## 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.v5i3.2997

## Pengenalan Pola Angka Menggunakan Pendekatan Optimisasi Sistem Kekebalan Buatan (Artificial Immune System)
Anggari Ayu Prahartiningsyah * , Tri Basuki Kurniawan
Program Pascasarjana, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1 anggari.ayu@gmail.com, 2 tribasukikurniawan@binadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: anggari.ayu@gmail.com
Abstrak− Pemilihan  umum  di  Indonesia  sendiri  masih  mengalami  masalah  teknis  dan  non  teknis  dimana  masalah  teknis tersebut terjadi pada rekapitulasi suara dari lembar C1 yang masih salah input dan dikerjakan secara manual. Masalah terjadi pada perbedaan data C1 yang diunggah dan data di Situng KPU serta lembar C1 yang diunggah buram, tidak jelas, lembar C1 yang tercoret atau terlipat dalam Situng KPU. Tujuan penelitian ini adalah mengurangi kesalahan pada input data dan mengubah pekerjaan  yang  dikerjakan  secara  manual  ke  sistem,  membuat  sistem  pengenalan  pola  angka  menggunakan  pendekatan optimisasi  sistem  kekebalan  buatan  (Artificial  Immune  System),  menguji  dan  menganalisis  kerja  sistem  dengan memperhitungkan  tingkat  akurasi,  ketelitian  dan  kecepatan  dalam  mengenali  pola  angka.  Sistem  yang  dibuat  menerapkan pendekatan optimisasi sistem kekebalan buatan Artificial Immune System dengan metode Randomized Real-Valued Negative Selection  Algorithm.  Hasil  penelitian  ini  didapat  akurasi  dari  proses  testing  85.85715728861501  dengan  eror  testing 0.14142842711384984.
Kata Kunci: Sistem Kekebalan Buatan; Randomized Real; Valued Negative Selection Algorithm.
Abstract− The general election in Indonesia itself still experiences technical and non-technical problems where the technical problems occur in the recapitulation of votes from C1 sheet which are still incorrectly inputted and done manually. The problem occurred with the difference in the uploaded C1 data and the data in the Situng KPU and the C1 sheet uploaded was blurry, unclear, C1 sheet which was crossed out or folded in the Situng KPU. The purpose of this research is to reduce errors in data input and change the work that is done manually to the system, create a number pattern recognition system using an Artificial Immune System optimization approach, test and analyze the work of the system by taking into account the level of accuracy, preciseness and speed in recognize number patterns. The system created to applies an artificial immune system optimization approach with the Artificial Immune System using the Randomized Real-Valued Negative Selection Algorithm. The results of this study obtained the accuracy of the testing process 85.85715728861501 with a testing error of 0.14142842711384984.
Keywords : Artificial Immune System; Randomized Real-Valued Negative Selection Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence )  telah  dipelajari  bertahun-tahun  oleh  para  filsuf.  Hal  ini  membuat Artificial Intelligence (AI) berusaha membangun entitas-entitas cerdas yang sesuai dengan pemahaman manusia. Kecerdasan buatan merupakan cabang dari ilmu komputer yang mencakup bidang ilmu yang cukup besar, salah satunya adalah pattern recognition dan machine learning . Machine learning adalah sebuah metode yang digunakan untuk membuat program yang bisa belajar dari data.  Dimana machine  learning merupakan  implementasi  dari  AI  [1]. Machine  learning sendiri  berfokus  pada pengembangan program-program komputer yang dapat mengajarkan dirinya sendiri untuk tumbuh dan berubah bila  diberikan  data  baru.  Proses machine  learning sama  seperti data  mining yaitu,  belajar  melalui  data  untuk mencari pola dan belajar bekerja dengan cara menemukan beberapa hubungan antara fitur dan variabel target lalu diuji  dengan  satu  set  pelatihan  data  ( training  set )  dan  dataset  yang  terpisah  ( test  set ).  Pada machine  learning terdapat berbagai algoritma, salah satunya adalah Sistem Kekebalan Buatan ( Artificial Immune System ). Artificial  Immune  System (AIS)  merupakan  sistem  komputasi  yang  diinspirasikan  oleh  teori  imunologi, mengamati fungsi, prinsip dan mekanisme kekebalan yang diaplikasikan dalam pemecahan masalah.   AIS telah digunakan  dalam  menyelesaikan  berbagai  bidang  seperti  optimasi,  klasifikasi, clustering ,  deteksi  anomali, machine learning , adaptive control , dan associative memories [2]. Sedangkan  Pengenalan  pola  ( pattern  recognition )  adalah  sebuah  proses  untuk  mengambil  dan mengklasifikasi data, dimana data tersebut dapat berupa gambar, tulisan, suara,  angka dan lain-lain. Pengenalan pola  merupakan  salah  satu  bidang  dalam  pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  yang  menitikberatkan  pada metode klasifikasi objek ke dalam kelas-kelas tertentu untuk menyelesaikan masalah tertentu. Pengenalan pola telah  dilakukan  pada berbagai  jenis  data  dimana  setiap  jenis  data  memiliki  karakteristik tersendiri.  Pengenalan pola juga dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam penetapan dan hasil pemilihan umum di  Komisi Pemilihan Umum (KPU).
Pada  pemilihan  umum  di  Indonesia  sendiri  masih  mengalami  masalah  teknis  dan  non  teknis,  dimana masalah teknis tersebut terjadi pada rekapitulasi suara dari lembar C1 yang masih salah input dan dikerjakan secara manual  [3].  Masalah  tersebut  biasanya  terjadi  di  tingkat  kecamatan,  dimana  rekapitulasi  pada  tingkat  tersebut memakan waktu yang lama. Hal ini karena adanya perbedaan pendapat atau selisih angka yang ada di lembar C1 yang harus dicocokkan kembali, diverifikasi, adu data dan dikoreksi. Selain itu, format baru pada pemilu 2019 dengan pemilu-pemilu sebelumnya juga berpengaruh. Dimana pada pemilu 2019 hasil perhitungan suara di TPS langsung diteruskan ke kecamatan. Selain masalah yang terjadi di tingkat kecamatan juga terjadi masalah pada

## 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.v5i3.2997
perbedaan data C1 yang diunggah dan data di Sistem Informasi Penghitungan Suara (Situng) KPU. Lalu lembar C1 yang diunggah buram, tidak jelas, lembar C1 yang tercoret atau terlipat dalam Situng KPU.
Pada penelitian yang berjudul “ The Immune System as a Model for Pattern Recognition and Classification ”, hasil pengenalan dengan menggunakan SHA ( Simple Highest Avidity ) berkisar 63,2 % hingga 96%. Hasil rata-rata klasifikasi untuk semua proses adalah 83,2 %. Sedangkan hasil pengenalan dengan menggunakan RHA ( Relative Highest  Avidity )  yaitu  83,2%  dan  diberi  label  “ Too  Close  To  Determine ”  dan klasifikasinya  tidak dilanjutkan. Sisanya,  85,5  %  diklasifikasikan  dengan  benar.  Ketika  dataset  kedua  disajikan,  hasil  klasifikasi  menggunakan SHA menjadi 73,5% dan hasil menggunakan RHA menjadi 80,3 % [4].
Pada penelitian “ A Negative Selection Algorithm For Classification And Reduction Of The Noise Effect” , menunjukkan bahwa negative selection algorithm berguna untuk klasifikasi jika digabungkan dengan mekanisme lain, seperti seleksi klonal. Kombinasi ini memungkinkan ANSC ( Artificial Negative Selection Classifier ) untuk memecahkan tiga masalah yang mencegah algoritma seleksi negatif diterapkan pada masalah klasifikasi. Pertama, ANSC  menggunakan  CLONALG  dengan  algoritma  seleksi  negatif  sehingga  pencariannya  tidak  acak.  Kedua, metode pemotongan dapat mengurangi noise effect , sehingga mengurangi bahaya overfitting . Ketiga, setiap ALC ( Artificial  Lymphocytes )  diperoleh  dengan  menggunakan  sampel  dari  semua  kelas,  sehingga  ANSC  dapat mengklasifikasikan data dalam multi-class classification [5].
Pada  penelitian  “Analisa  Performa  Pengenalan  Tulisan  Tangan  Angka  Berdasarkan  Jumlah  Iterasi Menggunakan Metode Convolutional Neural Network” , dibuat sebuah sistem analisa akurasi performa pengenalan tulisan  tangan  angka  menggunakan  metode  CNN  ( Convolutional  Neural  Network) .  Hasil  yang  didapat  dari penelitian ini, bahwa performa neural network dipengaruhi oleh jumlah iterasi. Akurasi meningkat jika nilai iterasi dari 0-20, akan tetapi tidak ada pengaruh jika nilai iterasi dari 100-1000 [6].
Pada  penelitian  “ Handwritten  Digit  Recognition  using  Convolutional  Neural  Network  in  Python  with Tensorflow and Observe the Variation of Accuracies for Various Hidden Layers” , hasil yang didapat variasi tulisan tangan  diamati  dengan  15 epoch .  Kurva  akurasi  dibuat  untuk  enam  kasus  dengan  parameter  yang  berbeda menggunakan dataset digit CNN MNIST. Akurasi maksimum dan minimum diamati dengan hidden layer yang berbeda dengan batch size 100. Dari pengamatan tersebut akurasi kinerja maksimum didapat 99,21% dengan 15 epoch dalam kasus kedua. Namun, akurasi minimum didapat sebesar 97,7% pada kasus keenam [7]. Pada penelitian “Pengenalan Pola Tulisan Tangan Pada Formulir Perolehan Suara Pemilihan Presiden Dan Wakil Presiden Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis” , Hasil yang didapatkan dari penelitian ini  semakin  banyak  dan  bervariasi  citra  data training maka  semakin  baik  tingkat  akurasi  dari  identifikasi  yang dilakukan. Dimana hasil tingkat akurasi yang di dapat sebesar 28,94% dari 340 data sampel uji citra formulir C1- PPWP dari 2040 karakter tulisan tangan. Algoritma Principal Component Analysis (PCA) mampu mengekstraksi nilai utama dari data citra tulisan tangan sebanyak 2040 dengan masing-masing data berukuran 56×56 pixel serta mampu melakukan identifikasi 6 karakter [8].
Oleh  karena  itu  diusulkan  satu  pendekatan  baru  untuk  mengurangi  kesalahan  dan  tidak  manual menggunakan  pengenalan pola.  Selanjutnya  dilakukan proses  prediksi  pola  angka  dari  lembar  C1  baru  dengan menggunakan  sebuah  metode.  Beberapa  metode  telah  digunakan  untuk  memprediksi  pola  angka  yaitu, clonal selection , negative  selection , immune  network dan dendritic  cell .  Pada  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan Randomized  Real-Valued  Negative  Selection  Algorithm yang  menggunakan  pendekatan  optimisasi  Sistem Kekebalan Buatan ( Artificial Immune System ).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Gonzalez dkk [9] mengusulkan sebuah algoritma baru yaitu Real-Valued Negative Selection Algorithm (RNSA) dimana  algoritma  ini  berdasarkan  heuristik  untuk  mendistribusikan  detektor  di non-self secara  berurutan untuk memaksimalkan pencakupan. Algoritma ini menggunakan representasi bernilai nyata untuk self / non-self yang berbeda dari representasi biner yang digunakan dalam algoritma seleksi negatif [10].
Lalu Gonzalez dkk [11] mengusulkan algoritma Randomized Real-Valued Negative Selection (RRNS) yang dapat memberikan kriteria khusus untuk mengatur parameter algoritma dan untuk menilai kinerja yang diharapkan. Algoritma ini bertujuan untuk menghasilkan sekumpulan detektor hyperspherical yang mencakup ruang non-self . Algoritma ini terdiri dari dua Langkah, pertama, menghasilkan himpunan detektor awal. Kedua, mengoptimalkan distribusi himpunan untuk memaksimalkan cakupan non-self . Masukkan ke algoritma adalah sekumpulan sampel dari self set , S ′ ; variabilitas yang diizinkan dalam self set , r self ; radius detektor, r ab ; dan kumpulan parameter ∏.

## 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.v5i3.2997
Submitted: 30/04/2021 ; Accepted: 19/06/2021 ; Published: 31/07/2021

## Gambar 1. Randomized Real-Valued Negative Selection Algorithm
(Sumber : semanticscholar, 2003)
Algoritma  ini  diimplementasikan  dengan  dua  fungsi  utama  yaitu, calculate-init-detector-set yang memperkirakan volume ruang non-self untuk menghasilkan sekumpulan detektor awal yang baik dan optimize- detector-distribution yang  mendistribusikan  detektor  secara  seragam  pada non-self berdasarkan annealing optimization.

## 2.1.1 Menentukan Jumlah Detektor
Misal V d adalah volume dari detektor individu dan V s adalah volume dari non-self . Berikut persamaannya :
𝑛𝑢𝑚 𝑎𝑏 = 𝑉 𝑛𝑜𝑛−𝑠𝑒𝑙𝑓 𝑉 𝑑 (1)
Lalu  mendefinisikan volume penutup  sebagai volume  hypercube .  Alasan  memilih  definisi  ini  karena  ada  cara mudah untuk menutupi wilayah berdimensi-n menggunakan hypercube tanpa lubang. Volume yang ditutupi oleh detektor d dengan radius r didefinisikan sebagai berikut :
𝑉 𝑑 =   ( 2𝑟 √𝑛 ) 𝑛 (2)
Dengan menggunakan persamaan (1) dan (2) memungkinkan untuk menghitung pendekatan yang baik dari jumlah detektor dengan radius tertentu untuk menutupi ruang non-self . Menghitung volume himpunan self , ruang self / non-self , U , berdasarkan hypercube [0,1] n yang berarti volume dari ruang self / non-self sama dengan 1.0. Volume dari ruang non-self didefinisikan sebagai berikut : 𝑉 𝑛𝑜𝑛−𝑠𝑒𝑙𝑓 =  1 −   𝑉 𝑠𝑒𝑙𝑓 Asumsikan model dari self set, 𝑆̂ , didefinisikan kedalam himpunan self samples , 𝑆 ′ . Kedekatan ditentukan secara formal oleh ambang variabilitas r self yang mendefinisikan jarak minimum antara self sample dan elemen x , sehingga x dapat dianggap sebagai bagian dari self set . Model self set , 𝑆̂ , didefinisikan sebagai berikut : 𝑆̂ ≔   {𝑥 ∈ 𝑈 | ∃ 𝑆 ∈ 𝑆 ′ , || 𝑠  − 𝑥 || ≤   𝑟 𝑠𝑒𝑙𝑓 } Definisikan 𝑉 𝑠𝑒𝑙𝑓 sebagai volume 𝑆 ′ , dihitung sebagai :
𝑉 𝑆̂ ≔   ∫ 𝑥 𝑆̂ 𝑈 (𝑥)𝑑𝑥   ,
Dimana 𝑥 𝑆̂ sesuai dengan fungsi karakteristik dari himpunan 𝑆̂ yang ditentukan oleh :
𝑥 𝑆̂ (𝑥) ≔   { 1 𝑖𝑓 𝑥 ∈ 𝑆̂ 0 𝑖𝑓 𝑥  ∉   𝑆̂
Dimungkinkan  untuk  menghasilkan  perkiraan 𝑉 𝑆̂ menggunakan random  sampling .  Ide  dasarnya  untuk menghasilkan  urutan {𝑥 𝑖 } 𝑖=1..𝑚 sampel  acak  yang  disebarkan  secara  seragam  di U .  Nilai  yang  diharapkan  dari 𝑥 𝑆̂ (𝑥 𝑖 ) adalah
𝐸[ 𝑥 𝑆̂ (𝑥 𝑖 )] =   ∫ 𝑥 𝑆̂ 𝑈 (𝑥)𝑑𝑥 =   𝑉 𝑆̂ ;
Oleh karena itu, perkiraan dari 𝐸[ 𝑥 𝑆̂ (𝑥 𝑖 )] juga merupakan perkiraan dari 𝑉 𝑆̂ . Seperti diketahui, perkiraan yang baik dari mean variabel acak adalah mean dari kumpulan sampel. Jadi, kami menggunakan rata-rata {𝑥 𝑆̂ (𝑥 𝑖 )} 𝑖=1..𝑚 sebagai perkiraan, 𝑉 𝑆̂ dari self volume :
𝑉 𝑆̂ . ≈   𝑉 𝑆̂ . ̂ = ∑ 𝑥 𝑆̂ (𝑥 𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 𝑚 (3)
Perkiraan integral yang ditentukan dengan rata-rata satu set sampel acak dikenal sebagai integrasi Monte Carlo [12].  Keuntungan  dari  metode  ini  memungkinkan  untuk  menghitung  interval  untuk  perkiraan  integral.  Dengan menggunakan central limit theorem [13] memungkinkan untuk menghitung interval sebagai :
𝑃 𝑟 (|𝑉 𝑆̂ . ̂− 𝑉 𝑆̂ | < 3 √ 𝑉 𝑆̂ . ̂− 𝑉 𝑆̂ . ̂ 2 𝑚 )   ≈ 0.998                   (4)

## 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.v5i3.2997
Dari persamaan di atas didapatlah sebuah algoritma untuk menghitung kumpulan detektor awal (gambar 2).
Gambar 2. Algoritma untuk Menghitung Kumpulan Detektor Awal (Sumber: semanticscholar, 2003)

## 2.1.2 Meningkatkan Distribusi Detektor
Algoritma  untuk  distribusi  detektor  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Masukkan  utama  pada  algoritma  ini  adalah kumpulan  detektor  awal, D .  Himpunan  dari self  samples 𝑆 ′ ,  dan  jumlah  iterasi 𝑛𝑢𝑚 𝑖𝑡𝑒𝑟 .  Bentuk  detektor  ( self element ) ditentukan oleh radius detektor, 𝑟 𝑎𝑏 dan ambang batas self 𝑟 𝑠𝑒𝑙𝑓 . Jumlah iterasi pada perulangan dalam baris 5 hingga 20 diatur oleh parameter 𝜂 𝑚𝑖𝑛 , dimana dinyatakan sebagai jumlah minimum transisi yang diterima sebagai  presentase  dari  jumlah  detektor.  Tingkat  kerusakan  suhu,  α,  dan  tingkat  kerusakan  lingkungan  radius, 𝛼 𝑝𝑒𝑟𝑡 ,  mengontrol  bagaimana  suhu  dan  lingkungan  radius  akan  berubah  disetiap  iterasi  diluar  pengulangan. Terakhir, parameter β menentukan relatif dari menutupi self points ketika menghitung biaya.
Gambar 3. Algoritma untuk Mengoptimalkan Distribusi Detektor (Sumber: semanticscholar, 2003)

## 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.v5i3.2997

## 2.2 Tahap Penelitian
Penelitian ini secara garis besar terdiri dari lima tahap, yaitu :
1. Mulai  atau  persiapan.  Pada  tahap  persiapan  penelitian,  peneliti  melakukan  pengamatan  (observasi)  terlebih dahulu pada objek  secara  langsung  yaitu  dengan  mencari data  hasil  perhitungan  suara pemilu  presiden  dan wakil  presiden  Tahun  2019  berupa  formulir  model  C1-PPWP  di  situs  resmi  KPU  yaitu  Situng  (Sistem Informasi  Penghitungan  Suara).  Data  yang  diamati  hanya  wilayah  Penukal  Abab  Lematang  Ilir  Provinsi Sumatera Selatan.
Gambar 4. Formulir C1
Setelah itu, peneliti mengumpulkan sebanyak 11 lembar dengan total data yang didapat  sebanyak 528 data. Data ini dibuat dengan lembar C1 baru yang diusulkan.
Gambar 5. Desain Lembar C1 yang diusulkan
Lalu peneliti mengarsir data dari angka 0 sampai 9 dan huruf X ke template lembar C1 yang diusulkan dengan cara  diarsir  menggunakan  spidol  berwarna,  pena  berwarna,  pensil  berwarna  dan  diwarnai  menggunakan aplikasi pengolah gambar. Pola yang telah diarsir dengan spidol berwarna, pena berwarna dan pensil berwarna lalu di scan (Gambar 6) dan di crop pada setiap box angka dan disimpan dalam bentuk format jpg (Gambar 7).

## 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.v5i3.2997
Gambar 7. Pola yang Telah di crop
2. Peneliti selanjutnya melakukan preprocessing data yang sudah dikumpulkan pada tahap pertama tadi. Proses data  tersebut  dilakukan  untuk  mengubah  format  warna  yang  tadinya full  color menjadi grayscale dan mengubah  ukurannya  menjadi  15x21 pixel .  Hasil  pemrosesan  tersebut  akan  disimpan  dalam  bentuk  csv ( comma separated values ).
3. Selanjutnya  data  csv  tersebut  diproses  menggunakan  metode neural  network untuk  klasifikasi.  Dimana klasifikasi  ini  akan  menghasilkan  berapa accuracy dan error yang  didapat.  Setelah  itu,  data  diproses  dan dimasukkan algoritma RRNS untuk mengetahui jumlah sample yang abnormal.
4. Hasil dan Pembahasan. Pada tahapan ini membahas mengenai hasil pengenalan pola angka dengan pendekatan Artificial Immune System dalam implemetasinya.
5. Kesimpulan. Tahapan ini, peneliti menarik kesimpulan dari hasil dan pembahasan yang telah dilakukan pada tahapan sebelumnya.
Gambar 8. Alur Penelitian

## 2.3 Data Uji
Data  uji  yang  digunakan  adalah  data yang  berupa  angka 0 sampai  9  dan  huruf  X  ke template lembar  C1  yang diusulkan  dengan  cara  diarsir  menggunakan  spidol  berwarna,  pena  berwarna,  pensil  berwarna  dan  diwarnai menggunakan aplikasi pengolah gambar. Pola yang telah diarsir dengan spidol berwarna, pena berwarna dan pensil berwarna lalu di scan dan di crop pada setiap box angka dan disimpan dalam bentuk format jpg . Data ini akan dibagi menjadi 2 yaitu data test dan data train dimana jumlah data test sebanyak 264 data dan data train sebanyak 264 data.

## 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.v5i3.2997
Gambar 10. Data Uji Train

## 2.4 Preprocessing
Data  yang  telah  dibagi  selanjutnya  akan  dilakukan preprocessing .  Tujuan  dilakukannya preprocessing adalah untuk  mengubah  ukuran  gambar  menjadi  15x21 pixel dan warna  gambar  menjadi grayscale .  Lalu  data  tesebut disimpan dengan format file csv.
Gambar 11. Data Test

## 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.v5i3.2997

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Pada tahap ini dilakukan preprocessing dataset, dimana dataset diproses untuk mengubah ukuran gambar menjadi 15x21 pixel dan warna gambar menjadi grayscale . Lalu disimpan kedalam bentuk file csv.
Gambar 13. Data Preprocessing

## 3.2 Klasifikasi
Proses  klasifikasi  bertujuan  untuk  mengetahui  akurasi  dan  eror  yang  didapat  dengan  melakukan  pengulangan pengujian sebanyak 15 kali. Data yang di proses adalah data Test dan data Train dalam bentuk file csv.
3.3 Randomized Real-Valued Negative Selection Algorithm
Pada  pengujian  ini  diukur  dari  hasil calculate-init-detector-set dan optimize-detector-distribution .  Dimana tujuannya untuk mendapatkan hasil detektor yang baik. Data yang di proses adalah data Test dan data Train dalam bentuk file csv.

## 3.4 Hasil Pengujian Sistem
Berikut hasil pengujian sistem.

## 3.4.1 Hasil Klasifikasi
Pada pengujian ini peneliti memasukkan nilai iterasi 15 dan nilai node hidden (n_h) = 5 dan akan diulang sebanyak 15 kali dengan rumus n_h = n_h + 10, hasil yang didapat untuk Testing Accuracy : 85.85715728861501 sedangkan untuk Testing Error : 0.14142842711384984. Nilai untuk train accuracies dan test accuracies serta grafik sebagai berikut :
Tabel 1. Train Accuracies and Test Accuracies Range Train Accuracies Test Accuracies 0 0 0 1 100.0 98.98979694918678 2 100.0 68.91605212647742 3 100.0 60.09697949287806 4 100.0 100.0 5 100.0 100.0 6 100.0 100.0 7 100.0 100.0 8 100.0 99.4948984745934 9 100.0 100.0 10 100.0 100.0

## 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.v5i3.2997
Gambar 14. Grafik Nilai Train Accuracies dan Test Accuracies
3.4.2 Hasil Algoritma RRNS
Pada  pengujian  ini  diukur  dari  hasil calculate-init-detector-set dan optimize-detector-distribution .  Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut.
Gambar 15. Hasil Pengujian RRNS
Berdasarkan gambar diatas dapat dijelaskan untuk iterasi bernilai 10 didapatkan hasil untuk pengujian calculate init detector set nilai overlapping bernilai 6.675213590988547. Sedangkan untuk selfcovering bernilai 0.0. Lalu pada pengujian optimize detector distribution nilai overlapping bernilai 0.8974717072363729, sedangkan untuk selfcovering tetap bernilai 0.0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  implementasi  dengan menggunakan  metode Randomized  Real-Valued  Negative  Selection  Algorithm lebih  baik  dalam  menganalisis proses kinerjanya. Semakin banyak data maka akan semakin baik tingkat akurasi yang didapat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada suami ku tercinta yang telah memberi semangat, doa dan dukungan dalam  menyelesaikan penelitian ini. Terima kasih juga kepada Dosen Pembimbing, Dosen Penguji, teman-teman dan seluruh pihak yang tidak bisa disebutkan satu per satu.

## REFERENCES
[1] Primartha, Rifkie, "Belajar Machine Learning", Penerbit Informatika, 2018
[2] Dasgupta, D., & Niño, L. F., "Immunological Computation". Washington: Auerbach Publications, 2009.
[3] Zulkarnaen, Iskandar, "Gunakan Aplikasi agar Salah Input Tidak Jadi Tragedi". 2019.
[4] Jérǒme, H. and Carter,  “The Immune System as a Model for Pattern  Recognition and Classification”, Journal  of the American Medical Informatics Association Volume 7 Number 1, 1999.

## 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.v5i3.2997
[5] Igawa K. and Ohashi H., “A Negative Selection Algorithm for Classification and Reduction of the Noise Effect”. Appl. Soft Comput. J., 2008.
[6] Prihatiningsih,  Siwi  &  M,  Nadhiranisa  &  Andriani,  Feni  &  Nugraha,  Nurma,  “Analisa  Performa  Pengenalan  Tulisan Tangan  Angka  Berdasarkan  Jumlah  Iterasi  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network”.  Jurnal  Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 2019.
[7] Siddique,  F.;  Sakib,  S.;  Siddique,  M.A.B.,  “Handwritten  Digit  Recognition  using  Convolutional  Neural  Network  in Python with Tensorflow and Observe the Variation of Accuracies for Various Hidden Layers”, 2019.
[8] Wardani,  Aditia.,  Syaripudin,  Undang.,  Budiawan  Zulfikar,  Wilda.,  Lukman,  Nur.,  "Pengenalan Pola  Tulisan  Tangan Pada Formulir Perolehan Suara Pemilihan Presiden Dan Wakil Presiden Menggunakan Algoritma Principal Component Analysis", 2020.
[9] Gonzalez,  F.,  Dasgupta,  D.,  Kozma,  R.,  “Combining  Negative  Selection  and  Classification  Techniques  for  Anomaly Detection”, Volume 1, Congress on Evolutionary Computation. Honolulu, Hawaii. May, 2002. pp705-710, 2002.
[10]  Forrest, S., Perelson, A., Allen, L., R., and Cherukuri, “Self-Nonself Discrimination In a Computer”. In Proceedings of the 1994 IEEE Symposium on Research in Security and Privacy, pages 202–212, Los Alamitos, CA. IEEE Computer Society Press, 1994.
[11]  Gonzalez, F., D. Dasgupta, L. F. Nino,  “A Randomized Rea-Valued Negative Selection Algorithm”, 2 nd International Conference on Artificial Immune System (ICARIS), UK, 2003.
[12]  J. S. Liu., “Monte Carlo Strategies in Scientific Computing”. Springer-Verlag, 2001.
[13]  H. D. Brunk, “An Introduction to Mathematical Statistics”. Blaisdell Publishing Co., 1965.
[14]  Dasgupta, D., “Advances in Artificial Immune Systems”. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2006.
[15]  De Castro, Leandro & Timmis, Jon, “Artificial immune system: A novel paradigm to pattern recognition”. ANNIS. 8, 2002.
[16]  Jannakha  Putra,  Benny. , Basuki  Kurniawan,  Tri. ,  Antoni, Darius.,  Haidar  Mirza,  Ahmad. ,  “ Prediksi  Kebutuhan  Alat Kesehatan  Rumah  Sakit  Menggunakan  Metode  Algoritma  Regression  Linier  dan  Naïve  Bayes”,  Jurnal  Ilmiah Informatika Global Volume 11 No. 2 Desember 2020 , 2020 .
[17]  Zaliman,  Iski.,  Basuki  Kurniawan,  Tri. ,  Antoni, Darius.,  “Sistem  Penentuan  Lokasi  Pusat  Layanan  Terpadu  Bagi Penderita  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengan  Menggunakan  K-Means  Clustering”,  Jurnal  Ilmiah  Informatika  Global Volume 11 No. 2 Desember 2020, 2020.
[18]  Igawa K. and Ohashi H., "A Negative Selection Algorithm for Classification and Reduction of the Noise Effect". Appl. Soft Comput. J. (2008), DOI:10.1016/j.asoc.2008.05.003, 2008.
[19]  Al-Enezi, J.R., Abbod, M.F. and Al-Sharhan, Salah, “Artificial Immune Systems-Models, Algorithms and Applications”. International Journal of Research and Reviews in Applied Sciences. 3, 2010.