## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 558-566 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5149

## Klasifikasi Penyakit Cacar Monyet Menggunakan Metode Support Vector Machine
Wendy Anugrah, Elin Haerani * , Yusra, Lola Oktavia
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1 11751102108 @students.uin-suska.ac.id, 2 * elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3 yusra@uin-suska.ac.id,
4 lola.oktavia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: elin.haerani@uin-suska.ac.id Submitted: 07/05/2024; Accepted: 18/05/2024; Published: 30/05/2024
Abstrak −Cacar monyet merupakan suatu penyakit zoonosis yang disebabkan oleh virus cacar monyet dan penyakit ini sangat berbahaya.  Penyakit  cacar  monyet  dapat  dideteksi  sebelumnya  dengan  menggunakan  informasi  yang  ada  pada  data  pasien dan  menerapkan  teknik  machine  learning.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  penyakit  cacar  monyet menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM).  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix dengan  membandingkan    rasio  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan  70:30,  80:20,  90:10  dan  menggunakan  kernel RBF.  Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan    hasil  rasio  tertinggi  pada  90:10  dengan  nilai  akurasi  terbaik  sebesar  65% dengan  pengujian  parameter  SVM  yaitu  nilai  C=  10 dan  y  ( gamma )=  1.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan menggunakan metode Support Vector Machine mendapatkan nilai akurasi yang cukup baik.
Kata Kunci: Klasifikasi; Cacar Monyet; Support Vector Machine; Kernel Rbf; Confusion Matrix
Abstract −Monkey pox is a zoonotic disease caused by the monkey pox virus and this disease is very dangerous. Monkey pox can  be  detected  in  advance  by  using  information  contained  in patient  data  and  applying  machine  learning  techniques.  This study  aims  to  classify  monkey  pox  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  method.  This  test  is  carried  out  using  a confusion matrix by comparing the ratio of training data and test data with a ratio of 70:30, 80:20, 90:10 and using the RBF kernel. Based on the test results, the highest ratio results were obtained at 90:10 with the best accuracy value of 65% with SVM  parameter  testing,  namely  the  value  C=  10  and  y  (gamma)=  1.  Based  on  the  results  of  tests  carried  out  using  the Support Vector Machine method, the accuracy values were quite good.
Keywords : Classification; Monkey Pox; Support Vector Machine; RBF Kernel; Confusion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Setelah  kejadian  pandemi  Covid-19  pada  tahun  2020  yang  menggemparkan  dan  sekarang  kita  dihadapkan dengan  penyakit  yang  juga  berbahaya  yaitu  penyakit  cacar  monyet.  Cacar  Monyet  merupakan  suatu  penyakit zoonosis yang disebabkan oleh virus cacar monyet, orthopoxvirus dan virus variola[1]. Cacar memiliki beberapa jenis namun pada penelitian ini berfokus kepada cacar monyet. Cacar monyet pertama kali dideteksi pada tahun 1958  saat  dilakukan  isolasi  pada  lesi vesikuloid  pustular di  antara  monyet  tawanan  di  Kopenhagen  [2].  Gejala awal  yang  ditimbulkan  pada  penyakit  cacar  monyet  yaitu  demam.  Demam  sering  disertai  dengan  sakit  kepala berat,  berkeringat,  menggigil,  sakit  punggung,  sesak  nafas  dan  batuk.  Setelah  itu  dalam  waktu  beberapa  hari terjadinya  demam  akan  mengeluarkan  ruam.  Ruam  sering  mulai  dari  wajah  dan  kemudian  menjalar  keseluruh tubuh [3]. Timbulnya lesi pada kulit mengakibatkan nyeri pada lokasi lesinya, seperti lesi pada rongga mulut dan bagian-bagian lainnya pada kulit manusia. Adanya edema pada bagian tubuh akibat pembengkakan pada bagian tubuh tertentu karena adanya penumpukan cairan berlebih. Melakukan kontak seksual juga dapat mengakibatkan penyebaran infeksi [4].
Penyakit cacar monyet sebagian besar terjadi di Afrika bagian tengah dan barat pada hewan pengerat liar. Walaupun belum menjadi pandemic secara global, namun sejak januari 2022, 3413 laboratorium dari 50 negara yang  mengkonfirmasi  adanya  penyakit  cacar  monyet  ini  dan  ada  yang  meninggal,  sehingga  penyakit  cacar monyet ini menjadi perhatian khusus [5]. Hal yang mendasari meningkatnya kasus cacar monyet tidak lepas dari faktor  kesenjangan  sosial  ekonomi  yang  melanda  di  negara  bagian  endemik.  Hingga  saat  ini  masih  dilakukan investigasi  lebih  lanjut  untuk  meminimalisir  penyebaran  penyakit  cacar  monyet,  salah  satunya  dengan  cara mendeteksi secara dini.
Support  Vector  Machine merupakan  metode  klasifikasi supervised  learning dengan  konsep  dasar  yang sebenarnya  merupakan  kombinasi  yang  baik  dalam  teori-teori  komputasi  yang  ada  puluhan  tahun  sebelumnya, seperti margin hyperplane yang diperkenalkan oleh Aronszajn pada tahun 1950 dan begitu juga dengan konsep- konsep  pendukung  yang  lainnya. Support  Vector  Machine membutuhkan  training  set  positif  dan  negatif. Training set positif dan negatif ini diperlukan Support Vector Machine untuk membuat keputusan terbaik dalam memisahkan  data  positif  dengan  data  negatif  di  ruang  n-dimensi,  yang  disebut  dengan  hyperplane.  Secara sederhana  konsep Support  Vector  Machine dapat  diartikan  sebagai  proses  mencari  garis  pemisah  hyperplane dengan mengoptimalkan hyperplane, dan memaksimalkan margin antara dua kelas [6].
Metode Support Vector Machine merupakan metode perhitungan yang baik di dalam mendapatkan hasil klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Metode Support  Vector  Machine ini  merupakan  metode  yang banyak digunakan untuk klasifikasi penyakit kulit [7]. Proses klasifikasi memiliki dua langkah pengerjaan, yaitu

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 558-566 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5149
proses  pengujian  dan  proses  pelatihan.  Proses  pelatihan  digunakan  untuk  membuat  model  suatu  pengujian  set [8].
Penggunaan  metode Support  Vector  Machine sudah  banyak  diterapkan  dalam  permasalahan  klasifikasi seperti  penelitian  sebelumnya  yaitu  tentang  klasifikasi pneumonia menggunakan  metode Support  Vector Machine dan  menggunakan  dataset  sebanyak  3140.  Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  yaitu cropping, resizing,  contrast  stretching dan thresholding .  Akurasi  terbaik  yang  diperoleh  sebesar  62.66%  [9].  Kemudian penelitian  klasifikasi  penyakit  kanker  serviks  menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM). Pengujian  pada  penelitian  ini  menggunakan python dan  menggunakan  tools orange .  Hasil  yang  diperoleh  dari menggunakan  tools orange dan  membagi  data  80:20  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  92,9%  dan python sebesar 87% [10]. Selanjutnya penelitian tentang klasifikasi data malaria menggunakan metode Support Vector Machine . Penelitian ini juga membandingkan metode Support Vector Machine dengan Naïve Bayes dimana nilai akurasi  SVM  lebih  unggul  dibandingkan  dengan Naïve  Bayes dengan  gap  akurasi  rata-rata  25%.  Hasil  akurasi yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  sebesar  92.3%  [11].  Selanjutnya  penelitian  tentang  prediksi  penyakit diabetes  melitus  menggunakan  metode Support  Vector  Machine dan Naïve  Bayes .  Hasil  penelitian  yang diperoleh dari metode SVM memiliki nilai akurasi lebih baik dibandingkan dengan  metode Naïve Bayes . Nilai akurasi yang diperoleh dari metode Support Vector Machine adalah  78,04% dan nilai akurasi dari metode Naïve Bayes adalah 76,98 [12].
Penelitian ini dilakukan atas dasar kekhawatiran karena adanya dampak negatif dari penyebaran penyakit cacar  monyet  yang  terus  meningkat.  Sebagian  pasien  yang  terjangkit  penyakit  cacar  monyet  tidak  menyadari bahwa  penyakit  ini  memiliki  resiko  yang  sangat  tinggi  dan  dapat  mengakibatkan  kematian.  Dengan  adanya resiko yang besar akan terjadi maka tujuan dari penelitian ini yaitu membuat model machine learning yang dapat mendeteksi penyakit cacar monyet. Dalam penelitian ini, tujuan utamanya untuk mengklasifikasi penyakit cacar monyet  menggunakan  metode Support  Vector  Machine .  Penelitian  ini  menggunakan phyton dan google  colab agar  memudahkan  pengembangan  dan  implementasi  model  machine  learning.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini diperoleh dari web Kaggle . Penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam mengklasifikasikan penyakit cacar monyet  terhadap pasien dengan metode Support Vector Machine .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini dimulai dari melakukan identifikasi masalah, selanjutnya mencari referensi  mengenai  penelitian  dengan  melakukan  studi  literatur,  kemudian  melakukan  pengumpulan  data  dan analisa data, selanjutnya melakukan proses preprocessing dimana didalamnya terdapat Selection data , Cleaning data ,  dan Transformation  data ,  kemudian  proses  klasifikasi  menggunakan  metode Support  Vector  Machine , selanjutnya  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  confusion  matrix  dan  yang  terakhir    memberikan kesimpulan. Dalam gambar 1 akan menjelaskan alur dari proses penelitian.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  latar  belakang  masalah,  rumusan  masalah  dan tujuan  dari  penelitian  yang  akan  dibuat  setelah  semua  itu  didapatkan  maka  peneliti  akan  mudah  untuk mendapatkan gambaran penelitian yang akan dilakukan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 558-566 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5149

## 2.2 Studi Literatur
Pada tahap ini dilakukan pencarian jurnal yang terkait dengan klasifikasi penyakit menggunakan metode Support Vector  Machine  yang  mana  nantinya  akan  dijadikan  referensi  dalam  penelitian  ini.  Referensi  yang  digunakan bisa didapatkan dari jurnal, buku dan website.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dan  data  yang  telah  dikumpulkan  sesuai  dengan  kebutuhun penelitian lalu data tersebut akan diolah dan digunakan sebagai input  dari machine learning .

## 2.4 Preprocessing
Pada tahap ini merupakan tahapan awal untuk mengubah data mentah yang dikumpulkan dari berbagai sumber menjadi  bersih  dan  informasi  yang  yang  lebih  mudah  untuk  diakses  yang  akan  digunakan  untuk  pemprosesan lebih  lanjut.    Preprocessing  juga  dapat  dilakukan  untuk  mengeliminasi  data  yang  tidak  sesuai  dan  data  akan diubah  kedalam  bentuk  yang  mudah  dipahami  oleh  sistem.  Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam preprocessing yaitu :
a. Selection Data
Pada  proses selection  data ini  digunakan  untuk  menyeleksi  data  yang  tidak  digunakan  dalam  penelitian. Proses ini dilakukan agar dapat meminimalkan jumlah data yang digunakan dalam proses mining data.
b. Cleaning Data
Pada  proses cleaning  data ini  digunakan  untuk  mengecek  data  yang  kosong  atau  tidak  relevan  agar  dapat memudahkan proses mining data.
c. Transformation Data
Pada proses transformation data ini digunakan untuk mentransformasikan data kedalam bentuk yang sesuai untuk proses mining.

## 2.5 Klasifikasi Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) merupakan teknik pembelajaran mesin yang digunakan untuk pengenalan pola. Algoritma SVM pertama kali ditemukan oleh Vladimir Vapnik pada tahun 1992 dan algoritma SVM termasuk dalam  kategori  pembelajaran  terbimbing  ( supervised  learning )  berguna  dalam  masalah  klasifikasi  dan  SVM melakukan klasifikasi data kedalam dua kelas yang berbeda dengan cara membentuk garis batas keputusan atau hyperplane [13]. Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu Support  Vector  Machine untuk  klasifikasi  atau  yang  disebut Support Vector  Classification (SVC).  Klasifikasi    merupakan  proses  untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang menjelaskan  atau  membedakan  konsep  atau  kelas  data  dengan  tujuan  untuk  memperkirakan  kelas  yang  tidak diketahui dari suatu objek. Dalam klasifikasi secara umum memiliki dua proses yaitu :
a. Proses  training  :  proses  ini  digunakan  untuk  training  set  yang  digunakan  label-labelnya  untuk  membangun model atau fungsi.
b. Proses  testing  :  proses  ini  digunakan  untuk  mengetahui  keakuratan  model  atau  fungsi  yang  akan  dibangun pada  proses  training,  maka  digunakan  data  yang  disebut  dengan  testing  set  untuk  memprediksi  label- labelnya.
Langkah pertama yang dilakukan dalam proses Support Vector Machine (SVM) yaitu menginputkan data cacar  monyet  untuk  proses  training  dan  testing.  Langkah  kedua  yang  dilakukan  yaitu  setelah  data  didapatkan selanjutnya  menghitung kernel SVM,  dimana kernel yang  digunakan  yaitu kernel RBF.  Setelah  nilai kernel didapatkan  maka  proses  selanjutnya  yaitu  proses testing SVM  dan  langkah  terakhir  dari  proses  SVM  yaitu evaluasi dari klasifikasinya. Dalam gambar 2 akan menjelaskan alur dari proses Support Vector Machine .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 558-566 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5149

## 2.6 Pengujian
Pada proses pengujian ini dilakukan untuk mencari nilai akurasi  terbaik dengan menggunakan metode Support Vector  Machine dalam  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kelas  yang  telah  ditentukan.  Untuk  mendapatkan tingkat keberhasilan dari pengklasifikasian  metode SVM, maka pengujian yang dilakukan menggunakan metode Confusion Matrix . Ada empat istilah dalam proses klasifikasi pada Confusion Matrix yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (TP), dan False Negative (FN). Pada tahapan ini yang proses yang dilakukan yaitu  menghitung  nilai Precission,  Recall, dan Accuracy .  Pada  tabel  1  dan  persamaan  (1),  (2),  dan  (3) menjelaskan cara perhitungan Confusion Matrix .
Tabel 1. Confusion Matrix
True  Positive (TP)  adalah  Jumlah  data  positif  penyakit  cacar  monyet  yang  terklasifikasi  dengan  benar oleh  sistem. True  Negative (TN)  adalah  Jumlah  data  negatif  penyakit  cacar  monyet  yang  terklasifikasi  dengan benar  oleh  sistem. False  Positive (FP)  adalah:    Jumlah  data  positif  penyakit  cacar  monyet  akan  tetapi terklasifikasi  salah  oleh  sistem. False  Negative (FN)  adalah  Jumlah  data  negatif  penyakit  cacar  monyet  akan tetapi terklasifikasi salah oleh sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Persiapan Data
Mempersiapkan data merupakan awal dari sebuah penelitian yang mana data tersebut nantinya akan diolah dan digunakan  sebagai input dari machine  learning .  Data  penyakit  cacar  monyet  (Monkeypox)  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  web Kaggle dengan  nama Monkey-Pox  PATIENTS  Dataset .  Dalam dataset ini,  sampel  yang  dikumpulkan  melalui  penelitian  yang  diterbitkan  yaitu  gambaran  klinis  dan  presentasi  baru cacar monyet pada manusia di pusat kota London selama wabah tahun 2022. Ada 9 data gejala yang ada pada penelitian ini yang terdapat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Gejala Monkeypox Variabel Keterangan X1 Systemic Illness X2 Rectal Pain X3 Sore Throat X4 Penile Oedema X5 Oral Lesion X6 Solitary Lesion X7 Swollen Tonsils X8 HIV Infection X9 Sexually Transmitted Infection
Data yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 5000 dataset dan data sudah berlabel. Dataset tersebut memiliki  2  kelas  dengan  jumlah  masing-masing  yaitu  2510  yang  teridentifikasi  positif  dan  2490  yang teridentifikasi negatif. Data yang digunakan dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Penelitian Patient_ID X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Monkeypox 0 P1 Fever True False True True False False True False Positive 1 P2 Fever False True True False False False True False Positive 2 P3 None True False False False True True True False Positive 3 P4 SLN True True True False False True true False Positive 4 P6 Fever False true False False False False True False Positifive Prediksi Positif Negatif Aktual Positif TP FN Negatif FP TN

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 558-566 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5149
Patient_ID X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Monkeypox … … … … … … … … … … … … 4995 P6792 MAP False True False False False True True False Negative 4996 P6797 SLN True True False True True True False True Negative 4997 P6798 MAP True True True True False False True False Negative 4998 P6801 SLN False False False False False True False True Negative 4999 P6807 fever False True True False True True True False Negative
Pada tabel 3 memperlihatkan data penelitian yang akan diproses. Pada tabel Systemic Illness (X1) yang mana didalam kolomnya terdapat SLN atau Swollen Lymph Nodes dan MAP atau Muscle Aches and Pain .

## 3.2 Preprocessing
Data  Preprocessing  merupakan  tahapan  untuk  menghilangkan  permasalahan  yang  mengganggu  saat pemprosesan  data.  Untuk  membuat  pemprosesan  data  berjalan  dengan  baik,  maka  diperlukan  tahapan Preprocessing yaitu :

## 3.2.1 Selection Data
Pada tahap ini melakukan proses penyeleksian data yang tidak digunakan dalam penelitian. Dimana proses yang dilakukan yaitu untuk meminimalkan jumlah data yang digunakan untuk proses mining namun tetap menjelaskan data aslinya. Dari 11 atribut yang tidak digunakan ada 2 atribut yaitu Patiend_ID (Id Pasien) karena tidak akan mempengaruhi  apapun  dalam  penelitian  ini  dan HIV  Infection (Infeksi  HIV) karena  tidak  adanya  bukti  ilmiah yang menunjukkan keterkaitan antara infeksi HIV dan penularan penyakit cacar monyet. Setelah terjadinya selection data maka ada 8 gejala yang akan menjadi variabel input dalam proses pembuatan sistem dapat dilihat pada tabel 4 diantaranya yaitu :
Tabel 4. Variabel Data Input Gejala Monkeypox Variabel Keterangan X1 Systemic Illness X2 Rectal Pain X3 Sore Throat X4 Penile Oedema X5 Oral Lesions X6 Solitary Lesion X7 Swollen Tensils X8 Sexually Transmitted Infection
Jadi selanjutnya dalam penelitian ini akan menggunakan 9 atribut. Hasil dari selection data dapat dilihat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Gejala Monkeypox X1 X2 X3 X4 X5
X6 X7 X8 MonkeyPox 0 Fever True False True True False False False Positive 1 Fever False True True False False False False Positive 2 None True False False False True True False Positive 3 SLN True True True False False True False Positive 4 Fever False True False False False False False Positive
Pada tabel 5 diatas memperlihatkan hasil dari selection data . Pada tabel Systemic Illness (X1) yang mana pada kolomnya terdapat SLN atau Swollen Lymph Nodes .

## 3.2.2 Cleaning Data
Pada tahap ini melakukan pembersihan data yang kiranya data tersebut ada yang tidak lengkap atau tidak relevan maka  akan  di  bersihkan.  Dengan  adanya  proses  ini  maka  data  yang  digunakan  akan  terhindar  dari kesalahpahaman  saat  melakukan  analisa  terhadap  data  tersebut  [14].  Dalam  proses cleaning  data untuk mengecek terjadinya missing value . Namun pada proses ini tidak adanya terjadi data yang harus di hapus atau di buang. Hasil dari cleaning data dapat dilihat pada gambar 3 berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 3. Hasil Cleaning Data
Terlihat pada gambar 3 diatas memperlihatkan hasil dari cleaning data . Dimana jika grafiknya bersih dan tidak ada garis maka datanya bersih atau cleaning . Berarti data yang digunakan telah sesuai sehingga tidak ada data yang kosong dan di buang.

## 3.2.3 Transformation Data
Pada  tahap transformasi  data ini  digunakan  untuk  menyamakan  seluruh  data.  Karena  dengan transformation data kita  dapat  merubah  struktur  data,  format  data  maupun  nilai  data.  Agar  dataset  yang  digunakan  sesuai dengan  data  mining  atau  algoritma  yang  dirancang  [15].  Bentuk  perubahan  dari  proses  tranformasi  data  akan ditampilkan pada tabel 6 berikut :
Tabel 6. Hasil Transformation Data X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 MonkeyPox 0 0 1 0 1 1 0
0 0 1 1 0 0 1 1 0 0
0 0 1 2 2 1 0 0 0 1
1 0 1 3 3 1 1 1 0 0
1 0 1 4 0 0 1 0 0 0
0 0 1 … … … … … … … … … … 4995 1 0 1 0 0
0 1 0 0 4996 3 1 1 0 1
1 1 1 0 4997 1 1 1 1 1
0 0 0 0 4998 3 0 0 0 0
0 1 1 0 4999 0 0 1 1 0 1
1 0 0
Pada tabel 6 memperlihatkan hasil perubahan dari transformation data. Setelah dilakukan transformation data maka proses selanjutnya dapat memudahkan dalam melakukan klasifikasi pada machine learning .

## 3.3 Support Vector Machine
Support vector machine merupakan metode klasifikasi yang dapat mengidentifikasikan titik baru dengan akurasi yang  tinggi  [16].  SVM  masuk  ke  dalam supervised  learning  classification dan support  vector  regression. Algoritma SVM mengklasifikasi data dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan semua data dari satu kelas  atau  beberapa  kelas  [17].  SVM  juga  memiliki  dasar  dalam  teori  pembelajaran  statistik  dan  dianggap dengan klasifikasi yang kuat [18]. Model algoritma SVM merupakan salah satu algoritma dari klasifikasi, yang bekerja  untuk  memisahkan  dua  kelompok  data  dalam  mencari  garis  ( hyperplane )  terbaik. Hyperplane dengan pemisah  terbaik  dapat  ditemukan  dengan  mengukur margin dari hyperplane dan  mencari  titik  maksimum. Margin merupakan jarak antara hyperplane tersebut dengan data terdekat di antara dua kelas yeng berbeda, data yang paling dekat disebut dengan support vector [19].
Berikut merupakan metode yang digunakan dalam mengklasifikasi data yang tidak dapat di klasifikasikan secara linear adalah dengan cara mentransformasikan data kedalam ruang fitur berdimensi tinggi sehingga dapat dipisah secara linear pada ruang fitur ( feature space ). Feature space dalam prosesnya biasanya memiliki dimensi yang  lebih  tinggi  dari  vector  input  ( input  space ).  Dalam  gambar  4  menjelaskan  proses  perubahan  dari  yang tidak menggunakan kernel hingga menggunakan kernel .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 4. Data Non Linear
Pada  gambar  4  [20],  memperlihatkan  data  SVM  yang  tidak  seimbang  mengakibatkan  proses  klasifikasi menjadi  tidak  baik.  Maka  dilakukan  proses  menggunakan kernel  trick sehingga  proses  klasifikasi  dapat dilakukan dengan baik walaupun data dalam bentuk yang banyak.
Berikut ini adalah beberapa fungsi kernel yang umum digunakan yaitu : a. Kernel Linear K (x i ,x) = x i T x b. Polynomial K (x i ,x) = (y.x i T x+r) p , y > 0 c. Radial Basis Function K (x i ,x) = exp (-y |x i -x| 2 ) , y > 0 d. Sigmoid  Kernel K (x i , x) = tanh (yx i T =r)
Penggunaan  fungsi kernel merupakan  cara  untuk  mendapatkan  hasil  dari  klasifikasi  terbaik.  Adapun kernel yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  kernel  RBF  ( Radial  Basic  Function ).  Pemilihan  untuk menggunakan kernel RBF ini dilakukan atas dasar penelitian yang dilakukan oleh  [21] pada penelitiannya yang memperlihatkan  bahwa  kernel  RBF  lebih  baik  dibandingkan  dengan  kernel  polynomial  dan  kernel  sigmoid. Kernel RBF dapat memproyeksikan data ke dalam ruang fitur yang memiliki dimensi tak hingga, memungkinkan SVM untuk menangani masalah yang tidak linear dengan baik [22].

## 3.4 Pengujian Data
Dalam  proses  pengujian  ini  melakukan  pengoptimalan  parameter  (parameter  tuning)  yang  berguna  untuk meningkatkan  akurasi  dari  model machine  learning .  Dalam  pengoptimalan hyperparameter pada  model  SVM memerlukan  GridSearchCV.  Formula  yang  digunakan  untuk  set  parameter  tuning  tertera  pada  formula  (1) berikut.
Kernel = {RBF}
C = {0.1, 1, 10}
Gamma = {0.1, 0.01, 1)
Dalam proses penerapan algoritma SVM langkah yang harus dilakukan yaitu membagi dataset menjadi 2 yaitu data training dan data testing. Data dibagi 2 dengan bobot nilai sebesar 70:30, 80:20 dan 90:10. Misalnya rasio yang digunakan 90:10 maka 90% data yang akan digunakan sebagai data training dan 10% data yang akan digunakan  sebagai  data  testing  dan  begitulah  seterusnya.  Setelah  pembagian  data  dilakukan,  maka  data  sudah siap untuk diproses menggunakan algoritma Support Vector Machine sehingga mendapatkan hasil klasifikasi. Pada tahap pengujian  yang dilakukan  menggunakan confusion matrix dengan  menggunakan  library pendukung dari  ScikitLearn  dan  rasio  yang  digunakan  90:10.  Hasil  dari  visualisasi confusion  matrix dapat  dilihat  pada gambar 5 berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 558-566 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5149
Berdasarkan gambar 5 diatas ditemukan evaluasi sebagai berikut :
a. True  Positive (TP)  :  179  jumlah  data  positif  pada  penyakit  cacar  monyet  yang  terklasifikasi  dengan  benar pada sistem.
b. True Negative (TN) : 146 jumlah data negatif pada penyakit cacar monyet yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
c. False  Positive (FP)  :  103  jumlah  data  positif  pada  penyakit  cacar  monyet  tetapi  terklasifikasi  salah  oleh sistem.
d. False  Negative (FN)  :  72  jumlah  data  negatif  pada  penyakit  cacar  monyet  tetapi  terklasifikasi  salah  oleh sistem.
Hasil  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  parameter  tuning  dan confusion  matrix untuk  mengukur nilai precision, recall, f1-score dan akurasi. Pengujian dilakukan dengan membandingkan rasio latih dan rasio uji dengan perbandingan 70:30, 80:20, dan 90:10. Pada tabel 7 memperlihatkan hasil pengujian sistem.
Tabel 7. Hasil Pengujian Rasio Kelas C Gamma Precision Recall F1-Score Akurasi 70:30 Pos 10 0.1 63% 57% 60% 61.8% Neg 61% 67% 64% 80:20 Pos 10 1 64% 70% 67% 64.8% Neg 66% 60% 63% 90:10 Pos 10 1 67% 59% 63% 65% Neg 63% 71% 67%
Berdasarkan  pada  tabel  7  memperlihatkan  hasil  akurasi  tertinggi  ada  pada  rasio  90:10  dengan  nilai akurasi  sebesar  65%  dengan  menghasilkan  model  terbaik  yang  didapatkan  dari  parameter  tunning  yaitu  C=  10 dan y ( gamma )= 1.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  berhasil  menerapkan  metode Support  Vector  Machine dalam  melakukan  klasifikasi  pada penyakit  cacar  monyet.  Perancangan  sistem  ini  dilakukan  menggunakan google  colab .  Dalam  pembangunan model  ini  menggunakan  parameter  kernel Radial  Basis  Function (RBF)  dengan  melakukan  eksplorasi  dari parameter  C  ( cost )  dan  y  ( gamma ).  Dari  hasil  eksplorasi  tersebut  menghasilkan  model  terbaik  dengan  nilai parameter  C=  10  dan  y  ( gamma )=  1.  Berdasarkan  hasil  dari  proses  training  dalam  Pembangunan  model, dilakukan pengukuran terhadap performa kinerja model dengan menggunakan metode confussion matrix dengan rasio  90:10  menghasilkan  performa  67%  precision,  59%  recall  dan  63%  F1-Score  pada  kelas  positif  dan menghasilkan  performa  63%  precision,  71%  recall  dan  67%  F1-Score  pada  kelas  negatif.  Nilai  akurasi  yang didapatkan  dalam  pengklasifikasian  metode  SVM  sebesar  65%.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan adapun  saran  yang  dapat  dilakukan  oleh  peneliti  selanjutnya  yaitu  menambahkan  jumlah  data  dan  melakukan penelitian dengan data yang seimbang.

## REFERENCES
[1] K.  Suarayasa  and  O.  M.  Kristoper,  “Mekanisme  Penyebaran  Cacar  Monyet  dan  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhinya,” SEHATMAS  (Jurnal  Ilm.  Kesehat.  Masyarakat) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  28–34,  2023,  doi: 10.55123/sehatmas.v2i1.980.
[2] E. E. Hutapea, I. Musfiroh, P. Studi, P. Apoteker, F. Farmasi, and U. Padjadjaran, “Farmaka Farmaka,” Farmaka , vol. 18, pp. 53–59, 2021.
[3] L. Qelina and R. Graharti, “Lia Qelina dan Risti Graharti I Human Mongkeypox Virus: Respon kesiapan Dunia Akan Wabah Infeksi Virus Monkeypox Human Monkeypox Virus : Respon Kesiapan Darurat Dunia,” vol. 9, pp. 483–489, 2019.
[4] L.  Budiyarto,  A.  A.  Sabila,  and H.  C.  Putri,  “Infeksi  Cacar  Monyet  (Monkeypox),” J.  Med.  Hutama ,  vol.  4,  no.  02 Januari, pp. 3224–3236, 2023.
[5] D. D. Luthfiani, P. Sianturi, Ali Kusnanto, and H. Sumarno, “Pengaruh Laju Penularan Penyakit Dan Rata-Rata Kontak Individu Pada Model Ko-Infeksi Hiv/Aids Dan Cacar Monyet (Monkeypox),” J. Math. Its Appl. , vol. 18, no. 1, pp. 29– 39, 2022, doi: 10.29244/milang.18.1.29-39.
[6] I. Cholissodin, Sutrisno, A. A. Soebroto, U. Hasanah, and Y. I. Febiola, “Welcome to Machine Learning,” AI, Mach. Learn. Deep Learn. (Teori Implementasi) , pp. 162–163, 2020, [Online]. Available: http://bit.ly/3piOnnU
[7] R.  A.  Rizal,  I.  S.  Girsang,  and  S.  A.  Prasetiyo,  “Klasifikasi  Wajah  Menggunakan  Support  Vector  Machine  (SVM),” REMIK (Riset dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komputer) , vol. 3, no. 2, p. 1, 2019, doi: 10.33395/remik.v3i2.10080.
[8] D.  Septhya et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  dan  Support  Vector  Machine  untuk  Klasifikasi  Penyakit Kanker  Paru,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput.  Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  15–19,  2023,  doi: 10.57152/malcom.v3i1.591.
[9] R.  A.  Wati,  H.  Irsyad,  M.  Ezar,  and  A.  Rivan,  “Klasifikasi  Pneumonia  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine,” J. Algoritm. , vol. 1, no. 1, pp. 21–32, 2020.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 3, May 2024, Page 558-566 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i3.5149
[10]  S.  S.  Arifin,  A.  M.  Siregar,  A.  Ratna,  and  T.  Al  Mudzakir,  “Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Serviks  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ( SVM),” 4th Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2021) , no. 4, pp. 521– 528, 2021.
[11]  N.  G.  Ramadhan  and  A.  Khoirunnisa,  “Klasifikasi  Data  Malaria  Menggunakan  Metode  Support Vector  Machine,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1580, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3347.
[12]  N. Maulidah, R. Supriyadi, D. Y. Utami, F. N. Hasan, A. Fauzi, and A. Christian, “Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol. 7,  no.  1, pp.  63–68, 2021, doi: 10.31294/ijse.v7i1.10279.
[13]  Z.  Alhaq,  A.  Mustopa,  S.  Mulyatun,  and  J.  D.  Santoso,  “Penerapan  Metode  Support Vector Machine  Untuk  Analisis Sentimen Pengguna Twitter,” J. Inf. Syst. Manag. , vol. 3, no. 2, pp. 44–49, 2021, doi: 10.24076/joism.2021v3i2.558.
[14]  Suripto,  R.  N.  Rahmanita,  and  A.  S.  Kirana,  “Teknik  pre-processing  dan  classification  dalam  data  science,” Binus University , 2022. https://mie.binus.ac.id/2022/08/26/teknik-pre-processing-dan-classification-dalam-data-science/
[15]  R. Dharma,  “Data  Preprocessing:  Pengertian,  Manfaat,  dan  Tahapan  Kerjanya,” Accurate , 2022. https://accurate.id/teknologi/data-preprocessing/
[16]  Y.  Amrozi,  D.  Yuliati,  A.  Susilo,  N.  Novianto,  and  R.  Ramadhan,  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Pisang  Berdasarkan  Citra Warna  dengan  Metode  SVM,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  394–399,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1502.
[17]  R. Yohannes and M. E. Al Rivan, “Klasifikasi Jenis Kanker Kulit Menggunakan CNN-SVM,” J. Algoritm. , vol. 2, no. 2, pp. 133–144, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v2i2.2363.
[18]  A.  Zalvadila,  L.  Syafie,  and  H.  Darwis,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  SVM dan CNN,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 8, no. 3, pp. 255–260, 2023.
[19]  I.  M.  D.  P.  Asana  and  N.  P.  D.  T.  Yanti,  “Sistem  Klasifikasi  Pengajuan  Kredit  Dengan  Metode  Support  Vector Machine (SVM) I Made Dwi Putra Asana,” J. Sist. Cerdas , vol. 6, no. 2, pp. 123–133, 2023.
[20]  Suraj  Yadav,  “What  is  Kernel  Trick  in  SVM ?  Interview  questions  related  to  Kernel  Trick,” medium.com ,  2023. https://medium.com/@Suraj_Yadav/what-is-kernel-trick-in-svm-interview-questions-related-to-kernel-trick- 97674401c48d (accessed May 06, 2024).
[21]  M. Sahbuddin and S. Agustian, “JITE ( Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ) Support Vector Machine Method with Word2vec for Covid-19 Vaccine Sentiment Classification on Twitter,” vol. 6, no. July, pp. 288– 297, 2022.
[22]  D. E. Safitri and A. S. Fitrani, “Implementasi Metode Klasifikasi  Dengan Algoritma Support Vector Machine Kernel Gaussian Rbf Untuk Prediksi Partisipasi Pemilu Terhadap Demografi Kota Surabaya,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 5, no. 1, p. 36, 2022, doi: 10.21927/ijubi.v5i1.2259.