JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293

## KLASIFIKASI MULTI-LABEL MENGGUNAKAN METODE MULTI- LABEL K-NEAREST NEIGHBOR (ML-KNN) PADA PENYAKIT KANKER SERVIKS
Erisa Rizkyani 1 , Iin Ernawati 2 , Nurul Chamidah 3
Program Studi Informatika / Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta Jl. RS. Fatmawati , Pondok Labu, Jakarta Selatan, DKI Jakarta, 12450, Indonesia Email: erisar@upnvj.ac.id 1 , iin_ernawati@yahoo.com 2 , nurul.chamidah@upnvj.ac.id 3

## ABSTRAK
Berdasarkan data statistik GLOBOCAN 2020, kanker serviks menempati urutan ke-8 penyakit kanker yang banyak diderita perempuan di seluruh dunia dengan jumlah kasus sebanyak 604.127 kasus dengan angka kematian mencapai 341.831 jiwa. Sedangkan  di  Indonesia  tercatat  penderita  penyakit  kanker  serviks  berada  di  urutan  ke-2  dengan  jumlah  kasus  sebanyak 36.633 kasus dengan angka kematian mencapai 21.003 jiwa. Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN) merupakan salah satu  adaptive  algorithm  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  klasifikasi  multi-label.  Pada  penelitain  ini menggunakan dataset yang diperoleh dari website UCI Machine Learning. Pada dataset tersebut akan dilakukan pra-proses data dengan menghapus missing value, mengecek duplicate data, mengecek tipe data, dan melakukan resample data berupa oversampling pada label Biopsy karena data kelas 1 dan 0 yang tidak seimbang. Selanjutnya data dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20. Pada data latih, dicari kedekatannya dengan nilai k yang sudah ditentukan yaitu K=1,  K=3,  K=5,  K=7,  dan  K=9.  Diperoleh  hasil  evaluasi  performa  terbaik  yaitu  saat  nilai  K=5  yang  memperoleh  nilai hamming loss sebesar 3,59%, akurasi sebesar 93%, precision weighted sebesar 93%, recall weighted sebesar 96%, dan f1- score weighted sebesar 94%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Kanker Serviks, Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN).

## ABSTRACT
Based  on  GLOBOCAN  2020  statistical  data,  cervical  cancer  ranks  8th  most  cancers  suffered  by  women  worldwide  with 604,127 cases and 341,831 deaths. Meanwhile, in Indonesia, cervical cancer sufferers are in 2nd place with 36,633 cases with a death rate of 21,003 people. Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN) is an adaptive algorithm that can be used to solve multi-label classification cases. This research uses a dataset obtained from the UCI Machine Learning website. The dataset will be pre-processed by deleting missing values, checking for duplicate data, checking data types, and resample data in the form of oversampling on the Biopsy label due to unbalanced class 1 and 0 data. Furthermore, the data is divided into training data and test data with a ratio of 80:20. In the training data, look for its proximity to the predetermined k value, namely K=1, K=3, K=5, K=7, and K=9. The best performance evaluation results were obtained when the value of K = 5 which obtained a hamming loss value of 3.59%, accuracy of 93%, precision weighted of 93%, recall weighted of 96%, and f1-score weighted of 94%.
Keywords: Classification, Cervical Cancer, Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN).

## I. P ENDAHULUAN
ANKER masih menjadi penyakit yang paling banyak menyebabkan kematian di seluruh dunia. Kanker serviks  termasuk  dalam  jenis  kanker yang  paling  mematikan dan  banyak  diderita  oleh perempuan  [1]. Berdasarkan  data  statistik  GLOBOCAN  2020, kanker  serviks  menempati  urutan  ke-8  penyakit  kanker paling  banyak  diderita  perempuan  di  seluruh  dunia  dengan  jumlah  604.127  kasus  dengan  angka  kematian mencapai 341.831 jiwa. Sedangkan di Indonesia tercatat penderita penyakit kanker serviks berada di urutan ke- 2 dengan jumlah 36.633 kasus dengan angka kematian mencapai sebesar 21.003 jiwa [2]. Dapat terjadi pening- katan pada angka tersebut apabila tidak adanya deteksi dini terhadap penyakit kanker serviks. Oleh karena itu perlu adanya informasi terkait pendeteksian penyakit kanker serviks yang dapat dilakukan sesegera mungkin.
Kanker serviks merupakan kanker yang menginfeksi bagian organ reproduksi wanita yaitu leher rahim/serviks yang  terletak  di  antara  rahim/uterus  dengan  liang  senggama  atau  vagina  [3].  Kanker  serviks  dapat  dideteksi dengan menggunakan beberapa test seperti test Hinselmann , Schiller , Citology , dan Biopsy . Hinselmann atau biasa diketahui sebagai Colcoscopy , adalah prosedur diagnosis secara medis untuk memeriksa bagian serviks termasuk vagina dan vulva yang dilihat menggunakan alat khusus bernama kolposkop. Tes schiller merupakan tes  medis  yang  memberikan  larutan  yodium  dengan  cara  dioleskan  pada  serviks  untuk  mendiagnosis  kanker
K

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
serviks.  Setelah  diolesi,  jaringan  akan  berubah  menjadi  coklat  apabila  jaringan  tersebut  normal  dan  akan berwarna putih atau kuning apabila tidak normal. Citology atau biasa diketahui sebagai Pap Smear dilakukan dengan  cara  mengambil  sampel  sel  dari  serviks  atau  leher  rahim.  Setelah  itu  sel  yang  telah  diambil  dilihat menggunakan  mikroskop  untuk  menentukan  apakah  sel  tersebut,  memiliki  sifat  normal,  pra-kanker  (calon kanker), atau bahkan sudah bersifat kanker. Biopsy merupakan prosedur pembedahan beberapa jaringan kecil yang dikeluarkan dari serviks [4].
Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN) termasuk dalam salah satu adaptive algorithm yang digunakan dalam melakukan klasifikasi multi-label. ML-KNN merupakan adaptasi dari algoritma K-NN, ML-KNN lebih fleksibel  serta  fungsional  dibandingkan  dengan  algoritma  tersebut.  Keunggulan  algoritma  ML-KNN  dengan algoritma  klasifikasi  multi-label  lainnya  yaitu  pemodelannya  yang  lebih  sederhana,  efisien,  dan  memiliki performa yang lebih baik [5].
Ada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dijadikan  rujukan  dari  penelitian  ini  yaitu,  penelitian  [6]  yang menghasilkan kesimpulan bahwa penggunaan metode ML-KNN dengan target multi-label menghasilkan nilai evaluasi performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan penggunaan metode decision tree , extra tree , dan K-NN. Penelitian [4] dengan menggunakan dataset yang sama memperoleh kesimpulan bahwa algoritma K-NN lebih baik jika dibandingkan dengan algoritma extra trees dengan akurasi yang diperoleh dengan menggunakan algoritma K-NN sebesar 89%.
Berdasarkan  penjelasan  di  atas  maka  akan  dilakukan  penelitian  guna  mengklasifikasi  data  pasien  penyakit kanker serviks menggunakan metode Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN) dan menganalisis bagaimana performa dari metode tersebut. Pada penelitian ini dataset yang digunakan berasal dari website UCI Machine Learning . Hal ini berdasarkan dari penelitian [4] yang digunakan sebagai rujukan yang mendeteksi data pasien yang  menderita  penyakit  kanker  serviks  menggunakan  metode  K-NN.  Pada  penelitian  [4] dataset yang digunakan memiliki data kelas 1 dan 0 yang tidak seimbang pada target labelnya, sehingga pada penelitian ini dilakukan resample  data berupa oversampling kelas  1  pada  kolom Biopsy lalu  dilakukan  klasifikasi menggunakan metode ML-KNN karena berdasarkan penelitian [6] diperoleh bahwa performa metode ML-KNN lebih baik daripada metode K-NN. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk melakukan klasifikasi menggunakan metode ML-KNN penyakit kanker serviks dan untuk mengetahui performa dari klasifikasi menggunakan metode ML-KNN pada penyakit kanker serviks.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan kerja dari penelitian ini adalah seperti berikut ini:

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293

## A. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan diperoleh dari website University California Irvine (UCI) Machine Leaning Repository yaitu Cervical Cancer (Risk Factor) dataset [7] yang berisikan data pasien ‘ Hospital Universitario de Caracas ’ yang bertempat di Caracas, Venezuela. Dataset terdiri dari informasi demografi, kebiasaan dan rekam medis dari 858 pasien  dengan  36  atribut. Dataset ini  juga  memiliki  multi-label  yang  setiap  pasiennya  dapat  terlibat  dalam beberapa label di waktu yang bersamaan. Tipe data pada tiap kolom yang terdapat pada dataset yang digunakan dapat dilihat pada table I berikut ini.
T ABEL I
T IPE DATA PADA TIAP KOLOM PADA DATASET Kolom Tipe Data Kolom Tipe Data Kolom Tipe Data Age Integer STDs (number) Boolean STDs: HPV Boolean Number of sexual partners Integer STDs: condylomatosis Boolean STDs: Number of diagnosis Integer First sexual intercourse Integer STDs: cervical condylomato- sis Boolean STDs: Time since first diagnosis Integer Number of pregnacies Integer STDs: vaginal condylomato- sis Boolean STDs: Time since last diagnosis Integer Smokes Boolean STDs: vulvo-perineal condy- lomatosis Boolean Dx: Cancer Boolean Smokes (years) Integer STDs: syphilis Boolean Dx: CIN Boolean Smokes (packs/year) Boolean STDs: pelvic inflammatory disease Boolean Dx: HPV Boolean Hormonal Contraceptives Boolean STDs: genital herpes Boolean Dx Boolean Hormonal Contraceptives (years) Integer STDs: molluscum conta- giosum Boolean Hinselmann (Label) Boolean IUD Boolean STDs: AIDS Boolean Schiller (Label) Boolean IUD (years) Integer STDs: HIV Boolean Citology (Label) Boolean STDs Boolean STDs: Hepatitis B Boolean Biopsy (Label) Boolean

## B. Pra-proses data
Setelah  dilakukan  pengambilan  data,  dilakukan  tahapan  pra-proses  data.  Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa proses yaitu pemeriksaan missing value , pemeriksaan duplicate data , pemeriksaan tipe data, dan resample data . Pemeriksaan missing  value dilakukan  agar  mengetahui  ada  atau  tidaknya  data  yang hilang  pada dataset yang digunakan. Missing  value dapat  mempengaruhi  hasil  penelitian  sehingga  akurasi  yang dihasilkan  tidak  optimal. Seperti penelitian yang telah dilakukan sebelumnya [8] untuk kolom yang memiliki missing value lebih dari 50% dihilangkan dan untuk tiap baris yang memiliki missing value lebih dari 2 atribut juga dihilangkan. Pemeriksaan duplicate  data dilakukan  untuk  mengetahui  pada dataset yang  digunakan  terdapat  data  yang duplikat  atau  tidak.  Hal  ini  karena  data  yang  duplikat  dapat  mempengaruhi  hasil  akhir  dari  penelitian  yang dilakukan. Adanya data yang duplikat juga menyebabkan penyimpanan yang digunakan menjadi lebih besar dan pemrosesan  yang  berjalan  akan  menjadi  lebih  lama  dibandingkan  dengan  tidak  adanya  data  yang  duplikat. Selanjutnya  dilakukan  pemeriksaan  tipe  data,  pada  tahap  ini  dilakukan  pemeriksaan  tipe  data  pada  tiap  kolom apakah  tipe  data  pada  tiap  kolom  tersebut  sudah  sesuai  atau  belum  dengan  deskripsi  yang  ada  di website  UCI Machine Learning .
Pada dataset yang digunakan terdapat 668 baris data, dengan empat label target yang setiap labelnya memiliki jumlah kelas yang tidak seimbang ( Imbalanced data ), hal ini diketahui dari rasio ketidakseimbangan pada masing- masing label. Rasio ketidakseimbangan dihitung dan menghasilkan rasio kelas 0 dan kelas 1 pada label Hinselmann sebesar 21,27; label Schiller sebesar 9,6; label Citology sebesar 16,13; dan label Biopsy sebesar 13,84. Sehingga dilakukan resample data berupa oversampling kelas 1 pada kolom Biopsy .

## C. Pembagian Data
Selanjutnya dataset yang telah di pra-proses sebelumnya akan dibagi menjadi 2 yaitu data latih dan data uji. Pada penelitian ini digunakan rasio 80:20 sehingga data latih sebanyak 80% dan data uji sebanyak 20%.

## D. Klasifikasi ML-KNN
Selanjutnya dilakukan klasifikasi dengan menggunakan metode Multi-Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN). ML- KNN yang merupakan penurunan dari algoritma K-Nearest Neighbor , ML-KNN pertama kali diusulkan oleh Zhi- hua  Zhou  dan  Minling  Zhang.  Algoritma  ML-KNN  adalah  algoritma  klasifikasi  multi-label  yang  mewarisi

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
stabilitas dan efisiensi yang tinggi dari algoritma K-NN, dan cocok untuk masalah klasifikasi multi-label dengan distribusi data yang kacau atau data yang memiliki lebih dari satu kelas atau label secara bersamaan [9].  ML-KNN masih perlu mencari k tetangga terdekat dari sampel uji dalam sampel pelatihan. Berbeda dengan K-NN, digunakan metode bayesian untuk  menghitung probabilitas 0  atau  1  untuk  setiap  label  data  dalam  proses  penentuan  label sampel uji dan menggunakan prinsip Maximum A Posteriori (MAP) untuk menentukan nilai akhir label. Langkah- langkah algoritma ML-KNN adalah sebagai berikut:
1. Hitung prior  probability P (𝐻 1 𝑙 ) dari  tiap  label  dari  data  latih  yang  nilainya  1.  Setelah  itu  hitung prior probability P( 𝐻 0 𝑙 ) dari tiap label dari data latih yang nilainya 0. Dengan persamaan sebagai berikut.
𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 𝑠+∑ 𝑦 ⃗ 𝑥𝑖 𝑛 𝑗=1 𝑠×2+𝑛 (1) 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 1 −  𝑃(𝐻 1 𝑙 ) (2)
Dengan 𝑦 𝑥 𝑖 adalah set label data ke-I, 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) adalah prior probability dari data latih yang berlabel l, 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) adalah prior probability dari data latih yang tidak berlabel l, s adalah parameter smoothing (bernilai 1), dan n merupakan banyaknya data latih.
2. Tentukan nilai K sebagai banyaknya jumlah tetangga terdekat lalu hitung jarak antara data uji dengan data latih  menggunakan  rumus Euclidean  distance .  Jika  x  adalah  data  uji,  y  adalah  data  latih,  dan  m  adalah jumlah atribut, maka rumus Euclidean distance sebagai berikut. 𝐸(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑚 𝑖=1 (3)
3. Hitung vektor keanggotaan untuk mengetahui banyaknya data tetangga dari data uji yang berlabel l dengan persamaan berikut ini.
𝐶 𝑥 (𝑙) =   ∑ 𝑦 𝛼 (𝑙) 𝛼∈𝑁(𝑥) (4)
Dengan 𝐶 𝑥 (𝑙) sebagai  banyaknya  data  tetangga  dari  x  yang  berlabel  l  dan 𝑁(𝑥) sebagai  himpunan  k tetangga terdekat dari x.
4. Hitung posterior probabilitas dari tiap label pada data tetangga yang bernilai 1 dan 0. Dengan persamaan berikut ini.
𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 𝑠+𝑐[𝑗] 𝑠×(𝑘+1)+∑ 𝑐[𝑗] 𝑘 𝑗=1 (5)
𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 𝑠+𝑐′[𝑗] 𝑠×(𝑘+1)+∑ 𝑐′[𝑗] 𝑘 𝑗=1 (6)
Dengan 𝐸 𝑗 𝑙 sebagai jumlah data j tetangga yang berlabel l, c[j] sebagai jumlah data tetangga yang bernilai 1 di label j, c'[j] sebagai jumlah data tetangga yang bernilai 0 di label j, dan k sebagai nilai k yang sudah ditentukan.
5. Setelah itu untuk mendapatkan label pada data uji 𝑦 𝑡 (𝑙) , dicari menggunakan Maximum a Posterior (MAP) berdasarkan posterior  probability yang  telah  diperoleh  sebelumnya.  Label  untuk  data  uji  diputuskan berdasarkan nilai MAP yang lebih besar. 𝑦 𝑡 (𝑙) dapat dicari dengan persamaan sebagai berikut. 𝑦 𝑡 (𝑙) = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑏∈{1,0} 𝑃(𝐻 𝑏 𝑙 |𝐸 𝐶 𝑥 (𝑙) 𝑙 ) (7)
Menggunakan bayesian rule , persamaan 2.8 dapat dituliskan menjadi.
𝑦 𝑡 (𝑙) = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑏∈{1,0} 𝑃(𝐻 𝑏 𝑙 ).𝑃(𝐸 𝐶 ⃗⃗ 𝑥(𝑙) 𝑙 |𝐻 𝑏 𝑙 ) 𝑃(𝐸 𝐶 ⃗⃗ 𝑥 𝑙 ) = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑏∈{1,0} 𝑃(𝐻 𝑏 𝑙 ). 𝑃(𝐸 𝐶 𝑥 (𝑙) 𝑙 |𝐻 𝑏 𝑙 ) (8)
Dengan 𝐸 𝐶 𝑥 (𝑙) 𝑙 sebagai jumlah tetangga terdekat yang berlabel l dan 𝑃(𝐻 𝑏 𝑙 ) sebagai prior probability dari data yang bernilai 0 atau 1 pada label l.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293

## E. Evaluasi
Pada klasifikasi multi-label, dibutuhkan pengukuran performa yang berbeda dengan pengukuran performa pada klasifikasi label tunggal. Dalam klasifikasi multi-label, kinerja tiap label target harus diperhitungkan [10]. Terdapat beberapa  perhitungan  evaluasi  untuk  klasifikasi  multi-label,  yaitu  dengan  melihat  nilai  dari hamming  loss dan akurasinya. Selain itu juga menggunakan confusion matrix untuk dicari nilai precision , recall , dan F-Measure/F1- Score .  Untuk  nilai precision , recall ,  dan f1-score terdapat  nilai  rata-rata  yang  berbeda  yaitu micro , macro ,  dan weighted . Rata-rata micro digunakan ketika ada kebutuhan untuk menimbang setiap kejadian atau prediksi secara merata. Rata-rata macro digunakan ketika semua label perlu diperlakukan sama untuk mengevaluasi kinerja kese- luruhan pengklasifikasi dan rata-rata weighted digunakan ketika terjadi ketidakseimbangan kelas [11].
Hamming  loss merupakan  perhitungan  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  banyaknya  kesalahan  pada  proses klasifikasi terhadap data yang diuji. Hamming loss direpresentasikan dengan Hloss(h) yang bila nilainya semakin kecil maka performa dari klasifikasi yang telah dilakukan semakin baik [4].
ℎ𝑙𝑜𝑠𝑠(ℎ) = 1 𝑁𝐿 ∑ ∑ |𝐼(𝑦 𝑗 (𝑖) ≠ 𝑦̂ 𝑗 (𝑖) )| 𝐿 𝑖=1 𝑁 𝑖=1 (10)
Dengan  N  sebagai  jumlah  banyaknya  data,  L  sebagai  jumlah  banyaknya  label, 𝑦 𝑗 (𝑖) sebagai  label  yang  benar untuk data ke i dan kelas ke j, dan 𝑦̂ 𝑗 (𝑖) sebagai label yang diprediksi untuk data ke i dan kelas ke j.
Akurasi merupakan perhitungan untuk mengetahui persentase label yang diklasifikasikan dengan benar terhadap jumlah  label  untuk  setiap  data.  Akurasi  dengan  nilai  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  bahwa  performa  model klasifikasi yang digunakan lebih baik [12].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 1 𝑛 ∑ | 𝑌 𝑖 ∩𝑌̂ 𝑌 𝑖 ∪𝑌̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (11)
Dengan  n  sebagai  banyaknya  sampel, 𝑌 𝑖 sebagai  label  yang  benar  untuk  data  ke  i,  dan 𝑌̂ 𝑖 sebagai  label  yang diprediksi untuk data ke i.
Confusion matrix memberikan ringkasan dari semua prediksi yang dibuat dan dibandingkan dengan nilai aktual yang  diharapkan. Dengan  menggunakan confusion  matrix ,  dapat  terlihat  dengan  jelas  prediksi  mana  yang  salah dan jenis kesalahan apa yang dibuat [13]. Confusion matrix dapat digunakan untuk menampilkan hasil evaluasi dari  pemodelan  algoritma.  Karena  pada dataset yang  digunakan  memiliki  ketidakseimbangan  kelas  pada  ke-4 kolom target label, maka evaluasinya menggunakan rata-rata weighted yang persamaan precision , recall , dan f1- score -nya seperti berikut ini.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 = ∑ |𝑦 𝑖 | 𝑇𝑃𝑖
𝑇𝑃𝑖+𝐹𝑃𝑖 𝑛 𝑖=1
∑ |𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (12)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 = ∑ |𝑦 𝑖 | 𝑇𝑃𝑖 𝑇𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖 𝑛 𝑖=1
∑ |𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (13)
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑒𝑑 = ∑ |𝑦 𝑖 | 2𝑇𝑃𝑖 2𝑇𝑃𝑖+𝐹𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖 𝑛 𝑖=1 ∑ |𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (14)
Dengan  TP  adalah True  Positive , FP  adalah False  Positive ,  FN  adalah False  Negative ,  n  sebagai  banyaknya label, dan yi sebagai jumlah bobot (TP + FN) pada label ke-i.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pra-proses Data
Pada dataset yang digunakan terdapat beberapa baris yang memiliki missing value lebih dari 2 atribut sehingga baris-baris  tersebut  dihilangkan  atau  dihapus  menggunakan tools  Microsoft  excel .  Saat  dilakukan  pemeriksaan kembali terhadap dataset yang digunakan, ternyata masih terdapat missing value pada beberapa kolom, sehingga dilakukan penghilangan/penghapusan terhadap kolom yang memiliki missing value lebih dari 50% dari total jumlah baris dataset .

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
Setelah  menghilangkan missing  value dari dataset ,  tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  pemeriksaan duplicate data pada tiap baris dataset . Setelah dilakukan pemeriksaan duplicate data , tidak ditemukan adanya duplicate row data pada dataset yang digunakan.
Selanjutnya  dilakukan  pemeriksaan  tipe  data  pada dataset yang  digunakan,  terdapat  beberapa  kolom  yang datanya memiliki tipe data yang tidak sesuai dengan deskripsi yang ada di UCI Machine Learning karena google collaboration kurang tepat saat membaca tipe data pada tiap kolom dari dataset yang di- import dari google sheet . Sehingga pada kolom-kolom tersebut diubah tipe datanya agar menyesuaikan dengan yang ada di UCI Machine Learning . Sehingga dataset yang digunakan ada sebanyak 668 data pasien dengan 34 atribut yang 4 di antaranya merupakan target label. Berikut ini data yang digunakan seperti pada table II.
T ABEL II
DATASET Age Number of Sexual Partners First Sexual Intercourse Number of Pregnacies Smokes Smokes (years) … Hinselmann Schiller Citology Biopsy 18 4 15 1 0 0 … 0 0 0 0 15 1 14 1 0 0 … 0 0 0 0 52 5 16 4 1 37 … 0 0 0 0 46 3 21 4 0 0 … 0 0 0 0 42 3 23 2 0 0 … 0 0 0 0 … … … … … … … … … … … 34 3 18 0 0 0 … 0 0 0 0 32 2 19 1 0 0 … 0 0 0 0 25 2 17 0 0 0 … 0 0 1 0 33 2 24 2 0 0 … 0 0 0 0 29 2 20 1 0 0 … 0 0 0 0
Setelah  dilakukan  pemeriksaan missing  value , duplicate  data ,  dan  tipe  data,  tahap  selanjutnya  dilakukan resample data . Resample data dilakukan karena dataset yang digunakan memiliki rasio data kelas 0 dan kelas 1 pada tiap labelnya tidak seimbang dan pada penelitian ini dilakukan oversampling kelas 1 pada kolom Biopsy .

## B. Klasifikasi ML-KNN
Dataset yang telah di pra-proses sebelumnya akan dibagi menjadi 2 yaitu data latih dan data uji. Pada penelitian ini digunakan rasio 80:20 sehingga data latih sebesar 80% yaitu sebanyak 996 data dan data uji sebesar 20% yaitu sebanyak  250  data.  Selanjutnya  pada  data  latih  dilakukan  pelatihan  metode  klasifikasi  multi-label  dengan menggunakan algoritma Multi Label K-Nearest Neighbor (ML-KNN). Data latih tersebut dicari kedekatan setiap data yang dihitung menggunakan rumus euclidean distance . Kedekatan setiap data dicari dengan nilai k yang sudah ditentukan yaitu K= 1, K = 3, K = 5, K = 7, dan K = 9.
Cara kerja dari algoritma ML-KNN yang digunakan dapat dilihat pada contoh yang menggunakan sebanyak 10 data latih yang telah dibagi. Selanjutnya akan dilakukan perhitungan jarak antara ke-10 data latih dengan data uji. Data latih yang digunakan seperti yang terlihat pada tabel III.
T ABEL III DATA LATIH Age Number of Sexual Partners First Sexual Intercourse Number of Pregnacies Smokes Smokes (years) … Hinselmann Schiller Citology Biopsy 20 1 18 1 0 0 … 1 1 0 1 19 1 17 1 0 0 … 0 0 0 0 25 3 17 2 0 0 … 1 1 1 1 … … … … … … … … … … … 21 1 17 2 0 0 … 1 1 0 1 28 2 19 2 0 0 … 1 1 0 1 26 3 19 2 0 0 … 1 1 1 0
Selanjutnya dilakukan penentuan label dari 1 contoh data uji yang belum diketahui labelnya, seperti yang terlihat pada tabel IV.
T ABEL IV DATA UJI Age Number of Sexual Partners First Sexual Intercourse Number of Pregnacies Smokes Smokes (years) … Hinselmann Schiller Citology Biopsy
28 3 15 3 0 0 …

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
Pada tabel IV, belum diketahui label untuk contoh data uji tersebut, maka labelnya akan dicari menggunakan perhitungan euclidean distance dengan rumus (3). Langkah-langkah algoritma ML-KNN adalah sebagai berikut. 1. Hitung prior probabilitasnya menggunakan rumus (1) dan (2). Perhitungan dari rumus-rumus tersebut akan diterapkan pada kolom Hinselmann seperti berikut ini.
𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 𝑠 + ∑ 𝑦 𝑥 𝑖 𝑛 𝑗=1 𝑠 × 2 + 𝑛 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 1 + 8 1 × 2 + 10
𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 9 12 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,75
𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 1 −  𝑃(𝐻 1 𝑙 ) 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 1 − 0,75 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,25
Begitu seterusnya sampai ke-4 label sudah dihitung. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel V di bawah ini.
T ABEL V H ASIL P ERHITUNGAN P RIOR P ROBABILITY Keterangan Hinselmann Schiller Citology Biopsy Prior Probabilitas 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,75 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,66
𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,42
𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,42 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,25 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,33 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,58 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,58
2. Tentukan nilai K sebagai banyaknya jumlah tetangga terdekat dari data uji terhadap data latih. Pada contoh ini akan menggunakan nilai K=3. Hitung jaraknya menggunakan rumus (3).
3. Selanjutnya  hitung  vektor  keanggotaan  untuk  mengetahui  banyaknya  data  tetangga  dari  data  uji  yang berlabel l dengan persamaan (4).
4. Selanjutnya  hitung posterior  probability dari  tiap  label  pada  data  tetangga  yang  bernilai  1  menggunakan rumus (5) dan 0 menggunakan rumus (6) seperti berikut.
𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 𝑠 + 𝑐[𝑗] 𝑠 × (𝑘 + 1) + ∑ 𝑐[𝑗] 𝑘 𝑗=1 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 1 + 3 1 × (3 + 1) + 3
𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 4 7 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,57
𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 𝑠 + 𝑐′[𝑗] 𝑠 × (𝑘 + 1) + ∑ 𝑐′[𝑗] 𝑘 𝑗=1 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 1 + 0 1 × (3 + 1) + 0
𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 1 4 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,25
Begitu seterusnya sampai ke-4 label sudah dihitung. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel VI di bawah ini.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
T ABEL VI H ASIL P ERHITUNGAN P OSTERIOR P ROBABILITY Keterangan Hinselmann Schiller Citology Biopsy Prior Probabilitas 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,75 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,66 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,42 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,42 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,25 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,33 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,58 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,58 Tetangga pertama 1 1 1 1 Tetangga kedua 1 1 0 1 Tetangga ketiga 1 1 0 1 Vektor keanggotaan 𝐶 𝑥 (𝑙) = 3 𝐶 𝑥 (𝑙) = 3 𝐶 𝑥 (𝑙) = 1 𝐶 𝑥 (𝑙) = 3 Posterior Probabilitas 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,57 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,57 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,4 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,57 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,25 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,25 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,5 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,25
5. Selanjutnya untuk menentukan label dari data uji dengan mencari Maximum a posteriori (MAP) digunakan rumus (8) seperti berikut.
𝑦 𝑡 (𝐻𝑖𝑛𝑠𝑒𝑙𝑚𝑎𝑛𝑛) = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑏∈{1,0} 𝑃(𝐻 𝑏 𝑙 ). 𝑃(𝐸 𝐶 𝑥 (𝑙) 𝑙 |𝐻 𝑏 𝑙 ) 𝑦 𝑡 (𝐻𝑖𝑛𝑠𝑒𝑙𝑚𝑎𝑛𝑛) = arg max 𝑃(𝐻 1 𝑙 ). 𝑃(𝐸 𝐶 𝑥 (𝑙) 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) 𝑦 𝑡 (𝐻𝑖𝑛𝑠𝑒𝑙𝑚𝑎𝑛𝑛) = 0,75 × 0,57 𝑦 𝑡 (𝐻𝑖𝑛𝑠𝑒𝑙𝑚𝑎𝑛𝑛) = 0,42
𝑦 𝑡 (𝐻𝑖𝑛𝑠𝑒𝑙𝑚𝑎𝑛𝑛) = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑏∈{1,0} 𝑃(𝐻 𝑏 𝑙 ). 𝑃(𝐸 𝐶 𝑥 (𝑙) 𝑙 |𝐻 𝑏 𝑙 ) 𝑦 𝑡 (𝐻𝑖𝑛𝑠𝑒𝑙𝑚𝑎𝑛𝑛) = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑃(𝐻 0 𝑙 ). 𝑃(𝐸 𝐶 𝑥 (𝑙) 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) 𝑦 𝑡 (𝐻𝑖𝑛𝑠𝑒𝑙𝑚𝑎𝑛𝑛) = 0,25 × 0,25 𝑦 𝑡 (𝐻𝑖𝑛𝑠𝑒𝑙𝑚𝑎𝑛𝑛) = 0,06
Dari perhitungan di atas diperoleh hasil maximum a posteriori (MAP) dari data yang bernilai 0 lebih besar dari  hasil maximum  a  posteriori  (MAP) dari  data  yang bernilai  1  dan untuk penentuan  label  dari  data  uji menggunakan  nilai  MAP  yang  paling  besar,  maka  data  uji  kolom Hinselmann bernilai  0.  Seperti  itu seterusnya sampai keseluruhan label dari data uji selesai ditentukan. Hasilnya seperti yang terlihat pada tabel VII berikut ini.
T ABEL VII H ASIL P ERHITUNGAN P OSTERIOR P ROBABILITY Keterangan Hinselmann Schiller Citology Biopsy Prior Probabilitas 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,75 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,66 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,42 𝑃(𝐻 1 𝑙 ) = 0,42
𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,25 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,33 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,58 𝑃(𝐻 0 𝑙 ) = 0,58 Tetangga pertama 1 1 1 1 Tetangga kedua 1 1 0 1 Tetangga ketiga 1 1 0 1 Vektor keanggotaan 𝐶 𝑥 (𝑙) = 3 𝐶 𝑥 (𝑙) = 3 𝐶 𝑥 (𝑙) = 1 𝐶 𝑥 (𝑙) = 3 Posterior Probabilitas 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,57 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,57 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,4 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 1 𝑙 ) = 0,57 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,25 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,25 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,5 𝑃(𝐸 𝑗 𝑙 |𝐻 0 𝑙 ) = 0,25
Maximum A Posteriori (MAP) Probabilitas 𝑦 𝑡 (𝑙) 1 = 0,42 𝑦 𝑡 (𝑙) 1 = 0,38 𝑦 𝑡 (𝑙) 1 = 0,16 𝑦 𝑡 (𝑙) 1 = 0,23 𝑦 𝑡 (𝑙) 0 = 0,06 𝑦 𝑡 (𝑙) 0 = 0,08 𝑦 𝑡 (𝑙) 0 = 0,29 𝑦 𝑡 (𝑙) 0 = 0,14 Label untuk data uji 1 1 0 1
Berdasarkan  tabel  VII,  diperoleh  label  untuk  data  uji  dengan  data  latih  sebanyak  10  baris  yaitu Hinselmann adalah 1, Schiller adalah 1, Citology adalah 0, dan Biopsy adalah 1. Karena waktu perhitungan yang lama, maka klasifikasi Multi-Label K-Nearest Neighbor diterapkan menggunakan Python untuk mempersingkat waktu kom- putasi dengan menggunakan nilai K=1, K=3, K=5, K=7, dan K=9.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293

## C. Evaluasi
Evaluasi dilakukan dengan melihat nilai hamming loss dan akurasi. Selain itu juga digunakan confusion matrix untuk dilihat nilai precision , recall , dan f-measure / f1-score . Karena dataset yang digunakan tidak seimbang untuk kelas 0 dan kelas 1-nya pada kolom Hinselmann , Schiller , Citology , dan Biopsy maka digunakan rata-rata weighted pada precision , recall , dan f1-score untuk evaluasinya. Evaluasi dilakukan dengan melihat perbandingan nilai K untuk mengetahui perbedaan performa dari setiap nilai K. Perbandingan nilai K bertujuan untuk mendapatkan nilai K yang optimal terhadap dataset.
1. Nilai K=1
Berikut ini tabel yang berisikan hasil confusion matrix klasifikasi menggunakan ML-KNN saat nilai K=1 untuk masing-masing label.
T ABEL VIII
C ONFUSION M ATRIX K LASIFIKASI ML-KNN SAAT NILAI K=1 Hinselmann Schiller Citology Biopsy True Positive 53 101 36 117 True Negative 191 137 202 124 False Positive 3 8 6 9 False Negative 3 4 6 0
Tabel  VIII  di  atas  merupakan Confusion  Matrix dari  klasifikasi ML-KNN  saat  nilai  K=1.  Dengan menggunakan  persamaan  10  sampai  persamaan  14,  diperoleh  nilai hamming  loss ,  akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted seperti tabel IX berikut ini.
T ABEL IX H ASIL NILAI HAMMING LOSS , AKURASI , PRECISION WEIGHTED , RECALL WEIGHTED , DAN F 1- SCORE WEIGHTED SAAT NILAI K=1 Evaluasi Hasil Nilai Hamming Loss 3,9% Akurasi 92% Precision Weighted 92% Recall Weighted 96% F1-Score Weighted 94%
Tabel IX di atas merupakan hasil nilai hamming loss , akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1- score weighted saat nilai K=1 dengan nilai hamming loss sebesar 3,9%, akurasi sebesar 92%, precision weighted sebesar 92%, recall weighted sebesar 96%, dan f1-score weighted sebesar 94%.
2. Nilai K=3
Berikut ini tabel yang berisikan hasil confusion matrix klasifikasi menggunakan ML-KNN saat nilai K=3 untuk masing-masing label.
T ABEL X C ONFUSION M ATRIX K LASIFIKASI ML-KNN SAAT NILAI K=3 Hinselmann Schiller Citology Biopsy True Positive 50 98 36 114 True Negative 193 139 203 125 False Positive 1 6 5 8 False Negative 6 7 6 3
Tabel  X  di  atas  merupakan Confusion  Matrix dari  klasifikasi ML-KNN  saat  nilai  K=3.  Dengan menggunakan  persamaan  10  sampai  persamaan  14,  diperoleh  nilai hamming  loss ,  akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted seperti tabel XI berikut ini.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
T ABEL XI H ASIL NILAI HAMMING LOSS , AKURASI , PRECISION WEIGHTED , RECALL WEIGHTED , DAN F 1- SCORE WEIGHTED SAAT NILAI K=3 Evaluasi Hasil Nilai Hamming Loss 4,2% Akurasi 92% Precision Weighted 94% Recall Weighted 93% F1-Score Weighted 93%
Tabel XI di atas merupakan hasil nilai hamming loss , akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1- score weighted saat nilai K=3 dengan nilai hamming loss sebesar 4,2%, akurasi sebesar 92%, precision weighted sebesar 94%, recall weighted sebesar 93%, dan f1-score weighted sebesar 93%.
3. Nilai K=5
Berikut ini tabel yang berisikan hasil confusion matrix klasifikasi menggunakan ML-KNN saat nilai K=5 untuk masing-masing label.
T ABEL XII
C ONFUSION M ATRIX K LASIFIKASI ML-KNN SAAT NILAI K=5 Hinselmann Schiller Citology Biopsy True Positive 53 101 36 117 True Negative 192 138 203 124 False Positive 2 7 5 9 False Negative 3 4 6 0
Tabel  XII  di  atas  merupakan Confusion  Matrix dari  klasifikasi ML-KNN  saat  nilai  K=5.  Dengan menggunakan  persamaan  10  sampai  persamaan  14,  diperoleh  nilai hamming  loss ,  akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted seperti tabel XIII berikut ini.
T ABEL XIII H ASIL NILAI HAMMING LOSS , AKURASI , PRECISION WEIGHTED , RECALL WEIGHTED , DAN F 1- SCORE WEIGHTED SAAT NILAI K=5 Evaluasi Hasil Nilai Hamming Loss 3,59% Akurasi 93% Precision Weighted 93% Recall Weighted 96% F1-Score Weighted 94%
Tabel XIII di atas merupakan hasil nilai hamming loss , akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted saat nilai K=5 dengan nilai hamming loss sebesar 3,59%, akurasi sebesar 93%, precision weighted sebesar 93%, recall weighted sebesar 96%, dan f1-score weighted sebesar 94%.
4. Nilai K=7
Berikut ini tabel yang berisikan hasil confusion matrix klasifikasi menggunakan ML-KNN saat nilai K=7 untuk masing-masing label.
T ABEL X IV C ONFUSION M ATRIX K LASIFIKASI ML-KNN SAAT NILAI K=7 Hinselmann Schiller Citology Biopsy True Positive 43 88 34 104 True Negative 192 138 203 124 False Positive 2 7 5 9 False Negative 13 17 8 13

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
Tabel  XIV  di  atas  merupakan Confusion  Matrix dari  klasifikasi ML-KNN  saat  nilai  K=7.  Dengan menggunakan  persamaan  10  sampai  persamaan  14,  diperoleh  nilai hamming  loss ,  akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted seperti tabel XV berikut ini.
T ABEL XV H ASIL NILAI HAMMING LOSS , AKURASI , PRECISION WEIGHTED , RECALL WEIGHTED , DAN F 1- SCORE WEIGHTED SAAT NILAI K=7 Evaluasi Hasil Nilai Hamming Loss 7,39% Akurasi 88% Precision Weighted 92% Recall Weighted 84% F1-Score Weighted 88%
Tabel XV di atas merupakan hasil nilai hamming loss , akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted saat nilai K=7 dengan nilai hamming loss sebesar 7,39%, akurasi sebesar 88%, precision weighted sebesar 92%, recall weighted sebesar 84%, dan f1-score weighted sebesar 88%.
5. Nilai K=9
Berikut ini tabel yang berisikan hasil confusion matrix klasifikasi menggunakan ML-KNN saat nilai K=9 untuk masing-masing label.
T ABEL XVI C ONFUSION M ATRIX K LASIFIKASI ML-KNN SAAT NILAI K=9 Hinselmann Schiller Citology Biopsy True Positive 41 86 32 100 True Negative 190 134 203 121 False Positive 4 4 5 12 False Negative 15 19 10 17
Tabel  XVI  di  atas  merupakan Confusion  Matrix dari  klasifikasi ML-KNN  saat  nilai  K=9.  Dengan menggunakan  persamaan  10  sampai  persamaan  14,  diperoleh  nilai hamming  loss ,  akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted seperti tabel XVII berikut ini.
T ABEL XVII H ASIL NILAI HAMMING LOSS , AKURASI , PRECISION WEIGHTED , RECALL WEIGHTED , DAN F 1- SCORE WEIGHTED SAAT NILAI K=9 Evaluasi Hasil Nilai Hamming Loss 9,3% Akurasi 84% Precision Weighted 89% Recall Weighted 81% F1-Score Weighted 85%
Tabel XVII di atas merupakan hasil nilai hamming loss , akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted saat nilai K=9 dengan nilai hamming loss sebesar 9,3%, akurasi sebesar 84%, precision weighted sebesar 89%, recall weighted sebesar 81%, dan f1-score weighted sebesar 85%.

## D. Hasil Evaluasi Klasifikasi Menggunakan ML-KNN
Berikut ini gambar visualisasi berisikan hasil evaluasi klasifikasi menggunakan metode ML-KNN.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
Gambar. 2. Visualisasi Evaluasi Klasifikasi ML-KNN saat nilai K=1, K=3, K=5, K=7, dan K=9.
Dari gambar 2 diketahui bahwa nilai K=5 memperoleh nilai hamming loss , akurasi, precision weighted , recall weighted , dan f1-score weighted yang lebih baik daripada nilai k lainnya yaitu dengan nilai hamming loss sebesar 3,59%, akurasi sebesar 93%, precision weighted sebesar 93%, recall weighted sebesar 96%, dan f1-score weighted sebesar 94%. .
Dibandingkan dengan penelitian [4] yang juga menggunakan metode ML-KNN, nilai hamming loss yang peroleh tidak lebih baik daripada yang diperoleh pada penelitian tersebut. Hal ini dapat disebabkan oleh penggunakan da- taset yang berbeda. Namun, apabila dibandingkan dengan penelitian [5] yang juga menggunakan dataset yang sama dengan penelitian ini dan menggunakan metode yang berbeda yaitu metode K-NN, diketahui bahwa pada penelitian ini  memperoleh  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  penelitian  tersebut,  sehingga  untuk dataset kanker  serviks  ini  diperoleh  hasil  evaluasi  yang  lebih  baik  dengan  klasifikasi  menggunakan  metode  ML-KNN dibandingkan dengan klasifikasi menggunakan metode K-NN.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1. Klasifikasi penyakit kanker serviks menggunakan metode ML-KNN dilakukan dengan melakukan perhi- tungan prior probability dari  tiap  label  pada data  latih  yang nilainya  1  dan  0.  Lalu  menentukan nilai  K sebagai  banyaknya  tetangga  terdekat,  yaitu  K=1,  K=3,  K=5,  K=7,  dan  K=9.  Setelah  itu  melakukan perhitungan  jarak  antara  data  uji  dengan data  latih  menggunakan  rumus euclidean  distance .  Berikutnya menghitung vektor keanggotaan untuk mengetahui banyaknya data tetangga dari data uji yang berlabel l. Selanjutnya melakukan perhitungan posterior probability dari tiap label pada data tetangga yang bernilai 1  dan  0.  Setelah  itu  untuk  menentukan  label  dari  data  uji,  dicari  menggunakan Maximum  a  posteriori (MAP). Label pada data uji diputuskan berdasarkan nilai MAP yang paling besar.
2. Klasifikasi penyakit kanker serviks menggunakan ML-KNN dengan melakukan oversampling pada kolom Biopsy diperoleh performa terbaiknya yaitu saat nilai K=5 dengan memperoleh nilai hamming loss sebesar 3,59%, akurasi sebesar 93%, precision weighted sebesar 93%, recall weighted sebesar 96%, dan f1-score weighted sebesar 94%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Praningki,  T.,  &  Budi,  I.  (2018).  Sistem  Prediksi  Penyakit  Kanker  Serviks  Menggunakan  CART,  Naive  Bayes,  dan  k-NN.  Creative  Information Technology Journal, 4(2), 83. https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i2.100.
[2] Global Cancer Observatory. (2020). Global Cancer Observatory Indonesia. Diakses tanggal 4 Oktober 2021. Site: https://gco.iarc.fr/today/data/factsheets/populations/360-indonesia-fact-sheets.pdf.
[3] Purwoastuti&Walyani. (2015). Ilmu Obstetri & Ginekologi Sosial untuk Kebidanan. Yogyakarta:Pustaka Baru Press.
[4] Dharma, A., Manalu, P., Sinaga, G. S., Siringoringo, R., Palangai, I. S., & Setiawan, K. (2020). Deteksi Pola Pasien Kanker Serviks dengan Algoritma Extra Trees dan K-Nearest Neighbor. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 3(1), 32-36.
[5] Dan Zhu, Hui Zhu, Ximeng Liu, Hui Li, Fengwei Wang, Hao Li, Dengguo Feng, CREDO: Efficient and privacy-preserving multi-level medical pre- diagnosis based on ML-kNN, Information Sciences, Volume 514, 2020, Pages 244-262, ISSN 0020-0255, https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.041.
[6] Li,  S.,  &  Ou,  J.  (2021).  Multi-Label  Classification  of  Research  Papers  Using  Multi-Label  K-Nearest  Neighbour  Algorithm.  Journal  of  Physics: Conference Series, 1994(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1994/1/012031.
[7] UCI Machine Learning. (2017). Site: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Cervical+cancer+%28Risk+Factors%29 .
3 ,9 4 ,2 3 ,5 9 7 ,3 9 9,3 92 92 93 88 84 92 94 93 92 89 96 93 96 84 81 94 93 94 88 85
K = 1 K = 3 K = 5 K = 7 K = 9

## PERFORMA  KLASIFIKASI ML-KNN
Hamming Loss (%)
Akurasi (%)
Precision  Weighted (%)
Recall  Weighted (%)

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 04, Desember 2022 : 1281 - 1293
[8] Aminah,  Siti  Hawa.  (2018).  Prediksi  Diagnosa  Kanker  Serviks  Berdasarkan  Informasi  Demografi,  Kebiasaan,  dan  Rekam  Medis  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine.  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Departemen  Sistem  Informasi,  Fakultas  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi. Surabaya: Departemen Sistem Informasi.
[9] Yu, C., Wu, H., Liu, H. (2020). Smart Device Recognition: Ubiquitous Electric Internet of Things. Germany: Springer Singapore.
[10] Ceylan, Z., & Pekel, E. (2017). BAT algorithm for Cryptanalysis of Feistel cryptosystems. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 3(2), 82. https://doi.org/10.18201/ijisae.82426.
[11] Kumar, Ajitesh. (2020, September 4). Vitalflux. Diakses pada 2 Juni 2022. Site: https://vitalflux.com/micro-average-macro-average-scoring-metrics- multi-class-classification-python/.
[12] Tarekegn, A.  N.,  Giacobini, M.,  & Michalak,  K.  (2021).  A  review  of  methods  for  imbalanced  multi-label classification.  Pattern  Recognition,  118, 107965. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.107965.).
[13] Brownlee, Jason. Master Machine Learning Algorithms: Discover How They Work and Implement Them From Scratch. (2016). United States: Machine Learning Mastery.