## KLASIFIKASI PENYAKIT SIROSIS MENGGUNAKAN METODE PCA-BACKPROPAGATION
1 Khofifah Auliyatuz Zahroh, 2 Saiful Bahri
1 Departemen Matematika UIN Sunan Ampel, 2 Departemen Biologi UIN Sunan Ampel Jl. Ahmad Yani No. 117, Surabaya, Jawa Timur
1 khofifahauliya12@gmail.com, 2 saifulsi@uinsby.ac.id

## Abstrak
Penyakit  sirosis  menjadi  penyakit  endemik  yang  berdampak  pada  sejumlah  besar  manusia  di seluruh dunia. Menurut WHO (World Health Organization) pada tahun 2016 terdapat 1.3 juta kematian yang disebabkan oleh penyakit sirosis di seluruh dunia. Penyakit ini lebih sering terjadi pada pasien lanjut usia dengan usia sekitar 40-60 tahun. Penyakit ini disebabkan oleh bermacam- macam  unsur  yang  membahayakan  hati  misalnya  obesitas,  infeksi  hepatitis  yang  tidak terdiagnosis,  dan  penyalahgunaan  alkohol.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan pasien yang terdiagnosis penyakit sirosis. Oleh karena itu, pada penelitian ini dalam melakukan klasifikasi  menggunakan  metode  Backpropagation  dengan  reduksi  fitur  menggunakan  PCA (Principal  Component  Analysis).  Jumlah  data  yang  digunakan  sebanyak  418  data  dengan  18 fitur. Kemudian dari data tersebut dilakukan tahap preprocessing serta reduksi fitur dengan PCA dan  diperoleh  5  fitur  yang  berpengaruh.  Selanjutnya  melakukan  analisis  perbandingan Backpropagation dengan ekstraksi PCA dan tanpa ekstraksi PCA. Penelitian ini menggunakan parameter  uji  coba  jumlah  node  dan  learning  rate. Hasil terbaik  yang  diperoleh  berdasarkan nilai akurasi klasifikasi Backpropagation dengan menggunakan PCA sebesar 76.191% dengan jumlah  node  50  dan  learning  rate  0.1.  Sedangkan  akurasi  klasifikasi  Backpropagation  tanpa menggunakan PCA sebesar 67.857% dengan jumlah node 50 dan learning rate 0.3.
Kata Kunci : Backpropagation, Klasifikasi, PCA (Principal Component Analysis), Sirosis

## Abstract
Cirrhosis is an endemic disease that affects a large number of people worldwide. According to WHO  (World Health Organization) in 2016 there were 1.3 million deaths caused by cirrhosis worldwide.  This  disease  is  more  common  in  elderly  patients  aged  around  40-60  years.  This disease is caused by various factors that damage the liver such as obesity, undiagnosed hepatitis infection,  and  alcohol  abuse.  The  aim  of  this  study  was  to  classify  patients  diagnosed  with cirrhosis. Therefore, in this study, in carrying out the classification using the Backpropagation method with feature reduction using PCA (Principal Component Analysis). The amount of data used is 418 data with 18 features. Then from the data the preprocessing and feature reduction stages  were  carried  out  with  PCA  and  5  influential  features  were  obtained.  Then  perform  a comparative analysis of Backpropagation with PCA extraction and without PCA extraction. This study uses the trial parameters of the number of nodes and learning rate. The best results were obtained based on the backpropagation classification accuracy value using PCA of 76.191% with 50 nodes and a learning rate of 0.1. While the accuracy of the Backpropagation classification without using PCA is 67.857% with 50 nodes and a learning rate of 0.3.
Keywords : Backpropagation, Cirrhosis, Classification, PCA (Principal Component Analysis)

## PENDAHULUAN
Penyakit  sirosis  merupakan  penyakit hati  kronis  yang  ditandai dengan  fibrosis  dan
regenerasi  nodul  di hati  yang  berakibat  dapat berkembang  menjadi  hipertensi  portal  dan gagal hati [1]. Penyakit ini telah menjadi salah satu  penyebab  kematian  di  dunia  [2].  Setiap
tahun,  sekitar  2  juta  orang  meninggal  dunia karena  penyakit  hati.  Menurut  proyek  Global Burden  of  Disease  (GBD)  yang  diterbitkan dalam  BMC  Medicine,  satu  juta  orang meninggal pada tahun 2010 karena sirosis dan jutaan  menderita  kanker  hati  [3].  Prevalensi penyakit  sirosis  di  Amerika  Serikat  telah meningkat secara konsisten selama tiga dekade terakhir dari 12% pada sekitar awal tahun 1990 dan  menjadi  15%  pada  tahun  2008.  Sirosis bertanggung  jawab  atas  44.358  kematian  di Amerika  Serikat  pada  tahun  2019,  dengan tingkat kematian kasar 13,5 per 100.000 [4].
Penyakit  ini  ditandai  dengan  berbagai tingkat  peradangan  dan  nekrosis  hati  yang berlangsung  lebih  dari  enam  bulan  [5]. Penyakit hati kronis ini dikenali hanya ketika fibrosis  telah  mencapai  keadaan  ireversibel. Fibrosis  hati  adalah  jaringan  ikat  yang terbentuk dan terjadi sebagai respons terhadap kerusakan  hati  dan  didahului  oleh  kerusakan hati kronis yang dapat diakibatkan oleh infeksi virus,  alkoholisme,  perlemakan  hati,  dan penyebab  lainnya.  Langkah  terbaik  dalam menangani  penyakit  ini  adalah  dengan melakukan  diagnosis  dini  sehingga  dapat dilakukan  penanganan  lebih  cepat  [6]. Diagnosis penyakit sirosis dilakukan berdasarkan pemeriksaan laboratorium, pemeriksaan fisik, patologi anatomi, anamnesis, dan radiologis [5].
Pada bidang teknologi terdapat algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan diagnosis seperti Machine Learning .  Algoritma Machine  Learning telah
memberikan  dampak  yang  signifikan  pada bidang biomedis untuk mendiagnosis penyakit sirosis  [3].  Salah  satu  metode  pada  algoritma Machine Learning yang umumnya digunakan untuk  melakukan  diagnosis  atau  klasifikasi yaitu  metode Backpropagation .  Metode Backpropagation merupakan metode sistematis  untuk  pelatihan  JST  (Jaringan Syaraf  Tiruan)  multilayer.  Proses  pelatihan Backpropagation terdiri dari tiga lapisan yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output,  dimana Backpropagation merupakan pengembangan  dari  jaringan  lapisan  tunggal dengan  dua  lapisan  yaitu  lapisan  input  dan lapisan  output  [7].  Terdapat  penelitian sebelumnya yang melakukan diagnosis penyakit  hati  menggunakan  metode Naïve Bayes dengan  pengujian  pada  40  data  dan mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  87,5% [8].  Penelitian  lain  yang  mengklasifikasi penyakit  liver  dengan  menggunakan  metode C4.5 Adaboost memperoleh  beberapa  hasil akurasi dengan metode C4.5 Adaboost sebesar 77.12%,  metode  C4.5  sebesar  65.18%,  dan metode  SVM  ( Support  Vector  Machine ) sebesar 75.36% [9].
Metode Backpropagation mampu menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi jika  dibandingkan  dengan  metode  lainnya seperti  pada  penelitian  sebelumnya  yang menggunakan
perbandingan metode Backpropagation dan  LVQ  ( Learning  Vector Quantification ) untuk mengklasifikasi kisaran harga  smartphone  di  pasaran  yang  kemudian menghasilkan  akurasi  terbaik  pada  metode
Backpropagation sebesar  88.75%  pada  data training  dan  87.50%  pada  data  testing dibandingkan  LVQ  dengan  akurasi  81.25% pada  data  training  dan  72.50%  pada  data testing  [10].  Pada  penelitian  lainnya  juga membandingkan  metode Backpropagation dengan  beberapa  metode  klasifikasi  lainnya seperti  KNN  ( K-Nearest  Neighbor ),  LDA ( Linear Discriminant Analysis ), Naïve Bayes ,
Decision  Tree ,  dan  SVM  untuk  melakukan klasifikasi  30  jenis  buah.  Pada  uji  coba kombinasi  fitur  warna  dan  tekstur,  metode Backpropagation  memperoleh  akurasi  terbaik sebesar  100%  [11].  Selain  itu,  terdapat penelitian  yang  membandingkan  metode Backpropagation dengan Regresi Linier untuk menganalisis  peramalan  beban  listrik  jangka pendek  didapatkan  nilai  MSE  terkecil  pada metode  Backpropagation  sebesar  0.025% sedangkan  MSE  pada  Regresi  Linier  sebesar 3.118% [12].
Berdasarkan latar belakang masalah dan beberapa penelitian sebelumnya yang melakukan  perbandingan  metode,  dapat disimpulkan  bahwa  metode Backpropagation memiliki tingkat akurasi yang tinggi dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi lainnya.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini menggunakan metode Backpropagation untuk mengklasifikasi  penyakit  sirosis.  Sehingga diharapkan agar dapat mengklasifikasi penyakit sirosis dengan akurat dan memperoleh hasil akurasi yang terbaik.
METODE PENELITIAN

## Fillmissing
Fillmissing bertujuan  untuk  mengisi data kosong yang dapat mempengaruhi tingkat akurat dan kualitas data saat diolah [13]. Pada penelitian  ini  melakukan  proses fillmissing menggunakan nilai median untuk data numerik dan  nilai  modus  untuk  data  kategori.  Rumus perhitungan median dan modus terdapat pada Persamaan (1) dan (2).
𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 =  𝑇𝑏 + ( 1 2 𝑛−𝑓 𝑘𝑘 𝑓 𝑖 ) ℓ (1)
𝑀𝑜𝑑𝑢𝑠 =  𝐿 + 𝑑 1 𝑑 1 +𝑑 2 × 𝑐 (2)
Dimana, 𝑇𝑏 adalah batas bawah kelas median, 𝑛 adalah banyaknya data, 𝑓 𝑘𝑘 adalah frekuensi kumulatif kurang dari kelas median, 𝑓 𝑖 adalah frekuensi kelas median, ℓ adalah panjang kelas median, 𝐿 adalah tepi bawah kelas modus, 𝑑 1 adalah  selisih  antara  frekuensi  kelas  modus dengan frekuensi kelas sebelumnya, 𝑑 2 adalah selisih  antara  frekuensi  kelas  modus  dengan frekuensi  kelas  sesudahnya,  dan 𝑐 adalah interval kelas.

## Normalisasi Data
Normalisasi  data  merupakan  salah  satu tahap preprocessing dimana proses penskalaan nilai atribut  menjadi  rentang  yang  lebih  kecil [14]. Keberhasilan proses klasifikasi bergantung pada kualitas data untuk mendapatkan  model  prediksi  umum  dari masalah klasifikasi [15].
Min-max  normalization menjadi  salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk normalisasi. Normalisasi min-max merupakan
metode  normalisasi  dengan  memproses  data asli  untuk  transformasi  linier  sehingga  dapat menghasilkan
keseimbangan nilai perbandingan  antar  data  saat    sebelum    dan sesudah proses [16]. Rumus normalisasi min- max terdapat pada Persamaan (3).
𝑥 = 𝑥 𝑖 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 (3)
Dimana, 𝑥 merupakan data yang di normalisasi, 𝑥 𝑖 merupakan  data  ke-i, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 merupakan  nilai  maksimum  dari  data, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 merupakan nilai minimum dari data.
Principal Component Analysis (PCA) Metode
PCA digunakan untuk melakukan reduksi jumlah variabel pada data, sehingga  dari  seluruh  variabel  yang  terdapat pada  data  hanya  akan  diketahui  beberapa variabel  yang  berpengaruh  dan  dari  beberapa variabel yang dihasilkan dengan metode PCA dapat mewakili seluruh variabel yang ada pada data.  Terdapat  beberapa  solusi  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  komponen utama  menggunakan  PCA  diantaranya  yaitu dilihat dari variansi yang memiliki total 80%, dilihat dari nilai eigen yang nilainya lebih dari satu, dan dapat dilihat pada scree plot [17].

## Algoritma Backpropagation
Backpropagation  merupakan  metode JST  (jaringan  syaraf  tiruan)  yang  diawasi. Metode  backpropagation  menghitung  gradien dari  loss  atau  error  fungsi  terhadap  setiap bobot  menggunakan  aturan  rantai  [18]. Tahapan mengolah data menggunakan metode
backpropagation  diantaranya  yaitu  tahap inisialisasi,  tahap  aktivasi,  mengubah  bobot dari  input  layer  ke  hidden  layer,  mengubah bobot  dari  hidden  layer  ke  output  layer,  dan tahap iterasi [19]. Berikut ini tahapan pelatihan backpropagation [20].
1. Menginisialisasi bobot dan bias.
2. Selama  kondisi  berhenti  tidak  terpenuhi, lakukan langkah 3 – 10.
3. Untuk  setiap  proses  training,  lakukan langkah 4 – 9.
Tahap feed-forward
4. Menghitung nilai input (𝑍 𝑗 ) . Kemudian nilai 𝑍 𝑗 dipetakan oleh fungsi aktivasi sigmoid.
𝑧 𝑛𝑒𝑡 𝑗 = 𝑣 0 𝑗 +   ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑣 𝑖𝑗 (4)
𝑧 𝑗 = 𝑓 (𝑍 𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) = 1 1+𝑒 −𝑧𝑛𝑒𝑡𝑗 (5)
5. Menghitung  nilai output (𝑦 𝑘 ) .  Kemudian nilai 𝑦 𝑘 dipetakan  oleh  fungsi  aktivasi sigmoid.
𝑦 𝑛𝑒𝑡 𝑘 = 𝑊 0 𝑗 +   ∑ 𝑧 𝑖 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (6)
𝑦 𝑘 = 𝑓(𝑦 𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) = 1 1+𝑒 −𝑦𝑛𝑒𝑡𝑘 (7)
Tahap backward
6. Menghitung  nilai 𝛿 pada  unit  keluaran untuk menentukan tingkat kesalahan
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑘 )𝑓′(𝑦 𝑛𝑒𝑡 𝑘 ) (8)
7. Menentukan nilai bobot untuk
memperbarui nilai bobot dan bias.
∆𝑤 𝑗𝑘 =  𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (9)
∆𝑤 0𝑘 =  𝛼𝛿 𝑘 (10)
8. Menghitung  nilai 𝛿 𝑗 untuk  menghitung tingkat error .
𝛿 𝑛𝑒𝑡 𝑗 =   ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (11)
𝛿 𝑗 =   𝛿 𝑛𝑒𝑡 𝑗 𝑓′(𝑧 𝑛𝑒𝑡 𝑗 ) (12)
9. Menghitung koreksi bobot dan bias.
∆𝑣 𝑖𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (13)
∆𝑣 0𝑗 =  𝛼𝛿 𝑗 (14)
Tahap update bobot dan bias 10. Menghitung bobot baru dan bias.
𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   ∆𝑤 𝑗𝑘 (15)
11. Mencari nilai bobot dan bias baru.
𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +  ∆𝑣 𝑖𝑗 (16)

## Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan algoritma yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  hasil kinerja  klasifikasi  dengan  menghitung  nilai akurasinya. Confusion matrix berisi informasi tentang  data  aktual  dan  prediksi  pada  sistem klasifikasi. Terdapat tiga hasil yang merupakan hasil utama dari confusion matrix diantaranya yaitu  akurasi,  sensitifitas,  dan  spesifitas  [21]. Untuk  mendapatkan  nilai  tersebut,  perlu dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan parameter True Negative (TN), False Positive
(FP), False Negative (FN), True Positive (TP) pada confusion matrix . Tabel confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 1.
Perhitungan  nilai  akurasi,  sensitifitas, dan spesifitas dapat menggunakan rumus pada Persamaan (17), (18), dan (19).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (17) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (18) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (19)

## Data Penelitian
Penelitian ini termasuk dalam penelitian kuantitatif. Dalam penelitian ini menggunakan data sekunder penyakit sirosis yang diperoleh dari  situs Kaggle dengan  format  data  yang berupa csv. Data yang akan diproses sebanyak 418  data  yang  terdiri  dari  19  atribut  yaitu N_Days, Drug, Ascites, Cholesterol, Albumin, Sex,  Age,  Hepatomegaly,  Spiders,  Edema, Bilirubin, Copper, Alk_Phos, SGOT,
Triglycerides,  Platelets,  Prothrombin, Stage, dan Status [22].  Sampel  data  penyakit  sirosis ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 1. Confusion matrix Aktual Klasifikasi + - + True Positif (TP) False Negatif (FN) - False Positif  (FP) True Negatif (TN) Tabel 2. Sampel Data Penyakit Sirosis N_Days Drug Ascites Cholesterol Albumin Sex … Status 400 D-penicillamine Y 261 2.600 F … 1 4500 D-penicillamine N 302 4.140 F … 0 3445 Placebo N 252 3.830 M … 1 … … … … … … … … 51 Placebo Y 200 2.740 F … 1
Keterangan : Y adalah yes , N adalah no , F adalah female , M adalah male .

## Tahapan Penelitian
Tahap  awal  pada  penelitian  ini  yaitu melakukan input data  penyakit  sirosis.
Kemudian  melalui  tahap preprocessing yang meliputi fillmissing , konversi data kategori ke data  numerik,  dan  normalisasi  data.  Karena pada data tersebut terdapat beberapa data yang kosong,  maka  dilakukan  proses fillmissing menggunakan nilai median untuk data numerik dan  nilai  modus  untuk  data  kategori.  Tahap preprocessing yang selanjutnya yaitu melakukan konversi data yang berupa kategori menjadi  data  numerik  dengan  nilai  antara  0 atau 1 agar dapat dilakukan proses klasifikasi. Tahap preprocessing yang  terakhir  yaitu menormalisasikan  seluruh  data  numerik menggunakan  normalisasi min-max .  Setelah itu,  melakukan  reduksi  fitur  menggunakan PCA kemudian dilanjutkan melakukan
pembagian data menjadi dua dengan persentase 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian.
Setelah itu, dilakukan proses klasifikasi
menggunakan metode Backpropagation . Dalam  penelitian  ini, input  layer yang digunakan sebanyak 18 atribut dan satu hidden layer dengan uji coba jumlah node 10, 20, 30, 40, 50 dan learning rate 0.1, 0.2, 0.3. Fungsi aktivasi  yang  digunakan  pada hidden  layer menggunakan  fungsi  aktivasi  sigmoid.  Pada bagian output  layer akan  memberikan  hasil klasifikasi  berupa  2  label  kelas  yaitu  0 ( censored )  dan  1  (death)  yang  terdapat  pada atribut Status. Tahap terakhir yaitu melakukan evaluasi hasil menggunakan Confusion Matrix untuk  memperoleh  nilai  akurasi,  sensitifitas, dan  spesifitas.  Urutan  langkah  penelitian tersebut ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dimulai dengan mengumpulkan  data  penyakit  sirosis,  di- lanjutkan  dengan preprocessing data.  Tahap preprocessing terdiri dari fillmissing yang ber- tujuan untuk mengisi data yang kosong , convert data bertujuan untuk mengubah data kategori menjadi data numerik dengan inisialisasi nilai antara 1 atau 0. Beberapa atribut yang dilakukan konversi yaitu Drug , Ascites, Sex, Hepatomegaly, Spiders, Edema, dan Status . Setelah dilakukan konversi  data,  kemudian  normalisasi  data
menggunakan min-max  normalization .  Hasil preprocessing terdapat pada Tabel 3.
Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan reduksi jumlah variabel pada data menggunakan metode PCA ( Principal Component Analysis ).
Hasil  dari loading  factor PCA  ditunjukkan pada Tabel 4.
Pada Tabel 4 dapat dilihat nilai loading factor yang memiliki nilai lebih dari 0.5 dapat disimpulkan bahwa component 1 dengan fitur yang memenuhi yaitu N_Days, Age, Edema, dan Stage. Component 2 dengan fitur yang memenuhi yaitu Bilirubin, Cholesterol, dan Alk_Phos.
Tabel 3. Sampel Data Hasil preprocessing N_Days Drug Ascites Cholesterol Albumin Sex … Status 0.076 0 1 0.085 0.239 1 … 1 0.938 0 0 0.109 0.813 1 … 0 0.204 1 0 0.034 0.567 0 … 1 … … … … … … … … 0.002 1 1 0.048 0.291 1 … 1 Tabel 4. Hasil Loading factor Component 1 2 3 4 5 N-Days -.689 -.177 -.218 .104 .142 Drug -.008 -.046 .032 .146 -.853 Ascites -.172 .041 .015 .656 .019 Cholesterol .381 .609 .313 .155 -.088 Albumin .145 .011 .612 -.006 -.028 Sex .122 -.143 .457 -.482 .275 Age .642 .041 .025 -.100 .068 Hepatomegaly .136 .152 .696 .065 -.022 Spiders .230 .097 .262 .587 -.091 Edema -.527 -.143 -.382 .075 .118 Bilirubin .156 .679 -.297 .068 -.061 Copper -.236 .423 .109 .184 .266 Alk_Phos -.034 .674 .221 -.055 .067 SGOT -.479 .421 -.115 -.155 -.272 Triglycerides .411 .435 -.182 .312 .060 Platelets .274 .461 .207 .228 .411 Prothrombin .141 -.020 .512 .314 .184 Stage .596 -.046 .247 .177 .136
Component 3  dengan  fitur  yang  memenuhi yaitu Hepatomegaly,
Albumin, dan Prothrombin.  Component 4  fitur  yang memenuhi  yaitu Ascites, dan Spiders . Sedangkan Component 5 fitur yang memenuhi
hanya Drug . Selanjutnya, dilakukan
pembagian data hasil PCA dengan pembagian jumlah  data  training  sebanyak  334  data  dan data  testing  sebanyak  84  data.  Setelah  itu, melakukan  klasifikasi  menggunakan  metode Backpropagation . Hasil uji coba terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Uji Coba Penelitian Metode Jumlah node Learning rate Akurasi (%) Sensitifitas (%) Spesifitas (%) Error (MSE) Backpropagation 10 0.1 64.286 51.282 64.516 0.102 0.2 61.905 49.057 83.871 0.106 0.3 63.095 50 67.742 0.115 20 0.1 60.714 48.077 80.645 0.108 0.2 64.286 51.02 80.645 0.106 0.3 63.095 50 70.968 0.088 30 0.1 61.905 48.971 77.419 0.102 0.2 63.095 50 77.419 0.091 0.3 61.905 49.019 80.645 0.086 40 0.1 60.714 48 77.419 0.108 0.2 65.476 52.273 74.194 0.099 0.3 64.286 50.98 83.871 0.091 50 0.1 60.714 47.826 70.968 0.107 0.2 63.095 50 83.871 0.088 0.3 67.857 54.546 77.419 0.093 PCA- Backpropagation 10 0.1 70.238 63.636 45.161 0.136 0.2 63.095 50 77.419 0.14 0.3 72.619 61.111 70.968 0.133 20 0.1 76.191 67.742 67.742 0.132 0.2 70.238 57.143 77.419 0.138 0.3 67.857 55.556 64.516 0.143 30 0.1 65.476 52.083 80.645 0.137 0.2 72.619 61.111 70.968 0.143 0.3 73.801 62.857 70.968 0.108 40 0.1 63.095 50 67.742 0.114 0.2 72.619 62.5 64.516 0.125 0.3 72.619 61.111 70.968 0.136 50 0.1 76.191 68.966 64.516 0.115 0.2 72.619 61.111 70.968 0.134 0.3 71.429 58.974 74.194 0.126
(a) (b) Gambar 2. Confusion Matrix (a) Backpropagation , (b) PCA- Backpropagation
Hasil uji coba terbaik dilihat berdasarkan  nilai error terkecil  pada  Tabel  4 menggunakan metode Backpropagation dengan jumlah node 50 dan learning rate 0.3 memperoleh  hasil  akurasi,  sensitifitas,  dan spesifitas  yang  terbaik  berturut-turut  sebesar 67.857%, 54.546%, dan 77.419%. Sedangkan jika menggunakan metode
PCA-
Backpropagation dengan jumlah node 50 dan learning  rate 0.1  memperoleh  hasil  akurasi, sensitifitas, dan spesifitas berturut-turut sebesar  76.191%,  68.966%,  dan  64.516%. Setelah  didapatkan  hasil  uji  coba,  kemudian melakukan evaluasi hasil pada data klasifikasi menggunakan Confusion  Matrix .  Hasil  dari
Confusion Matrix ditunjukkan pada Gambar 2.
Berdasarkan  pada  Gambar  2(a),  dapat dilihat  hasil Confusion  Matrix yang  hanya menggunakan Backpropagation mendapatkan parameter TP,  FP,  FN,  dan  TN  berturut-turut yaitu  24,  7,  20,  dan  33.  Sedangkan  untuk Gambar  2(b),  hasil Confusion  Matrix yang menggunakan  PCA  dengan Backpropagation mendapatkan  parameter  TP,  FP,  FN,  dan  TN berturut-turut yaitu 20, 11, 9, dan 44.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  untuk klasifikasi  penyakit  sirosis  menggunakan metode PCA- Backpropagation dengan melakukan uji coba jumlah node 10, 20, 30, 40, 50  dan learning  rate 0.1,  0.2,  0.3  maka diperoleh peningkatan akurasi menjadi sebesar 76.191%  jika  dibandingkan  dengan  proses klasifikasi tanpa  dilakukan  PCA  dengan  nilai akurasi  sebesar  67.857%.  Oleh  karena  itu, dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  PCA untuk  mereduksi  fitur  memberi  dampak  pada peningkatan  akurasi  klasifikasi  penyakit sirosis.
Pada penelitian ini melakukan uji coba hanya  menggunakan  2  parameter,  sehingga diharapkan untuk penelitian selanjutnya dapat dikembangkan  dengan  menambah  jumlah parameter uji coba. Selain itu, untuk penelitian lebih  lanjut  juga  dapat  dilakukan  dengan menambahkan  metode  klasifikasi  lainnya sehingga dapat digunakan sebagai perbandingan metode  agar  dapat  diketahui  metode  yang memberikan hasil akurasi terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Min  Lee,  A.  Burgio,  G.  Young Geong,  dan  S.  Hyung  Kang,  “An updated  review  on  the  epidemiology, pathophysiology, etiology, and diagnosis of liver cirrhosis,” J Gastroenterol , vol. 56,  no.  March,  hal.  593–619,  2021, [Daring]. Tersedia pada: https://www.researchgate.net/publicatio n/331752269
[2] A.  M.  Moon,  A.  G.  Singal,  dan  E.  B. Tapper,  “Contemporary  Epidemiology of Chronic Liver Disease and Cirrhosis,”
Clin. Gastroenterol. Hepatol. , vol. 18, no. 12, hal. 2650–2666, 2020.
[3] A.  K.  M.  S.  Rahman,  F.  M.  Javed Mehedi Shamrat, Z. Tasnim, J. Roy, dan S. A. Hossain, “A comparative study on liver disease prediction using supervised machine  learning  algorithms,” Int.  J.
Sci.  Technol.  Res. ,  vol.  8,  no.  11,  hal.
419–422, 2019.
[4] J.  J.  Alukal,  H.  A.  Naqvi,  dan  P.  J. Thuluvath,  “Vaccination  in  Chronic Liver Disease: An Update,” J. Clin. Exp. Hepatol. ,  vol.  12,  no.  3,  hal.  937–947, 2022, doi: 10.1016/j.jceh.2021.12.003.
[5] P.  P.  A.  Dewi,  “Penyakit  Hati  Kronis Pada Anak,” Univ. Udayana , hal. 9, 2019.
[6] A.  D.  Kamila,  P.  Kedokteran,  F. Kedokteran, dan U. S. Maret, “Analisis
Edukasi  Mahasiswa  Mengenai  Sirosis Sebagai Strategi Pencegahan Sirosis”.
[7] F.  Zola,  “Jaringan  Syaraf  Tiruan
Menggunakan Algoritma Backpropagation  Untuk  Memprediksi
Prestasi  Siswa,” J.  Teknol.  Dan  Open
Source , vol. 1, no. 1, hal. 58–72, 2018, doi: 10.36378/jtos.v1i1.12.
[8] N.  D.  Prayoga,  N.  Hidayat,  dan  R.  K. Dewi, “Sistem Diagnosis Penyakit Hati Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J.
Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, hal. 2666–2671, 2018.
[9] Wiwid  Wahyudi,  “Implementasi  Data Mining  Untuk  Klasifikasi  Penyakit Liver  Dengan  C4.5  Adaboost,” J.  Ilm. Tek. Inform. dan Komun. , vol. 1, no. 3, hal. 71–76, 2021, doi: 10.55606/juitik.v1i3.120.
[10]  M.  Y.  Anshori,  D.  Rahmalia,  dan  T. Herlambang,
“Comparison Backpropagation  (BP)  and  Learning Vector Quantification (LVQ) on classifying price range of smartphone in market,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1836, no.  1,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1836/1/012040.
[11]  S. Ghazal, W. S. Qureshi, U. S. Khan, J.
Iqbal,  N.  Rashid,  dan  M.  I.  Tiwana, “Analysis  of  visual  features  and classifiers for Fruit classification problem,” Comput.  Electron.  Agric. ,
vol.  187,  no.  February,  hal.  106267,
2021, doi:
10.1016/j.compag.2021.106267.
[12]  F. R. Rizqulloh, “Analisa Perbandingan
Peramalan Beban Listrik Jangka Pendek antara Metode Backpropagation Neural
Network dengan Metode Regresi
Linier,” hal. 69–77, 2019.
[13]  S.  Zulaikhah  Hariyanti  Rukmana,  A. Aziz,  dan  W.  Harianto,  “Optimasi Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (Knn) Dengan  Normalisasi  Dan  Seleksi  Fitur Untuk Klasifikasi Penyakit Liver,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, hal. 439–445, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.4722.
[14]  D. A. Nasution, H. H. Khotimah, dan N.
Chamidah, “PERBANDINGAN NORMALISASI DATA UNTUK KLASIFIKASI WINE MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-
NN,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4,
2019.
[15]  D.  Singh  dan  B.  Singh,  “Investigating the  impact  of  data  normalization  on classification  performance,” Appl.  Soft Comput. , vol. 97, no. xxxx, hal. 105524,
2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105524.
[16]  D. A. Nasution, H. H. Khotimah, dan N. Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi
Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, hal. 78, 2019, doi:
10.24114/cess.v4i1.11458.
[17]  N. M. Sunariadi, S. N. Fadilah, dan D. C.  R.  Novitasari,  “Analisis  Resiko
Kanker  Serviks  Menggunakan  PCA- ANFIS Berdasarkan Historical Medical Record,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,
vol.  6,  no.  3,  hal.  1349,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.3901.
[18]  I. P. B. D. Purwanta, N. P. N. P. Dewi, dan  C.  K.  Adi,  “Backpropagation Neural Network for Book Classification Using  the  Image  Cover,” Int.  J.  Appl. Sci.  Smart  Technol. ,  vol.  2,  no.  2,  hal. 89–106, 2020, doi: 10.24071/ijasst.v2i2.2653.
[19]  D.  Chen,  X.  Li,  dan  S.  Li,  “A  Novel Convolutional  Neural  Network  Model
Based  on  Beetle  Antennae  Search Optimization Algorithm for

## Computerized Tomography Diagnosis,”
IEEE  Trans.  Neural  Networks  Learn. Syst. , vol. 34, hal. 1418–1429, 2023.
[20]  E.  S.  Putri,  A.  Hamid,  dan  D.  C.  R. Novitasari,  “Prediction  of  the  Tuban Regency  Open  Unemployment  Rate  in 2022 with the Backpropagation
Method,” Numer. J. Mat. dan Pendidik.
Mat. ,  vol.  6,  hal.  25–36,  2022,  doi:
10.25217/numerical.v6i1.2150.
[21]  D.  C.  R.  Novitasari,  A.  Z.  Foeady,  M. Thohir, A. Z. Arifin, K. Niam, dan A. H. Asyhar,  “Automatic  Approach  for Cervical  Cancer  Detection  Based  on Deep  Belief  Network  (DBN)  Using Colposcopy Data,” 2020 Int. Conf. Artif. Intell.  Inf.  Commun. ICAIIC  2020 ,  hal. 415–420, 2020, doi: 10.1109/ICAIIC48513.2020.9065196.
[22]  Fedesoriano, “Cirrhosis  Prediction
Dataset,” 2021.