Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penyebab Kematian

## Menggunakan Algoritma Support Vector Machine
Nengah Widya Utami, Ni Nyoman Saptiari STMIK Primakara, Indonesia 1,2
Email corresponding author: widya@primakara.ac.id

## ABSTRAK
Kematian adalah hal yang paling memberikan perasaan cemas terutama bagi setiap manusia.  Adanya  suatu  bencana  merupakan  suatu  penyebab  terjadinya  kematian dimana bencana dapat  diklasifikasikan yaitu bencana alam, bencana non alam dan penyakit, dan bencana sosial. Penelitian ini bertujuan untuk membantu mengetahui bencana  apakah  yang  paling  berdampak  pada  menurunnya  jumlah  penduduk Indonesia, dengan mengetahui ini akan memberikan persiapan dini dalam antisipasi bencana  diindonesia.  Metode  SVM  ( Support  Vector  Machine )  digunakan  pada penelitian  ini  untuk  analisis  data  mining  dalam  klasifikasi  penyebab  kematian  di Indonesia.  Hasil  dari  analisa  yang  telah  diteliti  menggunakan  pendekatan  SVM ( Support  Vector  Machine )  menggunakan  data  sampling  sebanyak  81%  dan  sample pengganti sebanyak 20 instances dengan perulangan sebanyak 100 kali jadi hasil dari penelitian ini yaitu penyebab yang paling tinggi dikarenakan terjadinya bencana non alam dan penyakit yang mencapai hingga 0,9 persen.
Kata Kunci : Data Mining, Support Vector Machine, Klasifikasi

## PENDAHULUAN
Suatu  negara  pasti  akan  memperhitungkan  jumlah  penduduknya  dimana  untuk menstabilkan antara luas wilayah dan jumlah penduduk. Perhitungan Negara yang diambil adalah angka kelahiran dan angka kematian. Kematian atau mortalitas adalah hal pasti akan dialami oleh semua makhluk hidup. Setiap kematian juga memberi efek yang  berbeda-beda  pada  setiap  individu  [1].  Adanya  perbedaan  kecemasan  secara umum  dengan  kecemasan  dengan  kematian.  Dimana  kecemasan  kepada  sebuah kematian  adalah  kondisi  individu  yang  tidak  menyenangkan  dengan  adanya  rasa gelisah, sulit tidur, was-was, dan tidak nyaman akibat hal yang belum terjadi yaitu terlepasnya jiwa dari raga [2]. Adanya kematian alami yang bisa diantisipasi bencana non  alam  seperti  AIDS,  ANTRAKS,  Avian  Influenza  dan  penyakit  berat  lainnya. Untuuk kematian yang tidak dapat di antisipasi adalah sebuah bencana alam seperti angin puting beliung, angina topan, angin siklon dan bencana alam yang tidak dapat diketahui sebelumnya.
SVM singkatan dari Support Vector Machine memiliki prinsip dasar klasifikasi linier yang dapat dipisahkan, tapi SVM juga dikembangkan agar dapat bekerja pada
maslah  problem  non-linier  [3].  Pada  awalnya  SVM  dikembangan  untuk  masalah klasifikasi  antara  dua  kelas  [4].  Bisa  dikatakan  ada  beberapa  keuntungan  SVM menutut  jurnal  [5],  yaitu:  a.  Ruang  Input  Dimensi  Tinggi  klasifikasi  teks  harus memiliki banyak fitur kemungkinan jumlah fitur lebih dari 1000, b) Ruang Dokumen Vektor, meskipun representasi dimensi tinggi, pada beberapa dokumen vector hanya mengandung  beberapa  elemen  non-zero.  Selain  itu  masalah  kategorisasi  teks  yaitu linier terpisah.
Metode  SVM  ( Support  Vector  Machine )  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk analisis  data  mining  dalam  klasifikasi  penyebab  kematian  di  Indonesia.  Pada penelitian  sebelumnya  menunjukkan  dimana  SVM  dapat  digunakan  dalam pengelompokan  data  berdasarkan  atribut  tertentu  [6].  Dalam  penelitian  ini  SVM digunakan  untuk  pengelompokan  penyebab  kematian  di  Indonesia  berdasarkan bencana  yang  terjadi  untuk  menentukan  bencana  yang  paling  berdampak  atas tingginya  kematian  di  indonesia.  Berdasarkan  permasalahan  diatas,  peneliti  ingin melakukan  klasifikasi  penyebab  kematiaan  berdasarkan  bencana  yang  terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk membantu mengetahui bencana apakah yang paling berdampak pada menurunnya jumlah penduduk Indonesia, dengan mengetahui ini akan memberikan persiapan dini dalam antisipasi bencana di Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  penelitian  ini  digunakan  untuk  memberi  tujuan  atau  arah  pada setiap tahap yang akan dilakukan yang meliputi:
1) Persiapan
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  terhadap  msalah  yang  ditemukan, tinjauan pustaka, dan pengungkapan tujuan dari penelitian
2) Pengupulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data,  implementasi  algoritma  SVM, dan pengujian.
a. Meneliti Data
Data  penyebab  kematian  diambil  dari  halaman  web  kaggle.com  untuk sumber dari data set adalah pusdatin.kemenkes.go.id.
b. Membersihkan Data
Terdapat data yang kurang jelas dimana dilakukan pengurangan. Dalam penelitian  ini,  dari  akumulasi  990  jumlah  data  yang  ada.  Peneliti mengambil 200 data dari tahun 2000 sampai 2019 setelah itu dilakukan pembersihan dan mendapatkan data sebanyak 163 data yang digunakan.
3) Implementatasi SVM
Data yang didapat dari tahap diatas akan diimplementasikan ke dalam tools data mining yaitu  menggunakan orange data mining .  Dalam  implementasi dilakukan  langkah-langkah  pengimputan  data  kedalam tools dan  hasil nantinya  akan  memperlihatkan  klasifikasi  dari  tipe  bencana  yang
menyebabkan kematian di Indonesia. Berikut adalah tahapan yang dilakukan dalam implementasi algoritma SVM.

## Gambar 1. Tahapan Implementasi Algoritma SVM

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Support Vector Machine
Data yang digunakan adalah 163 data dimana data ini adalah data penyebab kematian di Indonesia yang dikelompokkan 3 penyebab yaitu:
1) Bencana Alam (angin puting beliung, angin topan, angin siklon)
2) Bencana Non Alam dan Penyakit(AIDS, ANTRAKS, Avian Influensa)
3) Bencana Sosial (Aksi terror dan Sabotase)
Dibawah ini adalah impelemtasi tool data mining yaitu orange. Pada gambar dibawah dijelaskan peneliti menggunakan data sampling sebanyak 81% data, untuk sample  pengganti  sebanyak  20 instances. Untuk number  subset digunakan  10  dan unused subset 1.
Gambar 2. Data sampler
Parameter uji coba yang digunakan pada penelitian ini adalah Cost (C) = 1, Regression Loss  Epsilon  ( Ƹ )  =  0,10. Kernel yang  digunakan  yaitu sigmoid. Jumlah  perulangan dilakukan sebanyak 100 kali.
Gambar 3. Parameter SVM

## Hasil Clustering
Hasil Clustering menggunakan pendekatan SVM .Pengujian dilakukan menggunakan  data  sampling  sebanyak  81%  dan  sample  pengganti  sebanyak  20 instances dengan perulangan sebanyak 100 kali. Gambar dibawah ini adalah prediksi menggunakan pendekatan SVM.
Gambar 4. Prediksi SVM
Untuk hasil dari klasifikasi penyebab bencana di Indonesia diakibatkan oleh bencana alam yang hasil presentasi nya hanya 0 sampai 0,8.
Gambar 5. Klasifikasi penyebab kematian di indonesia Karena bencana alam
Untuk hasil klasifikasi penyebab bencana di Indonesia karena adanya bencana non alam dan penyakit mencapai hasil paling tinggi yaitu 0 sampai 0,9.
Gambar 6. Klasifikasi penyebab bencana kematian di Indonesia karena bencana non alam dan penyakit
Untuk klasifikasi penyebab kematian di Indonesia dikarenakan bencana sosial hasil presentasi hanya pada titik 0 saja.

## Gambar 7. Klasifikasi penyebab kematian di Indonesia karena bencana social

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  data  awal dimiliki 990 dan dianalisa data hanya 200 mendapatkan data bersih sebanyak 163 dari data didapat adanya bencana alam, bencana non alam, dan bencana social yang dapat menyebabkan  kematian  di  Indonesia.  Data  165  ini  di  analisa  untuk  mengetahui bencana  apa  yang  paling  berpengaruh  terhadap  penyebab  tingkat  terjadinya kematian di Indonesia. Hasil dari analisa yang telah diteliti menggunakan pendekatan SVM  (Support  Vector  Machine)  menggunakan  data  sampling  sebanyak  81%  dan sample pengganti sebanyak 20 instances dengan perulangan sebanyak 100 kali jadi hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  penyebab  yang  paling  tinggi  dikarenakan  terjadinya bencana non alam dan penyakit yang mencapai hingga 0,9 persen.

## DAFTAR PUSTAKA
Y. D. Astuti, “Kematian Akibat Bencana dan Pengaruhnya Pada Kondisi Psikologis,”
J.  Ilmu-Ilmu  Sos. ,  vol.  30,  no.  66,  pp.  363 – 376,  2007,  [Online].  Available: https://journal.uii.ac.id/Unisia/article/view/2680/2459.
E.  Widianti,  “Tingkat  Kecemasan  terhadap  Kematian  pada  ODHA,” J.  Keperawatan Soedirman , vol. 12, no. 3, p. 199, 2018, doi: 10.20884/1.jks.2017.12.3.758.
D.  Alita,  Y.  Fernando,  and  H.  Sulistiani,  “Implementasi  Algoritma  Multiclass  SVM Pada Opini Publik Berbahasa Indonesia Di Twitter,” J. TEKNOKOMPAK , vol. 14, no. 2, p. 86, 2020, [Online].
Available:
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/ teknokompak/article/view/792.
P. A. Octaviani, Yuciana Wilandari, and D. Ispriyanti, “Penerapan Metode Klasifikasi Support  Vector  Machine  (SVM)  pada  Data  Akreditasi  Sekolah  Dasar  (SD)  di Kabupaten  Magelang,” J.  Gaussian ,  vol.  3,  no.  8,  pp.  811 – 820,  2014,  [Online].
Available:
http://download.portalgaruda.org/article.php?article=286497&val=4706&title= PENERAPAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA  DATA  AKREDITASI  SEKOLAH  DASAR  (SD)  DI  KABUPATEN MAGELANG.
E.  Indrayuni,  “Analisa  Sentimen  Review  Hotel  Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Evolusi Vol. 4 Nomor 2 - 2016 , vol. 4, no. 2, pp. 20 – 27, 2016.
A.  Handayanto,  K.  Latifa,  N.  D.  Saputro,  and  R.  R.  Waliansyah,  “Analisis  dan Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dalam  Data  Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 71, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.4378.