## BEST FIRST FEATURE SELECTION DAN RADIAL BASIS FUNCTION UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES

## Nursuci Putri Husain
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Makassar, Jl. Perintis Kemerdekaan km.9 No. 29 Makassar, Indonesia 90245 Email: nursuciputrihusain.dty@uim-makassar.ac.id

## ABSTRAK
Diabetes  merupakan  salah  satu  penyebab  kematian  terbesar  di  dunia.  Penyakit  diabetes  dapat  menyebabkan komplikasi  seperti  stroke,  gagal  ginjal,  kebutaan  yang  bisa  menyebabkan  kecacatan.  Sehingga  diperlukan  model prediksi  untuk  mengklasifikasikan  seseorang  mengidap  penyakit  diabetes  atau  tidak  secara  otomatis.  Pada penelitian  ini  diajukan  metode  kombinasi Best  First  Feature  Selection (BF Feature  Selection )  dan Radial  Basis Function (RBF)  untuk  mengklasifikasikan  penyakit  diabetes.  BF Feature  Selection sebagai  metode  untuk mereduksi  fitur-fitur  pada dataset diabetes.  BF Feature  Selection mendapatkan  5  fitur  yang  paling  relevan. Selanjutnya,  dilakukan  klasifikasi  terhadap  fitur-fitur  tersebut  menggunakan  metode  RBF.    Uji  coba  dilakukan dengan  menggunakan  dataset  diabetes  dari  UCI repository. Pengujian  dilakukan  dengan  membandingan  hasil klasifikasi  metode yang diajukan dengan metode yang berbeda pada penelitian sebelumnya.  Berdasarkan hasil uji coba,  metode  yang  diajukan  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  tinggi  untuk  70-30% training  testing partisi  yaitu 82,17%.  Dari  hasil  evaluasi  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  diajukan  dapat  digunakan  sebagai metode klasifikasi penyakit diabetes secara otomatis.
Kata kunci : Diabetes, Klasifikasi, Reduksi Fitur, RBF

## ABSTRACT
Diabetes is one of the biggest causes of death in the world. Diabetes can cause complications such as stroke, kidney failure,  a  blindness  which  can  lead  to  disability.  So  a  prediction  model  is  needed  to  classify  someone  as  having diabetes or not automatically. In this study, a hybrid method of Best First Feature Selection (BF Feature Selection) and Radial Basis Function (RBF) is proposed to classify diabetes. BF Feature Selection as a method for reducing features  in  the  diabetes  dataset.  BF  Feature  Selection  gets  the  5  most  relevant  features.  Furthermore,  the classification of these features is carried out using the RBF method. Experiment are conducted on diabetes dataset from  UCI  repository.  Experiment  was  carry  out  by  comparing  the  result  of  the  proposed  method  with  different methods in previous studies. Based on the trial results, the proposed method has high accuracy for 70-30% training testing partition 82.17%. From the results of the evaluation, it can be concluded that the proposed method can be used as a method of automatic diabetes classification.
Keywords: Diabetes, Classification, Reduction feature, RBF

## PENDAHULUAN
Diabetes  merupakan  salah  satu  penyakit  tidak menular yang paling umum di dunia.  Diabetes adalah penyakit  yang  terjadi  ketika  gula  darah  terlalu  tinggi. Diabetes  adalah  penyebab  kematian  keempat  di sebagian  besar  negara  maju.  Gejala  awal  penyakit diabetes  yaitu  sering  buang  air  kecil,  meningkatnya rasa  haus,  dan  lapar.  Berdasarkan  etiologi,  diabetes diklasifikasikan  menjadi  3  jenis:  diabetes  tipe  1, diabetes  tipe  2,  dan  diabetes  gestasional  (Kharroubi, 2015).
Diabetes tipe 1 terjadi karena adanya kerusakan sel  autoimun  pada  pankreas    sehingga  menyebabkan hilangnya produksi insulin. Sedangkan, diabetes tipe 2 disebabkan  karena  adanya  resistensi  insulin  yaitu hilangnya kemampuan tubuh seseorang dalam merespon  hormon  insulin.  Sehingga,  hormon  insulin tidak  dapat  membantu  penyerapan  glukosa  dan menyebabkan penumpukan gula dalam darah. Penyakit diabetes dapat menimbulkan komplikasi seperti stroke, gagal  ginjal,  penyakit  arteri  coroner,  amputasi,  dan kebutaan yang bisa mengakibatkan kecacatan.  Karena efek  diabetes  dapat  menyebabkan  komplikasi  bahkan kematian, dibutukan model prediksi untuk mengklasifikasikan  seseorang  mengidap  penyakit diabetes  untuk  mengetahui  seseorang  mengidap penyakit diabetes atau tidak secara cepat.
Banyak  sekali  model  prediksi  yang  telah dikembangkan  oleh  peneliti  sebelumnya  seperti decision  tree , regresi , naïve  bayes , support  vector machine ,  dan random  forest (Ogedengbe  &  Egbunu, 2020).  Algoritma  klasifikasi Decision  Tree , Support Vector  Machine dan Naïve  Bayes juga  diusulkan (Tapak  et  al.,  2013).  Penelitian  tersebut  menggunakan dataset  Diabetes  Pima  Indians dari UCI  repository . Hasil  yang  didapatkan  menunjukkan  bahwa  performa Naïve  Bayes mendapatkan  nilai  akurasi  terbaik  yaitu 76,30% dibanding metode lain.
Metode  yang  mengombinasikan  tiga  algoritma yaitu Decision Tree , Weighted K-Nearest Neighbor dan Logistic  Regression juga  diusulkan  (Wu  et  al.,  2018). Metode  yang  diusulkan  mengadopsi  teknik vote pada setiap  pengklasifikasi  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimal. Metode yang diusulkan menghasilkan akurasi tertinggi  yaitu  80,60%.  Kemudian,  diusulkan  metode Classifier  Subset  Evaluator (CSE)  sebagai  teknik reduksi  fitur  untuk  memilih  atribut  diabetes  yang
paling  relevan  dan  metode  klasifikasi  yang  digunakan yaitu Decision  Tree (Ogedengbe  &  Egbunu,  2020). Metode CSE-DT menghasilkan akurasi 81,64%. Dalam melakukan  klasifikasi  penyakit  diabetes  diperlukan teknik  reduksi  fitur  yang  lebih  baik  karena menghasilkan  akurasi  klasifikasi  yang  rendah  jika beberapa  fitur  yang  tidak  relevan  disertakan  untuk proses klasifikasi.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kombinasi antara Best  First  Feature  Selection (BF Feature Selection )  dan Radial  Basis  Function (RBF)  untuk mengklasifikasikan seorang mengidap penyakit diabetes  atau  tidak.  BF Feature  Selection sebagai metode  reduksi  fitur  untuk  menyeleksi  fitur-fitur yang relevan  pada dataset diabetes  yang  digunakan. Sedangkan,  RBF  sebagai  metode  klasifikasi  setelah fitur  direduksi.  Kombinasi  metode  ini  menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.

## METODE PENELITIAN
Dataset
Dataset diabetes yang digunakan pada penelitian  ini  adalah dataset dari UCI  repository yang terdiri atas 768 instance . Tabel 1 adalah informasi fitur dari setiap instance . Hasil tes positif menunjukkan “1” yang  berarti  pasien  mengidap  penyakit  diabetes  dan hasil tes negatif menunjukkan “0” berarti pasien  tidak mengidap penyakit diabetes.
Tabel 1. Fitur pada dataset diabetes No.  Fitur Singkatan 1. Body mass index Bmi 2. Plasma glucose concentration Plas 3. Diastolic blood pressure (mm Hg.) Pres 4. Diabetes pedigree function Pedi 5. 2-Hours serum insulin (mu U/ml) Insu 6. Number of times pregnant Preg 7. Triceps skinfold thickness (mm) Skin 8. Age in years Age 9. Class Class
Sebanyak  268  pasien  kasus  positif  diabetes sedangkan  500  kasus  pasien  negatif  diabetes.    Dataset diabetes  terdiri  dari  9  fitur  yang  merupakan  tipe  data numerik.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  1  menunjukkan sebaran instance tiap fitur bervariasi.
Best First Feature Selection Set Data Diabetes Data Training Data Testing Radial Basis Function Output: 1. Negatif
2. Positif
Gambar 2. Bagan Alur Metode Penelitian

## Best First Feature Selection
Dataset yang memiliki dimensi  fitur yang besar dapat dipengaruhi oleh proses klasifikasi. Dimensi fitur dapat direduksi dengan metode reduksi dimensionalitas (Husain  et  al.,  2017).  Metode  reduksi  dimensionalitas dapat  dilakukan  dengan  metode  pemilihan  fitur. Pemilihan  fitur  merupakan  salah  satu  metode  reduksi dimensi  untuk  memilih  fitur  yang  memiliki  informasi paling relevan dengan data aslinya. Dapat dilihat pada
Gambar  2,    penelitian  ini  menggunakan  salah  satu metode reduksi fitur yaitu BF Feature Selection . BFFS memilih n fitur terbaik untuk memodelkan dataset menggunakan  algoritma Greedy . Dimulai  dengan  membuat N model,  masing-masing hanya  menggunakan  satu  dari  fitur N dari dataset masukan. Pada iterasi berikutnya dibuat satu set model N-1 dengan  dua  fitur input :  satu  dipilih  di  iterasi sebelumnya  dan  satu  lagi  dari  fitur N-1 yang  tersisa. Kombinasi  fitur  yang  memberikan  performa  terbaik yang akan dipilih. Algoritma  berhenti ketika mencapai jumlah  fitur  yang  ditentukan  sebelumnya  oleh pengguna (Hall, 2000).

## Radial Basis Function
Radial  Basis  Function (RBF)  dapat  digunakan untuk berbagai aplikasi karena pelatihannya lebih cepat daripada multi-layer  perceptron. Kecepatan  belajar yang lebih cepat ini terjadi karena RBF hanya memiliki tiga layer dan  setiap layer dapat  ditentukan  secara berurutan.
RBF  memiliki  3 layer jaringan feed-forward yang terdiri dari satu input layer , satu hidden layer , dan satu output layer (Dash et al., 2016).
1. Input layer terdiri dari node sumber m o , dimana m o adalah dimensi dari input vector x .
2. Hidden  layer terdiri  dari  jumlah  unit  komputasi yang  sama  dengan  ukuran  dari  sampel  pelatihan yaitu N .  Setiap  unit  secara  matematis  dijelaskan oleh fungsi radial basis :
𝜑 𝑗 (𝒙) = 𝜑(∥ 𝒙 − 𝒙 𝒋 ∥),   𝑗 = 1,2, … 𝑁 (1) Dimana 𝜑 𝑗 adalah  ukuran  lebar  fungsi gaussian dengan pusat 𝒙 𝒋 .
3. Output  Layer,  output  layer terdiri  dari  satu  unit komputasi,  tidak  ada  batasan  pada  ukuran output layer . (Haykin, 2009)

## Evaluasi Uji Coba
Performa  hasil  prediksi  dari  model  yang diusulkan  didapatkan  dengan  mencari  nilai  akurasi, precision , recall , dan f-measure .
Gambar 1. Sebaran instance tiap fitur pada dataset
tur pada dataset Diabetes
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 𝑥 100% ,                (2)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑃 𝑥 100% ,                        (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% ,                              (4)
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 100% ,    (5)
Formula  akurasi, precision , recall ,  dan f- measure dapat  dilihat pada persamaan (2), (3), (4)  dan (5).  Pada  persamaan  tersebut,  TP  ( True  Positive ) adalah  jumlah  data  yang  teridentifikasi  secara  benar, TN  ( True Negative )  adalah  jumlah  data  yang  tertolak secara  benar,  FP  ( False  Positive )  adalah  jumlah  data yang  teridentifikasi  secara  salah,  dan  FN  ( False Negative )  adalah  jumlah  data  yang  tertolak  secara salah.
HASIL DAN PEMBAHASAN :
Pada  penelitian  ini,  kami  mengusulkan  metode reduksi  fitur  BF Feature  Selection  untuk memilih fitur yang  paling  relevan.  Setelah  dilakukan  proses  reduksi fitur,  dataset  Diabetes  yang  sebelumnya  terdiri  atas  9 fitur, berkurang menjadi 5 fitur. Lima  fitur  tersebut adalah  plas,  mass,  pedi,  age,  dan  class.  Setelah mendapatkan  dataset  yang  telah  direduksi  fiturnya, dilakukan  klasifikasi  menggunakan  metode  Radial Basis Function (RBF).
Untuk  menguji  unjuk  kerja  metode  yang diusulkan  pada  penelitian  ini,  dilakukan  perbandingan terhadap  metode  yang  diusulkan  dengan  penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  metode Classifier Subset  Evaluator sebagai  metode  reduksi  fitur  dan Decision  Tree sebagai  metode  klasifikasi  (Ogedengbe &  Egbunu,  2020). Classifier  Subset  Evaluator dan Decision  Tree dihibridisasi  sebagai Classifier  Subset Evaluator Decision  Tree disingkat  CSE_DT. Dateset dan  partisi training - testing yang  digunakan  sama dengan penelitian yang kami usulkan.
Tabel 2. Cunfusion Matrix Actual Tested Negative Tested Positive Tested Negative 142 16 Tested Positive 25 47
Tabel  2  merupakan  confusion  matrix  hasil klasifikasi  model  yang  diusulkan,  terlihat  pada  tabel tersebut  terdapat  142  pasien  yang  diprediksi  benar tidak  mengidap  penyakit  diabetes,  dan  16  pasien yang tidak mengidap penyakit diabetes diprediksi  mengidap penyakit diabetes. Kemudian, terdapat 47 pasien benar diprediksi  mengidap  penyakit  diabetes,  dan  25  pasien yang  mengidap  penyakit  diabetes  diprediksi  tidak mengidap penyakit diabetes.
Tabel  3. Nilai  Akurasi, Precision,  Recall  dan  F-
Measure Metrics Metode yang diusulkan Metode CSE-DT (Ogedengbe & Egbunu, 2020) Accuracy 82,17% 81,6% Precision 81,8% 81,7% Recall 82,2% 81,6% F-measure 81,8% 80,9%
Pada tabel 3, Untuk mengetahui performa model prediksi yang diusulkan maka pada penelitian ini dicari nilai  akurasi, precision , recall ,  dan f-measure seperti yang ditampilkan pada Table 3. Metode yang diusulkan mendapatkan  akurasi  lebih  tinggi  untuk  70-30% training testing partisi yaitu 82,17% dibanding metode CSE-DT  yaitu  81,6%.  Kemudian,  nilai precision, recall,  dan  f-measure yang  didapatkan  dari  metode yang  diusulkan  adalah  81,8%,  82,2%,  dan  81,8%. Metode  reduksi  fitur  BF Feature  Selection berhasil mereduksi  fitur-fitur  yang  relevan,  sehingga  hasil klasfikasi  menggunakan  metode  RBF  mendapatkan hasil yang lebih tinggi dibanding metode CSE-DT.

## KESIMPULAN :
Berdasarkan  hasil  uji  coba,  metode  yang diusulkan  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi  untuk  70- 30% training  testing partisi  yaitu  82,17%.    Hasil  ini lebih  baik  dibanding  metode  lainnya  yaitu  CSE-DT, hal  ini  disebabkan  karena  metode  reduksi  fitur  yang digunakan Best  First  Feature  Selection (BF Feature Selection ) berhasil mendapatkan fitur-fitur yang paling relevan sebelum melalui tahap klasifikasi menggunakan metode Radial Basis Function (RBF) Dari  hasil evaluasi  tersebut, disimpulkan bahwa metode yang diusulkan dapat digunakan sebagai proses klasifikasi  sinyal  EEG  secara  otomatis.  Penelitian terhadap  automasi  reduksi  fitur  untuk dataset diabetes dapat menjadi future work pada penelitian ini.
DAFTAR PUSTAKA :
Dash, C. S. K., Behera, A. K., Dehuri, S., & Cho, S. B. (2016). Radial basis function neural networks: A topical  state-of-the-art  survey. Open  Computer
Science , 6 (1), 33–63. https://doi.org/10.1515/comp-2016-0005 Hall, M. A. (2000). Feature Selection for Discrete and Numeric Class Machine Learning 1 Introduction. Machine Learning Proc Seventeenth
International  Conference  on  Machine  Learning , 1–16.
Husain,  N.  P.,  Arisa,  N.  N.,  Rahayu,  P.  N.,  Arifin,  A. Z.,  &  Herumurti,  D.  (2017). Least  Squares Support Vector Machines Parameter Optimization Based . 1 , 43–49.
Kharroubi,  A.  T.  (2015).  Diabetes  mellitus:  The epidemic  of  the  century. World  Journal  of Diabetes , 6 (6), 850. https://doi.org/10.4239/wjd.v6.i6.850
Ogedengbe,  M. T.,  &  Egbunu,  C.  O. (2020).  CSE-DT
Features  selection  technique  for  Diabetes classification. Applications  of  Modelling  and Simulation , 4 (March), 101–109. Tapak,  L.,  Mahjub,  H.,  Hamidi,  O.,  &  Poorolajal,  J. (2013).  Real-data  comparison  of  data  mining methods  in  prediction  of  diabetes  in  Iran. Healthcare  Informatics  Research , 19 (3),  177–
185. https://doi.org/10.4258/hir.2013.19.3.177 Wu,  H.,  Yang,  S.,  Huang,  Z.,  He,  J.,  &  Wang,  X. (2018).  Type  2  diabetes  mellitus  prediction model  based  on  data  mining. Informatics  in Medicine  Unlocked , 10 (August  2017),  100–107. https://doi.org/10.1016/j.imu.2017.12.006