## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI SVM-PSO DAN C4.5-PSO DALAM PREDIKSI PENYAKIT JANTUNG

## Weiskhy Steven Dharmawan
Universitas Bina Sarana Informatika Jl Abdurahman Saleh No.18, 78124 e-mail: weiskhy.wvn@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  analisis  data  untuk  dataset  yang berdimensi  besar,  klasifikasi  sangat  diperlukan dalam memprediksi  dari  sebuah  dataset,  dalam  penelitian  ini  membandingkan  suatu  metode  untuk mengklasifikasi  data  yang  besar  yang  dimana  data  tesebut  akan  di  olah  untuk  mendapatkan  hasil informasi prediksi data yang di inginkan. Dalam penelitian ini Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk memberikan hasil klasifikasi dari kinerja seleksi fitur yang dilakukan Particle Swarm Optimization (PSO)  yang  mana  hasil  pengujian  nya  akan  di  bandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi  C4.5  sebagai pembanding  algoritma  mana  yang  lebih  baik  dalam  memprediksi  dari  sebuah  dataset.  C4.5  digunakan juga untuk memberikan hasil klasifikasi yang di gabungan bersama Particle Swarm Optimization (PSO). Dari  eksperimen  yang  di  lakukan  algoritma  SVM-PSO  mendapatkan  nilai  Accuracy  84.81%  dan  nilai AUCnya 0.898 sedangkan Algoritma C4.5-PSO mendapatkan nilai Accuracy 80.00% dan nilai AUCnya 0.787.
Kata kunci : Support Vector Machine (SVM), Particle Swarm Optimization (PSO), Prediksi.

## ABSTRACT
In  data  analysis  for  large-dimensional  datasets,  classification  is  very  necessary  in  predicting  from  a dataset, in this study comparing a method for classifying large data where the data will be processed to obtain the desired data prediction information. In this study the Support Vector Machine (SVM) is used to provide  classification  results  from  the  feature  selection  performance  carried  out  by  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  where  the  test  results  will  be  compared  with  the  C4.5  classification  algorithm as  a comparison  which  algorithm  is  better  at  predicting  than  the  dataset.  C4.5  is  also  used  to  provide classification results combined with Particle Swarm Optimization (PSO). From the experiments carried out, the SVM-PSO algorithm obtained an Accuracy value of 84.81% and an AUC value of 0.898 while the C4.5-PSO algorithm obtained an Accuracy value of 80.00% and an AUC value of 0.787.
Keywords : Support Vector Machine (SVM), Particle Swarm Optimization (PSO), prediction

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  kesehatan  dan  medis  suatu keakuratan  prediksi  sebuah  penyakit  sangatlah penting  dan  memerlukan  keputusan  yang  tepat dan  efektif  dalam  mengambil  suatu  analisa  dan keakuratan  prediksi  suatu  penyakit  yang  diderita pasien, seperti hal nya juga pada penyakit jatung yang  sangat  membutuhkan  ke  akuratan  dalam memprediksi suatu gejala yang ada.
Penyakit  jantung  (Hananta  &  Muhammad,
2011) adalah terjadinya terganggunya keseimbangan antara suplai dan kebutuhan darah
yang  terjadi  akibat  penyumbatan  pembuluh darah. Kematian akibat penyakit jantung mencapai  959.227  pasien,  yakni  41,4  %  dari seluruh kematian atau setiap hari 2600 penduduk meninggal  akibat  penyakit  jantung  (Hananta  & Muhammad, 2011).
Metode  prediksi  penyakit  jantung  banyak diusulkan dengan mengunakan Genetic
Algorithm , native  bayes dan decision  trees decision support naïve bayes, Multilayer Perceptron (Khemphila & Boonjing, 2011).

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Faktor  gejala  yang  terdiagnosa  sebagai penyakit  jantung  antara  lain  adalah  jenis  sakit dada  ( cheasr  pain ),  tekanan  darah  tinggi ( tresbps ),  kolesterol  ( chol ),  nilai  tes  EKG ( resting  electrodiagraphic  ”restacg”) ),  denyut jantung  ( thalach )  dan  kadar  gula  ( fasting  blood sugar “FBS” ) (Mahmood &  Kuppa, 2010). Dan beberapa  factor  lainnya  yang  menindentifikasi bahwa seseorang mempunyai penyakit jantung.
Penyakit jantung
meliputi
aortic regurgition,  cardiogenic  shock,  congenital  heart disease,
cardiomyopathy,
peripartum cardiomyopa-thy, tricuspid regurgitation (Hananta  &  Muhammad,  2011)  yang  sering menjangkit  pada  anak-anak,  orang  dewasa  dan tetap  menjadi  masalah  utama  di  Negara-negara berkembang.
Pada  penelitian  ini  akan  membandingkan dua algoritma klasifikasi Support Vector Machine (SVM)  dan  C4.5  yang  dikombinasikan dengan Particle  Swarm  Optimization  (PSO) untuk  menentukan  hasil  mana  yang  lebih  akurat dalam prediksi penyakit jantung lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
a. Data Mining Data  Mining adalah  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan  yang tersembunyi  didalam  database. Data  Mining didefinisikan  sebagai  proses  penemuan  pola dalam data. Beberapa aplikasi data mining fokus pada prediksi, mereka meramalkan apa yang akan terjadi  dalam  situasi  baru  dari  data  yang menggambarkan  apa  yang  terjadi  di  masa  lalu (Witten  et  al.,  2011).  Secara  khusus,  koleksi metode  yang  dikenal  sebagai data  mining menawarkan  metodologi  dan  solusi  teknis  untuk mengatasi  analisis  data  medis  dan  konstruksi prediksi model.
Menurut  Zafra  dan  Ventura    (2012)  data mining  adalah  proses  penggalian  pengetahuan yang  berguna  dan  informasi  dari  kumpulan  data. Saat  ini  data  mining  telah  digunakan  di  banyak domain  aplikasi  seperti  industri  biomedis,  ritel dan  pemasaran,  telekomunikasi,  pertambangan web,  audit  komputer,  industri  keuangan,  obat- obatan dan seterusnya (Zaki et al., 2014).
Data  mining  juga  didefinisikan  suatu tindakan melakukan ekstraksi untuk mendapatkan  informasi  penting  yang  sifatnya implisit  dan  sebelumnya  tidak  diketahui,  dari suatu  data(Gorunescu,  2011).  Data  mining
merupakan  sebuah  teknik  yang  digunakan  untuk beroperasi pada data yang memiliki volume besar untuk  menemukan  pola-pola  yang  tersembunyi dan  mencari  hubungan  agar  dapat  digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan.
Berdasarkan  pengertian-pengertian  di  atas dapat di simpulkan bahwa data mining merupakan  disiplin  ilmu  yang  mempelajari metode  untuk  mengekstrak  pengetahuan  atau menemukan pola dari suatu data.
Data  mining    merupakan    bagian    dari proses Knowledge  Discovery from Data (KDD). proses  penjelajahan  pengetahuan  dimulai  dari beberapa  database      dilakukan  proses cleaning dan integration sehingga  menghasilkan  data warehouse .  Dilakukan  proses selection dan transformation yang   kemudian  disebut  sebagai data    mining    hingga    menemukan    pola    dan memperoleh pengetahuan dari data ( knowledge ). Tahapan data mining dalam proses penemuan pengetahuan (Jiawei et al., 2012):
1. Pembersihan  data  (untuk  menghilangkan noise dan data tidak konsisten)
2. Integrasi  data  (di  mana  beberapa  sumber data dapat dikombinasikan)
3. Data  seleksi  (di  mana  data  yang  relevan dengan  tugas  analisis  basis  data  yang  akan diambil)
4. Data transformasi (dimana data diubah atau dikonsolidasikan  ke  dalam  bentuk  yang sesuai untuk pertambangan dengan melakukan operasi ringkasan atau agregasi)
5. Data  mining  (proses  esensial  dimana metode cerdas diaplikasikan untuk mengekstrak pola data)
6. Pola  evaluasi  (untuk  mengidentifikasi  pola yang  benar-benar  menarik  yang  mewakili pengetahuan  didasarkan  pada  beberapa langkah-langkah interestingness)
7. Pengetahuan  presentasi  (dimana  visualisasi dan teknik representasi pengetahuan digunakan  untuk  menyajikan  pengetahuan ditambang kepada pengguna)

## Gambar 1: Tahapan data mining

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
b. Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine adalah  metode learning  machine  yang  bekerja  atas  prinsip Structural  Risk  Minimization (SRM)  dengan tujuan  menemukan  hyperplane  terbaik  yang memisahkan  dua  buah class pada input  space.
Hyperplane  terbaik  adalah  hyperplane  yang terletak ditengah-tengah antara dua set obyek dari dua  class.  Hyperplane  pemisah  terbaik  antara kedua  class  dapat  ditemukan  dengan  mengukur margin  hyperplane  tersebut  dan  mencari  titik maksimalnya.  Margin  adalah  jarak  antara hyperplane  tersebut  dengan pattern terdekat  dari masing-masing class . Pattern yang  paling  dekat ini  disebut  sebagai support  vector (Lee  &  Lee,
2015). Menurut  Y.  Yin,  Han,  &  Cai,  (2011)
Support  Vector  Machine (SVM) didefinisikan sebagai seperangkat  metode pembelajaran terkait yang menganalisis data dan mengenali pola, yang kemudian  digunakan  untuk  klasifikasi  dan analisis  regresi.  SVM  mengambil  satu  set data input dan  memprediksi    untuk  setiap  masukan yang diberikan, yang berasal dari dua kelas yang kemudian  di  klasifikasikan  dengan  mencari  nilai hyperplane terbaik. Menurut (Yin et al., 2011) Support Vector Machine (SVM)  adalah suatu metode klasifikasi untuk  mencari  nilai hyperplane terbaik  yang mampu  menemukan  solusi  global  optimal. Sehingga  nilai  akurasi  tidak  mudah  berubah- ubah.
Menurut  Li, Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  pembelajaran  yang  mengarah ke  pemrograman  kuadratik  dengan  kendala linear.  Berdasarkan  minimalisasi  risiko  prinsip terstruktur,  SVM  berusaha  untuk  meminimalkan batas atas kesalahan generalisasi bukan kesalahan empiris,  sehingga  model  prediksi  baru  efektif menghindari over-pas masalah. Selain itu, model SVM  bekerja  di  ruang  fitur  berdimensi  tinggi yang  dibentuk  oleh  pemetaan  nonlinear  dari  N- dimensi  vektor  input  x  ke  dalam  ruang  fitur  K- dimensi  (K>  N)  melalui  penggunaan  fungsi  φ nonlinear (x)(Liu et al., 2011). Berdasarkan pengertian di atas dapat disimpulkan Support Vector Machine (SVM) merupakan suatu metode  klasifikasi  yang  memaksimalkan  batas hyperplane ( maximal  margin  hyperplane ).  Jika dalam  ANN  semua  data  latih    akan  dipelajari selama  proses  pelatihan,  sedangkan  pada  SVM berbeda  karena  hanya  sejumlah  data  terpilih  saja yang berkontribusi untuk membentuk model yang digunakan dalam  klasifikasi  yang akan dipelajari (Yu et al., 2011). Hal ini menjadi kelebihan SVM
karena  tidak  semua  data  latih  akan  di  pandang untuk dilibatkan dalam setiap iterasi
pelatihannya. Data-data yang berkontribusi tersebut  disebut  sebagai support  vector sehingga metodenya disebut Support Vector Machine . Yang  menjadi  karakteristik  dari Support Vector Machine (SVM) adalah sebagai berikut:
1. Secara prinsip SVM adalah linear classifier .
2. Pattern recognition dilakukan dengan mentransformasikan data pada input space ke ruang  yang  berdimensi  lebih  tinggi,  dan optimisasi  dilakukan  pada  ruang  vector  yang baru tersebut. Hal ini membedakan SVM dari solusi  pattern  recognition  pada  umumnya, yang  melakukan  optimisasi  parameter  pada ruang  hasil  transformasi  yang  berdimensi lebih rendah daripada dimensi input space.
3. Menerapkan strategi Structural Risk Minimization (SRM).
4. Prinsip  kerja  SVM  pada  dasarnya  hanya mampu menangani klasifikasi dua kelas.
Secara  sederhana  konsep  SVM  adalah sebagai  usaha  mencari hyperlane terbaik  yang berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada input  space ,  dimana  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 2: Konsep SVM untuk mencari hyperlane terbaik

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar  diatas  memperlihatkan  beberapa pola  yang  merupakan  anggota  dari  dua  buah kelas data : +1 dan -1. Data yang tergabung pada kelas  -1  disimbolkan  dengan  bentuk  lingkaran, sedangkan  data  pada  kelas  +1  disimbolkan dengan bentuk bujur sangkar.
Hyperplane (batas  keputusan)  pemisah terbaik  antara  kedua  kelas  dapat  ditemukan dengan  mengukur margin  hyperplane tersebut dan  mencari  titik  maksimalnya. Margin adalah jarak  antara  hyperplane  tersebut  dengan  data terdekat  dari  masing-masing  kelas.  Data  yang paling  dekat  ini  disebut support  vector .  Garis solid  pada  gambar  di  atas  menunjukkan hyperplane yang terbaik, yaitu yang terletak tepat pada  tengah-tengah  kedua  kelas,  sedangkan  data lingkaran  dan  bujur  sangkar  yang  dilewati  garis batas  margin  (garis  putus-putus)  adalah support vector .  Usaha  untuk  mencari  lokasi hyperplane ini  merupakan  inti  dari  peoses  pelatihan Support Vector Machine (SVM) (Prasetyo, 2012). Data  yang  tersedia  dinotasikan  sebagai    x ∈ R d sedangkan label masing-masing dinotasikan yi ∈ {-1+1} untuk i = 1,2,....,1 yang mana l adalah banyaknya  data.  Diasumsikan  kedua  class    –1 dan  +1  dapat  terpisah  secara  sempurna  oleh hyperplane berdimensi d , yang didefinisikan:
- w.x + b = 0
Sebuah pattern xi yang termasuk class  – 1  (sampel  negatif)  dapat  dirumuskan  sebagai pattern yang memenuhi pertidaksamaan:
- w.x + b = -1
sedangkan  pattern  yang  termasuk  class +1 (sampe l positif):
- w.x + b = +1
Margin terbesar dapat ditemukan dengan memaksimalkan nilai jarak antara hyperplane dan titik  terdekatnya,  yaitu  1/||w||.  Hal  ini  dapat dirumuskan  sebagai Quadratic  Programming (QP)  problem,  yaitu  mencari    titik  minimal persamaan,  dengan  memperhatikan  constraint persamaan.
𝑚𝑖𝑛 𝑤 𝑡(𝑤) = 1 2 ||𝑤|| 2
yi(xi.w+b) -1 ≥ 0, ∀ i
Problem  ini  dapat  dipecahkan  dengan  berbagai teknik komputasi, diantaranya Lagrange Multiplier : 𝐿(𝑤, 𝑏, 𝛼) = 1 2 ||𝑤|| 2 𝑤 ∑(𝛼 𝑖 ) 𝑖=1 (𝑦 𝑖 (( 𝑥 𝑖 . 𝑤
+ 𝑏 ) ) − 1)) (𝑖 = 1,2, … ,1)
α i adalah Lagrange multipliers , yang bernilai nol atau  positif  ( α i0).  Nilai  optimal  dari  persamaan (2.6)  dapat  dihitung  dengan  meminimalkan  L terhadap  w  dan  b  ,  dan  memaksimalkan  L terhadap α i.  Dengan  memperhatikan  sifat  bahwa pada  titik  optimal  gradient  L  =0,  persamaan langkah 2.6 dapat dimodifikasi sebagai maksimalisasi  problem  yang  hanya  mengandung saja α i, sebagaimana persamaan 2.7.
𝑀𝑎𝑥𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 ∶ ∑ 𝛼 𝑖 𝑖=1 − 1 2 ∑ 𝛼 𝑖 , 𝑎 𝑗 , 𝑦 𝑖 , 𝑦 𝑗 , 𝑥 𝑖 , − , − 𝑥 𝑗 1 𝑖.𝑗=1
(2.13) Subject to:
𝛼 𝑖 ≥ 0 (𝑖 = 1,2, … ,1) ∑ 𝛼 𝑖 1 𝑖=1 𝑦 𝑖 = 0
Dari hasil dari perhitungan ini diperoleh αi  yang  kebanyakan  bernilai  positif.  Data  yang berkorelasi  dengan    αi    yang  positif  inilah  yang disebut  sebagai support  vector .  Sebagai    contoh digunakan problem  AND . Problem  AND adalah klasifikasi  dua  kelas  dengan  empat  data  (lihat Tabel 2.1). Karena ini problem linier , kernelisasi tidak diperlukan.
Tabel 1 : AND Problem
X1 X2 Y 1 1 1
-1 1 -1 1 -1 -1
-1 -1 -1
dapatkan  formulasi  masalah  optimisasi  sebagai berikut:
min 1 2 (w 2 1 + w 2 2 w ) + C(t 1 + t 2 + t 3 + t 4 )
Subject to : w1 + w2 + b + t1 ≥ 1 w1 − w2 − b + t2 ≥ 1 −w1 + w2 − b + t3 ≥ 1 w1 + w2 − b + t4 ≥ 1 t1, t2, t3, t4 ≥ 0

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Karena fungsi AND adalah kasus klasifikasi  linier,  maka  bisa  dipastikan  nilai variable slack ti=0. Jadi Kita bisa masukkan nilai C=0. Setelah menyelesaikan problem optimasi di atas didapat solusi w1 = 1, w2 = 1, b = −1 Persamaan fungsi pemisahnya adalah f(x) = x1 + x2 − 1.
Untuk  menentukan output atau  label  dari setiap titik data/obyek kita gunakan fungsi g(x) = sign(x).  Dengan  fungsi  sign  ini  semua  nilai f(x)<0 diberi label −1 dan lainnya diberi label +1.
Metodologi penelitian berisi bagan kerangka  penelitian  serta  penjelasan  dari  bagan kerangka penelitian tersebut.
c. C4.5
Algoritma data  mining C4.5  merupakan sebuah  algoritma  yang  diperuntukan  untuk melakukan
klasifikasi atau
segmentasi
pengelompokan yang bersifat
prediktif. Klasifikasi merupakan salah satu proses pada data  mining yang  bertujuan  untuk menemukan  pola  yang  berharga  dari  data  yang berukuran relatif besar hingga sangat besar
d. Particle Swarm optimization (PSO)
Particle  Swarm Optimization (PSO) merupakan teknik optimasi heuristic global  yang diperkenalkan oleh Dokter Kennedy dan Eberhart pada  tahun  1995  yang  terinspirasi  oleh  perilaku sosial  kawanan  burung  yang  mencoba  mencapai tujuan  yang  tidak  di  ketahui  (Kim  et  al.,  2012). Particle  Swarm  Optimization (PSO)  adalah  jenis algoritma  kecerdasan  yang  mampu  melakukan optimasi  terhadap  sebuah  variable  terkait  yang paling efektif.
Menurut Liu, Particle Swarm
Optimization (PSO)  adalah  perhitungan  evolusi Teknik.  Serupa  dengan  algoritma  genetika,  PSO adalah  sebuah  alat  optimasi.  Hal  ini  terinspirasi oleh  perilaku  sosial  di  antara  individu.  Partikel (individu)  yang  mewakili  potensi  solusi  masalah bergerak  melalui  ruang  pencarian  n-dimensi. Setiap  partikel  i  memelihara  catatan  posisi kinerja  terbaik  dalam  vektor  yang  disebut  pbest (Liu et al., 2011).
Menurut  Y.  Yin  et  al.,  (2011) Particle Swarm  Optimization (PSO)  adalah  metode komputasi yang mengoptimalkan masalah dengan  iteratif  untuk  meningkatkan  solusi kandidat  berkaitan  dengan  ukuran  tertentu
kualitas. Gerakan setiap partikel dipengaruhi oleh posisi  lokal  yang  dipandu  menuju  posisi  paling dikenal  dalam  pencarian  ruang,  yang  diperbarui sebagai  posisi  yang  lebih  baik  dari  partikel lain(Yin et al., 2011). Particle Swarm Optimization (PSO)  juga  merupakan  teknik komputasi evolusioner yang mampu menghasilkan solusi secara global optimal dalam ruang pencarian melalui interaksi individu dalam segerombolan partikel. Setiap partikel menyampaikan informasi berupa posisi terbaiknya  kepada  partikel  yang  lain  dan menyesuaikan  posisi  dan  kecepatan  masing- masing  berdasarkan  informasi  yang  diterima mengenai posisi yang terbaik tersebut.
Particle  Swarm Optimization (PSO) adalah alat untuk menangani masalah optimasiWalaupun  relatif  baru,  sudah  banyak yang  mengaplikasikan  algoritma  PSO,  karena cukup  sederhana  serta  memiliki  kecepatan komputasi  yang  lebih  cepat  di  bandingkan dengan  algoritma  optimasi  lain  nya  seperti Genetic  Algorithm  (GA).  Setiap  partikel  dalam PSO  juga  dikaitkan  dengan  kecepatan  partikel terbang melalui ruang pencarian dengan kecepatan  yang  dinamis  disesuaikan  untuk perilaku histori  mereka. Oleh karena itu, partikel memiliki  kecenderungan  untuk  terbang  menuju daerah  pencarian  yang  lebih  baik  selama  proses pencarian.
Berdasarkan  pengertian  di  atas  dapat disimpulkan bahwa Particle Swarm Optimization (PSO)  merupakan  metode  optimasi  yang  mampu mengoptimalkan variable terdekat untuk mencapai akurasi yang maksimal.
Swarm  Intelligence (SI) adalah  sebuah paradigma  cerdas  terdistribusi  inovatif  untuk memecahkan  masalah  optimasi  yang  awalnya mengambil  inspirasi  dari  contoh  biologis  dengan berkerumun, berkelompok dan menggiring fenomena  dalam  hewan  vertebrata .  Particle Swarm  Optimization (PSO) menggabungkan perilaku  berkerumun  yang  dilakukan  hewan contoh dalam kawanan burung, sekelompok ikan, atau  kawanan  lebah,  dan  perilaku  sosial  pada manusia(Abraham et al., 2006)
Untuk  menemukan  solusi  yang  optimal, maka  setiap  partikel  akan  bergerak  kearah  posisi yang  terbaik  sebelumnya    (pbest)    dan  posisi terbaik  secara  global  (gbest).  Sebagai  contoh, partikel ke- i dinyatakan sebagai :  x i = (x i , 1 ,x i , 2 ... x-i,d)  dalam  ruang  d-dimensi.  Posisi  terbaik sebelumnya  dari  partikel  ke-  i  disimpan  dan dinyatakan  sebagai pbest i =  (pbest i , 1 ,  pbest i , 2 ,... pbest i,d ). Modifikasi  kecepatan  dan  posisi  tiap

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
partikel  dapat  dihitung  menggunakan  kecepatan saat  ini  dan  jarak pbest i , d ke pbest d seperti ditunjukkan oleh persamaan berikut:
v i , m = w.v i , m + c 1 * R * (pbest i , m - x i , m ) + c 2 * R * (gbest m - x i , m ) x id = x i , m + v i , m
Dimana:
n
: jumlah partikel dalam kelompok
d : dimensi
v i , m : kecepatan partikel ke-i pada iterasi ke- i w : faktor bobot inersia c 1 , c 2 : konstanta akeselerasi (learning rate)
R
: bilangan random (0-1)
x i , d : posisi saat ini dari partikel ke- i pada iterasi ke- i pbest i : posisi terbaik sebelumnya dari partikel ke- i gbest : partikel terbaik diantara semua partikel dalam satu kelompok atau populasi
Rumusan  di  atas  menghitung  kecepatan baru  untuk  tiap  partikel  (solusi  potensial) berdasarkan  pada  kecepatan  sebelumnya  (V i , m ), lokasi  partikel  dimana  nilai    fitness  terbaik  telah dicapai ( pbest ), dan lokasi populasi global ( gbest untuk  versi  global, lbest untuk  versi  local)  atau local  neigh  borhood pada  algoritma  versi  local dimana nilai fitness terbaik telah dicapai.
Persamaan rumus
selanjutnya memperbaharui  posisi  tiap  partikel    pada  ruang solusi. Dua bilangan acak  c 1 dan c 2 dibangkitkan sendiri.  Penggunaan  berat  inersia    w    telah memberikan  performa  yang  meningkat  pada sejumlah  aplikasi.Secara  garis  besar,  struktur dasar  dari  PSO  dapat  digambarkan  dalam  bagan dibawah ini:
Evaluate Particles : Set the Best Particle
Generate Initial Particles Is Thetermination
Condition Satisfied Calculate Particle Velocities Update Particle Positions Update the Best Particle No Select Best Particle Print the Results Yes Gambar 3: Struktur dasar PSO

## e. Pengujian K-Fold Cross Validation
Salah  satu  pendekatan  alternatif  untuk “train  dan  test”  yang  sering  di  adopsi  dalam beberapa  kasus  (dan  beberapa  lainnya  terlepas dari  ukurannya)    yang  di  sebut  dengan  k-fold cross  validation ,  dengan  cara  menguji  besarnya error pada data test.
Cross  validation adalah  teknik  validasi dengan  membagi  data  secara  acak  kedalam  k bagian  dan  masing-  masing  bagian  akan dilakukan  proses    klasifikasi  (Han  &  Kamber, 2006).  Dengan  menggunakan Cross  validation akan dilakukan percobaan sebanyak k. Data yang digunakan  dalam  percobaan  ini  adalah  data training untuk  mencari  nilai  error  rate  secara keseluruhan.  Secara  umum  pengujian  nilai  k dilakukan sebanyak 10 kali untuk memperkirakan akurasi  estimasi.  Dalam  penelitian  ini  nilai  k yang digunakan berjumlah 10 atau  10-fold Cross validation .  tiap  percobaan  akan  menggunakan satu    data  testing    dan  k-1  bagian  akan  menjadi data training ,  kemudian data  testing itu  akan ditukar dengan satu buah  data training  sehingga untuk  tiap  percobaan  akan  didapatkan    data testing   yang berbeda-beda. Data training adalah data  yang  akan  dipakai  dalam  melakukan pembelajaran  sedangkan  data testing adalah  data yang belum pernah dipakai sebagai pembelajaran dan  akan  berfungsi  sebagai  data  pengujian kebenaran  atau  keakurasian  hasil  pembelajaran (Witten et al., 2011).
Gambar 4: Ilustrasi 10-Fold Cross validation
f. Confision Matrix
Confusion  matrix memberikan keputusan  yang  diperoleh  dalam    traning  dan testing, Confusion  matrix memberikan penilaian    performance    klasifikasi  berdasarkan objek  dengan  benar  atau  salah  (Gorunescu, 2011). Confusion matrix berisi informasi aktual ( actual )  dan  prediksi  ( predicted )  pada  sistem klasifikasi.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 2: Confusion Matrix
Keterangan:
True Positive (TP) = proporsi positif dalam data set yang diklasifikasikan positif
True  Negative (TN)  =  proporsi  negative  dalam data set yang diklasifikasikan negative
False Positive (FP) = proporsi negatif dalam data set yang diklasifikasikan potitif
False Negative (FN) =  proporsi  negative dalam data set yang diklasifikasikan negatif
Berikut  adalah  persamaan  model Confusion matrix :
a. Nilai Accuracy adalah  proporsi  jumlah prediksi  yang  benar.  Dapat  dihitung  dengan menggunakan persamaan:
Accuracy =   TP + TN
TP + TN + FP + FN
b. Sensitivity digunakan  untuk  membandingkan proporsi TP terhadap tupel yang positif, yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
Sensitivity =        TP
TP + FN
c. Specificity digunakan  untuk  membandingan proporsi TN terhadap tupel yang negatif, yang dihitung dengan menggunakan persamaan: Specificity =    TN
TN + FP
d. PPV  ( positive  predictive  value )  adalah proporsi  kasus  dengan  hasil  diagnosa  positif,
yang dihitung dengan menggunakan persamaan:
PPV =      TP
TP + FP
e. NPV  ( negative  predictive  value )  adalah proporsi kasus dengan hasil diagnosa negatif, yang dihitung dengan menggunakan persamaan: NPV =     TN
TN + FN f. Kurva ROC
Kurva ROC ( Receiver Operating
Characteristic )  atau  yang  biasa  disebut  nilai AUC  adalah  alat  visual  yang  berguna  untuk membandingkan  dua    model  klasifikasi.  ROC mengekspresikan Confusion  matrix .  ROC  adalah grafik  dua  dimensi  dengan false  positives sebagai  garis  horisontal  dan true  positives sebagai  garis  vertikal.  Dengan  kurva  ROC,  kita dapat  melihat trade  off antara  tingkat  dimana suatu  model dapat  mengenali tuple positif secara akurat  dan  tingkat  dimana  model  tersebut  salah mengenali  tuple  negatif  sebagai  tuple  positif. Sebuah  grafik  ROC  adalah  plot  dua  dimensi dengan proporsi positif salah (fp) pada sumbu  X dan  proporsi    positif  benar  (tp)  pada  sumbu  Y. Titik  (0,1)  merupakan  klasifikasi  yang  sempurna terhadap  semua  kasus  positif  dan  kasus  negatif. Nilai  positif  salah  adalah  tidak  ada  (fp  =  0)  dan nilai  positif  benar  adalah  tinggi  (tp  =  1).  Titik (0,0)  adalah  klasifikasi  yang  memprediksi  setiap kasus menjadi negatif {-1}, dan titik (1,1) adalah klasifikasi  yang  memprediksi  setiap  kasus menjadi positif {1}. Grafik ROC menggambarkan trade-off antara  manfaat  ( true positive )  dan  biaya  ( false  positives ).  Berikut tampilan  dua  jenis  kurva  ROC  ( discrete  dan continous ).

## Gambar 5: Grafik ROC (discrete dan continuous)
Clarifica tion
Predicted Class Observe d Class Class = Yes Class = No Class = Yes a (True Positive – TP) b (Fals Negati ve – FN) Class =
No c (Fals Positive – FP) d (True
Negati ve –
TN)

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Poin  diatas  garis  diagonal  merupakan  hasil klasifikasi  yang  baik,  sedangkan  point  dibawah garis  diagonal  merupakan  hasil  klasifikasi  yang buruk. Dapat disimpulkan bahwa, satu point pada kurva  ROC  adalah  lebih  baik  dari  pada  yang lainnya jika arah garis  melintang dari kiri bawah ke  kanan  atas  didalam  grafik.  Untuk    tingkat akuransi  nilai  AUC  dalam  klasifikasi    data mining    dibagi  menjadi  lima  kelompok (Gorunescu, 2011), yaitu:
a. 0.90  -    1.00  =  klasifikasi  sangat  baik
( excellent classification ) b. 0.80  -    0.90  =  klasifikasi  baik  ( good classification ) c. 0.70  -    0.80  =  klasifikasi  cukup  ( fair classification ) d. 0.60  -    0.70  =  klasifikasi  buruk  ( poor classification ) 0.50 -  0.60 = klasifikasi salah ( failure )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  merupakan  kegiatan  pemecahan masalah  yang  sistematis,  yang  dilakukan  dengan perhatian  dan  kepedulian  dalam  konteks  situasi yang  dihadapi,  penelitian  dalam  akademik digunakan  untuk  mengacu  pada  aktivitas  yang rajin dan penyelidikan sistematis atau investigasi di  suatu  daerah,  dengan  tujuan  menemukan  atau merevisi  fakta,  teori,  aplikasi  dan  tujuannya adalah  untuk  menemukan  dan  menyebarkan pengetahuan baru Penelitian ini menggunakan metode penelitian  eksperimen,  yakni  melibatkan    dataset Heart  statlog . Heart  statlog sebuah  database jantung  yang  memiliki  variabel  yang  harus diperediksi  apakah  memiliki  kejala  penyakit jantung atau tidak.
a. Pengujian metode Support Vector Machine (SVM) dan Particle  Swarm  Optimization (PSO) Berikut    adalah  hasil  pengujian Support Vector Machine dan Particle swarm optimization yang  menggunakan  metode Cross  Validation dengan menggunakan RapidMiner.
Hasil  dan  pembahasan  berisi  tentang pembahasan serta hasil akhir atau output program atau analisa metode dari penelitian tersebut.
Gambar  6:  Penerapan  pola Support  Vector
Machine  Particle  Swarm  dan Optimization
dengan menggunakan Rapid Miner Gambar 7 :Hasil Nilai Accuracy SVM-PSO
TP = 84; FP = 5; TN = 36; FN= 145 Akurasi = ((TP+TN) / (TP+TN+FN+FP)) * 100% Akurasi = ((84+145) / (84+145+5+36)) * 100% Akurasi = 84,81%
Gambar  8:  Hasil  Pengujian  SVM-PSO berdasarkan nilai AUC

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Dari  hasil  pengujian  SVM-PSO  dari dataset haert  statlog pada  gambar  7  dan  8. Diperoleh  dengan  hasil  nilai  accuracy  84,81  % dan  AUCnya  0.898,  Maka  nilai  tersebut  yang akan digunakan dalam penelitian ini. Berdasarkan  pengelompokan  klasifikasi  data mining menurut Gorunescu Florin, hasil penyelesaian  klasifikasi  yang  dilakukan  SVM- PSO  dengan  dataset haert  statlog memiliki  nilai AUC antara 0.80-0.90 dengan arti klasifikasi baik ( good classification ).
Gambar  9  :  Hasil  Pengujian  Nilai Precision,  Recall dari algoritma SVM-PSO
Hasil yang ditunjukan pada gambar 9. Menunjukan  evaluasi  kinerja  metode  yang diusulkan dilakukan dengan menghitung parameter  uji  berupa precision dengan  nilai 80.84%, recall dengan  nilai  96.67% dihitung dengan menggunakan rumus:
Precision = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛
Recall = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝
1) Pengujian  metode C4.5 dan Particle Swarm Optimization (PSO) Berikut    adalah  hasil  pengujian C4.5  dan Particle  swarm  optimization yang  menggunakan metode Cross  Validation dengan  menggunakan RapidMiner.
Gambar  10.  Penerapan  pola  C4.5 dan Optimization dengan menggunakan Rapid Miner Gambar 11. Hasil Nilai Accuracy C4.5-PSO
TP = 89; FP = 23; TN = 31; FN= 127
Akurasi = ((TP+TN) / (TP+TN+FN+FP)) * 100% Akurasi = ((89+127) / (89+127+23+31)) * 100% Akurasi = 80,00%
Gambar 12. Hasil Pengujian C4.5-PSO berdasarkan nilai AUC

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Dari  hasil  pengujian  C4.5-PSO  dari  dataset haert  statlog diperoleh  pada  gambar  11  dan  12 dengan hasil nilai accuracy 80.00% dan AUCnya 0.787,  Maka  nilai  tersebut  yang  akan  digunakan dalam penelitian
ini. Berdasarkan pengelompokan  klasifikasi  data  mining  menurut Gorunescu  Florin,  hasil  penyelesaian  klasifikasi yang  dilakukan  C4.5-PSO  dengan  dataset haert statlog memiliki  nilai  AUC  antara  0.70  -    0.80 dengan arti klasifikasi cukup ( fair classification ) .
Gambar  13.  Hasil  Pengujian  Nilai Precision, Recall dari algoritma C4.5-PSO
Hasil  yang  ditunjukan  pada  gambar  diatas menunjukan  evaluasi  kinerja  metode  yang diusulkan dilakukan dengan menghitung parameter  uji  berupa precision dengan  nilai 80.60%, recall dengan  nilai  84.67% dihitung dengan menggunakan rumus:
Precision = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛
Recall = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝
b. Analisa Evaluasi dan Validasi Hasil
Hasil dari pengujian model yang dilakukan adalah memprediksi pemasaran langsung  dengan support  vector  machine(SVM), C4.5  berbasis particle  swarm  optimization(PSO) untuk menentukan nilai accuracy dan AUC ( Area Under  Curve ).  Model  klasifikasi  bisa  dievaluasi berdasarkan  kriteria  seperti  tingkat  akurasi, kecepatan, kehandalan, skalabilitas dan interpretabilitas (Vecellis, 2009).
Hasil  analisis  pengujian  perhitungan Accuracy  dan  AUC  dari    metode  algoritma - SVM-PSO  dan  C4.5-PSO dirangkumkan dalam tabel dibawah ini.
Tabel 3 : Tabel perbandingan nilai Accuracy dan AUC NILAI SVM-PSO C4.5-PSO Accuracy 84,81% 80.00% AUC 0.898 0.787 Keterangan :  Nilai  Accuracy dan AUC  terbaik disajikan dalam huruf tebal.
Berikut adalah hasil yang akan ditampilkan dalam bentuk grafik untuk
menunjukan nilai Accuracy dan AUC dari kedua metode yang dibandingkan dari hasil pengujian.

## Gambar  14.  Grafik  tingkat  komparasi  nilai accuracy dan AUC
Hasil  yang  ditujukan  grafik  pada  gambar 14,  dapat  dinyatakan  bahwa  hasil  dari  metode klasifikasi  berfokus  pada  nilai  Accuracy  dan AUC pada masing-masing metode.
Hasil  evaluasi  kinerja  metode  yang diusulkan dilakukan dengan menghitung parameter  uji  berupa precision , recall dan f- measure .  Secara  umum precision , recall dan f- measure dihitung dengan menggunakan rumus:
Precision = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛
Recall = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝
F-Measure = 2𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
Tabel  4  : Nilai  perbandingan Precision,  Recall, F-measure
Algoritma Precision Recall F- measure SVM-PSO 80.84 96.67 88.049 C4.5-PSO 80.6 84.67 82.584
0 20 40 60 80 100 SVM-PSO C4.5-PSO Accuracy AUC

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 13, No. 2, Desember 2021 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Berdasarkan hasil eksperimen dan analisis data  dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  diperoleh perbandingan  nilai  Accuracy  dan Area  Under Curve (AUC)  tertinggi  pada  pengujian  model SVM-PSO.  Terdapat  keunggulan  metode  SVM- PSO  terhadap  metode  pembanding  C4.5-PSO, sesudah  dilakukan  optimasi  parameter  dengan tahap pengujian.
Hasil  uji  coba  menunjukan  SVM-PSO secara  rata-rata  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  pembanding  C4.5- PSO dalam aspek nilai Accuracy dan Area Under Curve (AUC)  dan  beberapa  nilai Precision, Recall dan F-Measure.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  analisis  data  untuk  dataset  yang berdimensi  besar,  klasifikasi  sangat  diperlukan dalam  memprediksi  dari  sebuah  dataset,  dalam penelitian  ini  membandingkan  suatu  metode untuk  mengklasifikasi  data  yang  besar  yang dimana  data  tesebut  akan  di  olah  untuk mendapatkan  hasil  informasi  prediksi  data  yang di  inginkan.  Dari  eksperimen  yang  di  lakukan algoritma SVM-PSO mendapatkan nilai Accuracy  84.81%  dan  nilai  AUCnya  0.898 sedangkan  Algoritma  C4.5-PSO  mendapatkan nilai Accuracy 80.00% dan nilai AUCnya 0.787 .
Dari  hasil  eksperimen  dan  pengujian  yang sudah  dilakukan  dapat  disimpulkan  metode algoritma  SVM-PSO  lebih  baik  dibandingkan C4.5-PSO dalam prediksi data penyakit jantung.

## 5. REFERENSI
Abraham,  A.,  Grosan,  C.,  &  Ramos,  V.  (2006). Swarm  Intelligence  in  Data  Mining . Springer.
Gorunescu, F. (2011). Data mining: concepts and techniques. In Chemistry &amp;
https://doi.org/10.1007/978-3-642-19721-5
Jiawei, H., Kamber, M., Han, J., Kamber, M., & Pei,  J.  (2012).  Data  Mining:  Concepts  and Techniques.  In San  Francisco,  CA,  itd:
Morgan
Kaufmann .
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-381479- 1.00001-0
Kim,  J.,  Choi,  K.,  Kim,  G.,  &  Suh,  Y.  (2012). Classification cost: An empirical comparison  among  traditional  classifier,
Cost-Sensitive  Classifier,  and  MetaCost. Expert  Systems  with  Applications , 39 (4),
4013–4019. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.09.071
Lee,  Y.,  &  Lee,  J.  (2015).  Binary  tree optimization  using  genetic  algorithm  for multiclass  support  vector  machine. Expert Systems  with  Applications , 42 (8),  3843– 3851.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2015.01.022
Liu,  Y.,  Yu,  X.,  Huang,  J.  X.,  &  An,  A.  (2011).
Combining  integrated  sampling  with  SVM ensembles  for  learning  from  imbalanced datasets. Information Processing and Management , 47 (4), 617–631. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2010.11.007
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. a. (2011). Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques Third Edition. In Data Mining (Vol. 277, Issue Tentang Data Mining). https://doi.org/10.1002/1521- 3773(20010316)40:6<9823::AID- ANIE9823>3.3.CO;2-C
Yin, Y., Han, D., & Cai, Z. (2011). Explore Data Classification Algorithm Based on SVM and PSO for Education Decision. Journal of Convergence Information Technology , 6 (10), 122–128. https://doi.org/10.4156/jcit.vol6.issue10.16
Yu, X., Guo, S., Guo, J., & Huang, X. (2011). An extended
support vector machine forecasting  framework  for  customer  churn in  e-commerce. Expert  Systems  with Applications , 38 (3), 1425–1430. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2010.07.049
Zaki,  M.  J.,  Meira,  W.,  &  Jr.  (2014). Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms . 562. https://books.google.com/books?hl=en&lr= &id=Gh9GAwAAQBAJ&pgis=1