## ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA MLPCLASSIFIER DAN DECISION TREE CLASSIFICATION PADA SISTEM INSPEKSI ALAT KESEHATAN
Mukhlis Maulana Al-Fakih, Ibrahim Lammada Teknik Elektro, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia mukhlis.maulanaalf@gmail.com

## ABSTRAK
Teknik  pemeriksaan  manual  melibatkan  penggunaan  mekanisme push  button ,  sedangkan  pendekatan otomatis menggunakan Smart Camera untuk melakukan pemeriksaan kualitas pada alat suntik. Namun demikian, beberapa  produk  jarum  suntik  berukuran  sangat  kecil  sehingga  menyulitkan  pemeriksaan  manual.  Tidak diragukan lagi, korporasi menginginkan produknya bebas dari cacat apa pun. Klasifikasi merupakan suatu bentuk analisis  data  yang  membantu  individu  dalam  menentukan  label  kelas  dari  sampel  yang  ingin  diklasifikasi. Klasifikasi  adalah  suatu supervised  learning yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  korelasi  antara  kualitas masukan  dan  atribut  tujuan.  Tujuan  utama  klasifikasi  adalah  untuk  meningkatkan  ketergantungan  hasil  yang diperoleh dari data. Temuan evaluasi model menunjukkan bahwa metode MLPClassifier memperoleh nilai akurasi sebesar  0,9506,  sedangkan  algoritma Decision  Tree  Classification memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  0,8827. Akibatnya, algoritma MLPClassifier menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan Decision Tree Classification .  Untuk  meningkatkan  performa  model,  disarankan  untuk  menyempurnakan  parameter  selama langkah pelatihan penelitian, sehingga menghasilkan keluaran model yang lebih baik.
Kata kunci :  MLPClassifier, Decision Tree Classification, Confusion Matrix, Pengolahan Citra Digital.

## 1. PENDAHULUAN
PT  Nipro  Indonesia  Jaya  adalah  perusahaan manufaktur Jepang yang bergerak di bisnis kesehatan. Barang-barang yang diproduksi meliputi jarum suntik, infus,  dan  berbagai  hal  lainnya.  Perusahaan  ini menggunakan  dua  metode  pemeriksaan  kualitas produk  yang  berbeda:  manual  dan  otomatis.  Teknik pemeriksaan  manual  menggunakan  mekanisme push button ,  sedangkan  proses  otomatis  menggunakan Smart camera untuk melakukan pemeriksaan kualitas pada  alat  suntik.  Namun  demikian,  beberapa  produk jarum  suntik  berukuran  sangat  kecil  sehingga menyulitkan  pemeriksaan  manual.  Tidak  diragukan lagi,  korporasi  menginginkan  produknya  bebas  dari cacat  apa  pun.  Produksi  skala  besar  memerlukan tingkat  fokus  dan  presisi  yang  signifikan.  Masalah dengan  sistem  pemeriksaan  otomatis  terletak  pada kurangnya  fleksibilitas  dan  terbatasnya  kemampuan untuk  memeriksa  item  tertentu  saja.  Jika  seseorang ingin  memeriksa  produk  produksi  yang  berbeda, pembelian  peralatan  baru  menjadi  perlu.  Perolehan instrumen  tersebut  harus  dilakukan  secara  teliti  dan dengan biaya yang cukup besar [1].
Klasifikasi merupakan suatu bentuk analisis data yang  membantu  individu  dalam  menentukan  label kelas dari sampel yang ingin diklasifikasi. Klasifikasi adalah  suatu  bentuk supervised  learning yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara kualitas  masukan  dan  atribut  target.  Tujuan kategorisasi adalah untuk meningkatkan ketergantungan  hasil  yang  diperoleh  dari  data  [2]. Klasifikasi  adalah  teknik  penambangan  data  yang digunakan  untuk  menganalisis  kumpulan  data  yang
signifikan. Metode klasifikasi memberikan kemampuan  untuk  memprediksi  kelas  dari  data  yang tidak  terklasifikasi.  Masalah  penelitian  utama  yang berkaitan dengan hasil klasifikasi melibatkan penilaian kesalahan  klasifikasi  dan  kemanjuran  prediksi. Klasifikasi  dan  prediksi  adalah  dua  metode  analisis data  yang  dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  pola signifikan dalam kategori data atau untuk meramalkan pola  data  di  masa  depan.  Gambar  1  menampilkan kerangka  klasifikasi.  Gambar  ini  mengilustrasikan sekumpulan  data  pelatihan  (x,  y)  yang  digunakan untuk  membuat  model.  Model  tersebut  kemudian digunakan  untuk  memprediksi  kelas  data  uji  (x,  ?), sehingga  menentukan kelas  y  yang sesuai untuk data uji (x, ?). Struktur yang digambarkan pada Gambar 1 memiliki  dua  langkah  proses  yang  berbeda,  yaitu induksi  dan  deduksi.  Induksi  adalah  tahapan  penting dalam  membangun  model  klasifikasi  menggunakan data  pelatihan  yang  disediakan.  Ini  juga  dikenal sebagai  proses  pelatihan.  Deduksi,  di  sisi  lain, melibatkan penerapan model untuk menguji data guna menetapkan kelas yang akurat. Proses ini disebut juga dengan proses prediksi [3].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengevaluasi  dan  membandingkan  efektivitas  dua algoritma  klasifikasi  yaitu MLPClassifier dan Decision Tree Classification pada Sistem Pemeriksaan Alat Kesehatan. Sistem ini menggunakan pengolahan citra  digital  untuk  memeriksa  area  di  dalam  kotak pembatas menggunakan deteksi tepi. Selanjutnya, luas di dalam kotak pembatas diubah menjadi satuan cm2 dan  dilakukan  klasifikasi.  gunakan  kedua  algoritma ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Paper  [13]  mengkaji  perbandingan  antara algoritma MLPClassifier dan K-Nearest  Neighbor dalam mengklasifikasikan jenis migrain. Pemanfaatan algoritma  Multilayer  Perceptron dan K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi  migrain diharapkan dapat memudahkan  pengkategorian  jenis  migrain  secara tepat  dan  akurat  berdasarkan  gejalanya.  Kategorisasi yang akurat sangat penting bagi profesional kesehatan untuk  meresepkan  pengobatan  yang  sesuai  untuk penderita  migrain,  berdasarkan  bentuk  spesifik migrain yang mereka alami.
Paper  [14]  mengeksplorasi  penerapan  jaringan saraf tiruan untuk tujuan mengklasifikasikan keluhan. Teknik  yang  umum  digunakan  untuk  klasifikasi  teks meliputi Naive  Bayes  Classifier (NBC), Support Vector  Machine (SVM),  dan Neural  Networks . Megawati  (2015)  melakukan  penelitian  sebelumnya tentang klasifikasi teks memanfaatkan algoritma SVM dengan  LAPOR!.  Reyhana  dan  Fithriasari  (2018) melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode Artificial Neural Network (ANN) untuk menganalisis sentimen  pembangunan  infrastruktur  di  Surabaya. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kinerja  metode Artificial  Neural  Network (ANN)  mengungguli Support Vector Machine (SVM) dalam hal klasifikasi. Paper  [15]  mengkaji  tentang  penerapan  teknik klasifikasi  untuk  mengidentifikasi  barang  cacat  pada PT.  Shuangying  Internasional  Indonesia.  Dalam pemodelan  validasi  silang,  terdapat  dua  komponen: tahap  pelatihan,  yang  menggunakan  algoritma klasifikasi  Pohon  Keputusan,  dan  tahap  pengujian, yang  melibatkan  penerapan  model  ke  data  pengujian menggunakan fitur Terapkan Model. Fitur Performance kemudian digunakan untuk menampilkan  tabel  konfusi  yang  memberikan  hasil akurasi, recall, presisi, dan nilai AUC.
Paper [16] membahas teknik pemrosesan gambar digital yang digunakan dalam identifikasi dini kanker. Sistem  ini  menggunakan  teknik  pengolahan  citra berwarna dengan menganalisis ruang warna RGB dan melakukan  segmentasi  citra  menggunakan Edge Detection .  Sistem  ini  juga  menyertakan Graphical User Interface (GUI) untuk memfasilitasi representasi hasil  yang  diperoleh  dan  meningkatkan  interaktivitas tampilan  sistem.  Tujuan  dari  sistem  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  keberadaan  SSK  ( Specific  Signal Keying )  dan  IVA  ( Instantaneous  Value  of  Arrival ) positif atau IVA negatif.

## 2.1. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  mengkategorikan  data ke  dalam  kelompok  yang  berbeda.  Mirip  dengan proses penyortiran buah, kami mengkategorikan apel, jeruk,  dan  pisang  menurut  ciri  khasnya.  Prosedur  ini dapat  dicapai  melalui  kecerdasan  buatan  (AI)  yang dikenal  sebagai machine  learning . Machine  learning dapat diibaratkan sebagai instruktur yang menganalisis sampel  data  historis.  Ketika  AI  mempelajari  lebih banyak contoh, kemampuannya untuk
mengidentifikasi data baru meningkat, menjadikannya lebih pintar [4].

## 2.2. Alat Kesehatan
Dengan mengelola logistik alat kesehatan secara efektif,  termasuk  mempertimbangkan  secara  matang kebutuhan  yang  direncanakan,  menentukan  prioritas, perencanaan pembangunan, dan mengevaluasi manfaat  pelayanan  kesehatan  di  rumah  sakit,  maka RSUD  Padang  Pariaman  akan  meningkatkan  proses pengadaan alat kesehatannya secara signifikan. Untuk mencapai  keberhasilan  dalam  perencanaan,  sangat penting  untuk  mendapatkan  dukungan  dari  semua pihak yang terlibat. Rencana yang dilaksanakan tanpa konsensus  mungkin akan  mengalami kesulitan dalam mendapatkan  dukungan  dan  dapat  menyebabkan kurang lancarnya implementasi [5].

## 2.3. Machine Learning
Machine  learning  dapat  diterapkan  dalam industri kesehatan untuk mengidentifikasi kemungkinan  diabetes  melitus  pada  ibu  hamil. Berbagai artikel penelitian telah menggunakan teknik machine  learning  di  bidang  perawatan  kesehatan. Sebuah  penelitian  sebelumnya  menemukan  suatu kondisi medis yang ditandai dengan peningkatan kadar gula  darah  akibat  produksi  insulin  yang  tidak mencukupi  atau  gangguan  aktivitas  reseptor  insulin. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  uji  coba  yang dilakukan pada 8 pasien, sistem menunjukkan tingkat akurasi  sebesar  62,5%  dalam  mendiagnosis  kondisi menggunakan informasi dan gejala faktual. Selain itu, sistem  mencapai  tingkat  akurasi  100%  dalam menganalisis  kadar  gula  darah.  Dengan  demikian, dapat disimpulkan bahwa diabetes melitus merupakan penyakit  berbahaya  yang  memerlukan  tindakan proaktif untuk pencegahan dan intervensi segera [6].

## 2.4. Artificial Neural Network
Langkah  kategorisasi  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  pendekatan  ANN  yang  merupakan subdivisi dari AI ( Artificial Intelligence ) yang pertama kali  diperkenalkan  pada  tahun  1943  oleh  ahli neurofisiologi  Waren  McCulloch  dan  ahli  logika Walter Pits.
Dimodelkan  setelah  otak  manusia,  jaringan syaraf  tiruan  (JST)  terdiri  dari  banyak  neuron  yang saling  berhubungan.  ANN,  atau  Jaringan  Syaraf Tiruan,  mencakup  beberapa  kata  kunci,  termasuk bobot, lapisan, lapisan neuron, masukan, keluaran, dan lapisan tersembunyi.
Bobot  mengacu  pada  representasi  numerik  dari kekuatan koneksi antara neuron dan neuron lain, yang digunakan  untuk  memproses  dan  mengirimkan  data dari  satu  lapisan  jaringan  saraf  ke  lapisan  lainnya. Lapisan  neuron  terdiri  dari  beberapa  neuron  yang disusun dalam lapisan bertumpuk. Transmisi informasi  dari  lapisan  masukan  ke  lapisan  keluaran, melewati  lapisan  perantara,  disebut  sebagai  lapisan tersembunyi.  Informasi  mengacu  pada  data  masukan
yang  dikirimkan  oleh  neuron  dengan  bobot  sinaptik tertentu pada saat kedatangan. Masukan akan diproses oleh fungsi propagasi yang akan datang. Selanjutnya, fungsi  aktivasi  digunakan  untuk  mengaktifkan  atau menonaktifkan  neuron  yang  akan  menganalisis  hasil penjumlahan  dan  kemudian  membandingkannya dengan nilai ambang batas tertentu. Jika masukan yang diproses melebihi ambang batas tertentu, neuron akan menjadi  aktif  dan  mengirimkan  keluaran  ke  semua neuron  yang  saling  berhubungan  melalui  bobot keluarannya. Namun, kondisi neuron yang tidak aktif tidak dapat dilewati. Sumber yang dikutip adalah [7].

## Gambar 1. Blok Diagram Pengumpulan Dataset

## 2.5. Pengolahan Citra Digital
Gambar  digital  merupakan  representasi  visual yang  diperoleh  melalui  proses  pengambilan  sampel dan  kuantisasi  oleh  mesin.  Pengambilan  sampel menentukan dimensi kotak yang disusun dalam  baris dan kolom. Sampling mengacu pada penentuan ukuran piksel (titik) pada suatu gambar, sedangkan kuantisasi mengacu pada ekspresi tingkat kecerahan dalam nilai tingkat  abu-abu  berdasarkan  jumlah  bit  biner  yang digunakan  oleh  mesin.  Secara  sederhana,  kuantisasi pada suatu gambar mengacu pada jumlah warna yang ada  pada  gambar  tersebut  (Basuki,  A.,  2005). Penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengolahan  citra digital  untuk  menganalisis  gambar  suatu  objek, khususnya  cairan  infus.  Melalui  penerapan  tahapan pengolahan  citra,  sistem  mempunyai  kemampuan untuk  mendeteksi  cairan  infus  dan  menilai  keadaan cairan infus [8].

## 2.6. MLPClassifier
Bahasa pemrograman Python menyediakan akses ke model jaringan saraf yang digunakan. Aspek kunci dalam penerapan fungsi jaringan saraf untuk prediksi
adalah  pemanfaatan  metode Multi-layer  Perceptron Classifier (MLPClassifier) , yang secara inheren terkait dengan  Jaringan  Neural.  MLPClassifier  berbeda  dari metode  klasifikasi  lainnya,  seperti Support  Vectors atau Naive  Bayes  Classifier ,  karena  metode  ini menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan untuk melaksanakan operasi
klasifikasi.
Kelas
MLPClassifier  merupakan  implementasi  dari  teknik multi-layer perceptron (MLP) yang dilatih menggunakan Backpropagation .  MLP  melakukan 'pelatihan'  pada  dua  larik:  satu  dengan  ukuran  X ( n_samples,  n_features )  dan  satu  lagi  dengan  ukuran Y  ( n_samples,  n_features ).  Array  berisi  sampel 'pelatihan' dan selanjutnya mewakilinya sebagai vektor fitur  floating  point .  Array  berisi  nilai  target  (label kelas) untuk sampel pelatihan [9].
2.7. Decision Tree Classification
Decision  Tree ,  disebut  juga  pohon  keputusan, merupakan  representasi  grafis  berupa  pohon  yang menggambarkan  alur  keputusan.  Pohon  keputusan dapat  dilihat  sebagai  metode  untuk  menghasilkan kategorisasi.  Pohon  keputusan  adalah  alat  yang berguna  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  dan mengungkap  pola  dalam  kumpulan  data  yang  luas. Atribut-atribut  yang  disebutkan  di  atas  adalah  faktor utama  yang  berkontribusi  terhadap  pemanfaatan pohon keputusan secara ekstensif dalam analisis data dan pemodelan prediktif selama  lebih dari dua puluh tahun.  Pohon  keputusan  berakar  kuat  di  bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.
Konstituen  utama  dari  pohon  keputusan  terdiri dari node dan cabang. Proses konstruksi model terdiri dari tiga tahap penting: splitting , stopping dan pruning [10].
2.8. Confusion Matrix
Confusion  Matrix adalah  alat  evaluasi  kinerja yang  digunakan  untuk  menilai  keakuratan  algoritma prediksi  dengan  mengukur  tingkat  kebenaran  dalam proses  klasifikasi.  Hasil  pengujian  memberikan perbandingan  keakuratan  peramalan  terjadinya  hari baik dengan menggunakan ketiga algoritma fuzzy yang tergabung dalam aplikasi pengujian. Confusion Matrix digunakan untuk menghitung ketepatan perkiraan hari- hari  baik. Confusion  Matrix memperhitungkan  data prediksi  dari  sistem  dan  data  prediksi  dari  pakar sebagai variabel masukan. Sistem kemudian menghitung nilai Accuracy, Precision, Recall, dan F- 1 Score untuk setiap pendekatan fuzzy [11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Dataset
Pengumpulan  dataset  dilakukan  menggunakan sistem yang dirancang dapat menghimpun dataset dari hasil  deteksi  menggunakan  pengolahan  citra  digital. Adapun  metode  yang  digunakan  dalam  pengolahan citra digital untuk mendeteksi objek dengan keluaran adalah  estimasi  nilai  luas  bounding-box  yang kemudian  nilai bunding box tersebut  dikonversi  dari
satuan pixel (px)  menjadi  centimeter  persegi  (cm2). Setelah  mendapatkan  nilai  tersebut  akan  dimuat kedalam file dengan format CSV yang akan digunakan untuk  melatih  model  menggunakan  dua  algoritma klasifikasi  yaitu MLPClassifier dan Decision  Tree Classification.

## 3.2. Perancangan Sistem Training
Sistem dibangun menggunakan bahasa pemrograman  Python  dan  menggunakan  beberapa library yaitu scikit-learn untuk kita menggunakan dua algoritma  klasifikasi  yaitu MLPClassifier dan Decision  Tree  Classification juga  matplotlib  untuk visualisasi  evaluasi  model  dari  masing-masing algoritma.  Proses  training  dilakukan  dengan  cara membagi jumlah dataset sebesar (80:20). 80% sebagai dataset yang akan dilatih dan 20% sebagai dataset yang akan ditest sebagai bahan evaluasi model.
Gambar 2. Perancangan Sistem Training Model

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Dataset
Dataset yang akan digunakan adalah berupa file dengan format CSV. File ini berisi nilai luas bounding box hasil  deteksi  dari  Pengolahan  Citra  Digital  yaitu mendeteksi  ukuran  suntikan.  Terdapat  2  (dua)  kelas yaitu Not  Good dan Good .  Masing-masing  kelas mempunyai  nilai  luas  yang  berbeda.Rentang  nilai untuk  kelas  Not  Good  adalah  3.478165638  cm2 sampai  dengan  4.478165638  cm2  sedangkan  untuk kelas  Good  adalah  4.606985622  cm2  sampai  dengan 5.606985622  cm2.  Jumlah  dataset  yang  dimiliki  dari masing-masing  kelas  adalah  303  atau  bisa  diartikan secara  keseluruhan  jumlah  dataset  yang  dimiliki adalah 606 data dalam file dataset.csv
Gambar 3. Nilai untuk kelas Not Good
Gambar 4 . Nilai untuk kelas Good

## 4.2. Sistem Training
Sistem Training dibangun menggunakan bahasa pemrograman  Python  dan  beberapa  library  di dalamnya untuk menunjang fungsi training .

## 4.3. Evaluasi Model
Evaluasi  model  ini  dilakukan  bertujuan  untuk mengetahui  performa  model  yang  telah  ditraining. Seperti  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya  bahwa dataset  dibagi  menjadi  (80:20)  80%  data  untuk  latih, dan  20%  data  untuk  diuji.  20%  data  tersebut  akan digunakan  dalam  proses  evaluasi  model  untuk mengetahui bagaimana performa model tersebut.Jadi, sebanyak sekitar 121 data akan digunakan sebagai data uji.
Gambar 6. Hasil evaluasi algoritma MLPClassifier
Gambar di atas menjelaskan bagaimana performa algoritma MLPClassifier . MLPClassifier memiliki akurasi sebesar 0.9506, presisi  sebesar 0.9853, recall 0.9054 dan F1 score sebesar 0.9437.
Gambar 7. Hasil evaluasi algoritma Decision Tree Classification
Gambar di atas menjelaskan bagaimana performa algoritma Decision Tree Classification . Decision Tree Classification memiliki akurasi sebesar 0.8827, presisi sebesar  0.8481, recall 0.9054  dan  F1 score sebesar 0.8758.
4.4. Confusion Matrix
Confusion    matrix adalah  teknik  yang  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  algoritma klasifikasi. Confusion matrix memberikan perbandingan  antara  hasil  klasifikasi  yang  dihasilkan sistem dengan hasil klasifikasi yang diharapkan. Saat mengevaluasi  kinerja  menggunakan  matriks  konfusi,
ada empat istilah yang menunjukkan hasil dari proses klasifikasi, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1 [12].
Tabel 1. Confussion Matrix Aktual Prediksi Positif Negatif Positif TP FN Negatif FP TN Keterangan : TP : True Positive (Jumlah Prediksi benar pada kelas positif
FP : False Positive (Jumlah prediksi salah pada kelas
positif
FN : False Negatif (Jumlah prediksi salah pada kelas negative)
TN : True Negative (Jumlah prediksi benar pada kelas negative)
Dengan  mempertimbangkan  nilai  keempat klasifikasi  tersebut,  kita  dapat  menghitung  nilai akurasi, presisi, dan recall. Nilai akurasi adalah metrik yang  mengkuantifikasi  sejauh  mana  metode  yang digunakan  mengklasifikasikan  semua  data  yang tersedia secara akurat. Nilai presisi mewakili rasio data kategori  positif  yang  dikategorikan  secara  akurat terhadap jumlah total data yang tergolong positif. Nilai recall  mewakili  proporsi  data  kategori  positif  yang diklasifikasikan  dengan  benar,  dinyatakan  dalam persentase [12].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP + TN
TP + FP + TN + FN
(1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP + FP
(2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP
TP + FN
(3)
𝐹 − 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (4)
Gambar 8. Confusion Matrix MLPClassifier
Perhitungan manual Confusion Matrix : 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 87 + 67 87 + 7 + 67 + 1 = 0,9506
(5)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP = 0,9255
(6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP + FN = 0,9886 (7) 𝐹 − 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(0,9255𝑥0,9886) (0,9255𝑥0,9886) = 0,9560 (8)
Gambar 9. Confusion Matrix Decision Tree
Classification
Perhitungan manual confusion matrix : 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 76 + 67 76 + 7 + 67 + 12 = 0,8827 (9) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 76 76 + 7 = 0,9156 (10) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 76 76 + 12 = 0,8636
(11)
𝐹 − 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2(0,9156𝑥0,8636) (0,9156𝑥0,8636) = 0,8888 (12)
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunakan  teknologi Machine  Learning di bidang  Kesehatan  mampu  menunjang  kebutuhan  jika digunakan  dengan  tepat.  Salah  satunya  adalah algoritma  klasifikasi  untuk  mengambil  keputusan. Pada  penelitian  ini  menggunakan  2  (dua)  algoritma klasifikasi  yaitu MLPClassifier dan Decision  Tree Classification untuk  membedakan  antara  kelas Not Good dengan Good . Sistem ini dapat diimplementasikan  di  perusahaan  manufaktur  pada proses Quality  Control untuk  menginspeksi  barang produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan  2  (dua)  algoritma  klasifikasi  yaitu MLPClassifier dan Decision Tree Classification . Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  didapatkan bahwa  nilai  akurasi  algoritma MLPClassifier adalah 0,9506 sedangkan Decision Tree Classification adalah 0,8827.  Maka  dari  itu  algoritma MLPClassifier memiliki  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan Decision  Tree  Classification .  Untuk  penelitian  untuk mendapat output model  yang  lebih  baik  disarankan
untuk  mengatur parameter  yang terdapat pada proses training model agar meningkatkan performa model.
DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Indonesia, " Mechine Vision," Visual Inspection dengan Camera Vision: Deteksi Cacat Produk Secara Instan , 2 Maret 2022.
[2] Hendrian,  Senna.  "Algoritma  Klasifikasi  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan." Faktor
Exacta 11.3 (2018): 266-274.. [3] Sulistiani,  H.  (2018,  October  2).  PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI SEBAGAI PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMBERIAN BEASISWA MAHASISWA. https://doi.org/10.31227/osf.io/yuavj [4] Wisnudhanti,  K.,  &  Candra,  F.  2020.  Image classification of pandawa figures using convolutional  neural  network on raspberry pi 4. In  Journal  of  Physics:  Conference  Series 1655 (1), pp. 012103
[5] Kenedi, J., Lanin, D., & Agus, Z. (2018). Analisis Pengadaan  Alat  Kesehatan  Di  Rumah  Sakit Umum  Daerah  Padang  Pariaman  Tahun  2017. Jurnal Kesehatan Andalas, 7, 9-16.
[6] Pinandito, A., Wicaksono, S. A., & Wijoyo, S. H. (2024).  Implementasi  Machine  Learning  dalam Deteksi  Risiko  Tinggi  Diabetes  Melitus  pada Kehamilan. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 10(4), 739-746.
[7] Putri,  A.  W.  (2021).  Implementasi  Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation Untuk Klasifikasi  Jenis  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman Tomat. MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, 9(2), 344-350.
[8] Primahayu, R. A., Utaminingrum, F., & Syauqy, D.  (2017).  Sistem  Monitoring  Cairan  Infus Terpusat Menggunakan Pengolahan Citra Digital. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1(8), 649-657 .
[9] Putri,  A.  W.  (2021).  Implementasi  Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation Untuk Klasifikasi  Jenis  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman Tomat. MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, 9(2), 344-350.
[10] Candana, E. H., Gunadi, I. A., & Divayana, D. G. H.  (2021).  Perbandingan  fuzzy  tsukamoto, mamdani dan sugeno dalam penentuan hari baik pernikahan  berdasarkan  wariga  menggunakan confusion  matrix.  Jurnal  Ilmu  Komputer Indonesia (JIK), 6(2), 2615-2703.
[11] Sastypratiwi,  H.,  Yulianti,  Y.,  &  Muhardi,  H. (2022).  Uji  Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes dan  Decision  Tree  Classification  Menggunakan Covid-19  Dataset.  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika), 8(1), 1-6.
[12] Dharmapatni,  P.  M.  N.,  &  Merawati,  N.  L.  P. (2020).  Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine  Dalam  Sentimen  Analisis  Terkait Kenaikan Tarif BPJS Kesehatan. Jurnal
Bumigora Information Technology (BITe), 2(2), 105-112.
[13] Rindri,  Y.  A.,  &  Fitriyani,  A.  (2023).  Analisis Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Multilayer Perceptron  dan  K-Nearest  Neighbor  pada Klasifikasi  Tipe  Migrain. Jurnal  Teknologi  dan Informasi, 13(1), 44-55.
[14] Winahju, W. S., & Fithriasari, K. KLASIFIKASI KATEGORI  PENGADUAN  MASYARAKAT
MELALUI KANAL LAPOR! MENGGUNAKAN  ARTIFICIAL  NEURAL
NETWORK (ANN).
[15] Siswandi, A., Sunge, A. S., & Wulandari, R. Y. (2018).  Analisa  Data  Mining  Dengan  Metode Klasifikasi  Untuk  Produk  Cacat  Pada  PT. Shuangying International Indonesia. Jurnal SIGMA, 8(2), 153-156.