## Komparasi Algoritma Decision Tree, Random Forest dan SVM untuk Prognosis COVID-19

## Agung Wibowo1, Indarti2, Dewi Laraswati3
1,2,3 Sistem Informasi
1,2,3 Universitas Bina Sarana Informatika e-mail: 1 agung.awo@bsi.ac.id, 2 indarti.ini@bsi.ac.id , 3 dewi.dwl@bsi.ac.id Diterima 19-10-2023 Direvisi 18-05-2024 Disetujui 22-07-2024
Abstrak - Virus corona merupakan virus yang dapat menginfeksi manusia sehingga menyebabkan infeksi saluran pernafasan  parah  seperti Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS)  dan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS).  Virus  corona  baru,  SARSCoV-2,  adalah  virus  yang  menyerang  sistem  pernapasan  dan  menyebabkan gejala parah seperti batuk, bersin, dan ruam. Ini dapat menyerang siapa saja, termasuk anak-anak, orang dewasa, orang tua, anak-anak, dan orang dewasa. Pada tahun 2020, virus corona berubah menjadi berbagai varian, antara lain Alpha,  Beta,  Gamma,  Delta,  Lambda ,  dan Kappa .  Varian-varian  tersebut  memberikan  dampak  signifikan terhadap  kesehatan  masyarakat,  khususnya  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  gelaja Covid-19  dengan  cara  mengkomparasi  dan  mengklasifikasi  gejala  Covid-19  menggunakan  algoritma pembelajaran  mesin,  khususnya decision  tree,  random  forest ,  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa decision  tree memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan random forest dan SVM, dengan skor F1 yang lebih tinggi mendekati 1,0 yaitu 0,97. Penelitian ini juga menemukan bahwa Algoritma decision tree memiliki nilai confusion matrix lebih baik dibandingkan dua algoritma lainnya. Kata Kunci: Covid-19, Decision Tree, Klasifikasi
Abstract – The Corona virus is a virus that can infect humans, causing severe respiratory tract infections such as Middle  East  Respiratory  Syndrome  (MERS)  and  Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  (SARS).  The  new coronavirus,  SARSCoV-2,  is  a  virus  that  attacks  the  respiratory  system  and  causes  severe  symptoms  such  as coughing,  sneezing,  and  rashes.  It  can  affect  anyone,  including  children,  adults,  and  the  elderly.  In  2020,  the Corona virus changed into various variants, including Alpha, Beta, Gamma, Delta, Lambda, and Kappa. These variants have a significant impact on public health, especially in Indonesia. This research aims to identify COVID- 19 symptoms by comparing and classifying them using machine learning algorithms, specifically decision trees, random forests, and support vector machines (SVM). The research results show that the decision tree has a higher level  of  accuracy  than  random  forest  and  SVM,  with  a  higher  F1  score  approaching  1.0,  namely  0.97.  This research  also  found  that  the  decision  tree  algorithm  has  a  better  confusion  matrix  value  than  the  other  two algorithms.
Keywords: COVID-19, Decision Tree, Classification

## PENDAHULUAN
Coronavirus merupakan suatu kelompok virus yang  dapat  menyerang  pada  hewan  atau  manusia. Beberapa diantaranya jenis virus ini dapat menyebabkan  infeksi  saluran  pernafasan  pada manusia  mulai  dari  batuk  pilek  hingga  yang  lebih serius  seperti Middle  East  Respiratory  Syndrome (MERS)  dan Severe  Acute  Respiratory  Syndrome (SARS). Coronavirus jenis  baru  yang  ditemukan menyebabkan  penyakit  COVID-19  (World  Health Organization,  n.d.).  Virus  corona  atau severe  acute respiratory  syndrome  coronavirus  2 (SARSCoV-2)
adalah  virus  yang  menyerang  sistem  pernapasan. Penyakit  karena  infeksi  virus  ini  disebut  Covid  19. Virus  corona  bisa  menyebabkan  gangguan  ringan pada  sistem  pernapasan,  infeksi  paru-  paru  yang berat,  hingga  kematian. Severe  acute  respiratory syndrome corona virus 2 (SARS- CoV-2) yang lebih dikenal  dengan nama virus corona adalah jenis baru dari corona virus yang menular ke manusia. Virus ini bisa  menyerang  siapa  saja,  baik  bayi,  anak-anak, orang  dewasa,  lansia,  ibu  hamil,  maupun  ibu menyusui (Kemenkes, 2020).
Corona virus adalah kumpulan virus yang bisa menginfeksi  sistem  pernapasan  (Kemenkes,  2020).
Pada  akhir  tahun  2020, corona  virus bermutasi menjadi  berbagai  macam  jenis  varian  diantaranya varian Alfa,  Beta,  Gamma,  Delta,  Lambda dan Kappa . Virus varian ini menyebar keseluruh belahan dunia  termasuk  di  Indonesia  (Adrian,  n.d.). Kemunculan  beragam  varian  Covid-19  ini  terjadi diantaranya  karena  adanya  respon  yang  diberikan oleh virus terhadap perubahan lingkungan yang ada. Dengan  adanya  mutasi  virus  maka  menyebabkan timbulnya varian baru dari covid -19. Dari banyaknya varian  yang  muncul,  beberapa  varian  memiliki tingkatan kategori masing-masing diantaranya varian dalam  kategori  menjadi  perhatian  utama  ( variant  of concern ) dimana tingkat penularan dan dampak yang dihasilkan dalam masyarakat cukup signifikan karena tingkat penularannya dan dampaknya cukup signifikan. Ada juga kategori variant of interest , yaitu varian  covid-19  yang  diperkirakan  bisa  berdampak pada masyarakat. Dan kategori lainnya yaitu variant under monitoring, yaitu varian covid-19 yang belum diketahui  bagaimana  penyebaran  dan  dampaknya bagi manusia (Alya Eka Putri, n.d.).
Dalam  proses  pengklasifikasian  terdapat beberapa  algoritma  yang  umum  digunakan,  yaitu algoritma decision tree, algoritma random forest dan algoritma support  vector  machine (SVM).  Setiap metode  memiliki  hasil  dan  cara  pemprosesan  data yang berbeda-beda. Oleh karena itu, diperlukan suatu algoritma yang tepat untuk pengklasifikasian Covid- 19. Metode klasifikasi tersebut merupakan algoritma berbasis  machine  learning.  Sedangkan  tujuan  dari penelitian ini yaitu untuk membandingkan algoritma decision tree, algoritma random forest dan algoritma support  vector  machine (SVM),  sehingga  dapat diketahui  algoritma  yang  terbaik  untuk  klasifikasi Covid-19.

## METODE PENELITIAN
Paper  ini  menggunakan  data  sekunder  yang diambil dari https://www.kaggle.com/datasets/maulanazhahran/d ataset-covid dengan dimensi 21 kolom dan 5434 baris tipe  isi  data  bernilai  ordinal  ( Yes,  No ),  dengan variabel  COVID-19 sebagai class -nya. Sebaran data dapat  dilihat  pada  pada  Tabel  1.  Sebaran Dataset Klasifikasi COVID-19.
Tabel 1. Sebaran Dataset Klasifikasi COVID-19
count unique top freq Breathing Problem 5434 2 Yes 3620 Fever 5434 2 Yes 4273 Dry Cough 5434 2 Yes 4307 Sore throat 5434 2 Yes 3953 Breathing Problem 5434 2 Yes 3620
Fever 5434 2 Yes 4273 Dry Cough 5434 2 Yes 4307 Running Nose 5434 2 Yes 2952 Asthma 5434 2 No 2920 Chronic Lung Disease 5434 2 No 2869 Headache 5434 2 Yes 2736 Heart Disease 5434 2 No 2911 Diabetes 5434 2 No 2846 Hyper Tension 5434 2 No 2771 Fatigue 5434 2 Yes 2821 Gastrointestinal 5434 2 No 2883 Abroad travel 5434 2 No 2983 Contact with COVID Patient 5434 2 Yes 2726 Attended Large Gathering 5434 2 No 2924 Visited Public Exposed Places 5434 2 Yes 2820 Family working in Public Exposed Places 5434 2 No 3172 Wearing Masks 5434 1 No 5434 Sanitization from Market 5434 1 No 5434 COVID-19 5434 2 Yes 4383 Sumber: diolah oleh peneliti (2023)
dan paper ini mengikuti alur penelitian pada gambar 1. Alur penelitian berikut:
Sumber: diolah oleh peneliti (2023)
Gambar 1. Alur penelitian
Pada  tahap Data  Preparation ,  kami  menghapus variabel  yang  tidak  digunakan  dan encode data. Proses encode data  ini  lakukan  agar  dataset  mudah diproses  secara  matematis  dan  statistika  sehingga hasil nya pun reliable . Pada tahap ini variabel data
COVID-19 Dataset Data Preparation Classification Algorithm Comparation results
yang  dihapus  adalah  ‘ Wearing  Masks ’  dan ‘ Sanitization from Market ’.  Tahap selanjutnya kami melakukan uji Classification Algorithm , sebelumnya dataset  dibagi  menjadi  data training sejumlah  3622 baris record dan  data  testing  sejumlah  1812  baris record. Kami mengujikan dataset menggunakan tiga algoritma  klasifikasi  populer  menurut  peneliti sebelumnya  yaitu:  " Random  Forests "  (Breiman, 2001)  ,  " Support  Vector  Machines ”  (Cortes  & Vapnik,  1995)  ,  dan  " Decision  Trees ”  (Kotz  & Johnson,  1992).  Ketiga  algoritma  tersebut  dapat dilihat  hasil  komparasi  akurasinya  sehingga  dapat dipilih  algoritma  terbaik  untuk  mengklasifikasi. Berikut  ini  penjelasan  singkat  dari  tiga  algoritma yang kami gunakan dalam penelitian ini.
1. Decision Tree
Decision  Tree adalah  salah  satu  cara pemprosesan  data  untuk  memprediksi  masa  depan dengan  cara  membangun  klasifikasi  atau  regresi model dalam bentuk struktur pohon, lihat gambar 2. Hasil  dari  pemprosesan  menggunakan decision  tree yaitu berupa pohon dengan node keputusan dan node daun.  Salah  satu  alasan  menggunakan  metode decision  tree yaitu  metode  ini  dapat  mengeliminasi perhitungan  atau  data-data  yang  tidak  diperlukan. Karena  sampel  yang  ada  biasanya  hanya  diuji berdasarkan kriteria atau kelas tertentu. Namun pada metode  ini  ada  kalanya  pohon  keputusan  yang dihasilkan memungkinkan terjadinya tumpang tindih, terutama  jika  kelas  dan  kriteria  yang  digunakan sangat sering dapat meningkatkan waktu pengambilan  keputusan  sesuai  dengan  kapasitas memori yang diperlukan (Ramadhan, n.d.).
Sumber (Supriyadi et al., 2020) Gambar 2. Struktur Decision Tree
2. Random Forest
Random  forest merupakan  suatu  algoritma dalam melakukan klasifikasi yang termasuk ensamble  learning (Fadillah  et  al.,  2022).  Pada algoritma ini terdapat k pohon dengan vektor random yang independent dengan  vektor-vektor random sebelumnya,  tetapi  memiliki  distribusi  yang  identik (Breiman, 2001). juga menyatakan bahwa metode ini memanfaatkan  algoritma decision  tree dalam melakukan  klasifikasi.  Kemudian  dibentuk  sebuah
model  dengan  menerapkan  metode bootstrap aggregating ketika  membentuk  sebuah  sampel training  set ,  dan  setiap  tree  yang  dibentuk menggunakan metode yang sama untuk membangun CART ( Classification and Regression Tree ). Berikut adalah  proses  dari  algoritma random  forest yang terlihat pada gamabr 3.
Sumber :(Fadillah et al., 2022) Gambar 3. Proses Algoritma Random Forest
3. SVM ( Support Vector Machine ) SVM  ( Support  Vector  Machine )  adalah metode  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk klasifikasi  dan  regresi.  SVM  mencari hyperplane terbaik  yang  memisahkan  dua  kelas  data  dengan margin  terbesar. Hyperplane ini  ditemukan  dengan memaksimalkan  jarak  antara hyperplane dan  titik- titik terdekat dari kedua kelas data. SVM juga dapat digunakan  untuk  regresi,  yaitu  memprediksi  nilai numerik  berdasarkan  fitur-fitur  yang  diberikan (Khikmanto Supribadi, 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan bahasa
pemrograman  python  3.9.13.  Pada  tahap  pertama, proses data preparation , dataset dianalisa dengan cara memeriksa data yang kosong, variasi isi data, tipe isi data, menghapus variabel  yang tidak digunakan dan encode data.  Sebaran  data  dari dataset ini  dapat dilihat pada gambar 4. Sebaran data dataset COVID- 19

## Sumber: diolah oleh peneliti
Gambar 3. Sebaran data dataset COVID-19
Hasil pengujian akurasi  dari  ketiga algoritma pada  saat traning menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi nya  sama  yaitu  98%,  tetapi  ketika  model  hasil training dilakukan testing ,  nilai  akurasi  algoritma decision  tree lebih  baik  dari  dua  algoritma  lainnya. Nilai akurasi dari setiap algoritma yang dikomparasi dapat dilihat pada tabel 2. Nilai Komparasi Akurasi.
Tabel 2. Nilai Komparasi Akurasi Decision Tree Random Forest SVM Train ing 0.984538928 7686361 0.984538928 7686361 0.984538928 7686361 Testi ng 0.97 9028697 5717439 0.976269315 6732892 0.976269315 6732892

## Sumber: diolah oleh peneliti
Peningkatan  akurasi  klasifikasi  data  dapat dilihat  berdasarkan  nilai  dari confusion  matrix, Confusion  Matrix adalah  tabel  dengan  kombinasi nilai  prediksi  dan  nilai  aktual,  representasi  hasil proses  klasifikasi  nilai True  Positif,  True  Negatif, False  Positif ,  dan False  Negatif. Ilustrasi  dari confusion  matrix dapat  dilihat  pada  gambar  4. Confusion Matrix.
Sumber: diolah oleh peneliti Gambar 4. Confusion Matrix
Berdasarkan  nilai confusion  matrix dari  ketiga algoritma  yang  dikomparasi  dalam  paper  ini  (lihat tabel  3. Hasil  Komparasi Confusion  Matrix ), menunjukkan bahwa algoritma decision tree memiliki nilai False  Positif lebih  rendah  dibandingkan  kedua algoritma  lainnya.  Nilai False  Positif dari  algoritma decision  tree memiliki  selisih  3  nilai  dibandingkan dengan random  forest dan  selish  8  nilai  lebih  baik dibandingkan  dengan  SVM  yang  artinya  kesalahan mengklasifikasi nilai yang seharusnya masuk kedalam kelompok benar menggunakan algoritm decision tree lebih kecil dibandingkan algoritma lainnya.
Tabel 3. Hasil Komparasi Confusion Matrix Decision Tree Random Forest SVM [[ 352 18 ] [  20 1422]] [[ 349   21] [  20 1422]] [[ 344   26] [  17 1425]] Sumber: diolah oleh peneliti
Hasil  pengujian  secara  statistik  kami menggunakan Precision,  Recall,  f1-Score.  Recall , adalah  perbandingan  antara True  Positive (TP) dengan banyaknya data yang sebenarnya positif. f1- Score adalah harmonic  mean dari precision dan recall , secara matematik ditulis sebagai berikut:
1 𝐹1 = 1 2 ( 1 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 1 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 )
Nilai  terbaik F1-Score adalah  1.0  dan  nilai terburuknya  adalah 0. Secara representasi,  jika F1- Score punya skor yang baik mengindikasikan bahwa model  klasifikasi  kita  punya precision dan recall yang  baik. Macro  average adalah  rata-rata  presisi, recall atau f1-score dari semua kelas. Nilai statitistik dari pengujian menunjukkan bahwa nilai Recall, f1- score dan Macro  average dari  algoritma decision tree lebih  besar  dibandingkan  dengan  kedua algoritma  lainnya  yang  dikomparasi.  Algoritma SVM  memiliki  nilai recall dan macro  average terendah.  Secara  lengkap  nilai  hasil  uji  dari  setiap algoritma dapat dilihat pada tabel 4, tabel 5 dan tabel 6.
Tabel 4. Hasil Komparasi Classification report Decision Tree . Decision Tree precision     recall f1-score     support 0 0.95 0.95 0.95 370 1 0.99 0.99 0.99 1442 accuracy 0.98 1812 macro avg 0.97 0.97 0.97 1812 weighted avg 0.98 0.98 0.98 1812 Sumber: diolah oleh peneliti
Tabel 5. Hasil Komparasi Classification report Random
Forest . Random Forest
precision     recall f1- score support 0 0.95 0.94 0.94 370 1 0.99 0.99 0.99 1442 accuracy 0.98        1812 macro avg 0.97 0.96 0.97        1812 weighted avg 0.98 0.98        0.98        1812

## Sumber: diolah oleh peneliti
Ttabel 6. Hasil Komparasi Classification report SVM .
SVM
precision     recall f1- score support 0 0.95 0.93 0.94 370 1 0.99 0.99 0.99 1442 accuracy 0.98        1812 macro avg 0.97 0.96 0.96 1812 weighted avg 0.98 0.98        0.98        1812 Sumber: diolah oleh peneliti

## KESIMPULAN
Hasil pengujian akurasi  dari  ketiga algoritma
pada  saat  traning  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi nya  sama  yaitu  98%,  tetapi  ketika  model  hasil training dilakukan testing ,  nilai  akurasi  algoritma decision tree lebih baik dari dua algoritma lainnya. Nilai  statitistik  dari  pengujian  menunjukkan bahwa nilai Recall, f1-score dan Macro average dari algoritma decision  tree lebih  besar  dibandingkan dengan  kedua  algoritma  lainnya  yang  dikomparasi. Algoritma  SVM  memiliki  nilai recall dan macro average terendah. Berdasarkan nilai confusion matrix dari ketiga algoritma  yang  dikomparasi  dalam  paper  ini, menunjukkan  bahwa  algoritma decision  tree memiliki nilai False Positif lebih rendah dibandingkan  kedua  algoritma  lainnya.  Nilai False Positif dari algoritma decision tree memiliki selisih 3 nilai dibandingkan dengan random forest dan selisih 8  nilai  lebih  baik  dibandingkan  dengan  SVM  yang artinya  kesalahan  mengklasifikasi  nilai  yang seharusnya masuk kedalam kelompok benar menggunakan  algoritm decision  tree lebih  kecil dibandingkan algoritma lainnya.

## REFERENSI
Alya  Eka  Putri,  S.  (n.d.). Covid-19 .  Retrieved October 19, 2023, from https://corona.jakarta.go.id/id/artikel/varian- varian-covid-19-apa-perbedaannya Breiman,  L.  (2001).  Random  Forests. Machine Learning , 45 (1), 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Cortes,  C.,  &  Vapnik,  V.  (1995).  Support-vector networks. Machine  Learning , 20 (3),  273–297. https://doi.org/10.1007/BF00994018
Fadillah, I. J., Fadila, L. M. A., & Darundiye, L. M. W. (2022). Perbandingan Hot-deck, SVM, dan Random Forest dalam Mengidentifikasi Industri Mikro dan Kecil Terdampak Covid-19
Tahun  2020. Seminar  Nasional  Official Statistics , 2022 (1), 147–154.
Kemenkes,  R.  I.  (2020). Pedoman Pencegahan  dan Pengendalian  Serta  Definisi  Coronavirus Disease (COVID-19). Germas, 11–45 . Adrian,  dr.  K.  (n.d.). Kenali  Perbedaan  COVID-19 Varian Alfa, Beta, Gamma, Delta, Lambda, dan Kappa  -  Alodokter .  Retrieved  October  19, 2023, from  https://www.alodokter.com/kenali- perbedaan-covid-19-varian-alfa-beta-gamma- dan-delta
Khikmanto Supribadi, S. T. (2014). Analisis metode support vector machine (SVM) untuk klasifikasi penggunaan  lahan  berbasis  penutup  lahan pada citra ALOS AVNIR-2 . Universitas Gadjah Mada.
Kotz, S., & Johnson, N. L. (1992). Breakthroughs in Statistics (S.  Kotz  &  N.  L.  Johnson,  Eds.).
E-ISSN: 2774-342X
Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-4380-9 Ramadhan,  A.  ,  S.  (n.d.). DECISION  TREE ALGORITMA BESERTA CONTOHNYA PADA
DATA  MINING  –  School  of  Information Systems .  Retrieved  October  19,  2023,  from https://sis.binus.ac.id/2022/01/21/decision- tree-algoritma-beserta-contohnya-pada-data- mining/
Supriyadi,  R.,  Gata,  W.,  Maulidah,  N.,  &  Fauzi, A.
(2020).  Penerapan  Algoritma  Random  Forest
Untuk Menentukan Kualitas Anggur Merah. E-
Bisnis:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan  Bisnis ,
13 (2), 67–75.
World  Health  Organization.  (n.d.). Pertanyaan jawaban  terkait  COVID-19  untuk  publik . Retrieved October 19, 2023, from https://www.who.int/indonesia/news/novel- coronavirus/qa/qa-for-public