuk numerik dengan keterangan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Konversi Label Label Konversi Numerik Tidak terinfeksi 0 Terinfeksi namun ringan 1 Terinfeksi namun berat 2
Pada  label  tidak  terinfeksi  akan  dikonversi  menjadi angka 0, sedangkan pada label terinfeksi namun ringan akan  dikonversi  menjadi  nomor  1  dan  pada  label terinfeksi namun berat akan dikonversi menjadi nomor 2.  Konversi  tersebut  dilakukan  untuk  menyamakan jenis  data  pada  fitur  yang  lain.  Selain  itu  agar  model machine  learning dapat  bekerja  lebih  baik  dan mempercepat dalam proses training [17].
2.3. Pengolahan Data
Data  yang  telah  didapatkan  perlu  diolah  terlebih dahulu.  Pengolahan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah pertama memastikan bahwa kolom yang  menjadi  label  untuk  dilakukan  klasifikasi,  tipe datanya  adalah  numerik.  Selanjutnya  mengisi  kolom yang  tidak  bernilai  dengan  nilai  nol,  hal  tersebut dilakukan  untuk  membantu  dalam  model  klasifikasi bekerja dengan lebih baik sehingga hasilnya juga akan ikut baik.

## 2.4. Modifikasi Hyperparameter
Modifikasi  hyperparameter  perlu  dilakukan  pemilihan metode  modifikasinya  terlebih  dahulu.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan Grid Search,  Random  Search dan Hyperband .  Pada  metode tuning dengan Grid  Search akan  mencari  secara lengkap  melalui  subset  yang  telah  ditentukan  secara manual ruang hyperparameter dari algoritma pembelajaran  dan mengevaluasi setiap kombinasi  [18], sehingga Grid  Search merupakan  salah  satu  metode
tuning  yang  umum  digunakan.  Pada  metode Random Search akan memilih nilai untuk setiap hyperparameter secara independen menggunakan distribusi probabilitas dan  mengambil  nilai sample secara random [19],  dari hal tersebut apabila dimensi fitur berukuran besar maka Random  Search akan  memiliki  biaya  komputasi  yang lebih  kecil  jika  dibandingkan  dengan  Grid Search dan memungkinkan untuk mempunyai nilai hyper parameter yang  lebih  baik  [20].  Terakhir  pada Hyperband  merupakan  metode hyper  pramater tuning yang  berbasis bandit-based  strategies dan  juga merupakan metode penyempurna dari metode sebelumnya yaitu Successive Halving [21].
Berdasarkan penelitian terdahulu yaitu Valarmathi [22], Gunawan  [23]  dan  Eka  Patriya  [24]  ketiga  metode tersebut  terbukti  mampu  meningkatkan  performa klasifikasi  pada  model machine  learning .  Terdapat empat  model  yang  selanjutnya  akan  dilakukan pemilihan hyper  parameter untuk  masing-masing modelnya  yaitu Logistic  Regression,  Decision  Tree, Gradient  Boosting  Decision  Tree dan Support  Vector Machine. Adapun hyper  parameter dan  nilainya  yang ingin  dioptimalkan  pada  tiap  modelnya  yaitu  seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hyperparameter Model Model Hyperparameter Nilai Logistic Regression C, Penalty, Solver (100, 10, 1.0, 0.1, 0.01), ('l1', 'l2', 'elasticnet', 'none'), ('newton-cg', 'lbfgs', 'liblinear', 'sag', 'saga') Decision Tree Criterion, Max depth ('gini', 'entropy'), (10, 15, 20, 25, 30) Gradient Boosting Decision Tree Learning rate, Estimator (0.001, 0.01, 0.1, 0.3), (10, 100, 1000) Support Vector Machine C (100, 10, 1.0, 0.1, 0.001)
Pada  model  pertama  yaitu Logistic  Regression akan dilakukan modifikasi pada nilai hyperparameter solver , penalty dan  C.  Nilai solver merupakan  nilai  untuk algoritma yang akan digunakan pada masalah optimasi, sedangkan  nilai penalty merupakan  nilai  untuk penalty pada  logistiknya  dan  C  merupakan  nilai  regulasi. Selanjutnya  pada  model  kedua  yaitu Decision  Tree akan  dilakukan  modifikasi  pada  nilai hyperparameter criterion dan max  depth .  Nilai criterion merupakan nilai yang mengatur bagaimana nilai impurity pada split diukur dan pada nilai max depth merupakan nilai untuk menentukan  kedalaman  dari tree .  Pada  model  ketiga yaitu Gradient  Boosting  Decision  Tree dilakukan pencarian  nilai hyperparameter learning  rate dan estimator . Learning rate mempengaruhi seberapa cepat model  dapat  belajar,  semakin  pelan  proses  belajarnya maka  model  akan  semakin  akurat.  Sedangkan  pada
nilai  estimator  merupakan hyperparameter yang mempengaruhi  dalam  banyaknya  pohon  pada gradient boost . Terakhir Support Vector Machine adalah nilai C yang merupakan regulasi parameter.
2.5. Eksperimen Model
Pada  tahapan  eksperimen,  model  akan  dilakukan beberapa  proses  yaitu  pertama  proses training menggunakan Grid  Search,  Random  Search dan Hyperband dengan melakukan K-fold cross validation. Nilai  K  pada cross  validation adalah  lima,  sehingga akan  dilakukan  lima  kali fold dengan  porsi  data training dan testing masing-masing  adalah  80  dan  20. Keluaran  dari  hasil traning tersebut  adalah  nilai hyperparameter  yang  terbaik.  Selanjutya  pada  proses kedua  yaitu  melakukan  inisialisasi  model  yang  baru dengan  memasukkan  nilai hyper  parameter terbaik yang  sudah  ditemukan  menggunakan  metode  Grid Search,  Random  Search  dan  Hyperband.  Sehingga selanjutnya  pada  proses  ketiga  adalah  melakukan training model  baru.  Proses  ini  bermaksud  untuk melatih  model  dengan  data  yang  sudah  disediakan sehingga model dapat melakukan klasifikasi.
Setelah dilakukan training pada model baru, selanjutnya  menghitung  nilai  akurasi  dan f-score .  Hal tersebut  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  hasil dari  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  model  tersebut. Adapun rumus dari akurasi yaitu sebagai berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁
(1)
Rumus  1  digunakan  untuk  menghitung  nilai  akurasi sebuah model. TP adalah label dari data yang diprediksi benar dan aslinya benar ( True Positive ). FP merupakan label  dari  data  yang  diprediksi  benar  tetapi  aslinya salah  ( False  Positive ).  Variabel  TN  adalah  label  dari data  yang  diprediksi  salah  dan  aslinya  salah  ( True Negative ).  FN  yaitu  label  dari  data  yang  seharusnya diprediksi  salah  tetapi  aslinya  benar  ( False  Positive ). Selanjutnya adalah rumus f-score yaitu sebagai berikut.
𝐹𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (2)
Rumus 2 digunakan untuk menghitung nilai f-score dari sebuah model. Nilai f-score merupakan nilai penyeimbang  antara precision dan recall [25]. Dikarenakan hal tersebut f-score dapat menjadi matriks penilaian  yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan hanya precision atau recall saja.
2.6. Evaluasi Hasil
Evaluasi  hasil  merupakan  tahapan  terakhir  dalam penelitian  yaitu  menarik  hasil  dan  pembahasan  dari penelitian  menjadi  sebuah  kesimpulan  dan  saran. Kesimpulan  akan  menjawab  tujuan  dari  penelitian  dan menjawab permasalahan yang dibahas. Sedangkan pada saran  akan  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya dengan melihat bagaimana hasil dari penelitian ini dan cara meningkatkan hasilnya dikemudian hari.
3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data pasien  yang  terkena  infeksi mycoplasma  pneumoniae pneumonia .  Terdiri  dari  951  baris  serta  47  atribut  dan satu label. Label yang akan dilakukan klasifikasi terdiri dari  tiga  label  yaitu no , mild dan severe yang  masing- masing di representasikan berupa data numerik yaitu 0, 1  dan  2.  Keterangannya  adalah  label no menyatakan bahwa pasien tidak terkena infeksi tersebut, sedangkan lebel mild menyatakan  bahwa  pasien  tersebut  terkena infeksi  akan  tetapi  ringan  dan  untuk  label severe yang merupakan regulasi parameter.
Penelitian  ini  menggunakan  metode Grid  Search, Random  Search dan Hyperband untuk  mencari  nilai hyperparameter yang  optimal  pada  tiap  modelnya. Sedangkan  untuk  evaluasi  pada  performa  dari  model menggunakan  nilai f-score dan  akurasi.  Dikarenakan nilai f-score dapat  menjadi  nilai  penyeimbang  antara precision dan recall serta  nilai  akurasi  dapat  menjadi nilai  pembanding  dengan f-score .  Nilai  tersebut  juga akan dibandingkan dengan hasil penelitian sebelumnya untuk mengetahui seberapa baik hasil penelitian ini jika dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya.  Berikut pada  Tabel  3  merupakan  hasil  serta  nilai  modifkasi hyperparameter beserta hyperparameter yang digunakan pada tiap model menggunakan metode Grid Search .
Tabel 3. Hasil Grid Search Model Hyperparameter Akurasi F-score Decision Tree Criterion: entropy Max depth: 30 0.884 0.865 Logistic Regression C: 10 Penalty: l2 Solver: newton-cg 0.915 0.903 Gradient Boosting Decision Tree Learning rate: 0.01 Estimator: 1000 0.926 0.921 Support Vector Machine C: 0.01 Kernel: linear 0.705 0.581 Tabel 4. Hasil Random Search Model Hyperparameter Akurasi F-score Decision Tree Criterion: entropy Max depth: 20 0.831 0.807 Logistic Regression C: 100 Penalty: l1 Solver: liblinear 0.926 0.920 Gradient Boosting Decision Tree Learning rate: 0.3 Estimator: 10 0.915 0.910 Support Vector Machine C: 0.001 Kernel: linear 0.684 0.560
Pada  hasil tuning hyperparameter menggunakan Grid Search, model Gradient  Boosting  Decision  Tree memiliki  nilai  akurasi  dan f-score yang  paling  tinggi jika  dibandingkan  dengan  model  lainnya.  Sedangkan pada  model Support  Vector  Machine memiliki  nilai
akurasi  dan f-score terendah  jika  dibandingkan  dengan model  lainnya.  Sehingga,  dengan  menggunakan Grid Search hampir  keseluruhan  model  selain Support Vector Machine memiliki nilai akurasi dan f-score yang tinggi. Selanjutnya adalah hasil dari tuning hyperparameter dengan menggunakan metode Random Search sebagai berikut pada Tabel 4.
Pada  hasil tuning hyperparameter menggunakan Random  Search model logistic  Regression memiliki nilai  akurasi  dan f-score tertinggi  jika  dibandingkan dengan model lainnya. Sedangkan pada model Support Vector  Machine tetap  menjadi  model  yang  memiliki nilai  akurasi  dan f-score terendah.  Jika  dibandingkan dengan Grid  Search,  Random  Search memiliki  nilai akurasi  dan f-score terendah  seperti  pada  ketiga modelnya  yaitu Decision  Tree,  Gradient  Boosting Decision Tree dan Support Vector Machine . Selanjutnya  pada  Tabel  5  adalah  hasil tuning menggunakan Hyperband sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Hyperband
Model Hyperparameter Akurasi F-score Decision Tree Criterion: entropy Max depth: 15 0.894 0.887 Logistic Regression C: 1.0 Solver: newton-cg 0.947 0.942 Gradient Boosting Decision Tree Learning rate: 0.3 Estimator: 10 0.915 0.910 Support Vector Machine C: 0.001 Kernel: linear 0.715 0.591 Tabel 6. Hasil Penelitian Sebelumnya Model Hyperparameter Akurasi F-score Decision Tree - 0.873 0.852 Logistic Regression Penalty: l2 0.694 0.589 Gradient Boosting Decision Tree Estimator: 300 0.926 0.920 Support Vector Machine Kernel: linear 0.652 0.478 Pada  hasil tuning hyperparameter menggunakan Hyperband model logistic  Regression juga  memiliki nilai  akurasi  dan f-score tertinggi  jika  dibandingkan dengan model lainnya. Sedangkan pada model Support Vector  Machine tetap  menjadi  model  yang  memiliki nilai  akurasi  dan f-score terendah.  Jika  dibandingkan dengan Grid  Search serta Random  Search , Hyperband unggul  dalam  pemilihan  nilai hyperparameter pada model Logistic Regression, Decision Tree dan Support Vector  Machine .  Sedangkan  pada  model Gradient Boosting  Decision  Tree tidak  lebih  baik  dari Grid Search .  Ketiga  hasil  tersebut  selanjutnya  akan dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  untuk mengetahui  bagaimana  perbedaan  hasil  performa klasifikasi  dengan  menggunakan  model machine learning yang  sama  akan  tetapi  pada  penelitian  ini dilakukan tuning pada hyperparameter modelnya. Diharapkan  dengan  melakukan tuning hyperparameter
dapat memberikan performa klasifikasi yang lebih baik. Berikut  pada  Tabel  6  merupakan  hasil  penelitian sebelumnya.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Chenglin Pan, dkk yang  berjudul Artificial  Intelligence  Enhanced  Rapid and  Efficient  Diagnosis  of  Mycoplasma  Pneumoniae Pneumonia  in  Children  Patients .  Dengan  menerapkan model  yang  sama  akan  tetapi  pada  penelitian  ini dilakukan  tuning  pada hyperparameter tiap  modelnya yang  diharapkan  performa  dari  model  yang  ada sebelumnya  dapat  mengalami  peningkatan.  Jika dibandingkan  semua  model  dengan  ketiga  metode tuning  tersebut.  Tuning  menggunakan hyperband memiliki  nilai  akurasi  dan f-score yang  lebih  tinggi pada  ketiga  modelnya  selain  model Gradient  Boosting Decision  Tree dengan  masing-masing  kenaikan  model yaitu  untuk Decision  Tree sebesar  0.035, Logistic Regression sebesar 0.353 dan Support Vector Machine sebesar 0.113.
Pada metode Grid Search terdapat kenaikan nilai pada seluruh  modelnya  baik  pada  nilai  akurasi  maupun f- score nya.  Akan  tetapi  jika  dibandingkan  dengan hyperband  maka  hanya  model Gradient  Boosting Decision  Tree saja  yang  memiliki  nilai  yang  lebih tinggi. Saat proses komputasi jika dibandingkan dengan kedua  metode  lainnya, Grid  Search juga  cenderung lebih lama. Hal tersebut dikarenakan pada Grid Search seluruh nilai akan dicoba satu persatu sehingga apabila semakin  banyak  nilai Hyperparameter yang  dicari maka biaya komputasinya juga akan semakin banyak.
Selanjutnya  pada  metode Random  Search terdapat beberapa  model  yang  justru  mengalami  penurunan yaitu Decision  Tree  Dan  Gradient  Boosting  Decision Tree  jika  dibandingkan  dengan Grid  Search dan Hyperband . Sedangkan pada model Logistic Regression dan Support  Vector  Machine mengalami peningkatan  baik  nilai f-score maupun  akurasi  jika dibandingkan  dengan Grid  Search .  Meskipun Random Search cenderung lebih cepat jika dibandingkan dengan Grid  Search ,  akan  tetapi  hasil  pencarian  nilai hyperparameter pada Random Search juga belum tentu optimal bila dibandingkan dengan Grid Search .

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  dalam  melakukan deteksi  infeksi mycoplasma  pneumoniae  pneumonia dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  model machine learning .  Dari  keempat  model  yang  diusulkan,  model Logistic Regression memiliki performa klasifikasi yang lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  ketiga  model lainnya dengan melakukan tuning pada hyperparameternya. Selanjutnya  pada  metode tuning hyperparameter dengan Hyperband merupakan metode tuning yang  melakukan  pemilihan hyperparameter terbaik jika dibandingkan dengan kedua metode lainnya yaitu Grid  Search dan Random  Search dengan  model machine  learning berturut-turut  yaitu Decision  Tree ,
Logistic Regression dan Support Vector Machine .
Saran  pada  penelitian  selanjutnya  yaitu  melakukan analisis  lebih  dalam  pada  tiap hyperparameter serta melihat  metode  atau  cara  lain  seperti  dengan  memilih fitur  yang  penting  dari  data  menggunakan feature selection untuk meningkatkan performa klasifikasi dari modelnya.  Adapun  dalam  penelitian  ini  tidak memperhatikan  apakah  kelas  dari  data  seimbang  atau tidak  dikarenakan  untuk  menyeimbangkan  hasil  yang didapat  pada  penelitian  sebelumnya  yang  mana  tidak memperhatikan  apakah  kelas  dari  datanya  seimbang atau  tidak.  Sehingga  pada  penelitian  selanjutnya  dapat memperhatikan  apakah  kelas  dari  data  seimbang  atau tidak, apabila tidak seimbang maka dapat menggunakan metode undersampling atau oversampling untuk mengatasinya.

## Daftar Pustaka
[1]  A.  Dierig,  H.  H.  Hirsch,  M.  L.  Decker,  J.  A. Bielicki, U. Heininger, and N. Ritz, “Mycoplasma pneumoniae detection in children with respiratory tract infections and influence on management  – a retrospective  cohort  study  in  Switzerland,” Acta Paediatr.  Int.  J.  Paediatr. ,  vol.  109,  no.  2,  pp. 375–380, 2020.
[2]  S.  H.  Yoon,  I.  K.  Min,  and  J.  G.  Ahn, “Immunochromatography  for  the  diagnosis  of Mycoplasma  pneumoniae  infection:  A  systematic review and meta-analysis,” PLoS One , vol. 15, no. 3, pp. 1–17, 2020.
[3]  Y. Zhang, Y. Zhou, S. Li, D. Yang, X. Wu, and Z. Chen,  “The  clinical  characteristics  and  predictors of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children,” PLoS  One ,  vol.  11,  no.  5,  pp.  1–10, 2016.
[4]  M.  S.  Han et  al. ,  “Contribution  of  Co-detected Respiratory  Viruses  and  Patient  Age  to  the Clinical Manifestations of Mycoplasma Pneumoniae  Pneumonia  in  Children,” Pediatr. Infect. Dis. J. , vol. 37, no. 6, pp. 531–536, 2018.
[5]  Y.  H.  Liao,  Z.  C.  Wang,  F.  G.  Zhang,  M.  F. Abbod,  C.  H.  Shih,  and  J.  S.  Shieh,  “Machine learning  methods  applied  to  predict  ventilator- associated pneumonia with pseudomonas aeruginosa infection via sensor array of electronic nose in intensive care unit,” Sensors (Switzerland) , vol. 19, no. 8, 2019.
[6]  J. Tohka and M. van Gils, “Evaluation of machine learning  algorithms  for  health  and  wellness applications: A tutorial,” Comput. Biol. Med. , vol. 132, no. March, p. 104324, 2021.
[7]  T.  T.  Han et  al. ,  “Machine  learning  based classification  model  for  screening  of  infected patients  using  vital  signs,” Informatics  Med. Unlocked , vol. 24, p. 100592, 2021.
[8]  Y. W. Lee, J. W. Choi, and E. H. Shin, “Machine learning  model  for  diagnostic  method  prediction in  parasitic  disease  using  clinical  information,”
Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  185,  no.  February,  p. 115658, 2021.
[9]  C.  Zhang,  C.  Liu,  X.  Zhang,  and  G.  Almpanidis, “An  up-to-date  comparison  of  state-of-the-art classification algorithms,” Expert Syst. Appl. , vol. 82, pp. 128–150, 2017.
[10]  W.  Chen et  al. ,  “Groundwater  spring  potential mapping  using  artificial  intelligence  approach based on kernel logistic regression, random forest, and  alternating  decision  tree  models,” Appl.  Sci. , vol. 10, no. 2, pp. 1–23, 2020.
[11]  J.  Wu,  X.  Y.  Chen,  H.  Zhang,  L.  D.  Xiong,  H. Lei,  and  S.  H.  Deng,  “Hyperparameter optimization  for  machine  learning  models  based on  Bayesian  optimization,” J.  Electron.  Sci. Technol. , vol. 17, no. 1, pp. 26–40, 2019.
[12]  L.  Yang  and  A.  Shami,  “On  hyperparameter optimization  of  machine  learning  algorithms: Theory  and  practice,” Neurocomputing ,  vol.  415, pp. 295–316, 2020.
[13]  Y. J. Yoo,  “Hyperparameter optimization of deep neural network using univariate dynamic encoding  algorithm  for  searches,” Knowledge- Based Syst. , vol. 178, pp. 74–83, 2019.
[14]  X.  Wang,  G.  Gong,  and  N.  Li,  “Automated recognition  of  epileptic  EEG  states  using  a combination  of  symlet  wavelet  processing, gradient  boosting  machine,  and  grid  search optimizer,” Sensors  (Switzerland) ,  vol.  19,  no.  2, 2019.
[15]  T. Tamilvanan and V. Murali Bhaskaran, “A New Feature  Selection  Techniques  Using  Genetics Search  and  Random  Search  Approaches  For Breast Cancer,” Biosci. Biotechnol. Res. Asia , vol. 14, no. 1, pp. 409–414, 2017.
[16]  A. Rehman Khan, A. Tamoor Khan, M. Salik, and S.  Bakhsh,  “An  Optimally  Configured  HP-GRU Model  Using  Hyperband  for  the  Control  of  Wall Following  Robot,” Int.  J.  Robot.  Control  Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 66–74, 2021.
[17]  A.  Ambarwari,  Q.  J.  Adrian,  and  Y.  Herdiyeni, “Analisis  Pengaruh  Data  Scaling  Terhadap Performa  Algoritme  Machine  Learning  untuk Identifikasi Tanaman,” Rekayasa Sist. dan Teknol.
Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 117–122, 2020.
[18]  R. Ghawi and J. Pfeffer, “Efficient
Hyperparameter Tuning with Grid Search for Text Categorization  using  kNN  Approach  with  BM25 Similarity,” Open  Comput.  Sci. ,  vol.  9,  no.  1, pp. 160–180, 2019.
[19]  A.  Panichella,  “A  Systematic  Comparison  of search-Based approaches for LDA hyperparameter tuning,” Inf. Softw. Technol. , vol. 130, p. 106411, 2021.
[20]  R.  Andonie  and  A.  C.  Florea,  “Weighted  random search  for  CNN  hyperparameter  optimization,” Int.  J.  Comput.  Commun.  Control ,  vol.  15,  no.  2, pp. 1–11, 2020.
[21]  L. Li, K. Jamieson, and G. Desalvo, “Hyperband : A Novel Bandit-Based Approach to,” vol. 18, pp. 1–52, 2018.
[22]  R.  Valarmathi  and  T.  Sheela,  “Heart  disease prediction  using  hyper  parameter  optimization (HPO) tuning,” Biomed.  Signal  Process.  Control , vol. 70, no. July, p. 103033, 2021.
[23]  M.  I.  Gunawan,  D.  Sugiarto,  and  I.  Mardianto, “Peningkatan  Kinerja  Akurasi  Prediksi  Penyakit Diabetes  Mellitus  Menggunakan  Metode  Grid Seacrh  pada  Algoritma  Logistic  Regression,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol. 6, no. 3, pp. 280–284, 2020.
[24]  E.  Eka  Patriya,  “Implementasi  Support  Vector Machine  Pada  Prediksi  Harga  Saham  Gabungan (Ihsg),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 1, pp. 24–38, 2020.
[25]  A.  Alomari,  N.  Idris,  A.  Q.  M.  Sabri,  and  I. Alsmadi,  “Deep  reinforcement  and  transfer learning  for  abstractive  text  summarization:  A review,” Comput.  Speech  Lang. ,  vol.  71,  no.
August 2021, p. 101276, 2022.
Halaman ini sengaja dikosongkan