JURNAL GAUSSIAN, Volume 11, Nomor 4, Tahun 2022, Halaman 488 - 498 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## KLASIFIKASI PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN METODE SVM GRID SEARCH DAN SVM GENETIC ALGORITHM (GA)
Fithroh Oktavi Awalullaili 1* , Dwi Ispriyanti 2 , Tatik Widiharih 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro *e-mail: fithrohoktavi21@gmail.com
DOI: 10.14710/j.gauss.11.4.488-498

## Article Info:
Received: 2022-10-20 Accepted: 2022-12-12 Available Online: 2023-02-25

## Keywords:
Hypertention ; Support Vector Machine ; Grid Search ; Genetic Algorithm
Abstract: Hypertension  is  an abnormally  high pressure that occurs inside the arteries. Hypertension increased by 8.3% from 2013 based on health research in 2018. Some of the factors that cause hypertension include  gender,  age,  salt  consumption,  cigarette  consumption, cholesterol levels and a family history of hypertension. The data in this study are data on normal and hypertensive patients at the Padangsari Health Center for the period of July – December 2021. This study will classify  blood  pressure  with  the  aim  of  obtaining  the  results  of  the accuracy of the classification of the methods used. The method used in this study is a support vector machine (SVM). SVM is a well-known algorithm,  producing  optimal  solutions  to  classification  problems. SVM  uses  kernel  functions  for separable  nonlinear data.  The displacement kernels used in this study are linear and RBF. SVM has the  disadvantage  of  determining  the  best  parameters,  to  overcome these weaknesses developed the method of finding the best parameters. The  search  for  the  parameters  of  this  study  used grid  search and genetic algorithm ( GA). Grid search has the advantage of producing parameters  that  are  close  to  the  optimal  value,  while  GA  has  the advantage of being easy to find global optimum values. This study will compare the classification results of the SVM grid search and SVM GA methods. The results of this study obtained the method that has the best accuracy, namely SVM grid search using a radial base function (RBF) kernel with an accuracy of 89.22%.

## 1. PENDAHULUAN
Hipertensi merupakan kondisi tekanan darah yang abnormal tinggi terjadi di dalam arteri. Faktor penyebab terjadinya hipertensi terdiri dari jenis kelamin, usia, konsumsi garam, kadar kolestrol, konsumsi rokok, dan riwayat hipertensi dalam keluarga. Klasifikasi tekanan darah pada umumnya dibagi menjadi tiga yaitu tekanan darah rendah, normal  dan tekanan darah tinggi. Penelitian ini akan mengklasifikasikan kasus tekanan darah menjadi dua yaitu pasien  dengan  tekanan  darah  normal  dan  hipertensi.  Metode  statistika  diperlukan  untuk mendapatkan klasifikasi pasien dengan tekanan darah normal dan pasien hipertensi. Support vector machine (SVM) adalah salah satu metode klasifikasi yang dapat memisahkan data menjadi dua kelas yaitu kelas positif dan kelas negatif (Darmawan, 2015). Kelemahan dari metode  SVM  yaitu  terdapat  kesulitan  dalam  menentukan  nilai  parameter  yang  optimal, sehingga  hal  tersebut  dapat  mempengaruhi  performa  kinerja  dari  SVM  (Yanaeng, et  al ., 2014).  Kesulitan  mendapatkan  parameter  yang  optimal  dapat  diatasi  dengan mengoptimalkan  nilai  parameter.  Metode  yang  digunakan  dalam  pencarian  parameter optimal pada penelitian ini adalah tuning hyperparameter menggunakan Grid Search dan Genetic algorithm (GA).
Tuning  hyperparameter menggunakan grid  search akan  menghasilkan  parameter yang  lebih  mendekati  nilai  optimal  dibandingkan  dengan  penggunaan random  search (Agrawal,  2021) Genetic  algorithm (GA)  merupakan  suatu  algoritma  yang  biasanya digunakan untuk mencari solusi optimal untuk berbagai permasalahan yang sulit, misalnya
masalah optimasi (Haryanto dan Hidayatullah, 2016). Kelebihan GA yaitu memiliki ruang solusi  yang  luas,  mudah  ditemukannya  nilai  optimum  global,  mudah  dimodifikasi  untuk berbagai  masalah,  hanya  menggunakan  fungsi  evaluasi  dan  mampu  menangani  ruang pencarian  yang  besar  dan  sulit  dipahami  dengan  mudah  (Sivanandam  dan  Deepa,  2008). Penelitian mengenai GA telah dilakukan oleh(Haryanto dan Hidayatullah, 2016), penelitian tersebut membandingkan SVM dan SVM dengan optimasi GA dan diperoleh hasil bahwa SVM GA mampu memberikan peningkatan akurasi sebesar 2,53% lebih baik dibandingkan dengan  SVM,  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  89,06%.  Pada  penelitian  ini  penulis membandingkan  metode  SVM grid  search dan  SVM  GA  dengan  membandingkan  nilai akurasi dan AUC nya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hipertensi secara umum merupakan kejadian tanpa gejala, tekanan  abnormal tinggi di dalam arteri sehingga dapat menyebabkan meningkatnya risiko terhadap penyakit berbahaya seperti  stroke,  aneurisma,  gagal  jantung,  serangan  jantung,  dan  kerusakan  ginjal  (Ilyas, 2016). Tekanan darah dikatakan tinggi apabila tekanan sistolik mencapai 140 mmHg atau lebih, dan tekanan diastolik mencapai 90 mmHg pada pemeriksaan berulang (Soenarta, et al ., 2015). Faktor penyebebab hipertensi terbagi menjadi dua yaitu faktor genetik dan faktor non genetik. Faktor genetik yang mempengaruhi hipertensi adalah riwayat hipertensi dalam keluarga  dan  faktor  non  genetik  yang  menyebabkan  hipertensi  diantaranya  jenis  kelamin, kebiasaan  merokok,  usia,  pola  asupan  garam  (Nuraini,  2015).  Selain  itu  hipertensi  juga disebabkan  oleh  kadar  kolestrol  (Nugroho  dan  Fahrurodzi,  2018).  Langkah  pertama  yang dilakukan pada penelitian ini adalah pre-processing data. Pre-processing merupakan  tahapan  awal  yang  akan  mentransformasikan  data    lama menjadi  data  baru  dengan  format  yang  sesuai  dan  siap  untuk  diproses  (Setyohadi, et  al ., 2017).  Tujuan preprocessing dalam  data  mining  adalah  mentransformasi  data  ke  suatu format yang prosesnya lebih mudah dan efektif  sesuai dengan kebutuhan (Meilina, 2015). Salah  satu  metode  transformasi  data  yaitu scalling atau  normalisasi  diamana  data  akan diubah dalam range yang lebih kecil seperti [-1,1] atau [0,1]. Normalisasi yang digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu min  max  normalization ,  data  akan  di  transformasi  secara  linier kedalam range [0,1] menggunakan persamaan (1)(Han, et al ., 2012)
𝑥 𝑛𝑒𝑤 = 𝑥 − min⁡(𝑥) max(𝑥) − min⁡(𝑥) (1)
dengan 𝑥 𝑛𝑒𝑤 adalah  data  hasil  transformasi, 𝑥 adalah  data  awal, min⁡(𝑥) adalah  nilai minimum pada data, dan max(𝑥) adalah nilai maksimum pada data.
Support  vector  machine (SVM)  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dikenal  baik dalam menghasilkan solusi yang optimal untuk permasalahan klasifikasi, diperkenalkan oleh Vapnik  sebagai machine  learning  method berbasis  kernel  untuk  masalah  klasifikasi  dan regresi  (Aulia, et  al .,  2021).  Tujuan  dari support  vector  machine (SVM)  adalah  untuk menemukan hyperplane yang paling baik pada ruang fitur berdimensi tinggi (Cristianini dan Shawe-Taylor,  2000). Hyperplane terbaik  pada  SVM  adalah hyperplane yang  berada  di tengah  –  tengah  antara  dua  set  objek  dari  dua  kelas  berbeda,  mencari hyperplane terbaik sama saja dengan memaksimalkan margin atau jarak antara dua objek dari dua kelas yang berbeda (Santosa, 2007). Klasifikasi SVM dapat dibagi menjadi dua yaitu SVM Linier dan SVM Non linier.
Data training input  pada  SVM  berdimensi  m,  dengan  m  merupakan  jumlah  variabel bebas,  variabel  bebas 𝒙 𝑖 (𝑖 = 1,2, … , 𝑛) dan 𝑛 menyatakan  jumlah  data training .  Data training terbagi menjadi dua kelas diberi label 𝑦 𝑖 = 1 untuk kelas 1 dan 𝑦 𝑖 = −1 untuk kelas
2.  Apabila  data  dapat  dipisahkan  secara  linier,  maka  garis  pemisah/ hyperplane adalah persamaan (2) (Abe, 2005)
𝐷(𝑥) = 𝒘 𝑇 𝒙 + 𝑏 (2)
dengan 𝒘 𝑇 adalah  vektor  parameter  bobot  dan 𝑏 adalah  bias  atau error yang  akan  dicari nilainya. Inti klasifikasi menggunakan SVM akan melakukan klasifikasi dengan pemisahan kelas yang sesuai dengan pertidaksamaan (3) (Abe, 2005)
𝒘 𝑇 𝒙 𝒊 + 𝑏 { > 0 ≤ 0 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘⁡𝑦 𝑖 = 1,
𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘⁡𝑦 𝑖 = −1,
(3)
Data training karena dapat dipisahkan secara linier, artinya tidak ada data training yang sempurna tepat berada pada persamaan hyperplane 𝒘 𝑇 𝒙 + 𝑏 = 0 . Syarat pemisahan kelas pada persamaan (3) adalah persamaan (4)(Abe, 2005)
𝑦 𝑖 (𝒘 𝑇 𝒙 𝒊 + 𝑏) ≥ 1, 𝑖 = 1, 2, … , 𝑛
(4)
Jarak terdekat antara data x dengan hyperplane pada kelas 1 dan 2 masing – masing adalah 1 ‖𝒘‖ ,  maka  nilai  margin  diperoleh  sebesar 2 ‖𝒘‖ . Hyperplane terbaik  dicari  dengan  rumus Quadratic  Programing pada  SVM  untuk  optimasi  klasifikasi  SVM  linier  seperti  pada persamaan (5) (Santosa, 2007)
𝑚𝑖𝑛⁡ 1 2 ‖𝒘‖ 2 (5)
Solusi dari permasalahan persamaan kuadratik dapat diselesaikan dengan fungsi Lagrange Multipliers adalah persamaan (6) (Abe, 2005).
𝐿 𝑝 (𝒘, 𝑏, 𝜶) = 1 2 ‖𝒘‖ 2 − ∑ 𝛼 𝑖 [𝑦 𝑖 (𝒘 𝑇 𝒙 𝑖 + 𝑏) − 1] 𝑛 𝑖=1 (6)
dengan 𝜶 𝑖 = (𝛼 1 , 𝛼 2 , … , 𝛼 𝑛 ) 𝑇 ⁡ dan 𝛼 𝑖 ⁡ adalah  fungsi Lagrange  Multipliers yang  bernilai positif  ( 𝛼 𝑖 ≥ 0) .  Permasalah  tersebut  adalah  permasalahan  primal  yang  harus  diubah kedalam bentuk persamaan dual .
𝜕 𝜕𝒘 𝐿 𝑝 (𝒘, 𝑏, 𝜶) = 0 → ⁡𝒘 = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝒙 𝑖 𝑛 𝑖=1 (7)
𝜕 𝜕𝑏 𝐿 𝑝 (𝒘, 𝑏, 𝜶) = 0 → ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 = 0 (8)
dengan menstubtitusikan persamaan (6), (7) dan (8) akan diperoleh persamaan dual adalah 𝑀𝑎𝑥⁡𝐿 𝑑 (𝛼) = 𝑀𝑎𝑥 (∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑖=1 − 1 2 ∑ 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝒙 𝑖 𝑇 𝒙 𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ) (9)
terhadap 𝛼 𝑖 dengan fungsi batasan ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 = 0, ⁡𝛼 𝑖 ≥ 0⁡𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘⁡𝑖 = 1, 2, … , 𝑛.⁡⁡ 𝑛⁡⁡ 𝑖=1
Klasifikasi SVM non linier terjadi apabila data tidak dapat dipisahkan secara linier. Kasus data yang tidak linier, teknik soft margin dilakukan dengan memodifikasi persamaan (4) dengan memasukkan variabel slack positif (𝜉 𝑖 ≥ 0) , sehingga diperoleh persamaan (Abe, 2005):
𝑦 𝑖 (𝒘 𝑇 𝒙 𝑖 + 𝑏) ≥ 1 − 𝜉 𝑖 , 𝑖 = 1, 2, … , 𝑛 (10)
Hyperplane yang optimal diperoleh dengan meminimumkan persamaan (11) (Abe, 2005)
𝑄(𝒘, 𝑏, 𝝃) = 1 2 ‖𝒘‖ 2 + 𝐶 ∑ 𝜉 𝑖 𝑛 𝑖=1 (11)
yang memenuhi persamaan (16), dengan 𝝃 = (𝜉 1 , 𝜉 2 , … , 𝜉 𝑛 ) 𝑇 dan C adalah parameter yang ditentukan untuk mengontrol trade off antara margin dengan kesalahan klasifikasi 𝜉 (Abe, 2005). Persamaan primal yang terbentuk seperti pada persamaan (12).
𝐿 𝑝 (𝒘, 𝑏, 𝝃, 𝜶, 𝜷) = 1 2 ‖𝒘‖ 2 + 𝐶 ∑ 𝜉 𝑖 𝑛 𝑖=1 − ∑ 𝛼 𝑖 (𝑦 𝑖 (𝒘 𝑇 𝒙 𝑖 + 𝑏) − 1 + 𝜉 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 − ∑ 𝛽 𝑖 𝜉 𝑖 𝑛 𝑖=1 (12)
Persamaan dual yang terbentuk seperti pada persamaan (13).
Max 𝐿 𝑑 = 𝑀𝑎𝑥 (∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑖=1 − 1 2 ∑ 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝒙 𝑖 𝑇 𝒙 𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ) (13)
Hyperplane optimal  pada  SVM  ditentukan  untuk  memaksimalkan  kemampuan generalisasi, tetapi apabila data training tidak dapat dipisahkan secara linier, pengklasifikasi memungkinkan tidak memiliki kemampuan generalisasi yang tinggi walaupun hyperplane ditentukan  secara  optimal,  sehingga  untuk  meningkatkan  keterpisahan  secara  linier  ruang input asli dipetakan menjadi produk titik berdimensi tinggi yang disebut dengan ruang fitur (Abe, 2005). Jenis kernel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
1) Kernel linier = ⁡𝐾(𝒙 𝑖 , 𝒙 𝒋 ) = (𝒙 𝑖 𝑇 𝒙 𝒋 )
2) Kernel RBF = 𝐾(𝒙 𝑖 , 𝒙 𝒋 ) = exp⁡(−𝛾‖𝒙 𝑖 − 𝒙 𝒋 ‖ 2 )
dengan 𝑥 𝑖 ⁡𝑑𝑎𝑛⁡𝑥 𝑗 merupakan pasangan dua data training dan 𝛾 merupakan suatu parameter positif.
Hasil klasifikasi dari data x diperoleh dari persamaan (14):
𝑓(Φ(𝑥)) = 𝑠𝑖𝑔𝑛 (∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝒙 𝑖 , 𝒙 𝒋 ) + 𝑏 𝑛𝑠 𝑖=1 ) (14) 𝑓(Φ(𝑥)) = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝒙 𝑖 , 𝒙 𝒋 ) + 𝑏 𝑛𝑠 𝑖=1 > 0⁡ −1, 𝑗𝑖𝑘𝑎⁡ ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝒙 𝑖 , 𝒙 𝒋 ) + 𝑏 𝑛𝑠 𝑖=1 < 0
dengan 𝑓(Φ(𝑥)) adalah  hasil  klasifikasi  dari  data  ke  x, 𝑦 𝑖 adalah  kelas  data, 𝛼 𝑖 adalah koefisien lag range , 𝐾(𝒙 𝑖 , 𝒙 𝒋 ) adalah fungsi kernel data testing dan data training , 𝑏 adalah bias  dan 𝑛𝑠 adalah  banyaknya support  vector. Pencarian  parameter  pada  penelitian  ini menggunakan grid search dan genetic algorithm .
Grid search mengoptimasi parameter SVM ( 𝐶, 𝛾, 𝑑𝑒𝑔𝑟𝑒𝑒, 𝑒𝑡𝑐) menggunakan teknik cross  validation (CV)  sebagai  performasi  matriks  (Syarif,  et  al.,  2016).  Algoritma grid search bertujuan mengidentifikasi parameter optimal dalam data training , sehingga model tersebut  mampu  secara  akurat  memprediksi  data testing (Purnama,  2020).  K -Fold  cross validation merupakan salah satu teknik untuk mengevaluasi kinerja sebuah model, dalam k- fold cross validation sebuah data (D) secara acak dibagi menjadi k subsets data ( folds ), yaitu
𝐷 1 , 𝐷 2 , … , 𝐷 𝑘 dengan ukuran yang sama (Han, et al ., 2012). Metode K -Fold cross validation membagi data training dan data testing sebanyak k bagian data dan memiliki fungsi supaya tidak  ada overlapping pada  data testing (Sasongko,  2016) . Genetic  algorithm (GA) merupakan salah satu metode optimasi yang pertama kali ditemukan oleh John Holand pada tahun  1975  (Sivanandam  &  Deepa,  2008).  Konsep Genetic  algorithm (GA)  diselesaikan dengan proses evolusi dan menghasilkan solusi  yang paling baik  (Yanaeng, et al .,  2014). Dua operator utama dalam genetic algorithm menurut (Gorunescu, 2011) adalah crossover dan mutasi. Crossover merupakan proses menukar bagian dari  solusi (kromosom) dengan bagian  “parent”  lain  untuk  menghasilkan  jenis  kromosom  yang  berbeda  ( offspring atau kromosom anak) yang mungkin menjadi solusi baru untuk menyelesaikan permasalahan dan Mutasi  merupakan  pergantian  salah  satu  bagian  solusi  yang  dipilih  secara  acak.  Kontrol parameter  diperlukan  untuk  mengendalikan  kinerja  GA  dalam  memecahkan  masalah,  ada dua  parameter  kontrol  dalam  genetic  algoritma  yaitu  probabilitas crossover ( Pc )  dan probabilitas  mutasi  ( Pm )  (Windarto  &  Wijaya,  2012).  Akurasi  klasifikasi  merupakan ketepatan  klasifikasi  yang  menunjukkan performasi teknik  klasifikasi  secara  keseluruhan, evaluasi  klasififikasi  terdiri  dari  akurasi, sensitivity ( recall ),  dan spesifisity (Han, et  al ., 2012).
Tabel 1. Confusion matrix Kondisi yang sebenarnya Hasil Prediksi Positif Negatif Total Baris Positif TP FN TP+FN Negatif FP TN FP+TN Total Kolom TP+FP FN+TN N = TP+TN+FP+FN Akurasi  dapat  dihitung  dengan  rumus 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑁+𝑇𝑃 𝑇𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃 ,  sensitivitas  dihitung dengan 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 , spesifisitas dihitung dengan rumus 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 dan nilai AUC dihitung dengan rumus 𝐴𝑈𝐶 = 1 2 (𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 + 𝑠𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠) . Nilai AUC semakin mendekati satu hasilnya semakin baik.

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penyakit  hipertensi  yang diperoleh  dari  rekam  medis  Puskesmas  Padangsari,  Kecamatan  Banyumanik  Kota Semarang,  Jawa Tengah.  Jumlah  data  yang  diambil  yaitu  510  pasien  penderita  hipertensi yang terdiri dari pasien dengan tekanan darah normal dan pasien hipertensi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terbagi menjadi dua variabel  yaitu variabel dependen berupa status  pasien  hipertensi  (normal  dan  hipertensi),  sedangkan  variabel  independen  terdapat enam  variabel  diantaranya  jenis  kelamin  ( 𝑥 1 ) ,  usia  ( 𝑥 2 ),  konsumsi  garam  berlebih  ( 𝑥 3 ), kolestrol  tinggi  ( 𝑥 4 ),  konsumsi  rokok  ( 𝑥 5 ),  dan  riwayat  hipertensi  dalam  keluarga  ( 𝑥 6 ).

## Langkah analisis pada penelitian ini adalah
1) Mempersiapkan  data  klasifikasi  menggunakan  data  pasien  hipertensi  yang  dibagi menjadi variabel dependen dan variabel independen.
2) Melakukan preprocessing pada data pasien hipertensi.
3) Menentukan fungsi kernel yang digunakan  yaitu kernel linier dan kernel radial basis function (RBF).
4) Menentukan range dari tiap parameter, kernel linier dengan nilai parameter cost (C) dan kernel Radial Basis Function (RBF) dengan nilai parameter 𝛾 dan cost (C).
5) Membagi data menjadi data training dan testing
6) Melakukan  pencarian  parameter  terbaik  SVM  dengan tuning  hyperparameter menggunakan grid search .
7) Melakukan klasifikasi menggunakan metode SVM grid search .
8) Melakukan proses GA dan melakukan klasifikasi SVM GA.
9) Membandingkan nilai Akurasi dan nilai AUC dari SVM grid search dan SVM GA.
10) Mendapatkan hasil klasifikasi dari kedua metode yang paling baik.

## 4. PEMBAHASAN
Pre-processing data dilakukan untuk menghasilkan bentuk data yang siap di proses. Pada penelitian ini dilakukan transformasi pada variabel usia. Transformasi data dilakukan menggunakan min-max normalization , nilai pada variabel yang ditransformasi akan berada pada range [0,1] . Kernel yang di gunakan untuk klasifikasi SVM linier adalah kernel linier dengan nilai parameter C yang di gunakan yaitu pada range (2 −1 − 2 3 ) , ( 2 3 − 2 7 ) dan ( 2 7 − 2 11 ) . Kernel yang digunakan untuk klasifikasi SVM non linier adalah kernel RBF. Parameter pada kernel RBF terdiri dari C dan 𝛾. Nilai parameter C dan 𝛾 yang digunakan merupakan kombinasi dari range C ( 2 −1 − 2 3 ) , ( 2 3 − 2 7 ) dan ( 2 7 − 2 11 )⁡ dan parameter 𝛾 yaitu ( 2 −9 − 2 −3 ) dan  ( 2 −3 − 2 3 ) .  Data training dan  data testing di  bagi  menjadi  dua  dengan perbandingan  80%  dan  20%.  Data training dihasilkan  dari  pengambilan  random  pada sofware R  sebanyak  408  dan  data  testing  sebanyak  102.  Selanjutnya  dilakukan  pencarian range  parameter terbaik  menggunakan grid  search .  Nilai range tiap  parameter C diujikan menggunakan bantuan software R untuk mencari range parameter terbaik dan mendapatkan rata – rata nilai akurasi dari tiap range tersebut. Hasil rata – rata akurasi dari range parameter C pada kernel Linier seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil rata - rata akurasi SVM kernel linier
Range Parameter C Rata – rata akurasi (%) 2 −1 − 2 3 88,94 2 3 − 2 7 89,07 𝟐 𝟕 − 𝟐 𝟏𝟏 89,26
Berdasarkan  Tabel  2.  dapat  diketahui  bahwa range nilai  parameter  SVM  optimal ketika  nilai C berada  pada range 2 7 − 2 11 dengan  nilai  rata  –  rata  akurasi  paling  tinggi. Range parameter  tersebut  selanjutnya  akan  digunakan  dalam  pencarian  parameter menggunakan GA.
Pada  SVM non linier,  nilai range tiap  parameter C dan 𝛾 di  ujikan  menggunakan bantuan software R untuk mendapatkan rata – rata nilai akurasi dari tiap range tersebut. Hasil rata – rata akurasi dari kombinasi parameter C dan parameter 𝛾 pada kernel RBF seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil rata - rata akurasi SVM dengan Kernel RBF
Range Parameter Rata – rata akurasi (%) C 𝜸 2 −1 − 2 3 2 −9 − 2 −3 89,02 2 3 − 2 7 2 −9 − 2 −3 89,14 2 7 − 2 11 2 −9 − 2 −3 89,31 𝟐 −𝟏 − 𝟐 𝟑 𝟐 −𝟑 − 𝟐 𝟑
89,46 2 3 − 2 7 2 −3 − 2 3
89,31 2 7 − 2 11 2 −3 − 2 3
89,29
Berdasarkan  Tabel 3.  dapat  diketahui  bahwa range nilai  parameter  SVM  optimal ketika parameter 𝐶 = 2 −1 − 2 3 dan 𝛾 = 2 −3 − 2 3 . Rata - rata akurasi yang diperoleh pada range tersebut merupakan range dengan nilai akurasi paling tinggi.
Pada  Klasifikasi  SVM  linier,  klasifikasi  SVM Grid  search kernel  linier  dilakukan menggunakan parameter terbaik yang diperoleh dari nilai range yang paling baik. C yang di dapatkan yaitu 𝐶 = 512 . Hasil dari confusion matrix adalah seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Confusion matrix SVM Grid Search kernel linier Aktual Prediksi Hipertensi Normal Hipertensi 40 5 Normal 7 50
Berdasarkan Tabel 4. dapat diketahui bahwa pasien yang menderita hipertensi diprediksi hipertensi berjumlah 40 orang, pasien normal diprediksi normal berjumlah 50 orang, pasien hipertensi  di  prediksi  normal  berjumlah 5  orang  dan  pasien  normal  di  prediksi  hipertensi berjumlah 7 orang. Hasil perhitungan nilai akurasi dan nilai AUC dari tabel confusion matrix dari SVM Grid Search dengan kernel linier seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Confusion Matrix SVM Grid Search dengan kernel linier
Ukuran Performa Klasifikasi Nilai (%) Akurasi 88,24 AUC 88,30
Berdasarkan  Tabel  5.  akurasi  yang  diperoleh  adalah  88,24%,  artinya  dengan menggunakan  parameter C=512 model  SVM Grid  Search dengan  kernel  linier  dapat mengklasifikasikan  88,24%  pengamatan dengan  benar.  Nilai  AUC  yang  diperoleh  adalah 89,42%  artinya  bahwa  model  SVM  dengan  kernel  linier  dapat  mengklasifikasikan  data dengan sangat baik. Klasifikasi SVM dengan kernel RBF dilakukan menggunakan parameter terbaik  yang  diperoleh  dari  nilai range yang  paling  baik  hasil  pencarian tuning hyperparameter menggunakan grid search . 𝐶 dan 𝛾 yang di dapatkan yaitu 𝐶 = 0,5⁡ dan 𝛾 = 1 . Hasil dari confusion matrix seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Confusion matrix SVM Grid Search kernel RBF
Aktual Prediksi Hipertensi Normal Hipertensi 41 4 Normal 7 50
Berdasarkan  Tabel  6.  didapatkan  hasil  bahwa  pasien  yang  menderita  hipertensi diprediksi  hipertensi  berjumlah  41  orang,  pasien  normal  diprediksi  normal  berjumlah  50 orang, pasien hipertensi di prediksi normal berjumlah 4 orang dan pasien normal di prediksi hipertensi berjumlah 7 orang. Hasil perhitungan nilai akurasi dan AUC dari tabel confusion matrix SVM dengan kernel RBF seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Confusion Matrix SVM Grid Search dengan kernel RBF
Ukuran Performa Nilai
Klasifikasi (%) Akurasi 89,22 AUC 89,42
Berdasarkan  Tabel  7.  akurasi  yang  diperoleh  adalah  89,22%,  artinya  dengan menggunakan  parameter 𝐶 = 0,5 dan 𝛾 = 1 model  SVM  kernel  RBF  dapat mengklasifikasikan  89,22%  pemangatan  dengan  benar.  Nilai  AUC  sebesar  89,42%  dapat menunjukkan  bahwa,  model  SVM  kernel  RBF  dapat  mengklasifikasikan  data  hipertensi dengan sangat baik. Selanjutnya dilakukan proses pencarian parameter menggunakan GA. Range parameter  yang  digunakan  pada  proses  GA  kernel  linier  adalah range parameter terbaik  yang  dihasilkan  pada tuning  hyperparameter menggunakan grid  search .  Hasil  10 kali percobaan menggunakan GA kernel linier seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil 10 percobaan dengan SVM GA kernel linier
Percobaan ke- Parameter C Akurasi (%) 1 919,3715 89,71 2 1131,1234 89,46 3 990,7888 89,46 4 1033,5954 89,46 5 848,7002 89,71 6 846,2192 89,71 7 968,6003 89,71 8 1676,9884 89,46 9 1042,8135 89,46 10 879.7409 89,46
Berdasarkan Tabel 8. didapatkan hasil bahwa dari 10 percobaan yang dilakukan pada data dengan  GA,  akurasi  tertinggi  adalah  89,71%.  Dari  percobaan  tersebut,  maka  didapatkan parameter C memiliki empat nilai parameter yang sama karena memiliki akurasi  tertinggi yang  sama  yaitu  919,3715;  848,7002;  846,2192;  dan  968,6003.  Selanjutnya  dilakukan pembentukan model SVM GA kernel linier dengan salah satu nilai C karena tidak ada satu nilai parameter C yang paling baik, dan C yang digunakan adalah 846,2192.
Range parameter  yang  digunakan  pada  proses  GA  kernel  RBF  adalah range parameter terbaik yang dihasilkan pada tuning hyperparameter menggunakan grid search. Hasil 10 kali percobaan menggunakan GA kernel RBF seperti pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil akurasi dengan SVM GA kernel RBF
Percobaan ke- Parameter Akurasi (%) 𝑪 𝜸 1 4,446401 4,971193 89,46 2 5,067163 5,288036 89,46 3 4,227403 4,480895 89,71 4 4,490806 4,020896 89,46 5 4,756970 5,102139 89,71 6 3.854353 3,940951 89,71 7 5,009153 4,464202 89,71 8 4,070082 4,817321 89,71 9 4,512878 3,393532 89,71 10 4,393968 6,772513 89,71
Berdasarkan Tabel 9. dapat diketahui bahwa dari 10 percobaan yang dilakukan pada data training ,  akurasi  tertinggi  89,71%.  Dari  percobaan  tersebut,  parameter  optimal  tidak
didapatkan  karena  tidak  ada  satu  kombinasi 𝐶⁡𝑑𝑎𝑛⁡𝛾 yang  memiliki  akurasi  paling  baik. Klasifikasi  SVM  GA  kernel  linier  dilakukan  menggunakan  salah  satu  parameter  yang diperoleh  dari  pencarian  parameter  menggunakan  GA.  C  yang  di  dapatkan  yaitu 𝐶 = 846,2192 . Hasil dari confusion matrix seperti pada Tabel 10.
Tabel 10. Confusion Matrix SVM dengan kernel linier Aktual Prediksi Hipertensi Normal Hipertensi 40 5 Normal 7 50
Berdasarkan  Tabel  10.  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa  pasien  yang  menderita hipertensi  diprediksi  hipertensi  berjumlah  40  orang,  pasien  normal  diprediksi  normal berjumlah  50  orang,  pasien  hipertensi  di  prediksi  normal  berjumlah  5  orang  dan  pasien normal di prediksi hipertensi berjumlah 7 orang.  Hasil perhitungan nilai akurasi dan nilai AUC dari tabel confusion matrix dari SVM GA dengan kernel linier seperti pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Perhitungan Confusion Matrix SVM dengan kernel linier Ukuran Performa Klasifikasi Nilai (%) Akurasi 88,24 AUC 88,30
Berdasarkan  Tabel  11.  akurasi  yang  diperleh  adalah  88,24%,  artinya  dengan menggunakan  parameter C= 846,2192 model  SVM  GA  dengan  kernel  linier  dapat mengklasifikasikan  88,24%  pemangatan dengan  benar.  Nilai  AUC  yang  diperoleh  adalah 88,30%  artinya  bahwa  model  SVM  dengan  kernel  linier  dapat  mengklasifikasikan  data dengan sangat baik.
Klasifikasi SVM GA RBF dilakukan menggunakan salah satu nilai parameter yang diperoleh  dari  pencarian  parameter  menggunakan  GA. C yang  digunakan  yaitu 𝐶 = 4,393968 dan 𝛾 =⁡ 6,77251. Hasil dari confusion matrix seperti pada Tabel 12.
Tabel 12. Confusion Matrix SVM GA kernel RBF
Aktual Prediksi Hipertensi Normal Hipertensi 40 5 Normal 7 50
Berdasarkan  Tabel  12.  didapatkan  hasil  bahwa  pasien  yang  menderita  hipertensi diprediksi  hipertensi  berjumlah  40  orang,  pasien  normal  diprediksi  normal  berjumlah  50 orang, pasien hipertensi di prediksi normal berjumlah 5 orang dan pasien normal di prediksi hipertensi berjumlah 7 orang. Hasil perhitungan nilai akurasi dan AUC dari tabel confusion matrix dari SVM GA dengan kernel RBF seperti pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Perhitungan Confusion Matrix SVM GA dengan kernel RBF
Ukuran Performa Klasifikasi Nilai (%) Akurasi 88,24 AUC 88,30
Berdasarkan  Tabel  13.  akurasi  yang  diperleh  adalah  88,24%,  artinya  dengan menggunakan parameter 𝐶 = 4,393968⁡⁡ dan 𝛾 = 6,77251 model SVM kernel RBF dapat mengklasifikasikan  88,24%  pemangatan  dengan  benar.  Nilai  AUC  sebesar  88,30%  dapat menunjukkan  bahwa,  model  SVM  kernel  RBF  dapat  mengklasifikasikan  data  hipertensi dengan sangat baik. Selanjutnya akan dibandingkan nilai akurasi dan nilai AUC dari kedua metode  tersebut.  Hasil  dari  perbandingan  nilai  akurasi  dan  nilai  AUC  dari  kedua  metode menggunakan kernel linier dan RBF adalah sebagai berikut.
Tabel 14. Perbandingan hasil klasifikasi SVM Grid Search dan SVM GA
Confusion matrix Metode SVM SVM GA Linier RBF Linier RBF Akurasi 88,24 89,22 88,24 88,24 AUC 88,30 89,42 88,30 88,30
Berdasarkan Tabel 14. didapatkan hasil bahwa akurasi terbaik terbaik dihasilkan oleh SVM  kernel  RBF  dengan  nilai akurasi  sebesar  89,22%  dan  berdasarkan Tabel  14.  model SVM kernel RBF memiliki nilai AUC yang paling tinggi yang artinya model tersebut adalah model yang paling baik dalam mengklasifikasikan data hipertensi.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi  pada  keempat  model  memiliki  hasil  yang  baik.  Keempat  model  dapat mengklasifikasikan penyakit hipertensi dengan  sangat baik. Berdasarkan keempat metode tersebut hasil terbaik dalam mengklasifikasikan penyakit hipertensi adalah SVM grid search menggunakan kernel RBF, karena nilai akurasi yang diperoleh memiliki hasil yang paling tinggi  yaitu 89,22%. Nilai  AUC  yang dihasilkan metode SVM grid search menggunakan kernel  RBF  juga  menunjukkan  hasil  yang  paling  baik  yaitu  89,42,  yang  artinyya  metode tersebut paling baik dalam mengklasifikasikan penyakit hipertensi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abe,  S.,  2005. Support  Vector  Machines  for  Pattern  Classification. Verlag  London: Springer.
Agrawal, T., 2021. Hyperparameter Optimization in Machine Learning. India: Apress. Aulia, T. M. P.,  Arifin, N.  dan Mayasari, R., 2021. Perbandingan Kernel Support Vector Machine (SVM) dalam Penerapan Analisis Sentimen Vaksinasi Covid-19 . SINTECH, 4(2), pp. 139-145.
Cristianini, N. dan Shawe-Taylor, J., 2000. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods. United Kingdom: Cambridge University Pers. Darmawan,  A.,  2015. Penerapan  Model  Support  Vector  Machine  Text  Mining  Pada Komentar  Review  Smartphone  Android  vs  Blackberry  dengan  Teknik  Optimasi Genetic Algorithm . Factor Exacta , VIII(2), pp. 100-115. Gorunescu,  F.,  2011. Data  Mining  Concepts,  Models  and  Techniques. Verlag  Berlin Heidelberg: Springer.
Han,  J.,  Kamber,  M.  dan  Pei,  J.,  2012. Data  Mining  Concepts  and  Techniques .  USA: Elsevier.
Haryanto, Y. & Hidayatullah, R. S., 2016. Komparasi Penerapan Algoritma Support Vector Machine dan SVM Optimasi Genetic Algorithms dalam Penentuan Penerimaan Dana
KJP pada SD Negeri 02 Meruya Utara Jakarta Barat. Semarang, Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNIK).
Ilyas,
S., 2016. Tekanan Darah Tinggi (Hipertensi).
Available  at:  http://p2ptm.kemkes.go.id/uploads/2016/10/Tekanan-Darah-Tinggi- Hipertensi.pdf [Diakses 11 Januari 2022].
Meilina,  P.,  2015. Penerapan  Data  Mining  dengan  metode  Klasifikasi  Menggunakan Decison Tree dan Regresi . Jurnal Teknologi, 7(1), pp. 12-20.
Nugroho,  P.  S.  dan  Fahrurodzi,  D.  S.,  2018.  Faktor  Obesitas  dan  Kolestrol  Terhadap Hipertensi di Indonesia (Indonesian Family Life Survey V). Ghidza : Jurnal Gizi dan Kesehatan, 2(2), pp. 44-48. Nuraini, B., 2015. Risk Factors of Hypertension . J Majority, IV(5), pp. 10-19.
Purnama, D. I., 2020. Peramalan Jumlah Penumpang Datang Melalui Transportasi Udara di Sulawesi Tengah Menggunakan Support Vector (SVR) . Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan, 17(1), pp. 109-117. Santosa,  B.,  2007. Data  Mining:  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keputusan  Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Setyohadi,  D.  B.,  Kristiawan,  F.  A.  &  Ernawati,  2017. Perbaikan  Performasi  Klasifikasi dengan Preprocessing Iterative Partitioning Filter Algorithm . TELEMATIKA, 14(1), pp. 12-20.
Sivanandam,  S.  dan  Deepa,  S.,  2008. Introduction  to  Genetic  Algorithms. Verlag  Berlin Heidelberg: Springer.
Soenarta,  A.  A. et  al .,  2015. Pedoman  Tatalaksana  Hipertensi  Pada  Penyakit Kardiovaskular. Jakarta: Perki. Syarif, I., Prugel-Bennett, A. dan Wills, G., 2016. SVM Parameter Optimization Using Grid Search  and  Genetic  Algorithm  to  Improve  Classification  Performance . TELKOMNIKA, 14(4), pp. 1502-1509. Windarto & Wijaya, B. S., 2012. Aplikasi Penyusunan Jadwal dengan Algoritma Genetik pada Sekolah Menengah Kejuruan Budi Mulia Tangerang. Jakarta, Prosiding Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu.
Yanaeng, S., Saelee, S. dan Samai, W., 2014. Automatic Medical Case Study Essay Scoring by  Support  Vector  Machine  and  Genetic  Algorithms. International  Journal  of Information and Education Technology, IV(2), pp. 132-137.