## Implementasi Korelasi untuk Seleksi Fitur pada Klasifikasi Jamur Beracun Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Arief Hermawan 1 , Adityo Permana Wibowo 2*
1 Program Studi Magister Teknologi Informasi
2 Program Studi Sistem Informasi Program Diploma Tiga
1,2 Universitas Teknologi Yogyakarta, Yogyakarta, 55285, Indonesia ariefdb@uty.ac.id, adityopw@uty.ac.id*

## Abstrak
Jamur merupakan salah satu jenis flora yang tumbuh subur di negara tropis,  salah satunya Indonesia. Jamur  terdiri  atas  2  jenis,  yaitu  jamur  yang  bisa  dimakan  (menyehatkan)  dan  jamur  yang  tidak  bisa dimakan (jamur beracun). Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah meningkatkan keaku- ratan  klasifikasi  jamur  dengan  pendekatan  analisis  korelasi.  Peningkatann  akurasi  dilakukan  dengan menghilangkan atribut yang berkorelasi di atas 0,8. Dataset yang digunakan diambil dari Kaggle.com yang  terdiri  atas  22  variabel  input,  dan  2  variabel  output.  Setelah  dilakukan  simulasi  dengan menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  perambatan  galat  mundur,  diperoleh  hasil  dari  22  variabel  yang dipergunakan untuk mengklasifikasi jamur beracun atau tidak beracun, ditemukan ada 2 variabel yang secara  bersama-sama  tidak  berkontribusi  terhadap  hasil  klasifikasi  dan  cenderung  menjadi  variabel pengganggu.  Dua  variabel  tersebut  adalah  variabel  Bruises  dan  Ringtype.  Dengan  dihilangkannya  2 variabel tersebut, terjadi peningkatan keakuratan klasifikasi dari 97,97%, menjadi 99,02%.
Kata kunci: Klasifikasi, Korelasi atribut, Jaringan syaraf tiruan.

## Abstract
Mushrooms  are  one  type  of  flora  that  thrives  in  tropical  countries,  such  as  Indonesia.  Mushrooms consist  of  2  types,  namely  edible  mushrooms  (healthy)  and  inedible  mushrooms  (poisonous  mush- rooms). The aim of this research is to increase the accuracy of classification performance by using a correlation  analysis  approach.  Improvement  accuracy  is  done  by  removing  the  correlated  attributes above 0.8. The dataset used is taken from Kaggle.com which consists of 22 input variables and 2 out- put  variables.  After  performing  a  simulation  using  backpropagation  neural  network,  the  results  ob- tained  that  from  22  variables  used  to  classify  poisonous  or  non-toxic  mushrooms,  it  was  found  that there were 2 variables which together did not contribute to the classification results and tended to be confounding variables. The two variables are Bruises and Ringtype variables. By eliminating these 2 variables, there was an increase in the accuracy of the classification from 97,97% to 99,02%.
Keywords: Classification, Attribute Correlation, Neural Network.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara beriklim tropis,  salah  satu  tanaman  yang  mudah  tumbuh di  negara  beriklim  tropis  adalah  jamur.  Saat  ini lebih dari 200.00 spesies jamur tumbuh di Indo- nesia  (Annissa  et  al.,  2017).  Beberapa  spesies jamur diketahui dapat dimakan bahkan mengan- dung  zat  yang  bisa  digunakan  sebagai  obat- obatan  (Putra,  2020b),  (Permana  Putra,  2020). Namun  banyak  juga  jamur  yang  tidak  dapat  di- makan  karena  mengandung  zat  beracun  (Putra, 2020a), (Hidayati & Ika, 2016) .
Beberapa  penelitian  yang  melakukan  klasifikasi jamur  menggunakan  beberapa  metode  antara lain,  aplikasi  android  untuk  klasifikasi  jamur menggunakan  Metode  KNN  (Darsilowati  et  al., 2021).  Selain  itu  ada  juga  penelitian  yang melakukan  klasifikasi  jamur  berdasarkan  pen- golahan  citra  genusnya  menggunakan  metode CNN.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  akurasi sebesar  62%  dengan  menggunakan  optimizer adam  dan  epoch  100,  perbandingan  data  train validation 80:20, ukuran kernel 3x3 dan learning rule  0,001  (Putri,  2020).  Penelitian  lain  yang menggunakan  CNN  juga  pernah  dilakukan
dengan modifikasi arsitektur VGG 16 dengan 10 layer yang terdiri dari 7 layer convolution dan 3 layer fully connected, menghasilkan nilai akurasi sebesar  81% (Tanuwijaya  &  Roseanne,  2021) . Penelitian  yang  menggunakan  pengujian  try- error pada arsitektur Jaringan Syaraf Tiruan juga pernah dilakukan. Penelitian tersebut menggunakan  5  model,  dan  menghasilkan  nilai akurasi terbaik pada model 4-8-5-1 dengan nilai akurasi  71%  (Hayadi  et  al.,  2021).  Kemudian penelitian  lain  yang  menggunakan  pengolahan citra  untuk  mendeteksi  jamur  juga  pernah  dil- akukan  menggunakan  Backpropagation  Neural Network.  Penelitian  tersebut  mengolah  jamur berdasarkan  segmentasi  warna, deteksi tepi,  dan kontur,  dan  menghasilkan  akurasi  sebesar  80% (Enggari  et  al.,  2022).  Penelitian  yang melakukan  klasifikasi  jamur  beracun  dan  tidak beracun  menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation dengan hasil terbaik menghasilkan  akurasi  sebesar  99.25%  (Alkronz et  al.,  2019).  Penelitian  tersebut  menggunakan 22 variabel input.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini adalah  mengimplementsikan  korelasi  untuk seleksi fitur pada klasifikasi jamur.
Korelasi  adalah  salah  satu  metode  seleksi  fitur dengan  melihat  kedekatan  antar  variabel,  se- makin  tinggi  nilai  korelasi  antar  variabel,  maka semakin  identik  variabel  tersebut.  Nilai  korelasi memiliki  rentang  -1  sd  1,  semakin  mendekat  -1 atau  1  maka  variabel  tersebut  semakin  identik, Jika nilainya positif maka keidentikannya searah jika  negatif  maka  berlawanan  arah  berlawanan arah (Puteri et al., 2021). Korelasi telah berhasil digunakan  sebagai  salah  satu  metode  seleksi fitur.  Sehingga  dengan  adanya  seleksi  fitur  ini diharapkan  terjadi  kenaikan  akurasi  dengan beban  komputasi  yang  lebih  ringan  (Blessie  & Karthikeyan, 2012).

## 2. METODE
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  yang  telah ditetapkan,  dilakukan  Langkah-langkah  sebagai berikut:

## 2.2. Dataset
Data diambil dari situs
https://www.kaggle.com/uciml/mushroom- classification.  Data  tersebut  terdiri  dari  22 variabel  input  yang  merupakan  ciri-ciri  jamur
dan  2  variabel  output  yang  merupakan  kelas jenis jamur beracun atau tidak beracun.

## 2.3. Korelasi
Setelah  data  didapatkan  dilakukan  analisis korelasi  terhadap  variabel  input.  Analisis korelasi untuk bertujuan untuk melihat kedekatan antar variabel, variabel yang berkorelasi  di  atas  0.8  dianggap  memiliki kedekatan  yang  tinggi.  Variabel-variabel  yang memiliki  korelasi  yang  tinggi  tersebut  dapat diduga  menjadi  variabel  yang  dapat  dihilangkan (diseleksi)  untuk  tidak  digunakan  pada  proses klasifikasi.

## 2.4. Klasifikasi
Melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan jaringan  saraf  tiruan  perambatan  galat  mundur. Arsitektur  jaringan  saraf  yang  digunakan diperlihatkan  pada  gambar  1.  Proses  pelatihan- pengujian  dilakukan  beberapa  kali  dengan menghilangkan  variabel  yang  memiliki  nilai korelasi lebih dari 0.8. Selain itu juga dilakukan proses  kombinasi  2  variabel  yang  berkorelasi lebih dari 0.8.
Arsitekur  jaringan  saraf  tiruan  pada  hambar  1 terdiri atas 3 lapisan, lapisan input terdiri atas 22 sel,  lapisan  tersembunyi  terdiri  atas  13  sel  dan lapisan output terdiri atas 2 sel. Jaringan dilantih dengan  parameter  0,01,  jumlah  iterasi  200, momentum  0,9.  Pelatihan  dan  pengujian menggunakan metode split validation , 80% data digunakan  untuk  pelatihan  dan  20%  data dilakukan untuk pengujian.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri  atas  22  variabel  input  dan  2  variabel output.  Dua puluh dua   variabel input  tersebut adalah  1ap-0.4hape,  cap-surface,  cap-color, bruises,  odor,  gill-attachment,  gill-spacing,  gill- size,  gill-color,  stalk-shape,  stalk-root,  stalk- surface-above-ring, stalk-surface-below-ring, stalk-color-above-ring, stalk-color-below-ring, veil-type,  veil-color,  ring-number,  ring-type, spore-print-color,  population,  habitat.  Variabel- variabel  tersebut  akan  menentukan  1  variabel output, yaitu sifat jamur tersebut termasuk ke da- lam  kelas  jamur  beracun  atau  jamur  tidak beracun.
Setelah  data  diperoleh  dilakukan  analisis korelasi.  Korelasi  antar  variabel  dihitung, variabel-variabel  yang  memiliki  korelasi  lebih dari  0,8  dipisahkan.    Pada  Tabel  1,  ditunjukkan variabel-variabel      yang  memiliki  nilai    korelasi lebih  besar dari 0,8.
Tabel 1. Hasil Korelasi Atribut lebih dari 0.8
Variabel 1 Variabel 2 Nilai Korelasi Stalk-Surface- Above-Ring Ringtype 0,909 Stalk-Surface- Above-Ring Stalk-Surface- Below-Ring 0,895 Stalk-Surface- Below-Ring Ringtype 0,878 Bruises Ringtype 0,830
Berdasarkan  tabel  1  terlihat  bahwa  ada  4 variabel yang memiliki korelasi di atas 0.8, yaitu Bruises,  Ringtype, Stalk-Surface-Above-Ring,  dan Stalk-Surface-Below-Ring. Korelasi terbesar terjadi  antara  variabel Stalk-Surface-Above-Ring dan  Ringtype,  dan  korelasi  terendah  terjadi
antara  variabel  Bruises  dan  Ringtype.  Variabel Ringtype adalah variabel yang banyak berkorelasi  dengan  variabel  lainnya.  Variabel- variabel  tersebut  akan  dihilangkan  dan  dilihat pengaruhnya  terhadap  unjuk  kerja  ketepatan klasifikasinya.
Pada  Tabel  2    ditunjukkan  hasil  akurasi klasifikasi dengan menggunakan berbagai kombinasi  input  dengan  menghilangkan  1 variabel  yang  memiliki  korelasi  lebih  dari  0.8. Hasil klasifikasi tertinggi terjadi ketika pelatihan dilakukan    tanpa  variabel  Bruises  dan Stalk- Surface-Above-Ring ,  yaitu  97,72%.  Berdasarkan hasil  tersebut  maka  variabel  Above  yang memiliki  korelasi  tertinggi  dengan  variabel Ringtype  menjadi  variabel  yang  memang  layak untuk dihilangkan, sedangkan variabel Ringtype menjadi  variabel  yang  tetap  dipertahankan. Variabel  Bruises  juga  menjadi  variabel  yang layak untuk dihilangkan karena juga menghasilkan nilai akurasi tertinggi jika variabel tersebut dihilangkan.
Pada  Tabel  3  diperlihatkan  akurasi  klasifikasi dengan menghilangkan 2 variabel yang memiliki korelasi  terbesar.  Pada  penghilangan  2  variabel ini  di  dapat  peningkatan  yang  cukup  signifikasi yaitu  pada  penghilangan  variabel  Bruises  dan Ringtype,  diperoleh  hasil  klasifikasi  99,02%. Hasil ini menunjukkan bahwa 2 variabel tersebut merupakan  variabel  yang  tidak  berkontribusi terhadap variabel output dan cenderung menjadi variabel pengganggu
Berdasarkan  2  perlakukan  tersebut  terlihat bahwa  penghilangan  2  variabel  secara  bersama- sama menghasilkan akurasi lebih baik dibandingkan  hanya  menghilangkan  1  variabel. Dua  variabel  tersebut  adalah  Bruises  dan Ringtype.  Jika  dilihat  dari  hasil  analisis korelasinya,  terlihat  bahwa  Ringtype  memiliki korelsi  yang  paling  banyak,  yaitu  dengan  3 variabel  lainnya.  Hal  ini  juga  menjadi  indikator bahwa  informasi  yang  ada  dalam  Ringtype sudah  terepresentasikan  di  3  variabel  lainnya, sehingga memang kayak untuk dihilangkan.
Tabel 2. Hasil Akurasi Klasifikasi Berdasarkan Atribut Atribut yang digunakan Full Tanpa Bruises Tanpa Ringtype Tanpa Stalk- Surface- Above-Ring Tanpa Stalk- Surface- Below-Ring Tanpa 4 atribut Split data 80:20 80:20 80:20 80:20 80:20 80:20 Epoch 200 200 200 200 200 200 LR 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 momentum 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 0.9 Akurasi 97,97 97,72 97,23 97,72 97,05 97,72 Tabel 3. Perbandingan akurasi berdasarkan pen- gurangan variabel Variabel 1 Variabel 2 Akurasi Tanpa Stalk- Surface-Above- Ring Tanpa Stalk-Surface- Below-Ring 97,23 Tanpa Bruises Tanpa  Tanpa Stalk- Surface-Above-Ring 97,72 Tanpa Bruises Tanpa Stalk-Surface- Above-Ring 97,97 Tanpa Bruises Tanpa Ringtype 99,02 Tanpa Stalk- Surface-Above- Ring Tanpa Ringtype 97,23 Tanpa  Tanpa Stalk-Surface- Below-Ring Tanpa Ringtype 97,23

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dalam penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  22 variabel yang dipergunakan untuk mengklasifikasi  jamur  beracun  atau  tidak ditemukan  ada  2  variabel  yang  secara  bersama- sama tidak berkontribusi terhadap hasil klasifikasi  dan  cenderung  menjadi  variabel pengganggu.  Dua  variabel  tersebut  adalah variabel Bruises dan Ringtype. Dengan dihilangkannya  2  variabel  tersebut,  terjadi peningkatan  keakuratan  klasifikasi  dari  97,97%, menjadi 99,02%.

## DAFTAR PUSTAKA
Alkronz, E. S., Moghayer, K. A., Meimeh, M., Gaz- zaz, M., Abu-Nasser, B. S., & Abu-Naser, S. S.
(2019). Prediction of Whether Mushroom is Edible or Poisonous Using Back-propagation Neural Network. International Journal of Aca- demic and Applied Research , 3 (2), 1–8. http://www.ijeais.org/ijaar
Annissa, I., Ekamawanti, H. A., & Wahdina. (2017).
Keanekaragaman Jenis Jamur Makrokopis Di Arboretum Sylva Universitas Tanjungpura. Jurnal Hutan Lestari , 5 (4), 969–977. Blessie, E. C., & Karthikeyan, E. (2012). Sigmis: A feature selection algorithm using correlation based method. Journal of Algorithms and Com- putational Technology , 6 (3), 385–394. https://doi.org/10.1260/1748-3018.6.3.385
Darsilowati, D., Riadi, A. A., & Evanita, E. (2021).
Klasifikasi Jenis Jamur Konsumsi Berbasis An-
droid Menggunakan Metode K-Nearest Neigh- bors (KNN). Journal of Applied Science and Technology , 1 (02), 23–29.
https://doi.org/10.30659/jast.1.02.22-29
Enggari, S., Ramadhanu, A., & Marfalino, H. (2022).
Peningkatan Digital Image Processing Dalam Mendeskripsikan Tumbuhan Jamur Dengan Segmentasi Warna, Deteksi Tepi Dan Kontur. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis , 4 (1), 70–75. https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i1.358
Hayadi, B. H., Sudipa, I. G. I., & Windarto, A. P.
(2021). Model Peramalan Artificial Neural Network pada Peserta KB Aktif Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 21 (1), 11–20. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1273
Hidayati, & Ika, P. (2016). Mikrobiologi Dasar. In Universitas Kanjuruan Malang . reposito- ry.unikama.ac.id/656/1/BUKU AJAR MIKROBIOLOGI.pdf Permana Putra, I. (2020). Studi Taksonomi dan Po- tensi Beberapa Jamur Liar di Pulau Belitong.
Justek : Jurnal Sains Dan Teknologi , 3 (1), 24. https://doi.org/10.31764/justek.v3i1.3534 Puteri, A. N., Arizal, A., & Achmad, A. D. (2021). Feature Selection Correlation-Based pada Pred- iksi Nasabah Bank Telemarketing untuk Depos- ito. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik In- formatika Dan Rekayasa Komputer , 20 (2), 335–342.
https://doi.org/10.30812/matrik.v20i2.1183
Putra, I. P. (2020a). Kasus keracunan Inocybe sp. di Indonesia. Prosiding Seminar Nasional Biologi , September , 148–153.
Putra, I. P. (2020b). Note on Macro Fungi on Beli- tong Island: Description and Potential. BIOEDUSCIENCE: Jurnal Pendidikan Biologi Dan Sains , 4 (1), 11–20. https://doi.org/10.29405/j.bes/4111-204416
Putri, O. N. (2020). Implementasi Metode CNN Da- lam Klasifikasi Gambar Jamur Pada Analisis Image Processing (Studi Kasus: Gambar Jamur Dengan Genus Agaricus Dan Amanita) . Sibero, M., Putra, I., & Murwani, R. (2021).
Deskripsi dan Potensi Jamur Makro Asal Hutan Adat Panembahen, Desa Juhar, Kabupaten Tanah Karo, Sumatera Utara. Jurnal Mikrologi Indonesia , 5 (1), 48–54. https://doi.org/10.46638/jmi.v5i1.164.Abstrak Tanuwijaya, E., & Roseanne, A. (2021). Modifikasi Arsitektur VGG16 untuk Klasifikasi Citra Digi- tal Rempah-Rempah Indonesia. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer , 21 (1), 189–196. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1492