## PERBANDINGAN METODE DATA MINING SVM DAN NN UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT GINJAL KRONIS
Hilda Amalia
Program Studi Manajemen Informatika
AMIK BSI Jakarta www.bsi.ac.id
hilda.ham@bsi.ac.id
Abstract— Data  mining  is  a  method  that  has  been widely  used  to  make  scientific  discoveries  from  a collection  of  datasets  that  have  been  only  stored without further management. In the world of health the use of data mining methods has greatly helped the health world in making predictions about health problems  encountered.  One  of  the  most  deadly diseases  is  chronic  kidney  disease.  Chronic  kidney disease  can  cause  many  other  deadly  diseases.  The rate of development of chronic kidney disease is also increasing  from  year  to  year.  In  research  data  of chronic  kidney  disease  will  be  processed  by  data mining  method  that  is  Supper  vector  Machine  and Neural network. Both are data mining methods that are  known  to  perform  well  for  data  with  many attributes  and  parameters.  The  result  of  neural network method yields 93.37% accuracy value  and SVM with value 95,16%

## Keyword: data mining, neural network, chronic kidney disease
Intisari — Data  mining  merupakan  suatu  metode yang  telah  banyak  digunakan  untuk  melakukan penemuan  ilmu  pengetahuan  dari  kumpulan dataset  yang  selama  ini  hanya  disimpan  tanpa dikelola  lebih  lanjut.  Dalam  dunia  kesehatan penggunaan  metode  data  mining  telah  banyak membantu  dunia  kesehatan  dalam  membuat prediksi  mengenai  masalah  kesehatan  yang dihadapi.  Salah  satu  penyakit  yang  sangat mematikan  yaitu  penyakit  ginjal  kronik.  Penyakit ginjal kronik dapat menyebabkan banyak penyakit mematikan  lainnya.    Tingkat  perkembangan penyakit  ginjal  kronik  ini  juga  terus  meningkat dari  tahun  ke  tahunnya.    Dalam  penelitian  data penyakit ginjal kronis akan diolah dengan metode data  mining  yaitu  Supper  vector  Machine  dan Neural  network.  Keduanya  merupakan  metode data mining yang diketahui  memiliki kinerja yang baik  untuk  data  dengan  atribut  dan  parameter yang  banyak  dan  beragam.  Dari  Hasil  penelitian diperoleh  hasilnya  yaitu  metode  neural  network menghasilkan  nilai  akurasi  93.37%  dan  SVM dengan nilai 95.16%.
Kata Kunci : penyakit ginjal kronis, neural network, genetik algoritma

## PENDAHULUAN
Ginjal  merupakan  organ  tubuh  yang berfungsi untuk mempertahankan stabilitas tubuh dengan cara mengatur cairan tubuh, keseimbangan  elektronlit,    pengeluaran  hasil metabolism (Lucida, Trisnawati, & Suardi, 2011) . Karena  itu  penting  bagi  manusia  untuk memperhatikan  kesehatan  ginjalny.  salah  satu penyakit  ginjal  yang  menakutkan  adalah  gagal ginjal kronik (Satoso, A.E, & Asbullah, 2016). Saat ginjal  tak  mampu  lagi  menjalankan  fungsinya maka  akan  muncul  maslah  kesehatan  yang berkaitan dengan penyakita ginjal kronis (). Gagal ginjal kronik terjadi apabila laju filtrasi glomeruler (LFG)  kurang  dari  60  ml/menit/  1,73  m2  selama tiga  bulan  atau  lebih  (Hidayati,  Kushadiwijaya,  & Suhardi, 2008) Masalah  berikutnya  yang  dihadapi penderita  adalah  mahalnya  biaya  perawatan terhadap  penderita  Penyakit  ginjal  kronik  dan dengan  hasil  yang  tdak  baik  serta  belum ditemukannya  obat  untuk  penyakit  ginjal kronik(Satoso  et  al.,  2016).  Di  Indonesia diperkirakan  terdapat  70.000  penderita  penyakit gagal  ginjal  kronik  akan  akan  terus  bertambah setiap  tahunnya,  menurut  survey  WHO  di Indonesia  akan  terdapat  peningkatan  jumlah pendeirta penyakit ginjal kronik sebesar 46%  dari tahun  1955-2025  (Melti,  Arthur,  &  Manoppo, 2014).  Penyakit  ginjal  kronik  juga  dapat menyebakan  penyakit  mematikan  lainnya  seperti diabetes,  tekanan  darah  tinggi,  sakit  jantung  dan lupus (Kumar, 2016)
Untuk itu penting bagi seriap orang untuk memperhatikan  kesehatan  ginjal.  Perlu  adanya suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu melakukan  penunjang  pengambilan  keputusan penyakit  ginjal  kronik.  Data  mining  merupakan metode  yang  telah  dikenal  sebagai  metode  yang mampu menggali pola atau ilmu pengetahuan dari tumpukan data yang besar (Amalia, 2017).
Proses  penambangan  data  ini  nantinya akan  menghasilkan  pengertahuan  yang  berharga kemudian  dapat  diimplemntasikan  kedalam aplikasi sistem penunjang keputusan. Dalam dunia kesehatan  data  mining  telah  digunakan  untuk
menghasilkan prediksi-prediksi mengenai diagnosa  suatu  penyakit,  Penelitain  sebelumnya menggunakan  dataset  penyakit  ginjal    dengan metode data mining telah dilakukan oleh beberapa peneliti  yaitu  menggunakan  Prediksi  penyakit ginjal  kronis  dengan  menggunakan  KNN  dan SVM(Sinha  &  Poonam,  2015)    Radom  Forest Machine  Learning  Algorithm  (Kumar,  2016), menggunakan Back-Proparation  Neural Network, Radial Basis Function dan Random Forest (Ramya & Radha, 2016)
Dari  studi  literature  diketahui  bahwa  metode neural  network  memiliki  nilai  akurasi  yang tertinggi untuk pengolahan dataset penyakit ginjal kronik  sehingga  dalam  penelitian  ini  akan dilakukan  peningkatan  nilai  akurasi  metode neural  network.  Metode  data  mining  lainnya yanga  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  yang baik  untuk  data  dan  atribut  atau  parameter  yang banyak  dan  beragam  yaitu  Support  Vector Machine.  VM  berada  dalam  satu  kelas  dengan Artificial  Neural  Network  (ANN)  dalam  hal  fungsi dan kondisi permasalahan yang bisa diselesaikan. Keduanya masuk dalam kelas supervised learning (Amalia, Lestari, & Puspita, 2017) Untuk  itu  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pengolahan dataset penyakit ginjal kronis dengan menggunakan  metode  neural  network  kemudian dibangingan  dengan  metode  data  mining  lainnya yang  memiliki  kemampuan  sama  baik  dengan nueral network yaitu Support Vector Machine.

## BAHAN DAN METODE
Dalam penelitian ini dilakukan beberapa  tahapan  penelitian,  dibawah  ini disajikan tahapan penelitian yang digunakan:
Sumber: Amalia (2018) Gambar 1 Tahapan Penelitian yang DIgunakan

## Pengumpulan data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data sekundr dan diperoleh dari situs penyedia data untuk penelitian yaitu uci repositoy. Data  yang  digunakan  sebanyak  400  record  dan terdiri  24  atribut  dan  satu  label.  Dataset  yang digunakan  adalah  data  secunder  yaitu  data  yang diperoleh  bukan  dari  pengumpulan  data  secara langsung oleh peneliti. Dataset diperoleh dari situs penyedia  data  yaitu  uci  repository  dengan  laman http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Chronic_Ki dney_Disease .

## Pengolahan data awal
Dalam  tahapan  pengolahan  data  awal, dilakukan  tiga  jenis  yaitu:  (1)  Validasi  data,(2) Intregrasi  data  dan  (3)Pengubahan  data,  ketiga tahapan diatas dilakukan untuk mempeoleh dtaset yang  mewakili  dan  diharapkan  dapat  digunakan untuk mendapatkan informasi yang berharga dari dataset  yang  ada(Amalia  &  Evicienna,  2017) Dalam  penelitian  ini  pengolahan  data  awal dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  teknik pengolahan data diatas. Dari 400 record yang ada diolah menjadi 204 record.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Metode yang diusulkan
Pada  tahapan  ini  dibuatkan  suatu  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  dataset  penyakit ginjal kronik. berikut metode  yang digunakan:
Sumber: Amalia(2018) Gambar 2 Metode yang Diusulkan
Pengump ulan data Pengolahan data awal Metode Yang Diusulan Ekperrim en dan Pengujia

## Eksperimen dan Pengujian Hasil
Dalam  penelitian  ini  pengolahan  dataset penyakit ginjal kronis dengan menggunakan tools RapidMIner.  Setelah  menetapkan  motede  yang diusulkan  untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini maka  dilakukan  ekperimen  dan  pengujian  hasil dengan  menggunakan tool mRapidMiner. Dataset penyakit  ginajl  kronis  diletakan  pada  modul  read Excel,  dihubungkan  dengan  modul  missing  value untuk  dilakukan  pengecekan  terhadap  dataset, dan  dihubungan  dengan  modul  binominal  to numerical untuk mengubah isi data yang berubah binominal  ke  dalam  nilai  numeric,  kemudian dihubungkan  dengan  modul  validation  yang berfungsi  untuk  melakukan  pengujian  hasil ekperimen  yang  telah  dilakukan.  Tampilan pengolahan data seperti gambar 3.
Sumber: Amalia(2018) Gambar 3 Pengolahan Data dengan Neural Network
Berikut tabel 1 Confusion Matrix yang dihasilkan:
Tabel 1 Confusion Matrix Neural Network
Accuracy: 93,36% True ckd True notckd Pred. true ckd 82 0 Pred true notckd 6 138 Class recall 93,18% 100.00% Sumber: Amalia(2018)
Performace vector yang dihasilkan:
PerformanceVector: accuracy: 98.73% +/- 1.94% (mikro: 98.74%) ConfusionMatrix: True: ckd notckd ckd: 97 0 notckd: 3 139 precision: 97.95% +/- 3.13% (mikro: 97.89%) (positive class: notckd) ConfusionMatrix: True: ckd notckd ckd: 97 0 notckd: 3 139 recall: 100.00% +/- 0.00% (mikro: 100.00%) (positive class: notckd) ConfusionMatrix: True: ckd notckd ckd: 97 0 notckd: 3 139 AUC (optimistic): 1.000 +/- 0.000 (mikro: 1.000) (positive class: notckd) AUC: 1.000 +/- 0.000 (mikro: 1.000) (positive class: notckd) AUC (pessimistic): 1.000 +/- 0.000 (mikro: 1.000) (positive class: notckd)
Kurva ROC yang dihasilkan oleh metode neural network untuk pengolahan dataset penyakit ginjal kronis, seperti dibawah ini:
Sumber: Amalia(2018) Gambar 4 Kurva ROC Metode Neural Network
Tahapan selanjutnya adalah melakukan pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode SVM, betikut tampilannya:
Sumber: Amalia (2018) Gambar 5 Pengolahan Data dengan Suport Vector Machine (SVM)
Confusion  Matrix  yang  dihasilkan  dari  metode Support Vector Machine:
Tabel 2 Confusion Matrix Support Vector Machine Accuracy: 95,16% True ckd True notckd Pred. true ckd  77 0 Pred true notckd 11 138 Class recall 87.50% 100.00% Sumber: Amalia (2018) Dari hasil pengolahan dataset dengan menggunakan  Suport  Vector  Machine  diperoleh kurva ROC, seperti ditampilkan gambar 6
Sumber: Amalia(2018) Gambar 6 Korva ROC pengolahan SVM

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  pengolahan dataset penyakit ginjal kronis yang diperoleh dari uci  repository.  Peneliti  melakukan  pengolahan data  untuk  memperoleh  motede  mana  yang memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  bagi dataset penyakit ginjal kronis. Diketahui dari hasil penelitian  yaitu  dengan  metode  Neural  Network diperoleh  nilai  akurasi  93,36%  dan  metode Support  Vector  Machine  (SVM)  diperoleh  nilai akurasi  95.16%.    Hasil  yang  diperoleh  termasuk dalam jenis klasifikasi sangat baik. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  SVM  dan  NN  memiliki performa  kinerja  yang  baik  untuk  pengolahan dataset  penyakit  ginjal  kronis.  Dan  dari  hasil penelitian  diketahui  untuk  dataset  ginjal  kronis bahwa  metode  SVM  menghasilkan  nilai  akurasi yang lebih tinggi dari metode Neural Network.

## REFERENSI
Amalia, H., & Evicienna, E. (2017). Komparasi metode Data Mining Untuk Penentuan Proses Persalinan Ibu Melahirkan. Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information Systems) , 13 , 103–109. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.21609 /jsi.v13i2.545
Amalia, H., Lestari, A. F., & Puspita, A. (2017). PENERAPAN METODE SVM BERBASIS PSO UNTUK PENENTUAN KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN. Jurnal Techno Nusa Mandiri ,
14 (2), 131–136.
Hidayati, T., Kushadiwijaya, H., & Suhardi, S. (2008). HUBUNGAN ANTARA HIPERTENSI, MEROKOK DAN MINUMAN SUPLEMEN ENERGI DAN KEJADIAN PENYAKIT GINJAL KRONIK. Berita Kedokteran Masyaraka ,
24 (2), 90–102.
Kumar, M. (2016). Prediction of Chronic Kidney Disease Using Random Forest Machine Learning Algorithm. International Journal of Computer Science and Mobile Computing , 5 (2), 24–33. Lucida, H., Trisnawati, R., & Suardi, M. (2011). Analisis Aspek Farmakokinetika Klinik Pasien Gagal Ginjal Pada IRNA Penyakit
Dalam RSUP DR. M. DJAMIL PADANG. Jurnal
Sains Dan Teknologi Farmasi , 16 (2), 144– 155.
Melti, T., Arthur, M., & Manoppo, F. (2014).

## HUBUNGAN ANTARA DERAJAT PENYAKIT
GINJAL KRONIK DENGAN NILAI AGREGASI TROMBOSIT. Jurnal E-Biomedik (eBM) , 2 ,
509–513.
Ramya, S., & Radha, N. (2016). A novel method to segment blood vessels and optic disc in the fundus retinal images. Diagnosis of Chronic Kidney Disease Using Machine Learning Algorithms , 4 (1), 812–820. https://doi.org/10.15680/IJIRCCE.2016.
Satoso, R. B., A.E, M. Y., & Asbullah. (2016). HUBUNGAN LAMA HEMODIALISIS DENGAN PENURUNAN NAFSU MAKAN PADA PASIEN GAGAL GINJAL KRONIK DI UNIT HEMODIALISA RSUD ULIN BANJARMASIN. Dinamika Kesehatan , 7 (1), 139–151.
Sinha, P., & Poonam, S. (2015). Comparative Study of Chronic Kidney Disease Prediction using KNN and SVM, 4 (12), 608–612.