## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021

## Ensemble Klasifikasi Penyakit Tuberculosis Pada Hasil Pengobatan Menggunakan Metode Hybrid K-Nearest Neighbor (K-NN), Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM)
Alya Nurfaiza Azzahra * , Junta Zeniarja, Ardytha Luthfiarta, Mufida Rahayu
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* alyaanurfaizaa20@gmail.com, 2 junta@dsn.dinus.ac.id, 3 ardytha.luthfiarta@dsn.dinus.ac.id,
4 mufidarahayu2002@gmail.com Email Penulis Korespondensi: alyaanurfaizaa20@gmail.com
Abstrak− Tuberculosis  (TB)  merupakan  penyakit  menular  dengan  hasil  penyebab  kematian  tertinggi  di  dunia.  Penyakit  ini dapat ditularkan melalui udara dan menyerang sistem pernapasan paru. Meningkatnya kasus TB dari tahun ketahun dikarenakan sedikitnya mengetahui informasi pengobatan dari penyakit ini. Hal ini diperlukannya proses diagnosis dan pengobatan TBC membutuhkan analisis data yang akurat. Dari permasalahan tersebut maka diperlukan klasifikasi penyakit tuberculosis untuk meningkatkan hasil pengobatan yang lebih baik. Dalam penelitian ini menggunakan eksperimen dengan algoritma klasifikasi Hybrid  model  dengan  metode  yang  menggabungkan  tiga  pendekatan,  yaitu  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Decision  Tree, Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi hasil pengobatan dengan menggunakan metode Ensemble klasifikasi dan bertujuan untuk menggabungkan masing - masing metode agar menciptakan sebuah model Ensemble yang lebih kuat dan meningkatkan hasil akurasi dalam hasil pengobatan, dengan menggunakan data Dinas Kesehatan Kota Semarang atau disebut dengan  data  Sistem  Informasi  Tuberculosis  (SITB)  pada  Tahun  2020-2023  dengan  data  latih  80%  dan  data  uji  20%. Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  analisis  menggunakan  confusion  matrix  diperoleh  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  78.55% menggunakan K-Fold Cross validation yakni k sama dengan 7 dan Ensemble model mendapatkan hasil yang tinggi untuk hasil pengobatan.
Kata Kunci: Hasil Pengobatan; K-NN; Pohon Keputusan; SVM; Tuberkulosis; Ensemble
Abstract− Tuberculosis  (TB)  is  an  infectious  disease  with  the  highest  cause  of  death  in  the  world.  This  disease  can  be transmitted through the air and attacks the pulmonary respiratory system. The increase in TB cases from year to year is due to little information about the treatment of this disease. This requires the process of diagnosing and treating TB requiring accurate data analysis. From these problems, classification of tuberculosis disease is needed to improve better treatment results. In this study, experiments were used with the Hybrid model classification algorithm with a method that combines three approaches, namely K-Nearest Neighbor (K-NN), Decision Tree, Support Vector Machine (SVM) to classify treatment results using the Ensemble classification method and aims to combine each method in order to create a stronger Ensemble model and increase accuracy in treatment results, using data from the Semarang City Health Service or what is called Tuberculosis Information System (SITB) data in 2020-2023 with 80% training data and test data 20%. Based on the results of testing and analysis using the confusion matrix, the highest accuracy value was obtained at 78.55% using K-Fold Cross validation, namely k equals 7 and the Ensemble model obtained high results for treatment outcomes.
K e i ywords: Treatment Results; K-Nearest Neighbor; Decision Tree; Support Vector Machine; Tuberculosis; Ensemble

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  terdapat  beberapa  penyakit  endeimic  di  Indonesia.  Penyakit  yang  dinyatakan  menjadi  endeimic  ketika terjadi  peningkatan  jumlah  kasus  pada  suatu  wilayah  tertentu.  Salah  satu  penyakit  endeimic  yang  terdapat  di Indonesia  adalah  Tuberculosis  (TB)[1].  Tuberkulosis  atau  dikenal  dengan  TB  merupakan  penyakit  yang mematikan setelah HIV/AIDS[2]. Indonesia merupakan negara dengan urutan kedua di dunia penderita TB setelah India.  Penyakit  tuberculosis  adalah  penyakit  menular  langsung  yang  disebabkan  oleh  bakteri  Mycobacterium Tuberculosis yang bersifat aerob obligat yang umumnya menyerang organ paru pada manusia dengan bakteri yang terhirup melalui saluran pernapasan kemudian menyebar ke berbagai organ tubuh melalui sirkulasi darah. Selain pada  manusia,  hewan  juga  dapat  terinfeksi  dan  menyebarkan  penyakit  tuberculosis  kepada  manusia  melalui kotorannya[3].
Penyakit  TB  merupakan  penyakit  yang  dapat  memberi  infeksi  kepada  semua  kalangan  mulai  dari  bayi, balita, remaja, hingga lansia dan menimbukan kesakitan pada organ di dalam tubuh. Kesehatan adalah hal yang sangat  penting  dalam  kehidupan  manusia.  World  Health  Organization  (WHO)  (2015)  menyatakan  Indonesia sebagai negara penderita penyakit tuberkulosis paru terbanyak yaitu 10% dari total global kasus paru di dunia[4]. Ada beberapa gejala yang dapat menyebabkan timbulnya penyakit Tuberculosis (TB) diantaranya demam, batuk, nyeri dada, sesak nafas, batuk dahak disertai darah, nafsu makan menurun, dan susah tidur[5].
Meningkatnya  kasus  penularan  infeksi  penyakit  Tuberkulosis  pada  paru,  menjadikan  pentingnya  untuk melakukan penelitian pada penentuan variabel-variabel yang berpengaruh terhadap tingkat penyakit Tuberkulosis pada hasil pengobatan, hal ini bertujuan untuk mengurangi jumlah penderita penyakit Tuberkulosis, khususnya di Indonesia.  Namun  Tuberkulosis  adalah  penyakit  yang  mengganggu  sumber  daya  manusia  dan  umumnya menyerang  kelompok  masyarakat  dengan  golongan  sosial  ekonomi  rendah,  Selain  itu  kasus  tuberkulosis  di Indonesia sangat meningkat dikarenakan banyak masyarakat yang tidak menyelesaikan pengobatan dengan sesuai.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  klasifikasi  penyakit  tuberculosis  untuk  mengetahui  dan  meningkatkan  hasil  pada pengobatan penyakit TB[6].
Klasifikasi  merupakan  proses  pengelompokkan  data  atau  mengkategorikan  data  ke  dalam  kelas  atau kategori yang berbeda berdasarkan atribut-atribut data. Dengan demikian sangat penting melakukan pergerakan pengobatan  dengan  cepat  untuk  mengurangi  penularan  tuberculosis  kepada  masyarakat  luas.  Pendekatan komputasi  berbasis  machine  learning  untuk  klasifikasi  penyakit  TB  telah  dikembangkan,  diantaranya  dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN), Decision Tree (DT) dan Support Vector Machine (SVM). K-NN adalah sebuah algoritma yang bersifat supervised (memerlukan label kelas), non-parametrik. K-NN dapat menggunakan  berbagai  fitur untuk mengidentifikasi pola  yang relevan  terhadap hasil pengobatan, algoritma  ini digunakan untuk mengatasi masalah klasifikasi dengan label kelas yang akan diuji dan dibandingkan dengan yang terdekat pada tahap pengambilan keputusan[7]. DT atau pohon keputusan adalah salah  satu teknik yang  sering digunakan dalam data mining  yang  membagi atribut menjadi  node untuk diklasifikasikan sesuai  label, DT juga dapat  mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  kelas  dengan  cara  menghasilkan  pemisahan  yang  jelas  antara kategori  hasil  pengobatan[8].  Dan  SVM  ditemukan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1992  sebagai  strategi  Artificial Intelligence (AI) yang bekerja dengan standar minimal risiko terstruktur dan mencari fungsi pemisah yang optimal, metode SVM ini dapat  mengklasifikasi  hasil pengobatan penyakit tuberculosis  membangun keputusan kategori hasil pengobatan yang berbeda. Penggunaan dari hybrid model tersebut dapat menghasilkan eksperimen serta hasil pengujian pada hasil pengobatan penyakit tuberculosis yang cukup tinggi dibanding dengan algoritma yang lain. Pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Decision  Tree  (DT)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  Dapat dijelaskan dari masalah penelitian ini pada hasil pengobatan yang belum mendapatkan hasil yang baik, serta tujuan dilakukannya  klasifikasi  ini  diantaranya  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi,  precission,  recall,  f1-score  dan menggunakan  beberapa  metode  yang  dapat  meningkatkan  hasil  Ensemble  klasifikasi  dibandingkan  dengan menggunakan  single  model.  Penelitian  ini  harus  dilakukan  karena  bertujuan  untuk  meningkatkan  keakuratan dalam mengklasifikasikan hasil pengobatan. Oleh karena itu, dibutuhkan klasifikasi penyakit tuberculosis untuk mengetahui hasil pada pengobatan penyakit TB[9].
Metode  Ensemble  Learning  merupakan  sebuah  algoritma  machine  learning  untuk  menyelesaikan permasalahan dengan lebih dari satu model untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model single  algorithm  tanpa  menggunakan  metode  Ensemble.  Ensemble  ini  digunakan  untuk  mengkombinasikan beberapa  metode-metode  untuk  menghasilkan  prediksi  akhir.  Pada  dasarnya,  metode  Ensemble  learning  dapat mengimplikasikan  dari  beberapa  klasifikasi  dan  mendapatkan  hasil  prediksi  atau  akurasi  yang  lebih  akurat, meskipun tidak dapat dijamin bahwa metode ensemble selalu menghasilkan yang lebih baik, namun penggabungan dari ketiga model-model klasifikasi ini meminimalkan resiko kesalahan yang dihasilkan oleh model yang dibangun hanya dengan single algorithm, karena kesalahan klasifikasi dalam salah satu model yang akan terkoreksi dengan model lain yang menghasilkan nilai voting mayoritas[10].
Berdasarkan hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ruswanto dkk yang mengembangkan salah satu senyawa ester yang dapat  digunakan dalam  hasil pengobatan tuberculosis dengan Decision Tree mendapat hasil sintesis 59.11%[11]. Selanjutnya berdasarkan beberapa hasil penelitian lain sebelumnya yang dilakukan oleh Soesanti dkk mendapatkan hasil pengujian deteksi dini hasil resiko tuberculosis dengan Support Vector Machine mendapat hasil pengujian terendah 52.00%[12]. Penelitian lain yang dilakukan oleh Vera Maya Santi dkk pada hasil penerapan Smote pada data pasien tuberculosis hasil relapse dan tidak relapse mendapatkan hasil pengujian 76.15%[13]. Yang terakhir hasil pada penelitian lain yang dilakukan oleh Yanti Apriyani dkk tentang perhitungan kasus positif tuberculosis menggunakan Naïve Baiyes mendapatkan hasil 59.61%[14]. Penelitian yang telah ada masih  membutuhkan  peningkatan  metode  untuk  menghasilkan  klasifikasi  penyakit  tuberculosis  dengan  hasil akurasi  yang  lebih  baik.  Pada  beberapa  penelitian  Menunjukkan  model  klasifikasi  yang  divalidasi  dengan menggunakan teknik cross validation menunjukkan perbaikan performa model dan menghasilkan akurasi secara umum yang lebih tinggi[15].
Pada penelitian ini akan menggunakan model klasifikasi dengan menerapkan validasi model berbasis Cross Validation  untuk  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dibanding  dengan  metode  sebelumnya  yang  menggunakan random split validation. Metode Hybrid model dengan Ensemble learning dan teknik Cross Validation diharapkan memberikan klasifikasi pengobatan penyakit tuberculosis dengan hasil yang lebih akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  memiliki  metode  atau  langkah-langkah  penelitian.  Berikut  ini,  tahapan  penelitian sebagaimana pada Gambar 1. Penelitian ini membandingkan model K-NN, Decision Tree, dan SVM, dan model Ensemble yang mengambil nilai akhir klasifikasi berdasarkan hasil mayoritas dari hasil klasifikasi dari tiga model (K-NN, DT, SVM). Dimulai dari pengumpulan data (Raw data), tahap preprocessing data, validasi data dengan memisahkan data menjadi beberapa subset dan  melakukan pengujian model untuk mengevaluasi kinerja model, proses  pengujian  menggunakan  (K-NN,  DT,  SVM)  secara  terpisah  untuk  melihat  hasil  klasifikasi  dari  single model,  hasil  dari  hybrid  model  digabungkan  untuk  meningkatkan  akurasi,  menilai  kinerja  ensemble  model

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
menggunakan  confusion  matrix  seperti  akurasi,  precision,  recall,  dan  f1-score.  Semua  model  dibangun  dengan menggunakan  teknik  K-Fold  Cross  Validation  dengan  berbagai  percobaan  nilai  k  dengan  menerapkan  replace missing value sebelumnya.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Preprocessing Data
Pada tahap preprocessing data, Langkah pertama adalah memilih kolom yang akan digunakan dan dianalisis lebih lanjut dengan mengidentifikasi kolom – kolom yang sesuai atau relevan untuk digunakan. Dalam hal ini, beberapa kolom  yang  dipilih  diantaranya  adalah  ‘Kode  Unik’,  ‘Jenis  Kelamin’,  ‘Umur’,  ‘Tipe  TBC’,  dan  lainnya[16]. Langkah  selanjutnya  yaitu  meingganti  nama  kolom  untuk  memudahkan  pengguna  dan  nama  kolom  diperbarui untuk mengganti spasi dengan garis bawah dan huruf diubah menjadi kecil agar dapat konsisten dalam penulisan. Selanjutnya dilakukan pengecekan nilai yang hilang dalam dataset untuk menghitung jumlah nilai yang hilang di setiap kolom. Selanjutnya dalam langkah handling missing value melakukan penghapusan kolom dengan jumlah nilai yang hilang lebih dari 50% tujuannya adalah membersihkan dataset yang tidak lengkap[17]. Berikut beberapa sampel data pada tahap preprocessing pada Tabel 1.
Tabel i 1. Sample Tahap Prepocessing
Preprocessing data Keterangan Memilih Kolom ‘ Kode Unik’, ‘Jenis Kelamin’, ‘umur’, ‘Tipe TBC’, dan lainnya dipilih sebagai kolom yang relevan Mengganti Nama Kolom Nama kolom diubah untuk memudahkan penggunaan dan konsistensi penulisan, spasi diganti dengan garis bawah dan huruf diubah menjadi huruf kecil. Pengecekan Nilai Yang Hilang Dilakukan pengecekan jumlah nilai yang hilang di setiap kolom untuk mengetahui keadaan data yang tidak lengkap. Handling Missing Value Kolom-kolom dengan lebih dari 50% nilai yang hilang dihapus dari dataset untuk membersihkan data yang tidak lengkap. : ...

## 2.3 K- Nearest Neighbor (K-NN)
K-NN  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  dua  atau  lebih  label  kelas  berdasarkan  pengukuran  sejauh  mana  data tersebut mirip satu sama  lain. Pengukuran kesamaan  ini sering disebut sebagai kedekatan  atau jarak antara dua atau lebih titik data dalam dataset[18]. Pada penelitian  ini  K-NN  melakukan klasifikasi,  mengembangkan  hasil akurasi dengan menggunakan metode K-NN karena metode K-NN dapat mudah diterapkan dalam menghasilkan pengobatan pada penyakit tuberculosis. Algoritma ini biasanya di terapkan dalam klasifikasi data berdasarkan nilai selisih yang kecil dari jarak yang lainnya. Berikut tahapan dari metode:
1. Metode Jarak Manhattan
d(x, y) =   ∑ |x i− n i=1 y i | (1)
d(x, y)
= jarak Manhattan x = data 1
y
= data 2
i
= index fitur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
n = index fitur

## 2.4 Decision Tree (Pohon Keputusan)
Algoritma Decision Tree atau pohon keputusan adalah salah satu teknik yang sering digunakan dalam data mining yang membangun pengklasifikasi[19]. Algoritma ini memiliki fungsi terkait dengan kategori kelas dan label kelas serta  memproses  pengklasifikasi  data  yang  baru  diperoleh.  Selain  itu,  algoritma  ini  melakukan  pemilahan  data pelatihan  dengan  mengumpulkan  informasi  dari  dataset.  Saat  menghitung  nilai  gain,  dan  nilai  entropi meinggunakan rumus berikut:
E I ntropy (S) =   ∑ pi ∗ log 2 n i=1 pi (2)
S = Himpunan Kasus A = Atribut N = Jumlah dari patisi S Pi = Proporsi dari Si te i rhadap S Persamaan yang digunakan untuk menghitung Information Gain:
Gain (S, A) = E I ntropy (S) −   ∑ |Si| |S| n i=1 ∗ E I ntropy (S i ) (3)
S = Himpunan Kasus A = Atribut
n = Jumlah patisi S Pi = Proporsi dari Si terhadap S A|Si | = Himpunan Kasus |S| = Atribut
2.5 Support Vector Machine i (SVM)
Algoritma  ini  termasuk  kedalam  salah  satu  model  terbaik  dalam  melakukan  klasifikasi  pada  hasil  pengobatan. SVM  dapat  mengatasi  masalah  klasifikasi  multiclass,  klasifikasi  multi  class  dapat  diatasi  dengan  pendekatan lainnya.  Diantaranya,  dalam  scikit-learn,  kelas  SVC  secara  otomatis  mendukung  klasifikasi  multiclass  dengan pendekatan  One-vs-All.  Pada  penelitian  klasifikasi  hasil  pengobatan  penyakit  tuberculosis  menggunakan pendekatan ini dengan rumus:
f i (x) = sign ( w i . x +   b i ) (4)
Dimana  f_i  (x)  adalah  fungsi  keputusan  untuk  model  Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  dikaitkan dengan  kelas  ke-i,  w_i  adalah  vector  bobot,  x  adalah  vector  fitur  input,  dan  b(i)merupakan  bias  dari  hasil pengobatan.

## 2.6 K-Fold Cross Validation

## K-Fold Cross Validation
Akurasi = 1 k ∑ Akurasi i k i=1 (5) K = Akurasi K = Jumlah Lipatan
Gambar 2. Ilustrasi K-Fold Cross Validation
Akurasi merupakan ukuran sejauh mana model berhasil dalam melakukan klasifikasi data k merujuk pada jumlah  lipatan  atau  fold  yang  digunakan  dalam  validasi  silang,  dapat  dilihat  Gambar  2.  Pada  peneilitian  ini menggunakan nilai K-Fold 3, 5, 7 untuk mendapatkan hasil akurasi yang baik pada hasil pengobatan.

## 2.7 Evaluasi Model
Untuk  mengukur  akurasi  model  dilakukan  evaluasi  menggunakan  confusion  matrix.  Confusion  Matrix  adalah suatu  tabel  yang  digunakan  dalam  analisis  statistik  untuk  menilai  performa  model  klasifikasi.  Matrix  ini membandingkan hasil prediksi model dengan data sebenarnya yang diamati. Dalam Confusion Matrix, terdapat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
empat bagian pada Gambar 3. Dan Confusion Matrix digunakan untuk mengevaluasi akurasi, presisi, recall, dan f1-score  dari  model  klasifikasi,  serta  untuk  mengidentifikasi  letak  kesalahan  klasifikasi  data  yang  mungkin dilakukan oleh model tersebut. Confusion matrix terdiri dari empat entri utama:
Gambar 3. Confusion Matrix
1. True i Positive (TP): Jumlah contoh positif yang benar-benar diprediksi dengan benar oleh model.
2. True Negative (TN): Jumlah contoh negative yang benar-benart diprediksi dengan benar oleh model.
3. False i Positive (FP): Jumlah contoh negatif yang keliru diprediksi sebagai positif oleh model.
4. False Negative i (FN): Jumlah contoh positif yang keliru diprediksi sebagai negatif oleh model.
Accuracy = (TP+TN) (TP+FP+FN+TN) (6)
Pre i cision = TP TP+FP (7)
Re i call = TP TP+FN (8)
F − Measure i = 2 x Pre i cision x Re i call Pre i cision+Re i call (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Pada teknik pengumpulan data dengan melakukan wawancara dan mendapatkan data dari Dinas Kesehatan Kota Semarang untuk melakukan observasi dan melakukan eksperimen pada data. Data yang dipakai yaitu data privat yang  langsung  diolah  dan  diperoleh  melalui  DKK  Kota  Semarang,  data  tersebut  adalah  data  penyakit  yang bernama Sistem Informasi Tuberculosis atau SITB. Pada penelitian ini, dapat di deskripsikan  data yang tersedia 6755 data bersih dan siap diolah kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji perbandingannya yaitu 80%:20%, di  mana  data  tersebut  terdiri  dari  17  atribut  featured  yaitu  jenis  kelamin,  usia,  kelurahan,  kecamatan,  status pekerjaan, jenis fasyankes, tipe diagnosis, tipe TBC, Riwayat TBC, Riwayat dm, Riwayat HIV, paduan oat, sumber obat. Adapun satu atribut lain yaitu hasil pengobatan yang menjadi atribut target dalam penelitian ini. Berikut ini, dari Tabel 2 beberapa atribut data yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel i 2. Atribut Data
Tabel i 3. Data Testing
No. Atribut Reprentasi Keterangan Data Testing 1. Hasil Pengobatan treatment results Pengobatan lengkap, Sembuh, Putus Berobat, Me i ninggal, Gagal Target (Y) No. Atribut Reprentasi Keterangan Data Training 1.  jenis kelamin  gender Laki-laki, Perempuan Feature i d (X) 2.  usia age 5, 15, 20, 45,…, tahun Feature i d (X) 4.  Kelurahan ward Gayamsari, candi,…,e i tc Feature i d (X) 3.  Kecamatan subdistrict Tembalang, pedurungan,…,e i tc Feature i d (X) 4.  status pekerjaan job status Pegawai swasta, Mahasiswa/i Feature i d (X)
5.  jenis fasyankes  type of health facility Rumah Sakit, Puskesmas, bp4/bbkpm/bkpm Feature i d (X)
6.  tipe diagnosis  type of diagnosis
Terkonfirmasi bakteriologis, Terdiagnosis klinis Feature i d (X) 7.  tipe TBC TBC type Tbc paru, tbc ekstraparu Feature i d (X) 8.  riwayat TB history of TB Baru, kambuh,…, tidak dike i tahui Feature i d (X) 9.  riwayat dm dm history Ya, tidak,…, tidak diketahui Feature i d (X) 10.  riwayat HIV HIV history Negatif hiv, tidak diketahui Feature i d (X) 11.  paduan oat oat blend Kategori anak, 1, 2 Feature i d (X) 12.  sumber obat drug source Program tbc Feature i d (X)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
3.2 Pengujian Mode i l
Penelitian  klasifikasi  penyakit  tuberculosis  pada  hasil  pengobatan  yang  telah  diuji  tingkat  akurasinya  dengan memasukkan target (Y) yakni berasal dari data uji. Data yang di dapat untuk penelitian ini sebanyak 6755 data dengan  melakukan  pengujian  single  model  dari  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Decision  Tree,  Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  mengetahui  hasil  akurasi  dan  dapat  dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Pada  nilai akurasi model K-NN menghasilkan 74.61%, metode Decision Treiei meinghasilkan akurasi seibeisar 75.72%, dan metode Support Vector Machine (SVM) menghasilkan akurasi sebesar 76.76% Selanjutnya, hasil confusion matrix dari ketiga metode seperti hasil Tabel 4. Dibawah ini.
Tabel i 4. Komparasi Nilai Accuracy, Pre i cision, Recall dan F1-Score i
Mode i l Confusion Matrix    Precission  Recall   F1-Score  Accuracy K-NN 66.36%  74.61%  68.56%  74.61% De i cision Tree i 69.49%  75.72%  71.55%  75.72% SVM 68.42%  76.76%  71.16%  76.76%

## 3.2.1 Confusion Matrix
Berdasarkan Tabel 5 dibawah ini, dapat diklasifikasikan sesuai dengan prediksi yang dilakukan dengan metode K- Nearest Neighbor (K-NN) pada hasil pengobatan, TP untuk suatu kelas adalah jumlah prediksi yang benar untuk kelas tersebut (nilai diagonal matriks). FP untuk suatu kelas adalah jumlah semua nilai di kolom (kecuali TP). FN untuk suatu kelas jumlah semua nilai dibaris kelas (kecuali TP). TN untuk suatu kelas adalah jumlah semua nilai yang tidak termasuk dibaris dan kolom. Dapat dilihat hasil confusion matrix pada Gambar 4.
Tabel 5. Tabel Confusion Matrix Pada K-NN ‘pengobatan lengkap’ ‘sembuh’ ‘putus berobat’ ‘gagal’ ‘meninggal’ TP = 826 Jumlah prediksi benar sebagai ‘pengobatan lengkap’ TP = 180 Jumlah prediksi benar sebagai ‘sembuh’ TP = 107 Jumlah prediksi benar sebagai ‘putus berobat’ TP = 0 Tidak ada prediksi benar sebagai ‘gagal’ TP = 76 Jumlah prediksi benar sebagai ‘meninggal’ TN = 379 Semua prediksi benar TN = 1013 Semua prediksi benar TN = 1230 Semua prediksi benar TN = 1275 Semua prediksi benar TN =1253 Semua prediksi benar FP = 84 1‘meninggal’, 1 ‘putus berobat’ dan 82 ‘sembuh’ FP = 76
3 ‘gagal’ 5
‘meninggal’ 59 ‘pengobatan lengkap dan 9 ‘putus berobat’
FP = 1
1 dari ‘pengobatan lengkap’ FP = 0 Tidak ada prediksi salah FP = 2 1 ‘pengobatan lengkap’ dan 1 ‘putus berobat
FN = 60 1 ‘pengobatan lengkap’ salah prediksi ‘meninggal’ 59 salah diprediksi sebagai ‘sembuh’
FN = 82 Dari kelas ‘sembuh’ yang salah diprediksi sebagai ‘pengobatan lengkap’ FN = 1 1 dari ‘putus berobat’ yang salah diprediksi sebagai ‘pengobatan lengkap’
FN = 3 Dari kelas ‘sembuh’ 3 yang seharusnya ‘gagal’ FN = 2 2 dari kelas ‘meninggal diprediksi sebagai ‘pengobatan lengkap
Gambar 4. Confusion Matrix Pada K-NN
Hasil confusion matrix dari metode Decision Tree atau Pohon Keputusan dapat diketahui berdasarkan Tabel 6. dan Gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
Tabel 6. Tabel Confusion Matrix Pada Decision Tree
‘pengobatan lengkap’ ‘sembuh’ ‘putus berobat’ ‘gagal’ ‘meninggal’ TP = 809 Jumlah prediksi benar sebagai ‘pengobatan lengkap’
TP = 183 Jumlah prediksi benar sebagai ‘sembuh’ TP = 98 Jumlah prediksi benar sebagai ‘putus berobat’ TP = 0 Tidak ada prediksi benar sebagai ‘gagal’ TP = 61 Jumlah prediksi benar sebagai ‘meninggal TN = 449 Semua prediksi benar TN = 1019 Semua prediksi benar TN = 1210 Semua prediksi benar TN = 1275 Semua prediksi benar TN = 1250 Semua prediksi benar FP = 17 10 ‘meninggal’ 4 ‘putus berobat’ dan 3 dari ‘sembuh’ FP = 70 3 ‘gagal’ 8 ‘meninggal’ 50 ‘p. lengkap’ 9 ‘putus berobat’ FP = 17 14 ‘pengobatan lengkap’ dan 3 dari ‘sembuh’ FP = 0 Tidak ada prediksi salah FP = 21 14 ‘pengobatan lengkap’ 4 ‘putus berobat’ 3 ‘sembuh’
FN = 77
14 ‘pengobatan lengkap, 13 ‘putus berobat’ 50 ‘sembuh’
FN = 76 74 dari kelas ‘sembuh’ 2 salah prediksi ‘putus berobat’
FN = 10 4 ‘putus berobat’ 6 salah prediksi ‘sembuh’ FN = 3 3 dari kelas ‘sembuh’ yang seharusnya ‘gagal’ FN = 10 10 ‘meninggal’ salah diprediksi sebagai‘pengobatan lengkap’
Gambar 5. Confusion Matrix Pada Decision Tree
Hasil  confusion  matrix  dari  metode  Support  Vector  Machine  dapat  diketahui  berdasarkan  Tabel  7.  dan Gambar 6.
Tabel i 7. Tabel Confusion Matrix Pada SVM ‘pengobatan lengkap’ ‘sembuh’ ‘putus berobat’ ‘gagal’ ‘meninggal’ TP = 825 Jumlah prediksi benar sebagai ‘pengobatan lengkap’ TP = 206 Jumlah prediksi benar sebagai ‘sembuh’ TP = 102 Jumlah prediksi benar sebagai ‘putus berobat’ TP = 0 Tidak ada prediksi benar sebagai ‘gagal’ TP = 72 Jumlah prediksi benar sebagai ‘meninggal’ TN = 418 Semua prediksi benar TN = 1011 Semua prediksi benar TN = 1228 Semua prediksi benar TN = 1275 Semua prediksi benar TN = 1262 Semua prediksi benar FP = 62 3 ‘meninggal’ 3
‘putus berobat’ dan 56 ‘dari kelas
‘sembuh’
FP = 73 3 ‘meninggal’ 58 ‘pengobatan lengkap’ dan 12
‘putus berobat’
FP = 3 3 dari ‘pengobatan lengkap’ FP = 0 Tidak ada prediksi salah FP = 6 Untuk ‘meninggal’ 3 dari ‘pengobatan lengkap’ 3 dari ‘putus berobat’

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
‘pengobatan lengkap’ ‘sembuh’ ‘putus berobat’ ‘gagal’ ‘meninggal’ FN = 64 6 yang salah diprediksi sebagai ‘meninggal’ 58
‘sembuh’
FN = 56 56 yang salah diprediksi sebagai ‘pengobatan lengkap’
FN = 15 3 salah diprediksi ‘pengobatan lengkap’ 12 ‘sembuh’ FN = 3 Dari kelas ‘sembuh’ 3 yang seharusnya ‘gagal’
FN = 11 6 dari kelas ‘meninggal’ 5 prediksi salah sebagai ‘sembuh’
Gambar 6. Confusion Matrix Pada SVM
Dari ketiga hasil confusion matrix, selanjutnya dapat dilihat dari hasil perhitungan nilai akurasi, precision, recall  dan  f1-score.  Perbandingan  nilai-nilai  ini  telah  dihitung  untuk  metode  single  K-NN,  Decision  Tree,  dan SVM  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Hasil  komparasi  nilai  diatas  menggunakan  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor, Decision  Tree  dan  Support  Vector  Machine  memiliki  hasil  yang  baik  pada  proses  pengujian  klasifikasi  untuk menghasilkan nilai akurasi dan confusion matrix, dapat diketahui hasil akurasi terbaik dari tiga metode, yakni pada metode Support Vector Machine (SVM) dengan mendapatkan nilai akurasi sebesar 76.76%.
Selanjutnya menentukan hasil terbaik dengan menggunakan tiga model yakni hasil dari model ensemble dengan  cross  validation  menggunakan  k  sama  dengan  3,  5,  dan  7  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik digabungkan dengan model ensemble. Berikut hasil dari klasifikasi model ensemble.

## 3.2 Klasifikasi Model Ensemble
Konsep  utama  dari  metodologi  ensemble  adalah  menggabungkan  sejumlah  model  klasifikasi,  masing-masing menyelesaikan tugas klasifikasi yang sama, dan dari hasil klasifikasi masing-masing model tersebut diambil hasil kelas  mayoritasnya  untuk  mendapatkan  model  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  menggunakan  satu model[20]. Metode Ensemble bertujuan untuk memanfaatkan keunggulan dari berbagai model serta mengurangi kelemahan individu single model dan menghasilkan prediksi yang lebih dapat diandalkan dan akurat. Peneilitian sebelumnya  oleh  Mahajan  dkk  untuk  klasifikasi  pengobatan  penyakit  TB  menggunakan  metode  ensemble menghasilkan akurasi model terbaik[21]. Berikut ini, me i rupakan klasifikasi mode i l e i nse i mble i pada Gambar 7. Dibawah ini:

## Gambar 7. Model Ensemble
Hasil klasifikasi diatas diperoleh bahwa model yang terbaik adalah menggunakan model ensemble. Untuk mendapatkan  hasil  pengobatan  yang  baik  karena  data  pasien  pada  hasil  pengobatan  ini  tidak  efektif  untuk mendapatkan  hasil  akurasi  yang  baik.  Selanjutnya,  pada  peneilitian  ini  dapat  mengembangkan  klasifikasi  hasil pengobatan  dengan  melanjutkan  percobaan  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  dengan  menggunakan percobaan k yakni 3, 5, 7. Dari hasil percobaan menggunakan model ensemble ini mendapatkan hasil yang lebih

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
baik dibandingkan dengan hasil single model. Berikut ini, dari Tabel 8. Dapat dilihat hasil menggunakan model ensemble dengan k-fold cross validation menghasilkan akurasi tertinggi pada k = 7.
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Model Ensemble dengan cross validation
Model K-Fold Cross Validation Precission Recall F1-Score Accuracy Hybrid mode i l 3 71.49% 77.21% 71.48% 77.21% 5 83.08% 78.07% 71.21% 78.07% 7 77.44% 78.55% 73.08% 78.55%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  diatas  diperoleh  suatu  kesimpulan  pada  ensemble  untuk mengklasifikasikan hasil pengobatan penyakit tuberculosis dengan penggunaan metode Hybrid model melibatkan kombinasi masing-masing model diantaranya K-NN, Decision Tree, dan SVM mendapat nilai akurasi yang baik dibandingkan dengan single model pada masing-masing metode. Nilai akurasi terbaik menggunakan K-Fold Cross Validation dengan hasil precission sebesar 77.44%, hasil recall sebesar 78.55%, hasil f1 score sebesar 73.08% dan nilai akurasi sebesar 78.55%. Dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa tingkat akurasi pada metode Ensemble lebih unggul untuk menghasilkan hasil pengobatan pada penyakit tuberculosis. Dengan demikian, hasil klasifikasi menggunakan model Ensemble pada penelitian ini terbukti menjadi solusi terbaik dibandingkan masing-masing algoritma single model tersebut.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami ucapkan terima kasih atas perhatian dan dukungan yang diberikan. Terutama kepada pihak Dinas Kesehatan Kota  Semarang  (DKK)  yang  telah  membantu  tersusunnya  jurnal  kami  dan  dukungan  yang  sangat  berarti  bagi kelancaran penelitian ini serta kepercayaan dan kontribusi yang telah di berikan.

## REFERENCES
[1] Lina  Yunita,  Rasi  Rahagia,  Fauziah  H.  Tambuala,  A.  Suyatni  Musrah,  Andi  Asliana  Sainal,  and  Suprapto,  “Efektif Pengetahuan  dan  Sikap  Masyarakat  Dalam  Upaya  Pencegahan  Tuberkulosis:  Effective  Knowledge  and  Community Attitudes  in  Tuberculosis  Prevention  Efforts,”  J.  Health  JoH,  vol.  10,  no.  2,  pp.  186–193,  Jul.  2023,  doi: 10.30590/joh.v10n2.619.
[2] K. Tilwani, A. Patel, M. Patel, P. Sojitra, and G. Dave, “Asiaticoside A for the modulation of 1-TbAd- a potential target and ligand for extensive drug resistance Mycobacterium tuberculosis,” AMB Express, vol. 13, no. 1, p. 111, Oct. 2023, doi: 10.1186/s13568-023-01616-w.
[3] K. Mar’iyah and Z. Zulkarnain, “Patofisiologi penyakit infeksi tuberkulosis,” Pros. Semin. Nas. Biol., vol. 7, no. 1, Art. no. 1, Nov. 2021, doi: 10.24252/psb.v7i1.23169.
[4] V.  C.  Osamor  and  A.  F.  Okezie,  “Enhancing  the  weighted  voting  ensemble  algorithm  for  tuberculosis  predictive diagnosis,” Sci. Rep., vol. 11, no. 1, p. 14806, Jul. 2021, doi: 10.1038/s41598-021-94347-6.
[5] O. Hrizi et al., “Tuberculosis Disease Diagnosis Based on an Optimized Machine Learning Model,” J. Healthc. Eng., vol. 2022, pp. 1–13, Mar. 2022, doi: 10.1155/2022/8950243.
[6] C.  Prasitpuriprecha  et  al.,  “Drug-Resistant  Tuberculosis  Treatment  Recommendation,  and  Multi-Class  Tuberculosis Detection and Classification Using Ensemble Deep Learning-Based System,” Pharmaceuticals, vol. 16, no. 1, p. 13, Dec. 2022, doi: 10.3390/ph16010013.
[7] W. Xing and Y. Bei, “Medical Health Big Data Classification Based on KNN Classification Algorithm,” IEEE Access, vol. 8, pp. 28808–28819, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2955754.
[8] L. M. Ferreira, T. Sáfadi, and J. L. Ferreira, “K-mer applied in Mycobacterium tuberculosis genome cluster analysis,” Braz. J. Biol., vol. 84, p. e258258, 2024, doi: 10.1590/1519-6984.258258.
[9] M.  A.  Elashmawy,  I.  Elamvazuthi,  L.  I.  Izhar,  S.  Paramasivam,  and  S.  Su,  “Detection  of  Tuberculosis  Based  on Hybridized  Pre-Processing  Deep  Learning  Method,”  Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl.,  vol.  14,  no.  8,  2023,  doi: 10.14569/IJACSA.2023.0140808.
[10]  R. Kadry and O. Ismael, “A New Hybrid KNN Classification Approach based on Particle Swarm Optimization,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 11, no. 11, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0111137.
[11]  R. Ruswanto, M. Mardhiah, R. Mardianingrum, and K. Novitriani, “SINTESIS DAN STUDI IN SILICO SENYAWA 3- NITRO-N’-[(PYRIDIN-4-YL)
CARBONYL]BENZOHYDRAZIDE SEBAGAI KANDIDAT
ANTITUBERKULOSIS,” Chim. Nat. Acta, vol. 3, no. 2, Aug. 2015, doi: 10.24198/cna.v3.n2.9183.
[12]  A.  H.  Husen,  A.  S.  Nur  Afiah,  S.  Soesanti,  and  F.  Tempola,  “Deteksi  Dini  Resiko  Tuberkulosis  di  Kota  Ternate: Pelacakan dan Implementasi Algoritma Klasifikasi,” J. CoSciTech Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 217– 225, Aug. 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i2.3986.
[13]  V. M. Santi,  L.  Nafisah, and Q. Meidianingsih, “Penerapan Metode SMOTE CHAID  dalam  Klasifikasi Tuberkulosis Relapse,” J. Stat. Dan Apl., vol. 6, no. 1, pp. 26–36, Jun. 2022, doi: 10.21009/JSA.06103.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7021
[14]  Yanti  Apriyani,  I.  D.  I.  Iskandar,  Mira  Kusmira,  Melisa  Winda  Pertiwi,  Imam  Amirulloh,  and  Taufik  Wibisono, “Implementasi Sistem Pakar dengan Algortima Naïve Bayes dengan Laplace Correction untuk Diagnosis Tuberkulosis Paru,” Inf. J. Inform. Dan Sist. Inf., vol. 13, no. 1, pp. 24–46, May 2021, doi: 10.37424/informasi.v13i1.72.
[15]  Y.-D. Zhang, W. Wang, X. Zhang, and S.-H. Wang, “Secondary Pulmonary Tuberculosis Recognition by 4-Direction Varying-Distance GLCM and Fuzzy SVM,” Mob. Netw. Appl., Feb. 2022, doi: 10.1007/s11036-021-01901-7.
[16]  A. Kumar, A. Verma, G. Shinde, Y. Sukhdeve, and N. Lal, “Crime Prediction Using K-Nearest Neighboring Algorithm,” in 2020 International Conference on Emerging Trends in Information Technology and Engineering (ic-ETITE), Vellore, India: IEEE, Feb. 2020, pp. 1–4. doi: 10.1109/ic-ETITE47903.2020.155.
[17]  M. Park et al., “Distinguishing nontuberculous mycobacterial lung disease and Mycobacterium tuberculosis lung disease on X-ray images using deep transfer learning,” BMC Infect. Dis., vol. 23, no. 1, p. 32, Jan. 2023, doi: 10.1186/s12879- 023-07996-5.
[18]  S. C. Gupta and N. Goel, “Enhancement of Performance of K-Nearest Neighbors Classifiers for the Prediction of Diabetes Using  Feature  Selection  Method,”  in  2020  IEEE  5th  International  Conference  on  Computing  Communication  and Automation (ICCCA), Greater Noida, India: IEEE, Oct. 2020, pp. 681–686. doi: 10.1109/ICCCA49541.2020.9250887.
[19]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends, vol. 2, no. 01, pp. 20–28, Mar. 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[20]  S. Rajaraman, F. Yang, G. Zamzmi, Z. Xue, and S. K. Antani, “A Systematic Evaluation of Ensemble Learning Methods for Fine-Grained Semantic Segmentation of Tuberculosis-Consistent Lesions  in Chest Radiographs,”  Bioengineering, vol. 9, no. 9, p. 413, Aug. 2022, doi: 10.3390/bioengineering9090413.
[21]  A.  Mahajan  et  al.,  “A  Novel  Stacking-Based  Deterministic  Ensemble  Model  for  Infectious  Disease  Prediction,” Mathematics, vol. 10, no. 10, p. 1714, May 2022, doi: 10.3390/math10101714.