## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1253-1260 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Classification of Monkeypox Disease Using Support Vector Machine (SVM)
Klasifikasi Penyakit Cacar Monyet Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
Rohmatullah Sony Wijaya 1* , Arie Qur’ania 2 , Irma Anggraeni 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Pakuan
E-Mail: 1 rsonywijaya@gmail.com, 2 qurania@unpak.ac.id, 3 irmairhamna@unpak.ac.id
Received May 28th 2024; Revised Jun 23th 2024; Accepted Jul 15th 2024 Corresponding Author: Rohmatullah Sony Wijaya

## Abstract
Monkeypox disease became an epidemic in several non-endemic countries in July 2022. Therefore, appropriate prevention or treatment measures need to be taken early by identifying the disease using a classification method. Classification is done using the knowledge discovery in database (KDD) method with the support vector machine (SVM) algorithm that uses 4 kernels which is linear, RBF, sigmoid, and polynomial with parameter settings for each kernel. The SVM algorithm was chosen because it uses different kernels to explore different decision forms in the higher feature space to capture non-linear patterns. The best results were obtained by the polynomial kernel with an accuracy rate of 75% while the linear kernel was 70,5%, RBF 66%, and sigmoid 45%. The value of ROC AUC curve graph for the polynomial kernel is 0.81. This shows that the classification model created is good and can be developed into the next stage of research.
Keyword: Classification, Kernels, Monkeypox, ROC AUC Curve Graph, SVM

## Abstrak
Penyakit cacar monyet menjadi sebuah wabah di beberapa negara non endemik pada bulan Juli tahun 2022. Oleh karena itu,  tindakan  pencegahan  atau  pengobatan  yang  tepat  perlu  dilakukan  secara  dini  dengan  cara  melakukan  identifikasi penyakit  menggunakan  suatu  metode  klasifikasi.  Klasifikasi  dilakukan  menggunakan  metode knowledge  discovery  in database (KDD) dengan algoritma support vector machine (SVM) yang menggunakan 4 kernel yaitu linear , RBF, sigmoid , dan polynomial dengan pengaturan parameternya pada masing masing kernel. Algoritma SVM dipilih karena penggunaan berbagai kernelnya memungkinkan eksplorasi bentuk-bentuk keputusan yang berbeda dalam ruang fitur yang lebih tinggi untuk mengangkap pola pola yang tidak linear.  Hasil terbaik didapatkan oleh kernel polynomial dengan tingkat akurasi sebesar 75%, sementara kernel linear sebesar 70,5%, RBF sebesar 66%, dan sigmoid sebesar 45%. Kemudian nilai grafik kurva receiver operating characteristic area under control (ROC AUC) untuk kernel polynomial sebesar 0.81. Hal tersebut menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dibuat sudah baik dan dapat dikembangkan ke penelitian tahap selanjutnya.
Kata Kunci: Cacar Monyet, Grafik Kurva ROC AUC, Kernel, Klasifikasi, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Cacar adalah suatu kondisi pada kulit manusia yang menyebabkan timbulnya jerawat pada seluruh tubuh dan wajah dengan berisi cairan pada setiap jerawatnya [1]. Terdapat beberapa jenis cacar seperti cacar air, cacar api,  dan  cacar  monyet  ( monkeypox ). Monkeypox disease atau  penyakit  cacar  monyet  merupakan  salah  satu jenis  penyakit  cacar  yang  terjadi  pada  bulan  Juli  hingga  Oktober  2022  mewabah  di  beberapa  negara  non- endemik  saat  pandemi  covid-19  belum  berakhir.  Pada  pertengahan  tahun  2022, monkeypox mewabah  di Amerika Serikat sehingga Center for Disease Control and Prevention (CDC) dan World Health Organization (WHO) mendeklarasikan monkeypox sebagai darurat kesehatan global [2]. Individu yang terpapar monkeypox mengalami gejala demam, ruam, sakit punggung dan otot, kelelahan, dan pembekakan kelenjar getah bening [3]. Monkeypox sendiri dapat dengan mudah menular kepada manusia melalui kontak langsung antara individu dengan penderita, terkena hewan terinfeksi, atau dengan mengonsumsi daging hewan yang dimasak dengan cara tidak benar [4]. Oleh karena itu, tindakan yang sangat perlu dilakukan adalah pencegahan atau pengobatan
yang tepat dengan cara melakukan identifikasi penyakit menggunakan suatu metode klasifikasi. Salah satunya adalah dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM).
Algoritma  SVM  merupakan  salah  satu  jenis  algoritma  dalam  teknik machine  learning . Ketersediaan beberapa kernel membuat berbagai jenis dataset dapat diimplementasikan dengan metode SVM ini. Algoritma SVM  juga  menggunakan  prinsip  SRM  atau Structural  Risk  Minimization sehingga  performa  klasifikasinya meminimalisasi  kesalahan  saat  data  dilatih  [5].  Ketika  melakukan  prediksi  klasifikasi  potensi  pada  data, algoritma  SVM  dikenal dengan  metodenya  yang  mempunyai  hasil  tinggi  [6].  Terdapat penelitian  terdahulu yang  dilakukan  menggunakan  4  algritma  machine  learning  untuk  mengklasifikasikan  penyakit monkeypox , yaitu SVM, Random Forest, Gradient Boost, dan KNN. Dari keempat machine learning yang digunakan, GB mendapatkan  performa  yang  paling  optimal  dengna  akurasi  sebesar  70%  [7].  Kemudian  sebuah  studi mengimplementasikan metode Prophet untuk prediksi yang lebih akurat terhadap epidemi monkeypox . Dari penelitian yang dilakukan selama 7 sampai 17 hari, metode prophet diimplementasikan dalam peramalannya dan didapatkan nilai MAPE di bawah 20% yang menunjukkan bahwa hasil ramalan cukup baik yaitu antara 0,018  dan  0,117  [8].  Selain  itu,  terdapat  penelitian  lain  yang  membandingkan  algoritma  klasifikasi  yaitu machine learning dengan deep learning . Algoritma yang digunakan yaitu SVM dan Deep Neural Network . Dari penelitian tersebut, didapatkan hasil yang lebih unggul menggunakan Deep Neural Network dibandingkan algoritma machine learning dengan fungsi sigmoid sehingga akurasinya sebesar 70,08%, F1 sebesar 79,18%, presisi sebesar 68,59%, recall sebesar 62,65%, dan AUC sebesar 62,65% [9].
Berdasarkan permasalahan yang ada pada latar belakang dan penelitian terdahulu, maka akan dibuat penelitian dengan mengimplementasikan algoritma SVM untuk klasifikasi penyakit monkeypox . Penelitian ini mengutamakan eksplorasi penggunaan kernel yang ada pada algoritma SVM sehingga tidak hanya memberikan model  klasifikasi  yang  lebih  akurat,  tetapi  juga  memperluas  pemahaman  tentang  penggunaan  kernel  dari algoritma SVM. Diharapkan dengan penelitian ini dapat menjadi sebuah model baru dalam pengklasifikasian penyakit monkeypox yang memiliki nilai akurasi tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  terhadap  dataset  penyakit  monkeypox  menggunakan  algoritma SVM.  Tahapan-tahapannya  disajikan  dalam  bentuk  diagram  alur  supaya  penelitian  yang  dilakukan  sesuai dengan urutan yang sudah ditentukan. Tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Alur Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil dataset penyakit monkeypox dari Kaggle yang berisi sebanyak 1000  baris  dan memiliki  11  atribut, yaitu Patient_ID , Systemic  Illness , Rectal  Pain , Sore  Throat , Penile Oedema, Oral Lesions, Solitary Lesion, Swollen Tonsils, HIV Infection, Sexually Transmitted Infection, dan MonkeyPox yang memiliki 2 kelas target (positif dan negatif). Perbandingan jumlah data kelas positif dan kelas negatif yaitu 1:1 atau sebanyak 500 baris untuk setiap kelasnya.

## 2.2. Data Selection
Tahap data selection dilakukan untuk menyeleksi atribut yang digunakan pada proses analisis supaya proses  klasifikasi  dapat  berjalan  dengan  baik.  Proses  seleksi  data  ini  penting  untuk  dilakukan  agar  proses mining data dapat lebih efektif  [10]. Pada tahap ini, atribut Patient_ID tidak digunakan karena hanya berisi nomor unik dan tidak mempunyai pengaruh terhadap analisis data sehingga atribut yang digunakan pada proses analisis berjumlah 10.

## 2.3. Data Preprocessing
Data Preprocessing merupakan salah satu tahapan untuk mengatasi masalah yang dapat mempengaruhi hasil  klasifikasi  data  [11].  Tahap  data  preprocessing  dilakukan  untuk  mengecek  apakah  terdapat  data  yang kosong atau tidak pada data mentah sebelum dilakukan proses analisis.  Pada penelitian ini, dataset penyakit monkeypox yang digunakan sudah baik dan tidak ada data yang hilang sehingga tidak dilakukan penanganan data yang hilang dan normalisasi karena data akan langsung dilakukan transformasi.

## 2.4. Data Transformation
Transformasi  data  adalah  langkah  untuk  mengubah  data  ke  dalam  bentuk  format  tertentu  sehingga proses penggalian informasi dapat dilakukan [12]. Pada penelitian ini, dataset yang digunakan memiliki 2 tipe data, yaitu integer dan boolean . Kedua tipe data tersebut kemudian akan diubah ke integer untuk dilakukan proses data mining .

## 2.5. Pembagian Data Latih dan Data Uji
Klasifikasi merupakan sebuah proses untuk mencari pola dalam dataset yang dapat memilah kelas dari suatu data dengan data yang lain untuk menentukan apakah objek pada data tersebut masuk ke dalam suatu kelas  dengan  melihat  atribut  dan  ciri  dari  kelas  yang  sudah  ditentukan  [13].  Model  klasifikasi  yang  dibuat berdasarkan  proses  dari  pelatihan  data  menggunakan  data  latih.  Sedangkan  untuk  pengujian  dan  evaluasi kualitas dari model klasifikasi yang dikembangkan menggunakan data uji [14]. Pada penelitian ini dilakukan pembagian data latih dan data uji yaitu sebesar 80:20.

## 2.6. Support Vector Machine (SVM)
SVM merupakan salah satu sistem pembelajaran mesin dan memakai sebuah ruang dengan hipotesis yang  terdiri  dari  beberapa  fungsi  linear  pada  suatu  fitur  dengan  dimensi  tinggi  serta  dilatih  oleh  algoritma pembelajaran  yang  berasal  dari  teori  untuk  optimasi.  Secara  sederhana,  konsep  SVM  yaitu  upaya  untuk memisahkan  dua  kelas  dengan  mencari  hyperplane  terbaik  pada  suatu  input  space  dengan  memaksimalkan jarak antarkelas [15]. Ketika melakukan prediksi klasifikasi potensi pada data, algoritma SVM dikenal dengan metodenya yang mempunyai hasil tinggi [6].Berikut adalah persamaan algoritma SVM.
𝑦 i (𝑥 i .  𝑤 + 𝑏)  0                                                                       (1)
Untuk klasifikasi nonlinear, SVM menggunakan kernel trick dimana efektivitasnya dipengaruhi oleh jenis fungsi kernel yang digunakan berdasarkan karakteristik dataset. Kernel trick bekerja denga nmemetakan vektor input ( input space ) dari ruang dengan dimensi rendah ke ruang dengan dimensi tinggi ( feature space ). Formulasi fungsi kernel trick adalah sebagai berikut [16]:
𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = ɸ 𝑖 (𝑥 𝑖 ) . ɸ 𝑗 (𝑥 𝑗 ) (2)
Terdapat  beberapa  jenis kernel trick yang  biasa  digunakan,  yaitu polynomial ,  RBF,  dan sigmoid . Kernel polynomial umumnya digunakna untuk klasifikasi data dengan data latih yang digunakan sudah normal. Parameter  yang  umum  digunakan  yaitu degree (d), koefisien (coef),  C,  dan gamma .  Persamaan  kernel polynomial adalah sebagai berikut:
𝐾(𝑥 𝑖 ⃑⃑⃑ , 𝑥 𝑗 ⃑⃑⃑  ) = (𝑥 𝑖 ⃑⃑⃑ , 𝑥 𝑗 ⃑⃑⃑  + 1) 𝑑 (3)
Kernel radial  basis  function (RBF)  atau  kernel Gaussian menggunakan  parameter  yang  umumnya digunakan  kernel  RBF  adalah  gamma  dan  C.  Kernel Gaussian lebih  banyak  digunakan  karena  kinerja pembelajarannya yang sangat baik [17]. Persamaan kernel Gaussian adalah sebagai berikut:
𝐾(𝑥 𝑖 ⃑⃑⃑ , 𝑥 𝑗 ⃑⃑⃑  ) = 𝑒𝑥𝑝(||𝑥 𝑖 ⃑⃑⃑  − 𝑥 𝑗 ⃑⃑⃑ || 2 )𝑦 (4)
Kernel sigmoid adalah  salah  satu  kernel  yang  dikembangkan  dari  JST  atau  jaringan  saraf  tiruan. Parameter yang umumnya digunakan kernel sigmoid yaitu gamma dan C yang persamaannya adalah sebagai berikut:
𝐾(𝑥 𝑖 ⃑⃑⃑ , 𝑥 𝑗 ⃑⃑⃑  ) = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑎𝑥 𝑖 ⃑⃑⃑⃑⃑⃑  + 𝑥 𝑗 ⃑⃑⃑  + 𝛽) (5)

## 2.7. Evaluasi
Evaluasi dilakukan setelah semua proses data mining dilakukan. Pola yang terbentuk maupun model prediksi dari hasil data mining akan diidentifikasi dan dievaluasi untuk menilai apakah haislnya sesuai dengan hipotesa atau tidak sehingga menjadi sebuah knowledge (pengetahuan) menggunakan confusion matrix [18] . Dimana  perhitungan  nilai  akurasi  dan  galat  (error)  diperlukan  untuk  menyatakan  jumlah  data  yang  benar diklasifikasi dan menyatakan ketidakbenaran model untuk mengklasifikasi data  [19]. Berikut ini persamaan confusion matrix :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 +𝑇𝑁 𝑇𝑃+ 𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100 %                                                        (6)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑃 × 100% (7)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑁 × 100% (8)
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×(𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) × 100% (9)
Kemudian dilakukan proses perhitungan menggunakan k-fold cross validation untuk mengevaluasi model klasifikasi yang sudah dibuat. Pola yang terbentuk ditampilkan dengan membuat visualisasi data agar hasilnya  lebih  mudah  dipahami  dan  dapat  dibuat  keputusan  setelahnya.  Berikut  persamaan k-fold  cross validation :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 ∑ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 × 100 %                                         (10)
Kurva ROC atau receiver operating characteristic menjadi sebuah alat ukur yang digunakan untuk menilai  kemampuan  klasifikasi  suatu  sistem  yang  dibuat.  Kurva  ROC  ini  berbentuk  sebuah  grafik  yang membandingkan true positive rate atau sensitivity dengan false positive rate atau specificity [20].

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pengumpulan data dilakukan dengan mengambil dataset penyakit monkeypox dari Kaggle yang berisi sebanyak  1000  baris  dan  memiliki  11  atribut  dan  memiliki  2  kelas  target  (positif  dan  negatif).  Data  yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Penyakit Monkeypox Patient ID Systemic Illness Rectal Pain Sore Throat Penile Oedema Oral Lesions Solitary Lesiion Swollen Tonsils HIV Infection Sexually Transmitted Infection MonkeyPox P1 Fever True False True True False False True False Positive P2 Swollen Lymph Nodes True True True False True False True False Negative P3 Fever True False True True True True True True Positive P4 Muscle Aches And Pain False True False True False True False False Negative P5 None True False True True True True True True Positive …. … … … … … … … … … … P996 None True False True True False False True False Positive P997 Swollen Lymph Nodes True True True False True False True False Negative P998 Fever True False True True True True True True Positive P999 None False True False True False True False False Negative P1000 None True False True True True True True True Positive
Setelah dataset didapatkan, dilakukan seleksi atribut dimana kolom Patient_ID tidak digunakan pada proses data mining karena atribut tersebut tidak berpengaruh terhadap proses analisis data mining dan tidak diperlukan sehingga atribut yang digunakan hanya 10.
Kemudian dilakukan tahap data preprocessing untuk mengecek apakah terdapat data yang kosong atau tidak. Pada penelitian ini dataset yang digunakan sudah baik dan tidak ada data yang hilang sehingga tidak dilakukan  penanganan  data  yang  hilang  dan  normalisasi  data  karena  data  akan  langsung  dilakukan transformasi. Transformasi data dilakukan terhadap seluruh atribut data termasuk mengubah tipe datanya. Data yang telah ditransformasi dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Transformasi Data
Patient ID Systemic Illness Rectal Pain Sore Throat Penile Oedema Oral Lesions Solitary Lesiion Swollen Tonsils HIV Infection Sexually Transmitted Infection Monkey Pox P1 2 1 0 1 1 0 0 1 0 1 P2 2 1 1 1 0 1 0 1 0 -1
Patient ID Systemic Illness Rectal Pain Sore Throat Penile Oedema Oral Lesions Solitary Lesiion Swollen Tonsils HIV Infection Sexually Transmitted Infection Monkey Pox P3 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 P4 3 0 1 0 1 0 1 0 0 -1 P5 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 …. … … … … … … … … … … P996 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 P997 2 1 1 1 0 1 0 1 0 -1 P998 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 P999 0 0 1 0 1 0 1 0 0 -1 P1000 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1
Setelah dilakukan transformasi, tahap selanjutnya dataset dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20 dan mengimplementasikan beberapa kernel yang ada pada SVM dengan parameter tertentu sehingga dihasilkan berbagai nilai akurasi yang berbeda. Kernel linear menggunakan parameter C = 1, kernel polynomial menggunakan parameter d = 2, C = 1, gamma = ‘ scale’ , dan koef = 1, kernel RBF menggunakan parameter gamma = 1, dan C = 10, dan kernel sigmoid menggunakan parameter C = 1, gamma = ‘ scale’ , dan koef = 0.1. Berikut ini perbandingan nilai akurasi menggunakan confusion matrix terhadap setiap kernel pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbandingan Nilai Akurasi Setiap Kernel No Jenis Kernel Akurasi 1 Linear 70,5% 2 Polynomial 75% 3 RBF 66% 4 Sigmoid 45%
Dapat dilihat dari Tabel 3 di atas perbandingan antara beberapa kernel yang digunakan dalam proses klasifikasinya  memiliki  perbedaan  yang  tidak  terlalu  jauh.  Nilai  akurasi  tertinggi  didapatkan  oleh  kernel polynomial sebesar 75% dan akurasi terendah didapatkan oleh kernel sigmoid sebesar 45%. Pengujian akurasi tersebut menggunakan confusion matrix yang hasilnya bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Confusion Matrix
Berikut ini detail yang lebih rinci mengenai kinerja model klasfiikasi SVM dengan kernel linear pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Kernel Linear Kelas Akurasi (train) Akurasi (test) Presisi Recall F1-Score Negatif 67.875 70.5 0.67 0.73 0.73 Positif 0.75 0.68 0.68
Berikut ini detail yang lebih rinci mengenai kinerja model klasifikasi SVM dengan kernel  RBF pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Kernel RBF Kelas Akurasi (train) Akurasi (test) Presisi Recall F1-Score Negatif 92.875 66.0 0.64 0.70 0.67 Positif 0.68 0.60 0.65
Berikut ini detail yang lebih rinci mengenai kinerja model klasifikasi SVM dengan kernel sigmoid pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Kernel Sigmoid Kelas Akurasi (train) Akurasi (test) Presisi Recall F1-Score Negatif 44.0 45.0 0.66 0.80 0.72 Positif 0.75 0.60 0.67
Berikut ini detail yang lebih rinci mengenai kinerja model klasifikasi SVM dengan kernel polynomial pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Kernel Polynomial Kelas Akurasi (train) Akurasi (test) Presisi Recall F1-Score Negatif 75.25 75.0 0.73 0.78 0.75 Positif 0.77 0.72 0.74
Dari  pengukuran  performa  yang  dilakukan  pada  setiap  kernel  menggunakan  confusion  matrix, didapatkan performa terbaik dengan kernel polynomial dengan akurasi data latih sebesar 75,25% dan akurasi data  uji  sebesar  75%.  Meskipun  hasil  kernel  RBF  menghasilkan  akurasi  data  latih yang sangat  tinggi  yaitu sebesar  92,875%,  tetapi  hasil  akurasi  data  ujinya  hanya  sebesar  66%.  Hal  ini  menandakan  bahwa  batas keputusannya lebih kompleks dan model menjadi terlalu fit sehingga model kurang menggeneralisasi dengan baik ke data baru. Berikut ini grafik perbandingan hasil akurasi data latih dan data uji pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Perbedaan Akurasi Setiap Kernel
Kemudian  dilakukan  uji  validasi  terhadap  semua  kernel  menggunakan k-fold  cross  validation dan didapatkan hasil pada Tabel 8.
67.875 75,25 92.875 44 70.5 75 66 45 0 20 40 60 80 100 Linear Polynomial RBF Sigmoid Perbandingan Akurasi Model Data Latih Data Uji
Tabel 8. Perbandingan Nilai K-Fold Setiap Kernel No Jenis Kernel Rata-Rata Nilai K-Fold 1 Linear 67% 2 Polynomial 70,5% 3 RBF 68% 4 Sigmoid 43%
Tabel 8 di atas memperlihatkan perbandingan nilai uji validasi dari setiap kernel. Nilai k yang digunakan adalah 10 dan didapatkan rata-rata nilai k-fold tertinggi oleh kernel polynomial sebesar 70,5% sedangkan rata- rata nilai k-fold terendah oleh kernel sigmoid sebesar 43%.
Model yang dibuat juga dinilai menggunakan grafik kurva ROC pada setiap kernel dan menunjukkan AUC (Area Under Control) untuk mengevaluasi modelnya. Grafik kurva ROC untuk setiap kernel bisa dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Kurva ROC Setiap Kernel SVM
Berdasarkan gambar 4 di atas dapat diketahui untuk interpretasi nilai AUC pada masing masing kernel yaitu, linear sebesar 0.77, RBF sebesar 0.73, sigmoid sebesar 0.43, dan polynomial sebesar 0.81. Grafik ROC AUC memberikan nilai dari 0 sampai dengan 1 dan dapat diketahui bahwa kernel polynomial memiliki nilai terbesar dari kernel lainnya yaitu sebesar 0.81.
Kelebihan  utama  dari  algoritma  SVM  terlihat  dari  kernel polynomial yang  secara  khusus  mencapai tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kernel  lainnya.  Hal  ini  menunjukkan  adaptabilitas  dari algoritma SVM dalam mengatasi masalah data yang kompleks. Meskipun penggunaan algoritma SVM untuk klasifikasi penyakit monkeypox mendapatkan tingkat akurasi sebesar 75% dengan kernel polynomial , tetapi perlu dilakukan pengaturan parameter yang tepat untuk setiap kernel yang digunakan dan disesuaikan dengan karakteristik dari dataset serta tujuan klasifikasi agar mendapatkan akurasi yang tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapatkan akurasi data latih dan data uji menggunakan kernel linear sebesar 67.875% dan 70.5%, kernel RBF sebesar 92,875% dan 66%, kernel sigmoid sebesar 44% dan  45%,  dan  kernel polynomial sebesar  75.25%  dan 75%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kernel polynomial lebih efektif dibandingkan kernel lainnya dengan menggunakan parameter d = 2, C = 1, gamma = ‘ scale’ , dan koef = 1 yang mendapat nilai akurasi sebesar 75%. Meskipun kernel RBF mendapatkan nilai akurasi data latih yang lebih tinggi dari kernel polynomial yaitu sebesar 92.875%, tetapi nilai akurasi data ujinya hanya 66% yang membuat model menjadi terlalu fit ( overfitting ) dan kurang menggeneralisir ke data baru sehingga kernel RBF  tidak  disarankan  penggunaannya pada  penelitian  ini. Hasil  validasi  model  klasifikasi  tertinggi  dengan kernel polynomial sebesar 70.5% menggunakan k-fold cross validation dengan nilai k = 10. Nilai grafik kurva ROC AUC pada kernel polynomial didapatkan sebesar 0.81 dimana lebih besar dari ketiga kernel lainnya yaitu linear sebesar  0.77,  RBF  sebesar  0.73,  dan sigmoid sebesar  0.43.  Setelah  dilakukan  perbandingan  dengan penelitian terdahulu, dapat disimpulkan bahwa algoritma SVM mampu mengklasifikasikan dataset penyakit
monkeypox tersebut dengan cukup efektif menggunakan kernel polynomial . Dengan demikian, penelitian ini sudah  menjawab  permasalahan  utama  yaitu  kebutuhan  akan  model  yang  efektif  untuk  mengklasifikasikan penyakit monkeypox meskipun hasilnya tidak terlalu memuaskan. Oleh karena itu, disarankan untuk penelitian berikutnya dapat menggunakan metode algoritma klasifikasi lain yang dapat meningkatkan kinerja model serta akurasinya. Selain itu juga diharapkan dapat menggunakan dataset yang lebih besar dan melakukan uji coba secara berulang guna memperbaiki proses pelatihan model dan menghasilkan akurasi yang tinggi.

## REFERENSI
[1] Y. Nawaz, I. Nazar, R. Z. Sattar, B. Saeed, and M. K. Ullah, “A Review on Smallpox,” J. Biomed. Sci. , vol. 11, no. 6, p. 65, 2022, doi: 10.36648/2254-609X.11.6.65.
[2] T.  Mcandrew et  al. , “Human judgment forecasts of human monkeypox transmission and burden in non-endemic countries,” 2022.
[3] A. Wang, D. Li, W. Shen, and X. Zhang, “Monkeypox Cases Prediction with Machine Learning,” vol. 39, pp. 246–257, 2023.
[4] E. Petersen et al. , “Monkeypox - Enhancing public health preparedness for an emerging lethal human zoonotic epidemic threat in the wake of the smallpox post-eradication era.,” J. Autoimmun. , pp. 78–84, 2019, [Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0896841122000634
[5] Teguh Arifianto, S. Sunaryo, and Lady Silk Moonlight, “Penggunaan Metode Support Vector Machine (Svm) Pada Teknologi Mobil Masa Depan Menggunakan Sidik Jari,” J. Tek. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 94–97, 2022, doi: 10.55606/jutiti.v2i2.363.
[6] H. S. W. Hovi, A. Id Hadiana, and F. Rakhmat Umbara, “Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Informatics Digit. Expert , vol. 4, no. 1, pp. 40–45, 2022, doi: 10.36423/index.v4i1.895.
[7] F.  Aldi,  I.  Nozomi,  R.  B.  Sentosa,  and  A.  Junaidi,  “Machine  Learning  to  Identify  Monkey  Pox Disease,” Sinkron , vol. 8, no. 3, pp. 1335–1347, 2023, doi: 10.33395/sinkron.v8i3.12524.
[8] Y.  Huang,  L.  Mu,  and  W.  Wang,  “Monkeypox:  epidemiology,  pathogenesis,  treatment  and prevention,” Signal Transduct. Target. Ther. , vol. 7, no. 1, pp. 1–22, 2022, doi: 10.1038/s41392-022- 01215-4.
[9] C. I. Agustyaningrum, R. Dahlia, and O. Pahlevi, “Comparison of Conventional Machine Learning and Deep Neural Network Algorithms in the Prediction of Monkey-Pox,” J. Ris. Inform. , vol. 5, no. 3, pp. 523–532, 2023, doi: 10.34288/jri.v5i2.522.
[10] R. S. Nugraha, A. D. Rachmanto, and Z. Munawar, “Analisis Keakuratan Nilai Bitcoin Menggunakan Algoritma Regresi Linier Pada Data Mining,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol. 12,  no.  2,  pp.  2–10, 2023, doi: 10.56244/fiki.v12i2.668.
[11] M. D. Purbolaksono, M. Irvan Tantowi, A. Imam Hidayat, and A. Adiwijaya, “Perbandingan Support Vector Machine dan Modified Balanced Random Forest dalam Deteksi Pasien Penyakit Diabetes,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  393–399,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.3008.
[12] I. K. J. Arta, G. Indrawan, and G. R. Dantes, “Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi Di  Stmik  Denpasar  Menggunakan  Metode  Technique  for  Others  Reference  By  Similarity  To  Ideal Solution,” JST  (Jurnal  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  11–21,  2019,  doi: 10.23887/jstundiksha.v5i2.8549.
[13] I. Romli and A. T. Zy, “Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 4, no. 2, pp. 694–702, 2020.
[14] Galih,  “Data  Mining  di  Bidang  Pendidikan  untuk  Analisa  Prediksi  Kinerja  Mahasiswa  dengan Komparasi 2 Model Klasifikasi pada STMIK Jabar,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl. , vol. 2, no. 1, p. 23, 2019, doi: 10.32493/jtsi.v2i1.2643.
[15] A.  M.  Puspitasari,  D.  E.  Ratnawati,  and  A.  W.  Widodo,  “Klasifikasi  Penyakit  Gigi  Dan  Mulut Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 802–810, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[16] A. Kowalczyk, Support Vector Machine Succinctly , First. USA, 2017.
[17] J. Yang et al. , “Parameter selection of Gaussian kernel SVM based on local density of training set,” Inverse Probl. Sci. Eng. , vol. 29, no. 4, pp. 536–548, 2021, doi: 10.1080/17415977.2020.1797716.
[18] M. A. Muslim et al. , “Data Mining Algoritma C4.5,” 2019.
[19] B. P. Pratiwi, A. S. Handayani, and S. Sarjana, “Pengukuran Kinerja Sistem Kualitas Udara Dengan Teknologi Wsn Menggunakan Confusion Matrix,” J. Inform. Upgris , vol. 6, no. 2, pp. 66–75, 2021, doi: 10.26877/jiu.v6i2.6552.
[20] L.  Qadrini,  A.  Sepperwali,  and  A.  Aina,  “Decision  Tree  Dan  Adaboost  Pada  Klasifikasi  Penerima Program Bantuan Sosial,” J. Inov. Penelit. , vol. 2, no. 7, pp. 1959–1966, 2021.