p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penerapan Particle Swarm Optimization pada Metode Neural Network untuk Perawatan Penyakit Kutil melalui Immunotherapy
Esty Purwaningsih a1
a Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kamal Raya No.18, Ringroad Barat, Cengkareng, Jakarta Barat
1 esty.epw@bsi.ac.id

## Abstrak
Human  papillomaviruses  (HPVs)  merupakan  virus  yang  menimbulkan  infeksi  pada  permukaan  kulit  dan  dapt menyebabkan  tumor  sampai  dengan  kanker,  salh  satu  penyakit  yang  disebabkan  oleh  HPVs  adalah  kutil. Immunotheraphy  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengobati  penyakit  kutil.  Sehingga  penelitian  ini  melakukan penerapan metode neural network dengan algoritma PSO yang  bertujuan untuk mengetahui nilai akurasi dari metode  neural  network  dengan  algoritma  PSO  yang  berperan  membantu  menganalisis  apakah  peran immunotherapy lebih efektif dalam penyembuhan penyakit kutil. Setelah dilakukan pengujian melalui aplikasi rapid miner diketahui bahwa model Neural Network (NN) dengan algoritma PSO memiliki nilai akurasi sebesar 87.78%. Hasil perhitungan, performance keakurasian AUC sebesar 0,757 dan memiliki nilai RMSE 0.331. Dengan demikian,  metode  Neural  Network  dengan  algoritma  PSO  dapat  digunakan  untuk  perawatan  penyakit  kutil melalui immunotherapy.
Kata kunci: Data Mining, Neural Network, PSO, Immunotherapy

## Application of Particle Swarm Optimization in Neural Network Methods for the Treatment of Wart Disease through Immunotherapy

## Abstract
Human  papillomaviruses  (HPVs)  are  viruses  that  cause  infections  on  the  surface of  the skin  and  can  cause  tumors  to cancer, and one disease caused by HPVs is warts. Immunotherapy  can be used to treat warts. So, this research applies the neural network method with the PSO algorithm, which aims to determine the accuracy of the neural network method with  the  PSO  algorithm  whose  role  is  to  help  analyze  whether  the  purpose  of  immunotherapy  is  more  effective  in healing warts. After testing through the rapid miner application, it is known that the Neural Network (NN) model with the PSO algorithm has an accuracy value of 87.78%. Calculation results, the AUC accuracy of 0.757 and has an RMSE value  of  0.331.  Thus,  the  Neural  Network  method  with  the  PSO  algorithm  can  be  used  for  the  treatment  of  warts through immunotherapy.
Keywords: Data Mining, Neural Network, PSO, Immunotherapy

## I. P ENDAHULUAN
Human  papillomaviruses  (HPVs)  berupa  virus  yang menimbulkan  infeksi  pada  permukaan  kulit  dan  dapat menyebabkan  tumor  [1] . Infeksi  dari  virus  Human Papillomavirus (HPV) ini umumnya dimunculkan dengan adanya  kutil  [2] . Meskipun  kutil  dapat  tumbuh  di  semua bagian  tubuh  manusia  seperti  lengan,  mulut,  serta  area kelamin,  namun  kutil  paling  umum  tumbuh  di  bagian telapak tangan dan kaki [1].
Terdapat  berbagai  cara  dan  metode  pengobatan  untuk menyembuhkan  penyakit  kutil  namun  belum  ada  cara untuk  mengetahui  penyembuhan  mana  yang  lebih  efektif untuk  penderita  penyakit  kutil  [3].  Pengobatan  seperti cryotherapy  dan  immunotherapy  dapat  dimanfaatkan untuk  menaklukkan  penyakit  kutil.  Namun,  metode
penyembuhan  terbaik  harus  dipilih  berdasarkan  keadaan pasien.  Baru-baru  ini,  sejumlah  teknik  machine  learning telah  berhasil  diterapkan  pada  pemilihan  metode perawatan kutil untuk menyembuhkan penyakit kutil [1].
Penelitian ini memilih teknik pengobatan pada penyakit kutil  melalui  immunotherapy,  yang  merupakan  teknik pengobatan  yang  bekerja mendorong  sistem  kekebalan pada tubuh manusia untuk melawan penyakit kutil [2].
Banyak  penggunaan  metode  klasifikasi  yang  telah dilakukan  oleh  peneliti-peneliti  sebelumnya  dalam menyembuhkan dan melalukan perawatan pada kutil yang menghasilkan nilai perolehan yang akurat, misalanya pada metode  naive  baiyes  dan  neural  network.  Salah  satunya penelitian [4] untuk perawatan kutil menggunakan metode algoritma k-Nearest Neighbors (KNN) dan Naive Bayes.
Penelitian [1]  juga  dilakukan  menggunakan  metode pohon  klasifikasi  dan  regresi  (CART)  untuk  memilih perawatan  kutil  dengan  mengembangkan  model  prediksi akurasi  yang  mampu  menganalisis  respons  pasien  yang mengidap  penyakit  kutil  umum  dan/atau  plantar  terhadap metode  cryotherapy  dan/atau  immunotherapy.  Analisis kesalahan  mengungkapkan  bahwa  model  CART  yang diterapkan  memberikan  akurasi  tertinggi  yang  dapat dicapai  untuk  aplikasi  yang  diminati.  Oleh  karena  itu, model  yang  diperkenalkan  untuk  dapat  membantu  pasien dan dokter untuk menghemat biaya/waktu dan meningkatkan kualitas penyembuhan.
Penelitian  [5]  memanfaatkan  peningkatan  optimasi partikel  adaptif  (IAPSO)  untuk  membangun  sistem berbasis  machine  learning  pada  perawatan  kutil.  [6] membangun  sistem  pakar  untuk  membantu  pemilihan pengobatan  kutil  dengan  menggunakan  metode  jaringan saraf  fuzzy.  Penelitian  juga  pernah  diteliti  [7] , bahwa untuk memprediksi tingkat keberhasilan metode pengobatan  digunakan  metode  pohon  keputusan  dengan memberikan interpretasi visual agar mudah dan cepat bagi para ahli medis.
Dari  penelitian  sebelumnya  [8]  dikatakan  bahwa metode Naive bayes mempunyai tingkat keakurasian lebih baik  dari  pada  metode  SVM  untuk  keberhasilan immunotherapy.
Kegiatan  berupa  pengumpulan  data,  pemakaian  data yang  digunakan  untuk  menetapkan  aturan,  struktur  dan relasi  kedalam  big  data  disebut  dengan  Data  Mining  [9] dan merupakan sebuah teknologi yang berguna membantu perusahaan  untuk  menemukan  informasi  dari  data  yang mereka  punya.  Didalam  data  mining  terdapat  beberapa aplikasi yang berfokus pada peramalan yaitu memprediksi suatu  kejadian  di  masa  yang  akan  dating  dalam  situasi baru dimana data baru berasal dari histori data yang telah terjadi pada waktu sebelumnya [10] .
Sistem  komputasi  yang  memiliki  karakteristik  yang menyerupai jaringan syaraf dan representasi buatan seperti otak manusia yang selalu menstimulasi proses pembelajaran  ini  dikenal  sebagai  metode  neural  network [11]. Neural  Network (NN) diyakini terdapat jutaan unit kecil atau sel dan bekerja secara berurutan dengan neuron . Tiap neuron saling  berhubungan  dengan  neuron  lainnya melalui  suatu  koneksi  kemudian  memproses  sebuah inputan serta  melampaui output pada  satu  rangkaian neuron .    Dari  keluaran  yang  diregukan  oleh  tiap  neuron akan ditindaklanjuti [12].
Particle Swarm Optimization (PSO) didalam pencarian mempunyai  kecepatan  dari  suatu  partikel  dan  bergerak dengan kecepatan dinamis. Partikel memiliki kencenderungan  berjalan  menuju  area  pencarian  yang lebih  tinggi  selama  dalam  proses  pencarian  [13].  Particle Swarm  Optimization  (PSO)  telah  digunakan  sebagai teknik  yang  efektif  di  semua  bidang  termasuk  dalam pemilihan  fitur    [14].  Particle  swarm  optimization mempunyai keunggulan yaitu untuk memecahkan masalah pada optimasi [15] .
Teknik validasi dilakukan dengan melakukan pembagian  data  secara  random  ke  dalam k bagian  dan proses  klasifikasi  dilakukan  di  masing-masing  bagian,
merupakan  teknik  dari Cross  Validation [16].  Pada pemakaian cross validation dilakukan percobaan sebanyak k . Data yang akan dipakai berupa data pelatihan (training-data)  yang  berguna  untuk  menemukan  angka error keseluruhan.  Nilai  k  dilakukan  testing  10 (sepuluh) kali  (10-fold  cross  validation)  agar  dapat  memperkirakan estimasi  akurasi.  Klasifikasi  dapat  melakukan  pengujian keakuratan  dengan  menggunakan  AUC  yang  ditetapkan dalam  range  yaitu  nilai Excellent  Classification antara 0.90  sampai 1.00,  nilai Good Classification antara 0.80  – 0.90,  nilai Fair  Classification antara  0.70  –  0.80,  nilai Poor  Classification antara  0.60  –  0.70  dan  nilai Failure antara 0.50 – 0.60 [16].
Pilihan  untuk  mengambil  akar  kuadrat  MSE  disebut Root  Mean  Squared  Error (RMSE).  RMSE  lebih unaffectedly dari MSE dengan konversi ukur yang sejenis dengan data  yang  dinilai.  Misalnya,  dua kali  nilai  RMSE berarti model mempunyai tingkat error ganda lebih besar dari  sebelumnya  sedangkan  MSE  tidak    memiliki  arti seperti  itu.  Jika  dibandingkan,  nilai  MSE  dikatakan sebagai varian, dan nilai RMSE dikatakan sebagai standar penyimpangan/deviasi [17].
Penelitian  ini  menerapkan  metode  klasifikasi  neural network  dengan  algoritma  Particle  Swarm  Optimization (PSO)  karena  neural  network  dapat  menyelesaikan permasalahan  dengan  sampel  data  yang  besar  dan algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  dapat menaikkan bobot pada atribut serta akurasi dari data yang besar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai akurasi  apakah  peran  immunotherapy  lebih  efektif  dalam penyembuhan  penyakit  kutil  dengan  menerapkan  metode neural network dengan algoritma PSO.

## II. M ETODOLOGI
Data yang dipakai adalah data immunotherapy , diambil dari Machine  Learning  Repository UCI immunotherapy . Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  tahapan penelitian seperti gambar 1 di bawah ini:
1)  Pengumpulan  Data: Penelitian  ini  memakai  data sekunder  dari  Machine  Learning  Repository  UCI  (klinik dermatologi  Rumah  Sakit  Ghaem  di  Mashhad  mulai Januari  2013  hingga  Februari  2015).  Kumpulan  data dikumpulkan dari pasien, dengan plantar dan kutil umum, yang  merujuk  ke  dermatologi  klinik.  Data  terkumpul sebanyak  90  data  dengan  71  pasien  dinyatakan  berhasil dengan  Immunotherapy  dan  19  pasien  dinyatakan  gagal dengan Immunotherapy atribute sex, age, time, number_of_wart,  type,  area,  induration_diameter  dan class. Data yang digunakan dapat dilihat pada Tabel. I.
TABEL I F ITUR YANG D IGUNAKAN D ALAM M ETODE I MMUNOTHERAPY Atribut Nilai Range class Yes or No sex 41 man 49 woman age 15-56 31.04 ± 12.23 time 0-12 7.23 ± 3.10 number_of_warts 1-19 6.14 ± 4.2 type 1-common (47) 2-Plantar (22) 3-Both (21) area 6-900 95.7 ± 136.61 induration_diameter 5-70 14.33 17.22
2) Metode  yang  diusulkan: Metode  yang  diusulkan untuk  mengetahui nilai  dari keakurasian  data  apakah dari data  tersebut  peran immunotherapy lebih  efektif  dalam penyembuhan  penyakit  kutil  melalui  penerapan  metode neural network dengan algoritma PSO dengan menggunakan  aplikasi  rapid  miner  9.0,  dari  perolehan hasil  yang  telah  diuji  akan  dijadikan  sebagai  dasar penentuan perawatan penyakit kutil.
3) Eksperimen  dan  Pengujian  Metode: Data  diuji menggunakan  metode neural  network dengan  algoritma PSO  yang  akan  menghasilkan  akurasi  dalam  proses perawatan  penyakit  kutil.  Pengujian  menggunakan  teknik validation dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  nilai accuracy .  Dataset  diuji  dengan  metode  yang  diusulkan melalui aplikasi RapidMiner 9.0.
4) Evaluasi  dan  Validasi  Hasil: Setelah  tahap pengujian metode diterapkan, hasil uji dari metode neural network dengan algoritma PSO dapat terlihat tingkat nilai akurasi dan nilai AUC ( Area Under ROC Curve ) sehingga tujuan  penerapan  metode neural  network dengan algoritma PSO untuk menentukan keberhasilan immunotherapy dapat tercapai.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Data  didapat  dari  UCI  machine  learning  repository. Penelitian  ini  menggunakan  metode  Neural  Network dengan  algoritma  PSO.  Hasil  dari  penelitian  bertujuan untuk mengetahui nilai akurasi apakah peran immunotherapy  lebih  efektif  dalam  penyembuhan penyakit kutil dengan menerapkan metode neural network dengan algoritma PSO.

## A. Neural Network
Hasil  yang  didapat  pada  gambar  2  dengan  metode Neural Network menunjukkan tiga lapisan (layer) yang
terdiri  lapisan  input  terdiri  dari  7  node  diantaranya  sex, age, time, number_of_wart, type, area, induration_diameter  dan  satu  node  bias.  Lapisan  yang kedua  adalah  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer)  yang terdiri  enam  node  dan  satu  node  bias.  Lapisan  ketiga adalah  output  layer  terdiri  dari  dua  node  yakni  atribut kelas yes dan no .
Gambar 2. Neural Net dengan enam simpul pada hidden layer
TABEL II N ILAI A KURASI D ATA T RAINING M ODEL N EURAL N ETWORK True 1 True 0 Class Precission Pred. 1 66 12 83.54% Pred. 2 5 6 54.55% Class Recall 92.96% 31.58%
= 80.00%
Pengujian  data  dengan  model Neural  Network diperoleh  accuracy  80.00%  sesuai  pada  tabel confusion matrix yang disajikan pada Tabel. 2 dari keseluruhan data 90  record,  dinyatakan  bahwa  66  data  diramalkan  masuk klasifikasi  class  “yes”,  13  data  diramalkan  “ yes” namun masuk  klasifikasi  class  “ no” ,  5  data  diramalkan  “ no” tetapi  masuk  ke  klasifikasi  “ yes” dan  6  data  diramalkan masuk klasifikasi “ no” .
Dari  hasil  pengolahan  dengan  menggunakan  aplikasi rapid  miner  diketahui  evaluasi  nilai  ROC  untuk  model Neural  Network dengan  menggunakan  data  training sebesar  0,738  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Sedangkan nilai RMSE berjumlah 0.343.
Gambar 3. Kurva AUC Model Neural Network

## B. Neural Network + PSO
Pengujian  data  dengan  model Neural  Network diperoleh  accuracy  87.78%  sesuai  pada  tabel confusion matrix yang  disajikan  pada  Tabel.  3  dari    90  record  data tertera 68 data diramalkan masuk klasifikasi “yes”, 8 data diramalkan  “ yes” tetapi  nyatanya  masuk  ke  klasifikasi “ no” , 3 data diramalkan “ no” tapi masuk klasifikasi “ yes” , dan 11 data diramalkan masuk ke klasifikasi “ no”.
TABEL III N ILAI A KURASI D ATA T RAINING M ODEL N EURAL N ETWORK + PSO True 1 True 0 Class Precission Pred. 1 6 8 89.47% Pred. 2 3 11 78.57% Class Recall 95.77% 57.89%
= 87.78% TABEL IV
O PTIMASI PSO Attribute Weight Sex 0.561 Age 0 Time 0.222 Number of wart 0.056 Type 1 Area 0 Induratio diameter 0.065
Hasil  yang  didapat  dari  pengolahan  ROC  dengan menggunakan  aplikasi  rapid  miner  untuk  model Neural Network berbasis PSO diperoleh nilai sebesar 0,757 yang dapat  dilihat  pada  gambar  4,  sedangkan  nilai  RMSE berjumlah 0.331.
Gambar 4. Kurva AUC Model Neural Network+PSO

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini  bertujuan untuk mengetahui  nilai akurasi dari  perawatan  penyakit  kutil  melalui immunotherapy dengan  menerapkan  metode neural  network berbasis algoritma PSO.
Berdasarkan  pengukuran  tingkat  akurasi  melalui aplikasi  rapid  miner,  diketahui  bahwa  model Neural Network (NN)  dengan  algoritma  PSO  memiliki  nilai akurasi sebesar 87.78% lebih besar dari pada akurasi dari metode Neural  Network saja  yaitu  dengan  nilai  80.00%. Hasil  dari  pengolahan  data  melalui  aplikasi  rapid  miner juga  menghasilkan  nilai  AUC,  dimana  pada neural network dengan algoritma PSO memiliki nilai lebih tinggi sebesar  0,757  dan  memiliki  nilai Root  Mean  Squared Error (RMSE)  lebih  rendah  sebesar  0.331  dibanding dengan  nilai  AUC  pada  metode neural  network sebesar 0.738 dan nilai RMSE 0.343.
Jika  ditarik  kesimpulan,  metode Neural  Network dengan  algoritma  PSO  memiliki accuracy lebih  unggul dari metode Neural Network dimana telah dilakukan juga oleh  peneliti-peneliti  sebelumnya  yang  menggunakan metode neural  network ,  SVM  dan Naïve  Bayes dengan kasus yang sama yaitu tentang perawatan kutil.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma  PSO,  dimana  mempunyai  keunggulan  bahwa algoritma  tersebut  dapat  meningkatkan  tingkat  akurasi. Dengan  demikian,  metode Neural  Network dengan algoritma PSO dapat digunakan untuk perawatan penyakit kutil melalui immunotherapy .

## D AFTAR P USTAKA
[1] M.  M.  Ghiasi  and  S.  Zendehboudi,  “Decision  tree-based methodology  to  select  a  proper  approach  for  wart  treatment,” Comput. Biol. Med. , vol. 108, no. February, pp. 400–409, 2019.
[2] F.  Khozeimeh et  al. ,  “Intralesional immunotherapy compared to cryotherapy in the treatment of warts,” Int. J. Dermatol. , vol.
56, no. 4, pp. 474–478, 2017.
[3] W. Jia, H. Xia, L. Jia, Y. Deng, and X. Liu, “The selection of wart  treatment  method  based  on  Synthetic  Minority  Over- sampling  Technique  and  Axiomatic  Fuzzy  Set  theory,” Biocybern. Biomed. Eng. , pp. 1–10, 2020.
[4] I. Medikal, E. Üniversitesi, and E. Binası, “Naive Bayes ve En Yakın k Kom ¸ su Sınıflandırıcıları ile Si ˘ gil Tedavi Yöntemi Seçimi Choose of Wart Treatment Method Using Naive Bayes
and k-Nearest Neighbors Classifiers,” pp. 0–3, 2018.
[5] M.  Abdar et  al. , IAPSO-AIRS:  A  novel  improved  machine learning-based system for wart disease treatment , vol. 43, no. 7. 2019.
[6] A.  Junio  Guimarães,  P.  Vitor  de  Campos  Souza,  V.  Jonathan Silva  Araújo,  T.  Silva  Rezende,  and  V.  Souza  Araújo, “Pruning  Fuzzy  Neural  Network  Applied  to  the  Construction of Expert Systems to Aid in the Diagnosis of the Treatment of Cryotherapy  and  Immunotherapy,” Big  Data  Cogn.  Comput. , vol. 3, no. 2, p. 22, 2019.
[7] S.  B.  Akben,  “Predicting  the  success  of  wart  treatment methods using decision tree based fuzzy informative images,”
Biocybern. Biomed. Eng. , vol. 38, no. 4, pp. 819–827, 2018.
[8] A.  Supriyatna  and  W.  P.  Mustika,  “Komparasi  Algoritma Naive  bayes  dan  SVM  Untuk  Memprediksi  Keberhasilan Imunoterapi  Pada  Penyakit  Kutil,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 152, 2018.
[9] B.  Santosa, Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data  Untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[10] M. A. Witten, I. H., Frank, E., & Hall, Data Mining : Practical Machine  Learning  and  Tools .  Burlington:  Morgan  Kaufmann Publisher, 2011.
[11] A.  E, Pengantar  Jaringan  Saraf  Tiruan .  Wonosobo:  Star
Publishing, 2009.
[12] K.  A,  Shukla;  R,  Tiwari;R, Real  Life  Application  of  Soft Computing . CRC Press, 2010.
[13] H.  Muhamad,  C.  A.  Prasojo,  N.  A.  Sugianto,  L.  Surtiningsih, and  I.  Cholissodin,  “Optimasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization Pada Data Iris,” J.
Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, p. 180, 2017.
[14] B.  Xue,  M.  Zhang,  S. Member,  and W.  N. Browne, “Particle Swarm Optimization for Feature Selection in Classification : A Multi-Objective  Approach,” Ieee  Trans.  Cybern. ,  pp.  1–16, 2012.
[15] Ridwansyah,  I.  Ariyati,  and  S.  Faizah,  “Particle  Swarm Optimization Berbasis Co-Evolusioner,” J. SAINTEKOM , vol. 9, no. 2, pp. 166–177, 2012.
[16] F. Gorunescu, Data Mining Concepts, Models and Techniques . Berlin Heidelberg: Springer Verlag, 2011.
[17] S. S, Metode Peramalan Bisnis Masa Kini dengan Minitab dan SPSS . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2009.