Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.1,  Februari 2022

## IMPLEMENTASI ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DALAM MENDETEKSI PENYAKIT HATI (LIVER)
Irmawati 1* , Kudiantoro Widianto 2 , Faruq Aziz 3 , Achmad Rifai 4 , Ami Rahmawati 5
Program Studi Ilmu Komputer 12345
Fakultas Teknik dan Informatika 12345
Universitas Bina Sarana Informatika 12 , Universitas Nusa Mandiri 345 irmawati.iat@bsi.ac.id 1 ,  kudiantoro.kdw@bsi.ac.id 2 , faruq.fqs@nusamandiri.ac.id 3 , achmad.acf@nusamandiri.ac.id 4 , ami.amv@nusamandiri.ac.id 5
Received: December 15, 2021 . Revised: January 15, 2022 . Accepted: January 23, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.1 (2022), pp 193-198
Abstrak: Penyakit  hati  akut  dapat  mempengaruhi  fungsi  hati,  tetapi  dapat  mengidentifikasi gejala  klinis  dan  fisik  pasien.  Salah  satu  masalah  yang  dihadapi  masyarakat  saat  ini  adalah keterlambatan  pengobatan  pasien  penyakit  liver,  kebanyakan  pasien  tidak  melakukan pemeriksaan  sendiri  sampai  ditemukan  stadium  lanjut.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut, diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  menentukan  apakah  seseorang  merupakan  penderita penyakit  hati,  sehingga  dapat  melakukan  pemeriksaan  rutin  sesegera  mungkin  dan memungkinkan  pasien  penyakit  hati  untuk  mendapatkan  pengobatan  tepat  waktu.  Sistem dapat  menghasilkan  klasifikasi  dengan  bantuan  algoritma  data  mining.  Dalam  makalah  ini, Pasien  Hati  telah  diselidiki  menggunakan  model  Artificial  Neural  Network  untuk memprediksi seseorang Pasien Hati atau tidak dan analisis menggunakan ANN dengan Python digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  input  berdasarkan  data  dalam  literature  dan mendapat hasil akurasi sebesar 74%.
Kata kunci: Data Mining, Artificial Neural Network, Penyakit Hati
Abstract: Acute  liver  disease  can  affect  liver  function,  but  can  identify  the  patient's  clinical and physical symptoms. One of the problems faced by society today is the delay in treatment of  liver  disease  patients,  most  patients  do  not  carry  out  self-examination  until  an  advanced stage  is  found.  To  overcome  this  problem,  we  need  a  system  that  can  determine  whether  a person  is  a  patient  with  liver  disease,  so  that  they  can  carry  out  routine  checks  as  soon  as possible  and  allow  liver  disease  patients  to  get  timely  treatment.  The  system  can  generate classification with the help of data mining algorithms. In this paper, Liver Patients have been investigated  using  an  Artificial  Neural  Network  model  to  predict  a  Liver  Patient  or  not  and analysis using ANN with Python was used to determine the effect of input variables based on data in the literature and obtained an accuracy of 74%.
Keywords: Data Mining, Artificial Neural Network, Liver Disease

## I. PENDAHULUAN
Hati memiliki fungsi yang krusial, yaitu pusat metabolisme yang berfungsi untuk menjaga kebutuhan otak dan  sebagai  filter  darah  dari  zat-zat  yang  berbahaya  yang  datang  dari  usus.  Ketidaksesuaian  fungsi  hati  akan menimbulkan  berbagai  macam  penyakit.  Macam-  macam  penyakit  hati  yaitu  liver,  hepatitis,  kanker  hati,  dan sirosis  hati  [1].  Penyakit  hati  yang  sudah  akut  akan  mempengaruhi  fungsi-fungsi  hati,  tetapi  penyakit  hati tersebut dapat di ketahui gejala klinis maupun fisik yang timbul pada pasien. Gejala klinis dapat diketahui dari
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.1,  Februari 2022
apa yang di rasakan pasien, sedangkan gejala fisik dapat di ketahui dari keadaan tubuh pasien. Gejala penyakit hati  ada  banyak  dan  kompleks,serta  penyakit  hati  memiliki  kemiripan  gejala  dengan  beberapa  penyakit  [2]. Salah satu masalah yang dihadapi masyarakat saat ini adalah keterlambatan pengobatan bagi penderita penyakit hati, sebagian besar penderita tidak melakukan pemeriksaan sendiri sampai ditemukan stadium lanjut. Mahalnya biaya pemeriksaan dan jaringan terdiagnosis penyakit kronis menjadi penyebab utamanya [3]. Untuk mengatasi permasalahan  tersebut  maka  diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  menentukan  apakah  seseorang  merupakan penderita  penyakit  hati,  sehingga  dapat  dilakukan  pemeriksaan  rutin  secara  dini,  sehingga  penderita  penyakit hati dapat segera diobati. Sistem dapat menghasilkan klasifikasi dengan bantuan algoritma data mining
Seiring dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi, kehadiran cabang ilmu baru di bidang komputer data mining telah menarik banyak perhatian dalam dunia sistem informasi. Klasifikasi adalah teknik data mining yang terdiri dari aliran proses ganda. Pada langkah pertama pengklasifikasinya adalah dilatih menggunakan dataset pelatihan, sedangkan pengklasifikasi sedang diuji untuk kapasitas prediksinya di detikfase menggunakan  sampel  yang  berbeda  dari  set  tes  [4].  Berdasarkan  mekanisme  pembelajaran,  klasifikasi  di bedakan  menjadi  supervised  dan  unsupervised.  Supervised  diimplementasikan  oleh  set  label  yang  ditentukan sebelumnya dalam set pelatihan. Fungsi dipetakan untuk yang baru tidak terlihat data untuk memprediksi label. Sedangkan  unpservised  mengidentifikasi  pola  yang  hilang  atau  tersembunyi  dalam  data  tidak  berlabel  tanpa label  apa  pun.  Mereka  biasanya  digunakan  untuk  pengurangan  dimensi  ruang  fitur.[5]  Tujuan  penelitian  ini untuk  dapat  mengklasifikasikan  pasien  terkena  penyakit  hati  berdasarkan  gejala  klinis  maupun  fisik.  Pada penelitian  sebelumnya,  ada  beberapa  solusi  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan,  yaitu dengan  menerapkan  algoritma  klasifikasi.  Penelitian  ini  menggunakan  penambahan  satu  algoritma  yaitu Artificial Neural Network .

## II. METODE DAN MATERI
3.1. Dataset
Dataset  ini  menggunakan  dataset  dari  https://www.kaggle.com/uciml/indian-liver-patient-records. Kumpulan data ini berisi 583 yang mana 416 catatan pasien hati dan 167 catatan pasien non-hati dikumpulkan dari Timur  Laut  Andhra  Pradesh,  India.  Kolom  ”Dataset”  adalah  label  kelas  yang  digunakan  untuk  membagi kelompok  menjadi  pasien  hati  (penyakit  hati)  atau  tidak  (tidak  ada  penyakit).  Kumpulan  data  ini  berisi  441 catatan  pasien  laki-laki  dan  142  catatan  pasien  perempuan  lalu    untuk  setiap  pasien  yang  usianya  melebihi  89 terdaftar sebagai yang berusia ”90”. Untuk deskripsi pada dataset sendiri dapat dilihat pada tabel I berikut:
Tabel 1. Deksripsi Data No Nama Atribut Tipe Deskripsi 1 Age Numerik Usia Pasien yang Tidak dan Terkena Penyakit Liver 2 Gender Objek Berisi Keterangan Pria dan Wanita 3 Total_Bilirubin Float Total bilirubin 4 Direct_Bilirubin Float Bilirubin langsung 5 Alkaline_Phosph otase Numerik Alkali Fosfotase 6 Alamine_Aminot ransferase Numerik Alamine Aminotransferase 7 Aspartate_Amino transferase Numerik Aspartate Aminotransferase 8 Total_Protiens Float Total Protein 9 Albumin Float Albumin 10 Albumin_and_Gl obulin_Ratio Float Rasio Albumin dan Globulin
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.1,  Februari 2022
11 Dataset Numerik Dataset: field yang digunakan untuk membagi data menjadi dua set (pasien dengan penyakit hati, atau tidak ada penyakit)

## 3.2. Eksplorasi Data
Tools  yang  digunakan  penulis  merupakan  python  yang  sudah  terautomasi  dengan  Kaggle  dan  sebagai langkah  awal  analisis  data  yang  ditanamkan  meringkas  data  dan  mengamati  pola  awal  di  data  dan  atribut  ini dikenal  sebagai  Eksplorasi  Data.  Berbagai  teknik  visualisasi  seperti  histogram  dan  plotting  juga  tabel  korelasi untuk mengidentifikasi dataset.
Pada Gambar 1 akan terlihat pembagian dari dataset yang mana dataset ini imbalance (terdapat pasien liver ±71%, dan hanya kisaran 28% dataset untuk pasien sehat).
Gambar 1. Keterangan Dataset
Dari dataset yang terdata diketahui > 21 tahun sebesar 91%, <21 tahun ada 0.8% dan 0.2% merupakan pasien > 89 tahun. Lalu pada Gambar 2 dapat terlihat distribusi data berdasar jenis kelamin

## Gambar 2. Distribusi Dataset Berdasar Jenis Kelamin
Terdapat  92  pasien  liver  berjenis  kelamin  wanita,  324  berjenis  kelamin  pria,  lalu  untuk  pasien  sehat terdapat 50 pasien sehat (tidak kena liver) berjenis kelamin  wanita dan 117  pasien sehat berjenis kelamin pria sebagaimana terlihat pada Gambar 3.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.1,  Februari 2022
Gambar 3. Distribusi Kondisi Pasien
3.3. Preprocessing Data Untuk mengoptimalkan komputasi, penulis melakukan beberapa pre-processing, yaitu:
1. Menghapus  nilai  yang  kosong  Dalam  dataset  terdapat  4  nilai  yang  kosong  pada  fitur  ’Albumin-and- GlobulinRatio’ dengan diganti jadi nilai rata-rata.
2. Encoding data Kemudian dilakukan ubah tipe data dari nominal menjadi numerik untuk fitur ’Gender’ yang mana Male = 1, Female = 0
3. Melakukan standarisasi pada atribut sebelum melakukan algoritma

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
Sebelum  melakukan  perhitungan  algoritma,  penulis  membagi  terlebih  dahulu  dataset  80%  untuk training dan  20%  untuk testing dengan  teknik  random.  Layer  yang  kami  gunakan  sebanyak  5  layer  untuk  menentukan pasien  liver  atau  bukan  dengan  optimizer AdaGradient dan  learning_rate  0.001  dengan  aktifasi  Relu.  Nilai akurasinya  akan  naik  turun  sampai  akhirnya  menjadi  converged.  Hasil  akurasi  bisa  berbeda  tergantung komputer, namun tidak akan terlampau jauh. Sebagaimana terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Layer Pada ANN Yang Digunakan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.1,  Februari 2022
Epoch  yang digunakan  sebanyak 100. Tidak ada ketentuan khusus batch dan epoch, disini digunakan parameter batch_size=10, artinya kita lakukan forward dan back propagation setiap 10 baris data yang diproses. Kita tentukan jumlah epochs sebanyak 100 kali.
Pada  Gambar  5  dibawah  kita  bisa  melihat  kita  berada  di  epoch  ke  berapa  dan  nilai  akurasi  (paling kanan) untuk setiap epochnya.

## Gambar 5. Hasil Evaluasi Model
Karena  kita  sebelumnya  menggunakan  fungsi  sigmoid  saat  menggunakan  activation  function,  maka muncul probabilitas namun karena yang kita butuhkan bukanlah probabilitas, melainkan dua nilai antara 0 dan 1,  maka  kita  konversi  nilai  probabilitas  ini.  Nilai  probabilitas  >  0.5  akan  bernilai  1  (True),  dan  sebaliknya bernilai 0 (False), pada Gambar 6 merupakan hasil algoritma dengan dataset prediksi.

## Gambar 6. Laporan Klasifikasi Algoritma

## IV. KESIMPULAN
Hati  merupakan  organ  tubuh  penting  yang  membentuk  penghalang  penting  antara  darah  gastrointestinal yang mengandung sejumlah besar racun dan antigen dalam tubuh. Kerusakan organ ini adalah penyebab utama penyakit  dan  kematian.  Dalam  makalah  ini,  Pasien  Hati  telah  diselidiki  menggunakan  model  ANN  untuk memprediksi cuaca seseorang Pasien Hati atau tidak dan analisis menggunakan ANN dengan Python digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel input berdasarkan data dalam literature dan mendapat hasil akurasi sebesar 74% sebagai mana tertera pada Gambar 6.

## REFERENASI
[1] C. N. Prabiantissa, “Klasifikasi pada Dataset Penyakit Hati Menggunakan Algoritma Support Vector Machine, K-NN, dan Naïve Bayes,” no. 1, pp. 19–24, 2021.
[2] G. Putra Suwandi, N. Hidayat, and Suprapto, “Sistem Diagnosis Penyakit Mata Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 582–586, 2019.
[3] C. Y. Gobel, “Sistem  Pakar  Penyakit Liver Menggunakan K-  Nearest Neighbors Algoritm Berbasis Website,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 152–159, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.296.152-159.
[4] C. Liang and L. Peng, “An automated diagnosis system of liver disease using artificial immune and genetic algorithms,” J. Med. Syst. , vol. 37, no. 2, 2013, doi: 10.1007/s10916-013-9932-9.
[5] M.  M.  Musleh,  E.  Alajrami,  A.  J.  Khalil,  B.  S.  Abu-nasser,  A.  M.  Barhoom,  and  S.  S.  Abu-naser, “Predicting Liver Patients using Artificial Neural Network,” vol. 3, no. 10, pp. 1–11, 2019.
[6] A.  P.  Ayudhitama  and  U.  Pujianto,  “Analisa  4  Algoritma  Dalam  Klasifikasi  Liver  Menggunakan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.1,  Februari 2022
Rapidminer,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 2, pp. 1–9, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i2.274.
[7] M. Hassoon, M. S. Kouhi, M. Zomorodi-Moghadam, and M. Abdar, “Rule Optimization of Boosted C5.0 Classification Using Genetic Algorithm for Liver disease Prediction,” 2017 Int. Conf. Comput. Appl. ICCA 2017 , pp. 299–305, 2017, doi: 10.1109/COMAPP.2017.8079783.
[8] K.  Thirunavukkarasu,  A.  S.  Singh,  M.  Irfan,  and  A.  Chowdhury,  “Prediction  of  liver  disease  using classification  Algorithms,” 2018  4th  Int.  Conf.  Comput.  Commun.  Autom.  ICCCA  2018 ,  no.  July 2020, pp. 1–3, 2018, doi: 10.1109/CCAA.2018.8777655.
[9] M.  Banu  Priya,  P.  Laura  Juliet,  and  P.  R.  Tamilselvi,  “Performance  Analysis  of  Liver  Disease Prediction Using Machine  Learning  Algorithms,” Int.  Res.  J.  Eng.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  206– 211, 2018, [Online]. Available: www.irjet.net.
[10] M. Abdar, M. Zomorodi-Moghadam, R. Das, and I. H. Ting, “Performance analysis of classification algorithms on early detection of liver disease,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  67,  pp.  239–251,  2017,  doi: 10.1016/j.eswa.2016.08.065.
[11] M. S. D. Dr. S. Vijayarani1, “Liver Disease Prediction using SVM and Naïve Bayes Algorithms,” Int. J. Sci. Eng. Technol. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 816–820, 2015.
[12] N. Nahar and F. Ara, “Liver Disease Prediction by Using Different Decision Tree Techniques,” Int. J. Data Min. Knowl. Manag. Process , vol. 8, no. 2, pp. 01–09, 2018, doi: 10.5121/ijdkp.2018.8201.
[13] S. Sontakke, J. Lohokare, and R. Dani, “Diagnosis of liver diseases using machine learning,” 2017 Int. Conf. Emerg. Trends Innov. ICT, ICEI 2017 , pp. 129–133, 2017, doi: 10.1109/ETIICT.2017.7977023.
[14] A.  K.  M.  S.  Rahman,  F.  M.  Javed  Mehedi  Shamrat,  Z.  Tasnim,  J.  Roy,  and  S.  A.  Hossain,  “A comparative study on liver disease prediction using supervised machine learning algorithms,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 8, no. 11, pp. 419–422, 2019.
[15] N.  Musyaffa  and  B.  Rifai,  “Model  Support  Vector  Machine  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization Untuk Prediksi Penyakit Liver,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. Dan Teknol. Komputer) , vol. 3, no. 2, pp. 189–194, 2018, doi: https://doi.org/10.33480/jitk.v3i2.