## Backward Elimination Untuk Meningkatkan Akurasi Kejadian Stunting Dengan Analisis Algortima Support Vector Machine
Agus Byna 1 *, Fadhiyah Noor Anisa 1
1 Akademi Kebidanan Sari Mulia Banjarmasin Email: agusbyna37@akbidsarimulia.ac.id, f adhiyah_noor_anisa@akbidsarimulia.ac.id

## Abstrak
Latar Belakang : Prevalensi stunting pada balita di  Indonesia masih tinggi terutama pada usia 2-3 tahun. Faktor risko stunting antara  lain panjang badan  lahir, asupan, penyakit dan  infeksi, genetik, dan  status  sosial  ekonomi  keluarga.  Stunting  terutama  pada  anak  usia  diatas  2  tahun  sulit  diatasi, sehingga  penelitian  mengenai  faktor  risiko  stunting  pada  anak  usia  diatas  2  tahun  diperlukan. Penggunaan  Data  di  bidang  kesehatan  di  perlukan  sebagai  tolak  ukur  untuk  mencari  hubungan, analisis, dan faktor-faktor Tujuan :  Selain  memberikan  keilmuan  di  bidang  Informatikan  juga  berguna  bagi  ilmu  kesehatan dalam  pengelolaan  data  dalam  mengambil  keputusan.  Serta  Dapat  mengurangi  dampak  tentang kejadian stunting Metode : Backward Elimination dengan algortima Support Vector Machine Hasil : nilai akurasi sebesar 81.62% dan nilai AUC sebesar 0.921 dengan tingkat diagnose Excellent Classification,  namun  setelah  dilakukan  penambahan  yaitu  Backward  Elimination  dengan Algortima  Support  Vector  Machine  nilai  akurasi  sebesar  90.16%  dan  nilai  AUC  sebesar  0,962 dengan  tingkat  diagnosa  Excelent  Classification.  Dari  13  atrribut  menjadi  10  atrribut,  Sehingga kedua metode tersebut memiliki perbedaan tingkar akurasi yaitu sebesar 8,54% dan perbedaan nilai AUC sebesar 0,041.
Simpulan: Penerapan  metode Backward  Elimination dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  pada algoritma SVM dan juga menseleksi atrribut/variable.
Kata Kunci: Backward Elimination, Data Mining, Kejadian Stunting, SVM .

## Backward Elimination to Improve the Accuracy of Stunting Events with Support Vector Machine Analysis

## Abstrak
Background: The prevalence of stunting in infants in Indonesia is still high, especially at 2-3 years of  age.  Risk  factors  for  stunting  include  birth  length,  intake,  disease  and  infection,  genetic,  and family  socioeconomic  status.  Stunting,  especially  in  children  aged  over  2  years  is  difficult  to overcome, so research on risk factors for stunting in children aged over 2 years is needed Purpose: In addition to providing knowledge in the field of Informatics, it is also useful for health science in managing data in making decisions. Can reduce the impact of stunting events. Backward Elimination.

## Method: with Support Vector Machine algorithm
Result: of accuracy value is 81.62% and AUC value is 0.921 with the level of diagnosis Excellent Classification, but after adding the Backward Elimination with Support Vector Machine Algebraic accuracy  value  is  90.16%  and  AUC  value  is  0.962  with  level  Excelent  Classification  diagnosis. From the 13 attributes to 10 attributes, so the two methods have differences in accuracy of 8.54% and the difference in AUC value is 0.041.
Conclusion: The application of the Backward Elimination method can increase the accuracy value of the SVM algorithm and also select the attribute /variable.
Keywords: Backward Elimination, Data Mining, Stunting Events, SVM.

## Pendahuluan
Dalam  Bidang  kesehatan  secara  luas
sudah mengenal data mining yang memberikan  informasi  akurat. Data  mining selalu  digunakan  dalam  bidang  kesehatan sebagai  inovasi  dalam  mengambil  keputusan yang  akurat  sehingga  bermanfaat  untuk pengembangan  informasi  diberikan  menjadi lebih akurat.
Khususnya  dalam  kejadian  stunting yaitu  mempunyai  permasalahan  gizi  yang kronis  sehingga  membutuhkan  penanganan yang tepat. Saat melakukan penanganan perlu diketahui  faktor  risiko  stunting  diantaranya yaitu  frekuensi  kunjungan  posyandu  dan kenaikan  berat  badan  (  Destiadi,Nindya,  & Sumarmi, 2016).
Jumlah anak mengalami kejadian stunting sangat banyak yang dapat memberikan  dampak  indikasi  di  masyarakat, masalah ini berlangsung cukup lama. Kejadian  stunting  dipengaruhi  oleh  banyak faktor diantaranya pemberian ASI eksklusif.
Masalah kesehatan masyarakat dianggap berat bila prevalensi pendek sebesar
30-39  persen  dan  serius  bila  prevalensi pendek ≥40 persen (WHO, 2013).
Banyak  sekali  para  peneliti  terutama pakar  kesehatan  menggunakan data  mining sebagai  pemanfaatan  dalam  mencari  solusi yang  terbaik  dalam  penanganan  suatu penyakit. penelitian yang dilakukan pada data pasien penderita penyakit hepatitis menggunakan metode  klasifikasi data mining melakukan  perbandingan  antara  Algoritma C4.5  menghasilkan  akurasi  77,29%  dan  nilai AUC  0,846  dan  Algoritma  Naive  Bayes menghasilkan  akurasi  83,71%  dan  nilai  AUC 0,812  sehingga  kedua  metode  ini  akurat dalam  melakukan  prediksi  untuk  penyakit hepatitis (Septiani,2017).
Penggunaan  algoritma  Naive  Bayes dalam  memprediksi  terdapat  hasil  nilai akurasi  Naive  Bayes  sebesar  89,08%,  setelah dilakukan pemilihan fitur dengan menggunakan Backward Elimination
didapatkan  niali  akurasi  yang  lebih  tinggi yaitu  sebesar  90,69%,  dengan  melihat  nilai akurasi maka algoritma Naive Bayes berbasis Backward  Elimination  meningkatkan  akurasi
dalam memprediksi keputusan klien Telemarketing (Sulaehani,2016).
Pengunaan SVM dengan  PSO  yang menggunakan  data  dari  instansi  Pengukuran kinerja  dilakukan  dengan  menghitung  rata- rata  error  yang  terjadi  melalui  besaran Root Mean  Square  Error  (RMSE) .  Semakin  kecil nilai dari masing masing parameter kinerja ini menyatakan  semakin  dekat  nilai  prediksi dengan  nilai  sebenarnya.  Dengan  demikian dapat  diketahui  algoritma  yang  lebih  akurat. Hasil RMSE  Support  Vector  Machines
Berbasis PSO adalah 37.685 (Setiawan,2016)
Dalam  hal  ini  penggunaan  metode Support  Vector  Machine yang  mempunyai kelebihan SVM dapat menyelesaikan masalah decision khususnya  jika  sampel  data  yang ada  kecil,  tetapi SVM memiliki  kelemahan pada sulitnya pemilihan  fitur  yang sesuai dan optimal  pada  bobot  atribut  yang  digunakan sehingga menyebabkan tingkat akurasi prediksi  menjadi  rendah.  Sehingga  penulis memilih  seleksi  fitur  variable  yang  akurat dengan  menggunakan Backward  Elimination untuk  memaksimalkan  tingkat  akurasi  dalam memprediksi kejadian stunting.

## Bahan dan Metode
Stunting didefinisikan sebagai  indikator status  gizi  TB/U  sama  dengan  atau  kurang dari  minus  dua  standar  deviasi  (-2  SD)  di bawah  rata-rata  dari  standar.  Stunting merupakan  keadaan  tubuh  yang  pendek  dan sangat  pendek  sehingga  melampaui  defisit  -2 SD  dibawah  median  panjang  atau  tinggi badan (Manary & Solomons, 2009).
Data  mining adalah  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan  di  dalam  basis  data    kemudian proses  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi    informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai basis data besar(larose,2014).
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. Gambar  1  memperlihatkan  beberapa  pattern yang merupakan anggota dari dua buah class : +1 dan –1. Pattern  yang tergabung pada class
– 1 disimbolkan dengan warna merah (kotak), sedangkan  patternpada  class  +1,  disimbolkan dengan  warna  kuning(lingkaran).  Problem klasifikasi  dapat  diterjemahkandengan  usaha menemukan garis(hyperplane) yangmemisahkan  antara  kedua  kelompok tersebut (Andina, Pham, 2007).
Gambar 1 SVM berusaha untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan
Backward Elimination merupakan metode  yang  dapat  menghilangkan  atribut yang  tidak  signifikan  dari  model  (Vu, Muttaqi,  &  Agalgaonkar,  2015).  Untuk prosedur Backward Elimination, model dimulai  dengan  semua  atribut  yang  ada  di dalamnya,  dan  atribut  dengan  persial  statistik terkecil dihapus. Atribut yang digunakan akan diimplementasikan dengan Backward Elimination, sebelumnya data yang digunakan dijadikan  data  numerik  dan  diregresikan,
sebelum  mendapatkan  nilai  F  terlebih  dahulu mencari nilai prediksi, rata-rata prediksi, MSR dan MSE.
Data yang digunakan yang berhubungan dengan  tentang  kejadin  Stunting  (bayi/anak yang  bertubuh  pendek)  tahun  2018  di beberapa  puskesmas  Banjarmasin.  Jumlah data  sample  yang  di  ambil  adalah  457  data. Dari  data  tersebut  menunjukan  43%  adalah pasien  yang  mengalami  tentang  kejadian Stunting  dan  57%  adalah  pasien  yang  tidak mengalami tentang kejadian stunting.
Gambar 2 Metode Tahapan Penelitian Pengelolaan  data  yang  mempunyai  atribut yang  relevan  sesuai  dengan  format  input Algortima  Support  Vector  Machine,  di gunakan  14  atribut/variable  adalah  Jenis
Kelamin,Usia,Berat Badan,Tinggi Badan,
Pemberian Asi, Usia Ibu, Pendidikan
Ibu,Tinggi  Badan  Ibu,Pendapatan  Ibu,Usia Ayah,Pendidikan Ayah,Tinggi Badan
Ayah,Pendidikan Ayah,Stunting.

## Hasil
Uji coba Algoritma  Support Vector Machine, dengan menampilkan nilai weight pada setiap attribute  dengan  menggunakan  kernel  type: Dot , Kernel  Gama :  1.0,  C  :  0.0.  maka hasilnya akan terlihat seperti di bawah :
Table  1  Tabel  Attribut  Nilai  Weight SVM
berdasarkan yang paling tinggi
Pengujian Kembali di lakukan menggunakan
Cross X Validation model confusion matrix
akan membentuk matrix yang terdiri dari true positif atau tupel positif dan true negatif atau true sehingga didapatkan hasil accuracy dan AUC (Area Under Curve). berdasarkan nilai
C maka terlihat hasil  pada table seperti berikut :
Tabel 2 Table perbadingan Accuracy dan

## AUC berdasarkan Nilai C
Hasil  terbaik  pada  eksperimen SVM di  atas adalah dengan C=8.0 dan dihasilkan accuracy 86.41  %  dan  AUC  nya  0.924.  dibaawah  ini adalah table hasil akurasi.
Tabel 3 Hasil Akurasi Algoritma SVM C =8.0
Gambar 3 Nilai AUC dalam grafik ROC

## algoritma SVM
Hasil  Backward  Elimination  dengan Algoritma SVM (Support  Vector  Machine)
Urutan  Attribut Weight 1 Usia 28.49095 2 TB Ayah 12.62433 3 Pendidikan Ayah 10.10149 4 PD Ayah 9.601811 5 Pendidikan IBU 9.254653 6 PD IBU 2.372363 7 Usia Ibu 2.142191 8 TB IBU 0.389527 9 ASI 0.076472 10 JK -1.67513 11 Usia Ayah -5.57718 12 BBL/BB -9.35166 13 PBL/TB -50.0537
C Accuracy  AUC 0.0 85.32% 0.92 1.0 85.32% 0.92 2.0 84.88% 0.92 3.0 85.76% 0.92 4.0 85.32% 0.92 5.0 85.54% 0.92 6.0 85.33% 0.917 7.0 86.20% 0.921 8.0 86.41% 0.924
TRUE TIDAK  TRUE YA  CLASS PRECISION PRED. TIDAK 229 31 88.08% PRED. YA 31 166 84.26% CLASS RECALL 88.08% 84.26%
ini, dari 13 attribut yang digunakan pada data data  set kejadian  stunting  di  seleksi menggunakan Backward Elimination menjadi 3  attribut  yaitu  jenis  kelamin,  berat  badan, tinggi  badan  kemudian,  di  dalam  testing  ada fungsi  apply  model  dan  performance  yang akan  menampilkan  nilai  accuracy  dan  nilai AUC  beserta  grafik  ROC  pada  saat  di jalankan seperti table  di bawah ini .
Tabel  4  Hasil  Akurasi  Metode  Backward
Elimination dengan Algoritma SVM
Berdasarkan data yang terdapat pada confusion matrix diatas maka nilai accuracy menunjukan bahwa Backward Elimination dengan algoritma SVM adalah sebesar 90.16%.
Gambar  4  Nilai  AUC  dalam  grafik  ROC
Metode Backward Elimination dengan Algoritma SVM
Hasil  nilai  AUC  (Area  Under  Curve)  yang didapat  dari  pengolahan  ROC  untuk  metode Backward  Elimation  dengan  algoritma SVM dengan  menggunakan  data  training    adalah 0.962    dapat  dilihat  pada  gambar  4  dengan tingkat diagnosa excellent classification.

## Pembahasan
Metode  Backward  Elimation  dengan algoritma SVM memiliki  nilai  akurasi  yang lebih  tinggi  dibanding  hanya  menggunakan algoritma SVM .  Selisih  akurasi  sebesar 3.75%,  dapat  dilihat  pada  Tabel  5  dibawah ini.
true TIDAK true YA class precision pred. TIDAK  247 32 88.53% pred. YA 13 165 92.70% class recall 95.00% 83.76%
Table  5  Hasil    Analisis  Pengujian  Algoritma SVM dan  Backward  Elimination  dengan Algortima SVM
Metode  Backward  Elimination  dengan Algortima SVM menghasilkan  nilai  0.962 dengan nilai diagnosa Excelent Classification , yang  artinya  mempunyai  nilai  diagnosa Excelent  Classification dan  selisih  nilai keduanya  sebesar  0.38.Dengan  demikian metode Backward Elimination dengan algoritma  klasifikasi SVM selain  dapat meningkatkan nilai akurasi dalam mempredeksi klasifikasi juga dapat mengeliminasi  atrribut  agar  menjadi  lebih mudah  dengan  hasil  yang  lebih  akurat sehingga dapat memberikan solusi
permasalahan  bagi  pakar  kesehatan    didalam menentukan  tentang kejadian stunting.
Hasil  penelitian  untuk  nilai  akurasi algoritma SVM senilai  81.62%,  sedangkan untuk  nilai  akurasi  Backward  Elimination dengan  Algoritma SVM senilai  90.16% sehingga  selisih  untuk  nilai  akurasi  sebesar 8.54%.    Dan  dievaluasi  menggunakan  ROC
curve  untuk  keduanya  yaitu,  nilai  AUC berdasarkan ROC curve untuk algoritma SVM bernilai  0.921  dengan  tingkat  diagnosa Excellent  classification ,  sedangkan  untuk Backward  Elimination  dengan  Algoritma SVM bernilai  0.962  dengan  tingkat  diagnosa Excellent  classification yang  sama-sama mempunyai nilai klasifikasi yang memuaskan , sehingga didapatkan selisih nilai AUC sebesar 0.041,tidak  hanya  meningkatkan  akurasi Backward Elimination juga menseleksi attribute/variable  yang sebelumnya berjumlah 13  menjadi  10  variabel/attribute,  dari  seleksi ini  lah  akurasi  yang  di  hasilkan  meningkat. Penerapan  metode Backward  Elimination dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  pada algoritma SVM dan juga menseleksi atrribut/variable.

## Daftar Pustaka
Andina, D. and Pham, D.T., 2007. Computational intelligence. Berlin Heidelberg New York: Springer. Gorunescu,  F.  2011.  Data  Mining  Concepts, Model and Techniques. Berlin: Springer.
Ina,  W.T.,  2013.  Klasifikasi  Data  Rekam Medis  Berdasarkan  Kode  Penyakit
Internasional Akurasi AUC Algortima SVM 86.41% 0.924 Backward Elimination Algortima SVM 90.16% 0.962 Analisis Perbandingan 3.75% 0.038
Kusuma,  K.  E.,  &  NURYANTO,  N.  (2013). Faktor  risiko  kejadian  stunting  pada anak usia 2-3 tahun (Studi di Kecamatan  Semarang  Timur)  (Doctoral dissertation, Diponegoro University).
Kusrini dan Luthfi, E. T., 2009. Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta
Larose, D.T., 2014. Discovering knowledge in data: an introduction to data mining. John Wiley & Sons.
Menggunakan Algoritma C4. 5. Jurnal Media Elektro, 2(1), p.105.
Manary,  M.J.  &  Solomons,  N.W.  2009.  Gizi Kesehatan  Masyarakat    Gizi  dan Perkembangan  Anak.  Penerbit  Buku Kedokteran EGC.
Marmi  dan  Kukuh  Rahardjo.  2012.  Asuhan Neonatus,  Bayi,  Balita,  dan  Anak
Prasekolah. Yogyakarta : Pustaka
Pelajar.
Narin,  A.,  Isler,  Y.,  &  Ozer,  M.  2014. Investigating the performance improvement  of  HRV  Indices  in  CHF using  feature  selection  methods  based on  backward  elimination  and  statistical significance. Computers in biology.
Rudolf,M.  &  Levene,M.    2006.    Paediatrics and    Child    Health.  Blackwell Publishing.
Roesli.  2000.  Mengenal  ASI  Exklusif.
Jakarta: Pustaka
Pengembangan Swadaya Nusantara.
Septiani,  W.  D.  2017.  Komparasi  Metode
Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.
5  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi Penyakit  Hepatitis.  Jurnal  Pilar  Nusa
Mandiri, 13(1), 76-84.
Soetjiningsih.    2004.    Tumbuh  Kembang Anak.    Penerbit  Buku  Kedokteran (EGC), Jakarta.
Vu,  D.  H.,  Muttaqi,  K.  M.,  &  Agalgaonkar, A.  P.  2015.  A  variance  inflation  factor and  backward  elimination  based  robust regression model for forecasting monthly electricity demand using
climatic variables. Applied Energy, 140,
385-394. Yu,  L.,  Chen,  G.,  Koronios,  a.,  Zhu,  S.,  & Guo, X. 2007. Application and Comparison of Classification Techniques in Controlling Credit Risk.World Scientific, 111.s