## KLASIFIKASI LAJU PERNAFASAN DAN SATURASI OKSIGEN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK
Alfi Zahra Hafizhah* 1) , Sinung Suakanto 2) , Riska Yanu Fa’rifah 3) , Edi Triono Nuryatno 4) 1. Universitas Telkom, Indonesia
2. Universitas Telkom, Indonesia
3. Universitas Telkom, Indonesia
4. The University of Western Australia, Australia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: saturasi oksigen, laju pernapasan, regresi logistik, klasifikasi kondisi pernapasan, downsampling, undersampling
Keywords: oxygen saturation, respiratory rate, logistic  regression,  classification  of  respiratory condition, downsampling, undersampling

## Article history:
Received 10 January 2023 Revised 17 January 2023 Accepted 12 February 2023 Available online 1 June 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i2.3481
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: alfizahrahafizhah7@gmail.com
Saturasi oksigen dan laju pernapasan adalah dua parameter dasar yang digunakan untuk menilai kondisi pasien, khususnya pernapasan. Gagal jantung  dan  COVID-19  adalah  beberapa  penyakit  yang  berhubungan dengan  dua  parameter  ini.  Gagal  jantung  memiliki  gejala  pernapasan spesifik seperti nyeri dada dan sesak napas, yang disebabkan oleh ketid- aknormalan  pada  saturasi  oksigen  dan  laju  pernapasan.  COVID-19 merupakan penyakit yang baru ditemukan pada tahun 2019 dan penyakit ini juga memiliki keterkaitan yang dekat dengan pernapasan. Jika terin- feksi,  COVID-19  dapat  menyebabkan  acute  respiratory  distress  syn- drome  (ARDS),  pneumonia,  dan  permasalahan  dengan  organ  tubuh lainnya,  yang  dapat  menyebabkan  kematian  bagi  penderitanya.  Maka dari itu, kedua parameter ini sangat penting untuk menentukan kondisi pernapasan  pasien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah model  regresi  logistik  untuk  mengklasifikasikan  kondisi  pernapasan pasien  menggunakan  saturasi oksigen  dan  laju  pernapasan sebagai  pa- rameter.  Regresi  logistik  digunakan  karena  kecocokan  dari  kelebihan model dengan data yang digunakan dalam penelitian dan algoritma ini dapat  menjelaskan  pengaruh  parameter-parameter  independen  yang digunakan terhadap parameter dependennya. Kemudian model ini akan di  evaluasi  menggunakan  metode  F1-Macro.  Penyelesaian  penelitian menggunakan  CRISP-DM  metodologi,  serta  mempersiapkan  data menggunakan metode downsampling dan mengategorikan nilai dari var- iabel-variabel untuk mendapatkan hasil model yang lebih baik. Akurasi dari  model  testing  adalah  87.5%,  sementara  akurasi  evaluasi menggunakan F1-Macro adalah 87%. Hasil dari penelitian ini juga sudah sesuai dengan teori medis yang dilihat dari interpretasi koefisien saturasi oksigen dan laju pernapasan.

## ABSTRACT
Oxygen saturation and respiratory rate are two basic parameters used to assess  the  patient's  condition,  especially  respiration.  Heart  failure  and COVID-19  are  some  of  the  diseases  related  to  these  two  parameters. Heart  failure  has  specific  respiratory  symptoms  such  as  sudden  chest pains  and  shortness  of  breath,  which  are  caused  by  an  abnormality  in oxygen saturation and respiratory rate. COVID-19 is a new disease found in 2019, and this disease also has a close relationship with respiratory. If infected,  COVID-19  can  cause  acute  respiratory  distress  syndrome (ARDS), pneumonia, and problems with other body organs, which can cause  death  for  the  sufferer.  Therefore,  these  two  parameters  are  very important  to  determine  the  patient's  respiratory  condition.  This  study aims to build a logistic regression model for classifying the patient's res- piratory condition using oxygen saturation and respiratory rate as param- eters. Logistic regression is used because of the suitability of the model's advantages with the data and this algorithm can explain the effect of the independent  parameters  used  on  the  dependent  parameter.  Then  this model will be evaluated using the F1-Macro method. This study uses the CRISP-DM  methodology  and  prepares  data  using  the  downsampling methodology  and  categorizing  values  of  the  variables  to  get  a  better model result. The accuracy of the testing model is 87.5%, while the eval- uation  accuracy  using  F1-Macro  is  87%.  This  study's  results  are  also
already appropriate to existing medical theories regarding oxygen satu- ration and respiratory rate coefficient values.

## I. P ENDAHULUAN
aturasi  oksigen  dan  laju  pernapasan  adalah  dua  parameter  medis  yang  umum  digunakan  untuk  melihat kondisi  pernapasan  pasien.  Saturasi  oksigen  merupakan  persentase  hemoglobin  yang  terikat  oksigen  di dalam  darah.  Saturasi  oksigen  normal  berada  dalam  rentang  95%-100%.  Dampak  pada  tubuh  yang kekurangan saturasi oksigen atau adalah nafas yang lebih pendek (sesak nafas/ dyspnea ) sebagai respons paru- paru  untuk  meningkatkan  oksigen  dalam  darah,  sehingga  pada  sistem  pernapasan  dapat  menyebabkan  laju pernapasan atau yang biasa disebut respiratory rate atau laju pernapasan menjadi tidak teratur karena kekurangan oksigen  di  dalam  darah  [1]. Respiratory  rate adalah  laju  pernapasan  dalam  satu  menit  atau  60  detik.  Hasil pengukuran respiratory rat e dapat dipengaruhi oleh banyak faktor [1]. Salah satu penyakit yang berkaitan erat dengan saturasi oksigen dan laju pernapasan adalah Heart Failure atau gagal jantung. Gagal jantung merupakan penyakit tidak menular yang mengakibatkan kematian tertinggi di dunia dan Indonesia menempati peringkat kematian tertinggi akibat gagal jantung di Asia dengan jumlah 371 ribu jiwa penderita. Gejala utama dari gagal jantung adalah nyeri dada yang timbul secara mendadak dan sesak nafas. Sekitar 75% – 89% pasien gagal jantung menunjukkan adanya penurunan saturasi oksigen [2].
Penyakit  lainnya  yang  juga  berkaitan  dengan  kedua  parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah COVID-19. Severe Acute Respiratory  Syndrome Coronavirus 2 (SARS-Cov-2)  atau yang biasa dikenal  sebagai COVID-19 merupakan jenis virus corona yang baru ditemukan di Wuhan, China pada Desember 2019. Apabila terinfeksi,  COVID-19  dapat  menimbulkan  berbagai  komplikasi  penyakit  terutama  gangguan  pada  saluran pernapasan  akut, acute respiratory  distress  syndrome (ARDS), pneumonia ,    dan  juga  permasalahan  pada  organ lainnya yang dapat mengakibatkan kematian bagi penderitanya. Pasien positif di Indonesia per 13 Oktober 2021 adalah sebanyak 4,231,046 dan secara global 225 negara per 13 Oktober 2021 sebanyak 238,521,855 [3]. Pasien COVID-19 yang datang ke rumah sakit memiliki gejala gangguan pernapasan dengan kondisi pengukuran saturasi oksigen <93%, laju pernapasan >30x/menit, ARDS, dan kegagalan pada organ [4].
Selain sebagai parameter medis untuk penyakit tertentu, saturasi oksigen dan laju pernapasan juga merupakan dua dari total 6 parameter yang digunakan untuk National Early Warning Score (NEWS). NEWS merupakan sistem parameter  digunakan  oleh The  National  Health  Service untuk  menilai  perburukkan  kondisi  pasien  dan  untuk memprediksi kematian pasien rawat inap atau ICU [5]. Dapat terlihat bahwa selain berkaitan erat dengan penyakit yang berhubungan dengan pernapasan, kedua parameter medis ini juga digunakan sebagai parameter acuan dalam menilai kondisi pasien.
Dari penjelasan di atas serta gambar 1, dapat dilihat bahwa saturasi oksigen dan laju pernapasan merupakan dua parameter  medis  yang  berhubungan  dengan penyakit pernapasan;  beberapa  di  antaranya  adalah  COVID-19  dan gagal jantung, serta juga digunakan sebagai parameter untuk menilai kondisi pasien. Oleh karena itu penulis ingin membangun  model  regresi  logistik  untuk  mengklasifikasikan  kondisi  pernapasan  pasien  menggunakan  dua parameter pengukuran medis yang berkaitan erat dengan pernapasan, yaitu saturasi oksigen dan laju pernapasan. Kondisi pernapasan akan diklasifikasikan dalam dua kelompok, yaitu kondisi pernapasan aman dan tidak aman. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah dataset jurnal penelitian mengenai model prediksi kematian pasien rawat inap dengan gagal jantung, yang di ambil dari Kaggle.com.
Regresi logistik merupakan salah satu model dari supervised learning untuk memprediksi variabel dependen yang dapat dikategorikan, dan biasanya memiliki variabel independen yang berbentuk skala numerik continuous atau kategori [6]. Model paling popular untuk menangani data biner adalah regresi logistik [7]. Selain itu, model ini juga

## S
Gambar 1 Diagram Venn Gejalan Penyakit Pernapasan
dapat membantu menjelaskan besarnya pengaruh variabel independen yang digunakan terhadap variabel dependen. Sehingga dengan menggunakan algoritma ini, penelitian ini dapat menggambarkan dengan jelas besarnya pengaruh kedua parameter, saturasi oksigen dan laju pernapasan, terhadap kondisi pernapasan pasien. Pada tabel I terdapat beberapa penelitian terdahulu yang menggunakan dan membahas mengenai regresi logisitik dan/atau laju pernapa- san dan saturasi oksigen.
T ABEL I
P ENELITIAN TERDAHULU
Authors Input Parameters Publisher Predicted Output Method Accuracy [6] Breast cancer diag- nosys data Jurnal Informatika Vol.12 Indentification of breast cancer disease Logistic Re- gression 98.4% [8] Age, sex, chest pain, trestbps, chol, fbs, restegc, thalac, ex- ang, oldpeak, slope, ca, thul, target Information System Development Vol- ume 6 Heart disease identi- fication Logistic Re- gression 85.25% [2] Respiratory rate, ox- ygen saturation, and heart failure Jurnal Ilmiah Permas: Jurnal Ilmiah STIKES Kendal Volume 10 Relationship param- eters to the heart failure patients Medical The- ory Theory [1] Oxygen saturation and respiratory rate Jurnal Ilmiah Wi- jaya Volume 12 Relationship param- eters to the head in- jury patients Medical The- ory Theory [5] NEWS Parameters BMJ Open Access Relationship param- eters to the cases in the hospital Medical The- ory Theory [9] Demographic char- acteristic, race, eth-
nicity, vital signs, laboratory data, comordibities Journal of Medical Internet Research Predicting early res- piratory failure Logistic Re- gression 91.5% [10] Breathing signal, oxygen saturation level Cornell University Library Detect apnea (respir- atory disease) Fully con- nected neural network 99.88%
Berdasarkan  latar  belakang  yang  sudah  dijelaskan  di  atas,  poin  utama  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana persiapan  data  yang  tepat  agar  menghasilkan  hasil  klasifikasi  yang  optimal  dan  bagaimana  model  dan  hasil klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  model  tersebut.  Beberapa  jurnal  penelitian  sebelumnya  sudah  ada  yang menggunakan saturasi oksigen dan laju pernapasan sebagai parameter atau regresi logistik sebagai algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi [6] [8] [9] [10]. Namun penelitian-penelitian tersebut tidak menjelaskan secara rinci pengaruh variabel-variabel yang digunakan terhadap hasil model.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  agar  dapat  memilih  metode  persiapan  data  yang  tepat  sehingga  dapat menghasilkan  klasifikasi  kondisi  pernapasan  pasien  yang  optimal,  serta  mengetahui  model  yang  dibangun  dan mengetahui  akurasi  dari  model  klasifikasi  tersebut  dengan  menggunakan  regresi  logistik.  Diharapkan  hasil penelitian ini dapat dikembangkan ke arah model prediksi dini kondisi pernapasan pasien oleh Machine Learning atau Artificial  Intelligence developer. Sehingga  masyarakat  dapat  melakukan  pemeriksaan  mandiri  untuk mengetahui  kondisi  pernapasan.  Bagi  tenaga  kesehatan  dan  peneliti  di  bidang  kesehatan  penelitian  ini  dapat menggunakan penelitian ini untuk menjelaskan analisis kesehatan dengan pendekatan data.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Model Konseptual
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  kondisi  pernapasan  pasien  berdasarkan  parameter  saturasi oksigen dan laju pernapasan menggunakan algoritma regresi logistik. Gambar 1 merupakan model konseptual yang digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 2 Model konseptual penelitian
Model konseptual yang digambarkan pada gambar 2 menjelaskan keterkaitan aspek-aspek dalam penelitian ini. Pada model konseptual ini terdapat tiga elemen yang saling terkait, yaitu lingkungan, penelitian sistem informasi dan pengetahuan.
Penelitian yang dilakukan adalah klasifikasi laju pernapasan dan saturasi oksigen menggunakan regresi logistik yang  nantinya  model  klasifikasi  tersebut  akan  di  evaluasi  menggunakan  F1-Macro.  Lingkungan  penelitian  ini adalah pasien sebagai pemilik data yang digunakan dalam penelitian, python, Google Colab dan regresi logistik sebagai  teknologi  yang  digunakan.  Dasar  pengetahuan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  konsep statistika  regresi  logistik,  algoritma  regresi  logistik,  machine  learning,  F1  Score,  pengklasifikasian  feature  dan downsampling, sedangkan metodologi yang digunakan adalah CRISP-DM.

## B. Sistematika Penyelesaian
Dalam  penelitian ini,  peneliti menggunakan model Cross Industry Standard Process for Data  Mining (CRISP DM) yang merupakan salah satu model proses data mining yang pada tahun 1966 dibangun oleh Integral Solution Ltd (ISL), Teradata, NCR Corporation, OHRA serta Daimler AG. Kemudian framework ini dikembangkan untuk dijadikan metodologi standar non-proprietary data mining oleh banyak perusahaan serta organisasi di daerah Eropa [11].
Terdapat 6 tahapan dalam CRISP DM yang menggambarkan siklus dari proyek seperti pada gambar 3. Business understanding merupakan  tahap  awal  yang  penting  untuk  mengetahui  tujuan  dari  proyek,  data  apa  yang  akan digunakan  dan  bagaimana  cara  mendapatkan  data  tersebut.  Data understanding merupakan  tahapan  memahami data  sehingga  dapat  mengidentifikasi  permasalahan  yang  akan  dihadapi  ketika  menggunakan  data  tersebut.
Kemudian pada tahap selanjutnya ada data preparation yang mana ditujukan untuk mengantisipasi masalah yang akan  dihadapi  ketika  menggunakan  data.  Pada  tahapan  ini,  akan  sering  ditinjau  ulang  ketika  mendapati permasalahan  dalam  pengerjaan  proyek.  Dalam  tahap  ini  juga,  data  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data training dan  data testing . Modeling secara  umum  digunakan  untuk  membuat  model  prediktif  ataupun  model deskriptif menggunakan metode statistika ataupun machine learning . Tahap evaluation merupakan tahapan untuk menyesuaikan  model  yang  sudah  dibuat  dengan  tujuan  awal  dari  proyek  ini,  untuk  memastikan  sudah  sejalan dengan tujuan. Dan yang terakhir adalah deployment , yang merupakan tahap perencanaan penggunaan model. Dari keseluruhan proses pada gambar 3, tahapan pengerjaan secara detail dari data preparation hingga tahapan evaluation dengan berdasarkan sistematika penyelesaian masalah yang sudah dijelaskan sebelumnya digambarkan pada gambar 4. Penelitian ini hanya akan membahas hingga tahap evaluasi.   Hal ini dikarenakan untuk membangun model prediksi, khususnya prediksi untuk keperluan medis diperlukan data yang lebih banyak dan beragam agar pola dapat terlihat dengan lebih baik, sehingga perlu untuk dilakukannya research lebih mendalam. Maka dari itu, penelitian yang bertujuan untuk mengklasifikasikan kondisi pernapasan pasien ini hanya membahas hingga tahap evaluasi.

## C. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini terdapat dua variabel yang akan digunakan, yaitu saturasi oksigen dan laju pernapasan. Data yang digunakan merupakan data bersifat sekunder dari website penyedia dataset yaitu kaggle.com yang merupakan salah satu platform yang menyediakan dataset dan perlombaan data science dan machine learning 1 . T ABEL II S AMPEL D ATA P ENELITIAN 1 Dataset from Kaggle : https://www.kaggle.com/datasets/saurabhshahane/in-hospital-mortality-prediction/code?select=data01.csv
No. Respiratory Rate Oxygen Saturation
Outcome 1. 15.652174 99.815789 1 2. 21.75 94.384615 1 3. 24.058824 96.117647 1 4. 18.285714 96.964286 1 5. 20.71875 99.73913 1
Gambar 4 Tahapan pengerjaan penelitian
Tabel  II  merupakan  sampel  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data  yang  digunakan  ini  merupakan dataset dari  penelitian  mengenai  prediksi  kematian  pada  pasien  gagal  jantung  di  rumah  sakit. Dataset tersebut terdiri dari 1177 data mentah dalam bentuk format CSV. Dari data tersebut, penelitian ini hanya mengambil kolom ‘ID’,  ‘ respiratory  rate’ ,  ‘SP  O2’  dan  ‘ outcome’ untuk  menyesuaikan  dengan  tujuan  penelitian.  Data  tersebut kemudian nantinya akan diolah menggunakan Python untuk diteliti, dimodelkan dan dianalisis.

## D. Regresi Logistik
Regresi  logistik  adalah  salah  satu  model  statistika  pada supervised  learning .  Model  ini  digunakan  untuk mengetahui efek dari variabel independen atau prediktor (X) pada variabel dependen atau respons (Y). Variabel dependen (Y) adalah nilai biner dengan kelas 0 dan 1 [8]. Data biner adalah bentuk paling umum dari data kategori, dan model ini merupakan model paling popular untuk menghadapi data biner. Untuk sebuah variabel respons Y, peluang variabel sukses dimodelkan dengan ( = 1) . Pada kasus satu variabel, variabel di lambangkan dengan ( ) untuk menekankan bahwa nilai dari ( = 1) bergantung pada nilai   pada variabel tersebut. Model regresi logistik memiliki sebuah bentuk logit linear dari peluang sukses. Berikut aloritma dari peluang tersebut.
log[ ( )] = log ( ) 1 −   ( ) =   + (1)
Untuk  , rumus menunjukkan ( ) berubah sebagai sebuah fungsi dari S- shaped dari  . Regresi logistik memliki rumus untuk ( ) , menggunakan fungsi eksponensial, , exp (  + ) = , ( ) = 1 + (2)
Efek dari parameter   menentukan nilai  dari peningkatan atau penurunan dari kurva S-shaped untuk ( ) . mengidentifikasikan  apakah  kurva  meningkat ( > 0) atau  menurun ( < 0) .  Nilai  dari  perubahan  akan meningkat ketika | | meningkat. Ketika ( = 0) , kurva akan mendatar membentuk sebuah garis horizontal yang lurus.  Rumus regresi logistik menunjukkan logit akan meningkat dengan   tiap peningkatan 1-unit pada nilai  . Dengan melakukan eksponensial pada kedua sisi persamaan regresi logistik, kita mendapatkan gambaran peluang dan rasio. Berikut peluang suksesnya:
( ) 1 −   ( ) = exp( + ) = (3)
Inilah mengapa peluang dikalikan dengan untuk setiap peningkatan 1-unit pada nilai  , sehingga kurva s-shaped yang terbentuk nantinya akan terlihat seperti gambar 5.
Gambar 5 S-shaped untuk ( )

## E. Downsampling
Pada akhir proses, terdapat 1164 data yang telah selesai di manipulasi dan siap untuk masuk ke tahap selanjutnya. Langkah  selanjutnya,  adalah  mengetahui  jumlah  data  dengan  label  atau  target  variabel  1  dan  juga  0  untuk memastikan kondisi data apakah seimbang atau tidak. Karena dataset dengan kondisi variabel target tidak seimbang dapat menyebabkan hasil pemodelan tidak terklasifikasi dengan maksimal. Setelah dilakukan pengecekan pada tiap variabel target, ditemukan bahwa data yang akan digunakan untuk pemodelan merupakan data imbalance atau tidak
6.
18.290323 98.166667 0 7. 19.935484 98.043478 0 8. 18.53125 97.8 0 9. 17.936948 98.188513 0 10. 17.129032 97.774194 0
seimbang. Data dengan label atau variabel target 1 memiliki 158 baris data, sedangkan data dengan label 0 jauh lebih banyak dibanding dengan label 1 yaitu dengan 1006 baris data. Sehingga dapat dikatakan bahwa data yang digunakan ini memiliki variabel target 1 yang bersifat minoritas.
Imbalance  dataset adalah  kondisi  di  mana  salah  satu  data  klasifikasi  memiliki  jumlah  data  yang  lebih  kecil daripada kelompok klasifikasi lainnya. Kondisi ini berisiko menyebabkan model menjadi salah klasifikasi karena sebagian besar data kelompok minoritas lebih berharga daripada mayoritas [12]. Dataset imbalance memiliki tiga level:  ringan,  sedang,  dan ekstrem.  Tingkat  ringan  adalah  ketika  proporsi  kelas minoritas  adalah  20  -  40%  dari dataset . Level sedang adalah ketika proporsi kelas minoritas adalah 1 - 20% dari dataset . Sedangkan level terakhir, ekstrem,  adalah  ketika  kelas  minoritas  <1%  dari dataset .  Ada  dua  cara  untuk  menangani dataset yang  tidak seimbang,  Downsampling, dan  Upweighting.  Downsampling adalah  teknik  yang  mengurangi  jumlah  kelas data mayoritas, sehingga kedua kelompok klasifikasi akan memiliki jumlah data yang seimbang. Upweighting adalah teknik yang menambahkan bobot pada kelas Downsampling [13]. Penelitian ini hanya akan menggunakan teknik Downsampling untuk menangani data yang tidak seimbang.
Kasus imbalance data yang terjadi pada data dalam penelitian ini ada pada tingkat Moderate dengan proporsi data minoritas sebesar 13.57% dari total jumlah data. Peneliti menggunakan metode Downsampling pada data kelompok mayoritas variabel target  dengan memasang  beberapa  syarat  ketika  melakukan Downsampling  tersebut,  dikare- nakan teknik Downsampling dengan mengambil data secara random lebih berpengaruh jika kita memiliki banyak data [14]. Karena  data  mayoritas  adalah  data  dari  variabel  target  0  atau  ‘aman’,  peneliti  menentukan  syarat berdasarkan syarat-syarat kondisi pernapasan pasien dikatakan aman dengan variabel SP O dan laju pernapasan yang termasuk dalam rentang angka aman. Laju pernapasan yang memiliki rentang angka aman berkisar di antara angka  16  –  20,  sedangkan  saturasi  oksigen  yang  aman  berkisar  pada  angka  lebih  dari  95%,  namun  agar memudahkan mesin mempelajari data pasien yang memiliki kondisi pernapasan ‘aman’ untuk mendapatkan hasil prediksi terbaik, peneliti mengambil nilai saturasi oksigen ≥ 97% .
Setelah  proses  Downsampling,  total  data  target  variabel  0  ada  sebanyak  188  data.  Karena  total  data  dengan variabel  target  1  atau  tidak  aman terdapat  158  baris  data,  maka  peneliti  melakukan  pengambilan  sampel secara random sebanyak 158 data terhadap 188 data dengan variabel target 0 tersebut

## Gambar 6 Grafik penerapan metode downsampling
Terlihat pada Gambar 6, akhir proses ini kedua kelompok target variabel memiliki jumlah masing-masing 158 baris data. Sehingga, total data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 316 baris data.

## F. Mengategorikan Nilai pada Variabel
Variabel Respiratory rate dan SP O yang digunakan dalam penelitian ini memiliki data raw yang langsung berisi hasil pengukuran dari pasien tanpa dikategorikan dalam beberapa kelompok. Maka dari itu, untuk memaksimalkan hasil  testing,  peneliti  mengelompokkan  atau  mengategorikan  tiap  nilai  yang  ada  dalam  beberapa  kelompok berdasarkan batas-batas medis yang sudah ditentukan sebelumnya.
Variabel Respiratory rate akan dibagi menjadi 2 kategori yaitu 0 dan 1. Kedua kategori ini merepresentasikan ‘rendah’ dan ‘tinggi’ untuk kategori 1 dan ‘normal’ untuk kategori 0. Kategori rendah merupakan Respiratory rate yang memiliki nilai di bawah 16, dan kategori tinggi memiliki nilai Respiratory rate di atas 20. Untuk Respiratory rate yang dikategorikan dengan 0 adalah yang memiliki nilai dalam rentang 16 – 20. Sedangkan variabel SP O atau saturasi oksigen juga akan dikategorikan menjadi 2 bagian, yaitu 0 merepresentasikan nilai SP O diatas 97% dan 1 untuk merepresentasikan nilai yang tidak aman.
Pada Tabel III dapat terlihat hasil dari pengategorian nilai parameter Respiratory rate dengan nama variabel baru yaitu new_respiratory_rate , dan SP O dengan nama variabel baru yaitu new_spo2. Kemudian kedua variabel baru ini yang akan digunakan dalam proses selanjutnya.
1006 158 158 158 B E F O R E   D O W N S A M P L I N G A F T E R   D O W N S A M P L I N G Label 0 Label 1
T ABEL III
N ILAI V ARIABEL No. Respiratory rate new_respiratory_rate SP new_spo2 outcome 1. 18.774194 0 99.478261 0 0 2. 17.694444 0 99.742857 0 0 3. 22.583333 1 94.607143 1 1 4. 19.2 0 98.76 0 0 5. 17.625 0 99.575 0 0 6. 24.73913 1 98.26087 1 0 7. 16.829268 0 99.230769 0 0

## G. F1-Score
Untuk melihat model regresi logistik pada penelitian ini lebih baik, kita membagi dataset ke dalam dua kelompok pada tahap persiapan data, data training dan data testing . Penelitian ini akan menggunakan data training untuk membangun model regresi logistik sedangkan data testing akan digunakan untuk melihat seberapa akurat model yang telah dibangun. Pemisahan data ini diambil dari data yang sudah siap untuk dimodelkan, dengan pembagian 805 atau 252 data training dan 20% atau 64 data untuk data testing . Metode F1-Score ini akan menggunakan data testing untuk mengevaluasi model yang telah di bangun.
Proses evaluasi standar menghitung proporsi prediksi yang benar untuk sampel yang digunakan sebagai output dan hasil prediksi yang diinginkan. Rumus yang digunakan untuk mengukur akurasi dengan N mewakili jumlah sampel:
= 1 (4) = 1, = 0, ≠ (5)
Namun, metode evaluasi standar seperti di atas hanya menghasilkan evaluasi sederhana. Maka dari itu, F1-Sscore digunakan untuk menjelaskan hasil evaluasi lebih detail lagi. F1-Score adalah sebuah hasil dari proses perhitungan presisi  dan recall .  Untuk  menemukan  angka  presisi  dan recall, adalah  output  yang  diinginkan,  sedangkan adalah prediksi. Presisi didapatkan dengan membagi jumlah prediksi yang benar dengan total prediksi di sebuah kelas, dan recall didapatkan dengan membagi total prediksi yang benar dengan total output yang diinginkan dalam suatu kelas.
= ‖ ‖ (6)
= ‖ ‖ (7) 1 − = 2 × + (8)
Dalam menggunakan F1-Score, sebuah confusion matrix diperlukan untuk membantu menghitung menggunakan metode ini. confusion matrix akan mengembalikan nilai untuk ‖ ‖ dan ‖ ‖ yang mana mempermudah perhitungan F1-Score. F1-Score yang didapatkan akan memberikan nilai berdasarkan kelas klasifikasi, dan untuk mendapatkan hasil secara keseluruhan kita dapat menggunakan tiga metode. Metode tersebut adalah F1-Macro, F1-Micro, dan F1-Weighted.  Perbedaan  dari  ketiga  metode  ini  adalah  F1-Macro  dan  F1-Weighted  akan  menghitung  dengan memberikan beban pada tiap kelas, sedangkan F1-Micro tidak. F1-Macro bekerja dengan merata-ratakan nilai F1- Score dari tiap kategori, yang mana diharapkan akan menghasilkan hasil akurasi yang lebih akurat [15].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Pada tahap akhir dari persiapan data, data akan dibagi dalam kelompok data independen dan data dependen pada masing-masing data training dan data testing. Hal ini bertujuan untuk memisahkan parameter-parameter tersebut dengan labelnya. Kemudian nantinya data ini akan dimasukkan ke model dan di prediksi ke dalam dua kategori, 0 untuk pasien dengan kondisi pernapasan pasien yang aman dan 1 untuk pasien dengan kondisi pernapasan yang
tidak aman. Namun, sebelum dimasukkan ke dalam model, perlu untuk melakukan pengecekan terhadap data yang digunakan  menggunakan  nilai  p-value  untuk  memastikan  kelayakannya.  Sebuah  variabel  dikatakan  memenuhi syarat untuk dimasukkan ke dalam model ketika memiliki p-value di bawah 0.05 (uji wald dan likelihood) [16] dan memiliki  nilai  pseudo yang  baik  sebagai  uji goodness  of  fit [17].  Tabel  IV  menampilkan  nilai  p-value  dan koefisien tiap variabel serta nilai pseudo dari data yang digunakan pada penelitian ini:
T ABEL IV
K OEFISIEN DAN P- VALUE VARIABEL INDEPENDEN
Pada table IV, Variabel adalah variabel Respiratory rate, adalah variabel SP O atau saturasi oksigen dan adalah nilai intercept dari model yang digunakan. Uji Likelihood digunakan untuk menguji kelayakan model sehingga dapat diketahui apakah variabel independen yang digunakan pada penelitian ini benar-benar berpengaruh terhadap model. Pada tabel II di atas dapat terlihat, nilai Log-likelihood p-value model adalah 0.000 yang sudah memenuhi kriteria dari uji rasio likelihood, yaitu di bawah 0.05. Kemudian untuk melihat apakah masing-masing variabel mempengaruhi variabel dependen digunakan uji wald, untuk uji ini dapat terlihat pula pada tabel II bahwa kedua variabel yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai p-value di bawah 0.05, tepatnya bernilai 0.00 pada  masing-masing  variabelnya.  Sehingga  kedua  variabel  penelitian  ini  dapat  digunakan  dalam  melakukan pemodelan menggunakan regresi logistik, karena memenuhi kriteria uji Wald.
T ABEL V N ILAI P SEUDO
Uji terakhir adalah uji goodness of fit . Berdasarkan tabel V, kedua variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini 69% mempengaruhi variabel hasil atau variabel dependen. Hasil ini sudah cukup baik, namun juga mengindikasikan  penelitian  ini  masih  memerlukan  tambahan  variabel  independen  lainnya  agar  mendapatkan kecocokan yang lebih optimal.
Kemudian  setelah  melalui  beberapa  uji,  model  yang  terbentuk  jika  proses  pemodelan  ini  dijabarkan  ke  dalam rumus fungsi logistik akan berbentuk seperti ini:
( ) = …(9)
( ) = . . ( ) ( . )( ) . . ( ) ( . )( ) …(10)
( ) adalah  nilai  peluang  dari  satu  kejadian  dengan  dua  kemungkinan,  0  dan  1.  Nilai    di  peroleh  dari  nilai koefisien intercept model, sedangkan nilai   diperoleh dari nilai koefisien dari masing-masing variabel dan , yang secara berurutan adalah variabel Respiratory rate dan SP O2. Sedangkan untuk nilai   sendiri merupakan nilai dari variabel Respiratory rate dan SP O2.
Regresi logistik yang digunakan dipanggil menggunakan fungsi dari library sklearn model linear. Algoritma ini hanya  akan  menggunakan  variabel  independen  dan  memprediksi  klasifikasinya  menggunakan  variabel-variabel tersebut. Setelah mendapatkan prediksi klasifikasi, model akan menghitung akurasi. Akurasi ini dihitung dengan membandingkan  variabel  dependen  atau  hasil  prediksi  klasifikasi  oleh  model  dengan  variabel  dependen  yang diinginkan. Hasil akurasi menggunakan data training dan data testing masing-masing adalah 95% dan 87%. Penelitian ini menggunakan F1-Macro untuk mendapatkan evaluasi data yang lebih detail untuk mengevaluasi model ini. Evaluasi model ini menggunakan nilai presisi dan recall untuk mendapatkan nilai F1-Macro yang mana menggunakan data testing. Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, metode evaluasi ini menggunakan confusion matrix agar perhitungannya lebih mudah dilakukan.
T ABEL VI C ONFUSION M ATRIX
Actual Positive Actual Negative Predicted Positive 32 0 Predicted Negative 8 24
Dengan menggunakan hasil matriks pada tabel VI, dapat dihitung nilai presisi, recall , F1-Macro, dan F1-Score untuk mengevaluasi model ini.
Coefficient P-value 1.34384547 2.3713 0.000 2.0209 0.000 LLR p-value (G)
0.000 Pseudo- 0.6909
T ABEL VII E VALUASI F1-S CORE
Precision Recall F1-Score Support 0 0.80 1.00 0.89 32 1 1.00 0.75 0.86 32 Accuracy 0.88 64 Macro Avg 0.90 0.88 0.87 64
Tabel VII menampilkan nilai  detail  dari presisi, recall , F1-Macro, dan F1-Score. Nilai F1-Score secara umum adalah  88%  dan  dengan  menggunakan  metode  F1-Macro  adalah  87%.  Evaluasi  model  regresi  logistik menggunakan F1-Macro ini tergolong cukup baik untuk sebuah model.
T ABEL VIII S TUDI P ERBANDINGAN M ENGGUNAKAN R EGRESI L OGISTIK Input Data Accuracy Rate (%) Ref. Oxygen saturation, respiratory rate 87% This work
Age, sex, chest pain, trestbps, chol, fbs, restegc, thalac, ex- ang, oldpeak, slope, ca, thul, target 85.25% [8] Breast cancer diag- nosys data
98.4% [6] Demographic char- acteristic, race, eth- nicity, vital signs, la- boratory data, com- ordibities 91.5%
[9]
Tabel VIII menunjukkan studi perbandingan antara penelitian yang sebelumnya pernah dilakukan menggunakan regresi logistik namun menggunakan data input yang berbeda. Dapat terlihat bahwa beberapa penelitian terdahulu belum  ada  yang  hanya  menggunakan saturasi  oksigen  dan  laju  pernapasan  sebagai  parameter  dengan algoritma regresi logistik.

## B. Pembahasan
Hasil klasifikasi kondisi pernapasan pasien memiliki hasil akurasi training dan evaluasi yang baik, yaitu 95% dan 87%.  Karna  pembangunan  model  klasifikasi  ini  menggunakan  algoritma  regresi  logistik,  maka  perlu  untuk memeriksa pengaruh kedua variabel, yaitu laju pernapasan ( Respiratory rate ) dan saturasi oksigen (SP O2) pada model. Pada Langkah mengategorikan nilai variabel, peneliti mengategorikan Y ( outcome ), Respiratory rate ( ) dan saturasi oksigen ( ) dengan setara, yaitu kondisi aman di labelkan oleh 0 dan tidak aman oleh 1. Ketika nilai dan adalah sama, maka dampak pada Y atau variabel dependen adalah senilai angka koefisien intercept . Sedangkan koefisien yang dimiliki oleh dan adalah untuk mengukur kontribusi oleh kedua variabel tersebut terhadap Y. Untuk menginterpretasikan nilai koefisien, perlu menggunakan odd ratio atau rasio peluang pada  tiap  variabel  independen. Odd  ratio sendiri  adalah  pengukuran  yang  dilakukan  untuk  mengukur  kekuatan kejadian.  Koefisien yang memiliki  nilai  positif  bermakna  bahwa  setiap  kenaikan  satu  nilai,  akan meningkatkan peluang Y oleh nilai koefisien variabel tersebut [18] .
Rasio  peluang  dihitung  dengan  menggunakan  fungsi  eksponensial  bersama  dengan  koefisien  dari  variabel independen.  Sehingga  rasio  peluang  dari Respiratory  rate ( )  bentuknya  seperti  ini: . = 10.7113 ,  yang mana angkat tersebut datang dari nilai koefisien . Interpretasi dari hasil rasio peluang adalah pasien dengan laju pernapasan yang abnormal memiliki risiko mengalami kondisi pernapasan yang tidak aman 10.7 kali lebih besar dibandingkan dengan pasien yang memiliki laju pernapasan normal. Sedangkan rasio peluang dari saturasi oksigen ( ) berbentuk seperti ini: . = 7.5451 , yang mana angka tersebut berasal dari nilai koefisien . Intepretasi dari hasil rasio peluang ini adalah pasien dengan saturasi oksigen abnormal memiliki resiko mengalami kondisi pernapasan tidak aman 7.5 kali lebih besar dari pada pasien dengan saturasi oksigen yang normal.
Interpretasi dari variabel di atas sejalan dengan teori medis saturasi oksigen dan laju pernapasan. Pada teori medis, pasien dengan laju pernapasan dan saturasi oksigen yang abnormal memiliki peluang untuk terindikasi memiliki permasalahan pada pernapasannya. Namun terdapat ketimpangan antara hasil interpretasi dengan teori medis untuk setiap variabelnya. Karena berdasarkan teori medis, seharusnya pasien dengan saturasi oksigen abnormal memiliki peluang lebih besar mengalami kondisi pernapasan tidak aman dibandingkan dengan pasien dengan laju pernapasan
yang tidak normal. Hal ini dikarenakan laju pernapasan memiliki lebih banyak faktor yang menyebabkannya tidak normal,  seperti  umur,  aktivitas,  emosi  dan  lainnya  yang  sebenarnya  tidak  berkaitan  dengan  kondisi  pernapasan yang tidak aman.
Ketimpangan ini juga dapat disebabkan oleh beberapa hal lainnya, termasuk kurangnya variabel independen atau kurangnya data yang digunakan dalam penelitian. Oleh karena itu, untuk penelitian ke depan atau pengembangan penelitian ini,  perlu untuk menambahkan variabel independen lainnya dan meningkatkan jumlah data, sehingga dapat membangun data yang lebih akurat.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan algoritma regresi logistik untuk membangun model klasifikasi kondisi pernapasan pasien  dengan  saturasi  oksigen  dan  laju  pernapasan  sebagai  parameter.  Klasifikasi  tersebut  diharapkan  dapat menjadi  prediksi  awal  kondisi  pernapasan  pasien  dan  selanjutnya  berkembang  menjadi  prediksi  awal  penyakit pernapasan.
Dari  hasil  dan  proses  evaluasi,  model  klasifikasi  ini  memiliki  nilai  akurasi  yang  baik,  yaitu  87%  dengan menggunakan 316 total data. Hasil penelitian ini juga mengikuti teori saturasi oksigen dan laju pernapasan medis yang ada. Namun, ada perbedaan mengenai hasil prediksi dan teori medis mengenai risiko pasien dengan tingkat pernapasan dan saturasi oksigen yang tidak normal. Ke depannya, penelitian ini akan lebih baik jika menggunakan data medis yang lebih nyata dan menambahkan variabel independen, sehingga mesin dapat belajar lebih banyak dari data dan melanjutkan proses penelitian hingga tahap akhir, tahap penyebaran.

## D AFTAR P USTAKA
[1]   C. Sumiarty and F. A. Sulistyo, "HUBUNGAN RESPIRATORY RATE (RR) DENGAN OXYGEN SATURATION (SpO2) PADA PASIEN CEDERA KEPALA," Jurnal Ilmiah Wijaya, pp. 101-109, 2020.
[2]   Isrofah, A. Indriono and I. Mushafiyah, "TIDUR DAN SATURASI OKSIGEN PADA PASIEN CONGESTIVE HEARTH FAILLURE," Jurnal Ilmiah Permas: Jurnal Ilmiah STIKES Kendal, p. 557–568, 2020.
[3]   Website Pemerintah Daerah Jakarta, "corona.jakarta.go.id," 19 Januari 2022. [Online]. Available: https://corona.jakarta.go.id/id/artikel/varian-varian- covid-19-apa-perbedaannya.
[4]   M. Ilham, I. Sarwili and S. Kamilah, "Prone Position Dapat Meningkatkan Kadar Saturasi Oksigen Pada Pasien Covid-19," Open access Jakarta Journal of health sciences, pp. 146-152, 2022.
[5]   L. Chen, H. Zheng, L. Chen, S. Wu and S. Wang, "National Early Warning Score in Predicting Severe Adverse Outcomes of Emergency Medicine Patients: A Retrospective Cohort Study," Journal of Multidisciplinary Healthcare, pp. 2067-2078, 2021.
[6]   R. A. Vinarti and W. Anggraeni, "Identifikasi Faktor Prediksi Diagnosis Tingkat Keganasan Kanker Payudara Metode Stepwise Binary Logistic Regression," Jurnal Informatika, pp. 70-76, 2014.
[7]   A. Agresti, An Introduction to Categorical Data Analysis, United States of America: John Wiley & Sons, Inc., 2019.
[8]   J. J. Pangaribuan, H. Tanjaya and Kenichi, "MENDETEKSI PENYAKIT JANTUNG MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION," INFORMATION SYSTEM DEVELOPMENT, 2021.
[9]   M. Siavash Bolourani, M. P. Max Brenner, M. Ping Wang, M. M. Thomas McGinn, M. Jamie S Hirsch, M. Douglas Barnaby and T. P. P. M. B. Zanos, "A Machine Learning Prediction Model of Respiratory Failure Within 48 Hours of Patient Admission for COVID-19: Model Development and Validation," Journal of Medical Internet Research, vol. 23, no. 2, 2021.
[10]  O. Hassan, S. Shamsir and S. K. Islam, "Machine Learning Based Hardware Model for a Biomedical System for Prediction of Respiratory Failure," in 020 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA) , 2021.
[11]  F. B. Tuga Mauritsius, "mmsi.binus.ac.id," 18 September 2020. [Online]. Available: https://mmsi.binus.ac.id/2020/09/18/cross-industry-standard- process-for-data-mining-crisp-dm/.
[12]  P. Dr.D.Ramyachitra, "IMBALANCED DATASET CLASSIFICATION AND SOLUTIONS: A REVIEW," International Journal of Computing and Business Research (IJCBR) , vol. 5, no. 4 July 2014, 2014.
[13]  Google Developers Courses, "developers.google.com," 1 November 2021. [Online]. Available: https://developers.google.com/machine-learning/data- prep/construct/sampling-splitting/imbalanced-data.
[14]  J. R. M. A. Roweida Mohammed, "Machine Learning with Oversampling and Undersampling Techniques: Overview Study and Experimental Results," in 11th International Conference on Information and Communication Systems (ICICS) , 2020.
[15]  J. W. G. Putra, Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning, Tokyo, 2020.
[16]  N. Rajagukguk, D. Ispriyanti and Y. Wilandari, "Perbandingan Metode Klasifikasi Regresi Logistik Biner dan Naive Bayes pada Status Pengguna KB di Kota Tegal Tahun 2014," Jurnal Gaussian, pp. 365 - 374, 2015.
[17]  G. A. J. Hemmert, L. M. Schons, J. Wieseke and H. Schimmelpfennig, "Log-likelihood-based Pseudo-R^2 in Logistic Regression: Deriving Sample- sensitive Benchmarks," Sociological Methods & Research, pp. 1-25, 2016.
[18]  statology, "statology.org," 20 March 2019. [Online]. Available: https://www.statology.org/read-interpret-regression-table/.